Cuối cùng công ty sử dụng AI, phát hiện doanh nghiệp bị các công ty mô hình lớn cướp mất

Tiêu đề gốc: 《Cuối cùng công ty sử dụng AI, phát hiện doanh nghiệp bị các công ty mô hình lớn cướp mất》
Tác giả gốc: Vũ Hàng, Tĩnh Vũ, Geek Park

Không chỉ muốn tiền của bạn, mà còn muốn cả doanh nghiệp của bạn. Vào ngày 1 tháng 7, CEO của Palantir, Alex Karp, đã bước vào phòng phát sóng của CNBC và với một giọng điệu gần như mất kiểm soát đã ném ra một quả bom.

Ông nói rằng ngành công nghiệp AI "điên rồ" (effing insane), ông nói rằng các CEO của doanh nghiệp Mỹ đang "nổi điên" (livid) với OpenAI và Anthropic, ông nói rằng các doanh nghiệp đang làm một điều vô lý - vừa điên cuồng trả tiền cho token, vừa tự nguyện giao những dữ liệu vận hành cốt lõi nhất của mình cho các nhà cung cấp mô hình. Và giá trị thương mại nhận lại gần như không thể đo lường.

Người dẫn chương trình hỏi ông, liệu đây có phải là "đổ lỗi" không. Karp trả lời: "Không, tôi chỉ đang nêu lên sự thật."

Cổ phiếu của Palantir đã tăng 9% trong ngày hôm đó. Con số này tự nó đã là một cuộc bỏ phiếu - thị trường cho rằng, ông đã nói ra những điều mà nhiều người muốn nói nhưng không dám nói.

Đây không phải là sự bộc phát cảm xúc của một cá nhân. Khi người đứng đầu một công ty có giá trị thị trường hơn 100 tỷ đô la công khai chỉ trích toàn bộ ngành công nghiệp mô hình lớn trên sóng truyền hình quốc gia, và thị trường phản hồi tích cực bằng tiền thật, điều này có nghĩa là một cảm xúc tập thể đã đến ngưỡng giới hạn.

Trong hai năm qua, mọi người đã nói về cách để ôm lấy mô hình lớn. Nhưng bây giờ, một câu hỏi mới đang nổi lên - công ty quá gần với mô hình lớn, có thể bị nó xé nát không?

01 Từ "trên cao" đến "không ngây thơ"

Nhớ lại đầu năm 2024, thái độ của các doanh nghiệp đối với mô hình lớn có thể được tóm gọn trong bốn chữ - "trước tiên hãy sử dụng".

Kệ nó ROI có hay không, kệ nó dữ liệu chảy đi đâu, miễn là không bị tụt lại phía sau. Khi đó, câu chuyện chính thống là "cuộc cách mạng AI đã đến, không ôm lấy sẽ bị loại bỏ". Các CIO và CTO của mọi ngành nghề đã chịu áp lực lớn, nhồi nhét AI vào mọi khâu kinh doanh có thể. Đây là một quyết định điển hình được thúc đẩy bởi sự hoảng loạn công nghệ.

Đến năm 2025, "triển khai toàn diện" trở thành từ khóa. Các doanh nghiệp bắt đầu nghiêm túc tích hợp mô hình lớn vào quy trình kinh doanh cốt lõi, không chỉ làm demo hay tổ chức hackathon nội bộ. Từ dịch vụ khách hàng đến tạo mã, từ phân tích thị trường đến thiết kế sản phẩm, độ sâu và độ rộng của AI đang mở rộng theo cấp số nhân.

Nhưng bước vào năm 2026, một sự chuyển biến tinh tế đang diễn ra.

Dữ liệu khảo sát của Salesforce cho thấy, chỉ có một nửa số lãnh đạo IT tự tin vào cơ sở hạ tầng dữ liệu của công ty mình để hỗ trợ việc triển khai AI thành công. Báo cáo nghiên cứu được NTT DATA công bố vào tháng 5 năm nay đã sử dụng từ "đụng tường" - doanh nghiệp AI đang gặp phải những rào cản cấu trúc do yêu cầu về quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu. Gartner dự đoán rằng đến năm 2027, 35% quốc gia sẽ phụ thuộc vào các nền tảng AI khu vực hóa, trong khi con số này hiện tại chỉ là 5%.

