Bạn có nhận thấy các nền tảng phát triển ứng dụng AI đang đi theo một con đường hoàn toàn khác so với dự đoán của mọi người không? Ban đầu, nhiều người hình dung một trò chơi tổng bằng không đẫm máu, với cuộc chiến giá cả diễn ra cho đến khi chỉ độc quyền. Nhưng thực tế lại đáng ngạc nhiên: thay vì cạnh tranh lẫn nhau, các nền tảng này đang tìm thấy vị thế riêng biệt, cùng tồn tại và phát triển mạnh mẽ trong các phân khúc thị trường khác nhau. Điều này làm tôi nhớ đến quỹ đạo phát triển của thị trường mô hình ngôn ngữ lớn, một thị trường vừa bất ngờ vừa đầy cảm hứng.
Mới hôm qua, hai đối tác a16z Justine Moore và Anish Acharya đã cùng nhau xuất bản một bài phân tích có tựa đề "Batteries Included, Opinions Required: The Expertization of App Gen Platforms." Những quan sát của họ về thị trường nền tảng tạo ứng dụng AI thật sự truyền cảm hứng. Họ nhận thấy rằng các nền tảng này đang trải qua một quá trình phân hóa tương tự như mô hình cơ bản, chuyển từ cạnh tranh trực tiếp ban đầu sang phát triển chuyên biệt. Quan sát này đã khiến tôi phải suy nghĩ lại về các mô hình phát triển của toàn bộ hệ sinh thái công cụ AI và đào sâu hơn vào huyền thoại "nền tảng một kích cỡ phù hợp với tất cả". Tôi luôn tin rằng "không có nền tảng mã nào phù hợp với tất cả". Rất nhiều người đang sử dụng AI để xây dựng ứng dụng, và các trường hợp sử dụng của họ vô cùng đa dạng: tạo mẫu, trang web cá nhân, phát triển trò chơi, ứng dụng di động, nền tảng SaaS, công cụ nội bộ, v.v. Làm thế nào một sản phẩm duy nhất có thể là tốt nhất trong tất cả các lĩnh vực này?
Tôi cho rằng thị trường này chắc chắn sẽ phân khúc. Một ứng dụng tiêu dùng được thiết kế cho các trang đích đẹp mắt sẽ không bao giờ là sản phẩm giống hệt một công cụ xây dựng nội bộ cấp doanh nghiệp. Ứng dụng tiêu dùng yêu cầu tích hợp Spotify và sẽ lan truyền mạnh mẽ trên TikTok; ứng dụng tiêu dùng yêu cầu tuân thủ SOC 2 và một chiến lược bán hàng từ trên xuống cho CTO. Thị trường này đủ lớn để hỗ trợ nhiều công ty trị giá hàng tỷ đô la. Trở thành người dẫn đầu rõ ràng trong một trường hợp sử dụng cụ thể, tập trung vào các tính năng, tích hợp và chiến lược tiếp cận thị trường cần thiết cho trường hợp sử dụng đó, có thể là con đường dẫn đến thành công.
Tái bút: Tôi vừa mới khởi nghiệp, tập trung vào một sản phẩm mã hóa chuyên biệt cho Vibe. Tôi đã nhanh chóng hoàn tất vòng gọi vốn tiền Seed. Nếu bất kỳ đối tác VC nào lạc quan về lĩnh vực này và đã tìm hiểu, vui lòng kết nối tôi trên WeChat (MohopeX) để trò chuyện. Chúng tôi cũng đang tuyển dụng thành viên sáng lập; các ứng viên quan tâm có thể gửi hồ sơ theo thông tin chi tiết ở cuối bài.
Bài học từ Mô hình cơ bản: Từ thay thế đến bổ sung
Nhìn lại thị trường mô hình cơ bản năm 2022, hầu như ai cũng có hai giả định sai lầm. Giả định thứ nhất là các mô hình này về cơ bản là sự thay thế cho nhau, giống như các giải pháp lưu trữ đám mây có thể hoán đổi cho nhau. Vì bạn đã chọn một, tại sao lại phải bận tâm đến cái còn lại? Giả định thứ hai là vì các mô hình này là sự thay thế, cạnh tranh sẽ buộc giá phải giảm xuống, và cách duy nhất để chiến thắng là tính phí thấp hơn.
