Nghĩa địa khởi nghiệp AI: 10 bài học từ các công ty đã thất bại khi theo đuổi ChatGPT

Được tài trợ dồi dào, được quảng bá rầm rộ, và rồi biến mất. Dưới đây là những gì làn sóng đào thải các startup AI trong năm 2025 và 2026 thực sự dạy cho chúng ta. Các bản thuyết trình gọi vốn đều giống hệt nhau. “Chúng tôi đang xây dựng ChatGPT cho mọi thứ.” Các nhà đầu tư gật đầu. Séc được thanh toán. Đội ngũ được tuyển dụng. Nguồn vốn được kéo dài. Và rồi, lần lượt từng cái một, các vụ đóng cửa bắt đầu. Từ tháng 1/2025 đến tháng 4/2026, hơn 2.700 startup AI đã đóng cửa, sáp nhập trong tuyệt vọng, hoặc lặng lẽ chuyển hướng sang một lĩnh vực không thể nhận ra [1]. Nhiều công ty trong số đó đã huy động hàng triệu USD. Một số huy động hàng chục triệu USD. Một vài công ty có logo mà bạn sẽ nhận ra. Đây không phải là câu chuyện về những nhà sáng lập tồi hay những ý tưởng tồi. Đây là câu chuyện về một sai lầm phân loại – một sai lầm mà hàng nghìn người thông minh đã mắc phải cùng lúc, và một sai lầm mà làn sóng các nhà phát triển AI tiếp theo không thể lặp lại. Không phải thành viên? Đừng lo, liên kết bạn bè ở đây. Tại sao làn sóng đào thải diễn ra nhanh hơn bất kỳ ai mong đợi Sự bùng nổ của các startup AI vào năm 2023 và 2024 được xây dựng trên một giả định cấu trúc: rằng việc tiếp cận các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tự nó là một lợi thế cạnh tranh. Thực tế không phải vậy. Khi GPT-4 ra mắt thông qua API, hàng trăm startup về cơ bản đã xây dựng giao diện trên nền tảng của OpenAI và gọi đó là một sản phẩm. Logic này dường như hợp lý vào thời điểm đó. Nếu bạn có thể ra mắt thị trường đủ nhanh, thiết lập cơ sở người dùng và thu thập dữ liệu độc quyền, bạn có thể xây dựng một rào cản trước khi các công ty lớn bắt kịp. Vấn đề là các công ty lớn đã hành động nhanh hơn bất kỳ ai dự đoán. OpenAI đã ra mắt các GPT tùy chỉnh. Anthropic mở rộng khả năng truy cập API của Claude. Google tích hợp Gemini vào toàn bộ bộ sản phẩm của mình. Microsoft tích hợp Copilot vào mọi ứng dụng Office. Thị trường mà các startup AI đang chạy đua để chiếm lĩnh đã bị các công ty mà các startup đó phụ thuộc vào API hấp thụ gần như chỉ sau một đêm [2]. Khi nhà cung cấp cơ sở hạ tầng của bạn trở thành đối thủ cạnh tranh, nguồn vốn của bạn trở thành một đồng hồ đếm ngược. 10 bài học từ các công ty đã không thành công 1. Việc chỉ bao bọc một API không phải là một mô hình kinh doanh Nguyên nhân thất bại phổ biến nhất là xây dựng một sản phẩm mà toàn bộ giá trị cốt lõi nằm trong mô hình của người khác. Nếu người dùng có thể tái tạo tính năng cốt lõi của bạn bằng cách truy cập trực tiếp vào ChatGPT hoặc Claude và nhập một câu lệnh hơi khác, bạn không có một sản phẩm. Bạn có một lớp tiện ích tạm thời. Các startup sống sót qua làn sóng này đã xây dựng các quy trình làm việc độc quyền, các mô hình tinh chỉnh chuyên biệt theo từng lĩnh vực, hoặc các tích hợp sâu vào các hệ thống doanh nghiệp hiện có đến mức việc chuyển đổi trở nên khó khăn. Những công ty đã chết đã xây dựng giao diện người dùng (UI) đẹp mắt trên nền tảng trí tuệ vay mượn. Bài học: Sự khác biệt không thể nằm ở mô hình. Nó phải nằm ở dữ liệu, quy trình làm việc hoặc kênh phân phối. 2. Tập trung theo chiều dọc không phải là tùy chọn, mà là sự sống còn Các trợ lý AI tổng quát ra mắt vào năm 2023 đã cạnh tranh trực tiếp với OpenAI, Anthropic và Google. Đó không phải là một cuộc cạnh tranh; đó là một sự đầu hàng với nhiều bước hơn. Các startup sống sót qua làn sóng đào thải hầu như đều có một đặc điểm chung: họ đi sâu và hẹp vào một lĩnh vực cụ thể – xem xét tài liệu pháp lý, đối sánh thử nghiệm lâm sàng, quản lý dự án