Năm 2016, hàng triệu người trên khắp thế giới sử dụng điện thoại để tương tác với không gian xung quanh trong khi chơi Pokémon Go, và ở thời điểm đó, hành vi này chủ yếu được hiểu như một biểu hiện của sự đổi mới trong trải nghiệm game di động. Tuy nhiên, cách nhìn này chỉ phản ánh phần bề mặt, bởi điều thực sự diễn ra nằm ở một tầng khác, nơi mỗi lần người dùng giơ điện thoại lên quan sát môi trường không chỉ phục vụ cho mục đích giải trí, mà đồng thời tạo ra dữ liệu về thế giới vật lý với quy mô chưa từng có.
Điểm quan trọng không nằm ở việc dữ liệu được thu thập, mà nằm ở cách nó được tạo ra. Thay vì dựa vào các nguồn dữ liệu truyền thống như vệ tinh hay bản đồ thương mại, Niantic xây dựng một hệ thống trong đó chính người dùng trở thành nguồn ghi nhận không gian, với góc nhìn ngang tầm mắt, trong điều kiện ánh sáng, thời tiết và bối cảnh thực tế đa dạng. Điều này khiến dữ liệu không chỉ phong phú về số lượng, mà còn sát với cách con người thực sự nhìn và di chuyển trong môi trường vật lý.
Đến tháng 3 năm 2026, giá trị của hệ thống này bắt đầu được thể hiện rõ hơn khi Niantic Spatial công bố hợp tác với Coco Robotics, một công ty vận hành robot giao hàng tại nhiều thành phố lớn. Nền tảng định vị thị giác mà Coco tích hợp không được xây dựng từ dữ liệu chuyên dụng theo cách truyền thống, mà được huấn luyện từ hơn 30 tỷ hình ảnh do người chơi Pokémon Go tích lũy trong suốt một thập kỷ.
Chính tại điểm này, bức tranh trở nên rõ ràng hơn. Những gì từng được xem là dữ liệu phụ của một trò chơi thực chất lại là nền tảng cho các hệ thống công nghệ mới, nơi máy móc cần hiểu và di chuyển trong thế giới vật lý với độ chính xác ngày càng cao. Và khi đặt trong bối cảnh đó, Pokémon Go không còn nên được nhìn như một sản phẩm giải trí thành công, mà như một cơ chế đã góp phần tạo ra một trong những kho dữ liệu thị giác lớn nhất từng tồn tại.
Vấn đề GPS trong môi trường đô thị và giới hạn của dữ liệu định vị truyền thống
Để hiểu vì sao khối dữ liệu hình ảnh mà Pokémon Go tích lũy lại có giá trị lớn, cần bắt đầu từ một hạn chế mang tính nền tảng của hệ thống định vị hiện tại. GPS, dù là công nghệ phổ biến nhất trong việc xác định vị trí, lại không được thiết kế để hoạt động chính xác trong môi trường đô thị mật độ cao.
Trong không gian mở, tín hiệu từ vệ tinh có thể truyền trực tiếp đến thiết bị, giúp xác định vị trí với sai số chấp nhận được. Nhưng khi đặt vào bối cảnh thành phố, nơi các tòa nhà cao tầng, cầu vượt và hạ tầng giao thông dày đặc tạo ra nhiều bề mặt phản xạ, tín hiệu này bị lệch hướng và nhiễu loạn. Kết quả là vị trí hiển thị có thể sai lệch đáng kể so với thực tế, đôi khi đủ để đặt người dùng sang một tuyến đường khác.
Với người dùng thông thường, sai số này chỉ tạo ra bất tiện trong việc điều hướng. Nhưng với các hệ thống cần độ chính xác cao như robot giao hàng, sai lệch vị trí không còn là vấn đề trải nghiệm, mà trở thành rào cản vận hành. Một robot không thể dừng đúng vị trí trước cửa một nhà hàng hoặc xác định chính xác điểm giao hàng sẽ không thể hoàn thành nhiệm vụ, đồng nghĩa với việc toàn bộ mô hình kinh doanh bị ảnh hưởng.
