Y Combinator: Quy mô thị trường của AI Agent chuyên biệt theo lĩnh vực sẽ lớn gấp mười lần so với SaaS
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Y Combinator: Quy mô thị trường của AI Agent chuyên biệt theo lĩnh vực sẽ lớn gấp mười lần so với SaaS
Thành công của ngành SaaS là minh chứng tốt nhất cho sự trỗi dậy của các tác nhân AI (AI Agent) trong các lĩnh vực chuyên biệt.
Chuyên sâu báo cáo Web3Biên tập: Giáng Diệp, AIGC New Knowledge
Chỉnh lý: Sử dụng Thông Nghĩa Hiệu Suất của Alibaba để tóm tắt, cảm ơn đã góp ý sửa lỗi.
Trong số mới nhất của YC với chủ đề Vertical AI Agents Could Be 10X Bigger Than SaaS, bốn nhà đầu tư kỳ cựu Gary, Jared, Harj và Diana phân tích sâu vì sao các đại lý AI theo ngành dọc sẽ trở thành làn sóng khởi nghiệp tiếp theo, lấy phát triển ngành SaaS làm điểm khởi đầu và đưa ra nhiều ví dụ thực tiễn.
Cùng với việc các mô hình AI không ngừng cải thiện và cạnh tranh lẫn nhau, một mô hình kinh doanh mới đang trỗi dậy: đại lý AI chuyên biệt theo ngành dọc (vertical AI agent). Trong tập Lightcone này, người dẫn chương trình xem xét tác động mà các đại lý AI chuyên biệt có thể gây ra đối với các công ty SaaS hiện tại, những trường hợp sử dụng nào mang lại giá trị rõ ràng nhất, và tiềm năng cho sự xuất hiện của các công ty trị giá tới 300 tỷ USD chỉ trong riêng phân khúc này.
1. Thành công của ngành SaaS là minh chứng rõ ràng nhất cho sự nổi lên của các đại lý AI theo ngành dọc
Jared cho rằng quy mô thị trường của các đại lý AI theo ngành dọc sẽ cực kỳ lớn, thậm chí có thể sản sinh ra các công ty trị giá hơn 300 tỷ USD.
Theo anh, thành công của ngành SaaS chính là minh chứng tốt nhất cho sự trỗi dậy của các đại lý AI theo ngành dọc. Sự xuất hiện của mô hình SaaS (Phần mềm như Dịch vụ) đã cách mạng hóa ngành phần mềm. Trước đây, doanh nghiệp phải mua giấy phép phần mềm đắt đỏ và tiêu tốn nhiều thời gian, tài nguyên để cài đặt, bảo trì. Trong khi đó, mô hình SaaS lưu trữ phần mềm trên nền tảng điện toán đám mây, người dùng chỉ cần trả phí đăng ký là có thể sử dụng, giảm đáng kể rào cản và chi phí.
Jared tin rằng các đại lý AI theo ngành dọc – như một dạng phần mềm B2B mới – có khả năng vượt mặt cả SaaS về quy mô thị trường, bởi vì ngoài việc cung cấp dịch vụ giống như SaaS, đại lý AI còn có thể tự động hóa thao tác thông qua công nghệ AI, từ đó nâng cao hiệu suất và cắt giảm chi phí thêm nữa.
2. Công nghệ LLM tạo nền tảng cho sự bùng nổ của đại lý AI theo ngành dọc
Công nghệ LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) mở ra những khả năng mới cho phát triển phần mềm, cho phép kết hợp phần mềm với thao tác thủ công, từ đó tạo ra các đại lý AI chuyên biệt mạnh mẽ hơn, thay thế được cả phần mềm SaaS truyền thống lẫn lao động con người.
LLM có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, có thể ứng dụng xây dựng chatbot, tự động tạo văn bản, dịch thuật, v.v.
3. Vì sao các công ty lớn bỏ lỡ thị trường SaaS B2B?
Lý do chính khiến các công ty lớn bỏ lỡ thị trường SaaS B2B là vì thị trường này phân mảnh cao, mỗi lĩnh vực đều đòi hỏi kiến thức chuyên sâu và sự tập trung vào những vấn đề đặc thù. Các tập đoàn lớn thường ưu tiên tập trung vào một vài thị trường quy mô khổng lồ thay vì dàn trải nguồn lực cho hàng loạt phân khúc nhỏ.
Gusto là một công ty SaaS chuyên về quản lý lương, thành công nhờ am hiểu tường tận mọi chi tiết và quy định pháp lý trong lĩnh vực này.
Với những gã khổng lồ như Google, việc phát triển một sản phẩm tương tự Gusto đòi hỏi đầu tư rất nhiều thời gian và nguồn lực để học hỏi và nắm vững kiến thức chuyên môn — điều này không mang lại lợi ích đủ lớn để họ theo đuổi.
4. Đại lý AI sẽ ảnh hưởng thế nào đến cơ cấu nhân sự doanh nghiệp?
Ứng dụng LLM đang thay đổi mô hình tuyển dụng của các startup: trong tương lai, một công ty chỉ cần ít nhân viên hơn (thậm chí là doanh nghiệp một người) vẫn có thể tăng trưởng nhanh chóng.
Trước đây, các startup thường mở rộng đội ngũ khi doanh thu tăng, nhưng LLM giúp tự động hóa, giảm sự phụ thuộc vào nhân lực.
Ví dụ trong tuyển dụng, Triplebyte là công ty tuyển dụng kỹ sư phần mềm, sử dụng phần mềm để tự động sàng lọc hồ sơ, kiểm tra kỹ thuật và phỏng vấn sơ bộ, giảm đáng kể khối lượng công việc cho bộ phận tuyển dụng.
