Trong thời đại mạng lưới truyền thống, logic cốt lõi của tăng trưởng sản phẩm là “tiếp cận nhiều người hơn”. Các doanh nghiệp giả định rằng giá trị sản phẩm là chắc chắn, chỉ cần qua marketing và kênh phân phối để nhiều người biết đến hơn, sẽ mang lại người dùng và giữ chân họ. Nhưng Sirius chỉ ra rằng, trong kỷ nguyên AI tạo sinh, phương pháp này đang mất hiệu quả.
Ngày càng nhiều ví dụ cho thấy, tăng trưởng của sản phẩm AI về bản chất không phải là thu hút người dùng, mà là lan tỏa niềm tin. Mọi người tải xuống hoặc sử dụng một sản phẩm AI không phải vì so sánh tính năng, mà vì tất cả mọi người đều đang bàn luận về nó, trình diễn nó, thậm chí sợ bỏ lỡ. Sản phẩm AI không có người dùng, chỉ có tín đồ.
Từ phễu lưu lượng đến vòng tròn đồng tâm niềm tin
Các sản phẩm SaaS truyền thống hoặc tiêu dùng theo mô hình AARRR: thu hút, kích thích, giữ chân, kiếm tiền, giới thiệu. Nhưng giá trị của AI có ba đặc tính:
Không chắc chắn (mỗi lần xuất ra khác nhau)
Hiện tượng xuất hiện (khả năng liên tục xuất hiện các công dụng mới)
Cần được hiểu để cảm nhận giá trị
Vì vậy, tăng trưởng không còn là vấn đề tiếp cận nữa, mà là vấn đề truyền đạt nhận thức.
Sự lan tỏa của sản phẩm AI giống như năm vòng tròn đồng tâm:
Người thưởng thức (lĩnh vực kỹ thuật, nhà phát triển)
Người truyền bá (KOL, truyền thông, nhà sáng tạo)
Người dùng thực tế (người dùng trong công việc hoặc cuộc sống)
Người theo dõi (người thử nghiệm xã hội)
Phần đông (động lực từ bầu không khí)
Điều quan trọng là càng ra ngoài, độ đặc của niềm tin càng thấp, nhưng số lượng người càng nhiều.
Nguồn: Sirius
Mỗi tầng đều cần một lần “dịch”, các đột phá công nghệ cần được chuyển hóa thành câu chuyện ngành, từ bối cảnh sử dụng chuyển thành một không khí xã hội. Chỉ cần một tầng thất bại trong việc dịch, sự lan tỏa sẽ dừng lại. Nhiều sản phẩm AI có kỹ thuật mạnh mẽ nhưng không thể vượt qua giới hạn câu chuyện, nguyên nhân chính là câu chuyện không thể đơn giản hóa.
Động cơ tăng trưởng thực sự: Mong muốn bắt chước
Phần lớn mọi người nghĩ rằng tăng trưởng của AI đến từ hiệu ứng mạng, nhưng thực tế, đẩy mạnh bùng nổ là một động lực nguyên thủy hơn: Mong muốn bắt chước (Mimetic Desire). Các ví dụ điển hình bao gồm:
ChatGPT hình ảnh phong cách Ghibli tràn lan
Suno AI truyền bá âm nhạc trên TikTok
Cảm xúc “không thử sẽ tụt hậu” sau sự nổi bật của DeepSeek
Người dùng không tham gia vì “nhiều người dùng làm sản phẩm tốt hơn”, mà vì tôi thấy bạn làm, tôi cũng muốn làm. Vì vậy, thị trường AI sẽ không xuất hiện độc quyền kiểu Facebook (mong muốn sẽ chuyển hướng), chiến lược tăng trưởng không phải tối ưu hóa tính năng, mà là tạo ra hành vi có thể bắt chước. Nếu sản phẩm không thể chia sẻ, trình diễn hoặc sao chép, sự lan tỏa sẽ không xảy ra, đó cũng là lý do tại sao nhiều sản phẩm công nghệ đột phá nhưng thiếu ví dụ sử dụng khó phổ biến.
