Nhận định mới nhất từ a16z: Các công ty AI hướng đến người tiêu dùng sẽ tái định nghĩa thị trường phần mềm doanh nghiệp

Tiêu đề gốc: The Great Expansion: A New Era of Consumer Software

Nguồn gốc: Olivia Moore, Đối tác tại a16z
Biên tập và dịch: Leo, Deep Thinking Circle

Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao các sản phẩm AI hướng tới người tiêu dùng xuất hiện trong hai năm gần đây lại có thể tăng trưởng từ con số 0 lên hàng triệu người dùng và doanh thu hàng năm vượt 100 triệu USD chỉ trong chưa đầy hai năm? Tốc độ tăng trưởng như vậy gần như không thể tưởng tượng được trước thời đại AI. Bề ngoài, điều này là do tốc độ phân phối nhanh hơn, thu nhập trung bình của người dùng cao hơn. Nhưng tôi nhận ra có một sự thay đổi sâu sắc hơn mà hầu hết mọi người đều bỏ qua: AI đã hoàn toàn thay đổi mô hình giữ chân doanh thu của phần mềm tiêu dùng.

Gần đây tôi đã đọc một bài phân tích của Olivia Moore, đối tác tại a16z, mang tên "The Great Expansion: A New Era of Consumer Software", cô ấy gọi hiện tượng này là "Great Expansion" (Sự mở rộng lớn), tôi nghĩ cô ấy đã nắm bắt được một xu hướng cực kỳ quan trọng. Sau khi suy nghĩ sâu sắc về quan điểm này, tôi nhận ra đây không chỉ là sự điều chỉnh mô hình kinh doanh, mà là sự thay đổi căn bản trong luật chơi của toàn ngành phần mềm tiêu dùng. Chúng ta đang chứng kiến một bước ngoặt lịch sử: các công ty phần mềm tiêu dùng không còn phải vật lộn với việc mất người dùng, mà có thể dựa vào sự mở rộng giá trị người dùng liên tục để tăng trưởng. Ranh giới giữa thị trường tiêu dùng và thị trường doanh nghiệp đang dần trở nên mờ nhạt ở một mức độ nào đó.

Tác động của sự thay đổi này là rất lớn. Các công ty phần mềm tiêu dùng truyền thống phải tiêu tốn rất nhiều công sức và tiền bạc mỗi năm để thay thế những người dùng bị mất chỉ để duy trì hiện trạng. Nhưng giờ đây, những công ty nắm bắt được cơ hội AI nhận thấy rằng mỗi nhóm người dùng của họ không chỉ không mất giá trị mà còn đóng góp nhiều doanh thu hơn theo thời gian. Điều này giống như chuyển từ một cái xô bị rò rỉ sang một quả bóng bay không ngừng phồng lên, mô hình tăng trưởng hoàn toàn khác biệt.

Từ góc độ này, cá nhân tôi cho rằng đây là cơ hội lớn cho các công ty ra nước ngoài, vì sản phẩm hướng tới người tiêu dùng có thể tận dụng PLG để tăng trưởng và tạo doanh thu, hoàn toàn tránh được điểm yếu của các đội ngũ người Hoa khi khó cạnh tranh ở mảng SLG nước ngoài. Dù là làm thị trường doanh nghiệp, nhưng toàn bộ mô hình tăng trưởng lại tương tự sản phẩm C-end. Về điểm này, tôi rất đồng cảm, dự án của tôi hiện đã chạy được một tháng, hoàn toàn hướng tới doanh nghiệp với sản phẩm Vibe coding B-end, nhưng nhờ PLG mà thu hút khách hàng và tăng trưởng, nhận được phản hồi dữ liệu rất tốt.

Khiếm khuyết căn bản của mô hình truyền thống

Hãy cùng nhìn lại cách phần mềm tiêu dùng kiếm tiền trước thời AI. Moore trong phân tích của mình đã đề cập đến hai mô hình chính, tôi thấy cô ấy tổng kết rất chính xác. Đầu tiên là mô hình dựa vào quảng cáo, chủ yếu dùng cho các ứng dụng mạng xã hội, gắn liền trực tiếp với lượng sử dụng, nên giá trị mỗi người dùng thường phẳng theo thời gian. Instagram, TikTok, Snapchat là những đại diện cho mô hình này. Thứ hai là mô hình đăng ký một tầng, tất cả người dùng trả phí đều trả cùng một khoản phí cố định hàng tháng hoặc hàng năm để truy cập sản phẩm. Duolingo, Calm, YouTube Premium đều áp dụng cách này.

