Cổ phiếu phần mềm SaaS dưới tác động của AI: Phân tích logic mua vào các cổ phiếu Salesforce, ServiceNow và Snowflake
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Cổ phiếu phần mềm SaaS dưới tác động của AI: Phân tích logic mua vào các cổ phiếu Salesforce, ServiceNow và Snowflake
Salesforce là phe “biên an toàn”, ServiceNow là phe “kể chuyện AI rõ ràng nhất”, còn Snowflake là phe “độ đàn hồi cao, rủi ro cao”.
Chuyên sâu báo cáo Web3Biên dịch & Tổng hợp: TechFlow
Khách mời: Nico
Tựa đề gốc: Cổ phiếu phần mềm SaaS trong cơn ác mộng AI: CRM so với NOW so với SNOW – Ai mới thực sự là cơ hội tăng gấp đôi bị định giá sai? Phân tích chi tiết 10.000 từ về cơ hội tiếp theo của cổ phiếu phần mềm
Nguồn podcast: Nico Frontier Alpha
Thời gian phát sóng: Ngày 21 tháng 5 năm 2026
Lời dẫn biên tập
Trong nửa năm qua, Phố Wall đã dùng cụm từ “ngày tận thế SaaS” để khái quát một đợt giảm sâu thảm khốc: Salesforce, ServiceNow và Snowflake đều sụt giảm 50% từ đỉnh cao nhất; đồng thời, mô hình độ chật chội của JPMorgan cho thấy tỷ lệ nắm giữ cổ phiếu bán dẫn bởi các tổ chức đã vọt lên 99,3%, trong khi tỷ lệ tương ứng đối với nhóm phần mềm chỉ đạt 22,8% – đây là mức chia rẽ cảm xúc mang tính lịch sử. Tại thời điểm then chốt này, nhà đầu tư Nico đưa ra đánh giá trái ngược với dòng kể chuyện chủ lưu: AI không nhằm tiêu diệt ngành phần mềm, mà đang loại bỏ những công ty chỉ bán giao diện và chức năng, đồng thời trao thưởng cho các nền tảng cung cấp hạ tầng và quản trị; dù mức độ thịnh vượng ngành phần mềm hiện tại thấp hơn phần cứng, nhưng tiềm năng tăng giá và giá trị đầu tư lại cao hơn.
Phần giá trị nhất của tập podcast này là việc đặt cả ba công ty vào cùng một khuôn khổ đánh giá để phân tích từng chi tiết: Salesforce (P/E dự phóng 13–14 lần, dòng tiền tự do 14,4 tỷ USD, ủy quyền mua lại cổ phiếu 50 tỷ USD) là phe “biên an toàn”; ServiceNow (“kể chuyện AI Control Tower”, được Jensen Huang liên tục đứng chung sân trong ba năm liền) là phe “có câu chuyện AI rõ ràng nhất”; còn Snowflake (thanh toán theo mức sử dụng, RPO tăng 42% so với cùng kỳ, nhưng vẫn lỗ theo chuẩn GAAP) là phe “độ co giãn cao – rủi ro cao”. Ngày 27 tháng 5, Salesforce và Snowflake sẽ cùng công bố báo cáo tài chính, ngay sau đó là Hội nghị thường niên của Snowflake và Hội nghị Build của Microsoft diễn ra liên tiếp – những yếu tố kích hoạt này sẽ tạo thành cửa sổ quan sát ngắn hạn trực tiếp nhất.
Câu nói đáng chú ý
“Ngày tận thế SaaS” và cực đoan hóa tâm lý thị trường
- “Ngành phần mềm bị đánh sập tan nát – vấn đề không nằm ở một công ty nào đó, mà toàn bộ ngành phần mềm đã bị thị trường tuyên án tử hình.”
- “Mô hình độ chật chội của JPMorgan cho thấy tỷ lệ nắm giữ cổ phiếu bán dẫn bởi các tổ chức đã vọt lên 99,3%, trong khi tỷ lệ tương ứng đối với nhóm phần mềm chỉ đạt 22,8% – đây là mức chia rẽ cảm xúc mang tính lịch sử.”
- “Tin tốt đối với nhóm phần cứng là mọi người đều đã mua vào rồi, nên nó đã được thị trường định giá đầy đủ; còn tin xấu đối với nhóm phần mềm là mọi người cũng đã bán gần hết rồi, do đó có dư địa để bật tăng trở lại. Trong vòng ba tháng tới, nếu chỉ xét mức độ thịnh vượng ngành, phần cứng chắc chắn sẽ mạnh hơn; nhưng nếu xét tiềm năng tăng giá, xác suất sinh lời và giá trị đầu tư, thì nhóm phần mềm thậm chí có thể tốt hơn.”
Tác động của AI lên mô hình kinh doanh SaaS
- “Nhiều giao diện chức năng từng là trụ cột để các công ty SaaS thu phí giờ đây chỉ cần vài phút với AI là có thể xây dựng một bản mẫu khả dụng, hoàn toàn không cần bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào. Điều khiến thị trường thực sự lo ngại là tính khan hiếm và hào quang bảo vệ (moat) của lớp chức năng SaaS đang sụp đổ.”
- “Nếu một Agent AI có thể làm việc của 10 người, thì một công ty vốn mua 1.000 tài khoản giờ đây chỉ cần 100 tài khoản. Đây chính là thuật ngữ ‘nén số chỗ ngồi’ (Seat compression) mà Phố Wall gần đây thường nhắc đến.”
- “Agent không cần giao diện người dùng (UI), không cần bảng điều khiển (dashboard), không cần giao diện đẹp mắt – nó chỉ cần dữ liệu và API. Điều này nghĩa là phần mềm SaaS đang bị AI tấn công ‘chiến lược chiều dọc’, từ cửa ngõ chính trong quy trình làm việc doanh nghiệp, tụt xuống vị trí kho lưu trữ dữ liệu phía sau.”
Chuyển đổi và định giá của Salesforce
- “Mua cổ phiếu Salesforce về bản chất không phải là đặt cược bằng định giá hàng chục lần P/E vào một câu chuyện tăng trưởng cao hoặc vào khả năng chuyển đổi thành công sang AI, mà là cân nhắc giữa giá trị nội tại và giá thị trường thực tế – hiện tại, Salesforce thực sự đang ở vị trí bị định giá thấp hơn so với giá trị thực.”
- “Agentforce chuyển logic thu phí từ ‘theo đầu người’ sang ‘theo nhiệm vụ’: doanh thu trước đây gắn với số lượng nhân viên, còn doanh thu trong tương lai sẽ gắn với tổng khối lượng công việc. Miễn là mô hình thu phí theo nhiệm vụ vận hành hiệu quả, Salesforce có thể chuyển đổi mượt mà từ ‘kinh tế chỗ ngồi’ sang ‘kinh tế nhiệm vụ’.”
- “Dynamics 365 của Microsoft kết hợp với Copilot là mối đe dọa lớn nhất trong trung – dài hạn đối với Salesforce. Nếu trong tương lai, nhân viên bán hàng hoàn toàn không mở Salesforce nữa, mà chỉ cần yêu cầu Copilot cập nhật hồ sơ khách hàng tự động thông qua Outlook hoặc Teams, Salesforce có thể thoái hóa từ cửa ngõ làm việc thành cơ sở dữ liệu phía sau.”
Chiến lược AI Control Tower của ServiceNow
- “ServiceNow không muốn tái tạo một ChatGPT khác, mà muốn trở thành lớp quản trị, lớp điều phối và lớp thực thi dành riêng cho các Agent AI doanh nghiệp. Dù doanh nghiệp dùng AI nào, miễn là Agent AI đó thâm nhập quy trình doanh nghiệp, gọi hệ thống doanh nghiệp hoặc thực hiện nhiệm vụ doanh nghiệp, thì đều phải đi qua ServiceNow để được quản trị và điều phối.”
- “Vị trí này khá giống với iOS của Apple: Apple không trực tiếp xây dựng từng ứng dụng (APP), nhưng mọi APP đều chạy trên nền tảng iOS. ServiceNow cũng hướng tới con đường tương tự trong tương lai.”
- “Nguyên văn Jensen Huang từng nói: ‘ServiceNow về bản chất chính là hệ điều hành doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI.’”
Mâu thuẫn trong mô hình tiêu thụ của Snowflake
- “Điều Snowflake sợ nhất không phải là khách hàng không dùng nó, mà là khách hàng sử dụng nó quá thành thạo. Khi doanh nghiệp nhận thấy hóa đơn Snowflake quá cao, họ sẽ thúc đẩy đội kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn, nén dung lượng lưu trữ, thậm chí thay thế một phần tác vụ có giá trị thấp bằng các công cụ mã nguồn mở – đây chính là mặt hai lưỡi của mô hình tiêu thụ.”
- “Tỷ lệ giữ doanh thu ròng (Net Revenue Retention Rate) của Snowflake giảm từ 131% xuống 126%, rồi tới mức mới nhất là 125% – mức này vẫn khỏe mạnh, nhưng xu hướng giảm cho thấy tốc độ mở rộng từ khách hàng cũ đã chậm lại so với trước.”
- “Snowflake là công ty tăng trưởng nhanh nhất trong ba công ty, có luận cứ về hạ tầng dữ liệu AI rõ ràng nhất và vốn dĩ không chịu ảnh hưởng từ mô hình kinh doanh SaaS truyền thống; nhưng đồng thời cũng là công ty có định giá cao nhất, cạnh tranh khốc liệt nhất và chất lượng lợi nhuận yếu nhất. Cao xác suất sinh lời, cao rủi ro.”
