Biểu đồ hàng tuần của a16z: Các tập đoàn công nghệ kiếm tiền từ “nghiệp dư” thông qua đầu tư, sản phẩm AI chất lượng tốt có thể bán cháy trong vòng một ngày
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Biểu đồ hàng tuần của a16z: Các tập đoàn công nghệ kiếm tiền từ “nghiệp dư” thông qua đầu tư, sản phẩm AI chất lượng tốt có thể bán cháy trong vòng một ngày
Bốn hình ảnh, bốn tín hiệu phản trực quan.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: a16z New Media
Biên dịch: TechFlow
Giới thiệu của TechFlow: Chuyên mục “Biểu đồ tuần này” của a16z bao quát bốn chủ đề: (1) Các nền tảng siêu lớn ghi nhận mức “doanh thu khác” bất thường trong quý I nhờ đầu tư tư nhân; (2) Sách điện tử do AI tạo ra tràn lan, song tổng lượng nội dung chất lượng cao cũng đang tăng mạnh; (3) Số việc làm tại các trung tâm gọi điện ở Philippines tăng ngược chiều xu hướng chung, bởi chi phí AI xử lý giọng nói vẫn chưa cạnh tranh nổi lao động con người; (4) Tải xuống, doanh thu và thời gian sử dụng ứng dụng AI trên thiết bị di động đều tăng gấp đôi so với cùng kỳ, trong khi Codex đạt số lượt cài đặt hàng ngày vượt qua Claude Code. Bốn biểu đồ — bốn tín hiệu phản trực quan.
“Doanh thu khác”: Kinh doanh đầu tư mạo hiểm của các ông lớn công nghệ
Tăng trưởng lợi nhuận trên thị trường chứng khoán đã rất ấn tượng, và phố Wall dự báo năm nay còn cao hơn nữa.
Nhưng đằng sau những con số lợi nhuận lại ẩn chứa một chi tiết ít phổ biến: Doanh thu của các nền tảng siêu lớn không hoàn toàn đến từ hoạt động kinh doanh cốt lõi. Trong quý I, “doanh thu khác” (Other Income) chiếm tỷ lệ cao bất thường trong tổng lợi nhuận ròng.
Chú thích ảnh: Tỷ lệ “doanh thu khác” trong lợi nhuận ròng của các nền tảng siêu lớn — quý I vượt quá một phần ba, trong khi mức thông thường lịch sử chỉ khoảng 5–10%
Trong quý I, “doanh thu khác” chiếm hơn một phần ba lợi nhuận ròng, trong khi mức thông thường trong lịch sử dao động khoảng 5%–10%.
Khoản tiền này đến từ đâu? Chủ yếu là lợi nhuận từ các khoản đầu tư tư nhân của Amazon và Google, tổng cộng khoảng 53 tỷ USD. CFO của Alphabet phát biểu trong cuộc họp báo cáo tài chính rằng “doanh thu và chi phí khác đạt 37,7 tỷ USD, chủ yếu đến từ lợi nhuận chưa thực hiện từ danh mục đầu tư vào các công ty tư nhân”; còn Amazon tiết lộ trong bản báo cáo 10-Q khoản lợi nhuận ròng 15,6 tỷ USD từ khoản đầu tư vào Anthropic.
Một câu ngắn gọn: Các nền tảng siêu lớn tham gia đầu tư mạo hiểm — và họ làm khá tốt.
Tuy nhiên, hoạt động đầu tư công nghệ đã sớm không còn là sân chơi riêng của các tập đoàn khổng lồ. Theo ước tính của KKR, chi tiêu vốn liên quan đến công nghệ là hạng mục duy nhất hiện nay thúc đẩy tăng trưởng GDP:
Chú thích ảnh: Trong mức tăng GDP Mỹ 2% của quý I, chi tiêu vốn công nghệ đóng góp 1,9%, gần như toàn bộ
GDP Mỹ tăng 2% trong quý I, trong đó chi tiêu vốn công nghệ đóng góp 1,9%. Nói cách khác, nếu không có đầu tư công nghệ, GDP gần như sẽ không tăng.
