Đảo ngược Cơ sở hạ tầng - Phần 1: Bẫy Phổ thông hóa Mô hình

Tại sao Cơn sốt vàng AI lại kết thúc ở Cơ sở hạ tầng

Phần 1 của loạt bài 4 phần "Đảo ngược Cơ sở hạ tầng"

Vào mùa xuân năm 2024, một startup công nghệ pháp lý chuyên biệt có trụ sở tại Palo Alto đã hoàn tất vòng gọi vốn Seed-B dựa trên một "mô hình tinh chỉnh độc quyền" có hiệu suất vượt trội hơn GPT-4 khoảng 12% trong các thủ tục tố tụng dân sự tại California. Sáu tháng sau, định giá của công ty này thực tế đã trở về con số không.

Nguyên nhân không phải do thiếu khách hàng hay sai lầm về tầm nhìn. Đó là do sự ra đời của Llama 3 và việc giảm giá sau đó của OpenAI đã biến lợi thế "độc quyền" của họ trở thành một sai số làm tròn thống kê. Trí tuệ mà họ đã chi hàng triệu đô la để chắt lọc giờ đây có thể được truy cập với giá rẻ mạt thông qua một API phổ thông.

Câu chuyện này đang trở thành bài học cảnh báo kinh điển của kỷ nguyên AI tạo sinh. Chúng ta đang chứng kiến sự phổ thông hóa (commoditization) nhanh nhất của một công nghệ cốt lõi trong lịch sử nhân loại. Trong những ngày đầu của internet, phải mất một thập kỷ để băng thông trở thành một loại hàng hóa phổ thông. Trong kỷ nguyên đám mây, phải mất 5 năm để năng lực tính toán (compute) rơi vào cuộc đua xuống đáy về giá. Trong kỷ nguyên AI, "Vua Mô hình" đang bị phế truất tính theo quý, không phải theo năm.

Chào mừng bạn đến với sự Đảo ngược Cơ sở hạ tầng. Khi sức mạnh thô của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) hội tụ về một mức trần chung, nguồn giá trị kinh tế chính đang dịch chuyển. Chúng ta đang chuyển từ một thế giới nơi mô hình là sản phẩm sang một thế giới nơi mô hình chỉ đơn thuần là nhiên liệu, và cơ sở hạ tầng—hệ thống đường ống "nhàm chán" và kém hào nhoáng của thế giới kỹ thuật số—mới là động cơ.

Sự sụp đổ 1000 lần: Một đường cong suy giảm không giống ai

để hiểu tại sao "hào" (moat) mô hình đang bốc hơi, người ta chỉ cần nhìn vào các đường cong suy giảm giá-hiệu năng từ năm 2024 đến đầu năm 2026.

Kể từ khi GPT-3 được giới thiệu rộng rãi, chi phí suy luận (inference) của LLM đã giảm 1.000 lần chỉ trong ba năm. Theo dữ liệu từ Andreessen Horowitz và Epoch AI, chúng ta đang thấy mức giảm chi phí ổn định 10 lần mỗi năm cho cùng một mức độ trí tuệ. Nếu quỹ đạo này giữ nguyên, một mức độ suy luận tốn 10 USD vào năm 2023 sẽ chỉ còn 0,01 USD vào năm 2027.

Đây không chỉ là một cuộc chiến về giá; đó là một sự thay đổi cơ bản trong trạng thái của trí tuệ kỹ thuật số. Khi một nguồn lực trở nên rẻ hơn 1.000 lần, nó không còn là một mặt hàng xa xỉ mà bắt đầu hoạt động như một dịch vụ tiện ích—giống như điện hoặc nước. Bạn không khoe khoang về các "electron độc quyền" trong nhà máy của mình; bạn quan tâm đến độ tin cậy của lưới điện và hiệu suất của máy móc.

Sự bùng nổ của các "Mô hình ngôn ngữ nhỏ" (SLMs) đã đẩy nhanh cái bẫy này. Việc xử lý một triệu cuộc hội thoại với một SLM hiện nay rẻ hơn 100 lần so với việc sử dụng một LLM hàng đầu, với mức độ giảm sút hiệu suất không đáng kể đối với 80% các tác vụ doanh nghiệp. Đối với các doanh nghiệp, sự lựa chọn không còn là "ai có mô hình thông minh nhất?" mà là "ai có thể thực hiện tác vụ này với tỷ lệ chi phí trên giá trị thấp nhất?"

Logic Agent: Sự khai tử của Giao diện

Bẫy Phổ thông hóa Mô hình đang được kích hoạt bởi một loại người dùng mới: AI Agent.

Trong hai thập kỷ qua, phần mềm được thiết kế cho con người. Chúng ta coi trọng UI đẹp, điều hướng trực quan và lòng trung thành với thương hiệu. Nhưng trong sự Đảo ngược Cơ sở hạ tầng, người dùng chính không còn là một con người với con chuột; mà là một agent với một API key.

Các agent hoạt động dựa trên cái mà chúng tôi gọi là "Logic Agent" (Agentic Logic). Một AI agent không quan tâm liệu một nền tảng phần mềm có chế độ tối (dark mode) bóng bẩy hay một người phát ngôn nổi tiếng hay không. Nó không có "trí nhớ cơ bắp" cho một giao diện cụ thể. Thay vào đó, một agent đánh giá một dịch vụ dựa trên ba chỉ số khắc nghiệt:

1. Độ trễ (Latency): Việc bắt tay theo lập trình (programmatic handshake) diễn ra nhanh đến mức nào?
2. Độ tin cậy (Reliability): Thời gian hoạt động (uptime) và tỷ lệ lỗi của endpoint là bao nhiêu?
3. Hiệu quả kinh tế (Economic Efficiency): Chi phí trên mỗi lần thực thi thành công là bao nhiêu?

