a16z: Đằng sau trào lưu "tất cả mọi thứ Palantir hóa", một màn bắt chước định trước sẽ thất bại
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
a16z: Đằng sau trào lưu "tất cả mọi thứ Palantir hóa", một màn bắt chước định trước sẽ thất bại
Phân tích những phần thực sự có thể sao chép được từ mô hình Palantir.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Marc Andrusko
Biên dịch: TechFlow
Dẫn đọc của TechFlow: Thung lũng Silicon đang tràn ngập làn sóng “hóa Palantir” — các công ty khởi nghiệp AI đua nhau học theo Palantir, cử kỹ sư đến trực tiếp tại chỗ khách hàng, cung cấp dịch vụ tùy chỉnh cao và ký hợp đồng trị giá hàng triệu USD.
Marc Andrusko, đối tác tại a16z, đã đưa ra cái nhìn thực tế: phần lớn các công ty chỉ sao chép hình thức bên ngoài, cuối cùng sẽ trở thành những công ty tư vấn mặc áo SaaS. Bài viết này phân tích những phần thực sự có thể học hỏi từ mô hình Palantir, cũng như những ảo tưởng đẹp đẽ không thể nhân rộng.
Nội dung chính:
Hiện nay trong bản thuyết trình (BP) của các startup thường xuất hiện câu nói: “Chúng tôi về cơ bản là Palantir trong lĩnh vực X.”
Các nhà sáng lập hào hứng nói về việc phái “kỹ sư triển khai tiền tuyến” (Forward-Deployed Engineers - FDE) đến trực tiếp tổ chức khách hàng, xây dựng quy trình làm việc sâu sắc và vận hành như một đội đặc nhiệm thay vì một công ty phần mềm truyền thống. Năm nay, số lượng tin tuyển dụng vị trí “kỹ sư triển khai tiền tuyến” đã tăng vọt hàng trăm phần trăm — tất cả đều đang sao chép mô hình mà Palantir khởi xướng vào đầu thập niên 2010.
Tôi hiểu vì sao cách làm này lại hấp dẫn. Khách hàng doanh nghiệp hiện nay đang cực kỳ bối rối khi phải chọn mua phần mềm nào — mọi thứ đều tự nhận là AI, việc phân biệt tín hiệu giữa vô vàn nhiễu loạn chưa bao giờ khó khăn đến thế. Cách bán hàng của Palantir rất thu hút: điều một đội nhỏ đến một môi trường hỗn loạn, kết nối các hệ thống nội bộ rời rạc và cô lập, rồi trong vài tháng cung cấp một nền tảng làm việc tùy chỉnh. Với một startup muốn giành được đơn hàng đầu tiên trị giá bảy con số, lời hứa “chúng tôi sẽ cử kỹ sư vào tận tổ chức bạn để giải quyết mọi việc” thật sự mang tính sát thương cao.
Nhưng tôi nghi ngờ rằng “hóa Palantir” có thể trở thành một phương pháp luận phổ quát. Palantir là “một loại duy nhất” (Category of One) — bạn có thể thấy rõ qua cách cổ phiếu của họ được giao dịch! Phần lớn các công ty chỉ bắt chước bề ngoài, cuối cùng sẽ trở thành công ty dịch vụ đắt đỏ, được định giá như phần mềm nhưng lại không có lợi thế cạnh tranh mang tính cộng hưởng. Điều này khiến tôi nhớ đến thời kỳ 2010, khi mọi công ty khởi nghiệp đều tuyên bố mình là “nền tảng”, nhưng thực tế thì rất ít công ty thật sự xây dựng được nền tảng, vì điều đó quá khó.
Bài viết này nhằm làm rõ những yếu tố thực sự có thể học hỏi từ mô hình Palantir, cũng như những điểm đặc thù không thể sao chép, đồng thời cung cấp cho các nhà sáng lập một lộ trình thực tế hơn nếu muốn kết hợp phần mềm doanh nghiệp với dịch vụ tiếp xúc cao.
“Hóa Palantir” thực chất nghĩa là gì?
