ปัญญาประดิษฐ์จะไม่ทำให้เทคโนโลยีเป็นประชาธิปไตย แต่จะให้รางวัลแก่ผู้ที่เหมาะสม

ผู้เขียน: Naman Bhansali

แปลโดย: Deep潮 TechFlow

คำนำจาก Shenchao: ในช่วงเริ่มต้นของการแพร่กระจายของเทคโนโลยีใหม่ ผู้คนมักมีภาพลวงตาว่า “การเท่าเทียมทางเทคโนโลยี” จะเกิดขึ้น: เมื่อการถ่ายภาพ การสร้างดนตรี หรือการพัฒนาซอฟต์แวร์กลายเป็นเรื่องง่ายดาย ความได้เปรียบในการแข่งขันจะหายไปหรือไม่? นามัน ภันซาลี ผู้ก่อตั้ง Warp ได้เปิดเผยความจริงที่ขัดกับสัญชาตญาณอย่างลึกซึ้ง โดยอิงจากประสบการณ์ส่วนตัวของเขาที่ก้าวข้ามจากเมืองเล็กในอินเดียไปสู่ MIT รวมถึงการเริ่มต้นธุรกิจในสายงาน payroll ที่ขับเคลื่อนด้วย AI: เทคโนโลยียิ่งลดระดับขั้นต่ำ (Floor) ระดับสูงสุดของอุตสาหกรรม (Ceiling) ก็ยิ่งสูงขึ้น

ในยุคที่ความสามารถในการดำเนินการกลายเป็นสิ่งที่ถูกมองข้าม จนกระทั่งสามารถถูก AI “สั่นเข้ารหัส” (vibecoded) ได้ ผู้เขียนเชื่อว่าแนวป้องกันที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่การกระจายทราฟฟิกเพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่ “รสนิยม” (Taste) ที่ไม่สามารถปลอมแปลงได้ การเข้าใจลึกซึ้งถึงตรรกะพื้นฐานของระบบซับซ้อน และความอดทนที่พร้อมจะสะสมผลตอบแทนแบบทบต้นในระยะยาวตลอดสิบปี บทความนี้ไม่เพียงแต่เป็นการคิดอย่างมีสติเกี่ยวกับการเริ่มต้นธุรกิจด้วย AI แต่ยังเป็นการพิสูจน์อย่างแข็งแกร่งต่อกฎพลังของ “เทคโนโลยีของประชาชนนำไปสู่ผลลัพธ์ของชนชั้นสูง”

ข้อความทั้งหมดมีดังนี้:

ทุกครั้งที่เทคโนโลยีใหม่ลดอุปสรรคในการเข้าถึง การทำนายเดียวกันก็จะตามมาเสมอ: เนื่องจากทุกคนตอนนี้ทำได้ จึงไม่มีใครมีข้อได้เปรียบอีกต่อไป โทรศัพท์ที่ถ่ายรูปได้ทำให้ทุกคนกลายเป็นช่างภาพ; Spotify ทำให้ทุกคนกลายเป็นนักดนตรี; และ AI ทำให้ทุกคนกลายเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์

การพยากรณ์ประเภทนี้มักจะถูกครึ่งเดียว: ฐานล่าง (The floor) จริงๆ แล้วสูงขึ้น 有更多的คนเข้ามาสร้าง 有更多的คนเปิดตัวผลิตภัณฑ์ และ有更多的คนเข้าร่วมการแข่งขัน แต่การพยากรณ์นี้มักละเลยเพดาน (The ceiling) เพดานขึ้นเร็วกว่า และช่องว่างระหว่างฐานล่างกับเพดาน—หรือระดับกลางกับระดับสูงสุด—ไม่ได้แคบลง แต่กลับกำลังขยายกว้างขึ้น

นี่คือลักษณะของกฎพลัง (Power laws): มันไม่สนใจเจตนาของคุณ เทคโนโลยีที่มุ่งสร้างความเท่าเทียมมักจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่เป็นชนชั้นสูง ทุกครั้งไป

AI ก็ไม่เว้นแต่จะแสดงออกอย่างรุนแรงยิ่งกว่า

เมื่อ Spotify เปิดตัว มันได้ทำสิ่งที่แท้จริงแล้วก้าวหน้าอย่างมาก: มันเปิดโอกาสให้ศิลปินเพลงทุกคนบนโลกสามารถเข้าถึงช่องทางการจัดจำหน่ายที่ก่อนหน้านี้มีเฉพาะค่ายเพลง งบประมาณการตลาด และ運โชคที่ดีเท่านั้น ผลลัพธ์คือการระเบิดของอุตสาหกรรมดนตรี—ศิลปินใหม่นับล้านคนปรากฏขึ้น และเพลงใหม่นับพันล้านเพลงถูกเผยแพร่ ข้อสรุปคือมาตรฐานได้ถูกยกสูงขึ้นตามที่สัญญาไว้

แต่สิ่งที่เกิดขึ้นต่อมาคือ: ศิลปินอันดับ 1% ชั้นนำตอนนี้ได้สัดส่วนการเล่นที่มากกว่ายุคซีดีเสียอีก ไม่ใช่น้อยลง แต่กลับเพิ่มขึ้น ดนตรีมากขึ้น การแข่งขันมากขึ้น และช่องทางในการค้นหาเนื้อหาคุณภาพที่มากขึ้น ทำให้ผู้ฟังซึ่งไม่ถูกจำกัดโดยตำแหน่งทางภูมิศาสตร์หรือพื้นที่วางสินค้า ต่างพากันหันไปหาผลงานที่ดีที่สุด ซึ่ง Spotify ไม่ได้สร้างความเท่าเทียมในวงการดนตรี แต่กลับทำให้การแข่งขันนี้รุนแรงยิ่งขึ้น