xây dựng, dự đoán năng suất nông nghiệp – và xây dựng chuyên môn sâu thực sự vào sản phẩm của họ [3]. Các công cụ tổng quát đã trở thành hàng hóa. Các chuyên gia theo chiều dọc đã được mua lại. Bài học: Sự giàu có nằm trong các thị trường ngách. Nghĩa địa đầy rẫy những công ty tổng quát. 3. Gọi vốn dựa trên sự cường điệu về AI là một cái bẫy Việc huy động 10 triệu USD dựa trên lời hứa về AI vào năm 2023 có vẻ như là một sự xác nhận. Trong nhiều trường hợp, đó lại là một gánh nặng. Các công ty đã huy động được các vòng vốn lớn dựa trên sự cường điệu về AI đã tự thấy mình bị mắc kẹt trong kỳ vọng tăng trưởng về số lượng nhân sự, cơ sở hạ tầng, mục tiêu doanh thu mà thị trường cơ bản chưa thể hỗ trợ. Khi chu kỳ cường điệu được điều chỉnh vào cuối năm 2024, những kỳ vọng đó đã không được điều chỉnh theo. Trong khi đó, các công ty khởi nghiệp AI tự thân và tinh gọn có sự linh hoạt để xoay trục, thu hẹp trọng tâm và tồn tại cho đến khi sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường thực sự xuất hiện. Bài học rút ra: Việc huy động vốn dựa trên sự cường điệu đẩy nhanh những điều sai lầm. Vốn mà không có sự rõ ràng giống như nhiên liệu phản lực trong một chiếc ô tô không có vô lăng. 4. "Ảo giác" là một rủi ro hiện hữu, không phải là một chú thích Một số thất bại nổi bật của các công ty khởi nghiệp AI vào năm 2025 đều xuất phát từ một từ: trách nhiệm pháp lý. Một công ty khởi nghiệp công nghệ pháp lý có AI trích dẫn các án lệ bịa đặt. Một công cụ tóm tắt y tế có đầu ra góp phần gây ra chẩn đoán sai. Một sản phẩm tuân thủ tài chính đã bỏ sót ngôn ngữ quy định do "ảo giác" tự tin [4]. Không có công ty nào trong số này coi "ảo giác" là một vấn đề sản phẩm cấp độ một khi họ ra mắt. Tất cả đều coi đó là một hạn chế có thể chấp nhận được và được tiết lộ bằng chữ in nhỏ. Các cơ quan quản lý, tòa án và các nhóm mua sắm của doanh nghiệp đã phản đối mạnh mẽ. Bài học rút ra: Trong các lĩnh vực có rủi ro cao, "ảo giác" không phải là một lỗi cần vá trong phiên bản hai. Đó là một rủi ro có thể chấm dứt hoạt động kinh doanh và phải được giải quyết, hoặc lĩnh vực đó phải được xem xét lại. 5. Chu kỳ bán hàng doanh nghiệp đã giết chết các sản phẩm có giá tiêu dùng Một trong những sự không phù hợp đau đớn nhất trong nghĩa địa các công ty khởi nghiệp AI liên quan đến các công ty đã xây dựng các công cụ doanh nghiệp thực sự hữu ích nhưng định giá và cấu trúc chúng cho thị trường tiêu dùng hoặc SMB (doanh nghiệp vừa và nhỏ). Quá trình mua sắm của doanh nghiệp chậm, quá trình xem xét pháp lý chậm hơn, và kiểm tra an ninh còn chậm hơn nữa. Một sản phẩm có giá 49 USD mỗi tháng không thể tồn tại trong một chu kỳ bán hàng kéo dài chín tháng với chi phí 120.000 USD tiền lương cho đội ngũ bán hàng để chốt một hợp đồng hàng năm trị giá 25.000 USD. Nhiều công ty khởi nghiệp AI được đánh giá tốt đã hết tiền không phải vì họ thiếu khách hàng, mà vì kinh tế đơn vị của họ giả định một tốc độ bán hàng mà hành vi mua hàng của doanh nghiệp về cơ bản không thể hỗ trợ [5]. Bài học rút ra: Hãy hiểu rõ khách hàng của bạn trước khi xây dựng mô hình định giá. Doanh nghiệp và người tiêu dùng là những hoạt động kinh doanh khác nhau nhưng tình cờ sử dụng cùng một công nghệ. 6. Dữ liệu độc quyền là "con hào" thực sự duy nhất Nhìn lại, yếu tố dự báo rõ ràng nhất về sự sống sót của các công ty khởi nghiệp AI trong giai đoạn này là một câu hỏi đơn giản: công ty này có dữ liệu mà không ai khác có thể truy cập được không? Các công ty khởi nghiệp hợp tác với các hệ thống bệnh viện và xây dựng mô hình trên hồ sơ lâm sàng được ẩn danh. Các công ty khởi nghiệp nhúng vào các công ty luật và đào tạo.