Bong bóng Wrapper AI – Bài học sống còn cho startup AI

Bạn có thể thích

Mình từng tham gia đầu tư rủi ro vào một dự án AI có whitepaper rất ấn tượng. Founder tự tin trình bày một hệ thống “AI tự học – tự huấn luyện” với giao diện bắt mắt và những biểu đồ thể hiện năng suất vượt trội. Nghe thì rất hứa hẹn – giống như Notion AI phiên bản tiếp theo.

Nhưng khi đi sâu vào phần công nghệ, Mình phát hiện đó chỉ là một lớp giao diện gọi API từ OpenAI GPT-4. Không mô hình riêng, không fine-tune, không data nội sinh, không agent framework. Một lớp sơn đẹp phủ lên một thứ ai cũng có thể truy cập.

Mình gọi đó là “dự án AI wrapper” – chỉ bọc lại thứ người khác tạo ra. Và đáng tiếc, nó không phải là trường hợp cá biệt. Trong vài tháng, Mình xem không dưới 20 deck gọi vốn mà 90% trong số đó chỉ là biến tấu từ ChatGPT – đổi giao diện, đổi tên, nhưng lõi thì y hệt.

Câu hỏi đặt ra: Chúng ta đang đổi mới thật sự, hay chỉ đang vẽ lại API của người khác với những hình hài khác nhau?

I. Bong bóng Wrapper AI: Mỏng manh, dễ thay thế

Nhiều startup AI hiện nay không kiểm soát những yếu tố sống còn:

Không sở hữu mô hình lõi
Không có dữ liệu đào tạo riêng
Không làm chủ chi phí inference
Không có kênh phân phối độc lập

Họ xây dựng một sản phẩm đẹp, trải nghiệm người dùng mượt mà, và hy vọng ChatGPT không tung ra tính năng tương tự. Nhưng thực tế chứng minh điều ngược lại: mọi sản phẩm dạng này đều dễ bị thay thế. Chỉ một bản cập nhật từ OpenAI là đủ để đẩy họ ra rìa.

Một số nhà sáng lập tưởng rằng việc có vài ngàn user ban đầu – nhờ prompt viral – đã là một “moat”. Nhưng nếu bạn không có công nghệ thật, không sở hữu dữ liệu hay người dùng, bạn không có gì cả.

II. Tầng tầng lớp lớp sự phụ thuộc

Wrapper → OpenAI → Azure → NVIDIA → Chuỗi cung ứng chip. Từng lớp trong chuỗi đều có thể là điểm nghẽn.

Mình từng thấy một startup AI sập hệ thống 12 tiếng vì lỗi API từ OpenAI. Mất khách hàng, founder hoảng loạn – và quan trọng nhất: họ không có kế hoạch B. Đó không chỉ là lỗi kỹ thuật, mà là bài học chiến lược: khi không kiểm soát tài sản cốt lõi, bạn sống nhờ hơi thở người khác.

Vậy nên, trước khi gọi mình là AI startup, hãy tự hỏi: bạn đang làm chủ phần nào trong chuỗi giá trị này

III. Người đào vàng – kẻ bán xẻng: Ai sống sót?

Trong cơn sốt vàng California năm 1849, rất ít người đào vàng thành công. Nhưng người bán xẻng – thì giàu.

Trong AI hôm nay:

NVIDIA: hưởng lợi mỗi lần AI inference cần GPU.
Microsoft/AWS: kiểm soát hạ tầng cloud, nơi AI chạy.
OpenAI/Anthropic: có mô hình lõi, và đã xây dựng sản phẩm đầu cuối.

Họ là người bán xẻng. Còn bạn thì sao? Nếu chỉ đang wrap lại API của họ, bạn không khác gì đang đào vàng bằng xẻng thuê, trên đất thuê, với điện thuê – và luôn ở thế bị động.

IV. 2 nguyên lý sống còn cho startup AI

1. Phải có IP riêng Dự án cần mô hình riêng biệt (fine-tuned, multi-agent, domain-specific), dữ liệu độc quyền và khả năng tích hợp sâu vào quy trình nghiệp vụ thật.

Ví dụ: Một startup edtech Mình từng biết không dùng mô hình lớn nhất, nhưng nhờ 5 năm dữ liệu học tập tích lũy, họ tạo ra sản phẩm cá nhân hóa, retention cao vượt trội.

2. Phải có kênh phân phối nội sinh Bạn không thể sống nếu không có user riêng, loop data riêng và một lý do thật sự khiến người dùng quay lại mỗi ngày. Những AI Copilot cho ngành dọc, những SaaS AI-native – nếu xây đúng – có thể tồn tại lâu dài hơn bất kỳ bản prompt nào.

Ngược lại, một công cụ GPT phân tích CV Mình từng thử – đẹp, nhanh, nhưng chẳng khác gì ChatGPT. Và đúng vậy, chỉ vài tuần sau, tính năng đó được OpenAI tích hợp. Công cụ biến mất.