Tác động của AI đến cổ phiếu SaaS: Phân tích Salesforce, ServiceNow và Snowflake

Biên dịch & sắp xếp: Shenchao TechFlow

Khách mời: Nico

Cổ phiếu phần mềm SaaS dưới bóng đen của AI: CRM vs NOW vs SNOW, ai là cơ hội tăng gấp đôi bị định giá thấp? Phân tích chi tiết 10.000 từ về cơ hội phần mềm tiếp theo

Nguồn podcast: Nico Frontier Alpha

Thời gian phát sóng: 21 tháng 5 năm 2026

Trong sáu tháng qua, phố Wall đã dùng thuật ngữ “Ngày tận thế của SaaS” để mô tả một đợt giảm giá mạnh mẽ, trong đó Salesforce, ServiceNow và Snowflake đều giảm hơn một nửa so với mức cao nhất, trong khi mô hình mức độ tập trung của JPMorgan cho thấy vị thế của các tổ chức trong ngành bán dẫn đã tăng lên 99,3%, trong khi ngành phần mềm chỉ ở mức 22,8%, tạo nên sự chia rẽ cảm xúc ở mức lịch sử. Nhà đầu tư Nico đã đưa ra phán đoán trái ngược với xu hướng chính流 tại thời điểm này: AI không nhằm tiêu diệt ngành phần mềm, mà đang loại bỏ những công ty chỉ bán giao diện chức năng, đồng thời thưởng cho những nền tảng cung cấp hạ tầng và quản trị; hiện tại, dù ngành phần mềm không sôi động bằng ngành phần cứng, nhưng tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận và giá trị đầu tư của nó cao hơn nhiều.

Phần có giá trị nhất của chương trình này là mang ba công ty vào cùng một khung đánh giá để phân tích từng công ty: Salesforce (bội số PE trước tương lai 13–14 lần, dòng tiền tự do 14,4 tỷ USD, quyền mua lại 50 tỷ USD) là “nhóm an toàn”, ServiceNow (câu chuyện AI Control Tower, Jensen Huang đồng hành trong ba năm liên tiếp) là “nhóm có câu chuyện AI rõ ràng nhất”, và Snowflake (thu phí theo mức sử dụng, RPO tăng 42% so với cùng kỳ nhưng vẫn lỗ theo GAAP) là “nhóm độ co giãn cao, rủi ro cao”. Vào ngày 27 tháng 5, Salesforce và Snowflake sẽ công bố báo cáo tài chính cùng ngày, ngay sau đó là hội nghị thường niên của Snowflake và hội nghị Build của Microsoft – những sự kiện này sẽ tạo thành cửa sổ quan sát trực tiếp nhất trong ngắn hạn.

“SaaS tận cùng” và sự cực đoan của tâm lý thị trường

• Khối phần mềm bị bán tháo nặng nề, không phải chỉ một công ty gặp vấn đề, mà toàn bộ khối phần mềm đã bị thị trường tuyên án tử hình.
• Mô hình đông đúc của JPMorgan cho thấy mức độ tập trung tổ chức trong ngành bán dẫn đã tăng vọt lên 99,3%, trong khi mức độ đông đúc của ngành phần mềm chỉ ở mức 22,8%, đây là sự chênh lệch cảm xúc ở mức lịch sử.
• Tin tốt về lĩnh vực phần cứng là mọi người đã mua vào hết, đã được định giá bởi thị trường; trong khi tin xấu về phần mềm là mọi người cũng đã bán gần hết, còn không gian để phục hồi tăng trưởng. Trong 3 tháng tới, nếu chỉ xem xét mức độ hưng thịnh của ngành, phần cứng chắc chắn sẽ mạnh hơn; nhưng nếu xem xét tiềm năng tăng giá, tỷ lệ rủi ro - lợi nhuận và hiệu quả chi phí, phần mềm có thể lại tốt hơn.

Ảnh hưởng của AI đến mô hình kinh doanh SaaS

• Nhiều tính năng mà các công ty SaaS từng dựa vào để thu phí, giờ đây có thể tạo ra một bản mẫu khả dụng trong thời gian cực ngắn nhờ AI, hoàn toàn không cần bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào. Điều mà thị trường thực sự lo ngại là sự khan hiếm và lợi thế cạnh tranh của lớp tính năng SaaS đang sụp đổ.
• Nếu một AI Agent có thể làm công việc của 10 người, thì một công ty trước đây cần mua 1.000 tài khoản giờ chỉ cần 100 tài khoản là đủ. Đây chính là “Seat compression” – sự nén ghế – mà phố Wall gần đây hay nhắc đến.
• Agent không cần giao diện người dùng, không cần bảng điều khiển, không cần giao diện đẹp mắt; nó chỉ cần dữ liệu và API. Điều này có nghĩa là phần mềm SaaS đã bị AI đánh hạ xuống một cấp độ thấp hơn, từ cổng chính trong quy trình làm việc doanh nghiệp, trở thành nền tảng lưu trữ dữ liệu phía sau.

Sự chuyển đổi và định giá của Salesforce

• Việc mua Salesforce về bản chất không phải là dùng định giá cao gấp chục lần để đánh cược vào một câu chuyện tăng trưởng mạnh mẽ hay hy vọng nó sẽ chuyển đổi thành công sang AI, mà là dựa trên sự so sánh và cân nhắc giữa giá trị nội tại và mức giá thực tế—hiện tại, nó thực sự đang ở vị trí bị định giá thấp tương đối.
• Agentforce đã chuyển logic thu phí từ [người] sang [nhiệm vụ], thu nhập trước đây phụ thuộc vào số lượng nhân viên, trong khi thu nhập tương lai sẽ phụ thuộc vào tổng khối lượng công việc. Chỉ cần triển khai thành công logic thu phí theo nhiệm vụ, Salesforce có thể chuyển đổi mượt mà từ nền kinh tế theo ghế sang nền kinh tế theo nhiệm vụ.
• Dynamics 365 của Microsoft kết hợp với Copilot là mối đe dọa lớn nhất trong dài hạn đối với Salesforce. Nếu trong tương lai, các nhân viên bán hàng không bao giờ mở Salesforce, mà để Copilot tự động cập nhật hồ sơ khách hàng qua Outlook hoặc Teams, thì Salesforce có thể bị suy giảm từ vị trí cổng vào công việc trở thành cơ sở dữ liệu nền.

Chiến lược AI Control Tower của ServiceNow

• ServiceNow không muốn tạo ra một ChatGPT mới, mà muốn trở thành lớp quản trị, lớp sắp xếp và lớp thực thi cho các AI agent cấp doanh nghiệp. Dù doanh nghiệp sử dụng AI của nhà cung cấp nào, miễn là AI đó tham gia vào quy trình doanh nghiệp, gọi đến hệ thống doanh nghiệp hoặc thực hiện các nhiệm vụ của doanh nghiệp, đều phải thông qua ServiceNow để quản trị và sắp xếp.
• Vị trí này khá giống với iOS của Apple, khi Apple không tự phát triển từng ứng dụng, nhưng tất cả các ứng dụng đều chạy trên iOS. ServiceNow cũng muốn đi theo con đường này trong tương lai.
• Lời gốc của Huang Renxun là: ServiceNow về bản chất là hệ điều hành doanh nghiệp trong thời đại AI.

Nghịch lý mô hình tiêu dùng của Snowflake

• Điều Snowflake sợ nhất không phải là khách hàng không sử dụng nó, mà là khách hàng sử dụng quá thuần thục. Khi doanh nghiệp phát hiện hóa đơn của Snowflake quá cao, họ sẽ thúc đẩy đội ngũ kỹ thuật tối ưu truy vấn, nén lưu trữ, thậm chí thay thế một phần các nhiệm vụ có giá trị thấp bằng các công cụ mã nguồn mở — đây chính là lưỡi hai mặt của mô hình tiêu dùng.
• Tỷ lệ giữ lại doanh thu ròng của Snowflake giảm từ 131% xuống 126%, rồi đến mức mới nhất là 125%, điều này vẫn ở mức lành mạnh, nhưng xu hướng đi xuống cho thấy tốc độ mở rộng của khách hàng cũ đã không còn nhanh như trước.
• Snowflake là công ty tăng trưởng nhanh nhất trong ba công ty, có cơ sở hạ tầng dữ liệu AI trực tiếp nhất và tự nhiên không bị ảnh hưởng bởi mô hình kinh doanh SaaS truyền thống; nhưng đồng thời cũng là công ty có định giá cao nhất, cạnh tranh khốc liệt nhất và chất lượng lợi nhuận yếu nhất. Tỷ lệ thưởng cao, rủi ro cao.

So sánh lịch sử và phán quyết cuối cùng

• Câu chuyện cho rằng AI sẽ giết chết phần mềm đã được đơn giản hóa quá mức. Điều thực sự xảy ra là AI đang thay thế những phần mềm chỉ bán giao diện chức năng, đồng thời thưởng cho những nền tảng bán cơ sở hạ tầng và quản trị. Không phải tất cả phần mềm đều sẽ bị đảo lộn.
• Khi bong bóng internet năm 2000 vỡ tung, xu hướng chính của thị trường là 【internet sẽ tiêu diệt tất cả các công ty truyền thống】, nhưng cuối cùng những công ty tồn tại không chỉ là các công ty internet, mà còn cả những công ty truyền thống sớm tiếp nhận internet và tích hợp những công cụ này vào hoạt động kinh doanh của họ. 20 năm sau, logic của làn sóng AI lần này cũng tương tự.

Đầu năm 2026, câu chuyện “AI giết chết ngành phần mềm” đã khiến toàn bộ thị trường chứng khoán Mỹ bùng nổ. Kể từ đó, toàn bộ ngành phần mềm chìm trong nỗi ám ảnh bị AI lật đổ. Ngôi sao của ngành phần mềm, Microsoft, cũng không thể thoát khỏi ảnh hưởng, giá cổ phiếu từng giảm hơn 25% trong năm, và nếu tính từ mức cao nhất lịch sử, mức giảm sâu nhất gần 40%, gần bằng mức sụt giảm trong đợt thị trường熊thị năm 2022. Các cổ phiếu phần mềm từng nổi bật trong vài năm qua như Salesforce, ServiceNow, Snowflake đều đã mất hơn một nửa giá trị thị trường. Đây không phải là vấn đề của một công ty duy nhất, mà là toàn bộ ngành phần mềm đã bị thị trường tuyên án tử hình. Phố Wall đặt tên cho sự kiện này là “Ngày tận thế của SaaS”.

