Startup AI Việt: Đừng để mình là 'lớp áo mỏng' trên nền công nghệ mượn

GD&TĐ - Trong cơn sốt AI, câu hỏi dành cho các startup Việt không còn là "có làm được AI không", mà là làm sao để không bị "khai tử" chỉ sau một đêm.



Chưa bao giờ khởi nghiệp công nghệ lại trở nên… dễ dàng và cũng đầy rẫy rủi ro như hiện nay. Nhờ làn sóng mã nguồn mở và hạ tầng số bùng nổ, chỉ một nhóm kỹ sư nhỏ cũng có thể tạo ra sản phẩm AI bóng bẩy trong vài tuần.

Nhưng chính sự dễ dàng ấy đang làm mờ đi lợi thế cạnh tranh: Khi ai cũng có thể gắn AI vào sản phẩm và AI không còn là “vé thông hành” để chiến thắng.

Tầng ứng dụng: Đông đúc nhưng... mong manh

Tiến sĩ Lê Thu Trang, giảng viên ngành Khởi nghiệp kinh doanh tại Trường ĐH RMIT Việt Nam nhận định: " Câu hỏi hiện nay không còn là doanh nghiệp có làm được AI hay không, mà là họ có xây được “con hào” đủ sâu để không bị thay thế chóng vánh hay không?".

Theo bà Trang, chuỗi giá trị AI hiện gồm ba tầng: hạ tầng (chip, máy chủ), mô hình nền (như ChatGPT, Gemini) và tầng ứng dụng.

Trong đó, tầng hạ tầng là nơi cung cấp chip, máy chủ và trung tâm dữ liệu. Tầng mô hình nền là nơi phát triển các mô hình AI cốt lõi. Còn tầng ứng dụng là nơi doanh nghiệp dùng những mô hình có sẵn để giải quyết một bài toán cụ thể cho người dùng hoặc tổ chức, chẳng hạn như hỗ trợ chăm sóc khách hàng, phân tích việc học, xử lý văn bản, nhận diện giọng nói, hay cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

Với điều kiện hiện nay tại Việt Nam, tập trung ở tầng ứng dụng là hướng đi thực tế hơn đối với phần lớn startup AI. Việc xây dựng hạ tầng tính toán lớn hoặc phát triển mô hình nền đòi hỏi vốn, nhân lực kỹ thuật và năng lực vận hành rất cao.

Trong khi đó, tầng ứng dụng cho phép startup tận dụng các nền tảng có sẵn để giải quyết những bài toán cụ thể của thị trường địa phương.

Theo nghiên cứu “Unlocking Vietnam’s AI Potential” của AWS, khoảng 47.000 doanh nghiệp Việt Nam đã áp dụng các giải pháp AI trong năm 2024. Tổng cộng, gần 170.000 doanh nghiệp, tương ứng khoảng 18% số doanh nghiệp tại Việt Nam, đã triển khai AI, tăng từ mức 13% của năm trước.

Trong nhóm startup, khoảng 55% sử dụng AI theo một hình thức nào đó và 35% đang áp dụng AI vào phát triển các sản phẩm hoặc dịch vụ hoàn toàn mới.

Những con số này cho thấy cơ hội ở tầng ứng dụng là rất lớn, nhưng cạnh tranh cũng sẽ ngày càng gay gắt.

"Khi nhiều doanh nghiệp đều có thể thêm AI vào sản phẩm, lợi thế bền vững không còn nằm ở việc 'có AI', mà ở việc sản phẩm hiểu khách hàng tốt hơn, có dữ liệu riêng tốt hơn và gắn sâu hơn vào hoạt động thực tế của khách hàng", bà Trang nhận xét.



Từ góc nhìn thực tiễn, tiến sĩ Nguyễn Thị Minh Thư, chủ nhiệm cấp cao bộ môn Khởi nghiệp kinh doanh tại RMIT Việt Nam cảnh báo, đây cũng là “mảnh đất màu mỡ” nhưng cực kỳ chật chội. Một tính năng AI hấp dẫn hôm nay có thể bị sao chép ngay ngày mai nếu chỉ dựa trên dữ liệu phổ thông và công nghệ sẵn có.

"Một sản phẩm tốt hôm nay có thể nhanh chóng bị đối thủ làm theo nếu họ dùng cùng công nghệ, dữ liệu phổ thông và cách tiếp cận khách hàng", bà Thư nhận định.

