Khi toàn bộ ngành 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 đứng sau cuộc cách mạng công nghệ này. Tại hội nghị thường niên AI Ascent mà họ tổ chức, ba đối tác cốt lõi Pat Grady, Sonya Huang và Konstantine Buhler đã chia sẻ những góc nhìn độc đáo của họ về xu hướng phát triển AI và cơ hội thị trường.
Bài phát biểu này không tràn ngập những thuật ngữ kỹ thuật khiến người ta cảm thấy e ngại, mà 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 lòng tin 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, cũng như cách mà nó sẽ thay đổi hoàn toàn cách chúng ta làm việc. Đối với các nhà khởi nghiệp và nhà đầu tư, buổi 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 nhanh. Đừng lo lắng về tiếng ồn của kinh tế vĩ mô, làn sóng chấp nhận công nghệ đủ mạnh để làm chìm bất kỳ sự biến động nào của thị trường.
Nếu bạn muốn hiểu tại sao Sequoia lại 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 lật đổ thế giới của chúng ta ra sao, thì bài phân tích này sẽ mang đến cho bạn một bữa tiệc tư duy đầu tay.
Cơ hội thị trường: Tại sao AI là một làn sóng trị giá 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 khái niệm 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 bức tranh so sánh, với hàng đầu là chuyển đổi điện toán đám mây, và hàng dưới là chuyển đổi AI. Hiện tại, điện toán đám mây đã trở thành một ngành công nghiệp khổng lồ trị giá 4000 tỷ đô la, lớn hơn toàn bộ thị trường khi phần mềm vừa mới bắt đầu. Nếu theo sự so sánh này, thị trường khởi điểm của dịch vụ AI ít nhất phải lớn hơn một bậc, 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 chiếm lĩnh thị trường dịch vụ mà còn đang chiếm lĩnh 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 chế độ "phó lái" ( co-pilot ) hỗ trợ con người, tiến hóa thành chế độ "tự lái" ( 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 việc giành giật ngân sách nhân sự. AI đang cùng lúc 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 đó 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 mới bắt đầu, AI đang trở nên phổ biến với tốc độ đáng kinh ngạc. Marc Benioff, người sáng lập Salesforce vào thời điểm đó, đã phải sử dụng nhiều chiến thuật tiếp thị "du kích" khác nhau để thu hút sự chú ý, và ngay khi ChatGPT được phát hành vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, con mắt của thế giới ngay lập tức tập trung vào AI. Đồng thời, đã có sự gia tăng đáng kể các kênh chia sẻ thông tin, với chỉ riêng Reddit và Twitter hiện ( 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 người hiện nay, bao phủ hầu hết mọi hộ gia đình và doanh nghiệp trên thế giới.
"Điều này có nghĩa là cơ sở hạ tầng đã sẵn sàng, khi hiệu lệnh được phát ra, sự phổ biến không có bất kỳ rào cản nào," Pat giải thích, "đây không phải là hiện tượng đặc trưng của AI, mà là một thực tế mới trong việc phân phối công nghệ, các quy tắc vật lý đã thay đổi. Đường ray đã được chuẩn bị hoàn tất."
Ứng dụng mới là giá trị cao nhất: Làm thế nào để chiến thắng trong kỷ nguyên AI
Nhìn lại một số cuộc cách mạng công nghệ lớn trong lịch sử, bất kể là máy tính cá nhân, internet hay internet di động, hầu hết các công ty thực sự đạt doanh thu trên 1 tỷ đô la đều tập trung ở tầng ứng dụng. Sequoia tin 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 bạn 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 sự can thiệp của con người. Đây là nơi cạnh tranh thực sự nằm, cũng là nơi tạo ra giá trị.
Có gì đặc biệt trong việc xây dựng một công ty AI không? Pat cho biết, 95% nội dung và việc thành lập một công ty thông thường không có gì khác biệt - giải quyết vấn đề quan trọng, tìm ra cách độc đáo và hấp dẫn, thu hút nhân tài xuất sắc gia nhập. Chỉ có 5% là đặc trưng cho AI, ông đặc biệt nhấn mạnh ba điểm:
Đầu tiên, hãy cảnh giác với "doanh thu không khí" (vibe revenue). Pat giải thích rằng, nhiều doanh nhân thích "doanh thu không khí", cảm thấy rất tuyệt, công ty dường như đang tăng trưởng nhanh chóng, nhưng thực ra điều này có thể chỉ là khách hàng đang thử nghiệm, chứ không phải là sự thay đổi hành vi thực sự. Ông khuyên các nhà sáng lập nên kiểm tra kỹ tỷ lệ người dùng, mức độ tham gia và tỷ lệ giữ chân, xem mọi người thực sự đang làm gì với sản phẩm. Đừng tự lừa dối bản thân, nghĩ rằng có doanh thu thực sự, mà thực chất chỉ là "doanh thu không khí", điều này cuối cùng sẽ hại bạn.
"Trong giai đoạn phát triển hiện tại, niềm 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 có vấn đề gì; nếu họ không tin tưởng bạn, bạn sẽ gặp rắc rối."