Trong gần nửa năm qua, cả nhà đầu tư lẻ lẫn tổ chức đều đang làm một việc giống nhau: mua vào phần cứng và bán khống phần mềm, khiến nhóm cổ phiếu phần mềm bị đẩy xuống mức thấp kỷ lục. Tuy nhiên, gần đây đã xuất hiện một vài tín hiệu bất thường. Mô hình mức độ chen chúc của JPMorgan cho thấy mức độ chen chúc của các tổ chức trong ngành bán dẫn đã tăng vọt lên 99,3%, trong khi mức độ chen chúc của nhóm phần mềm chỉ ở mức 22,8%—đây là sự chênh lệch cảm xúc ở cấp độ lịch sử. Ngay lúc này, Tổng thống Mỹ Trump đã âm thầm chi vài triệu đô la để mua vào cổ phiếu phần mềm; nhà quản lý quỹ phòng hộ giỏi nhất phố Wall, Bill Ackman, cũng cùng thời điểm này đã đầu tư nặng tay vào Microsoft—công ty lớn nhất trong ngành phần mềm; và CEO của công ty có giá trị thị trường cao nhất thế giới, NVIDIA, ông Huang Renxun, đã liên tục ba năm liền bay trực tiếp đến Las Vegas để ủng hộ một công ty phần mềm.

Vậy AI thực sự sẽ tiêu diệt toàn bộ ngành phần mềm, hay đang mang đến cho chúng ta cơ hội mua vào một lần trong thập kỷ? Trong video hôm nay, tôi sẽ phân tích chi tiết ba công ty phần mềm tiêu biểu nhất: Salesforce, ServiceNow, Snowflake.

Về việc AI tiêu diệt ngành SaaS và cổ phiếu phần mềm sụp đổ, phải bắt đầu từ tháng 1 năm nay. Vào ngày 30 tháng 1, Anthropic (công ty đứng sau mô hình lớn Claude) đã lặng lẽ phát hành 11 plugin trên GitHub, có tên gọi Claude Cowork — chỉ đơn giản là một kho mã nguồn cùng một bài blog. Tuy nhiên, trong vòng 48 giờ sau khi phát hành, cổ phiếu phần mềm toàn cầu rơi vào cảnh máu chảy thành sông. Theo ước tính của thị trường, phân khúc phần mềm đã mất tổng cộng 285 tỷ USD giá trị vốn hóa.

Tại sao mọi người lại hoảng loạn như vậy? Một phóng viên của CNBC đã thực hiện một thí nghiệm khiến tất cả các nhà quản lý cấp cao của các công ty SaaS mất ngủ. Anh ta dùng Claude Code trong một giờ để tái tạo một trang web có tên Monday.com với chi phí chỉ 5–15 USD. Monday.com là một công ty phần mềm quản lý dự án niêm yết trên thị trường chứng khoán Mỹ, có giá trị thị trường hàng tỷ USD. Một phóng viên đã tạo ra một bản demo quản lý dự án trông giống Monday.com chỉ trong một giờ và chi phí vài đô la.

Tất nhiên, điều này không có nghĩa là nó thực sự sao chép một công ty niêm yết; Monday.com thật sự có các quyền doanh nghiệp, bảo mật dữ liệu, hệ sinh thái tích hợp và kênh phân phối — những thứ này không thể hoàn thành trong một giờ bởi AI, mà cần thời gian để tích lũy và phát triển. Nhưng điểm đáng sợ nhất của thí nghiệm này là nhiều giao diện chức năng mà các công ty SaaS từng dựa vào để thu phí, giờ đây có thể được tạo ra bởi AI trong thời gian cực ngắn dưới dạng bản mẫu khả thi, hoàn toàn không cần bất kỳ kinh nghiệm lập trình nào. Đằng sau câu chuyện này, điều mà thị trường thực sự lo ngại là sự khan hiếm và lợi thế cạnh tranh của lớp chức năng SaaS đang sụp đổ. Mô hình SaaS truyền thống thu phí theo đầu người có thể không còn tồn tại dưới tác động của AI. Điều này cũng phản ánh tham vọng của các nhà cung cấp mô hình AI cơ sở — không còn chỉ dừng lại ở việc tối ưu hiệu suất mô hình lớn, mà còn trực tiếp bước vào lĩnh vực ứng dụng để chia sẻ miếng bánh khổng lồ này.

SaaS là viết tắt của Software as a Service (phần mềm như một dịch vụ). Bản chất của nó rất đơn giản: chuyển các phần mềm truyền thống được cài đặt trên máy chủ doanh nghiệp lên đám mây, khách hàng trả phí theo tháng hoặc năm để được sử dụng phần mềm. Trong 20 năm qua, mô hình này đã trở thành cỗ máy tạo ra sự giàu có lớn nhất trong ngành phần mềm.

Logic thu phí cốt lõi của mọi công ty SaaS gần như đều tính theo đầu người. Nếu một công ty có 1.000 nhân viên cần sử dụng phần mềm này, họ buộc phải mua 1.000 tài khoản và thanh toán phí đăng ký liên tục, mỗi tài khoản dao động từ vài chục đến vài trăm đô la Mỹ mỗi năm. Đồng thời, tần suất sử dụng càng cao và thời gian sử dụng càng dài, mức độ gắn kết của khách hàng càng lớn, vì toàn bộ quy trình làm việc và dữ liệu của công ty đều được lưu trữ trên nền tảng SaaS này, khiến chi phí chuyển đổi trong thời gian ngắn rất cao. Đây chính là logic cốt lõi giúp ngành SaaS tài sản nhẹ kiếm tiền một cách dễ dàng, đồng thời cũng là lý do chính khiến Phố Wall trong 20 năm qua sẵn sàng định giá các công ty SaaS ở mức bội số P/E từ vài chục đến hàng trăm lần.

Tuy nhiên, làn sóng AI bùng nổ, đặc biệt sau khi bước vào thời đại Agent, nền tảng của logic này bắt đầu lung lay. Thị trường lo ngại về ngành SaaS chủ yếu ở hai cấp độ.

Lớp đầu tiên: Nén ghế ngồi (Seat compression)

Mức độ hoảng loạn trực tiếp nhất là khi Agent thay thế nhân viên, dẫn đến số lượng đăng ký SaaS giảm mạnh và doanh thu, lợi nhuận sụt giảm nghiêm trọng. Các công ty SaaS tính phí theo đầu người, doanh nghiệp có bao nhiêu nhân viên sử dụng thì mua bấy nhiêu ghế. Tuy nhiên, khi bước vào thời đại Agent, logic này đã bị đảo ngược hoàn toàn: nếu một AI Agent có thể làm công việc của 10 người, thì một công ty trước đây cần mua 1.000 tài khoản giờ đây chỉ cần 100 tài khoản là đủ. Đây chính là “Seat compression” (nén ghế) mà phố Wall gần đây thường nhắc đến.

Công thức doanh thu của công ty SaaS là « số lượng khách hàng × số ghế trung bình mỗi khách hàng × giá mỗi ghế ». Trong 20 năm qua, ba biến số này đều tăng lên, tuy nhiên, dưới tác động của Agent, chỉ số số ghế trung bình mỗi khách hàng lần đầu tiên đối mặt với rủi ro giảm sút mang tính cấu trúc. Thị trường lo ngại mô hình kinh doanh của các công ty SaaS có thể bị AI đảo ngược.

Lớp thứ hai: Luồng làm việc của Agent bỏ qua giao diện SaaS

Một cấp độ lo lắng sâu hơn là khi các quy trình làm việc dựa trên Agent trực tiếp bỏ qua phần mềm SaaS, biến chúng thành nhân vật phụ. Đây chính là cốt lõi khiến thị trường thực sự hoảng loạn. Mô hình kinh doanh truyền thống của SaaS có một tiền đề ngầm là phần mềm được thiết kế cho con người sử dụng. Salesforce thiết kế giao diện người dùng, thiết kế các bảng điều khiển đẹp mắt, thiết kế các quy trình làm việc — về bản chất đều nhằm mục đích hình thành thói quen sử dụng và tăng mức độ gắn kết của người dùng. Nhưng Agent không cần giao diện người dùng, không cần bảng điều khiển, không cần giao diện đẹp mắt; nó chỉ cần dữ liệu và API.

Khi Claude có thể kết nối trực tiếp với các plugin của Salesforce, Notion, Google Drive và Slack, quy trình làm việc đã thay đổi căn bản. Trước đây, nhân viên bán hàng phải mở trực tiếp Salesforce để tra cứu dữ liệu khách hàng, theo dõi hợp đồng và xem tình trạng sau bán, hầu hết công việc hàng ngày đều không thể tách rời giao diện phần mềm Salesforce. Bây giờ, nhân viên bán hàng có thể mở trực tiếp Claude để hoàn thành những công việc lặp đi lặp lại trước đây, trong khi Claude sử dụng API để truy xuất và ghi dữ liệu từ Salesforce, giúp nhân viên bán hàng hoàn toàn không cần tương tác với giao diện phần mềm Salesforce.

Điều này có nghĩa là phần mềm SaaS đã bị AI đánh hạ xuống một cấp độ thấp hơn, từ cổng chính của quy trình làm việc doanh nghiệp trở thành nền tảng lưu trữ dữ liệu phía sau. Điều đáng sợ ở đây là nó trực tiếp thay đổi chuỗi phân phối giá trị. Trước đây, người dùng tương tác nhiều nhất với phần mềm SaaS, nhưng hiện tại họ dành nhiều thời gian hơn cho việc tương tác với các Agent. Nơi người dùng dành nhiều thời gian nhất sẽ nắm giữ quyền định giá lớn nhất. Trong hoàn cảnh này, phần mềm SaaS đã trở thành phụ trợ cho AI Agent. Trước đây, lợi thế cạnh tranh lớn nhất của SaaS là thói quen người dùng và sự tích lũy quy trình làm việc lâu dài, vốn dựa trên tiền đề “người dùng sẽ sử dụng giao diện người dùng một cách sâu rộng”, nhưng các Agent đang thay đổi điều này. Điều này đủ để gây ra sự hoảng loạn rộng rãi trên thị trường.

Đồng thời, môi trường lãi suất vĩ mô căng thẳng, chi tiêu vốn của các công ty công nghệ lớn gần như toàn bộ đổ vào cơ sở hạ tầng AI, ngân sách mua phần mềm của doanh nghiệp liên tục bị thu hẹp, khiến định giá của các cổ phiếu tăng trưởng phần mềm kỳ hạn dài bị nén mạnh nhất. Tính đến nay trong năm nay, toàn bộ ngành phần mềm đã giảm mạnh so với chỉ số S&P Nasdaq cùng kỳ, thị trường cũng xuất hiện tình trạng phân hóa rõ rệt, mọi người đều vô tư mua vào phần cứng và bán khống phần mềm.

