Sau quá trình liên tục cập nhật của mô hình lớn, cạnh tranh sản phẩm hướng tới các kịch bản và trải nghiệm

Tác giả: Frank, PANews

Khi AI dần chuyển từ kỹ năng trình diễn sang ứng dụng thực tế, việc triển khai các ứng dụng AI đang ngày càng được thúc đẩy để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người tiêu dùng. Đồng thời, với khả năng của các mô hình lớn liên tục được nâng cao, AI dường như đã bước vào kỷ nguyên “mọi người đều có thể tạo ra nguyên mẫu sản phẩm”.

Trong khuôn khổ Tuần lễ AI muShanghai, cuộc họp bàn tròn do PANews tổ chức mang tên “Thực tiễn đổi mới và khám phá con đường của hệ sinh thái tiêu dùng AI”, tập trung vào con đường thực tế của các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng. Các khách mời tham gia thảo luận gồm có Trưởng phòng sản phẩm nền tảng mở MiniMax - Feng Wen, CEO FateTell Levy, Trưởng bộ phận APAC của Sentient - Anita, cùng nhà nhạc điện tử, nhà phát triển độc lập Gao Jiafeng, đến từ các lĩnh vực khác nhau như nền tảng mở mô hình, ứng dụng ra nước ngoài trong lĩnh vực văn hóa, hệ sinh thái AI mã nguồn mở và thực hành sáng tạo âm nhạc.

Theo các khách mời, vấn đề cốt lõi của AI dành cho người tiêu dùng không hề trở nên đơn giản hơn do tiến bộ công nghệ. Sau khi khả năng của mô hình bứt phá, các rào cản thực sự đang chuyển hướng sang hiểu cảnh cảnh, tổ chức dữ liệu, giáo dục người dùng, giá trị cảm xúc và xây dựng hệ sinh thái mở.

AI chưa giảm thiểu khó khăn trong khởi nghiệp, rào cản thực sự vẫn là các bối cảnh ứng dụng

Một mâu thuẫn phổ biến trong ngành AI là: mô hình ngày càng mạnh, ngưỡng cửa khởi nghiệp có vẻ như giảm, nhưng nhiều sản phẩm lại gặp khó khăn trong việc tìm ra các cảnh ứng dụng lâu dài. Các ứng dụng hiện tại có vẻ khả thi có thể nhanh chóng mất đi sự tồn tại khi phiên bản mô hình mới ra mắt.

Theo Feng Wen, đối với các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng, ý tưởng sản phẩm và đánh giá cảnh vẫn còn quan trọng hơn. Là nhà cung cấp nền tảng mở mô hình lớn, MiniMax sẽ nhấn mạnh khả năng của mô hình nền, thiết kế sản phẩm liên quan đến Token, cũng như trải nghiệm từ đầu đến cuối của nhà phát triển. Nhưng từ góc nhìn của nhà khởi nghiệp, sản phẩm nên được thiết kế dựa trên “trình độ trí tuệ của mô hình sau sáu tháng”.

Ông cho rằng, trong bối cảnh quy luật mở rộng mô hình vẫn còn hiệu lực và khả năng của mô hình liên tục được nâng cao, các nhà khởi nghiệp không cần quá giới hạn bởi tốc độ, chi phí hoặc giới hạn khả năng của mô hình hiện tại, mà nên dũng cảm hơn trong việc suy nghĩ về người dùng mục tiêu, cảnh cụ thể và các vấn đề cần giải quyết. Các nhà cung cấp mô hình sẽ liên tục cung cấp khả năng rẻ hơn, nhanh hơn, hiệu suất cao hơn, còn ở cấp độ ứng dụng, cần rõ ràng hơn câu hỏi “tại sao lại chọn cảnh này”.