Karp đã nói rõ hơn về sự chuyển biến này. Ông nói rằng các doanh nghiệp đang chuyển từ việc tiêu thụ token một cách mù quáng sang việc thực sự đặt câu hỏi về tỷ suất lợi nhuận đầu tư. "Quan điểm cơ bản là, đừng lãng phí thời gian vào token nữa."

Điều này không phải là phủ nhận mô hình lớn, mà là toàn bộ ngành đang từ "trên cao" đi đến "không ngây thơ". Sau giai đoạn cuồng nhiệt, các doanh nghiệp bắt đầu nhìn nhận một vấn đề cơ bản với cái nhìn bình tĩnh hơn - những gì tôi giao ra, và những gì tôi nhận lại, có thể tính toán được không?

02 Khi đối tác trở thành đối thủ

Sự chỉ trích của Karp vẫn chỉ dừng lại ở cấp độ mô hình kinh doanh. Nhưng điều thực sự khiến người ta lạnh gáy là một mối đe dọa trực tiếp hơn - nhà cung cấp dịch vụ AI của bạn, có thể đang sử dụng dữ liệu và hiểu biết về tình huống mà bạn cung cấp để xây dựng sản phẩm thay thế bạn.

Những gì xảy ra vào tháng 4 năm 2026 đã biến mối lo ngại này từ lý thuyết thành hiện thực.

Vào tháng 2 năm nay, Figma và Anthropic đã hợp tác phát triển một tính năng gọi là "Code to Canvas", tích hợp mã do Claude tạo ra vào quy trình thiết kế của Figma. Hai công ty có vẻ là những đối tác thân thiết.

Vào ngày 14 tháng 4, Giám đốc sản phẩm của Anthropic, Mike Krieger, đã âm thầm từ chức khỏi vị trí trong hội đồng quản trị của Figma.

Ba ngày sau, Anthropic đã phát hành Claude Design - một công cụ thiết kế AI có thể tạo ra nguyên mẫu tương tác, PPT và tài liệu tiếp thị bằng ngôn ngữ tự nhiên, chính xác nhắm vào lĩnh vực kinh doanh cốt lõi của Figma.

Cổ phiếu của Figma đã giảm gần 8% trong ngày hôm đó.

Một chi tiết thú vị trong báo cáo sau đó của Fast Company là - Figma và các công ty như Adobe, Canva đều có mối quan hệ hợp tác nhiều năm với Anthropic, nhưng trước khi phát hành Claude Design, không ai được thông báo. Tất cả mọi người đều nhận ra một cách bất ngờ rằng, đối tác AI của mình, ngay trước mắt đã trở thành đối thủ.

Câu chuyện này đáng suy ngẫm vì nó phơi bày một vấn đề cấu trúc nguy hiểm hơn bao giờ hết trong thời đại mô hình lớn - khi bạn hợp tác sâu sắc với các công ty AI, bạn không chỉ giao ra lối vào thị trường mà còn giao ra cả hiểu biết cốt lõi về tình huống và dữ liệu nhu cầu của người dùng.

Anthropic có thể tạo ra Claude Design phần lớn là nhờ vào việc hiểu sâu sắc quy trình làm việc và những điểm đau của các nhà thiết kế trong quá trình hợp tác với các công cụ thiết kế.

Nhưng nếu nhìn xa hơn, đây không phải là một kịch bản mới trong lịch sử công nghệ.

Amazon đã từ nền tảng thương mại điện tử phát triển thương hiệu riêng, sử dụng dữ liệu từ nền tảng để xác định các loại sản phẩm sinh lợi nhất, sau đó tung ra sản phẩm của riêng mình để xâm chiếm các nhà bán hàng bên thứ ba. Microsoft đã từ hệ điều hành thu gom từng trình duyệt, phần mềm văn phòng, công cụ liên lạc - Netscape bị tiêu diệt, Slack buộc phải bán mình. Google đã từ công cụ tìm kiếm mở rộng, trực tiếp trả lời câu hỏi của người dùng trên trang kết quả tìm kiếm, khiến Yelp và nhiều dịch vụ thông tin chuyên ngành bị gạt ra ngoài lề.