Phân tích mức độ chen chúc của JPMorgan cho thấy mức độ chen chúc trong ngành bán dẫn đã đạt mức cao nhất mọi thời đại là 99,3%, điều này có nghĩa là hầu hết các nhà đầu tư đều đang giữ vị thế theo cùng một hướng. Đặc biệt hơn, vị thế bán khống trong ngành phần mềm đang tăng dần đều, chỉ số rủi ro ép buộc đã đạt mức cực đoan 100%. Khi sự hoảng loạn đạt đến cực điểm, các điểm tới hạn và tín hiệu đảo chiều của thị trường thường bắt đầu xuất hiện.

Dữ liệu này không có nghĩa là vốn sẽ ngay lập tức rút khỏi lĩnh vực phần cứng để chuyển sang lĩnh vực phần mềm. Đây chủ yếu là một tín hiệu rủi ro, cho thấy phần cứng đã trở thành lĩnh vực bị các nhà đầu tư lẻ và tổ chức giao dịch quá đông đúc, lợi ích khi mua dài hạn phần cứng một cách vô thức ngày càng giảm, do đó vốn tự nhiên có nhu cầu chuyển đổi giữa các lĩnh vực; việc chuyển từ phần cứng ở mức cao sang phần mềm ở mức thấp tương đương với việc chuyển từ một lĩnh vực cực kỳ đông đúc, được định giá đầy đủ trong ngắn hạn, sang một lĩnh vực vẫn bị áp lực bởi những câu chuyện ma quái nhưng có tiềm năng cải thiện về基本面.

Tin tốt về lĩnh vực phần cứng là tất cả mọi người đều đã mua vào và đã được định giá bởi thị trường; trong khi tin xấu về phần mềm là mọi người cũng đã bán gần hết, do đó còn không gian để phục hồi tăng trưởng. Tôi có đánh giá rất rõ ràng về vấn đề này: trong 3 tháng tới, nếu chỉ xem xét mức độ hưng thịnh của ngành, phần cứng chắc chắn sẽ mạnh hơn; nhưng nếu xét đến tiềm năng tăng giá, tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận và hiệu quả chi phí, phần mềm có thể lại tốt hơn một chút. Nói cách khác, phần cứng vẫn là chủ đề chính lớn nhất của AI, nhưng trong ngắn hạn đã quá đông đúc; phần mềm là hướng bù đắp tăng trưởng, với độ linh hoạt và tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận cao hơn trong 3 tháng tới.

Chủ yếu là do ngành phần mềm đã bị bán tháo quá nặng nề trong vài tháng qua. Đi kèm với sự hoảng loạn về AI, các cổ phiếu phần mềm đã trải qua đợt bán tháo rộng rãi và không phân biệt, thị trường không quan tâm gì cả, cứ bán trước rồi mới hỏi sau, điều này thực sự khiến nhiều công ty phần mềm chất lượng cao, có rào cản kinh doanh, tích lũy dữ liệu và tích cực đón nhận AI, bị bán tháo một cách vô tình.

Hơn nữa, trong vài chục ngày tới, ngành phần mềm sẽ có nhiều chất xúc tác. Ví dụ, vào ngày 27 tháng 5, Salesforce và Snowflake sẽ công bố báo cáo tài chính mới nhất trong cùng một ngày; hai báo cáo này sẽ trả lời một câu hỏi cốt lõi: AI đang nuốt chửng SaaS hay đang định giá lại SaaS? Ngay sau đó, từ ngày 1 đến ngày 4 tháng 6, Snowflake tổ chức hội nghị thường niên tại San Francisco với chủ đề là hạ tầng dữ liệu và ứng dụng AI doanh nghiệp; từ ngày 2 đến ngày 3 tháng 6, Microsoft tổ chức hội nghị Build với các chủ đề trọng tâm là AI Agent, Copilot, quy trình phát triển và ứng dụng AI doanh nghiệp. Những chất xúc tác này kết hợp lại có thể củng cố xu hướng phục hồi của cổ phiếu phần mềm. Nếu thị trường bắt đầu tin rằng AI Agent không nhằm tiêu diệt phần mềm, mà là triển khai thông qua các nền tảng phần mềm, thì các cổ phiếu phần mềm như ServiceNow, Salesforce và Snowflake đều có thể hưởng lợi.

Bối cảnh công ty

Mã Salesforce là CRM, trùng với tên ngành nghề nó đang làm; đây là công ty phần mềm quản lý quan hệ khách hàng lớn nhất thế giới và cũng là một trong những công ty mang tính biểu tượng nhất thời kỳ SaaS. Nói đơn giản, nó giúp doanh nghiệp quản lý khách hàng. Nhưng “quản lý khách hàng” ở đây không đơn thuần là để nhân viên bán hàng mở trang web và nhập vài thông tin khách hàng; giá trị thực sự của nó là trở thành hệ thống ghi chép trung tâm cho dữ liệu khách hàng của doanh nghiệp.

Khách hàng là ai, những nhân viên nào đã theo dõi, đã mua sản phẩm gì, hợp đồng đang ở bước nào, có khiếu nại sau bán hàng không, đã tiếp cận marketing bao nhiêu lần—những dữ liệu quan trọng nhất trong vòng đời khách hàng đều được lưu trữ trong Salesforce. Đây đều là tài sản khách hàng cốt lõi nhất của doanh nghiệp. AI có thể giúp bạn tạo email, tóm tắt cuộc họp, tự động viết nội dung bán hàng, nhưng nếu không có một cơ sở dữ liệu khách hàng đáng tin cậy, AI sẽ không biết cách thực hiện những việc này—đó chính là vị trí cốt lõi của Salesforce. AI có thể tác động đến các chức năng phía trước của Salesforce, nhưng chưa chắc đã tiêu diệt được cốt lõi của nó.

Salesforce vừa là công ty SaaS truyền thống điển hình nhất, trực tiếp chịu tác động từ sự thu hẹp vị trí của Agent; nhưng mặt khác, nó lại là nền tảng dữ liệu của nhiều khách hàng doanh nghiệp, không phải là một công cụ nhỏ có thể thay thế tùy tiện. Đây cũng là điểm tiếp cận cốt lõi trong phân tích Salesforce: liệu nó thực sự là một công ty phần mềm thời kỳ trước sắp bị AI lật đổ, hay chỉ là một cỗ máy tạo dòng tiền bị thị trường định giá quá bi quan?

Salesforce hiện có hơn 150.000 khách hàng doanh nghiệp, từ các công ty khởi nghiệp đến các tập đoàn thuộc danh sách Fortune 500. Công ty được Marc Benioff thành lập năm 1999. Benioff xuất thân từ Oracle, từng là phó chủ tịch trẻ nhất của Oracle và là một trong những học trò được Larry Ellison, người sáng lập Oracle, đánh giá cao từ những ngày đầu. Sau đó, ông khởi nghiệp với một ý tưởng rất táo bạo vào thời điểm đó: ông cho rằng phần mềm doanh nghiệp không nên được bán dưới dạng đĩa cài đặt trên máy chủ của khách hàng, mà nên chạy trên đám mây và được đăng ký theo tháng hoặc theo năm.

Ý tưởng này rất táo bạo vào năm 1999. Lúc đó, các gã khổng lồ truyền thống như Microsoft, Oracle và SAP đều theo mô hình phổ biến là bán phần mềm cho doanh nghiệp và để doanh nghiệp tự triển khai trên máy chủ nội bộ. Lúc này, Benioff một mình kêu lên khẩu hiệu “Không phần mềm”, và sau đó mô hình kinh doanh SaaS thực sự đã chiến thắng, Salesforce cũng trở thành biểu tượng của ngành SaaS.

Điểm nổi bật của Benioff là khả năng cảm nhận nhạy bén và biết dự đoán xu hướng. Khi ông lần đầu tiên nhắc đến Agentforce năm ngoái, toàn bộ thị trường đều cho rằng đây chỉ là một chiêu trò tiếp thị, nhưng trong vài quý qua, Agentforce thực sự đã ghi nhận những con số ấn tượng. Mới đây, ARR của Agentforce đã đạt 800 triệu USD, tăng 169% so với cùng kỳ năm trước. Vì vậy, việc bạn có tin rằng Salesforce có thể hoàn thành cuộc chuyển đổi AI hay không, phần lớn phụ thuộc vào việc bạn có tin tưởng vào Benioff hay không.

Danh mục sản phẩm

Nhiều người nghĩ Salesforce chỉ là một công cụ CRM, nhưng thực tế sau hơn 20 năm mở rộng và mua lại, nó đã trở thành một nền tảng phần mềm doanh nghiệp rất lớn.

Quan trọng nhất là Sales Cloud, sản phẩm khởi đầu của nó, giúp các đội ngũ bán hàng quản lý khách hàng, cơ hội kinh doanh và quy trình bán hàng. Hệ thống bán hàng của hàng ngàn doanh nghiệp trên toàn cầu đều được xây dựng dựa trên sản phẩm này. Sau Sales Cloud, Salesforce tiếp tục mở rộng sang Service Cloud, chuyên về dịch vụ khách hàng và hỗ trợ sau bán hàng—tất cả các quy trình như cuộc gọi phàn nàn, email hỏi đáp, trò chuyện trực tuyến, phân bổ và xử lý vé hỗ trợ đều chạy trên Service Cloud. Mở rộng thêm, Marketing Cloud phụ trách tiếp thị kỹ thuật số, giúp doanh nghiệp thực hiện gửi thông điệp chính xác, tiếp thị qua email và theo dõi hiệu quả quảng cáo; Commerce Cloud phụ trách thương mại điện tử, hỗ trợ doanh nghiệp bán hàng trực tuyến.

Gộp lại bốn mảng này, Salesforce cơ bản đã bao phủ toàn bộ các khâu doanh nghiệp tương tác với khách hàng, từ tiếp cận khách hàng, chốt giao dịch, hậu mãi đến mua lại, đều có sản phẩm tương ứng cho từng giai đoạn.

