Tác giả: Không có từ nào
Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi Unbounded AI
DeepSeek phổ biến đã dẫn đầu trong việc mở ra vòng lặp thương mại khép kín.
Nguồn hình ảnh: DeepSeek
Vào ngày 1 tháng 3 năm 2025, DeepSeek đã phát hành một bài viết kỹ thuật nêu rằng từ 24:00 ngày 27 tháng 2 đến 24:00 ngày 28 tháng 2, chi phí thuê GPU được tính là 2 đô la Mỹ một giờ và chi phí trung bình hàng ngày của nền tảng là 87.072 đô la Mỹ (khoảng 630.000 nhân dân tệ); tất cả các mã thông báo đầu vào/đầu ra đều có giá là R1 và thu nhập hàng ngày của nền tảng là 562.027 đô la Mỹ (khoảng 4,09 triệu nhân dân tệ), với lợi nhuận ròng là 474.955 đô la Mỹ (khoảng 3,46 triệu nhân dân tệ) và hệ số biên lợi nhuận là 545%.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng dữ liệu tài chính do DeepSeek hiển thị chỉ là kết quả của quá trình xử lý lý tưởng và đơn giản hóa cao độ, và có độ lệch lớn so với các điều kiện phức tạp trong hoạt động thực tế. DeepSeek thừa nhận rằng thu nhập thực tế của công ty không cao như vậy vì V3 có giá thấp hơn, chỉ tính phí một số dịch vụ và có chiết khấu vào những giờ ngoài cao điểm.
Nguồn hình ảnh: WeChat
Có lẽ vì đã nhìn thấy sức tưởng tượng thương mại to lớn chứa đựng trong mô hình DeepSeek nên nhiều công ty công nghệ gần đây đã không tiếc công sức quảng bá sản phẩm của riêng mình có liên quan đến DeepSeek . Ví dụ, vào ngày 16 tháng 2, Baidu Search chính thức thông báo rằng họ đã tích hợp đầy đủ các chức năng tìm kiếm độ sâu mới nhất của DeepSeek và Wenxin Big Model. Ngày 27 tháng 2, sản phẩm mới “Yuanbao” của Tencent đã chính thức có mặt trên WeChat.
Trên thực tế, sự phổ biến bùng nổ của DeepSeek không thể che giấu sự bối rối về khả năng thương mại hóa hạn chế của các mô hình AI lớn . Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11 năm 2022, khởi đầu cho xu hướng mô hình lớn, các mô hình lớn AI vẫn chưa tìm được kịch bản thương mại hóa lý tưởng và hầu hết các công ty mô hình lớn AI đều chìm trong lỗ vốn.
Do khó tính phí cho các sản phẩm C-end và chúng đòi hỏi phải liên tục chi tiêu cho quảng cáo nên việc thương mại hóa các sản phẩm AI mô hình lớn C-end phải đối mặt với những thách thức rất lớn.
Một con đường thương mại hóa khả thi là thương mại hóa tìm kiếm AI.
Ví dụ, một số cư dân mạng gần đây phát hiện ra rằng khi Xiaomi Super Xiaoai trả lời câu hỏi "Thời tiết hôm nay thế nào?", nó đã thêm một quảng cáo thương mại vào cuối.
Nguồn hình ảnh: Weibo
Vào ngày 25 tháng 2 năm 2025, Dark Side of the Moon đã thực hiện những thay đổi về mặt công nghiệp và thương mại và bổ sung "dịch vụ thông tin về thuốc trên Internet", được cho là sự chuẩn bị để Kimi ra mắt các quảng cáo y tế.
Trong cuộc gọi báo cáo thu nhập quý 4 năm 2024, Baidu tuyên bố, "Chúng tôi kỳ vọng thu nhập quảng cáo sẽ tăng dần, nhờ vào nỗ lực kiếm tiền từ kết quả chuyển đổi AI của mình".
