Nếu cho đến vài năm trước, các công ty vẫn tự hỏi "chúng ta có nên triển khai AI không?" thì ngày nay câu hỏi đã trở thành "làm thế nào để định vị chiến lược của mình trong hệ sinh thái AI?" .

‍

Đến năm 2025, thị trường AI doanh nghiệp đã đạt đến độ trưởng thành cho phép chúng ta xác định năm nguyên mẫu doanh nghiệp riêng biệt, mỗi nguyên mẫu có các chiến lược cụ thể và số liệu hiệu suất khác nhau.

‍

Sự phát triển từ công cụ đến hệ sinh thái AI

Theo báo cáo dự báo AI 2025 mới nhất của PwC , "các công ty không còn đủ khả năng tiếp cận quản trị AI một cách không nhất quán hoặc riêng lẻ nữa". Trọng tâm đã chuyển từ việc triển khai các công cụ AI đơn lẻ sang điều phối các hệ sinh thái AI phức tạp .

‍

Như Sequoia Capital đã lưu ý, "nếu năm 2024 là năm của AI nguyên thủy, thì các khối xây dựng cơ bản hiện đã được thiết lập vững chắc". Sự hợp nhất này đã làm nảy sinh năm loại công ty riêng biệt.

‍

1. Những người điều phối hệ sinh thái AI: Những gã khổng lồ nền tảng mới

‍

Tôi là ai

Các đơn vị điều phối hệ sinh thái AI là những công ty kiểm soát các nền tảng trung tâm và xác định luật chơi. Họ điều phối toàn bộ hệ sinh thái AI thông qua các tích hợp dọc, kết hợp phần cứng, phần mềm, dữ liệu và dịch vụ.

Ví dụ về thành công

• Microsoft : Với Azure AI Foundry, nó hỗ trợ hơn 1.900 mô hình đối tác và đã triển khai hỗ trợ đầy đủ cho Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP).
• Adobe : Ra mắt Adobe Experience Platform Agent Orchestrator , quản lý các tác nhân AI trên Adobe và các hệ sinh thái của bên thứ ba
• Google Cloud : Tiếp tục mở rộng tích hợp AI trên các dịch vụ đám mây, không gian làm việc và sản phẩm tiêu dùng
• Amazon Web Services : AWS Bedrock đóng vai trò là trung tâm cho các dịch vụ AI doanh nghiệp

Chiến lược chiến thắng

Những gã khổng lồ này tạo ra "hiệu ứng hấp dẫn" xung quanh nền tảng của họ, tạo điều kiện kết nối giữa các nhà phát triển, dữ liệu và năng lực AI. Điểm mạnh của họ nằm ở khả năng giảm chi phí phối hợp và thúc đẩy đổi mới thông qua hiệu ứng mạng lưới.

Lợi thế cạnh tranh:

• Kiểm soát cơ sở hạ tầng quan trọng
• Hiệu ứng mạng theo cấp số nhân
• Khả năng thiết lập các tiêu chuẩn ngành

Những thách thức chính:

• Rủi ro chống độc quyền và giám sát theo quy định
• Cân bằng giữa tính cởi mở và quyền kiểm soát độc quyền
• Duy trì sự đổi mới trong khi mở rộng quy mô

2. AI chuyên biệt: Những người tiên phong của kỷ nguyên mới

‍

Tôi là ai

Các công ty AI Native chuyên biệt là những công ty được xây dựng từ đầu để tận dụng trí tuệ nhân tạo. Họ phát triển các mô hình nền tảng độc quyền và có chu kỳ lặp lại nhanh chóng, cho phép đổi mới nhanh hơn.

‍

Ví dụ về thành công

Theo GlobalX ETFs , những quỹ này đang chứng kiến ​​sự tăng trưởng phi thường:

• OpenAI : Dự kiến ​​kết thúc năm 2024 với doanh thu ròng 5 tỷ đô la, tăng 225% so với cùng kỳ năm trước
• Anthropic : Tăng trưởng từ 100 triệu đô la lên 1 tỷ đô la trong một năm
• Perplexity : Đạt 10 triệu người dùng hoạt động hàng tháng với tư cách là công cụ tìm kiếm AI
• Mistral AI : Công ty hàng đầu châu Âu với sự hiện diện mạnh mẽ của mã nguồn mở

Chiến lược chiến thắng

Họ tập trung cao độ vào hiệu suất mô hình, trải nghiệm người dùng được tối ưu hóa bằng AI và khả năng ứng biến nhanh chóng để nắm bắt các trường hợp sử dụng mới. Họ kiếm tiền thông qua API và các ứng dụng dành cho người tiêu dùng/doanh nghiệp.

