Bạn đã nhận ra xu hướng phát triển của các nền tảng tạo ứng dụng AI đang đi theo một lộ trình hoàn toàn khác so với dự đoán phổ biến? Đa số kỳ vọng vào một cuộc cạnh tranh khốc liệt, loại trừ lẫn nhau—cuộc chiến giá cả chỉ còn lại một người thắng cuộc. Nhưng thực tế lại bất ngờ: thay vì cạnh tranh quyết liệt, các nền tảng này đã tạo lập vị thế riêng biệt, chuyên sâu và cùng nhau phát triển mạnh mẽ ở các thị trường ngách. Kịch bản này gợi nhớ đến quá trình hình thành thị trường mô hình ngôn ngữ lớn: bất ngờ, thú vị và nhiều bài học sâu sắc.

Mới hôm qua, hai đối tác a16z là Justine Moore và Anish Acharya đã cùng xuất bản phân tích “Batteries Included, Opinions Required: The Specialization of App Gen Platforms”—những nhận xét về thị trường nền tảng tạo ứng dụng AI khiến tôi đặc biệt đồng cảm. Họ cho rằng các nền tảng này đang chuyên biệt hóa mạnh mẽ như với các mô hình AI nền tảng, từ cạnh tranh trực tiếp chuyển sang tập trung hóa chuyên môn. Điều này khiến tôi phải xem xét lại nguyên tắc vận hành toàn bộ hệ sinh thái công cụ AI, đồng thời suy ngẫm về “huyền thoại nền tảng đa năng.” Tôi vẫn luôn tin rằng “không có nền tảng mã hóa phổ quát nào có thể thống trị tất cả.” Hiện nay, khi cộng đồng xây dựng ứng dụng AI ngày càng mở rộng, các trường hợp sử dụng trở nên cực kỳ đa dạng: từ thử nghiệm ý tưởng, website cá nhân, phát triển game, ứng dụng di động, nền tảng SaaS cho đến các công cụ nội bộ. Liệu có sản phẩm nào có thể xuất sắc trên mọi mặt trận như vậy?

Theo tôi, thị trường không tránh khỏi xu hướng phân khúc hóa mạnh. Một ứng dụng hướng đến người dùng cá nhân với tính năng xây dựng landing page đẹp mắt không thể giống với công cụ nội bộ cho doanh nghiệp quy mô lớn. Loại hình đầu tiên cần tích hợp Spotify và có khả năng lan truyền trên TikTok; loại thứ hai phải đạt chuẩn SOC 2 và được bán cho CTO bằng chiến lược tiếp cận doanh nghiệp. Quy mô thị trường đủ lớn để nhiều doanh nghiệp tỷ đô cùng phát triển tồn tại. Cách thắng duy nhất là trở thành nhà lãnh đạo không tranh cãi ở một trường hợp sử dụng—tập trung phát triển bộ tính năng, tích hợp và chiến lược tiếp cận phù hợp để làm chủ phân khúc.

PS: Tôi mới thành lập startup lập trình chuyên ngành Vibe và vừa hoàn thành gọi vốn pre-seed vô cùng nhanh chóng. Nếu bạn là đối tác quỹ đầu tư mạo hiểm quan tâm, hoặc có nghiên cứu hay ý kiến muốn chia sẻ, hãy kết nối với tôi qua WeChat (MohopeX). Chúng tôi cũng đang tuyển thành viên sáng lập; xem cùng bài để đăng ký.

Bài Học Từ Mô Hình Nền Tảng: Từ Sản Phẩm Thay Thế Đến Bổ Trợ

Nhìn lại thị trường mô hình nền tảng năm 2022, hầu hết mọi người đều mắc hai giả định sai. Đầu tiên, các mô hình được xem như các sản phẩm thay thế đơn giản, có thể chuyển đổi như chọn nhà cung cấp lưu trữ. Nếu đã chọn xong một thì chẳng cần quan tâm đến cái khác. Thứ hai, vì coi là sản phẩm thay thế nên ai cũng nghĩ cạnh tranh sẽ đẩy giá về đáy và chỉ ai rẻ nhất mới chiếm ưu thế.