“Hóa Palantir” đang ám chỉ một loạt yếu tố liên quan đến nhau:
Kỹ thuật viên nhúng tại tiền tuyến
Các Kỹ sư Triển khai Tiền tuyến (trong nội bộ Palantir gọi là “Delta” và “Echo”) sẽ nhập cuộc vào tổ chức khách hàng (thường kéo dài nhiều tháng), tìm hiểu ngữ cảnh kinh doanh, kết nối các hệ thống, và xây dựng quy trình làm việc tùy chỉnh trên nền tảng Foundry (hoặc nền tảng Gotham trong môi trường an ninh cao). Vì giá cả là phí cố định, nên về mặt truyền thống không có “SKU”, và kỹ sư chịu trách nhiệm xây dựng và duy trì các năng lực này.
Nền tảng tích hợp chủ động mạnh mẽ
Sản phẩm của Palantir về bản chất không phải là một bộ công cụ rời rạc, mà là một nền tảng có định hướng rõ ràng dành cho tích hợp dữ liệu, quản trị và phân tích vận hành — gần giống như một “hệ điều hành” dữ liệu cho tổ chức. Mục tiêu là biến dữ liệu rời rạc thành các quyết định thời gian thực, độ tin cậy cao.
Mô hình bán hàng cao cấp, tiếp xúc cao
“Hóa Palantir” cũng mô tả một phong cách bán hàng: chu kỳ bán hàng dài hạn, mức độ tiếp xúc cao, tập trung vào các khách hàng ở môi trường then chốt (quốc phòng, thực thi pháp luật, tình báo...). Tính phức tạp về quản lý và tầm quan trọng chiến lược của ngành là đặc điểm chứ không phải lỗi.
Bán kết quả, không bán giấy phép
Doanh thu đến từ các hợp đồng dài hạn, gắn liền với kết quả đạt được, kết hợp phần mềm, dịch vụ và tối ưu hóa liên tục. Hợp đồng với từng khách hàng có thể lên tới hàng chục triệu USD mỗi năm.
Một báo cáo gần đây định nghĩa Palantir là “một loại duy nhất” vì công ty này cực kỳ xuất sắc trong cả ba việc: (a) xây dựng nền tảng sản phẩm tích hợp, (b) nhúng các kỹ sư tinh nhuệ vào vận hành khách hàng, và (c) chứng minh hiệu quả trong các môi trường then chốt như chính phủ và quốc phòng. Hầu hết các công ty khác chỉ làm được một hoặc hai điều, chứ không thể làm cả ba.
Nhưng đến năm 2025, ai cũng muốn tận dụng hào quang của mô hình này.
Tại sao mọi người đều muốn sao chép Palantir?
Ba xu hướng đang hội tụ:
1. AI doanh nghiệp đang gặp khó về “triển khai thực tế”
Một phần lớn dự án AI bị đình trệ trước khi đi vào sản xuất, thường do dữ liệu lộn xộn, tích hợp khó khăn và thiếu người chủ trì nội bộ. Dù nhu cầu mua sắm vẫn rất mạnh (với áp lực “phải mua AI” từ hội đồng quản trị và ban lãnh đạo cấp cao), nhưng việc triển khai thực tế và ROI thường đòi hỏi rất nhiều công việc thủ công.
2. Kỹ sư triển khai tiền tuyến dường như là chiếc cầu còn thiếu
Theo báo chí và dữ liệu tuyển dụng, vị trí FDE đã bùng nổ trong năm nay — các nguồn khác nhau cho thấy mức tăng từ 800% đến 1000% — các công ty khởi nghiệp AI đang dùng việc nhúng kỹ sư để đảm bảo triển khai thực sự diễn ra.