Mở rộng phạm vi hơn, theo thống kê của Cục Phân tích Kinh tế Hoa Kỳ (BEA) về tổng chi tiêu vốn doanh nghiệp (bao gồm cả R&D và phần mềm), hiện nay lĩnh vực công nghệ chiếm tới 55% tổng chi tiêu vốn của toàn bộ khu vực doanh nghiệp Mỹ:
Chú thích ảnh: Tỷ trọng công nghệ trong tổng chi tiêu vốn doanh nghiệp Mỹ tiếp tục tăng, hiện đạt 55%
Tỷ lệ này đã tăng liên tục trong thời gian dài, và AI có thể đẩy nhanh xu hướng này hơn nữa. Yardeni Research đưa ra một khung phân tích thú vị: Trong sách giáo khoa kinh tế học, các yếu tố sản xuất truyền thống gồm ba loại — đất đai, lao động và tư bản. Giờ đây nên bổ sung yếu tố thứ tư: dữ liệu. AI làm cho dữ liệu trở nên hữu ích hơn, và dữ liệu càng hữu ích thì nhu cầu đầu tư vào dữ liệu cũng như vào các công cụ xử lý dữ liệu càng tăng mạnh.
Amazon và Google làm tốt vai trò nhà đầu tư mạo hiểm là một chuyện. Nhưng sự thật lớn hơn là: Hiện nay, tất cả mọi người đều là nhà đầu tư công nghệ.
Sách rác do AI tạo ra tràn lan, nhưng nội dung chất lượng cũng tăng lên
Tin vui: Số lượng sách điện tử trên Amazon tăng mạnh so với trước đây. Tin buồn: Phần tăng thêm chủ yếu là sách rác do AI tạo ra.
Chú thích ảnh: Số lượng sách điện tử mới phát hành trên Amazon mỗi tháng tăng gấp ba lần kể từ khi ChatGPT ra mắt, cuối năm 2025 đạt trung bình hơn 300.000 cuốn/tháng
Sau khi ChatGPT ra mắt, số lượng sách điện tử mới phát hành trên Amazon mỗi tháng tăng từ khoảng 100.000 cuốn lên hơn 300.000 cuốn.
Biểu đồ này có hai cách đọc.
Cách thứ nhất rất trực quan: AI xuất hiện → sóng thần nội dung rác đổ bộ → Amazon bị ngập lụt bởi những cuốn sách chất lượng thấp do máy tạo ra.
Cách thứ hai đáng suy ngẫm hơn: Đúng là sách rác tăng lên, nhưng số lượng sách “có thể chấp nhận được” cũng nhiều hơn trước. Một bài báo của Viện Nghiên cứu Kinh tế Quốc gia (NBER) do hai giáo sư thuộc Đại học Cornell và Đại học Minnesota thực hiện đã tiến hành đo lường định lượng — sử dụng mô hình nhu cầu Logit lồng ghép để ước tính — cho thấy tập hợp lựa chọn sách điện tử năm 2025 mang lại giá trị thặng dư cho người tiêu dùng cao hơn khoảng 7% so với kịch bản giả định chỉ có tác phẩm do con người sáng tạo. Người đọc năm 2023 gần như không hưởng lợi gì, nhưng đến năm 2025, mức lợi ích này đã đủ rõ ràng để cảm nhận được.
Một phát hiện khác còn thú vị hơn: AI hỗ trợ mạnh nhất cho các tác giả kỳ cựu (những người đã xuất bản sách trước khi LLM ra đời).
Chú thích ảnh: Sau năm 2023, sản lượng của các “tác giả kỳ cựu” (tác giả đã xuất bản trước khi LLM xuất hiện) tăng mạnh — AI nâng cao năng suất của họ
AI không chỉ tạo ra một loạt “tác giả robot”, mà còn giúp tăng hiệu suất sáng tạo của các tác giả con người.