Quy luật sắt của ngành công nghệ chưa bao giờ thay đổi - một khi nền tảng có đủ dữ liệu và hiểu biết về người dùng, nó sẽ xâm lấn lên phía trên.

Trong thời đại mô hình lớn, quy luật này trở nên mạnh mẽ hơn, vì sự xâm lấn của nền tảng truyền thống cần thời gian để tích lũy hiểu biết, trong khi mô hình lớn tự nhiên là một "tăng tốc độ hiểu biết". Mỗi lần bạn gọi API, mỗi dữ liệu kinh doanh bạn nhập vào, đều đang giúp các nhà cung cấp mô hình hiểu rõ hơn về lãnh thổ của bạn.

03 Giới hạn Roche trong thời đại AI

Trong thiên văn học có một khái niệm gọi là "giới hạn Roche" - khi một thiên thể quá gần một ngôi sao lớn, lực thủy triều sẽ vượt qua lực hấp dẫn của chính nó, thiên thể sẽ bị xé nát.

Sự so sánh này mô tả chính xác mối quan hệ giữa doanh nghiệp và mô hình lớn ngày nay, đến mức khiến người ta lo lắng.

Mô hình lớn chính là ngôi sao lớn đó. Mỗi doanh nghiệp đều muốn tận dụng lực hấp dẫn của nó để tăng tốc - nâng cao hiệu suất, giảm chi phí, đổi mới. Nhưng vấn đề là, khi bạn đến đủ gần, "vật chất" của bạn sẽ bắt đầu bị tách ra. Dữ liệu của bạn, kiến thức chuyên môn, hiểu biết về nhu cầu của người dùng, tất cả sẽ chảy về trung tâm lực hấp dẫn trong quá trình hợp tác.

Và ranh giới giữa việc công ty có thể "nhảy múa cùng AI" mà không bị nuốt chửng cuối cùng là ở đâu?

Câu hỏi này đã được đặt lên bàn ở Mỹ. Nhưng nếu bạn nghĩ rằng nó còn xa với các doanh nghiệp Trung Quốc, thì có thể đó là một ảo tưởng.

Các doanh nghiệp Trung Quốc và Mỹ có sự khác biệt trong nhịp độ ứng dụng AI, các doanh nghiệp Mỹ đã bước vào giai đoạn triển khai AI quy mô lớn và sâu rộng, trong khi các doanh nghiệp Trung Quốc vẫn đang trong quá trình từ thí điểm đến quy mô. Một nghiên cứu được Lenovo và IDC công bố vào tháng 3 năm nay cho thấy, 72% doanh nghiệp trong nước đã hoàn thành thí điểm AI và đưa vào sử dụng chính thức, trung bình triển khai AI trong 3,5 tình huống. Nhưng trọng tâm của thách thức cũng đã chuyển từ "thiếu sức mạnh tính toán, thiếu dữ liệu" sang "hiệu quả ứng dụng không đạt kỳ vọng" và "ROI không rõ ràng".

Nói cách khác, các doanh nghiệp Trung Quốc đang bước vào giai đoạn "tỉnh táo AI" tương tự như các doanh nghiệp Mỹ.

Gần đây, Geek Park đã trao đổi với nhiều doanh nhân và các doanh nghiệp truyền thống và phát hiện ra một hiện tượng thú vị - mọi người thường không suy nghĩ về những vấn đề này từ cảm giác khủng hoảng trực tiếp như "sợ các công ty mô hình cướp mất doanh nghiệp của tôi", mà là sau khi thực sự đưa AI vào kinh doanh, tự nhiên bắt đầu định nghĩa lại "giá trị cốt lõi của tôi trong thời đại AI là gì".

Sự định nghĩa lại này cuối cùng sẽ rơi vào hai khả năng then chốt.

04 Ai kiểm soát "nền tảng AI"?

Điều đầu tiên, cũng là điều thực tế nhất, hoàn toàn nhất quán với những gì Karp đã nói - dữ liệu và logic kinh doanh của bạn, cuối cùng chạy trên nền tảng của ai?

