Vì sao doanh nghiệp chọn OpenAI để vận hành AI Agent thay vì Anthropic

VN Hospital

Blog

Oct 21, 2026

5 lượt xem

Vì sao doanh nghiệp chọn OpenAI để vận hành AI Agent thay vì Anthropic

Cuộc đua AI doanh nghiệp đang bước sang một giai đoạn mới. Câu hỏi không còn đơn thuần là mô hình nào trả lời tốt hơn, viết mã nhanh hơn hay tạo nội dung hấp dẫn hơn. Doanh nghiệp ngày càng quan tâm đến một vấn đề thực tế hơn: nền tảng nào có thể điều phối các tác nhân AI, kết nối chúng với công cụ nội bộ và đưa chúng vào quy trình vận hành mà không làm mất quyền kiểm soát.

Khảo sát tháng 9/2026 của VentureBeat Intelligence cho thấy OpenAI đang dẫn đầu về mức độ sử dụng nền tảng điều phối AI Agent trong nhóm doanh nghiệp được khảo sát. Tuy nhiên, dữ liệu cũng cho thấy Google có vị thế đáng kể trong hạ tầng đám mây và mô hình AI, trong khi Anthropic vẫn xuất hiện thường xuyên trong danh sách các nền tảng mà doanh nghiệp dự định triển khai. Bức tranh này cho thấy thị trường không đơn giản là cuộc đua tìm ra một nhà cung cấp chiến thắng tuyệt đối.

OpenAI dẫn đầu về mức độ sử dụng nền tảng điều phối AI Agent

Trong số 107 doanh nghiệp đang sử dụng nền tảng điều phối AI Agent được khảo sát, 43% cho biết họ sử dụng nền tảng của OpenAI. Anthropic đạt 22%, còn Google đạt 21%.

Các sản phẩm được đề cập bao gồm Agents SDK và Responses API của OpenAI, Claude Agent SDK và Managed Agents của Anthropic, cùng Enterprise Agent Platform của Google.

Khoảng cách này đáng chú ý. OpenAI có tỷ lệ sử dụng gần gấp đôi Anthropic trong nhóm doanh nghiệp đang vận hành loại nền tảng này. Tuy nhiên, lợi thế đó chỉ phản ánh một khía cạnh cụ thể của thị trường, không có nghĩa OpenAI dẫn đầu trên mọi phương diện liên quan đến AI doanh nghiệp.

Khi được hỏi nền tảng điều phối nào là lựa chọn chính, 25% doanh nghiệp sử dụng nền tảng của OpenAI, 18% chọn Google và 16% chọn Anthropic. Phần còn lại sử dụng các giải pháp như Agentforce của Salesforce, Copilot Studio của Microsoft, Amazon Bedrock và những framework mã nguồn mở như LangChain.

Điểm quan trọng nằm ở sự khác biệt giữa việc có sử dụng một nền tảng và việc xem nền tảng đó là lựa chọn chủ đạo. Một doanh nghiệp có thể vận hành nhiều công cụ AI cùng lúc, nhưng vẫn ưu tiên một hệ thống để quản lý phần lớn quy trình.

Điều gì mới trong cuộc cạnh tranh giữa OpenAI, Anthropic và Google?

Dữ liệu về nền tảng điều phối chỉ là một phần của bức tranh. Một khảo sát riêng về hạ tầng và năng lực tính toán AI trong tháng 9/2026 cho thấy Google có vị thế mạnh khi xét đồng thời dịch vụ đám mây và mô hình AI.

Trong nhóm người trả lời khảo sát này, 51% cho biết họ sử dụng Google Cloud, 36% sử dụng Microsoft Azure và 23% sử dụng Amazon Web Services. Đối với mô hình AI, 41% sử dụng các mô hình của OpenAI, 39% sử dụng Gemini của Google và 15% sử dụng mô hình của Anthropic.

Khi chỉ xét nhà cung cấp chính được sử dụng trong môi trường sản xuất, 32% chọn Google Cloud hoặc Gemini, 22% chọn OpenAI và 6% chọn Anthropic. Theo cách tính gộp Google Cloud và Gemini, 68% người tham gia cho biết họ sử dụng ít nhất một trong hai dịch vụ này. Tỷ lệ tương ứng của Microsoft Azure hoặc OpenAI là 62%.