Lợi thế cạnh tranh:

• Tốc độ đổi mới vượt trội
• Kiểm soát hoàn toàn ngăn xếp công nghệ
• Khả năng thiết lập các tiêu chuẩn mới

Những thách thức chính:

• Cường độ vốn cho đào tạo và tính toán
• Cạnh tranh khốc liệt trên các mô hình nền tảng
• Cần sự khác biệt vượt ra ngoài hiệu suất

3. Chuyển đổi ngành: AI đáp ứng chuyên môn lĩnh vực

‍

Tôi là ai

Industry Transformers kết hợp kiến ​​thức chuyên sâu về ngành với khả năng AI. Chúng tích hợp vào các quy trình công nghiệp hiện có và sẵn sàng tuân thủ để đáp ứng các yêu cầu quy định cụ thể.

Ví dụ về thành công

• Tesla : Hệ sinh thái tự cung cấp năng lượng tích hợp với AI gốc và hơn 36.500 cổng Supercharger tại Hoa Kỳ
• Palantir : Gần đây đã ký hợp đồng cung cấp dịch vụ AI cho các lĩnh vực quốc phòng và chính phủ
• Salesforce : Nền tảng CRM và tự động hóa bán hàng của Agentforce
• ServiceNow : Quản lý dịch vụ CNTT được hỗ trợ bởi các tác nhân AI

Chiến lược chiến thắng

Họ chuyển đổi các ngành công nghiệp truyền thống bằng cách áp dụng AI vào các vấn đề chuyên biệt. Điểm mạnh của họ nằm ở sự hiểu biết sâu sắc về quy trình làm việc hiện tại và khả năng chứng minh lợi tức đầu tư (ROI) hữu hình.

Lợi thế cạnh tranh:

• Chuyên môn không thể thay thế
• Mối quan hệ hợp nhất trong ngành
• Khả năng chứng minh ROI cụ thể

Những thách thức chính:

• Sự phản kháng với sự thay đổi trong các lĩnh vực truyền thống
• Chu kỳ bán hàng dài của doanh nghiệp
• Cần đào tạo thị trường liên tục

4. Bộ tổng hợp thông minh: Bậc thầy của sự phối hợp

‍

Tôi là ai

Bộ tổng hợp thông minh tích hợp các khả năng từ nhiều nguồn, vượt trội trong việc phối hợp và tối ưu hóa chi phí thông qua định tuyến thông minh giữa các dịch vụ AI khác nhau.

Ví dụ về thành công

• Databricks : Như được nêu bật trong báo cáo của Bain , đã ra mắt Databricks One để có trải nghiệm thống nhất trên Nền tảng trí tuệ dữ liệu
• Snowflake : Đám mây dữ liệu với khả năng AI tích hợp
• UiPath : Tự động hóa tác nhân điều phối các quy trình đa nền tảng
• LangChain : Công cụ mã nguồn mở để điều phối mô hình AI

Chiến lược chiến thắng

Chúng tạo ra giá trị bằng cách tổng hợp và tối ưu hóa việc sử dụng nhiều khả năng AI. Chúng trở nên không thể thiếu như "lớp phối hợp" giữa các công nghệ AI khác nhau.

Lợi thế cạnh tranh:

• Tính linh hoạt của nhiều nhà cung cấp
• Tối ưu hóa chi phí và hiệu suất
• Giảm sự phức tạp cho khách hàng

Những thách thức chính:

• Sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài
• Sự phức tạp ngày càng tăng trong quản lý nhiều nhà cung cấp
• Áp lực biên lợi nhuận từ dịch vụ hàng hóa

5. Người tiêu dùng chiến lược: AI nâng cao hoạt động kinh doanh cốt lõi

‍

Tôi là ai

Người tiêu dùng chiến lược thích cách tiếp cận "mua so với xây dựng", sử dụng AI để nâng cao hoạt động kinh doanh cốt lõi của họ thông qua việc triển khai nhanh chóng các giải pháp đã được chứng minh.