เรื่องเดียวกันนี้เกิดขึ้นในวงการการเขียน การถ่ายภาพ และซอฟต์แวร์ อินเทอร์เน็ตได้ผลิตผู้เขียนจำนวนมากที่สุดในประวัติศาสตร์ แต่ก็สร้างเศรษฐกิจความสนใจที่โหดร้ายยิ่งขึ้น ผู้เข้าร่วมมากขึ้น ความเสี่ยงที่ชั้นบนสูงขึ้น และรูปแบบพื้นฐานเดิมๆ: ผู้คนจำนวนน้อยมากได้รับค่ามูลค่าส่วนใหญ่

เรารู้สึกประหลาดใจเพราะเราคุ้นเคยกับการคิดแบบเชิงเส้น—เราคาดหวังว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตจะกระจายอย่างสม่ำเสมอเหมือนการเทน้ำลงในภาชนะแบน แต่ระบบซับซ้อนส่วนใหญ่ไม่ได้ทำงานแบบนั้น และไม่เคยทำงานแบบนั้นมาก่อน การกระจายแบบพลังอำนาจไม่ใช่ความผิดปกติของตลาดหรือความล้มเหลวของเทคโนโลยี มันคือการตั้งค่าเริ่มต้นของธรรมชาติ เทคโนโลยีไม่ได้สร้างมันขึ้นมา แต่เพียงเปิดเผยมันเท่านั้น

พิจารณากฎของไคลเบอร์ (Kleiber's Law) ในสิ่งมีชีวิตทั้งหมดบนโลก — ตั้งแต่แบคทีเรียไปจนถึงปลาวาฬสีน้ำเงิน ซึ่งมีมวลตั้งแต่ 27 ระดับขนาด — อัตราการเผาผลาญจะสัมพันธ์กับมวลยกกำลัง 0.75 ไม่ใช่ว่าการเผาผลาญของปลาวาฬจะเพิ่มขึ้นตามสัดส่วนของขนาดปลาวาฬ ความสัมพันธ์นี้เป็นพลังเชิงเลข และรักษาความแม่นยำสูงมากในแทบทุกรูปแบบของชีวิต ไม่มีใครออกแบบการกระจายตัวนี้ มันเป็นเพียงรูปแบบที่เกิดขึ้นเมื่อพลังงานในระบบซับซ้อนปฏิบัติตามตรรกะภายในของมัน

ตลาดคือระบบซับซ้อน และความสนใจเป็นทรัพยากร เมื่อแรงเสียดทานหายไป—เมื่อปัจจัยทางภูมิศาสตร์ พื้นที่วางสินค้า และต้นทุนการจัดส่งไม่ cònทำหน้าที่เป็นตัวดูดซับ—ตลาดจะค่อยๆ รวมตัวเข้าสู่รูปแบบธรรมชาติของมัน รูปแบบนี้ไม่ใช่เส้นโค้งรูประฆังของการแจกแจงแบบปกติ แต่เป็นพลังอำนาจ เรื่องราวของความเท่าเทียมอยู่คู่กับผลลัพธ์ที่มีการก่อตั้งชนชั้นสูง นี่คือเหตุผลที่เทคโนโลยีใหม่ทุกชนิดทำให้เราตกใจเสมอ เราเห็นเส้นฐานเพิ่มสูงขึ้น จึงสมมติว่าเพดานก็จะขยับขึ้นในอัตราเดียวกัน แต่ความจริงไม่ใช่เช่นนั้น เพดานกำลังเคลื่อนตัวห่างออกไปอย่างเร่งขึ้น

การขับเคลื่อนของ AI ต่อกระบวนการนี้จะเร็วและรุนแรงกว่าเทคโนโลยีใดๆ ที่เคยมีมาก่อน จุดต่ำสุดกำลังถูกปรับสูงขึ้นแบบเรียลไทม์—ทุกคนสามารถเผยแพร่ผลิตภัณฑ์ ออกแบบอินเทอร์เฟซ และเขียนโค้ดสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิตได้ แต่จุดสูงสุดก็กำลังถูกปรับสูงขึ้นเช่นกัน และเร็วกว่ามาก คำถามที่ควรตั้งขึ้นคือ: อะไรกันแน่ที่กำหนดตำแหน่งสุดท้ายของคุณ?

ในปี 1981 สตีฟ จ็อบส์ ยืนยันว่าแผ่นวงจรภายใน Macintosh รุ่นแรกต้องสวยงาม ไม่ใช่แค่ด้านนอก แต่คือด้านใน—ส่วนที่ลูกค้าจะไม่เคยเห็น วิศวกรของเขาคิดว่าเขาบ้าไปแล้ว แต่เขาไม่ได้บ้า เขาเข้าใจสิ่งที่บางคนอาจมองว่าเป็นความสมบูรณ์แบบเกินไป แต่จริงๆ แล้วใกล้เคียงกับการพิสูจน์บางอย่าง: วิธีที่คุณทำสิ่งใดๆ ก็คือวิธีที่คุณทำทุกสิ่ง ผู้ที่สามารถทำส่วนที่ซ่อนอยู่ให้สวยงาม ไม่ได้กำลังแสดงคุณภาพ แต่เขาไม่สามารถทนต่อการปล่อยสินค้าที่ไม่ดีออกมาได้ในเชิงบุคลิกภาพ