“Con hào” thật sự nằm ở dữ liệu

Theo các chuyên gia, vấn đề cốt lõi của startup AI ở tầng ứng dụng không chỉ là làm ra sản phẩm, mà là xây được những nền tảng khiến sản phẩm đó khó bị thay thế trong dài hạn. Nếu không đi kèm dữ liệu riêng, hiểu biết sâu về ngành hoặc vị trí gắn chặt trong hoạt động thường nhật của khách hàng, một sản phẩm AI vẫn rất dễ bị sao chép.

Trong bối cảnh đó, startup AI Việt Nam cần tập trung vào hai nền tảng quan trọng nhất của lợi thế bền vững.

Nền tảng thứ nhất là dữ liệu. Trong AI, dữ liệu không chỉ là đầu vào kỹ thuật mà còn là tài sản được bồi đắp qua thời gian. Doanh nghiệp nào sở hữu dữ liệu riêng, đặc biệt là dữ liệu gắn với ngành nghề cụ thể, hành vi người dùng hay nhu cầu địa phương, sẽ tạo ra lợi thế mà đối thủ khó bắt kịp nhanh chóng.

Nhưng dữ liệu chỉ thật sự có giá trị khi khó tiếp cận, được tích lũy từ quá trình sử dụng thực tế hoặc gắn với một bối cảnh mà đối thủ không thể sao chép dễ dàng.

ELSA là ví dụ điển hình. Ứng dụng học nói tiếng Anh bằng AI do Văn Đinh Hồng Vũ đồng sáng lập không chỉ dùng AI để chấm phát âm, mà còn tích lũy dữ liệu từ quá trình người học luyện nói: họ sai ở đâu, vướng âm nào, tiến bộ ra sao và cần bài tập gì tiếp theo.

Bài học lớn từ ELSA là dữ liệu riêng không phải thứ startup có ngay từ đầu. Nó được xây dần qua từng lần người dùng luyện tập, nhận phản hồi rồi quay lại sử dụng sản phẩm. Càng nhiều người học, hệ thống càng hiểu sâu hơn hành trình tiến bộ của họ, từ đó cá nhân hóa tốt hơn và ngày càng khó bị sao chép.

Nền tảng thứ hai là rào cản chuyển đổi, tức khiến khách hàng không muốn hoặc không dễ chuyển sang giải pháp khác. Một sản phẩm AI chỉ thật sự mạnh khi nó trở thành một phần trong công việc hoặc đời sống hằng ngày của người dùng.

Khi đó, giá trị không chỉ nằm ở tính năng, mà còn nằm ở dữ liệu đã tích lũy, thói quen đã hình thành, quy trình đã tích hợp và công sức khách hàng phải bỏ ra nếu đổi sang nền tảng mới.

Zalo là ví dụ gần gũi. Dù không phải startup AI thuần túy, nền tảng này cho thấy vì sao một sản phẩm công nghệ khó bị thay thế khi đã gắn chặt vào thói quen người dùng.

Nửa đầu năm 2025, Zalo có hơn 78 triệu người dùng hoạt động hằng tháng, khoảng 2 tỷ tin nhắn mỗi ngày và khoảng 20 triệu người dùng các tính năng AI mỗi tháng.

Điều khiến Zalo bền vững không chỉ là công nghệ, mà là việc nền tảng này đã trở thành nơi người dùng nhắn tin với gia đình, trao đổi công việc, gửi tài liệu, tham gia nhóm lớp, nhóm công ty và liên hệ khách hàng. Khi lịch sử trò chuyện, danh bạ, tệp dữ liệu và thói quen giao tiếp đều nằm trên cùng một nền tảng, chi phí chuyển đổi trở nên rất cao.

Bài học từ Zalo không phải startup AI nào cũng phải trở thành ứng dụng nhắn tin lớn. Điều quan trọng hơn là logic tạo lợi thế: nếu sản phẩm chỉ là công cụ đứng riêng lẻ, khách hàng có thể thử rồi rời đi. Nhưng nếu sản phẩm trở thành nơi lưu dữ liệu, hình thành thói quen, kết nối người dùng hoặc xử lý một phần quan trọng trong công việc hằng ngày, khách hàng sẽ ít muốn rời bỏ hơn.

Với startup AI Việt Nam, bài toán không còn là có thể tạo ra sản phẩm AI hay không, mà là có thể biến dữ liệu riêng, hiểu biết ngành và mức độ gắn kết với khách hàng thành lợi thế cạnh tranh dài hạn hay không.

"Cuộc đua AI tại Việt Nam đang bước vào giai đoạn thanh lọc. Những doanh nghiệp chỉ “mượn AI” để làm màu sẽ sớm bị đào thải. Ngược lại, những startup biết biến dữ liệu riêng và hiểu biết thị trường bản địa thành vũ khí sẽ là những người trụ lại sau cùng", tiến sĩ Nguyễn Thị Minh Thư nhận định.



