Sự thoái trào này có liên quan chặt chẽ đến sự sụt giảm của các thương vụ IPO và thoái vốn lớn. Dù AI và dữ liệu lớn hiện chiếm tới 40% tổng đầu tư mạo hiểm toàn cầu (tăng từ 26% năm 2021), nhiều startup AI đang vật lộn trong sự mơ hồ của pháp lý và thiếu định hướng chiến lược rõ ràng từ phía các chính phủ. Trong bối cảnh tốc độ đổi mới quá nhanh, các ứng dụng AI có thể vi phạm bất kỳ quy định kỹ thuật số nào ngay khi chúng có hiệu lực.
“Chúng ta đang ở bước ngoặt lớn,” JF Gauthier, CEO của Startup Genome, viết trong báo cáo, “Hai năm kể từ khi làn sóng AI bùng nổ, giá trị hệ sinh thái nói chung đã đi xuống 31%, nhưng một số nơi vẫn đang bứt phá — đặc biệt là những hệ sinh thái đầu tư vào việc hình thành và hỗ trợ các startup AI gốc, thay vì chỉ tập trung vào xây dựng hạ tầng hoặc ứng dụng AI.”
Dưới con mắt các nhà đầu tư, thị trường dường như đang quá dư thừa các startup gắn nhãn AI - những kẻ đang thêm AI như “một lớp trang điểm” vào các hệ thống hiện có, thay vì thực sự thiết kế sản phẩm từ công nghệ để giải quyết một nhu cầu cụ thể.
Điều này không có gì sai, nhưng không phải lúc nào cũng hiệu quả. Bỏ qua những startup đơn thuần là “AI giả vờ”, những startup “nhúng AI” vẫn có thể nâng cao chức năngvàcải thiện hiệu suất của các hệ thống công nghệ hiện có. Khi đó, AI đóng vai trò như một công cụ tăng lực – giúp khách hàng của họ xử lý nhanh hơn, tự động hóa nhiều hơn, nhưng sẽ không tạo ra đột phá về giá trị. Hệ thống cũ, dù được tích hợp công nghệ mới, vẫn có thể vận hành theo logic cũ: chậm chạp, rời rạc và kém linh hoạt trước những biến động vũ bão của thời đại số.
Về lâu dài, cách làm này dẫn tới chi phí đội lên, hiệu quả giảm đi, trong khi sự kỳ vọng của người dùng về trải nghiệm thông minh lại ngày càng cao. Doanh nghiệp hoặc tổ chức rất dễ rơi vào vòng luẩn quẩn: đầu tư công nghệ mới liên tục, nhưng không thấy lợi ích rõ ràng – dễ mất niềm tin vào AI, và thậm chí bỏ lỡ cơ hội canh tân từ bên trong.
Điều mà thế giới thực sự tìm kiếm là những startup AI gốc (AI-native startup) - những công ty được xây dựng với AI là lõi, có khả năng tái thiết toàn bộ sản phẩm và quy trình xoay quanh sức mạnh của AI để tạo ra đột phá về hiệu suất và đổi mới trong ngành. Một số công ty thậm chí còn không gọi mình là startup AI, họ chỉ tập trung vào vấn đề, và AI là cách tốt nhất để họ làm điều đó. Nói cách khác, thế giới không cần thêm lớp sơn công nghệ mà cần nhiều bộ gene AI hơn.
Bằng cách phân tích sự biến động của các hệ sinh thái nằm ở Top 40 thế giới, Top 100 mới nổi, và những hệ sinh thái nổi bật nhất tại bảy khu vực địa lý là châu Á, châu Âu, Mỹ-Latin, Trung Đông và Bắc Phi, Bắc Mỹ, châu Đại dương, châu Phi Hạ Sahara, báo cáo GSER qua các năm cho thấy những hệ sinh thái khởi nghiệp giữ được đà phát triển hoặc vươn lên mạnh mẽ trong làn sóng AI toàn cầu đều có điểm chung là đã sớm ban hành các chính sách ủng hộ việc phát triển công nghệ này.
