Вьетнамские стартапы в сфере искусственного интеллекта и проблема достижения устойчивого конкурентного преимущества.

Главная задача для стартапов в области искусственного интеллекта на уровне приложений заключается не только в создании продукта, но и в построении основ, которые сделают этот продукт труднозаменяемым в долгосрочной перспективе.

Искусственный интеллект кардинально изменил способ создания технологических стартапов. (Источник: Pexels)

Отличные возможности, жесткая конкуренция.

В последние годы искусственный интеллект кардинально изменил способы создания технологических стартапов. Благодаря легкодоступным моделям ИИ, открытому исходному коду и все более доступной цифровой инфраструктуре, небольшие группы теперь могут создавать продукты на основе ИИ быстрее и с меньшими ресурсами, чем раньше. Это открывает значительные возможности для стартапов в сфере ИИ во Вьетнаме. Но именно эта доступность также ставит более сложный вопрос: если многие компании могут интегрировать ИИ в свои продукты, где же тогда будет реальное конкурентное преимущество?

Кроме того, возникает еще один вопрос: уже не о том, могут ли предприятия внедрить ИИ, а о том, смогут ли они создать достаточно устойчивое конкурентное преимущество, чтобы избежать быстрой замены.

Цепочку создания ценности в сфере ИИ можно представить в виде трех основных уровней. Уровень инфраструктуры обеспечивает чипы, серверы и центры обработки данных. Базовый уровень моделей — это место, где разрабатываются основные модели ИИ. Уровень приложений — это место, где предприятия используют эти существующие модели для решения конкретных задач пользователей или организаций, таких как поддержка клиентов, аналитика обучения, обработка текста, распознавание речи или персонализация пользовательского опыта.

Учитывая нынешнюю ситуацию во Вьетнаме, для большинства стартапов в сфере ИИ более практичным подходом является сосредоточение внимания на прикладном уровне. Создание крупномасштабной вычислительной инфраструктуры или разработка базовых моделей требуют значительных капиталовложений, технического персонала и операционных возможностей. В то же время прикладной уровень позволяет стартапам использовать существующие платформы для решения конкретных проблем на местном рынке.

Согласно исследованию Amazon Web Services (AWS) о раскрытии потенциала ИИ во Вьетнаме , в 2024 году около 47 000 вьетнамских компаний внедрили решения на основе ИИ. В общей сложности почти 170 000 компаний, что составляет около 18% от общего числа предприятий во Вьетнаме, внедрили ИИ, по сравнению с 13% в предыдущем году. Среди стартапов около 55% используют ИИ в той или иной форме, а 35% применяют ИИ для разработки совершенно новых продуктов или услуг.

Эти цифры показывают, что возможности на уровне приложений огромны, но конкуренция также будет становиться все более жесткой. По мере того, как все больше компаний смогут внедрять ИИ в свои продукты, устойчивое конкурентное преимущество будет заключаться уже не просто в «наличии ИИ», а в продуктах, которые лучше понимают клиентов, обладают более качественными собственными данными и более глубоко интегрированы в реальную деятельность клиентов.

С практической точки зрения, главная проблема заключается не в создании новой функции ИИ, а в поддержании конкурентного преимущества достаточно долго для устойчивого роста бизнеса. Продукт, который хорош сегодня, может быть быстро скопирован конкурентами, если они используют ту же технологию, общие данные и подход к клиентам.

Таким образом, ключевая проблема для стартапов в области ИИ на уровне приложений заключается не только в создании продукта, но и в построении основ, которые затруднят его замену в долгосрочной перспективе. Соответственно, без собственных данных, глубокого понимания отрасли или тесной интеграции в повседневную деятельность клиентов продукт на основе ИИ остается крайне уязвимым для копирования.

Приложение Zalo стало неотъемлемой частью повседневной жизни пользователей во Вьетнаме. (Источник: Zalo)

Что должны делать вьетнамские предприятия?

В этом контексте вьетнамским стартапам в сфере искусственного интеллекта необходимо сосредоточиться, в частности, на двух наиболее важных платформах для создания устойчивого конкурентного преимущества.

Во-первых , это данные. В ИИ данные — это не просто технические данные; это актив, который накапливается с течением времени. Компании, которые накапливают собственные данные, особенно данные, относящиеся к конкретной отрасли, поведению пользователей или местным потребностям, получат преимущество, которое конкурентам будет трудно быстро воспроизвести. Однако данные действительно эффективны только тогда, когда к ним трудно получить доступ, они постепенно накапливаются в процессе реального использования или тесно связаны с конкретным контекстом, который конкуренты не могут легко воспроизвести.