Ví dụ về thành công

• Chuỗi bán lẻ : Cửa hàng tạp hóa và thời trang tích hợp AI để quản lý hàng tồn kho và định giá
• Dịch vụ tài chính : Các ngân hàng khu vực áp dụng AI để quản lý rủi ro
• Sản xuất : Các công ty sử dụng AI để bảo trì dự đoán
• Nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe : Hệ thống chăm sóc sức khỏe triển khai các công cụ chẩn đoán AI

Chiến lược chiến thắng

Họ tận dụng sự đổi mới của người khác để đẩy nhanh quá trình chuyển đổi số. Họ tập trung vào tích hợp và quản lý thay đổi hơn là phát triển công nghệ.

Lợi thế cạnh tranh:

• Thời gian đưa sản phẩm ra thị trường được rút ngắn
• Giảm chi phí R&D
• Tập trung vào hoạt động kinh doanh cốt lõi

Những thách thức chính:

• Rủi ro bị nhà cung cấp khóa chặt
• Sự khác biệt cạnh tranh hạn chế
• Sự phụ thuộc vào hệ sinh thái bên ngoài

Xu hướng thị trường AI năm 2025: Hội tụ và hợp tác

‍

Sự chuyển dịch sang "Mua so với Xây dựng"

Theo nghiên cứu của Andreessen Horowitz về 100 CIO doanh nghiệp, "chúng tôi đã chứng kiến ​​sự chuyển dịch rõ rệt sang việc mua các ứng dụng của bên thứ ba trong mười hai tháng qua khi hệ sinh thái ứng dụng AI bắt đầu trưởng thành".

Dân chủ hóa AI

Chi phí giảm và nền tảng không cần mã hóa cũng cho phép các doanh nghiệp vừa và nhỏ tiếp cận các khả năng AI tiên tiến. Như Morgan Stanley đã đưa tin, "các công ty trong hệ sinh thái cơ sở hạ tầng dữ liệu và đám mây đang xây dựng các công cụ giúp doanh nghiệp tự động hóa khả năng quan sát."

Quản trị như một yếu tố khác biệt

Khi AI trở thành nhiệm vụ quan trọng, khả năng triển khai quản trị, tuân thủ và quản lý rủi ro mạnh mẽ đang trở thành lợi thế cạnh tranh quan trọng.

‍

Cách chọn chiến lược AI phù hợp cho doanh nghiệp của bạn

Đánh giá nguồn lực và kỹ năng của bạn

• Ngân sách khả dụng : Người điều phối cần đầu tư lớn, Người tiêu dùng chiến lược có thể bắt đầu với ngân sách hạn chế
• Chuyên môn kỹ thuật : Người bản xứ AI cần kỹ năng công nghệ sâu, Người chuyển đổi ngành cần kiến ​​thức chuyên môn
• Mục tiêu chiến lược : Bạn muốn kiểm soát hệ sinh thái hay tham gia hiệu quả?

Hãy xem xét ngành của bạn

Một số lĩnh vực đã trưởng thành hơn đối với một số chiến lược nhất định:

• Công nghệ và Phần mềm : Phù hợp nhất với chiến lược Native AI hoặc Orchestrator
• Các ngành truyền thống : Thường được phục vụ tốt hơn bởi các nhà chuyển đổi hoặc người tiêu dùng chiến lược
• Dịch vụ B2B : Cơ hội cho các nhà tổng hợp thông minh

Nghĩ dài hạn

Các danh mục không cố định. Việc Microsoft tham gia Mạng lưới Đối tác Đại lý AI Workday cho thấy các đối thủ cạnh tranh cũng đang hợp tác để giải quyết nhu cầu phối hợp nhiều đại lý.

‍

Kết luận: Tương lai thuộc về hệ sinh thái

Đến năm 2025, thành công trong AI không còn phụ thuộc vào việc lựa chọn một công cụ duy nhất nữa, mà phụ thuộc vào khả năng định vị chiến lược của doanh nghiệp trong hệ sinh thái AI. Như nghiên cứu đã chỉ ra, "các công ty nằm trong top 20% vào năm 2025 có khả năng đạt hơn 60% doanh thu từ các hệ sinh thái cao gấp 2,3 lần."

