(KTSG) - Sau thời kỳ phát triển mạnh mẽ của lĩnh vực công nghệ, các sản phẩm trí tuệ nhân tạo (AI) mới ra đời đang phải đối mặt với áp lực thương mại hóa trong bối cảnh kinh tế khó khăn. Với tiềm năng lớn, mô hình kinh doanh dịch vụ AI - AIaaS (AI as a Service) hứa hẹn sẽ đạt quy mô 72 tỉ đô la Mỹ vào năm 2029, mở ra nhiều cơ hội và thách thức mới.
Giai đoạn từ sau khủng hoảng tài chính năm 2008 cho đến đại dịch Covid-19 có thể xem là giai đoạn thăng hoa của ngành công nghệ. Hưởng lợi từ chính sách tiền tệ nới lỏng, ưu tiên hàng đầu của các công ty công nghệ là mở rộng và chiếm lĩnh thị trường nhanh chóng. Tuy nhiên giai đoạn này không kéo dài lâu khi chính sách tiền tệ bắt đầu thắt chặt trên phạm vi toàn cầu từ năm 2022.
Khi giai đoạn tiền rẻ (ZIRP - Zero Interest-Rate Policy) đã qua và các doanh nghiệp công nghệ phải đối mặt với bài toán doanh thu và lợi nhuận, các sản phẩm AI vừa mới ra đời đã phải đứng trước sức ép tạo ra doanh thu và lợi nhuận để có thể tồn tại trong thị trường cạnh tranh khắc nghiệt.
ChatGPT đẩy mạnh xu hướng thương mại hóa AI
Tháng 11-2022, OpenAI ra mắt ChatGPT, một ứng dụng dựa trên GPT-3.5, như một dịch vụ miễn phí. ChatGPT nhanh chóng chứng tỏ giá trị của mình với khả năng tương tác tự nhiên và hiệu quả trong các cuộc trò chuyện với người dùng.
Đến tháng 2-2023, OpenAI chính thức ra mắt ChatGPT Plus - một gói dịch vụ thuê bao hàng tháng với giá 20 đô la Mỹ. Chỉ sau hai tháng ra mắt, OpenAI thông báo rằng họ đã có hơn một triệu người dùng trả phí cho dịch vụ ChatGPT Plus. Kết quả này đánh dấu sự khởi đầu thành công của việc thương mại hóa ChatGPT, cho thấy tiềm năng to lớn trong việc biến công nghệ AI thành nguồn doanh thu thực sự.
Tiếp nối xu hướng đó, thương mại hóa các dịch vụ AI - AIaaS nở rộ và trải dài trên nhiều lĩnh vực, bao gồm các lĩnh vực về bán hàng và tiếp thị, sức khỏe, thiết kế, quản lý công việc và tự động hóa, pháp lý.
Với sự đa dạng và tiềm năng của AI, các phương pháp định giá mới có thể mang lại nhiều lợi ích hơn nữa cho cả doanh nghiệp và khách hàng. Viễn cảnh của khả năng thương mại hóa AI là rất hứa hẹn, và chúng ta chỉ mới ở những bước đầu tiên trên con đường này.
Theo dự báo của Mordor Intelligence, AIaaS sẽ có tốc độ tăng trưởng khoảng 36,78% trong giai đoạn 2024-2029 và đạt quy mô 72 tỉ đô la Mỹ đến năm 2029, trong đó tăng trưởng mạnh nhất đến từ khu vực châu Á - Thái Bình Dương.
Mô hình tạo doanh thu từ AI - hướng đến làn sóng thương mại hóa tiếp theo
Các công ty kế thừa mô hình kinh doanh trước đó của các dịch vụ SaaS (Software as a Service) và tung ra các bản miễn phí với các tính năng cơ bản nhằm thu hút tối đa lượng người dùng thử sản phẩm. Song song với đó, các công ty cũng cung cấp các bản tính phí từ cơ bản đến nâng cao dưới dạng dịch vụ thuê bao (Supscription)(1). Với mô hình tính phí này, người dùng sẽ trả một mức phí cố định để sử dụng sản phẩm, việc sử dụng có thể không giới hạn về thời gian và số lượng (chẳng hạn như ChatGPT, Microsoft Copilot) hoặc sẽ có giới hạn về số lượt sử dụng, bao gồm giới hạn số lượt truy vấn, số lượng nội dung được tạo.
Mô hình tính phí này có thể được xem là mô hình cơ bản nhất của dịch vụ SaaS nói chung và AIaaS nói riêng ở thời điểm hiện tại. Mô hình này dựa trên một trong những thước đo đơn giản nhất là số lượng người sử dụng dịch vụ mà chưa phản ánh được các khía cạnh khác như giá trị mà AI mang lại cho khách hàng hay mức độ phức tạp của các yêu cầu từ khách hàng. Điều này cho thấy mức độ đơn giản của các dịch vụ AI ở thời điểm hiện tại cũng như cho thấy dư địa để phát triển các mô hình tạo doanh thu cho AI vẫn còn khá lớn.
Trong tương lai, các dịch vụ AI có thể phát triển nhiều mô hình tạo doanh thu và mô hình kinh doanh mới dựa trên các tiến bộ công nghệ và nhu cầu thị trường.
Một trong những mô hình tính phí hứa hẹn cho AI là mô hình tính phí dựa trên kết quả (Outcome-based Pricing) - tính phí dựa vào giá trị mà sản phẩm mang lại cho khách hàng. Ví dụ, trong lĩnh vực y tế, một dịch vụ AI có thể tính phí dựa trên số lượng bệnh nhân được chẩn đoán chính xác và điều trị thành công. Hoặc trong lĩnh vực marketing, chi phí có thể được tính dựa trên số lượng khách hàng tiềm năng mà AI giúp thu hút được cho doanh nghiệp.
Mô hình này cũng phù hợp với mô hình đào tạo AI học tăng cường (Reinforcement Learning) đang được sử dụng phổ biến, trong đó AI sẽ được khuyến khích tìm cách tối ưu hóa kết quả đầu ra để tối đa hóa phần thưởng - ở đây là mức phí người dùng sẵn sàng bỏ ra.
Ngoài ra, một mô hình hứa hẹn khác là mô hình tính phí cá nhân hóa (Personalized AI Subscriptions) - cung cấp các dịch vụ AI được tùy chỉnh hoàn toàn dựa trên nhu cầu cá nhân của khách hàng. Ví dụ, một ứng dụng AI trong lĩnh vực giáo dục có thể cung cấp các bài học và tài liệu học tập được tùy chỉnh theo nhu cầu và trình độ của từng học sinh. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, một dịch vụ AI có thể cung cấp các kế hoạch điều trị và quản lý sức khỏe cá nhân hóa dựa trên dữ liệu sức khỏe cá nhân của từng bệnh nhân.
Với sự đa dạng và tiềm năng của AI, các phương pháp định giá mới có thể mang lại nhiều lợi ích hơn nữa cho cả doanh nghiệp và khách hàng. Viễn cảnh của khả năng thương mại hóa AI là rất hứa hẹn, và chúng ta chỉ mới ở những bước đầu tiên trên con đường này.
(1) Ngoài các hình thức thanh toán trên, trong lĩnh vực phần mềm còn có các hình thức khác như Pay-as-you-go (tính phí sử dụng dựa trên thời gian sử dụng) thường sử dụng cho các dịch vụ điện toán đám mây hoặc Feature-Based Pricing (tính phí theo từng tính năng trong sản phẩm) thường sử dụng cho các dịch vụ phần mềm quản lý hệ thống, quản lý khách hàng (ERP/CRM).
