Khởi nghiệp AI Golden Window đóng cửa sau 12 tháng, các chuyên gia cảnh báo

Hãy quan tâm đến những ngành “chán ngắt” vẫn phụ thuộc vào điện thoại, fax và các quy trình lỗi thời như luật pháp, xây dựng, chăm sóc người cao tuổi—những nơi này ẩn chứa không gian cải tạo AI khổng lồ.

Khách mời: Greg Isenberg

Nguồn podcast: Greg Isenberg

23 xu hướng AI khiến tôi trằn trọc cả đêm

Ngày phát sóng: 2 tháng 4 năm 2026

Trong tập này, tôi sẽ dẫn dắt bạn qua danh sách đầy đủ các xu hướng và cơ hội AI khiến tôi thức trắng đêm — đúng nghĩa là thức trắng đêm. Từ “công cụ công ty một giờ” đến các mô hình kinh doanh môi trường, AI chuyên ngành, nền kinh tế tác nhân, và những mối đe dọa an ninh thực sự mà tôi nhận thấy, tôi sẽ chia sẻ toàn diện về lý do tại sao đây là khoảng cửa sổ bất đối xứng nhất trong lịch sử khởi nghiệp. Tôi cũng sẽ chia sẻ khung tư duy mà tôi sử dụng để xác định “nên xây dựng gì”, “nên tránh gì”, và “tại sao hành động ngay bây giờ quan trọng hơn là chờ đợi sự ổn định”.

Tóm tắt quan điểm nổi bật

Công nghệ stack khởi nghiệp một giờ (One-Hour Company Stack)

Thời gian biểu cũ vs mới

Kinh doanh ambient và công ty tự trị (Ambient Business)

Dòng thời gian kinh tế Agent

Agent thuê Agent (Agent Hires Agent)

Bản đồ Agent theo chiều dọc

AI theo chiều dọc vs SaaS theo chiều dọc

Cơ hội trong các lĩnh vực chuyên sâu

Sự tiến hóa của giá cả SaaS (Pricing Evolution)

Trả tiền theo chỗ ngồi vs Trả tiền theo kết quả (Outcome-based Pay)

Nghĩa trang SaaS

Sự đảo ngược tính khan hiếm

Sản phẩm chất lượng cao (Premium/Do con người làm ra)

Sự bùng nổ của nền kinh nghiệm

Sự phù hợp giữa người sáng lập và đại lý (Founder-Agent Fit)

Ghost Teams

Độc quyền vi mô

Nguy cơ bảo mật tiềm ẩn của Đại lý

Agent Injection vs Phishing

Quản lý quyền hạn Đại lý

Cửa sổ vàng đang đóng lại

Tại sao cơ hội lại bất đối xứng

Xây dựng công khai

Greg Isenberg:

Xin chào mọi người! Hôm nay, tôi muốn nói chuyện với các bạn về những điều khiến tôi luôn suy nghĩ trong lĩnh vực AI. Tôi đã lập một danh sách chứa đầy những cơ hội khiến tôi hào hứng, những thách thức khiến tôi lo lắng, cùng một số ý tưởng sáng tạo mà bạn có thể thử ngay. Nếu bạn kiên trì nghe hết tập này, có lẽ bạn sẽ giống tôi, bắt đầu trằn trọc suốt đêm vì những vấn đề này. Có thể nội dung này sẽ truyền cảm hứng cho bạn, giúp bạn hiểu sâu hơn về môi trường công nghệ và xã hội hiện tại, đồng thời nhận ra những điều khiến tôi lo ngại.

Tôi muốn chia sẻ với các bạn những ý tưởng khiến tôi trằn trọc suốt đêm, những điều khiến tôi tràn đầy năng lượng và cảm thấy cực kỳ thú vị. Có lẽ các bạn cũng sẽ cảm thấy hào hứng với những nội dung này. Nếu bạn đang lắng nghe chương trình này, tôi tin rằng bạn rất có thể là người giỏi phát hiện cơ hội—có lẽ 90% thời gian bạn suy nghĩ về những cơ hội mới, 10% thời gian bạn cảm thấy sợ hãi vì điều chưa biết, nhưng bạn vẫn không ngừng tìm kiếm những ý tưởng và nguồn cảm hứng thúc đẩy bạn tiến lên.

Trước hết, tôi muốn nói về một khái niệm khiến tôi luôn suy ngẫm, đó là “công nghệ stack khởi nghiệp trong một giờ”. Hãy tưởng tượng bạn có một ý tưởng, nhanh chóng viết một chút mã bằng phương pháp vibe coding, xây dựng một trang web giới thiệu đơn giản, rồi tích hợp một công cụ thanh toán như Stripe, bạn đã có thể thu hút ngay những khách hàng đầu tiên. Chỉ riêng khả năng này đã đủ khiến người ta kinh ngạc! Hơn nữa, bạn thậm chí có thể truy cập trực tiếp các trang web như ideabrowser.com, chọn ra một số ý tưởng đã được xác minh, rồi dùng các công cụ vibe coding yêu thích để hiện thực hóa chúng. Khả năng này thật sự phi thường – chỉ trong một ngày, bạn đã có thể khởi động một công ty mới.

Từ góc nhìn của tôi, tôi đã luôn suy nghĩ về cách tận dụng tối đa khả năng này. Tôi không muốn chỉ tập trung vào việc thành lập một công ty và dành sáu tháng để kiểm tra xem nó có khả thi hay không. Tôi mong muốn tạo ra một văn hóa hoặc cơ chế cho phép tôi đồng thời khởi động nhiều công ty, thử nghiệm các ý tưởng khác nhau—dù là nhắm đến cùng một nhóm người dùng hay nhiều thị trường khác nhau (chúng ta sẽ nói về chủ đề nhóm người dùng sau). Khái niệm “công nghệ stack khởi nghiệp trong một giờ” đã khiến tôi liên tục suy ngẫm về cách sử dụng nó hiệu quả hơn.