5. Tiềm năng thị trường của đại lý AI theo ngành dọc lớn đến đâu?
Quy mô thị trường của đại lý AI theo ngành dọc có thể lớn gấp mười lần so với SaaS, vì chúng không chỉ thay thế phần mềm SaaS hiện có mà còn thay thế được lượng lớn lao động thủ công.
Phần mềm SaaS truyền thống vẫn cần con người thực hiện nhiều bước trong quy trình, trong khi đại lý AI theo ngành dọc kết hợp phần mềm và thao tác thủ công để đạt hiệu quả cao hơn, chi phí thấp hơn.
Momentic là công ty sử dụng AI cho kiểm thử QA, đại lý AI của họ có thể tự động chạy test case và tạo báo cáo, từ đó hoàn toàn thay thế đội ngũ QA truyền thống.
6. Các ví dụ ứng dụng đại lý AI theo ngành dọc
Bốn nhà đầu tư kỳ cựu của YC đưa ra nhiều ví dụ về công ty đại lý AI theo ngành dọc.
Outset: Cải tiến lĩnh vực khảo sát và bảng câu hỏi.
-
Phần mềm khảo sát truyền thống cần con người thiết kế câu hỏi, thu thập dữ liệu và phân tích kết quả.
-
Đại lý AI của Outset có thể tự động hoàn tất các nhiệm vụ này, đồng thời điều chỉnh câu hỏi và câu trả lời theo phản hồi người dùng để tăng hiệu quả và độ chính xác.
Powerhelp: Xử lý quy trình hỗ trợ khách hàng phức tạp.
-
Hỗ trợ khách hàng truyền thống cần con người nghe điện thoại, trả email và giải quyết vấn đề.
-
Đại lý AI của Powerhelp có thể tự động xử lý, đồng thời cung cấp giải pháp cá nhân hóa dựa trên câu hỏi và lịch sử tương tác, nâng cao sự hài lòng và hiệu suất.
Salient: Tự động hóa việc thu hồi nợ khoản vay mua ô tô.
-
Công việc thu hồi truyền thống cần con người gọi điện, trao đổi với người vay và ghi chép kết quả.
-
Đại lý AI của Salient có thể tự động thực hiện, đồng thời điều chỉnh chiến lược thu hồi dựa trên tình hình và khả năng thanh toán của người vay, từ đó tăng hiệu quả và tỷ lệ thành công.
7. Công nghệ cuộc gọi giọng nói AI
Công nghệ cuộc gọi giọng nói AI phát triển nhanh trong những năm gần đây. Với sự tiến bộ của công nghệ tổng hợp giọng nói AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nó có thể được dùng trong các tình huống phức tạp hơn như thu hồi nợ, chăm sóc khách hàng, marketing.
-
Công nghệ tổng hợp giọng nói T2V: Chuyển văn bản thành giọng nói tự nhiên, giúp đại lý AI trò chuyện với người dùng như con người thật.
-
Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP: Giúp đại lý AI hiểu ý định và cảm xúc người dùng, từ đó đưa ra phản hồi phù hợp.
8. Làm sao chọn đúng hướng đi khởi nghiệp đại lý AI?
Jared gợi ý rằng các founder muốn khởi nghiệp đại lý AI nên tìm kiếm những công việc hành chính nhàm chán, lặp đi lặp lại. Những công việc này thường tốn nhiều nhân lực và dễ bị thay thế bởi công nghệ AI.
Ví dụ như công ty Sweet Spot, nhận thấy quá trình đấu thầu hợp đồng chính phủ chứa đầy công việc lặp lại, nên đã phát triển đại lý AI để tự động hóa toàn bộ quy trình này.
Bản dịch nguyên văn buổi phỏng vấn
Mở đầu
Cứ ba tháng, mọi thứ lại dần trở nên tốt hơn. Hiện giờ chúng ta đang bàn về các đại lý AI chuyên biệt hoàn toàn, có thể thay thế cả đội ngũ, phòng ban hay doanh nghiệp. Tiến triển này vẫn khiến tôi vô cùng hào hứng. Rất nhiều.
Các mô hình nền tảng đang tạo ra sự cạnh tranh tích cực. Trước kia OpenAI là "nhân vật duy nhất" trong thị trấn, nhưng điều đó đang thay đổi từng ngày.
Thật may mắn. Cạnh tranh chính là chất dinh dưỡng nuôi dưỡng hệ sinh thái thị trường, người tiêu dùng có lựa chọn, founder cũng có cơ hội. Đây chính là thế giới tôi muốn sống.
Chào mừng đến với một tập mới của “Lightcone”. Tôi là Yu Kaijie (Gary). Cùng với tôi hôm nay là Jared Harge và Diana, những người đã đồng tài trợ cho hàng ngàn startup trị giá hàng tỷ USD, khi họ chỉ mới bắt đầu với hai người. Hôm nay, Jared đang rất hăng hái, anh ấy sẽ nói về đại lý AI chuyên biệt.
Nhiệt huyết với đại lý AI chuyên biệt
Tôi rất hào hứng về điều này, vì tôi nghĩ nhiều người, đặc biệt là các founder khởi nghiệp, nhất là những founder trẻ, chưa thực sự nhận thức hết quy mô to lớn mà đại lý AI chuyên biệt sẽ đạt tới. Đây không phải là ý tưởng mới. Một số người đã nói về đại lý AI chuyên biệt, chúng tôi đã đầu tư vào rất nhiều, nhưng tôi cho rằng thế giới vẫn chưa nhận ra nó sẽ lớn đến mức nào. Tôi sẽ giải thích lý do tại sao tôi tin rằng sẽ có những công ty trị giá hơn 300 tỷ USD ra đời chỉ trong phân khúc này.
