Trong khi toàn bộ cộng đồng công nghệ vẫn đang bận rộn theo đuổi làn sóng AI, Sequoia Capital đã bắt đầu suy nghĩ về những cơ hội sâu sắc hơn đằng sau làn sóng cách mạng công nghệ này. Tại hội nghị AI Ascent hàng năm của họ, ba đối tác cốt lõi là Pat Grady, Sonya Huang và Konstantine Buhler đã chia sẻ những hiểu biết độc đáo của họ về xu hướng AI và cơ hội thị trường.
Bài phát biểu này không tràn ngập những thuật ngữ công nghệ đáng sợ, mà thay vào đó sử dụng ngôn ngữ dễ hiểu để tiết lộ cách AI đang thay đổi thế giới kinh doanh và cuộc sống của chúng ta. Từ quy mô thị trường đến giá trị ứng dụng, từ vòng dữ liệu đến sự tin tưởng của người dùng, họ đã tiết lộ những yếu tố thành công chính trong khởi nghiệp AI. Quan trọng hơn, họ dự đoán sự xuất hiện của nền kinh tế AI agent và cách mà nó sẽ thay đổi hoàn toàn cách chúng ta làm việc. Đối với các doanh nhân và nhà đầu tư, bài chia sẻ này đã tiết lộ một tín hiệu rõ ràng: Cuộc cách mạng AI đã đến, và bây giờ là thời điểm để tiến về phía trước với tốc độ tối đa. Đừng lo lắng về tiếng ồn từ nền kinh tế vĩ mô, làn sóng chấp nhận công nghệ đủ sức để át đi bất kỳ biến động thị trường nào.
Nếu bạn muốn biết tại sao Sequoia cho rằng thị trường AI lớn gấp mười lần thị trường điện toán đám mây, các công ty khởi nghiệp có thể chiến thắng trong lĩnh vực này như thế nào, và "nền kinh tế thông minh" sắp tới sẽ làm thay đổi thế giới của chúng ta ra sao, bài phân tích này sẽ cung cấp cho bạn những suy nghĩ đầu tiên.
Cơ hội thị trường: Tại sao AI là sóng xung kích hàng nghìn tỷ
Ngay từ đầu bài phát biểu, Pat Grady đã đặt ra một số câu hỏi then chốt: AI là gì? Tại sao nó quan trọng? Tại sao lại là bây giờ? Và chúng ta nên làm gì? Khung này đến từ Don Valentine, nhà sáng lập huyền thoại của Sequoia Capital, người đã sử dụng những câu hỏi này để đánh giá từng thị trường mới nổi.
Tại hội nghị AI Ascent năm ngoái, Sequoia đã trình bày một hình ảnh so sánh, với hàng đầu là chuyển đổi điện toán đám mây và hàng dưới là chuyển đổi AI. Hiện nay, điện toán đám mây đã trở thành một ngành công nghiệp khổng lồ trị giá 4000 tỷ USD, lớn hơn toàn bộ thị trường khi ngành phần mềm mới bắt đầu. Nếu theo phép so sánh này, thị trường khởi điểm của dịch vụ AI ít nhất phải lớn hơn một bậc số, tức là gấp mười lần so với giai đoạn đầu của điện toán đám mây. Trong 10 đến 20 năm tới, thị trường này có thể trở nên vô cùng lớn, vượt xa sự tưởng tượng của chúng ta.
Năm nay, Sequoia đã cập nhật quan điểm của họ, cho rằng AI không chỉ đang ăn bánh từ thị trường dịch vụ, mà còn đang ăn bánh từ thị trường phần mềm. Chúng ta đã thấy nhiều công ty bắt đầu từ những công cụ phần mềm đơn giản, dần dần trở nên thông minh hơn, từ mô hình "phi công phụ"(co-pilot) hỗ trợ con người, tiến hóa đến mô hình "lái tự động"(autopilot) gần như hoàn toàn tự động. Những công ty này đang chuyển từ việc bán công cụ sang bán kết quả, từ việc tranh giành ngân sách phần mềm sang chiếm lĩnh ngân sách nhân lực. AI đồng thời đang tác động đến hai thị trường khổng lồ này.
Mọi cuộc cách mạng công nghệ trong lịch sử đều lớn hơn cuộc cách mạng trước và AI đang đến nhanh hơn bất kỳ cuộc cách mạng công nghệ nào trước đây. Pat giải thích lý do tại sao lại như vậy với một phân tích đơn giản: để phân tích các định luật vật lý của việc truyền bá công nghệ, bạn chỉ cần ba điều kiện - mọi người phải biết sản phẩm của bạn, họ phải muốn sản phẩm của bạn và họ phải có thể có được sản phẩm của bạn. So với khi điện toán đám mây lần đầu tiên bắt đầu, AI đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc. Marc Benioff, người sáng lập Salesforce, đã phải sử dụng nhiều chiến thuật tiếp thị "du kích" khác nhau để thu hút sự chú ý và ngay sau khi ChatGPT được phát hành vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, sự chú ý của thế giới ngay lập tức tập trung vào AI. Đồng thời, đã có sự gia tăng đáng kể về số lượng kênh chia sẻ thông tin, với chỉ riêng Reddit và Twitter( hiện đã đổi thương hiệu X) với 1,2 tỷ đến 1,8 tỷ người dùng hoạt động hàng tháng. Người dùng Internet cũng đã tăng từ 200 triệu năm đó lên 5,6 tỷ hiện nay, bao gồm hầu hết các hộ gia đình và doanh nghiệp trên toàn thế giới.
"Điều này có nghĩa là cơ sở hạ tầng đã sẵn sàng, khi còi lệnh vang lên, việc phổ biến không còn trở ngại nào," Pat giải thích, "đây không phải là hiện tượng riêng của AI, mà là thực tế mới của việc phân phối công nghệ, các quy tắc vật lý đã thay đổi. Đường ray đã được lắp đặt hoàn chỉnh."
Ứng dụng mới là giá trị cao: Làm thế nào để chiến thắng trong kỷ nguyên AI
Nhìn lại một vài cuộc cách mạng công nghệ lớn trong lịch sử, cho dù là máy tính cá nhân, internet hay internet di động, những công ty thực sự đạt doanh thu trên 1 tỷ USD chủ yếu tập trung ở tầng ứng dụng. Sequoia tin chắc rằng lĩnh vực AI cũng sẽ tuân theo quy luật tương tự: giá trị thực sự nằm ở tầng ứng dụng.
Nhưng tình hình hiện tại đã khác. Với sự tiến bộ của các mô hình lớn, chúng đã có khả năng đi sâu vào tầng ứng dụng thông qua khả năng suy luận, sử dụng công cụ và giao tiếp giữa các tác nhân. Nếu bạn là một công ty khởi nghiệp, bạn nên đối phó với tình huống này như thế nào? Pat gợi ý rằng, nên bắt đầu từ nhu cầu của khách hàng, tập trung vào các lĩnh vực dọc cụ thể, chú trọng vào các chức năng cụ thể, giải quyết những vấn đề phức tạp có thể cần con người tham gia. Đây chính là nơi cạnh tranh thực sự và cũng là nơi tạo ra giá trị.