Trong hai mô hình này, revenue retention (tỷ lệ giữ chân doanh thu) gần như luôn dưới 100%. Mỗi năm đều có một tỷ lệ người dùng nhất định rời bỏ, còn những người ở lại tiếp tục trả cùng một khoản tiền. Đối với sản phẩm đăng ký tiêu dùng, nếu sau năm đầu tiên giữ được 30-40% người dùng và doanh thu đã được coi là "thực tiễn tốt nhất". Con số này nghe đã thấy tuyệt vọng.

Tôi luôn cho rằng mô hình này có một khiếm khuyết cấu trúc căn bản: nó tạo ra một ràng buộc cơ bản, công ty phải liên tục thay thế doanh thu bị mất mới có thể duy trì tăng trưởng, chưa nói đến mở rộng. Hãy tưởng tượng bạn có một cái xô bị rò nước, bạn không chỉ phải liên tục đổ nước vào để giữ mực nước, mà còn phải đổ nhiều hơn lượng nước bị rò mới có thể làm mực nước tăng lên. Đó chính là tình cảnh mà các công ty phần mềm tiêu dùng truyền thống phải đối mặt: họ bị mắc kẹt trong vòng lặp vô tận thu hút người dùng - mất người dùng - lại thu hút người dùng mới.

Vấn đề của mô hình này không chỉ là con số, nó còn ảnh hưởng đến chiến lược tổng thể và phân bổ nguồn lực của công ty. Phần lớn công sức đều dành cho việc thu hút người dùng mới để bù đắp cho lượng mất đi, thay vì làm sâu sắc mối quan hệ với người dùng hiện tại hoặc nâng cao giá trị sản phẩm. Đó là lý do tại sao chúng ta thấy nhiều ứng dụng tiêu dùng liên tục gửi thông báo, dùng đủ mọi cách để tăng độ gắn bó của người dùng, vì họ biết chỉ cần người dùng ngừng sử dụng, doanh thu sẽ biến mất ngay lập tức.

Tôi cho rằng mô hình này về bản chất đã đánh giá thấp tiềm năng giá trị của người dùng. Nó giả định giá trị người dùng là cố định, một khi họ đăng ký sản phẩm thì khoản đóng góp doanh thu đã đạt trần. Nhưng thực tế, khi người dùng càng quen thuộc với sản phẩm, nhu cầu của họ thường tăng lên, số tiền họ sẵn sàng trả cũng tăng. Mô hình truyền thống không nắm bắt được cơ hội tăng trưởng giá trị này.

Luật chơi thay đổi trong kỷ nguyên AI

Sự xuất hiện của AI đã hoàn toàn thay đổi cuộc chơi này. Moore gọi sự thay đổi này là "Great Expansion" (Sự mở rộng lớn), tôi thấy cái tên này rất phù hợp. Các công ty AI tiêu dùng tăng trưởng nhanh nhất hiện nay ghi nhận tỷ lệ giữ chân doanh thu vượt 100%, điều gần như không thể tưởng tượng được trong phần mềm tiêu dùng truyền thống. Hiện tượng này xảy ra theo hai cách: Thứ nhất, chi tiêu của người tiêu dùng tăng lên khi doanh thu dựa trên mức sử dụng thay thế cho phí "truy cập" cố định; Thứ hai, người tiêu dùng mang công cụ vào nơi làm việc với tốc độ chưa từng có, nơi các công cụ này có thể được hoàn trả và nhận được ngân sách lớn hơn.

Một thay đổi quan trọng mà tôi quan sát được là sự chuyển đổi căn bản trong hành vi người dùng. Trong phần mềm truyền thống, người dùng hoặc sử dụng sản phẩm, hoặc không; hoặc đăng ký, hoặc hủy đăng ký. Nhưng với sản phẩm AI, mức độ tham gia và đóng góp giá trị của người dùng tăng dần. Họ có thể bắt đầu chỉ sử dụng các chức năng cơ bản thỉnh thoảng, nhưng khi nhận ra giá trị của AI, họ ngày càng phụ thuộc vào các công cụ này, nhu cầu cũng không ngừng mở rộng.