Thứ hai, tỷ suất lợi nhuận gộp. Pat cho biết, họ không nhất thiết quan tâm đến tỷ suất lợi nhuận gộp của các công ty khởi nghiệp hiện tại là bao nhiêu, vì cấu trúc chi phí trong lĩnh vực AI đang thay đổi nhanh chóng. Trong 12 đến 18 tháng qua, chi phí cho mỗi token đã giảm 99%. Nếu các doanh nhân 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 suất lợi nhuận gộp hiện tại có thể không lý tưởng, nhưng công ty nên có một con đường rõ ràng hướng tới tỷ suất lợi nhuận gộp lành mạnh.
Thứ ba, bánh đà dữ liệu. Pat hỏi các doanh nhân trong khán giả, "Ai có bánh đà dữ liệu?" Bánh đà dữ liệu này có thể điều khiển những chỉ số kinh doanh nào? Ông chỉ ra rằng nếu câu hỏi này không được trả lời, thì cái gọi là bánh đà dữ liệu có thể chỉ là một giấc mơ viển vông. Nó phải được liên kết với các chỉ số kinh doanh cụ thể, nếu không sẽ vô nghĩa. Điều này đặc biệt quan trọng vì bánh đà dữ liệu là một trong những hào mạnh nhất mà một công ty khởi nghiệp có thể xây dựng.
Cuối buổi diễn thuyết, Pat đã sử dụng một phép ẩn dụ thú vị: "Thiên nhiên ghét khoảng trống." Ông nói, hiện tại có một "lực hút" khổng lồ đối với AI trên thị trường, mọi tiếng ồn vĩ mô như thuế quan và biến động lãi suất đều không quan trọng. Xu hướng áp dụng công nghệ đang hoàn toàn lấn át bất kỳ sự biến động nào trên thị trường. "Có một lực hút khổng lồ trên thị trường, nếu bạn không chiếm lấy cơ hội, người khác sẽ làm vậy. Vì vậy, bất kể những gì chúng ta đã nói trước đây về hào thành, chỉ số, các bạn đang ở trong một ngành cần phải chạy đua hết sức. Bây giờ là lúc để dồn toàn lực, luôn giữ tốc độ tối đa tiến về phía trước."
Từ sự thổi phồng đến giá trị thực: Sự tham gia của người dùng AI tăng mạnh
Tiếp theo, Sonya Huang đã xem xét những tiến bộ đáng kể trong ứng dụng AI trong năm qua. Cô ấy đã chia sẻ một dữ liệu thú vị: Năm 2023, tỷ lệ người dùng hoạt động hàng ngày so với người dùng hoạt động hàng tháng của các ứng dụng AI nguyên bản (DAU/MAU) rất thấp, có nghĩa là người dùng mặc dù tò mò muốn thử nghiệm nhưng không sử dụng thường xuyên, sự cường điệu vượt xa giá trị thực tế. Nhưng bây giờ tình hình đã có một bước ngoặt kịch tính. Tỷ lệ hoạt động hàng ngày / hàng tháng của ChatGPT đã tăng vọt, hiện đã gần đạt cấp độ của Reddit.
"Đây là một tin tuyệt vời," Sonya phấn khởi nói, "nghĩa là ngày càng nhiều người trong chúng ta đang nhận được giá trị thực sự từ AI, chúng ta đều đang học cách tích hợp AI vào cuộc sống hàng ngày."
Việc sử dụng này vừa có mặt thú vị và vui vẻ, vừa có giá trị thực tiễn sâu sắc. Sonya thừa nhận rằng cá nhân cô đã tiêu tốn một số lượng GPU khổng lồ chỉ để thử nghiệm "Ghibli hóa" nhiều hình ảnh khác nhau. Nhưng bên cạnh những ứng dụng thú vị này, điều thú vị hơn nữa là những ứng dụng sâu sắc như trong lĩnh vực quảng cáo có thể sáng tạo ra những bản sao quảng cáo chính xác và đẹp mắt, trong lĩnh vực giáo dục có thể trực quan hóa ngay lập tức các khái niệm mới, và trong lĩnh vực y tế, những ứng dụng như OpenEvidence có thể hỗ trợ chẩn đoán tốt hơn.
"Chúng tôi chỉ mới chạm đến một phần nhỏ của khả năng," Sonya nói, "với sự phát triển không ngừng của khả năng mô hình AI, những gì chúng tôi có thể làm thông qua 'cửa trước' này sẽ ngày càng sâu sắc hơn."
Đột phá giọng nói và bùng nổ 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 tạo giọng nói. Sonya gọi đây là "thời khắc '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 tạo giọng nói đã hoàn toàn vượt qua "thung lũng kinh dị" và đạt được mức độ gần như không thể phân biệt được với giọng nói thật.
Tại hiện trường, Sonya đã phát một đoạn trình bày bằng giọng nói, âm thanh tự nhiên đến mức khó phân biệt được là con người hay AI. "Sự phân cách giữa khoa học viễn tưởng và thực tế đang thu hẹp với tốc độ đáng kinh ngạc, cảm giác như bài kiểm tra Turing thực sự đã âm thầm đến bên chúng ta."
Đột phá quan trọng thứ hai là trong lĩnh vực lập trình. Sonya chỉ ra rằng lĩnh vực này đã đạt được mức độ phù hợp thị trường sản phẩm "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 "vibe shift" ) nhanh chóng. Hiện nay, mọi người đang tạo ra những thành tựu ấn tượng với lập trình AI, chẳng hạn như có người đã tự tay làm một sản phẩm thay thế cho DocSend bằng cách "vibe coding".