Tôi sẽ dùng phép loại suy với SaaS để minh chứng, vì tôi nghĩ theo cách tương tự, nhiều người không hiểu rõ SaaS lớn đến đâu. Phần lớn các founder khởi nghiệp, đặc biệt là người trẻ, thường nhìn nhận thị trường khởi nghiệp qua lăng kính sản phẩm họ dùng như người tiêu dùng. Nhưng với tư cách người tiêu dùng, bạn không dùng nhiều công cụ SaaS vì phần lớn chúng được xây dựng dành cho doanh nghiệp. Do đó, nhiều người bỏ qua một điểm trọng yếu: nếu nhìn vào danh sách các startup được Silicon Valley đầu tư nhiều nhất trong 20 năm qua, ta thấy đa số là các công ty SaaS—giống như hầu hết các sản phẩm đến từ Thung lũng Silicon. Trong giai đoạn đó, hơn 40% vốn đầu tư mạo hiểm đổ vào các công ty SaaS, và chúng tôi đã tạo ra hơn 300 kỳ lân SaaS trong 20 năm, nhiều hơn bất kỳ hạng mục nào khác.
Phần mềm thật tuyệt vời. Tôi đang hồi tưởng lại lịch sử này, bởi vì chúng tôi luôn thích nói về cách lịch sử công nghệ ảnh hưởng đến tương lai, và chất xúc tác thực sự cho sự bùng nổ SaaS. Đó là—bạn còn nhớ yêu cầu XML Http chứ? Trời ơi, tôi dám khẳng định, chính điều này mới là chất xúc tác thật sự cho "vụ nổ屁股" này.
Giống như Ajax, đúng vậy. Năm 2004, trình duyệt bổ sung hàm JavaScript XML http request, đây là mảnh ghép còn thiếu để xây dựng ứng dụng Internet phong phú trong trình duyệt web. Lần đầu tiên, bạn có thể tạo ra thứ gì đó trông giống ứng dụng máy tính để bàn ngay trên website, rồi Google Maps và Gmail ra đời, và mô hình SaaS cũng được xây dựng theo cách đó. Về bản chất, công nghệ then chốt là phần mềm chuyển từ thứ bạn mua trên đĩa CD và cài đặt trên máy tính, sang thứ bạn dùng qua website và điện thoại.
Paul Graham thực tế đã chia sẻ dòng dõi này, vì ông là một trong những người đầu tiên nhận ra mình có thể nhận yêu cầu Http rồi nối trực tiếp vào dấu nhắc Unix. Và bạn thực sự không cần, bạn biết đấy, một chương trình máy tính riêng để thay đổi một trang web. Vậy nên cửa hàng trực tuyến kiểu Shopify đã ra đời. Nhưng trong quá khứ.
Nó cơ bản giống như ứng dụng SaaS đầu tiên trong lịch sử, như thể Pg đã phát minh ra SaaS từ năm 1995. Chỉ là những ứng dụng SaaS đầu tiên khá tệ, vì chưa có XML Http request. Mỗi lần bạn nhấn nút, cả trang phải tải lại, trải nghiệm rất khó chịu. Cho đến khi XML Http request xuất hiện vào năm 2005, thì nó mới thực sự phổ biến, đúng không? Dù sao, tôi nghĩ cái "lum" này thực tế rất giống. Nó giống như một mô hình tính toán mới, cho phép làm những điều hoàn toàn khác biệt. Vào năm 2005, khi điện toán đám mây và di động cuối cùng cũng cất cánh, có một câu hỏi mở lớn: vậy công nghệ mới này, bạn nên dùng nó như thế nào?
Sự tương đồng giữa SaaS truyền thống và LLM
Giá trị sẽ tích tụ ở đâu? Cơ hội tốt cho các startup nằm ở đâu?
Tôi đang duyệt danh sách các công ty tỷ đô được tạo ra, tôi dần nhận ra bạn có thể chia các con đường khác nhau thành ba nhóm. Nhóm đầu tiên là những ý tưởng rõ ràng và hấp dẫn, có thể trở thành sản phẩm tiêu dùng đại chúng. Như tài liệu, ảnh, email, lịch, trò chuyện—tất cả những thứ trước đây ta làm trên máy tính để bàn nhưng rõ ràng có thể chuyển sang trình duyệt và thiết bị di động. Điều thú vị là trong nhóm này, 100% giá trị chảy về các công ty lớn, đúng không? Như Google, Facebook, Amazon—họ sở hữu toàn bộ các lĩnh vực này.
Mọi người quên mất rằng Google Docs không phải công ty duy nhất cố gắng đưa Microsoft Office lên nền tảng web. Có khoảng 30 công ty đã thử, nhưng tất cả đều thua Google. Sau đó là nhóm thứ hai: những ý tưởng dành cho người tiêu dùng đại chúng nhưng không rõ ràng, không ai đoán trước được. Như Uber, Instacart, DoorDash, Coinbase, Airbnb—những thứ đến từ phía trái, mối liên hệ giữa XML Http request và Airbnb trông rất mơ hồ. Do đó, các công ty lớn thậm chí không cố gắng cạnh tranh trong những lĩnh vực này cho đến khi quá muộn. Vì vậy các startup mới thắng được.
Rồi còn nhóm thứ ba: tất cả các công ty SaaS B2B, khoảng 300 công ty. Về số lượng logo, số công ty tỷ đô trong nhóm ba nhiều hơn hẳn hai nhóm kia cộng lại. Tôi nghĩ lý do xảy ra điều này là vì không có một công ty SaaS nào chiếm lĩnh toàn bộ như Microsoft từng làm với phần mềm hộp. Không có công ty nào chiếm lĩnh mọi sản phẩm ở mọi ngành dọc như SaaS, vì lý do cấu trúc. Dường như mọi công ty đều khác biệt, đó là lý do tại sao có nhiều công ty như vậy.
