Trong tương lai, AI sẽ tạo ra của cải cho vô số ngành công nghiệp hay sẽ là một khoản lỗ ròng?
(joincolossus.com)- Có những trường hợp công nghệ đột phá tạo ra của cải doanh nghiệp mới, và cũng có những trường hợp đóng góp cho thay đổi xã hội nhưng lợi ích quay lại với nhà đầu tư lại không nhiều
- Dấy lên câu hỏi AI tạo sinh thuộc nhóm nào, và hiện tại nó đang có xu hướng trở thành cấu trúc độc quyền nhóm xoay quanh các tập đoàn lớn như phần nối dài của các đổi mới ICT hiện có
- So sánh các trường hợp vi xử lý và vận tải container trong quá khứ cho thấy AI cũng có khả năng phần lớn lợi nhuận sẽ tập trung vào người tiêu dùng và một số tập đoàn lớn hơn là nhà sản xuất
- Là một cách tiếp cận đầu tư để tạo lợi nhuận từ AI, các công ty hạ tầng hoặc những ngành coi trọng cắt giảm chi phí và nâng cao năng suất thông qua việc ứng dụng AI có thể đầy triển vọng
- Với đa số nhà đầu tư vào các công ty AI mới, cơ hội lớn như kỳ vọng có thể sẽ không xuất hiện, và cuối cùng người tiêu dùng cùng các doanh nghiệp hiện hữu vận hành hiệu quả có khả năng là bên hưởng lợi nhiều nhất
Công nghệ đột phá và sự ra đời của của cải
- Các công nghệ đột phá như đường sắt, điện, động cơ đốt trong, vi xử lý đã mở ra kỷ nguyên công nghiệp mới và mang lại của cải cùng ảnh hưởng to lớn cho nhà đầu tư và doanh nhân
- Ngược lại, cũng có những trường hợp như vận tải container, tuy tạo ra chuyển đổi lớn về mặt xã hội nhưng hiệu quả gia tăng giá trị doanh nghiệp lại hạn chế
Giá trị đầu tư của đổi mới công nghệ và câu hỏi 'ai là người hưởng lợi'
- Khi đầu tư vào công nghệ mới, điều mang tính quyết định là sẽ tạo ra bao nhiêu giá trị, và ai sẽ chiếm giữ phần lợi ích đó
- Đổi mới ICT đã mang lại của cải cho startup và nhà đầu tư, nhưng vận tải container lại khiến giá trị bị pha loãng, khiến nhiều nhà đầu tư không thu được lợi ích
- AI, đặc biệt là AI tạo sinh, đang làm nổi bật sự bất định về việc nó sẽ thuộc nhóm nào trong hai nhóm này
So sánh trường hợp vi xử lý và vận tải container
- Đổi mới vi xử lý ban đầu rất khó dự đoán, nhưng thông qua thử nghiệm và gia nhập thị trường đã hình thành một cấu trúc vòng lặp tích cực cho đổi mới
- Vào cuối thập niên 1970, thị trường PC tăng trưởng dần dần và hình thành rào cản gia nhập, đầu tư trở nên sôi động và thúc đẩy hệ sinh thái phát triển
- IBM, HP, DEC và các tập đoàn khổng lồ đương thời tương đối thận trọng với việc đưa PC vào, trong khi những người đến sau lại trở thành trung tâm của đổi mới
- Diễn giải vai trò và các bước ngoặt của nhà đầu tư, doanh nhân trong dòng chảy bong bóng ICT → sụp đổ bong bóng → tăng trưởng ổn định
Phép so sánh giữa AI và vận tải container
- Vận tải container cũng gây ra thay đổi xã hội và kinh tế rất lớn, nhưng do thiếu rào cản gia nhập và cạnh tranh gia tăng, phần lớn nhà đầu tư không đạt được lợi nhuận lớn
- Chỉ McLean, nhà sáng lập SeaLand, cùng một số ít nhà đầu tư dẫn dắt đổi mới mới thực sự thu được của cải đáng kể
