Tony Fadell, người được mệnh danh là “cha đẻ iPod”, cho rằng làn sóng thiết bị AI đời đầu gặp khó trên thị trường vì hai vấn đề cốt lõi: thiếu tính hữu dụng trong thực tế và chưa tạo được niềm tin về bảo mật dữ liệu.

Theo TechCrunch ngày 7/10 (giờ địa phương), phát biểu tại sự kiện MIT Future Fest, Fadell nhắc đến Rabbit R1, Humane AI Pin và Limitless Pendant như những ví dụ tiêu biểu của thế hệ thiết bị AI đầu tiên. Theo ông, các sản phẩm này chưa giải quyết được một nhu cầu đủ rõ ràng của người dùng.

Fadell cho rằng các nhà sản xuất trước hết phải xác định chính xác thiết bị được tạo ra để làm gì và xử lý bất tiện nào trong đời sống hằng ngày. Ông nhận xét nhiều thiết bị AI hiện nay mới chỉ dừng ở mức tạo cảm giác “thú vị” với nhóm người dùng đam mê công nghệ, thay vì đáp ứng một nhu cầu cụ thể. Dù được quảng bá như trợ lý cá nhân tiện lợi, hiệu quả sử dụng thực tế vẫn chưa đạt kỳ vọng, đồng thời chưa cho thấy người dùng phổ thông có thể ứng dụng chúng ra sao trong cuộc sống thường ngày.

Theo Fadell, khái niệm trợ lý AI vẫn còn khá xa lạ với số đông. Ông nói tỷ lệ người từng nhận hỗ trợ từ trợ lý con người trên toàn cầu còn chưa đến 0,01% dân số, vì vậy phần lớn người tiêu dùng thậm chí chưa hình dung rõ “trợ lý” thực sự là gì. Do đó, dù doanh nghiệp liên tục đưa ra viễn cảnh về các AI agent có thể xử lý mọi việc, thị trường vẫn cần thêm thời gian để cả người dùng phổ thông lẫn doanh nghiệp chấp nhận mô hình này.

Ông cho rằng nền tảng quan trọng nhất ở đây là niềm tin. Fadell lấy ví dụ, ngay cả với một trợ lý con người, không ai giao quyền truy cập tài khoản ngân hàng ngay từ ngày đầu tiên. Việc chia sẻ dữ liệu nhạy cảm, sắp xếp lịch trình hay xử lý tài chính đều cần thời gian để xây dựng độ tin cậy. Theo ông, trợ lý AI chỉ thực sự có giá trị khi bảo mật được xem là điều kiện tiên quyết.

Nhận định này cũng được Fadell liên hệ với một số trường hợp trợ lý AI đa năng ra mắt gần đây. Meta vừa giới thiệu “Muse”, nhưng ngay sau đó một nhà nghiên cứu bảo mật đã phát hiện lỗ hổng nghiêm trọng. Cũng có thông tin cho thấy nhiều nhóm nội bộ của Meta phải làm thêm giờ để gấp rút xử lý các vấn đề bảo mật trước khi phát hành sản phẩm. Theo Fadell, một khi người dùng giao việc cho bất kỳ dạng “trí tuệ” nào, niềm tin và mức độ an toàn sẽ trở thành yếu tố quan trọng nhất.

Fadell đánh giá Apple hiện là doanh nghiệp tiến gần nhất tới những điều kiện đó. Theo ông, Apple sở hữu phần cứng, chip xử lý và các thành phần cần thiết để triển khai mô hình này. Tuy nhiên, ông cũng lưu ý năng lực AI cốt lõi của hãng vẫn chưa đủ mạnh, đồng thời đề cập rằng phiên bản Siri AI mới được xây dựng trên một phiên bản Gemini của Google đã được tùy biến.

Về mô hình AI agent có khả năng thành công, Fadell thiên về cách tiếp cận on-device, tức xử lý trực tiếp trên thiết bị nhằm tăng cường bảo vệ dữ liệu cá nhân và tối ưu độ gọn nhẹ. Ông cho biết không đặt trọng tâm vào mô hình phụ thuộc vào trung tâm dữ liệu, đồng thời cho rằng thiết bị hiện nay đã đủ mạnh về hiệu năng và năng lực xử lý. Theo ông, thay vì liên tục gửi thông tin nhạy cảm lên đám mây, việc giữ dữ liệu trên thiết bị sẽ giúp doanh nghiệp giành được niềm tin của người dùng.

Ông cũng cho rằng lợi thế lớn của Apple nằm ở hệ sinh thái thiết bị đã được phổ cập rộng rãi. Theo Fadell, Meta và OpenAI chuyển sang phát triển thiết bị phần nào vì không có sẵn một nền tảng triển khai tới hàng tỷ thiết bị như Apple. Ông nhận định xu hướng hiện nay là thay vì liên tục xin quyền truy cập từng cảm biến trên smartphone, các công ty sẽ tích hợp camera, âm thanh và dữ liệu vị trí vào một thiết bị riêng, sau đó kết nối với điện thoại thông minh qua Bluetooth, Wi-Fi và mạng di động 5G.

Dù vậy, Fadell nhấn mạnh lợi thế phần cứng không đồng nghĩa với thành công chắc chắn. Trả lời câu hỏi về mức độ phù hợp giữa sản phẩm và thị trường, ông cho rằng các startup thường khó phục hồi hơn sau một lần thất bại. Theo ông, startup gần như chỉ có “một cơ hội”, trong khi các tập đoàn lớn vẫn còn nguồn lực để tiếp tục thử nghiệm ngay cả khi một sản phẩm không thành công. Trên thị trường thiết bị AI, doanh nghiệp có thể tồn tại lâu dài sẽ là bên xác định rõ vấn đề của người dùng, tối ưu hiệu năng và xây dựng được mức độ tin cậy đủ lớn.