Chia sẻ nội bộ mới nhất từ Sequoia Mỹ: Làm thế nào để khai thác cơ hội nghìn tỷ đô la trong lĩnh vực AI?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Chia sẻ nội bộ mới nhất từ Sequoia Mỹ: Làm thế nào để khai thác cơ hội nghìn tỷ đô la trong lĩnh vực AI?
Ứng dụng mới là vùng đất giá trị.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Shen Si Quan
Khi cả thế giới công nghệ còn đang mải mê đuổi theo làn sóng AI, quỹ Sequoia Capital đã bắt đầu suy nghĩ về những cơ hội sâu xa hơn đằng sau cuộc cách mạng công nghệ này. Tại hội nghị thường niên AI Ascent do họ tổ chức, ba đối tác cốt lõi Pat Grady, Sonya Huang và Konstantine Buhler đã chia sẻ những góc nhìn độc đáo của họ về xu hướng phát triển AI và các cơ hội thị trường.
Bài phát biểu không tràn ngập các thuật ngữ kỹ thuật khiến người ta nản lòng, mà dùng ngôn ngữ dễ hiểu để vén mở cách AI thay đổi thế giới kinh doanh và cuộc sống của chúng ta. Từ quy mô thị trường đến giá trị ở tầng ứng dụng, từ vòng xoáy dữ liệu đến niềm tin người dùng, họ tiết lộ những yếu tố then chốt dẫn đến thành công cho các startup AI. Quan trọng hơn, họ dự đoán sự xuất hiện của nền kinh tế "agent", và cách nó sẽ hoàn toàn thay đổi phương thức làm việc của chúng ta. Đối với các nhà khởi nghiệp và nhà đầu tư, buổi chia sẻ này mang lại một tín hiệu rõ ràng: làn sóng AI đã đến, và đây chính là lúc cần tiến lên toàn lực. Đừng lo lắng về những ồn ào vĩ mô, làn sóng áp dụng công nghệ đủ sức nhấn chìm mọi biến động thị trường.
Nếu bạn muốn hiểu tại sao Sequoia cho rằng thị trường AI lớn gấp mười lần điện toán đám mây, các startup có thể chiến thắng trong lĩnh vực này như thế nào, và nền “kinh tế tác nhân” sắp tới sẽ phá vỡ thế giới ra sao, bài phân tích này mang đến một bữa tiệc tư tưởng trực tiếp và đầy đủ.
Cơ hội thị trường: Vì sao AI là làn sóng trị nghìn tỷ đô
Ngay từ đầu, Pat Grady đặt ra vài câu hỏi then chốt: AI là gì? Vì sao nó quan trọng? Vì sao là bây giờ? Và chúng ta nên hành động thế nào? Khung tư duy này bắt nguồn từ Don Valentine – nhà sáng lập huyền thoại của Sequoia Capital, người từng dùng những câu hỏi này để đánh giá mọi thị trường mới nổi.
Tại hội nghị AI Ascent năm ngoái, Sequoia từng trình bày một hình ảnh so sánh: hàng trên là quá trình chuyển đổi sang điện toán đám mây, hàng dưới là quá trình chuyển đổi sang AI. Hiện tại, điện toán đám mây đã trở thành một ngành công nghiệp trị giá 400 tỷ USD, lớn hơn cả thị trường phần mềm khi mới khởi đầu. Nếu lấy đó làm phép so sánh, quy mô ban đầu của dịch vụ AI ít nhất phải lớn hơn một bậc, tức là gấp mười lần giai đoạn đầu của điện toán đám mây. Trong 10-20 năm tới, thị trường này có thể trở nên khổng lồ đến mức vượt xa trí tưởng tượng của chúng ta.