Nhưng thực tế lại hoàn toàn khác. Chúng tôi chứng kiến tăng trưởng bùng nổ theo nhiều hướng khác nhau. Claude bắt đầu đi sâu vào lĩnh vực mã hóa và sáng tác. Gemini tạo sự khác biệt với khả năng đa phương thức, cung cấp các mô hình hiệu suất cao với mức giá thấp. Mistral tập trung vào quyền riêng tư và triển khai cục bộ. Và ChatGPT đã nỗ lực hết mình để trở thành nơi lý tưởng cho bất kỳ ai muốn có trợ lý đa năng hữu ích và rộng rãi nhất. Thay vì độc quyền công ty thống trị, thị trường tiếp tục mở rộng: nhiều mô hình hơn, đa dạng hơn, đổi mới hơn. Giá cả, thay vì giảm, thực tế lại tăng. Grok Heavy, với khả năng mã hóa AI vượt trội và mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh lan truyền, đã tính phí tới 300 đô la mỗi tháng, một mức giá chưa từng có đối với phần mềm dành cho người tiêu dùng chỉ vài năm trước.
Mẫu hình này cũng có thể được nhìn thấy trong các lĩnh vực khác. Hãy xem xét lĩnh vực tạo hình ảnh. Vào năm 2022, người ta mô tả nó như một trò chơi tổng bằng không, hay mô hình "một mô hình chiếm tất cả". Nhưng giờ đây, bạn thấy Midjourney, Ideogram, Krea AI, BFL và nhiều mô hình khác, tất cả đều rất thành công và cùng tồn tại, mỗi mô hình chuyên về một phong cách hoặc quy trình làm việc khác nhau. Những mô hình này không "tốt hơn" hay "tệ hơn", mà đúng hơn là có những đề xuất nghệ thuật và chức năng riêng, phục vụ cho nhiều thị hiếu và nhu cầu sáng tạo đa dạng.
Nhìn kỹ hơn, ta thấy các mô hình này hoàn toàn không phải là đối thủ cạnh tranh; chúng thực sự bổ sung cho nhau. Điều này trái ngược với cuộc đua xuống đáy, một cuộc đua xuống đáy. Đó là một trò chơi có tổng dương: sử dụng một công cụ sẽ làm tăng khả năng bạn phải trả tiền cho một công cụ khác. Trải nghiệm của riêng tôi cho thấy rất nhiều điều. Khi cần tạo mã nhanh, tôi dùng Claude; khi cần phân tích đa phương thức, tôi dùng Gemini; và khi cần hỗ trợ viết sáng tạo, tôi có thể sẽ quay lại ChatGPT. Mỗi công cụ đều có điểm mạnh riêng, và tôi không cảm thấy chúng đang cạnh tranh sự chú ý của tôi, mà thay vào đó, chúng đáp ứng nhu cầu cụ thể của tôi vào những thời điểm khác nhau.
Sự khác biệt của các nền tảng tạo ứng dụng AI đã bắt đầu
Tôi tin rằng điều tương tự cũng đang xảy ra với các nền tảng tạo ứng dụng AI. Những công cụ này giúp bạn xây dựng các ứng dụng hoàn chỉnh bằng AI. Thật dễ dàng để bị cuốn vào những màn đấu khẩu hời hợt như Lovable đấu với Replit đấu với Bolt, v.v. Nhưng sự thật là, đây không phải là một trò chơi "kẻ thắng được tất". Thị trường này rất rộng lớn và tăng trưởng, với nhiều cơ hội cho nhiều công ty đột phá, mỗi công ty đều tạo ra một thị trường ngách riêng.
Justine đã đề cập trong bài viết rằng thị trường đã bắt đầu phân khúc theo những cách sau, trong đó mỗi nền tảng đều "nổi bật" riêng ở một trong những lĩnh vực sau:
Nền tảng tạo ra là những công cụ được thiết kế chuyên biệt để nhanh chóng kiểm tra ý tưởng. Những sản phẩm này cần vượt trội về tính thẩm mỹ, khả năng tuân thủ nhanh chóng và thao tác trực quan chi tiết, đồng thời cung cấp khả năng triển khai logic việc kinh doanh nhanh chóng và dễ dàng.
Các nền tảng phần mềm cá nhân xây dựng các ứng dụng dành riêng cho bạn và quy trình làm việc của bạn. Những sản phẩm này có thể phục vụ những người dùng ít am hiểu kỹ thuật nhất và cần hoạt động "ngay lập tức", hoặc thậm chí yêu cầu một thư viện mẫu toàn diện, dễ chỉnh sửa.
Các ứng dụng sản xuất, được thiết kế cho đội ngũ hoặc công chúng, cần có bộ tính năng thiết yếu tích hợp sẵn, bao gồm xác thực, cơ sở dữ liệu, lưu trữ mô hình, tích hợp thanh toán và khả năng mở rộng bằng một cú nhấp chuột.
