Khởi nghiệp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam đang phải đối mặt với nhiều khó khăn nghiêm trọng, điển hình như câu chuyện của AI Comic – ứng dụng giúp tạo truyện tranh cho người không biết vẽ. Nguyễn Khánh, nhà sáng lập tại Hà Nội, từng kỳ vọng sản phẩm này sẽ đem lại thành công nhờ khả năng duy trì sự nhất quán của nhân vật qua nhiều khung truyện – điều mà nhiều công cụ AI phổ biến chưa đáp ứng được. Với hàng trăm khách hàng trả phí, trong đó có cả các đơn vị sáng tạo nội dung trên mạng xã hội và một tập đoàn lớn ngỏ ý hợp tác, startup này nhanh chóng được kỳ vọng sẽ mở ra một hướng đi mới cho ngành sáng tạo nội dung tại Việt Nam.
Tuy nhiên, bước ngoặt đã đến rất nhanh. Vào tháng 8 năm 2025, khi một ông lớn công nghệ quốc tế tung ra công cụ tạo ảnh tích hợp chatbot với tốc độ xử lý nhanh và miễn phí, số lượng khách hàng của AI Comic bắt đầu giảm sút. Người dùng đặt câu hỏi vì sao phải trả phí cho một ứng dụng riêng khi những nền tảng mới có thể đáp ứng tương tự thậm chí hiệu quả hơn. Lượng người dùng mới gần như ngừng lại và khách cũ không gia hạn dịch vụ dẫn đến việc startup phải đóng cửa chỉ sau vài tháng, mặc dù trước đó đã đầu tư thiết bị và huy động nhân lực toàn thời gian.
Câu chuyện tương tự cũng xảy ra với FitRoom – ứng dụng cho phép thử quần áo ảo bằng AI từng gây sốt tại Việt Nam vào đầu năm 2025. Được phát triển bởi một đội ngũ kỹ sư trong nước với công nghệ lõi tự chủ, FitRoom từng đứng top lượt tải trên các kho ứng dụng nhờ trải nghiệm độc đáo và dễ sử dụng. Tuy nhiên, sự xuất hiện liên tục các bản cập nhật từ những nền tảng lớn như Gemini của Google, ChatGPT của OpenAI hay Grok của xAI đã dần thay thế nhu cầu tải các app riêng biệt. Họ cung cấp tính năng ghép ảnh trực tiếp trong chatbot miễn phí, giúp người dùng tiện lợi và tiết kiệm chi phí hơn hẳn.
Giao diện ứng dụng thay quần áo FitRoom (trước) và ảnh giới thiệu Nano Banana 2 của Google.
Để thích ứng với tình hình mới, FitRoom đã tạm ngưng các chiến dịch marketing đại trà để chuyển hướng phục vụ các thị trường ngách. Nhà sáng lập Phan Sỹ Quang thừa nhận rằng cạnh tranh trực tiếp với các tập đoàn lớn sở hữu hạ tầng mạnh mẽ, dữ liệu phong phú cùng lượng người dùng đông đảo là điều không thể. Những doanh nghiệp nhỏ như họ buộc phải tìm kiếm các góc độ chuyên sâu hoặc giải pháp riêng biệt để tồn tại.
Hiện tượng này không phải hiếm tại Việt Nam mà còn là xu hướng toàn cầu trong lĩnh vực startup AI. Thuật ngữ “Sherlocking” từng được gợi lại khi Apple nâng cấp tính năng tìm kiếm tích hợp khiến nhiều phần mềm bên thứ ba mất đất sống vào đầu những năm 2000. Câu chuyện giữa Steve Jobs và nhà phát triển Dan Wood minh họa rõ nét sự áp đảo về quy mô và tiềm lực của các ông lớn công nghệ so với những startup nhỏ lẻ như “chiếc xe goòng trên đường ray” trước “đoàn tàu” hùng mạnh.
Ảnh minh hoạ. Ảnh: Gemini
Theo báo cáo từ Clarifai vào đầu năm 2026, khoảng 90% startup AI trên thế giới thất bại ngay năm đầu tiên – cao hơn nhiều so với tỷ lệ trong ngành công nghệ truyền thống. Nguyên nhân chủ yếu gồm kỳ vọng vượt quá thực tế, sự thiếu phù hợp giữa sản phẩm và thị trường mục tiêu, dữ liệu chưa đủ chất lượng hoặc quy trình vận hành không hiệu quả. Bên cạnh đó, chi phí hạ tầng đắt đỏ và sự phụ thuộc vào các mô hình nền tảng do Big Tech kiểm soát cũng góp phần gia tăng rủi ro thất bại.
Tại Việt Nam, tình trạng này không còn là cá biệt mà ngày càng phổ biến kể từ năm 2024 tới nay, theo đánh giá của bà Laura Nguyễn từ quỹ GenAI Fund – đơn vị hỗ trợ phát triển hệ sinh thái startup AI trong nước. Đáng chú ý nhất là nhóm startup dạng “AI wrapper”, tức xây dựng lớp giao diện giúp người dùng tương tác dễ dàng hơn với các mô hình lõi do những tập đoàn lớn phát triển. Mặc dù mô hình này có ưu điểm về tốc độ triển khai nhanh và chi phí ban đầu thấp nhưng lại rất dễ bị đào thải khi gặp sự cạnh tranh trực tiếp từ các ông lớn với nguồn lực vượt trội.