Quỹ đạo khác biệt này rất kịch tính. Moore đề cập rằng, với tỷ lệ giữ chân doanh thu 50%, công ty phải thay thế một nửa lượng người dùng mỗi năm để giữ nguyên hiện trạng. Nhưng khi vượt 100%, mỗi nhóm người dùng đều mở rộng, tăng trưởng chồng lên tăng trưởng. Đây không chỉ là cải thiện về con số, mà còn là một động cơ tăng trưởng hoàn toàn mới.

Tôi cho rằng có vài nguyên nhân sâu xa đằng sau sự thay đổi này. Sản phẩm AI có hiệu ứng học hỏi, chúng trở nên hữu ích hơn khi được sử dụng nhiều hơn. Người dùng đầu tư càng nhiều thời gian và dữ liệu, sản phẩm càng có giá trị với họ. Điều này tạo ra một vòng lặp phản hồi tích cực: sử dụng nhiều hơn dẫn đến giá trị lớn hơn, giá trị lớn hơn dẫn đến sử dụng nhiều hơn và sẵn sàng trả tiền cao hơn.

Một yếu tố quan trọng khác là tính thực dụng của sản phẩm AI. Khác với nhiều ứng dụng tiêu dùng truyền thống, công cụ AI thường giải quyết trực tiếp vấn đề cụ thể của người dùng hoặc nâng cao năng suất của họ. Điều này khiến người dùng dễ dàng nhận thấy lợi ích trực tiếp khi sử dụng các công cụ này, họ cũng sẵn sàng trả tiền cho giá trị đó. Khi một công cụ AI giúp bạn tiết kiệm vài giờ làm việc, việc trả thêm tiền cho mức sử dụng bổ sung trở nên rất hợp lý.

Thiết kế cấu trúc định giá tinh vi

Hãy cùng phân tích sâu hơn cách các công ty AI tiêu dùng thành công nhất xây dựng chiến lược định giá của họ. Moore chỉ ra rằng, các công ty này không còn dựa vào một khoản phí đăng ký duy nhất, mà sử dụng mô hình kết hợp nhiều tầng đăng ký cùng với thành phần dựa trên mức sử dụng. Nếu người dùng sử dụng hết số credits (điểm) được bao gồm, họ có thể mua thêm hoặc nâng cấp lên gói cao hơn.

Tôi nghĩ ở đây có một bài học quan trọng từ ngành game. Các công ty game từ lâu đã thu phần lớn doanh thu từ những "whale" (người dùng cá voi) chi tiêu cao. Giới hạn định giá ở một hoặc hai tầng có thể là lãng phí cơ hội doanh thu. Các công ty thông minh xây dựng các tầng xung quanh các biến như số lượng tạo ra hoặc số lượng nhiệm vụ, tốc độ và ưu tiên, hoặc quyền truy cập vào mô hình cụ thể, đồng thời cung cấp điểm và tùy chọn nâng cấp.

Hãy xem một số ví dụ cụ thể. Google AI cung cấp gói Pro 20 USD/tháng và gói Ultra 249 USD/tháng, khi người dùng (không thể tránh khỏi) vượt quá số lượng bao gồm, sẽ bị tính thêm phí cho điểm Veo3. Gói điểm bổ sung bắt đầu từ 25 USD, mở rộng đến 200 USD. Theo tôi biết, nhiều người dùng chi tiêu cho điểm Veo bổ sung có thể ngang với phí đăng ký cơ bản. Đây là ví dụ hoàn hảo cho việc làm thế nào để doanh thu tăng trưởng cùng với mức độ tham gia của người dùng.

Mô hình của Krea cũng rất thú vị, họ cung cấp các gói từ 10-60 USD/tháng, dựa trên mức sử dụng dự kiến và công việc huấn luyện, nếu vượt quá đơn vị tính toán bao gồm, bạn có thể mua thêm gói điểm từ 5-40 USD (có hiệu lực 90 ngày). Sự tinh tế của mô hình này là nó vừa cung cấp mức giá hợp lý cho người dùng nhẹ, vừa có không gian mở rộng cho người dùng nặng.

Định giá của Grok còn đẩy chiến lược này lên cực điểm: Gói SuperGrok 30 USD/tháng, SuperGrok Heavy 300 USD/tháng, gói sau mở khóa mô hình mới (Grok 4 Heavy), quyền truy cập mở rộng, bộ nhớ dài hơn và thử nghiệm tính năng mới. Sự chênh lệch giá 10 lần này gần như không thể tưởng tượng được trong phần mềm tiêu dùng truyền thống, nhưng lại hợp lý trong thời đại AI vì nhu cầu và nhận thức giá trị của người dùng rất khác biệt.