Levy bổ sung một nguồn rào cản khác từ cấp độ ứng dụng. Ông cho rằng, công nghệ thay đổi rất nhanh, nhưng dữ liệu và hiểu biết liên quan đến cảnh vẫn không bị xóa mờ nhanh chóng. Trước đây nhiều người nghĩ rằng chỉ cần tinh chỉnh mô hình mới có thể tạo ra rào cản dữ liệu; nhưng với sự trưởng thành của kỹ thuật ngữ cảnh, kỹ thuật gợi ý, dữ liệu và cấu trúc tích lũy trong quản lý ngữ cảnh cũng sẽ thay đổi hiệu suất của mô hình. Đặc biệt, một số dữ liệu mang tính chuyên ngành cao, liên quan đến văn hóa hoặc trải nghiệm cá nhân, không nhất thiết phải nằm trong trọng số của mô hình chung, điều này có thể trở thành nền tảng khác biệt giúp các sản phẩm AI tiêu dùng chống chịu được sự tiến hóa của mô hình.

Anita có quan điểm thận trọng hơn về “giảm thiểu rào cản khởi nghiệp của AI”. Cô cho rằng, AI thực sự giúp việc tạo mẫu trình diễn, xây dựng nguyên mẫu, ra mắt sản phẩm sơ bộ dễ dàng hơn, nhưng phần khó khăn thực sự của khởi nghiệp vẫn chưa biến mất, thậm chí còn nổi bật hơn: làm thế nào để thu hút khách hàng, xây dựng cộng đồng gắn bó, thực hiện thương mại hóa, và xây dựng kết nối giữa con người ngoài lập trình. Cô đề cập, khái niệm cá nhân siêu việt và “công ty một người” hiện nay rất được chú ý, nhưng người thực sự có thể vận hành hiệu quả thường cần có khả năng đa dạng hơn, chứ không chỉ dựa vào việc gọi mô hình lớn.

Từ Bát tự đến âm nhạc: Hiểu rõ người dùng hơn là rào cản của AI tiêu dùng

Khi khả năng công nghệ liên tục tiến bộ, giá trị của các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng cuối cùng vẫn phải quay về nhu cầu của con người.

Thực tiễn của FateTell là một ví dụ điển hình. Levy giới thiệu, FateTell là ứng dụng tiêu dùng AI + tử vi phương Đông / Bát tự dành cho khách hàng quốc tế, hiện có người dùng tại hơn 90 quốc gia. Ban đầu nhóm tránh xa hướng phát triển các công cụ hiệu quả thuần túy, mà tập trung vào tiêu dùng tinh thần và giá trị cảm xúc.

Theo ông, hiểu về số phận của chính mình, tìm kiếm lời giải thích và an ủi là những nhu cầu tâm lý cơ bản tồn tại lâu dài qua các nền văn hóa. Trước đây, AI rất khó để xây dựng lòng tin trong cảnh này, nhưng khả năng của các mô hình như DeepSeekR1 đã giúp khách hàng và nhà đầu tư hiểu rõ hơn về khả năng “mô hình lớn có thể thực hiện suy luận phức tạp và giải thích”. Rào cản của FateTell không chỉ nằm ở khả năng của mô hình, mà còn ở cách dịch, chuyển ngữ các khái niệm văn hóa Trung Quốc như Thiên Can Địa Chi, Kinh Dịch, Bát tự sang ngôn ngữ khác, và qua ngôn ngữ, hình ảnh, tương tác để người từ các nền văn hóa khác nhau hiểu được sức hút của chúng.

Gao Jiafeng từ góc độ nhà sáng tạo âm nhạc đặt ra câu hỏi tương tự: AI không chỉ cần đưa ra kết quả, mà còn phải giữ lại quá trình sáng tạo. Ông đề cập, các công cụ như Suno giúp tạo nhạc rất trực quan, nhưng cũng bỏ qua quá trình sáng tác, khiến người dùng thiếu cảm giác tham gia và cảm giác thuộc về. Đối với nhạc sĩ và người dùng phổ thông, sáng tạo không chỉ để có một bài hát hoàn chỉnh, mà chính quá trình đó là một phần trải nghiệm.

Ông ví von như chơi bóng đá: dù người bình thường không thể vượt qua Messi hay C.Ronaldo, họ vẫn chơi vì đam mê. Sáng tạo âm nhạc cũng vậy. Gao Jiafeng đang phát triển MusicAIGameBoy (máy chơi nhạc AI), cố gắng dùng mô hình lớn hoặc nhỏ để điều khiển mã nhạc, kết hợp tương tác dạng trò chơi, để những người không biết về âm nhạc cũng có thể tham gia sáng tác trong quá trình chơi. Đối với ông, cảnh thực sự không phải là “tự động tạo ra một bài hát”, mà là trả lại quá trình tương tác sáng tạo âm nhạc cho người dùng.