Những con số này không thể được hiểu là thị phần toàn thị trường. Chúng mô tả nhóm doanh nghiệp tham gia khảo sát, với tiêu chí tuyển chọn và cách đặt câu hỏi cụ thể. Một số doanh nghiệp cũng có thể sử dụng mô hình của OpenAI thông qua Azure, hoặc dùng Claude qua hạ tầng đám mây của Amazon hay Google, nhưng lại ghi nhận nhà cung cấp hạ tầng là lựa chọn chính.

Dù vậy, kết quả vẫn làm nổi bật một thực tế: cuộc cạnh tranh AI doanh nghiệp diễn ra ở nhiều lớp công nghệ khác nhau. Nhà cung cấp mô hình, nền tảng điều phối tác nhân và hạ tầng đám mây có thể là ba thành phần riêng biệt trong cùng một hệ thống.

Vì sao nền tảng điều phối AI Agent quan trọng?

AI Agent là tác nhân có khả năng thực hiện các bước công việc bằng cách sử dụng mô hình AI, công cụ và dữ liệu để tiến tới một mục tiêu. Nhưng để một tác nhân hoạt động trong môi trường doanh nghiệp, chỉ có mô hình ngôn ngữ là chưa đủ.

Doanh nghiệp cần một lớp phần mềm có thể phân phối nhiệm vụ, gọi công cụ, quản lý luồng công việc và giới hạn những hành động mà tác nhân được phép thực hiện. Đó là vai trò của nền tảng điều phối AI Agent.

Hãy hình dung một doanh nghiệp bán lẻ muốn tự động hóa việc xử lý yêu cầu của khách hàng. Hệ thống có thể cần đọc thông tin đơn hàng, truy vấn dữ liệu tồn kho, kiểm tra chính sách hoàn trả và tạo đề xuất xử lý. Mỗi bước có thể liên quan đến một công cụ hoặc hệ thống khác nhau. Nền tảng điều phối giúp kết nối các bước đó thành một quy trình có tổ chức.

Khi AI chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang môi trường sản xuất, khả năng quản lý quy trình trở nên quan trọng hơn. Doanh nghiệp phải quan tâm đến quyền truy cập, tính nhất quán, khả năng kiểm thử và chi phí vận hành. Một mô hình có chất lượng tốt nhưng khó tích hợp vào hệ thống hiện có chưa chắc là lựa chọn tối ưu.

Vì vậy, lợi thế của OpenAI trong khảo sát không chỉ có ý nghĩa đối với sản phẩm của hãng. Nó còn phản ánh sự cạnh tranh để trở thành lớp công nghệ mà doanh nghiệp sử dụng khi biến khả năng của mô hình AI thành công việc thực tế.

Chi phí chuyển đổi mô hình AI cao hơn nhiều doanh nghiệp tưởng

Một trong những kết quả đáng chú ý nhất của khảo sát là mức độ khó khăn khi thay đổi mô hình AI trong ứng dụng đang hoạt động.

Trong nhóm doanh nghiệp được khảo sát, 62% cho biết họ đã thay mô hình AI bên trong một ứng dụng sản xuất trong vòng một năm qua, nhưng vẫn giữ lại ứng dụng đó. Việc thay thế có thể là chuyển sang nhà cung cấp khác hoặc sử dụng một mô hình mới hơn từ cùng nhà cung cấp.

Trong số những doanh nghiệp đã thực hiện thay đổi, 59% cho biết hiệu suất giảm khiến họ phải chỉnh sửa ứng dụng hoặc quay lại mô hình ban đầu. Chỉ 19% nói rằng việc chuyển đổi gần như không đòi hỏi công sức kỹ thuật. Với 75%, quá trình chuyển đổi cần ít nhất vài ngày làm việc kỹ thuật hoặc bị dừng trước khi hoàn tất.

Đây là một cảnh báo quan trọng đối với các nhóm phát triển phần mềm. Hai mô hình có thể hỗ trợ cùng một loại tác vụ nhưng không nhất thiết tạo ra kết quả giống nhau trong ứng dụng thực tế. Thay đổi mô hình có thể ảnh hưởng đến cách hệ thống diễn giải chỉ dẫn, sử dụng công cụ và đáp ứng những tiêu chí đánh giá đã thiết lập trước đó.

