AI sẽ không thực hiện bình đẳng công nghệ, mà chỉ trao thưởng cho những người phù hợp
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
AI sẽ không thực hiện bình đẳng công nghệ, mà chỉ trao thưởng cho những người phù hợp
Công nghệ thúc đẩy bình đẳng luôn dẫn đến kết quả quý tộc hóa, và điều này lặp lại mỗi lần như vậy.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Naman Bhansali
Biên dịch: TechFlow
Dẫn nhập từ TechFlow: Trong giai đoạn đầu phổ biến của một công nghệ mới, con người thường nảy sinh ảo tưởng về “bình đẳng công nghệ”: khi nhiếp ảnh, sáng tác âm nhạc hay phát triển phần mềm trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, liệu lợi thế cạnh tranh có thực sự biến mất? Naman Bhansali – nhà sáng lập Warp – dựa trên hành trình cá nhân từ một thị trấn nhỏ ở Ấn Độ đến Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), cùng kinh nghiệm khởi nghiệp trong lĩnh vực phần mềm xử lý lương (payroll) do AI dẫn dắt, đã vạch ra một chân lý phản trực quan: công nghệ càng hạ thấp ngưỡng vào nghề (floor), trần giới hạn ngành (ceiling) lại càng tăng cao hơn.
Trong thời đại mà năng lực thực thi trở nên rẻ mạt – thậm chí có thể bị “mã hóa cảm tính” (vibecoded) bởi AI – tác giả cho rằng hào quang bảo vệ thực sự không còn nằm ở việc phân phối lưu lượng đơn thuần, mà là ở “thẩm mỹ” (taste) – thứ khó làm giả, ở khả năng thấu hiểu sâu sắc nền tảng logic của các hệ thống phức tạp, và ở sự kiên nhẫn để tích lũy giá trị theo cơ chế lãi kép trong suốt một thập kỷ. Bài viết này không chỉ là một góc nhìn lạnh lùng về khởi nghiệp AI, mà còn là bằng chứng mạnh mẽ cho định luật lũy thừa (“công nghệ bình dân tạo ra kết quả quý tộc”).
Toàn văn như sau:
Mỗi khi một công nghệ mới hạ thấp ngưỡng vào nghề, một tiên đoán quen thuộc luôn xuất hiện: “Bây giờ ai cũng làm được, vậy chẳng ai còn có lợi thế.” Điện thoại chụp ảnh biến mọi người thành nhiếp ảnh gia; Spotify biến mọi người thành nhạc sĩ; AI thì biến mọi người thành lập trình viên phần mềm.
Những tiên đoán như vậy luôn đúng một nửa: đúng là ngưỡng vào nghề (the floor) thực sự đã nâng cao. Nhiều người hơn tham gia sáng tạo, nhiều người hơn tung sản phẩm ra thị trường, nhiều người hơn bước vào cuộc cạnh tranh. Nhưng tiên đoán ấy luôn bỏ qua trần giới hạn (the ceiling). Trần giới hạn còn tăng nhanh hơn nữa. Khoảng cách giữa mức trung vị và mức đỉnh – tức là khoảng cách giữa trình độ trung bình và trình độ xuất chúng – không hề thu hẹp, mà đang ngày càng giãn rộng.
Đây chính là đặc trưng của định luật lũy thừa (power laws): nó chẳng quan tâm đến ý định của bạn. Công nghệ mang tính bình đẳng luôn dẫn tới kết quả quý tộc hóa. Cứ mỗi lần như vậy.
AI cũng sẽ không ngoại lệ – thậm chí còn biểu hiện cực đoan hơn.
Hình thái tiến hóa của thị trường
Khi Spotify ra đời, họ đã làm một điều thực sự cách mạng: mở ra kênh phân phối – trước đây chỉ dành riêng cho các hãng đĩa, ngân sách tiếp thị và may mắn phi thường – cho bất kỳ nhạc sĩ nào trên Trái Đất. Kết quả là ngành công nghiệp âm nhạc bùng nổ — hàng triệu nghệ sĩ mới xuất hiện, hàng tỷ bài hát mới được phát hành. Ngưỡng vào nghề thực sự đã nâng cao như lời hứa.
