Thương mại hóa AI có thực sự khó không?

Mặc dù các sản phẩm như ChatGPT đã chứng minh được tiềm năng thương mại to lớn, nhiều công ty khởi nghiệp vẫn đang loay hoay giữa đổi mới công nghệ và mô hình lợi nhuận. Bài viết này sẽ khám phá sâu sắc các con đường khác nhau để thương mại hóa AI, bao gồm các mô hình đăng ký, mô hình thanh toán API, kiếm tiền từ quảng cáo và các giải pháp tùy chỉnh, đồng thời phân tích cách chuyển từ khái niệm AI sang dòng tiền ổn định.

Vào năm 2023, chỉ một năm sau khi phát hành sản phẩm ChatGPT của OpenAI, định giá của công ty đã vượt quá 80 tỷ đô la Mỹ và doanh thu hàng năm đạt gần 2 tỷ đô la Mỹ. Dữ liệu này đã gây chấn động thị trường toàn cầu và quá trình thương mại hóa AI dường như đã bước vào giai đoạn phát triển nhanh chóng.

Tuy nhiên, thực tế là không phải tất cả các công ty AI đều có thể dễ dàng kiếm tiền và rất nhiều công ty khởi nghiệp đã thất bại trong các vòng gọi vốn. Có một khoảng cách rất lớn giữa đổi mới công nghệ và mô hình lợi nhuận.

Làm thế nào để chuyển từ khái niệm AI sang dòng tiền ổn định? Đây là bài toán khó phải đối mặt để có thể đột phá vào kinh doanh trong thời đại AI.

1. Lựa chọn mô hình kinh doanh cho sản phẩm AI: Làm thế nào để kiếm được nồi vàng đầu tiên?

(1) Mô hình đăng ký: thu nhập ổn định và có thể dự đoán được

Con đường thương mại hóa phổ biến nhất cho năng lực AI là mô hình đăng ký. Các công cụ AI như Midjourney và Runway đều áp dụng mô hình tính phí đăng ký. OpenAI cũng tính phí 20 đô la mỗi tháng theo mô hình thành viên ChatGPT Plus để cung cấp cho người dùng quyền truy cập mô hình mạnh mẽ hơn.

Đối với các sản phẩm AI, chìa khóa của mô hình đăng ký là cung cấp giá trị khác biệt, chẳng hạn như kết quả mô hình tốt hơn và trải nghiệm tương tác thông minh hơn, để cải thiện khả năng giữ chân và chuyển đổi người dùng.

(2) Mô hình thanh toán API: một lối tắt để kiếm tiền từ công nghệ

Nếu công ty không muốn giao dịch trực tiếp với người dùng C-end, họ có thể chọn mô hình tính phí API. Ví dụ, Stability AI cung cấp cho các nhà phát triển các lệnh gọi API mô hình và tính phí theo số lần hoặc khối lượng tính toán. Ưu điểm của mô hình này là có thể mở rộng quy mô nhanh chóng, nhưng điều kiện tiên quyết là mô hình AI của bạn phải đủ chính xác và có những lợi thế dữ liệu độc đáo.

Nền tảng nhà phát triển của Stability AI cung cấp nhiều khả năng, bao gồm tạo hình ảnh, chỉnh sửa hình ảnh, mô hình ngôn ngữ và mô hình 3D. Các mô hình như Stable Image, Stable Diffusion 3.5, Stable Video 1.1 và Stable Fast 3D có hiệu suất cao và tính linh hoạt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tạo sinh. API của Stability AI cho phép các nhà phát triển dễ dàng triển khai và áp dụng các mô hình này, cung cấp phương pháp triển khai liền mạch, có thể mở rộng và an toàn‌

(3) Quảng cáo + kiếm tiền từ nội dung do AI thúc đẩy

AI có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả sản xuất nội dung và kiếm tiền thông qua quảng cáo hoặc nội dung. Ví dụ, TikTok sử dụng AI để tối ưu hóa các đề xuất nội dung và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi quảng cáo, trong khi phương tiện truyền thông sử dụng AI để tạo nội dung và cải thiện khả năng kiếm tiền từ lưu lượng truy cập.