Chưa bao giờ khởi nghiệp công nghệ lại trở nên… dễ dàng và cũng đầy rẫy rủi ro như hiện nay. Nhờ làn sóng mã nguồn mở và hạ tầng số bùng nổ, chỉ một nhóm kỹ sư nhỏ cũng có thể tạo ra sản phẩm AI bóng bẩy trong vài tuần.

Nhưng chính sự dễ dàng ấy đang làm mờ đi lợi thế cạnh tranh: Khi ai cũng có thể gắn AI vào sản phẩm và AI không còn là “vé thông hành” để chiến thắng.

Tầng ứng dụng: Đông đúc nhưng... mong manh

Tiến sĩ Lê Thu Trang, giảng viên ngành Khởi nghiệp kinh doanh tại Trường ĐH RMIT Việt Nam nhận định: " Câu hỏi hiện nay không còn là doanh nghiệp có làm được AI hay không, mà là họ có xây được “con hào” đủ sâu để không bị thay thế chóng vánh hay không?".

Theo bà Trang, chuỗi giá trị AI hiện gồm ba tầng: hạ tầng (chip, máy chủ), mô hình nền (như ChatGPT, Gemini) và tầng ứng dụng.

Trong đó, tầng hạ tầng là nơi cung cấp chip, máy chủ và trung tâm dữ liệu. Tầng mô hình nền là nơi phát triển các mô hình AI cốt lõi. Còn tầng ứng dụng là nơi doanh nghiệp dùng những mô hình có sẵn để giải quyết một bài toán cụ thể cho người dùng hoặc tổ chức, chẳng hạn như hỗ trợ chăm sóc khách hàng, phân tích việc học, xử lý văn bản, nhận diện giọng nói, hay cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

Với điều kiện hiện nay tại Việt Nam, tập trung ở tầng ứng dụng là hướng đi thực tế hơn đối với phần lớn startup AI. Việc xây dựng hạ tầng tính toán lớn hoặc phát triển mô hình nền đòi hỏi vốn, nhân lực kỹ thuật và năng lực vận hành rất cao.

Trong khi đó, tầng ứng dụng cho phép startup tận dụng các nền tảng có sẵn để giải quyết những bài toán cụ thể của thị trường địa phương.

Theo nghiên cứu “Unlocking Vietnam’s AI Potential” của AWS, khoảng 47.000 doanh nghiệp Việt Nam đã áp dụng các giải pháp AI trong năm 2024. Tổng cộng, gần 170.000 doanh nghiệp, tương ứng khoảng 18% số doanh nghiệp tại Việt Nam, đã triển khai AI, tăng từ mức 13% của năm trước.

Trong nhóm startup, khoảng 55% sử dụng AI theo một hình thức nào đó và 35% đang áp dụng AI vào phát triển các sản phẩm hoặc dịch vụ hoàn toàn mới.

Những con số này cho thấy cơ hội ở tầng ứng dụng là rất lớn, nhưng cạnh tranh cũng sẽ ngày càng gay gắt.

"Khi nhiều doanh nghiệp đều có thể thêm AI vào sản phẩm, lợi thế bền vững không còn nằm ở việc 'có AI', mà ở việc sản phẩm hiểu khách hàng tốt hơn, có dữ liệu riêng tốt hơn và gắn sâu hơn vào hoạt động thực tế của khách hàng", bà Trang nhận xét.



Từ góc nhìn thực tiễn, tiến sĩ Nguyễn Thị Minh Thư, chủ nhiệm cấp cao bộ môn Khởi nghiệp kinh doanh tại RMIT Việt Nam cảnh báo, đây cũng là “mảnh đất màu mỡ” nhưng cực kỳ chật chội. Một tính năng AI hấp dẫn hôm nay có thể bị sao chép ngay ngày mai nếu chỉ dựa trên dữ liệu phổ thông và công nghệ sẵn có.

"Một sản phẩm tốt hôm nay có thể nhanh chóng bị đối thủ làm theo nếu họ dùng cùng công nghệ, dữ liệu phổ thông và cách tiếp cận khách hàng", bà Thư nhận định.

“Con hào” thật sự nằm ở dữ liệu

Theo các chuyên gia, vấn đề cốt lõi của startup AI ở tầng ứng dụng không chỉ là làm ra sản phẩm, mà là xây được những nền tảng khiến sản phẩm đó khó bị thay thế trong dài hạn. Nếu không đi kèm dữ liệu riêng, hiểu biết sâu về ngành hoặc vị trí gắn chặt trong hoạt động thường nhật của khách hàng, một sản phẩm AI vẫn rất dễ bị sao chép.