Nhưng điều xảy ra sau đó mới đáng chú ý: top 1% nghệ sĩ giờ đây chiếm tỷ lệ phát lại cao hơn cả thời đại CD. Không giảm đi, mà còn tăng lên. Âm nhạc nhiều hơn, cạnh tranh nhiều hơn, và nhiều kênh hơn để tìm nội dung chất lượng khiến khán giả – vốn không còn bị giới hạn bởi địa lý hay diện tích kệ đĩa – đồng loạt đổ dồn về những tác phẩm xuất sắc nhất. Spotify không mang lại đại đồng âm nhạc, mà chỉ làm trầm trọng thêm cuộc “đua tài” này.
Câu chuyện tương tự cũng diễn ra trong viết lách, nhiếp ảnh và phần mềm. Internet đã nuôi dưỡng số lượng tác giả đông nhất trong lịch sử, nhưng đồng thời cũng tạo ra một nền kinh tế chú ý tàn khốc hơn bao giờ hết. Nhiều người tham gia hơn, phần thưởng ở đỉnh cao lớn hơn, và hình thái cơ bản vẫn giữ nguyên: một số ít người chiếm phần lớn giá trị.
Chúng ta cảm thấy ngạc nhiên vì quen suy nghĩ tuyến tính — kỳ vọng năng suất tăng lên sẽ lan tỏa đều như đổ nước vào một chiếc hộp phẳng. Nhưng đa số hệ thống phức tạp không vận hành như vậy, và chưa từng vận hành như vậy. Phân bố lũy thừa không phải là dị thường của thị trường hay thất bại của công nghệ — đó là cài đặt mặc định của tự nhiên. Công nghệ không tạo ra nó, mà chỉ làm lộ rõ nó.
Hãy nghĩ đến Định luật Kleiber (Kleiber’s Law). Ở mọi sinh vật trên Trái Đất — từ vi khuẩn đến cá voi xanh, trải dài trên 27 bậc độ lớn khối lượng — tốc độ trao đổi chất tỷ lệ với khối lượng mũ 0,75. Trao đổi chất của cá voi không tăng theo tỷ lệ thuận với kích thước cá voi. Mối quan hệ này là một phân bố lũy thừa, và duy trì độ chính xác rất cao ở hầu hết mọi dạng sống. Không ai thiết kế phân bố này; nó đơn giản là hình thái mà năng lượng thể hiện khi vận hành theo logic nội tại trong một hệ thống phức tạp.
Thị trường chính là một hệ thống phức tạp, và sự chú ý là một nguồn lực. Khi ma sát biến mất — khi địa lý, diện tích kệ hàng và chi phí phân phối không còn đóng vai trò đệm — thị trường sẽ hội tụ về hình thái tự nhiên của nó. Hình thái ấy không phải đường cong chuông chuẩn (phân bố chuẩn), mà là phân bố lũy thừa. Câu chuyện bình đẳng tồn tại song song với kết quả quý tộc hóa — chính vì thế mà mỗi công nghệ mới đều khiến chúng ta giật mình. Chúng ta thấy ngưỡng vào nghề đang nâng cao, nên giả định trần giới hạn cũng tăng với tốc độ tương đương. Thực tế thì không phải vậy — trần giới hạn đang rời xa với tốc độ ngày càng nhanh.
AI sẽ đẩy nhanh quá trình này nhanh hơn và mạnh hơn bất kỳ công nghệ nào trước đây. Ngưỡng vào nghề đang nâng cao theo thời gian thực — bất kỳ ai cũng có thể tung sản phẩm ra thị trường, thiết kế giao diện, viết mã chạy được trong môi trường sản xuất. Nhưng trần giới hạn cũng đang nâng cao — và nâng nhanh hơn. Câu hỏi đáng đặt ra là: điều gì thực sự quyết định vị trí cuối cùng của bạn?