Năm nay, Sequoia cập nhật quan điểm: AI không chỉ ăn vào thị trường dịch vụ, mà còn đồng thời xâm nhập vào thị trường phần mềm. Chúng ta đã thấy nhiều công ty bắt đầu từ các công cụ phần mềm đơn giản, dần trở nên thông minh hơn, tiến hóa từ mô hình "phó lái" (co-pilot) hỗ trợ con người, đến mô hình "tự lái" (autopilot) gần như tự động hoàn toàn. Những công ty này đang chuyển từ bán công cụ sang bán kết quả, từ cạnh tranh ngân sách phần mềm sang giành giật ngân sách nhân sự. AI đang tác động mạnh mẽ vào cả hai thị trường khổng lồ này.
Mỗi làn sóng cách mạng công nghệ trong lịch sử đều lớn hơn làn sóng trước, và AI đến nhanh hơn bất kỳ công nghệ nào trước đây. Pat dùng một phân tích đơn giản để lý giải điều này: muốn lan tỏa công nghệ, bạn chỉ cần ba yếu tố — mọi người phải biết sản phẩm của bạn, họ phải muốn sản phẩm đó, và họ phải có thể tiếp cận được nó. So với thời điểm điện toán đám mây mới khởi đầu, tốc độ phổ cập AI đáng kinh ngạc. Khi Marc Benioff, người sáng lập Salesforce, ngày xưa phải dùng đủ kiểu chiến lược marketing "du kích" để thu hút sự chú ý, thì ngày 30 tháng 11 năm 2022, ChatGPT vừa ra mắt, cả thế giới đã đổ dồn ánh mắt về AI. Đồng thời, kênh chia sẻ thông tin tăng mạnh, riêng Reddit và Twitter (giờ đổi tên thành X) mỗi tháng đã có từ 1,2 đến 1,8 tỷ người dùng hoạt động. Số người dùng Internet cũng tăng từ 200 triệu thời đó lên 5,6 tỷ hiện nay, gần như bao phủ tất cả hộ gia đình và doanh nghiệp toàn cầu.
"Điều này có nghĩa là hạ tầng đã sẵn sàng, khi tiếng súng lệnh vang lên, việc phổ cập không còn trở ngại nào," Pat giải thích, "đây không phải hiện tượng riêng của AI, mà là thực tế mới của việc phân phối công nghệ — các quy luật vật lý đã thay đổi. Tuyến đường đã được trải xong."
Ứng dụng mới là nơi tạo giá trị: Làm sao chiến thắng trong kỷ nguyên AI
Nhìn lại các cuộc cách mạng công nghệ lớn trong lịch sử — máy tính cá nhân, Internet hay di động — đa số các công ty đạt doanh thu trên 1 tỷ USD đều tập trung ở tầng ứng dụng. Sequoia tin chắc rằng AI cũng sẽ tuân theo quy luật tương tự: giá trị thực sự nằm ở tầng ứng dụng.
Nhưng tình hình hiện tại khác biệt. Cùng với sự tiến bộ của các mô hình lớn, khả năng suy luận, sử dụng công cụ và giao tiếp giữa các agent giúp chúng có thể thâm nhập sâu vào tầng ứng dụng. Nếu bạn là một startup, nên phản ứng thế nào? Pat khuyên rằng hãy bắt đầu từ nhu cầu khách hàng, tập trung vào một lĩnh vực dọc cụ thể, một chức năng nhất định, giải quyết các vấn đề phức tạp đòi hỏi con người can thiệp. Đây mới chính là nơi cạnh tranh thực sự diễn ra, và cũng là nơi tạo ra giá trị.