- Các hãng tàu lớn, công ty đầu tư hạ tầng và các doanh nghiệp tận dụng được lợi thế thực tế của nó (ví dụ: IKEA, Walmart) mới là bên hưởng lợi lớn nhất
- Cạnh tranh leo thang, đầu tư vượt nhu cầu và chi phí hạ tầng tăng cao đã dẫn tới một cấu trúc hạn chế lợi nhuận đầu tư
Chu kỳ đổi mới của AI và môi trường đầu tư
- Theo lý thuyết của nhà kinh tế học Carlota Perez, đổi mới công nghệ diễn ra qua bốn giai đoạn: bùng nổ, cuồng nhiệt, hiệp lực, trưởng thành
- Cơ hội sinh lời cho nhà đầu tư tập trung chủ yếu ở giai đoạn cuồng nhiệt và hiệp lực
- AI hiện đã và đang được tích hợp và độc quyền nhóm bởi các công ty ICT lớn
- Các công ty mô hình lớn, doanh nghiệp hạ tầng/chip/dữ liệu đang nắm giữ vai trò quan trọng trong chuỗi giá trị
- Các startup ứng dụng mới liên tục xuất hiện, nhưng khả năng bị các công ty mô hình khổng lồ hấp thụ hoặc bị loại trong cạnh tranh là rất lớn
Cơ hội và rủi ro đầu tư trong ngành AI
- Cơ hội đầu tư vào các công ty mô hình đã khá hạn chế, và ngay cả các mô hình chuyên biệt theo lĩnh vực cũng nhiều khả năng chỉ một số ít công ty nổi bật lên thông qua hợp nhất và mua lại
- Ngay cả đầu tư vào các công ty hạ tầng (ví dụ: NVIDIA) cũng đã phản ánh kỳ vọng rất cao, nên dư địa sinh lời thêm là hạn chế
- Những doanh nghiệp trong các ngành ứng dụng AI như dịch vụ chuyên môn, y tế, giáo dục, tài chính, biết tận dụng AI một cách chiến lược để cắt giảm chi phí và nâng cao năng suất, có khả năng là bên hưởng lợi lớn nhất
- Các công ty mới/startup sẽ khó huy động vốn đầu tư quy mô lớn do cạnh tranh gay gắt và rào cản tăng trưởng, vì vậy kinh nghiệm và năng lực thực thi là yếu tố cốt lõi
Tác động lan tỏa kinh tế của AI và bên hưởng lợi cuối cùng
- AI được dự báo sẽ tạo ra giá trị gia tăng tương đương 1~7% GDP toàn cầu trong tương lai, nhưng phần lớn lợi ích đó nhiều khả năng sẽ thuộc về người tiêu dùng và các doanh nghiệp hiện hữu có năng suất cao
- Nhờ hiệu quả nâng cao năng suất trong ngành dịch vụ, phúc lợi người tiêu dùng tăng lên và cơ hội tiếp cận nhiều loại dịch vụ hơn được kỳ vọng sẽ mở rộng
- Tương tự tự động hóa sản xuất trước đây, chỉ khi việc cắt giảm chi phí xã hội nhờ AI được đưa vào chiến lược doanh nghiệp thì mới có thể tạo ra cơ hội đầu tư đáng chú ý
Kết luận – Chiến lược đầu tư trong kỷ nguyên AI
- Thay vì kỳ vọng thiếu chọn lọc vào giai đoạn đầu của công nghệ đột phá, cần một tư duy đầu tư khác biệt tập trung vào việc gia tăng năng suất của lao động tri thức sẽ mở ra những thị trường và chiến lược nào
- Trong tương lai, thay vì chỉ đơn thuần đặt cược vào bản thân công nghệ, yếu tố quyết định thành công sẽ là cái nhìn sâu sắc về việc công nghệ mở ra cơ hội và thị trường mới như thế nào
2 bình luận
Liệu điều đó sẽ không trở nên rất rõ rệt khi AI và robot phát huy sức tàn phá trong lao động, logistics, an toàn, dịch vụ, v.v. sao?