Khi năng lực thực thi trở nên rẻ mạt, thẩm mỹ trở thành tín hiệu
Năm 1981, Steve Jobs kiên quyết yêu cầu bảng mạch bên trong chiếc Macintosh đầu tiên phải đẹp — không phải vẻ ngoài, mà là phần bên trong, nơi khách hàng hoàn toàn không bao giờ nhìn thấy. Các kỹ sư của ông cho rằng ông điên. Nhưng ông không điên. Ông hiểu một điều dễ bị coi là chủ nghĩa hoàn hảo, nhưng thực chất gần hơn với một dạng chứng cứ: cách bạn làm việc gì đó chính là cách bạn làm mọi việc. Một người có thể làm đẹp phần khuất lấp — không phải đang biểu diễn chất lượng, mà là trong tính cách anh ta không thể chịu đựng nổi việc phát hành bất kỳ sản phẩm nào kém chất lượng.
Điều này rất quan trọng, bởi niềm tin rất khó xây dựng, nhưng lại dễ làm giả trong thời gian ngắn. Chúng ta liên tục vận dụng các phán đoán mang tính kinh nghiệm (heuristics) để cố xác định đâu là xuất sắc thực sự, đâu chỉ là biểu diễn xuất sắc. Bằng cấp (credentials) giúp ích nhưng có thể bị thao túng; xuất thân (pedigree) giúp ích nhưng có thể được thừa hưởng. Thứ thực sự khó làm giả là thẩm mỹ (taste) — tức là sự kiên trì bền bỉ, quan sát được, đối với một tiêu chuẩn nào đó không ai bắt buộc. Jobs không cần phải làm bảng mạch đẹp đến thế. Nhưng ông đã làm — và chính hành động ấy nói với bạn rằng ông sẽ làm gì ở những nơi bạn không nhìn thấy.
Trong phần lớn thập kỷ vừa qua, tín hiệu này phần nào bị che khuất. Trong thời kỳ hoàng kim của SaaS (khoảng năm 2012–2022), năng lực thực thi trở nên chuẩn hóa đến mức phân phối (distribution) mới là nguồn lực thực sự khan hiếm. Nếu bạn có thể thu hút khách hàng hiệu quả, xây dựng máy bán hàng, đạt được “Quy tắc 40” (Rule of 40), thì sản phẩm gần như không còn quan trọng. Chỉ cần chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường (go-to-market) đủ mạnh, bạn có thể thắng bằng một sản phẩm tầm thường. Tín hiệu từ thẩm mỹ bị chìm nghỉm trong tiếng ồn của các chỉ số tăng trưởng.
AI đã hoàn toàn thay đổi tỷ lệ tín hiệu/nhiễu (signal-to-noise ratio). Khi bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một sản phẩm chức năng, một giao diện đẹp mắt và một kho mã chạy được trong vòng một buổi chiều, việc “sản phẩm có dùng được hay không” đã không còn là yếu tố khác biệt. Vấn đề giờ đây là: sản phẩm này có thực sự xuất sắc không? Người tạo ra nó có hiểu sự khác biệt giữa “tốt” và “tuyệt vời đến điên rồ” (insanely great) không? Và dù không ai ép buộc, họ có đủ quan tâm để thu hẹp nốt khoảng cách cuối cùng ấy không?
Điều này đặc biệt đúng với phần mềm then chốt cho doanh nghiệp (business-critical software) — những hệ thống xử lý lương, tuân thủ pháp lý, dữ liệu nhân sự và rủi ro pháp lý. Đây không phải những sản phẩm bạn có thể thử nghiệm rồi bỏ đi vào quý tới. Chi phí chuyển đổi là có thật, mô hình lỗi nghiêm trọng, và người triển khai hệ thống phải chịu trách nhiệm với hậu quả. Điều này có nghĩa là trước khi ký hợp đồng, họ sẽ vận dụng đầy đủ các phán đoán kinh nghiệm để xây dựng niềm tin. Một sản phẩm đẹp là một trong những tín hiệu rõ ràng nhất. Nó nói lên rằng: người xây dựng nó rất tận tâm. Họ quan tâm đến phần bạn nhìn thấy bằng mắt — điều đó hàm ý rằng họ cũng rất có thể quan tâm đến phần bạn không nhìn thấy.
Trong một thế giới nơi năng lực thực thi rẻ mạt, thẩm mỹ chính là bằng chứng về công sức bỏ ra (proof of work).