So sánh lịch sử và kết luận cuối cùng
- “Câu chuyện ‘AI giết chết ngành phần mềm’ đã bị đơn giản hóa thái quá. Thực tế diễn ra là AI đang loại bỏ những phần mềm chỉ bán giao diện và chức năng, nhưng đồng thời cũng đang trao thưởng cho các nền tảng cung cấp hạ tầng và quản trị. Không phải tất cả phần mềm đều bị phá vỡ.”
- “Khi bong bóng Internet vỡ vào năm 2000, xu hướng chủ đạo lúc đó là ‘Internet sẽ tiêu diệt mọi công ty truyền thống’, nhưng cuối cùng sống sót không chỉ là các công ty Internet, mà còn là những công ty truyền thống sớm nhất chấp nhận Internet và tích hợp những công cụ này vào hoạt động kinh doanh của mình. Hai mươi năm sau, làn sóng AI lần này cũng tuân theo cùng một logic.”
Ngày tận thế SaaS và tín hiệu phản chiều
Từ đầu năm 2026, câu chuyện “AI giết chết ngành phần mềm” đã gây chấn động toàn bộ thị trường chứng khoán Mỹ. Kể từ đó, toàn bộ nhóm phần mềm luôn chìm trong cơn ác mộng bị AI phá vỡ. Ngay cả ông lớn phần mềm Microsoft cũng không thoát khỏi, giá cổ phiếu từng giảm hơn 25% trong năm nay; nếu tính từ đỉnh lịch sử, mức giảm mạnh nhất tiến gần tới 40%, tương đương mức giảm trong đợt suy thoái chứng khoán Mỹ năm 2022. Còn các cổ phiếu phần mềm nổi bật trong vài năm gần đây như Salesforce, ServiceNow và Snowflake, giá trị vốn hóa đều đã bốc hơi hơn một nửa. Vấn đề không nằm ở một công ty nào đó, mà toàn bộ ngành phần mềm đã bị thị trường tuyên án tử hình. Phố Wall đặt tên cho sự kiện này là “Ngày tận thế SaaS”.
Trong gần nửa năm qua, cả nhà đầu tư cá nhân lẫn tổ chức đều đang làm cùng một việc: mua vào phần cứng, bán khống phần mềm – nhóm phần mềm bị đánh sập tan nát. Tuy nhiên, gần đây, một vài tín hiệu bất thường đã âm thầm xuất hiện. Mô hình độ chật chội của JPMorgan cho thấy tỷ lệ nắm giữ cổ phiếu bán dẫn bởi các tổ chức đã vọt lên 99,3%, trong khi tỷ lệ tương ứng đối với nhóm phần mềm chỉ đạt 22,8% – đây là mức chia rẽ cảm xúc mang tính lịch sử. Và đúng vào thời điểm này, Tổng thống Mỹ Donald Trump âm thầm chi hàng triệu USD để bắt đáy cổ phiếu phần mềm; Bill Ackman – nhà quản lý quỹ phòng hộ giỏi nhất Phố Wall trong việc bắt đáy – cũng cùng lúc tích cực mua vào công ty phần mềm lớn nhất thế giới là Microsoft; Jensen Huang – CEO của Nvidia, công ty có vốn hóa lớn nhất thế giới – liên tục ba năm liền đích thân bay tới Las Vegas để đứng chung sân với một công ty phần mềm.
Vậy AI rốt cuộc là để tiêu diệt toàn bộ ngành phần mềm, hay đang trao cho chúng ta một cơ hội bắt đáy mười năm một lần? Trong tập video hôm nay, tôi sẽ phân tích chi tiết ba công ty phần mềm tiêu biểu nhất: Salesforce, ServiceNow và Snowflake.
Claude Cowork và sự sụp đổ của nhóm SaaS
Về chuyện “AI giết chết ngành SaaS” và cổ phiếu phần mềm lao dốc, chúng ta cần bắt đầu từ tháng Một năm nay. Ngày 30 tháng Một, Anthropic (công ty đứng sau mô hình ngôn ngữ lớn Claude) lặng lẽ công bố 11 plugin trên GitHub với tên gọi Claude Cowork – chỉ đơn giản là một kho mã nguồn cộng thêm một bài blog. Thế nhưng, trong vòng 48 giờ sau khi công bố, toàn bộ cổ phiếu phần mềm toàn cầu đổ máu. Theo ước tính của thị trường, nhóm phần mềm đã bốc hơi tổng cộng 285 tỷ USD giá trị vốn hóa.
Tại sao mọi người lại hoảng loạn đến vậy? Một phóng viên của CNBC đã thực hiện một thí nghiệm khiến toàn bộ lãnh đạo các công ty SaaS mất ngủ. Ông dùng Claude Code trong một giờ để tái tạo lại trang web của Monday.com – một công ty phần mềm quản lý dự án niêm yết trên sàn chứng khoán Mỹ, vốn có giá trị vốn hóa hàng tỷ USD. Chỉ với một giờ và chi phí 5–15 USD, một phóng viên đã tạo ra một bản demo quản lý dự án trông gần như giống hệt Monday.com.
Tất nhiên, điều này không có nghĩa là ông ấy thực sự sao chép được một công ty đại chúng. Monday.com thật sự có các cơ chế kiểm soát quyền truy cập doanh nghiệp, an ninh dữ liệu, hệ sinh thái tích hợp và kênh phân phối – những yếu tố này không thể hoàn thành chỉ trong một giờ nhờ AI, mà đòi hỏi thời gian để tích lũy và phát triển. Nhưng điều đáng sợ nhất trong thí nghiệm này nằm ở chỗ: nhiều giao diện chức năng từng là trụ cột để các công ty SaaS thu phí giờ đây chỉ cần vài phút với AI là có thể xây dựng một bản mẫu khả dụng, hoàn toàn không cần bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào. Đằng sau câu chuyện này, điều thị trường thực sự lo ngại là tính khan hiếm và hào quang bảo vệ (moat) của lớp chức năng SaaS đang sụp đổ. Mô hình thu phí theo đầu người truyền thống của SaaS có thể sẽ không còn tồn tại dưới tác động của AI. Điều này cũng phản ánh tham vọng sâu xa của các nhà sản xuất mô hình AI nền tảng: không chỉ tối ưu hiệu năng mô hình lớn, mà còn trực tiếp tham gia vào lớp ứng dụng để chia sẻ miếng bánh khổng lồ này.
Mô hình kinh doanh SaaS và hai lớp hoảng loạn
SaaS là viết tắt của Software as a Service (Phần mềm như một Dịch vụ). Bản chất của nó rất đơn giản: chuyển phần mềm truyền thống cài đặt trên máy chủ doanh nghiệp sang đám mây, khách hàng trả phí theo tháng hoặc theo năm để sử dụng phần mềm. Trong 20 năm qua, mô hình này là cỗ máy tạo giàu lớn nhất trong ngành phần mềm.
Hầu hết logic thu phí cốt lõi của các công ty SaaS đều dựa trên số lượng người dùng. Một công ty có 1.000 nhân viên sử dụng phần mềm này thì phải mua 1.000 tài khoản và thanh toán phí đăng ký thường xuyên, mỗi tài khoản dao động từ vài chục đến vài trăm USD mỗi năm. Đồng thời, tần suất sử dụng càng cao và thời gian sử dụng càng lâu thì độ gắn bó của khách hàng càng lớn, vì toàn bộ quy trình làm việc và dữ liệu của công ty đều đã được tích lũy trên nền tảng SaaS này, chi phí chuyển đổi trong ngắn hạn rất cao. Đây chính là lý do cốt lõi khiến ngành SaaS – một ngành nhẹ về tài sản – dễ dàng kiếm tiền, cũng là nguyên nhân chủ yếu khiến Phố Wall sẵn sàng định giá các công ty SaaS ở mức P/E cao hàng chục hoặc hàng trăm lần trong 20 năm qua.
Tuy nhiên, khi làn sóng AI bùng nổ, đặc biệt là bước vào kỷ nguyên Agent, nền tảng logic này bắt đầu lung lay. Nỗi lo của thị trường đối với ngành SaaS chủ yếu gồm hai lớp.
Lớp thứ nhất: Nén số chỗ ngồi (Seat compression)
Lớp hoảng loạn trực tiếp nhất là Agent thay thế nhân viên, dẫn đến số lượng đăng ký SaaS giảm mạnh và doanh thu – lợi nhuận lao dốc. Các công ty SaaS thu phí theo đầu người: doanh nghiệp có bao nhiêu nhân viên sử dụng thì mua bấy nhiêu tài khoản. Nhưng khi kỷ nguyên Agent đến, logic này bị đảo lộn hoàn toàn: nếu một Agent AI có thể làm việc của 10 người, thì một công ty vốn mua 1.000 tài khoản giờ đây chỉ cần 100 tài khoản. Đây chính là thuật ngữ “nén số chỗ ngồi” (Seat compression) mà Phố Wall gần đây thường nhắc đến.
Công thức doanh thu của các công ty SaaS là “số khách hàng × số chỗ ngồi trên đầu người × giá mỗi chỗ ngồi”. Trong 20 năm qua, cả ba biến số này đều tăng trưởng, nhưng dưới tác động của Agent, chỉ số “số chỗ ngồi trên đầu người” lần đầu tiên đối mặt với rủi ro giảm sút mang tính cấu trúc. Thị trường lo ngại mô hình kinh doanh SaaS có thể bị AI phá vỡ.