"Dù bạn là một kỹ sư 'mười lần hiệu suất' dày dạn kinh nghiệm hay là người hoàn toàn không hiểu biết về lập trình, AI đang thay đổi cơ bản khả năng tiếp cận, tốc độ và hiệu quả kinh tế của việc tạo ra phần mềm," Sonya giải thích.
Từ góc độ kỹ thuật, mặc dù sự tiến bộ của các mô hình tiền huấn luyện dường như 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 diễn của OpenAI, trong khi dữ liệu tổng hợp, việc sử dụng công cụ và việc sắp xếp AI (AI scaffolding) cũng đang phát triển nhanh chóng, những yếu tố này kết hợp lại, tạo ra trí tuệ nhân tạo có khả năng hoàn thành các nhiệm vụ ngày càng phức tạp.
Giá trị phát sinh ở đâu: Chiến trường ở tầng 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 vào thời điểm đó, mình có thái độ hoài nghi đối với các ứng dụng được gói gọn trong GPT, trong khi đối tác của cô, Pat, lại tin tưởng mạnh mẽ rằng giá trị sẽ được tạo ra từ tầng ứng dụng. Bây giờ, có vẻ như Pat đã đúng. Xét từ 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 lớn.
"Chúng tôi rất tin rằng tầng ứng dụng là nơi giá trị cuối cùng hội tụ," Sonya nói, "và khi các mô hình nền tảng ngày càng thâm nhập vào tầng này, chiến trường này đang trở nên ngày càng khốc liệt."
Tất nhiên, cô ấy cũng trêu chọc 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, các "ứng dụng sát thủ" đầu tiên của AI đã xuất hiện, bên cạnh những ứng dụng nổi tiếng như ChatGPT, Harvey, Glean, Sierra, Cursor, còn có một nhóm công ty mới nổi đang phát triển trong nhiều lĩnh vực chuyên môn. Cô đặc biệt nhấn mạnh rằng nhiều công ty mới sẽ là "ưu tiên tác nhân" (agent-first), những tác nhân mà họ bán sẽ từ những nguyên mẫu chỉ đơn giản được ghép lại hiện tại, tiến hóa thành những sản phẩm thực sự mạnh mẽ.
Đại lý thông minh theo chiều dọc: Đại lý AI chuyên về lĩnh vực cụ thể
Trong thị trường trí tuệ nhân tạo năm 2025, Sonya đặc biệt lạc quan về sự phát triển của các tác nhân dọc (vertical agents). Điều này mang đến cơ hội tuyệt vời cho những người khởi nghiệp chuyên sâu trong một lĩnh vực cụ thể. Những 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 chứng minh rằng các trí tuệ nhân tạo của họ có khả năng vượt qua các chuyên gia kiểm tra xâm nhập con người; trong lĩnh vực DevOps, công ty Traversal đã tạo ra một trí tuệ nhân tạo giải quyết sự cố xuất sắc hơn cả những người giải quyết sự cố tốt nhất; trong lĩnh vực mạng, trí tuệ nhân tạo 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 ta có lý do để lạc quan rằng các tác nhân thông minh theo chiều dọc được đào tạo để giải quyết các vấn đề cụ thể có thể vượt trội hơn so với những chuyên gia con người giỏi nhất hiện nay.
Sonya cũng đã đề xuất khái niệm "thời đại phong phú" (abundance era). Lấy lập trình làm ví dụ, điều gì sẽ xảy ra khi lực lượng lao động trở nên rẻ và dồi dào? Chúng ta sẽ nhận được một lượng lớn nội dung chất lượng thấp do AI tạo ra? Khi "gu" (taste) trở thành tài sản khan hiếm thì điều gì sẽ xảy ra? Những câu hỏi này sẽ báo hiệu cách AI thay đổi các ngành khác.
Kinh tế trí tuệ nhân tạo: Giai đoạn quan trọng tiếp theo của AI
Trong phần cuối của buổi diễn thuyết, 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 các trợ lý máy móc này mới chỉ bắt đầu hình thành mô hình kinh doanh. Ngày nay, mạng lưới máy móc được gọi là "cụm tác nhân" (agent swarms) đã đóng vai trò quan trọng trong nhiều công ty, trở thành một phần thiết yếu của công nghệ AI.
Konstantine dự đoán rằng trong vài năm tới, điều này sẽ phát triển và trưởng thành thành một nền kinh tế tác nhân. Trong nền kinh tế này, các tác nhân không chỉ truyền đạt thông tin mà còn có thể chuyển giao tài nguyên, thực hiện giao dịch, ghi nhận hành vi lẫn nhau, hiểu biết về lòng tin và độ tin cậy, và sở hữu hệ thống kinh tế riêng.
"Hệ thống kinh tế này sẽ không loại trừ con người, nó hoàn toàn xoay quanh con người," Konstantine giải thích, "các tác nhân thông minh hợp tác với con người, và con người cũng hợp tác với các tác nhân thông minh, cùng nhau tạo thành nền kinh tế của các tác nhân thông minh."
Ba thách thức công nghệ lớn trong việc xây dựng nền kinh tế thông minh.