Tại Home Depot, Angie Brown, Phó chủ tịch điều hành kiêm Giám đốc công nghệ thông tin, cho biết việc chuyển mô hình đòi hỏi đào tạo ngữ cảnh lại, tạo ra mức độ gắn kết kỹ thuật với lựa chọn hiện tại. Nhận xét này cho thấy chi phí chuyển đổi không chỉ nằm ở giá sử dụng mô hình, mà còn ở kiến thức và công việc kỹ thuật đã tích lũy quanh hệ thống.

Với lãnh đạo công nghệ, bài học khá rõ ràng. Trước khi thay mô hình trong một ứng dụng đang vận hành, cần dự trù thời gian kiểm thử lại chỉ dẫn, công cụ, quy trình và bộ tiêu chí đánh giá. Chi phí của AI không chỉ là số tiền trả cho mỗi lượt gọi API.

Home Depot cho thấy doanh nghiệp có thể kết hợp nhiều nhà cung cấp AI

Cách Home Depot triển khai AI minh họa cho một mô hình kiến trúc linh hoạt hơn việc chọn duy nhất một nhà cung cấp.

Theo chia sẻ của Brown, Home Depot sử dụng nhiều công nghệ của Google, bao gồm Google ADK để xây dựng AI Agent. Phần lớn dữ liệu của doanh nghiệp được lưu trong kho dữ liệu BigQuery của Google.

Tuy nhiên, Home Depot không chỉ sử dụng Google. Công ty dùng mô hình OpenAI thông qua Microsoft Azure để đánh giá kết quả do các mô hình Google tạo ra. Đồng thời, Claude của Anthropic được sử dụng để viết mã, còn mô hình OpenAI được dùng để rà soát mã đó.

Cách tiếp cận này cho thấy một doanh nghiệp có thể ưu tiên một hệ sinh thái về dữ liệu và hạ tầng nhưng vẫn sử dụng mô hình của các đối thủ cho những nhiệm vụ phù hợp hơn.

Về mặt kiến trúc, đây là sự phân chia vai trò thay vì đặt toàn bộ hệ thống vào một nhà cung cấp. Mô hình này có thể giúp doanh nghiệp tận dụng thế mạnh khác nhau, nhưng cũng làm tăng yêu cầu về tích hợp, kiểm thử, quản trị quyền truy cập và kiểm soát chi phí.

Không có một kiến trúc duy nhất phù hợp với mọi doanh nghiệp. Lựa chọn hợp lý phụ thuộc vào hệ thống hiện có, yêu cầu bảo mật, năng lực kỹ thuật và tính chất của công việc cần tự động hóa.

Anthropic vẫn có cơ hội dù đang đứng sau OpenAI

Một dữ liệu khác cho thấy vị trí hiện tại không nhất thiết quyết định cơ hội trong tương lai. Khi hỏi những doanh nghiệp dự định bổ sung, thay thế hoặc triển khai một nền tảng điều phối AI Agent mới trong vòng 12 tháng, khảo sát ghi nhận 33% trong số 61 doanh nghiệp có nêu ít nhất một lựa chọn đang cân nhắc đến nền tảng của Anthropic. OpenAI đạt 30%, còn Google đạt 25%.

Các doanh nghiệp được phép nêu nhiều lựa chọn, vì vậy những tỷ lệ này không phải thị phần và cũng không nên cộng lại như các phương án loại trừ lẫn nhau.

Trong nhóm cân nhắc nền tảng của Anthropic, 60% hiện chưa sử dụng nền tảng đó. Điều này cho thấy Anthropic vẫn có khả năng thu hút người dùng mới, dù mức sử dụng hiện tại thấp hơn OpenAI trong khảo sát điều phối AI Agent.

Dữ liệu từ Ramp cũng tạo ra một góc nhìn khác. Ngày 9/9/2026, công ty này cho biết 43,8% doanh nghiệp trên nền tảng của họ trả tiền cho Anthropic thông qua thuê bao hoặc token, so với 39,8% cho OpenAI. Đến ngày 6/10, Ramp cho biết trung bình 8% doanh nghiệp trên nền tảng của mình chuyển nhà cung cấp mô hình mỗi tháng trong giai đoạn ba tháng kết thúc vào tháng 9.