Tôi nghĩ Salesforce có lẽ là công ty SaaS thực sự đầu tiên. Tôi nhớ Mark Benioff từng đến YC thuyết giảng, ông kể rằng lúc đầu, người ta hoàn toàn không tin bạn có thể xây dựng ứng dụng doanh nghiệp phức tạp bằng đám mây hay SaaS. Đây là vấn đề nhận thức, đúng không? Kiểu như, không, phần mềm hộp mới là phần mềm thật, còn phần mềm qua web thì không.
Việc này thực sự khó, vì các ứng dụng web đầu kỳ hoạt động rất tệ qua mạng, bạn phải có tầm nhìn như Pg, hiểu rằng trình duyệt sẽ ngày càng tốt hơn và cuối cùng sẽ tuyệt vời. Điều này khiến tôi nhớ đến hiện tại: “Ồ không, bạn sẽ không thể xây dựng ứng dụng doanh nghiệp phức tạp bằng các công cụ lum hay AI này, vì chúng tạo ra ảo giác, chưa hoàn hảo, hay chỉ như đồ chơi.” Nhưng đúng, đây chính là câu chuyện cũ của SaaS.
Vì vậy, khi tôi nghĩ về sự tương đồng với olens, tôi dễ dàng hình dung điều tương tự sẽ xảy ra: sẽ có một loạt danh mục giống như ứng dụng tiêu dùng đại chúng, rõ ràng là cơ hội khổng lồ, nhưng có lẽ các công ty hiện tại sẽ giành chiến thắng toàn bộ, như một trợ lý giọng nói AI phổ quát, bạn có thể yêu cầu nó làm mọi thứ, giống như một thứ chắc chắn nên tồn tại, nhưng tất cả các gã lớn sẽ cạnh tranh để trở thành thứ đó.
Đúng không? Apple hơi chậm trong lĩnh vực này, tại sao vậy, thật ngu ngốc, họ vẫn chưa có cảm nhận nào.
Tôi nghĩ có một nghịch lý: điều hiển nhiên là tìm kiếm, có lẽ Google vẫn thắng trong tìm kiếm, nhưng chắc chắn Confused sẽ khiến họ phải vất vả.
Đúng, đây là nghịch lý kinh điển mà người tiên phong phải đối mặt. Tôi có thể phản biện rằng Uber hay Airbnb, xét về mặt quản lý, thực sự là những việc rất nguy hiểm, nên nếu bạn là Google, bạn cơ bản có một hũ vàng đảm bảo, tiền về hàng tháng, tại sao lại mạo hiểm hũ vàng đó để theo đuổi những thứ có thể đáng sợ hoặc phá hỏng mọi thứ?
Tôi nghĩ đây có thể là lý do chính khiến các công ty lớn cuối cùng không phát triển những sản phẩm này, thậm chí sau khi chúng trở nên lớn mạnh cũng không sao chép. Rõ ràng họ sẽ cố gắng. Google chưa bao giờ ra mắt bản sao Uber, cũng chưa bao giờ sao chép Airbnb. Tôi từng nghe một bài phát biểu của Travis, điều khiến tôi rất ám ảnh là trong vài năm đầu của Uber, anh ấy rất sợ mình sẽ bị bắt và ngồi tù rất lâu, như thể anh ấy thực sự đang liều lĩnh ngồi tù để xây dựng công ty này. Đúng vậy, không giám đốc Google nào có lương cao sẽ làm điều đó.
Tại sao các công ty lớn không làm được trong lĩnh vực SaaS B2B?
Bạn nghĩ sao về việc tại sao các công ty lớn không tham gia B2B? Liệu SaaS có phải một phần nguyên nhân không? Nhiều trường hợp sử dụng phân tán quá rộng?
Câu hỏi hay. Tôi thích nghe ý kiến của các bạn. Theo tôi, với tư cách là một công ty, việc làm quá nhiều thứ là quá khó. Mỗi công ty SaaS B2B đều cần người vận hành sản phẩm phải tập trung sâu sắc vào một lĩnh vực, quan tâm sâu sắc đến rất nhiều vấn đề mơ hồ, như hào hứng hành động. Ví dụ, tại sao Google không xây dựng đối thủ cạnh tranh có sức mạnh tương đương? À, tại Google, không ai thực sự hiểu rõ hệ thống lương và kiên nhẫn xử lý mọi chi tiết phiền phức của luật lệ lương. Dường như việc đó không đáng để họ làm. Với họ, dễ hơn nhiều khi chỉ tập trung vào một vài danh mục rất lớn.
Trong thế giới SaaS B2B. Có phần tranh luận về việc phần mềm bị phân mảnh và gom gói, tôi nghĩ tranh luận này cũng thường xuất hiện và mở rộng phạm vi. Tại sao tất cả các sản phẩm SaaS B2B theo ngành dọc này lại phát triển thay vì như Oracle, SAP hay Netsuite? Vâng, Netsuite giống như có tất cả mọi thứ. Tôi nghĩ điều này cũng có thể do việc chuyển đổi phương thức bán phần mềm cũ sang SaaS và internet.
Một lần nữa, bạn có phần mềm hộp, rất đắt, và xung quanh nó là cả một hệ sinh thái. Mỗi khi bạn muốn tùy chỉnh, các công ty tích hợp sẽ nói: "Ồ không, chúng tôi có thể xây dựng chức năng lương tùy chỉnh UA." Sau đó Salesforce xuất hiện như một giải pháp SaaS, thoạt nhìn dường như không thể mạnh mẽ hay phức tạp như cài đặt doanh nghiệp đắt tiền bạn vừa trả tiền. Nhưng họ đã chứng minh điều ngược lại. Tôi nghĩ điều này giống như mở cửa cho tất cả. Những giải pháp SaaS theo ngành dọc này hoàn toàn làm đúng như những gì bạn nói.