Có điều gì đặc biệt trong việc xây dựng công ty AI không? Pat cho biết, 95% nội dung không khác gì so với việc thành lập một công ty bình thường - giải quyết các vấn đề quan trọng, tìm ra những cách độc đáo và hấp dẫn để thu hút nhân tài xuất sắc. Chỉ có 5% là đặc trưng của AI, anh ấy đã nhấn mạnh ba điểm đặc biệt:
Đầu tiên, hãy cảnh giác với (vibe revenue) của "doanh thu khí quyển". Pat giải thích rằng rất nhiều doanh nhân thích "doanh thu xung quanh" và cảm thấy như nó rất tuyệt, và công ty dường như đang phát triển nhanh chóng, nhưng trên thực tế, đó có thể chỉ là khách hàng đang thử nghiệm, chứ không phải thay đổi hành vi thực sự. Ông khuyên các nhà sáng lập nên kiểm tra kỹ việc chấp nhận, tương tác và giữ chân người dùng để xem mọi người thực sự đang làm gì với sản phẩm. Đừng tự lừa dối bản thân khi nghĩ rằng bạn có doanh thu thực sự, nhưng hóa ra nó chỉ là "doanh thu khí quyển", điều này sẽ làm tổn thương bạn.
"Ở giai đoạn phát triển hiện tại, lòng tin quan trọng hơn sản phẩm của bạn." Pat nhấn mạnh, "Sản phẩm sẽ dần dần trở nên tốt hơn, nếu khách hàng tin tưởng rằng bạn có thể làm cho nó tốt hơn, bạn sẽ không gặp vấn đề gì; nếu họ không tin tưởng bạn, bạn sẽ gặp rắc rối."
Thứ hai, tỷ lệ lợi nhuận gộp. Pat cho biết, họ không nhất thiết phải quan tâm đến tỷ lệ lợi nhuận gộp hiện tại của các công ty khởi nghiệp, vì cấu trúc chi phí trong lĩnh vực AI đang thay đổi nhanh chóng. Trong 12 đến 18 tháng qua, chi phí mỗi token đã giảm 99%. Nếu các nhà khởi nghiệp thành công trong việc chuyển từ bán công cụ sang bán kết quả, tiến lên phía trên của chuỗi giá trị, mức giá cũng sẽ tăng lên. Mặc dù tỷ lệ lợi nhuận gộp hiện tại có thể không lý tưởng, nhưng công ty nên có một con đường rõ ràng hướng tới tỷ lệ lợi nhuận gộp lành mạnh.
Thứ ba, vòng quay dữ liệu. Pat hỏi những người khởi nghiệp dưới sân khấu: "Ai có vòng quay dữ liệu? Vòng quay dữ liệu này có thể thúc đẩy những chỉ số kinh doanh nào?" Ông chỉ ra rằng, nếu không thể trả lời câu hỏi này, thì vòng quay dữ liệu được gọi là có thể chỉ là một ảo tưởng. Nó phải gắn liền với các chỉ số kinh doanh cụ thể, nếu không thì hoàn toàn không có ý nghĩa. Điều này đặc biệt quan trọng, vì vòng quay dữ liệu là một trong những hào quản mạnh mẽ nhất mà các công ty khởi nghiệp có thể xây dựng.
Vào cuối bài nói chuyện của mình, Pat đã sử dụng một phép so sánh thú vị: "Thiên nhiên ghét chân không. Ông nói rằng có một sự "hút" rất lớn đối với AI trên thị trường ngay bây giờ và tất cả các nhiễu kinh tế vĩ mô, chẳng hạn như thuế quan và biến động lãi suất, đều không liên quan. Xu hướng tăng trong việc áp dụng công nghệ hoàn toàn át đi mọi biến động trên thị trường. "Có một sức hút rất lớn trên thị trường, và nếu bạn không có được một khởi đầu thuận lợi, người khác sẽ làm được. Vì vậy, bất kể chúng ta đã nói gì trước đó về hào, số liệu và những thứ tương tự, bạn đang ở trong một ngành mà bạn cần phải chạy một cách tuyệt vọng. Bây giờ là lúc dốc toàn lực và tiếp tục tiến về phía trước với tốc độ tối đa. "
Từ cơn sốt đến giá trị thực: Mức độ tham gia của người dùng AI tăng mạnh
Tiếp theo, Sonya Huang đã nhìn lại những tiến bộ đáng kể trong ứng dụng AI trong năm qua. Cô ấy đã chia sẻ một dữ liệu thú vị: vào năm 2023, tỷ lệ người dùng hoạt động hàng ngày và hàng tháng của ứng dụng AI gốc là (DAU/MAU) rất thấp, có nghĩa là người dùng mặc dù tò mò muốn thử nghiệm, nhưng không sử dụng thường xuyên, sự phấn khích vượt xa giá trị thực tế. Nhưng bây giờ tình hình đã có sự đảo ngược kịch tính. Tỷ lệ người dùng hoạt động hàng ngày/tháng của ChatGPT đã tăng vọt, hiện đã gần đạt mức của Reddit.
"Đây là một tin tuyệt vời," Sonya phấn khởi nói, "điều này có nghĩa là ngày càng nhiều người trong chúng ta đang nhận được giá trị thực từ AI, và chúng ta đang cùng nhau học cách tích hợp AI vào cuộc sống hàng ngày."
Việc sử dụng này vừa có khía cạnh thú vị và vui nhộn, vừa có giá trị thực tiễn sâu sắc. Sonya thừa nhận rằng cá nhân cô đã đốt cháy một số lượng GPU đáng kinh ngạc chỉ để thử nghiệm "Ghibli hóa" các hình ảnh khác nhau. Nhưng ngoài những ứng dụng thú vị này, điều thú vị hơn là những ứng dụng sâu sắc như trong lĩnh vực quảng cáo có thể sáng tạo ra những nội dung quảng cáo chính xác và đẹp mắt, trong lĩnh vực giáo dục có thể trực quan hóa các khái niệm mới ngay lập tức, và trong lĩnh vực y tế sức khỏe, những ứng dụng như OpenEvidence có thể hỗ trợ chẩn đoán tốt hơn.
"Chúng ta chỉ mới chạm đến bề nổi của khả năng," Sonya nói, "Khi khả năng của mô hình AI không ngừng nâng cao, những gì chúng ta có thể làm qua 'cánh cửa trước' này sẽ ngày càng sâu sắc."
Đột phá trong giọng nói và bùng nổ trong lập trình: Hai lĩnh vực then chốt
Năm 2024, có hai bước đột phá đặc biệt đáng chú ý trong lĩnh vực AI. Đầu tiên là công nghệ sinh giọng nói. Sonya gọi đây là "thời khắc của cô ấy" trong lĩnh vực giọng nói, trích dẫn câu chuyện về việc Joaquin Phoenix yêu thích trợ lý AI trong bộ phim "Her". Công nghệ sinh giọng nói đã hoàn toàn vượt qua "thung lũng đáng sợ" và đạt đến mức gần như không thể phân biệt được với thực tế.