Để hiện thực hóa tầm nhìn vĩ đại này, chúng ta phải đối mặt với ba thách thức kỹ thuật chính:
Thách thức đầu tiên là danh tính bền vững (persistent identity). Konstantine giải thích rằng danh tính bền vững thực sự bao gồm hai khía cạnh. Đầu tiên, chính bản thân tác nhân cần giữ sự nhất quán. Nếu bạn giao dịch với một người kinh doanh mà họ thay đổi mỗi ngày, bạn rất có thể sẽ không hợp tác lâu dài. Tác nhân phải có khả năng duy trì bản sắc và hiểu biết của chính nó. Thứ hai, tác nhân cần ghi nhớ và hiểu bạn. Nếu đối tác của bạn hoàn toàn không biết gì về bạn, thậm chí khó có thể nhớ tên bạn, điều này cũng sẽ tạo ra thách thức đối với sự tin tưởng và độ tin cậy.
Các giải pháp hiện tại như RAG (, truy xuất tăng cường tạo ra ), cơ sở dữ liệu vector và cửa sổ ngữ cảnh dài đều đang cố gắng giải quyết vấn đề này, nhưng vẫn còn nhiều thách thức lớn trong việc thực hiện trí nhớ thực sự, học tự dựa trên trí 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 thông minh." Ông đặc biệt đề cập đến sự phát triển của giao thức hợp tác mô hình MCP (, ), chỉ là một trong số các giao thức trong tương lai để thực hiện việc truyền thông tin, truyền giá trị và truyền niềm tin.
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 trở nên nổi bật hơn. Trong nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, an ninh và sự tin cậy sẽ quan trọng hơn trong 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 ngẫu nhiên: Sự chuyển biến cơ bản trong cách suy nghĩ
Konstantine cho rằng sự xuất hiện của nền kinh tế thông minh sẽ thay đổi căn bản cách suy nghĩ của chúng ta. Ông đã đưa ra khái niệm « tâm lý ngẫu nhiên » (stochastic mindset), hoàn toàn khác biệt với cách suy nghĩ xác định truyền thống.
"Nhiều người trong chúng ta yêu thích khoa học máy tính vì nó rất chắc chắn, " anh ấy giải thích, " bạn lập trình để máy tính làm điều gì đó, nó sẽ làm theo, ngay cả khi kết quả là một lỗi đoạn." Bây giờ, chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mà tính toán sẽ có tính ngẫu nhiên."
Ông đã giải thích bằng một ví dụ đơn giản: nếu bạn yêu cầu máy tính nhớ số 73, nó sẽ nhớ trong ngày mai, tuần tới, tháng tới. Nhưng nếu bạn yêu cầu một người hoặc AI nhớ, họ có thể nhớ 73, hoặc có thể nhớ 37, 72, 74, hoặc số nguyên tố tiếp theo là 79, thậm chí có thể không nhớ gì cả. Sự thay đổi trong cách suy nghĩ này sẽ có ảnh hưởng sâu rộng đến cách chúng ta xử lý AI và các tác nhân thông minh.
Biến đổi thứ hai là tư duy quản lý (management mindset). Trong nền kinh tế thông minh, chúng ta cần hiểu những gì các tác nhân thông minh có thể và không thể làm, điều này tương tự như quá trình chuyển đổi từ người đóng góp độc lập thành quản lý. Chúng ta sẽ cần đưa ra những quyết định quản lý phức tạp hơn, chẳng hạn như khi nào nên ngừng một số quy trình, cách cung cấp phản hồi, v.v.
Sự thay đổi chính thứ ba là sự kết hợp của hai cái trước: Chúng ta sẽ có hiệu ứng đòn bẩy mạnh mẽ hơn, nhưng sự 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", Konstantine nói, "trong thế giới này, mọi người có mặt đều rất phù hợp để phát triển mạnh mẽ."
Hiệu ứng đòn bẩy cực đoan: Tái cấu trúc công việc, công ty và nền kinh tế
Một năm trước, Sequoia đã dự đoán rằng các bộ phận chức năng trong tổ chức sẽ bắt đầu sở hữu các thực thể AI và dần dần hòa nhập, cuối cùng toàn bộ quy trình sẽ được thực hiện bởi các thực thể AI. Họ thậm chí còn táo bạo dự đoán rằng sẽ xuất hiện công ty "kỳ lân một người đầu tiên".
Mặc dù "Một người độc mã" vẫn chưa đạt được, nhưng chúng ta đã thấy công ty mở rộng với tốc độ chưa từng có, sử dụng ít người hơn bao giờ hết. Konstantine tin rằng, chúng ta sẽ đạt được mức đòn bẩy chưa từng có.
"Cuối cùng, những quy trình và trí tuệ nhân tạo này sẽ hòa nhập vào nhau, tạo thành một mạng lưới của mạng lưới thần kinh, "ông ấy 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 đã phác thảo một con đường rõ ràng cho sự phát triển của AI từ hiện tại đến tương lai thông qua bài diễn thuyết này. Từ phân tích vĩ mô về cơ hội thị trường, đến cái nhìn sâu sắc về giá trị ở cấp ứng dụng, và cuối cùng là tầm nhìn về nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, họ không chỉ nêu rõ What và Why, mà quan trọng hơn là chỉ ra How - làm thế nào để nắm bắt cơ hội trong ngành công nghiệp trị giá hàng nghìn tỷ 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 tầng ứng dụng, xây dựng doanh thu thực sự chứ không phải "không khí", thiết lập vòng quay dữ liệu, chuẩn bị cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo sắp tới, và luôn nhớ rằng - bây giờ là thời điểm để nỗ lực hết mình, tiến về phía trước với tốc độ tối đa.
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.
Sequoia Mỹ: Cách khai thác cơ hội nghìn tỷ đô la từ AI?