3. Tăng trưởng nhanh đã trở thành chuẩn mực (ký hợp đồng bảy con số dễ mở rộng hơn nhiều so với các hợp đồng năm con số)
Nếu việc cử kỹ sư bay đến trực tiếp phục vụ là cái giá để giành được đơn hàng hơn 1 triệu USD từ Fortune 500 hay cơ quan chính phủ, thì nhiều công ty non trẻ sẵn sàng đánh đổi biên lợi nhuận lấy đà tăng trưởng. Các nhà đầu tư ngày càng chấp nhận biên lợi nhuận thấp hơn, vì trải nghiệm AI mới thường đi kèm chi phí suy luận (inference) cao. Cược đặt ra là: bạn có thể giành được vị trí và sự tin tưởng từ ban quản lý khách hàng, giao nộp “kết quả”, và sau đó định giá dựa trên đó.
Vì vậy, câu chuyện dần trở thành: “Chúng tôi sẽ làm những gì Palantir đã làm. Chúng tôi sẽ cử một đội tinh nhuệ, tạo ra điều kỳ diệu, rồi theo thời gian biến nó thành một nền tảng.”
Câu chuyện này có thể đúng trong những hoàn cảnh rất đặc biệt. Nhưng có một số ràng buộc cứng mà các nhà sáng lập thường bỏ qua.
Điểm yếu của phép so sánh nằm ở đâu?
Ngay từ đầu đã muốn bán “kết quả”
Sản phẩm chủ lực Foundry của Palantir là sự kết hợp của hàng trăm microservice, cùng hướng tới một mục tiêu kết quả. Những microservice này cấu thành các giải pháp sản phẩm hóa, có định hướng, cho những vấn đề phổ biến trong doanh nghiệp. Trong hai năm qua, tôi đã gặp hàng trăm nhà sáng lập ứng dụng AI, và tôi có thể nói rõ nơi nào phép so sánh bị vỡ: các startup bước vào với những mục tiêu dựa trên kết quả đầy tham vọng, trong khi Palantir lại có ý thức xây dựng các microservice trước, và chúng chính là nền tảng cho năng lực cốt lõi. Đây chính xác là điểm khác biệt giữa Palantir và các công ty tư vấn thông thường (cũng là lý do họ được định giá ở mức 77 lần doanh thu năm tới).
Palantir sở hữu một loạt sản phẩm cốt lõi:
- Palantir Gotham: Nền tảng quốc phòng và tình báo, giúp các cơ quan quân sự, tình báo và thực thi pháp luật tích hợp và phân tích dữ liệu phân tán, phục vụ hoạch định nhiệm vụ và điều tra.
- Palantir Apollo: Nền tảng triển khai và quản lý phần mềm, tự động cập nhật và bổ sung tính năng mới một cách an toàn vào mọi môi trường (đa đám mây, tại chỗ, ngoại tuyến).
- Palantir Foundry: Nền tảng vận hành dữ liệu đa ngành, tích hợp dữ liệu, mô hình và phân tích để thúc đẩy quyết định vận hành doanh nghiệp.
- Palantir Ontology: Mô hình số linh hoạt, có thể thao tác được, mô tả các thực thể, mối quan hệ và logic trong thế giới thực, làm nền tảng cho các ứng dụng và quyết định trong Foundry.
- Palantir AIP (Nền tảng Trí tuệ Nhân tạo): Kết nối các mô hình AI (như mô hình ngôn ngữ lớn) với dữ liệu và vận hành tổ chức thông qua Ontology, tạo ra các quy trình và tác nhân AI có thể sản xuất được.
Theo báo cáo của Everest: “Các hợp đồng của Palantir bắt đầu từ quy mô nhỏ. Hợp tác ban đầu có thể chỉ là một khóa huấn luyện ngắn hạn và giấy phép hạn chế. Nếu giá trị được chứng minh, các trường hợp sử dụng, quy trình và lĩnh vực dữ liệu sẽ được bổ sung thêm. Theo thời gian, cấu trúc doanh thu sẽ nghiêng dần từ dịch vụ sang đăng ký phần mềm. Khác với công ty tư vấn, dịch vụ là phương tiện thúc đẩy việc áp dụng sản phẩm, chứ không phải nguồn thu chính. Khác với hầu hết nhà cung cấp phần mềm, Palantir sẵn sàng đầu tư trước thời gian kỹ sư của mình để giành được khách hàng có ý nghĩa.”
