Thông tin mới nhất từ a16z: Các công ty AI tiêu dùng sẽ định nghĩa lại thị trường phần mềm doanh nghiệp
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Thông tin mới nhất từ a16z: Các công ty AI tiêu dùng sẽ định nghĩa lại thị trường phần mềm doanh nghiệp
Các công ty phần mềm tiêu dùng không còn cần phải chống lại việc mất người dùng, mà có thể dựa vào sự mở rộng liên tục về giá trị người dùng để đạt tăng trưởng.
Chuyên sâu báo cáo Web3
Bạn có bao giờ tự hỏi tại sao các sản phẩm tiêu dùng AI xuất hiện trong hai năm gần đây lại có thể tăng trưởng từ con số 0 lên hàng triệu người dùng, doanh thu hàng năm vượt 100 triệu USD chỉ trong chưa đầy hai năm? Tốc độ tăng trưởng này trước thời AI là điều gần như không tưởng. Nhìn bề ngoài, đó là vì tốc độ phân phối nhanh hơn và doanh thu trung bình trên mỗi người dùng cao hơn. Nhưng tôi nhận thấy một thay đổi sâu xa hơn mà đa số mọi người đã bỏ qua: AI đã hoàn toàn thay đổi mô hình giữ chân doanh thu của phần mềm tiêu dùng.
Gần đây tôi đọc được bài phân tích của Olivia Moore, đối tác tại a16z, với tiêu đề "The Great Expansion: A New Era of Consumer Software", bà gọi hiện tượng này là "Great Expansion" (Sự Mở Rộng Lớn), và tôi cho rằng bà đã nắm bắt được một xu hướng cực kỳ quan trọng. Sau khi suy ngẫm kỹ lưỡng về quan điểm này, tôi nhận ra đây không chỉ đơn thuần là sự điều chỉnh mô hình kinh doanh, mà là một cuộc thay đổi cơ bản về luật chơi của toàn ngành phần mềm tiêu dùng. Chúng ta đang chứng kiến một bước ngoặt lịch sử: các công ty phần mềm tiêu dùng không còn phải chiến đấu chống lại việc mất khách hàng, mà có thể tăng trưởng dựa vào việc mở rộng giá trị người dùng liên tục. Thị trường tiêu dùng và thị trường doanh nghiệp đang dần trở nên mờ nhòa về ranh giới theo một cách nào đó.
Tác động của sự thay đổi này là rất lớn. Các công ty phần mềm tiêu dùng truyền thống hàng năm đều phải tốn rất nhiều công sức và tiền bạc để thay thế những người dùng bị mất, chỉ để duy trì trạng thái hiện tại. Nhưng nay, những công ty nắm bắt được cơ hội AI phát hiện ra rằng, từng nhóm người dùng của họ không chỉ không làm mất giá trị, mà ngược lại còn đóng góp ngày càng nhiều doanh thu theo thời gian. Điều này giống như chuyển từ một chiếc xô bị rò nước sang một quả bóng bay ngày càng phình to, mô hình tăng trưởng hoàn toàn khác biệt.
Xét từ góc độ này, tôi cá nhân cho rằng đây chính là cơ hội to lớn dành cho các công ty xuất khẩu, vì sản phẩm tiêu dùng có thể tận dụng PLG để đạt tăng trưởng và doanh thu, tránh hoàn toàn điểm yếu cố hữu của các đội ngũ gốc Hoa trong việc khó phát triển SLG ở thị trường nước ngoài. Dù hoạt động trong thị trường doanh nghiệp, nhưng toàn bộ mô hình tăng trưởng lại tương tự như sản phẩm đầu người tiêu dùng (C-end). Về điểm này, tôi cảm nhận sâu sắc, dự án của tôi hiện đã ra mắt và vận hành được một tháng, là một sản phẩm Vibe coding B2B hoàn toàn hướng đến doanh nghiệp, nhưng lại thu hút khách hàng và tăng trưởng theo phương pháp PLG, nhận được phản hồi dữ liệu khá tốt.
