Đầu năm 2025, anh Nguyễn Khánh (Hà Nội) tự tin ra mắt AI Comic, ứng dụng giúp tạo truyện tranh với khả năng giữ sự nhất quán nhân vật – một bài toán mà nhiều AI lớn lúc đó còn bỏ ngỏ. Dự án nhanh chóng thu hút hàng trăm khách hàng trả phí và các tập đoàn lớn ngỏ ý hợp tác. Thế nhưng, chỉ sau một đêm, Google tung ra công cụ Nano Banana tích hợp vào Gemini, làm được điều tương tự với tốc độ nhanh hơn và hoàn toàn miễn phí. AI Comic mất sạch khách hàng và buộc phải đóng cửa trong cay đắng.
Câu chuyện của FitRoom – ứng dụng thử đồ ảo từng gây sốt tại Việt Nam của SilverAI – cũng tương tự. Dù sở hữu đội ngũ 20 kỹ sư tự phát triển công nghệ lõi, FitRoom vẫn không thể trụ vững khi các chatbot như ChatGPT, Gemini và Grok bổ sung tính năng ghép ảnh trực tiếp. Thay vì tải ứng dụng riêng, người dùng chỉ cần ra lệnh cho chatbot. Hiện tại, FitRoom đã phải ngừng marketing đại trà để thu mình vào các thị trường ngách hẹp.
Thuật ngữ "Sherlocking" bắt nguồn từ việc Apple tích hợp các tính năng của bên thứ ba vào hệ điều hành, khiến các nhà phát triển nhỏ bị triệt tiêu đường sống. Steve Jobs từng ví các startup như những "chiếc xe goòng" vận hành thủ công trên đường ray, trong khi Big Tech mới là đoàn tàu thống trị.
Theo dữ liệu từ Clarifai, khoảng 90% startup AI thất bại ngay trong năm đầu tiên. Tại Việt Nam, tình trạng này xảy ra phổ biến nhất ở nhóm AI Wrapper – những dự án chỉ tạo ra lớp vỏ bọc bên ngoài để gọi lệnh từ các mô hình gốc như GPT-4 hay Claude. Do lợi thế công nghệ nằm ở đối thủ, các startup này cực kỳ dễ bị tổn thương khi Big Tech "nhích chân" cập nhật tính năng mới.
AI vận hành trong quá trình mua sắm online. Ảnh: Internet.
Bà Laura Nguyễn từ GenAI Fund chỉ ra 3 nguyên nhân cốt lõi khiến startup AI Việt thất bại:
Sai lầm chiến lược: Xây dựng sản phẩm dựa trên lợi thế của mô hình ngoại thay vì giá trị độc bản.
Thiếu dữ liệu độc quyền: Không có quy trình vận hành (workflow) riêng biệt hoặc dữ liệu bản địa đặc thù.
Chi phí vận hành khổng lồ: Phí thuê máy chủ và GPU tăng theo lượng người dùng, trong khi phải trả phí cố định cho các nhà cung cấp mô hình gốc, khiến startup rơi vào cảnh doanh thu không bù nổi chi phí.
Dù tàu hỏa phát triển, "xe goòng" vẫn có giá trị riêng nếu chọn đúng đường đi. Sau thất bại của Sora (OpenAI) vào tháng 3/2024, giới chuyên gia nhận thấy ngay cả gã khổng lồ cũng không thể dàn trải mọi hướng. Đây chính là cơ hội cho các startup tập trung vào các "bài toán hẹp":
Phát triển Vertical AI: Đi sâu vào các lĩnh vực chuyên biệt như y tế, pháp lý, logistics hoặc văn hóa bản địa – nơi Big Tech khó có thể tùy biến sâu.
Làm chủ dữ liệu bản địa: Tối ưu hóa ngôn ngữ (tiếng lóng, lỗi chính tả người Việt) và xây dựng cộng đồng người dùng tương tác thực tế.
Tích hợp sâu vào quy trình doanh nghiệp: Một khi AI gắn chặt vào hệ thống vận hành nội bộ (ERP) của doanh nghiệp, việc thay thế nó trở thành một quyết định mang tính tổ chức phức tạp, không còn là vấn đề kỹ thuật đơn thuần.
Các startup như SilverAI hay nhóm của anh Nguyễn Khánh đang chuyển hướng sang các ngách văn hóa, y tế để tận dụng sự am hiểu địa phương. Tự chủ công nghệ giúp họ cung cấp sản phẩm giá rẻ và tùy biến cao hơn, tạo ra sân chơi riêng nơi các ông lớn khó chạm tới.