Vào ngày 22/05, OpenAI chính thức nộp hồ sơ IPO bí mật – một cột mốc khiến nhiều người tin rằng cuộc đua AI đã có người thắng. Nếu vậy, khi chọn một công cụ AI để thành thạo cho công việc hằng ngày, câu trả lời nghe có vẻ rất đơn giản: chọn công cụ của bên đang dẫn đầu. ChatGPT với 800 triệu người dùng, định giá trên 850 tỷ USD, có thể vượt 1 nghìn tỷ khi niêm yết. Logic truyền thống của ngành tech nói rằng: ai đến trước, xây được lượng người dùng lớn nhất, có nhiều vốn nhất là người thắng. Facebook đánh bại MySpace rồi thống trị mạng xã hội hơn 15 năm. Amazon đi trước trong mảng cloud và đến nay vẫn là cái tên rất khó bắt kịp. Câu chuyện luôn kết thúc như vậy.
Nhưng có một con số không khớp: trong 12 tháng, ChatGPT mất 24 điểm phần trăm thị phần web AI, từ 78% xuống còn 54%. Mức mất thị phần này chưa từng xuất hiện ở bất kỳ platform tiêu dùng nào đang thắng trong kỷ nguyên tech hiện đại. Google Search gần như không nhúc nhích trong cả thập kỷ. Sự thống trị của Facebook mất nhiều năm mới bị bào mòn. Tại sao AI lại khác?
Câu trả lời nằm ở switching costs, hay đúng hơn là sự vắng mặt gần như hoàn toàn của chúng.
Switching costs là gì và tại sao AI gần như không có nó
Khi rời Facebook, bạn không chỉ bỏ một ứng dụng, mà còn bỏ lại mạng lưới bạn bè đã tích lũy trong nhiều năm. Khi bạn rời Gmail, bạn mất 10 năm lịch sử email. Khi startup của bạn rời AWS, bạn tốn nhiều tháng di chuyển hạ tầng. Đây là những switching costs thực sự: không phải chi phí về tiền, mà là chi phí về dữ liệu, mối quan hệ và thói quen tích lũy theo thời gian.
Với AI chatbot, switching costs gần như bằng 0. Không có lịch sử hội thoại nào đáng giữ lại. Bạn cũng không có một “mạng lưới quan hệ” nào bên trong ChatGPT buộc phải giữ lại. Một prompt tốt trên ChatGPT thường cũng chạy được trên Claude hay Gemini, thậm chí còn tốt hơn. Đó là lý do Gemini có thể tăng từ 7,3% lên 26,7% thị phần web AI trong một năm: người dùng chuyển đổi dễ dàng như đổi tab trình duyệt.
Ba lý do first-mover (người tiên phong) không bảo đảm gì trong AI
Thứ nhất: Khả năng mô hình đang đồng đều hóa nhanh hơn bất kỳ ai dự đoán. Hai năm trước, GPT-4 là tiêu chuẩn vàng, mọi so sánh đều lấy GPT-4 làm baseline. Hôm nay, Claude 4, Gemini 3.5 Flash và các mô hình nguồn mở như Cohere Command A+ cạnh tranh trực tiếp trên hầu hết benchmark thực tế. Khi “mô hình tốt nhất” có thể thay đổi mỗi 3-6 tháng, gắn kỳ vọng dài hạn vào một tên tuổi cụ thể là rủi ro thực sự.
Thứ hai: người đến trước chưa chắc là người kiếm tiền tốt nhất. Anthropic, không phải OpenAI, vừa trở thành AI lab đầu tiên trên đà đạt lợi nhuận hoạt động, dự kiến 559 triệu USD trong Q2/2026 [1]. Họ bước vào cuộc chơi muộn hơn, có ít người dùng đại chúng hơn và cũng không gây tiếng vang bằng OpenAI. Nhưng họ tập trung vào một phân khúc cụ thể: lập trình viên và quy trình làm việc doanh nghiệp qua Claude Code, và điều đó tạo ra doanh thu thực sự. OpenAI, với 800 triệu người dùng hằng tuần và chuẩn bị IPO nghìn tỷ USD, vẫn dự báo lỗ 14 tỷ USD trong năm 2026 và không kỳ vọng lợi nhuận trước năm 2030 [2]. Quy mô và vị thế tiên phong không đồng nghĩa với mô hình kinh doanh bền vững.