Khuyết điểm căn bản của mô hình truyền thống
Hãy cùng nhìn lại cách các phần mềm tiêu dùng kiếm tiền trước thời AI. Moore trong bài phân tích của bà đã đề cập đến hai mô hình chính, tôi cho rằng tóm tắt của bà rất chính xác. Thứ nhất là mô hình dựa trên quảng cáo, chủ yếu dùng cho các ứng dụng mạng xã hội, gắn trực tiếp với mức độ sử dụng, do đó giá trị trung bình trên mỗi người dùng thường bằng phẳng theo thời gian. Instagram, TikTok, Snapchat là những đại diện tiêu biểu cho mô hình này. Thứ hai là mô hình đăng ký một tầng duy nhất, tất cả người dùng trả phí hàng tháng hoặc hàng năm một khoản cố định để được truy cập sản phẩm. Duolingo, Calm, YouTube Premium đều áp dụng cách này.
Trong cả hai mô hình này, tỷ lệ giữ chân doanh thu (revenue retention) gần như luôn thấp hơn 100%. Hàng năm luôn có một tỷ lệ người dùng rời bỏ, và những người ở lại tiếp tục trả đúng số tiền như cũ. Với các sản phẩm đăng ký tiêu dùng, việc duy trì được tỷ lệ giữ chân người dùng và doanh thu ở mức 30-40% sau năm đầu tiên đã được coi là "best practice". Những con số như vậy nghe thôi đã thấy tuyệt vọng.
Tôi luôn cho rằng mô hình này có một khuyết điểm cấu trúc căn bản: nó tạo ra một ràng buộc cơ bản, công ty phải liên tục thay thế doanh thu bị mất mới có thể duy trì tăng trưởng, chứ đừng nói đến mở rộng. Hãy tưởng tượng bạn có một cái xô bị rò nước, bạn không chỉ phải đổ nước liên tục để duy trì mực nước, mà còn phải đổ nhanh hơn lượng nước rò ra thì mực nước mới dâng lên. Đây chính là tình thế tiến thoái lưỡng nan mà các công ty phần mềm tiêu dùng truyền thống đang gặp phải: họ bị mắc kẹt trong một vòng luẩn quẩn vô tận giữa việc thu hút - mất khách - rồi lại thu hút.
Vấn đề của mô hình này không chỉ nằm ở con số, mà còn ảnh hưởng đến chiến lược tổng thể và phân bổ nguồn lực của công ty. Phần lớn năng lượng bị dồn vào việc thu hút người dùng mới để bù đắp lượng người rời bỏ, thay vì đào sâu mối quan hệ với người dùng hiện tại hay nâng cao giá trị sản phẩm. Đó là lý do tại sao chúng ta thấy rất nhiều ứng dụng tiêu dùng cuồng nhiệt gửi thông báo, dùng đủ mọi thủ đoạn để tăng tính kết dính người dùng, bởi họ biết rằng một khi người dùng ngừng sử dụng, doanh thu sẽ lập tức biến mất.
Tôi cho rằng mô hình này về căn bản đã đánh giá thấp tiềm năng giá trị của người dùng. Nó giả định rằng giá trị người dùng là cố định, một khi họ đã đăng ký sản phẩm thì mức đóng góp doanh thu cũng đã chạm trần. Nhưng thực tế là, khi người dùng ngày càng quen thuộc với sản phẩm, nhu cầu của họ thường gia tăng, và số tiền họ sẵn sàng chi trả cũng tăng theo. Mô hình truyền thống đã không tận dụng được cơ hội tăng giá trị này.
Thay đổi luật chơi trong thời đại AI
Sự xuất hiện của AI đã hoàn toàn thay đổi trò chơi này. Moore gọi sự thay đổi này là "Great Expansion" (Sự Mở Rộng Lớn), tôi cho rằng cái tên này rất phù hợp. Những công ty AI tiêu dùng tăng trưởng nhanh nhất hiện nay đang chứng kiến tỷ lệ giữ chân doanh thu vượt quá 100%, điều này gần như không thể tưởng tượng được với phần mềm tiêu dùng truyền thống. Hiện tượng này xảy ra theo hai cách: thứ nhất, chi tiêu của người tiêu dùng tăng lên khi doanh thu dựa trên mức sử dụng thay thế cho mức phí cố định "truy cập"; thứ hai, người tiêu dùng mang công cụ vào nơi làm việc với tốc độ chưa từng có, nơi những công cụ này có thể được hoàn trả chi phí và nhận được ngân sách hỗ trợ lớn hơn.