Như nhà đầu tư Tina He đã lưu ý trong luận án tinh túy của mình về "Các doanh nghiệp nhàm chán" (Boring Businesses), chúng ta đang hướng tới một kiến trúc "headless" (không đầu). Trong thế giới này, những công ty thành công nhất sẽ là những công ty cung cấp cơ sở hạ tầng thiết yếu mà qua đó các agent phải vận hành.

Hãy xem xét một agent hậu cần được giao nhiệm vụ tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Nó không cần một bảng điều khiển (dashboard). Nó cần một kết nối "headless" đến dữ liệu phân loại chặng cuối, các đường dẫn thanh toán bằng stablecoin và các công cụ tuân thủ ADA. Đây là những doanh nghiệp "nhàm chán" mà AI agent không thể thay thế cũng không thể bỏ qua. Chúng là những trạm thu phí của nền kinh tế agent.

Nghịch lý Chi phí Chuyển đổi

Trong thế giới SaaS truyền thống, chi phí chuyển đổi được xây dựng dựa trên sự ma sát của con người. Nếu một công ty muốn chuyển từ Salesforce sang HubSpot, họ phải đào tạo lại hàng nghìn nhân viên, di chuyển các quy trình làm việc phức tạp dựa trên UI và vượt qua quán tính tâm lý của việc "chúng ta vẫn luôn làm như vậy".

Trong kỷ nguyên Agent, sự ma sát này biến mất. Nếu hai nhà cung cấp LLM cung cấp các API tương thích với OpenAI, một agent có thể chuyển từ nhà cung cấp này sang nhà cung cấp khác chỉ bằng cách thay đổi một dòng mã trong tệp cấu hình. Chi phí chuyển đổi thực tế bằng không.

Tuy nhiên, một nghịch lý mới đang xuất hiện: Ma sát Lập trình (Programmatic Friction).

Trong khi mô hình rất dễ chuyển đổi, cơ sở hạ tầng xung quanh mô hình thì không. Nếu AI agent của bạn được tích hợp sâu vào một lớp điều phối quy trình làm việc cụ thể (như n8n) hoặc một đường dẫn dữ liệu chuyên dụng, chi phí để thay đổi hệ tuần hoàn đó là rất lớn.

"Tương lai thực sự của nền kinh tế AI agent không phải là một khu chợ không ma sát," một nhà phân tích trong ngành viết. "Đó là một cảnh quan của các trạm thu phí và các giao diện được cấp quyền, nơi mỗi tương tác đều đi kèm với một mức giá." Chúng ta đang thấy các công ty xây dựng lại chi phí giao dịch dưới dạng "quyền truy cập có trả phí"—phí API, tiền thuê năng lực tính toán và các rào cản cấp phép dữ liệu.

Do đó, hào cạnh tranh không phải là "bộ não" (mô hình); mà là "hệ thần kinh" (các tích hợp).

Từ Mô hình đến Hào cạnh tranh: Góc nhìn của XPS

Tại Học viện Xuperson (XPS), chúng tôi phân loại sự dịch chuyển này trong cột SOLUTIONS (Giải pháp) của mình. Kỷ nguyên của "AI Wrappers"—những startup chỉ đơn giản là đặt một giao diện UI lên trên mô hình của người khác—đã kết thúc. Họ là những nạn nhân dễ bị tổn thương nhất của Bẫy Phổ thông hóa Mô hình.

Để tồn tại trong sự Đảo ngược này, các doanh nhân phải nhìn xuống sâu hơn trong ngăn xếp công nghệ. Giá trị đang di chuyển sang:

• Tự động hóa theo chiều dọc (Vertical Automation): Giải quyết các vấn đề giá trị cao, kém hào nhoáng trong y tế, pháp lý và tài chính, nơi hào cạnh tranh là sự tuân thủ quy định và quyền truy cập dữ liệu độc quyền, chứ không phải LLM.
• Quy trình chuẩn chung (Workflow Commons): Tạo ra các giao thức tiêu chuẩn và các mẫu có thể chia sẻ mà các agent sử dụng để giao tiếp.
• Quản lý Ma sát Tính toán (Compute Friction Management): Các công cụ giúp agent điều hướng các chi phí giao dịch mới về thời gian GPU và băng thông.

Cơn sốt vàng tìm kiếm "mô hình thông minh nhất" đã đưa chúng ta đến một cao nguyên nơi mọi người đều thông minh, nhưng không ai được kết nối. Những người chiến thắng trong thập kỷ tới sẽ không phải là những người xây dựng bộ não tốt nhất, mà là những người xây dựng những con đường tốt nhất.

Tiếp theo trong loạt bài này: Trong Phần 2, "Nền kinh tế ưu tiên API" (The API-First Economy), chúng ta sẽ khám phá sự trỗi dậy của khách hàng máy móc và cách các doanh nghiệp đang thiết kế lại toàn bộ hoạt động của họ để AI agent có thể "đọc hiểu" được.

Bài viết này là một phần của cột Giải pháp thuộc Học viện XPS. Khám phá thêm các thông tin thực tiễn về khởi nghiệp và xu hướng thị trường trong kỷ nguyên AI tại [XPS Solutions Portal].