Việc xây dựng công ty AI có gì đặc biệt? Pat nói rằng 95% nội dung giống như xây dựng một công ty bình thường — giải quyết vấn đề quan trọng, tìm cách tiếp cận độc đáo và hấp dẫn, thu hút nhân tài giỏi. Chỉ 5% là đặc thù riêng của AI, ông nhấn mạnh ba điểm:
Thứ nhất, hãy cảnh giác với "doanh thu cảm giác" (vibe revenue). Pat giải thích rằng nhiều founder thích "doanh thu cảm giác", cảm thấy rất phấn khích, công ty dường như tăng trưởng nhanh chóng, nhưng thực tế có thể chỉ là khách hàng đang thử nghiệm chứ chưa thay đổi hành vi thật sự. Ông khuyên các founder hãy kiểm tra kỹ tỷ lệ áp dụng, mức độ tham gia và giữ chân người dùng, xem người dùng thực sự làm gì với sản phẩm. Đừng tự lừa mình rằng có doanh thu thật, trong khi thực chất chỉ là "doanh thu cảm giác" — điều đó cuối cùng sẽ hủy hoại bạn.
"Ở giai đoạn phát triển hiện nay, niềm tin quan trọng hơn sản phẩm của bạn," Pat nhấn mạnh, "sản phẩm sẽ dần tốt lên, nếu khách hàng tin rằng bạn có thể làm tốt hơn, thì bạn ổn; nếu họ không tin bạn, bạn sẽ gặp rắc rối."
Thứ hai, biên lợi nhuận gộp. Pat nói rằng họ không nhất thiết quan tâm biên lợi nhuận hiện tại của startup vì cấu trúc chi phí trong lĩnh vực AI đang thay đổi nhanh chóng. Trong 12-18 tháng qua, chi phí mỗi token đã giảm 99%. Nếu founder thành công trong việc chuyển từ bán công cụ sang bán kết quả, tiến lên phía trên chuỗi giá trị, điểm giá cũng sẽ tăng. Dù biên lợi nhuận hiện tại có thể chưa lý tưởng, công ty cần có một lộ trình rõ ràng dẫn đến biên lợi nhuận lành mạnh.
Thứ ba, vòng xoáy dữ liệu. Pat hỏi các founder dưới khán đài: "Ai trong số các bạn có vòng xoáy dữ liệu? Vòng xoáy đó thúc đẩy được chỉ số kinh doanh nào?" Ông chỉ ra rằng nếu không trả lời được câu hỏi này, thì vòng xoáy dữ liệu có thể chỉ là ảo tưởng. Nó phải gắn liền với các chỉ số kinh doanh cụ thể, nếu không sẽ vô nghĩa. Điều này đặc biệt quan trọng vì vòng xoáy dữ liệu là một trong những hào moat mạnh nhất mà startup có thể xây dựng.
Ở phần kết, Pat dùng một ẩn dụ thú vị: "Tự nhiên ghét chân không." Ông nói rằng hiện tại thị trường đang có một lực hút khổng lồ dành cho AI, tất cả các ồn ào vĩ mô như thuế quan hay biến động lãi suất đều không còn quan trọng. Xu hướng áp dụng công nghệ đang hoàn toàn nhấn chìm mọi dao động thị trường. "Có một lực hút lớn trên thị trường, nếu bạn không chiếm lĩnh vị trí tiên phong, người khác sẽ làm điều đó. Vì vậy, dù chúng tôi đã nói về hào moat, các chỉ số, thì các bạn đang ở trong một ngành buộc phải chạy hết tốc lực. Bây giờ là lúc phải toàn lực tiến công, luôn duy trì tốc độ tối đa."
Từ ồn ào đến giá trị thực: Mức độ tham gia của người dùng AI tăng mạnh
Sau đó, Sonya Huang điểm lại những tiến triển đáng kể của ứng dụng AI trong năm qua. Bà chia sẻ một con số đáng mừng: Năm 2023, tỷ lệ người dùng hoạt động hàng ngày trên người dùng hoạt động hàng tháng (DAU/MAU) của các ứng dụng AI thuần túy rất thấp, cho thấy người dùng tuy tò mò thử nghiệm nhưng không dùng thường xuyên — ồn ào vượt xa giá trị thực. Nhưng hiện tại, tình hình đã đảo ngược ngoạn mục. Tỷ lệ DAU/MAU của ChatGPT liên tục tăng, hiện đã gần bằng mức của Reddit.