Hai bộ số liệu không mâu thuẫn trực tiếp, bởi chúng đo những hành vi khác nhau. Ramp theo dõi doanh nghiệp trả tiền cho dịch vụ, còn khảo sát VentureBeat hỏi các tổ chức có từ 100 nhân viên trở lên và những chuyên gia tư vấn phục vụ họ về nền tảng điều phối và nhà cung cấp AI trong môi trường sản xuất.

Ramp cũng có giới hạn riêng. Tập khách hàng của công ty thiên về những doanh nghiệp ứng dụng công nghệ sớm hơn mức trung bình; mỗi doanh nghiệp được tính một lần, bất kể quy mô. Doanh nghiệp nhỏ chiếm số lượng lớn nên có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ tổng hợp.

Vì vậy, không thể dùng tỷ lệ khách hàng trả tiền của Ramp để kết luận Anthropic đang dẫn đầu về điều phối AI Agent trong doanh nghiệp lớn. Điều có thể rút ra là mức độ sử dụng, mức độ chi tiền và ý định triển khai là những chỉ số khác nhau.

Google và OpenAI còn cạnh tranh ở lớp truy xuất dữ liệu

Khảo sát tháng 9 về các lớp ngữ cảnh cho AI Agent cho thấy các dịch vụ truy xuất dữ liệu của những nhà cung cấp lớn có mức sử dụng đáng kể.

Trong nhóm doanh nghiệp đang chạy truy xuất dữ liệu trong môi trường sản xuất, 58% sử dụng giải pháp truy xuất của OpenAI và 50% sử dụng Vertex AI Search của Google. Trong khi đó, các công cụ độc lập phổ biến như Pinecone và Elasticsearch có tỷ lệ sử dụng khoảng 12% đến 14%; 40% doanh nghiệp sử dụng ít nhất một công cụ độc lập.

Truy xuất dữ liệu giúp hệ thống AI tìm thông tin liên quan từ nguồn dữ liệu bên ngoài mô hình trước khi tạo câu trả lời hoặc thực hiện nhiệm vụ. Đây là thành phần quan trọng khi doanh nghiệp muốn AI làm việc với tài liệu, dữ liệu nội bộ và kiến thức chuyên ngành.

Các con số cho thấy nhiều doanh nghiệp đang lựa chọn dịch vụ gắn với hệ sinh thái nhà cung cấp lớn. Tuy nhiên, chúng không chứng minh rằng công cụ độc lập đã mất vai trò. Việc lựa chọn vẫn phụ thuộc vào yêu cầu kỹ thuật, nguồn dữ liệu và kiến trúc của từng tổ chức.

Nền tảng hay sản phẩm sẽ tạo lợi thế dài hạn?

Cuộc cạnh tranh này đặt ra một câu hỏi chiến lược: giá trị dài hạn sẽ thuộc về mô hình AI tốt nhất, nền tảng điều phối hay hạ tầng đám mây?

Câu trả lời từ dữ liệu hiện có là chưa thể xác định một bên chiến thắng duy nhất. OpenAI dẫn đầu về mức sử dụng nền tảng điều phối trong nhóm khảo sát. Google có vị thế đáng kể khi kết hợp dịch vụ đám mây với mô hình Gemini. Anthropic có tỷ lệ cân nhắc triển khai cao trong nhóm doanh nghiệp đang tìm nền tảng mới, đồng thời dữ liệu thanh toán từ Ramp cho thấy nhu cầu trả tiền cho sản phẩm của hãng rất đáng chú ý trong tập khách hàng được theo dõi.

Đối với doanh nghiệp, điểm then chốt không phải là chạy theo nhà cung cấp có tỷ lệ cao nhất. Điều quan trọng là lựa chọn công nghệ giải quyết được công việc, có thể tích hợp vào hệ thống và duy trì chất lượng khi thay đổi mô hình.

Nhà cung cấp có thể tạo ra lợi thế bằng sản phẩm tốt, nhưng doanh nghiệp cũng phải tính đến chi phí chuyển đổi. Khi quy trình, dữ liệu, chỉ dẫn và bộ đánh giá đã được thiết kế quanh một mô hình, việc chuyển sang lựa chọn khác có thể tốn kém hơn dự kiến.