Một vấn đề khác là với nhiều phần mềm doanh nghiệp, nếu bạn là người dùng Oracle hay Netsuite, vì họ phải bao quát quá nhiều lĩnh vực, trải nghiệm người dùng thực sự khá tệ. Họ cố gắng làm "Jack of all trades" nhưng chẳng giỏi nghề nào. Cuối cùng nó trở thành trải nghiệm kiểu "chậu rửa nhà bếp". Đó là nơi bạn xây dựng một công ty SaaS theo ngành dọc B2B, bạn có thể cung cấp trải nghiệm tốt hơn 10 lần và dễ chịu hơn, vì có sự khác biệt rõ ràng giữa sản phẩm tiêu dùng và trải nghiệm người dùng doanh nghiệp.
Phần mềm chỉ có ba mức giá? 5 USD/mỗi chỗ ngồi, 500 USD/mỗi chỗ ngồi hoặc 5000 USD/mỗi chỗ ngồi. Điều này ánh xạ trực tiếp đến người tiêu dùng, SMB hoặc bán hàng doanh nghiệp. Sau đó tôi nghĩ thời cổ đại đã dạy chúng ta điều này, thật may mắn, với phần mềm mới, điều này ngày càng ít đúng hơn. Nhưng phần mềm doanh nghiệp là phần mềm tồi, vì người dùng không phải là người mua, bạn biết đấy, trong các công ty Fortune 1000, một quản lý cấp cao nào đó là người ăn uống cho hợp đồng bảy con số lớn này. Và bạn biết, họ sẽ chọn thứ gì đó có thể không tốt lắm cho người dùng cuối (những người thực sự dùng phần mềm mỗi ngày). Tôi hơi tò mò, muốn xem điều này thay đổi thế nào trong LMS.
Tôi muốn nói, một điều chúng tôi thấy rõ ràng cho đến nay với các công ty phần mềm SMB và doanh nghiệp là, tất cả các công ty phần mềm, tất cả các startup, cứ theo thời kỳ, khi doanh thu mở rộng, có một nhận thức. Số người bạn phải thuê liên quan đến quy mô. Khi bạn thấy các công ty kỳ lân, ngay cả trong danh mục đầu tư YC ngày nay, rất phổ biến khi thấy một công ty đạt doanh thu hàng năm 100-200 triệu USD. Họ đã có khoảng 500-1000 nhân viên. Tôi chỉ rất tò mò, khi tôi bắt đầu tư vấn cho các công ty mới thành lập một hoặc hai tháng, cảm giác hơi khác so với lời khuyên tôi đưa ra năm ngoái hay hai năm trước.
Trước đây, bạn có thể nói: hãy tìm người thông minh tuyệt đối nhất cho mọi bộ phận khác trong tổ chức, như thành công khách hàng hay bán hàng. Tôi muốn tìm một người từng làm việc với tôi, tôi biết anh ấy tuyệt vời. Sau đó tôi sẽ ngồi trước cửa anh ấy cho đến khi anh ấy từ chức để làm việc cho tôi. Tôi hy vọng anh ấy xây dựng cho tôi một đội ngũ, thuê rất nhiều người. Điều đó có thể vẫn đúng, nhưng tôi bắt đầu cảm nhận được một sự chuyển dịch, kiểu như bạn thực sự có thể muốn thuê thêm các kỹ sư phần mềm xuất sắc, những người hiểu mô hình ngôn ngữ lớn, có thể thực sự tự động hóa những việc cụ thể bạn cần, những việc đang là nút thắt cho sự phát triển của bạn. Điều này có thể dẫn đến một thay đổi lớn, dù tinh tế, trong cách các startup phát triển kinh doanh, đặc biệt là sau khi đạt được sự phù hợp thị trường. Nghĩa là tôi sẽ xây dựng hệ thống LM, giảm chi phí, khiến tôi không cần thuê 1000 người. Tôi nghĩ chúng ta đang ở thời điểm khởi đầu của cuộc cách mạng này.
Tôi muốn nói, chúng tôi đã thảo luận về điều này trong tập trước, chúng tôi nói về một công ty kỳ lân trong tương lai sẽ vận hành chỉ với 10 nhân viên. Điều đó hoàn toàn hợp lý.
Họ đang viết evals và prompt.
Tôi nghĩ điều bạn nói giống như một xu hướng đã bắt đầu trước khi có lum. Như tôi nhớ khi tôi vận hành Three-byte, ví dụ, chúng tôi cần xây dựng tiếp thị hoặc thu hút người dùng. Đặc biệt sau khi chúng tôi hoàn tất vòng Series B, cách truyền thống là thuê giám đốc tiếp thị, xây dựng đội ngũ tiếp thị, khởi động cỗ máy này cho bán hàng và tiếp thị.
Nhưng tôi thực sự gặp một người như Mike, một founder YC, công ty anh ấy cơ bản đang xây chảo thông minh. Nghe lạ, nhưng anh ấy là kỹ sư MIT. Vâng, bạn còn nhớ điều này không? Anh ấy là kỹ sư MIT. Để bán chảo thông minh, anh ấy phải cực kỳ giỏi hiểu quảng cáo trả phí, Google Ads, v.v. Vì vậy anh ấy áp dụng tư duy kỹ sư, tôi nhớ tôi vừa nói chuyện với anh ấy, tôi nhận ra nếu có một kỹ sư MIT làm tiếp thị cho chúng tôi, anh ấy sẽ giỏi hơn bất kỳ ứng viên tiếp thị nào tôi từng nói chuyện. Anh ấy có thể mở rộng quy mô chúng tôi, khiến chúng tôi chi khoảng một triệu USD mỗi tháng chỉ cho tiếp thị và các hoạt động khác.