Tuy nhiên, vì kết quả do tìm kiếm AI cung cấp có tính độc đáo cao nên các nhà quảng cáo giàu nhất chưa chắc đã có thể cung cấp giải pháp tốt nhất . Ngược lại, do nhu cầu cân bằng chi phí tiếp thị cao, các giải pháp mà nhà quảng cáo đưa ra có thể thiếu hiệu quả về mặt chi phí hoặc thậm chí gây tổn hại đến lợi ích của người tiêu dùng. Sau khi hỏi những người xung quanh, Doujiao Spicy nhận thấy rằng nhiều người tỏ ra thận trọng khi kết hợp tìm kiếm AI với quảng cáo, lo ngại rằng tìm kiếm AI sẽ mất đi tính công bằng sau khi thêm quảng cáo.
Một con đường kinh doanh khác là các công ty công nghệ đóng vai trò là "người bán nước" và tạo ra doanh thu bằng cách cung cấp cơ sở hạ tầng AI cho khách hàng B-side . Ví dụ, vào ngày 20 tháng 2, iFLYTEK đã ra mắt hai cơ sở hạ tầng AI trong nước đầy đủ tính năng, tháp Spark DeepSeek tất cả trong một và Spark DeepSeek tất cả trong một, và cam kết cung cấp cho khách hàng hạ nguồn các giải pháp triển khai mô hình lớn hiệu quả và đáng tin cậy.
Tuy nhiên, không phải tất cả các công ty công nghệ đều có nền tảng kỹ thuật để hỗ trợ cho câu chuyện kinh doanh "Người bán nước". Tham khảo kinh nghiệm của ngành công nghiệp PC và Internet di động, nếu mô hình lớn AI muốn mở ra vòng khép kín kinh doanh, có vẻ như nó phải có cái nhìn sâu sắc về nhu cầu của người dùng và tạo ra các phương thức tương tác và kịch bản giao dịch mới, thay vì thực hiện các cải tiến nhỏ theo mô hình việc kinh doanh hiện có.
Lý do khiến DeepSeek gây sốt trong ngành công nghệ gần đây tất nhiên là vì nó đề cao tinh thần cởi mở và hoàn toàn là mã nguồn mở, nhưng điều này cũng không thể tách rời khỏi khả năng lập luận hiệu quả hơn và chi phí thấp hơn. Dữ liệu chính thức cho thấy chi phí suy luận của DeepSeek-R1 chỉ bằng 17% so với GPT-4 Turbo.
Sau khi DeepSeek mã nguồn mở, các công ty công nghệ không còn cần phải chi một khoản tiền lớn để xây dựng các mô hình mã nguồn đóng nữa. Bằng cách kết nối trực tiếp với DeepSeek-R1, họ có thể có được khả năng mô hình lớn AI hạng nhất với chi phí thấp hơn, điều này là tự nhiên.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng mặc dù chi phí suy luận của DeepSeek rất thấp nhưng nó không hoàn toàn miễn phí . Với số lượng người dùng hạ nguồn ngày càng tăng, nhiều công ty gặp khó khăn trong việc hoàn thành vòng khép kín kinh doanh đã bắt đầu rơi vào "bẫy quy mô".
Nguồn ảnh: Weibo của Liang Bin
Vào ngày 14 tháng 2 năm 2025, Liang Bin, Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc điều hành của Công ty TNHH Công nghệ Bayou Bắc Kinh, đã đăng trên một nền tảng mạng xã hội rằng nếu một dịch vụ 2C chạy phiên bản đầy đủ của DeepSeek sử dụng AMD MI300X để cung cấp 100 tỷ đầu ra mã thông báo mỗi ngày, thì tổng chi phí mỗi tháng sẽ vào khoảng 360 triệu nhân dân tệ.
Một người hành nghề AI nói với Spicy rằng vì chi phí tỷ lệ thuận với lượng điện toán, nên các sản phẩm AI không giống như việc kinh doanh Internet truyền thống, vốn có tác động biên rõ ràng. "Thay vào đó, hiệu ứng sản phẩm càng tốt thì chi phí tiếp theo càng cao".
