Tencent, Alibaba và ByteDance cạnh tranh trên thị trường cửa hàng kỹ năng AI

Skill đang trở thành một trong những từ khóa nóng nhất trong lĩnh vực AI.

Skill có thể hiểu là “sổ tay thao tác” cho AI Agent. Đó là một tệp lệnh được cấu trúc rõ ràng, trong đó nêu chi tiết cần gọi công cụ nào, cách xác định khi gặp tình huống nào, và cuối cùng đầu ra phải tuân theo tiêu chuẩn nào. Khi đọc tệp này, Agent sẽ thực hiện nhiệm vụ theo lộ trình đã được thiết lập trước.

Ví dụ, một sản phẩm trưởng giàu kinh nghiệm có thể đóng gói toàn bộ quy trình viết tài liệu yêu cầu sản phẩm của mình thành một Skill; bất kỳ Agent nào cài đặt nó đều có thể tạo ra một tài liệu yêu cầu chuẩn theo cùng một khung.

Khi số lượng Skill tăng lên, các nền tảng phân phối đã xuất hiện. Những nền tảng đầu tiên đảm nhận vai trò này là các cộng đồng nhà phát triển như GitHub, ClawHub, nơi việc tải lên, tìm kiếm và tải về Skill đều được thực hiện trong cộng đồng kỹ thuật.

Các công ty lớn cũng đang nhanh chóng bắt kịp. Tháng 3 năm nay, Tencent, Alibaba và ByteDance lần lượt ra mắt cửa hàng Skill trên nền tảng Agent của riêng họ. Trong hai tháng sau đó, Zhipu, Meituan và Xiaohongshu lần lượt gia nhập. Các công ty công nghệ internet, công ty mô hình lớn và các tập đoàn lớn về cuộc sống địa phương, thậm chí cả các nền tảng nội dung, đều đang cạnh tranh giành lấy cổng vào này.

Bản chất của cuộc chiến giành vị trí trên Cửa hàng Kỹ năng là vị trí cửa ngõ lưu lượng trong thời đại AI; ai kiểm soát quyền phân phối, người đó kiểm soát người dùng.

Nhưng ngoài ByteDance đã thử nghiệm tính năng trả phí cho Skill, các nền tảng còn lại đều chỉ đăng bản miễn phí. Tại sao các công ty vẫn cạnh tranh nhau để tham gia vào một “cửa hàng” không sinh lời?

Ai đang tham gia? Tại sao cửa hàng Skill lại đáng để giành lấy?

Trước khi trả lời câu hỏi này, hãy xem một mô hình đã được chạy thành công.

Trong thời đại internet di động, App Store của Apple không chỉ kiếm tiền từ mức hoa hồng 30% trên các lần tải xuống, mà giá trị cốt lõi hơn nằm ở việc: các nhà phát triển tạo ứng dụng để gia nhập hệ sinh thái iOS, người dùng ở lại hệ sinh thái iOS để sử dụng các ứng dụng này, từ đó tiếp tục chi tiêu trong hệ sinh thái: mua iCloud, đăng ký Apple Music, thanh toán trong ứng dụng. Quyền phân phối là lối vào, còn chi tiêu trong hệ sinh thái mới là nguồn thu.

Skill Store đang cạnh tranh cùng một logic. Người dùng quen nơi nào để lấy Skill, thì sẽ tiếp tục tiêu dùng dịch vụ trong hệ sinh thái đó. Sự khác biệt nằm ở chỗ, logic này đã được xác minh trong thời đại di động, trong khi Skill Store vẫn đang ở giai đoạn “vẽ bánh vẽ”. Hiểu được điểm này, hãy xem xét cách tiếp cận khác nhau của ba nhóm người tham gia.

Loại đầu tiên là các công ty công nghệ lớn, sử dụng cửa hàng Skill để thu hút lưu lượng truy cập và kiếm lợi nhuận trong hệ sinh thái.