Giai đoạn mới thưởng cho điều gì
Logic này luôn đúng, nhưng trong thập kỷ qua, bối cảnh thị trường khiến nó gần như vô hình. Có lúc, kỹ năng quan trọng nhất trong ngành phần mềm thậm chí chẳng liên quan gì đến phần mềm.
Từ năm 2012 đến 2022, kiến trúc cốt lõi của SaaS đã định hình. Cơ sở hạ tầng đám mây rẻ và chuẩn hóa, công cụ phát triển chín muồi. Xây dựng một sản phẩm chức năng tuy khó, nhưng đó là loại “khó đã được giải quyết” — bạn có thể giải quyết bằng cách tuyển dụng, tuân theo các khuôn mẫu sẵn có, và đạt mức tối thiểu miễn là có đủ nguồn lực. Thứ thực sự khan hiếm, và phân biệt người thắng với kẻ tầm thường, là năng lực phân phối. Bạn có thể thu hút khách hàng hiệu quả không? Bạn có thể xây dựng quy trình bán hàng lặp lại được không? Bạn có hiểu rõ mô hình kinh tế đơn vị (unit economics) để biết khi nào nên đổ thêm nhiên liệu vào ngọn lửa tăng trưởng không?
Những nhà sáng lập thành công trong bối cảnh ấy phần lớn xuất thân từ bán hàng, tư vấn hoặc tài chính. Họ thông thạo những chỉ số từng nghe như ngôn ngữ bí mật cách đây mười năm: Tỷ lệ giữ lại giá trị ròng (NDR), Giá trị hợp đồng trung bình (ACV), Chỉ số thần kỳ (Magic number), Quy tắc 40. Họ sống trong các bảng tính và các buổi đánh giá đường ống bán hàng — trong bối cảnh ấy, họ hoàn toàn đúng. Thời kỳ hoàng kim của SaaS đã sinh ra những nhà sáng lập SaaS thời kỳ hoàng kim. Đó là một quá trình thích nghi tiến hóa hợp lý.
Nhưng tôi lại cảm thấy nghẹt thở.
Tôi lớn lên ở một thị trấn nhỏ thuộc bang có 250 triệu dân tại Ấn Độ. Mỗi năm toàn Ấn Độ chỉ có khoảng ba sinh viên trúng tuyển vào Viện Công nghệ Massachusetts (MIT). Và không ngoại lệ, tất cả đều đến từ các trường dự bị đắt đỏ ở Delhi, Mumbai hoặc Bengaluru — những cơ sở được xây dựng chuyên biệt cho mục tiêu này. Tôi là người đầu tiên trong lịch sử bang mình trúng tuyển MIT. Tôi kể điều này không phải để khoe khoang, mà vì đây là phiên bản thu nhỏ của luận điểm trong bài viết này: Khi ngưỡng vào nghề bị giới hạn, xuất thân (pedigree) dự báo kết quả; khi ngưỡng vào nghề được mở ra, những người đào sâu (deep people) luôn chiến thắng. Trong một căn phòng đầy những người xuất thân danh giá, tôi là một lá bài chiến thắng nhờ độ sâu. Và đó cũng là cách duy nhất tôi biết để đặt cược.
Tôi học Vật lý, Toán học và Khoa học Máy tính — trong những lĩnh vực này, những nhận thức sâu sắc nhất không đến từ tối ưu quy trình, mà từ việc nhìn thấy sự thật mà người khác đã bỏ lỡ. Luận văn thạc sĩ của tôi nghiên cứu về việc giảm thiểu hiện tượng “đuối” (straggler mitigation) trong huấn luyện học máy phân tán: khi vận hành hệ thống quy mô lớn, nếu một số thành phần chậm trễ, bạn sẽ tối ưu ràng buộc này như thế nào mà không làm tổn hại tính toàn vẹn tổng thể?
Khi tôi bước vào thế giới khởi nghiệp ở tuổi hai mươi đầu, tôi thấy một bức tranh nơi những nhận thức sâu sắc ấy dường như trở nên vô nghĩa. Thị trường định giá cao “chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường” (go-to-market), chứ không phải sản phẩm. Việc xây dựng thứ gì đó kỹ thuật xuất sắc dường như ngây thơ — bị xem là sự xao lãng khỏi “trò chơi thực sự” (tức là thu hút khách hàng, giữ chân và tốc độ bán hàng).