Tại hiện trường, Sonya đã phát một đoạn trình diễn âm thanh, âm thanh tự nhiên đến nỗi khó mà phân biệt được là con người hay AI. "Khoảng cách giữa khoa học viễn tưởng và thực tế đang được thu hẹp với một tốc độ đáng kinh ngạc, cảm giác như bài kiểm tra Turing thực sự đã lặng lẽ đến bên chúng ta."
Bước đột phá quan trọng thứ hai là trong lĩnh vực lập trình. Sonya chỉ ra rằng lĩnh vực này đã đạt đến "mức độ phù hợp thị trường sản phẩm kêu gào" (screaming product market fit). Kể từ khi Claude 3.5 Sonnet của Anthropic được phát hành vào mùa thu năm ngoái, lĩnh vực lập trình đã trải qua một "sự chuyển mình về tâm trạng" (vibe shift). Hiện tại, mọi người đang tạo ra những thành quả ấn tượng bằng cách lập trình AI, chẳng hạn như có người tự tay tạo ra một sản phẩm thay thế cho DocSend theo cách "vibe coding".
"Dù bạn là một kỹ sư 'hiệu suất gấp mười' có kinh nghiệm hay một người hoàn toàn không hiểu về lập trình, AI đang thay đổi một cách cơ bản khả năng tiếp cận, tốc độ và hiệu quả kinh tế của việc tạo ra phần mềm," Sonya giải thích.
Xét từ góc độ kỹ thuật, mặc dù có vẻ như sự tiến bộ của các mô hình được huấn luyện trước đang chậm lại, nhưng hệ sinh thái nghiên cứu đang tìm kiếm những con đường đột phá mới. Tiến bộ quan trọng nhất là khả năng suy luận của OpenAI, trong khi dữ liệu tổng hợp, việc sử dụng công cụ và việc phối hợp các tác nhân AI như AI scaffolding ( cũng đang phát triển nhanh chóng, những yếu tố này kết hợp lại tạo ra trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện những nhiệm vụ ngày càng phức tạp.
Nơi giá trị được tạo ra: Chiến trường ở lớp ứng dụng đang nóng lên
Sonya nhớ lại việc cô đã từng tranh luận với các đồng nghiệp về vấn đề tạo ra giá trị từ AI. Cô thừa nhận rằng lúc đó mình có thái độ hoài nghi về việc ứng dụng GPT, trong khi đối tác của cô, Pat, lại tin chắc rằng giá trị sẽ được tạo ra ở tầng ứng dụng. Bây giờ thì có vẻ Pat là đúng. Xét về thực tế tạo ra giá trị, những công ty như Harvey và OpenEvidence, tập trung vào nhu cầu của khách hàng, thực sự đã tạo ra giá trị khổng lồ.
"Chúng tôi rất tin tưởng rằng tầng ứng dụng là nơi cuối cùng tập trung giá trị," Sonya nói, "và với việc mô hình cơ bản ngày càng thâm nhập vào tầng này, chiến trường này đang trở nên ngày càng gay gắt."
Chắc chắn, cô ấy cũng đã đùa rằng, người chiến thắng thực sự có thể là CEO của Nvidia, Huang Renxun, công ty của ông đã thu được lợi nhuận khổng lồ từ việc bán chip AI.
Sonya cho rằng, những "ứng dụng sát thủ" đầu tiên của AI đã xuất hiện, bên cạnh các ứng dụng nổi tiếng như ChatGPT, Harvey, Glean, Sierra, Cursor, còn có một loạt công ty mới nổi đang trỗi dậy trong các lĩnh vực chuyên môn khác nhau. Cô đặc biệt nhấn mạnh rằng nhiều công ty mới sẽ là "ưu tiên thông minh thể" ) agent-first (, những sản phẩm thông minh mà họ bán sẽ tiến hóa từ những nguyên mẫu chỉ là sự ghép nối đơn giản hiện tại thành những sản phẩm thực sự mạnh mẽ.
Đại lý thông minh theo chiều dọc: đại lý AI chuyên về các lĩnh vực cụ thể
Trong thị trường tác nhân thông minh năm 2025, Sonya đặc biệt lạc quan về sự phát triển của các tác nhân dọc )vertical agents(. Điều này cung cấp cơ hội tuyệt vời cho những người khởi nghiệp chuyên sâu trong một lĩnh vực nhất định. Các tác nhân dọc này được đào tạo toàn diện cho các quy trình làm việc cụ thể, sử dụng các kỹ thuật học tăng cường bao gồm dữ liệu tổng hợp và dữ liệu người dùng, giúp hệ thống AI thể hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ rất cụ thể.
Đã có những trường hợp sớm đầy hứa hẹn. Trong lĩnh vực an ninh, công ty Expo đã cho thấy trí tuệ nhân tạo của họ có thể vượt qua các chuyên gia kiểm tra thâm nhập của con người; trong lĩnh vực DevOps, công ty Traversal đã tạo ra một AI khắc phục sự cố xuất sắc hơn cả những người khắc phục sự cố giỏi nhất; trong lĩnh vực mạng, AI của công ty Meter cũng đã vượt qua các kỹ sư mạng.
Mặc dù những trường hợp này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng chúng khiến người ta lạc quan tin rằng, các tác nhân thông minh chuyên biệt được đào tạo để giải quyết các vấn đề cụ thể có thể vượt qua hiệu suất của những chuyên gia con người xuất sắc nhất hiện nay.
Sonya cũng đã đưa ra khái niệm "thời đại thịnh vượng" )abundance era(. Lấy lập trình làm ví dụ, sẽ xảy ra điều gì khi lực lượng lao động trở nên rẻ và dồi dào? Chúng ta có nhận được một lượng lớn nội dung chất lượng thấp do AI tạo ra không? Khi "gu" )taste( trở thành tài sản khan hiếm, điều gì sẽ xảy ra? Những câu hỏi này sẽ dự đoán cách AI thay đổi các ngành khác.
Kinh tế trí tuệ nhân tạo: Giai đoạn quan trọng tiếp theo của AI
Vào phần cuối của bài phát biểu, Konstantine Buhler đã nhìn về giai đoạn quan trọng tiếp theo của AI - "nền kinh tế tác nhân")agent economy(. Hội nghị AI Ascent cách đây một năm đã bắt đầu thảo luận về các tác nhân, khi đó những trợ lý máy móc này mới chỉ bắt đầu hình thành các mô hình kinh doanh. Ngày nay, mạng lưới máy móc được gọi là "đám tác nhân")agent swarms( đã đóng vai trò quan trọng trong nhiều công ty, trở thành một phần quan trọng của công nghệ AI.
Konstantine dự đoán rằng trong những năm tới, điều này sẽ tiếp tục phát triển và trưởng thành thành một nền kinh tế của các tác nhân thông minh. Trong nền kinh tế này, các tác nhân không chỉ truyền tải thông tin, mà còn có khả năng chuyển giao tài nguyên, thực hiện giao dịch, ghi lại hành vi lẫn nhau, hiểu biết về niềm tin và độ tin cậy, và sở hữu hệ thống kinh tế của riêng mình.
"Hệ thống kinh tế này không loại trừ con người, nó hoàn toàn xoay quanh con người," Konstantine giải thích, "các thực thể thông minh hợp tác với con người, và con người cũng hợp tác với các thực thể thông minh, cùng nhau tạo thành nền kinh tế thực thể thông minh này."