Greg Isenberg:

Xu hướng thứ hai khiến tôi liên tục suy ngẫm là “so sánh lịch trình khởi nghiệp giữa thời kỳ cũ và thời kỳ mới”. Thực tế, điều này cũng có mối liên hệ chặt chẽ với xu hướng đầu tiên. Trước đây, quy trình thành lập một công ty thường như sau: bạn có một ý tưởng, sau đó cần thuê vài lập trình viên (giả sử bạn có thể tìm được người phù hợp), rồi dành vài tháng để phát triển sản phẩm. Nếu mọi thứ diễn ra suôn sẻ, có thể đến tháng thứ ba bạn mới ra mắt sản phẩm khả thi tối thiểu (MVP), sau đó triển khai quảng bá, chẳng hạn như đăng tải trên Product Hunt để thu hút một chút sự chú ý. Cuối cùng, có thể phải đợi đến tháng thứ 12 bạn mới có được khoản doanh thu đầu tiên.

Nhưng đến năm 2026, quy trình này đã bị đảo ngược hoàn toàn. Bạn có thể nghĩ ra một ý tưởng mới lúc 9 giờ sáng, hoặc chọn ngay một ý tưởng đã được xác minh từ Idea Browser, bắt đầu viết mã bằng vibe coding lúc 9:15, đến 9:45 sản phẩm đã hoàn thành, đến 10 giờ bạn đã có khách hàng đầu tiên, và trước khi ăn trưa, bạn đã bắt đầu điều chỉnh sản phẩm dựa trên phản hồi của khách hàng. Có thể sẽ có người nghi ngờ: “Điều này làm sao có thể xảy ra? Chẳng phải đó chỉ là một đống sản phẩm non nớt được viết bằng vibe coding sao?” Nhưng thực tế thì

Có một vài yếu tố then chốt giải thích tại sao điều này trở nên khả thi hôm nay. Trước hết, bạn có thể sử dụng một nền tảng kỹ thuật tác nhân (Agent Engineering Platform), chứ không chỉ đơn thuần là một nền tảng vibe coding. Ví dụ, các công cụ như Claude Code hoặc các sản phẩm cạnh tranh tương tự như Codeex và Google AI Studio đã trở nên cực kỳ mạnh mẽ. Sự tiến bộ của những công cụ này cho phép chúng ta nhanh chóng xây dựng các giải pháp toàn diện. Chỉ riêng việc sử dụng những công cụ này, bạn đã có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ trước đây khó có thể thực hiện, điều này vốn đã rất đáng phấn khích.

Thứ hai, bạn cần một danh sách email, một nhóm đối tượng hoặc một lượng khách hàng nhất định để thực sự thu hút người dùng. Nếu không, việc tìm kiếm khách hàng sẽ cực kỳ khó khăn. Tuy nhiên, nếu bạn đã nỗ lực xây dựng các kênh phân phối và đã tích lũy được một số thành quả trong lĩnh vực này, thì điều đó sẽ mang lại lợi thế lớn cho doanh nghiệp của bạn. Đây cũng là một trong những lý do chính khiến tôi trằn trọc suốt đêm gần đây — tôi liên tục suy nghĩ về cách tận dụng công nghệ AI để tối ưu hóa việc xây dựng các kênh phân phối.

Ngoài ra, tôi cũng đang suy nghĩ về một vấn đề, đó là sự so sánh giữa dòng thời gian truyền thống và dòng thời gian mới. Sự xuất hiện của AI đã giúp chúng ta có thể đạt được những mục tiêu trước đây cần rất nhiều nguồn lực và thời gian với chi phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn. Sự chuyển biến này đang thay đổi hoàn toàn cách chúng ta hiểu về thời gian và hiệu suất, đồng thời mở ra những khả năng hoàn toàn mới cho các doanh nhân.

Greg Isenberg:

Một điều khác khiến tôi trằn trọc suốt đêm là khái niệm về “kinh doanh theo không khí” hoặc “công ty tự trị”. Kinh doanh theo không khí là mô hình hoạt động gần như không cần can thiệp bằng tay, hoặc chỉ cần rất ít can thiệp. Những mô hình này được các tác nhân AI tự động thực hiện các công việc như giám sát thị trường, phát hiện cơ hội, thực hiện nhiệm vụ và hỗ trợ khách hàng. Với tư cách là người vận hành, bạn chỉ cần kiểm tra tình trạng hoạt động vài ngày một lần để theo dõi tiến độ kinh doanh.

Tôi tin rằng chúng ta sẽ sớm bước vào một thời đại nơi những doanh nghiệp mang tính bối cảnh hoặc công ty tự trị có thể đạt doanh thu hàng năm từ bảy đến tám chữ số. Khái niệm này thực sự hấp dẫn. Mặc dù hiện tại chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu, và nhiều giải pháp phần mềm của các công ty tự trị vẫn còn thô sơ, nhưng tôi tin chắc rằng đây là hướng đi đúng đắn. Tôi thích dùng “mũi tên tiến bộ” để mô tả xu hướng này, bởi nó đang thúc đẩy chúng ta tiến tới một tương lai với các doanh nghiệp mang tính bối cảnh hoặc tự trị. Trong tương lai đó, bạn không cần phải liên tục theo dõi từng chi tiết của doanh nghiệp, vì đã có các cơ chế kiểm soát cân bằng đảm bảo các tác nhân hành động theo đúng hướng, và tôi cho rằng lĩnh vực này chứa đựng vô số cơ hội kinh doanh.