Tác giả: Shen Si Quan
Khi toàn bộ ngành 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 đứng sau cuộc cách mạng công nghệ này. Tại hội nghị thường niên AI Ascent mà họ tổ chức, ba đối tác cốt lõi Pat Grady, Sonya Huang và Konstantine Buhler đã chia sẻ những góc nhìn độc đáo của họ về xu hướng phát triển AI và cơ hội thị trường.
Bài phát biểu này không tràn ngập những thuật ngữ kỹ thuật khiến người ta cảm thấy e ngại, mà 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 lòng tin 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, cũng như cách mà nó sẽ thay đổi hoàn toàn cách chúng ta làm việc. Đối với các nhà khởi nghiệp và nhà đầu tư, buổi 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 nhanh. Đừng lo lắng về tiếng ồn của kinh tế vĩ mô, làn sóng chấp nhận công nghệ đủ mạnh để làm chìm bất kỳ sự biến động nào của thị trường.
Nếu bạn muốn hiểu tại sao Sequoia lại 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 lật đổ thế giới của chúng ta ra sao, thì bài phân tích này sẽ mang đến cho bạn một bữa tiệc tư duy đầu tay.
Cơ hội thị trường: Tại sao AI là một làn sóng trị giá 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 khái niệm 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 bức tranh so sánh, với hàng đầu là chuyển đổi điện toán đám mây, và hàng dưới là chuyển đổi AI. Hiện tại, điện toán đám mây đã trở thành một ngành công nghiệp khổng lồ trị giá 4000 tỷ đô la, lớn hơn toàn bộ thị trường khi phần mềm vừa mới bắt đầu. Nếu theo sự so sánh này, thị trường khởi điểm của dịch vụ AI ít nhất phải lớn hơn một bậc, 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 chiếm lĩnh thị trường dịch vụ mà còn đang chiếm lĩnh 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 chế độ "phó lái" ( co-pilot ) hỗ trợ con người, tiến hóa thành chế độ "tự lái" ( 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 việc giành giật ngân sách nhân sự. AI đang cùng lúc 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 đó 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 mới bắt đầu, AI đang trở nên phổ biến với tốc độ đáng kinh ngạc. Marc Benioff, người sáng lập Salesforce vào thời điểm đó, đã phải sử dụng nhiều chiến thuật tiếp thị "du kích" khác nhau để thu hút sự chú ý, và ngay khi ChatGPT được phát hành vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, con mắt của thế giới ngay lập tức tập trung vào AI. Đồng thời, đã có sự gia tăng đáng kể các kênh chia sẻ thông tin, với chỉ riêng Reddit và Twitter hiện ( 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 người hiện nay, bao phủ hầu hết mọi hộ gia đình và doanh nghiệp trên thế giới.
"Điều này có nghĩa là cơ sở hạ tầng đã sẵn sàng, khi hiệu lệnh được phát ra, sự phổ biến không có bất kỳ rào cản nào," Pat giải thích, "đây không phải là hiện tượng đặc trưng của AI, mà là một thực tế mới trong việc phân phối công nghệ, các quy tắc vật lý đã thay đổi. Đường ray đã được chuẩn bị hoàn tất."
Ứng dụng mới là giá trị cao nhất: Làm thế nào để chiến thắng trong kỷ nguyên AI
Nhìn lại một số cuộc cách mạng công nghệ lớn trong lịch sử, bất kể là máy tính cá nhân, internet hay internet di động, hầu hết các công ty thực sự đạt doanh thu trên 1 tỷ đô la đều tập trung ở tầng ứng dụng. Sequoia tin 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 bạn 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 sự can thiệp của con người. Đây là nơi cạnh tranh thực sự nằm, cũng là nơi tạo ra giá trị.
Có gì đặc biệt trong việc xây dựng một công ty AI không? Pat cho biết, 95% nội dung và việc thành lập một công ty thông thường không có gì khác biệt - giải quyết vấn đề quan trọng, tìm ra cách độc đáo và hấp dẫn, thu hút nhân tài xuất sắc gia nhập. Chỉ có 5% là đặc trưng cho AI, ông đặc biệt nhấn mạnh ba điểm:
Đầu tiên, hãy cảnh giác với "doanh thu không khí" (vibe revenue). Pat giải thích rằng, nhiều doanh nhân thích "doanh thu không khí", cảm thấy rất tuyệt, công ty dường như đang tăng trưởng nhanh chóng, nhưng thực ra điều này có thể chỉ là khách hàng đang thử nghiệm, chứ không phải là sự thay đổi hành vi thực sự. Ông khuyên các nhà sáng lập nên kiểm tra kỹ tỷ lệ người dùng, mức độ tham gia và tỷ lệ giữ chân, xem mọi người thực sự đang làm gì với sản phẩm. Đừng tự lừa dối bản thân, nghĩ rằng có doanh thu thực sự, mà thực chất chỉ là "doanh thu không khí", điều này cuối cùng sẽ hại bạn.
"Trong giai đoạn phát triển hiện tại, niềm 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 có vấn đề gì; nếu họ không tin tưởng bạn, bạn sẽ gặp rắc rối."
