Các Công Ty Trí Tuệ Nhân Tạo Không Có Chiến Lược Phòng Ngự – Trừ Khi Họ Ngừng Chọn Phe

Sự thật khó chịu về các sản phẩm trí tuệ nhân tạo: lợi thế cạnh tranh của bạn có thời hạn chỉ tính bằng tuần, không phải năm.

Trong khi các phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo cơ bản đầu tư hàng tỷ vào các mô hình mất nhiều năm để xây dựng, các công ty ứng dụng lớp trên đang phát hiện ra rằng các chiến lược phòng ngự không tồn tại theo nghĩa truyền thống. Tính năng giết người của bạn? Được sao chép vào thứ Sáu. Lợi thế kỹ thuật của bạn? Biến mất vào quý tới. Sự đa dạng của các bên tham gia, sự dễ tiếp cận của các mô hình cơ bản và tốc độ đổi mới đã tạo ra một thị trường nơi việc trở thành người đầu tiên, tốt nhất hoặc khác biệt không còn đảm bảo sự sống sót.

Nhưng có một cách thoát ngược lại: ngừng cố gắng giành chiến thắng với công nghệ và bắt đầu xây dựng khả năng sống sót với nó. Chiến lược phòng ngự thực sự không nằm trong trí tuệ nhân tạo mà bạn sử dụng – mà nằm trong khả năng sử dụng bất kỳ trí tuệ nhân tạo nào.

Sự Phân Chia Cơ Bản

Có một lớp cơ bản – các mô hình lớn như ChatGPT, Grok và Gemini. Một vài chục mô hình, được đào tạo khác nhau, mỗi mô hình có lợi thế riêng. Nhưng đây là công việc nghiên cứu cơ bản, đòi hỏi sự đầu tư lớn về nguồn lực: các kỹ sư làm việc trong nhiều năm, đòi hỏi đầu tư nguồn lực khổng lồ. Mỗi mô hình này đều có một chiến lược phòng ngự riêng – nếu không, việc đầu tư nguồn lực không thể được biện minh. Đây là lý do tại sao các nỗ lực thu hút kỹ sư từ OpenAI được công bố rộng rãi: họ sở hữu kiến thức chuyên môn độc đáo mà không thể được đào tạo nhanh chóng với bất kỳ giá nào.

Nhưng ở cấp độ ứng dụng, mọi thứ hoàn toàn khác. Ít nguồn lực hơn được yêu cầu, mặc dù slightly nhiều sáng tạo hơn được yêu cầu để tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn và giải quyết một vấn đề kinh doanh. Mọi người đều có trò chơi riêng, cách tiếp cận riêng, sản phẩm riêng. Sự đa dạng của các bên tham gia giết chết bất kỳ khả năng nào có được một chiến lược phòng ngự riêng biệt trong bất kỳ thị trường nào – văn bản, âm thanh hoặc hình ảnh. Các giải pháp kinh doanh dựa trên trí tuệ nhân tạo cơ bản xuất hiện hàng ngày, các công ty xuất hiện thường xuyên và thường chúng không thể phân biệt được với nhau.

Các yếu tố khác biệt có thể trong ngành công nghiệp giọng nói minh họa cho sự tiến hóa này: ban đầu, mọi người đều cố gắng làm cho giọng nói nghe giống con người nhất, sau đó tốc độ trở thành câu hỏi và mọi người bắt đầu giải quyết cùng một nhiệm vụ nhanh chóng. Bây giờ chúng ta đang trong kỷ nguyên của các thẻ cảm xúc. Trong nhận dạng giọng nói, chỉ số chính – tỷ lệ lỗi từ – đã được cải thiện đáng kể với sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng hiểu sự phù hợp của từ ngữ trong ngữ cảnh.

Tóm lại, sự vắng mặt của một chiến lược phòng ngự được giải thích bởi sự thiếu chiều sâu trong bất kỳ khía cạnh nào của sự tồn tại của một sản phẩm cấp ứng dụng: nó nông cả về thành phần trí tuệ nhân tạo và về ứng dụng kinh doanh. Giống như chiến lược phòng ngự của một sản phẩm cơ bản được giải thích bởi chiều sâu của sự phát triển.