Tuy nhiên, tham vọng của Salesforce không dừng lại ở đó. Trong vài năm qua, họ đã chi một khoản tiền lớn để thực hiện các vụ mua lại. Họ đã mua lại MuleSoft (chuyên về tích hợp hệ thống, khi doanh nghiệp đồng thời sử dụng hàng chục phần mềm khác nhau, MuleSoft sẽ đảm nhiệm việc kết nối dữ liệu giữa các hệ thống này), Tableau (chuyên về trực quan hóa dữ liệu và phân tích kinh doanh, biến dữ liệu khách hàng trong CRM thành biểu đồ và insights), Slack (chuyên về giao tiếp và hợp tác nội bộ doanh nghiệp, tương tự các phần mềm văn phòng như Feishu hoặc DingTalk ở Trung Quốc); năm ngoái, họ lại mua lại Informatica (chuyên về quản lý dữ liệu doanh nghiệp, giúp doanh nghiệp làm sạch, tích hợp và quản lý dữ liệu rải rác khắp nơi).

Những vụ mua lại này kết hợp lại, Salesforce thực sự đã xây dựng một hệ sinh thái hoàn chỉnh xung quanh dữ liệu khách hàng, với CRM là trung tâm, được bao bọc bởi các lớp tích hợp, phân tích, hợp tác và quản lý dữ liệu. Và mảng kinh doanh mới nổi nhất, cũng là mảnh ghép quan trọng nhất của Salesforce, chính là Agentforce—nền tảng AI Agent mà Salesforce ra mắt năm ngoái, cũng là lá bài quan trọng nhất của họ để đối phó với làn sóng AI.

Mô hình kinh doanh: Từ kinh tế ghế ngồi đến kinh tế nhiệm vụ

Mô hình kinh doanh của Salesforce chính là SaaS điển hình nhất, tính phí theo số lượng người dùng. Công ty có bao nhiêu nhân viên bán hàng cần sử dụng CRM thì mua bấy nhiêu tài khoản, mỗi tài khoản khoảng hơn 100 USD mỗi tháng, thanh toán theo hợp đồng hàng năm. Dù từng tài khoản không hề đắt, nhưng nếu một doanh nghiệp lớn có hàng nghìn, hàng vạn nhân viên bán hàng, dịch vụ khách hàng và vận hành, tổng chi phí này cộng lại sẽ tạo thành nguồn thu định kỳ rất ổn định. Đây chính là nguồn gốc cơ bản giúp Salesforce kiếm tiền dễ dàng trong hơn 20 năm qua.

Tuy nhiên, sau khi AI xuất hiện, logic kiếm tiền dễ dàng này bắt đầu lung lay. Nếu một AI Agent có thể tự động thực hiện nghiên cứu khách hàng, viết email, quản lý funnel bán hàng và theo dõi khách hàng, thì doanh nghiệp còn cần đến nhiều nhân viên bán hàng như vậy không? Đó chính là điều mà thị trường lo ngại nhất — sự thu hẹp vị trí. Salesforce là một trong những công ty đại diện dễ bị thị trường thổi phồng và thảo luận nhất.

Benioff cũng nhận ra vấn đề này. Từ năm ngoái, Salesforce đã khởi động một cuộc chuyển đổi mô hình kinh doanh đầy tham vọng nhưng cực kỳ quan trọng: vẫn giữ phí thuê chỗ, đồng thời bổ sung một sản phẩm mới dựa trên mức độ sử dụng, phù hợp với thời đại AI, có tên Agentforce. Nói đơn giản, mô hình truyền thống là “bạn mua bao nhiêu tài khoản thì trả bấy nhiêu tiền”, trong khi mô hình mới là “bạn trả phí theo số lượng nhiệm vụ mà AI Agent của bạn thực hiện”. Salesforce gọi đơn vị đo lường này là Agentic Work Units (đơn vị công việc do AI Agent hoàn thành).

Logic đằng sau mô hình mới này rất thông minh. Nếu AI thực sự có thể thay thế một phần lao động thủ công, thì số lượng vị trí truyền thống có thể giảm, nhưng đồng thời, số lượng nhiệm vụ do AI Agent thực hiện có thể tăng mạnh. Trước đây, một nhân viên bán hàng có thể theo dõi 20 khách hàng mỗi ngày, nhưng trong tương lai, một AI Agent có thể đồng thời theo dõi 200 khách hàng. Số lượng vị trí con người giảm đi, nhưng số lượng nhiệm vụ do AI thực hiện có thể tăng gấp đôi hoặc thậm chí gấp 10 lần. Chỉ cần mô hình tính phí theo nhiệm vụ hoạt động hiệu quả, Salesforce có thể chuyển đổi mượt mà từ nền kinh tế vị trí sang nền kinh tế nhiệm vụ, và doanh thu trên mỗi khách hàng có thể tăng đáng kể. Doanh thu trước đây gắn liền với số lượng nhân viên, trong khi doanh thu tương lai sẽ gắn liền với tổng khối lượng công việc. Đây chính là ý nghĩa quan trọng nhất của Agentforce — có thể tái cấu trúc toàn bộ logic định giá và mô hình kinh doanh của Salesforce.

Tuy nhiên, câu chuyện này hiện vẫn chưa được thực hiện đầy đủ. Mặc dù ARR của Agentforce đã đạt 8 tỷ USD với tốc độ tăng trưởng rất nhanh, nhưng so với doanh thu cả năm 41,5 tỷ USD của Salesforce, tỷ lệ này vẫn chưa đến 2%. Đồng thời, áp lực thu hẹp số lượng ghế ngồi mà Salesforce phải đối mặt có thể nghiêm trọng hơn bất kỳ công ty SaaS nào khác, bởi vì Salesforce bán các tài khoản cho nhân viên bán hàng, nhân viên chăm sóc khách hàng và nhân viên marketing — một công ty có 10.000 nhân viên có thể cần mua 3.000–5.000 tài khoản Salesforce, và chính những vị trí này lại là những công việc đầu tiên mà AI Agent sẽ thay thế: viết email, theo dõi khách hàng, tạo văn bản bán hàng, trả lời các câu hỏi của khách hàng — tất cả đều là những việc mà các mô hình AI lớn làm tốt nhất. Việc dựa vào doanh thu mới chỉ chiếm 2% để vượt qua sự suy giảm của doanh thu truyền thống là cực kỳ khó khăn.

Vì vậy, tại sao tôi vẫn nói Salesforce hiện vẫn đáng được quan tâm? Không phải vì tôi tin rằng câu chuyện kinh doanh mới Agentforce chắc chắn sẽ vượt doanh thu của mô hình SaaS cũ, mà vì hiện tại Salesforce chỉ có tỷ số P/E tương lai 13–14 lần, mức định giá này đã phản ánh đầy đủ các kỳ vọng bi quan. Công ty còn có dòng tiền tự do 14,4 tỷ USD và quyền mua lại cổ phiếu trị giá 50 tỷ USD.

Vì vậy, việc mua Salesforce về bản chất không phải là đánh cược vào một câu chuyện tăng trưởng cao với định giá gấp chục lần, hay hy vọng nó sẽ chuyển đổi thành công sang AI, mà là dựa trên sự cân nhắc giữa giá trị nội tại và mức giá thực tế; hiện tại, Salesforce thực sự đang ở vị trí bị định giá thấp tương đối. Tất nhiên, biên an toàn này không phải là vô điều kiện; nếu AI thực sự khiến doanh thu từ các vị trí truyền thống giảm rõ rệt và Agentforce không thể bù đắp được, thì định giá của Salesforce có thể vẫn tiếp tục bị thu hẹp. Nhưng miễn là các hoạt động cốt lõi ổn định và chương trình mua lại tiếp tục được thực hiện, ngay cả khi Agentforce chỉ mới một phần đạt được kỳ vọng, thị trường có thể tái định giá nó và giá cổ phiếu sẽ phục hồi.

Mo bảo vệ

Con đường bảo vệ mạnh nhất của Salesforce chính là lượng dữ liệu khổng lồ mà khách hàng đã tích lũy trong hơn 20 năm qua. Một công ty đã sử dụng CRM trong 10 năm có thể lưu trữ hàng triệu bản ghi khách hàng, hàng trăm nghìn quy trình bán hàng và hàng chục nghìn trường tùy chỉnh; việc di chuyển toàn bộ những dữ liệu này tương đương với việc phá bỏ toàn bộ nền tảng số hóa của doanh nghiệp và xây dựng lại từ đầu, chi phí chuyển đổi cao hơn rất nhiều so với chi phí tiếp tục trả phí.

Vậy điểm yếu của Salesforce nằm ở đâu? Dynamics 365 của Microsoft cộng với Copilot là mối đe dọa lớn nhất về dài hạn đối với Salesforce. Với tư cách là công ty phần mềm lớn nhất thế giới, sản phẩm văn phòng B2B của Microsoft đã thâm nhập vào phần lớn các doanh nghiệp lớn trên toàn cầu. Dynamics 365 là sản phẩm CRM của Microsoft, trực tiếp cạnh tranh với lĩnh vực cốt lõi của Salesforce, và trong vài năm qua, tốc độ tăng trưởng của nó luôn duy trì trên 20%. Quan trọng nhất, Dynamics 365 được tích hợp sâu với các bộ công cụ văn phòng như Copilot, Teams và Outlook, nơi mà nhân viên doanh nghiệp thường xuyên sử dụng nhất hàng ngày. Nếu trong tương lai, nhân viên bán hàng không bao giờ mở Salesforce mà thay vào đó để Copilot tự động cập nhật hồ sơ khách hàng thông qua Outlook hoặc Teams, thì Salesforce có thể bị suy giảm từ vị trí điểm truy cập công việc trở thành chỉ một cơ sở dữ liệu nền. Đây chính là điều Benioff lo lắng nhất, đồng thời cũng là sự không chắc chắn lớn nhất về dài hạn của Salesforce.

Dữ liệu báo cáo tài chính mới nhất

Dữ liệu quý cuối cùng của năm tài chính trước như sau: doanh thu cả năm đạt 41,5 tỷ USD, tăng 10% so với cùng kỳ năm trước; tổng RPO đạt 72 tỷ USD, tăng 14% so với cùng kỳ năm trước; dòng tiền tự do là 14,4 tỷ USD, tăng 16% so với cùng kỳ năm trước; tổng lợi tức trả cho cổ đông cả năm là 14,3 tỷ USD, trong đó 12,7 tỷ USD dùng để mua lại cổ phiếu và 1,6 tỷ USD dùng để chia cổ tức. Ngoài ra, Salesforce vừa phê duyệt kế hoạch mua lại cổ phiếu lên tới 50 tỷ USD. Doanh thu thường niên tái diễn (ARR) của sản phẩm mới Agentforce là 800 triệu USD, tăng 169% so với cùng kỳ năm trước, với 29.000 giao dịch được ký kết.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng 29.000 giao dịch không đồng nghĩa với 29.000 khách hàng lớn, cũng không có nghĩa là tất cả đều là hợp đồng giá trị cao. Dữ liệu này chỉ cho thấy sản phẩm đang mở rộng nhanh chóng, nhưng yếu tố thực sự quyết định định giá là liệu sau này có thể tăng doanh thu trên mỗi khách hàng và tỷ lệ giữ lại doanh thu ròng hay không. Trong cuộc họp báo cáo tài chính này, công ty còn nâng mục tiêu doanh thu cho năm tài chính 2030 lên 63 tỷ USD.