Thứ hai, tỷ suất lợi nhuận gộp. Pat cho biết, họ không nhất thiết quan tâm đến tỷ suất lợi nhuận gộp của các công ty khởi nghiệp hiện tại là bao nhiêu, vì cấu trúc chi phí trong lĩnh vực AI đang thay đổi nhanh chóng. Trong 12 đến 18 tháng qua, chi phí cho mỗi token đã giảm 99%. Nếu các doanh nhân 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 suất lợi nhuận gộp hiện tại có thể không lý tưởng, nhưng công ty nên có một con đường rõ ràng hướng tới tỷ suất lợi nhuận gộp lành mạnh.
Thứ ba, bánh đà dữ liệu. Pat hỏi các doanh nhân trong khán giả, "Ai có bánh đà dữ liệu?" Bánh đà dữ liệu này có thể điều khiển những chỉ số kinh doanh nào? Ông chỉ ra rằng nếu câu hỏi này không được trả lời, thì cái gọi là bánh đà dữ liệu có thể chỉ là một giấc mơ viển vông. Nó phải được liên kết với các chỉ số kinh doanh cụ thể, nếu không sẽ vô nghĩa. Điều này đặc biệt quan trọng vì bánh đà dữ liệu là một trong những hào mạnh nhất mà một công ty khởi nghiệp có thể xây dựng.
Cuối buổi diễn thuyết, Pat đã sử dụng một phép ẩn dụ thú vị: "Thiên nhiên ghét khoảng trống." Ông nói, hiện tại có một "lực hút" khổng lồ đối với AI trên thị trường, mọi tiếng ồn vĩ mô như thuế quan và biến động lãi suất đều không quan trọng. Xu hướng áp dụng công nghệ đang hoàn toàn lấn át bất kỳ sự biến động nào trên thị trường. "Có một lực hút khổng lồ trên thị trường, nếu bạn không chiếm lấy cơ hội, người khác sẽ làm vậy. Vì vậy, bất kể những gì chúng ta đã nói trước đây về hào thành, chỉ số, các bạn đang ở trong một ngành cần phải chạy đua hết sức. Bây giờ là lúc để dồn toàn lực, luôn giữ tốc độ tối đa tiến về phía trước."
Từ sự thổi phồng đến giá trị thực: Sự tham gia của người dùng AI tăng mạnh
Tiếp theo, Sonya Huang đã xem xét những tiến bộ đáng kể trong ứng dụng AI trong năm qua. Cô ấy đã chia sẻ một dữ liệu thú vị: Năm 2023, tỷ lệ người dùng hoạt động hàng ngày so với người dùng hoạt động hàng tháng của các ứng dụng AI nguyên bản (DAU/MAU) rất thấp, có nghĩa là người dùng mặc dù tò mò muốn thử nghiệm nhưng không sử dụng thường xuyên, sự cường điệu vượt xa giá trị thực tế. Nhưng bây giờ tình hình đã có một bước ngoặt kịch tính. Tỷ lệ hoạt động hàng ngày / hàng tháng của ChatGPT đã tăng vọt, hiện đã gần đạt cấp độ của Reddit.
"Đây là một tin tuyệt vời," Sonya phấn khởi nói, "nghĩa là ngày càng nhiều người trong chúng ta đang nhận được giá trị thực sự từ AI, chúng ta đều đang học cách tích hợp AI vào cuộc sống hàng ngày."
Việc sử dụng này vừa có mặt thú vị và vui vẻ, vừa có giá trị thực tiễn sâu sắc. Sonya thừa nhận rằng cá nhân cô đã tiêu tốn một số lượng GPU khổng lồ chỉ để thử nghiệm "Ghibli hóa" nhiều hình ảnh khác nhau. Nhưng bên cạnh những ứng dụng thú vị này, điều thú vị hơn nữa là những ứng dụng sâu sắc như trong lĩnh vực quảng cáo có thể sáng tạo ra những bản sao quảng cáo chính xác và đẹp mắt, trong lĩnh vực giáo dục có thể trực quan hóa ngay lập tức các khái niệm mới, và trong lĩnh vực y tế, những ứng dụng như OpenEvidence có thể hỗ trợ chẩn đoán tốt hơn.
"Chúng tôi chỉ mới chạm đến một phần nhỏ của khả năng," Sonya nói, "với sự phát triển không ngừng của khả năng mô hình AI, những gì chúng tôi có thể làm thông qua 'cửa trước' này sẽ ngày càng sâu sắc hơn."
Đột phá giọng nói và bùng nổ 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 tạo giọng nói. Sonya gọi đây là "thời khắc '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 tạo giọng nói đã hoàn toàn vượt qua "thung lũng kinh dị" và đạt được mức độ gần như không thể phân biệt được với giọng nói thật.
Tại hiện trường, Sonya đã phát một đoạn trình bày bằng giọng nói, âm thanh tự nhiên đến mức khó phân biệt được là con người hay AI. "Sự phân cách giữa khoa học viễn tưởng và thực tế đang thu hẹp với tốc độ đáng kinh ngạc, cảm giác như bài kiểm tra Turing thực sự đã âm thầm đến bên chúng ta."
Đột phá quan trọng thứ hai là trong lĩnh vực lập trình. Sonya chỉ ra rằng lĩnh vực này đã đạt được mức độ phù hợp thị trường sản phẩm "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 "vibe shift" ) nhanh chóng. Hiện nay, mọi người đang tạo ra những thành tựu ấn tượng với lập trình AI, chẳng hạn như có người đã tự tay làm một sản phẩm thay thế cho DocSend bằng cách "vibe coding".