Sau đó, vào cuối năm 2022, bối cảnh thay đổi.
ChatGPT đã thể hiện — một cách trực quan và gây chấn động hơn nhiều so với các bài báo nghiên cứu kéo dài nhiều năm — rằng đường cong đã uốn cong. Một đường cong S mới đã bắt đầu. Những bước chuyển đổi giai đoạn (phase transitions) không thưởng cho những người thích nghi tốt nhất với giai đoạn trước, mà thưởng cho những người nhận ra tiềm năng vô hạn của giai đoạn mới — trước khi người khác kịp nhận ra giá trị thực sự của nó.
Vì vậy, tôi nghỉ việc và thành lập Warp.
Đây là một canh bạc rất cụ thể. Mỹ có hơn 800 cơ quan thuế — liên bang, tiểu bang và địa phương — mỗi cơ quan đều có yêu cầu khai báo, hạn chót và logic tuân thủ riêng. Ở đây không có API, không có giao diện truy cập lập trình hóa. Trong nhiều thập kỷ, mỗi nhà cung cấp dịch vụ xử lý lương (payroll provider) đều xử lý vấn đề này theo cùng một cách: thuê người. Hàng ngàn chuyên gia tuân thủ thủ công xoay sở trong các hệ thống vốn không được thiết kế để vận hành quy mô lớn. Các ông lớn truyền thống — ADP, Paylocity, Paychex — đã xây dựng toàn bộ mô hình kinh doanh quanh sự phức tạp này, không giải quyết nó, mà hấp thụ nó vào đội ngũ nhân viên và chuyển chi phí sang khách hàng.
Năm 2022, tôi thấy các tác tử AI (AI agents) vẫn còn mong manh. Nhưng tôi cũng thấy đường cong cải tiến. Một người chuyên sâu về hệ thống phân tán quy mô lớn, quan sát sát sao hành trình tiến hóa của các mô hình, có thể đặt một canh bạc chính xác: công nghệ lúc ấy còn mong manh sẽ trở nên mạnh mẽ phi thường chỉ trong vài năm. Vì vậy, chúng tôi đã đặt cược: xây dựng một nền tảng gốc AI (AI-native) từ nguyên lý đầu tiên, bắt đầu từ quy trình làm việc khó nhất trong phân khúc — quy trình mà do giới hạn kiến trúc, các ông lớn truyền thống mãi mãi không thể tự động hóa.
Giờ đây, canh bạc ấy đang được trả lời. Nhưng điều quan trọng hơn là sự nhận diện mẫu hình (pattern recognition). Các nhà sáng lập công nghệ trong thời đại AI không chỉ có lợi thế kỹ thuật, mà còn có lợi thế nhận thức. Họ nhìn thấy những điểm vào khác biệt, đặt những canh bạc khác biệt. Họ có thể nhìn vào một hệ thống mà tất cả đều mặc định là “phức tạp vĩnh viễn”, rồi đặt câu hỏi: Để đạt được tự động hóa thực sự, ta cần điều gì? Và quan trọng nhất, họ có thể tự tay xây dựng đáp án.
Các bá chủ thời kỳ SaaS hoàng kim là những người tối ưu hợp lý trong điều kiện ràng buộc. Còn AI đang gỡ bỏ những ràng buộc ấy và lắp đặt những ràng buộc mới. Trong môi trường mới, nguồn lực khan hiếm không còn là phân phối, mà là khả năng nhận thức tiềm năng — cùng với thẩm mỹ và niềm tin để biến tiềm năng ấy thành hiện thực đạt chuẩn. Nhưng còn một biến số thứ ba quyết định tất cả — và đây chính là sai lầm thảm khốc mà phần lớn các nhà sáng lập thời đại AI đang mắc phải.
Trò chơi dài hạn trong tốc độ cao
Hiện nay, trong giới khởi nghiệp lan truyền một meme: Bạn chỉ có hai năm để thoát khỏi đáy vĩnh cửu. Hãy xây nhanh, gọi vốn nhanh, và phải exit hoặc phá sản.