Greg Isenberg:

Timeline của "nền kinh tế agent" cũng là một xu hướng khiến tôi trằn trọc suốt đêm. Từ năm 2009 đến 2015, chúng ta đã trải qua thời kỳ App Store, khi mọi người thực hiện các nhiệm vụ bằng cách tải xuống ứng dụng và thao tác thủ công trên các ứng dụng đó. Từ năm 2015 đến 2024, nền kinh tế API dần nổi lên, khi các nhà phát triển xây dựng các dịch vụ phức tạp bằng cách tích hợp nhiều API khác nhau. Tôi tin rằng, từ năm 2025 đến 2030, nền kinh tế agent sẽ chính thức ra đời. Trong thời đại này, các tác nhân AI sẽ có khả năng tự động phát hiện và thuê các tác nhân khác, trong khi khái niệm về đội ngũ cố định sẽ dần bị thay thế.

Trong bối cảnh này, tôi cho rằng có một cơ hội khởi nghiệp khổng lồ đó là phát triển một nền tảng giống như “Glassdoor” phiên bản AI agent. Làm thế nào để xây dựng hệ thống danh tiếng cho các agent? Làm thế nào để quyết định nên thuê agent nào? Nếu ai đó có thể phát triển một nền tảng tương tự Mold Book, từng được Meta mua lại với khoảng 2 tỷ USD, nhưng tập trung vào mạng xã hội dành riêng cho AI agent, đó sẽ là một sự đổi mới mang tính cách mạng. Tôi biết điều này nghe có vẻ xa vời, nhưng tôi tin chắc rằng điều này nhất định sẽ xảy ra.

Greg Isenberg:

Gần đây, tôi đã thấy một dự đoán, tôi nhớ là do Gartner đưa ra: đến năm 2030, 20% các giao dịch thương mại sẽ là giao dịch agent-to-agent hoặc máy-to-máy. Điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng: chúng ta nên xây dựng những startup nào có thể chuyển đổi các sản phẩm internet hiện có thành phiên bản agent? Theo dự đoán, quy mô thị trường này có thể đạt 52 tỷ USD vào năm 2030. Hiện tại, đã có hơn 31.000 kỹ năng agent trên thị trường, nhưng phần lớn trong số đó chất lượng không cao. Do đó, phát triển các kỹ năng agent hiệu quả và thông minh hơn là một cơ hội lớn. Xu hướng này khiến tôi vô cùng hào hứng với tiềm năng của nó.

Chúng ta có thể hình dung một kịch bản: agent thuê agent, thậm chí xuất hiện các agent CEO, agent bán hàng, agent phát triển, agent tiếp thị, v.v. Gần đây, tôi đã hoàn thành một hướng dẫn sử dụng Paperclip, vốn tập trung xung quanh khái niệm này. Paperclip là một công nghệ mã nguồn mở, với ý tưởng cốt lõi là chuyển đổi cấu trúc tổ chức truyền thống thành các hàm không máy chủ: agent sẽ tự động chia nhỏ nhiệm vụ thành nhiều nhiệm vụ con và tự động đóng lại sau khi hoàn thành.

Nó không còn đơn thuần sử dụng khung “Công việc cần hoàn thành” (Jobs to Be Done) để thiết kế prompt, mà giống như tuyển dụng nhân viên, thuê agent để quản lý các agent khác và thực hiện các công việc cụ thể. Điều này không chỉ cực kỳ sáng tạo mà còn ẩn chứa cơ hội kinh doanh khổng lồ.

Greg Isenberg:

Theo dự đoán của Y Combinator, trong thập kỷ này, lĩnh vực AI chuyên ngành sẽ sản sinh hơn 300 công ty kỳ lân, và cơ hội trong lĩnh vực phần mềm chuyên ngành là vô cùng lớn. Giống như Constellation Software, họ đã sở hữu hơn 500 công ty tập trung vào SaaS chuyên ngành, bao phủ các quy trình lợi nhuận cao trong các lĩnh vực như giáo dục, quốc phòng. Những doanh nghiệp tưởng chừng “nhàm chán” này thực chất lại có tiềm năng sinh lời cực kỳ lớn.

Cơ hội tương tự hiện cũng xuất hiện trong lĩnh vực AI chuyên ngành. Nếu bạn đang nghe nội dung này, hãy tự hỏi bản thân: Bạn có lợi thế cạnh tranh độc đáo nào? Bạn thực sự giỏi trong lĩnh vực chuyên ngành nào? Những người dành thời gian深耕 trong bản đồ agent chuyên ngành sẽ có cơ hội khổng lồ. Các tổ chức như YC thường chú ý đến các lĩnh vực chính như bảo hiểm, bất động sản, logistics, chăm sóc người cao tuổi, pháp lý, y tế, bán hàng. Nhưng lời khuyên của tôi là đừng trực tiếp bước vào những thị trường lớn đầy cạnh tranh này, mà hãy chọn một phân khúc cụ thể làm điểm khởi đầu, bắt đầu từ quy mô nhỏ và dần mở rộng. Vì những thị trường lớn này sẽ thu hút lượng vốn khổng lồ, trong khi ở các thị trường ngách, cạnh tranh tương đối ít hơn và cơ hội lớn hơn.