"Dù bạn là một kỹ sư 'mười lần hiệu suất' dày dạn kinh nghiệm hay là người hoàn toàn không hiểu biết về lập trình, AI đang thay đổi cơ bản khả năng tiếp cận, tốc độ và hiệu quả kinh tế của việc tạo ra phần mềm," Sonya giải thích.
Từ góc độ kỹ thuật, mặc dù sự tiến bộ của các mô hình tiền huấn luyện dường như 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 diễn của OpenAI, trong khi dữ liệu tổng hợp, việc sử dụng công cụ và việc sắp xếp AI (AI scaffolding) cũng đang phát triển nhanh chóng, những yếu tố này kết hợp lại, tạo ra trí tuệ nhân tạo có khả năng hoàn thành các nhiệm vụ ngày càng phức tạp.
Giá trị phát sinh ở đâu: Chiến trường ở tầng 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 vào thời điểm đó, mình có thái độ hoài nghi đối với các ứng dụng được gói gọn trong GPT, trong khi đối tác của cô, Pat, lại tin tưởng mạnh mẽ rằng giá trị sẽ được tạo ra từ tầng ứng dụng. Bây giờ, có vẻ như Pat đã đúng. Xét từ 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 lớn.
"Chúng tôi rất tin rằng tầng ứng dụng là nơi giá trị cuối cùng hội tụ," Sonya nói, "và khi các mô hình nền tảng ngày càng thâm nhập vào tầng này, chiến trường này đang trở nên ngày càng khốc liệt."
Tất nhiên, cô ấy cũng trêu chọc 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, các "ứng dụng sát thủ" đầu tiên của AI đã xuất hiện, bên cạnh những ứng dụng nổi tiếng như ChatGPT, Harvey, Glean, Sierra, Cursor, còn có một nhóm công ty mới nổi đang phát triển trong nhiều lĩnh vực chuyên môn. Cô đặc biệt nhấn mạnh rằng nhiều công ty mới sẽ là "ưu tiên tác nhân" (agent-first), những tác nhân mà họ bán sẽ từ những nguyên mẫu chỉ đơn giản được ghép lại hiện tại, tiến hóa thành những sản phẩm thực sự mạnh mẽ.
Đại lý thông minh theo chiều dọc: Đại lý AI chuyên về lĩnh vực cụ thể
Trong thị trường trí tuệ nhân tạo năm 2025, Sonya đặc biệt lạc quan về sự phát triển của các tác nhân dọc (vertical agents). Điều này mang đến cơ hội tuyệt vời cho những người khởi nghiệp chuyên sâu trong một lĩnh vực cụ thể. Những 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 chứng minh rằng các trí tuệ nhân tạo của họ có khả năng vượt qua các chuyên gia kiểm tra xâm nhập con người; trong lĩnh vực DevOps, công ty Traversal đã tạo ra một trí tuệ nhân tạo giải quyết sự cố xuất sắc hơn cả những người giải quyết sự cố tốt nhất; trong lĩnh vực mạng, trí tuệ nhân tạo 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 ta có lý do để lạc quan rằng các tác nhân thông minh theo chiều dọc được đào tạo để giải quyết các vấn đề cụ thể có thể vượt trội hơn so với những chuyên gia con người giỏi nhất hiện nay.
Sonya cũng đã đề xuất khái niệm "thời đại phong phú" (abundance era). Lấy lập trình làm ví dụ, điều gì sẽ xảy ra khi lực lượng lao động trở nên rẻ và dồi dào? Chúng ta sẽ nhận được một lượng lớn nội dung chất lượng thấp do AI tạo ra? Khi "gu" (taste) trở thành tài sản khan hiếm thì điều gì sẽ xảy ra? Những câu hỏi này sẽ báo hiệu cách AI thay đổi các ngành khác.
Kinh tế trí tuệ nhân tạo: Giai đoạn quan trọng tiếp theo của AI
Trong phần cuối của buổi diễn thuyết, 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 các trợ lý máy móc này mới chỉ bắt đầu hình thành mô hình kinh doanh. Ngày nay, mạng lưới máy móc được gọi là "cụm tác nhân" (agent swarms) đã đóng vai trò quan trọng trong nhiều công ty, trở thành một phần thiết yếu của công nghệ AI.
Konstantine dự đoán rằng trong vài năm tới, điều này sẽ phát triển và trưởng thành thành một nền kinh tế tác nhân. Trong nền kinh tế này, các tác nhân không chỉ truyền đạt thông tin mà còn có thể chuyển giao tài nguyên, thực hiện giao dịch, ghi nhận hành vi lẫn nhau, hiểu biết về lòng tin và độ tin cậy, và sở hữu hệ thống kinh tế riêng.
"Hệ thống kinh tế này sẽ không loại trừ con người, nó hoàn toàn xoay quanh con người," Konstantine giải thích, "các tác nhân thông minh hợp tác với con người, và con người cũng hợp tác với các tác nhân thông minh, cùng nhau tạo thành nền kinh tế của các tác nhân thông minh."
Ba thách thức công nghệ lớn trong việc xây dựng nền kinh tế thông minh.