Khách tham quan gian hàng trưng bày sản phẩm ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại triển lãm AI Expo tháng 8/2024.
Bà Laura chỉ ra rằng phần lớn thất bại không đến từ yếu tố công nghệ mà do sai lầm chiến lược: xây dựng sản phẩm dựa trên lợi thế mô hình sẵn có từ bên ngoài thay vì tập trung vào giá trị thật sự mang lại cho khách hàng. Thiếu dữ liệu độc quyền hoặc quy trình vận hành đặc thù cũng khiến startup trở nên dễ bị thay thế. Ngoài ra, cách định nghĩa bài toán sai lệch khi chú trọng vào khả năng AI làm gì thay vì xác định vấn đề thực sự cần giải quyết khiến sản phẩm khó có sức hấp dẫn lâu dài.
Chi phí vận hành cũng là bài toán đau đầu khác bởi mức tiêu hao tài nguyên máy chủ và GPU tỷ lệ thuận với số lượng yêu cầu xử lý từ người dùng. Việc startup phải trả tiền cho mỗi câu lệnh sử dụng trên nền tảng Big Tech khiến cho nhiều dự án càng phát triển lại càng lỗ nặng.
Ngày 24/3 vừa qua, OpenAI chính thức ngừng phát triển ứng dụng video AI Sora dù từng thu hút hàng chục triệu người dùng chỉ sau vài tháng ra mắt. Quyết định này phản ánh xu hướng tất yếu: kể cả những tập đoàn dẫn đầu lĩnh vực cũng không thể ôm đồm mọi hướng phát triển khi chi phí ngày càng gia tăng cùng áp lực tối ưu tài nguyên chặt chẽ.
Một người đang truy cập website của một nền tảng AI Việt trên máy tính.
Điều này mở ra cơ hội cho các startup Việt tập trung phát triển theo chiều sâu nhằm giải quyết những bài toán chuyên biệt đòi hỏi hiểu biết sâu sắc về ngành nghề cũng như dữ liệu địa phương như y tế, giáo dục hay tài chính thay vì chạy đua đa năng đầy rủi ro. Bà Laura Nguyễn khuyến nghị rằng hãy chọn những lĩnh vực mà Big Tech khó tùy biến sâu để xây dựng lợi thế cạnh tranh lâu dài.
Một yếu tố quan trọng khác là ưu tiên xây dựng dữ liệu độc quyền và tích hợp chặt chẽ sản phẩm vào quy trình vận hành thực tế của doanh nghiệp – điều tạo nên rào cản kỹ thuật lẫn tổ chức khiến đối thủ khó thay thế. Ví dụ như hệ thống chatbot kết nối ERP, được huấn luyện dựa trên dữ liệu đặc thù nội bộ sẽ khó khăn hơn rất nhiều để bị loại bỏ so với chatbot thông thường.
Startup nên tận dụng lợi thế về tốc độ thử nghiệm và khả năng phản hồi nhanh chóng từ khách hàng để thích nghi kịp thời trong phân khúc ngách đã chọn. Dù không thể cạnh tranh về quy mô như Big Tech nhưng nếu biết cách tập trung đúng hướng thì vẫn có thể tồn tại và phát triển bền vững.
Trở lại với Nguyễn Khánh – nhà sáng lập AI Comic sau thất bại đã chuyển hướng sang hỗ trợ cộng đồng bằng các dự án làm ảnh trải nghiệm và dự định đi sâu vào lĩnh vực y tế cùng văn hóa – những sân chơi mà các ông lớn quốc tế khó tiến sâu do yêu cầu đặc thù cao về kiến thức chuyên môn và dữ liệu bản địa.
Nhà sáng lập Nguyễn Khánh trao đổi về kế hoạch phát triển sản phẩm AI mới.
Trong khi đó SilverAI – đội ngũ phát triển FitRoom vẫn đang duy trì lực lượng kỹ sư toàn quốc gia để thử nghiệm thêm nhiều sản phẩm mới bên cạnh việc củng cố các ứng dụng đã có nhằm tạo ra những thành công nhất định trên thị trường đầy cạnh tranh.
Đội ngũ kỹ sư Việt Nam làm việc tại SilverAI.
“Khi làm chủ được công nghệ lõi, chúng tôi có thể cung cấp sản phẩm chất lượng cao gần bằng nhưng giá thành thấp hơn đáng kể và tùy biến theo nhu cầu khách hàng”, nhà sáng lập Phan Sỹ Quang nhấn mạnh. Ông tin tưởng rằng nếu được hỗ trợ đúng mức, startup AI Việt hoàn toàn có thể tạo nên dấu ấn cạnh tranh trong các lĩnh vực chuyên biệt chứ không nhất thiết phải đối đầu trực tiếp ở những phân khúc rộng do Big Tech thống trị.
