Tờ The Verge cho hay trong vài năm trở lại đây, một xu hướng rõ rệt đang nổi lên trong cộng đồng phát triển phần mềm và AI: thay vì mất nhiều tháng để thiết kế, xây dựng, thử nghiệm một ứng dụng hoặc một agent AI, các công cụ mới giúp rút ngắn quá trình đó xuống chỉ còn vài ngày hoặc vài tuần, đủ để startup hoặc nhóm phát triển sớm đưa bản thử nghiệm ra thị trường. Sau đó, nếu cần, dễ dàng mở rộng để phục vụ hàng ngàn, hàng triệu người dùng mà không phải kiến trúc lại toàn bộ hệ thống.
Xu hướng này không chỉ tập trung vào tốc độ mà còn đảm bảo khả năng mở rộng liền mạch từ giai đoạn thử nghiệm cho đến quy mô doanh nghiệp phục vụ hàng triệu người dùng.
Trọng tâm của xu thế này là việc xóa bỏ các rào cản kỹ thuật truyền thống, đặc biệt là việc cấu hình và quản lý backend. Các nền tảng cung cấp dịch vụ backend tích hợp (Backend as a Service-BaaS) đang trở thành tiêu chuẩn mới.
Số liệu của Market Research Future cho thấy thị trường BaaS toàn cầu được ước tính đạt khoảng 27,56 tỷ USD vào năm 2024 và dự kiến duy trì tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) ấn tượng khoảng 13,78%. Điều này phản ánh nhu cầu cấp thiết của thị trường đối với các giải pháp giảm thiểu công việc lặp lại.
Trong khi đó theo báo cáo từ MarketsandMarkets, thị trường cơ sở dữ liệu vector (Vector Database) toàn cầu năm 2025 được ước tính đạt khoảng 2,65 tỷ USD. Nếu giữ đà tăng trưởng, thị trường này có thể đạt khoảng 8,95 tỷ USD vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 27,5%.
Một báo cáo khác của The Business Research Company đưa ra con số tương đồng từ khoảng 2,46 tỷ USD năm 2024, tăng lên khoảng 3,02 tỷ USD năm 2025 (CAGR 22,8%) và dự báo vượt 7,04 tỷ USD vào năm 2029.
Những con số này phản ánh một thực tế rằng nhu cầu về lưu trữ và truy vấn cơ sở dữ liệu vectors để phục vụ AI đang tăng mạnh, kéo theo sự phát triển nhanh chóng của hạ tầng hỗ trợ.
Cuộc chơi mới
Không chỉ các startup, mà cả các tập đoàn, doanh nghiệp lớn cũng buộc phải tham gia cuộc chơi: họ cần giải pháp vector-native để hỗ trợ AI/ML, phân tích dữ liệu thời gian thực và nhiều ứng dụng khác. Vì vậy, việc sử dụng vector databases như một phần của backend (song song hoặc thay thế database truyền thống) đang trở nên phổ biến.
Toàn bộ thị trường cơ sở dữ liệu vector đang bùng nổ, với rất nhiều startup, thư viện, dịch vụ cloud tham gia, đáp ứng nhu cầu “AI-ready backend” cho cả công ty nhỏ lẫn tập đoàn lớn. Nếu Google có Firebase thì Amazon có AWS Amplify. Trong làng khởi nghiệp thì có Supabase hợp tác cùng AWS, Hasura, Pinecone, Weaviate hay các mã nguồn mở như Appwrite, Airbyte.
Trước đây, để xây dựng một ứng dụng có backend và công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa, nhóm phát triển thường phải thiết kế database, xây dựng cơ sở dữ liệu vector riêng, xử lý storage, đồng bộ dữ liệu, triển khai hạ tầng cho scale,… quá trình này dễ kéo dài nhiều tuần thậm chí nhiều tháng, tốn nhân lực và dễ phát sinh lỗi.
Giờ đây, nhờ BaaS, vector databases, điện toán đám mây và nhiều công cụ hạ tầng AI khác, chỉ cần vài lệnh, vài click là một prototype hoàn chỉnh đã có thể chạy thử. Nếu thành công, hệ thống có thể mở rộng để phục vụ hàng ngàn, hàng triệu người dùng nhờ dịch vụ điện toán đám mây và cơ sở dữ liệu vector thay vì chờ đợi theo cách truyền thống.
Việc này giảm đáng kể chi phí thời gian, nhân lực và giúp startup/nhóm dev chuyển nhanh từ “ý tưởng thử nghiệm” sang “sản phẩm thực” mà vẫn giữ được chất lượng và khả năng mở rộng.
Lấy ví dụ dụ cụ thể như Supabase, một nền tảng phát triển Postgres. Bằng cách tích hợp sâu với Amazon S3, startup này có thể tạo ra một kiến trúc hợp nhất, nơi cơ sở dữ liệu giao dịch PostgreSQL có thể tự động chuyển dữ liệu sang các lớp dữ liệu phân tích và AI.