Lớp thứ hai: Luồng công việc dựa trên Agent bỏ qua giao diện SaaS
Lớp hoảng loạn sâu sắc hơn là luồng công việc dựa trên Agent khiến phần mềm SaaS bị bỏ qua trực tiếp, trở thành vai phụ. Đây mới chính là điểm khiến thị trường thực sự “phát hoảng”. Mô hình kinh doanh SaaS truyền thống có một giả định ngầm rằng phần mềm là dành cho con người sử dụng. Salesforce thiết kế UI, thiết kế dashboard đẹp mắt, thiết kế luồng công việc – về bản chất đều nhằm nuôi dưỡng thói quen người dùng và nâng cao độ gắn bó. Nhưng Agent không cần UI, không cần dashboard, không cần giao diện đẹp mắt – nó chỉ cần dữ liệu và API.
Khi Claude có thể kết nối trực tiếp với các plugin của Salesforce, Notion, Google Drive và Slack, luồng công việc sẽ thay đổi căn bản. Trước đây, nhân viên bán hàng mở trực tiếp Salesforce để tra cứu dữ liệu khách hàng, theo dõi hợp đồng, xem tình trạng hậu mãi – công việc hàng ngày hầu như không thể thiếu giao diện phần mềm Salesforce. Nhưng giờ đây, nhân viên bán hàng có thể mở trực tiếp Claude để hoàn thành những công việc lặp đi lặp lại này, còn Claude thì gọi dữ liệu đọc – ghi thông qua API của Salesforce, và nhân viên bán hàng hoàn toàn không cần chạm vào giao diện phần mềm Salesforce.
Điều này nghĩa là phần mềm SaaS đang bị AI tấn công “chiến lược chiều dọc”, từ cửa ngõ chính trong quy trình làm việc doanh nghiệp, tụt xuống vị trí kho lưu trữ dữ liệu phía sau. Điều đáng sợ ở đây là nó trực tiếp thay đổi chuỗi phân bổ giá trị. Trước đây, người dùng tương tác nhiều nhất với phần mềm SaaS; còn hiện tại, người dùng dành nhiều thời gian hơn cho việc tương tác với Agent. Nơi nào người dùng dành nhiều thời gian nhất, nơi đó nắm giữ quyền định giá lớn nhất. Trong tình huống này, phần mềm SaaS trở thành vai phụ của Agent AI. Hào quang bảo vệ mạnh nhất của SaaS trước đây là thói quen người dùng và sự tích lũy luồng công việc trong thời gian dài – bản chất dựa trên giả định “con người sẽ sử dụng giao diện UI một cách sâu sắc”, nhưng Agent đang thay đổi điều này. Đây đủ để gây ra làn sóng hoảng loạn quy mô lớn trên thị trường.
Độ chật chội thị trường và tín hiệu phản chiều
Đồng thời, môi trường lãi suất vĩ mô căng thẳng, chi tiêu vốn của các công ty công nghệ lớn gần như toàn bộ đổ dồn vào cơ sở hạ tầng AI, ngân sách mua phần mềm của doanh nghiệp liên tục bị cắt giảm, và các cổ phiếu tăng trưởng phần mềm có kỳ hạn dài bị nén định giá mạnh nhất. Đến nay, toàn bộ nhóm phần mềm đã giảm mạnh so với chỉ số S&P và Nasdaq trong cùng giai đoạn, thị trường cũng xuất hiện tình trạng phân hóa hai cực: mọi người đều vô thức mua vào phần cứng và bán khống phần mềm.
Dữ liệu phân tích độ chật chội của JPMorgan cho thấy mức độ chật chội của ngành bán dẫn đã đạt mức cao nhất trong lịch sử là 99,3%, nghĩa là tất cả nhà đầu tư đều đang nắm giữ vị thế cùng một chiều. Đặc biệt đáng chú ý hơn, vị thế bán khống đối với ngành phần mềm đang tăng ổn định, chỉ số rủi ro ép giá đã đạt mức cực đoan 100%. Khi nỗi hoảng loạn đạt đến cực điểm, điểm tới hạn của thị trường và tín hiệu phản chiều thường cũng bắt đầu xuất hiện.
Những dữ liệu này không có nghĩa là dòng tiền sẽ lập tức rút khỏi nhóm phần cứng để chuyển sang nhóm phần mềm. Đây chủ yếu là một tín hiệu cảnh báo rủi ro: phần cứng đã trở thành ngành giao dịch đông đúc nhất đối với cả nhà đầu tư cá nhân và tổ chức, việc vô thức mua vào phần cứng ngày càng kém giá trị đầu tư, do đó dòng tiền tự nhiên có nhu cầu chuyển đổi giữa các ngành; việc chuyển từ phần cứng ở mức cao sang phần mềm ở mức thấp tương đương với việc chuyển từ một ngành cực kỳ đông đúc và đã được định giá đầy đủ trong ngắn hạn sang một ngành vẫn đang bị những “câu chuyện ma” đè nén nhưng tiềm năng cải thiện cơ bản lại đang hiện hữu.
Tin tốt đối với nhóm phần cứng là mọi người đều đã mua vào rồi, nên nó đã được thị trường định giá đầy đủ; còn tin xấu đối với nhóm phần mềm là mọi người cũng đã bán gần hết rồi, do đó có dư địa để bật tăng trở lại. Tôi đánh giá vấn đề này rất rõ ràng: trong vòng ba tháng tới, nếu chỉ xét mức độ thịnh vượng ngành, phần cứng chắc chắn sẽ mạnh hơn; nhưng nếu xét tiềm năng tăng giá, xác suất sinh lời và giá trị đầu tư, thì nhóm phần mềm thậm chí có thể tốt hơn. Nói cách khác, phần cứng vẫn là chủ đề chính lớn nhất của AI, nhưng đã quá đông đúc trong ngắn hạn; phần mềm là hướng bù đắp tăng trưởng, tiềm năng tăng giá và xác suất sinh lời trong ba tháng tới sẽ cao hơn.
Lý do chủ yếu là vì nhóm phần mềm đã bị đánh sập quá thảm hại trong vài tháng qua. Cùng với nỗi hoảng loạn AI, cổ phiếu phần mềm đã bị bán tháo rộng rãi và thiếu phân biệt, thị trường chẳng cần suy nghĩ gì, cứ bán tháo trước rồi mới đặt câu hỏi sau – điều này thực sự dẫn đến việc nhiều công ty phần mềm chất lượng cao có rào cản kinh doanh và tích lũy dữ liệu, đồng thời đang tích cực đón nhận AI, bị định giá sai một cách tàn nhẫn.
Hơn nữa, trong vài chục ngày tới, nhóm phần mềm sẽ có nhiều yếu tố kích hoạt. Ví dụ như ngày 27 tháng 5, Salesforce và Snowflake sẽ cùng công bố báo cáo tài chính quý mới nhất, hai báo cáo này sẽ trả lời một câu hỏi cốt lõi: AI rốt cuộc là đang nuốt chửng SaaS, hay đang định giá lại SaaS? Ngay sau đó, từ ngày 1 đến 4 tháng 6, Snowflake sẽ tổ chức Hội nghị thường niên tại San Francisco với chủ đề là hạ tầng dữ liệu và hiện thực hóa AI doanh nghiệp; từ ngày 2 đến 3 tháng 6, Microsoft tổ chức Hội nghị Build với trọng tâm là Agent AI, Copilot, luồng công việc dành cho nhà phát triển và ứng dụng AI doanh nghiệp. Những yếu tố kích hoạt này chồng lên nhau có thể củng cố xu hướng bật tăng của cổ phiếu phần mềm. Nếu thị trường bắt đầu tin rằng Agent AI không nhằm tiêu diệt phần mềm, mà cần thông qua các nền tảng phần mềm để hiện thực hóa, thì các cổ phiếu phần mềm như ServiceNow, Salesforce và Snowflake đều có thể hưởng lợi.
Phân tích công ty 1: Salesforce (CRM)
Giới thiệu công ty
Mã chứng khoán của Salesforce là CRM, trùng khớp với lĩnh vực kinh doanh của công ty – đây là công ty phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM) lớn nhất thế giới và cũng là một trong những công ty tiêu biểu nhất của kỷ nguyên SaaS. Nói một cách ngắn gọn, Salesforce giúp doanh nghiệp quản lý khách hàng. Nhưng “quản lý khách hàng” ở đây không đơn thuần là việc nhân viên bán hàng mở trang web và nhập vài thông tin khách hàng, mà giá trị thực sự của nó nằm ở việc trở thành hệ thống ghi chép cốt lõi về dữ liệu khách hàng của doanh nghiệp.
Khách hàng là ai, nhân viên nào đã theo dõi, đã mua sản phẩm nào, hợp đồng đang ở giai đoạn nào, có khiếu nại hậu mãi hay không, đã tiếp cận qua các chiến dịch marketing bao nhiêu lần – những dữ liệu then chốt nhất trong vòng đời khách hàng này đều được tích lũy trong Salesforce. Đây chính là tài sản khách hàng cốt lõi nhất của doanh nghiệp. AI có thể giúp bạn soạn email, tóm tắt cuộc họp, tự động viết lời thoại bán hàng, nhưng nếu không có một cơ sở dữ liệu khách hàng đáng tin cậy, AI sẽ không biết phải làm những việc này như thế nào – đây chính là vị trí cốt lõi nhất của Salesforce. AI có thể tấn công các chức năng phía trước của Salesforce, nhưng chưa chắc đã tiêu diệt được lõi cốt lõi của nó.