สิ่งนี้สำคัญมาก เพราะความเชื่อถือสร้างขึ้นได้ยาก แต่สามารถปลอมแปลงได้ง่ายในเวลาอันสั้น เราจึงดำเนินการตัดสินแบบเชิงสัญญาณ (Heuristics) อย่างต่อเนื่อง เพื่อพยายามแยกแยะว่าใครคือผู้มีความยอดเยี่ยมจริง และใครแค่แสดงออกว่ายอดเยี่ยม คุณสมบัติ (Credentials) อาจช่วยได้ แต่สามารถถูกจัดการได้; ต้นกำเนิด (Pedigree) อาจช่วยได้ แต่สามารถสืบทอดได้ สิ่งที่ยากจะปลอมแปลงที่สุดคือรสนิยม (Taste)—คือความมุ่งมั่นอย่างยั่งยืนและสังเกตได้ต่อมาตรฐานบางอย่างที่ไม่มีใครเรียกร้อง จอบส์ไม่จำเป็นต้องทำแผ่นวงจรให้สวยงามขนาดนั้น เขาเลือกทำเช่นนั้น ซึ่งบอกคุณเองว่าเขาจะทำอะไรในสิ่งที่คุณไม่สามารถมองเห็นได้

ในช่วงส่วนใหญ่ของทศวรรษที่ผ่านมา สัญญาณนี้ถูกกลบไปในระดับหนึ่ง ในช่วงที่ SaaS รุ่งเรือง (ประมาณปี 2012 ถึง 2022) การดำเนินการกลายเป็นมาตรฐานมากจนการจัดจำหน่าย (Distribution) กลายเป็นทรัพยากรที่หายากจริงๆ หากคุณสามารถรับลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ สร้างเครื่องจักรการขาย และบรรลุ “กฎแห่ง 40” (Rule of 40) — ผลิตภัณฑ์เองแทบไม่มีความสำคัญเลย ตราบใดที่กลยุทธ์การเข้าสู่ตลาด (Go-to-market) ของคุณแข็งแกร่งพอ คุณก็สามารถชนะด้วยผลิตภัณฑ์ที่เฉยๆ ได้ สัญญาณที่สื่อถึงความงามถูกกลบอยู่ในเสียงรบกวนของตัวชี้วัดการเติบโต

AI เปลี่ยนอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนอย่างสิ้นเชิง เมื่อทุกคนสามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้ อินเทอร์เฟซที่สวยงาม และคลังโค้ดที่ทำงานได้ภายในช่วงบ่ายเดียว สิ่งหนึ่งจะ “ใช้งานได้ดี” จึงไม่ใช่ปัจจัยที่สร้างความแตกต่างอีกต่อไป คำถามตอนนี้คือ: สิ่งนี้ยอดเยี่ยมจริงหรือ? บุคคลนี้รู้จักความแตกต่างระหว่าง “ดี” กับ “ยอดเยี่ยมอย่างเหลือเชื่อ” หรือไม่? แม้ไม่มีใครบังคับ พวกเขาใส่ใจพอที่จะปิดช่องว่างเล็กๆ นั้นหรือไม่?

เป็นกรณีที่ชัดเจนยิ่งสำหรับซอฟต์แวร์ที่สำคัญต่อธุรกิจ (Business-critical software) — ระบบที่จัดการการจ่ายเงินเดือน การปฏิบัติตามกฎหมาย และข้อมูลพนักงาน ซึ่งไม่ใช่ผลิตภัณฑ์ที่คุณสามารถทดลองใช้แล้วเลิกใช้ในไตรมาสหน้าได้ ต้นทุนในการเปลี่ยนระบบมีอยู่จริง รูปแบบความล้มเหลวมีความรุนแรง และผู้ที่นำระบบไปใช้งานต้องรับผิดชอบต่อผลลัพธ์ นั่นหมายความว่าก่อนลงนามสัญญา พวกเขาจะทำการประเมินความเชื่อถือด้วยเกณฑ์ต่างๆ อย่างละเอียด ผลิตภัณฑ์ที่สวยงามเป็นหนึ่งในสัญญาณที่ชัดเจนที่สุด ซึ่งสื่อว่าผู้สร้างมีความตั้งใจจริง พวกเขาใส่ใจกับส่วนที่คุณมองเห็นได้ด้วยตาเปล่า ซึ่งหมายความว่าพวกเขาคงใส่ใจกับส่วนที่คุณไม่สามารถมองเห็นได้เช่นกัน

ในโลกที่การดำเนินการมีต้นทุนต่ำ ความงามคือหลักฐานการทำงาน (Proof of Work)

ตรรกะนี้ยังคงใช้ได้มาโดยตลอด แต่ในช่วงสิบปีที่ผ่านมา สภาพตลาดทำให้มันแทบมองไม่เห็น ครั้งหนึ่งเคยมีทักษะที่สำคัญที่สุดในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์กลับไม่เกี่ยวข้องกับซอฟต์แวร์เลย

ระหว่างปี 2012 ถึง 2022 สถาปัตยกรรมหลักของ SaaS ได้รับการกำหนดรูปแบบแล้ว โครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์มีราคาถูกและเป็นมาตรฐาน เครื่องมือพัฒนาได้รับการพัฒนาให้สุกงอม การสร้างผลิตภัณฑ์ที่ทำงานได้แม้จะยาก แต่เป็นความยากที่ “ได้รับการแก้ไขแล้ว” — คุณสามารถจัดการได้โดยการจ้างบุคลากร ปฏิบัติตามรูปแบบที่มีอยู่ และ只要有ทรัพยากรเพียงพอ ก็สามารถบรรลุขีดจำกัดขั้นต่ำได้ สิ่งที่หายากอย่างแท้จริงและแยกแยะผู้ชนะออกจากผู้ไม่ประสบความสำเร็จคือความสามารถในการจัดจำหน่าย คุณสามารถรับลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพหรือไม่? คุณสามารถสร้างกระบวนการขายที่ทำซ้ำได้หรือไม่? คุณเข้าใจโมเดลเศรษฐศาสตร์หน่วย (Unit economics) อย่างเพียงพอหรือไม่ เพื่อเติมเชื้อเพลิงให้กับไฟการเติบโตในเวลาที่เหมาะสม?