Thứ ba: Kênh phân phối đang đánh bại thứ tự ra mắt. Gemini không tăng 3,6 lần thị phần web vì mô hình của Google vượt trội hơn ChatGPT. Gemini tăng vì Google có 3 tỷ người dùng Workspace, Search và Android, và họ tích hợp Gemini vào đó. Đây là câu chuyện về kênh phân phối, không phải về người đến trước. Nếu đây là cuộc chiến platform, Google đang thắng bằng thứ không liên quan gì đến thứ tự ra mắt.
| Công ty | Thị phần web (T4/2025) | Thị phần web (T4/2026) | Thay đổi |
|---|---|---|---|
| ChatGPT (OpenAI) | ~78% | ~54% | −24 điểm |
| Gemini (Google) | ~7,3% | ~26,7% | +3,6 lần |
| Claude (Anthropic) | ~1,4% | ~8% | +5,7 lần |
| Nguồn: SimilarWeb AI chatbot web traffic, tháng 4/2026. Chỉ đo lưu lượng web, không bao gồm API hay ứng dụng di động. | |||
GIỚI HẠN CỦA LẬP LUẬN NÀY
Nơi OpenAI vẫn có lợi thế thực sự
Thành thật mà nói: OpenAI có một lợi thế thực sự không phải là marketing hay thứ tự ra mắt. Đó là dữ liệu phản hồi từ người dùng.
800 triệu người dùng hằng tuần tạo ra lượng dữ liệu hội thoại và phản hồi khổng lồ mà Anthropic hay Cohere không có. Vòng lặp học từ phản hồi con người (RLHF) được nuôi bằng dữ liệu thực tế này có thể cải thiện mô hình theo cách không thể bắt chước chỉ bằng cách tăng tài nguyên tính toán. Về lý thuyết, đây là một lợi thế dữ liệu thực sự.
Nhưng ngay cả lợi thế này cũng không phải bất khả xâm phạm. Constitutional AI của Anthropic, các kỹ thuật tinh chỉnh trên dữ liệu tổng hợp và nhiều hướng tiếp cận hiện đại cho thấy có nhiều con đường để xây mô hình tốt, không chỉ một. Và khi phần lớn các trường hợp sử dụng thực tế không đòi hỏi sự khác biệt quá lớn giữa các mô hình frontier, lợi thế dữ liệu của OpenAI không còn tạo ra khoảng cách lớn như kỳ vọng.
Đây không phải dự đoán rằng OpenAI sẽ thua, mà là nhận định rằng vị thế tiên phong không còn là tấm khiên bảo đảm trong AI, khác với những gì chúng ta thấy ở mạng xã hội hay điện toán đám mây.
VẬY THÌ KỸ NĂNG NÀO BỀN VỮNG?
Câu hỏi thực tế cho người dùng AI
Nếu cuộc chiến AI không có người thắng bền vững như Facebook hay Google, điều đó có ý nghĩa gì với bạn, người đang xây dựng kỹ năng và quy trình làm việc trên nền tảng AI hằng ngày?
Câu trả lời có thể hơi khó nghe: thành thạo một công cụ AI cụ thể, dù là ChatGPT, Claude hay bất kỳ cái gì phổ biến nhất năm nay, không phải là kỹ năng bền vững nhất bạn có thể đầu tư. Không phải vì chúng không hữu ích, mà vì chúng có thể lỗi thời nhanh hơn bạn nghĩ.