Salesforce vừa là công ty SaaS truyền thống điển hình nhất, chịu tác động trực diện từ hiện tượng “nén số chỗ ngồi” của Agent; đồng thời cũng là nền tảng dữ liệu khách hàng của nhiều doanh nghiệp – không phải là một công cụ nhỏ có thể dễ dàng thay thế. Đây cũng chính là điểm mấu chốt để chúng ta phân tích Salesforce: liệu nó thực sự là một công ty phần mềm của thời đại cũ sắp bị AI phá vỡ, hay chỉ là một cỗ máy tạo dòng tiền bị thị trường định giá bi quan quá mức?
Salesforce hiện có hơn 150.000 khách hàng doanh nghiệp, từ các startup đến các công ty trong danh sách Fortune 500. Công ty được Marc Benioff sáng lập năm 1999. Benioff xuất thân từ Oracle, từng là Phó Chủ tịch trẻ tuổi nhất của Oracle và cũng là một trong những học trò được Larry Ellison – người sáng lập Oracle – đặc biệt coi trọng từ rất sớm. Sau đó, ông rời đi khởi nghiệp và đề xuất một ý tưởng rất táo bạo lúc bấy giờ: phần mềm doanh nghiệp không nên bán dưới dạng đĩa CD để doanh nghiệp tự cài đặt trên máy chủ nội bộ, mà nên chạy trên đám mây và được khách hàng đăng ký theo tháng hoặc theo năm.
Quan điểm này vào năm 1999 thực sự rất táo bạo. Lúc đó, các ông lớn truyền thống như Microsoft, Oracle và SAP đều áp dụng mô hình bán phần mềm cho doanh nghiệp để doanh nghiệp tự triển khai trên máy chủ nội bộ. Chính Benioff một mình hô vang khẩu hiệu “No Software”, và cuối cùng mô hình kinh doanh SaaS thực sự đã chiến thắng, còn Salesforce trở thành biểu tượng của ngành SaaS.
Đặc điểm của Benioff là có giác quan rất nhạy bén và dám đặt cược vào xu hướng. Năm ngoái, khi ông lần đầu tiên hô vang “Agentforce”, toàn thị trường đều cho rằng đây chỉ là một chiêu trò tiếp thị, nhưng trong vài quý gần đây, Agentforce thực sự đã đạt được những kết quả rất ấn tượng. Số doanh thu thường xuyên (ARR) mới nhất của Agentforce đã đạt 800 triệu USD, tăng 169% so với cùng kỳ. Vì vậy, bạn có tin hay không vào khả năng Salesforce chuyển đổi thành công sang AI phần lớn phụ thuộc vào việc bạn có tin vào Benioff hay không.
Ma trận sản phẩm
Nhiều người lầm tưởng Salesforce chỉ là một công cụ CRM, nhưng thực tế sau hơn 20 năm mở rộng và mua lại, nó đã phát triển thành một nền tảng phần mềm doanh nghiệp vô cùng đồ sộ.
Sản phẩm cốt lõi nhất là Sales Cloud – sản phẩm khởi nghiệp của công ty, giúp đội bán hàng quản lý khách hàng, cơ hội kinh doanh và phễu bán hàng. Hệ thống bán hàng của rất nhiều doanh nghiệp toàn cầu được xây dựng trên nền tảng này. Sau Sales Cloud, Salesforce mở rộng ra Service Cloud, chuyên về dịch vụ khách hàng và hỗ trợ hậu mãi – các cuộc gọi khiếu nại, email tư vấn, hỏi đáp qua chat trực tuyến, phân bổ và xử lý vé hỗ trợ trong hệ thống đều chạy trên Service Cloud. Tiếp tục mở rộng ra ngoài, Marketing Cloud phụ trách tiếp thị số, giúp doanh nghiệp thực hiện gửi tin nhắn chính xác, tiếp thị email và theo dõi hiệu quả quảng cáo; Commerce Cloud phụ trách thương mại điện tử, giúp doanh nghiệp bán hàng trực tuyến.
Bốn mảng này cộng lại, Salesforce cơ bản đã bao phủ toàn bộ mọi khâu doanh nghiệp tương tác với khách hàng – từ thu hút khách hàng, chốt đơn, hậu mãi đến mua lại – toàn bộ chuỗi giá trị đều có sản phẩm tương ứng.
Nhưng tham vọng của Salesforce không dừng lại ở đó. Trong vài năm qua, công ty đã chi rất nhiều tiền để thực hiện các vụ mua lại. Công ty đã mua MuleSoft (chuyên về tích hợp hệ thống – doanh nghiệp có thể sử dụng đồng thời hàng chục phần mềm khác nhau, MuleSoft chịu trách nhiệm kết nối dữ liệu giữa các hệ thống này), Tableau (chuyên về trực quan hóa dữ liệu và phân tích kinh doanh – biến dữ liệu khách hàng trong CRM thành biểu đồ và thông tin chi tiết), Slack (phần mềm cộng tác và giao tiếp nội bộ doanh nghiệp, tương tự Feishu hoặc DingTalk tại Trung Quốc); năm ngoái, công ty lại mua Informatica (chuyên về quản trị dữ liệu doanh nghiệp – giúp doanh nghiệp làm sạch, tích hợp và quản trị dữ liệu phân tán khắp nơi).
Các vụ mua lại này khi ghép lại với nhau, thực tế Salesforce đã xây dựng một hệ sinh thái hoàn chỉnh xoay quanh dữ liệu khách hàng: CRM là lõi, còn bên ngoài là các lớp tích hợp, phân tích, cộng tác và quản trị dữ liệu bao quanh. Còn mảng kinh doanh mới nổi gần đây nhất và cũng là mảnh ghép quan trọng nhất của Salesforce chính là Agentforce – nền tảng Agent AI do Salesforce ra mắt năm ngoái, cũng là lá bài quan trọng nhất để công ty đối phó với tác động của AI.
Mô hình kinh doanh: Từ “kinh tế chỗ ngồi” sang “kinh tế nhiệm vụ”
Mô hình kinh doanh của Salesforce là mô hình SaaS điển hình nhất, thu phí theo đầu người. Doanh nghiệp có bao nhiêu nhân viên bán hàng sử dụng CRM thì mua bấy nhiêu tài khoản, mỗi tài khoản khoảng hơn 100 USD/tháng, thanh toán theo hợp đồng năm. Nhìn qua thì chi phí mỗi tài khoản không cao, nhưng nếu một doanh nghiệp lớn có hàng nghìn hoặc hàng chục nghìn nhân viên bán hàng, nhân viên chăm sóc khách hàng và nhân viên vận hành, thì khoản tiền này cộng lại sẽ trở thành nguồn thu thường xuyên rất ổn định. Đây chính là nguồn gốc cơ bản khiến Salesforce “ngồi mát ăn bát vàng” trong hơn 20 năm qua.
Tuy nhiên, khi AI xuất hiện, logic “ngồi mát ăn bát vàng” này bắt đầu lung lay. Nếu một Agent AI có thể tự động nghiên cứu khách hàng, soạn email, quản lý phễu bán hàng và theo dõi khách hàng, thì doanh nghiệp còn cần nhiều nhân viên bán hàng như vậy nữa không? Đây chính là điều thị trường lo ngại nhất – “nén số chỗ ngồi”. Salesforce là một trong những công ty tiêu biểu nhất thường bị thị trường đem ra bàn tán và thổi phồng về vấn đề này.
Chính Benioff cũng nhận ra vấn đề này. Từ năm ngoái, Salesforce đã khởi động một cuộc chuyển đổi mô hình kinh doanh khá táo bạo nhưng cũng rất quan trọng: vẫn duy trì phí theo chỗ ngồi, nhưng đồng thời bổ sung một sản phẩm mới thu phí theo mức sử dụng, phù hợp với kỷ nguyên AI – đó là Agentforce. Nói một cách đơn giản, mô hình truyền thống là “bạn mua bao nhiêu tài khoản thì trả bấy nhiêu tiền”, còn mô hình mới là “Agent AI của bạn thực hiện bao nhiêu nhiệm vụ thì trả phí theo mức sử dụng”. Salesforce gọi đơn vị đo lường này là “Agentic Work Units” (đơn vị công việc do Agent AI thực hiện).
Logic đằng sau mô hình mới này rất thông minh. Nếu AI thực sự có thể thay thế một phần lao động con người, thì số lượng chỗ ngồi truyền thống có thể giảm, nhưng đồng thời số nhiệm vụ do Agent AI thực hiện có thể tăng mạnh. Trước đây, một nhân viên bán hàng có thể theo dõi 20 khách hàng mỗi ngày, còn trong tương lai, một Agent AI có thể đồng thời theo dõi 200 khách hàng. Số chỗ ngồi của con người giảm, nhưng số nhiệm vụ do AI thực hiện có thể tăng gấp đôi hoặc thậm chí gấp 10 lần. Miễn là logic thu phí theo nhiệm vụ vận hành hiệu quả, Salesforce có thể chuyển đổi mượt mà từ “kinh tế chỗ ngồi” sang “kinh tế nhiệm vụ”, doanh thu trên mỗi khách hàng thậm chí có thể tăng mạnh. Doanh thu trước đây gắn với số lượng nhân viên, còn doanh thu trong tương lai sẽ gắn với tổng khối lượng công việc. Đây chính là ý nghĩa quan trọng nhất của Agentforce – có thể tái cấu trúc toàn bộ logic thu phí và mô hình kinh doanh của Salesforce.