Mặt khác, hiện nay tôi thấy các công ty ứng dụng AI thường có thể nhảy thẳng vào các hợp đồng bảy con số. Nhưng điều này chủ yếu vì họ đang ở chế độ tùy chỉnh hoàn toàn — họ giải quyết mọi vấn đề mà khách hàng sớm đưa ra, hy vọng sau này sẽ rút ra được chủ đề để xây dựng năng lực cốt lõi hoặc “SKU”.
Không phải vấn đề nào cũng là “vấn đề cấp độ Palantir”
Lĩnh vực triển khai ban đầu của Palantir là nơi không có giải pháp thay thế nào hiệu quả: chống khủng bố, phát hiện gian lận, hậu cần chiến trường, vận hành y tế rủi ro cao. Giá trị giải quyết vấn đề được đo bằng hàng chục tỷ đô la, số người được cứu sống hoặc hậu quả địa chính trị, chứ không phải hiệu quả gia tăng.
Nếu bạn bán cho một công ty SaaS vừa, giúp họ tối ưu quy trình bán hàng thêm 8%, bạn không đủ khả năng chi trả cho mức độ tùy chỉnh tương đương. Không gian ROI đơn giản không đủ để duy trì việc kỹ sư ở lại nhiều tháng.
Hầu hết khách hàng không muốn mãi làm phòng thí nghiệm R&D cho bạn
Khách hàng của Palantir mặc định chấp nhận việc cùng phát triển sản phẩm với công ty; họ chịu đựng nhiều điều vì mức độ rủi ro cao và lựa chọn thay thế hạn chế.
Phần lớn doanh nghiệp, đặc biệt là ngoài lĩnh vực quốc phòng và bị kiểm soát chặt, không muốn cảm giác mình đang là một dự án tư vấn dài hạn. Họ muốn triển khai dự đoán được, tương tác tốt với các công cụ phần mềm hiện có, và hiệu quả nhanh chóng.
Mật độ nhân tài và văn hóa không thể nhân rộng
Palantir mất hơn một thập kỷ để tuyển dụng và đào tạo các kỹ sư đa năng xuất sắc, những người vừa viết được mã sản xuất, vừa xử lý tốt trong môi trường quan liêu, và thậm chí có thể ngồi cùng đại tá, CIO hay cán bộ quản lý để thảo luận. Những người rời khỏi vị trí này đã tạo nên cả một “băng đảng Palantir” gồm các nhà sáng lập và lãnh đạo cấp cao. Nhiều người trong số họ đạt mức kỳ lân, bởi họ vừa cực kỳ kỹ thuật, vừa cực kỳ hiệu quả trước mặt khách hàng.
Hầu hết các startup không thể giả định rằng họ có thể thuê hàng trăm người như vậy. Trên thực tế, “chúng tôi sẽ xây dựng một đội FDE kiểu Palantir” thường suy giảm thành:
- Kỹ sư giải pháp tiền bán hàng đổi tên thành “FDE”
- Nhân sự đa năng cấp thấp bị yêu cầu làm đồng thời sản phẩm, triển khai và quản lý khách hàng
- Ban lãnh đạo chưa từng tận mắt chứng kiến triển khai của Palantir, nhưng thích cái phong cách đó
Phải nói rõ, bên ngoài có rất nhiều người tài năng, và các công cụ như Cursor đang giúp nhân viên phi kỹ thuật cũng có thể viết mã. Nhưng để chạy mô hình Palantir ở quy mô lớn, cần sự kết hợp cực kỳ khan hiếm giữa nhân tài kinh doanh và kỹ thuật, và nếu từng làm ở Palantir sẽ rất có lợi, vì đây là một công ty cực kỳ đặc biệt. Nhưng nhóm người này là có giới hạn!