Sự trỗi dậy của Agent đang thay đổi logic giáo dục người dùng

Trong các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng, giáo dục người dùng thường quyết định việc sản phẩm có thể thực sự được sử dụng hay không.

Feng Wen đề cập, trong số người dùng của nền tảng mở MiniMax, có một số người có nền tảng phát triển, nhưng vẫn bị cản trở bởi tài liệu API, tham số, mã lỗi và cách sử dụng Token. Vì vậy, nền tảng cung cấp các công cụ thử nghiệm mô hình, hướng dẫn phát triển, ví dụ trình diễn, video hướng dẫn để giúp nhà phát triển nhanh chóng từ hiểu biết đến gọi API.

Cùng với sự phát triển của Agent, cách giáo dục người dùng cũng đang thay đổi. Trước đây, người dùng cần đọc tài liệu, hiểu các giao diện, xử lý lỗi. Nhưng giờ đây, nhiều người dùng đã để Agent đọc tài liệu, tìm kiếm giải pháp, chọn mô hình phù hợp và tự động sửa lỗi. Các nhà cung cấp mô hình cần đảm bảo trải nghiệm của mô hình, tài liệu và nền tảng, còn cộng đồng, nhà phát triển và các dạng sản phẩm khác nhau sẽ cùng nhau giảm thiểu rào cản sử dụng.

Đối với Sentient, hệ sinh thái mở cũng là một phần của giáo dục người dùng và thực thi sản phẩm. Anita giới thiệu, Sentient tập trung vào hệ sinh thái AI mã nguồn mở và hạ tầng liên quan, thông qua các cuộc thi hackathon, chương trình tài trợ để tập hợp các nhà phát triển. Cô nhấn mạnh, sản phẩm phải xác định rõ mục tiêu người dùng của mình: họ là ai, xuất hiện ở đâu, qua kênh nào để xây dựng lòng tin. Đối với công cụ dành cho nhà phát triển, hackathon và hợp tác hệ sinh thái là các cổng tiếp cận hiệu quả; còn đối với sản phẩm tiêu dùng, KOL, KOC và nội dung trên mạng xã hội cũng rất quan trọng.

Trong bối cảnh chi phí AIGC giảm nhanh, các nhóm khởi nghiệp có thể sản xuất trailer, hình ảnh, nội dung truyền thông với chi phí thấp hơn, giúp sản phẩm nhanh chóng có được nhóm người dùng đầu tiên. Gao Jiafeng cũng cho rằng, thiết kế sản phẩm nên hướng tới người dùng hơn, để người dùng có thể học hỏi tự nhiên qua tương tác và giải trí, thay vì dựa vào hướng dẫn dày đặc. Phương pháp “học trong quá trình sử dụng” này có thể phù hợp hơn so với các hướng dẫn truyền thống dành cho AI tiêu dùng.

Cơ sở vật chất đi vào thế giới thực, cá nhân hóa và giá trị cảm xúc tiếp tục mở rộng

Trong vòng ba đến năm năm tới, các khách mời đều cho rằng, thị trường tiêu dùng AI vẫn đang trong giai đoạn thâm nhập sơ khai, nhưng hình thái sản phẩm sẽ có sự thay đổi rõ rệt.

Feng Wen dự đoán, trong vòng ba đến năm năm tới, các thiết bị phần cứng thông minh, robot và trí tuệ thể chất sẽ bước vào giai đoạn quan trọng. Sau khi khả năng của mô hình được nâng cao, AI không còn chỉ tồn tại trong giao diện phần mềm, mà còn sẽ vào thế giới vật lý thực, thực hiện nhiều tương tác và nhiệm vụ hơn. Một số sản phẩm sẽ hướng tới con người, cung cấp hiệu quả hoặc giá trị cảm xúc. Một số khác có thể hướng tới Agent, cung cấp môi trường, công cụ và hạ tầng kết nối AI với thế giới vật lý. Nhưng dù hình thái có thay đổi thế nào, sản phẩm cuối cùng vẫn cần lấy con người làm trung tâm, để mọi người dành nhiều thời gian hơn cho các kết nối giữa người với người, gia đình, thế giới thực và trải nghiệm cuộc sống phong phú hơn.