Ba thách thức công nghệ trong việc xây dựng nền kinh tế trí tuệ nhân tạo
Để hiện thực hóa tầm nhìn vĩ đại này, chúng tôi đang đối mặt với ba thách thức kỹ thuật then chốt:
Thách thức đầu tiên là danh tính bền vững ) danh tính bền vững (. Konstantine giải thích rằng, danh tính bền vững thực sự bao gồm hai khía cạnh. Đầu tiên, chính bản thân các tác nhân cần phải giữ được sự nhất quán. Nếu bạn làm việc với một người kinh doanh mà họ thay đổi hàng ngày, bạn rất có thể sẽ không hợp tác lâu dài. Các tác nhân phải có khả năng duy trì cá tính và sự hiểu biết của chính mình. Thứ hai, các tác nhân cần phải nhớ và hiểu bạn. Nếu đối tác của bạn không biết gì về bạn, thậm chí không nhớ được tên của bạn, điều này cũng sẽ gây ra thách thức cho sự tin tưởng và độ tin cậy.
Các giải pháp hiện tại như RAG) Retrieval-Enhanced Generative (, cơ sở dữ liệu vectơ và cửa sổ ngữ cảnh dài đang cố gắng giải quyết vấn đề này, nhưng vẫn còn những thách thức đáng kể trong việc đạt được trí nhớ thực sự, tự học dựa trên bộ nhớ và duy trì tính nhất quán của tác nhân.
Thách thức thứ hai là giao thức truyền thông liền mạch. "Hãy tưởng tượng việc tính toán cá nhân sẽ như thế nào nếu không có TCP/IP và Internet," Konstantine nói, "chúng ta mới chỉ bắt đầu xây dựng lớp giao thức giữa các tác nhân." Ông đặc biệt đề cập đến sự phát triển của giao thức hợp tác mô hình MCP) (, chỉ là một trong số nhiều giao thức trong tương lai nhằm thực hiện việc truyền thông tin, truyền giá trị và truyền sự tin cậy.
Thách thức thứ ba là an ninh. Khi bạn không thể giao tiếp trực tiếp với đối tác, tầm quan trọng của an ninh và sự tin cậy sẽ càng nổi bật hơn. Trong nền kinh tế tác nhân, an ninh và sự tin cậy sẽ quan trọng hơn so với nền kinh tế hiện tại, điều này sẽ tạo ra một ngành công nghiệp hoàn chỉnh xoay quanh sự tin cậy và an ninh.
Từ tính xác định đến tính ngẫu nhiên: sự chuyển biến căn bản trong cách suy nghĩ
Konstantine cho rằng, sự xuất hiện của nền kinh tế thông minh sẽ thay đổi cách suy nghĩ của chúng ta từ gốc rễ. Ông đã đưa ra khái niệm "tư duy ngẫu nhiên")stochastic mindset(, điều này hoàn toàn khác với tư duy xác định truyền thống.
"Nhiều người trong chúng ta yêu thích khoa học máy tính vì nó rất chắc chắn," ông giải thích, "bạn lập trình cho máy tính làm một việc gì đó, nó sẽ làm theo, ngay cả khi kết quả là lỗi đoạn. Bây giờ, chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mà tính toán sẽ có tính ngẫu nhiên."
Ông ấy đã giải thích bằng một ví dụ đơn giản: nếu bạn để máy tính ghi nhớ số 73, nó sẽ nhớ trong ngày mai, tuần tới, tháng tới. Nhưng nếu bạn để một người hoặc AI ghi nhớ, họ có thể nhớ 73, hoặc có thể nhớ 37, 72, 74, hoặc số nguyên tố tiếp theo là 79, thậm chí là không nhớ gì cả. Sự thay đổi trong cách tư duy này sẽ có ảnh hưởng sâu sắc đến cách chúng ta xử lý AI và các tác nhân thông minh.
Sự thay đổi thứ hai là tư duy quản lý )management mindset(. Trong nền kinh tế tác nhân, chúng ta cần hiểu tác nhân có thể làm gì, không thể làm gì, điều này tương tự như quá trình chuyển đổi từ những người đóng góp độc lập sang nhà quản lý. Chúng ta sẽ cần đưa ra những quyết định quản lý phức tạp hơn, chẳng hạn như khi nào nên dừng một số quy trình, cách cung cấp phản hồi, v.v.
Thay đổi chính thứ ba là sự kết hợp của hai thay đổi trước: chúng ta sẽ có đòn bẩy mạnh hơn, nhưng độ chắc chắn sẽ giảm đáng kể. "Chúng ta đang bước vào một thế giới mà bạn có thể làm nhiều điều hơn, nhưng bạn phải có khả năng quản lý sự không chắc chắn và rủi ro này," Konstantine nói, "trong thế giới này, mỗi người ngồi đây đều rất phù hợp để phát triển mạnh mẽ."
Hiệu ứng đòn bẩy tối đa: Tái cấu trúc công việc, công ty và nền kinh tế
Một năm trước, Sequoia dự đoán rằng các bộ phận chức năng trong tổ chức sẽ bắt đầu sở hữu các tác nhân AI và dần dần hòa nhập, cuối cùng toàn bộ quy trình sẽ được hoàn thành bởi các tác nhân AI. Họ thậm chí đã mạnh dạn dự đoán sẽ xuất hiện công ty "kỳ lân một người" đầu tiên.
Mặc dù "một người độc mã" chưa được thực hiện, nhưng chúng ta đã thấy công ty mở rộng với tốc độ chưa từng có, với số người sử dụng ít hơn bao giờ hết. Konstantine tin rằng, chúng ta sẽ đạt được mức đòn bẩy chưa từng thấy.
"Cuối cùng, những quy trình và các tác nhân này sẽ kết hợp lại, hình thành một mạng lưới của mạng nơ-ron," ông dự đoán, "điều này sẽ thay đổi mọi thứ, tái cấu trúc công việc cá nhân, tái cấu trúc cấu trúc công ty, tái cấu trúc toàn bộ nền kinh tế."
Ba đối tác của Sequoia thông qua bài phát biểu này đã phác họa một con đường rõ ràng từ sự phát triển của AI hiện tại đến những biến chuyển có thể xảy ra trong tương lai. Từ phân tích vĩ mô về cơ hội thị trường, đến những hiểu biết về giá trị ở tầng ứng dụng, rồi đến viễn cảnh của nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, họ không chỉ giải thích What và Why, mà quan trọng hơn là chỉ ra How - làm thế nào để nắm bắt cơ hội trong lĩnh vực trị giá hàng nghìn tỉ này và tạo ra giá trị.
Đối với các doanh nhân, đây không chỉ là một bữa tiệc tư tưởng, mà còn là một hướng dẫn hành động: nắm bắt giá trị của lớp ứng dụng, xây dựng doanh thu thật sự chứ không phải "bầu không khí", thiết lập vòng quay dữ liệu, chuẩn bị cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo sắp tới, và luôn nhớ - bây giờ là thời điểm để nỗ lực hết mình, giữ tốc độ tối đa tiến về phía trước.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Chia sẻ nội bộ mới nhất từ Sequoia Mỹ: Làm thế nào để khai thác cơ hội ngàn tỷ đô la từ AI?