Marc Andreessen từng đưa ra một dự báo trên podcast của David Perell vài năm trước: Việc viết lách trở nên dễ dàng quá mức, dẫn đến tràn lan nội dung kém chất lượng; song đồng thời, khi công cụ mạnh đến mức ấy, nội dung chất lượng cao cũng nên bùng nổ. Nội dung kém chất lượng là có thật, nhưng giá trị thặng dư cũng là có thật. Những người viết giỏi giờ đây viết nhiều hơn.
Trung tâm gọi điện chưa chết, AI xử lý giọng nói vẫn còn đắt
David George vừa viết một bài luận chứng minh viễn cảnh AI thay thế việc làm là một mệnh đề sai. Ông phân biệt rõ giữa “thay thế” và “tăng cường” — dịch vụ chăm sóc khách hàng là ứng cử viên điển hình nhất cho việc thay thế, vì AI có thể trả lời mọi câu hỏi và có lòng kiên nhẫn vô hạn.
Lập luận logic là vững. Nhưng dữ liệu lại không ủng hộ.
Chú thích ảnh: Số lao động trong ngành CNTT và gia công nghiệp vụ (BPO) của Philippines tăng từ 1,15 triệu người năm 2016 lên 1,9 triệu người năm 2025 — xuyên suốt mọi bước nhảy vọt về năng lực của AI
Philippines là “thủ đô trung tâm gọi điện” toàn cầu. Dữ liệu từ Apollo cho thấy số lao động trong ngành CNTT và gia công nghiệp vụ (BPO) tăng từ 1,15 triệu người năm 2016 lên 1,9 triệu người năm 2025 — kéo dài qua mọi bước đột phá quan trọng của AI. Hiệp hội ngành nghề dự báo sẽ tạo thêm 70.000 việc làm vào năm 2026, tăng 3,7% so với năm trước.
Tình hình tại Mỹ cũng tương tự. Dữ liệu từ Indeed cho thấy nhu cầu tuyển dụng vị trí chăm sóc khách hàng không những không giảm mà còn vượt xa mặt bằng chung:
Chú thích ảnh: Dữ liệu Indeed cho thấy tốc độ tăng tuyển dụng vị trí chăm sóc khách hàng cao hơn khoảng 10 điểm phần trăm so với tốc độ tăng tuyển dụng chung — sự đảo chiều này xảy ra vào tháng 8 năm 2025
Tốc độ tăng tuyển dụng vị trí chăm sóc khách hàng cao hơn khoảng 10 điểm phần trăm so với tốc độ tăng tuyển dụng chung của toàn thị trường lao động. Hơn nữa, sự đảo chiều này chỉ mới diễn ra gần đây — vào tháng 8 năm 2025.
Điều này có phải nghĩa là AI thực sự là tin tốt đối với ngành chăm sóc khách hàng? Khả năng cao là không.
Nguyên nhân cốt lõi nằm ở chi phí. Đầu ra từ LLM văn bản rất rẻ, nhưng AI xử lý giọng nói vẫn còn đắt đỏ. Goldman Sachs đã tiến hành một bài kiểm tra nội bộ so sánh toàn bộ chi phí giữa AI chăm sóc khách hàng và nhân viên chăm sóc khách hàng:
Chú thích ảnh: Theo ước tính của Goldman Sachs, chi phí toàn phần của AI chăm sóc khách hàng khoảng 92 USD/ngày, trong khi chi phí nhân sự khoảng 90 USD/ngày — cơ bản không đổi
Chi phí toàn phần của AI chăm sóc khách hàng khoảng 92 USD/ngày, trong khi chi phí nhân sự khoảng 90 USD/ngày — cơ bản không đổi. So sánh với Agent lập trình: chỉ xử lý văn bản, chi phí thấp hơn nhân sự nhiều bậc. Sự khác biệt giữa lập trình và chăm sóc khách hàng nằm ở chỗ nhu cầu tiềm năng dành cho lập trình lớn hơn nhiều so với chăm sóc khách hàng, do đó đòn bẩy từ việc giảm chi phí cũng hoàn toàn khác biệt.