Ý kiến trên Hacker News
Điều thú vị về AI là nó dường như thực sự hạ thấp đáng kể rào cản gia nhập trong rất nhiều lĩnh vực Cho đến nay tôi chưa thấy công ty nào chứng minh một cách thuyết phục rằng điều này thực sự đã tạo tác động lớn với họ. Phần lớn chỉ là quảng bá, còn tác động thực tế thì không mấy rõ ràng. Nhưng các ví dụ cá nhân tận dụng nó thì tôi thấy khá nhiều, kể cả bản thân mình Tôi từ lâu đã thích thử làm game như một sở thích, nhưng tài sản nghệ thuật luôn là nút thắt lớn nhất. Tôi không biết vẽ và cũng không có ngân sách, nên thường phải lục các asset pack trên Itch.io, và nhiều khi hướng đi cũng bị quyết định bởi những gì họ cung cấp. Nhưng từ năm nay mọi thứ đã thay đổi rất nhiều. Giờ tôi có thể bỏ ra một tiếng để tự làm thử đồ họa mình muốn, rồi chỉnh sửa thêm để có được asset đúng ý. Giờ có thể xây bộ asset phù hợp với chính trò chơi mình muốn làm Đây chỉ là câu chuyện về rào cản gia nhập. Những asset tôi làm ra chỉ ở mức 'game rác(shovelware)', và tôi cũng không làm kinh doanh từ việc này. Nhưng giờ thì một người trên internet có thể thoải mái theo đuổi sở thích và rèn kỹ năng mình thích. Tôi vẫn nuôi hy vọng rằng một ngày nào đó nếu nảy ra ý tưởng thật sự lớn, tôi có thể thuê nghệ sĩ thực thụ và đầu tư tiền vào đó Tôi thấy nó giống với cách GarageBand, iMovie, YouTube từng cho phép mọi người trải nghiệm làm nhạc và video mà không cần thiết bị phức tạp hay phần mềm Adobe đắt tiền
Tôi cũng có cảm giác tương tự Trong thời gian dài tôi hay bắt đầu các dự án cá nhân rồi mắc vào những vấn đề lặt vặt, như server ném ra lỗi kỳ quặc, rồi bực quá mà bỏ cuộc. Đây đâu phải công việc, nên với việc làm miễn phí thì sự kiên nhẫn của tôi có giới hạn Dùng ChatGPT thì tôi có thể copy-paste lỗi vào và nhận được gợi ý hướng xử lý. Có khi đúng ngay lần đầu, có khi không, nhưng ít nhất cũng có thứ để thử, và khi tiến được một đoạn thì sẽ có đà, rồi bắt đầu cuốn vào dự án Tôi vẫn phải tự bỏ ra rất nhiều công sức, nhưng AI quả là công cụ tốt ở giai đoạn vượt qua rào cản ban đầu
Tôi cũng thấy hiện tượng này Đây là lợi thế lớn cho startup. Trước đây những việc như thiết kế logo, thiết kế đồ họa, lập trình, viết copy đều cần người chuyên môn, còn giờ Founder có thể dùng AI làm ở mức 'tàm tạm'. Vẫn có những mảng không thể thay thế hoàn toàn con người như pháp lý hay vendor SaaS, nhưng AI vẫn có thể tư vấn nên dùng dịch vụ nào Tuy vậy, trớ trêu là nếu ai cũng có thể dễ dàng lập startup thì cạnh tranh sẽ còn khốc liệt hơn và môi trường với Founder lại càng khó hơn. Cuối cùng thì chưa rõ tầng lớp prosumer hay Founder có thực sự là bên hưởng lợi hay không Điều thú vị là nếu xu hướng chuyển các giao dịch vốn rất đắt đỏ sang giao cho một AI 20 USD/tháng xử lý tiếp diễn, thì thậm chí nó có thể làm co hẹp tổng hoạt động kinh tế
Trước đây nếu muốn outsource phần art cho game thì phải tốn vài nghìn USD và khoảng một tháng, điều này làm thu hẹp phạm vi những gì có thể làm và tạo ra ràng buộc lớn mỗi khi đổi kế hoạch. Giờ nhờ AI, có thể tạo ra lượng asset như art, audio nhiều gấp 2, 5, 10 lần gần như không tốn thêm chi phí, tự do khám phá ý tưởng rồi bỏ đi, đổi hướng rất nhanh
Tôi đồng ý với ý rằng đây cùng mạch với việc GarageBand, iMovie và YouTube đã dân chủ hóa việc làm nhạc và video. Có thể đọc cuốn The Death of the Artist của William Deresiewicz. Cũng đáng suy nghĩ xem kiểu marketing rằng ai cũng có thể làm nghệ thuật/game/sáng tạo có thực sự chỉ mang lại tác động tích cực cho các lĩnh vực đó hay không