Do hầu hết các sản phẩm hiện đang được kết nối với DeepSeek đều chưa mở rộng được kênh doanh thu nên việc kinh doanh liên quan đến AI của hầu hết các công ty thực sự đang sa lầy trong lỗ vốn.
Ví dụ, tài khoản công khai "Consensus Crusher" của WeChat tiết lộ rằng để hỗ trợ tìm kiếm AI của WeChat, Tencent đã đặt hàng từ 100.000 đến 200.000 máy H20 và riêng số tiền phần cứng đã lên tới 2 tỷ đô la Mỹ.
Có lẽ vì chi phí đầu nguồn cực kỳ cao nên kết quả tìm kiếm AI bị giới hạn trong hệ sinh thái WeChat và khả năng thương mại hóa bị hạn chế. Cho đến ngày nay, WeChat vẫn chưa mở chức năng tìm kiếm AI cho tất cả người dùng.
Trong bối cảnh này, Tencent cam kết thúc đẩy quyền truy cập vào phiên bản đầy đủ của DeepSeek và Tencent Yuanbao, có khả năng tìm kiếm toàn bộ Internet.
Nhờ lượng lớn trên các nền tảng như WeChat, Bilibili và Zhihu, vào ngày 22 tháng 2, lượt tải xuống hàng ngày của Tencent Yuanbao vượt qua Doubao, đứng thứ hai trong bảng xếp hạng tải xuống ứng dụng miễn phí của App Store tại Trung Quốc.
Thật trùng hợp, chính vì nhận ra công nghệ mô hình lớn AI chứa đựng trí tưởng tượng khổng lồ nên vào năm 2024, 360 cũng bắt đầu tăng cường việc kinh doanh liên quan đến AI và liên tiếp ra mắt các sản phẩm như 360 AI Search, 360 Children's Watch A9 AI Red Edition và AI Assistant.
Nguồn: Báo cáo tài chính ba quý đầu năm 2024 của 360
Thật không may, do chi phí vận hành và nghiên cứu phát triển cao của các công nghệ liên quan đến AI và khó khăn trong việc đưa "mã nguồn mở" vào hạ nguồn, hiệu suất của 360 đang giảm sút . Báo cáo tài chính cho thấy trong ba quý đầu năm 2024, chi phí hoạt động của 360 là 2,608 tỷ nhân dân tệ, tăng 31,92% so với cùng kỳ năm trước. Cùng kỳ, doanh thu của 360 là 5,609 tỷ nhân dân tệ, giảm với cùng kỳ năm trước; lỗ vốn ròng là 579 triệu nhân dân tệ.
Trái ngược hoàn toàn với những khó khăn mà các công ty Internet hướng đến người dùng phải đối mặt trong việc thiết lập vòng lặp thương mại khép kín trong mô hình việc kinh doanh AI lớn của họ , hiệu suất của các "người bán nước" như các nhà sản xuất chip và nhà cung cấp dịch vụ đám mây ở thượng nguồn của ngành AI đang không ngừng được cải thiện.
Nguồn: Báo cáo tài chính quý 3 năm tài chính 2025 của Nvidia
Lấy NVIDIA làm ví dụ. Trong quý 3 của năm tài chính 2025, thu nhập việc kinh doanh trung tâm dữ liệu của công ty đạt 30,8 tỷ đô la Mỹ, tăng 112% so với cùng kỳ năm trước, lập Cao nhất mọi thời đại (ATH). Nhờ đó, lợi nhuận ròng của Nvidia đạt 19,309 tỷ đô la Mỹ, tăng trưởng 109% so với cùng kỳ năm trước; biên lợi nhuận gộp đạt 74,6%, tăng 0,6 điểm phần trăm so với cùng kỳ năm trước.
Lý do chính là hiệu suất chip AI của NVIDIA là vô song và không thể thay thế . Khi ngành công nghiệp AI phát triển mạnh mẽ, Nvidia có thể tính phí bảo hiểm đáng kể cho khách hàng hạ nguồn.