Điều này cho thấy giới hạn của cách tiếp cận dựa trên tọa độ. GPS cung cấp vị trí theo điểm, nhưng không cung cấp ngữ cảnh đủ chi tiết để hiểu môi trường xung quanh. Trong khi đó, việc di chuyển chính xác trong đô thị lại phụ thuộc nhiều hơn vào khả năng nhận diện không gian, tức là biết mình đang đứng ở đâu thông qua kiến trúc, biển hiệu và các đặc điểm thị giác quen thuộc.
Vì vậy, vấn đề không nằm ở việc cải tiến độ chính xác của GPS, mà nằm ở việc chuyển sang một cách định vị khác, nơi hệ thống không chỉ biết vị trí, mà còn hiểu được không gian. Và đây chính là lý do dữ liệu thị giác, được thu thập từ góc nhìn của con người trong môi trường thực, trở thành nền tảng quan trọng cho các hệ thống di chuyển trong đô thị.
Thiết kế sản phẩm theo ba lớp: từ hành vi đến dữ liệu và lợi thế cạnh tranh
Điểm khác biệt cốt lõi trong cách Niantic xây dựng Pokémon Go có thể được nhìn rõ hơn nếu tách hệ thống này thành ba lớp liên kết với nhau: hành vi người dùng, dữ liệu được tạo ra và lợi thế cạnh tranh hình thành từ dữ liệu đó.
Ở lớp đầu tiên, Niantic không xem hành vi người dùng là thứ có sẵn để khai thác, mà là thứ cần được thiết kế. Các cơ chế trong trò chơi được xây dựng để dẫn người chơi đến những địa điểm cụ thể, khiến họ di chuyển nhiều hơn, quan sát kỹ hơn và quay lại cùng một không gian nhiều lần. Khi hành vi này được lặp lại trong thời gian dài, nó không còn là phản ứng tự nhiên, mà trở thành một vòng lặp có thể dự đoán và mở rộng.
Từ lớp hành vi đó, lớp thứ hai hình thành, đó là dữ liệu. Mỗi lần người chơi tương tác với môi trường, hệ thống không chỉ ghi nhận một hình ảnh đơn lẻ, mà tích lũy nhiều góc nhìn khác nhau của cùng một địa điểm qua thời gian. Điều này tạo ra một dạng dữ liệu có chiều sâu, nơi không gian vật lý được ghi nhận trong nhiều điều kiện ánh sáng, thời tiết và bối cảnh khác nhau, giúp hệ thống có thể hiểu môi trường theo cách gần với trải nghiệm thực tế của con người.
Chính việc dữ liệu được tạo ra theo cách này dẫn đến lớp thứ ba, đó là lợi thế cạnh tranh. Khi dữ liệu không chỉ lớn về quy mô mà còn đa dạng về bối cảnh và được tích lũy liên tục trong 1 thập kỷ, nó trở thành một tài sản mà đối thủ khó có thể tái tạo trong thời gian ngắn. Một sản phẩm có thể được sao chép về tính năng, nhưng một hệ thống dữ liệu được xây dựng từ hàng triệu hành vi lặp lại trong suốt một thập kỷ thì không thể nhân bản theo cùng tốc độ.
Khi nhìn theo cấu trúc này, Pokémon Go không còn là một trò chơi, mà là một hệ thống trong đó hành vi được thiết kế để tạo ra dữ liệu, và dữ liệu được tích lũy để tạo ra lợi thế. Và chính sự liên kết chặt chẽ giữa ba lớp này là điều khiến Niantic không chỉ tham gia cuộc chơi, mà thay đổi cách cuộc chơi được vận hành.
Large Geospatial Model và bước chuyển từ dữ liệu sang hạ tầng
VPS cho robot giao hàng thực chất chỉ là một ứng dụng cụ thể của một hệ thống lớn hơn mà Niantic đang xây dựng. John Hanke, CEO của công ty, gọi hệ thống này là Large Geospatial Model, có thể hiểu như phiên bản tương đương của Large Language Model, nhưng thay vì học từ văn bản, nó học từ không gian vật lý.