"Đây là tin cực tốt," Sonya hào hứng nói, "có nghĩa là ngày càng nhiều người trong chúng ta đang nhận được giá trị thực sự từ AI, và chúng ta cùng nhau học cách đưa AI vào cuộc sống hàng ngày."
Việc sử dụng này vừa mang tính giải trí nhẹ nhàng, vừa có giá trị ứng dụng sâu sắc. Sonya thừa nhận bà đã tiêu tốn lượng GPU khổng lồ để thử nghiệm việc "Ghibli hóa" các bức ảnh. Nhưng ngoài những ứng dụng vui vẻ này, điều đáng phấn khích hơn là các ứng dụng sâu: lĩnh vực quảng cáo có thể tạo nội dung quảng cáo chính xác và đẹp mắt đến kinh ngạc, giáo dục có thể trực quan hóa ngay lập tức các khái niệm mới, y tế như ứng dụng OpenEvidence có thể hỗ trợ chẩn đoán tốt hơn.
"Chúng ta mới chỉ chạm đến lớp băng nổi của khả năng," Sonya nói, "khi năng lực mô hình AI không ngừng cải thiện, những gì chúng ta có thể làm qua 'cửa trước' này sẽ ngày càng sâu sắc."
Đột phá về giọng nói và bùng nổ trong lập trình: Hai lĩnh vực then chốt
Năm 2024, AI có hai đột phá đáng chú ý. Thứ nhất là công nghệ tạo giọng nói. Sonya gọi đây là khoảnh khắc "Her" trong lĩnh vực giọng nói, ám chỉ bộ phim Her khi Joaquin Phoenix yêu trợ lý AI. Công nghệ tạo giọng nói đã vượt hẳn khỏi "thung lũng rùng rợn" (uncanny valley), từ trạng thái "gần chín muồi" đạt đến mức độ chân thực đến khó phân biệt.
Tại chỗ, Sonya phát một đoạn demo giọng nói, âm thanh tự nhiên đến mức khó phân biệt giữa người thật và AI. "Khoảng cách giữa khoa học viễn tưởng và thực tế đang được thu hẹp với tốc độ kinh ngạc, cảm giác như bài kiểm tra Turing đã âm thầm hiện diện bên cạnh chúng ta."
Đột phá thứ hai là trong lĩnh vực lập trình. Sonya chỉ ra rằng lĩnh vực này đã đạt đến độ phù hợp sản phẩm-thị trường "ở mức la hét" (screaming product market fit). Kể từ khi Claude 3.5 Sonnet của Anthropic ra mắt vào mùa thu năm ngoái, đã xảy ra một "chuyển dịch cảm xúc" (vibe shift) nhanh chóng trong cộng đồng. Người ta hiện nay dùng AI lập trình để tạo ra thành quả ấn tượng, ví dụ như có người dùng phương pháp "vibe coding" tự tay làm ra sản phẩm thay thế DocSend.
"Dù bạn là một kỹ sư 'hiệu suất mười lần' giàu kinh nghiệm hay hoàn toàn không biết lập trình, AI đang thay đổi căn bản tính khả thi, tốc độ và hiệu quả kinh tế trong việc tạo phần mềm," Sonya giải thích.
Về mặt kỹ thuật, dù tiến bộ trong huấn luyện trước (pre-training) dường như đang chậm lại, hệ sinh thái nghiên cứu đang tìm kiếm các lối đi đột phá mới. Tiến bộ quan trọng nhất đến từ khả năng suy luận của OpenAI, đồng thời dữ liệu tổng hợp, sử dụng công cụ và bố trí tác nhân AI (AI scaffolding) cũng phát triển nhanh chóng. Những yếu tố này kết hợp tạo ra các trí tuệ nhân tạo có thể hoàn thành ngày càng nhiều nhiệm vụ phức tạp.