Trong mỗi danh mục, chúng tôi giả định sẽ có các nền tảng nhắm đến mọi cấp độ người dùng, từ người tiêu dùng trung bình đến quản lý sản phẩm bán chuyên môn, cho đến nhà phát triển cốt lõi. Nói cách khác, với mỗi loại ứng dụng, sẽ có sê-ri các giải pháp. Dựa trên dữ liệu Similarweb, mặc dù vẫn đang trong giai đoạn đầu, xu hướng này đã thể hiện rõ qua hành vi duyệt chéo trên các nền tảng xây dựng ứng dụng cốt lõi. Các nền tảng này bao gồm Lovable, Bolt, Replit, Figma Make, v0 và Base44.
Dữ liệu cho thấy hai loại người dùng. Loại thứ nhất là những người trung thành với một nền tảng duy nhất. Ví dụ, trong ba tháng qua, 82% người dùng Replit và 74% người dùng Lovable chỉ sử dụng Replit hoặc Lovable trong danh mục nền tảng đã đề cập ở trên. Những người dùng này có thể nhận thấy các nền tảng xây dựng ứng dụng hiện tại có chức năng tương tự nhau, nhưng chỉ chọn một nền tảng làm trọng tâm chính, có thể do yếu tố tiếp thị, giao diện người dùng hoặc các tính năng cụ thể mà họ coi trọng. Nhìn lên, Lovable dường như được sử dụng cho các ứng dụng web thẩm mỹ và tạo ra, trong khi Replit dường như là nền tảng được ưa chuộng hơn cho các ứng dụng phức tạp hơn, nặng về back-end.
Kiểu thứ hai là những người dùng hoạt động trên nhiều nền tảng xây dựng ứng dụng. Ví dụ, trong khoảng thời gian ba tháng, gần 21% người dùng Bolt cũng đã xem Lovable. 15% người dùng Base44 cũng đã kiểm tra Lovable. Tôi suy đoán rằng đây là những người dùng thành thạo, rất tích cực trên các nền tảng này và sử dụng chúng theo cách bổ sung cho nhau. Mẫu hành vi người dùng này nhắc tôi nhớ đến cách tôi sử dụng các công cụ thiết kế khác nhau. Khi tôi cần tạo ra nhanh chóng, tôi có thể sử dụng một công cụ; khi tôi cần kiểm soát thiết kế chính xác hơn, tôi sẽ chuyển sang một công cụ khác; và khi tôi cần cộng tác với đội ngũ phát triển, tôi có thể chọn công cụ thứ ba. Mỗi công cụ đều có những ưu điểm riêng và tôi chọn sử dụng công cụ nào dựa trên nhu cầu cụ thể của mình.
Chuyên môn hóa là xu hướng tất yếu
Tôi ngày càng tin rằng khi nói đến các công cụ giúp người dùng xây dựng các ứng dụng mở rộng, thì việc bị giới hạn vẫn tốt hơn là bị giới hạn. Xuất sắc trong việc phát triển một loại sản phẩm cụ thể có lẽ tốt hơn nhiều so với việc chỉ ở mức tạm ổn trong việc xây dựng mọi thứ. Một nền tảng phát triển ứng dụng xuất sắc trong việc xây dựng các công cụ nội bộ tích hợp với SAP khó có thể là nền tảng tạo ra ứng dụng mô phỏng bay chính xác nhất.
Hãy cùng phân tích sâu hơn xu hướng chuyên môn hóa này. Các loại ứng dụng khác nhau có những yêu cầu rất khác nhau đối với nền tảng cơ bản:
Các ứng dụng bao bọc dữ liệu/dịch vụ tổng hợp, làm giàu hoặc trình bày các dịch vụ dữ liệu lớn hiện có hoặc của bên thứ ba, chẳng hạn như LexisNexis hoặc Ancestry. Cơ sở hạ tầng phải hỗ trợ các hoạt động trên các tập dữ liệu lớn. Thách thức cốt lõi của các ứng dụng này nằm ở khả năng xử lý dữ liệu và độ phức tạp của tích hợp, chứ không phải tính thẩm mỹ của giao diện người dùng.
Ứng dụng tiện ích là các ứng dụng đơn năng, nhẹ, giải quyết các nhu cầu rất cụ thể, chẳng hạn như trình chuyển đổi PDF, trình quản lý mật khẩu hoặc công cụ sao lưu. Hầu hết các nền tảng ngang đã làm tốt việc xây dựng các ứng dụng này. Các ứng dụng này được đặc trưng bởi chức năng rõ ràng và logic tương đối đơn giản, nhưng chúng đòi hỏi độ tin cậy và hiệu suất cao.