(4) Giải pháp AI tùy chỉnh: điểm tăng trưởng lợi nhuận cao trong thị trường B2B

Một số công ty có năng lực AI mạnh nhưng không thể mở rộng quy mô. Họ có thể chọn mô hình To B tùy chỉnh. Ví dụ, Cohere tập trung vào các mô hình ngôn ngữ lớn cấp doanh nghiệp và tạo ra lợi nhuận bằng cách cung cấp dịch vụ triển khai riêng và dịch vụ AI tùy chỉnh cho doanh nghiệp. Mặc dù mô hình này có giá trị đơn hàng trung bình cao nhưng tốc độ tăng trưởng lại chậm.

2. Chiến lược triển khai thương mại hóa AI

(1) Bắt đầu bằng một thử nghiệm quy mô nhỏ và sau đó mở rộng trên quy mô lớn

Airbnb đầu tiên thử nghiệm nhu cầu thị trường ở quy mô nhỏ tại New York trước khi dần mở rộng ra toàn cầu. Các sản phẩm AI trước tiên cũng nên xác minh nhu cầu ở quy mô nhỏ, chẳng hạn như thông qua mô hình MVP (sản phẩm khả thi tối thiểu) để kiểm tra phản hồi của thị trường.

(2) Xây dựng hệ sinh thái ngành công nghiệp AI+X

AI về cơ bản là một công cụ hỗ trợ chứ không phải là một ngành công nghiệp độc lập. Các công ty nên tìm kiếm các kịch bản triển khai theo ngành dọc, chẳng hạn như AI + chăm sóc sức khỏe, AI + tài chính, v.v. Ví dụ, Hugging Face ban đầu là một ứng dụng trò chuyện AI, sau đó được chuyển đổi thành nền tảng nguồn mở mô hình AI, hình thành nên một hệ sinh thái nhà phát triển khổng lồ.

(3) Xây dựng hào dữ liệu và nâng cao ngưỡng cạnh tranh

Rào cản đối với các sản phẩm AI nằm ở việc tích lũy dữ liệu. Ví dụ, Tesla đào tạo các thuật toán AI của mình thông qua dữ liệu lái xe tự động để tạo ra lợi thế cạnh tranh. Đối với các công ty khởi nghiệp, họ có thể cân nhắc thâm nhập thị trường từ góc độ ngách và tích lũy dữ liệu độc đáo để nâng cao khả năng của mô hình.

3. Ba thách thức lớn trong thương mại hóa AI

(1) Chi phí năng lực tính toán cao

Việc đào tạo và lý luận mô hình AI đòi hỏi nguồn tài nguyên điện toán khổng lồ. Ví dụ, riêng chi phí đào tạo GPT-4 của OpenAI đã lên tới hàng trăm triệu đô la. Do đó, khi lựa chọn mô hình kinh doanh, các công ty cần cân bằng giữa đầu tư công nghệ và lợi nhuận để tránh thua lỗ do chi phí điện toán quá cao.

(2) Rào cản dữ liệu và tuân thủ quyền riêng tư

Một trong những lợi thế cạnh tranh cốt lõi của AI là dữ liệu, nhưng nhiều quốc gia ngày càng thắt chặt hơn về bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, chẳng hạn như các quy định GDPR của EU. Do đó, các công ty cần thiết lập hệ thống tuân thủ việc thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu, nếu không họ có thể phải đối mặt với rủi ro pháp lý.

(3) Giáo dục thị trường và sự chấp nhận của người dùng

Các sản phẩm AI thường liên quan đến việc thay đổi thói quen của người dùng và đòi hỏi nhiều sự hiểu biết về thị trường. Ví dụ, sau khi một doanh nghiệp triển khai dịch vụ chăm sóc khách hàng bằng AI, người dùng có thể không tin tưởng nhiều vào dịch vụ này, vì vậy sẽ mất một thời gian để thích nghi.

Kết luận: Câu trả lời cuối cùng cho việc thương mại hóa AI

Không có câu trả lời "phù hợp cho tất cả" cho việc thương mại hóa AI. Các ngành công nghiệp và công ty khác nhau cần kết hợp những lợi thế riêng của mình và lựa chọn mô hình phù hợp nhất.

Nhưng điều chắc chắn là AI đang thay đổi sâu sắc thế giới kinh doanh. Các nhà quản lý sản phẩm và giám đốc điều hành doanh nghiệp cần có tư duy về AI và tìm ra con đường thương mại hóa riêng để trở nên bất khả chiến bại trong quá trình chuyển đổi này.

Trong tương lai, sự thành công của việc thương mại hóa AI sẽ phụ thuộc vào sự kết hợp hữu cơ giữa công nghệ, sản phẩm và chiến lược thị trường. Bạn đã sẵn sàng chưa?