Tôi cho rằng thành công của các mô hình này nằm ở việc họ nhận ra sự đa dạng và động của giá trị người dùng. Không phải tất cả người dùng đều có nhu cầu hoặc khả năng chi trả giống nhau, và cùng một người dùng cũng có thể thay đổi nhu cầu theo thời gian. Bằng cách cung cấp các tùy chọn định giá linh hoạt, các công ty này có thể khai thác toàn bộ phổ giá trị người dùng.

Moore đề cập rằng, một số công ty tiêu dùng chỉ nhờ mô hình định giá này đã đạt tỷ lệ giữ chân doanh thu vượt 100%, thậm chí chưa tính đến việc mở rộng sang doanh nghiệp. Điều này cho thấy sức mạnh của chiến lược này. Nó không chỉ giải quyết vấn đề mất người dùng của phần mềm tiêu dùng truyền thống, mà còn tạo ra cơ chế tăng trưởng nội tại.

Cầu nối vàng từ tiêu dùng sang doanh nghiệp

Một xu hướng quan trọng khác mà tôi quan sát được là tốc độ người tiêu dùng mang công cụ AI vào nơi làm việc nhanh chưa từng có. Moore nhấn mạnh điều này trong phân tích của mình: người tiêu dùng tích cực được thưởng khi mang công cụ AI vào nơi làm việc. Ở một số công ty, không trở thành "AI-native" giờ bị coi là không thể chấp nhận. Bất kỳ sản phẩm nào có tiềm năng ứng dụng công việc—cơ bản là bất kỳ sản phẩm nào không phải NSFW—nên giả định người dùng sẽ muốn mang nó vào nhóm của họ, và khi họ có thể được hoàn trả, họ sẽ trả nhiều tiền hơn đáng kể.

Tốc độ chuyển đổi này khiến tôi ấn tượng. Trước đây, chuyển từ tiêu dùng sang doanh nghiệp thường mất nhiều năm, cần nhiều giáo dục thị trường và nỗ lực bán hàng. Nhưng tính thực dụng của công cụ AI quá rõ ràng, đến mức người dùng tự phát mang chúng vào môi trường làm việc. Tôi đã thấy nhiều trường hợp, nhân viên mua công cụ AI cá nhân trước, sau đó thuyết phục công ty mua phiên bản doanh nghiệp cho cả nhóm.

Chuyển đổi từ người tiêu dùng nhạy cảm giá sang người mua doanh nghiệp ít nhạy cảm giá tạo ra cơ hội mở rộng lớn. Nhưng điều này đòi hỏi các chức năng chia sẻ và cộng tác cơ bản, như thư mục nhóm, thư viện chia sẻ, canvas cộng tác, xác thực và bảo mật. Tôi cho rằng các chức năng này giờ đã trở thành điều kiện bắt buộc cho bất kỳ sản phẩm AI tiêu dùng nào có tiềm năng doanh nghiệp.

Khi có các chức năng này, chênh lệch giá có thể rất lớn. ChatGPT là một ví dụ điển hình, dù không được coi rộng rãi là sản phẩm nhóm, nhưng định giá của nó cho thấy sự khác biệt: đăng ký cá nhân 20 USD/tháng, còn gói doanh nghiệp từ 25 USD đến 60 USD/người dùng. Sự chênh lệch giá 2-3 lần này hiếm thấy ở phần mềm tiêu dùng truyền thống, nhưng lại phổ biến trong thời đại AI.

Tôi nghĩ một số công ty thậm chí định giá gói cá nhân ở mức hòa vốn hoặc lỗ nhẹ để tăng tốc độ chấp nhận của nhóm. Notion năm 2020 đã sử dụng hiệu quả phương pháp này, cung cấp trang miễn phí không giới hạn cho người dùng cá nhân, đồng thời tính phí mạnh cho chức năng cộng tác, thúc đẩy giai đoạn tăng trưởng bùng nổ nhất của họ. Logic của chiến lược này là: trợ giá cho người dùng cá nhân để xây dựng cơ sở người dùng, sau đó kiếm lợi nhuận từ chức năng doanh nghiệp.

