Những điểm chính:
Tương lai của doanh nghiệp phụ thuộc vào việc xây dựng các vòng lặp học tập AI, chứ không phải chọn mô hình nền tảng tốt nhất – đó là luận điểm của CEO Microsoft.
Satya Nadella muốn mọi công ty tự xây dựng mô hình AI của riêng mình. Trong một cuộc phỏng vấn được công bố hôm thứ Sáu, vị CEO của Microsoft đã nói với Yash Patil, đồng sáng lập Applied Compute, rằng các tổ chức nên tạo ra những mô hình phù hợp với dữ liệu và bối cảnh kinh doanh riêng của họ, đồng thời cảnh báo việc phụ thuộc vào một số ít nhà cung cấp AI tiên phong chẳng khác nào thuê ngoài khả năng học hỏi của doanh nghiệp.
"Quan điểm đơn giản của tôi là cần có nhiều mô hình trên thế giới ngang với số lượng doanh nghiệp trên thế giới," Nadella nói. "Bởi vì xét cho cùng, doanh nghiệp là gì? Doanh nghiệp là một hệ thống học tập."
Những phát biểu này là một trong những tuyên bố rõ ràng nhất của Nadella về chiến lược AI doanh nghiệp. Microsoft ngày càng theo đuổi cách tiếp cận đa mô hình thông qua Azure AI Foundry, nền tảng lưu trữ các mô hình từ OpenAI, DeepSeek, Cohere và nhiều đơn vị khác, thay vì chỉ dựa vào quan hệ đối tác trị giá 13 tỷ USD với OpenAI. Amazon cũng đã đi theo con đường tương tự với Bedrock, trong khi Google Cloud cung cấp các mô hình của bên thứ ba và độc quyền bên cạnh Gemini.
"Bạn luôn có thể mua một công cụ, thậm chí có thể thuê ngoài một nhiệm vụ hay một công việc, nhưng bạn không thể thuê ngoài việc học tập của chính mình," Nadella nói. "Nếu bạn thuê ngoài việc học tập, vậy thì bạn tồn tại để làm gì?"
Vòng lặp học tập, không phải mô hình
Trong một bài luận riêng đăng trên X, Nadella lập luận rằng cơ hội thực sự không nằm ở việc chọn mô hình tốt nhất mà ở việc xây dựng thứ mà ông gọi là "vòng lặp học tập" – nơi vốn con người và vốn token được nhân lên theo thời gian. Tài sản bền vững, theo ông, không phải là bản thân mô hình mà là hệ thống bao quanh nó – một hệ thống lưu giữ những gì ông gọi là chuyên môn "kỳ cựu của công ty" ngay cả khi mô hình nền tảng bị thay thế.
Điều này đánh dấu sự khác biệt so với hai năm qua của AI doanh nghiệp, khi các cuộc thảo luận tập trung vào năng lực mô hình: mô hình nào suy luận tốt hơn, mô hình nào viết code tốt hơn, mô hình nào đứng đầu bảng xếp hạng. Khi các mô hình tiên phong từ OpenAI, Anthropic, Google và Meta tiếp tục cải thiện nhanh chóng, lớp trí tuệ đang trở nên dồi dào. Lập luận của Nadella chuyển câu hỏi từ "mô hình nào thông minh nhất" sang "trí tuệ được tổ chức, triển khai và cải tiến liên tục như thế nào bên trong doanh nghiệp."
Khái niệm này phản ánh các cuộc chuyển đổi nền tảng trước đây. Các công ty đã không xây dựng lại hệ thống ERP mỗi khi cơ sở dữ liệu được cải thiện, cũng không thiết kế lại chiến lược CRM khi bộ vi xử lý trở nên nhanh hơn. Giá trị bền vững nằm ở phía trên lớp hạ tầng. Nadella đang lập luận rằng nguyên tắc tương tự áp dụng cho AI.
Luận cứ kinh tế chống lại sự tập trung
Nadella cũng cảnh báo rằng một thế giới nơi mọi giá trị đều dồn vào một số ít mô hình nền tảng là không bền vững về mặt kinh tế lẫn chính trị.
"Không thể là 'Này, nhìn này, tôi có hai hoặc ba mô hình tiên phong' hay gì đó, một tập hợp hữu hạn đã học được mọi thứ khác biệt trong nền kinh tế ngày nay, bởi vì khi đó nó sẽ sụp đổ," ông nói.
Mối lo ngại này không chỉ thuần túy mang tính triết học. Các ông lớn công nghệ đã nuôi dưỡng các công ty AI tiên phong hiện đang đối mặt với tình thế tiến thoái lưỡng nan. Microsoft, Amazon và Google đã đổ hàng chục tỷ USD vào cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu để hỗ trợ đào tạo mô hình AI, nhưng các mô hình tiên tiến nhất ngày càng xâm lấn vào các mảng kinh doanh cốt lõi của họ – từ trợ lý lập trình đến phần mềm văn phòng. Theo dự báo của Phố Wall, dòng tiền tự do tại bốn công ty công nghệ lớn nhất Hoa Kỳ dự kiến sẽ chạm mức thấp nhất kể từ năm 2014 trong năm nay, bị bóp nghẹt bởi chi tiêu cho hạ tầng AI.
Microsoft đã bắt đầu chuyển hướng chiến lược. Công ty đã ra mắt Copilot Cowork, một sản phẩm tác nhân AI dành cho nhân viên văn phòng, và đang xem xét tích hợp DeepSeek của Trung Quốc – một mô hình mã nguồn mở, chi phí thấp – vào nền tảng của mình. Mục tiêu là cung cấp mức giá token phải chăng, giúp AI tiếp cận được với người dùng phổ thông thay vì chỉ cạnh tranh dựa trên năng lực mô hình tiên phong.
Đối với các nhà đầu tư, những tác động này có hai mặt. Cổ phiếu Microsoft đã hoạt động kém hơn trong năm nay khi thị trường cân nhắc chi phí hạ tầng AI so với lợi nhuận doanh thu chưa chắc chắn. Một thế giới nơi mọi công ty đều tự xây dựng mô hình AI riêng sẽ mở rộng tổng thị trường có thể tiếp cận cho các nền tảng đám mây như Azure, nhưng cũng sẽ làm hàng hóa hóa lớp mô hình, có khả năng bóp nghẹt biên lợi nhuận của các nhà cung cấp AI tiên phong. Những công ty cuối cùng định hình giai đoạn tiếp theo của AI doanh nghiệp có thể không phải là những công ty xây dựng các mô hình mạnh nhất – mà là những công ty xây dựng các hệ thống cho phép mọi tổ chức chuyển đổi trí tuệ thành kiến thức thể chế tích lũy.
Bài viết này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