Tác giả: Shen Si Quan
Trong khi toàn bộ cộng đồng công nghệ vẫn đang bận rộn theo đuổi làn sóng AI, Sequoia Capital đã bắt đầu suy nghĩ về những cơ hội sâu sắc hơn đằng sau làn sóng cách mạng công nghệ này. Tại hội nghị AI Ascent hàng năm của họ, ba đối tác cốt lõi là Pat Grady, Sonya Huang và Konstantine Buhler đã chia sẻ những hiểu biết độc đáo của họ về xu hướng AI và cơ hội thị trường.
Bài phát biểu này không tràn ngập những thuật ngữ công nghệ đáng sợ, mà thay vào đó sử dụng ngôn ngữ dễ hiểu để tiết lộ cách AI đang thay đổi thế giới kinh doanh và cuộc sống của chúng ta. Từ quy mô thị trường đến giá trị ứng dụng, từ vòng dữ liệu đến sự tin tưởng của người dùng, họ đã tiết lộ những yếu tố thành công chính trong khởi nghiệp AI. Quan trọng hơn, họ dự đoán sự xuất hiện của nền kinh tế AI agent và cách mà nó sẽ thay đổi hoàn toàn cách chúng ta làm việc. Đối với các doanh nhân và nhà đầu tư, bài chia sẻ này đã tiết lộ một tín hiệu rõ ràng: Cuộc cách mạng AI đã đến, và bây giờ là thời điểm để tiến về phía trước với tốc độ tối đa. Đừng lo lắng về tiếng ồn từ nền kinh tế vĩ mô, làn sóng chấp nhận công nghệ đủ sức để át đi bất kỳ biến động thị trường nào.
Nếu bạn muốn biết tại sao Sequoia cho rằng thị trường AI lớn gấp mười lần thị trường điện toán đám mây, các công ty khởi nghiệp có thể chiến thắng trong lĩnh vực này như thế nào, và "nền kinh tế thông minh" sắp tới sẽ làm thay đổi thế giới của chúng ta ra sao, bài phân tích này sẽ cung cấp cho bạn những suy nghĩ đầu tiên.
Cơ hội thị trường: Tại sao AI là sóng xung kích hàng nghìn tỷ
Ngay từ đầu bài phát biểu, Pat Grady đã đặt ra một số câu hỏi then chốt: AI là gì? Tại sao nó quan trọng? Tại sao lại là bây giờ? Và chúng ta nên làm gì? Khung này đến từ Don Valentine, nhà sáng lập huyền thoại của Sequoia Capital, người đã sử dụng những câu hỏi này để đánh giá từng thị trường mới nổi.
Tại hội nghị AI Ascent năm ngoái, Sequoia đã trình bày một hình ảnh so sánh, với hàng đầu là chuyển đổi điện toán đám mây và hàng dưới là chuyển đổi AI. Hiện nay, điện toán đám mây đã trở thành một ngành công nghiệp khổng lồ trị giá 4000 tỷ USD, lớn hơn toàn bộ thị trường khi ngành phần mềm mới bắt đầu. Nếu theo phép so sánh này, thị trường khởi điểm của dịch vụ AI ít nhất phải lớn hơn một bậc số, tức là gấp mười lần so với giai đoạn đầu của điện toán đám mây. Trong 10 đến 20 năm tới, thị trường này có thể trở nên vô cùng lớn, vượt xa sự tưởng tượng của chúng ta.
Năm nay, Sequoia đã cập nhật quan điểm của họ, cho rằng AI không chỉ đang ăn bánh từ thị trường dịch vụ, mà còn đang ăn bánh từ thị trường phần mềm. Chúng ta đã thấy nhiều công ty bắt đầu từ những công cụ phần mềm đơn giản, dần dần trở nên thông minh hơn, từ mô hình "phi công phụ"(co-pilot) hỗ trợ con người, tiến hóa đến mô hình "lái tự động"(autopilot) gần như hoàn toàn tự động. Những công ty này đang chuyển từ việc bán công cụ sang bán kết quả, từ việc tranh giành ngân sách phần mềm sang chiếm lĩnh ngân sách nhân lực. AI đồng thời đang tác động đến hai thị trường khổng lồ này.
Mọi cuộc cách mạng công nghệ trong lịch sử đều lớn hơn cuộc cách mạng trước và AI đang đến nhanh hơn bất kỳ cuộc cách mạng công nghệ nào trước đây. Pat giải thích lý do tại sao lại như vậy với một phân tích đơn giản: để phân tích các định luật vật lý của việc truyền bá công nghệ, bạn chỉ cần ba điều kiện - mọi người phải biết sản phẩm của bạn, họ phải muốn sản phẩm của bạn và họ phải có thể có được sản phẩm của bạn. So với khi điện toán đám mây lần đầu tiên bắt đầu, AI đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc. Marc Benioff, người sáng lập Salesforce, đã phải sử dụng nhiều chiến thuật tiếp thị "du kích" khác nhau để thu hút sự chú ý và ngay sau khi ChatGPT được phát hành vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, sự chú ý của thế giới ngay lập tức tập trung vào AI. Đồng thời, đã có sự gia tăng đáng kể về số lượng kênh chia sẻ thông tin, với chỉ riêng Reddit và Twitter( hiện đã đổi thương hiệu X) với 1,2 tỷ đến 1,8 tỷ người dùng hoạt động hàng tháng. Người dùng Internet cũng đã tăng từ 200 triệu năm đó lên 5,6 tỷ hiện nay, bao gồm hầu hết các hộ gia đình và doanh nghiệp trên toàn thế giới.
"Điều này có nghĩa là cơ sở hạ tầng đã sẵn sàng, khi còi lệnh vang lên, việc phổ biến không còn trở ngại nào," Pat giải thích, "đây không phải là hiện tượng riêng của AI, mà là thực tế mới của việc phân phối công nghệ, các quy tắc vật lý đã thay đổi. Đường ray đã được lắp đặt hoàn chỉnh."
Ứng dụng mới là giá trị cao: Làm thế nào để chiến thắng trong kỷ nguyên AI
Nhìn lại một vài cuộc cách mạng công nghệ lớn trong lịch sử, cho dù là máy tính cá nhân, internet hay internet di động, những công ty thực sự đạt doanh thu trên 1 tỷ USD chủ yếu tập trung ở tầng ứng dụng. Sequoia tin chắc rằng lĩnh vực AI cũng sẽ tuân theo quy luật tương tự: giá trị thực sự nằm ở tầng ứng dụng.
Nhưng tình hình hiện tại đã khác. Với sự tiến bộ của các mô hình lớn, chúng đã có khả năng đi sâu vào tầng ứng dụng thông qua khả năng suy luận, sử dụng công cụ và giao tiếp giữa các tác nhân. Nếu bạn là một công ty khởi nghiệp, bạn nên đối phó với tình huống này như thế nào? Pat gợi ý rằng, nên bắt đầu từ nhu cầu của khách hàng, tập trung vào các lĩnh vực dọc cụ thể, chú trọng vào các chức năng cụ thể, giải quyết những vấn đề phức tạp có thể cần con người tham gia. Đây chính là nơi cạnh tranh thực sự và cũng là nơi tạo ra giá trị.