Các ứng dụng nền tảng nội dung , chẳng hạn như Twitch hoặc YouTube, được xây dựng chuyên biệt cho mục đích khám phá, phát trực tuyến hoặc đọc nội dung. Chúng yêu cầu cơ sở hạ tầng chuyên biệt để hỗ trợ phân phối nội dung. Thách thức kỹ thuật của các ứng dụng này chủ yếu nằm ở việc phân phối nội dung quy mô lớn, xử lý phát trực tuyến theo thời gian thực và các thuật toán đề xuất được cá nhân hóa.
Các ứng dụng tập trung vào thương mại là các nền tảng tạo điều kiện thuận lợi và kiếm tiền từ giao dịch, tập trung vào hậu cần, niềm tin, đánh giá và hình thành giá. Các ứng dụng này yêu cầu tích hợp hỗ trợ thanh toán, hoàn tiền, giảm giá, v.v. Tuân thủ, bảo mật và tính phức tạp của tích hợp tài chính là những thách thức chính trong lĩnh vực này.
Các ứng dụng năng suất giúp người dùng hoặc tổ chức hoàn thành nhiệm vụ , cộng tác và tối ưu hóa quy trình làm việc, thường tích hợp lượng lớn với các dịch vụ khác. Những ứng dụng này đòi hỏi sự hiểu biết độ sâu về quy trình làm việc của doanh nghiệp và hệ sinh thái công cụ hiện có.
Các ứng dụng mạng xã hội/tin nhắn cho phép người dùng kết nối, giao tiếp và chia sẻ nội dung, thường hình thành mạng lưới và cộng đồng. Cơ sở hạ tầng phải hỗ trợ tương tác thời gian thực ở quy mô lớn. Thách thức đối với các ứng dụng này nằm ở việc quản lý biểu đồ mạng xã hội, giao tiếp thời gian thực và kiểm duyệt nội dung.
Điều tôi nhận thấy là mỗi danh mục đều có nền tảng công nghệ, yêu cầu tích hợp và trải nghiệm người dùng riêng biệt. Một nền tảng tập trung vào việc xây dựng ứng dụng thương mại điện tử sẽ có các chức năng tích hợp như xử lý thanh toán, quản lý hàng tồn kho và theo dõi đơn hàng, đồng thời tối ưu hóa độ sâu các quy trình này. Trong khi đó, một nền tảng tập trung vào bảng điều khiển dữ liệu sẽ đầu tư nhiều hơn vào trực quan hóa dữ liệu, cập nhật theo thời gian thực và tối ưu hóa truy vấn phức tạp. Sự chuyên môn hóa này không chỉ nằm ở sự khác biệt về chức năng; mà còn nằm ở toàn bộ triết lý sản phẩm và kiến trúc kỹ thuật.
Logic cơ bản của phân khúc thị trường
Nhìn sâu hơn, sự phân khúc thị trường này phản ánh tính phức tạp vốn có của phát triển phần mềm. Trước đây, chúng ta thường xem phát triển phần mềm là một lĩnh vực thống nhất, duy nhất, nhưng trên thực tế, mỗi loại ứng dụng lại đặt ra những thách thức và hạn chế riêng. Ứng dụng di động phải cân nhắc tương tác màn hình cảm ứng, thời lượng pin và chức năng ngoại tuyến; ứng dụng web phải cân nhắc khả năng tương thích với trình duyệt, SEO và thiết kế đáp ứng; và các công cụ nội bộ doanh nghiệp phải cân nhắc tuân thủ bảo mật, tích hợp các hệ thống hiện có và quản lý quyền.
Những khác biệt này càng trở nên quan trọng hơn khi AI bắt đầu tự động hóa quá trình phát triển ứng dụng. Đối với một hệ thống AI chuyên tạo ra các trang đích đẹp mắt, dữ liệu đào tạo, kỹ thuật nhanh chóng và tối ưu hóa đầu ra đều xoay quanh tính hấp dẫn trực quan, tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi và hiệu quả tiếp thị. Tuy nhiên, đối với một hệ thống AI chuyên xây dựng các công cụ nội bộ cấp doanh nghiệp, trọng tâm của nó hoàn toàn khác: bảo mật dữ liệu, tích hợp hệ thống, quản lý quyền người dùng, nhật ký kiểm toán, v.v.