ผู้ก่อตั้งที่เติบโตได้ดีในสภาพแวดล้อมนั้นส่วนใหญ่มาจากรายการขาย การให้คำปรึกษา หรือภาคการเงิน พวกเขาเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงตัวชี้วัดที่เมื่อสิบปีก่อนฟังดูเหมือนภาษาลึกลับ: อัตราการคงอยู่ของรายได้สุทธิ (NDR), มูลค่าสัญญาเฉลี่ย (ACV), ตัวเลขเวทมนตร์ (Magic number), หลักการ 40 พวกเขาใช้ชีวิตอยู่กับตารางคำนวณและการทบทวนสายการขาย และในบริบทนั้น พวกเขาถูกต้องอย่างแน่นอน ยุคสูงสุดของ SaaS ได้ผลิตผู้ก่อตั้ง SaaS ยุคสูงสุด นี่คือการปรับตัวเชิงเหตุผล

แต่ฉันรู้สึกหายใจไม่ออก

ฉันเติบโตในเมืองเล็กๆ ของรัฐในอินเดียที่มีประชากร 250 ล้านคน ทุกปี มีนักเรียนในอินเดียเพียงประมาณสามคนเท่านั้นที่สามารถสอบเข้ามหาวิทยาลัยแมสซาชูเซตส์เทคโนโลยี (MIT) ได้ โดยไม่มีข้อยกเว้น พวกเขาทั้งหมดล้วนมาจากโรงเรียนเตรียมอุดมศึกษาที่มีค่าใช้จ่ายสูงในเดลี มุมไบ หรือเบงกาลูรู—สถาบันที่ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อเป้าหมายนี้โดยเฉพาะ ฉันเป็นคนแรกของรัฐฉันในประวัติศาสตร์ที่สามารถสอบเข้า MIT ได้ ฉันพูดถึงเรื่องนี้ไม่ใช่เพื่อโอ้อวด แต่เพราะนี่คือตัวอย่างย่อของข้อโต้แย้งในบทความนี้: เมื่อขอบเขตการเข้าถึงถูกจำกัด การมีพื้นเพที่ดีจะทำนายผลลัพธ์; เมื่อขอบเขตการเข้าถึงเปิดกว้าง คนที่ลงลึกจะชนะเสมอ ในห้องที่เต็มไปด้วยคนที่มีพื้นเพดีเลิศ ฉันคือตัวเลือกที่ชนะด้วยความลึกซึ้ง นี่คือวิธีการเดียวที่ฉันรู้จักในการเดิมพัน

ฉันเรียนฟิสิกส์ คณิตศาสตร์ และวิทยาการคอมพิวเตอร์ และในสาขาเหล่านี้ การค้นพบที่ลึกซึ้งที่สุดไม่ได้มาจากการปรับปรุงกระบวนการ แต่มาจากการมองเห็นความจริงที่ผู้อื่นมองข้าม วิทยานิพนธ์ปริญญาโทของฉันเกี่ยวกับการบรรเทาปัญหาผู้ตามหลัง (Straggler mitigation) ในการฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแบบกระจาย: เมื่อคุณทำงานในระบบขนาดใหญ่ หากบางส่วนล่าช้า คุณจะปรับแต่งข้อจำกัดนี้อย่างไรโดยไม่ทำลายความสมบูรณ์โดยรวม

เมื่อฉันอายุยี่สิบต้นๆ มองดูโลกแห่งการเริ่มต้นธุรกิจ ฉันเห็นภาพที่ความเข้าใจเชิงลึกเหล่านี้ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องเลย ตลาดให้ค่าส่วนเกินกับการเข้าสู่ตลาด (Go-to-market) มากกว่าตัวผลิตภัณฑ์เอง การสร้างสิ่งที่มีความเป็นเลิศทางเทคโนโลยีดูเหมือนเป็นเรื่องไร้เดียงสา—มันถูกมองว่าเป็นการรบกวน “เกมที่แท้จริง” (นั่นคือ การรับลูกค้าใหม่ การรักษาลูกค้า และความเร็วในการขาย)

จากนั้น ในปลายปี 2022 สภาพแวดล้อมก็เปลี่ยนไป

สิ่งที่ ChatGPT แสดงให้เห็น—ในรูปแบบที่ตรงไปตรงมาและน่าตื่นเต้นกว่าบทความวิจัยหลายปี—คือเส้นโค้งได้โค้งงอแล้ว วงจร S ใหม่ได้เริ่มต้นขึ้น การเปลี่ยนผ่านระยะ (Phase transitions) จะไม่ให้รางวัลแก่ผู้ที่ปรับตัวได้ดีที่สุดในระยะก่อนหน้า แต่จะให้รางวัลแก่ผู้ที่สามารถมองเห็นศักยภาพอันไม่สิ้นสุดของระยะใหม่ ก่อนที่ผู้อื่นจะเห็นราคา

