#OpenAI二季度亏损扩大 OpenAI tăng trưởng doanh thu 18% nhưng vẫn bị vượt mặt, rốt cuộc mô hình kinh doanh của AI sai ở đâu?

OpenAI công bố dữ liệu quý II, doanh thu đạt 6,7 tỷ USD, tăng 18%, nhưng vẫn bị Anthropic vượt mặt, khoản lỗ tiếp tục gia tăng.
Đây không chỉ là vấn đề công ty nào dẫn đầu, mà còn cho thấy mô hình kinh doanh của toàn ngành AI mô hình lớn đang trải qua một cuộc khủng hoảng sâu sắc.

Cuộc đua khốc liệt và cán cân lãi lỗ trên đường đua AI

Dữ liệu rất tàn khốc. Doanh thu quý I của OpenAI là 5,6 tỷ USD, quý II đạt 6,7 tỷ USD, tăng 18% so với quý trước, nhìn qua có vẻ không tệ. Nhưng doanh thu cùng kỳ của Anthropic đạt 8,5 tỷ USD, không chỉ vượt mặt mà còn dẫn trước 1,8 tỷ USD. Quan trọng hơn, khoản lỗ của OpenAI đang mở rộng — đây là tín hiệu nguy hiểm nhất.

Nhiều người vẫn đang bàn luận mô hình nào thông minh hơn, công nghệ nào tiên tiến hơn. Tôi muốn nói rằng, đừng để hào quang công nghệ đánh lừa. Khi khoản lỗ của một công ty tăng lên và bị đối thủ vượt mặt về doanh thu, điều này đã cho thấy một vấn đề căn bản: mô hình kinh doanh AI hiện nay có thể đã đi sai hướng.

“Bài toán nhà máy điện” của AI: công nghệ càng mạnh, chi phí càng cao

Hãy nhìn vào một thực tế: mỗi lần OpenAI tạo ra một hình ảnh, chi phí vào khoảng 2,12 cent Mỹ. Với mỗi 1.000 token được xử lý, chi phí dao động từ 0,03 đến 12 cent Mỹ. Người dùng trả bao nhiêu? ChatGPT Plus có giá 20 USD mỗi tháng, nhìn qua không đắt.

Mô hình lớn giống như nhà máy điện tiêu thụ nhiều năng lượng

Nhưng vấn đề nằm ở đây. Mô hình AI lớn giống như một nhà máy điện siêu ngốn điện, sản xuất càng nhiều điện thì đốt càng nhiều than. Người dùng càng sử dụng thường xuyên, công ty càng lỗ nặng.

Quan sát của tôi là các công ty mô hình lớn đang rơi vào một vòng luẩn quẩn: để chứng minh công nghệ của mình dẫn đầu, họ buộc phải làm mô hình lớn hơn, thông minh hơn; mô hình càng lớn, chi phí suy luận càng cao; chi phí càng cao, càng khó kiếm lời. Đây là một vòng lặp chết.

Tại sao Anthropic có thể vượt mặt về doanh thu? Phân tích của tôi là họ có thể đã tìm được nhóm khách hàng hiệu quả hơn. Khách hàng doanh nghiệp, nhà phát triển — những nhóm sẵn sàng trả tiền cho tính chắc chắn — mới là điểm đột phá trong thương mại hóa AI. Trong khi đó, OpenAI vẫn phụ thuộc đáng kể vào người dùng C-end, vốn chính là thị trường khó kiếm lời nhất.

Thiếu tư duy sản phẩm: mô hình lớn không đồng nghĩa với sản phẩm tốt

Ở đây tôi muốn nói một sự thật mà nhiều người không muốn thừa nhận: dẫn đầu công nghệ không đồng nghĩa với thành công của sản phẩm. OpenAI có GPT-4o, có Sora, có những mô hình lớn tiên tiến nhất thế giới. Nhưng rồi sao? Người dùng không cần thông số công nghệ, họ cần sản phẩm có thể giải quyết vấn đề.

Lấy một ví dụ. Một chủ doanh nghiệp vừa và nhỏ dùng ChatGPT để viết nội dung tiếp thị, họ quan tâm điều gì? Đó là sự phiền phức khi phải điều chỉnh prompt lại từ đầu mỗi lần tạo nội dung, sự thiếu chắc chắn khi kết quả đầu ra lúc tốt lúc tệ, và những lo ngại về an toàn dữ liệu. OpenAI đã giải quyết những vấn đề này chưa?

Tôi cho rằng chưa. Các công ty mô hình lớn nhìn chung đều mắc phải “chứng tự luyến công nghệ” — cho rằng mô hình của mình đủ thông minh thì người dùng nên thích nghi với nó. Đây là tư duy sản phẩm hoàn toàn sai lầm.

Tư duy sản phẩm thực sự là gì? Là đứng trên góc độ người dùng để suy nghĩ: Mỗi ngày bạn cần giải quyết vấn đề gì? Bạn sẵn sàng trả tiền cho điều gì? Nỗi đau lớn nhất của bạn là gì?