Một thay đổi then chốt tôi quan sát được là sự chuyển biến căn bản trong mô hình hành vi người dùng. Trong phần mềm truyền thống, người dùng hoặc là sử dụng sản phẩm, hoặc là không; hoặc là đăng ký, hoặc là hủy đăng ký. Nhưng trong sản phẩm AI, mức độ tham gia và đóng góp giá trị của người dùng tăng dần theo thời gian. Họ bắt đầu có thể chỉ sử dụng các chức năng cơ bản một cách thỉnh thoảng, nhưng khi nhận ra giá trị của AI, họ ngày càng phụ thuộc vào các công cụ này, và nhu cầu cũng ngày càng mở rộng.
Chênh lệch trong xu hướng này là rất kịch tính. Moore đề cập rằng, với tỷ lệ giữ chân doanh thu 50%, công ty phải thay thế một nửa lượng người dùng mỗi năm để duy trì trạng thái hiện tại. Còn khi vượt quá 100%, từng nhóm người dùng đều đang mở rộng, tăng trưởng chồng chất lên tăng trưởng. Đây không chỉ đơn thuần là cải thiện về mặt số liệu, mà đại diện cho một động cơ tăng trưởng hoàn toàn mới.
Tôi cho rằng phía sau sự thay đổi này có vài nguyên nhân sâu xa. Sản phẩm AI có hiệu ứng học tập, chúng càng trở nên hữu ích hơn khi được sử dụng nhiều hơn. Người dùng đầu tư càng nhiều thời gian và dữ liệu, sản phẩm càng mang lại giá trị lớn hơn cho họ. Điều này tạo ra một vòng phản hồi tích cực: sử dụng nhiều hơn dẫn đến giá trị lớn hơn, giá trị lớn hơn dẫn đến sử dụng nhiều hơn và ý chí chi trả cao hơn.
Một yếu tố then chốt khác là bản chất thiết thực của sản phẩm AI. Khác với nhiều ứng dụng tiêu dùng truyền thống, các công cụ AI thường trực tiếp giải quyết vấn đề cụ thể của người dùng hoặc nâng cao năng suất của họ. Điều này có nghĩa là người dùng dễ dàng nhìn thấy lợi ích trực tiếp khi sử dụng các công cụ này, và họ sẵn lòng chi trả cho giá trị đó. Khi một công cụ AI có thể giúp bạn tiết kiệm vài giờ làm việc, việc trả thêm phí cho mức sử dụng cao hơn trở nên rất hợp lý.
Thiết kế kiến trúc giá cả tinh tế
Hãy cùng đi sâu phân tích cách các công ty AI tiêu dùng thành công nhất xây dựng chiến lược định giá của họ. Moore chỉ ra rằng, những công ty này không còn phụ thuộc vào mức phí đăng ký đơn lẻ, mà sử dụng mô hình hỗn hợp bao gồm nhiều cấp độ đăng ký cộng với thành phần dựa trên mức sử dụng. Nếu người dùng hết credits (điểm tích lũy) được bao gồm, họ có thể mua thêm hoặc nâng cấp lên gói cao hơn.
Tôi nghĩ rằng ở đây có một bài học quan trọng từ ngành game. Các công ty game từ lâu đã thu được phần lớn doanh thu từ nhóm người dùng chi tiêu cao ("whale"). Việc giới hạn định giá ở một hoặc hai cấp độ có khả năng đang bỏ lỡ cơ hội doanh thu. Các công ty thông minh xây dựng các cấp độ dựa trên các biến như số lượng tạo ra, số lượng nhiệm vụ, tốc độ và ưu tiên, hoặc quyền truy cập vào các mô hình cụ thể, đồng thời cung cấp các tùy chọn mua điểm tích lũy và nâng cấp.
