Nếu mô hình AI giỏi đến vậy, tại sao OpenAI không tự mở 100 công ty?

Trên diễn đàn Hacker News, một câu hỏi đang thu hút sự chú ý của cộng đồng công nghệ: nếu các mô hình AI tiên tiến (frontier model) thực sự mạnh mẽ như lời quảng cáo, vậy tại sao OpenAI hay Anthropic không tự đứng ra thành lập hàng loạt công ty để tận dụng chính các mô hình đó, thay vì chỉ bán token như một nguồn thu chính?

Đây không chỉ là câu hỏi mang tính triết lý. Phía sau nó là một bài toán kinh doanh cốt lõi: nên kiếm tiền ở tầng nền tảng (utility) hay tầng ứng dụng (application)? Đặc biệt khi giá token ngày càng giảm và các mô hình dần trở nên phổ thông, nhiều người cho rằng giá trị thực sự đang nằm ở phía ứng dụng.

Bán token có phải là chiến lược tốt nhất?

Theo lập luận của người đặt câu hỏi, khi các mô hình ngày càng bị "hàng hóa hóa" và giá giảm liên tục, phần lợi nhuận lớn hơn rất có thể nằm ở phía ứng dụng chứ không phải ở hạ tầng mô hình. Vậy tại sao không tự xây dựng công ty để nắm trọn chuỗi giá trị?

Một bình luận được đánh giá cao trên Hacker News đưa ra lý giải khá sắc sảo: không dễ để thất bại ở một dự án mà bạn chưa từng bắt đầu. Nhưng nếu bạn bán token cho một công ty khác và công ty đó thất bại, bạn vẫn thu được lợi nhuận. Đây chính là sự bất đối xứng cơ bản giữa người bán công cụ và người dùng công cụ.

LLM vẫn chưa đủ giỏi để tự vận hành doanh nghiệp

Nhiều ý kiến cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn chưa đủ khả năng tự triển khai một dự án từ đầu đến cuối. Từ việc thu thập yêu cầu, phân tích thị trường cho đến vận hành thực tế — những bước mà con người vẫn phải đảm nhận.

Một bình luận thẳng thắn nhận định: AI thậm chí còn "chưa đủ giỏi để vận hành một cửa hàng trực tuyến đơn giản", dù nó có thể viết ra được mã nguồn.

"Đó là một đòn bẩy tuyệt vời cho những người đã biết mình muốn làm gì. Vì vậy họ bán công cụ cho chính những người đó."

Nói cách khác, giá trị của AI hiện nay là nhân bội năng lực con người, chứ không phải thay thế hoàn toàn con người trong việc khởi nghiệp và điều hành doanh nghiệp.

Những lý do chiến lược phía sau

Cộng đồng đã đưa ra một loạt lý do hợp lý giải thích vì sao các công ty AI hàng đầu vẫn trung thành với mô hình bán token:

• Áp lực dòng tiền là có thật. Họ cần doanh thu ngay lập tức, trong khi lãi suất vay tăng khiến khả năng tiếp cận vốn khó khăn hơn nhiều so với thập niên 2010. Thời gian "đốt tiền" (runway) của họ ngắn hơn nhiều so với tưởng tượng của công chúng.
• Bán token cho các tác nhân AI (agent) chạy dài hạn hiện là cách duy nhất chứng minh được tăng trưởng doanh thu một cách rõ ràng.
• Một công ty khó có thể phân tán nguồn lực để làm tốt hàng trăm lĩnh vực khác nhau. Lịch sử đã cho thấy OpenAI từng thử sức với nhiều sản phẩm và không phải cái nào cũng thành công.
• Niềm tin vào nghịch lý Jevons: nhiều nhà lãnh đạo tin rằng giá giảm sẽ kích thích nhu cầu tăng vọt, nên việc bán token số lượng lớn vẫn là mô hình sinh lời bền vững.
• Để người khác trả giá cho bài học thất bại thay vì tự mình gánh chịu rủi ro.

Giới hạn của trí tuệ nhân tạo

Một góc nhìn sâu sắc hơn trong thảo luận đề cập đến việc AI hiện nay rất giỏi các tác vụ trí tuệ nhưng yếu về trí tuệ xã hội. AI có thể hiểu biết tường tận về cách con người giao tiếp, nhưng không thể thực sự thực hiện việc đó.

Một doanh nghiệp cần xây dựng quan hệ, tạo dựng niềm tin với xã hội — điều mà AI chưa thể làm được. Theo ý kiến này, thời khắc bước ngoặt sẽ đến khi một AI có thể khiến nhiều hơn một người quan tâm đến điều nó nói và điều nó làm.

Bài toán lợi thế cạnh tranh

Ở một khía cạnh khác, nhiều người trong ngành nhận định rằng nếu ai cũng có thể tạo ra ứng dụng, thì sẽ không có thị trường cho các ứng dụng đó. Lợi thế cạnh tranh bền vững có thể sẽ nằm ở các yếu tố khó sao chép: hiệu ứng mạng lưới, các quy trình đòi hỏi vốn lớn, hoặc yếu tố vật lý.

Như nhận xét được nhiều người đồng tình, xây dựng một doanh nghiệp phức tạp hơn nhiều so với việc xây dựng một sản phẩm — và đó chính là lý do các công ty AI vẫn chọn cách "bán xẻng" thay vì tự đi đào vàng.

Góc nhìn cho độc giả Việt Nam

Câu chuyện này cũng đặt ra bài học cho các startup công nghệ tại Việt Nam: khi các mô hình AI ngày càng dễ tiếp cận và rẻ hơn, giá trị bền vững không nằm ở việc sở hữu công nghệ lõi, mà nằm ở khả năng thấu hiểu thị trường, xây dựng quan hệ khách hàng và tạo ra quy trình khó bắt chước. Đây chính là cơ hội — và cũng là thách thức — cho các đội ngũ phát triển sản phẩm trong nước.