Trong tiếp thị tuyệt vời của Three-byte, như tôi nhớ, ví dụ như chiếm lĩnh ga Caltrain, bạn làm mọi thứ ở nhà. Đây là thứ chất lượng thực sự. Nó đã in đậm. Bạn có thể thấy nó không phải do người làm tiếp thị thông thường tạo ra.
Người đó, tất cả là do Mike, như bình luận tôi thường nhận được khi mọi người hỏi tôi lúc đó, như Three-byte lớn cỡ nào? Chúng tôi khoảng 50 người, nhưng làm tốt như thể có hàng trăm người. Lúc đó tôi nghĩ, không, tất cả là vì nếu bạn để một kỹ sư cực kỳ thông minh làm một nhiệm vụ tương tự, họ chỉ tìm cách hoàn thành, họ tìm ra đòn bẩy, giờ đây như LLC, có thể vượt qua đòn bẩy thuần phần mềm.
Được rồi, đây là bài phát biểu của tôi cho 300 công ty kỳ lân đại lý AI chuyên biệt. Thực tế, với mỗi công ty được định giá là kỳ lân, bạn có thể hình dung một công ty kỳ lân AI chuyên biệt tương đương, như một vũ trụ mới, giống như đa số các kỳ lân SaaS này, có một số công ty như phần mềm hộp đang tạo ra thứ tương tự, bị các công ty SaaS làm gián đoạn. Bạn dễ dàng hình dung điều tương tự xảy ra một lần nữa. Hiện tại về cơ bản mỗi công ty SaaS đều xây dựng phần mềm để một số người dùng. Phiên bản AI chuyên biệt chỉ đơn giản là phần mềm cộng thêm con người trong sản phẩm.
Có một điều doanh nghiệp hiện tại có thể còn hơi mơ hồ về việc họ thực sự thích gì, cần gì ở đại lý. Tôi thấy một cách tiếp cận từ các founder đặc biệt giàu kinh nghiệm, như Brett Taylor, cựu cố vấn COO của Facebook, người sáng lập công ty này. Tôi không biết tất cả chi tiết, nhưng theo tôi biết, điều này cơ bản giống như tùy chỉnh doanh nghiệp để triển khai các đại lý AI này, thay vì kiểu “Ồ, này, chúng tôi có đại lý cụ thể này để làm việc này”.
Đây là điều tôi thấy từ một công ty tên Vector Chef, được tài trợ khoảng một năm trước. Họ là hai nhà khoa học máy tính Harvard cực kỳ thông minh, phát hiện ra họ đang cố xây nền tảng giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng nền tảng riêng, như dùng no-code hoặc SDK để xây đại lý nội bộ điều khiển lum. Nhưng doanh nghiệp thường không biết họ muốn dùng những thứ này để làm gì. Vì vậy đưa nó trở lại, tôi tự hỏi nếu như thế giới phần mềm hộp, bạn bắt đầu như một số nhà cung cấp, cơ bản chỉ cố thuyết phục mọi người dùng phần mềm. Như thể, nó có thể làm mọi thứ, rồi nó trở nên phức tạp và độ phân giải cao hơn, bạn sẽ có nhiều người chơi như các player SaaS chuyên biệt. Chúng tôi đã trải qua giai đoạn tương tự với llds, người thắng đầu kỳ có thể chỉ là các nền tảng phổ quát, ví dụ như chúng tôi thích làm cho việc LLD trở nên dễ dàng. Sau đó các đại lý chuyên biệt sẽ thâm nhập theo thời gian. Hoặc bạn nghĩ có lý do gì khác biệt khiến các đại lý chuyên biệt sẽ cất cánh ngay từ ngày đầu?
Đúng, điều này rất thú vị, vì nếu bạn nghĩ về lịch sử SaaS, ban đầu từ 2005 đến 2010, các ứng dụng chủ yếu là ứng dụng tiêu dùng như email, trò chuyện, bản đồ. Mọi người quen dùng các công cụ này cho bản thân. Tôi nghĩ điều này khiến việc bán công cụ SaaS cho công ty dễ hơn, vì bạn biết, cùng một người vừa là nhân viên vừa là người tiêu dùng.
Đúng, tôi nghĩ câu trả lời có thể giống như, đây chỉ là sự tiếp nối của phần mềm, không có lý do gì phải reset, như llms không cần reset về mục đích sử dụng phổ quát, như nền tảng doanh nghiệp llum, làm mọi thứ doanh nghiệp đã được đào tạo, giá trị của các giải pháp điểm và chuyên biệt, và trải nghiệm người dùng sẽ không khác biệt quá nhiều. Những thứ này chỉ ngày càng mạnh hơn. Vì vậy, nếu doanh nghiệp đã đủ mạnh để tin rằng các startup hoặc giải pháp chuyên biệt có thể tốt hơn các nền tảng rộng truyền thống, họ có thể sẵn sàng đặt cược vào một startup hứa hẹn cung cấp giải pháp đại lý AI chuyên biệt xuất sắc ngay hôm nay. Tôi cảm thấy chúng ta đang thấy điều này, các công ty của chúng tôi trong các doanh nghiệp đại lý AI chuyên biệt này đang đạt được đà tăng trưởng nhanh hơn bất kỳ điều gì chúng tôi từng thấy trước đây.