Về vấn đề này, Louis Navellier, nhà sáng lập công ty tư vấn thị trường Navellier & Associates, cho biết bất kể báo cáo tài chính của Nvidia có diễn biến thế nào, ông cũng sẽ không bán cổ phiếu của Nvidia vì "Tôi chưa bao giờ thấy một cổ phiếu nào có sức độc quyền và ảnh hưởng lớn như vậy".
Không chỉ Nvidia ở đỉnh cao mà cả các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Alibaba Cloud và Baidu Cloud ở hạ nguồn cũng đã dựa vào công nghệ AI để thoát khỏi vũng lầy lỗ vốn.
Nguồn: Báo cáo tài chính quý 3 năm tài chính 2025 của Alibaba
Báo cáo tài chính quý 3 năm tài chính 2025 của Alibaba cho thấy doanh thu của Alibaba Cloud là 31,742 tỷ nhân dân tệ, tăng trưởng 13% so với cùng kỳ năm trước; EBITA điều chỉnh là 3,138 tỷ nhân dân tệ, tăng trưởng 33% so với cùng kỳ năm trước, chủ yếu là do " tăng trưởng thu nhập đám mây công cộng nhờ các sản phẩm liên quan đến AI".
Gần đây, Morgan Stanley cũng tuyên bố trong báo cáo nghiên cứu rằng bắt đầu từ quý 4 năm 2024, lợi nhuận và hệ số biên lợi nhuận của Baidu Cloud đã được cải thiện và xu hướng này sẽ bền vững. Trong quý 1 năm 2025, doanh thu việc kinh doanh của Baidu Cloud sẽ tăng trưởng với cùng kỳ năm trước.
Vì công nghệ AI có tương lai đầy hứa hẹn nên Alibaba Cloud cam kết tăng cường đầu tư vào AI. Ngày 24 tháng 2 năm 2025, Tổng giám đốc điều hành Tập đoàn Alibaba Wu Yongming tuyên bố rằng trong ba năm tới, Alibaba sẽ đầu tư hơn 380 tỷ nhân dân tệ để xây dựng cơ sở hạ tầng phần cứng AI và đám mây, với tổng mức đầu tư vượt quá tổng số của thập kỷ qua.
Wu Yongming cho biết, "Sự bùng nổ của AI đã vượt xa mong đợi, ngành công nghệ trong nước đang trên đà phát triển với tiềm năng to lớn. Alibaba sẽ không tiếc công sức để đẩy nhanh việc xây dựng cơ sở hạ tầng phần cứng đám mây và AI, thúc đẩy sự phát triển của toàn bộ hệ sinh thái ngành."
Như He Xiaopeng, chủ tịch của Xpeng Motors, đã nói, "Về cơ bản không ai có thể kiếm tiền từ các mô hình ngôn ngữ lớn, ngoại trừ Nvidia hoặc Microsoft. Microsoft cũng không thực sự kiếm được tiền. OpenAI đã huy động được tiền nhưng không kiếm được tiền, bao gồm cả Okawa." Sau khi phân loại quá trình thương mại hóa của ngành công nghiệp mô hình lớn AI, Spicy phát hiện ra rằng có một khoảng cách rõ ràng trong tiến trình thương mại hóa giữa các công ty thượng nguồn và hạ nguồn của các mô hình lớn AI. Càng hạ nguồn và gần người dùng hơn, càng khó kiếm tiền.
Vì công nghệ mô hình lớn AI đã trở thành điểm nóng trong ngành công nghệ, nhiều công ty hạ nguồn đang tranh giành để triển khai các công nghệ liên quan. Cơ sở hạ tầng tỷ lệ băm do các nhà sản xuất chip thượng nguồn, nhà cung cấp dịch vụ đám mây và các "người bán nước" khác cung cấp rất được săn đón. Do đó, họ có thể tạo ra doanh thu bằng cách cung cấp tỷ lệ băm cho khách hàng hạ nguồn và mở ra một vòng khép kín thương mại sớm.
