AI sẽ không dân chủ hóa công nghệ, mà sẽ thưởng cho những người đúng đắn

Tác giả: Naman Bhansali

Biên dịch: DeepTech Flow

Dẫn nhập của Shenchao: Trong giai đoạn đầu của việc phổ biến công nghệ mới, mọi người thường có ảo giác về “bình đẳng công nghệ”: Khi nhiếp ảnh, sáng tác âm nhạc hoặc phát triển phần mềm trở nên dễ dàng, liệu lợi thế cạnh tranh có vì thế mà biến mất? Naman Bhansali, người sáng lập Warp, dựa trên hành trình cá nhân từ một thị trấn nhỏ ở Ấn Độ đến MIT, cùng với thực tiễn khởi nghiệp trong lĩnh vực payroll được dẫn dắt bởi AI, đã làm rõ một sự thật phản trực giác: Công nghệ càng làm giảm rào cản (Floor), thì trần giới hạn của ngành (Ceiling) lại càng được nâng cao hơn.

Trong thời đại mà sự thực thi trở nên rẻ mạt, thậm chí có thể bị AI “vibecoded”, tác giả cho rằng lợi thế cạnh tranh thực sự đã không còn là việc phân phối lưu lượng truy cập đơn thuần, mà là “thẩm mỹ” (Taste) khó giả mạo, sự thấu hiểu sâu sắc về logic cốt lõi của các hệ thống phức tạp, và sự kiên nhẫn để tái đầu tư liên tục trong khoảng thời gian mười năm. Bài viết này không chỉ là một sự suy ngẫm lạnh lùng về khởi nghiệp AI, mà còn là một lập luận mạnh mẽ về quy luật lũy thừa “công nghệ bình dân dẫn đến kết quả quý tộc”.

Nội dung đầy đủ như sau:

Mỗi khi một công nghệ mới làm giảm rào cản gia nhập, những dự đoán tương tự luôn theo sau: vì bây giờ ai cũng có thể làm được, nên chẳng ai còn lợi thế nữa. Điện thoại chụp ảnh khiến mọi người đều trở thành nhiếp ảnh gia; Spotify khiến mọi người đều trở thành nhạc sĩ; AI khiến mọi người đều trở thành nhà phát triển phần mềm.

Những dự đoán này luôn đúng một nửa: đáy (The floor) thực sự đã được nâng lên. Nhiều người hơn tham gia tạo ra, nhiều người hơn phát hành sản phẩm, nhiều người hơn gia nhập cuộc cạnh tranh. Nhưng những dự đoán này luôn bỏ qua trần (The ceiling). Trần tăng lên nhanh hơn nhiều. Và khoảng cách giữa đáy và trần — tức là mức trung vị và mức hàng đầu — không thu hẹp lại, mà đang mở rộng ra.

Đây là đặc điểm của luật lũy thừa (Power laws): nó không quan tâm đến ý định của bạn. Các công nghệ bình đẳng luôn tạo ra kết quả quý tộc. Luôn luôn như vậy.

AI cũng không ngoại lệ, thậm chí còn thể hiện cực đoan hơn.

Khi Spotify ra mắt, nó đã làm một điều thực sự đột phá: giúp bất kỳ nghệ sĩ âm nhạc nào trên Trái Đất đều có thể tiếp cận các kênh phân phối trước đây chỉ dành cho các công ty thu âm, ngân sách tiếp thị và may mắn cực kỳ. Kết quả là sự bùng nổ của ngành công nghiệp âm nhạc—hàng triệu nghệ sĩ mới xuất hiện, hàng tỷ bài hát mới được phát hành. Mức chuẩn thực sự đã được nâng cao như cam kết.

Nhưng điều xảy ra sau đó là: tỷ lệ lượt phát mà 1% nghệ sĩ hàng đầu hiện nay thu hút còn lớn hơn cả thời kỳ CD. Không phải nhỏ hơn, mà lớn hơn. Nhiều nhạc hơn, nhiều cạnh tranh hơn, nhiều cách thức tìm kiếm nội dung chất lượng hơn, đã khiến người nghe — không còn bị giới hạn bởi vị trí địa lý hay không gian kệ hàng — đổ dồn về những tác phẩm xuất sắc nhất. Spotify không tạo ra sự bình đẳng trong âm nhạc; nó chỉ làm gia tăng cuộc thi đấu này.

Câu chuyện tương tự cũng xảy ra trong các lĩnh vực viết lách, nhiếp ảnh và phần mềm. Internet đã tạo ra số lượng tác giả nhiều nhất trong lịch sử, nhưng đồng thời cũng sinh ra một nền kinh tế chú ý khắc nghiệt hơn. Nhiều người tham gia hơn, mức độ cược ở đỉnh cao cao hơn, cùng một mô hình cơ bản: một số ít người chiếm giữ phần lớn giá trị.

Chúng ta cảm thấy ngạc nhiên vì chúng ta quen suy nghĩ theo cách tuyến tính—chúng ta kỳ vọng sự gia tăng năng suất sẽ phân bố đều đặn như đổ nước vào một chiếc thùng phẳng. Nhưng hầu hết các hệ thống phức tạp không hoạt động theo cách đó, và chúng chưa bao giờ từng như vậy. Phân phối lũy thừa không phải là đặc điểm kỳ lạ của thị trường hay sự thất vọng của công nghệ; đó là thiết lập mặc định của tự nhiên. Công nghệ không tạo ra nó, công nghệ chỉ làm lộ ra nó.