Greg Isenberg:

Tôi đã luôn suy nghĩ về một câu hỏi: Sự khác biệt thực sự giữa SaaS theo ngành và AI theo ngành là gì? SaaS theo ngành thường chỉ liên quan đến một phần nhỏ chi phí doanh nghiệp. Bạn bán giấy phép phần mềm, các công cụ cần được con người vận hành, và quy mô kinh doanh cuối cùng thường nằm trong khoảng 10 triệu đến 100 triệu USD (dĩ nhiên cũng có một số ngoại lệ), trong khi AI theo ngành hoàn toàn khác biệt, vì nó trực tiếp tiếp cận chi phí lao động của doanh nghiệp. Bạn thực chất đang phát triển “agent như phần mềm” (agent-as-software), và các công ty mua sản phẩm của bạn để thực hiện những nhiệm vụ mà trước đây họ phải thuê nhân sự để làm.

Do đó, quy mô thị trường của AI chuyên ngành lớn hơn nhiều so với SaaS chuyên ngành. Bạn cần suy nghĩ về cách bán kết quả và sản phẩm — vì agent đang thực sự hoàn thành công việc. Vì vậy, tôi cho rằng giá trị thương mại trung bình của AI chuyên ngành sẽ cao hơn nhiều so với SaaS chuyên ngành. SaaS nắm bắt ngân sách CNTT, trong khi AI chuyên ngành thay thế chi phí lao động — và quy mô thị trường chi phí lao động lớn gấp mười lần ngân sách CNTT.

Greg Isenberg:

Những lĩnh vực chuyên sâu nào “nhàm chán nhưng tiềm năng lớn” đáng để ý đến? Câu trả lời là: những ngành vẫn đang vận hành bằng các phương pháp truyền thống, chẳng hạn như những lĩnh vực phụ thuộc vào điện thoại, fax và các quy trình lỗi thời. Các ngành này bao gồm bảo hiểm (vẫn sử dụng bảng tính toán rủi ro 30 năm trước), luật, logistics, chăm sóc người cao tuổi, chính phủ, kế toán, xây dựng, v.v. Để khai thác sâu trong những lĩnh vực này, hãy tìm kiếm các thị trường ngách cực kỳ nhỏ. Nếu là tôi, tôi sẽ cố gắng tránh những lĩnh vực có nhiều quy định và rào cản gia nhập cao, ví dụ như bán sản phẩm trực tiếp cho chính phủ có thể gặp nhiều thách thức. Do đó, những lĩnh vực càng trông có vẻ nhàm chán và càng nhỏ, ngách, thì càng có thể ẩn chứa tiềm năng lớn, là điểm khởi đầu tuyệt vời.

Greg Isenberg:

Mô hình định giá trong ngành SaaS cũng đang trải qua những thay đổi đáng kể. Trước đây, định giá SaaS thường dựa trên mô hình cấp phép theo số lượng người dùng, ví dụ như 50 USD mỗi người dùng mỗi tháng, mô hình này được hầu hết các công ty SaaS lớn áp dụng. Tuy nhiên, đây cũng là một trong những lý do khiến các công ty SaaS gần đây giảm mạnh trên thị trường chứng khoán—một số công ty đã mất từ 50% đến 60% giá trị vốn hóa, giảm từ mức định giá 12 lần doanh thu xuống chỉ còn 4 lần. Có hai nguyên nhân chính đằng sau điều này: một là nhu cầu về số lượng người dùng của doanh nghiệp đang giảm, hai là các nhà đầu tư lo ngại rằng hiện nay bất kỳ ai cũng có thể nhanh chóng xây dựng các giải pháp thay thế thông qua vibe coding.

Do đó, mô hình định giá SaaS đang trải qua ba giai đoạn phát triển: từ tính phí theo số lượng người dùng → tính phí theo mức độ sử dụng (pay for what you consume) → dần chuyển sang mô hình định giá dựa trên kết quả (pay per result delivered). Động lực cốt lõi của sự thay đổi này là sự trỗi dậy của các agent, những thực thể có thể thực sự hoàn thành công việc thực tế. Theo dự đoán của Gartner, đến năm 2030, 40% SaaS doanh nghiệp sẽ áp dụng mô hình định giá dựa trên kết quả, trong khi tỷ lệ tính phí theo số lượng người dùng sẽ giảm từ 21% hiện tại xuống còn 15%.

Vậy cơ hội ở đâu? Làm thế nào để chúng ta bắt đầu xây dựng mô hình kinh doanh định hướng kết quả ngay từ bây giờ? Đây là một lĩnh vực đầy tiềm năng. Nếu bạn có thể tiếp cận thị trường sớm, bạn sẽ chiếm được lợi thế tiên phong. Dù là thông qua email lạnh, hay đăng tải nội dung liên quan trên mạng xã hội hoặc danh sách email, mọi người sẽ quan tâm đến mô hình định giá sáng tạo này, và sản phẩm của bạn có thể rất bán chạy.

Greg Isenberg:

Việc chuyển đổi từ mô hình tính phí theo ghế (ví dụ: 100 USD mỗi ghế mỗi tháng, bất kể có sử dụng hay không) sang mô hình tính phí theo kết quả rất hấp dẫn. Nhiều người đã từng có cảm giác này—tôi sẽ không nêu tên cụ thể, nhưng công ty mà tôi nắm cổ phần, Late Checkout, hàng tháng trả hàng ngàn đô la cho một số phần mềm SaaS, nhưng đôi khi tôi tự hỏi: Liệu chúng tôi có thực sự nhận được giá trị tương xứng?