Để hiện thực hóa tầm nhìn vĩ đại này, chúng ta phải đối mặt với ba thách thức kỹ thuật chính:
Thách thức đầu tiên là danh tính bền vững (persistent identity). Konstantine giải thích rằng danh tính bền vững thực sự bao gồm hai khía cạnh. Đầu tiên, chính bản thân tác nhân cần giữ sự nhất quán. Nếu bạn giao dịch với một người kinh doanh mà họ thay đổi mỗi ngày, bạn rất có thể sẽ không hợp tác lâu dài. Tác nhân phải có khả năng duy trì bản sắc và hiểu biết của chính nó. Thứ hai, tác nhân cần ghi nhớ và hiểu bạn. Nếu đối tác của bạn hoàn toàn không biết gì về bạn, thậm chí khó có thể nhớ tên bạn, điều này cũng sẽ tạo ra thách thức đối với sự tin tưởng và độ tin cậy.
Các giải pháp hiện tại như RAG (, truy xuất tăng cường tạo ra ), cơ sở dữ liệu vector và cửa sổ ngữ cảnh dài đều đang cố gắng giải quyết vấn đề này, nhưng vẫn còn nhiều thách thức lớn trong việc thực hiện trí nhớ thực sự, học tự dựa trên trí 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 thông minh." Ông đặc biệt đề cập đến sự phát triển của giao thức hợp tác mô hình MCP (, ), chỉ là một trong số các giao thức trong tương lai để thực hiện việc truyền thông tin, truyền giá trị và truyền niềm tin.
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 trở nên nổi bật hơn. Trong nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, an ninh và sự tin cậy sẽ quan trọng hơn trong 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 ngẫu nhiên: Sự chuyển biến cơ bản trong cách suy nghĩ
Konstantine cho rằng sự xuất hiện của nền kinh tế thông minh sẽ thay đổi căn bản cách suy nghĩ của chúng ta. Ông đã đưa ra khái niệm « tâm lý ngẫu nhiên » (stochastic mindset), hoàn toàn khác biệt với cách suy nghĩ xác định truyền thống.
"Nhiều người trong chúng ta yêu thích khoa học máy tính vì nó rất chắc chắn, " anh ấy giải thích, " bạn lập trình để máy tính làm điều gì đó, nó sẽ làm theo, ngay cả khi kết quả là một lỗi đoạn." Bây giờ, chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mà tính toán sẽ có tính ngẫu nhiên."
Ông đã giải thích bằng một ví dụ đơn giản: nếu bạn yêu cầu máy tính nhớ số 73, nó sẽ nhớ trong ngày mai, tuần tới, tháng tới. Nhưng nếu bạn yêu cầu một người hoặc AI nhớ, họ có thể nhớ 73, hoặc có thể nhớ 37, 72, 74, hoặc số nguyên tố tiếp theo là 79, thậm chí có thể không nhớ gì cả. Sự thay đổi trong cách suy nghĩ này sẽ có ảnh hưởng sâu rộng đến cách chúng ta xử lý AI và các tác nhân thông minh.
Biến đổi thứ hai là tư duy quản lý (management mindset). Trong nền kinh tế thông minh, chúng ta cần hiểu những gì các tác nhân thông minh có thể và không thể làm, điều này tương tự như quá trình chuyển đổi từ người đóng góp độc lập thành quản lý. Chúng ta sẽ cần đưa ra những quyết định quản lý phức tạp hơn, chẳng hạn như khi nào nên ngừng một số quy trình, cách cung cấp phản hồi, v.v.
Sự thay đổi chính thứ ba là sự kết hợp của hai cái trước: Chúng ta sẽ có hiệu ứng đòn bẩy mạnh mẽ hơn, nhưng sự 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", Konstantine nói, "trong thế giới này, mọi người có mặt đều rất phù hợp để phát triển mạnh mẽ."
Hiệu ứng đòn bẩy cực đoan: Tái cấu trúc công việc, công ty và nền kinh tế
Một năm trước, Sequoia đã dự đoán rằng các bộ phận chức năng trong tổ chức sẽ bắt đầu sở hữu các thực thể AI và dần dần hòa nhập, cuối cùng toàn bộ quy trình sẽ được thực hiện bởi các thực thể AI. Họ thậm chí còn táo bạo dự đoán rằng sẽ xuất hiện công ty "kỳ lân một người đầu tiên".
Mặc dù "Một người độc mã" vẫn chưa đạt được, nhưng chúng ta đã thấy công ty mở rộng với tốc độ chưa từng có, sử dụng ít người hơn bao giờ hết. Konstantine tin rằng, chúng ta sẽ đạt được mức đòn bẩy chưa từng có.
"Cuối cùng, những quy trình và trí tuệ nhân tạo này sẽ hòa nhập vào nhau, tạo thành một mạng lưới của mạng lưới thần kinh, "ông ấy 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 đã phác thảo một con đường rõ ràng cho sự phát triển của AI từ hiện tại đến tương lai thông qua bài diễn thuyết này. Từ phân tích vĩ mô về cơ hội thị trường, đến cái nhìn sâu sắc về giá trị ở cấp ứng dụng, và cuối cùng là tầm nhìn về nền kinh tế trí tuệ nhân tạo, họ không chỉ nêu rõ What và Why, mà quan trọng hơn là chỉ ra How - làm thế nào để nắm bắt cơ hội trong ngành công nghiệp trị giá hàng nghìn tỷ 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 tầng ứng dụng, xây dựng doanh thu thực sự chứ không phải "không khí", thiết lập vòng quay dữ liệu, chuẩn bị cho nền kinh tế trí tuệ nhân tạo sắp tới, và luôn nhớ rằng - bây giờ là thời điểm để nỗ lực hết mình, tiến về phía trước với tốc độ tối đa.