Có điều gì đặc biệt trong việc xây dựng công ty AI không? Pat cho biết, 95% nội dung không khác gì so với việc thành lập một công ty bình thường - giải quyết các vấn đề quan trọng, tìm ra những cách độc đáo và hấp dẫn để thu hút nhân tài xuất sắc. Chỉ có 5% là đặc trưng của AI, anh ấy đã nhấn mạnh ba điểm đặc biệt:
Đầu tiên, hãy cảnh giác với (vibe revenue) của "doanh thu khí quyển". Pat giải thích rằng rất nhiều doanh nhân thích "doanh thu xung quanh" và cảm thấy như nó rất tuyệt, và công ty dường như đang phát triển nhanh chóng, nhưng trên thực tế, đó có thể chỉ là khách hàng đang thử nghiệm, chứ không phải thay đổi hành vi thực sự. Ông khuyên các nhà sáng lập nên kiểm tra kỹ việc chấp nhận, tương tác và giữ chân người dùng để xem mọi người thực sự đang làm gì với sản phẩm. Đừng tự lừa dối bản thân khi nghĩ rằng bạn có doanh thu thực sự, nhưng hóa ra nó chỉ là "doanh thu khí quyển", điều này sẽ làm tổn thương bạn.
"Ở giai đoạn phát triển hiện tại, lòng tin quan trọng hơn sản phẩm của bạn." Pat nhấn mạnh, "Sản phẩm sẽ dần dần trở nên tốt hơn, nếu khách hàng tin tưởng rằng bạn có thể làm cho nó tốt hơn, bạn sẽ không gặp vấn đề gì; nếu họ không tin tưởng bạn, bạn sẽ gặp rắc rối."
Thứ hai, tỷ lệ lợi nhuận gộp. Pat cho biết, họ không nhất thiết phải quan tâm đến tỷ lệ lợi nhuận gộp hiện tại của các công ty khởi nghiệp, vì cấu trúc chi phí trong lĩnh vực AI đang thay đổi nhanh chóng. Trong 12 đến 18 tháng qua, chi phí mỗi token đã giảm 99%. Nếu các nhà khởi nghiệp thành công trong việc chuyển từ bán công cụ sang bán kết quả, tiến lên phía trên của chuỗi giá trị, mức giá cũng sẽ tăng lên. Mặc dù tỷ lệ lợi nhuận gộp hiện tại có thể không lý tưởng, nhưng công ty nên có một con đường rõ ràng hướng tới tỷ lệ lợi nhuận gộp lành mạnh.
Thứ ba, vòng quay dữ liệu. Pat hỏi những người khởi nghiệp dưới sân khấu: "Ai có vòng quay dữ liệu? Vòng quay dữ liệu này có thể thúc đẩy những chỉ số kinh doanh nào?" Ông chỉ ra rằng, nếu không thể trả lời câu hỏi này, thì vòng quay dữ liệu được gọi là có thể chỉ là một ảo tưởng. Nó phải gắn liền với các chỉ số kinh doanh cụ thể, nếu không thì hoàn toàn không có ý nghĩa. Điều này đặc biệt quan trọng, vì vòng quay dữ liệu là một trong những hào quản mạnh mẽ nhất mà các công ty khởi nghiệp có thể xây dựng.
Vào cuối bài nói chuyện của mình, Pat đã sử dụng một phép so sánh thú vị: "Thiên nhiên ghét chân không. Ông nói rằng có một sự "hút" rất lớn đối với AI trên thị trường ngay bây giờ và tất cả các nhiễu kinh tế vĩ mô, chẳng hạn như thuế quan và biến động lãi suất, đều không liên quan. Xu hướng tăng trong việc áp dụng công nghệ hoàn toàn át đi mọi biến động trên thị trường. "Có một sức hút rất lớn trên thị trường, và nếu bạn không có được một khởi đầu thuận lợi, người khác sẽ làm được. Vì vậy, bất kể chúng ta đã nói gì trước đó về hào, số liệu và những thứ tương tự, bạn đang ở trong một ngành mà bạn cần phải chạy một cách tuyệt vọng. Bây giờ là lúc dốc toàn lực và tiếp tục tiến về phía trước với tốc độ tối đa. "
Từ cơn sốt đến giá trị thực: Mức độ tham gia của người dùng AI tăng mạnh
Tiếp theo, Sonya Huang đã nhìn lại những tiến bộ đáng kể trong ứng dụng AI trong năm qua. Cô ấy đã chia sẻ một dữ liệu thú vị: vào năm 2023, tỷ lệ người dùng hoạt động hàng ngày và hàng tháng của ứng dụng AI gốc là (DAU/MAU) rất thấp, có nghĩa là người dùng mặc dù tò mò muốn thử nghiệm, nhưng không sử dụng thường xuyên, sự phấn khích vượt xa giá trị thực tế. Nhưng bây giờ tình hình đã có sự đảo ngược kịch tính. Tỷ lệ người dùng hoạt động hàng ngày/tháng của ChatGPT đã tăng vọt, hiện đã gần đạt mức của Reddit.
"Đây là một tin tuyệt vời," Sonya phấn khởi nói, "điều này có nghĩa là ngày càng nhiều người trong chúng ta đang nhận được giá trị thực từ AI, và chúng ta đang cùng nhau học cách tích hợp AI vào cuộc sống hàng ngày."
Việc sử dụng này vừa có khía cạnh thú vị và vui nhộn, vừa có giá trị thực tiễn sâu sắc. Sonya thừa nhận rằng cá nhân cô đã đốt cháy một số lượng GPU đáng kinh ngạc chỉ để thử nghiệm "Ghibli hóa" các hình ảnh khác nhau. Nhưng ngoài những ứng dụng thú vị này, điều thú vị hơn là những ứng dụng sâu sắc như trong lĩnh vực quảng cáo có thể sáng tạo ra những nội dung quảng cáo chính xác và đẹp mắt, trong lĩnh vực giáo dục có thể trực quan hóa các khái niệm mới ngay lập tức, và trong lĩnh vực y tế sức khỏe, những ứng dụng như OpenEvidence có thể hỗ trợ chẩn đoán tốt hơn.
"Chúng ta chỉ mới chạm đến bề nổi của khả năng," Sonya nói, "Khi khả năng của mô hình AI không ngừng nâng cao, những gì chúng ta có thể làm qua 'cánh cửa trước' này sẽ ngày càng sâu sắc."
Đột phá trong giọng nói và bùng nổ trong lập trình: Hai lĩnh vực then chốt
Năm 2024, có hai bước đột phá đặc biệt đáng chú ý trong lĩnh vực AI. Đầu tiên là công nghệ sinh giọng nói. Sonya gọi đây là "thời khắc của cô ấy" trong lĩnh vực giọng nói, trích dẫn câu chuyện về việc Joaquin Phoenix yêu thích trợ lý AI trong bộ phim "Her". Công nghệ sinh giọng nói đã hoàn toàn vượt qua "thung lũng đáng sợ" và đạt đến mức gần như không thể phân biệt được với thực tế.