Tôi nghĩ chúng ta chỉ mới ở giai đoạn đầu của trò chơi, đúng không? Như mọi phần mềm, khởi đầu khá chuyên biệt. Sau đó khi ngành thực sự phát triển hơn, ý tôi vừa trả lời câu hỏi trước đó của mình, như bạn biết, tại sao một công ty cuối cùng có 1000 nhân viên? Thực tế, trong giai đoạn đầu của trò chơi, mọi người đều đang xây các giải pháp điểm cụ thể. Rồi ở một thời điểm nào đó bạn phải mở rộng ngang, như bạn đã điên cuồng chi tiêu cho bán hàng và tiếp thị. Rồi khi bạn đạt 100%, hoặc bạn biết, đa số thị trường, cách duy nhất bạn thực sự có thể tiếp tục tăng trưởng là bạn thực sự phải làm không chỉ một giải pháp điểm, mà còn một số việc chung.
Có lẽ trường hợp táo bạo cho đại lý AI chuyên biệt có thể lớn hơn SaaS còn là vì SaaS vẫn cần một đội vận hành hay nhóm người để vận hành phần mềm, để hoàn tất mọi quy trình làm việc. Tôi không biết quy trình phê duyệt, hoặc bạn phải nhập dữ liệu. Luận điểm ở đây là bạn không chỉ thay thế toàn bộ phần mềm SaaS, nên sẽ là ánh xạ 1-1, mà còn "ăn" rất nhiều bảng lương, vì bạn sẽ thấy phần chi tiêu lớn trong nhiều công ty vẫn là bảng lương, còn phần mềm thì rất nhỏ.
Chính xác, họ chi nhiều hơn cho nhân viên so với phần mềm.
Vì vậy, các công ty nhỏ hơn này hiệu quả hơn, cần ít nhân lực hơn cho việc nhập dữ liệu ngẫu nhiên, phê duyệt hay nhấn chuột trong phần mềm.
Tôi đồng ý, tôi nghĩ phiên bản chuyên biệt có thể lớn gấp 10 lần so với công ty SaaS mà nó đang phá vỡ.
Tôi muốn nói, có hai kịch bản. Giải pháp điểm chuyên biệt có thể đủ lớn, bạn không cần làm việc gì khác, đúng không? Đó có thể là một kịch bản ổn.
Các ví dụ ứng dụng đại lý AI theo ngành dọc
Chúng ta nên đưa ra vài ví dụ không? Tôi nghĩ chúng ta đều hợp tác rất vui vẻ với nhiều lĩnh vực chuyên biệt. Các công ty đại lý AI, chúng tôi có tin tức từ tuyến đầu, thực tế nó đang diễn ra thế nào.
Có một ví dụ. Aaron Cannon đang làm việc với công ty YC Stray của tôi, cơ bản họ đang đưa LDS vào lĩnh vực khảo sát và chất lượng. Vì vậy, gần như chắc chắn Qualtrics sẽ không thực sự xây mô hình ngôn ngữ lớn tốt nhất với chức năng suy luận.
Rồi điều thú vị về khảo sát là, bạn biết không, nó thực sự dành cho ai? Nó dành cho người vận hành sản phẩm. Đối với đội ngũ tiếp thị, nó dành cho những người cố gắng cảm nhận khách hàng thực sự muốn gì và kết quả khảo sát trông như thế nào? Bạn biết không, đó là ngôn ngữ. Vì vậy, tôi cảm thấy các doanh nghiệp loại này thực sự phải khéo léo, vì phần mềm doanh nghiệp và SMB thường được bán cho những cá nhân cụ thể là người ra quyết định then chốt. Bạn phải leo đủ cao trong tổ chức, để người bạn bán cho không sợ toàn bộ công việc hay đội của họ sẽ hoàn toàn biến mất.
Đây là điều tôi thấy nhiều công ty bán hàng cần làm, vì nếu bạn bán cho đội mà AI sẽ thay thế.
Vì vậy tôi nghĩ đây là cách thú vị, nhiều thứ là từ trên xuống, bạn phải vượt qua ở một thời điểm nào đó, bạn có thể để CEO ký tên đồng ý.
Tôi đang làm việc với công ty Mee, cơ bản là một đại lý AI, nhưng ít nhất nơi họ bắt đầu là kiểm thử QA. Hiện tại họ đang đạt được đà tăng trưởng rất lớn.
Điều này thú vị, vì bạn còn nhớ mười năm trước, tại sao chúng tôi hợp tác với công ty Rainforest QA, ví dụ như Rainforest là công ty dịch vụ QA, họ có trạng thái căng thẳng rõ ràng, không thể thực sự thay thế toàn bộ đội QA của bạn. Vì vậy họ cần xây phần mềm để làm QA hiệu quả hơn. Nhưng thực tế, điều này rõ ràng có nghĩa là cố gắng thay thế họ càng nhiều càng tốt. Họ không thể thay thế toàn bộ đội, nên họ luôn như đi trên dây giữa việc bán phần mềm cho giám đốc kỹ thuật, như thể điều này có nghĩa là bạn cần ít nhân viên QA hơn và tuyệt vời, nhưng bạn cũng phải bán cho đội QA không muốn bị thay thế. Vì vậy tôi nghĩ đây luôn là ma sát khiến doanh nghiệp này khó mở rộng quy mô và tăng trưởng, nhưng bây giờ như meic AI thực sự có thể thay thế người QA. Vì vậy giọng điệu của họ không phải là, ôi, điều này giúp người QA của bạn nhanh hơn. Mà là điều này có nghĩa là bạn hoàn toàn không cần đội QA. Vì vậy họ có thể tập trung bán cho kỹ thuật, và kỹ thuật hiện tại không cần mua từ QA, bạn cũng có thể tiếp cận, ý tôi là, trước tiên, bạn có thể bán cho các công ty hiện tại thậm chí không có đội QA lớn.