ดังนั้นฉันจึงลาออกจากงานและก่อตั้ง Warp

การพนันครั้งนี้มีความเฉพาะเจาะจงมาก สหรัฐอเมริกามีหน่วยงานภาษีมากกว่า 800 แห่ง—ระดับรัฐบาลกลาง ระดับรัฐ และระดับท้องถิ่น—แต่ละแห่งมีข้อกำหนดการยื่นรายงาน วันหมดเขต และตรรกะการปฏิบัติตามกฎหมายของตนเอง ไม่มี API หรืออินเทอร์เฟซการเข้าถึงแบบโปรแกรมได้ ตลอดหลายทศวรรษที่ผ่านมา ผู้ให้บริการค่าจ้างทุกรายจัดการปัญหานี้ด้วยวิธีเดียวกัน: จ้างคนเพิ่มขึ้น ผู้เชี่ยวชาญด้านการปฏิบัติตามกฎหมายนับพันๆ คนต้องจัดการกับระบบที่ไม่เคยถูกออกแบบมาให้สามารถขยายขนาดได้ด้วยวิธีการด้วยมือ ผู้เล่นรายใหญ่แบบดั้งเดิม—ADP, Paylocity, Paychex—ได้สร้างโมเดลธุรกิจทั้งหมดรอบความซับซ้อนนี้ โดยไม่ได้แก้ไขความซับซ้อน แต่ดูดซับมันเข้าไปในจำนวนพนักงาน และผลักต้นทุนให้ลูกค้า

ในปี 2022 ฉันเห็นว่าตัวแทน AI ยังคงอ่อนแอ แต่ฉันก็เห็นเส้นโค้งการปรับปรุงอยู่ด้วย ผู้ที่เชี่ยวชาญในระบบกระจายขนาดใหญ่และสังเกตการพัฒนาของโมเดลอย่างใกล้ชิด สามารถวางเดิมพันได้อย่างแม่นยำ: เทคโนโลยีที่อ่อนแอในเวลานั้น จะกลายเป็นพลังมหาศาลภายในไม่กี่ปี ดังนั้นเราจึงวางเดิมพัน: สร้างแพลตฟอร์มแบบ AI-native ตั้งแต่หลักการพื้นฐาน และเริ่มต้นจากงานไหลเวียนที่ยากที่สุดในหมวดนี้—งานไหลเวียนที่ยักษ์ใหญ่แบบดั้งเดิมไม่สามารถอัตโนมัติได้เนื่องจากข้อจำกัดด้านสถาปัตยกรรม

ตอนนี้ การเดิมพันนี้กำลังถูกจ่ายผลตอบแทน แต่ในมุมมองที่กว้างกว่านั้นคือการรับรู้รูปแบบ ผู้ก่อตั้งที่มีพื้นฐานด้านเทคโนโลยีในยุค AI ไม่เพียงแต่มีข้อได้เปรียบด้านวิศวกรรม แต่ยังมีข้อได้เปรียบด้านการมองเห็นเชิงลึก พวกเขาสามารถมองเห็นจุดเริ่มต้นที่แตกต่างและเดิมพันในทางที่ต่างออกไป พวกเขาสามารถพิจารณาระบบที่ทุกคนถือว่า “ซับซ้อนถาวร” และตั้งคำถามว่า: อะไรคือสิ่งที่จำเป็นเพื่อให้เกิดการอัตโนมัติอย่างแท้จริง? จากนั้น สิ่งสำคัญคือ พวกเขาสามารถสร้างคำตอบนั้นด้วยมือของตนเอง

ผู้นำยุค SaaS ยอดเยี่ยมคือผู้ที่ทำการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีเหตุผลภายใต้ข้อจำกัดต่างๆ ขณะที่ AI กำลังกำจัดข้อจำกัดเหล่านั้นและติดตั้งข้อจำกัดใหม่ ในสภาพแวดล้อมใหม่นี้ ทรัพยากรที่หายากไม่ใช่การกระจายอีกต่อไป แต่เป็นความสามารถในการมองเห็นความเป็นไปได้—รวมถึงการสร้างมันให้ถึงมาตรฐานทางความงามและความเชื่อที่เหมาะสม แต่ยังมีตัวแปรที่สามซึ่งตัดสินทุกอย่าง และนี่คือจุดที่ผู้ก่อตั้งส่วนใหญ่ในยุค AI กำลังทำผิดพลาดอย่างหายนะ

ในวงการสตาร์ทอัพปัจจุบัน มีมีม (Meme) ที่นิยมกันว่า: คุณมีเวลาสองปีในการหนีจากฐานล่างถาวร สร้างให้เร็ว ระดมทุนให้เร็ว หรือไม่ก็ออก หรือพัง

ฉันเข้าใจว่าจิตใจแบบนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร ความก้าวหน้าของ AI ที่รวดเร็วทำให้รู้สึกเหมือนมีภัยคุกคามต่อการมีชีวิตอยู่ และช่วงเวลาที่จะจับคลื่นนี้ดูเหมือนแคบมาก ผู้คนหนุ่มสาวที่เห็นเรื่องราวความดังในหนึ่งคืนบน Twitter จึงเชื่ออย่างแน่นอนว่าแก่นแท้ของเกมคือความเร็ว—ผู้ชนะคือคนที่วิ่งเร็วที่สุดในเวลาสั้นที่สุด