Hãy cùng xem một vài ví dụ cụ thể. Google AI cung cấp gói Pro 20 USD/tháng và gói Ultra 249 USD/tháng, đồng thời tính phí bổ sung cho điểm Veo3 khi người dùng (không tránh khỏi) vượt quá mức bao gồm. Gói điểm bổ sung bắt đầu từ 25 USD, kéo dài đến 200 USD. Theo tôi được biết, nhiều người dùng có thể chi tiêu nhiều ngang với gói đăng ký cơ bản cho các điểm Veo bổ sung. Đây là một ví dụ hoàn hảo minh họa cách để doanh thu tăng trưởng cùng với mức độ tham gia của người dùng.
Mô hình của Krea cũng rất thú vị, họ cung cấp các gói từ 10-60 USD/tháng, dựa trên mức sử dụng dự kiến và công việc huấn luyện, nếu vượt quá đơn vị tính toán được bao gồm, người dùng có thể mua thêm gói điểm từ 5-40 USD (có hiệu lực 90 ngày). Sự tinh tế của mô hình này nằm ở chỗ nó vừa cung cấp mức giá hợp lý cho người dùng nhẹ, vừa tạo không gian mở rộng cho người dùng nặng.
Định giá của Grok còn đẩy chiến lược này lên mức cực đoan: gói SuperGrok 30 USD/tháng, gói SuperGrok Heavy 300 USD/tháng, gói sau mở khóa mô hình mới (Grok 4 Heavy), quyền truy cập mở rộng vào mô hình, bộ nhớ dài hơn và thử nghiệm các tính năng mới. Sự chênh lệch giá 10 lần này trong phần mềm tiêu dùng truyền thống gần như không tưởng, nhưng trong thời đại AI lại trở nên hợp lý, bởi nhu cầu và nhận thức giá trị giữa các người dùng khác nhau là rất lớn.
Tôi cho rằng điểm thành công của các mô hình này nằm ở việc họ nhận ra sự đa dạng và tính động của giá trị người dùng. Không phải tất cả người dùng đều có nhu cầu hay khả năng chi trả như nhau, và ngay cả một người dùng cũng có nhu cầu thay đổi theo thời gian. Bằng cách cung cấp các lựa chọn định giá linh hoạt, các công ty này có thể bắt trọn toàn bộ quang phổ giá trị người dùng.
Moore đề cập rằng, một số công ty tiêu dùng chỉ dựa vào mô hình định giá này đã đạt được tỷ lệ giữ chân doanh thu vượt 100%, thậm chí chưa tính đến bất kỳ mở rộng nào sang doanh nghiệp. Điều này cho thấy sức mạnh của chiến lược này. Nó không chỉ giải quyết vấn đề mất khách của phần mềm tiêu dùng truyền thống, mà còn tạo ra một cơ chế tăng trưởng nội tại.
Cây cầu vàng từ tiêu dùng đến doanh nghiệp
Một xu hướng quan trọng khác tôi quan sát được là tốc độ chưa từng có khi người tiêu dùng mang công cụ AI vào nơi làm việc. Moore nhấn mạnh điều này trong phân tích của bà: người tiêu dùng đang tích cực được khen thưởng vì mang công cụ AI vào nơi làm việc. Tại một số công ty, việc không trở thành "AI-native" hiện nay bị coi là không thể chấp nhận. Bất kỳ sản phẩm nào có tiềm năng ứng dụng tại nơi làm việc—về cơ bản là bất kỳ sản phẩm nào không phải NSFW—đều nên giả định người dùng sẽ muốn mang nó vào nhóm của mình, và khi có thể được hoàn trả chi phí, họ sẽ sẵn sàng chi nhiều hơn đáng kể.