Mặc dù các sản phẩm cốt lõi của nhiều công ty To C hạ nguồn đều được kết nối với mô hình AI lớn, nhưng hầu hết trong số chúng đều "mất tiền nhưng được biết đến" vì họ không mở rộng được kênh doanh thu cùng lúc và phải chịu chi phí hoạt động rất lớn.
Đối với những "người bán nước" ở thượng nguồn, việc trở thành người đầu tiên mở ra một vòng khép kín thương mại thực sự là một điều may mắn, nhưng hoạt động lành mạnh của Chuỗi công nghiệp này dựa trên sự trở lại của dòng tiền dương cho các công ty thượng nguồn và hạ nguồn. Thực tế là các công ty AI mô hình lớn ở hạ nguồn chậm đạt được mục tiêu thương mại hóa cũng đã xác định rằng câu chuyện kinh doanh của "người bán nước" ở thượng nguồn chỉ là một cái cây không có rễ.
Vì các mô hình AI lớn có lợi thế so sánh cực kỳ mạnh mẽ trong việc truy xuất thông tin, chúng không chỉ có thể tạo ra nội dung mà còn tập trung vào hiểu biết ngữ nghĩa và đề xuất được cá nhân hóa. Khả năng thương mại hóa của các công cụ tìm kiếm truyền thống đã được chứng minh. Do đó, nhiều công ty Internet đã tăng cường đầu tư vào tìm kiếm AI, cố gắng đạt được những đột phá thương mại cho các mô hình AI lớn thông qua các chức năng tìm kiếm.
Về vấn đề này, Minsheng Securities đã nêu trong một báo cáo nghiên cứu rằng tìm kiếm bằng AI dự kiến sẽ trở thành siêu ứng dụng C-end đầu tiên được thương mại hóa, "và là 'tia sáng đầu tiên' cho việc thương mại hóa các mô hình lớn".
Vì lý do này, những gã khổng lồ Internet như 360, Baidu, iFLYTEK, cũng như những công ty đến sau như Dark Side of the Moon, Zhipu Qingyan và Mita Technology đã bắt đầu cạnh tranh trên thị trường tìm kiếm AI.
Nguồn hình ảnh: Danh sách sản phẩm AI
Thực tế đã chứng minh rằng vì các sản phẩm tìm kiếm AI đáp ứng được nhu cầu của người dùng nên chúng thực sự đã trở thành tiên phong trong việc triển khai công nghệ AI. Trong danh sách 20 sản phẩm và trang web AI hàng đầu vào tháng 1 năm 2025, các sản phẩm tìm kiếm AI chiếm ba vị trí, cụ thể là New Bing, Nano AI Search và Perplexity AI. Trong top 20 bảng xếp hạng trong nước cùng kỳ, các sản phẩm tìm kiếm AI chiếm bốn vị trí, cụ thể là Nano AI Search, Mita AI Search, Zhihu Direct Answer và C Know.
Một ví dụ điển hình trong đó điều này là tìm kiếm nano AI. Là một "lão làng" trong ngành công nghiệp Internet, 360 đã gia nhập thị trường tìm kiếm từ năm 2012 và ra mắt một việc kinh doanh tìm kiếm toàn diện nhằm mục đích chuyển hướng ảnh hưởng của Baidu. Tuy nhiên, do khả năng tìm kiếm và nhận diện thương hiệu hạn chế, việc kinh doanh tìm kiếm của 360 vẫn chưa thể mở rộng thị trường.
Khi công nghệ AI ngày càng hoàn thiện, 360 đã quyết định tăng đầu tư vào tìm kiếm AI và ra mắt Nano AI Search. Hiện nay, sản phẩm này đã trở thành sản phẩm dẫn đầu trong ngành. Phiên bản trong nước của Danh sách sản phẩm AI cho thấy vào tháng 1 năm 2025, Nano AI Search đã có 308 triệu lượt truy cập web, xếp hạng đầu tiên.