Nếu các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trên dữ liệu chữ viết để hiểu cách con người suy nghĩ và giao tiếp, thì mô hình của Niantic được huấn luyện trên hàng tỷ hình ảnh thực tế để hiểu thế giới xung quanh chúng ta. Điều này cho phép hệ thống không chỉ ghi nhận vị trí, mà còn tái hiện và diễn giải không gian theo cách gần với nhận thức của con người.
Ở quy mô hiện tại, hệ thống đã được huấn luyện trên một lượng dữ liệu rất lớn, hoạt động trên hàng triệu địa điểm trên toàn cầu. Nhưng điều đáng chú ý không nằm ở con số, mà nằm ở cách dữ liệu đó được tổ chức để tạo ra một hệ thống có thể nhìn, xác định vị trí và hiểu môi trường xung quanh.
Ở lớp đầu tiên, mô hình có thể tái tạo lại không gian dưới dạng ba chiều, giúp máy móc không chỉ biết tọa độ mà còn “nhìn thấy” môi trường mà nó đang tồn tại. Ở lớp thứ hai, hệ thống có thể xác định vị trí với độ chính xác cao ngay trong không gian đó, kể cả khi GPS không còn đáng tin cậy. Và ở lớp sâu hơn, nó có thể phân biệt các thành phần trong môi trường, từ mặt đất, công trình đến con người và phương tiện, qua đó giúp các hệ thống khác hiểu được bối cảnh thay vì chỉ xử lý dữ liệu thô.
Khi ba lớp năng lực này được kết hợp, mô hình không còn là một công cụ riêng lẻ, mà trở thành một lớp “nhận thức” chung cho nhiều ứng dụng khác nhau. Robot giao hàng có thể định vị chính xác trong đô thị, các nền tảng thực tế tăng cường có thể gắn nội dung vào không gian thực, và các hệ thống mô phỏng có thể tái tạo môi trường với độ chân thực cao mà không cần xây dựng lại từ đầu.
Tuy nhiên, điều quan trọng không nằm ở danh sách ứng dụng, mà nằm ở vai trò mà hệ thống này bắt đầu đảm nhận. Nếu Pokémon Go cho thấy cách Niantic tạo ra dữ liệu ở quy mô lớn, thì Large Geospatial Model là bước tiếp theo, nơi dữ liệu đó được chuyển hóa thành một lớp hạ tầng mà nhiều hệ thống có thể cùng sử dụng.
Khi dữ liệu trở thành hạ tầng, giá trị của nó thay đổi. Mỗi thiết bị và mỗi ứng dụng kết nối vào hệ thống không chỉ khai thác dữ liệu, mà đồng thời tiếp tục bổ sung dữ liệu mới, khiến mô hình ngày càng hoàn thiện hơn theo thời gian. Đây là một vòng lặp mà càng sử dụng, hệ thống càng trở nên chính xác và hữu ích hơn.
Chính tại điểm này, Niantic không chỉ xây dựng một mô hình AI, mà đang xây dựng một lớp nền mà các hệ thống khác phải phụ thuộc vào để vận hành trong thế giới thực. Và khi một doanh nghiệp kiểm soát được lớp nền đó, họ không còn cạnh tranh trong từng sản phẩm riêng lẻ, mà bắt đầu định hình cách toàn bộ hệ sinh thái xung quanh mình vận hành.
Nước đi chiến lược: khi sản phẩm bị bán đi nhưng lợi thế được giữ lại
Để hiểu đầy đủ tham vọng của Niantic, cần nhìn vào quyết định mang tính bước ngoặt vào năm 2025, khi công ty bán toàn bộ mảng game, bao gồm Pokémon Go, cho Scopely với giá trị hàng tỷ đô la, đồng thời tách riêng một thực thể mới tập trung hoàn toàn vào dữ liệu và công nghệ không gian.
Ở bề mặt, đây có thể được nhìn như một thương vụ thoái vốn khỏi mảng giải trí. Nhưng nếu đặt trong toàn bộ hành trình phát triển của Niantic, quyết định này phản ánh một điều khác: công ty không từ bỏ sản phẩm thành công nhất của mình, mà từ bỏ phần có thể bị sao chép để giữ lại phần không thể thay thế.