Điểm cốt lõi mà Karp nhấn mạnh nhiều lần trên CNBC chính là điều này. Dữ liệu vận hành nhạy cảm nhất của doanh nghiệp không nên chảy vào hộp đen của các nhà cung cấp mô hình bên thứ ba. Ông định vị Palantir là lớp ứng dụng cung cấp "AI chủ quyền" - mô hình có thể sử dụng của người khác, nhưng dữ liệu phải giữ lại trong tường của chính mình, việc triển khai phải nằm trên cơ sở hạ tầng mà mình có thể kiểm soát.

Điều này không phải là sự cuồng tín, cảm giác của các doanh nghiệp Trung Quốc thực sự hoàn toàn nhất quán. Huang Weijie, người phụ trách nghiên cứu và phát triển của WPS 365, gần đây đã nói một câu rất đúng - "Hôm nay, những gì doanh nghiệp thiếu không phải là phần cứng và mô hình, mà là một lớp ứng dụng AI an toàn."

Dữ liệu của IDC cũng xác nhận xu hướng này, tỷ lệ triển khai sức mạnh tính toán AI của doanh nghiệp trên đám mây công cộng đang giảm, tỷ lệ tổng của đám mây riêng và triển khai tại chỗ từ 54% đã tăng lên 69%. "Dữ liệu không ra ngoài miền" đang từ một khẩu hiệu tuân thủ, trở thành tiêu chí đầu tiên trong quá trình lựa chọn của các CTO.

Karp gọi điều này là "nhận thức hàng hóa commodity cognition". Ông cho rằng, chất lượng của mô hình đang dần hội tụ, giá trị khác biệt thực sự không nằm ở tầng mô hình, mà ở tầng ứng dụng liên kết khả năng của mô hình với các tình huống cụ thể của doanh nghiệp. Sản phẩm "AI Engine chủ quyền" mà Palantir hợp tác với NVIDIA ra mắt chính là sản phẩm hóa của logic này------sử dụng mô hình mã nguồn mở cùng với hệ thống luận lý và khung quản trị của Palantir, cho phép doanh nghiệp chạy AI trong môi trường hoàn toàn có thể kiểm soát, không một byte dữ liệu nào ra ngoài. Doanh thu của Palantir trong quý 1 năm 2026 đạt 1,63 tỷ USD, tăng 85% so với cùng kỳ năm trước, phần nào phản ánh sự ủng hộ của thị trường đối với con đường này.

Có một tín hiệu đáng chú ý------trong tương lai, những công ty và giải pháp giúp doanh nghiệp chạy AI "trên nền tảng của chính mình" sẽ trở nên phổ biến hơn. Tại Trung Quốc, "bộ não AI tư nhân" đã trở thành một lĩnh vực thực sự, nhiều công ty khởi nghiệp đang phát triển sản phẩm xung quanh hướng đi này. Đây không phải là sự cầu toàn về công nghệ, mà là sự lựa chọn lý trí của doanh nghiệp sau khi đã suy nghĩ kỹ lưỡng.

05 Đừng biến tổ chức thành một "máy lặp lại"

Năng lực thứ hai, khó định lượng hơn, nhưng Geek Park cảm nhận ngày càng rõ ràng trong giao tiếp với doanh nghiệp------khi AI có thể thay thế ngày càng nhiều giai đoạn thực hiện, tổ chức cần loại "người" nào?

Đã có một số doanh nghiệp chạy nhanh đã gặp phải vấn đề này.

Khi AI trong một số giai đoạn có hiệu suất rõ ràng vượt trội hơn con người, một ý tưởng tự nhiên nảy sinh là "cắt bỏ con người". Nhưng khi tổ chức trở nên mỏng manh, một vấn đề tiềm ẩn bắt đầu xuất hiện------những gì AI thực hiện về bản chất là "thực tiễn tốt nhất" được kết tinh từ những người này trong môi trường cũ. Khi môi trường thay đổi, thị trường thay đổi, người dùng thay đổi, AI vẫn trung thành thực hiện logic cũ, trong khi tổ chức không còn đủ người để nhận thức những thay đổi này và thúc đẩy sự tiến hóa của doanh nghiệp.

Nói một cách đơn giản, một tổ chức đầy AI nhưng thiếu người có thể chỉ đang lặp lại hiệu quả quá khứ.