Tất nhiên, câu chuyện này hiện chưa hoàn toàn được hiện thực hóa. ARR của Agentforce tuy đã đạt 800 triệu USD và tăng trưởng rất nhanh, nhưng so với doanh thu toàn năm của Salesforce là 41,5 tỷ USD thì tỷ lệ vẫn chưa đến 2%. Còn tác động “nén số chỗ ngồi” mà Salesforce phải đối mặt có thể nghiêm trọng hơn bất kỳ công ty SaaS nào khác, bởi Salesforce bán chỗ ngồi cho nhân viên bán hàng, nhân viên chăm sóc khách hàng và nhân viên marketing – những vị trí này chính là những đối tượng đầu tiên bị Agent AI thay thế: soạn email, theo dõi khách hàng, tạo nội dung bán hàng, trả lời thắc mắc của khách hàng – tất cả đều là những việc mà mô hình ngôn ngữ lớn AI làm rất giỏi. Việc dựa vào một mảng kinh doanh mới chiếm 2% để bù đắp sự sụt giảm của mô hình chỗ ngồi truyền thống là một thách thức rất lớn.
Nếu vậy, tại sao tôi vẫn cho rằng Salesforce hiện tại vẫn đáng để mọi người chú ý? Không phải vì tôi tin chắc rằng câu chuyện về mảng kinh doanh mới Agentforce nhất định sẽ vượt qua doanh thu của mô hình SaaS truyền thống, mà vì Salesforce hiện chỉ có P/E dự phóng 13–14 lần – mức định giá này đã phản ánh đầy đủ các kỳ vọng bi quan. Công ty còn có dòng tiền tự do 14,4 tỷ USD và ủy quyền mua lại cổ phiếu lên tới 50 tỷ USD.
Vì vậy, mua cổ phiếu Salesforce về bản chất không phải là đặt cược bằng định giá hàng chục lần P/E vào một câu chuyện tăng trưởng cao hoặc vào khả năng chuyển đổi thành công sang AI, mà là cân nhắc giữa giá trị nội tại và giá thị trường thực tế – hiện tại, Salesforce thực sự đang ở vị trí bị định giá thấp hơn so với giá trị thực. Tất nhiên, biên an toàn này không phải vô điều kiện: nếu AI thực sự khiến doanh thu từ chỗ ngồi truyền thống giảm rõ rệt, trong khi Agentforce lại không thể bù đắp, thì định giá của Salesforce có thể vẫn tiếp tục bị nén. Nhưng miễn là hoạt động cốt lõi ổn định, việc mua lại cổ phiếu tiếp tục được thực hiện, và Agentforce dù chỉ phần nào được hiện thực hóa, thị trường cũng có thể định giá lại cho công ty, từ đó giá cổ phiếu sẽ bật tăng.
Hào quang bảo vệ
Hào quang bảo vệ mạnh nhất của Salesforce chính là lượng dữ liệu khổng lồ mà khách hàng đã tích lũy trong hơn 20 năm qua. Một công ty đã sử dụng CRM trong 10 năm có thể lưu trữ hàng triệu bản ghi khách hàng, hàng chục ngàn quy trình bán hàng và hàng ngàn trường tùy chỉnh – việc di chuyển toàn bộ những thứ này tương đương với việc phá bỏ toàn bộ nền tảng số hóa của doanh nghiệp để xây dựng lại từ đầu, chi phí chuyển đổi cao hơn rất nhiều so với chi phí tiếp tục trả phí.
Vậy điểm yếu của Salesforce nằm ở đâu? Dynamics 365 của Microsoft kết hợp với Copilot là mối đe dọa lớn nhất trong trung – dài hạn đối với Salesforce. Là công ty phần mềm lớn nhất thế giới, các sản phẩm văn phòng B2B của Microsoft đã thâm nhập vào hầu hết các doanh nghiệp lớn toàn cầu. Dynamics 365 là sản phẩm CRM của Microsoft, trực tiếp cạnh tranh với nghiệp vụ cốt lõi của Salesforce, và tốc độ tăng trưởng trong vài năm qua luôn duy trì trên 20%. Quan trọng nhất là Dynamics 365 được tích hợp sâu với các bộ công cụ văn phòng như Copilot, Teams và Outlook, những cổng vào phần mềm mà nhân viên doanh nghiệp sử dụng hàng ngày đều nằm trong tay Microsoft. Nếu trong tương lai, nhân viên bán hàng hoàn toàn không mở Salesforce nữa, mà chỉ cần yêu cầu Copilot cập nhật hồ sơ khách hàng tự động thông qua Outlook hoặc Teams, Salesforce có thể thoái hóa từ cửa ngõ làm việc thành cơ sở dữ liệu phía sau. Đây là điều Benioff lo lắng nhất, cũng là yếu tố bất định lớn nhất trong trung – dài hạn đối với Salesforce.
Dữ liệu báo cáo tài chính mới nhất
Dữ liệu quý cuối cùng của năm tài chính trước là như sau: doanh thu toàn năm đạt 41,5 tỷ USD, tăng 10% so với cùng kỳ; tổng RPO đạt 72 tỷ USD, tăng 14%; dòng tiền tự do đạt 14,4 tỷ USD, tăng 16%; toàn năm trả lại cho cổ đông 14,3 tỷ USD, trong đó 12,7 tỷ USD dùng để mua lại cổ phiếu và 1,6 tỷ USD dùng để chi trả cổ tức. Ngoài ra, Salesforce vừa phê duyệt kế hoạch mua lại cổ phiếu lên tới 50 tỷ USD. Doanh thu thường xuyên (ARR) của mảng kinh doanh mới Agentforce là 800 triệu USD, tăng 169% so với cùng kỳ, và đã ký được 29.000 giao dịch.
Tuy nhiên, cần lưu ý một điểm: 29.000 giao dịch không đồng nghĩa với 29.000 khách hàng lớn, cũng không đồng nghĩa với tất cả đều là các hợp đồng giá trị cao. Con số này chỉ cho thấy sản phẩm đang được triển khai nhanh chóng, nhưng điều thực sự quyết định định giá là khả năng tăng doanh thu trên mỗi khách hàng và tỷ lệ giữ doanh thu ròng (Net Revenue Retention Rate) trong tương lai. Trong cuộc họp báo cáo tài chính lần này, công ty còn điều chỉnh mục tiêu doanh thu năm tài chính 2030 lên 63 tỷ USD.
Nhìn chung, cơ bản kinh doanh của Salesforce thực sự rất vững chắc. Hơn nữa, trong cuộc họp báo cáo tài chính lần trước, CEO Benioff cũng từng phát biểu rằng đây là năm rực rỡ nhất trong lịch sử công ty và cũng là năm có thành tích tốt nhất trong lịch sử ngành phần mềm, đồng thời cho rằng đây là một cơ hội tiếp thị và mua vào tuyệt vời, do đó công ty sẽ nâng mức ủy quyền mua lại cổ phiếu lên 50 tỷ USD. Giọng điệu này thực sự rất rõ ràng: ban lãnh đạo rất hài lòng với báo cáo tài chính, thậm chí phản bác trực tiếp thị trường, cho rằng thị trường bi quan quá mức và cổ phiếu Salesforce đã bị định giá sai.
Khi tôi làm video này, giá cổ phiếu Salesforce chỉ ở mức 180 USD, với P/E dự phóng 13–14 lần. So với mức định giá thường xuyên lên tới hơn 30–40 lần trong các đợt bò phần mềm những năm gần đây, mức này rõ ràng đã bị nén mạnh, là mức định giá thấp nhất trong vài năm trở lại đây.
Các yếu tố kích hoạt và rủi ro
Lý do để tăng giá rất đơn giản: định giá rẻ, dòng tiền ổn định, mức độ mua lại cổ phiếu hiện tại rất lớn, và mảng kinh doanh mới Agentforce đang tăng trưởng mạnh mẽ. Báo cáo tài chính của Salesforce vào ngày 27 tháng 5 rất đáng chú ý và là yếu tố kích hoạt ngắn hạn trực tiếp nhất.
Lý do để giảm giá là tốc độ tăng trưởng chỉ đạt 10%, không nhanh trong ngành phần mềm; nghi vấn về việc mô hình kinh doanh bị AI phá vỡ vẫn chưa được giải tỏa; và tính bất định của mảng kinh doanh mới Agentforce vẫn rất cao. Câu hỏi lớn nhất của thị trường là: Agentforce có thể phát triển đủ lớn để kéo theo toàn bộ doanh thu và lợi nhuận của công ty, giúp công ty hoàn thành chuyển đổi toàn diện sang AI hay không? Những điều này vẫn cần thời gian để kiểm chứng.
Trong báo cáo tài chính ngày 27 tháng 5, bạn có thể chú ý những điểm sau: Thứ nhất, ARR của Agentforce có tiếp tục duy trì tốc độ tăng trưởng trên 100% so với cùng kỳ hay không. Nếu tốc độ tăng trưởng giảm, điều đó cho thấy việc chuyển đổi sang AI có rủi ro nhất định, và điều quan trọng là xem ban lãnh đạo sẽ phản hồi vấn đề này như thế nào.
Thứ hai, các nghiệp vụ liên quan đến phí chỗ ngồi SaaS có xuất hiện dấu hiệu suy giảm rõ rệt hay không. Nếu xảy ra tình huống tương tự, mọi người cần cẩn trọng, vì thị trường có thể tiếp tục thổi phồng câu chuyện “AI nuốt chửng SaaS”.
Ngoài ra, bạn cũng cần chú ý đến định hướng tương lai của công ty có tiếp tục lạc quan hay không, và ban lãnh đạo có tiếp tục phản hồi trực diện về tác động của AI đối với mô hình kinh doanh SaaS hay không. Đây đều là những điểm đáng chú ý.