Nhưng thực tế đã đi theo hướng hoàn toàn khác. Thị trường bùng nổ mọi mặt. Claude tập trung mạnh vào mảng lập trình và viết sáng tạo. Gemini chiếm lĩnh mảng đa phương tiện, hiệu năng cao, giá tốt. Mistral chú trọng quyền riêng tư, triển khai cục bộ. ChatGPT giữ vai trò “trung tâm” cho người dùng tìm kiếm trợ lý đa năng, hữu dụng nhất. Thị trường không gom về một ông lớn mà ngày càng mở rộng: nhiều mô hình hơn, đa dạng hơn, đổi mới hơn. Giá cả không giảm; trái lại, còn tăng. Grok Heavy, nổi bật với tính năng lập trình AI và mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh lan truyền, hiện thu phí 300 USD/tháng—mức giá từng không tưởng với phần mềm phổ thông chỉ vài năm trước.

Chúng ta cũng từng thấy điều này ở những lĩnh vực khác. Năm 2022, người ta nói tạo hình bằng AI sẽ là cuộc chơi một mô hình thống trị. Nhưng hiện nay có Midjourney, Ideogram, Krea AI, BFL và nhiều nền tảng khác đều chung sống thành công, chuyên hóa vào phong cách hoặc quy trình hình ảnh khác nhau. Các mô hình này không “tốt hơn” hay “kém hơn” lẫn nhau—mỗi mô hình thể hiện quan điểm nghệ thuật, tính năng riêng, đáp ứng đa dạng sở thích sáng tạo.

Thực tế, các mô hình này không cạnh tranh trực tiếp mà bổ sung cho nhau. Đây không phải là vòng xoáy giảm giá; mà là trò chơi tổng dương: khi đã sử dụng một công cụ, bạn càng có xu hướng trả tiền cho cái thứ hai. Trải nghiệm cá nhân tôi cũng vậy: dùng Claude lập trình nhanh, Gemini phân tích đa phương tiện, ChatGPT viết sáng tạo. Mỗi công cụ đều có “điểm ngọt” riêng. Không có sự tranh giành chú ý—mà là đáp ứng những nhu cầu khác biệt.

Quá Trình Chuyên Biệt Hóa Ở Các Nền Tảng Tạo Ứng Dụng AI

Tôi quan sát thấy hiện tượng tương tự đang xuất hiện ở các nền tảng tạo ứng dụng AI. Đây là công cụ cho phép người dùng xây dựng sản phẩm hoàn chỉnh bằng AI. Rất dễ bị cuốn theo tranh luận “Lovable vs Replit vs Bolt...” nhưng thực chất không phải là cuộc chơi “một người thắng tất cả”. Thị trường rộng lớn, còn dư địa tăng trưởng, tạo cơ hội cho nhiều công ty đột phá ở niche riêng.

Như Justine chỉ ra, thị trường đã hiện rõ sự phân khúc, mỗi nền tảng có điểm mạnh trong một lĩnh vực:

• Nền tảng thử nghiệm: Công cụ kiểm tra ý tưởng cần ưu tiên thẩm mỹ, tương thích prompt, kiểm soát hình ảnh tinh vi; đồng thời triển khai nhanh logic nghiệp vụ cơ bản.
• Nền tảng phần mềm cá nhân: Công cụ xây dựng ứng dụng cho quy trình làm việc riêng, phục vụ cả người dùng ít kỹ thuật, yêu cầu trải nghiệm cài đặt là dùng ngay, thư viện mẫu dễ chỉnh sửa.
• Nền tảng sản xuất: Công cụ triển khai cho nhóm hay cộng đồng, tích hợp sẵn xác thực, cơ sở dữ liệu, lưu trữ mô hình, thanh toán, mở rộng tự động một cú nhấp.

Mỗi phân khúc này có thể có nền tảng cho mỗi cấp độ người dùng—từ cá nhân phổ thông đến quản lý sản phẩm bán kỹ thuật, lập trình viên cốt lõi. Nói ngắn gọn, mọi dòng ứng dụng đều có giải pháp riêng. Similarweb thống kê, quá trình phân khúc này đã xuất hiện qua mô hình truy cập chéo trên các nền tảng chủ lực—gồm Lovable, Bolt, Replit, Figma Make, v0, Base44.