Trong bối cảnh đó, startup AI Việt Nam cần tập trung vào hai nền tảng quan trọng nhất của lợi thế bền vững.

Nền tảng thứ nhất là dữ liệu. Trong AI, dữ liệu không chỉ là đầu vào kỹ thuật mà còn là tài sản được bồi đắp qua thời gian. Doanh nghiệp nào sở hữu dữ liệu riêng, đặc biệt là dữ liệu gắn với ngành nghề cụ thể, hành vi người dùng hay nhu cầu địa phương, sẽ tạo ra lợi thế mà đối thủ khó bắt kịp nhanh chóng.

Nhưng dữ liệu chỉ thật sự có giá trị khi khó tiếp cận, được tích lũy từ quá trình sử dụng thực tế hoặc gắn với một bối cảnh mà đối thủ không thể sao chép dễ dàng.

ELSA là ví dụ điển hình. Ứng dụng học nói tiếng Anh bằng AI do Văn Đinh Hồng Vũ đồng sáng lập không chỉ dùng AI để chấm phát âm, mà còn tích lũy dữ liệu từ quá trình người học luyện nói: họ sai ở đâu, vướng âm nào, tiến bộ ra sao và cần bài tập gì tiếp theo.

Bài học lớn từ ELSA là dữ liệu riêng không phải thứ startup có ngay từ đầu. Nó được xây dần qua từng lần người dùng luyện tập, nhận phản hồi rồi quay lại sử dụng sản phẩm. Càng nhiều người học, hệ thống càng hiểu sâu hơn hành trình tiến bộ của họ, từ đó cá nhân hóa tốt hơn và ngày càng khó bị sao chép.

Nền tảng thứ hai là rào cản chuyển đổi, tức khiến khách hàng không muốn hoặc không dễ chuyển sang giải pháp khác. Một sản phẩm AI chỉ thật sự mạnh khi nó trở thành một phần trong công việc hoặc đời sống hằng ngày của người dùng.

Khi đó, giá trị không chỉ nằm ở tính năng, mà còn nằm ở dữ liệu đã tích lũy, thói quen đã hình thành, quy trình đã tích hợp và công sức khách hàng phải bỏ ra nếu đổi sang nền tảng mới.

Zalo là ví dụ gần gũi. Dù không phải startup AI thuần túy, nền tảng này cho thấy vì sao một sản phẩm công nghệ khó bị thay thế khi đã gắn chặt vào thói quen người dùng.

Nửa đầu năm 2025, Zalo có hơn 78 triệu người dùng hoạt động hằng tháng, khoảng 2 tỷ tin nhắn mỗi ngày và khoảng 20 triệu người dùng các tính năng AI mỗi tháng.

Điều khiến Zalo bền vững không chỉ là công nghệ, mà là việc nền tảng này đã trở thành nơi người dùng nhắn tin với gia đình, trao đổi công việc, gửi tài liệu, tham gia nhóm lớp, nhóm công ty và liên hệ khách hàng. Khi lịch sử trò chuyện, danh bạ, tệp dữ liệu và thói quen giao tiếp đều nằm trên cùng một nền tảng, chi phí chuyển đổi trở nên rất cao.

Bài học từ Zalo không phải startup AI nào cũng phải trở thành ứng dụng nhắn tin lớn. Điều quan trọng hơn là logic tạo lợi thế: nếu sản phẩm chỉ là công cụ đứng riêng lẻ, khách hàng có thể thử rồi rời đi. Nhưng nếu sản phẩm trở thành nơi lưu dữ liệu, hình thành thói quen, kết nối người dùng hoặc xử lý một phần quan trọng trong công việc hằng ngày, khách hàng sẽ ít muốn rời bỏ hơn.

Với startup AI Việt Nam, bài toán không còn là có thể tạo ra sản phẩm AI hay không, mà là có thể biến dữ liệu riêng, hiểu biết ngành và mức độ gắn kết với khách hàng thành lợi thế cạnh tranh dài hạn hay không.

"Cuộc đua AI tại Việt Nam đang bước vào giai đoạn thanh lọc. Những doanh nghiệp chỉ “mượn AI” để làm màu sẽ sớm bị đào thải. Ngược lại, những startup biết biến dữ liệu riêng và hiểu biết thị trường bản địa thành vũ khí sẽ là những người trụ lại sau cùng", tiến sĩ Nguyễn Thị Minh Thư nhận định.