Nhưng các dự án cấp ứng dụng có cần một chiến lược phòng ngự? Nếu bạn đang làm việc trong một thị trường tương đối lớn và bạn có ít hơn 30 đối thủ cạnh tranh – bạn có thể để mọi thứ như nó là. Tất nhiên, đối thủ cạnh tranh có thể là những công ty lớn như OpenAI và Anthropic – nhưng ở đây bạn cần dựa vào cảm giác chủ quan về kích thước và động lực của thị trường, liệu có đủ thức ăn cho mọi người hay không. Nhưng nếu thị trường tương đối nhỏ và đối thủ cạnh tranh đang mọc lên như nấm – thì bạn phải rõ ràng định vị lợi thế cạnh tranh của mình. Nó không quan trọng nếu đối thủ cạnh tranh nhanh chóng áp dụng nó.

Phân Phối Là Chiến Lược Phòng Ngự Thật Sự

Tôi nghi ngờ rằng ở một mức độ nào đó, đây là một khẳng định hợp lệ và chiến lược phòng ngự thực sự nằm trong lĩnh vực phân phối, không phải trong công nghệ itself. Điều quan trọng hơn là bạn có thể nhanh chóng mở rộng sự hiện diện của mình với khách hàng và liệu giá trị của sản phẩm đảm bảo lợi nhuận tốt. Nếu không, bạn có thể xây dựng một ứng dụng cấp doanh nghiệp cho người dùng để chơi với, và họ có thể thậm chí lan truyền nó một cách lan truyền, nhưng sau đó đơn giản là ngừng sử dụng nó khi ứng dụng mới tiếp theo xuất hiện.

Hai Loại Lợi Thế – Và Tại Sao Chỉ Một Loại Sống Sót

Có hai loại lợi thế cạnh tranh. Loại đầu tiên cho phép bạn giành chiến thắng ở đây và bây giờ với một lợi thế rõ ràng – nhờ vào một số kiến thức hoặc tính năng độc đáo mà đối thủ cạnh tranh không có. Loại thứ hai cho phép bạn tránh mất mát trong dài hạn, vì bạn đang xây dựng tính bền vững.

Với các sản phẩm trí tuệ nhân tạo, thực tế đã cho thấy rằng loại lợi thế đầu tiên bị xóa bỏ cực kỳ nhanh: đối thủ cạnh tranh đóng khoảng cách với tốc độ đáng sợ.

Đó là lý do tại sao việc tập trung vào loại lợi thế thứ hai có ý nghĩa: tối đa hóa độ bền của sản phẩm. Điều này được thực hiện bằng cách xây dựng một sản phẩm có thể làm việc với bất kỳ nhà cung cấp mô hình ngôn ngữ lớn nào và chuyển đổi giữa chúng ngay lập tức – vào lúc mô hình hiện tại mà doanh nghiệp của bạn được xây dựng trên bắt đầu rõ ràng tụt lại phía sau mô hình tốt nhất tiếp theo.

Cho nên, thước đo độc lập với các lớp mô hình ngôn ngữ lớn trở thành một chiến lược phòng ngự mạnh hơn so với các nỗ lực tiếp thị hoặc kỹ thuật riêng. Việc không phụ thuộc vào nhà cung cấp không chỉ là một điều mong muốn – mà là vị trí phòng ngự duy nhất khi mặt đất dưới bạn thay đổi hàng tháng.

Sự Phức Tạp Ẩn Đằng Sau Chiến Lược Nhiều Mô Hình

Trong khi tính trung lập của nhà cung cấp mang lại sự bảo vệ lâu dài, việc thực hiện nó tiết lộ những thách thức đáng kể. Như Alexey Aylarov giải thích, “nó không dễ, vì tất cả các mô hình đều có những đặc điểm/vấn đề riêng.”