Hiện tại, các doanh nghiệp có thể chọn trả tiền theo kết quả cụ thể, ví dụ như 1,5 USD cho mỗi vé hỗ trợ được giải quyết, hoặc chỉ trả tiền cho kết quả đã giao. Các công ty trưởng thành như Zendesk đã bắt đầu áp dụng mô hình này, và dữ liệu cho thấy 83% các công ty SaaS bản địa AI đã chuyển sang mô hình định giá dựa trên kết quả. Tôi tin chắc rằng, chỉ cần chuyển đổi SaaS truyền thống sang mô hình định giá dựa trên kết quả, một người có thể xây dựng được một doanh nghiệp trị giá 1 tỷ USD. Giúp các công ty này chuyển đổi là một cơ hội lớn, nhưng tại sao lại giúp người khác? Bạn hoàn toàn có thể tự thành lập một startup theo mô hình định giá dựa trên kết quả.

Greg Isenberg:

Tôi tin rằng trong tương lai sẽ xuất hiện một loạt “nghĩa trang SaaS”. Vậy làm thế nào để xác định những công ty SaaS nào sẽ bị loại bỏ? Tôi cho rằng những công cụ CRM phổ thông có thể là những đối tượng đầu tiên bị ảnh hưởng—dĩ nhiên, điều này không bao gồm những gã khổng lồ như Salesforce hay HubSpot, những công ty này đã và đang chuyển đổi theo hướng tương lai. Nhưng nếu bạn là một công ty phổ thông mà không theo kịp xu hướng chuyển đổi này, không gian sinh tồn của bạn có thể bị đe dọa nghiêm trọng, bởi vì các agent có thể hoạt động hiệu quả hơn những công cụ truyền thống.

Ngoài ra, triển vọng của bảng điều khiển phân tích cơ bản cũng không mấy sáng sủa, vì AI có thể tạo ra các phân tích dữ liệu sâu sắc hơn theo yêu cầu. Sự cạnh tranh trên thị trường mẫu sẽ trở nên khốc liệt hơn do AI có thể tạo ra các mẫu được cá nhân hóa cao ngay lập tức. Đối với các công cụ quản lý lịch trình, tương lai của chúng cũng đối mặt với thách thức, vì các agent đã có khả năng quản lý lịch trình bản địa. Về các chatbot hỗ trợ khách hàng cơ bản, chúng đang dần bị thay thế bởi các hệ thống AI nâng cao hơn, và giá trị tồn tại trong tương lai có thể ngày càng giảm sút.

Greg Isenberg:

Trong thời đại AI, những gì có thể duy trì lợi thế cạnh tranh? Câu trả lời là những công cụ, hạ tầng và mô hình dữ liệu chuyên ngành đã thành công trong việc chuyển đổi thành các tác nhân AI (Agent). Chúng ta đang trải qua một “sự đảo ngược khan hiếm”: công nghệ AI đang nhanh chóng thương mại hóa các nhiệm vụ như nội dung phổ thông, thiết kế cơ bản, nhập dữ liệu và phân tích thông thường, dần làm giảm giá trị của chúng. Vậy trong bối cảnh này, những gì sẽ trở nên khan hiếm và có giá cao hơn? Tôi và nhiều người đã thảo luận về vấn đề này trên Twitter, và kết luận là giá trị sẽ chuyển từ “thực thi” sang “phán đoán” – bao gồm phán đoán sáng tạo, thủ công và trải nghiệm thực thể độc đáo.

Hiện tại, tôi đang ươm mầm một số dự án liên quan đến điều này, và tôi tin đây sẽ là một cơ hội khổng lồ. Nhìn về năm 2026 và xa hơn nữa, những “ý tưởng kỳ lạ nguyên bản” sẽ trở nên cực kỳ quý giá. Lý do là mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thể hiện xuất sắc ở nhiều khía cạnh, nhưng chúng không giỏi xử lý những ý tưởng “kỳ lạ”. Mỗi người đều có góc nhìn và trải nghiệm sống độc đáo của riêng mình, những đặc điểm độc đáo này, kết hợp với dữ liệu độc quyền, sẽ trở thành nguồn tài nguyên có giá trị nhất trong thế giới được điều khiển bởi AI.

Greg Isenberg:

Trong thời đại AI, sản phẩm và dịch vụ nào có thể được coi là “chất lượng cao”? Tôi cho rằng, câu trả lời là những nội dung được tạo ra 100% bởi con người. Có lẽ bạn đã nghe về chiến dịch quảng cáo “100% do con người làm” gần đây của Porsche, họ thậm chí còn tổ chức một cuộc thi mang tên “Không có AI”. Tôi tin rằng, trong tương lai, các thương hiệu cao cấp sẽ càng theo đuổi triết lý “do con người làm, không có sự tham gia của AI”, giống như nhãn hiệu “hữu cơ” trong ngành thực phẩm – “không có AI” sẽ trở thành một chứng nhận chất lượng mới. Tư duy này đáng để chúng ta suy ngẫm, và có thể tìm thấy những cơ hội tương tự trong các lĩnh vực khác.

Greg Isenberg:

Trong cấp độ sản phẩm chất lượng cao, một hướng đáng chú ý khác là mô hình “AI hỗ trợ nhưng do con người dẫn dắt”. Trong mô hình này, sự tham gia của con người sẽ trở thành đặc điểm nổi bật của thời đại AI. Nó kết hợp sự sáng tạo và gu thẩm mỹ của con người với hiệu suất cao do AI mang lại. Trong khi đó, các dịch vụ hoàn toàn do AI tạo ra có thể dần bị coi là sản phẩm thương mại hóa và cuối cùng rơi vào cuộc chiến giá cả.