Tốc độ chuyển đổi này khiến tôi ấn tượng sâu sắc. Trước đây, việc chuyển đổi từ tiêu dùng sang doanh nghiệp thường mất vài năm, đòi hỏi rất nhiều giáo dục thị trường và nỗ lực bán hàng. Nhưng tính thiết thực của công cụ AI rõ ràng đến mức người dùng tự nguyện mang chúng vào môi trường làm việc. Tôi đã thấy rất nhiều trường hợp, nhân viên trước tiên mua cá nhân công cụ AI, sau đó thuyết phục công ty mua phiên bản doanh nghiệp cho cả nhóm.
Việc chuyển đổi từ người tiêu dùng nhạy cảm với giá sang người mua doanh nghiệp ít nhạy cảm với giá tạo ra cơ hội mở rộng khổng lồ. Nhưng điều này đòi hỏi các chức năng chia sẻ và cộng tác cơ bản, như thư mục nhóm, kho chia sẻ, bảng cộng tác, xác thực và bảo mật. Tôi cho rằng những chức năng này hiện nay đã trở thành điều kiện bắt buộc đối với bất kỳ sản phẩm AI tiêu dùng nào có tiềm năng doanh nghiệp.
Khi được trang bị những chức năng này, sự chênh lệch định giá có thể rất lớn. ChatGPT là một ví dụ điển hình, mặc dù không được coi rộng rãi là sản phẩm nhóm, nhưng định giá của nó làm nổi bật sự khác biệt: đăng ký cá nhân 20 USD/tháng, trong khi gói doanh nghiệp dao động từ 25 đến 60 USD/người dùng. Sự chênh lệch giá 2-3 lần này hiếm thấy trong phần mềm tiêu dùng truyền thống, nhưng trong thời đại AI lại trở nên phổ biến.
Tôi nghĩ rằng một số công ty thậm chí định giá gói cá nhân ở mức hòa vốn hoặc chịu lỗ nhẹ để thúc đẩy việc áp dụng theo nhóm. Notion đã hiệu quả sử dụng phương pháp này vào năm 2020, cung cấp vô hạn trang miễn phí cho người dùng cá nhân, đồng thời tính phí cao cho các chức năng cộng tác, điều này thúc đẩy giai đoạn tăng trưởng bùng nổ nhất của họ. Logic của chiến lược này là: dùng trợ cấp cho việc sử dụng cá nhân để xây dựng cơ sở người dùng, sau đó kiếm lời thông qua các chức năng doanh nghiệp.
Hãy cùng xem một vài ví dụ cụ thể. Gói Plus của Gamma là 8 USD/tháng để loại bỏ hình mờ—đây là yêu cầu của hầu hết các sử dụng doanh nghiệp—cùng các tính năng khác. Sau đó người dùng trả phí cho mỗi cộng tác viên thêm vào không gian làm việc của họ. Mô hình này khôn ngoan tận dụng nhu cầu của doanh nghiệp về vẻ chuyên nghiệp.
Replit cung cấp gói 20 USD/tháng cho người dùng Core. Gói nhóm bắt đầu từ 35 USD/tháng, bao gồm điểm tích lũy bổ sung, vị trí người xem, thanh toán tập trung, kiểm soát truy cập theo vai trò, triển khai riêng tư, v.v. Cursor cung cấp gói Pro 20 USD/tháng và gói Ultra 200 USD/tháng (mức sử dụng tăng gấp 20 lần). Người dùng nhóm trả 40 USD/tháng cho sản phẩm Pro, kèm chế độ riêng tư phạm vi tổ chức, bảng điều khiển sử dụng và quản lý, thanh toán tập trung và SAML/SSO.
Lý do những chức năng này quan trọng là vì chúng mở khóa khả năng mở rộng ARPU (doanh thu trung bình trên mỗi người dùng) cấp độ doanh nghiệp. Tôi cho rằng hiện nay bất kỳ công ty AI tiêu dùng nào không cân nhắc lộ trình mở rộng doanh nghiệp đều đang bỏ lỡ cơ hội lớn. Người dùng doanh nghiệp không chỉ trả phí cao hơn, mà thường ổn định hơn và tỷ lệ rời bỏ thấp hơn.