Hãy xem một số ví dụ cụ thể. Gói Plus của Gamma 8 USD/tháng để loại bỏ watermark—điều mà hầu hết doanh nghiệp yêu cầu—cùng các chức năng khác. Sau đó, người dùng trả phí cho mỗi cộng tác viên thêm vào workspace. Mô hình này thông minh tận dụng nhu cầu về diện mạo chuyên nghiệp của doanh nghiệp.

Replit cung cấp gói Core 20 USD/tháng cho người dùng cá nhân. Gói nhóm bắt đầu từ 35 USD/tháng, bao gồm điểm bổ sung, ghế xem, thanh toán tập trung, kiểm soát truy cập theo vai trò, triển khai riêng tư, v.v. Cursor cung cấp gói Pro 20 USD/tháng và Ultra 200 USD/tháng (tăng mức sử dụng 20 lần). Người dùng nhóm trả 40 USD/tháng cho sản phẩm Pro, có chế độ riêng tư toàn tổ chức, bảng điều khiển sử dụng và quản lý, thanh toán tập trung và SAML/SSO.

Các chức năng này quan trọng vì chúng mở khóa mở rộng ARPU (doanh thu trung bình mỗi người dùng) ở cấp doanh nghiệp. Tôi cho rằng hiện nay bất kỳ công ty AI tiêu dùng nào không cân nhắc lộ trình mở rộng doanh nghiệp là đang bỏ lỡ cơ hội lớn. Người dùng doanh nghiệp không chỉ trả phí cao hơn, họ còn ổn định hơn, tỷ lệ rời bỏ thấp hơn.

Đầu tư vào năng lực doanh nghiệp từ ngày đầu

Moore đưa ra một lời khuyên nghe có vẻ ngược đời nhưng thực ra rất sáng suốt: các công ty tiêu dùng hiện nay nên cân nhắc thuê giám đốc bán hàng trong vòng một đến hai năm sau khi thành lập. Tôi hoàn toàn đồng ý với quan điểm này, dù nó thực sự đi ngược lại chiến lược sản phẩm tiêu dùng truyền thống.

Việc người dùng cá nhân chấp nhận chỉ giúp sản phẩm đi được một đoạn; để đảm bảo sử dụng rộng rãi trong tổ chức cần phải điều hướng quy trình mua sắm doanh nghiệp và hoàn thành các hợp đồng giá trị cao. Điều này đòi hỏi năng lực bán hàng chuyên nghiệp, chứ không chỉ dựa vào sự lan truyền tự nhiên của sản phẩm. Tôi đã thấy quá nhiều sản phẩm AI tiêu dùng xuất sắc bỏ lỡ cơ hội lớn chỉ vì thiếu năng lực bán hàng doanh nghiệp.

Canva thành lập năm 2013, phải mất gần bảy năm mới ra mắt sản phẩm Teams. Moore chỉ ra rằng, đến năm 2025, sự chậm trễ như vậy không còn khả thi. Tốc độ chấp nhận AI doanh nghiệp đồng nghĩa nếu bạn trì hoãn chức năng doanh nghiệp, đối thủ sẽ nhanh chóng chiếm lấy cơ hội. Áp lực cạnh tranh này trong thời đại AI bị đẩy nhanh hơn rất nhiều, vì tốc độ thay đổi thị trường nhanh hơn bao giờ hết.

Tôi cho rằng có một số chức năng then chốt thường quyết định kết quả. Về bảo mật và quyền riêng tư, cần tuân thủ SOC-2, hỗ trợ SSO/SAML. Về vận hành và thanh toán, cần kiểm soát truy cập theo vai trò, thanh toán tập trung. Về sản phẩm, cần mẫu nhóm, chủ đề chia sẻ, quy trình làm việc cộng tác. Nghe có vẻ cơ bản, nhưng chúng thường là yếu tố quyết định trong quyết định mua sắm doanh nghiệp.

ElevenLabs là một ví dụ điển hình: công ty bắt đầu với lượng lớn người dùng tiêu dùng, nhưng nhanh chóng xây dựng năng lực doanh nghiệp, thêm tuân thủ HIPAA cho sản phẩm giọng nói và đại lý hội thoại, định vị phục vụ thị trường y tế và các thị trường được quản lý khác. Sự chuyển đổi doanh nghiệp nhanh chóng này giúp họ nắm bắt được khách hàng doanh nghiệp giá trị cao, thay vì chỉ dựa vào doanh thu tiêu dùng.