Câu chuyện của Klarna là minh chứng rõ ràng nhất. Đầu năm 2024, Klarna tuyên bố sử dụng AI thay thế 700 nhân viên chăm sóc khách hàng, CEO khẳng định AI đã đảm nhiệm toàn bộ công việc của họ — đây trở thành ví dụ tiêu biểu cho “AI thay thế con người”. Đến tháng 5 năm 2025, CEO đổi giọng, bắt đầu tuyển lại nhân sự — vì chất lượng phục vụ giảm sút, người dùng nhận được những phản hồi nhàm chán, lặp đi lặp lại.
Tình trạng này sẽ không kéo dài mãi. Chi phí API đang giảm mạnh, các công ty như Decagon đang tăng trưởng nhanh chóng, và sau 18 tháng, so sánh chi phí có thể hoàn toàn khác biệt.
Sản phẩm AI tốt bùng nổ cực nhanh
Tốc độ thâm nhập của AI vào thiết bị di động đáng kinh ngạc:
Chú thích ảnh: Dữ liệu quý I về lượt tải xuống, doanh thu và thời gian sử dụng ứng dụng AI trên thiết bị di động
Chú thích ảnh: Doanh thu và thời gian sử dụng ứng dụng AI trên thiết bị di động trong quý I tăng gần gấp đôi so với cùng kỳ năm ngoái
Lượt tải xuống, doanh thu và thời gian sử dụng đều tăng mạnh trong quý I, trong đó doanh thu và thời gian sử dụng tăng gần gấp đôi so với cùng kỳ năm ngoái.
Có thể người ta dành ít thời gian hơn trên mạng xã hội vì họ đang “vibe coding” với AI trên điện thoại? Cũng không hẳn là điều xấu.
Nói đến “vibe coding”, một tân binh mới đã xuất hiện:
Chú thích ảnh: Lượt cài đặt hàng ngày của Codex tăng vọt trong tháng Năm, vượt qua Claude Code trong một ngày — ứng dụng từng giữ ngôi vương công cụ lập trình suốt một năm qua
Lượt cài đặt hàng ngày của Codex tăng vọt trong tháng Năm, thậm chí vượt qua Claude Code trong một ngày. Tất nhiên, đây chỉ là dữ liệu một ngày và quy mô nền cũng nhỏ hơn, nhưng nó cho thấy một điều: Sản phẩm tốt lan truyền cực kỳ nhanh.
Jeff Bezos từng phát biểu năm 2012: Trước đây bạn có thể bán một sản phẩm tầm thường nhờ marketing, nhưng điều đó ngày càng khó hơn. Sản phẩm tốt khiến người dùng tự nguyện quảng bá giúp bạn.
Trong lĩnh vực AI, nguyên lý này được đẩy lên mức cực đoan. Tín hiệu lan truyền nhanh, người dùng sẵn sàng chuyển đổi mạnh mẽ, không ai trung thành với một nền tảng hay một mô hình nào cả.
Mặt bằng B2B cũng vậy:
Chú thích ảnh: Dữ liệu YipitData cho thấy tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng từ 2–5 nhà cung cấp AI và từ 6–9 nhà cung cấp AI liên tục tăng, trong khi tỷ lệ chỉ sử dụng một nhà cung cấp đã giảm dưới 20%
Tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng nhiều nhà cung cấp AI liên tục tăng, trong khi tỷ lệ chỉ dùng một nhà cung cấp đã giảm xuống dưới 20%. Thị trường AI B2B hiện chưa có nhà thắng áp đảo.
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