Alibaba đã tích hợp thị trường Skill "Xia Xiao Bao" vào trợ lý JVS Claw Agent của mình, cho phép người dùng đồng bộ hóa các Skill đã chọn vào công cụ với một cú nhấp chuột. Thị trường Skill không thu phí, nhưng khi người dùng sử dụng Skill, họ sẽ tiêu tốn sức mạnh tính toán, đây là nguồn thu từ dịch vụ điện toán đám mây của Alibaba.

ByteDance đang theo đuổi hai hướng song song. Find Skill do Volcano Engine ra mắt, nhắm đến khách hàng doanh nghiệp, tích hợp nhiều nguồn Skill từ ClawHub, GitHub, v.v.; Cửa hàng Skill trên Koi hướng đến các nhà phát triển phổ thông, giảm rào cản sáng tạo và sử dụng, đồng thời hỗ trợ bán Skill. Mục tiêu là thu hút cộng đồng nhà phát triển, dùng Skill để thúc đẩy tiêu thụ dịch vụ đám mây và năng lực tính toán.

Chiến lược của Tencent hơi khác biệt. SkillHub về bản chất là bản sao địa phương hóa của ClawHub ở nước ngoài, đảm nhiệm chức năng thu hút lưu lượng và thích ứng địa phương. Tuy nhiên, lá bài chủ thực sự của Tencent là hệ sinh thái tiểu chương trình WeChat. Dựa trên chuỗi dịch vụ chín muồi được tích lũy từ hàng triệu tiểu chương trình, Tencent có thể đóng gói các dịch vụ trực tuyến và ngoại tuyến thành các Skill chuẩn hóa. Nếu con đường này thành công, mô hình kinh doanh sẽ tương tự như tiểu chương trình, kiếm lợi nhuận từ hoa hồng giao dịch và doanh thu quảng cáo.

Meituan sử dụng hệ sinh thái Skill để hỗ trợ ngành主业. Vào tháng 4, họ ra mắt xia345, định vị là công cụ định hướng hệ sinh thái AI Agent, bao gồm hơn 20 Agent và hơn 7.000 Skill. Ngay sau đó, vào tháng 5, họ tiến hành thử nghiệm công khai cộng đồng AI "Mi You", với hơn 3.000 Agent tham gia và tổng số Skill vượt quá 40.000. Từ công cụ định hướng đến cộng đồng, người dùng xem chia sẻ trên "Mi You" và tải về sử dụng trên "xia345". Bản thân Skill không sinh lời, nhưng nó kéo dài thời gian người dùng ở lại trong hệ sinh thái Meituan, tạo ra nhiều cơ hội chuyển đổi hơn cho các dịch vụ cốt lõi như đặt món tại cửa hàng và giao hàng.

Loại thứ hai là các công ty mô hình lớn, giữ chân người dùng thông qua cửa hàng Skill và kiếm tiền từ việc gọi mô hình.

ZhiPu đã ra mắt Quảng trường AgentMore Skills trên nền tảng Agent tự động Auto Claw vào tháng 4, tích hợp ba mô-đun: lựa chọn chính thức, Skill Hub và cộng đồng mã nguồn mở, hỗ trợ cài đặt một cú nhấp chuột với không cần Token.

Mặt tối của Mặt Trăng hành động sớm hơn, vào tháng Hai đã ra mắt Kimi Claw, cho phép người dùng triển khai一键 Open Claw trên nền web và cấu hình thư viện kỹ năng, người dùng có thể trực tiếp cài đặt và gọi các Skill trong trình duyệt.

Các công ty mô hình lớn phân phối Skill trông có vẻ hợp lý nhất. Chính mô hình là nền tảng chạy Skill, việc phát triển cửa hàng Skill có thể thúc đẩy việc sử dụng liên tục mô hình lớn của chính họ, giữ người dùng trên nền tảng của mình.

Kỹ sư Agent của công ty mô hình lớn Hà Vũ cho biết, các Skill tự phát triển có mức độ tương thích cao hơn với mô hình nền tảng riêng của họ và mang lại trải nghiệm sử dụng tốt hơn. Về bản chất, Skill là “mồi”, còn lượng gọi mô hình mới là “cá”.

