Buzz
Startup AI đang thu hút nguồn vốn đầu tư khổng lồ nhưng cũng phải đối mặt với tỉ lệ thất bại rất cao. Các chuyên gia khuyên rằng các startup nên tìm cho mình một ‘ngách’ riêng thay vì cạnh tranh trực diện với các ông lớn.
Thành công có thể lớn, nhưng thất bại cũng không ít
Khi trí tuệ nhân tạo trở thành xu hướng công nghệ chủ đạo toàn cầu, mọi thứ dường như đều đổ về lĩnh vực này. Chính vì vậy, hàng loạt startup AI ra đời và dễ dàng thu hút được những khoản đầu tư lớn trong bối cảnh các lĩnh vực khác đang gặp khó khăn.
Cụ thể, vào năm 2024, các công ty khởi nghiệp AI tại Mỹ đã thu hút được tới 97 tỷ USD, chiếm gần một nửa tổng số vốn đầu tư vào các công ty khởi nghiệp tại Mỹ trong năm đó, theo báo cáo từ PitchBook.
Thêm vào đó, trong quý 3 năm 2024, các startup AI toàn cầu đã huy động được 11,8 tỷ USD, chiếm 30% tổng số vốn đầu tư mạo hiểm trong quý này, theo Stocklytics.
Tuy nhiên, khác với thời kỳ vốn đầu tư dễ dàng, khi mà chỉ cần gọi vốn là đủ để tồn tại, vì đó là yếu tố then chốt để quảng bá, thu hút nhân tài và tiếp tục huy động vốn ở các vòng tiếp theo, hiện nay chỉ có vốn là chưa đủ. Một báo cáo từ CB Insights chỉ ra rằng 80% các startup AI thất bại trong vòng 2-3 năm đầu tiên.
Một phần lý do dẫn đến tình trạng này là sự cạnh tranh khốc liệt trong ngành. Theo thống kê từ TechCrunch, hiện nay có hơn 1 triệu mô hình AI trên toàn cầu, với sự tham gia của những tên tuổi lớn như Google, OpenAI và các startup như Anthropic, xAI.
Tuy nhiên, điều quan trọng nhất khiến các công ty khởi nghiệp AI thất bại nhanh chóng chính là việc họ chỉ chạy theo xu hướng mà không có chiến lược phát triển rõ ràng.
"Nhiều startup AI ra đời chỉ để bắt kịp cơn sóng công nghệ, nhưng lại thiếu tính thực tiễn và không sở hữu lợi thế cạnh tranh lâu dài," ông Nguyễn Thành Trung, chuyên gia công nghệ tại TP.HCM, chia sẻ.
Đừng mạo hiểm đi theo bóng các ông lớn
Ngay cả các gã khổng lồ trong ngành công nghệ cũng đang phải vật lộn với AI.
Sự xuất hiện của OpenAI như một cú ‘đấm thép’ đối với cộng đồng khởi nghiệp công nghệ toàn cầu. Điều này đã thúc đẩy cuộc chạy đua không chỉ giữa các ông lớn như Amazon, Meta, Microsoft, Google, mà còn kéo theo cả các công ty startup trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Tuy vậy, trong cuốn Sách trắng “Từ các công ty khởi nghiệp đến kỳ lân – Mở khóa tăng trưởng thông qua hệ sinh thái” của Trường Kinh doanh Sau đại học Cheung Kong (Trung Quốc), Giáo sư Jon Liao, giảng viên thực hành quản lý, chiến lược, đổi mới và khởi nghiệp tại CKGSB, cũng là cựu Giám đốc Chiến lược của JD.com, giải thích rằng việc tận dụng sức mạnh của AI ở quy mô lớn không phải lúc nào cũng dễ dàng.
Môi trường hiện nay đang là một thách thức lớn đối với các công ty khởi nghiệp AI, vì trước hết, họ thiếu hụt sức mạnh tính toán so với những ông lớn trong ngành công nghệ như Amazon và Meta.
Tương tự như vậy với dữ liệu. Rất khó để tưởng tượng rằng các công ty khởi nghiệp AI có thể cạnh tranh với những gã khổng lồ vốn đã có hệ thống mạng lưới dữ liệu phong phú mà họ sở hữu.
"Ví dụ, một ứng dụng AI cho cửa hàng nhỏ. Họ cần lượng dữ liệu lớn từ trong hệ sinh thái như giá cả và nguồn cung ứng; nhưng họ cũng cần dữ liệu từ hệ sinh thái rộng hơn, chẳng hạn như thông tin nhân khẩu học của khách hàng, hành vi mua sắm tại địa phương và vị trí cửa hàng tối ưu," giáo sư giải thích.
Liao dự đoán rằng đây chính là lý do tại sao các công ty khởi nghiệp AI hiện nay đang ngày càng tập trung vào hai lĩnh vực: thứ nhất là các giải pháp đặc thù cho từng ngành, chẳng hạn như AI cho thực phẩm, AI cho marketing và AI cho bán lẻ; và thứ hai là AI cho điện toán biên.
Tại Việt Nam, việc phát triển AI gặp nhiều khó khăn hơn khi thiếu tới 1 triệu kỹ sư AI. Do đó, các chuyên gia khuyến cáo các startup Việt không nên mạo hiểm với những mô hình lớn.
"Nguồn lực AI tại Việt Nam chưa đủ mạnh để đáp ứng những dự án quy mô lớn," Tiến sĩ Nguyễn Thị Thu Trang, giảng viên Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội, nhận định trong một hội thảo về AI gần đây.
Việc phát triển AI tại Việt Nam hiện còn gặp rất nhiều trở ngại, chủ yếu là do thiếu hụt nhân lực và nguồn lực. Đây là thách thức lớn cần được giải quyết trước khi có thể đạt được các bước tiến đáng kể trong lĩnh vực này.