Tại sao phương pháp tăng trưởng truyền thống đang sụp đổ
Các sản phẩm AI đang phá vỡ năm giả định cốt lõi của hai mươi năm qua:
Chi phí biên gần như bằng không: Mỗi lần suy luận là chi phí tính toán thực, không thể “trước hỗ trợ tăng trưởng rồi mới kiếm tiền”.
Chồng chất tính năng tạo thành rào cản cạnh tranh: AI cạnh tranh về chất lượng đầu ra, và chất lượng này sẽ nhanh chóng bị san bằng qua cập nhật mô hình.
Hiệu ứng mạng là rào cản chính: Phần lớn AI là sản phẩm dành cho cá nhân, tôi dùng nhiều không làm trải nghiệm của bạn tốt hơn.
Dự đoán CAC / LTV chính xác: Cập nhật mô hình có thể khiến người dùng mất trong chớp mắt, dữ liệu lịch sử mất giá trị tham khảo.
Phễu là tuyến tính: Trong thế giới AI, việc chia sẻ có thể xảy ra trước lần sử dụng đầu tiên, doanh thu có thể đến trước giữ chân, kích hoạt phụ thuộc vào một “trải nghiệm vượt mong đợi”, điều này có nghĩa là doanh nghiệp cần quản lý không phải phễu, mà là hệ thống niềm tin.
Cấu trúc sâu của AI và Crypto
Động lực tăng trưởng của AI và thị trường tiền mã hóa rất tương đồng:
Crypto AI
Meme thúc đẩy giá Meme thúc đẩy người dùng
Airdrop thu hút người dùng Trải nghiệm miễn phí tạo tín đồ
Token phát hành theo đường cong Miễn phí và giới hạn tốc độ
Văn hóa fork Cạnh tranh mô hình mã nguồn mở
Giá trị dựa trên sự đồng thuận, câu chuyện
Điểm chung của cả hai là người dùng không mua tính năng hiện tại, mà là khả năng trong tương lai. Nhưng khác biệt là niềm tin trong Crypto có thể tự duy trì, trong khi niềm tin AI phải liên tục được xác thực qua mỗi lần xuất ra. Niềm tin là thuê chứ không phải sở hữu.
Chiến trường thực sự sau tăng trưởng: Giữ chân
Mong muốn bắt chước có thể mang lại lưu lượng, nhưng không đảm bảo giữ chân. Giữ chân AI là một cuộc đua:
Ngắn hạn: Đổi mới từ phía cung, liên tục ra mắt khả năng mới, kéo dài thời gian tò mò.
Dài hạn: Xây dựng sự khan hiếm mới, tích lũy dữ liệu cá nhân, tích hợp vào quy trình làm việc, hình thành thói quen tương tác, tài sản niềm tin.
Nếu trong thời gian cửa sổ bắt chước hoàn thành việc xây dựng sự phụ thuộc, sản phẩm có thể biến từ công cụ phổ biến thành hạ tầng. Cursor, Bolt và các công cụ phát triển khác là những ví dụ điển hình.
Năm mô hình bùng nổ của AI
Các ví dụ thành công từ 2024–2025 có thể phân thành năm loại:
Gây bão bằng Meme (hình Ghibli, Suno)
Chống lại câu chuyện (DeepSeek: phá vỡ đồng thuận với chi phí thấp)
Phân tầng phát hành (mời, danh sách chờ)
Xuất ra là marketing (tác phẩm của người dùng trở thành quảng cáo)
Thống trị quy trình làm việc (tích hợp vào quy trình hàng ngày)
Trong đó, loại cuối cùng khó nhất nhưng có giá trị dài hạn nhất. Và, hai câu hỏi quyết định thành bại của sản phẩm AI thực sự là:
Sản phẩm của bạn có phá vỡ một nhận thức sai phổ biến không?
Mỗi tầng từ vòng tròn cốt lõi đến đại chúng, việc “dịch” có trôi chảy không?
Trong thế giới không có hiệu ứng mạng mạnh, cấu trúc thị trường AI sẽ tự nhiên phân tán. Lưu lượng không còn là rào cản, mà là mối quan hệ và niềm tin.