Tôi quan sát thấy một hiện tượng thú vị: các công ty AI tiêu dùng đầu tư vào năng lực doanh nghiệp từ sớm thường xây dựng được hào lũy mạnh hơn. Khi khách hàng doanh nghiệp đã áp dụng một công cụ và tích hợp vào quy trình làm việc, chi phí chuyển đổi sẽ rất cao. Điều này tạo ra sự gắn bó khách hàng mạnh hơn và dòng doanh thu dự đoán được hơn.

Hơn nữa, khách hàng doanh nghiệp còn cung cấp phản hồi sản phẩm quý giá. Nhu cầu của họ thường phức tạp hơn, thúc đẩy sản phẩm phát triển theo hướng cao cấp hơn. Tôi đã thấy nhiều sản phẩm AI tiêu dùng phát hiện ra hướng đi và nhu cầu tính năng mới nhờ phục vụ khách hàng doanh nghiệp.

Suy nghĩ sâu sắc của tôi về sự thay đổi này

Sau khi phân tích kỹ quan điểm của Moore và quan sát của bản thân, tôi cho rằng chúng ta đang chứng kiến không chỉ là sự điều chỉnh mô hình kinh doanh, mà là tái cấu trúc hạ tầng cơ bản của toàn ngành phần mềm. AI không chỉ thay đổi khả năng sản phẩm, mà còn thay đổi cách tạo và thu giá trị.

Điều tôi thấy thú vị nhất là sự thay đổi này thách thức giả định truyền thống về phần mềm tiêu dùng. Lâu nay, người ta cho rằng phần mềm tiêu dùng vốn dĩ giá rẻ, tỷ lệ rời bỏ cao, khó kiếm tiền. Nhưng thực tế thời đại AI cho thấy phần mềm tiêu dùng có thể đạt quy mô doanh thu và tốc độ tăng trưởng như doanh nghiệp. Ý nghĩa của sự chuyển đổi này là rất sâu rộng.

Về góc độ phân bổ vốn, điều này có nghĩa là nhà đầu tư giờ có thể rót vốn sớm hơn cho các công ty AI tiêu dùng, vì các công ty này có thể đạt quy mô doanh thu ý nghĩa nhanh hơn. Truyền thống, công ty phần mềm tiêu dùng phải đạt quy mô người dùng khổng lồ mới có thể kiếm tiền hiệu quả, nhưng giờ họ có thể tăng trưởng doanh thu mạnh mẽ ngay trên cơ sở người dùng tương đối nhỏ.

Tôi cũng suy nghĩ về tác động của sự thay đổi này đến chiến lược khởi nghiệp. Moore đề cập, nhiều công ty doanh nghiệp quan trọng nhất thời AI có thể bắt đầu từ sản phẩm tiêu dùng. Tôi cho rằng đây là một nhận định rất sâu sắc. Lộ trình khởi nghiệp phần mềm B2B truyền thống thường đòi hỏi nghiên cứu thị trường, phỏng vấn khách hàng và chu kỳ bán hàng dài. Trong khi bắt đầu từ tiêu dùng cho phép lặp lại sản phẩm và xác thực thị trường nhanh hơn.

Một lợi thế khác của cách làm này là tạo ra sự phù hợp sản phẩm-thị trường tự nhiên hơn. Khi người tiêu dùng tự nguyện sử dụng và trả tiền cho sản phẩm, đó là tín hiệu phù hợp sản phẩm-thị trường mạnh mẽ. Sau đó, khi những người dùng này mang sản phẩm vào nơi làm việc, việc doanh nghiệp chấp nhận trở nên hữu cơ và bền vững hơn.

Tôi cũng nhận thấy một sự thay đổi thú vị về động lực cạnh tranh. Trong thời đại phần mềm truyền thống, thị trường tiêu dùng và doanh nghiệp thường tách biệt, có những người chơi và chiến lược khác nhau. Nhưng trong thời đại AI, ranh giới này trở nên mờ nhạt. Một sản phẩm có thể cạnh tranh ở cả hai thị trường, tạo ra lợi thế và thách thức cạnh tranh mới.

Về mặt công nghệ, tôi cho rằng tính hai mặt của sản phẩm AI (dễ dùng cho tiêu dùng + chức năng doanh nghiệp) thúc đẩy tiêu chuẩn thiết kế và phát triển sản phẩm mới. Sản phẩm cần đủ đơn giản để người dùng cá nhân dễ tiếp cận, đồng thời đủ mạnh và an toàn để đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp. Đạt được sự cân bằng này không dễ, nhưng các công ty làm tốt sẽ có lợi thế cạnh tranh lớn.

