Ít nhất xét riêng về việc AI được huấn luyện, bản thân nó vốn không có “hào lũy” sâu.

AI = nhiều GPU hơn + nhiều dữ liệu hơn + recipe huấn luyện tốt hơn + tối ưu hóa kỹ thuật nhiều hơn.
Đó đã là nhận định chung của ngành. AI không giống như sản xuất chip tiên tiến, nơi cần tích lũy độc quyền về thiết bị, vật liệu, quy trình.

Khi một năng lực của mô hình được công khai thể hiện, điều đó đồng nghĩa với việc nói cho cả ngành rằng việc này là khả thi, và những người đi sau không cần gánh toàn bộ chi phí thất bại lặp lại của các công ty tiên phong trước đó thì vẫn có thể nhanh chóng thu hẹp khoảng cách.

Hào lũy thật sự của các công ty AI chưa bao giờ nằm ở chính năng lực mô hình. Thứ thực sự “đáng tiền” là hệ sinh thái người dùng, dữ liệu hành vi và nhận thức của nhà phát triển…

Vì vậy, dù kimi, grok, deepseek và các hãng này chứng minh rằng tham số và năng lực mô hình có thể nhanh chóng đuổi kịp, tôi vẫn nghĩ khó có thể tạo ra thách thức thực sự đối với openai và anthropic.

Một khi hệ sinh thái người dùng đã hình thành, đó sẽ là một “hào lũy” cực kỳ sâu. Ngay cả trong bối cảnh năng lực tìm kiếm của AI hiện mạnh đến vậy, mảng quảng cáo tìm kiếm của Google vẫn đang tăng trưởng nhanh. Đây vẫn là trường hợp khi năng lực đã rõ ràng bị thị trường bỏ xa.

Đừng vì sự phát triển nhanh của các mô hình khác mà hô rằng định giá của openai hay anthropic phải bị cắt một nửa. openai có gần 1 tỷ WAU, còn anthropic thậm chí chiếm hơn 50% tỷ trọng chi tiêu cho doanh nghiệp trên mảng llm.

Trong bối cảnh đó, họ vẫn liên tục tạo ra lượng lớn dữ liệu người dùng chất lượng. Hào lũy ở đây không phải “lên bảng xếp hạng” là có thể chứng minh được gì.