AI mở ra cơ hội lớn cho startup Việt
Trong vài năm trở lại đây, AI đã thay đổi mạnh mẽ cách các startup công nghệ hình thành và phát triển. Nhờ sự phổ biến của các mô hình AI có sẵn, mã nguồn mở và hạ tầng điện toán đám mây, một nhóm nhỏ hiện có thể tạo ra sản phẩm AI nhanh hơn và với ít nguồn lực hơn trước đây.
AI đã thay đổi mạnh mẽ cách các startup công nghệ hình thành và phát triển. Ảnh minh họa
Tiến sĩ Lê Thu Trang, giảng viên ngành Khởi nghiệp kinh doanh tại Đại học RMIT Việt Nam, cho rằng câu hỏi quan trọng hiện nay không còn là doanh nghiệp có thể làm AI hay không mà là liệu họ có thể xây dựng được lợi thế đủ bền để tồn tại trong môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt hay không.
Có thể hình dung, chuỗi giá trị AI gồm ba tầng chính: Hạ tầng tính toán, mô hình nền 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 phát triển các mô hình AI cốt lõi; còn tầng ứng dụng là nơi doanh nghiệp sử dụng các mô hình AI sẵn có để giải quyết bài toán cụ thể cho khách hàng như chăm sóc khách hàng, xử lý văn bản, nhận diện giọng nói hay cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.
Theo các chuyên gia, với điều kiện hiện nay tại Việt Nam, tập trung vào tầng ứng dụng là hướng đi thực tế hơn đối với phần lớn startup AI. Việc phát triển hạ tầng tính toán lớn hoặc xây dựng mô hình nền đòi hỏi nguồn vốn, nhân lực kỹ thuật và năng lực vận hành rất cao. Trong khi đó, tầng ứng dụng cho phép startup tận dụng công nghệ có sẵn để giải quyết các nhu cầu cụ thể của thị trường nội địa.
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 đương 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 ứng dụng AI để phát triển sản phẩm hoặc dịch vụ hoàn toàn mới.
Nhiều tổ chức nghiên cứu cũng dự báo AI sẽ trở thành động lực tăng trưởng mới của kinh tế số Việt Nam trong thập niên tới. Báo cáo Vietnam AI Economy 2025 của NIC, JICA và BCG nhận định AI có thể đóng góp khoảng 130 tỷ USD cho GDP Việt Nam vào năm 2040 nếu tận dụng hiệu quả cơ hội chuyển đổi số và đổi mới sáng tạo.
Những con số này cho thấy cơ hội phát triển ở tầng ứng dụng là rất lớn. Tuy nhiên, khi ngày càng nhiều doanh nghiệp cùng tích hợp AI vào sản phẩm, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn nằm ở việc “có AI”, mà ở khả năng hiểu khách hàng sâu hơn, sở hữu dữ liệu riêng tốt hơn và gắn sản phẩm vào hoạt động thực tế của người dùng.
Dữ liệu và thói quen người dùng là “hào lũy” cạnh tranh
Từ góc nhìn thực tiễn, Tiến sĩ Nguyễn Thị Minh Thư, Chủ nhiệm cấp cao bộ môn Khởi nghiệp kinh doanh tại Đại học RMIT Việt Nam, cho rằng thách thức lớn nhất không nằm ở việc tạo ra một tính năng AI mới mà là duy trì được lợi thế đủ lâu để doanh nghiệp phát triển bền vững.
“Một sản phẩm tốt hôm nay hoàn toàn có thể bị đối thủ sao chép nhanh chóng nếu cùng sử dụng một nền tảng công nghệ và nguồn dữ liệu phổ thông”, bà Thư nhận định.
Doanh nghiệp AI chỉ có thể tồn tại bền vững khi sản phẩm không đơn thuần là lớp giao diện đặt lên mô hình AI có sẵn. Ảnh minh họa
Theo các chuyên gia, startup AI ở tầng ứng dụng cần tập trung vào hai nền tảng quan trọng nhất của lợi thế dài hạn, gồm dữ liệu riêng và rào cản chuyển đổi của khách hàng.
Trong AI, dữ liệu không chỉ là đầu vào kỹ thuật mà còn là tài sản tích lũy theo thời gian. Doanh nghiệp nào sở hữu được dữ liệu riêng, đặc biệt là dữ liệu gắn với hành vi người dùng hoặc một lĩnh vực cụ thể, sẽ tạo ra lợi thế mà đối thủ khó bắt kịp trong thời gian ngắn.
Câu chuyện của ELSA Speak là ví dụ điển hình. Ứng dụng này do doanh nhân Việt Nam Văn Đinh Hồng Vũ đồng sáng lập, không chỉ sử dụng AI để chấm phát âm tiếng Anh mà còn liên tục tích lũy dữ liệu từ quá trình luyện nói của người dùng như lỗi phát âm thường gặp, tốc độ tiến bộ hay dạng bài tập phù hợp tiếp theo.
Điểm quan trọng là dữ liệu riêng không xuất hiện ngay từ đầu mà được hình thành dần trong quá trình người dùng tương tác với sản phẩm. Càng nhiều người sử dụng, hệ thống càng hiểu rõ nhu cầu và hành vi học tập để cá nhân hóa trải nghiệm tốt hơn. Chính vòng lặp dữ liệu này tạo nên lợi thế khó sao chép.
Bên cạnh dữ liệu, rào cản chuyển đổi cũng là yếu tố quan trọng quyết định khả năng giữ chân người dùng. Một sản phẩm AI chỉ thực sự tạo lợi thế khi trở thành một phần trong công việc hoặc đời sống hằng ngày của khách hàng.
Ví dụ điển hình là Zalo. Theo số liệu nửa đầu năm 2025, Zalo đạt khoảng 78,3 triệu người dùng hoạt động hằng tháng và xử lý khoảng 2 tỉ tin nhắn mỗi ngày. Nền tảng này cũng có khoảng 20 triệu người dùng sử dụng các tính năng AI thông minh mỗi tháng.
Điều khiến Zalo khó bị thay thế không chỉ nằm ở tính năng công nghệ mà ở việc nền tảng này đã gắn chặt với hoạt động thường nhật của người dùng như nhắn tin, trao đổi công việc, gửi tài liệu, tham gia nhóm lớp hoặc liên hệ khách hàng. Khi dữ liệu, lịch sử trò chuyện và thói quen sử dụng đều được tích lũy trên cùng một nền tảng, chi phí chuyển đổi sang ứng dụng khác sẽ trở nên rất cao.
Theo các chuyên gia của Đại học RMIT Việt Nam, bài toán của startup AI Việt Nam hiện nay không còn là có thể tạo ra sản phẩm AI hay không mà là khả năng biến dữ liệu riêng, hiểu biết ngành và mức độ gắn kết với khách hàng thành lợi thế cạnh tranh dài hạn.
Doanh nghiệp AI chỉ có thể tồn tại bền vững khi sản phẩm không đơn thuần là lớp giao diện đặt lên mô hình AI có sẵn, mà trở thành một hệ thống liên tục học hỏi từ dữ liệu, người dùng và bối cảnh sử dụng thực tế.