Những điểm chính cần lưu ý đối với người ra quyết định:

1. Xác định danh mục hiện tại của bạn và đánh giá xem nó có phù hợp với mục tiêu chiến lược của bạn hay không.
2. Phát triển khả năng phối hợp bất kể danh mục bạn chọn
3. Đầu tư vào quản trị AI như một yếu tố tạo nên sự khác biệt cạnh tranh
4. Duy trì tính linh hoạt để phát triển trên nhiều danh mục khi thị trường trưởng thành

Chìa khóa thành công không chỉ là lựa chọn đúng danh mục mà còn là phát triển chiến lược khi hệ sinh thái AI tiếp tục chuyển đổi.

‍

Câu hỏi thường gặp: 5 loại hình doanh nghiệp trong thời đại AI

‍

1. Làm sao tôi biết công ty của tôi thuộc loại nào?

Để xác định danh mục của bạn, hãy cân nhắc ba yếu tố chính:

• Kiểm soát công nghệ : Bạn có phát triển mô hình AI của riêng mình hay sử dụng mô hình của bên thứ ba?
• Vị trí trong hệ sinh thái : Bạn là trung tâm của một nền tảng hay bạn tham gia vào hệ sinh thái của những nền tảng khác?
• Trọng tâm chiến lược : AI có phải là hoạt động kinh doanh cốt lõi của bạn hay là công cụ để nâng cao các lĩnh vực khác?

Nếu bạn phát triển các mô hình độc quyền và AI là hoạt động kinh doanh cốt lõi của bạn, bạn có thể là một AI Native (Người bản địa AI) . Nếu bạn điều phối nhiều công nghệ cho khách hàng, bạn có thể là một Aggregator ( Người tổng hợp). Nếu bạn sử dụng AI để chuyển đổi một ngành cụ thể, bạn là một Industry Transformer (Người chuyển đổi ngành ).

2. Có thể thay đổi danh mục theo thời gian không?

Chắc chắn rồi. Các danh mục không cố định, và nhiều công ty phát triển theo chiến lược. Ví dụ:

• Tesla bắt đầu là một Công ty chuyển đổi ngành công nghiệp (ô tô) và đang chuyển sang một Công ty điều phối (năng lượng, AI, di động)
• Microsoft đã chuyển từ phần mềm truyền thống sang AI Ecosystem Orchestrator
• Nhiều công ty truyền thống đang chuyển đổi từ Người tiêu dùng chiến lược thành Người chuyển đổi ngành

Điều quan trọng là lập kế hoạch phát triển dựa trên kỹ năng và nguồn lực của bạn.

3. Danh mục nào có tiềm năng tăng trưởng lớn nhất?

Mỗi loại có tiềm năng khác nhau:

• Orchestrators : Tiềm năng doanh thu cao hơn nhưng đầu tư lớn
• Trí tuệ nhân tạo gốc : Tăng trưởng nhanh (OpenAI +225% vào năm 2024) nhưng cạnh tranh cao
• Máy biến áp : Tăng trưởng bền vững với ít rủi ro hơn
• Các nhà tổng hợp : Biên lợi nhuận tốt nếu bạn phát triển IP độc quyền
• Người tiêu dùng : ROI nhanh hơn nhưng hạn chế về sự khác biệt

Tiềm năng phụ thuộc vào tình hình cụ thể và ngành của bạn.

4. Cần bao nhiêu ngân sách để triển khai chiến lược AI hiệu quả?

Ngân sách thay đổi đáng kể theo từng hạng mục:

• Orchestrators : Hàng tỷ (AWS chi hơn 75 tỷ đô la cho capex)
• AI bản địa : Hàng trăm triệu đô la cho đào tạo và cơ sở hạ tầng
• Máy biến áp : Từ hàng triệu đến hàng chục triệu cho phát triển ngành
• Các đơn vị tổng hợp : Từ hàng trăm nghìn đến hàng triệu trên mỗi nền tảng
• Người tiêu dùng : Hàng ngàn đến hàng trăm ngàn cho các giải pháp hiện có

Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể bắt đầu với tư cách là Người tiêu dùng chiến lược với ngân sách hạn chế và phát triển dần dần.