Cùng với sự mở rộng ảnh hưởng của thị trường, một số công ty tìm kiếm AI cũng đã bắt đầu thử nghiệm thương mại hóa. Sau khi phân loại, Doujiao Spicy nhận thấy hiện có ba hướng thương mại hóa chính cho các công ty tìm kiếm AI, đó là đăng ký, quảng cáo và bán API.
Là một trong những công ty đầu tiên tham gia vào việc kinh doanh tìm kiếm AI, Perplexity AI đã chọn mô hình đăng ký làm điểm dừng chân đầu tiên trong quá trình thương mại hóa. Nếu người dùng muốn có nhiều tìm kiếm chuyên nghiệp hơn, sử dụng các mô hình AI tự chọn và phân tích tệp, họ cần đăng ký phiên bản Pro với giá 20 đô la mỗi tháng.
Tờ Information đưa tin rằng Perplexity AI dự kiến sẽ có 550.000 người đăng ký trả phí và thu nhập hàng năm là 127 triệu đô la vào năm 2025. Mặc dù vậy, Perplexity AI vẫn gặp khó khăn trong việc tạo ra lợi nhuận. Trên blog chính thức, Perplexity AI tuyên bố rằng “mức phí đăng ký hiện tại là 20 đô la một tháng hoặc 200 đô la một năm là không đủ để hỗ trợ các mục tiêu đầy tham vọng và kế hoạch chia sẻ thu nhập tăng trưởng với các nhà xuất bản”.
Yang Zhilin, người sáng lập Dark Side of the Moon, cho rằng"việc tính phí theo số lượng người dùng sẽ không tạo ra giá trị thương mại lớn hơn khi sản phẩm phát triển và đăng ký sẽ không phải là mô hình kinh doanh tối ưu".
Do người dùng châu Âu và Mỹ có thói quen thanh toán mạnh nên các công ty tìm kiếm AI khó có thể biến lỗ thành lợi nhuận thông qua mô hình đăng ký. Tại thị trường Trung Quốc, do người tiêu dùng không có thói quen thanh toán nên các sản phẩm tìm kiếm AI tự nhiên khó có thể mở ra một vòng lặp kinh doanh thông qua mô hình đăng ký.
Nguồn hình ảnh: Perplexity AI
Như một giải pháp cuối cùng, vào tháng 11 năm 2024, Perplexity AI đã tung ra chiến lược quảng cáo của mình. Khi người dùng tìm kiếm câu hỏi bằng Perplexity AI, quảng cáo từ nhà tài trợ sẽ xuất hiện trong cột "Câu hỏi tiếp theo" ở cuối trang kết quả tìm kiếm.
Trên thực tế, một số công ty tìm kiếm AI của Trung Quốc hiện đang để mắt tới mô hình quảng cáo này.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng không giống như các công cụ tìm kiếm truyền thống có thể phản hồi tuần tự lượng nội dung khổng lồ, xếp hạng nội dung được xếp hạng cao nhất thông qua đấu giá và sau đó cho phép người dùng tự lựa chọn, tìm kiếm AI có khả năng tích hợp thông tin và kết quả hiển thị cực kỳ chính xác. Nếu các nhà sản xuất theo đuổi thương mại hóa quá mức, điều này có khả năng đi ngược lại lợi ích của người dùng.
Ví dụ, nếu người dùng tìm kiếm các vấn đề liên quan đến y tế, tìm kiếm AI sẽ đưa các nhà quảng cáo của các bệnh viện Phủ Điền chi nhiều tiền vào kết quả phản hồi, điều này có thể dễ dàng gây ra "sự cố Wei Zexi".
Trên thực tế, đây cũng là lý do chính khiến các công ty Internet không dám liều lĩnh để việc kinh doanh quảng cáo tìm kiếm AI dấn thân vào vùng nước sâu của thương mại hóa. Vào cuối năm 2024, nhà sáng lập Tập đoàn 360 Zhou Hongyi cho biết: "Thực ra, chúng tôi cũng rất đau đầu khi thực hiện tìm kiếm bằng AI. Chúng tôi cũng đã tự Sự lật đổ chính mình. Hiện tại không có chỗ nào để đưa quảng cáo vào đó".
