Hai thương vụ M&A gần đây trong lĩnh vực AI — Nvidia mua Hugging Face với giá 12,9 tỷ USD và Stripe thâu tóm OpenRouter với giá 7,5 tỷ USD — đang làm dấy lên tranh luận về nơi tạo ra giá trị thực sự trong cuộc đua AI. Theo Menlo Ventures, tài sản khan hiếm nhất lúc này không hẳn là mô hình, mà là lớp phân phối và mạng lưới nhà phát triển xoay quanh các mô hình đó.

Nhận định này được C.C. Gong, Principal phụ trách đầu tư vào mảng consumer tech và AI tại Menlo Ventures, chia sẻ gần đây trên mạng xã hội X.

Theo ông Gong, trước khi về tay bên mua, cả Hugging Face lẫn OpenRouter đều từng vấp phải không ít hoài nghi. Hugging Face bị đánh giá là khó chứng minh khả năng sinh lời, trong khi OpenRouter bị cho là không có “hào lũy” đủ mạnh.

Tuy nhiên, ông cho rằng cách nhìn đó bỏ qua một xu hướng quan trọng: khi các mô hình AI ngày càng phổ biến và thị trường ngày càng phân mảnh, giá trị sẽ dịch chuyển sang những nền tảng có khả năng tập hợp nguồn cung và giữ chân người dùng.

Với Hugging Face, ông Gong cho rằng công ty này không nhất thiết phải sở hữu mô hình mạnh nhất. Điều quan trọng hơn là trở thành nơi các mô hình mới xuất hiện đầu tiên và là điểm đến quen thuộc của cộng đồng lập trình viên. Theo lập luận này, trọng số của mô hình về bản chất là dữ liệu và có thể được lưu trữ ở nhiều nơi, nhưng giá trị của Hugging Face nằm ở những lớp bổ sung như công cụ tìm kiếm, gắn thẻ mô hình, quản lý phiên bản, API chuẩn hóa, thư viện và đặc biệt là cộng đồng người dùng.

Ông cũng nhấn mạnh rằng một phần động lực tăng trưởng của Hugging Face đến từ việc các mô hình mã nguồn mở mới liên tục được đưa lên nền tảng này. Khi lập trình viên tin rằng họ luôn có thể tìm thấy mô hình mới nhất tại đây, họ sẽ tiếp tục quay lại. Và khi cộng đồng nhà phát triển tập trung đủ lớn, các đơn vị phát triển mô hình cũng gần như buộc phải hiện diện trên nền tảng đó.

Từ góc nhìn này, thương vụ với Nvidia mang ý nghĩa chiến lược rõ rệt. Nếu Nvidia đang nắm lợi thế ở hạ tầng tính toán, thì Hugging Face lại sở hữu điểm tiếp cận nơi lập trình viên lựa chọn sẽ chạy mô hình nào và chạy ở đâu. Sự kết hợp này giúp Nvidia không chỉ bán năng lực tính toán mà còn tiếp cận trực tiếp quá trình ra quyết định của nhà phát triển.

Theo ông Gong, nếu tích hợp runtime tối ưu, endpoint suy luận, các tùy chọn triển khai mặc định cùng kết nối chặt chẽ với CUDA và phần cứng Nvidia, tập đoàn này có thể biến hạ tầng của mình thành lựa chọn thuận tiện nhất đối với người dùng. Nói cách khác, Hugging Face có thể trở thành công cụ thúc đẩy tăng trưởng cho mảng điện toán của Nvidia.

Với OpenRouter, ông Gong cho rằng cấu trúc giá trị cũng tương tự. Trong bối cảnh mỗi nhà cung cấp mô hình có mức giá, tốc độ và độ sẵn sàng khác nhau, OpenRouter tập trung vào việc lựa chọn và kết nối mô hình phù hợp nhất cho từng nhu cầu sử dụng.

Khi thu hút được hàng triệu lập trình viên, OpenRouter đồng thời kéo sự chú ý của các nhà cung cấp mô hình. Từ đó, giá cả và mức độ sẵn sàng của dịch vụ có thể được cải thiện, qua đó gia tăng giá trị cho người dùng cuối. Theo cách nhìn này, OpenRouter vận hành gần với một marketplace hơn là chỉ một công cụ định tuyến đơn thuần.

Ông Gong cho biết OpenRouter hiện xử lý hơn 10.000 tỷ token mỗi ngày, qua đó tích lũy một lượng dữ liệu rất lớn về việc lập trình viên nào đang dùng mô hình nào cho từng tác vụ. Theo ông, ngay cả khi triển khai router mã nguồn mở riêng cho 10.000 doanh nghiệp, cũng khó có thể thu thập được lượng dữ liệu ở quy mô tương đương.

Ông lập luận rằng khi dữ liệu đạt đến một ngưỡng đủ lớn, một công cụ tưởng như đơn giản sẽ bắt đầu vận hành như một mạng lưới. Chính hiệu ứng mạng này tạo ra thêm một kênh phân phối giá trị cho bên mua.

Theo đó, Hugging Face giúp Nvidia vượt ra khỏi mối quan hệ thuần túy là nhà cung cấp năng lực tính toán để xây dựng liên kết trực tiếp với các lập trình viên — những người quyết định chọn mô hình nào. Trong khi đó, OpenRouter cho phép Stripe hiện diện ngay trong dòng sử dụng AI, thay vì chỉ tham gia ở khâu sau thanh toán.

Khép lại nhận định, ông Gong cho rằng Hugging Face và OpenRouter đều không phải những sản phẩm quá khó để xây dựng về mặt kỹ thuật. Nhưng khi được đặt vào tay những doanh nghiệp đã kiểm soát các lớp hạ tầng liền kề, giá trị mạng lưới của chúng có thể tăng mạnh hơn nhiều. Khi đó, bên mua có thể thương mại hóa mạng lưới này ở những vị trí mà bản thân công ty mục tiêu trước đây chưa thể khai thác hiệu quả.

Từ góc nhìn của Menlo Ventures, trong thị trường AI, mô hình không còn là tài sản khan hiếm nhất. Lợi thế bền vững nằm ở bên kiểm soát được khâu phân phối quanh mô hình — và cuối cùng, “hào lũy” thật sự chính là mạng lưới đó.