Liên quan đến câu “AI hạ thấp rào cản gia nhập”, cũng cần nghĩ xem việc bảo LLM tạo hình ảnh có thật sự nghĩa là tôi đã bước chân vào lĩnh vực visual art không, hay bảo nó làm nhạc thì tôi có trở thành nhạc sĩ không, hay bắt nó sinh văn bản thì tôi có thành nhà văn không
Những đổi mới như sau, dù có sức lan tỏa xã hội lớn, thường đóng vai trò củng cố cấu trúc hiện hữu hơn là tạo ra của cải mới Container hóa cách đây 15 năm cũng vậy: những người tiên phong trong ngành không hẳn trở nên cực kỳ giàu có, nhưng nó đã trở thành nền tảng cho kinh tế xuất khẩu Đông Á, offshoring, và các mô hình bán lẻ như Walmart hay Amazon, từ đó tạo ra khối của cải khổng lồ ở hạ nguồn. Với AI cũng vậy, thay vì tập trung ở số ít người sở hữu hạ tầng thực tế, sẽ có nhiều cơ hội hơn ở những nơi giá trị gia tăng được tái phân bổ thông qua thay đổi cấu trúc nhờ AI Điều này quan trọng vì việc tạo model, xây hạ tầng và vận hành datacenter đều rất thâm dụng vốn và chịu cạnh tranh khốc liệt đến mức khó trụ. Của cải thật sự sẽ tập trung vào những người có thể tái cấu trúc ngành dựa trên cấu trúc chi phí mới
Ý chính của bài này là hãy đầu tư vào các lĩnh vực downstream của AI, tức các ngành phái sinh cấp hai
Đang có dấu hiệu cho thấy AI cũng theo đúng mô hình đó. Cuộc đua hạ tầng rất thú vị, nhưng giá trị thiết thực và bền lâu nhất sẽ tích lũy ở giai đoạn sau, tức downstream
Tôi nghĩ AI sẽ phát triển theo quỹ đạo tương tự tự động hóa nhà máy Hàng triệu nhà máy sẽ hưởng lợi, còn chỉ một số tương đối ít công ty sẽ cung cấp các bộ phận tự động hóa như băng chuyền, hệ thống thị giác/xử lý, robot công nghiệp, v.v. Nhưng nếu cạnh tranh gay gắt thì các nhà cung cấp công nghệ cũng sẽ không giàu khủng khiếp Bên áp dụng sớm sẽ phải trả nhiều hơn, nhưng LLM sẽ dần trở thành hàng hóa phổ thông, và chi phí suy luận sẽ là trọng tâm cạnh tranh. Hiện nay các tập đoàn lớn đang đổ vốn khổng lồ để tung ra sản phẩm dẫn đầu, nhưng open source và các model miễn phí đang bám rất sát Lĩnh vực phát triển nhanh nhất lúc này không phải bản thân LLM, mà là các hệ thống agent, suy luận và nghiên cứu dùng LLM. Ở mảng này, năng lực engineering quan trọng hơn các cụm huấn luyện quy mô lớn Chúng ta vẫn mới ở đầu vòng 1 của AI, tức kỷ nguyên LLM. Kỷ nguyên này sẽ không kéo dài mãi, rồi sẽ xuất hiện các kiến trúc mới cho AGI và các thuật toán học tăng dần. Có lẽ còn cần thêm vài thế hệ tiến bộ nữa, nhưng về sau trọng tâm sẽ là các cấu trúc phức hợp hơn trong đó LLM chỉ là một bộ phận, tương tự những gì DeepMind dự tính trong 5~10 năm tới, và các hệ thống được xây quanh LLM sẽ dẫn tới năng lực ở giai đoạn tiếp theo
Thách thức thật sự không phải AI có 'thay thế' con người hay không, mà là làm sao bảo vệ được không gian để người ta thực sự rèn và tích lũy kỹ năng Internship, các dự án junior và công việc entry-level tồn tại không chỉ vì hiệu suất mà còn để tạo đường cong tăng trưởng và môi trường học hỏi. Nếu AI thay thế các cơ hội này quá nhanh, thì có nguy cơ làm đứt chiếc thang nuôi dưỡng thế hệ kỹ sư và nhà sáng tạo giỏi tiếp theo Câu hỏi thật sự không phải “AI có cướp việc không?” mà là “Làm sao thiết kế sân tập để con người vẫn học được trong khi AI xử lý phần việc lặp lại?”