Tôi thường thấy đội ngũ cố gắng xây dựng một nền tảng phát triển ứng dụng AI "một kích cỡ phù hợp với tất cả", hy vọng đáp ứng mọi nhu cầu của người dùng. Tuy nhiên, cách tiếp cận này bỏ qua một điểm mấu chốt: các mục tiêu tối ưu hóa xung đột. Khi bạn cố gắng tối ưu hóa cả tính thẩm mỹ lẫn tuân thủ quy định của doanh nghiệp, bạn thường phải thỏa hiệp ở cả hai mặt. Các nền tảng chuyên biệt tránh được sự thỏa hiệp này và mang đến những giải pháp tối ưu trong từng lĩnh vực cụ thể.
Điều này làm tôi nhớ đến sự phát triển của các công cụ phát triển phần mềm truyền thống. Chúng ta từng có những "siêu IDE" cố gắng bao quát mọi tình huống phát triển, nhưng cuối cùng thị trường bị phân mảnh : có những công cụ dành riêng cho phát triển web, công cụ dành riêng cho phát triển di động, và công cụ dành riêng cho khoa học dữ liệu. Mỗi công cụ đều mang lại trải nghiệm độc đáo trong lĩnh vực chuyên môn của nó, điều này có giá trị hơn nhiều so với một công cụ có thể làm mọi thứ nhưng lại không chuyên về một lĩnh vực nào.
Tôi kỳ vọng sẽ thấy sự khác biệt tương tự trong lĩnh vực phát triển ứng dụng AI. Sẽ có những nền tảng chuyên biệt để xây dựng website thương mại điện tử, tích tích hợp Shopify, xử lý thanh toán, quản lý kho hàng và các tính năng khác. Sẽ có những nền tảng chuyên biệt để xây dựng bảng điều khiển dữ liệu, xuất sắc trong việc kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, tạo biểu đồ tương tác và thiết lập cập nhật theo thời gian thực. Và sẽ có những nền tảng chuyên biệt để xây dựng ứng dụng di động, hiểu rõ các nguyên tắc thiết kế iOS và Android, thông báo đẩy, tối ưu hóa cửa hàng ứng dụng, v.v.
Thông tin chi tiết về hành vi người dùng
Dữ liệu về hành vi người dùng mà Justine đề cập trong bài viết của cô ấy đặc biệt sâu sắc. Những "người dùng thành thạo" chuyển đổi giữa nhiều nền tảng thực sự xác nhận quan điểm của tôi: mỗi nền tảng phù hợp với những trường hợp sử dụng khác nhau. Một nhà phát triển có thể sử dụng Lovable để tạo ra nhanh, Replit cho logic backend phức tạp, và một nền tảng khác cho nhu cầu tích hợp chuyên biệt.
Mô hình sử dụng này làm tôi nhớ đến Chuỗi phát triển hiện đại. Không ai mong đợi một công cụ duy nhất có thể giải quyết mọi vấn đề. Chúng tôi sử dụng Figma để thiết kế, VS Code để viết mã, GitHub để kiểm soát phiên bản, Vercel để triển khai và Stripe để thanh toán. Mỗi công cụ đều nổi trội trong một lĩnh vực cụ thể, nhưng toàn bộ Chuỗi hoạt động cùng nhau để tạo ra trải nghiệm phát triển mạnh mẽ hơn bất kỳ công cụ "đa năng" nào.
Việc phát triển các nền tảng xây dựng ứng dụng AI có thể sẽ đi theo một lộ trình tương tự. Người dùng sẽ chọn nền tảng phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể của mình, thay vì bị ép buộc sử dụng một nền tảng đa năng. Sự tự do lựa chọn này thực sự sẽ làm tăng giá trị của toàn bộ hệ sinh thái, vì mỗi nền tảng có thể tập trung vào điểm mạnh của mình.
Một hiện tượng thú vị khác mà tôi quan sát được là người dùng đang ngày càng ít chấp nhận "chi phí chuyển đổi". Trong phát triển phần mềm truyền thống, việc học một công cụ mới rất tốn kém, vì vậy các nhà phát triển có xu hướng gắn bó với các công cụ quen thuộc. Tuy nhiên, trong kỷ nguyên AI, đường cong học tập được rút ngắn đáng kể. Nếu một nền tảng có thể thực hiện hầu hết các thao tác thông qua ngôn ngữ tự nhiên, rào cản gia nhập để người dùng trải nghiệm một nền tảng mới sẽ thấp hơn . Điều này càng khuyến khích sự chuyên môn hóa, vì người dùng sẵn sàng tìm kiếm công cụ tốt nhất cho nhu cầu cụ thể của mình.
Suy nghĩ lại về mô hình kinh doanh
Xu hướng chuyên môn hóa này cũng sẽ định hình lại mô hình kinh doanh cho các nền tảng phát triển ứng dụng AI. Mô hình SaaS truyền thống nhấn mạnh vào tính kinh tế theo quy mô và hiệu ứng mạng lưới, cố gắng thu hút và giữ chân càng nhiều người dùng càng tốt. Tuy nhiên, trong một thế giới chuyên môn hóa, độ sâu quan trọng hơn chiều rộng.