Giá trị được tạo ra ở đâu: Cuộc đua khốc liệt tại tầng ứng dụng
Sonya nhớ lại cuộc tranh luận cô từng có với đồng nghiệp về vấn đề tạo giá trị AI. Cô thừa nhận ban đầu mình nghi ngờ các ứng dụng đóng gói GPT, trong khi đối tác Pat của cô kiên định tin rằng giá trị sẽ được tạo ra ở tầng ứng dụng. Giờ đây, Pat đã đúng. Nhìn vào thực tế tạo giá trị, các công ty như Harvey và OpenEvidence — tập trung vào nhu cầu khách hàng — thực sự đã tạo ra giá trị lớn.
"Chúng tôi rất tin rằng tầng ứng dụng là nơi giá trị cuối cùng tập trung," Sonya nói, "và khi các mô hình nền tảng ngày càng thâm nhập sâu vào tầng này, cuộc chiến đang ngày càng khốc liệt."
Dĩ nhiên, cô cũng đùa rằng người chiến thắng thực sự có lẽ là CEO của NVIDIA – Jensen Huang, người đang thu về lợi nhuận khổng lồ từ bán chip AI.
Sonya cho rằng thế hệ đầu tiên các "ứng dụng killer" của AI đã xuất hiện, ngoài ChatGPT, Harvey, Glean, Sierra, Cursor và các ứng dụng nổi bật khác, một loạt công ty mới đang nổi lên trong các lĩnh vực chuyên môn. Bà đặc biệt nhấn mạnh nhiều công ty mới sẽ là các công ty "ưu tiên tác nhân" (agent-first), các tác nhân họ bán sẽ tiến hóa từ các bản mẫu lắp ghép đơn giản hiện nay thành các sản phẩm thực sự mạnh mẽ.
Tác nhân dọc: Các đại lý AI chuyên về lĩnh vực cụ thể
Trong thị trường tác nhân năm 2025, Sonya đặc biệt lạc quan về sự phát triển của các tác nhân dọc (vertical agents). Đây là cơ hội tuyệt vời cho các founder chuyên sâu một lĩnh vực. Những tác nhân dọc này được huấn luyện đầu cuối cho các quy trình công việc cụ thể, sử dụng các kỹ thuật học tăng cường bao gồm dữ liệu tổng hợp và dữ liệu người dùng, giúp hệ thống AI thể hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ rất cụ thể.
Đã có những ví dụ sớm đầy hứa hẹn. Trong an ninh, công ty Expo cho thấy tác nhân của họ vượt trội hơn chuyên viên kiểm thử xâm nhập con người; trong DevOps, Traversal tạo ra các tác nhân khắc phục lỗi tốt hơn cả những chuyên gia giỏi nhất; trong mạng lưới, tác nhân AI của Meter cũng vượt qua kỹ sư mạng.
Dù vẫn ở giai đoạn sơ khai, những ví dụ này mang lại niềm tin rằng các tác nhân dọc được huấn luyện để giải quyết vấn đề cụ thể có thể vượt qua cả các chuyên gia con người giỏi nhất hiện nay.
Sonya cũng đưa ra khái niệm "kỷ nguyên dư dả" (abundance era). Lấy lập trình làm ví dụ: khi lao động trở nên rẻ và dồi dào, chuyện gì sẽ xảy ra? Liệu chúng ta sẽ bị ngập trong nội dung chất lượng thấp do AI tạo ra? Và khi "gu thẩm mỹ" (taste) trở thành tài sản khan hiếm thì sao? Câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ báo hiệu cách AI thay đổi các ngành khác.
Nền kinh tế tác nhân: Giai đoạn quan trọng tiếp theo của AI
Ở phần cuối bài phát biểu, Konstantine Buhler nhìn về giai đoạn quan trọng tiếp theo của AI — "nền kinh tế tác nhân" (agent economy). Hội nghị AI Ascent năm trước đã bắt đầu thảo luận về tác nhân, khi đó các trợ lý máy móc này mới chỉ đang hình thành mô hình kinh doanh. Ngày nay, các mạng lưới máy móc được gọi là "đàn tác nhân" (agent swarms) đã đảm nhiệm vai trò quan trọng trong nhiều công ty, trở thành phần cốt lõi trong kiến trúc công nghệ AI.
