Mục lục
TL;DR: Relay, công cụ tự động hóa workflow bằng AI từng được định vị như lựa chọn thay thế Zapier, đã đóng cửa khi các nền tảng lớn đưa những khả năng tương tự vào sản phẩm lõi, minh họa cho áp lực ngày càng lớn với các startup AI.
Theo TechCrunch, Relay đã ngừng hoạt động hoàn toàn vào thứ Hai. Sản phẩm này cho phép người dùng dùng tác nhân AI để tự động hóa các luồng email và công việc, nhưng sau khoảng 5 năm hoạt động, lợi thế của một công cụ độc lập trở nên khó duy trì khi OpenAI, Google và các nền tảng lớn phát triển tính năng tự động hóa ngay trong hệ sinh thái của họ.
Đây không chỉ là câu chuyện của một startup. S&P Global Market Intelligence ước tính khoảng 42% sáng kiến AI cuối cùng bị công ty mẹ từ bỏ. Những nguyên nhân thường gặp gồm thiếu vốn, trở ngại kỹ thuật, khó mở rộng, cạnh tranh khốc liệt hoặc nhu cầu thực tế của người dùng không đủ mạnh.
Khi tính năng độc lập bị hấp thụ vào nền tảng lớn
Relay gặp bài toán quen thuộc của thị trường AI hiện nay: một tính năng có ích chưa chắc đủ để tạo thành một sản phẩm riêng. Khi người dùng đã làm việc trong ChatGPT, Google Workspace hoặc các công cụ quen thuộc khác, họ có ít lý do hơn để chuyển sang một dịch vụ riêng chỉ nhằm xử lý một phần workflow. Điều này cũng đúng với các quy trình sản xuất nội dung: một quy trình làm video có tự động hóa chỉ hữu ích khi nó khớp với công cụ và thói quen sẵn có của đội ngũ.
OpenAI cũng là ví dụ cho xu hướng gom tính năng về sản phẩm chính. Công ty từng thử biến ChatGPT thành một dạng “siêu ứng dụng” vào ngày 9/7, với các chế độ Chat, Codex và Work, đồng thời đổi giao diện quen thuộc thành ChatGPT Classic. Tuy nhiên, phản hồi cho rằng thiết kế mới rối và khó dùng đã khiến OpenAI sớm đưa giao diện cũ trở lại.
Một hướng đi khác hiệu quả hơn với OpenAI là ngừng các sản phẩm tách biệt rồi tích hợp phần hữu ích vào ChatGPT. ChatGPT Atlas, trình duyệt AI độc lập, bị dừng ngày 9/8 sau chưa đầy một năm và các tính năng chính được đưa vào ChatGPT. Operator, tác nhân có thể duyệt web và thực hiện tác vụ thay người dùng, cũng đi theo hướng tương tự. Khả năng tạo ảnh ngày càng xuất hiện trực tiếp trong ChatGPT, khiến DALL-E ít còn vai trò như một điểm đến độc lập.
Sora cho thấy ngay cả các trải nghiệm nổi bật cũng có thể không bền vững nếu chi phí và mức độ gắn bó của người dùng không tương xứng. Nền tảng chia sẻ video này được mô tả là gặp chi phí vận hành cao cùng khó khăn trong việc giữ chân người dùng trước khi đóng cửa vào tháng 3/2026.
Không chỉ startup mới vấp phải trở ngại
Các công ty lớn có nguồn lực mạnh hơn, nhưng không miễn nhiễm với lỗi kỹ thuật, phản ứng người dùng và rủi ro pháp lý. Apple đã nhiều lần lùi lịch Siri AI, phiên bản Siri được hứa hẹn có thể hiểu ngữ cảnh, nhận biết thông tin giữa các ứng dụng và hoàn thành tác vụ tốt hơn. Những vấn đề kỹ thuật và lỗi được nêu là nguyên nhân của các trì hoãn này.
Sự chậm trễ cũng góp phần dẫn tới thỏa thuận dàn xếp trị giá 250 triệu USD liên quan đến các cáo buộc về cách Apple tiếp thị năng lực AI của iPhone 16. Siri AI sau đó xuất hiện trong bản beta iOS 27 vào tháng 7, trước khi triển khai cho người dùng tiếng Anh trong tháng này; các ngôn ngữ khác dự kiến được hỗ trợ sau.