Nếu chỉ xét báo cáo tài chính quý trước, tôi cho rằng ban lãnh đạo rất rõ ràng và lạc quan, họ không cho rằng AI sẽ tiêu diệt Salesforce, mà ngược lại, cho rằng AI sẽ giúp Salesforce nâng cấp từ một công ty phần mềm SaaS thành một nền tảng Agent doanh nghiệp. Nhưng xét về dữ liệu, câu chuyện này vẫn đang ở giai đoạn kiểm chứng ban đầu. Đối với cá nhân tôi, tôi cho rằng không cần vội vàng kết luận liệu Salesforce có bị AI phá vỡ hay đã hoàn thành chuyển đổi kinh doanh sang AI. Tôi quan tâm hơn đến việc định giá của công ty hiện đang ở mức thấp nhất trong vài năm qua, kết hợp với cơ bản kinh doanh vững chắc, nên xác suất sinh lời và giá trị đầu tư hiện tại đều rất cao. Tuy nhiên, chủ đề chính dài hạn vẫn là AI, và việc Salesforce có chịu được bài kiểm tra của AI hay không vẫn cần thời gian để kiểm chứng.
Phân tích công ty 2: ServiceNow
Giới thiệu công ty
Công ty ServiceNow chính là công ty phần mềm mà tôi đã nhắc đến ở đầu chương – công ty mà Jensen Huang liên tục ba năm liền đích thân bay tới Las Vegas để đứng chung sân. Nếu Salesforce quản lý quan hệ khách hàng bên ngoài doanh nghiệp, thì ServiceNow quản lý nhân viên và quy trình nội bộ của doanh nghiệp. Nói một cách ngắn gọn, nó là hệ thần kinh trung ương điều khiển hoạt động nội bộ của doanh nghiệp.
Nhiều quy trình nội bộ doanh nghiệp cần phê duyệt, luân chuyển, thực hiện và ghi chép đều có thể chạy trên ServiceNow. Máy tính hỏng cần gửi vé hỗ trợ IT; nhân viên mới vào cần tạo tài khoản, cấp máy tính và hoàn tất quy trình HR; hệ thống gặp sự cố cần phản ứng sự kiện; cảnh báo an ninh xuất hiện cần phân bổ, nâng cấp và khắc phục. Vì vậy, ServiceNow không chỉ là một hệ thống vé hỗ trợ IT, mà còn giống như một nền tảng thống nhất cho mọi luồng công việc nội bộ của doanh nghiệp.
ServiceNow được thành lập năm 2004, có trụ sở tại Santa Clara, California. Giám đốc điều hành hiện tại là Bill McDermott, từng là CEO toàn cầu của SAP và có hàng chục năm kinh nghiệm lăn lộn trong ngành phần mềm doanh nghiệp. Từ năm 2019, McDermott chính thức đảm nhiệm ServiceNow và dẫn dắt công ty từ một công ty phần mềm quản lý vé IT tiếp tục mở rộng thành “nền tảng luồng công việc toàn doanh nghiệp”. Phong cách của ông rất rõ nét: giỏi kể chuyện lớn, làm các giao dịch lớn và chinh phục khách hàng lớn. Phong cách này trong kỷ nguyên AI lại trở thành một lợi thế.
Ma trận sản phẩm
Nghiệp vụ cốt lõi khởi nghiệp là ITSM (Quản lý dịch vụ IT), nơi bộ phận IT của doanh nghiệp sử dụng để quản lý vé hỗ trợ, phản ứng sự kiện, phát hành thay đổi và yêu cầu dịch vụ IT. Trên thị trường ITSM, ServiceNow là ông lớn không thể tranh cãi trên toàn cầu. Trên nền tảng này, công ty còn mở rộng ra ITOM (Quản lý vận hành IT): ITSM giống như giải quyết “vấn đề sau khi xảy ra”, còn ITOM thì giám sát hệ thống trước, phát hiện vấn đề và cố gắng tự động khắc phục.
Mở rộng thêm ra là HR Service Delivery (Dịch vụ nhân sự), từ việc tuyển dụng, nghỉ việc, xin nghỉ phép, điều chuyển vị trí đến mọi yêu cầu của nhân viên – tất cả đều có thể hoàn thành trên ServiceNow. Ngoài ra còn có Customer Service Management (Quản lý dịch vụ khách hàng – phục vụ khách hàng doanh nghiệp, có phần chồng lấn với Service Cloud của Salesforce, nhưng ServiceNow thiên về các tình huống B2B phức tạp hơn, ví dụ như thiết bị lớn, khách hàng doanh nghiệp, vé hỗ trợ hậu mãi liên bộ phận); Security Operations (Vận hành an ninh – phản ứng sự kiện an ninh); Strategic Portfolio Management (Quản lý danh mục chiến lược – giúp CIO quản lý danh mục dự án, quyết định dự án IT nào nên đầu tư và dự án nào nên cắt giảm).
Khi ghép các mảng này lại, ServiceNow đã mở rộng từ một phần mềm quản lý dịch vụ IT đơn giản thành một nền tảng luồng công việc nội bộ doanh nghiệp. Đây cũng chính là lý do cơ bản khiến tỷ lệ gia hạn hợp đồng của công ty đạt 97%: vì một khi doanh nghiệp đã chuyển toàn bộ quy trình IT, HR, an ninh và dịch vụ khách hàng lên ServiceNow, việc thay thế nó không chỉ đơn thuần là thay một phần mềm, mà là xây dựng lại toàn bộ hệ thống vận hành nội bộ – chi phí cho việc này rất cao.
Các vụ mua lại quan trọng gần đây
Ngoài các sản phẩm nội sinh, ServiceNow còn thực hiện một vài vụ mua lại rất quan trọng trong năm gần đây.
Vụ đầu tiên là Moveworks – công ty chuyên về trợ lý hỗ trợ nhân viên dựa trên AI. Nhân viên không cần tìm kiếm khắp nơi để tìm cổng vào, mà chỉ cần hỏi AI trực tiếp – AI có thể giúp tra cứu chính sách, gửi vé hỗ trợ, xem tiến độ và thậm chí tự động giải quyết một phần vấn đề. Sau khi mua lại, năng lực của Moveworks đã được tích hợp vào EmployeeWorks của ServiceNow.
Vụ thứ hai là Veza – công ty chuyên về quản trị danh tính và quản lý quyền truy cập. Trong kỷ nguyên Agent AI, “ai được phép truy cập dữ liệu nào” trở nên cực kỳ quan trọng – không chỉ con người cần bị ràng buộc, mà quyền truy cập của Agent cũng vậy. Veza chính là để giải quyết vấn đề này.
Vụ thứ ba là Armis – công ty hoạt động trong lĩnh vực an ninh mạng, chuyên trực quan hóa tài sản mạng theo thời gian thực. Armis có thể nhìn thấy toàn bộ thiết bị trong mạng doanh nghiệp, thiết bị nào có lỗ hổng, thiết bị nào đang giao tiếp.
Ba vụ mua lại này đều có cùng một định hướng chung: chuẩn bị cho việc Agent AI quy mô lớn thâm nhập vào doanh nghiệp. Agent cần biết nhân viên đang hỏi điều gì, ai có quyền truy cập dữ liệu nào, và mạng doanh nghiệp có những tài sản nào. Ba vụ mua lại này lần lượt bổ sung ba năng lực này. Tất nhiên, việc thực hiện liên tiếp nhiều vụ mua lại trong thời gian ngắn cũng sẽ mang lại rủi ro tích hợp, đặc biệt là vụ Armis trị giá 7,75 tỷ USD – chúng ta sẽ đi sâu vào vấn đề này khi nói về rủi ro sau.
Chiến lược AI cốt lõi: Tháp kiểm soát AI (AI Control Tower)
Chiến lược AI cốt lõi nhất của ServiceNow được gọi là “Tháp kiểm soát AI” (AI Control Tower). Khái niệm này bắt nguồn từ một vấn đề rất thực tế. Trong tương lai, doanh nghiệp sẽ không chỉ dùng một AI, mà có thể sử dụng GPT của OpenAI để phục vụ khách hàng, Claude của Anthropic để kiểm tra hợp đồng, Copilot của Microsoft để cộng tác tài liệu, Gemini của Google để phân tích dữ liệu, và doanh nghiệp còn tự phát triển nhiều Agent AI nội bộ.
Lúc này vấn đề phát sinh: khi rất nhiều Agent AI cùng chạy trong nội bộ doanh nghiệp, ai sẽ quản lý chúng? Ai sẽ quyết định chúng được phép truy cập dữ liệu nào và không được phép truy cập dữ liệu nào? Ai sẽ đảm bảo chúng không vượt quyền thực hiện thao tác? Nếu xảy ra sự cố thì làm sao truy cứu trách nhiệm? Đây chính là vấn đề mà Tháp kiểm soát AI cần giải quyết.
ServiceNow không muốn tái tạo một ChatGPT khác, mà muốn trở thành lớp quản trị, lớp điều phối và lớp thực thi dành riêng cho các Agent AI doanh nghiệp, chịu trách nhiệm đảm bảo các Agent này hoạt động một cách an toàn, tuân thủ và có thể kiểm toán trong doanh nghiệp. Đây chính là điểm khác biệt giữa ServiceNow và nhiều công ty phần mềm SaaS khác. Nhiều công ty đang nghĩ “liệu mình có thể xây dựng một Agent AI để cạnh tranh với ChatGPT, Claude, Gemini ở lớp cửa ngõ ứng dụng”, còn ServiceNow rất thông minh khi chọn một con đường khác: “Tôi sẽ không cạnh tranh với các bạn ở lớp mô hình nền tảng, mà sẽ quản trị quy trình thực thi của các mô hình này sau khi chúng thâm nhập vào doanh nghiệp”.