“Tương lai sẽ thuộc về những quốc gia và thành phố biết kết hợp tầm nhìn táo bạo với chính sách hỗ trợ startup AI cụ thể, thực thi nhanh chóng để tận dụng làn sóng AI,” JF Gauthier nhấn mạnh.
Theo một số chuyên gia, nếu không có bước đi chính sách mạnh mẽ, làn sóng đổi mới AI này có thể rơi vào thế bị bóp nghẹt, đặc biệt ở các hệ sinh thái đang phát triển, nơi khung pháp lý thường chạy sau thực tiễn. Davina Lin, nhà nghiên cứu chính sách châu Á trao đổi với báo Khoa học & Phát triển rằng sự phát triển của các startup AI lõi tại hầu hết các quốc gia trong khu vực là tương đối khó khăn, vì họ không có quyền tiếp cận công bằng tới dữ liệu công, hạ tầng điện toán mạnh, và đặc biệt là hành lang pháp lý thử nghiệm an toàn để triển khai công nghệ mới.
Dữ liệu – vốn được ví như dầu mỏ của thời đại số thường bị phân mảnh, thiếu chuẩn hóa, thậm chí bị xem như tài sản “nhạy cảm” của chính phủ, khiến startup AI gần như không thể khai thác để huấn luyện mô hình. Trong khi đó, chi phí tiếp cận GPU hoặc cloud AI ở mức rất cao so với nguồn lực tài chính của họ. Quan trọng hơn, có rất ít nơi có chính sách sandbox cho AI, khiến những thử nghiệm đổi mới dễ bị coi là rủi ro pháp lý. Ngay cả khi muốn triển khai mô hình AI phục vụ y tế, giáo dục hay hành chính, startup cũng dễ vấp phải rào cản cấp phép, quy định mơ hồ hoặc thiếu cơ chế phối hợp từ các cơ quan chức năng.
Ngoài ra, vì không có hệ thống đánh giá công nghệ riêng biệt cho AI, các quỹ đầu tư thường đánh giá họ như startup truyền thống, dẫn đến việc gọi vốn bị đánh giá sai rủi ro. Họ phải mất rất nhiều thời gian để chứng minh năng lực công nghệ của mình – một điều cực kỳ bất lợi khi tốc độ là yếu tố sống còn.
“Nếu không có sự thay đổi chính sách chủ động để tạo thuận lợi cho các startup AI gốc, các nền kinh tế đang phát triển sẽ bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua AI, chỉ dừng lại ở vai trò “người dùng AI” thay vì “người tạo ra AI”, Lin nhận xét.
Bà chỉ ra, châu Á đang ở giai đoạn khởi động động các chính sách AI, tuy nhiên mức độ và cách tiếp cận giữa các nước còn khá khác biệt. Trung Quốc đi đầu với các quy định chi tiết về thuật toán, deepfake và đang dự thảo luật AI toàn diện. Nhật Bản và Hàn Quốc chọn cách tiếp cận mềm hơn, ưu tiên các hướng dẫn để doanh nghiệp tự điều chỉnh, trước khi đưa thành luật. Thậm chí, dự luật AI của Hàn Quốc còn dựa trên nguyên tắc áp dụng công nghệ trước và đưa ra quy định sau, theo chia sẻ từ các luật sư trên tờ Nikkei Asia. Singapore trước nay vẫn luôn tiên phong với con đường tập trung vào hướng dẫn kỹ thuật và khuyến khích đổi mới trong khung pháp lý linh hoạt.
“Còn Việt Nam cũng bắt đầu quan tâm đến vấn đề này, với tín hiệu tích cực nhất là việc thông qua Luật Công nghiệp công nghệ số vào tuần trước”, Lin nhận xét, “Nó đưa ra một hình dung ban đầu cho các doanh nghiệp muốn tham gia vào bối cảnh AI một cách an toàn và có định hướng – từ các nguyên tắc cần tuân thủ cho đến những hỗ trợ mà họ có thể tiếp cận.”
Bài đăng KH&PT số 1349 (số 25/2025)