Tôi cũng suy nghĩ về tác động của xu hướng này đến các công ty phần mềm doanh nghiệp hiện tại. Các công ty phần mềm doanh nghiệp truyền thống giờ phải đối mặt với cạnh tranh từ các công ty AI khởi đầu từ tiêu dùng, những người mới này thường có trải nghiệm người dùng tốt hơn và tốc độ lặp lại nhanh hơn. Điều này có thể buộc toàn ngành phần mềm doanh nghiệp phải nâng cao tiêu chuẩn sản phẩm và trải nghiệm người dùng.

Cuối cùng, tôi cho rằng sự thay đổi này còn phản ánh sự chuyển đổi căn bản trong cách làm việc. Làm việc từ xa, quyền lựa chọn công cụ cá nhân tăng lên, cùng kỳ vọng cao hơn về công cụ năng suất, đều thúc đẩy ranh giới giữa công cụ tiêu dùng và doanh nghiệp mờ nhạt. AI chỉ đơn giản là tăng tốc xu hướng vốn đã diễn ra này.

Cơ hội và thách thức trong tương lai

Dù tôi rất hào hứng với hiện tượng "Great Expansion" mà Moore mô tả, tôi cũng thấy một số thách thức và cơ hội cần lưu ý.

Về thách thức, tôi cho rằng cạnh tranh sẽ trở nên khốc liệt hơn. Khi con đường thành công trở nên rõ ràng, nhiều công ty sẽ cố gắng đi theo cùng chiến lược. Những công ty xây dựng được sự khác biệt mạnh mẽ và hiệu ứng mạng lưới sẽ chiến thắng trong cuộc cạnh tranh dài hạn.

Về mặt quản lý, việc áp dụng nhanh sản phẩm AI trong môi trường doanh nghiệp có thể gây ra thách thức mới về tuân thủ và an ninh. Các công ty cần đảm bảo công cụ AI của họ đáp ứng các tiêu chuẩn ngành và yêu cầu pháp lý khác nhau. Điều này có thể làm tăng chi phí và độ phức tạp phát triển, nhưng cũng tạo ra rào cản cạnh tranh mới.

Về cơ hội, tôi thấy không gian đổi mới rất lớn. Những công ty kết hợp sáng tạo giữa sự dễ dùng của tiêu dùng và chức năng doanh nghiệp sẽ mở ra các phân khúc thị trường mới. Tôi cũng tin rằng các công cụ AI theo chiều dọc có cơ hội lớn, tối ưu hóa sâu cho ngành hoặc trường hợp sử dụng cụ thể có thể giá trị hơn công cụ đa năng.

Tôi cũng thấy cơ hội hiệu ứng mạng lưới dữ liệu và mô hình AI. Khi người dùng tăng lên và sử dụng sâu hơn, sản phẩm AI có thể trở nên thông minh và cá nhân hóa hơn. Sự cải tiến dựa trên dữ liệu này tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh, vì người mới khó có thể sao chép trí thông minh tích lũy này.

Về đầu tư, tôi cho rằng xu hướng này sẽ tiếp tục thu hút nhiều vốn. Nhưng nhà đầu tư cần tỉnh táo hơn để nhận diện các công ty thực sự có lợi thế cạnh tranh bền vững, chứ không chỉ là những công ty tăng trưởng nhanh ngắn hạn. Điều then chốt là hiểu công ty nào có thể xây dựng hào lũy thực sự, chứ không chỉ tận dụng cơ hội thị trường sớm.

Cuối cùng, tôi tin rằng "Great Expansion" mà Moore mô tả chỉ mới là khởi đầu của cuộc cách mạng AI. Chúng ta đang định nghĩa lại bản chất phần mềm—từ công cụ thành đối tác thông minh, từ chức năng thành kết quả. Những công ty nắm bắt và thực thi thành công sự chuyển đổi này sẽ xây dựng nên các ông lớn công nghệ thế hệ tiếp theo. Đây không chỉ là đổi mới mô hình kinh doanh, mà còn là tái tưởng tượng mối quan hệ giữa con người và công nghệ. Chúng ta đang sống trong một thời đại đầy hứng khởi, phần mềm đang trở nên thông minh hơn, hữu ích hơn và không thể thiếu hơn bao giờ hết.

Liên kết gốc