Mặt tối của kinh tế học trong lĩnh vực AI tiêu dùng

Tuần qua, thị trường chứng kiến sự trỗi dậy mạnh mẽ của AI tiêu dùng. Từ trợ lý Muse của Meta với linh vật Jolly, Dots của OpenAI cho đến Instinct – startup vừa đạt định giá 10 tỷ USD nhờ khả năng thực hiện các tác vụ như đặt lịch hay hủy đăng ký dịch vụ – tất cả đều cho thấy tiềm năng của AI tác tử (agentic AI).

Tuy nhiên, đằng sau sự hào nhoáng đó là một thực tế khắc nghiệt. Các phòng thí nghiệm AI hàng đầu đang dần trở nên thận trọng với mảng người dùng cá nhân, không phải vì công nghệ chưa đủ tốt, mà bởi bài toán kinh tế không khả thi. Ngay cả khi sản phẩm đạt độ phổ biến cao, người dùng vẫn rất hạn chế trong việc chi trả, khiến các công ty phải chuyển hướng sang mô hình doanh nghiệp (enterprise) để đảm bảo lợi nhuận.

Những con số biết nói

Theo báo cáo từ Andreessen Horowitz và PNC, chỉ khoảng 2,2% người dùng sẵn sàng trả phí cho các dịch vụ AI, với mức chi trung bình 31 USD/tháng. Ngay cả khi các mô hình AI có bước tiến nhảy vọt về hiệu năng, tốc độ tăng trưởng doanh thu từ người dùng cá nhân vẫn diễn ra rất chậm và tuyến tính.

Để so sánh, nếu áp dụng tiêu chuẩn của Netflix (dịch vụ trực tuyến phổ biến nhất hiện nay), với 325 triệu người đăng ký, mức phí 34 USD/tháng cũng chỉ mang lại 11 tỷ USD doanh thu hàng năm – con số này thậm chí chưa bằng một phần ba chi phí vận hành của OpenAI.

Chi phí vận hành là rào cản lớn nhất

Khác với các mô hình mạng xã hội hay điện toán đám mây truyền thống, AI là một công nghệ cực kỳ đắt đỏ để vận hành. Ngay cả khi sở hữu hàng trăm triệu người dùng trả phí, việc đạt điểm hòa vốn vẫn là một thách thức lớn. Đó là lý do tại sao OpenAI đang chuyển dịch mạnh mẽ sang mảng doanh nghiệp, nơi họ có thể bán các giải pháp AI với mức giá cao hơn và ổn định hơn.

Tương lai nào cho AI tiêu dùng?

Các sản phẩm như Muse hay Instinct đang cố gắng đi ngược lại xu hướng này bằng những cách tiếp cận khác biệt. Meta tận dụng lợi thế từ hệ thống quảng cáo cá nhân hóa, trong khi Instinct tìm kiếm doanh thu từ việc chia sẻ hoa hồng trên các giao dịch mà trợ lý AI thực hiện. Dù vậy, áp lực về chi phí đào tạo và vận hành các mô hình frontier vẫn là một “trần nhà” khó vượt qua nếu không có nguồn thu từ khối doanh nghiệp.

Nhìn chung, kinh tế học của AI tiêu dùng vẫn là một bài toán khó giải. Dù công nghệ có tiến bộ đến đâu, việc cân bằng giữa chi phí vận hành khổng lồ và khả năng chi trả của người dùng vẫn là thách thức cốt lõi mà mọi doanh nghiệp trong ngành phải đối mặt.

Nguồn tham khảo: TechCrunch