Cạm bẫy dịch vụ là có thật
Palantir hoạt động được là vì phía dưới các công việc tùy chỉnh là một nền tảng thực sự. Nếu bạn chỉ sao chép phần nhúng kỹ sư, bạn sẽ kết thúc với hàng ngàn triển khai tùy chỉnh, không thể bảo trì hay nâng cấp. Ngay cả trong thế giới mà các công cụ AI giúp công ty đạt được biên lợi nhuận phần mềm, những công ty quá phụ thuộc vào triển khai tiền tuyến mà thiếu xương sống sản phẩm mạnh mẽ vẫn có thể không tạo ra lợi ích kinh tế theo cấp số nhân và rào cản cạnh tranh lâu dài.
Các nhà đầu tư thiếu tỉnh táo có thể thấy đường cong tăng trưởng dạng “gậy khúc” từ 0 đến 10 triệu USD trong giá trị hợp đồng, rồi vội vàng đổ tiền vào. Nhưng câu hỏi tôi luôn đặt ra là: khi hàng chục (hoặc thậm chí hàng trăm) startup 10 triệu USD như vậy bắt đầu va chạm nhau với cùng một bản pitch, chuyện gì sẽ xảy ra?
Khi đó, bạn không còn là “Palantir trong lĩnh vực X”. Bạn là “Accenture trong lĩnh vực X”, chỉ có giao diện đẹp hơn.
Palantir thực sự làm đúng điều gì?
Nếu gạt bỏ thần thoại, có vài yếu tố đáng nghiên cứu kỹ:
1. Ưu tiên nền tảng, không ưu tiên dự án
Đội triển khai tiền tuyến của Palantir xây dựng dựa trên một nhóm nguyên tắc có thể tái sử dụng (mô hình dữ liệu, kiểm soát truy cập, động cơ quy trình, thành phần trực quan hóa), chứ không phải viết hệ thống hoàn toàn mới cho từng khách hàng.
2. Có định hướng rõ ràng về việc “nên” làm việc như thế nào
Công ty này không chỉ tự động hóa quy trình hiện có; họ thường định hướng khách hàng sang cách làm việc mới, và chính phần mềm thể hiện rõ định hướng đó. Đây là can đảm hiếm thấy đối với một nhà cung cấp, và nó khiến việc tái sử dụng trở nên khả thi.
3. Tầm nhìn dài hạn và vốn kiên nhẫn
Để trở thành một công ty kiểu Palantir, bạn cần trải qua thời gian dài tâm lý tiêu cực, tranh cãi chính trị và khả năng sinh lời ngắn hạn không rõ ràng, trong lúc nền tảng và mô hình bán hàng trưởng thành.
4. Tổ hợp thị trường cực kỳ đặc thù
Việc khởi đầu trong lĩnh vực tình báo và quốc phòng không phải lỗi mà là đặc điểm: khả năng chi trả cao, chi phí chuyển đổi cao, mức độ rủi ro cao, và số lượng khách hàng siêu lớn rất ít. Chưa kể một loạt đối thủ cũ kỹ suốt mấy chục năm gần như không phải cạnh tranh vẫn giành được hợp đồng.
Nói cách khác, Palantir không chỉ là “công ty phần mềm + tư vấn”. Đó là “công ty phần mềm + tư vấn + dự án chính trị + vốn cực kỳ kiên nhẫn”.
Đây không phải thứ bạn có thể tùy tiện嫁接 vào một sản phẩm SaaS chuyên ngành và mong nó hoạt động.
Một khung thực tế hơn: Khi nào “hóa Palantir” mới hợp lý?
Thay vì hỏi “làm sao để giống Palantir”, hãy đặt ra một loạt câu hỏi lọc:
1. Mức độ quan trọng của vấn đề
Vấn đề này là “then chốt” (mạng người, an ninh quốc gia, hàng chục tỷ USD) hay chỉ là “trang trí” (hiệu quả tăng 10–20%)? Mức độ rủi ro càng cao, mô hình triển khai tiền tuyến càng hợp lý.
2. Mức độ tập trung khách hàng
Bạn đang bán cho vài chục khách hàng siêu lớn hay hàng ngàn khách hàng nhỏ? Việc nhúng kỹ sư mở rộng tốt hơn trong nhóm khách hàng tập trung, ACV (giá trị hợp đồng hàng năm) cao.
