Kinh tế học 'xấu xí' của AI tiêu dùng: Vì sao các ông lớn ngần ngại dù công nghệ đã đủ tốt?

Tuần này, có thể nói rằng AI tiêu dùng đang có dấu hiệu hồi sinh. Trợ lý AI cá nhân Muse của Meta cùng linh vật Jolly đã trở thành cú hit bất ngờ. Dots của OpenAI ra mắt chỉ mới hôm qua cũng đang nhắm tới cùng ý tưởng trợ lý cá nhân hoạt hình. Và trợ lý Instinct đang lên đã đạt mức định giá 10 tỷ USD nhờ khả năng chạy việc tự động, tập trung vào đặt vé du lịch, đặt bàn nhà hàng hay hủy các gói đăng ký.

Minh họa về làn sóng AI tiêu dùng

Luận điểm lạc quan rất dễ đưa ra. AI dạng tác tử (agentic AI) cuối cùng đã đủ đáng tin cậy để xử lý các tác vụ thường ngày. Các công ty ngày càng chào bán dịch vụ đó cho người dùng phổ thông, và họ đang thu về giá trị thực sự. Nếu bạn là nhà đầu tư, điều này trông rất giống thời điểm ChatGPT ra mắt năm 2022 — sức mạnh thô của AI mở ra một danh mục sản phẩm chưa từng tồn tại trước đây. Ai lại không muốn góp phần vào làn sóng ấy?

Vì sao các phòng thí nghiệm hàng đầu lại ngần ngại?

Nhưng có lý do để các phòng thí nghiệm tiên phong trở nên dè dặt với AI tiêu dùng — và lý do không phải vì công nghệ chưa đủ tốt. Ngay cả những sản phẩm công nghệ cực kỳ phổ biến cũng đang chạm trần về số tiền người dùng sẵn sàng chi trả, và chưa rõ liệu các mô hình tốt hơn có thực sự dẫn tới một mảng kinh doanh tiêu dùng sinh lời hơn hay không. Kết quả là cả ngành đang dịch chuyển theo mô hình của Anthropic — tập trung vào hợp đồng doanh nghiệp và mở rộng theo từng ngành dọc.

Nếu những sản phẩm như Muse và Instinct đi ngược xu hướng ấy, thì đó là vì chúng ít bận tâm đến việc kiếm tiền hơn. Nhưng nền tảng kinh tế của AI tiêu dùng không hề trở nên tốt hơn, và bất kỳ ai bước vào lĩnh vực này rồi cũng sẽ phải đối mặt với nó.

Những con số không hề dễ nhìn

Chúng ta được nhắc nhở về nền tảng kinh tế đó qua báo cáo State of Markets bán niên của Andreessen Horowitz, lấy số liệu từ một báo cáo nghiên cứu của PNC hồi mùa hè. Hai biểu đồ của họ theo dõi tỷ lệ người tiêu dùng trả tiền cho các dịch vụ AI tăng chậm, song song với số tiền họ chi trả cũng tăng chậm. Tính đến tháng 5, chỉ 2,2% người tiêu dùng trả tiền cho AI, với mức chi trung bình 31 USD mỗi tháng.

Andreessen diễn giải theo hướng tích cực, cho rằng "vẫn còn quá sớm để nói về mức độ chấp nhận và sử dụng AI trưởng thành." Còn nhiều dư địa để tăng trưởng! Nhưng trên cả hai biểu đồ, tốc độ tăng trưởng có vẻ khá tuyến tính. Ngay cả khi các mô hình cải thiện vượt bậc, số lượng khách hàng sẵn sàng trả tiền cho AI hay mức họ sẵn sàng chi trả cũng không nhích lên bao nhiêu. Chẳng hạn, bước nhảy hiệu năng khổng lồ từ GPT-5.2 lên Astra gần như không thấy được trên biểu đồ.

Các con số trên mỗi người dùng ít gây sốc hơn, nhưng vẫn thấp hơn nhiều so với điểm hòa vốn tiêu chuẩn. Nếu lấy Netflix làm chuẩn cho dịch vụ trực tuyến đã bão hòa thị trường (với 325 triệu thuê bao), thì 34 USD mỗi khách hàng chỉ đem lại 11 tỷ USD doanh thu mỗi năm, chưa bằng một phần ba chi phí vận hành của OpenAI.

Nếu bạn cho rằng PNC đang đánh giá thấp mức độ chấp nhận, bạn có thể tìm thấy những con số tương tự từ Bank of America. Hồi tháng 3, công ty này phát hiện khoảng 3% người tiêu dùng Mỹ trả tiền cho AI, tăng 40% so với năm trước. Một khảo sát của Menlo hồi tháng 9 lại đưa ra góc nhìn tươi sáng hơn đôi chút, khi cho thấy một phần tư người trưởng thành dùng AI hằng ngày và một nửa trong số đó đang trả tiền.

Vấn đề nằm ở chi phí, không phải doanh thu

Trở ngại với hướng tiếp cận tiêu dùng ít liên quan đến doanh thu hơn là chi phí. AI là công nghệ đặc biệt tốn kém để vận hành, nhất là khi so với những tiền bối nhẹ ký như mạng xã hội hay điện toán đám mây. Ngay cả hàng trăm triệu khách hàng trả tiền cũng không đảm bảo bạn hòa vốn.

Phải công nhận rằng OpenAI có vẻ đã thích nghi tốt với thực tế này. Việc công ty chuyển hướng sang mảng doanh nghiệp — được báo chí đưa tin rộng rãi — phần lớn đã thành công, với lượng đặt hàng từ doanh nghiệp được cho là tăng gấp đôi kể từ tháng 7. Ngay cả màn ra mắt Dots cũng mang góc cạnh doanh nghiệp rõ rệt, khi cho thấy tác tử cá nhân mới có thể hữu ích thế nào với các kỹ sư phần mềm và nhân sự sáng tạo trong agency. Một cách kiếm tiền lâu đời từ các dịch vụ tiêu dùng phổ biến nhưng rẻ là bán chúng cho doanh nghiệp với giá cao hơn, và OpenAI dường như đang theo đúng công thức đó.

Tương lai nào cho Muse và Instinct?

Khó nói điều này có ý nghĩa gì với Muse và Instinct. Muse có lợi thế từ cỗ máy nhắm mục tiêu quảng cáo cá nhân hóa của Meta, giúp nó có thêm lựa chọn kiếm tiền và nhiều thời gian hơn trước khi câu hỏi về lợi nhuận trở nên cấp bách. Đáng chú ý, Meta đã và đang khám phá hướng doanh nghiệp.

Instinct có kế hoạch riêng là ăn phần trăm từ các giao dịch thực hiện qua tác tử, điều này có thể nâng mức trần lên. Nhiều khả năng công ty này cũng sẽ tránh được chi phí huấn luyện một mô hình tiên phong, giúp ích rất nhiều.

Nhưng nền kinh tế học xấu xí của AI tiêu dùng đặt ra mức trần cứng cho quy mô mà công ty có thể mở rộng một cách hợp lý nếu không khai thác doanh thu từ doanh nghiệp.

Đây là bài học mà các phòng thí nghiệm lớn đã học được, và là một trong số ít điều về ngành này dường như không hề thay đổi. Với người dùng Việt Nam, điều này cũng có nghĩa những trợ lý AI cá nhân miễn phí hoặc giá rẻ sẽ còn phổ biến, nhưng những tính năng cao cấp và đáng tin cậy nhất có thể sớm được ưu tiên cho khách hàng doanh nghiệp trả tiền.