Nhìn chung, các yếu tố cơ bản của Salesforce thực sự rất vững chắc. Hơn nữa, tại cuộc họp báo cáo tài chính lần trước, CEO Benioff cũng tự mình nói rằng đây là năm rực rỡ nhất trong lịch sử công ty và cũng là năm có thành tích tốt nhất trong lịch sử ngành phần mềm. Ông thậm chí còn cho rằng hiện tại là cơ hội tiếp thị và mua vào rất tốt, do đó công ty đã tăng hạn mức mua lại cổ phiếu lên 50 tỷ USD. Ngôn ngữ này rõ ràng cho thấy ban quản lý rất hài lòng với báo cáo tài chính, thậm chí còn trực tiếp phản bác thị trường, cho rằng thị trường quá bi quan và giá cổ phiếu Salesforce đã bị định giá thấp quá mức.

Khi tôi làm video, giá cổ phiếu của Salesforce chỉ ở mức 180 USD, với tỷ số P/E kỳ vọng 13–14 lần. So với những năm gần đây, khi thị trường phần mềm tăng trưởng mạnh và định giá thường đạt 30–40 lần trở lên, mức định giá hiện tại đã giảm rõ rệt và là mức thấp nhất trong vài năm qua.

Catalysts and Risks

Lý do tăng giá rất đơn giản: định giá rẻ, dòng tiền ổn định, mức độ mua lại cổ phiếu hiện tại rất lớn, và lĩnh vực kinh doanh mới Agentforce đang tăng tốc mạnh mẽ. Báo cáo tài chính của Salesforce vào ngày 27 tháng 5 rất đáng chú ý và là chất xúc tác trực tiếp nhất trong ngắn hạn.

Lý do giảm giá là tốc độ tăng trưởng của nó chỉ ở mức 10%, không phải là nhanh trong ngành phần mềm; nghi ngờ về mô hình kinh doanh bị AI đảo lộn vẫn chưa được xóa bỏ; sự không chắc chắn của业务 mới Agentforce vẫn còn rất cao. Câu hỏi lớn nhất của thị trường là liệu Agentforce có đủ lớn để thúc đẩy doanh thu và lợi nhuận toàn bộ công ty, giúp công ty hoàn thành chuyển đổi toàn diện sang AI? Những điều này vẫn cần thời gian để xác minh.

Về báo cáo tài chính ngày 27 tháng 5, mọi người hãy chú ý đến những điểm sau: Thứ nhất, ARR của Agentforce có tiếp tục duy trì tốc độ tăng trưởng hàng năm trên 100% hay không. Nếu tốc độ tăng trưởng giảm xuống, điều đó cho thấy quá trình chuyển đổi AI đang tiềm ẩn một số rủi ro, và cần quan tâm đến cách ban quản lý phản ứng với vấn đề này.

Điểm thứ hai, liệu các hoạt động liên quan đến phí thuê SaaS có xuất hiện sự suy giảm rõ rệt không. Nếu xảy ra tình trạng tương tự, mọi người cần cảnh giác, vì thị trường có thể tiếp tục thổi phồng câu chuyện “AI nuốt chửng SaaS”.

Ngoài ra, cần quan tâm đến việc liệu định hướng tương lai của công ty có vẫn duy trì sự lạc quan hay không, cũng như liệu ban quản lý có tiếp tục phản hồi tích cực trước tác động của AI đến mô hình kinh doanh SaaS hay không. Đây đều là những điểm đáng chú ý.

Nếu chỉ xem báo cáo tài chính quý trước, tôi cảm thấy ban lãnh đạo rất rõ ràng và lạc quan; họ không cho rằng AI sẽ tiêu diệt Salesforce, mà ngược lại, họ tin rằng AI sẽ giúp Salesforce nâng cấp từ một công ty ứng dụng SaaS thành nền tảng doanh nghiệp Agent. Tuy nhiên, về mặt dữ liệu, câu chuyện này vẫn đang ở giai đoạn đầu của việc xác minh. Đối với bản thân tôi, tôi cho rằng không cần vội vàng kết luận liệu AI có thực sự đảo lộn Salesforce hay công ty đã hoàn thành chuyển đổi kinh doanh dựa trên AI. Tôi quan tâm hơn đến việc định giá của nó đang ở mức bị đánh giá thấp nhất trong vài năm qua, kết hợp với nền tảng cơ bản vững chắc của công ty, nên tỷ lệ lợi nhuận/rủi ro khi mua vào hiện tại khá cao. Nhưng câu chuyện dài hạn vẫn là AI — liệu Salesforce có thể vượt qua thử thách của AI hay không, vẫn cần thời gian để xác minh.

Bối cảnh công ty

Công ty ServiceNow chính là công ty phần mềm mà tôi đã đề cập ở đầu, nơi黄仁勋 đã bay đến Las Vegas liên tiếp 3 năm để ủng hộ. Nếu Salesforce quản lý mối quan hệ khách hàng bên ngoài doanh nghiệp, thì ServiceNow quản lý nhân viên và quy trình bên trong doanh nghiệp. Nói một cách đơn giản, nó là hệ thần kinh trung ương vận hành bên trong doanh nghiệp.

Nhiều quy trình trong doanh nghiệp cần được phê duyệt, luân chuyển, thực thi và ghi lại đều có thể chạy trên ServiceNow. Khi máy tính hỏng, cần tạo yêu cầu hỗ trợ cho IT; nhân viên mới nhập職 cần mở tài khoản, trang bị máy tính và thực hiện quy trình nhân sự; khi hệ thống gặp sự cố, cần phản ứng sự cố; khi có cảnh báo bảo mật, cần phân công, nâng cấp và khắc phục. Vì vậy, nó không chỉ là một hệ thống yêu cầu hỗ trợ IT, mà còn giống như một nền tảng thống nhất cho các luồng công việc trong doanh nghiệp.

ServiceNow được thành lập năm 2004, có trụ sở tại Santa Clara, California. CEO hiện tại là Bill McDermott, người trước đây từng là CEO toàn cầu của SAP và có hàng chục năm kinh nghiệm trong ngành phần mềm doanh nghiệp. Sau khi chính thức tiếp quản ServiceNow vào năm 2019, McDermott đã dẫn dắt công ty mở rộng từ một công ty phần mềm xử lý ticket IT thành một “nền tảng luồng công việc toàn doanh nghiệp”. Phong cách của ông rất nổi bật, giỏi trong việc kể những câu chuyện lớn, thực hiện các giao dịch lớn và thu hút khách hàng lớn. Phong cách này trong thời đại AI lại trở thành lợi thế.

Danh mục sản phẩm

Dịch vụ cốt lõi ban đầu là ITSM, mà các bộ phận CNTT doanh nghiệp sử dụng để quản lý vé yêu cầu, phản hồi sự cố, phát hành thay đổi, tài sản CNTT và yêu cầu dịch vụ. Trong thị trường ITSM, ServiceNow là nhà dẫn đầu toàn cầu không thể tranh cãi. Trên nền tảng này, nó đã mở rộng sang ITOM (quản lý vận hành CNTT); ITSM chủ yếu giải quyết “xử lý thế nào khi sự cố xảy ra”, trong khi ITOM tập trung vào việc giám sát hệ thống từ trước, phát hiện vấn đề và tự động khắc phục tối đa.

Việc mở rộng sang các lĩnh vực khác bao gồm HR Service Delivery, nơi mọi yêu cầu của nhân viên như nhập chức, nghỉ việc, xin nghỉ phép, điều chuyển vị trí đều có thể được xử lý trên ServiceNow. Ngoài ra còn có Customer Service Management (phục vụ khách hàng doanh nghiệp), có phần trùng lặp với Salesforce Service Cloud, nhưng ServiceNow thiên về các kịch bản B2B phức tạp hơn, chẳng hạn như thiết bị lớn, khách hàng doanh nghiệp và vé hỗ trợ xuyên phòng ban; Security Operations xử lý phản ứng sự cố an ninh; và Strategic Portfolio Management hỗ trợ CIO quản lý danh mục dự án, quyết định nên đầu tư hay loại bỏ các dự án CNTT nào.

Khi nhìn tổng thể, ServiceNow đã phát triển từ một phần mềm quản lý dịch vụ CNTT đơn giản thành một nền tảng quy trình làm việc nội bộ doanh nghiệp. Đây cũng là lý do cốt lõi khiến tỷ lệ gia hạn của nó đạt tới 97%, bởi vì một khi doanh nghiệp đã chuyển toàn bộ các quy trình CNTT, HR, an ninh và dịch vụ khách hàng lên ServiceNow, việc thay thế nó không còn đơn thuần là đổi một phần mềm nữa, mà là phải xây dựng lại toàn bộ hệ thống vận hành nội bộ doanh nghiệp — một việc có chi phí rất cao.

Các vụ mua lại quan trọng gần đây

Ngoài các sản phẩm bản địa của mình, ServiceNow trong năm qua đã thực hiện một vài thương vụ mua lại rất quan trọng.

Giao dịch đầu tiên là Moveworks, một trợ lý dịch vụ nhân viên được điều khiển bởi AI. Nhân viên không còn cần tìm kiếm các cổng thông tin khắp nơi khi có câu hỏi, mà có thể hỏi trực tiếp AI — AI có thể giúp tra cứu chính sách, tạo yêu cầu hỗ trợ, theo dõi tiến độ, thậm chí tự động giải quyết một số vấn đề. Sau khi hoàn tất việc mua lại, năng lực của Moveworks đã được tích hợp vào ServiceNow EmployeeWorks.

Giao dịch thứ hai là Veza, chuyên về quản lý danh tính và quyền truy cập. Trong thời đại AI Agent, việc “ai có thể truy cập vào dữ liệu nào” trở nên cực kỳ quan trọng, không chỉ con người cần được kiểm soát mà cả quyền truy cập của các Agent cũng vậy. Veza giải quyết chính vấn đề này.