Dữ liệu khiến nổi bật hai xu hướng người dùng. Một là nhóm trung thành duy nhất: 82% người dùng Replit, 74% người dùng Lovable ba tháng qua chỉ truy cập nền tảng đó. Họ có thể xem các nền tảng là tương đồng về chức năng, nhưng chọn một cái quan trọng nhất nhờ marketing, UX hoặc tính năng. Kinh nghiệm cá nhân, Lovable chủ yếu dùng cho web app thẩm mỹ, thử nghiệm; Replit được lựa chọn cho ứng dụng backend phức tạp.

Nhóm thứ hai là siêu người dùng đa nền tảng. Gần 21% người dùng Bolt cũng kiểm tra Lovable trong ba tháng, 15% người dùng Base44 cũng vậy. Tôi cho rằng đây là nhóm hoạt động mạnh, khai thác nhiều nền tảng bổ sung lẫn nhau. Đúng như tôi đang dùng: một công cụ để thử nghiệm nhanh, một công cụ để chỉnh sửa, công cụ khác để phối hợp dev. Chọn dựa theo nhiệm vụ.

Chuyên Biệt Hóa Là Xu Hướng Không Thể Đảo Ngược

Tôi càng tin rằng, với công cụ xây dựng ứng dụng quy mô lớn, chuyên biệt hóa, hạn chế phạm vi sẽ vượt xa đa năng. Tốt nhất cho một loại ứng dụng nào đó thì hơn là làm làng nhàng mọi thứ. Nền tảng tối ưu hóa cho công cụ nội bộ tích hợp SAP không thể đồng thời làm ứng dụng giả lập bay xuất sắc nhất được.

Phân tích sâu hơn: Các ứng dụng khác nhau đòi hỏi hệ nền tảng rất riêng:

Ứng dụng tích hợp dữ liệu/dịch vụ tập trung xử lý, làm giàu, trình bày dữ liệu lớn hoặc dịch vụ bên ngoài (ví dụ LexisNexis, Ancestry). Hạ tầng phải chịu tải xử lý dữ liệu quy mô lớn, thách thức chính là quy trình dữ liệu, không phải giao diện.

Công cụ tiện ích là phần mềm đơn giản giải quyết nhu cầu cụ thể—chuyển PDF, quản lý mật khẩu, backup. Hầu hết các nền tảng dọc ngang đều xử lý tốt. Đơn giản nhưng độ tin cậy, hiệu suất phải tối ưu.

Nền tảng nội dung (Twitch, YouTube...) xây dựng cho khám phá, streaming, đọc nội dung; yêu cầu backend chuyên xử lý nội dung cực lớn—luồng trực tuyến, gợi ý cá nhân hóa là thách thức kỹ thuật.

Trung tâm thương mại điện tử là nền tảng giao dịch chú trọng logistics, đánh giá, định giá, khuyến mại; phải tích hợp thanh toán, hoàn tiền, bảo mật tài chính.

Công cụ năng suất hỗ trợ cá nhân/tổ chức hoàn thành việc, phối hợp nhóm, tối ưu quy trình, đòi hỏi tích hợp sâu với phần mềm doanh nghiệp.

Ứng dụng xã hội, nhắn tin tạo cộng đồng, mạng lưới. Hạ tầng cần mở rộng thời gian thực, xử lý mạng xã hội, kiểm duyệt nội dung trực tuyến.

Điểm mấu chốt: Mỗi phân ngành có hệ thống công nghệ, nhu cầu tích hợp, UX riêng. Nền tảng chuyên e-commerce tối ưu thanh toán, kho hàng, đơn hàng. Công cụ dashboard đầu tư visual hóa, dữ liệu thời gian thực, tối ưu truy vấn. Chuyên biệt là triết lý sản phẩm, kiến trúc kỹ thuật riêng biệt—không chỉ là dán thêm tính năng.