Chính vì vậy, tôi đặc biệt quan tâm đến các dự án ươm mầm liên quan đến thực tế đời sống (IRL, In Real Life). Khi thế giới số trở nên vô cùng phong phú và nội dung do AI tạo ra tràn ngập, sự khan hiếm sẽ tự nhiên chuyển sang các hiện vật vật lý thực tế và trải nghiệm ở bên cạnh con người khác. Do đó, các hoạt động như quán karaoke, escape room, sân khấu nhập vai, không gian làm việc chung, buổi hòa nhạc trực tiếp... đều là những thành phần quan trọng của nền kinh nghiệm. Kinh nghiệm đang nhanh chóng trỗi dậy, với vô số cơ hội khiến người ta phấn khích, và đây cũng là một trong những lý do khiến tôi trằn trọc suốt đêm.

Greg Isenberg:

Một khái niệm mới thú vị khác mà tôi gọi là “sự phù hợp giữa người sáng lập và đại lý” (Founder-Agent Fit). Nhớ lại kinh nghiệm khởi nghiệp trước đây của tôi, đặc biệt là sau khi tôi chuyển đến Thung lũng Silicon, mọi người luôn thảo luận về “sự phù hợp giữa người sáng lập và thị trường” (Founder-Market Fit). Câu hỏi cốt lõi là: Bạn có hiểu khách hàng và thị trường của mình không? Với tư cách là người sáng lập, bạn có sự thấu hiểu độc đáo nào về thị trường không? Ví dụ, nếu bạn muốn xây dựng một mạng xã hội dành cho sinh viên đại học, thì liệu bạn có gần đây vẫn còn là sinh viên đại học không?

Và hiện tại, chúng ta đang tiến vào thời đại của “sự phù hợp giữa người sáng lập và agent”. Với tư cách là người sáng lập, bạn cần có khả năng phối hợp và điều phối cả đội ngũ agent AI để đạt được mục tiêu của mình. Sự chuyển đổi này có thể so sánh với vai trò của đạo diễn phim: đạo diễn không tự mình vận hành máy quay, diễn xuất hay sáng tác nhạc, nhưng họ cần khai thác được những màn trình diễn xuất sắc nhất từ diễn viên và đội ngũ. Trong thế giới kinh doanh tương lai, những “diễn viên” này sẽ chuyển từ con người sang agent AI. Do đó, khả năng “sự phù hợp giữa người sáng lập và agent” sẽ trở thành kỹ năng cốt lõi mà các nhà sáng lập thời đại mới cần nắm vững. Tôi cho rằng sự chuyển đổi này rất thú vị và tiềm năng vô cùng.

Nếu bạn có thể thiết kế và quản lý các AI Agent trong một thị trường ngách cụ thể và khai thác tối đa tiềm năng của chúng, bạn sẽ có lợi thế cạnh tranh lớn. Điều này liên quan mật thiết đến Paperclip và công ty không cần nhân sự mà chúng ta đã thảo luận trước đó.

Greg Isenberg:

Trong tương lai, trang “Đội ngũ” trên trang web doanh nghiệp có thể trở thành trang “Đội ngũ ma” – nơi chỉ hiển thị một số ít tên nhân viên thật, còn các vị trí khác sẽ được lấp đầy bởi các tác nhân AI, chẳng hạn như tác nhân bán hàng, tác nhân nội dung, tác nhân dịch vụ khách hàng, v.v. Bạn thậm chí có thể đặt tên cho các tác nhân này, gán cho chúng cá tính, tạo ảnh ảo, và thậm chí khiến chúng mô phỏng người thật để thực hiện cuộc gọi video hoặc gửi tin nhắn âm thanh, mang lại trải nghiệm hợp tác gần như không khác gì người thật.

Là một doanh nhân đang vận hành một công ty holding và ươm mầm các doanh nghiệp mới, tôi cho rằng trong tương lai sẽ có nhiều công ty holding hơn nữa xuất hiện. Lý do là các doanh nghiệp dựa trên AI-native sẽ trở thành xu hướng chính, và các doanh nghiệp có thể sử dụng “đội ngũ ma” để vận hành hiệu quả các doanh nghiệp này trong các phân khúc thị trường tương tự hoặc giống nhau.

Greg Isenberg:

Kevin Kelly từng đưa ra lý thuyết “1.000 người hâm mộ trung thành”. Tuy nhiên, trong thời đại AI, tôi cho rằng chỉ cần 100 người hâm mộ trung thành là đủ. Các tác nhân AI đã giảm đáng kể chi phí vận hành, do đó, chỉ cần 100 khách hàng sẵn sàng trả tiền cho sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn, bạn đã có thể duy trì một doanh nghiệp bền vững. Vì các tác nhân có thể thay thế hiệu quả lao động con người, bạn có thể cung cấp dịch vụ giá trị cao cho từng khách hàng, ví dụ như thu phí 1.000 USD hoặc 500 USD mỗi tháng. Ngay cả với chỉ 100 khách hàng, bạn cũng có thể xây dựng một doanh nghiệp cực kỳ sinh lời. Thậm chí ngay cả khi khách hàng trả ít hơn cũng không sao, vì chi phí vận hành của bạn gần như bằng không, có thể chỉ có một mình bạn.