Điều này không có nghĩa là không nên sử dụng AI để thay thế thực hiện. Mà là khi AI tiếp quản ngày càng nhiều tầng thực hiện, doanh nghiệp lại cần một loại người khác------không phải là những người thực hiện nhiệm vụ cụ thể theo nghĩa truyền thống, mà là những người có thể "chỉ huy" AI. Vai trò này cần hiểu biết toàn cục về doanh nghiệp, có thể đánh giá xem những gì AI sản xuất có còn phù hợp với thực tế đang thay đổi hay không, và có thể nhìn thấy những khả năng mới ngoài "giải pháp tối ưu" mà AI đưa ra.

Một số doanh nghiệp đi đầu đã bắt đầu suy nghĩ nghiêm túc về vấn đề này. Họ nhận ra rằng, sau khi có AI, sức cạnh tranh thực sự không phải là "thay thế bao nhiêu người bằng AI", mà là "người của bạn có thể điều khiển AI để làm những điều mà trước đây không thể làm được hay không". Nếu chỉ để AI tự động hóa và lặp lại trong dữ liệu lịch sử, thì bạn về cơ bản đang bị khóa trong một bức ảnh quá khứ nào đó.

Tầm quan trọng của sự đảo ngược nhận thức này có thể không kém gì quyền sở hữu dữ liệu. Khi AI làm phẳng các rào cản công nghệ, "khả năng phán đoán của con người" và "khả năng tiến hóa của tổ chức" trở thành những thứ khó sao chép nhất. Một số công ty đã nhận ra điều này, trong khi một số khác vẫn chưa. Nhưng ranh giới này có thể sẽ trở nên rất rõ ràng trong một hai năm tới.

06 Ngành công nghiệp cần "công ty AI mới"

Trong hai năm qua, một giả định ngầm đã chi phối toàn bộ ngành------giá trị của thời đại AI cuối cùng sẽ tập trung vào tay các công ty mô hình. Những người càng gần mô hình, giá trị càng cao.

Giả định này đang bị lung lay.

Karp thực sự đã chỉ ra một điều trên CNBC------mô hình đang trở thành nhận thức hàng hóa. Khi khả năng của các mô hình lớn ngày càng nhỏ, sự khác biệt thực sự không còn nằm ở tầng mô hình. Một cấu trúc ngành chỉ có các công ty mô hình độc quyền không chỉ không tốt cho doanh nghiệp mà còn là một hạn chế đối với tốc độ phát triển của toàn bộ ngành AI.

Doanh nghiệp cần không phải là một mô hình mạnh hơn. Họ cần một hệ sinh thái hoàn chỉnh------có thể đáp ứng lo âu về quyền sở hữu dữ liệu, có thể bảo vệ rào cản cạnh tranh không bị "hút" đi, có thể để AI thực sự tích hợp vào doanh nghiệp mà không bị mất kiểm soát. Nhu cầu này đang thúc đẩy một thị trường phức tạp hơn nhiều so với "bán token".

Một số hướng đã có tín hiệu rõ ràng.

"Cơ sở hạ tầng AI chủ quyền" đang trở thành một lĩnh vực thực sự, thu hút nhiều vốn. Đây không phải là khái niệm. Chỉ trong nửa đầu năm 2026, ba công ty làm cơ sở hạ tầng AI chủ quyền ở châu Âu (Nebius, nScale, AtlasEsge) đã huy động tổng cộng hơn 11,8 tỷ USD. Vừa vài ngày trước, Valarian ở London vừa nhận được 50 triệu USD vòng A, làm một việc rất cụ thể------thêm một lớp "kiểm soát chủ quyền" giữa hệ thống AI và dữ liệu nhạy cảm, quyết định AI nào có thể chạm vào dữ liệu nào và trong điều kiện nào. Những thứ này hai năm trước hoàn toàn không có nhu cầu, giờ chính phủ và các doanh nghiệp lớn đang xếp hàng để yêu cầu.