Họ chỉ dùng thứ như metic, rồi nó sẽ tiếp tục mở rộng. Họ sẽ không bao giờ xây đội 18 quý. Đây là nghiên cứu điển hình thực sự về lý do tại sao các công ty đại lý AI chuyên biệt này có thể lớn hơn công ty SaaS 10 lần.
Tôi thấy điều này rất thú vị, như trong tuyển dụng, tôi gặp đúng vấn đề hoàn toàn tương tự khi xây phần mềm, để xây phần mềm giúp sàng lọc và thuê kỹ sư phần mềm dễ dàng hơn, bạn cần bán từ đội kỹ thuật nơi họ gia nhập, và cả đội tuyển dụng. Thực tế, phần mềm chúng tôi đang phát triển cố gắng thay thế nhân viên tuyển dụng, nhưng chúng tôi không thể hoàn toàn thay thế họ. Nhưng bây giờ với NY.
Vì vậy nhân viên tuyển dụng luôn phản đối, chống lại nó, vì nó đe dọa họ.
Đúng, nên luôn có ma sát, như bạn có thể đi xa bao nhiêu khi khách hàng bạn cố bán cho lo sợ bị thay thế. Nhưng tôi nghĩ hiện tại vẫn ở giai đoạn đầu, nhưng bây giờ với AI, bạn có thể xây thứ làm toàn bộ stack, như tuyển dụng. Chúng tôi có một công ty hợp tác với patch cuối cùng như Nico, thực sự chỉ làm màn hình kỹ thuật đầy đủ, màn hình nhân viên tuyển dụng ban đầu đầy đủ, và đạt được đà tăng trưởng lớn. Vì vậy tôi nghĩ khi những việc này tiếp tục, như chúng sẽ không có thứ tương tự, bạn sẽ không có ma sát. Mặc dù tôi cần thuyết phục nhân viên tuyển dụng dùng cái này, nhưng bạn có thể không xây đội tuyển dụng như trước nữa.
Tôi muốn nói, một ví dụ khác là ngay cả với công ty công cụ phát triển, họ cũng phải làm rất nhiều hỗ trợ kỹ sư. Tôi hợp tác với một công ty tên Capillo AI, cơ bản xây chatbot tốt nhất một trong những, có thể phản hồi rất nhiều chi tiết kỹ thuật khó trả lời. Tôi nghĩ nhiều công ty bắt đầu dùng họ, thực tế đội devrel của họ nhỏ hơn nhiều so với tôi, vì có rất nhiều tài liệu kỹ sư, thậm chí video YouTube phát hành công cụ phát triển, thậm chí có rất nhiều lịch sử trò chuyện. Vì vậy nó ngày càng tốt hơn, như đưa ra câu trả lời rất tốt. Thực tế là một trong những tốt nhất tôi từng thấy.
Đúng, tôi cũng hợp tác với một công ty hỗ trợ khách hàng, như công ty đại lý hỗ trợ khách hàng AI tên "Powerhelp". Được rồi, thực tế, tất cả chúng tôi đều làm trong lô trước, tôi học được một số điều thú vị từ Powerhelp. Thứ nhất là danh mục hỗ trợ khách hàng như đại lý AI, như ai cũng biết là đông đúc, nghe nói có 100 công ty, nếu bạn tìm "đại lý hỗ trợ khách hàng AI" trên Google, bạn sẽ nhận được 100 kết quả trên Google. Nhưng tôi học được từ việc hợp tác với công ty điện lực là điều này thực tế hơi vớ vẩn, như gần như tất cả các công ty này đều làm rất đơn giản, như prompt lum không dữ liệu không thể thực sự thay thế đội hỗ trợ khách hàng thực sự làm nhiều quy trình phức tạp. Nó chỉ là một bản demo tốt, thực tế thay thế một đội hỗ trợ khách hàng, như một công ty quy mô có khoảng 100 đại diện hỗ trợ khách hàng làm nhiều việc phức tạp mỗi ngày. Bạn thích phần mềm rất phức tạp, có thể xử lý mọi thứ như Jack Heller nói, nhưng chỉ có ba bốn công ty cố gắng làm điều này. Và Curry, thị phần tích lũy của họ dưới 1%. Thị trường hoàn toàn mở.
Tôi cũng có thể thấy, đây là một trường hợp siêu chuyên biệt hoặc siêu chuyên sâu, như sẽ không có, ý tôi là, có lẽ cuối cùng có thể có một công ty phần mềm đại lý hỗ trợ khách hàng phổ quát, nhưng chúng tôi như đang trong một trận thắng, bạn biết đó giống như hiệp tám hay chín. Chúng tôi thực sự đang ở hiệp một. Vì vậy, bạn biết, ngược lại, bạn sẽ có những công ty như Giga ML, bạn biết, mỗi ngày làm 30.000 vé cho zepo và thay thế đội 1000 người, nhưng rất cụ thể, bạn biết, không phải bản demo phổ quát, trong đó có bộ đánh giá chi tiết với 10.000 trường hợp kiểm thử, bạn biết, cơ bản chỉ có 4 zepo và những thứ như zepo. Nhưng nếu bạn là, bạn biết, bất kỳ công ty thị trường nào khác, bạn có thể dùng nó, vì đây là thị trường rất rõ ràng, bạn biết, thị trường giao hàng tức thì.
Tôi nghĩ đây là động lực, dẫn đến những công ty SaaS 3 tỷ USD ở đó, thay vì như meta SaaS 10 nghìn tỷ USD cung cấp toàn bộ phần mềm cho thế giới, như khách hàng cần các giải pháp tùy chỉnh rất cao, rất khó xây một công ty như kỹ thuật. Cho tất cả mọi người.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
Y Combinator