Logic Thị Trường Đằng Sau Phân Khúc

Về bản chất, quá trình phân khúc phản ánh sự phức tạp của phần mềm. Chúng ta vẫn coi lập trình là một nhánh thống nhất, nhưng thực tế mỗi ứng dụng có ràng buộc riêng: mobile gặp vấn đề cảm ứng, pin, offline; web app phải tương thích browser, SEO, responsive; công cụ nội bộ lại quan trọng bảo mật, compliance, tích hợp hệ thống.

AI tự động hóa ứng dụng càng làm nổi bật khác biệt này. Hệ thống AI chuyên tạo landing page sẽ tối ưu giao diện, chuyển đổi, dữ liệu marketing. AI tối ưu cho nội bộ doanh nghiệp sẽ quan tâm bảo mật, tích hợp, phân quyền, kiểm định.

Tôi thấy nhiều đội nhóm cố xây dựng “nền tảng AI đa năng,” nhưng thực tế là mục tiêu tối ưu xung đột nhau. Vừa thẩm mỹ vừa compliance sẽ không tối ưu được cái nào. Nền tảng chuyên biệt tránh đánh đổi, mang lại trải nghiệm tốt nhất cho từng ngách.

Lịch sử phát triển công cụ cũng vậy: “IDE tổng hợp” nhường chỗ cho công cụ chuyên cho web, mobile, data science. Từng loại công cụ tốt nhất trong lĩnh vực riêng biệt.

Dự báo ngành ứng dụng AI sẽ phân hóa rõ: nền tảng chuyên ngành thương mại điện tử (Shopify, thanh toán), dashboard (dữ liệu, visualization), mobile (iOS/Android, push, tối ưu store).

Hành Vi Người Dùng Dẫn Dắt Thị Trường

Dữ liệu hành vi người dùng mà Justine trích dẫn rất đáng chú ý. “Siêu người dùng” liên tục chuyển nền tảng càng củng cố luận điểm: mỗi nền tảng thích hợp cho từng nhu cầu khác nhau. Có thể dùng Lovable thử nghiệm nhanh, Replit cho backend phức tạp, rồi nhiều nền tảng khác chuyên tích hợp sâu.

Mô hình này giống chuỗi công cụ lập trình hiện đại: không ai mong một công cụ xử lý hết. Figma thiết kế, VS Code lập trình, GitHub quản lý phiên bản, Vercel deploy, Stripe thanh toán—từng công cụ tốt nhất ở riêng phần, phối hợp còn mạnh hơn “siêu công cụ.”

Ứng dụng AI sẽ đi theo mô hình này: người dùng chọn công cụ tối ưu cho từng nhu cầu thay vì dùng một nền tảng trung hòa. Sự linh hoạt này tạo giá trị lớn cho cả hệ sinh thái, nhờ mỗi nền tảng được chuyên sâu ở ngách mạnh nhất.

Một chuyển biến thú vị: người dùng giảm nhạy cảm với chi phí chuyển công cụ. Trước đây, học nền tảng mới rất khó nên thường ngại đổi. Nhưng AI với giao diện ngôn ngữ tự nhiên giúp thích nghi nhanh, khuyến khích khai thác đúng công cụ cho đúng việc, càng thúc đẩy quá trình chuyên hóa.

Đổi Mới Mô Hình Kinh Doanh

Chuyên biệt hóa sẽ làm thay đổi tận gốc mô hình kinh doanh ứng dụng AI. SaaS truyền thống đặt cược vào quy mô, hiệu ứng mạng, cố nuôi lượng người dùng lớn nhất có thể. Nhưng ở nền tảng chuyên sâu, chiều sâu quan trọng hơn số lượng.

Nền tảng thương mại điện tử chuyên sâu có thể tích hợp Shopify, WooCommerce, BigCommerce... tạo trải nghiệm vượt trội so với nền tảng tổng hợp. Khách hàng ít hơn, nhưng giá trị và sự trung thành cao hơn. Thậm chí doanh nghiệp chuyên ngành có thể triển khai mô hình giá theo doanh thu ngành dọc—phí chia sẻ giao dịch chứ không chỉ thu ế thuê bao.