Microsoft Recall là trường hợp khác, nơi giá trị sản phẩm va chạm trực tiếp với quyền riêng tư. Tính năng được giới thiệu năm 2024 như “trí nhớ nhiếp ảnh” cho Windows, bằng cách chụp ảnh màn hình định kỳ để người dùng có thể tìm lại hoạt động trước đó. Lo ngại là các ảnh này có thể tạo thành kho dữ liệu có thể tìm kiếm, chứa mật khẩu, tin nhắn riêng tư và thông tin tài chính.
Microsoft đã trì hoãn Recall gần một năm để thiết kế lại các biện pháp bảo mật và riêng tư. Dù vậy, tranh cãi chưa kết thúc: một nhà nghiên cứu an ninh mạng gần đây đã tạo công cụ có thể trích xuất và hiển thị dữ liệu Recall đã thu thập, làm sống lại câu hỏi liệu vấn đề nền tảng đã được xử lý đầy đủ hay chưa.
Nhu cầu yếu và chi phí cao vẫn là hai rào cản lớn
Notion Mail ra mắt tháng 4/2025 nhằm hỗ trợ sắp xếp và tự động hóa hộp thư bằng AI, nhưng Notion nhận thấy người dùng của họ có xu hướng dùng các tác nhân AI riêng để xử lý email. Sản phẩm dự kiến đóng cửa ngày 22/9. Trường hợp này cho thấy một tính năng phù hợp về mặt kỹ thuật vẫn có thể không phù hợp với thói quen sử dụng thực tế.
Ở mảng phần cứng, Humane AI Pin từng thu hút sự chú ý lớn và huy động 230 triệu USD. Thiết bị đeo này được thiết kế để cung cấp tính năng AI mà không dựa vào điện thoại thông minh truyền thống, nhưng bị ảnh hưởng bởi hiệu năng yếu. Humane còn cảnh báo khách hàng ngừng dùng hộp sạc vì nguy cơ cháy pin. Mảng AI Pin đóng cửa vào tháng 2/2025, và HP mua phần lớn tài sản của công ty với giá 116 triệu USD.
Rabbit R1 cũng cho thấy doanh số ban đầu không đồng nghĩa sản phẩm đã tìm được chỗ đứng lâu dài. Rabbit cho biết đã bán 100.000 máy không lâu sau khi ra mắt, nhưng các đánh giá đầu tiên mô tả thiết bị còn dang dở, hoạt động thiếu ổn định và có ít tích hợp thực sự hữu ích. Công ty vẫn tiếp tục cập nhật R1, định vị lại nó như công cụ điều khiển máy tính cho các tác vụ dạng agent, đồng thời công bố dự án phần cứng mới Project Cyberdeck.
Những sản phẩm không tìm được thị trường đủ lớn
Huxe, ứng dụng biến văn bản thành nội dung âm thanh theo kiểu podcast, đóng cửa vào tháng 5/2026. Một phần nguyên nhân là các nền tảng lớn bắt đầu cung cấp trải nghiệm tương tự cho tập người dùng sẵn có đông hơn. Yupp, dịch vụ cho phép so sánh câu trả lời của hơn 800 mô hình AI và thưởng token hoặc tiền mã hóa cho người dùng bình chọn, cũng đóng cửa vào tháng 3/2026 vì đội ngũ sáng lập cho biết chưa đạt được mức phù hợp sản phẩm-thị trường đủ mạnh.
Figgs AI từng thu hút hơn 1 triệu người dùng với nền tảng tạo và tương tác với nhân vật AI cho nhập vai và kể chuyện. Tuy nhiên, đội ngũ phát triển cho biết chi phí duy trì dịch vụ miễn phí quá cao nên phải dừng hoạt động. Đây là lời nhắc rằng lượng người dùng, nhất là người dùng miễn phí, không tự động chuyển thành mô hình kinh doanh có thể duy trì.
Vì sao đáng chú ý?
Danh sách này không đơn thuần là tập hợp các thất bại. Nó cho thấy thị trường AI đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm tính năng sang câu hỏi khó hơn: sản phẩm có khác biệt đủ rõ trước các nền tảng lớn hay không, người dùng có quay lại thường xuyên hay không, và chi phí cung cấp AI có bền vững hay không.
Với doanh nghiệp và người dùng, điều đáng theo dõi không chỉ là một công cụ AI mới làm được gì trong bản giới thiệu. Quan trọng hơn là liệu công cụ đó có nằm trong workflow hằng ngày, có xử lý tốt dữ liệu nhạy cảm và có đủ lý do để tồn tại như một sản phẩm riêng khi các nền tảng lớn liên tục mở rộng hay không.
Skills Bridge tổng hợp