Kỹ năng bền vững hơn là những thứ không gắn với một platform cụ thể: biết cách đánh giá đầu ra AI (phân biệt kết quả tốt với kết quả nghe có vẻ tốt), thiết kế quy trình làm việc tận dụng AI một cách có hệ thống và học công cụ mới nhanh khi “người thắng” thay đổi. Chúng tôi nhận ra điều này trong thực tế: người dùng AI hiệu quả nhất không nhất thiết là người thành thạo nhất một công cụ, mà là người hiểu đủ để chuyển đổi giữa các công cụ mà vẫn giữ được hiệu quả công việc.
Trong một thị trường mà chi phí chuyển đổi gần như bằng 0, lợi thế không thuộc về người gắn bó trung thành nhất với một platform, mà thuộc về người thích nghi nhanh nhất khi platform tiếp theo trở thành lựa chọn tốt nhất.
Phụ lục: Tài liệu tham khảo chính
[1] The Decoder — “Anthropic is about to become the first profitable AI lab” (May 21, 2026). https://the-decoder.com/anthropic-is-about-to-become-the-first-profitable-ai-lab/
[2] The Decoder — “OpenAI could file confidential IPO paperwork within days” (May 2026). https://the-decoder.com/openai-could-file-confidential-ipo-paperwork-within-days/
[3] SimilarWeb — AI chatbot web traffic market share data (April 2026). Cited in multiple AI industry reports; originally referenced in ZTO AI News post, May 15, 2026.
❓ Câu hỏi thường gặp
Có còn đáng để thành thạo sâu một công cụ AI như ChatGPT hay Claude không? Có, nhưng cần phân biệt hai loại kỹ năng. Thành thạo một công cụ cụ thể có giá trị ngắn hạn và giúp bạn làm việc nhanh hơn ngay bây giờ. Nhưng nếu đó là kỹ năng duy nhất bạn đầu tư, rủi ro là có thật: không phải mọi kỹ năng bạn học trên một công cụ AI đều chuyển nguyên vẹn sang platform khác. Kỹ năng bền vững hơn gồm biết cách đánh giá đầu ra AI, thiết kế quy trình làm việc và học công cụ mới nhanh khi cần.
Việc ChatGPT mất 24 điểm phần trăm thị phần có đồng nghĩa với việc OpenAI đang thất bại không? Không phải thất bại, nhưng là tín hiệu rõ về cơ chế cạnh tranh. OpenAI vẫn có 800 triệu người dùng hằng tuần. Nhưng mất 24 điểm phần trăm trong 12 tháng trong khi vẫn là thương hiệu AI được nhắc đến nhiều nhất cho thấy nhận diện thương hiệu không còn bảo đảm lòng trung thành của người dùng theo cách mà Facebook hay Google từng có.
Nếu Anthropic gần đạt lợi nhuận, tại sao OpenAI vẫn dự kiến lỗ lớn dù có nhiều người dùng hơn? Hai công ty đang chơi hai ván cờ khác nhau. Anthropic tập trung vào phân khúc doanh nghiệp trả tiền cao, đặc biệt là lập trình viên dùng Claude Code, nơi ROI rõ ràng và biên lợi nhuận tốt hơn. OpenAI theo đuổi thị phần người dùng đại trà với mô hình freemium, tốn nhiều tài nguyên tính toán hơn để phục vụ nhưng tạo ra lượng người dùng lớn hơn cho IPO. Đây là hai lựa chọn chiến lược khác nhau, không phải bằng chứng rằng một bên quản lý kém hơn.
Làm thế nào để biết nên đầu tư thời gian vào công cụ AI nào? Câu hỏi đúng hơn không phải “công cụ nào tốt nhất” mà là “công cụ nào phù hợp với quy trình làm việc cụ thể của tôi ngay bây giờ.” Ưu tiên công cụ tích hợp tốt với môi trường làm việc của bạn, có chi phí phù hợp và được cộng đồng hoặc team của bạn sử dụng nhiều. Khi một công cụ khác vượt trội rõ ràng trong use case của bạn, chuyển đổi đơn giản hơn bạn nghĩ, vì chi phí chuyển đổi trong AI gần như bằng 0.
Bài viết của đội ngũ ZTO Labs, chuyên đào tạo và nghiên cứu AI tại Việt Nam.
