Câu chuyện lợi nhuận gộp của các công ty ứng dụng AI lần đầu tiên bị "kiểm tra sức khỏe": Canva chủ động giảm tốc độ, Figma tự gánh chi phí suy luận

Hai công ty hàng đầu trong lĩnh vực phần mềm thiết kế đang dùng dữ liệu tài chính thực tế để tiết lộ cái giá ẩn giấu nhất của quá trình chuyển đổi AI.

Canva tuần này đã gửi cảnh báo đến nhà đầu tư, tốc độ tăng trưởng doanh thu hàng năm sẽ giảm xuống còn 20%, nguyên nhân là công ty đã chủ động dừng kế hoạch mở rộng một tính năng AI vốn được kỳ vọng thúc đẩy tăng trưởng thuê bao trả phí—nhu cầu vượt xa dự kiến, chi phí dịch vụ cũng vượt ngoài mong đợi. Báo cáo tài chính được Figma công bố vào thứ Năm cho thấy, dự đoán tốc độ tăng trưởng doanh thu quý 3 sẽ giảm từ 48% của quý 6 tháng 6 xuống còn 36%, đồng thời thừa nhận nhiều công cụ AI của hãng vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm, chưa hình thành lộ trình thương mại hóa hiệu quả. Sau khi thông tin được công bố, cổ phiếu Figma đã giảm khoảng 15% chỉ trong một ngày.

Theo truyền thông công nghệ The Information, tình cảnh của hai công ty đều chỉ ra một vấn đề mang tính cấu trúc: Độ phổ biến của sản phẩm AI không đồng nghĩa trực tiếp với một mô hình kinh tế đơn vị lành mạnh. Trong bối cảnh nhà đầu tư từng đặt nhiều kỳ vọng vào các công ty ứng dụng AI, đây thực sự là một cuộc kiểm tra áp lực thực tế đến từ tuyến đầu.

Canva: Nhu cầu quá lớn thành gánh nặng, chủ động đạp phanh

Khó khăn của Canva khá đặc biệt—không phải vì thiếu người sử dụng, mà ngược lại do có quá nhiều người sử dụng.

Theo báo cáo, giám đốc vận hành của Canva, Cliff Obrecht, chia sẻ với đồng nghiệp rằng trước khi tích hợp AI, chi phí phục vụ lượng lớn người dùng miễn phí là "rất thấp". Tuy nhiên sau khi tính năng AI được ra mắt, "những chi phí này đã tăng mạnh, mô hình kinh tế đơn vị thay đổi một cách căn bản, khiến việc giảm chi phí AI quan trọng hơn trước rất nhiều".

Chính vì đánh giá này, Canva đã lựa chọn chủ động điều chỉnh tốc độ tung ra các tính năng AI, thay vì tiếp tục đánh đổi tăng trưởng người dùng bằng chi phí cao. Quyết định này đã trực tiếp làm giảm kỳ vọng tăng trưởng doanh thu cả năm của công ty, hạ từ mức kỳ vọng cao trước đó của thị trường xuống còn 20%.

Để giải quyết tận gốc vấn đề chi phí, Canva đang đẩy mạnh phát triển các mô hình AI tự nghiên cứu. Công ty cho biết, các mô hình nội bộ này nhanh và rẻ hơn những mô hình từ các phòng thí nghiệm AI hàng đầu trong việc tạo hình ảnh và video. Tuy nhiên, vấn đề ở chỗ, những mô hình này không kịp ra mắt trong khung thời gian mở rộng tính năng AI nên tại các điểm mấu chốt, công ty vẫn phải phụ thuộc vào những mô hình bên ngoài có chi phí cao hơn.

Figma: Sản phẩm Beta miễn phí, tự gánh toàn bộ chi phí vận hành

Khác với hành động chủ động “đạp phanh” của Canva, Figma đang đối mặt với một dạng áp lực chi phí khác—phải chi trả cho các sản phẩm chưa thương mại hóa.

Giám đốc tài chính của Figma, Praveer Melwani, đã chỉ ra điều này rõ ràng trong cuộc họp với nhà đầu tư:

"Hiện tại, chúng tôi không tính phí người dùng đối với các sản phẩm đang ở giai đoạn thử nghiệm, toàn bộ chi phí vận hành chúng tôi tự chịu, không có bất kỳ doanh thu tiêu dùng nào để bù đắp."

Điều này đồng nghĩa với việc Figma đang dùng ngân sách của mình để trợ giá cho người dùng trải nghiệm các tính năng AI, trong khi chờ những công cụ này vượt qua giai đoạn thử nghiệm để chính thức thương mại hóa. Công ty dự đoán, cấu trúc chi phí này sẽ gây áp lực tới biên lợi nhuận gộp.

Figma cũng đang gia tăng đầu tư phát triển các mô hình AI nội bộ, đồng thời đã bắt đầu kết hợp mô hình nội bộ với các mô hình tiên tiến nhằm hỗ trợ sản phẩm Figma AI Agent vừa ra mắt. Tuy nhiên, việc đào tạo những mô hình này lại cần thời gian và vốn đầu tư, trong khi sự kiên nhẫn của thị trường vốn có giới hạn—ngay sau khi ra thông báo dự báo kết quả kinh doanh, cổ phiếu Figma đã giảm gần 15% chỉ trong một ngày.

Khó khăn chung: Cấu trúc chi phí chuyển đổi AI chưa được tối ưu

Theo báo cáo, trường hợp của Canva và Figma đã hé lộ một nghịch lý mà các công ty ứng dụng AI nói chung đang gặp phải: độ hấp dẫn trên phương diện sản phẩm đã được kiểm chứng, nhưng con đường chuyển hóa thành mô hình lợi nhuận bền vững thì vẫn chưa rõ ràng.

Cả hai công ty đều coi mô hình tự nghiên cứu là chìa khóa phá thế bế tắc—giảm phụ thuộc vào các mô hình đắt đỏ từ bên ngoài, từ đó cải thiện căn bản mô hình kinh tế đơn vị. Tuy nhiên, khoảng cách giữa thời gian phát triển mô hình tự nghiên cứu và yêu cầu tăng trưởng tức thời từ thị trường là điều khó tránh khỏi.

Nhiều phân tích cho rằng hai bản báo cáo này đã cung cấp một tham chiếu quan trọng: chi phí chuyển đổi AI không chỉ thể hiện ở đầu tư R&D, mà còn ăn sâu vào chi phí vận hành mỗi lần người dùng sử dụng công nghệ AI. Khi mô hình thương mại hóa chưa trưởng thành, phần chi phí này sẽ tiếp tục bào mòn biên lợi nhuận gộp.

Câu chuyện AI của các công ty phần mềm giờ mới thực sự bắt đầu bước vào vòng kiểm tra tài chính nghiêm túc đầu tiên.