3. Mức độ phân mảnh lĩnh vực
Quy trình làm việc giữa các khách hàng có tương đồng, công cụ phần mềm sử dụng có giống nhau, hay mỗi lần triển khai đều hoàn toàn khác biệt? Nếu mỗi khách hàng là một bông tuyết duy nhất, sẽ rất khó xây dựng nền tảng nhất quán. Một mức độ đồng nhất nhất định là có lợi.
4. Quản lý và lực hấp dẫn dữ liệu
Bạn có đang hoạt động trong lĩnh vực quản lý nghiêm ngặt, nơi đau điểm tích hợp dữ liệu rõ rệt (quốc phòng, y tế, tội phạm tài chính, hạ tầng then chốt)? Chính tại đây, công việc tích hợp kiểu Palantir mới tạo ra giá trị thực sự.
Nếu bạn nằm chủ yếu ở góc dưới bên trái của các chiều này (ít quan trọng, khách hàng phân mảnh, tích hợp tương đối đơn giản), thì “hóa Palantir” toàn diện gần như chắc chắn là mô hình sai. Trường hợp đó phù hợp hơn với cách tiếp cận PLG (tăng trưởng do sản phẩm dẫn dắt) từ dưới lên.
Điều gì đáng học?
Dù tôi nghi ngờ rằng mọi công ty non trẻ đều có thể thành công với mô hình Palantir, nhưng có vài điểm trong cách làm này đáng cân nhắc:
1. Xem triển khai tiền tuyến như giàn giáo, chứ không phải ngôi nhà
Các việc sau hoàn toàn có thể đúng:
- Cho kỹ sư làm việc gắn bó với các đối tác thiết kế ban đầu
- Dồn mọi nguồn lực để đưa 3–5 khách hàng đầu tiên vào sản xuất
- Sử dụng các hợp tác này để kiểm tra căng thẳng các nguyên tắc và trừu tượng của bạn
Nhưng cần có ràng buộc rõ ràng:
- Triển khai có thời hạn (ví dụ “90 ngày chạy nước rút vào sản xuất”)
- Tỷ lệ rõ ràng (ví dụ “cứ mỗi 1 triệu USD ARR tại một khách hàng, tối đa bao nhiêu đầu kỹ sư”)
- Mục tiêu mỗi quý chuyển đổi mã tùy chỉnh thành cấu hình hoặc mẫu tái sử dụng được
Nếu không, “sau này chúng tôi sẽ sản phẩm hóa” sẽ biến thành “chúng tôi chưa bao giờ kịp làm”.
2. Xây dựng dựa trên các nguyên tắc mạnh, không phải quy trình tùy chỉnh
Bài học thực sự từ Palantir nằm ở kiến trúc sản phẩm:
- Mô hình dữ liệu và lớp quyền thống nhất
- Động cơ quy trình chung và nguyên tắc UI phổ quát
- Dùng cấu hình thay vì mã càng nhiều càng tốt
Đội triển khai tiền tuyến nên dành thời gian để “chọn” và “xác minh” việc lắp ráp các nguyên tắc nào, chứ không phải xây mới hoàn toàn cho từng khách hàng. Việc xây mới hoàn toàn nên để cho đội kỹ sư.
3. Để FDE trở thành một phần của sản phẩm, không chỉ là giao hàng
Trong thế giới Palantir, kỹ sư triển khai tiền tuyến tham gia sâu vào việc khám phá và lặp lại sản phẩm, chứ không chỉ là triển khai. Các tổ chức sản phẩm mạnh và đội nền tảng học hỏi từ những điều FDE học được tại tiền tuyến.
Nếu FDE của bạn nằm riêng trong bộ phận “dịch vụ chuyên nghiệp”, bạn sẽ mất vòng phản hồi này và trượt dần về công ty dịch vụ thuần túy.
4. Thành thật về cấu trúc lợi nhuận gộp của bạn
Nếu bản pitch của bạn giả định biên lợi nhuận phần mềm trên 80% và tỷ lệ giữ chân doanh thu ròng 150%, nhưng mô hình bán hàng thực tế lại cần các dự án dài hạn tại chỗ, hãy minh bạch về sự đánh đổi — ít nhất là bên trong nội bộ.