Trước đây, việc xây dựng các đường ống dữ liệu (data pipeline) phức tạp như vậy tốn kém hàng tháng trời. Giờ đây, nhờ Supabase ETL, chỉ với một cú nhấp chuột, nhà phát triển có thể sao chép dữ liệu từ Postgres sang Supabase Analytics Buckets (hỗ trợ phân tích) và Supabase Vector Buckets (phục vụ tính năng AI như tìm kiếm ngữ nghĩa). Điều này không chỉ đẩy nhanh tiến độ mà còn đảm bảo hiệu suất mở rộng toàn cầu nhờ vào hạ tầng của AWS cũng như mô hình "Low Code".
Theo báo cáo của Grand View Research (GVR), các công cụ “Low Code” (không cần người dùng chuyên về lập trình) có thể rút ngắn thời gian phát triển từ 50% đến 90% so với phương pháp truyền thống, và sự kết hợp của BaaS và Cloud Platform đang thúc đẩy con số này lên một tầm cao mới. Thị trường “Low Code” toàn cầu dự kiến đạt 101,7 tỷ USD vào năm 2030, với CAGR 22,3% trong khoảng năm 2024–2030.
Sự đa dạng này mang lại lợi thế lớn: tùy theo quy mô, ngân sách, yêu cầu kỹ thuật, một startup có thể chọn dịch vụ để tập trung vào phát triển ứng dụng, kiểm soát chi phí và tùy biến sâu.
Bên cạnh đó, sự bùng nổ của Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh (Gen AI) và các Agent AI đã làm tăng gấp bội nhu cầu về tốc độ và khả năng mở rộng. Agent AI cần truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ (embeddings) để đưa ra các quyết định thông minh. Báo cáo của McKinsey cho thấy thị trường Agent AI sẽ tăng trưởng với CAGR khoảng 44,8%.
Để đáp ứng nhu cầu này, việc tích hợp các công cụ chuyên biệt trở nên bắt buộc bởi nhà phát triển cần lưu trữ các tập dữ liệu vector lớn với chi phí thấp hơn, nhưng vẫn có thể truy vấn dễ dàng từ Postgres. Thống kê của Microsoft Research cho thấy, các công cụ hỗ trợ lập trình bằng AI như GitHub Copilot giúp người dùng hoàn thành các tác vụ coding nhanh hơn 126%. Khi Agent AI có sẵn nền tảng dữ liệu vector và backend hoàn chỉnh, các nhà phát triển có thể tập trung vào logic của Agent thay vì quản lý hạ tầng.
Thách thức
Tuy vậy, không phải mọi dự án khởi chạy nhanh đều thành công khi mở rộng lớn. Việc sử dụng vector database, BaaS hay quản lý backend giúp giảm rào cản kỹ thuật ban đầu, nhưng vẫn tồn tại các thách thức.
Thứ nhất, khi hệ thống được mở rộng, các thông số như performance, chi phí, quản lý dữ liệu, bảo mật, quản lý metadata và đồng bộ dữ liệu giữa nhiều tầng cần được thiết kế cẩn thận. Nếu không, dễ xảy ra lỗi hoặc chi phí tăng đột biến.
Thứ hai, việc phụ thuộc nhiều vào dịch vụ của bên thứ ba có thể gây rủi ro. Nếu không lưu trữ dữ liệu hoặc metadata theo chuẩn mở, việc di chuyển sang hạ tầng khác có thể gặp khó khăn.
Cuối cùng, dù vector database đang phát triển nhanh nhưng không phải mọi dự án đều phù hợp. Ví dụ với dữ liệu nhỏ, hay yêu cầu truy vấn đơn giản, việc sử dụng cơ sở dữ liệu vector được cho là quá tốn kém nên các nhà khởi nghiệp cần phải cân nhắc giữa chi phí với lợi ích thực tế.
Bất chấp điều đó, tờ Business Insider (BI) cho hay để khai thác đúng lợi thế, vừa nhanh, vừa bền thì các doanh nghiệp cần thiết kế từ đầu với kiến trúc “có chiều sâu”. Với doanh nghiệp lớn, đầu tư vào cơ sở dữ liệu vector sớm có thể mang lại lợi thế cạnh tranh lớn, giúp họ phát triển các ứng dụng AI với tốc độ và hiệu quả mà trước đây khó tưởng tượng.
Nhìn chung, chúng ta đang chứng kiến một cuộc chuyển đổi từ phát triển phần mềm theo mô hình thủ công tốn chi phí nhân lực sang phát triển tự động nhờ AI, điện toán đám mây như một dịch vụ, mở ra cơ hội lớn cho startup, doanh nghiệp vừa và nhỏ, nhóm dev độc lập.
*Nguồn: The Verge, Fortune, BI