Tại hiện trường, Sonya đã phát một đoạn trình diễn âm thanh, âm thanh tự nhiên đến nỗi khó mà phân biệt được là con người hay AI. "Khoảng cách giữa khoa học viễn tưởng và thực tế đang được thu hẹp với một tốc độ đáng kinh ngạc, cảm giác như bài kiểm tra Turing thực sự đã lặng lẽ đến bên chúng ta."
Bước đột phá quan trọng thứ hai là trong lĩnh vực lập trình. Sonya chỉ ra rằng lĩnh vực này đã đạt đến "mức độ phù hợp thị trường sản phẩm kêu gào" (screaming product market fit). Kể từ khi Claude 3.5 Sonnet của Anthropic được phát hành vào mùa thu năm ngoái, lĩnh vực lập trình đã trải qua một "sự chuyển mình về tâm trạng" (vibe shift). Hiện tại, mọi người đang tạo ra những thành quả ấn tượng bằng cách lập trình AI, chẳng hạn như có người tự tay tạo ra một sản phẩm thay thế cho DocSend theo cách "vibe coding".
"Dù bạn là một kỹ sư 'hiệu suất gấp mười' có kinh nghiệm hay một người hoàn toàn không hiểu về lập trình, AI đang thay đổi một cách cơ bản khả năng tiếp cận, tốc độ và hiệu quả kinh tế của việc tạo ra phần mềm," Sonya giải thích.
Xét từ góc độ kỹ thuật, mặc dù có vẻ như sự tiến bộ của các mô hình được huấn luyện trước đang chậm lại, nhưng hệ sinh thái nghiên cứu đang tìm kiếm những con đường đột phá mới. Tiến bộ quan trọng nhất là khả năng suy luận của OpenAI, trong khi dữ liệu tổng hợp, việc sử dụng công cụ và việc phối hợp các tác nhân AI như AI scaffolding ( cũng đang phát triển nhanh chóng, những yếu tố này kết hợp lại tạo ra trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện những nhiệm vụ ngày càng phức tạp.
Nơi giá trị được tạo ra: Chiến trường ở lớp ứng dụng đang nóng lên
Sonya nhớ lại việc cô đã từng tranh luận với các đồng nghiệp về vấn đề tạo ra giá trị từ AI. Cô thừa nhận rằng lúc đó mình có thái độ hoài nghi về việc ứng dụng GPT, trong khi đối tác của cô, Pat, lại tin chắc rằng giá trị sẽ được tạo ra ở tầng ứng dụng. Bây giờ thì có vẻ Pat là đúng. Xét về thực tế tạo ra giá trị, những công ty như Harvey và OpenEvidence, tập trung vào nhu cầu của khách hàng, thực sự đã tạo ra giá trị khổng lồ.
"Chúng tôi rất tin tưởng rằng tầng ứng dụng là nơi cuối cùng tập trung giá trị," Sonya nói, "và với việc mô hình cơ bản ngày càng thâm nhập vào tầng này, chiến trường này đang trở nên ngày càng gay gắt."
Chắc chắn, cô ấy cũng đã đùa rằng, người chiến thắng thực sự có thể là CEO của Nvidia, Huang Renxun, công ty của ông đã thu được lợi nhuận khổng lồ từ việc bán chip AI.
Sonya cho rằng, những "ứng dụng sát thủ" đầu tiên của AI đã xuất hiện, bên cạnh các ứng dụng nổi tiếng như ChatGPT, Harvey, Glean, Sierra, Cursor, còn có một loạt công ty mới nổi đang trỗi dậy trong các lĩnh vực chuyên môn khác nhau. Cô đặc biệt nhấn mạnh rằng nhiều công ty mới sẽ là "ưu tiên thông minh thể" ) agent-first (, những sản phẩm thông minh mà họ bán sẽ tiến hóa từ những nguyên mẫu chỉ là sự ghép nối đơn giản hiện tại thành những sản phẩm thực sự mạnh mẽ.
Đại lý thông minh theo chiều dọc: đại lý AI chuyên về các lĩnh vực cụ thể
Trong thị trường tác nhân thông minh năm 2025, Sonya đặc biệt lạc quan về sự phát triển của các tác nhân dọc )vertical agents(. Điều này cung cấp cơ hội tuyệt vời cho những người khởi nghiệp chuyên sâu trong một lĩnh vực nhất định. Các tác nhân dọc này được đào tạo toàn diện cho các quy trình làm việc cụ thể, sử dụng các kỹ thuật học tăng cường bao gồm dữ liệu tổng hợp và dữ liệu người dùng, giúp hệ thống AI thể hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ rất cụ thể.
Đã có những trường hợp sớm đầy hứa hẹn. Trong lĩnh vực an ninh, công ty Expo đã cho thấy trí tuệ nhân tạo của họ có thể vượt qua các chuyên gia kiểm tra thâm nhập của con người; trong lĩnh vực DevOps, công ty Traversal đã tạo ra một AI khắc phục sự cố xuất sắc hơn cả những người khắc phục sự cố giỏi nhất; trong lĩnh vực mạng, AI của công ty Meter cũng đã vượt qua các kỹ sư mạng.
Mặc dù những trường hợp này vẫn đang ở giai đoạn đầu, nhưng chúng khiến người ta lạc quan tin rằng, các tác nhân thông minh chuyên biệt được đào tạo để giải quyết các vấn đề cụ thể có thể vượt qua hiệu suất của những chuyên gia con người xuất sắc nhất hiện nay.
Sonya cũng đã đưa ra khái niệm "thời đại thịnh vượng" )abundance era(. Lấy lập trình làm ví dụ, sẽ xảy ra điều gì khi lực lượng lao động trở nên rẻ và dồi dào? Chúng ta có nhận được một lượng lớn nội dung chất lượng thấp do AI tạo ra không? Khi "gu" )taste( trở thành tài sản khan hiếm, điều gì sẽ xảy ra? Những câu hỏi này sẽ dự đoán cách AI thay đổi các ngành khác.
Kinh tế trí tuệ nhân tạo: Giai đoạn quan trọng tiếp theo của AI
Vào phần cuối của bài phát biểu, Konstantine Buhler đã nhìn về giai đoạn quan trọng tiếp theo của AI - "nền kinh tế tác nhân")agent economy(. Hội nghị AI Ascent cách đây một năm đã bắt đầu thảo luận về các tác nhân, khi đó những trợ lý máy móc này mới chỉ bắt đầu hình thành các mô hình kinh doanh. Ngày nay, mạng lưới máy móc được gọi là "đám tác nhân")agent swarms( đã đóng vai trò quan trọng trong nhiều công ty, trở thành một phần quan trọng của công nghệ AI.
Konstantine dự đoán rằng trong những năm tới, điều này sẽ tiếp tục phát triển và trưởng thành thành một nền kinh tế của các tác nhân thông minh. Trong nền kinh tế này, các tác nhân không chỉ truyền tải thông tin, mà còn có khả năng chuyển giao tài nguyên, thực hiện giao dịch, ghi lại hành vi lẫn nhau, hiểu biết về niềm tin và độ tin cậy, và sở hữu hệ thống kinh tế của riêng mình.
"Hệ thống kinh tế này không loại trừ con người, nó hoàn toàn xoay quanh con người," Konstantine giải thích, "các thực thể thông minh hợp tác với con người, và con người cũng hợp tác với các thực thể thông minh, cùng nhau tạo thành nền kinh tế thực thể thông minh này."