Loại thứ ba là các nền tảng nội dung, coi Skill là một thể loại nội dung mới để kiếm tiền từ lưu lượng truy cập và quảng cáo.

Xiaohongshu gần đây đã ra mắt Red Skill, hiện vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm nội bộ. Người dùng có thể đính link Skill dưới bài đăng, chỉ cần nhấp vào là sao chép được lệnh cài đặt. Khác với mô hình phân phối Skill truyền thống theo chuỗi từ tìm kiếm đến cấu hình, Xiaohongshu theo hướng đề xuất nội dung, biến Skill thành dạng nội dung có thể được lướt xem và đề xuất. Xiaohongshu không kiếm tiền từ Skill, mà từ lưu lượng truy cập và doanh thu quảng cáo do nội dung này mang lại.

Logic của ba nhóm người chơi là nhất quán: Cửa hàng Skill bản thân không sinh lời, nhưng nó là cổng để thu hút và giữ chân người dùng. Doanh thu thực sự nằm ngoài Skill.

Tuy nhiên, điều này chỉ đúng nếu các nhà phát triển và người dùng thực sự sẵn sàng sử dụng.

Nhà phát triển độc lập Shimasaki Minami cũng chỉ ra rằng, các cửa hàng Skill được nhúng trong sản phẩm của các tập đoàn lớn thực tế có thể không hấp dẫn như mong đợi. Chúng giống như một chức năng phụ trong toàn bộ sản phẩm, có sự hiện diện yếu và không phải là hướng đi chính của các tập đoàn lớn. Trong khi đó, khả năng lan truyền tự nhiên của các nền tảng nội dung mang lại lợi thế cạnh tranh lớn hơn trong khâu phân phối Skill.

Nói cách khác, cửa hàng đã được xây dựng, nhưng vẫn chưa đủ hấp dẫn.

Để đánh giá xem kinh doanh cửa hàng Skill có tốt không, cách trực tiếp nhất là xem nó có kiếm được tiền không.

Hiện tại, chỉ có nút của Byte hỗ trợ giao dịch Skill, người sáng tạo có thể định giá và bán Skill của mình. Hầu hết các nền tảng khác đều phân phối miễn phí. Điều thực sự được coi là “giao dịch” lại là những người đang tận dụng sự chênh lệch thông tin trên Xianyu để đóng gói và bán lại các Skill mã nguồn mở.

“Cửa hàng” hiện vẫn chỉ là một ẩn dụ. Vấn đề nằm ở đâu?

Rào cản đầu tiên là Skill rất khó để định giá.

App Store tồn tại nhờ một hệ thống đánh giá hoàn chỉnh: chức năng rõ ràng, trải nghiệm ổn định, cùng với điểm số và đánh giá của người dùng. Quan trọng hơn, cùng một ứng dụng, bất kỳ ai sử dụng cũng sẽ có kết quả như nhau.

Skill thiếu chính xác như vậy. Thay đổi mô hình hoặc môi trường ngữ cảnh, hiệu quả do Skill tạo ra có thể khác biệt lớn.杉森楠 cho biết với «AIX Tài chính», hiệu suất của các sản phẩm Agent khác nhau không giống nhau, khả năng mô hình được tích hợp cũng khác biệt, kết quả do cùng một Skill chạy trên các sản phẩm và mô hình khác nhau là không thể kiểm soát. Ngay cả trên cùng một sản phẩm và cùng một mô hình, do tính ngẫu nhiên vốn có của AI, đầu ra cũng chưa chắc nhất quán.

He Yu bổ sung một góc nhìn khác: Phần lớn các Skill phổ thông dành cho người dùng thông thường là đầu ra mở, không có câu trả lời duy nhất, và ngành hiện chưa có tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả thống nhất. Các Skill chất lượng cao không thể được nhận diện hiệu quả, dẫn đến chi phí sàng lọc của người dùng rất cao.

Hiệu quả không ổn định, hệ thống đánh giá sẽ không thể xây dựng được. Nếu không có hệ thống đánh giá, người dùng sẽ thiếu cơ sở để thanh toán.