Giao dịch thứ ba là việc mua lại Armis, một công ty chuyên về trực quan hóa tài sản thời gian thực trong lĩnh vực an ninh mạng. Armis có thể nhìn thấy có bao nhiêu thiết bị trong mạng doanh nghiệp, thiết bị nào có lỗ hổng và thiết bị nào đang giao tiếp.

Ba vụ mua lại này đều có một mục tiêu chung: chuẩn bị cho việc AI Agent thâm nhập quy mô lớn vào doanh nghiệp. Để Agent có thể làm việc trong doanh nghiệp, nó cần biết nhân viên đang hỏi gì, ai có quyền truy cập vào dữ liệu nào, và mạng lưới có những tài sản nào. Ba vụ mua lại này lần lượt bổ sung ba năng lực còn thiếu. Tất nhiên, việc thực hiện liên tiếp nhiều vụ mua lại trong thời gian ngắn cũng mang theo rủi ro tích hợp, đặc biệt là vụ mua lại Armis trị giá 7,75 tỷ USD—chúng ta sẽ phân tích chi tiết về rủi ro này sau này.

Chiến lược AI cốt lõi: AI Control Tower

Chiến lược AI cốt lõi của ServiceNow được gọi là AI Control Tower (Tháp kiểm soát AI). Khái niệm này bắt nguồn từ một vấn đề thực tế. Trong tương lai, doanh nghiệp sẽ không chỉ sử dụng một nhà cung cấp AI; họ có thể sử dụng GPT của OpenAI cho dịch vụ khách hàng, Claude của Anthropic để xem xét hợp đồng, Copilot của Microsoft để hợp tác tài liệu, Gemini của Google để phân tích dữ liệu, đồng thời tự phát triển nhiều AI Agent nội bộ.

Lúc này, câu hỏi đặt ra là: khi có rất nhiều AI Agent cùng chạy trong doanh nghiệp, ai sẽ quản lý chúng? Ai sẽ quyết định chúng có thể truy cập vào dữ liệu nào và không được truy cập vào dữ liệu nào? Ai sẽ đảm bảo chúng không thực hiện các thao tác vượt quá quyền hạn? Nếu xảy ra sự cố, ai sẽ chịu trách nhiệm? Đây chính là vấn đề mà AI Control Tower nhằm giải quyết.

ServiceNow không muốn tạo ra một ChatGPT khác, mà muốn trở thành lớp quản trị, lớp sắp xếp và lớp thực thi cho các AI Agent cấp doanh nghiệp, chịu trách nhiệm đảm bảo những AI này hoạt động một cách an toàn, tuân thủ và có thể kiểm toán trong doanh nghiệp. Đó chính là điểm khác biệt của nó so với nhiều công ty phần mềm SaaS khác. Nhiều công ty đang suy nghĩ “Liệu mình có thể tự tạo một AI Agent để cạnh tranh với ChatGPT, Claude, Gemini ở tầng ứng dụng không?”, nhưng ServiceNow rất thông minh khi chọn con đường khác: “Tôi không cạnh tranh với các bạn về mô hình nền tảng, mà sẽ quản lý quy trình thực thi của những mô hình này khi chúng được đưa vào doanh nghiệp.”

Mục đích mà ServiceNow muốn đạt được là bất kể doanh nghiệp sử dụng AI của nhà cung cấp nào, chỉ cần AI đó tham gia vào quy trình doanh nghiệp, gọi đến hệ thống của doanh nghiệp và thực hiện các nhiệm vụ của doanh nghiệp, thì đều phải được quản lý và sắp xếp thông qua ServiceNow.

Tại sao lại là ServiceNow?

Điều này phải quay lại những năng lực nền tảng mà ServiceNow đã tích lũy trong hơn 20 năm. Họ sở hữu một thứ gọi là CMDB (Cơ sở dữ liệu quản lý cấu hình). Nói một cách đơn giản, đó là bản đồ đầy đủ về tài sản và mối quan hệ hệ thống IT của doanh nghiệp. Tất cả các máy chủ trong công ty, các ứng dụng đang chạy, và mối quan hệ quyền hạn giữa các người dùng đều được ghi lại ở đây. Họ còn có một bộ máy quy trình đã vận hành hơn mười năm, mọi quy trình phê duyệt, thực thi và liên kết hợp tác trong doanh nghiệp đều chạy trên ServiceNow. Ngoài ra, họ còn có nhật ký kiểm toán đầy đủ, hệ thống ghi lại từng bước ai đã làm gì, khi nào thực hiện, và thay đổi những nội dung nào.

Sau khi AI Agent được triển khai vào doanh nghiệp, ba yếu tố cần thiết nhất là: phải biết được doanh nghiệp có những hệ thống nào có thể truy cập, phải thực hiện các nhiệm vụ theo quy trình đã định, và mọi bước Agent thực hiện đều phải được ghi lại để kiểm toán. Ngoài ra, ServiceNow còn bổ sung xác thực danh tính và quyền hạn thông qua Veza, cũng như hình ảnh hóa tài sản theo thời gian thực thông qua Armis.

Tại hội nghị Knowledge năm nay, sự việc này đã tiến thêm một bước nữa khi ServiceNow ra mắt Action Fabric. Công cụ này cho phép bất kỳ AI Agent bên thứ ba nào, dù là Claude, GPT, Gemini hay Copilot, đều có thể gọi đến động cơ quản trị của ServiceNow để thực hiện các tác vụ doanh nghiệp. “Tôi không quan tâm bạn dùng mô hình AI nào, nhưng việc thực thi và quản trị phải đi qua lớp của tôi” – logic này tương tự như iOS của Apple, nơi Apple không tự phát triển từng ứng dụng, nhưng mọi ứng dụng đều chạy trên iOS. ServiceNow cũng đang hướng tới con đường tương tự trong tương lai.

Huang Renxun xác nhận

Sự bảo chứng thuyết phục nhất cho vị trí này đến từ Jensen Huang. CEO của NVIDIA đã tham dự hội nghị thường niên của ServiceNow trong ba năm liên tiếp — điều này không chỉ là sự hỗ trợ lẫn nhau giữa các đối tác, mà NVIDIA chính là khách hàng của ServiceNow. Hệ thống báo giá siêu máy tính nội bộ của NVIDIA chạy trên ServiceNow; trước đây, việc tạo ra một tài liệu báo giá hoàn chỉnh mất 5 ngày, nhưng sau khi áp dụng quy trình AI, chỉ cần 5 phút là xong.

Huáng Rénxūn nói nguyên văn: “ServiceNow về bản chất là hệ điều hành doanh nghiệp thời đại AI.” Năm nay, hai công ty còn cùng nhau ra mắt Project Arc, trong đó NVIDIA cung cấp sandbox tính toán AI an toàn, còn ServiceNow cung cấp quản trị doanh nghiệp, cho thấy mối quan hệ gắn bó sâu sắc giữa hai bên. Điều này cho thấy AI Control Tower của ServiceNow không phải là một khái niệm phần mềm cô lập, mà đã bắt đầu được tích hợp vào các câu chuyện triển khai doanh nghiệp của các đối tác sinh thái AI như NVIDIA, OpenAI, Google và Anthropic.

Dữ liệu tài chính mới nhất

Trong quý đầu năm nay, tổng doanh thu đạt 3,77 tỷ USD, tăng 22% so với cùng kỳ năm trước; doanh thu đăng ký là 3,671 tỷ USD, cũng tăng 22% so với cùng kỳ năm trước, vượt trên ngưỡng dự báo; tổng RPO là 27,7 tỷ USD, tăng 25% so với cùng kỳ năm trước; tỷ lệ gia hạn khách hàng là 97%. Những con số này cho thấy nền tảng cốt lõi của ServiceNow không có vấn đề gì; công ty vẫn là một nền tảng phần mềm tăng trưởng khoảng 20%, tỷ lệ gia hạn 97%, lợi nhuận cao và dòng tiền dồi dào.

Bên AI có hiệu suất nổi bật hơn. Công ty đã điều chỉnh mục tiêu ACV (Giá trị hợp đồng hàng năm) liên quan đến AI trong năm nay từ 1 tỷ USD vào đầu năm lên 1,5 tỷ USD. Lưu ý đây là mục tiêu theo giá trị hợp đồng, không phải doanh thu trong kỳ, và sẽ dần chuyển hóa thành doanh thu thực tế. Tuy nhiên, việc điều chỉnh mục tiêu tăng 50% chỉ trong một quý cho thấy sản phẩm AI của họ thực sự có khách hàng sẵn sàng chi trả và đang tăng trưởng mạnh mẽ.

Giá cổ phiếu của nó đã giảm hơn 50% so với mức cao nhất lịch sử, và tỷ số P/E kỳ vọng hiện tại khoảng 21–24 lần. Đối với một công ty phần mềm nhẹ, tăng trưởng nhanh, đây thực sự đã là vùng được định giá tương đối thấp.

Catalysts and Risks

Lý do tích cực đối với ServiceNow rất rõ ràng. Thứ nhất, cốt truyện AI của nó rất rõ ràng: AI Control Tower là hệ điều hành doanh nghiệp trong thời đại AI; nhu cầu AI càng lớn, doanh nghiệp càng cần một nền tảng quản trị, kiểm toán, phân quyền và thực thi. Thứ hai, các sản phẩm AI mới của nó đang thực sự tăng trưởng mạnh mẽ, doanh thu AI ACV tăng từ 1 tỷ USD lên 1,5 tỷ USD, câu chuyện đang được hiện thực hóa. Thứ ba, hệ sinh thái đối tác của nó rất mạnh mẽ: OpenAI, Google Gemini, Claude và NVIDIA đều đang tích hợp hoặc hợp tác sâu với ServiceNow, củng cố vị thế chiến lược của nó như một “trung tâm điều khiển AI doanh nghiệp”.

Tuy nhiên, cũng cần làm rõ những rủi ro mà ServiceNow đang đối mặt. Sau khi công bố báo cáo tài chính quý gần nhất, dù vượt kỳ vọng thị trường, cổ phiếu vẫn giảm hơn 10% sau giờ giao dịch, cho thấy tâm lý thị trường cực kỳ bi quan, chứng tỏ xu hướng hiện tại chưa được đảo chiều và các nhà đầu tư vẫn đang nghi ngờ về mô hình kinh doanh của các công ty SaaS cũng như quá trình chuyển đổi AI. Ngoài ra, ServiceNow vừa hoàn thành ba thương vụ mua lại liên tiếp, đặc biệt là thương vụ lớn 7,75 tỷ USD với Armis, cần thời gian để hấp thụ; thị trường sẽ kỹ lưỡng xem xét mức tăng chỉ tiêu doanh thu mới, bao nhiêu phần trăm đến từ mua lại và bao nhiêu phần trăm đến từ tăng trưởng hữu cơ. Rủi ro bên ngoài là các yếu tố địa chính trị ở Trung Đông, quý trước một số dự án lớn đã bị hoãn, gây ảnh hưởng tiêu cực khoảng 75 điểm cơ bản đến tăng trưởng doanh thu đăng ký.