5. Những rủi ro chính của từng loại là gì?

Người phối hợp:

• Rủi ro chống độc quyền và quy định
• Cần đầu tư liên tục lớn
• Sự phức tạp trong việc quản lý các hệ sinh thái toàn cầu

Người bản xứ AI:

• Bong bóng thị trường và định giá quá cao
• Cường độ cạnh tranh cực độ
• Nghiện tài năng khan hiếm và đắt đỏ

Máy biến áp:

• Sự phản kháng với sự thay đổi trong các lĩnh vực truyền thống
• Chu kỳ áp dụng dài
• Cần đào tạo thị trường liên tục

Các đơn vị tổng hợp:

• Thương mại hóa dịch vụ
• Sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài
• Áp lực lên biên lợi nhuận

Người tiêu dùng:

• Khóa nhà cung cấp
• Sự khác biệt cạnh tranh hạn chế
• Sự phụ thuộc vào lộ trình bên ngoài

6. Làm thế nào để tôi có thể tránh bị nhà cung cấp khóa chặt nếu tôi là Người tiêu dùng chiến lược?

Chiến lược duy trì tính linh hoạt:

• Phương pháp tiếp cận nhiều nhà cung cấp : Không phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất
• API chuẩn hóa : Chọn giải pháp có tiêu chuẩn mở
• Khả năng di chuyển dữ liệu : Đảm bảo bạn có thể xuất dữ liệu của mình
• Hợp đồng linh hoạt : Tránh tình trạng khóa hợp đồng dài hạn
• Xây dựng năng lực nội bộ : Phát triển năng lực nội bộ dần dần

7. Loại hình nào phù hợp nhất với các doanh nghiệp vừa và nhỏ?

Các doanh nghiệp vừa và nhỏ thường bắt đầu với tư cách là Người tiêu dùng chiến lược vì:

• Ngân sách hạn chế
• Cần ROI nhanh chóng
• Tập trung vào hoạt động kinh doanh cốt lõi
• Kỹ năng kỹ thuật hạn chế

Tuy nhiên, các doanh nghiệp vừa và nhỏ sáng tạo có thể hướng tới mục tiêu trở thành Người thay đổi ngành bằng cách tận dụng kiến ​​thức chuyên sâu về các lĩnh vực cụ thể.

‍

8. Làm thế nào để tôi đo lường sự thành công của chiến lược AI của mình?

Các KPI chính theo danh mục:

Người điều phối : Số lượng đối tác trong hệ sinh thái, khối lượng giao dịch trên nền tảng, thị phần

AI gốc : Hiệu suất mô hình, tăng trưởng người dùng, doanh thu trên mỗi người dùng, tốc độ đổi mới

Máy biến áp : ROI của ngành, Thị trường mục tiêu áp dụng, Sự hài lòng của khách hàng, Thời gian đạt giá trị

Tổng hợp : Số lượng tích hợp, giảm chi phí cho khách hàng, tỷ lệ giữ chân

Người tiêu dùng : Cải thiện các chỉ số KPI cốt lõi của doanh nghiệp, rút ​​ngắn thời gian triển khai, tiết kiệm chi phí

‍

9. Đạo luật AI của Châu Âu có tác động như thế nào đến các hạng mục khác nhau?

Đạo luật AI của EU có những tác động khác nhau:

Orchestrators : Tăng cường trách nhiệm tuân thủ cho toàn bộ hệ sinh thái AI Natives : Yêu cầu nghiêm ngặt đối với các mô hình rủi ro cao Transformers : Cần tuân thủ theo lĩnh vực cụ thể (ví dụ: chăm sóc sức khỏe, tài chính) Aggregators : Trách nhiệm thẩm định của nhà cung cấp Consumers : Nhiệm vụ xác minh đối với các hệ thống đã mua

Quản trị AI trở thành yếu tố tạo nên sự khác biệt cạnh tranh cho mọi hạng mục.

10. Tương lai của các danh mục AI là gì?

Các xu hướng mới nổi bao gồm:

• Sự hội tụ : Làm mờ ranh giới giữa các danh mục
• Chuyên môn hóa theo chiều dọc : Sự phát triển của các nhà chuyển đổi ngách
• Dân chủ hóa : Nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ trở thành người tiêu dùng chiến lược
• Hợp nhất : Sáp nhập và mua lại giữa các nhà tổng hợp
• Sự khác biệt do quy định thúc đẩy : Tuân thủ là một lợi thế cạnh tranh