Điều khiến tôi vừa bối rối vừa bực mình trong cơn sốt AI là cảm giác chúng ta đang học chạy trước cả khi biết đi Ví dụ, trên web có rất nhiều site tạo ảnh photorealistic cho đủ mọi thứ, nhưng lại không có công cụ nào trả lời chính xác một yêu cầu cực kỳ đơn giản và cụ thể như 'icon quả táo PNG 16x16' Lý do là mạng nơ-ron mạnh với dữ liệu hữu cơ kích thước cố định, nhưng trong thực tế lại có những chỗ khiến người ta thấy nó khá tầm thường. Vì vậy giờ mới có chuyện trình tạo website bằng AI lại còn cố gắn asset bằng code, như webaudio synth, vào những chỗ mà người bình thường chỉ cần dùng file ảnh hay âm thanh là đủ Tôi hy vọng cơn sốt AI rồi sẽ chậm lại, để mọi người chuyển từ 'thứ hay ho gây ngạc nhiên' sang tập trung vào những thứ thực dụng và thường nhật hơn. Dù vậy, có lẽ thế giới đã né tránh những thứ 'nhàm chán nhưng thiết thực' từ khá lâu rồi
Tôi đã yêu cầu ChatGPT-5 làm một ‘icon quả táo PNG 16x16’, và nó tạo đúng như vậy Rõ ràng LLM có những giới hạn bản chất, nhưng nó cũng bao phủ được khá nhiều edge case miễn là chúng có trong tập dữ liệu huấn luyện
Nếu việc AI tạo ra thứ gì đó ‘trông có vẻ ổn’ theo yêu cầu đã là ‘biết đi’, thì việc tuân thủ hoàn hảo các chỉ dẫn chi tiết chính là ‘chạy’ Chỉ là hiện giờ do hướng tiến hóa của công nghệ nên ta có cảm giác thứ tự đang bị đảo ngược mà thôi
Nếu AI chỉ thuộc sở hữu của đúng một người, thì người đó có lẽ đã giàu ngoài sức tưởng tượng Chúng ta thực sự nên biết ơn Google vì đã không giữ riêng bài báo “Attention is All You Need” như một bí mật nội bộ
Tôi nghĩ cần mở rộng thêm luận điểm của OP
Những lĩnh vực như game thì đã bước vào cuộc đua Red Queen rồi. Nếu GenAI làm việc tạo game dễ hơn thì xác suất thành công lại càng giảm. Thị trường vốn đã bão hòa với game chất lượng cao, nên người mới càng khó chen chân hơn
Cũng có thể hình dung một viễn cảnh nơi người ta quét lưới lấy sạch toàn bộ thành quả tích lũy suốt 20~30 năm qua trong web, data, game, OS, rồi gạt luôn những người đã làm ra chúng sang một bên. Nhưng nếu tiến bộ trong các lĩnh vực đó dừng lại theo cách ấy, thì chẳng phải nghĩa là nó đã 'kết thúc' rồi sao? LLM AI phụ thuộc vào input nên giới hạn khá rõ, còn dù có vá khoảng trống bằng RLHF thì bản thân feedback cũng có giới hạn, và các sản phẩm thứ cấp sẽ còn kém chất lượng hơn. Cuối cùng, nó chỉ hạ thấp rào cản gia nhập cho các sản phẩm hiện có, còn người trong ngành sẽ bị đè bẹp bởi đối thủ cạnh tranh mới