Đối với ServiceNow, tôi vẫn khá lạc quan. Đây là công ty phần mềm trong số ba công ty có câu chuyện AI mạch lạc, trực tiếp và dễ thuyết phục thị trường nhất. Định vị AI Control Tower của nó không chỉ không bị ảnh hưởng bởi AI, mà còn hưởng lợi từ sự phổ biến của AI, có tiềm năng trở thành nền tảng phần mềm quan trọng nhất trong quá trình triển khai AI doanh nghiệp. Đồng thời, về mặt định giá, trong năm qua, giá cổ phiếu của nó đã giảm một nửa so với mức cao nhất, tỷ số P/E hiện tại rất thấp, tương tự Salesforce, đã ở mức khá rẻ, hiện tại tỷ lệ lợi ích/rủi ro khi mua vào rất tốt.

Bối cảnh công ty

Tóm lại một cách đơn giản nhất, công ty này chính là kho dữ liệu doanh nghiệp siêu cấp. Nếu Salesforce quản lý khách hàng, ServiceNow quản lý quy trình, thì Snowflake quản lý dữ liệu. Tất cả dữ liệu trong doanh nghiệp—như dữ liệu bán hàng, hành vi người dùng, báo cáo tài chính, nhật ký hệ thống—đều được đưa vào Snowflake, sau đó có thể thực hiện phân tích, xây dựng mô hình và chạy các tác vụ AI trên kho dữ liệu siêu cấp này.

Danh mục sản phẩm

Nền tảng cốt lõi nhất của Snowflake vẫn là kho dữ liệu và hồ dữ liệu, nơi doanh nghiệp đổ toàn bộ dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc vào, sau đó thực hiện truy vấn SQL và phân tích dữ liệu trên đó — đây là nền tảng của Snowflake và cũng là nguồn thu chính của công ty. Trên nền tảng này, Snowflake còn xây dựng Snowpark, cho phép các nhà phát triển trực tiếp viết mã bằng Python, Java, Scala ngay trong Snowflake để xây dựng đường ống dữ liệu và mô hình học máy, mà không cần di chuyển dữ liệu ra ngoài — toàn bộ quy trình từ xử lý dữ liệu đến huấn luyện mô hình đều được thực hiện ngay trong nền tảng.

Tiếp tục đi lên, là bộ công cụ Cortex AI mà Snowflake đã tập trung phát triển trong hơn một năm qua, bao gồm hai sản phẩm cốt lõi. Snowflake Intelligence hướng đến người dùng kinh doanh, cho phép họ trực tiếp giao tiếp với dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên; nó sẽ tự động truy vấn, phân tích và tạo ra các phát hiện dựa trên dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc trong Snowflake, đồng thời có thể chủ động thực hiện các tác vụ đa bước, giống như một AI Agent cấp doanh nghiệp. Cortex Code hướng đến các nhà phát triển; khác với các trợ lý lập trình thông thường, đây là AI Coding Agent bản địa của Snowflake, có khả năng hiểu rõ cấu trúc dữ liệu, thiết lập quyền truy cập và môi trường tính toán trong Snowflake, giúp bạn trực tiếp viết đường ống dữ liệu, gỡ lỗi truy vấn và xây dựng các ứng dụng AI, với chức năng cực kỳ mạnh mẽ.

Vì vậy, vai trò của hai sản phẩm này rất rõ ràng: Snowflake Intelligence dành cho người dùng kinh doanh, giúp những người không biết viết câu truy vấn SQL vẫn có thể trực tiếp đặt câu hỏi với dữ liệu, sử dụng dữ liệu và để AI hành động dựa trên dữ liệu; Cortex Code dành cho đội ngũ kỹ thuật, giúp các nhà phát triển và kỹ sư dữ liệu xây dựng nhanh hơn các ứng dụng dữ liệu, đường ống dữ liệu và ứng dụng AI.

Ngoài các sản phẩm AI, Snowflake còn có hai năng lực đặc biệt khác. Snowflake Marketplace là thị trường chia sẻ và giao dịch dữ liệu, nơi doanh nghiệp có thể trực tiếp mua bán bộ dữ liệu hoặc gọi trực tiếp dữ liệu từ bên thứ ba để phân tích. Data Clean Rooms hỗ trợ hợp tác dữ liệu giữa các tổ chức trong môi trường bảo vệ quyền riêng tư, cho phép hai công ty thực hiện phân tích chung mà không tiết lộ dữ liệu gốc của nhau; ngành quảng cáo có thể sử dụng để thực hiện phân tích quy trình trên nhiều nền tảng, ngành dược phẩm có thể tiến hành nghiên cứu lâm sàng chung, và ngành tài chính có thể hợp tác chống gian lận. Hai năng lực này là lợi thế khác biệt khó sao chép.

Khi nhìn tổng thể, Snowflake đang chuyển đổi từ một công cụ kho dữ liệu thành một nền tảng dữ liệu AI, với cơ sở hạ tầng là lưu trữ và tính toán dữ liệu, ở giữa là các công cụ phát triển và động cơ AI, còn phía trên là trợ lý thông minh và thị trường dữ liệu dành cho người dùng doanh nghiệp. Snowflake không chỉ muốn giúp các doanh nghiệp lưu trữ và truy vấn dữ liệu, mà còn nhằm tạo ra một nền tảng dữ liệu được quản lý thống nhất, nơi doanh nghiệp có thể phân tích, chia sẻ dữ liệu, phát triển ứng dụng, đồng thời tích hợp AI một cách thực sự vào dữ liệu kinh doanh của họ. Về quy mô khách hàng, hiện Snowflake có hơn 13.300 khách hàng doanh nghiệp, với 6,3 tỷ truy vấn dữ liệu được xử lý mỗi ngày trên nền tảng.

Business model

Đây là điểm khác biệt lớn nhất giữa Snowflake và hai công ty trước đó. Salesforce và ServiceNow thu phí theo số lượng người dùng, với phí đăng ký cố định hàng năm; trong khi Snowflake hoàn toàn khác biệt, nó tính phí dựa trên lượng tài nguyên thực tế tiêu thụ — bạn chạy bao nhiêu truy vấn, sử dụng bao nhiêu sức mạnh tính toán, lưu trữ bao nhiêu dữ liệu, thì sẽ thanh toán số tiền tương ứng theo công thức tính toán của nền tảng.

Mô hình này có ưu điểm và nhược điểm. Ưu điểm là trong thời đại AI, nhu cầu về dữ liệu của doanh nghiệp đang tăng trưởng theo cấp số nhân; mỗi nhiệm vụ AI chạy đều tiêu tốn sức mạnh tính toán và truy vấn dữ liệu, do đó doanh thu của Snowflake sẽ tự nhiên tăng theo sự bùng nổ của tải công việc AI. Nhược điểm là khi doanh nghiệp cắt giảm ngân sách hoặc tối ưu hóa tải công việc, doanh thu của Snowflake cũng sẽ giảm theo.

Tuy nhiên, trong hai năm qua, Snowflake cũng bắt đầu tích cực quảng bá các hợp đồng cam kết tiêu dùng dài hạn. RPO trong báo cáo tài chính mới nhất là 9,77 tỷ USD, tăng 42% so với cùng kỳ năm trước, điều này cho thấy các khách hàng lớn đang bắt đầu cam kết ngân sách năng lực tính toán cho nhiều năm tới dành cho Snowflake, chứ không còn là mối quan hệ có thể rời đi bất cứ lúc nào.

Mo bảo vệ và cảnh quan cạnh tranh

Điểm mạnh của nó nằm ở độ bám dính của dữ liệu. Sau khi dữ liệu được đưa vào Snowflake, tất cả các mô hình phân tích, kịch bản truy vấn và đường ống dữ liệu từ đầu đến cuối đều được xây dựng trên nền tảng này, khiến chi phí di chuyển trở nên rất cao. Đây chính là hàng rào bảo vệ cốt lõi nhất của Snowflake. Hơn nữa, các Data Clean Rooms của nó đã phát triển khá成熟 trong việc bảo vệ quyền riêng tư và hợp tác xuyên tổ chức, khó bị sao chép.

Điểm yếu nằm ở việc môi trường cạnh tranh quá khốc liệt. Đối thủ lớn nhất là Databricks, với tỷ lệ doanh thu hàng năm mới nhất đã đạt 5,4 tỷ USD, tăng trưởng 65% so với cùng kỳ năm trước, nhanh hơn gấp đôi mức 29% của Snowflake, và định giá trong vòng huy động mới nhất đã vượt quá 100 tỷ USD. Databricks mạnh hơn trong các tải công việc máy học và AI. Nếu Databricks niêm yết trong tương lai, nó rất có khả năng sẽ trở thành một trong những IPO được quan tâm nhất trên thị trường phần mềm doanh nghiệp, khi đó Snowflake sẽ buộc phải đối mặt với sự so sánh trực tiếp trên thị trường công khai.

Ngoài Databricks, mối đe dọa từ ba nhà cung cấp đám mây lớn cũng không nhỏ. Redshift của AWS, BigQuery của Google và Synapse của Azure đều đang không ngừng phát triển, gắn liền tự nhiên với hệ sinh thái đám mây riêng của họ; họ vừa là đối tác của Snowflake, vừa là những người thay thế tiềm năng. Bên dưới còn có các công cụ mã nguồn mở hoặc mới nổi như DuckDB và ClickHouse, đang từng bước chiếm lĩnh thị phần trong các bối cảnh cụ thể như phân tích tại chỗ, phân tích thời gian thực và truy vấn chi phí thấp. Do đó, môi trường cạnh tranh của Snowflake phức tạp hơn một chút so với Salesforce và ServiceNow.