Những rủi ro doanh nghiệp cần đánh giá trước khi triển khai

Rủi ro đầu tiên là phụ thuộc vào nhà cung cấp. Nếu một ứng dụng được xây dựng chặt chẽ quanh API, công cụ hoặc cách xử lý của một nền tảng, việc chuyển đổi có thể đòi hỏi sửa đổi đáng kể.

Rủi ro thứ hai là đánh giá chất lượng không đầy đủ. Một mô hình mới có thể hoạt động tốt trong thử nghiệm riêng lẻ nhưng không đạt cùng kết quả khi đặt vào quy trình thực tế. Dữ liệu khảo sát về tỷ lệ phải làm lại ứng dụng sau khi đổi mô hình cho thấy đây là vấn đề cần tính đến ngay từ đầu.

Rủi ro thứ ba là nhầm lẫn giữa chỉ số thị trường. Tỷ lệ doanh nghiệp trả tiền, tỷ lệ sử dụng mô hình, nền tảng chính và ý định mua sắm không đo cùng một điều. Đưa ra quyết định đầu tư dựa trên một chỉ số đơn lẻ có thể dẫn đến đánh giá sai vị thế của nhà cung cấp.

Cuối cùng, các số liệu khảo sát cần được diễn giải trong đúng phạm vi. Ba khảo sát được trích dẫn có lần lượt 109 người trả lời đủ điều kiện cho khảo sát điều phối AI Agent, 102 người cho khảo sát hạ tầng và năng lực tính toán, và 113 người cho khảo sát lớp ngữ cảnh AI Agent. Đây là những nhóm người trả lời khác nhau, không phải một mẫu thống nhất đại diện cho toàn bộ doanh nghiệp toàn cầu.

Kết quả OpenAI dẫn đầu về sử dụng nền tảng điều phối được báo cáo là vượt qua kiểm định thống kê ở mức tin cậy 95%, kể cả khi chỉ xét người trả lời làm việc trực tiếp tại doanh nghiệp. Tuy nhiên, kết quả vẫn mô tả các nhóm tham gia khảo sát cụ thể và không bảo đảm sẽ áp dụng cho mọi doanh nghiệp.

Kinh tế Việt Nam sẽ chịu tác động như thế nào?

Với Việt Nam, cuộc cạnh tranh này tạo ra cơ hội tiếp cận công nghệ AI để nâng cao năng suất, nhưng cũng đặt ra yêu cầu lựa chọn kiến trúc phù hợp. Dữ liệu khảo sát không cung cấp số liệu riêng cho thị trường Việt Nam, do đó chưa thể suy ra tỷ lệ doanh nghiệp trong nước sử dụng OpenAI, Google hay Anthropic từ những con số trên.

Dù vậy, các vấn đề kỹ thuật được ghi nhận có ý nghĩa đối với doanh nghiệp Việt Nam đang triển khai AI. Một công ty thương mại điện tử, logistics, tài chính hoặc phần mềm có thể sử dụng AI để phân loại yêu cầu, hỗ trợ nhân viên, tìm kiếm tài liệu và tự động hóa các bước xử lý dữ liệu. Nhưng nếu hệ thống được triển khai mà không có quy trình đánh giá chất lượng, chi phí sửa lỗi và chuyển đổi mô hình có thể làm giảm hiệu quả đầu tư.

Đối với các doanh nghiệp có đội ngũ công nghệ hạn chế, việc chọn một mô hình không chỉ dựa trên giá API. Họ cần đánh giá tổng chi phí gồm tích hợp, kiểm thử, giám sát, bảo mật và công sức duy trì. Trong nhiều trường hợp, một giải pháp vừa đủ tốt, ổn định và dễ quản lý có thể hữu ích hơn một hệ thống phức tạp nhưng vượt quá nhu cầu.

Doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ nên làm gì trong thời đại AI?

Doanh nghiệp nhỏ không cần xây dựng một nền tảng AI Agent đồ sộ ngay từ đầu. Cách tiếp cận thực tế hơn là chọn một quy trình có vấn đề rõ ràng, chẳng hạn phân loại email, tổng hợp tài liệu, hỗ trợ chăm sóc khách hàng hoặc tìm kiếm thông tin nội bộ.

