Tác giả: Daniel Barabander
Biên dịch: Deep Tide TechFlow
Lời dẫn Deep Tide: Ba năm trước, Cursor chỉ là một tiện ích mở rộng của VS Code chạy trên API của OpenAI. Ngày nay, họ đã công bố mô hình tự nghiên cứu, vượt qua Claude Opus 4.6 trên các điểm chuẩn quan trọng với giá chỉ bằng một phần mười.
Bài viết này, xuất phát từ trường hợp này, trả lời một cách có hệ thống câu hỏi chiến lược quan trọng nhất trên Internet: Khi nào nên mở API, khi nào nên đóng lại? Kết luận là một cảnh báo cho tất cả những người làm nền tảng.
Toàn văn như sau:
Đồng tác giả với Elijah Fox(@PossibltyResult).
Đầu tháng 3, Cursor đã ra mắt Composer 2 — một mô hình lập trình độc quyền được xây dựng dựa trên mô hình nền tảng mã nguồn mở, vượt qua Claude Opus 4.6 trên các điểm chuẩn quan trọng với giá chỉ bằng một phần mười. Ba năm trước, Cursor chỉ là một nhánh (fork) của VS Code hoàn toàn chạy trên API của OpenAI.
Hành trình của Cursor từ một khách hàng phụ thuộc trở thành đối thủ cạnh tranh thực sự là hình ảnh thu nhỏ của vấn đề chiến lược quan trọng nhất trên Internet: Khi nào một công ty nên mở khả năng của mình thông qua API, và khi nào nên giữ kín?
Chúng tôi đã phát triển một khuôn khổ để trả lời câu hỏi này, nó phụ thuộc vào hai điều. Thứ nhất: Liệu việc mở API có làm xói mòn hào bảo vệ (moat) của bạn không? Nếu có: Bạn có thể tìm thấy hào bảo vệ ở nơi khác không?
Bất cứ khi nào một công ty mở ra tài sản trí tuệ của mình cho bên ngoài thông qua API, họ sẽ đối mặt với rủi ro xói mòn hào bảo vệ thông qua việc tập hợp nhu cầu (demand aggregation). Nói một cách đơn giản: Đối thủ cạnh tranh có thể sử dụng những tài sản trí tuệ này để định hướng giai đoạn đầu của sản phẩm riêng, và một khi đã tích lũy đủ nhu cầu, họ có thể cắt đứt API thông qua tích hợp dọc (vertical integration). Netflix đã làm điều này: đầu tiên cấp phép nội dung phim và chương trình truyền hình, sau khi có đủ cơ sở người dùng lớn để phân bổ chi phí cố định khổng lồ, họ đã tự sản xuất "House of Cards".
Nhưng tình huống thực sự nguy hiểm là: Đầu ra của API có thể trực tiếp được sử dụng làm đầu vào, cải thiện chất lượng sản phẩm cạnh tranh theo cấp số nhân. Đây là một đòn kép, bởi vì đối thủ cạnh tranh vừa có thể sử dụng API để định hướng và tập hợp nhu cầu, vừa có thể trực tiếp cải thiện quy trình sản xuất của chính họ. Đây chính xác là điều đang xảy ra trong lĩnh vực AI. Mặc dù OpenAI và Anthropic trong hợp đồng đã cấm rõ ràng các công ty kết nối với API của họ sử dụng đầu ra để đào tạo các mô hình cạnh tranh, nhưng họ không thể ngăn chặn các công ty như Cursor sử dụng các mô hình tiên phong để định hướng các quy trình làm việc cần thiết để thu thập dữ liệu sản phẩm độc quyền, và theo thời gian cải thiện mô hình của riêng họ.
Điều này dường như chính xác là những gì đã xảy ra đằng sau Composer 2. Cursor đã sử dụng các mô hình nền tảng như Claude và GPT để tập hợp đủ nhu cầu, đạt doanh thu hàng năm khoảng 2 tỷ USD, sau đó tận dụng mô hình nền tảng mã nguồn mở Kimi K2.5, cộng với dữ liệu thu được từ việc đào tạo trước liên tục và học tăng cường từ IDE của họ, để xây dựng một mô hình lập trình đạt cấp độ tiên phong.
Khi động thái đầu ra/đầu vào này tồn tại, nhà cung cấp API chỉ có hai lựa chọn: hoặc đóng API để ngăn chặn tổn thất, hoặc giữ mở và tìm kiếm các tài sản bổ sung có thể phát huy hào bảo vệ của chính mình.
Twitter là trường hợp điển hình đi theo con đường đầu tiên. Ban đầu nó nổi tiếng với API hào phóng, có thể truy cập miễn phí — vào thời kỳ đỉnh cao, các nhà phát triển có thể kéo miễn phí 500.000 tweet mỗi tháng. Nhưng Twitter đã đóng phần lớn giao diện API vì API làm lộ hào bảo vệ của nó: đồ thị xã hội độc quyền. Ngày nay, trên thực tế API đã đóng: việc truy cập bị giới hạn tốc độ nghiêm ngặt, với quy mô có ý nghĩa thì giá thành cao, và về cấu trúc, để xây dựng một sản phẩm nghiêm túc phải thông qua tích hợp B2B được kiểm soát chặt chẽ.