Mục tiêu mà ServiceNow muốn đạt được là: bất kể doanh nghiệp sử dụng AI nào, miễn là Agent AI đó thâm nhập vào quy trình doanh nghiệp, gọi hệ thống doanh nghiệp hoặc thực hiện nhiệm vụ doanh nghiệp, thì đều phải đi qua ServiceNow để được quản trị và điều phối.
Tại sao lại là ServiceNow?
Điều này phải quay lại với năng lực nền tảng mà ServiceNow tích lũy trong hơn 20 năm qua. Công ty sở hữu một thứ gọi là CMDB (Cơ sở dữ liệu quản lý cấu hình). Nói một cách đơn giản, đây là bản đồ đầy đủ về tài sản và mối quan hệ hệ thống IT của doanh nghiệp. Công ty có những máy chủ nào, chạy những ứng dụng nào, mối quan hệ quyền truy cập giữa các người dùng ra sao – tất cả đều được ghi chép tại đây. Công ty còn có một bộ máy quy trình đã vận hành hơn chục năm, toàn bộ chuỗi phê duyệt, thực thi và cộng tác nội bộ doanh nghiệp đều vận hành trên ServiceNow. Ngoài ra, công ty còn có nhật ký kiểm toán đầy đủ: hệ thống ghi lại mọi bước ai đã làm gì, khi nào làm và thay đổi những nội dung nào.
Sau khi Agent AI thâm nhập vào doanh nghiệp, điều nó cần nhất chính là ba thứ này: cần biết trong doanh nghiệp có những hệ thống nào để gọi, cần tuân theo quy trình đã định để thực hiện nhiệm vụ, và từng bước hành động của Agent đều phải để lại nhật ký kiểm toán. Ngoài ra, ServiceNow còn bổ sung khả năng xác thực danh tính và quyền truy cập thông qua Veza, và bổ sung khả năng trực quan hóa tài sản theo thời gian thực thông qua Armis.
Tại Hội nghị Knowledge năm nay, điều này lại tiến thêm một bước: ServiceNow ra mắt Action Fabric. Công cụ này cho phép bất kỳ Agent AI của bên thứ ba nào – dù là Claude, GPT, Gemini hay Copilot – đều có thể gọi động cơ quản trị của ServiceNow để thực hiện các nhiệm vụ doanh nghiệp. “Bạn dùng mô hình AI nào tôi không quan tâm, nhưng việc thực thi và quản trị phải đi qua tôi” – logic này khá giống với iOS của Apple: Apple không trực tiếp xây dựng từng ứng dụng (APP), nhưng mọi APP đều chạy trên nền tảng iOS. ServiceNow trong tương lai cũng muốn đi theo con đường này.
Sự bảo chứng của Jensen Huang
Điểm bảo chứng thuyết phục nhất cho định vị này đến từ Jensen Huang. CEO của Nvidia liên tục ba năm liền tham dự Hội nghị thường niên của ServiceNow – đây không chỉ là việc các đối tác đứng chung sân với nhau, mà Nvidia bản thân cũng là khách hàng của ServiceNow. Hệ thống báo giá siêu máy tính nội bộ của Nvidia chạy trên ServiceNow, trước đây việc tạo một tài liệu báo giá đầy đủ mất 5 ngày, nhưng sau khi áp dụng luồng công việc AI, thời gian này giảm xuống chỉ còn 5 phút.
Nguyên văn Jensen Huang từng nói: “ServiceNow về bản chất chính là hệ điều hành doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI.” Năm nay, hai công ty còn cùng công bố Dự án Arc: Nvidia cung cấp “hộp cát an toàn” tính toán AI, còn ServiceNow cung cấp quản trị doanh nghiệp – hai công ty có mối quan hệ gắn bó sâu sắc. Sự việc này cho thấy Tháp kiểm soát AI của ServiceNow không phải là một khái niệm phần mềm cô lập, mà đã bắt đầu thâm nhập vào câu chuyện hiện thực hóa doanh nghiệp của các đối tác sinh thái AI như Nvidia, OpenAI, Google và Anthropic.
Dữ liệu tài chính mới nhất
Trong quý đầu năm nay, tổng doanh thu đạt 3,77 tỷ USD, tăng 22% so với cùng kỳ; doanh thu đăng ký đạt 3,671 tỷ USD, cũng tăng 22% so với cùng kỳ – vượt mức dự báo cao nhất; tổng RPO đạt 27,7 tỷ USD, tăng 25%; tỷ lệ gia hạn hợp đồng của khách hàng là 97%. Những con số này đều cho thấy cơ bản kinh doanh của ServiceNow không có vấn đề gì, nó vẫn là một nền tảng phần mềm nhẹ về tài sản với tốc độ tăng trưởng khoảng 20%, tỷ lệ gia hạn hợp đồng 97%, lợi nhuận cao và dòng tiền mạnh.
Hiệu suất trong lĩnh vực AI còn ấn tượng hơn. Công ty điều chỉnh mục tiêu ACV (giá trị hợp đồng hàng năm) liên quan đến AI từ 1 tỷ USD ban đầu lên 1,5 tỷ USD. Lưu ý đây là chỉ tiêu theo giá trị hợp đồng, không phải doanh thu hiện tại – sau này sẽ dần chuyển hóa thành doanh thu thực tế. Nhưng việc điều chỉnh mục tiêu lên 50% trong một quý cho thấy sản phẩm AI của công ty thực sự được khách hàng chấp nhận và đang tăng trưởng mạnh mẽ.
Giá cổ phiếu của công ty đã giảm hơn 50% từ đỉnh lịch sử, P/E dự phóng hiện ở mức khoảng 21–24 lần. Đối với một công ty phần mềm nhẹ về tài sản có tốc độ tăng trưởng cao như vậy, đây thực sự là mức định giá tương đối thấp.
Các yếu tố kích hoạt và rủi ro
Lý do để tăng giá ServiceNow rất rõ ràng. Thứ nhất, mạch kể chuyện AI của công ty rất rõ ràng: Tháp kiểm soát AI là hệ điều hành doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI – nhu cầu AI càng lớn, doanh nghiệp càng cần một nền tảng quản trị, kiểm toán, cấp quyền và thực thi. Thứ hai, mảng kinh doanh AI mới của công ty thực sự đang tăng trưởng mạnh: ACV AI tăng từ 1 tỷ USD lên 1,5 tỷ USD, câu chuyện đang được hiện thực hóa một cách chân thực. Thứ ba, mạng lưới đối tác sinh thái của công ty rất mạnh: OpenAI, Google Gemini, Claude và Nvidia đều đang tích hợp hoặc hợp tác gắn bó sâu sắc với ServiceNow, điều này sẽ củng cố vị thế chiến lược của công ty như “Tháp kiểm soát AI doanh nghiệp”.
Tuy nhiên, rủi ro mà ServiceNow phải đối mặt cũng cần được nêu rõ. Sau khi công bố báo cáo tài chính quý gần nhất, dù vượt kỳ vọng thị trường, giá cổ phiếu vẫn giảm hai chữ số sau giờ giao dịch, cho thấy tâm lý thị trường cực kỳ bi quan – điều này cho thấy xu hướng thị trường hiện tại vẫn chưa đảo chiều, và thị trường vẫn đang hoài nghi về mô hình kinh doanh SaaS cũng như khả năng chuyển đổi sang AI. Tiếp theo là ba vụ mua lại của ServiceNow được thực hiện dày đặc, đặc biệt là vụ Armis trị giá 7,75 tỷ USD, cần thời gian để tiêu hóa – thị trường sẽ xem xét kỹ lưỡng trong mục tiêu doanh thu được điều chỉnh tăng lên, bao nhiêu phần đến từ các vụ mua lại và bao nhiêu phần đến từ tăng trưởng hữu cơ. Rủi ro bên ngoài là yếu tố địa chính trị Trung Đông: trong quý trước, một số dự án lớn đã bị hoãn, khiến doanh thu đăng ký bị ảnh hưởng tiêu cực khoảng 75 điểm cơ bản.
Đối với ServiceNow, cá nhân tôi khá lạc quan. Đây là công ty phần mềm có câu chuyện AI rõ ràng nhất, trực quan nhất và dễ được thị trường chấp nhận nhất trong ba công ty. Định vị Tháp kiểm soát AI của công ty không chỉ không bị ảnh hưởng bởi AI, mà còn hưởng lợi từ sự phổ biến của AI, có khả năng cao trở thành nền tảng phần mềm quan trọng nhất trong quá trình hiện thực hóa AI doanh nghiệp. Đồng thời, về mặt định giá, giá cổ phiếu của công ty đã giảm một nửa từ mức cao nhất trong năm qua, P/E dự phóng ở mức thấp, và giống như Salesforce, hiện đang ở mức giá rẻ – xác suất sinh lời và giá trị đầu tư hiện tại đều rất tốt.
Phân tích công ty 3: Snowflake
Giới thiệu công ty
Công ty này có thể được tóm gọn trong một câu đơn giản nhất: kho dữ liệu siêu cấp của doanh nghiệp. Nếu Salesforce quản lý khách hàng, ServiceNow quản lý quy trình, thì Snowflake quản lý dữ liệu. Toàn bộ dữ liệu trong doanh nghiệp – ví dụ như dữ liệu bán hàng, hành vi người dùng, báo cáo tài chính, nhật ký hệ thống – đều được đổ vào Snowflake, sau đó có thể thực hiện phân tích, xây dựng mô hình và chạy tải công việc AI trên “kho dữ liệu siêu cấp” này.