Tôi không đồng ý với ý rằng tối ưu chi phí công ty sẽ làm giá sản phẩm giảm xuống Thực tế là doanh nghiệp chỉ cố định giá ở mức cao nhất có thể và giữ chất lượng ở mức thấp nhất có thể. Hiệu quả từ tối ưu hóa sẽ chảy hết vào lợi nhuận
Trên thực tế, tác động của AI có thể lớn hơn hoặc nhỏ hơn chúng ta nghĩ Một phía cho rằng AI sẽ thay thế việc làm hoặc cắt giảm mạnh nhân lực trong nhiều lĩnh vực. Các vị trí như lập trình viên web junior, kỹ sư phần mềm, copywriter, designer, người làm artwork, trợ lý nghiên cứu và các công việc lặp đi lặp lại, mang tính khuôn mẫu đều đang gặp rủi ro. Nếu thứ cần tạo ra chỉ là ‘một cái gì đó dùng được’, thì người làm trong lĩnh vực đó sẽ thấy bất an. Ngay cả việc tổng hợp tài liệu sẵn có cũng là thứ AI có thể thay thế Mặt khác, khả năng AI trở thành vạn năng như một số công ty tưởng tượng là khá thấp. AI hữu ích cho những việc đã phổ biến rộng rãi như viết boilerplate code cho kỹ sư phần mềm, nhưng với nhiệm vụ mới hoặc lĩnh vực ít được xử lý thì chất lượng giảm đáng kể. Đặc biệt ở những nghề như luật sư hay bác sĩ, nơi độ chính xác của kết quả gắn trực tiếp với sinh mạng hoặc rủi ro pháp lý, AI không thể thay thế hoàn toàn Kết lại, AI rất xuất sắc với những lĩnh vực lặp lại và không quá coi trọng độ hoàn thiện của đầu ra. Nhưng nó không phù hợp với những nơi bắt buộc phải có feedback, hoặc nơi sai sót trở nên nghiêm trọng vì thiếu chuyên môn
Như tiêu đề bài viết gợi ý, chính cách chia đôi thành ‘zero-sum hay lợi ích ròng’ đã là sai Nếu của cải không bị tập trung mà được phân phối rộng hơn, thì toàn xã hội sẽ được lợi. Nếu người dùng trực tiếp dùng AI để tạo giá trị, còn công ty AI chỉ thu một khoản nhỏ như 20 USD/tháng, thì công việc có giá trị sẽ được thực hiện với chi phí thấp và chuyển thành lợi ích ròng cho toàn xã hội Đây gần như là hiệu ứng ngược với ngụy biện cửa sổ vỡ
Cũng có người nói rằng thay đổi do AI mang lại là có thể dự đoán được, nhưng tôi thì không thấy nó dễ dự đoán đến vậy Có người cho rằng AI chỉ giới hạn ở LLM và rồi sớm muộn cũng mất tác dụng (Ed Zitron), có người lại nói AGI và siêu trí tuệ sắp đến nơi (Musk/Altman). Nếu siêu trí tuệ thực sự xuất hiện, thì rất khó dự đoán chấn động của nó sẽ diễn ra thế nào John von Neumann vào năm 1958 từng nói rằng tiến bộ công nghệ và thay đổi trong đời sống con người đang tăng tốc, tiến gần tới một dạng kỳ dị bản chất, và chính khái niệm này đã khơi mào cho tranh luận về điểm kỳ dị AI ngày nay. Ngay cả khi so với 5 cuộc cách tân lớn trước đây như điện, ô tô hay CNTT, AI vẫn là lĩnh vực khó dự đoán hơn nhiều