Tôi hiểu tâm lý này bắt nguồn từ đâu. Tốc độ tiến hóa của AI tạo cảm giác khủng hoảng sinh tồn, và “cửa sổ cơ hội” để bắt kịp làn sóng dường như rất hẹp. Những người trẻ nhìn thấy những câu chuyện nổi tiếng chỉ sau một đêm trên Twitter đương nhiên cho rằng bản chất trò chơi nằm ở tốc độ — người thắng là người chạy nhanh nhất trong thời gian ngắn nhất.
Điều này đúng — nhưng lại đúng trên một chiều kích hoàn toàn sai.
Tốc độ thực thi thực sự rất quan trọng. Tôi tin điều này sâu sắc — thậm chí nó còn được khắc vào tên công ty tôi (Warp). Nhưng tốc độ thực thi không đồng nghĩa với tầm nhìn ngắn hạn. Nhà sáng lập có thể xây dựng công ty giá trị nhất trong thời đại AI không phải người chạy hai năm rồi rút tiền, mà là người chạy trong mười năm — và hưởng lợi từ cơ chế lãi kép.
Chủ nghĩa ngắn hạn sai lầm ở chỗ: những thứ giá trị nhất trong phần mềm — dữ liệu riêng, mối quan hệ khách hàng sâu sắc, chi phí chuyển đổi thực tế, chuyên môn pháp lý quy định — đều cần nhiều năm tích lũy, và không thể sao chép nhanh chóng, bất kể đối thủ mang tới bao nhiêu vốn hay năng lực AI. Khi Warp xử lý lương cho các công ty hoạt động xuyên tiểu bang, chúng tôi đang tích lũy dữ liệu tuân thủ xuyên hàng nghìn khu vực tài phán. Mỗi thông báo thuế được giải quyết, mỗi tình huống biên giới được xử lý, mỗi đăng ký với chính quyền tiểu bang được hoàn tất — đều góp phần huấn luyện một hệ thống ngày càng khó sao chép hơn theo thời gian. Đây không phải một tính năng, mà là một hào quang bảo vệ — và nó tồn tại vì chúng tôi đã đào sâu với chất lượng cao đủ lâu để tạo nên “mật độ chất lượng”.
Lãi kép này không thể thấy trong năm đầu tiên. Năm thứ hai, nó chỉ thoáng ẩn hiện. Đến năm thứ năm, nó chính là toàn bộ trò chơi.
Frank Slootman, cựu CEO Snowflake, người đã xây dựng và mở rộng nhiều công ty phần mềm hơn bất kỳ ai còn sống, từng nói ngắn gọn: Hãy quen với trạng thái “không thoải mái”. Không phải để chạy nước rút, mà để coi đó là trạng thái thường trực. “Làn sương mù chiến tranh” trong giai đoạn đầu khởi nghiệp — cảm giác lạc hướng, thông tin không đầy đủ, và áp lực phải đưa ra quyết định hành động — sẽ không biến mất sau hai năm. Nó chỉ tiến hóa, những sự bất định mới sẽ thay thế những sự bất định cũ. Nhà sáng lập bền bỉ không phải người tìm ra sự chắc chắn, mà là người học cách di chuyển rõ ràng trong làn sương mù.
Xây dựng một công ty là một hành trình tàn khốc đến mức rất khó truyền đạt cho người chưa từng trải. Bạn sống trong nỗi sợ nhẹ thường trực, xen kẽ bởi những nỗi kinh hoàng cấp độ cao hơn. Bạn đưa ra hàng ngàn quyết định trong điều kiện thiếu thông tin, biết rõ rằng chỉ một chuỗi sai lầm cũng có thể dẫn đến hủy diệt. Những câu chuyện “thành công chỉ sau một đêm” bạn thấy trên Twitter không chỉ là ngoại lệ trong phân bố lũy thừa, mà còn là ngoại lệ trong ngoại lệ. Dựa vào những ví dụ này để tối ưu chiến lược của bạn giống như lấy thành tích của những người chạy lạc đường, vô tình hoàn thành 5km, để tập luyện cho một cuộc đua marathon.
Vậy tại sao lại làm điều này? Không phải vì thoải mái, cũng không phải vì tỷ lệ thắng cao. Mà vì với một số người, không làm điều này đồng nghĩa với việc không thực sự sống. Bởi điều tồi tệ hơn nỗi sợ “từ không đến có tạo ra điều gì đó” chính là sự ngột ngạt âm thầm của “chưa từng thử”.