Mô hình chi phí thấp, hiệu quả cao này sẽ thúc đẩy sự ra đời của hàng loạt doanh nghiệp “độc quyền vi mô”. Ví dụ, nếu bạn sở hữu 5.000 người dùng mục tiêu cực kỳ tích cực, bạn có thể phát triển một ứng dụng tùy chỉnh trong vòng 48 giờ; thông qua danh sách email hoặc Newsletter, bạn có thể dễ dàng tìm được 100 khách hàng, mỗi người trả 50 USD mỗi tháng. Nhờ các tác nhân tự động xử lý công việc, một mình bạn có thể kiếm được 60.000 USD lợi nhuận mỗi năm — đây đã là một con số rất đáng kể. Hơn nữa, bạn có thể tiếp tục áp dụng mô hình này để nuôi dưỡng thêm nhiều doanh nghiệp tương tự.

Tất nhiên, việc tìm được 100 khách hàng đầu tiên là vô cùng quan trọng. Do đó, việc xây dựng một hệ thống sản xuất và phân phối nội dung hiệu quả là thiết yếu. Ngay cả khi bạn chưa có sẵn khán giả, bạn vẫn có thể thu hút khách hàng bằng cách mua lưu lượng truy cập, dù điều này có thể làm giảm một phần lợi nhuận, nhưng vẫn là một chiến lược khả thi.

Greg Isenberg:

Mặc dù tôi rất lạc quan về tương lai của AI, nhưng có một vấn đề khiến tôi lo lắng, đó là bề mặt tấn công của các tác nhân AI. Bạn có thể đã nghe về một số mối đe dọa tiềm ẩn, chẳng hạn như tấn công chèn prompt, làm nhiễm độc cửa sổ ngữ cảnh, dịch vụ MCP độc hại, thao túng giữa các tác nhân, nâng quyền và dữ liệu huấn luyện bị ô nhiễm. Vì chúng ta đã cấp cho các tác nhân AI rất nhiều quyền truy cập, điều này cũng mở ra cánh cửa cho các lỗ hổng bảo mật tiềm ẩn. Nếu tôi nói những vấn đề này không khiến tôi lo lắng, thì đó rõ ràng là tự lừa dối bản thân. Tôi tin rằng, trong tương lai, chắc chắn sẽ xảy ra một số sự cố độc hại, và các công nghệ an ninh mạng hiện tại vẫn远远跟不上 sự phát triển của các tác nhân AI. Nguy cơ tiềm ẩn này khiến tôi cảm thấy vô cùng bất an.

Palo Alto Networks gần đây đã ghi nhận một số trường hợp thực tế về các cuộc tấn công agent injection. Nếu ngay cả những công ty bảo mật hàng đầu như Palo Alto Networks cũng đang cảnh báo chúng ta về nguy cơ tồn tại rất nhiều cuộc tấn công agent injection trong thực tế, tôi hoàn toàn tin tưởng vào phán đoán của họ.

Greg Isenberg:

Vậy thì, chúng ta nên hiểu mối quan hệ giữa tấn công agent injection và phishing truyền thống như thế nào? Vào khoảng năm 2010, mục tiêu chính của các cuộc tấn công phishing là lừa người dùng nhấp vào các liên kết độc hại, và biện pháp phòng vệ chủ yếu dựa vào sự phán đoán của con người. Dù vậy, thiệt hại kinh tế hàng năm do phishing gây ra vẫn lên tới hàng tỷ đô la. Trong khi đó, các cuộc tấn công agent injection hiện nay phức tạp hơn nhiều, chúng lừa gạt các tác nhân AI bằng cách ẩn các lệnh, nhắm vào cửa sổ ngữ cảnh và nội dung trang web của chúng. Chính vì tính tự trị cao của các tác nhân, điều này cũng trở thành điểm yếu tiềm ẩn của chúng.

Tôi tin rằng sức phá hoại của việc tiêm agent sẽ vượt xa các cuộc tấn công lừa đảo truyền thống. Khi các agent có quyền truy cập hệ thống và có khả năng tự quyết định, việc làm ô nhiễm cửa sổ ngữ cảnh của chúng trở thành một phương thức tấn công mới—và nguy hiểm hơn nhiều. Do đó, tôi chắc chắn rằng trong tương lai sẽ xảy ra nhiều sự kiện độc hại như vậy. Tuy nhiên, điều này cũng mang lại cơ hội lớn để phát triển phần mềm an ninh mạng chuyên biệt nhằm đối phó với các vấn đề này. Các công ty khởi nghiệp tập trung vào an toàn agent sẽ trở thành một lĩnh vực đáng để khám phá sâu hơn.

Greg Isenberg:

Khi sử dụng các tác nhân AI, chúng ta cần cân nhắc cẩn thận những quyền hạn mà chúng sở hữu. Cụ thể, tác nhân có thể truy cập vào những tài nguyên nào? Ví dụ, nó có thể truy cập vào tệp tin, email, lịch của bạn, thậm chí cả tài khoản ngân hàng không? Hiện nay, đã có người dùng trực tiếp cấp quyền truy cập tài khoản ngân hàng cho tác nhân, chẳng hạn như: “Đây có 5.000 USD, hãy giúp tôi giao dịch”. Ngoài ra, tác nhân có thể ghi nhớ những gì? Ví dụ, nó có thể lưu trữ lịch sử hội thoại, dữ liệu cá nhân hoặc dữ liệu kinh doanh không? Tác nhân có thể thực hiện những hành động nào? Liệu có cho phép chúng gửi email, mua sắm, chỉnh sửa mã nguồn, thậm chí xóa dữ liệu không? Một vấn đề quan trọng khác là tác nhân có thể chia sẻ thông tin với ai? Liệu nó có thể chia sẻ dữ liệu với các tác nhân khác hoặc bên thứ ba không?