Nền tảng nội bộ doanh nghiệp có thể tích hợp với hệ thống CNTT hiện có, cung cấp SSO, đồng bộ dữ liệu, compliance, audit. Họ bán hàng doanh nghiệp trực tiếp, không phụ thuộc tự phục vụ.

Sự đa dạng mô hình kinh doanh sẽ tạo sân chơi cân bằng và lành mạnh hơn. Mỗi nền tảng phục vụ chính xác nhóm người dùng của mình, giảm đối đầu trực diện, tăng cơ hội xây dựng hàng rào cạnh tranh ở ngách.

Xét về đầu tư, các nền tảng khác nhau sẽ tiếp cận từng nhóm quỹ riêng. Ứng dụng hướng tới người dùng phổ thông hấp dẫn quỹ thích tăng trưởng lan truyền, nền tảng doanh nghiệp thu hút quỹ thiên về dòng tiền, quan hệ dài hạn. Sự đa dạng này giúp ngành thu hút vốn, phát triển mạnh.

Khác Biệt Hóa Trong Hệ Thống Công Nghệ

Về mặt kỹ thuật, mỗi loại ứng dụng đòi hỏi tech stack riêng, xác lập cơ sở cho chuyên biệt hóa. Nền tảng thời gian thực (chat, cộng tác...) tối ưu WebSockets, hàng đợi tin, đồng bộ trạng thái. Nền tảng dữ liệu nặng đầu tư tối ưu truy vấn, cache, visualization.

Xu hướng thú vị: nền tảng đang phân hóa cả về lựa chọn mô hình AI và tối ưu hóa. Công cụ UI tập trung mô hình hình ảnh, bộ dữ liệu thiết kế; công cụ logic thiên về mô hình mã hóa, dữ liệu kiến trúc. Tối ưu chuyên sâu tạo lợi thế nổi trội cho từng lĩnh vực.

Quan trọng, mỗi dòng ứng dụng có một tiêu chuẩn chất lượng riêng. Ứng dụng phổ thông ưu tiên giao diện đẹp, trải nghiệm mượt—có thể bỏ qua code; doanh nghiệp cần code bảo trì, bảo mật, mở rộng—even interface đơn giản. Điều này buộc các nền tảng tối ưu chất lượng riêng biệt.

Triển khai và vận hành cũng khác hẳn. Nền tảng cá nhân cho phép hosting tĩnh một bước; nền tảng doanh nghiệp cần pipeline CI/CD, quản lý môi trường, giám sát, cảnh báo chuyên sâu. Những chi tiết này quyết định trải nghiệm người dùng.

Sự Tiến Hóa Hệ Sinh Thái Toàn Diện

Nhìn rộng ra, chuyên biệt hóa nền tảng tạo ứng dụng AI là hình mẫu cho chuyển dịch lớn của lĩnh vực phần mềm—từ “lấy công cụ làm trung tâm” sang “lấy kết quả làm giá trị.” Người dùng quan tâm hiệu quả nhiều hơn công cụ. Xu hướng này giúp các nền tảng ngành dọc, chuyên biệt có cơ hội bứt phá.

Sẽ còn xuất hiện hàng loạt nền tảng tạo ứng dụng AI ngành dọc: platform game (chuyên engine, design), giáo dục (LMS, tracking, học thích nghi), y tế (chuẩn HIPAA, đặc thù ngành)...

Quá trình ngành hóa này thay đổi luôn cấu trúc nhân sự. Nền tảng thành công phải sở hữu nhân tài kết hợp—vừa hiểu AI, vừa thấu đáo ngành. Ví dụ, platform tài chính cần nhân sự am hiểu compliance, quản trị rủi ro, hệ thống giao dịch. Điều này tạo hàng rào mạnh cho doanh nghiệp chuyên ngành.

Hợp tác ngày càng phổ biến hơn cạnh tranh. Nền tảng frontend có thể liên kết với backend để cung cấp giải pháp trọn vẹn. Hệ sinh thái cộng tác cho phép từng đơn vị tối đa hóa lợi thế.