Rào cản thứ hai là chi phí không minh bạch.

Để hoàn thành cùng một nhiệm vụ, lượng Token tiêu thụ bởi các Skill khác nhau có thể chênh lệch vài lần, nhưng người dùng không thể biết trước khi cài đặt. Không thể so sánh xem hai Skill có chức năng tương tự thì Skill nào “tiết kiệm Token” hơn.

He Yu đã đưa ra một ví dụ: anh ấy từng sử dụng hai bài viết dài trên cùng một nền tảng để tóm tắt Skill, xử lý cùng một tài liệu và đưa ra cùng một lệnh, nhưng lượng Token tiêu thụ lại chênh lệch rất lớn, và sự khác biệt này hoàn toàn không thể nhận ra khi chọn Skill. Người dùng đã trả tiền để mua Skill, nhưng vẫn phải gánh thêm chi phí tiêu thụ Token không chắc chắn — làm thế nào để tính toán khoản chi phí này?

Rào cản thứ ba nằm ở rủi ro bảo mật.

Từ đầu năm đến nay, đã có tiền lệ về sự cố đầu độc Skill; các Skill độc hại sẽ đăng tải bằng cách giả mạo tên các Skill phổ biến để đánh cắp dữ liệu người dùng. Mặc dù các nền tảng đã lần lượt triển khai cơ chế kiểm duyệt, nhưng điều này cũng làm tăng rào cản cho các nhà phát triển khi tải lên Skill.

Sơn Sen Nan đã gặp hạn chế khi tải Skill lên Xiaohongshu, nền tảng chỉ cho phép tải lên tệp Markdown và TSD, các Skill phức tạp không thể được tải đầy đủ, cuối cùng chỉ có thể giảm xuống thành một Prompt. Chưa tìm được điểm cân bằng giữa việc kiểm duyệt an toàn và trải nghiệm nhà phát triển.

Rào cản cuối cùng là sự thiếu vắng các giao thức chuẩn hóa.

Các nhà phát triển khác nhau mô tả cùng một nhiệm vụ theo cách khác nhau, dễ khiến mô hình hiểu sai và hiệu quả thực thi không đồng đều. Hà Vũ cho biết, sự mơ hồ trong cách mô tả khiến trải nghiệm thực tế của Skill khó kiểm soát, và “dễ dùng” trở thành điều khó lý giải.

Hơn nữa, do thiếu ranh giới quyền hạn được chuẩn hóa, hiệu quả lý tưởng của “phát triển một lần, phân phối trên nhiều nền tảng” vẫn chưa thể hiện thực.

Bốn trở ngại này thực chất đều chỉ ra một nguyên nhân chung: Skill về bản chất là quy trình làm việc cá nhân hóa, tự nhiên phản kháng sự chuẩn hóa. Trong khi đó, tiền đề để thương mại hóa chính là sự chuẩn hóa.

Vì vậy, hiện tại cửa hàng Skill giống như một kệ hàng trưng bày, mọi thứ đều đã được bày ra, nhưng người dùng không biết nên chọn cái nào, và ngay cả khi chọn rồi cũng không biết có dùng tốt không. Còn một chặng đường dài nữa mới đến được “giao dịch” thực sự.

Hãy chuyển sự chú ý từ nền tảng sang các nhà phát triển.

Trần Húc, một nhà phát triển độc lập, từng đăng tải một Skill trả phí trên Koz. Ngay trong ngày được duyệt, đã có 6 người thanh toán, và việc được đề xuất trên trang chủ mang lại sự tiếp cận liên tục. Tuy nhiên, thời gian tươi đẹp không kéo dài lâu; anh nhanh chóng phát hiện rằng mình không còn cơ hội xuất hiện trên trang chủ nữa, người dùng buộc phải chủ động tìm kiếm để tìm thấy Skill của anh, và cũng không thể chạy quảng cáo. Cơ hội hiển thị trên trang chủ hoàn toàn do nền tảng kiểm soát và mang tính ngẫu nhiên rất cao.