Ba thách thức công nghệ trong việc xây dựng nền kinh tế trí tuệ nhân tạo
Để hiện thực hóa tầm nhìn vĩ đại này, chúng tôi đang đối mặt với ba thách thức kỹ thuật then chốt:
Thách thức đầu tiên là danh tính bền vững ) danh tính bền vững (. Konstantine giải thích rằng, danh tính bền vững thực sự bao gồm hai khía cạnh. Đầu tiên, chính bản thân các tác nhân cần phải giữ được sự nhất quán. Nếu bạn làm việc với một người kinh doanh mà họ thay đổi hàng ngày, bạn rất có thể sẽ không hợp tác lâu dài. Các tác nhân phải có khả năng duy trì cá tính và sự hiểu biết của chính mình. Thứ hai, các tác nhân cần phải nhớ và hiểu bạn. Nếu đối tác của bạn không biết gì về bạn, thậm chí không nhớ được tên của bạn, điều này cũng sẽ gây ra thách thức cho sự tin tưởng và độ tin cậy.
Các giải pháp hiện tại như RAG) Retrieval-Enhanced Generative (, cơ sở dữ liệu vectơ và cửa sổ ngữ cảnh dài đang cố gắng giải quyết vấn đề này, nhưng vẫn còn những thách thức đáng kể trong việc đạt được trí nhớ thực sự, tự học dựa trên bộ nhớ và duy trì tính nhất quán của tác nhân.
Thách thức thứ hai là giao thức truyền thông liền mạch. "Hãy tưởng tượng việc tính toán cá nhân sẽ như thế nào nếu không có TCP/IP và Internet," Konstantine nói, "chúng ta mới chỉ bắt đầu xây dựng lớp giao thức giữa các tác nhân." Ông đặc biệt đề cập đến sự phát triển của giao thức hợp tác mô hình MCP) (, chỉ là một trong số nhiều giao thức trong tương lai nhằm thực hiện việc truyền thông tin, truyền giá trị và truyền sự tin cậy.
Thách thức thứ ba là an ninh. Khi bạn không thể giao tiếp trực tiếp với đối tác, tầm quan trọng của an ninh và sự tin cậy sẽ càng nổi bật hơn. Trong nền kinh tế tác nhân, an ninh và sự tin cậy sẽ quan trọng hơn so với nền kinh tế hiện tại, điều này sẽ tạo ra một ngành công nghiệp hoàn chỉnh xoay quanh sự tin cậy và an ninh.
Từ tính xác định đến tính ngẫu nhiên: sự chuyển biến căn bản trong cách suy nghĩ
Konstantine cho rằng, sự xuất hiện của nền kinh tế thông minh sẽ thay đổi cách suy nghĩ của chúng ta từ gốc rễ. Ông đã đưa ra khái niệm "tư duy ngẫu nhiên")stochastic mindset(, điều này hoàn toàn khác với tư duy xác định truyền thống.
"Nhiều người trong chúng ta yêu thích khoa học máy tính vì nó rất chắc chắn," ông giải thích, "bạn lập trình cho máy tính làm một việc gì đó, nó sẽ làm theo, ngay cả khi kết quả là lỗi đoạn. Bây giờ, chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mà tính toán sẽ có tính ngẫu nhiên."
Ông ấy đã giải thích bằng một ví dụ đơn giản: nếu bạn để máy tính ghi nhớ số 73, nó sẽ nhớ trong ngày mai, tuần tới, tháng tới. Nhưng nếu bạn để một người hoặc AI ghi nhớ, họ có thể nhớ 73, hoặc có thể nhớ 37, 72, 74, hoặc số nguyên tố tiếp theo là 79, thậm chí là không nhớ gì cả. Sự thay đổi trong cách tư duy này sẽ có ảnh hưởng sâu sắc đến cách chúng ta xử lý AI và các tác nhân thông minh.
Sự thay đổi thứ hai là tư duy quản lý )management mindset(. Trong nền kinh tế tác nhân, chúng ta cần hiểu tác nhân có thể làm gì, không thể làm gì, điều này tương tự như quá trình chuyển đổi từ những người đóng góp độc lập sang nhà quản lý. Chúng ta sẽ cần đưa ra những quyết định quản lý phức tạp hơn, chẳng hạn như khi nào nên dừng một số quy trình, cách cung cấp phản hồi, v.v.
Thay đổi chính thứ ba là sự kết hợp của hai thay đổi trước: chúng ta sẽ có đòn bẩy mạnh hơn, nhưng độ chắc chắn sẽ giảm đáng kể. "Chúng ta đang bước vào một thế giới mà bạn có thể làm nhiều điều hơn, nhưng bạn phải có khả năng quản lý sự không chắc chắn và rủi ro này," Konstantine nói, "trong thế giới này, mỗi người ngồi đây đều rất phù hợp để phát triển mạnh mẽ."
Hiệu ứng đòn bẩy tối đa: Tái cấu trúc công việc, công ty và nền kinh tế
Một năm trước, Sequoia dự đoán rằng các bộ phận chức năng trong tổ chức sẽ bắt đầu sở hữu các tác nhân AI và dần dần hòa nhập, cuối cùng toàn bộ quy trình sẽ được hoàn thành bởi các tác nhân AI. Họ thậm chí đã mạnh dạn dự đoán sẽ xuất hiện công ty "kỳ lân một người" đầu tiên.
Mặc dù "một người độc mã" chưa được thực hiện, nhưng chúng ta đã thấy công ty mở rộng với tốc độ chưa từng có, với số người sử dụng ít hơn bao giờ hết. Konstantine tin rằng, chúng ta sẽ đạt được mức đòn bẩy chưa từng thấy.
"Cuối cùng, những quy trình và các tác nhân này sẽ kết hợp lại, hình thành một mạng lưới của mạng nơ-ron," ông dự đoán, "điều này sẽ thay đổi mọi thứ, tái cấu trúc công việc cá nhân, tái cấu trúc cấu trúc công ty, tái cấu trúc toàn bộ nền kinh tế."
Ba đối tác của Sequoia thông qua bài phát biểu này đã phác họa một con đường rõ ràng từ sự phát triển của AI hiện tại đến những biến chuyển có thể xảy ra trong tương lai. Từ phân tích vĩ mô về cơ hội thị trường, đến những hiểu biết về giá trị ở tầng ứng dụng, rồi đến viễn cảnh của nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, họ không chỉ giải thích What và Why, mà quan trọng hơn là chỉ ra How - làm thế nào để nắm bắt cơ hội trong lĩnh vực trị giá hàng nghìn tỉ này và tạo ra giá trị.
Đối với các doanh nhân, đây không chỉ là một bữa tiệc tư tưởng, mà còn là một hướng dẫn hành động: nắm bắt giá trị của lớp ứng dụng, xây dựng doanh thu thật sự chứ không phải "bầu không khí", thiết lập vòng quay dữ liệu, chuẩn bị cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo sắp tới, và luôn nhớ - bây giờ là thời điểm để nỗ lực hết mình, giữ tốc độ tối đa tiến về phía trước.