Ma trận sản phẩm
Nền tảng cốt lõi nhất của Snowflake vẫn là kho dữ liệu và hồ dữ liệu – doanh nghiệp đổ toàn bộ dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc vào đây, sau đó chạy truy vấn SQL và phân tích dữ liệu trên đó. Đây là nền tảng gốc của Snowflake và cũng là nguồn doanh thu chủ yếu. Trên nền tảng này, Snowflake còn xây dựng Snowpark, cho phép các nhà phát triển viết mã trực tiếp trong Snowflake bằng Python, Java, Scala để xây dựng đường ống dữ liệu và mô hình học máy, không cần xuất dữ liệu ra ngoài – toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu đến huấn luyện mô hình đều được hoàn thành trong nền tảng.
Tiếp tục mở rộng lên trên là bộ công cụ AI Cortex mà Snowflake tập trung đẩy mạnh trong hơn một năm qua, bao gồm hai sản phẩm cốt lõi. Snowflake Intelligence hướng đến người dùng nghiệp vụ, cho phép đối thoại trực tiếp với dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên – nó sẽ tự động truy vấn, phân tích và tạo ra thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trong Snowflake, có thể chủ động thực hiện các nhiệm vụ đa bước, giống như một Agent AI doanh nghiệp. Cortex Code hướng đến các nhà phát triển – khác với các trợ lý lập trình thông thường, đây là Agent AI lập trình gốc của Snowflake, có khả năng hiểu cấu trúc dữ liệu, thiết lập quyền truy cập và môi trường tính toán trong Snowflake, có thể trực tiếp giúp bạn viết đường ống dữ liệu, gỡ lỗi truy vấn và xây dựng ứng dụng AI – chức năng rất mạnh mẽ.
Vì vậy, phân công giữa hai sản phẩm này rất rõ ràng: Snowflake Intelligence dành cho người dùng nghiệp vụ, giúp những người không biết truy vấn SQL cũng có thể trực tiếp hỏi dữ liệu, sử dụng dữ liệu và để AI hành động dựa trên dữ liệu; Cortex Code dành cho đội kỹ thuật, giúp các nhà phát triển và kỹ sư dữ liệu xây dựng ứng dụng dữ liệu, đường ống dữ liệu và ứng dụng AI nhanh hơn.
Ngoài các sản phẩm AI, Snowflake còn có hai năng lực khá độc đáo. Snowflake Marketplace là thị trường chia sẻ và giao dịch dữ liệu, doanh nghiệp có thể trực tiếp mua bán tập dữ liệu trên đó hoặc gọi dữ liệu của bên thứ ba để phân tích. Data Clean Rooms hỗ trợ cộng tác dữ liệu liên tổ chức trong điều kiện bảo vệ quyền riêng tư – hai công ty có thể thực hiện phân tích chung mà không tiết lộ dữ liệu gốc của nhau: ngành quảng cáo có thể dùng để quy thuộc chéo nền tảng, ngành dược phẩm có thể dùng để nghiên cứu lâm sàng chung, ngành tài chính có thể dùng để hợp tác chống gian lận. Hai năng lực này là những lợi thế khác biệt khó sao chép.
Khi ghép các mảng này lại, Snowflake đang chuyển đổi từ một công cụ kho dữ liệu sang một nền tảng dữ liệu AI: tầng dưới là lưu trữ và tính toán dữ liệu, tầng giữa là công cụ phát triển và động cơ AI, tầng trên là trợ lý thông minh hướng đến người dùng nghiệp vụ và thị trường dữ liệu. Snowflake muốn làm hơn là chỉ giúp doanh nghiệp lưu trữ và truy vấn dữ liệu – mà là giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu, chia sẻ dữ liệu, phát triển ứng dụng trên cùng một nền tảng dữ liệu được quản trị, và thực sự tích hợp AI vào dữ liệu nghiệp vụ của mình. Về quy mô khách hàng, hiện tại Snowflake có hơn 13.300 khách hàng doanh nghiệp, và nền tảng xử lý 6,3 tỷ truy vấn dữ liệu mỗi ngày.
Mô hình kinh doanh
Đây là điểm khác biệt lớn nhất của Snowflake so với hai công ty trước. Salesforce và ServiceNow đều thu phí theo chỗ ngồi cho nghiệp vụ cốt lõi, thanh toán phí đăng ký cố định hàng năm; còn Snowflake hoàn toàn khác biệt – thu phí dựa trên mức tiêu thụ thực tế về tài nguyên tính toán và lưu trữ: chạy bao nhiêu truy vấn, sử dụng bao nhiêu sức mạnh tính toán, lưu trữ bao nhiêu dữ liệu – đều thanh toán theo công thức tính toán của nền tảng.
Mô hình này có cả mặt tốt và mặt xấu. Mặt tốt là trong kỷ nguyên AI, mức tiêu thụ dữ liệu của doanh nghiệp tăng theo cấp số nhân – mỗi tác vụ AI chạy đều tiêu tốn sức mạnh tính toán và truy vấn dữ liệu, doanh thu của Snowflake sẽ tăng tự nhiên theo sự bùng nổ của tải công việc AI. Mặt xấu là khi doanh nghiệp cắt giảm ngân sách hoặc tối ưu hóa tải công việc, doanh thu của Snowflake cũng sẽ giảm theo.
Tuy nhiên, trong hai năm qua, Snowflake cũng bắt đầu mạnh mẽ quảng bá các hợp đồng cam kết tiêu thụ nhiều năm. Trong báo cáo tài chính mới nhất, RPO đạt 9,77 tỷ USD, tăng 42% so với cùng kỳ – điều này cho thấy các khách hàng lớn đang khóa ngân sách tính toán cho nhiều năm tới với Snowflake, không còn là mối quan hệ “muốn đi là đi” nữa.
Hào quang bảo vệ và cục diện cạnh tranh
Điểm mạnh của công ty nằm ở độ bám dữ liệu. Khi dữ liệu đã được đổ vào Snowflake, toàn bộ mô hình phân tích, kịch bản truy vấn và đường ống dữ liệu đều được xây dựng trên nền tảng này, chi phí chuyển đổi rất cao. Đây chính là hào quang bảo vệ cốt lõi nhất của Snowflake. Ngoài ra, Data Clean Rooms của công ty đã phát triển khá chín muồi trong lĩnh vực bảo vệ quyền riêng tư và cộng tác liên tổ chức, khó bị sao chép.
Điểm yếu nằm ở cục diện cạnh tranh quá khốc liệt. Đối thủ lớn nhất là Databricks – tốc độ tăng trưởng doanh thu hàng năm hiện đã đạt 5,4 tỷ USD, tăng 65% so với cùng kỳ, nhanh hơn gần gấp đôi so với mức 29% của Snowflake, và định giá mới nhất đạt hơn 100 tỷ USD. Databricks mạnh hơn trong lĩnh vực học máy và tải công việc AI. Nếu Databricks niêm yết trong tương lai, nó có khả năng cao sẽ trở thành một trong những đợt IPO được chú ý nhất trên thị trường phần mềm doanh nghiệp, và lúc đó Snowflake sẽ phải đối mặt với sự so sánh trực tiếp trên thị trường công khai.
Ngoài Databricks, mối đe dọa từ ba nhà cung cấp điện toán đám mây lớn cũng không nhỏ. Redshift của AWS, BigQuery của Google và Synapse của Azure đều đang liên tục tiến hóa, và được tích hợp tự nhiên với hệ sinh thái đám mây tương ứng – họ vừa là đối tác của Snowflake, vừa là người thay thế tiềm năng. Bên dưới còn có các công cụ mã nguồn mở hoặc mới nổi như DuckDB và ClickHouse, đang từ từ chiếm thị phần trong các tình huống cụ thể như phân tích cục bộ, phân tích thời gian thực và truy vấn chi phí thấp. Vì vậy, môi trường cạnh tranh của Snowflake phức tạp hơn Salesforce và ServiceNow.
Rủi ro phản trực quan trong mô hình tiêu thụ
Hãy nói thêm một điều phản trực quan: điều Snowflake sợ nhất không phải là khách hàng không dùng nó, mà là khách hàng sử dụng nó quá thành thạo. Bởi vì Snowflake áp dụng mô hình tiêu thụ: khách hàng truy vấn càng nhiều, tính toán càng nhiều, lưu trữ càng nhiều, thì doanh thu của Snowflake càng cao; nhưng ngược lại, khi doanh nghiệp phát hiện hóa đơn Snowflake quá cao, họ sẽ thúc đẩy đội kỹ thuật tối ưu hóa truy vấn, nén dung lượng lưu trữ, thậm chí thay thế một phần tác vụ có giá trị thấp bằng các công cụ mã nguồn mở.
Đây chính là mặt hai lưỡi của mô hình tiêu thụ: khi tăng trưởng nhanh, doanh thu sẽ tăng tự nhiên theo mức sử dụng của khách hàng; nhưng khi khách hàng bắt đầu tối ưu hóa mức sử dụng, tốc độ tăng trưởng doanh thu cũng sẽ chậm lại. Xu hướng này đã bắt đầu hiện rõ trong dữ liệu: tỷ lệ giữ doanh thu ròng (Net Revenue Retention Rate) của Snowflake giảm từ 131% xuống 126%,
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
深潮TechFlow