Konstantine dự đoán rằng trong vài năm tới, điều này sẽ trưởng thành thành một nền kinh tế tác nhân đầy đủ. Trong nền kinh tế này, tác nhân không chỉ truyền tải thông tin, mà còn có thể chuyển giao tài nguyên, thực hiện giao dịch, ghi nhận hành vi lẫn nhau, hiểu được niềm tin và độ tin cậy, và sở hữu hệ thống kinh tế riêng.
"Nền kinh tế này sẽ không loại trừ con người, mà hoàn toàn xoay quanh con người," Konstantine giải thích, "tác nhân hợp tác với con người, con người cũng cộng tác với tác nhân, cùng nhau tạo nên nền kinh tế tác nhân này."
Ba thách thức kỹ thuật để xây dựng nền kinh tế tác nhân
Để hiện thực hóa tầm nhìn lớn lao này, chúng ta đối mặt ba thách thức kỹ thuật then chốt:
Thách thức đầu tiên là danh tính bền vững (persistent identity). Konstantine giải thích rằng danh tính bền vững thực ra gồm hai khía cạnh. Trước hết, bản thân tác nhân cần duy trì tính nhất quán. Nếu bạn làm ăn với một người mà mỗi ngày họ lại khác, bạn sẽ không muốn hợp tác lâu dài. Tác nhân phải có thể duy trì tính cách và khả năng thấu hiểu riêng. Thứ hai, tác nhân cần nhớ và hiểu bạn. Nếu đối tác của bạn chẳng biết gì về bạn, thậm chí gần như không nhớ tên bạn, điều đó sẽ gây thách thức cho niềm tin và độ tin cậy.
Các giải pháp hiện tại như RAG (tăng cường truy xuất tạo sinh), cơ sở dữ liệu vector và cửa sổ ngữ cảnh dài đang cố gắng giải quyết vấn đề này, nhưng vẫn còn thách thức lớn trong việc đạt được trí nhớ thực sự, khả năng tự học dựa trên trí nhớ, và duy trì tính nhất quán của tác nhân.
Thách thức thứ hai là giao thức giao tiếp liền mạch. "Hãy tưởng tượng máy tính cá nhân mà không có TCP/IP và Internet," Konstantine nói, "hiện tại chúng ta mới chỉ bắt đầu xây dựng tầng giao thức giữa các tác nhân." Ông đặc biệt nhắc đến sự phát triển của MCP (giao thức hợp tác mô hình), chỉ là một trong chuỗi giao thức tương lai nhằm truyền tải thông tin, giá trị và niềm tin.
Thách thức thứ ba là bảo mật. Khi bạn không thể trao đổi trực tiếp với đối tác, tầm quan trọng của bảo mật và niềm tin càng tăng cao. Trong nền kinh tế tác nhân, bảo mật và niềm tin sẽ quan trọng hơn cả nền kinh tế hiện tại, điều này sẽ thúc đẩy sự ra đời của một ngành công nghiệp trọn vẹn xoay quanh niềm tin và bảo mật.
Từ tính tất định đến ngẫu nhiên: Sự chuyển biến căn bản trong tư duy
Konstantine cho rằng sự xuất hiện của nền kinh tế tác nhân sẽ thay đổi căn bản cách chúng ta tư duy. Ông đưa ra khái niệm "tư duy ngẫu nhiên" (stochastic mindset), trái ngược hoàn toàn với tư duy tất định truyền thống.
"Nhiều người trong chúng ta yêu thích khoa học máy tính vì nó quá chắc chắn," ông giải thích, "bạn lập trình để máy tính làm một việc, nó sẽ làm đúng như vậy, dù kết quả là lỗi truy cập bộ nhớ. Giờ đây, chúng ta đang bước vào một thời đại mà tính toán sẽ mang tính ngẫu nhiên."