Trước khi triển khai, doanh nghiệp nên xác định kết quả cần đạt, cách đo chất lượng và những hành động mà AI được phép thực hiện. Các nhiệm vụ ảnh hưởng đến tiền bạc, dữ liệu nhạy cảm hoặc quyết định quan trọng cần có cơ chế kiểm tra phù hợp thay vì giao toàn bộ quyền cho tác nhân tự động.

Đồng thời, nên xây dựng một bộ tình huống kiểm thử có thể chạy lại khi thay mô hình. Đây là cách giảm rủi ro khi nhà cung cấp cập nhật sản phẩm hoặc khi doanh nghiệp muốn thử lựa chọn khác. Không nên giả định rằng việc đổi mô hình chỉ cần thay một dòng cấu hình rồi đưa ngay lên môi trường sản xuất.

Doanh nghiệp Việt Nam nên chuẩn bị gì?

Trước hết, hãy xác định rõ bài toán kinh doanh thay vì bắt đầu bằng câu hỏi nên chọn nhà cung cấp AI nào. Nếu mục tiêu là giảm thời gian xử lý hồ sơ, cần đo thời gian trước và sau khi triển khai. Nếu mục tiêu là nâng cao chất lượng hỗ trợ khách hàng, cần có tiêu chí đánh giá độ chính xác và tỷ lệ phải chuyển cho nhân viên xử lý.

Tiếp theo, doanh nghiệp nên thiết kế hệ thống có khả năng kiểm thử và thay đổi có kiểm soát. Điều này không có nghĩa phải xây dựng kiến trúc đa nhà cung cấp ngay lập tức. Nhưng cần lưu lại chỉ dẫn, cấu hình, bộ đánh giá và kết quả vận hành để tránh phụ thuộc hoàn toàn vào những thiết lập khó tái tạo.

Thứ ba, hãy kiểm soát quyền truy cập và dữ liệu. AI Agent chỉ nên được phép truy cập những nguồn cần thiết cho nhiệm vụ của nó. Khả năng gọi công cụ càng rộng, yêu cầu quản trị và giám sát càng quan trọng.

Cuối cùng, hãy xem chi phí chuyển đổi là một phần của kế hoạch đầu tư. Khảo sát cho thấy thay mô hình trong ứng dụng đang vận hành có thể kéo theo nhiều ngày công kỹ thuật và nguy cơ giảm hiệu suất. Một quyết định mua sắm tốt cần tính cả chi phí duy trì trong tương lai, chứ không chỉ mức giá ban đầu.

Cuộc đua AI doanh nghiệp vẫn còn nhiều ngã rẽ

OpenAI đang có lợi thế rõ ràng về mức sử dụng nền tảng điều phối AI Agent trong khảo sát tháng 9/2026. Google lại thể hiện sức mạnh khi kết hợp hạ tầng đám mây và mô hình AI, còn Anthropic vẫn là lựa chọn được nhiều doanh nghiệp cân nhắc dù tỷ lệ sử dụng hiện tại thấp hơn trong nhóm khảo sát điều phối.

Bức tranh tổng thể cho thấy thị trường AI doanh nghiệp không được quyết định bởi một bảng xếp hạng duy nhất. Mỗi doanh nghiệp có thể sử dụng nhiều mô hình, nhiều dịch vụ và nhiều lớp công nghệ để giải quyết những nhiệm vụ khác nhau.

Thông điệp quan trọng nhất dành cho lãnh đạo doanh nghiệp là hãy đầu tư vào khả năng vận hành AI một cách có kiểm soát. Mô hình tốt có thể tạo ra lợi thế, nhưng khả năng tích hợp, đánh giá chất lượng, quản trị dữ liệu và chuyển đổi an toàn mới quyết định liệu lợi thế đó có tồn tại trong môi trường sản xuất hay không.

Trong giai đoạn tiếp theo, câu hỏi đáng theo dõi không chỉ là nhà cung cấp nào đang dẫn đầu, mà còn là liệu khoảng cách sử dụng giữa các nền tảng có tiếp tục duy trì khi doanh nghiệp mở rộng triển khai AI hay không. Những khảo sát tiếp theo sẽ giúp làm rõ liệu lợi thế hiện tại của OpenAI có được giữ vững, trong khi Google và Anthropic tiếp tục cạnh tranh ở những lớp khác nhau của hệ sinh thái AI.