Cuối cùng, chuyên biệt hóa sẽ thúc đẩy toàn ngành lên tầm cao mới. Mỗi ngách được phục vụ bởi giải pháp riêng, ngành tiến hóa, người dùng hưởng lợi. Đó là lợi ích chung—nền tảng xây dựng doanh nghiệp bền vững, người dùng nhận đúng giá trị, hệ sinh thái ngày càng đa sắc và mạnh mẽ.

Quan Điểm Và Dự Báo Cá Nhân

Dựa trên những quan sát này, tôi kỳ vọng thị trường tạo ứng dụng AI sẽ phân hóa thành nhiều nhóm lớn trong 3-5 năm tới: các nền tảng thử nghiệm nhanh cho người dùng phổ thông, nền tảng template cho SMB, công cụ nội bộ tùy chỉnh cho doanh nghiệp lớn, hàng loạt nền tảng ngành dọc chuyên biệt.

Mỗi nhóm sẽ nổi lên hai đến ba nhà vô địch, thắng nhờ đào sâu vào lĩnh vực và xây dựng hệ sinh thái mạnh. Các nền tảng này không cạnh tranh trực diện, mà tập trung tối ưu giá trị chuyên biệt cho ngành của mình.

Tôi đặc biệt kỳ vọng vào các nền tảng xây dựng rào cản trong ngành dọc. Ví dụ, nền tảng dành cho nhà hàng tích hợp sâu điểm bán hàng, quản lý kho, lịch trình, báo cáo tài chính—tổng hợp khó sao chép. Kiến thức ngành sâu, tích hợp chuyên biệt khó thay thế.

Dự báo thay đổi lớn ở hành vi người dùng: chi phí chuyển đổi giảm, người dùng “tối ưu hóa lựa chọn công cụ,” chọn đúng nền tảng cho từng nhu cầu thay vì cố trung thành một nhà cung cấp. Chuyên biệt hóa sẽ tăng tốc—nền tảng tốt nhất mới giữ được vị trí lâu dài.

Về công nghệ, các nền tảng chuyên biệt sẽ tiếp tục khác biệt hóa quy trình huấn luyện và tối ưu model. Nhu cầu từng lĩnh vực sẽ sinh ra mô hình AI chuyên mã hóa, thiết kế UI, logic nghiệp vụ...

Điều quan trọng nhất: chuyên biệt hóa sẽ thay đổi khái niệm “thành công nền tảng.” Trước kia là lượng người dùng, độ phủ thị trường; nay là ảnh hưởng chuyên môn, giá trị khách hàng, mức độ sâu của năng lực. Quá trình này mở ra cơ hội kinh doanh mới, giúp ngành bền vững hơn.

Tóm lại, chuyên biệt hóa trong tạo ứng dụng AI không chỉ là xu hướng công nghệ không thể đảo ngược, mà còn cho thấy thị trường đã trưởng thành. Khi nhu cầu người dùng đa dạng, giải pháp đa năng bị giới hạn rõ rệt. Nền tảng hiểu sâu và phục vụ đúng khách hàng sẽ chiếm ưu thế dài hạn. Thị trường đủ lớn cho nhiều doanh nghiệp ngách thành công—cốt lõi là định vị đúng và làm chủ ngách đó.

Kết Luận

Một startup AI bí mật, đã nhận vốn đầu tư USD ở giai đoạn pre-seed, đang tuyển thành viên sáng lập. Mô tả công việc bên dưới—nếu quan tâm, quét mã để ứng tuyển. Vị trí phát triển thị trường quốc tế chỉ cần thông minh và thành thạo tiếng Anh; tôi sẽ trực tiếp đào tạo các kỹ năng khác.

Lưu ý:

1. Bài báo này trích đăng từ [Leo] và thuộc bản quyền tác giả gốc [Deep Thinking Circle]. Nếu có ý kiến về việc đăng lại, hãy liên hệ Đội ngũ Gate Learn; chúng tôi sẽ xử lý theo đúng quy trình.
2. Lưu ý: Ý kiến trong bài viết thuộc về cá nhân tác giả, không mang ý nghĩa khuyến nghị đầu tư.
3. Bản dịch các ngôn ngữ khác do Đội ngũ Gate Learn thực hiện. Vui lòng không sao chép, phát hành hoặc đạo văn nếu không ghi rõ Gate.