Nhìn từ dữ liệu báo cáo tài chính, rõ ràng OpenAI chưa tiến đủ xa trên con đường này. Doanh thu tăng nhưng khoản lỗ mở rộng, cho thấy chi phí mất kiểm soát. Bị Anthropic vượt mặt cho thấy họ đã chậm một nhịp trong việc thương mại hóa và triển khai thực tế.

Ba sai lầm chí mạng trong mô hình kinh doanh

Theo tôi, mô hình kinh doanh của AI mô hình lớn tồn tại ba sai lầm chí mạng.

Thứ nhất, phụ thuộc quá mức vào nền kinh tế API. Nhiều công ty mô hình lớn cho rằng chỉ cần mở API để các nhà phát triển sử dụng là có thể xây dựng hệ sinh thái. Nhưng thực tế, API chỉ là công cụ, không phải giải pháp. Nhà phát triển cần năng lực AI ổn định, rẻ và đáng tin cậy, chứ không phải một dịch vụ thỉnh thoảng lại tăng giá.

Thứ hai, xem nhẹ các kịch bản theo chiều dọc. Mô hình lớn có thể làm mọi thứ, nhưng không việc gì đủ sâu. Y tế, pháp lý, giáo dục, tài chính — mỗi lĩnh vực chuyên biệt đều có nhu cầu và ngưỡng gia nhập riêng. Mô hình lớn đa dụng thường力 bất tòng tâm trong những lĩnh vực này.

Thứ ba, đánh giá thấp nhu cầu của doanh nghiệp. Doanh nghiệp không cần màn trình diễn AI hào nhoáng, mà cần công cụ AI có thể tích hợp vào quy trình làm việc, an toàn, dễ kiểm soát và mang lại tính chắc chắn. Thị trường này có ngưỡng gia nhập cao, nhưng giá trị cũng lớn. Việc Anthropic vượt mặt rất có thể là nhờ đạt được đột phá ở thị trường này.

Phán đoán của tôi là: những người chiến thắng trong AI tương lai không nhất thiết là công ty có công nghệ mạnh nhất, mà là công ty hiểu rõ nhất cách biến công nghệ AI thành giá trị kinh doanh.

Lối thoát trong tương lai: từ cuộc đua công nghệ đến tạo ra giá trị

Hoàn cảnh khó khăn của OpenAI đã gióng lên hồi chuông cảnh báo cho toàn ngành AI. Tốc độ đốt tiền của cuộc đua công nghệ đã vượt tốc độ thương mại hóa.

Vậy lối thoát nằm ở đâu?

Thứ nhất, từ đa dụng chuyển sang chuyên biệt. Mô hình lớn cần “hạ xuống”, đi sâu vào từng ngành cụ thể, từng kịch bản cụ thể. Một mô hình chuyên dụng thành thạo chẩn đoán y tế có thể mang lại giá trị thương mại lớn hơn mô hình đa dụng biết làm mọi thứ.

Thứ hai, từ mô hình chuyển sang ứng dụng. Người dùng không mua mô hình, họ mua giải pháp. Cách đóng gói năng lực AI thành sản phẩm mà doanh nghiệp sẵn sàng trả tiền sẽ là điểm then chốt của cuộc cạnh tranh giai đoạn tiếp theo.

Thứ ba, từ đốt tiền chuyển sang tự tạo dòng tiền. Các công ty AI phải tìm ra mô hình lợi nhuận bền vững, thay vì mãi phụ thuộc vào việc nhà đầu tư bơm vốn. Điều này có nghĩa là phải kiểm soát chi phí nghiêm ngặt, xác định chính xác người dùng trả phí và xây dựng rào cản kinh doanh thực sự.

Dữ liệu quý II của OpenAI, nhìn bề ngoài là doanh thu tăng nhưng bị vượt mặt. Nhìn sâu hơn, đó là nỗi lo tập thể về mô hình kinh doanh của toàn ngành AI.

Giai đoạn phấn khích trước những đột phá công nghệ đã qua, giờ là lúc đối mặt với thực tế kinh doanh khắc nghiệt. AI không phải phép màu, nó cần giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, tạo ra giá trị trong thế giới thực và kiếm được lợi nhuận trong thế giới thực.

Trong hai năm tới, chúng ta sẽ chứng kiến cuộc thanh lọc quy mô lớn đầu tiên của ngành AI. Những công ty chỉ biết làm mô hình mà không biết làm sản phẩm sẽ dần tụt lại phía sau. Còn những công ty thực sự thấu hiểu người dùng, đào sâu vào các kịch bản và xây dựng mô hình kinh doanh bền vững sẽ trở thành những người chiến thắng mới.

OpenAI vẫn còn cơ hội, nhưng thời gian không còn nhiều. Tất cả những người khởi nghiệp AI đều nên đọc ra một tín hiệu rõ ràng từ nhóm dữ liệu này: công nghệ rất quan trọng, nhưng kinh doanh còn quan trọng hơn. Đột phá công nghệ không có nền tảng kinh doanh hỗ trợ thì cuối cùng cũng chỉ là món đồ chơi trong phòng thí nghiệm.

Hiệp hai của AI giờ mới chỉ bắt đầu$OPENAI ‌