สิ่งนี้ถูกต้องในมิติที่ผิดอย่างสมบูรณ์

ความเร็วในการดำเนินการนั้นสำคัญอย่างยิ่ง ฉันเชื่ออย่างแน่นอนเรื่องนี้—มันถูกสลักไว้ในชื่อบริษัทของฉันเอง (Warp) แต่ความเร็วในการดำเนินการไม่ได้หมายถึงการมองการณ์สั้น ผู้ก่อตั้งบริษัทที่มีค่าที่สุดในยุค AI ไม่ใช่คนที่วิ่งเร็วสองปีแล้วรีบถอนทุน แต่เป็นคนที่วิ่งเร็วเป็นเวลาสิบปี และเพลิดเพลินกับดอกเบี้ยทบต้น

ความสั้นมองผิดพลาดตรงที่: สิ่งที่มีค่าที่สุดในซอฟต์แวร์—ข้อมูลส่วนตัว ความสัมพันธ์กับลูกค้าเชิงลึก ต้นทุนการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริง และความเชี่ยวชาญด้านการกำกับดูแล—ต้องใช้เวลาหลายปีในการสะสม และไม่ว่าคู่แข่งจะนำทุนหรือความสามารถด้าน AI มาเท่าใด ก็ไม่สามารถคัดลอกได้อย่างรวดเร็ว เมื่อ Warp จัดการการจ่ายเงินเดือนให้กับบริษัทข้ามรัฐ เรากำลังสะสมข้อมูลการปฏิบัติตามกฎหมายจากหลายพันเขตอำนาจศาล แต่ละคำเตือนด้านภาษีที่แก้ไข แต่ละกรณีขอบเขตที่จัดการ และแต่ละการลงทะเบียนกับรัฐที่เสร็จสมบูรณ์ ล้วนเป็นการฝึกฝนระบบซึ่งจะยิ่งยากต่อการคัดลอกเมื่อเวลาผ่านไป นี่ไม่ใช่เพียงฟีเจอร์หนึ่ง แต่เป็นแนวป้องกันที่มีอยู่เพราะเราลงลึกอย่างมีคุณภาพสูงเป็นเวลานานพอที่จะสร้างความหนาแน่นของคุณภาพ

ผลประกอบทบต้นนี้ในปีแรกนั้นมองไม่เห็น ในปีที่สองจึงเริ่มเห็นชัดขึ้นเล็กน้อย แต่ถึงปีที่ห้า มันคือทั้งหมดของเกม

แฟรงก์ สลูทแมน ซีอีโอคนก่อนหน้าของ Snowflake ได้ก่อตั้งและขยายขนาดบริษัทซอฟต์แวร์มากกว่าใครๆ ที่เคยมีมา เขาสรุปอย่างกระชับว่า: ต้องคุ้นเคยกับสถานการณ์ที่ “ไม่สบายใจ” ไม่ใช่เพื่อวิ่งระยะสั้น แต่ให้ถือว่าเป็นสถานะถาวร ความสับสนในช่วงเริ่มต้นของสตาร์ทอัพ—ความรู้สึกสูญเสียทิศทาง ข้อมูลไม่สมบูรณ์ และความจำเป็นในการตัดสินใจลงมือทำ—จะไม่หายไปหลังจากสองปี มันแค่เปลี่ยนรูปแบบ โดยความไม่แน่นอนใหม่จะเข้ามาแทนที่ความไม่แน่นอนเก่า ผู้ก่อตั้งที่ยั่งยืนไม่ใช่คนที่หาความแน่นอนเจอ แต่คือคนที่เรียนรู้วิธีเคลื่อนไหวอย่างชัดเจนในหมอกควัน

การสร้างบริษัทเป็นสิ่งที่โหดร้ายอย่างยิ่ง และความโหดร้ายนี้ยากที่จะอธิบายให้คนที่ยังไม่เคยทำเข้าใจ คุณใช้ชีวิตอยู่กับความกลัวเล็กๆ อย่างต่อเนื่อง พร้อมกับถูกเติมเต็มด้วยความหวาดกลัวระดับสูงกว่าเป็นครั้งคราว คุณตัดสินใจนับพันครั้งโดยไม่มีข้อมูลครบถ้วน พร้อมรับรู้ว่าเพียงแค่ชุดของการตัดสินใจผิดพลาดก็สามารถนำไปสู่จุดจบได้ ความสำเร็จแบบ “สำเร็จในหนึ่งคืน” ที่คุณเห็นบน Twitter ไม่เพียงแต่เป็นค่าผิดปกติในการกระจายแบบพลัง แต่ยังเป็นค่าผิดปกติที่รุนแรงที่สุด การปรับกลยุทธ์ของคุณตามกรณีเหล่านี้ ก็เหมือนกับการฝึกซ้อมมาราธอนโดยอิงจากผลลัพธ์ของคนที่วิ่งผิดทางและบังเอิญวิ่งจบ 5 กิโลเมตร

ดังนั้นทำไมต้องทำเช่นนี้? ไม่ใช่เพราะมันสบาย หรือเพราะโอกาสชนะสูง แต่เพราะสำหรับบางคน การไม่ทำเช่นนี้รู้สึกเหมือนไม่ได้ใช้ชีวิตอย่างแท้จริง เพราะไม่มีอะไรเลวร้ายไปกว่าความเงียบอึดอัดที่เกิดจากการ “ไม่เคยลอง” เลย