Và — nếu bạn đặt đúng canh bạc, nếu bạn nhìn thấy sự thật mà người khác chưa định giá, nếu bạn thực thi với thẩm mỹ và niềm tin trong một chu kỳ đủ dài — kết quả sẽ không chỉ là tài chính. Bạn xây dựng một thứ thực sự thay đổi cách người ta làm việc. Bạn tạo ra một sản phẩm mà mọi người yêu thích khi sử dụng. Bạn tuyển dụng và giúp những người làm việc trong công ty bạn phát huy tối đa tiềm năng của họ.
Đây là một dự án kéo dài mười năm. AI không thể thay đổi điều này — và chưa từng thay đổi.
AI thay đổi là trần giới hạn (ceiling) mà một nhà sáng lập có thể chạm tới trong mười năm ấy — nếu anh ta kiên trì đến tận cùng để xem điều gì sẽ xảy ra.
Trần giới hạn bị bỏ quên
Vậy rốt cuộc, phần mềm sẽ trông như thế nào ở phía bên kia của tất cả những điều này?
Những người lạc quan nói AI tạo ra sự dư dả — nhiều sản phẩm hơn, nhiều người xây dựng hơn, nhiều giá trị được phân bổ cho nhiều người hơn. Họ đúng. Những người bi quan nói AI phá hủy hào quang bảo vệ của phần mềm — mọi thứ đều có thể sao chép trong một buổi chiều, khả năng phòng thủ đã chết. Họ cũng đúng một phần. Nhưng cả hai phe đều chăm chú vào ngưỡng vào nghề (the floor), không ai để ý đến trần giới hạn (the ceiling).
Tương lai sẽ xuất hiện hàng ngàn giải pháp chuyên biệt (point solutions) — nhỏ gọn, chức năng, do AI tạo ra, đủ để giải quyết một số vấn đề hẹp. Trong số này, nhiều sản phẩm thậm chí không do công ty nào xây dựng, mà do cá nhân hoặc nhóm nội bộ phát triển để giải quyết chính nỗi đau của họ. Với một số loại phần mềm có ngưỡng thấp, dễ thay thế, thị trường sẽ thực sự dân chủ hóa. Ngưỡng vào nghề cao, cạnh tranh khốc liệt, và biên lợi nhuận mỏng như tờ giấy.
Nhưng với phần mềm then chốt cho doanh nghiệp (business-critical software) — những hệ thống xử lý dòng tiền, tuân thủ pháp lý, dữ liệu nhân sự và rủi ro pháp lý — tình hình lại hoàn toàn khác biệt. Đây là những quy trình có dung sai lỗi cực kỳ thấp. Khi hệ thống xử lý lương gặp sự cố, nhân viên sẽ không nhận được lương; khi khai báo thuế sai, Cơ quan Thuế Nội địa (IRS) sẽ上门; khi đóng bảo hiểm phúc lợi bị gián đoạn trong kỳ đăng ký mở, những con người thật sẽ mất đi sự bảo vệ. Người lựa chọn phần mềm phải chịu trách nhiệm với hậu quả. Trách nhiệm này không thể ủy thác cho một AI được “mã hóa cảm tính” (vibecoded) trong một buổi chiều.
Với những quy trình này, doanh nghiệp sẽ tiếp tục tin tưởng các nhà cung cấp. Trong số các nhà cung cấp này, động lực “người thắng chiếm hết” (winner-takes-all) sẽ cực đoan hơn cả các thế hệ phần mềm trước. Điều này không chỉ vì hiệu ứng mạng mạnh hơn (dù đúng là như vậy), mà còn vì một nền tảng gốc AI (AI-native) tích lũy dữ liệu riêng trong quá trình vận hành quy mô lớn, qua hàng triệu giao dịch và hàng ngàn tình huống biên giới tuân thủ, sẽ có lợi thế lãi kép khiến người đến sau gần như không thể “bắt kịp tại chỗ”. Hào quang bảo vệ giờ đây không còn là một tập hợp tính năng, mà là chất lượng được tích lũy qua việc duy trì tiêu chuẩn cao trong thời gian dài — trong một lĩnh vực trừng phạt sai lầm.