Trong trường hợp này, chúng ta cần đặc biệt chú ý đến khái niệm “làm sạch kỹ thuật số”. Cũng giống như chúng ta thường xuyên xem xét lại quyền truy cập của các trang web hoặc ứng dụng, chúng ta cũng nên định kỳ kiểm tra quyền của các tác nhân, với khuyến nghị thực hiện việc dọn dẹp mỗi quý. Ví dụ, đôi khi tôi nhận ra một số công cụ SaaS mà tôi sử dụng đã yêu cầu các quyền không cần thiết, lúc đó tôi sẽ chọn vô hiệu hóa chúng. Tôi tin rằng trong tương lai, chúng ta cũng sẽ quản lý quyền của các tác nhân theo cách tương tự để đảm bảo an toàn kỹ thuật số.

Greg Isenberg:

Hiện tại, chúng ta đang ở trong một thời đại mà chi phí xây dựng gần như bằng không. Các tác nhân AI có thể thực hiện phần lớn công việc, nhiều thị trường ngách vẫn chưa được khai thác và chi phí thu hút người dùng tương đối thấp. Tuy nhiên, tôi không cho rằng cửa sổ cơ hội này sẽ tồn tại mãi mãi. Chính vì vậy, tôi cảm thấy vô cùng cấp bách và đầy động lực. Tôi ước tính, thời kỳ vàng son này sẽ còn kéo dài khoảng 12 tháng nữa. Trong giai đoạn này, đối thủ cạnh tranh sẽ dần gia tăng, các thị trường ngách tiềm năng nhất sẽ bị chiếm lĩnh và một số công cụ sẽ trở nên quá đông đúc. Trong vòng 24 tháng tới, cửa sổ cơ hội này sẽ thu hẹp đáng kể. Những doanh nhân bắt đầu hành động ngay từ bây giờ sẽ có cơ hội xây dựng hàng rào bảo vệ cho mình thông qua tích lũy dữ liệu, hiệu ứng mạng lưới, xây dựng thương hiệu và tạo dựng mối quan hệ tin cậy.

Nhiều người luôn chờ đợi thị trường “ổn định lại”, nhưng thực tế, thị trường sẽ không bao giờ thực sự ổn định. Sự thay đổi nhanh chóng này chính là trạng thái bình thường hiện nay. Trong thời đại đầy cơ hội này, mỗi ngày đều vô cùng quan trọng.

Greg Isenberg:

Cửa sổ cơ hội hiện tại là cực kỳ bất đối xứng. Những gì bạn cần chỉ là một khóa API, vài prompt được thiết kế tinh vi, một bài đăng trên Twitter, và một nhóm khán giả mục tiêu từ 100 đến 5000 người để xây dựng một doanh nghiệp hoạt động 24/7 với biên lợi nhuận gộp lên tới 95% (đặc biệt là các doanh nghiệp dựa trên tác nhân). Ngay cả khi biên lợi nhuận gộp giảm dần theo thời gian xuống còn 70%, 80%, hoặc thậm chí 60%, đây vẫn là những mô hình kinh doanh rất xuất sắc. Nhờ cơ chế phân phối theo kiểu lũy tiến, những doanh nghiệp này hoạt động hiệu quả mà gần như không cần nhân viên hoặc chỉ cần rất ít nhân viên.

Greg Isenberg:

Tôi cho rằng, hiện nay là thời điểm lý tưởng nhất để thành lập công ty khởi nghiệp với lợi thế bất đối xứng lớn nhất. Mặc dù hiện nay có một số người cho rằng không nên áp dụng cách thức “xây dựng công khai”, nhưng tôi vẫn tin rằng lợi ích của việc xây dựng công khai vượt xa những nhược điểm, đặc biệt khi người theo dõi hoặc khán giả của bạn đồng thời cũng là khách hàng tiềm năng. Bằng cách chia sẻ công khai sản phẩm và dịch vụ bạn đang phát triển, cộng đồng có thể tham gia vào quá trình ra quyết định và giúp bạn xác định hướng phát triển. Điểm thú vị nhất trong thời đại AI là bạn có thể ra mắt các bản cập nhật tính năng chỉ trong vòng một đến năm ngày. Việc lặp lại nhanh chóng này biến người dùng thành những người đồng sáng tạo, từ đó nâng cao đáng kể niềm tin và hiệu quả phân phối, tạo nên một vòng xoay tăng trưởng mạnh mẽ.

Ngoài ra, tôi tin rằng “fork kinh doanh” (có thể hiểu là học hỏi hoặc sao chép mô hình kinh doanh hiện có, sau đó điều chỉnh, tối ưu và đổi mới) sẽ trở thành một hiện tượng phổ biến trong tương lai. Giống như việc fork một kho mã trên GitHub, trong một thế giới nơi việc sao chép kinh doanh của người khác rất dễ dàng, việc thu hút cộng đồng tham gia và khiến họ cảm thấy mình cũng là một phần trong quá trình xây dựng sẽ trở thành một hàng rào bảo vệ quan trọng.

Tóm lại, hiện tại là một thời đại đầy thú vị để xây dựng, đồng thời cũng có rất nhiều thay đổi nhanh chóng có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp. Nhưng chỉ cần bạn sẵn sàng bước những bước đầu tiên, tiến bộ từng chút mỗi ngày và chấp nhận thực tế rằng không thể nắm vững tất cả các công cụ AI, bạn sẽ tiếp tục tiến lên trong thời đại đầy cơ hội này. Đây là một thời đại đáng kinh ngạc! Hãy cùng nhau nỗ lực nhé. Hẹn gặp lại lần tới, cảm ơn bạn đã lắng nghe!