Ngoài các mô hình tạo doanh thu như đăng ký và quảng cáo liên quan đến người dùng C-end, tìm kiếm AI cũng có thể tạo doanh thu bằng cách bán API cho khách hàng B-end . Ví dụ, Bing cung cấp Bing Search API cho khách hàng doanh nghiệp. Các doanh nghiệp có thể cung cấp chức năng tìm kiếm cho người dùng của mình bằng cách gọi các API có liên quan.
Nguồn hình ảnh: Bing
Tuy nhiên, do chi phí cho các mô hình AI lớn rất cao nên chi phí sử dụng Bing Search API không hề thấp . Vào tháng 5 năm 2023, Microsoft đã tăng giá Bing Search API. Giá của Bing API hỗ trợ ChatGPT là 28 đô la Mỹ cho một lần cuộc gọi đối với ít hơn 1 triệu yêu cầu mỗi ngày; 200 đô la Mỹ cho một nghìn cuộc gọi đối với hơn 1 triệu yêu cầu mỗi lần. Microsoft trả lời: "Mô hình định giá mới phản ánh chính xác hơn các khoản đầu tư công nghệ liên tục của Bing nhằm cải thiện khả năng tìm kiếm".
Do chi phí sử dụng cao, vào tháng 4 năm 2023, Brave Search đã cắt mọi kết nối với Bing API, sử dụng chỉ mục riêng để hiển thị kết quả tìm kiếm và có kế hoạch ra mắt Brave Search API của riêng mình.
Do DeepSeek là mã nguồn mở và có thể được bất kỳ tổ chức nào truy cập tùy ý nên tìm kiếm bằng AI rất khó có thể thuyết phục những khách hàng hạ nguồn có một số khả năng kỹ thuật nhất định trả giá chi phí cao hơn và mua API của riêng họ.
Đáp lại vấn đề này, vào tháng 5 năm 2024, Vương Tiểu Xuyên, nhà sáng lập kiêm giám đốc điều hành của Baichuan Intelligence, cho biết: "Thu nhập từ API cũng như thu nhập từ các mô hình lớn đều không phải là mô hình kinh doanh hấp dẫn nhất và đó không phải là thứ chúng tôi muốn bắt kịp hoặc so sánh".
Tóm lại, vì nhu cầu của người dùng, lộ trình kỹ thuật và trình bày kết quả hoàn toàn khác với các công cụ tìm kiếm truyền thống, nên ba hướng thương mại hóa chính của tìm kiếm AI, cụ thể là đăng ký, quảng cáo và API bán hàng, đều phải đối mặt với những thách thức đáng kể. Các công ty liên quan khó có thể đạt được thành công chỉ sau một đêm và trở thành gã khổng lồ tìm kiếm trong kỷ nguyên AI.
Trên thực tế, vấn đề thương mại hóa kém mà các mô hình AI lớn phải đối mặt không phải là trường hợp cá biệt. Vào những ngày đầu của PC và Internet di động, một số công ty Internet cũng phải đối mặt với những thách thức tương tự.
Lấy Tencent làm ví dụ, "Tiểu sử Tencent" của Ngô Hiểu Ba ghi lại rằng đến cuối năm 1999, OICQ đã có hơn 1 triệu người dùng đã đăng ký. Vì OICQ tiêu tốn một khoản tiền khổng lồ mỗi ngày và gặp khó khăn trong việc kiếm tiền, Tencent đã từng chỉ còn 10.000 nhân dân tệ tiền mặt trong tài khoản và đứng bên bờ vực vỡ nợ. Bất lực, nhà sáng lập Tencent Ma Huateng đã lên kế hoạch bán công ty với giá 3 triệu nhân dân tệ.