Ông dùng một ví dụ đơn giản: nếu bạn bảo máy tính nhớ số 73, ngày mai, tuần sau, tháng sau nó vẫn nhớ. Nhưng nếu bạn bảo một con người hoặc AI nhớ, nó có thể nhớ 73, hoặc 37, 72, 74, hoặc số nguyên tố tiếp theo là 79, hoặc thậm chí chẳng nhớ gì cả. Sự thay đổi tư duy này sẽ ảnh hưởng sâu rộng đến cách chúng ta xử lý AI và các tác nhân.
Sự thay đổi thứ hai là tư duy quản lý (management mindset). Trong nền kinh tế tác nhân, chúng ta cần hiểu tác nhân có thể và không thể làm gì, tương tự như quá trình từ người đóng góp độc lập chuyển thành nhà quản lý. Chúng ta sẽ cần ra các quyết định quản lý phức tạp hơn, ví dụ như khi nào dừng một quy trình, làm sao đưa ra phản hồi, v.v.
Thay đổi chính thứ ba là sự kết hợp của hai điều trên: chúng ta sẽ có đòn bẩy mạnh hơn, nhưng tính tất định sẽ giảm đáng kể. "Chúng ta đang bước vào một thế giới nơi bạn có thể làm được nhiều việc hơn, nhưng bạn phải có khả năng quản lý sự bất định và rủi ro đó," Konstantine nói, "trong thế giới này, mỗi người ngồi đây đều rất phù hợp để phát triển mạnh mẽ."
Đòn bẩy cực đại: Tái cấu trúc công việc, doanh nghiệp và nền kinh tế
Một năm trước, Sequoia dự đoán các phòng ban trong tổ chức sẽ bắt đầu sở hữu các tác nhân AI, dần dần hợp nhất, và cuối cùng toàn bộ quy trình sẽ do tác nhân AI thực hiện. Họ thậm chí còn dự đoán táo bạo về sự xuất hiện của "công ty kỳ lân một người" đầu tiên.
Dù "công ty kỳ lân một người" chưa xuất hiện, chúng ta đã thấy các công ty mở rộng với tốc độ chưa từng có, với ít nhân sự hơn bao giờ hết. Konstantine tin rằng chúng ta sẽ đạt đến mức độ đòn bẩy chưa từng thấy.
"Cuối cùng, các quy trình và tác nhân này sẽ hợp nhất, tạo thành một mạng lưới các mạng thần kinh," ông nhìn về tương lai, "điều này sẽ thay đổi tất cả, tái cấu trúc công việc cá nhân, tái cấu trúc tổ chức doanh nghiệp, tái cấu trúc toàn bộ nền kinh tế."
Ba đối tác của Sequoia qua bài phát biểu này đã phác họa một lộ trình rõ ràng từ sự phát triển hiện tại đến khả năng tiến hóa trong tương lai của AI. Từ phân tích vĩ mô về cơ hội thị trường, đến những hiểu biết về giá trị ở tầng ứng dụng, đến tầm nhìn về nền kinh tế tác nhân, họ không chỉ nêu rõ What và Why, mà quan trọng hơn là chỉ ra How — làm sao nắm bắt cơ hội dẫn đầu và tạo giá trị trong cơ hội trị nghìn tỷ đô này.
Đối với các nhà khởi nghiệp, đây không chỉ là một bữa tiệc tư tưởng, mà còn là một cẩm nang hành động: nắm bắt giá trị ở tầng ứng dụng, xây dựng doanh thu thực chứ không phải "cảm giác", thiết lập vòng xoáy dữ liệu, chuẩn bị cho nền kinh tế tác nhân sắp tới, và luôn nhớ rằng — bây giờ là lúc phải toàn lực tiến công, duy trì tốc độ tối đa.
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