"Cổng AI" và lớp điều phối đang trở thành một phần không thể thiếu trong kiến trúc AI của doanh nghiệp. Khi một doanh nghiệp cùng lúc sử dụng OpenAI, Anthropic, mô hình mã nguồn mở và cả mô hình chuyên dụng đã được tinh chỉnh, ai sẽ làm việc điều phối, kiểm soát chi phí, quản lý quyền truy cập và kiểm toán? Vị trí này trong thời đại phần mềm truyền thống gọi là phần mềm trung gian, trong thời đại AI gọi là cổng hoặc lớp điều phối. Nó không hấp dẫn, nhưng là cơ sở hạ tầng quan trọng để doanh nghiệp chuyển từ "sử dụng AI" sang "quản lý tốt AI". Thực chất Palantir đang làm chính là lớp này, chỉ có điều họ đã làm phiên bản nặng nhất. Các giải pháp nhẹ hơn, hướng đến các doanh nghiệp có quy mô khác nhau, có không gian rất lớn.

Ở tầng ứng dụng, các giải pháp AI trong ngành cũng đang từ "bọc vỏ" chuyển sang "sâu sắc hơn". Trước đây, nhiều ứng dụng AI được gọi là, nói trắng ra, chỉ là bọc một lớp GPT. Nhưng bây giờ, những gì thực sự có thể đứng vững là những sản phẩm hiểu sâu về know-how của ngành cụ thể, kết nối chặt chẽ khả năng AI với logic ngành. Giá trị của các công ty này không nằm ở mô hình, mà ở nhận thức ngành------điều này chính là thứ mà các công ty mô hình lớn rất khó đạt được thông qua đào tạo.

Ngay cả ở cấp độ "con người", cũng đang xuất hiện thị trường dịch vụ mới. Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp nhận ra rằng họ không cần nhiều công cụ AI hơn, mà cần những người có thể "chỉ huy AI" và phương pháp tổ chức đi kèm, nhu cầu về tư vấn thay đổi tổ chức, đào tạo nhân tài, thiết kế lại quy trình xung quanh thời đại AI cũng đang nhanh chóng xuất hiện.

Nói tóm lại, một ngành chỉ có "tầng mô hình" là yếu ớt. Điều thực sự có thể giúp ngành AI phát triển nhanh hơn và khỏe mạnh hơn là một hệ sinh thái đa chiều hơn. Trong hệ sinh thái này, có người làm mô hình, có người làm cơ sở hạ tầng chủ quyền, có người làm cổng và quản trị, có người làm ứng dụng sâu trong ngành, có người giúp doanh nghiệp tái cấu trúc năng lực tổ chức. Mỗi tầng đều đáp ứng nhu cầu thực tế của doanh nghiệp trong quá trình từ "đón nhận" đến "làm chủ".

Những nhu cầu này trong năm qua đã trở nên ngày càng rõ ràng. Sắp tới, những giải pháp, nhà cung cấp và sản phẩm thế hệ mới ra đời xung quanh những nhu cầu này có thể sẽ trải qua một đợt bùng nổ rõ ràng.

Quay lại ẩn dụ về giới hạn của Lóh. Tìm ra con đường an toàn chưa bao giờ là việc của riêng doanh nghiệp. **Khi toàn bộ hệ sinh thái bắt đầu phát triển sức mạnh ngoài mô hình, doanh nghiệp mới thực sự có được sự tự tin không bị xé nát.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Nội dung này chỉ được cung cấp nhằm mục đích xây dựng thương hiệu và cung cấp thông tin chung, không phải là lời khuyên về tài chính, đầu tư, pháp lý hoặc thuế. Mọi sự kiện, phần thưởng, sự kiện trực tuyến hoặc thông tin liên quan được đề cập trong nội dung này không được xem là khuyến nghị, chào mời hoặc lời mời mua, bán, giao dịch hoặc thực hiện bất kỳ hoạt động nào khác liên quan đến tài sản crypto hay sử dụng bất kỳ dịch vụ nào. Tài sản crypto có mức biến động cao và có thể dẫn đến thua lỗ. Dịch vụ và các sự kiện trực tuyến của WEEX có thể không khả dụng tại tất cả khu vực và phải tuân theo các luật, quy định và điều kiện đủ điều kiện hiện hành. Bạn có trách nhiệm bảo đảm việc sử dụng các dịch vụ của WEEX tuân thủ luật pháp địa phương và tự đánh giá cẩn thận các rủi ro trước khi tham gia bất kỳ hoạt động nào liên quan đến crypto.