และหากคุณเดาถูก ถ้าคุณเห็นความจริงที่ผู้อื่นยังไม่ได้กำหนดราคา ถ้าคุณดำเนินการด้วยรสนิยมและความเชื่อในช่วงเวลาที่ยาวนานพอ — ผลลัพธ์จะไม่ใช่แค่ทางการเงินเท่านั้น คุณได้สร้างสิ่งที่เปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานของผู้คนจริงๆ คุณได้สร้างผลิตภัณฑ์ที่ผู้คนหลงรักการใช้งาน คุณได้จ้างและผลักดันให้ผู้คนที่ทำงานอยู่ที่นี่สามารถแสดงศักยภาพสูงสุดของพวกเขาในธุรกิจที่คุณสร้างขึ้นด้วยมือของคุณเอง

นี่คือโครงการที่ใช้เวลาสิบปี AI ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ได้ และมันก็ไม่เคยเปลี่ยนแปลง

สิ่งที่ AI เปลี่ยนคือขอบเขตสูงสุด (Ceiling) ที่ผู้ก่อตั้งที่ยังคงยืนหยัดจนถึงที่สุดสามารถบรรลุได้ในทศวรรษนี้

แล้วในอีกด้านหนึ่งของทั้งหมดนี้ ซอฟต์แวร์จะมีลักษณะเป็นอย่างไร?

ผู้มองโลกในแง่ดีกล่าวว่า AI สร้างความอุดมสมบูรณ์—ผลิตภัณฑ์มากขึ้น ผู้สร้างมากขึ้น และคุณค่าที่กระจายไปยังผู้คนมากขึ้น พวกเขาถูกต้อง ผู้มองโลกในแง่ร้ายกล่าวว่า AI ทำลายรั้วป้องกันของซอฟต์แวร์—ทุกอย่างสามารถ sa คัดลอกได้ภายในช่วงบ่ายเดียว ความป้องกันได้สิ้นสุดลงแล้ว พวกเขาก็ถูกต้องในบางส่วน แต่ทั้งสองฝ่ายต่างจับตาดูพื้นฐาน (The floor) โดยไม่มีใครสนใจเพดาน (The ceiling)

ในอนาคตจะมีโซลูชันจุดเดียวนับพันๆ รายการ—เครื่องมือเล็กๆ ที่มีฟังก์ชันการทำงานและสร้างโดย AI ซึ่งเพียงพอต่อการแก้ปัญหาเฉพาะเจาะจงบางอย่าง หลายรายการเหล่านี้ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นโดยบริษัท แต่ถูกพัฒนาโดยบุคคลทั่วไปหรือทีมภายในเพื่อแก้ไขจุดที่พวกเขาเผชิญปัญหาเอง สำหรับหมวดซอฟต์แวร์บางประเภทที่มีอุปสรรคต่ำและสามารถเปลี่ยนแทนได้ง่าย ตลาดจะได้รับการประชาธิปไตยอย่างแท้จริง ระดับขั้นต่ำสูงมาก การแข่งขันรุนแรงมาก และกำไรแทบจะไม่มีเลย

แต่สำหรับซอฟต์แวร์ที่สำคัญต่อธุรกิจ (Business-critical software) — ระบบที่จัดการการไหลเวียนของเงินทุน การปฏิบัติตามกฎหมาย ข้อมูลพนักงาน และความเสี่ยงทางกฎหมาย — สถานการณ์กลับแตกต่างอย่างสิ้นเชิง นี่คือกระบวนการทำงานที่มีความผิดพลาดได้น้อยมาก เมื่อระบบจ่ายเงินเดือนล้มเหลว พนักงานจะไม่ได้รับเงิน; เมื่อการยื่นภาษีผิดพลาด กรมสรรพากร (IRS) จะมาเยี่ยม; เมื่อการจ่ายเบี้ยประกันหยุดชะงักในช่วงเปิดลงทะเบียน คนจริงๆ จะสูญเสียการคุ้มครอง ผู้ที่เลือกซอฟต์แวร์ต้องรับผิดชอบต่อผลลัพธ์เหล่านี้ ความรับผิดชอบนี้ไม่สามารถมอบหมายให้กับ AI ที่ถูกสร้างขึ้นแบบ “เขียนโค้ดด้วยอารมณ์” (vibecoded) ในช่วงบ่ายได้

สำหรับงานเหล่านี้ บริษัทจะยังคงไว้วางใจผู้ให้บริการต่อไป ในหมู่ผู้ให้บริการเหล่านี้ กลไก “ผู้ชนะได้ทั้งหมด” จะรุนแรงกว่ารุ่นซอฟต์แวร์ก่อนหน้า ไม่เพียงเพราะผลเครือข่ายที่แข็งแกร่งขึ้น (แม้ว่าจะเป็นเช่นนั้นจริง) แต่ยังเพราะแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อ AI โดยเฉพาะ ซึ่งสามารถทำงานในระดับใหญ่และสะสมข้อมูลส่วนตัวจากการทำธุรกรรมนับล้านครั้งและกรณีขอบเขตการปฏิบัติตามกฎระเบียบหลายพันกรณี ได้สร้างข้อได้เปรียบแบบทบต้นดอกเบี้ยที่ทำให้ผู้เล่นใหม่แทบเป็นไปไม่ได้ที่จะตามทันแบบ “เริ่มต้นจากศูนย์” รั้วกันนั้นไม่ใช่เพียงชุดฟีเจอร์ แต่คือคุณภาพที่สะสมจากการดำเนินงานอย่างมีมาตรฐานสูงอย่างต่อเนื่องในพื้นที่ที่ลงโทษข้อผิดพลาด