Vấn Đề Cốt Lõi: Các mô hình ngôn ngữ lớn không thể hoán đổi. Đầu ra thay đổi với cùng một đầu vào – thậm chí trong cùng một mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng khác biệt nhiều hơn khi chuyển đổi giữa các nhà cung cấp. Mỗi mô hình phản ứng với các lệnh và hướng dẫn khác nhau: một số tuân theo hướng dẫn tốt hơn, một số khác tệ hơn; hiệu suất có thể là ngôn ngữ cụ thể hoặc mục tiêu cụ thể.

Ví Dụ Cụ Thể: Hãy xem xét các dịch vụ tạo hình ảnh/đồ họa như Sora hoặc Veo. Cho chúng cùng một đầu vào và bạn sẽ nhận được kết quả hoàn toàn khác nhau. Sự thay đổi này áp dụng cho tất cả các ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn.

Thử Thách Điều Chỉnh: Để duy trì khả năng tương thích với nhiều mô hình, bạn phải:

• Tạo các lệnh/hướng dẫn riêng cho từng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra kết quả mong muốn
• Biết cách mỗi mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau và điều chỉnh đầu vào cho phù hợp
• Tham gia vào công việc thường đòi hỏi sự sáng tạo hơn là công việc thường lệ
• Chấp nhận rằng quá trình này “khó tự động hóa trong hầu hết các trường hợp”

Nó đòi hỏi sự điều chỉnh đáng kể cho từng mô hình. Đầu tư ban đầu là đáng kể: bạn phải phát triển các lệnh cho tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn trước khi bạn có thể chuyển đổi tự do giữa chúng. Hơn nữa, việc chuẩn bị này chỉ bao gồm các mô hình hiện có – khi các mô hình ngôn ngữ lớn mới xuất hiện, quá trình điều chỉnh bắt đầu lại.

Chiến lược phòng ngự đến từ việc đã đầu tư vào cơ sở hạ tầng thử nghiệm, chuyên môn kỹ thuật và kỷ luật vận hành để duy trì khả năng tương thích trên nhiều mô hình ngôn ngữ lớn – và để lặp lại quá trình này khi cảnh quan thay đổi. Khả năng này trở thành một dạng chiều sâu kỹ thuật mà đối thủ cạnh tranh không thể dễ dàng sao chép, ngay cả khi họ hiểu chiến lược.

Nghịch Lý: Chiến Lược Phòng Ngự Của Bạn Là Không Có Chiến Lược Phòng Ngự

Đây là điều khiến tính trung lập của nhà cung cấp trở nên mạnh mẽ: nó là lợi thế cạnh tranh duy nhất trở nên mạnh mẽ hơn khi thị trường trở nên hỗn loạn.

Khi đối thủ cạnh tranh của bạn xây dựng toàn bộ sản phẩm trên GPT-4 và một mô hình tốt hơn xuất hiện, họ đang đối mặt với việc thiết kế lại toàn bộ. Khi bạn đã xây dựng cơ sở hạ tầng để chuyển đổi giữa các mô hình, bạn đang đối mặt với một thứ ba. Các công ty sống sót sẽ không phải là những công ty chọn mô hình đúng – mà là những công ty không bao giờ phải chọn.

Vâng, xây dựng cho nhiều mô hình ngôn ngữ lớn là tốn kém ban đầu. Vâng, nó đòi hỏi công việc kỹ thuật sáng tạo mà khó tự động hóa. Vâng, bạn基本上 đang duy trì các chiến lược song song cho từng nhà cung cấp. Nhưng đây chính xác là điều tạo ra rào cản gia nhập. Chiến lược phòng ngự không nằm trong công nghệ itself – mà nằm trong ký ức vận hành của việc quản lý sự thay đổi công nghệ.

Hầu hết các công ty trí tuệ nhân tạo đang tối ưu hóa để giành chiến thắng ngày hôm nay. Các công ty trung lập đang tối ưu hóa để vẫn còn ở đây vào ngày mai. Trong một thị trường nơi đột phá của ngày hôm qua trở thành baseline của ngày mai, sự khác biệt đó là mọi thứ.