Đầu tư vào năng lực cấp độ doanh nghiệp ngay từ ngày đầu tiên
Moore đưa ra một đề xuất dường như phi trực giác nhưng thực tế rất sáng suốt: các công ty tiêu dùng hiện nay nên cân nhắc thuê một giám đốc bán hàng trong vòng một đến hai năm sau khi thành lập. Tôi hoàn toàn đồng ý với quan điểm này, mặc dù điều này thực sự trái ngược với chiến lược sản phẩm tiêu dùng truyền thống.
Việc áp dụng cá nhân chỉ đưa sản phẩm đi được đến một mức độ nhất định; đảm bảo việc sử dụng rộng rãi trong tổ chức cần điều hướng quy trình mua sắm doanh nghiệp và hoàn tất các hợp đồng giá trị cao. Điều này đòi hỏi năng lực bán hàng chuyên nghiệp, chứ không đơn thuần dựa vào sự lan tỏa tự nhiên của sản phẩm. Tôi đã thấy quá nhiều sản phẩm AI tiêu dùng tuyệt vời bỏ lỡ cơ hội lớn vì thiếu năng lực bán hàng doanh nghiệp.
Canva được thành lập năm 2013, nhưng phải chờ gần bảy năm mới ra mắt sản phẩm Teams. Moore chỉ ra rằng vào năm 2025, sự chậm trễ này không còn khả thi nữa. Tốc độ áp dụng AI doanh nghiệp có nghĩa là nếu bạn trì hoãn các tính năng doanh nghiệp, đối thủ sẽ nhanh chóng chiếm lấy cơ hội. Áp lực cạnh tranh này trong thời đại AI được đẩy nhanh hơn rất nhiều, bởi tốc độ thay đổi của thị trường nhanh hơn bất cứ lúc nào.
Tôi cho rằng có vài chức năng then chốt thường quyết định kết quả. Về an ninh và bảo mật, cần tuân thủ SOC-2, hỗ trợ SSO/SAML. Về vận hành và thanh toán, cần kiểm soát truy cập theo vai trò, thanh toán tập trung. Về sản phẩm, cần mẫu nhóm, chủ đề chia sẻ, quy trình làm việc cộng tác. Nghe có vẻ cơ bản, nhưng chúng thường là yếu tố then chốt trong quyết định mua sắm doanh nghiệp.
ElevenLabs là một ví dụ điển hình: công ty ban đầu sử dụng mạnh người tiêu dùng, nhưng nhanh chóng xây dựng năng lực cấp độ doanh nghiệp, bổ sung tuân thủ HIPAA cho dịch vụ giọng nói và đại lý hội thoại, định vị mình phục vụ y tế và các thị trường có quy định nghiêm ngặt khác. Việc chuyển đổi nhanh chóng sang doanh nghiệp này giúp họ nắm bắt được các khách hàng doanh nghiệp giá trị cao, chứ không chỉ dựa vào doanh thu tiêu dùng.
Tôi quan sát thấy một hiện tượng thú vị: những công ty AI tiêu dùng đầu tư sớm vào năng lực doanh nghiệp thường có thể xây dựng hào moat mạnh hơn. Một khi khách hàng doanh nghiệp đã áp dụng một công cụ và tích hợp vào quy trình làm việc, chi phí chuyển đổi sẽ rất cao. Điều này tạo ra mức độ kết dính khách hàng mạnh mẽ hơn và dòng doanh thu dự đoán được hơn.
Hơn nữa, khách hàng doanh nghiệp còn cung cấp phản hồi sản phẩm quý giá. Nhu cầu của họ thường phức tạp hơn, thúc đẩy sản phẩm phát triển theo hướng cao cấp hơn. Tôi đã thấy nhiều sản phẩm AI tiêu dùng khám phá ra hướng sản phẩm mới và nhu cầu tính năng thông qua việc phục vụ khách hàng doanh nghiệp.