Điều này có nghĩa thị trường phần mềm sẽ hội tụ hơn thời kỳ SaaS. Tôi dự đoán sau mười năm, lĩnh vực Nhân sự (HR) và xử lý lương sẽ không xuất hiện 20 công ty, mỗi công ty chiếm thị phần vài phần trăm. Tôi dự đoán sẽ chỉ có hai hoặc ba nền tảng chiếm phần lớn giá trị, còn một danh sách dài các giải pháp chuyên biệt gần như không giành được miếng bánh nào. Mô hình tương tự sẽ xuất hiện trong mọi phân khúc phần mềm nơi độ phức tạp tuân thủ, tích lũy dữ liệu và chi phí chuyển đổi cùng tác động.
Các công ty ở đỉnh phân bố này sẽ trông rất giống nhau: do những người am hiểu sản phẩm thực sự thành lập; xây dựng từ đầu trên kiến trúc gốc AI; vận hành trong những thị trường mà các ông lớn hiện tại không thể phản ứng cấu trúc nếu không phá vỡ toàn bộ mô hình kinh doanh hiện hữu. Họ sớm đặt một canh bạc độc đáo dựa trên nhận thức sâu sắc — nhìn thấy một sự thật do AI tạo ra mà chưa được định giá — rồi kiên trì đủ lâu để lãi kép trở nên rõ ràng.
Tôi đã mô tả những nhà sáng lập như vậy một cách trừu tượng. Nhưng tôi rất rõ anh ta là ai, bởi tôi đang nỗ lực trở thành anh ta.
Tôi thành lập Warp vào năm 2022 vì tin rằng toàn bộ ngăn xếp vận hành nhân sự — xử lý lương, tuân thủ thuế, phúc lợi, tuyển dụng, quản lý thiết bị, quy trình HR — đều được xây dựng trên nền tảng lao động thủ công và kiến trúc cũ, và AI có thể hoàn toàn thay thế chúng. Không phải cải tiến, mà là thay thế. Các ông lớn truyền thống đã xây dựng doanh nghiệp trị giá hàng tỷ đô la bằng cách hấp thụ sự phức tạp vào đội ngũ nhân viên; còn chúng tôi sẽ xây dựng sự nghiệp bằng cách loại bỏ sự phức tạp ngay từ gốc.
Ba năm đã chứng minh canh bạc này. Kể từ khi ra mắt, chúng tôi đã xử lý hơn 500 triệu đô la giao dịch, đang tăng trưởng mạnh mẽ và phục vụ những công ty xây dựng các công nghệ quan trọng nhất thế giới. Mỗi tháng, dữ liệu tuân thủ chúng tôi tích lũy, các tình huống biên giới được xử lý, các tích hợp được xây dựng — đều khiến nền tảng trở nên khó sao chép hơn và có giá trị hơn với khách hàng. Hào quang bảo vệ vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng đã bắt đầu hình thành và đang tăng tốc.
Tôi kể cho bạn nghe những điều này không phải vì thành công của Warp là điều tất yếu — trong một thế giới phân bố lũy thừa, chẳng điều gì là tất yếu — mà vì logic dẫn dắt chúng tôi đến đây chính là logic tôi đã mô tả xuyên suốt bài viết: Nhìn thấy sự thật. Đào sâu hơn bất kỳ ai. Xây dựng một tiêu chuẩn cao không cần áp lực bên ngoài để duy trì. Kiên trì đủ lâu để kiểm chứng xem bạn có đúng hay không.
Các công ty xuất sắc trong thời đại AI sẽ được xây dựng bởi những người thấu hiểu điều sau: ngưỡng vào nghề chưa bao giờ là nguồn lực khan hiếm — nhận thức (insight) mới là; năng lực thực thi chưa bao giờ là hào quang bảo vệ — thẩm mỹ (taste) mới là; tốc độ chưa bao giờ là lợi thế — chiều sâu (depth) mới là.
Định luật lũy thừa không quan tâm đến ý định của bạn. Nhưng nó thưởng cho ý định đúng đắn.
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
@ayushswrites