Từ Ingress năm 2013 đến Pokémon Go năm 2016, Niantic không chỉ xây dựng trò chơi, mà từng bước thiết lập một cơ chế để thu thập dữ liệu không gian thông qua hành vi người dùng. Khi tính năng quét địa điểm được đưa vào và hệ thống định vị thị giác được phát triển song song, dữ liệu bắt đầu chuyển từ dạng rời rạc sang một hệ thống có cấu trúc. Đến thời điểm này, game không còn là mục tiêu cuối cùng, mà trở thành phương tiện để tích lũy một tài sản khác.
Chính vì vậy, việc bán game không phải là đánh đổi, mà là bước chuyển cần thiết khi giá trị đã dịch chuyển sang nơi khác. Khi dữ liệu đã đạt đến quy mô đủ lớn và đủ sâu, việc tiếp tục vận hành một sản phẩm tiêu dùng với chi phí cao không còn là lợi thế, mà trở thành yếu tố làm phân tán nguồn lực. Ngược lại, tách riêng Niantic Spatial cho phép công ty tập trung toàn bộ vào việc phát triển lớp hạ tầng dữ liệu mà họ đã xây dựng trong suốt một thập kỷ.
Điểm quan trọng nằm ở cách Niantic định nghĩa lại “sản phẩm”. Pokémon Go, dù tạo ra doanh thu và độ phủ toàn cầu, chỉ là lớp giao diện để người dùng tương tác. Còn giá trị thực nằm ở hệ thống dữ liệu được tích lũy phía sau, thứ có thể tiếp tục được khai thác trong nhiều bối cảnh khác nhau, từ robot giao hàng đến thực tế tăng cường và các hệ thống mô phỏng.
"It turns out that getting Pikachu to realistically run around and getting Coco's robot to safely and accurately move through the world is actually the same problem."
- John Hanke, CEO Niantic Spatial
Khi nhìn theo hướng này, câu nói của John Hanke không còn mang tính ẩn dụ. Việc khiến một nhân vật ảo di chuyển trong không gian và việc giúp một robot di chuyển ngoài đời thực thực chất cùng giải một bài toán, đó là hiểu thế giới vật lý với độ chính xác đủ cao. Pokémon Go chỉ là cách để giải bài toán đó ở quy mô lớn.
Và khi bài toán đã được giải ở một mức độ nhất định, việc tiếp tục vận hành trò chơi không còn là trung tâm. Trung tâm lúc này là hệ thống dữ liệu và khả năng mở rộng của nó. Chính tại điểm này, Niantic không chỉ thay đổi chiến lược của một công ty, mà thay đổi cách một doanh nghiệp có thể chuyển từ việc xây dựng sản phẩm sang việc kiểm soát một lớp hạ tầng mà nhiều sản phẩm khác phải phụ thuộc vào.
Ở cấp độ đó, việc bán game không phải là kết thúc một giai đoạn, mà là dấu hiệu cho thấy cuộc chơi đã được định nghĩa lại.
Khi dữ liệu trở thành hạ tầng, câu hỏi đạo đức không còn là lựa chọn
Không thể phân tích chiến lược của Niantic mà bỏ qua một hệ quả tất yếu, đó là những câu hỏi đạo đức đi kèm với cách dữ liệu được tạo ra và sử dụng. Vấn đề không nằm ở việc công ty có tuân thủ quy định hay không, mà nằm ở việc bản chất của mô hình này đã làm mờ đi những ranh giới vốn trước đây khá rõ ràng.
Ở cấp độ đầu tiên, câu hỏi nằm ở sự đồng thuận. Niantic khẳng định rằng việc quét địa điểm là tự nguyện và người dùng phải chủ động tham gia. Về mặt pháp lý, điều đó có thể đủ. Nhưng khi đặt vào bối cảnh thực tế, sự đồng thuận này không hoàn toàn đơn giản. Khi người chơi thực hiện một hành động để nhận phần thưởng trong game, họ có thể hiểu rằng mình đang tương tác với sản phẩm, nhưng khó có thể hình dung đầy đủ rằng dữ liệu đó sẽ được sử dụng cho những hệ thống thương mại khác trong tương lai. Khoảng cách giữa hành vi hiện tại và mục đích sử dụng dài hạn khiến khái niệm “đồng ý có hiểu biết” trở nên khó xác định.