Một nền tảng tập trung vào các ứng dụng thương mại điện tử có thể thiết lập tích hợp độ sâu với các nền tảng như Shopify, WooCommerce và BigCommerce, mang đến trải nghiệm xây dựng ứng dụng thương mại điện tử vượt trội. Mặc dù cơ sở khách hàng của nền tảng này có thể không đạt đến mức tương đương với các nền tảng đa năng, nhưng mỗi khách hàng đều có giá trị hơn và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn. Các nền tảng chuyên biệt này thậm chí có thể phát triển các mô hình định giá dành riêng cho từng ngành , chẳng hạn như chia sẻ doanh thu dựa trên khối lượng giao dịch, thay vì chỉ dựa trên phí đăng ký đơn thuần.
Tương tự, một nền tảng tập trung vào các công cụ doanh nghiệp nội bộ có thể tích hợp độ sâu với cơ sở hạ tầng CNTT hiện có của công ty, cung cấp khả năng đăng nhập một lần liền mạch, đồng bộ hóa dữ liệu, kiểm toán tuân thủ và các tính năng khác. Nền tảng như vậy có thể áp dụng mô hình bán hàng cấp doanh nghiệp, phục vụ khách hàng doanh nghiệp lớn thông qua đội ngũ bán hàng trực tiếp thay vì dựa vào đăng ký tự phục vụ.
Tôi cho rằng sự đa dạng hóa mô hình kinh doanh này thực sự tạo ra một hoàn cảnh cạnh tranh lành mạnh hơn. Mỗi nền tảng có thể tập trung vào việc phục vụ nhóm người dùng cốt lõi của mình thay vì cố gắng đáp ứng tất cả mọi người. Điều này làm giảm cường độ cạnh tranh trực tiếp và tạo cơ hội cho mỗi nền tảng xây dựng một hệ thống bảo vệ vững chắc trong lĩnh vực chuyên môn của mình.
Từ góc độ đầu tư, điều này cũng có nghĩa là các loại nhà đầu tư khác nhau sẽ bị thu hút bởi các nền tảng khác nhau. Các nền tảng tập trung vào ứng dụng tiêu dùng có thể thu hút các nhà đầu tư ưu tiên tăng trưởng người dùng và tính lan truyền. Các nền tảng tập trung vào ứng dụng doanh nghiệp có thể thu hút các nhà đầu tư coi trọng dòng tiền ổn định và mối quan hệ khách hàng lâu dài. Sự đa dạng này sẽ thu hút thêm nguồn vốn và sự chú ý cho toàn ngành.
Sự khác biệt của ngăn xếp công nghệ
Đi sâu hơn vào các khía cạnh kỹ thuật, tôi phát hiện ra rằng các loại ứng dụng khác nhau có những yêu cầu rất khác nhau đối với nền tảng công nghệ cơ bản, càng nhấn mạnh thêm nhu cầu chuyên môn hóa. Một nền tảng tập trung vào các ứng dụng thời gian thực (như ứng dụng trò chuyện và công cụ cộng tác) đòi hỏi tối ưu hóa lượng lớn trong các lĩnh vực như kết nối WebSocket, hàng đợi tin nhắn và đồng bộ hóa trạng thái. Ngược lại, một nền tảng tập trung vào các ứng dụng dữ liệu chuyên sâu đòi hỏi đầu tư nhiều hơn vào việc tối ưu hóa truy vấn cơ sở dữ liệu, chiến lược lưu trữ đệm và trực quan hóa dữ liệu.
Một hiện tượng thú vị mà tôi quan sát được là sự khác biệt trong việc lựa chọn và tối ưu hóa các mô hình AI trên các nền tảng khác nhau. Các nền tảng tập trung vào việc tạo ra giao diện đẹp mắt có thể sử dụng nhiều mô hình tạo hình ảnh và dữ liệu đào tạo liên quan đến thiết kế hơn. Các nền tảng tập trung vào việc tạo ra logic backend có thể sử dụng nhiều mô hình tạo mã và dữ liệu đào tạo liên quan đến kiến trúc phần mềm hơn. Việc tối ưu hóa có mục tiêu này đã cải thiện đáng kể hiệu suất của từng nền tảng trong lĩnh vực chuyên môn của nó.