Levy cho rằng, dự đoán trong vòng ba đến năm năm trong ngành AI đã rất khó, thậm chí trong vòng ba đến năm tháng cũng đầy bất định. Ông nhận thấy, dù các người dùng tiên phong đã sử dụng sâu ClaudeCode và các công cụ khác, nhưng phần lớn người dùng phổ thông vẫn còn trong giai đoạn đầu của quá trình thâm nhập AI. Trong vài năm tới, AI sẽ tiếp tục đáp ứng các nhu cầu nhỏ lẻ, cá nhân hóa hơn. So với thời kỳ internet di động, dịch vụ có phần “đồng nhất” hơn, AI có cơ hội cung cấp dịch vụ cụ thể, phân khúc hơn cho từng cá nhân. Đồng thời, lo lắng về thất nghiệp và bất ổn do công nghệ mang lại cũng có thể làm tăng nhu cầu về sự đồng hành tinh thần và các giá trị cảm xúc.

Anita tóm tắt sự thay đổi này bằng khái niệm “công nghệ bình đẳng”. Cô cho rằng, trong tương lai, phân biệt giữa các lĩnh vực nhân văn, khoa học, nghệ thuật, kỹ thuật sẽ giảm đi. Một người bán hàng nhỏ cũng có thể dùng AI để làm quảng cáo, nhắm mục tiêu thông tin, cải thiện kinh doanh. Giá trị của AI không nhất thiết là giúp mọi người trở thành lập trình viên hàng đầu, mà là giúp người trong các cảnh sống khác nhau có công cụ tốt hơn. Đồng thời, nỗi sợ thất nghiệp và cô đơn sẽ thúc đẩy nhu cầu về giá trị cảm xúc, các thiết bị phần cứng, thú cưng AI, thiết bị hỗ trợ cảm xúc và các sản phẩm tương tác đa cảm giác sẽ có nhiều cơ hội hơn.

Gao Jiafeng từ góc độ biến đổi văn hóa cho rằng, trong tương lai, các dạng nội dung như âm nhạc, phim ảnh, video sẽ bị tổ chức lại, thậm chí “bản” có còn là đơn vị tiêu thụ nhỏ nhất của âm nhạc hay không còn chưa rõ. Các khái niệm như âm thanh phân lớp, track âm thanh hiện tại có thể tiếp tục bị phân rã thành các đơn vị sáng tạo nguyên tử hơn. Nhưng cùng với sự phân tách về hình thức, các kết nối cảm xúc qua IP, thương hiệu và nhân vật cụ thể sẽ càng trở nên quan trọng hơn. Người ta không nhất thiết mong đợi tác phẩm hoàn hảo, mà muốn những tác phẩm có chút lỗi, có cảm xúc, có thể xây dựng mối quan hệ cảm xúc.

Dù các khách mời chưa đưa ra câu trả lời thống nhất về AI tiêu dùng, nhưng các cuộc thảo luận từ các lĩnh vực như nền tảng mô hình, ứng dụng văn hóa, hệ sinh thái mã nguồn mở và sáng tạo âm nhạc đều hướng tới một xu hướng chung: khi khả năng của mô hình tiếp tục nâng cao, cạnh tranh trong AI tiêu dùng không còn chỉ là “ai gọi được mô hình mạnh hơn”, mà còn là khả năng hiểu rõ hơn người dùng, cảnh thực tế và nhu cầu cảm xúc.

Hệ sinh thái tiêu dùng AI trong tương lai có thể đồng thời bao gồm các hạ tầng mở mạnh hơn, ngưỡng phát triển thấp hơn, dịch vụ cá nhân hóa hơn, thiết bị phần cứng mang tính đồng hành cao hơn, cùng nhiều sản phẩm mới xoay quanh quá trình sáng tạo và văn hóa. Mô hình sẽ tiếp tục tiến bộ, nhưng những sản phẩm thực sự để lại dấu ấn chính là những sản phẩm được người dùng cần, hiểu và kết nối được với họ.