Điều này ít nhất cho thấy hai điểm: thứ nhất, có nhu cầu thực tế đối với việc trả phí cho Skill; thứ hai, khả năng phân phối của các nhà phát triển trên các nền tảng hiện tại cực kỳ hạn chế.

Vậy thì, Skill Store có thể trở thành App Store tiếp theo không? Hiện tại, có hai trở ngại.

Một mặt, Skill không có hệ thống đánh giá thống nhất. Trần Húc cho biết, anh thường chọn Skill dựa trên số sao trên GitHub, vì những Skill này đã được người dùng kiểm nghiệm thực tế, nhưng thứ hạng phổ biến trên các nền tảng trong nước khác biệt so với nước ngoài, các chỉ số có thể bị méo mó. Thiếu hệ thống đánh giá chuẩn hóa và liên nền tảng, người dùng chỉ có thể chọn ngẫu nhiên.

Mặt khác, Skill mang tính cá nhân hóa mạnh mẽ.杉森楠 cho biết, phần lớn các Skill phổ thông trên thị trường có hiệu quả hạn chế. Những Skill thực sự hữu ích cần được tối ưu hóa sát với quy trình làm việc cá nhân, liên tục điều chỉnh trong thực tế và đúc rút thành phương pháp luận riêng biệt. Ví dụ, ngay cả khi hai Skill đều là “trợ lý viết lách”, quy trình làm việc và phong cách đầu ra có thể hoàn toàn khác nhau.

Nếu không xây dựng được hệ thống đánh giá, cửa hàng Skill sẽ chỉ dừng lại ở giai đoạn trưng bày kệ hàng.

Nhưng nếu nhìn từ một góc độ khác, Skill về bản chất là một dạng hàng hóa mới. Trước đây, người dùng trả tiền cho “sự chắc chắn” – cần một chức năng nào đó thì tải về một ứng dụng. Bây giờ, họ đang mua “khả năng” – một khả năng sáng tạo, một phương pháp luận có thể tái sử dụng.

He Yu chia các kịch bản có nền tảng trả phí thành hai loại: một là các nhu cầu văn phòng bắt buộc, như các quy trình cố định gồm kiểm tra hợp đồng, tạo báo cáo dữ liệu, với ý chí trả phí cao của doanh nghiệp; hai là các công cụ cá nhân, như tối ưu hóa hồ sơ xin việc, soạn văn bản du học, với tỷ lệ chuyển đổi trả phí tương đối cao.

Vấn đề là, ai có thể biến không gian này thành một doanh nghiệp thực sự?

Ba nhóm người tham gia mỗi nhóm đều có ưu thế riêng, nhưng cũng có những điểm yếu riêng.

Các công ty công nghệ internet gần với các bối cảnh sử dụng nhất, nhưng cửa hàng Skill với họ chỉ là “phụ gia”, không đầu tư nguồn lực cốt lõi. Các công ty mô hình lớn có lợi thế tự nhiên trong việc thích ứng mô hình, nhưng hệ sinh thái lại kém hơn các công ty lớn; Skill商店 chỉ là dịch vụ gia tăng giá trị, bản chất vẫn mong muốn người dùng tiếp tục gọi mô hình. Nền tảng nội dung có khả năng lan truyền mạnh nhất; trong giai đoạn chưa có hệ thống đánh giá chuẩn hóa cho Skill, người dùng lựa chọn Skill dựa trên khuyến nghị của người nổi tiếng và bản trình diễn sử dụng — đây chính là thế mạnh của các nền tảng nội dung, nhưng chúng lại xa rời hệ sinh thái công nghệ nhất.

Sự không ổn định, tính cá nhân hóa và các rủi ro bảo mật của Skill khiến ngành kinh doanh này khó hơn nhiều so với vẻ ngoài. Hiện chưa có công ty nào làm được điều này: khiến việc “mua Skill” trở nên tự nhiên như “mua App”.

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat "AIX Tài chính", tác giả: Đội ngũ AIX Tài chính