Rủi ro phi trực quan của mô hình tiêu dùng

Một điều ngược lại với trực giác nữa là điều Snowflake sợ nhất không phải là khách hàng không sử dụng nó, mà là khách hàng sử dụng quá thành thạo. Vì Snowflake hoạt động theo mô hình trả theo mức tiêu thụ, khách hàng truy vấn càng nhiều, tính toán càng nhiều, lưu trữ càng nhiều thì doanh thu của Snowflake càng cao; nhưng ngược lại, khi doanh nghiệp nhận thấy hóa đơn của Snowflake quá cao, họ sẽ thúc đẩy đội ngũ kỹ thuật tối ưu truy vấn, nén dữ liệu lưu trữ, thậm chí thay thế một phần các nhiệm vụ có giá trị thấp bằng các công cụ mã nguồn mở.

Đây chính là mặt trái của mô hình tiêu dùng: khi tăng trưởng nhanh, doanh thu sẽ tự nhiên tăng theo mức độ sử dụng của khách hàng; nhưng khi khách hàng bắt đầu tối ưu hóa mức sử dụng, tốc độ tăng doanh thu cũng sẽ chậm lại. Xu hướng này đã được thể hiện rõ trong dữ liệu, tỷ lệ giữ lại doanh thu ròng của Snowflake đã giảm từ 131% xuống 126%, rồi đến mức mới nhất là 125%. Con số này vẫn ở mức rất lành mạnh, cho thấy các khách hàng hiện tại vẫn đang tăng chi tiêu mỗi năm, nhưng xu hướng đi xuống cũng cho thấy tốc độ mở rộng của khách hàng cũ đã không còn nhanh như trước. Điều này xuất phát cả từ sự suy giảm tự nhiên khi quy mô nền tảng đã lớn, lẫn ảnh hưởng từ việc khách hàng tối ưu chi phí và giảm nhịp độ tiêu dùng.

Vì vậy, Snowflake giống như một nền tảng dữ liệu AI có mức tăng trưởng cao và tính linh hoạt cao, nhưng cạnh tranh cực kỳ khốc liệt. Đây chính là điểm hấp dẫn lớn nhất của Snowflake, đồng thời cũng là rủi ro lớn nhất của nó.

Dữ liệu tài chính mới nhất

Doanh thu sản phẩm cả năm đạt 4,47 tỷ USD, tăng 29% so với cùng kỳ năm trước, là tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trong số ba công ty này. Doanh thu sản phẩm của quý gần nhất đạt 1,23 tỷ USD, tăng 30% so với cùng kỳ năm trước, cao nhẹ so với tốc độ tăng trưởng cả năm. RPO đạt 9,77 tỷ USD, tăng 42% so với cùng kỳ. Trong quý gần nhất, công ty thêm 740 khách hàng mới ròng, tăng 40% so với cùng kỳ năm trước. Ngoài ra, công ty còn ký hợp đồng đơn lẻ lớn nhất trong lịch sử, với giá trị vượt quá 400 triệu USD. Những con số này cho thấy nhu cầu đối với Snowflake không hề giảm tốc, mà ngược lại, các khách hàng lớn vẫn đang ký các hợp đồng dài hạn với quy mô lớn hơn.

Tuy nhiên, vấn đề cũng rất rõ ràng. Theo chuẩn GAAP, Snowflake vẫn thua lỗ khoảng 1,33 tỷ USD trong cả năm, là công ty duy nhất trong ba công ty này chưa có lợi nhuận theo GAAP. Mỗi quý chi phí cổ phiếu khoảng hơn 400 triệu USD, cả năm vượt quá 1,7 tỷ USD, áp lực pha loãng cổ đông không nhỏ.

Tuy nhiên, Snowflake vẫn là công ty đắt nhất trong ba công ty, với bội số EV/Sales dựa trên doanh thu tương lai khoảng 9 lần, cao rõ rệt so với Salesforce.

Catalysts and Risks

Về mặt tích cực, Snowflake có vài điểm đáng chú ý. Thứ nhất, Snowflake không phải là mô hình SaaS truyền thống mà là mô hình dựa trên lượng sử dụng, tự nhiên sẽ hưởng lợi từ sự tăng trưởng của các tải công việc AI. Trong ngắn hạn, AI chạy càng nhiều, Snowflake càng kiếm được nhiều hơn. Điểm thứ hai là RPO tăng 42% so với cùng kỳ năm trước, cho thấy các khách hàng lớn vẫn đang ký các hợp đồng dài hạn lớn hơn, điều này cho thấy khả năng nhìn thấy doanh thu trong tương lai rất cao. Điểm thứ ba là Snowflake Intelligence và Cortex Code đều đang mở rộng nhanh chóng, với hơn 9.100 tài khoản đã sử dụng các tính năng AI.

Ngoài ra, Snowflake gần đây còn có hai sự kiện quan trọng khác: ngày 27 tháng 5 công bố báo cáo tài chính, ngay sau đó từ ngày 1 đến ngày 4 tháng 6 là Hội nghị thường niên của Snowflake tại San Francisco. Hai yếu tố kích thích xảy ra gần nhau, theo cá nhân tôi, lợi ích lớn hơn rủi ro. Vào thời điểm đó, biến động giá cổ phiếu nên sẽ khá lớn.

Chúng ta cũng cần tìm hiểu trước về các rủi ro. Thứ nhất, việc liên tục thua lỗ theo GAAP là điểm yếu lớn nhất. Trong môi trường thị trường ưa chuộng lợi nhuận và dòng tiền, Snowflake sẽ chịu áp lực định giá lớn hơn so với Salesforce và ServiceNow. Thứ hai, Databricks hiện là đối thủ mạnh nhất của Snowflake; việc Databricks niêm yết trong tương lai có thể làm thay đổi toàn bộ cục diện cạnh tranh trong lĩnh vực nền tảng dữ liệu. Nếu sau khi niêm yết, Databricks tăng trưởng nhanh hơn, có câu chuyện AI mạnh mẽ hơn và định giá hấp dẫn hơn, vốn có thể chảy từ Snowflake sang Databricks. Ngoài ra, các vụ kiện của cổ đông và việc nội bộ giảm nắm giữ cũng tạo ra tiếng ồn về quản trị công ty, ảnh hưởng đến tâm lý thị trường, nhưng những yếu tố này không phải là xu hướng chính hiện tại.

Snowflake có thể được tóm tắt trong một câu: là công ty tăng trưởng nhanh nhất trong số ba công ty, có cơ sở hạ tầng dữ liệu AI trực tiếp nhất và tự nhiên không bị ảnh hưởng bởi mô hình kinh doanh SaaS truyền thống, nhưng đồng thời cũng là công ty có định giá cao nhất, cạnh tranh khốc liệt nhất và chất lượng lợi nhuận yếu nhất — tỷ lệ thưởng cao, rủi ro cao.

Sau khi phân tích ba công ty này, tôi sẽ chia sẻ với mọi người quan điểm chủ quan của cá nhân tôi.

Nếu bạn coi trọng biên độ an toàn và ưa chuộng logic đầu tư giá trị, thì Salesforce là cổ phiếu ổn định nhất tương đối, với tỷ số P/E trước mắt khoảng chục lần, dòng tiền tự do 14,4 tỷ USD, quyền mua lại 50 tỷ USD, cùng khả năng sinh lời ổn định, mang lại biên độ an toàn lớn khi xây dựng vị thế và nắm giữ. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng của nó chỉ ở mức 10%, nên sức bùng nổ tăng giá có thể không quá mạnh.

Nếu bạn công nhận logic của tầng quản trị AI Control Tower, thì ServiceNow có thể là công ty có câu chuyện AI rõ ràng nhất trong ba công ty này, với tốc độ tăng trưởng hơn 20%, tỷ lệ gia hạn lên tới 97%, hệ số P/E tương lai 22 lần, cùng sự ủng hộ liên tục trong ba năm của Jensen Huang, mức độ hấp dẫn khi mua vào hiện tại vẫn khá cao. Nhưng điều kiện tiên quyết là bạn cần chấp nhận rủi ro tích hợp từ các vụ mua lại dày đặc, đồng thời chịu đựng sự biến động giá cổ phiếu ngắn hạn ở mức cao.

Nếu bạn theo đuổi tính linh hoạt tối đa và có thể chịu được mức độ biến động lớn nhất, Snowflake là một cú đặt cược có tỷ lệ trả thưởng cao, rủi ro lớn nhất là công ty chưa chuyển sang lãi, tiếp tục thua lỗ, tỷ lệ giữ lại thu nhập ròng giảm sút, và đối thủ cạnh tranh Databricks có thể tiến hành IPO trong tương lai, có thể làm thay đổi toàn bộ tham chiếu định giá của ngành nền tảng dữ liệu. Mức độ biến động rủi ro thực sự khá cao.

Ngoài ba công ty này, nếu bạn muốn tìm đáy ổn định nhất trong lĩnh vực phần mềm, thì Microsoft vẫn là lựa chọn tốt nhất; đây là tài sản phần mềm vốn hóa lớn bị định giá thấp nhất trong đợt này. Tuy nhiên, tôi vẫn muốn nhấn mạnh rằng đây chỉ là khung đánh giá cá nhân của tôi và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Mọi người vẫn cần dựa trên tình hình vị thế thực tế của bản thân, sau khi phân tích một cách lý trí, để đưa ra quyết định đầu tư phù hợp.

Cuối cùng, chúng ta quay lại câu hỏi ban đầu: AI thực sự sẽ tiêu diệt toàn bộ ngành phần mềm, hay đang mang đến cho chúng ta một cơ hội mua vào hiếm có một lần trong mười năm?

Tôi cho rằng câu chuyện cho rằng AI đã giết chết phần mềm đã được đơn giản hóa quá mức. Điều thực sự xảy ra là AI đang loại bỏ những phần mềm chỉ bán giao diện chức năng, nhưng đồng thời cũng đang thưởng những nền tảng bán cơ sở hạ tầng và quản trị. Không phải tất cả phần mềm đều sẽ bị đảo lộn.

Điều này giống như thời điểm bong bóng internet năm 2000, khi xu hướng chính trên thị trường là “internet sẽ tiêu diệt tất cả các công ty truyền thống”, nhưng cuối cùng những công ty sống sót không chỉ là các công ty internet, mà còn bao gồm những công ty truyền thống sớm tiếp nhận internet và tích hợp các công cụ internet này vào hoạt động kinh doanh của họ, giúp họ chuyển đổi thành công sang thời kỳ internet. 20 năm sau, khi nhìn lại làn sóng AI lần này, logic cũng tương tự. Những công ty phần mềm có rào cản cạnh tranh, tích lũy được dữ liệu và có thể đóng vai trò là nền tảng hạ tầng AI sẽ vẫn là những người chiến thắng lớn nhất. Hiện tại, họ có thể đang đứng ngay tại điểm khởi đầu của chu kỳ tăng giá mới.