Suy ngẫm sâu sắc của tôi về sự thay đổi này
Sau khi phân tích kỹ quan điểm của Moore và quan sát của bản thân, tôi cho rằng chúng ta đang chứng kiến không chỉ là sự điều chỉnh mô hình kinh doanh, mà là sự tái cấu trúc toàn bộ cơ sở hạ tầng của ngành phần mềm. AI không chỉ thay đổi khả năng của sản phẩm, mà còn thay đổi cách thức tạo ra và thu giữ giá trị.
Điều thú vị nhất với tôi là, sự thay đổi này thách thức những giả định truyền thống của chúng ta về phần mềm tiêu dùng. Lâu nay, người ta cho rằng phần mềm tiêu dùng vốn dĩ có giá thấp, tỷ lệ rời bỏ cao, khó thương mại hóa. Nhưng thực tế thời đại AI cho thấy, phần mềm tiêu dùng có thể đạt quy mô doanh thu và tốc độ tăng trưởng cấp độ doanh nghiệp. Ý nghĩa của sự chuyển đổi này là sâu rộng.
Xét về góc độ phân bổ vốn, điều này có nghĩa là nhà đầu tư hiện nay có thể rót nhiều vốn hơn vào các công ty AI tiêu dùng ở giai đoạn sớm hơn, vì những công ty này có thể đạt quy mô doanh thu ý nghĩa nhanh hơn. Truyền thống, các công ty phần mềm tiêu dùng phải đợi đến khi đạt quy mô người dùng khổng lồ mới có thể thương mại hóa hiệu quả, nhưng nay họ có thể đạt tăng trưởng doanh thu mạnh mẽ ngay trên nền tảng người dùng tương đối nhỏ.
Tôi cũng suy nghĩ về tác động của sự thay đổi này đến chiến lược khởi nghiệp. Moore đề cập rằng, nhiều công ty doanh nghiệp quan trọng nhất thời AI có thể bắt đầu từ sản phẩm tiêu dùng. Tôi cho rằng đây là một nhận định rất sâu sắc. Con đường khởi nghiệp B2B truyền thống thường liên quan đến nghiên cứu thị trường lớn, phỏng vấn khách hàng và chu kỳ bán hàng dài. Trong khi đó, con đường bắt đầu từ tiêu dùng cho phép lặp sản phẩm và xác minh thị trường nhanh hơn.
Một lợi thế khác của cách này là nó tạo ra sự khớp sản phẩm-thị trường tự nhiên hơn. Khi người tiêu dùng tự nguyện sử dụng và trả tiền cho sản phẩm, đó là tín hiệu mạnh mẽ về sự khớp sản phẩm-thị trường. Sau đó, khi những người dùng này mang sản phẩm vào nơi làm việc, việc áp dụng doanh nghiệp trở nên hữu cơ và bền vững hơn.
Tôi cũng nhận thấy một sự thay đổi động lực cạnh tranh thú vị. Trong thời đại phần mềm truyền thống, thị trường tiêu dùng và doanh nghiệp thường tách biệt, với các đối thủ và chiến lược khác nhau. Nhưng trong thời đại AI, ranh giới này trở nên mờ nhòa. Một sản phẩm có thể cạnh tranh đồng thời trên cả hai thị trường, tạo ra lợi thế và thách thức cạnh tranh mới.
Xét về mặt kỹ thuật, tôi cho rằng bản chất kép của sản phẩm AI (dễ dùng như tiêu dùng + chức năng cấp doanh nghiệp) đang thúc đẩy các tiêu chuẩn mới trong thiết kế và phát triển sản phẩm. Sản phẩm cần đủ đơn giản để người dùng cá nhân dễ dàng tiếp cận, đồng thời đủ mạnh mẽ và an toàn để đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp. Việc cân bằng này không dễ đạt được, nhưng những công ty làm tốt sẽ có lợi thế cạnh tranh khổng lồ.
Tôi cũng suy nghĩ về tác động của xu hướng này đến các công ty phần mềm doanh nghiệp hiện tại. Các công ty phần mềm doanh nghiệp truyền thống hiện nay phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các công ty AI xuất thân từ tiêu dùng, những người mới tham gia này thường có trải nghiệm người dùng tốt hơn và tốc độ lặp nhanh hơn. Điều này có thể buộc toàn ngành phần mềm doanh nghiệp phải nâng cao tiêu chuẩn sản phẩm và trải nghiệm người dùng.