История ELSA Speak — яркий пример того, как бизнес, использующий искусственный интеллект, может получить конкурентное преимущество за счет данных. Это приложение для изучения английского языка на основе ИИ было основано вьетнамским предпринимателем Ван Динь Хонг Ву. ELSA не только использует ИИ для оценки произношения, но и собирает данные о разговорной практике учащихся: где они неправильно произносят слова, с какими звуками у них возникают трудности, как они продвигаются и какие упражнения им необходимы дальше.

Важный урок, извлеченный из ELSA, заключается в том, что личные данные не являются чем-то, что стартапы получают с самого начала. Они накапливаются постепенно, благодаря тренировкам каждого пользователя, обратной связи и многократному использованию продукта. Чем больше учащихся используют продукт, тем лучше компания понимает их ошибки в произношении, потребности в практике и путь прогресса. Этот цикл помогает персонализировать продукт и затрудняет его копирование.

Во-вторых , существует барьер перехода, который затрудняет или делает нежеланием клиентов переходить на другое решение. Продукт на основе ИИ по-настоящему эффективен только тогда, когда он становится неотъемлемой частью повседневной работы или жизни клиента. В этот момент ценность продукта заключается не только в его функциях, но и в накопленных данных, устоявшихся привычках использования, интегрированных процессах и усилиях, которые клиенту пришлось бы приложить, если бы он перешел на другое решение.

Показательный пример — приложение Zalo. Хотя это и не чисто ИИ-стартап, Zalo демонстрирует, почему технологический продукт сложно заменить, как только он становится частью повседневной жизни пользователей. Согласно данным, обновленным в первой половине 2025 года, Zalo достигла 78,3 миллиона активных пользователей в месяц и обрабатывает около 2 миллиардов сообщений в день. По данным Vietnamnet , платформа также привлекает около 20 миллионов пользователей, ежемесячно использующих ее интеллектуальные функции ИИ.

Затруднение замены Zalo заключается в том, насколько платформа интегрирована в повторяющиеся повседневные действия пользователей, такие как обмен сообщениями с семьей, обмен информацией, связанной с работой, отправка документов, совершение звонков, связь с клиентами, вступление в учебные и корпоративные группы, а также получение информации от организаций.

Когда история чатов, контакты, рабочие группы, общие файлы и привычки общения накапливаются на одной платформе, стоимость перехода становится очень высокой, поэтому пользователи часто неохотно переходят на другое приложение, даже если у этого приложения есть какие-то новые или улучшенные функции.

Урок, извлеченный из истории Zalo, заключается не в том, что каждый стартап в сфере ИИ должен превратиться в крупную мессенджер-платформу. Более важно то, что речь идет о логике создания конкурентного преимущества: если продукт представляет собой просто самостоятельный инструмент, клиенты могут попробовать его, а затем отказаться от него. Но если продукт становится местом, где клиенты хранят данные, формируют привычки, общаются с другими или выполняют значительную часть своей повседневной работы, они с меньшей вероятностью перейдут на другое решение.

Для вьетнамских стартапов в сфере ИИ задача состоит уже не в том, смогут ли они создать продукт на основе ИИ, а в том, смогут ли они преобразовать свои собственные данные, отраслевые знания и взаимодействие с клиентами в долгосрочное конкурентное преимущество. Бизнес, занимающийся ИИ, сможет выжить только в том случае, если его продукты будут не просто интерфейсами, наложенными на уже существующие модели, а системами, которые постоянно обучаются на основе данных, пользователей и контекста использования.

На пленарном заседании конференции Biztech 2026, посвященном теме «Эра агентного ИИ: операционная автоматизация и новые драйверы роста», состоявшемся 13 мая и организованном Вьетнамской ассоциацией программного обеспечения и информационных технологий (VINASA), председатель VINASA г-н Нгуен Ван Кхоа заявил, что уровень внедрения ИИ среди вьетнамских предприятий в настоящее время составляет 65% — значительное увеличение по сравнению с 61,2% в конце 2025 года. Организации, внедряющие «цифровую рабочую силу», ускоряют обработку рабочих процессов до 300%, а прибыль от агентного ИИ обеспечивает среднюю окупаемость инвестиций (ROI) до 171%, что в три раза выше, чем у более старых решений.

В предстоящий период, для развития ИИ в духе концепции «Сделано во Вьетнаме для лидерства» — освоения ключевых технологий ИИ и разработки продуктов на основе ИИ во Вьетнаме, — Вьетнам сосредоточится на четырех основных группах решений: совершенствование институциональной структуры; развитие высококвалифицированных человеческих ресурсов; развитие стратегической инфраструктуры; и содействие развитию и расширению бизнеса в сфере цифровых технологий на международном уровне.

Источник: https://baoquocte.vn/startup-ai-viet-and-the-problem-of-sustainable-profit-393181.html