Tuy nhiên, Mã Hóa Đằng đã đến thăm nhiều công ty nhưng không đạt được thỏa thuận về việc bán Tencent. Hầu hết các công ty chỉ định giá Tencent ở mức vài trăm nghìn nhân dân tệ dựa trên tài sản hữu hình. Lin Jun, tác giả của "Mười lăm năm sôi sục", nhớ lại rằng OICQ có thể là một dự án có vẻ như tăng trưởng rất nhanh, "nhưng không ai trên thế giới biết nó kiếm tiền bằng cách nào".
Tôi tin rằng nhiều người đã quen thuộc với câu chuyện sau đây. Dựa trên phương pháp tương tác IM mới, QQ đã tạo ra kịch bản sử dụng trò chuyện trực tuyến và việc kinh doanh mở rộng như quảng cáo, QQ Show và QQ Games, giúp Tencent kiếm được rất nhiều tiền.
He Xiaopeng cho rằngsau quá trình chuyển đổi tương tác, bối cảnh sẽ thay đổi và quá trình này sẽ mang lại những cơ hội thương mại to lớn. Các sản phẩm như QQ, Didi và Meituan trên PC và Internet di động đã cải thiện hiệu quả, tạo ra nhiều giá trị hơn cho người dùng và do đó mở ra một vòng kinh doanh khép kín bằng cách dựa vào các phương thức tương tác và kịch bản giao dịch mới.
Không giống như quá trình chuyển đổi từ Internet PC sang Internet di động, trong đó chỉ có nhà cung cấp nội dung thay đổi, mô hình lớn AI có thể liên quan đến những thay đổi mới về nhà cung cấp tương tác, phương pháp và kịch bản, và mô hình thương mại hóa có thể rất khác so với Internet truyền thống.
He Xiaopeng tràn đầy kỳ vọng vào triển vọng thương mại hóa của AI trong lĩnh vực ô tô. Cho rằng"nếu đạt được L4, chắc chắn sẽ làm tăng đáng kể thu nhập phần mềm hoặc thu nhập sinh thái của ô tô. Ví dụ, dịch vụ rửa xe tự động của ô tô là một trong những thu nhập sinh thái; dịch vụ đỗ xe tự động là nguồn thu nhập sinh thái thứ hai; dịch vụ sạc tự động là nguồn thu nhập sinh thái thứ ba".
Tất nhiên, ô tô thông minh chỉ là một viễn cảnh theo chiều dọc để triển khai công nghệ AI. Ngoài ra, AI còn có nhiều chỗ cho trí tưởng tượng hơn. Ví dụ, nhà khoa học trưởng của Meta, Yang Likun cho rằng rằng khi công nghệ dần hoàn thiện, kính AI có thể được tích hợp các chức năng của AI Agent, cho phép người dùng xử lý các công việc hàng ngày chỉ bằng một cặp kính AI, giúp cải thiện đáng kể hiệu quả công việc, khả năng sáng tạo và năng suất.
Trong quá trình này, kính AI có thể mở ra "khoảnh khắc iPhone" và công nghệ AI cũng có thể khám phá các mô hình thương mại mới khi các ứng dụng của nó được mở rộng. Ví dụ, mua sắm, điều hướng, xem video nhập vai, v.v. thông qua kính AI.
Rõ ràng, nếu chúng ta ứng xử mô hình AI lớn từ góc độ phát triển, chúng ta có thể thấy rằng nó tương tự như các công nghệ trước đây như Internet và ứng dụng di động, và nó phải đối mặt với thách thức về thương mại hóa mơ hồ khi mới ra mắt.
May mắn thay, nhu cầu của người dùng là chắc chắn và một số gã khổng lồ Internet và các công ty khởi nghiệp đang tích cực kết hợp nhu cầu của người dùng để đổi mới chức năng và tương tác. Khi các kịch bản sử dụng mới được khám phá, các mô hình AI lớn có thể mở ra một vòng lặp kinh doanh khép kín.