Cuối cùng, tôi cho rằng sự thay đổi này còn phản ánh một sự chuyển đổi căn bản trong cách làm việc. Làm việc từ xa, quyền lựa chọn công cụ cá nhân tăng lên, và kỳ vọng cao hơn về các công cụ năng suất, tất cả đều thúc đẩy sự mờ nhòa ranh giới giữa công cụ tiêu dùng và doanh nghiệp. AI chỉ đơn thuần làm tăng tốc một xu hướng vốn đã đang diễn ra.
Cơ hội và thách thức trong tương lai
Dù tôi rất hào hứng với hiện tượng "Great Expansion" mà Moore mô tả, tôi cũng nhìn thấy một vài thách thức và cơ hội cần lưu ý.
Về thách thức, tôi cho rằng cạnh tranh sẽ trở nên khốc liệt hơn. Khi con đường thành công trở nên rõ ràng, ngày càng nhiều công ty sẽ cố gắng đi theo chiến lược tương tự. Những công ty có thể xây dựng sự khác biệt mạnh mẽ và hiệu ứng mạng lưới sẽ giành chiến thắng trong cuộc đua dài hạn.
Xét về mặt quản lý, việc áp dụng nhanh chóng các sản phẩm AI trong môi trường doanh nghiệp có thể gây ra các thách thức mới về tuân thủ và an ninh. Các công ty cần đảm bảo công cụ AI của họ đáp ứng các tiêu chuẩn ngành và yêu cầu pháp lý khác nhau. Điều này có thể làm tăng chi phí và độ phức tạp phát triển, nhưng cũng tạo ra các hàng rào cạnh tranh mới.
Về cơ hội, tôi nhìn thấy không gian đổi mới khổng lồ. Những công ty có thể sáng tạo kết hợp giữa tính dễ dùng tiêu dùng và chức năng doanh nghiệp sẽ mở ra các hạng mục thị trường mới. Tôi cũng cho rằng các công cụ AI chuyên biệt theo ngành dọc có nhiều cơ hội, tối ưu sâu cho ngành hoặc trường hợp sử dụng cụ thể có thể mang lại giá trị cao hơn các công cụ phổ thông.
Tôi cũng nhìn thấy cơ hội về hiệu ứng mạng lưới dữ liệu và mô hình AI. Khi số lượng người dùng tăng và mức độ sử dụng sâu hơn, sản phẩm AI có thể trở nên thông minh và cá nhân hóa hơn. Cải tiến dựa trên dữ liệu này có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ, vì người mới khó có thể sao chép được trí tuệ tích lũy này.
Xét về mặt đầu tư, tôi cho rằng xu hướng này sẽ tiếp tục thu hút lượng lớn vốn. Nhưng nhà đầu tư cần tinh tường hơn trong việc nhận diện những công ty thực sự có lợi thế cạnh tranh bền vững, chứ không chỉ những công ty tăng trưởng nhanh trong ngắn hạn. Chìa khóa sẽ là hiểu được công ty nào có thể xây dựng hào moat thực sự, chứ không chỉ tận dụng cơ hội thị trường ban đầu.
Cuối cùng, tôi tin rằng "Great Expansion" mà Moore mô tả mới chỉ là khởi đầu của cuộc cách mạng AI. Chúng ta đang định nghĩa lại bản chất của phần mềm—từ công cụ thành bạn đồng hành thông minh, từ chức năng thành kết quả. Những công ty nào nắm bắt được sự chuyển đổi này và thực hiện thành công sẽ xây dựng nên các gã khổng lồ công nghệ thế hệ tiếp theo. Đây không chỉ là đổi mới mô hình kinh doanh, mà còn là tưởng tượng lại mối quan hệ giữa con người và công nghệ. Chúng ta đang sống trong một thời đại đầy hứng khởi, khi phần mềm đang trở nên thông minh hơn, hữu ích hơn, và ngày càng trở nên không thể thiếu.
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