นี่หมายความว่าระดับการรวมตัวของตลาดซอฟต์แวร์จะสูงกว่ายุค SaaS มาก ผมคาดว่าในอีกสิบปีข้างหน้า ในสาขาทรัพยากรบุคคลและการจ่ายเงินเดือน จะไม่มีบริษัท 20 แห่งที่แต่ละแห่งครองส่วนแบ่งตลาดหลักไม่เกินหลักหน่วย ผมคาดว่าจะมีเพียงสองถึงสามแพลตฟอร์มที่ครองมูลค่าส่วนใหญ่ ขณะที่โซลูชันแบบจุดเดียวจำนวนมากจะแทบไม่ได้รับส่วนแบ่งใดๆ รูปแบบเดียวกันนี้จะเกิดขึ้นในทุกหมวดหมู่ซอฟต์แวร์ที่มีความซับซ้อนด้านการปฏิบัติตามกฎหมาย การสะสมข้อมูล และค่าใช้จ่ายในการเปลี่ยนแพลตฟอร์มทำงานร่วมกัน

บริษัทที่อยู่ด้านบนสุดของการกระจายตัวเหล่านี้ดูเหมือนกันมาก: ก่อตั้งโดยผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีที่มีรสนิยมในผลิตภัณฑ์จริง; ถูกสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมแบบ AI-native ตั้งแต่วันแรก; ดำเนินงานในตลาดที่ผู้เล่นรายใหญ่ปัจจุบันไม่สามารถตอบสนองเชิงโครงสร้างได้หากไม่รื้อถอนธุรกิจเดิมของพวกเขา พวกเขาได้เดิมพันด้วยความเข้าใจที่เป็นเอกลักษณ์ตั้งแต่เนิ่นๆ — เห็นความจริงบางอย่างที่ยังไม่ได้รับการกำหนดราคาโดย AI — และยึดมั่นอย่างเพียงพอจนผลประกอบพอกพูนกลายเป็นสิ่งที่ชัดเจน

ฉันได้บรรยายถึงผู้ก่อตั้งประเภทนี้ในเชิงนามธรรม แต่ฉันรู้ดีว่าเขาคือใคร เพราะฉันกำลังพยายามเป็นเขา

ฉันก่อตั้ง Warp ในปี 2022 เพราะเชื่อว่าทั้งสแต็กการดำเนินงานโดยพนักงาน—การจ่ายเงินเดือน การปฏิบัติตามกฎหมายภาษี ผลประโยชน์ การรับเข้าทำงาน การจัดการอุปกรณ์ และกระบวนการทรัพยากรบุคคล—ล้วนสร้างขึ้นบนงานด้วยมือและโครงสร้างเก่าๆ ซึ่ง AI สามารถแทนที่ทั้งหมดได้อย่างสมบูรณ์ ไม่ใช่แค่ปรับปรุง แต่แทนที่อย่างสิ้นเชิง บริษัทขนาดใหญ่แบบดั้งเดิมสร้างธุรกิจมูลค่าพันล้านดอลลาร์โดยดูดซับความซับซ้อนเข้าไปในจำนวนพนักงาน ในขณะที่เราสร้างธุรกิจโดยกำจัดความซับซ้อนตั้งแต่ต้นทาง

สามปีที่ผ่านมาได้พิสูจน์แล้วว่าการเดิมพันนี้คุ้มค่า ตั้งแต่เปิดตัว เราได้จัดการธุรกรรมมากกว่า 5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว และให้บริการแก่บริษัทที่สร้างเทคโนโลยีที่สำคัญที่สุดของโลก ทุกเดือน ข้อมูลการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เราสะสม กรณีพิเศษที่เราจัดการ และการผสานรวมที่เราพัฒนา ล้วนทำให้แพลตฟอร์มยากต่อการเลียนแบบและมีคุณค่ามากขึ้นสำหรับลูกค้า รั้วกันยังอยู่ในระยะเริ่มต้น แต่ได้เริ่มก่อตัวขึ้นแล้ว และกำลังเร่งตัวขึ้น

ฉันบอกคุณเรื่องเหล่านี้ไม่ใช่เพราะความสำเร็จของ Warp เป็นเรื่องที่กำหนดไว้แล้ว—ในโลกที่มีการกระจายแบบพลัง ไม่มีอะไรเป็นเรื่องที่กำหนดไว้ล่วงหน้า—แต่เพราะตรรกะที่นำเราไปถึงจุดนี้ คือตรรกะเดียวกันที่ฉันอธิบายไว้ตลอดทั้งบทความ: เห็นความจริง ลงลึกกว่าใครๆ สร้างมาตรฐานที่สูงโดยไม่ต้องพึ่งแรงกดดันจากภายนอก และยึดมั่นนานพอที่จะดูว่าคุณถูกหรือไม่

บริษัทชั้นนำในยุคปัญญาประดิษฐ์ จะถูกสร้างขึ้นโดยผู้ที่เข้าใจหลักการต่อไปนี้: การเข้าถึงไม่เคยเป็นทรัพยากรที่หายาก แต่ความเข้าใจลึกซึ้ง (Insight) ต่างหากที่เป็นเช่นนั้น; การดำเนินการไม่เคยเป็นกำแพงป้องกัน แต่รสนิยม (Taste) ต่างหากที่เป็นเช่นนั้น; ความเร็วไม่เคยเป็นข้อได้เปรียบ แต่ความลึก (Depth) ต่างหากที่เป็นเช่นนั้น

กฎพลังงานไม่สนใจเจตนาของคุณ แต่มันให้รางวัลแก่เจตนาที่ถูกต้อง