Ở cấp độ thứ hai, vấn đề chuyển sang quyền sở hữu giá trị. Khi dữ liệu được tạo ra thông qua hành vi của hàng triệu người dùng, câu hỏi không còn là ai thu thập dữ liệu, mà là ai sở hữu giá trị được tạo ra từ dữ liệu đó. Người dùng đóng góp vào quá trình xây dựng dữ liệu, nhưng giá trị kinh tế lại được tập trung vào nền tảng tổ chức và khai thác nó. Điều này không phải là hiện tượng mới trong nền kinh tế số, nhưng với dữ liệu không gian, quy mô và mức độ ảnh hưởng khiến câu hỏi này trở nên nhạy cảm hơn.
Ở cấp độ sâu hơn, vấn đề không còn nằm ở từng cá nhân, mà nằm ở cấu trúc hệ thống. Khi một công ty tư nhân có khả năng xây dựng một lớp bản đồ thị giác chi tiết của thế giới và cung cấp nó cho nhiều bên khác nhau, dữ liệu không còn chỉ là tài sản kinh doanh, mà trở thành một dạng hạ tầng có thể ảnh hưởng đến cách xã hội vận hành. Trong bối cảnh dữ liệu này có thể được sử dụng cho cả mục đích tích cực lẫn tiêu cực, từ tự động hóa đến giám sát, câu hỏi không còn là Niantic làm gì với dữ liệu, mà là ai kiểm soát cách dữ liệu đó được sử dụng.
Chính tại điểm này, hệ quả đạo đức không còn là một phần phụ của chiến lược, mà trở thành một phần của chính cuộc chơi mà Niantic đã góp phần định hình. Khi dữ liệu được tạo ra thông qua hành vi người dùng, được tích lũy thành hệ thống và sau đó trở thành hạ tầng, mọi câu hỏi về quyền, kiểm soát và trách nhiệm không còn có thể được giải quyết ở cấp độ sản phẩm, mà phải được nhìn ở cấp độ hệ thống.
Tiền lệ và tương lai: Sản phẩm trở thành công cụ xây dựng hạ tầng dữ liệu
Khi đặt Niantic vào bức tranh rộng hơn của ngành công nghệ, có thể thấy họ không phải là công ty đầu tiên sử dụng hành vi người dùng để thu thập dữ liệu. Waymo thu thập dữ liệu qua hàng triệu dặm xe chạy, Tesla biến mỗi chiếc xe thành một cảm biến di động, và Amazon sử dụng thiết bị Alexa để cải thiện nhận diện giọng nói. Tuy nhiên, điểm khác biệt nằm ở cách tiếp cận. Trong các mô hình này, dữ liệu vẫn là hệ quả của việc sử dụng sản phẩm. Với Niantic, dữ liệu trở thành mục tiêu được tối ưu hóa ngay từ đầu trong thiết kế sản phẩm.
Sự khác biệt này dẫn đến một mô hình có thể xem như một dạng hạ tầng dữ liệu được xây dựng thông qua trải nghiệm tiêu dùng. Thay vì đầu tư trực tiếp vào việc thu thập dữ liệu với chi phí cao và phạm vi hạn chế, Niantic tạo ra một sản phẩm đủ hấp dẫn để người dùng tự nguyện tham gia, đồng thời sử dụng các cơ chế phần thưởng để điều hướng hành vi theo hướng có lợi cho việc tích lũy dữ liệu. Khi mô hình này được duy trì đủ lâu, dữ liệu không chỉ đạt quy mô lớn, mà còn hình thành một tài sản có tính tích lũy, thứ càng sử dụng càng trở nên có giá trị.
Chính cách tiếp cận này tạo ra một dạng lợi thế cạnh tranh khác biệt. Trong các hệ thống thu thập dữ liệu truyền thống, việc mở rộng quy mô luôn đi kèm với chi phí tăng lên, bởi mỗi đơn vị dữ liệu mới đều cần được thu thập một cách chủ động. Ngược lại, với mô hình của Niantic, chi phí cận biên của dữ liệu gần như tiệm cận về số 0, bởi mỗi người dùng mới không chỉ tiêu thụ sản phẩm mà còn đóng góp thêm vào hệ thống dữ liệu chung.