Quan trọng hơn, các loại ứng dụng khác nhau có tiêu chí hoàn toàn khác nhau để xây dựng chất lượng. Một ứng dụng dành cho người tiêu dùng có thể ưu tiên giao diện đẹp mắt và trải nghiệm người dùng mượt mà, ngay cả khi mã nguồn chưa đủ tinh tế. Mặt khác, một ứng dụng doanh nghiệp lại ưu tiên khả năng bảo trì, bảo mật và mở rộng, ngay cả khi giao diện hơi đơn điệu. Những khác biệt về tiêu chí này quyết định nhu cầu về các mục tiêu tối ưu hóa và cơ chế kiểm soát chất lượng khác nhau trên các nền tảng khác nhau.
Tôi đặc biệt nhận thấy một số nền tảng đang bắt đầu tạo sự khác biệt về mặt triển khai và vận hành. Các nền tảng tập trung vào các dự án cá nhân có thể cung cấp khả năng triển khai đơn giản, chỉ với một cú nhấp chuột lên các dịch vụ lưu trữ tĩnh. Mặt khác, các nền tảng tập trung vào ứng dụng doanh nghiệp cần hỗ trợ các quy trình triển khai phức tạp, quản lý đa hoàn cảnh, giám sát và cảnh báo. Những khác biệt này có vẻ khó nhận biết, nhưng chúng có tác động đáng kể đến trải nghiệm của người dùng cuối.
Hướng tiến hóa của hệ sinh thái
Nhìn rộng hơn, xu hướng chuyên môn hóa trong các nền tảng phát triển ứng dụng AI phản ánh sự phát triển của toàn bộ hệ sinh thái phát triển phần mềm. Chúng ta đang chứng kiến sự chuyển dịch từ cách tiếp cận lấy công cụ làm trung tâm sang cách tiếp cận lấy kết quả làm trung tâm . Người dùng không còn quan tâm đến công cụ họ sử dụng mà là kết quả họ đạt được. Sự chuyển dịch này tạo ra những cơ hội to lớn cho các nền tảng chuyên biệt.
Tôi kỳ vọng sẽ thấy ngày càng nhiều nền tảng phát triển ứng dụng AI chuyên biệt xuất hiện trong vài năm tới. Sẽ có những nền tảng được thiết kế riêng cho phát triển game, với kiến thức về công cụ trò chơi, hệ thống vật lý và thiết kế màn chơi. Sẽ có những nền tảng được thiết kế riêng cho các ứng dụng giáo dục, với các tính năng tích hợp như tích hợp hệ thống quản lý học tập, theo dõi tiến độ và lộ trình học tập được cá nhân hóa. Và sẽ có những nền tảng được thiết kế riêng cho các ứng dụng chăm sóc sức khỏe, tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu sức khỏe như HIPAA.
Xu hướng dọc hóa này không chỉ thay đổi định dạng sản phẩm mà còn chuyển dịch nhu cầu nhân lực trong toàn ngành. Các nền tảng chuyên biệt đòi hỏi nhân tài đa ngành, vừa có chuyên môn về AI vừa có kiến thức chuyên sâu về ngành. Một nền tảng chuyên xây dựng các ứng dụng tài chính đòi hỏi những cá nhân có hiểu biết độ sâu về tuân thủ tài chính, quản lý rủi ro và hệ thống giao dịch. Sự chuyển dịch nhu cầu nhân lực này sẽ củng cố thêm lợi thế cạnh tranh của các nền tảng chuyên biệt.
Tôi cũng nhận thấy xu hướng hợp tác thay vì cạnh tranh giữa các nền tảng chuyên biệt . Một nền tảng tập trung vào phát triển front-end có thể hợp tác với một nền tảng tập trung vào phát triển back-end, cùng nhau cung cấp các giải pháp toàn diện cho người dùng. Mô hình hợp tác này tạo ra một hệ sinh thái cởi mở và hợp tác hơn, cho phép mỗi nền tảng tập trung vào thế mạnh cốt lõi của mình.
Về lâu dài, tôi tin rằng xu hướng chuyên môn hóa này sẽ thúc đẩy toàn bộ lĩnh vực phát triển ứng dụng AI hướng đến sự trưởng thành hơn. Khi các nền tảng chuyên dụng đào sâu vào từng phân khúc, trình độ chung của ngành sẽ được nâng cao và người dùng sẽ có trải nghiệm tốt hơn. Đây là một tình huống đôi bên cùng có lợi: các nền tảng có thể xây dựng một hệ thống bảo vệ sâu trong lĩnh vực chuyên môn của mình, người dùng có thể tiếp cận các giải pháp nhắm mục tiêu hơn, và toàn bộ hệ sinh thái sẽ trở nên phong phú và đa dạng hơn.