Con đường thứ hai là giữ API mở và bổ sung bằng một nguồn sức mạnh khác. Không ngành nào hiểu điều này hơn lĩnh vực crypto — API trong crypto bị buộc phải mở, và cách duy nhất để tồn tại là tìm thấy hào bảo vệ ở nơi khác.
Giao thức cho vay Morpho cung cấp một trường hợp đại diện. Giao thức này ra đời từ việc kết nối với API mở của Aave và Compound và xây dựng sản phẩm tối ưu hóa trên đó. Sau đó, nó lấy đầu ra của các giao thức này — tính thanh khoản tổng hợp của chúng — làm đầu vào để định hướng nền tảng của chính mình. Có thể thấy, con đường của Cursor và Morpho trong việc sử dụng API để xây dựng sản phẩm cạnh tranh là giống hệt nhau.
Tuy nhiên, động thái thực sự thú vị là những gì Morpho làm tiếp theo. Vì bản thân Morpho cũng là một API mở, nó cần tìm thấy hào bảo vệ để bù đắp cho việc thiếu chi phí chuyển đổi. Vì vậy, nó quyết định làm cho giao thức có thể tổng hợp nhất có thể, và thay vào đó xây dựng hào bảo vệ bằng các cách khác — chẳng hạn như hiệu ứng Lindy, và hiệu ứng mạng lưới phát sinh từ tính thanh khoản sâu từ nhiều bên cho vay và đi vay.
Theo khuôn khổ này để suy diễn tiếp, chúng ta có thể đưa ra một dự đoán: Theo thời gian, các công ty mô hình nền tảng rất có thể sẽ chọn con đường đầu tiên, dần dần hạn chế quyền truy cập API vào các mô hình tiên phong nhất của họ.
Để tin vào con đường thứ hai, bạn phải cho rằng các mô hình như Opus và GPT đã đủ mạnh, đủ đáng tin cậy để có thể giữ mở, cho phép các mô hình cạnh tranh sử dụng đầu ra của chúng làm đầu vào, nhưng các bên thứ ba vẫn sẽ không rời đi. Điều này có nghĩa là các công ty mô hình đặt cược vào các nguồn sức mạnh khác: Hiệu ứng Lindy (nếu họ cho rằng người dùng không muốn xây dựng lòng tin vào mô hình mới), hiệu ứng mạng lưới nhà phát triển (nếu họ cho rằng người dùng sẽ xây dựng hệ sinh thái phụ thuộc chặt chẽ vào tính mở của API của họ), hoặc tính kinh tế theo quy mô (nếu họ cho rằng tối đa hóa số lần gọi API có thể giúp họ phân bổ chi phí cố định để đào tạo các mô hình tiên phong).
Nhưng bằng chứng hiện tại chỉ theo hướng ngược lại. Động lực "mô hình hot nhất tháng" vẫn mạnh mẽ, người dùng sẽ không ngần ngại chuyển sang mô hình tốt nhất tại thời điểm đó — chúng ta lại thấy điều này trong đợt tăng sử dụng Claude gần đây sau khi Opus 4.5 ra mắt. Ở cấp độ mô hình, hiệu ứng mạng lưới nhà phát triển cũng chưa có dấu hiệu rõ ràng — khả năng tương tác giữa các API đang tăng lên chứ không giảm, hệ sinh thái công cụ xung quanh đang chủ động chống lại sự khóa chặt (lock-in), cố ý làm cho việc chuyển đổi nhà cung cấp trở nên dễ dàng. Và hiện tại, tính kinh tế theo quy mô ở giai đoạn đào tạo là không đủ để làm hào bảo vệ, bởi vì công nghệ chưng cất (distillation) cho phép đối thủ cạnh tranh đào tạo các mô hình có hiệu suất tương đương với chi phí thấp hơn nhiều. Không có nguồn sức mạnh thay thế, các công ty AI nền tảng rất có thể sẽ chỉ duy trì quyền truy cập hạn chế cho những người đam mê, và tập trung trọng tâm vào triển khai B2B với việc sử dụng và giám sát được kiểm soát chặt chẽ. Ngày càng nhiều, lựa chọn chiến thắng sẽ là từ chối tham gia trò chơi này.
Đây là một kết quả đáng lo ngại, vì sự bùng nổ hiện tại của các sản phẩm AI cấp người tiêu dùng được xây dựng dựa trên các nhà cung cấp mô hình này. Nó cũng mở ra cánh cửa cho định vị ngược lại: Nếu các phòng thí nghiệm hàng đầu ngày càng hạn chế quyền truy cập, thì sẽ có giá trị để giành lấy cho những đối thủ cạnh tranh có hào bảo vệ yếu hơn nhưng cam kết mạnh mẽ về việc mở cửa liên tục.
Cảm ơn @systematicls(@openforage) và @AlexanderLong(@Pluralis) đã cung cấp phản hồi đầy suy nghĩ cho bài viết này.