Điều này khiến dữ liệu trở thành một loại tài sản rất khó bị sao chép. Không phải vì công nghệ không thể tái tạo, mà vì điều kiện để tạo ra dữ liệu tương đương gần như không thể lặp lại trong cùng một khung thời gian. Việc tích lũy dữ liệu trong suốt một thập kỷ, từ góc nhìn của người đi bộ, trong nhiều điều kiện ánh sáng và thời tiết khác nhau, trên quy mô toàn cầu, tạo ra một lớp thông tin mà các phương pháp khác khó có thể thay thế. Các đối thủ có thể xây dựng hệ thống riêng, nhưng sẽ phải bắt đầu lại từ đầu, với chi phí cao hơn và tốc độ chậm hơn đáng kể.
Chính tại điểm này, lợi thế của Niantic không còn nằm ở sản phẩm hay công nghệ đơn lẻ, mà nằm ở cấu trúc của hệ thống mà họ đã xây dựng. Khi dữ liệu được tạo ra thông qua hành vi người dùng, được tích lũy theo thời gian và sau đó được chuyển hóa thành hạ tầng phục vụ nhiều ứng dụng khác nhau, doanh nghiệp không chỉ cạnh tranh trong một thị trường cụ thể, mà bắt đầu thiết lập một vị thế mà các đối thủ buộc phải thích nghi xung quanh.
Vì vậy, điều đáng chú ý không phải là Niantic đang làm tốt hơn những gì các công ty khác đã làm, mà là họ đang cho thấy một mô hình kinh doanh khác, nơi sản phẩm tiêu dùng không phải là đích đến, mà là công cụ để xây dựng một lớp hạ tầng dữ liệu có khả năng định hình cuộc chơi trong thập kỷ tới.
Kết luận: Người dùng không còn là khách hàng, mà là hạ tầng
Điều đáng chú ý nhất trong câu chuyện của Niantic không nằm ở Pokémon Go, cũng không nằm ở công nghệ họ đang phát triển, mà nằm ở một thay đổi sâu hơn trong cách doanh nghiệp tạo ra giá trị.
Trong phần lớn các mô hình trước đây, người dùng là khách hàng, họ sử dụng sản phẩm và đổi lại là trải nghiệm hoặc tiện ích. Nhưng trong mô hình mà Niantic đang xây dựng, vai trò này bắt đầu dịch chuyển. Người dùng không chỉ tiêu thụ sản phẩm, mà trở thành một phần trong hệ thống tạo ra giá trị của chính sản phẩm đó.
Sự thay đổi này không dừng lại ở ngành game hay bản đồ. Nó mở ra một logic mới, nơi sản phẩm tiêu dùng có thể được thiết kế để vận hành như một lớp hạ tầng, và hành vi hàng ngày của người dùng trở thành nguyên liệu đầu vào cho các hệ thống lớn hơn. Khi điều này xảy ra ở quy mô đủ lớn, giá trị không còn nằm ở việc bán sản phẩm, mà nằm ở việc kiểm soát dòng dữ liệu được tạo ra từ việc sử dụng sản phẩm đó.
Và khi mô hình này được chứng minh là khả thi, câu hỏi không còn là Niantic đặc biệt ở đâu, mà là bao nhiêu ngành khác sẽ bắt đầu vận hành theo cùng một logic. Khi ranh giới giữa trải nghiệm và khai thác dữ liệu ngày càng mờ đi, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn thuộc về những doanh nghiệp hiểu khách hàng hơn, mà thuộc về những doanh nghiệp có khả năng thiết kế chính hành vi của khách hàng ngay từ đầu. Ở thời điểm đó, cuộc chơi không còn xoay quanh việc ai tạo ra sản phẩm tốt hơn, mà xoay quanh việc ai kiểm soát được hệ thống đứng phía sau sản phẩm đó.
Ý Nhi
Subscribe Newsletter của Advertising Vietnam để theo dõi nhiều tin tức hấp dẫn về ngành quảng cáo.