Dự đoán và suy nghĩ của tôi
Dựa trên những quan sát và phân tích trên, tôi có một số dự đoán về sự phát triển trong tương lai của thị trường nền tảng tạo ứng dụng AI. Tôi cho rằng trong vòng ba đến năm năm tới, chúng ta sẽ thấy sự phân hóa rõ ràng thành một số danh mục chính: nền tảng tạo mẫu nhanh cho người tiêu dùng, nền tảng ứng dụng mẫu cho doanh nghiệp nhỏ, nền tảng công cụ nội bộ tùy chỉnh cho doanh nghiệp lớn và nền tảng chuyên biệt cho các ngành dọc khác nhau.
Trong mỗi danh mục, cuối cùng sẽ có hai hoặc ba công ty thống lĩnh giành được lợi thế cạnh tranh thông qua chuyên môn hóa độ sâu và xây dựng hệ sinh thái. Các nền tảng này sẽ không cố gắng thay thế lẫn nhau, mà sẽ tiếp tục đào sâu vào các lĩnh vực tương ứng và cung cấp giá trị chuyên biệt mà các nền tảng khác không thể sánh kịp.
Tôi đặc biệt lạc quan về những nền tảng đã xây dựng được hệ thống bảo vệ vững chắc trong các ngành dọc cụ thể . Ví dụ, một nền tảng tập trung vào ngành nhà hàng, tích hợp độ sâu hệ thống đặt hàng, quản lý hàng tồn kho, lịch làm việc của nhân viên, báo cáo tài chính và các nhu cầu đặc thù khác của nhà hàng, sẽ khó có thể thay thế bằng một nền tảng đa năng. Sự tích lũy kiến thức chuyên ngành và tích hợp chuyên biệt này rất khó để các nền tảng đa năng sao chép.
Tôi cũng cho rằng hành vi người dùng sẽ trải qua một sự thay đổi căn bản. Khi chi phí chuyển đổi giữa các nền tảng giảm xuống, người dùng sẽ trở nên "hướng công cụ" hơn, lựa chọn nền tảng phù hợp nhất dựa trên nhu cầu cụ thể của họ thay vì trung thành với một nền tảng duy nhất. Sự thay đổi này sẽ thúc đẩy hơn nữa sự chuyên môn hóa nền tảng, bởi vì chỉ những nền tảng tốt nhất trong lĩnh vực cụ thể của chúng mới có được một vị trí trong bộ công cụ của người dùng.
Từ góc độ phát triển công nghệ, tôi dự đoán sẽ có sự phân hóa lớn hơn giữa các nền tảng chuyên biệt trong đào tạo và tối ưu hóa mô hình AI. Các ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau có những yêu cầu khác nhau về chất lượng tạo AI, điều này sẽ thúc đẩy các nền tảng phát triển các mô hình AI có mục tiêu cụ thể hơn. Chúng ta có thể thấy các mô hình được tối ưu hóa cụ thể cho việc tạo mã, thiết kế giao diện người dùng, logic việc kinh doanh, v.v.
Cuối cùng, tôi tin rằng xu hướng chuyên môn hóa này sẽ định nghĩa lại tiêu chí cho "thành công của nền tảng". Trước đây, thành công thường đồng nghĩa với việc có số lượng người dùng lớn nhất và phạm vi tiếp cận rộng nhất. Nhưng trong một thế giới chuyên biệt, thành công có thể đồng nghĩa với việc có ảnh hưởng sâu sắc nhất trong một lĩnh vực cụ thể, giá trị khách hàng cao nhất và chuyên môn vững chắc nhất. Sự thay đổi trong tiêu chí thành công này sẽ tạo ra nhiều cơ hội kinh doanh đa dạng hơn và giúp ngành công nghiệp này lành mạnh và bền vững hơn.
Nhìn chung, xu hướng chuyên môn hóa trong các nền tảng phát triển ứng dụng AI không chỉ là kết quả tất yếu của sự tiến bộ công nghệ; mà còn là dấu hiệu của sự trưởng thành của thị trường . Khi nhu cầu của người dùng ngày càng đa dạng và chuyên biệt, những hạn chế của các giải pháp đa năng trở nên rõ ràng. Các nền tảng có thể hiểu độ sâu nhu cầu của các nhóm người dùng cụ thể và cung cấp các giải pháp nhắm mục tiêu sẽ giành được địa vị cạnh tranh trong tương lai. Thị trường này đủ lớn để hỗ trợ nhiều công ty chuyên biệt thành công. Điều quan trọng là xác định thị trường ngách của bạn và theo đuổi nó một cách triệt để.