Với một số danh mục, mô hình lợi nhuận gộp thấp hơn về cấu trúc nhưng ACV cao hơn là hoàn toàn hợp lý. Vấn đề nằm ở việc giả vờ là SaaS trong khi thực tế là công ty dịch vụ có nền tảng. Các nhà đầu tư thường chú ý đến con đường dẫn đến tổng lợi nhuận tuyệt đối lớn nhất, và một cách để đạt được điều đó là các hợp đồng lớn hơn đi kèm COGS (chi phí hàng bán) rõ rệt hơn.
Tôi sẽ kiểm tra áp lực một startup “hóa Palantir” như thế nào?
Khi nhà sáng lập nói với tôi “Chúng tôi là Palantir trong lĩnh vực X”, những câu hỏi trong sổ tay tôi sẽ đại loại như sau:
- Cho tôi xem ranh giới nền tảng có định hướng. Sản phẩm chung kết thúc ở đâu, mã dành riêng cho khách hàng bắt đầu ở đâu? Ranh giới này di chuyển nhanh thế nào?
- Dẫn tôi đi qua dòng thời gian triển khai. Từ khi ký hợp đồng đến khi sử dụng lần đầu trong sản xuất cần bao nhiêu kỹ sư-tháng? Những phần nào bắt buộc phải tùy chỉnh?
- Biên lợi nhuận gộp của một khách hàng trưởng thành vào năm thứ ba là bao nhiêu? Đầu tư triển khai tiền tuyến có “giảm đáng kể” theo thời gian không? Nếu không, tại sao?
- Nếu năm tới ký 50 khách hàng, đâu sẽ là điểm vỡ? Tuyển dụng? Đào tạo người mới? Sản phẩm? Hỗ trợ? Tôi muốn thấy mô hình nào sẽ gãy.
- Bạn quyết định “không” tùy chỉnh như thế nào? Ý chí từ chối công việc tùy chỉnh thường là điểm phân biệt giữa công ty sản phẩm và “công ty dịch vụ có demo đẹp”.
Nếu các câu trả lời rõ ràng, dựa trên triển khai thực tế và kiến trúc mạch lạc, thì một mức độ nhất định về triển khai tiền tuyến kiểu Palantir có thể là lợi thế thực sự.
Nếu các câu trả lời mơ hồ, hoặc rõ ràng mỗi hợp tác đều hoàn toàn độc đáo, thì rất khó để bảo chứng cho khả năng lặp lại hay tiềm năng mở rộng thực sự.
Kết luận
Thành công của Palantir đã tạo ra một hào quang mạnh mẽ thống trị tinh thần giới khởi nghiệp và đầu tư mạo hiểm: một đội kỹ sư tinh nhuệ hạ cánh trong môi trường phức tạp, kết nối dữ liệu lộn xộn, và cung cấp hệ thống thay đổi cách tổ chức ra quyết định.
Dễ dàng tin rằng mọi công ty khởi nghiệp AI hay dữ liệu nên trông như vậy. Nhưng với phần lớn các danh mục, “hóa Palantir” toàn diện là một ảo tưởng nguy hiểm:
- Vấn đề không đủ quan trọng
- Khách hàng quá phân mảnh
- Mô hình nhân tài không thể mở rộng
- Kinh tế học âm thầm sụp đổ thành công ty dịch vụ
Với các nhà sáng lập, câu hỏi hữu ích hơn không phải là “làm sao để trở thành Palantir”, mà là:
“Để thu hẹp khoảng cách áp dụng AI trong danh mục của chúng ta, chúng ta cần bao nhiêu triển khai tiền tuyến kiểu Palantir — và chúng ta có thể nhanh đến đâu để chuyển hóa nó thành một doanh nghiệp nền tảng thực sự?”
Nếu làm đúng điều này, bạn có thể mượn những phần thực sự quan trọng từ cách làm này, mà không phải gánh những phần sẽ đè bẹp bạn.
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
a16z