Hãy nghĩ đến định luật Kleiber. Trong tất cả các sinh vật trên Trái Đất—từ vi khuẩn đến cá voi xanh, trải qua 27 cấp độ kích thước khối lượng—tỷ lệ trao đổi chất tỷ lệ với lũy thừa 0,75 của khối lượng. Sự trao đổi chất của cá voi không tỷ lệ thuận với kích thước của cá voi. Mối quan hệ này là một lũy thừa, và duy trì độ chính xác cực cao trong hầu hết mọi hình thức sự sống. Không ai thiết kế phân bố này; nó chỉ là hình thái mà năng lượng hiển thị khi tuân theo logic nội tại của các hệ thống phức tạp.

Thị trường là một hệ thống phức tạp, và sự chú ý là một nguồn lực. Khi ma sát biến mất — khi khoảng cách địa lý, không gian kệ hàng và chi phí phân phối không còn đóng vai trò bộ đệm — thị trường sẽ hội tụ về hình thái tự nhiên của nó. Hình thái này không phải là đường cong chuông phân phối chuẩn, mà là lũy thừa. Câu chuyện về bình đẳng cùng tồn tại với kết quả quý tộc, chính là lý do tại sao mỗi công nghệ mới đều khiến chúng ta bất ngờ. Chúng ta thấy đáy đang tăng lên và giả định rằng trần cũng đang tăng với cùng tốc độ. Nhưng thực tế không phải vậy, trần đang gia tốc rời xa.

AI thúc đẩy quá trình này nhanh và mạnh hơn bất kỳ công nghệ nào trước đây. Mức đáy đang được nâng lên theo thời gian thực—bất kỳ ai cũng có thể phát hành sản phẩm, thiết kế giao diện, viết mã cho môi trường sản xuất. Nhưng mức trần cũng đang được nâng lên, và còn nâng nhanh hơn nữa. Câu hỏi đáng để đặt ra là: Điều gì thực sự quyết định vị trí cuối cùng của bạn?

Năm 1981, Steve Jobs kiên quyết rằng bo mạch bên trong chiếc Macintosh đầu tiên phải được thiết kế đẹp mắt. Không phải ở bề ngoài, mà là ở bên trong—phần mà khách hàng sẽ không bao giờ nhìn thấy. Các kỹ sư của ông cho rằng ông điên rồi. Nhưng ông không điên. Ông hiểu được một điều dễ bị coi là chủ nghĩa hoàn hảo, nhưng thực chất lại gần với một dạng bằng chứng hơn: cách bạn làm bất kỳ việc gì, chính là cách bạn làm mọi việc. Một người có thể làm đẹp những phần ẩn giấu, không phải đang biểu diễn chất lượng, mà là trong tính cách của anh ta không thể dung thứ việc tung ra bất kỳ sản phẩm kém chất lượng nào.

Điều này rất quan trọng vì niềm tin rất khó xây dựng nhưng lại dễ dàng bị giả tạo trong thời gian ngắn. Chúng ta liên tục chạy các phán đoán heuristics để cố gắng phân biệt ai thực sự xuất sắc và ai chỉ đang diễn xuất xuất sắc. Bằng cấp (Credentials) có ích nhưng có thể bị thao túng; xuất thân (Pedigree) có ích nhưng có thể được kế thừa. Điều khó giả tạo nhất chính là thẩm mỹ (Taste)—tức là sự kiên trì bền bỉ, có thể quan sát được, đối với một tiêu chuẩn mà không ai yêu cầu. Jobs không cần phải làm bo mạch điện tử trở nên đẹp đẽ như vậy. Nhưng ông đã làm vậy, và chính hành động đó đã cho bạn thấy ông sẽ làm gì ở những nơi bạn không thể nhìn thấy.

Trong phần lớn thập kỷ qua, tín hiệu này đã bị che lấp một phần. Trong thời kỳ huy hoàng của SaaS (khoảng năm 2012 đến 2022), việc thực thi trở nên tiêu chuẩn hóa đến mức phân phối (Distribution) trở thành nguồn tài nguyên khan hiếm thực sự. Nếu bạn có thể thu hút khách hàng một cách hiệu quả, xây dựng máy bán hàng và đạt được “Nguyên tắc 40” (Rule of 40) — thì sản phẩm bản thân gần như không quan trọng. Chỉ cần chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường (Go-to-market) của bạn đủ mạnh, bạn có thể chiến thắng với một sản phẩm bình thường. Tín hiệu từ thẩm mỹ đã bị lấn át bởi tiếng ồn từ các chỉ số tăng trưởng.

AI đã hoàn toàn thay đổi tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu. Khi bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một sản phẩm chức năng, giao diện đẹp và kho mã có thể chạy chỉ trong một buổi chiều, thì việc một thứ gì đó “có dễ dùng không” đã không còn là yếu tố phân biệt. Vấn đề giờ đây trở thành: Liệu thứ này có thực sự xuất sắc không? Người này có hiểu được sự khác biệt giữa “tốt” và “xuất sắc cực độ” không? Ngay cả khi không ai buộc họ, họ có quan tâm đủ để lấp đầy khoảng cách cuối cùng đó không?

Điều này đặc biệt đúng với các phần mềm quan trọng đối với hoạt động kinh doanh—những hệ thống xử lý lương, tuân thủ và dữ liệu nhân viên. Đây không phải là những sản phẩm bạn có thể thử nghiệm tùy tiện và bỏ rơi vào quý sau. Chi phí chuyển đổi là có thật, các mô hình lỗi là nghiêm trọng, và những người triển khai hệ thống phải chịu trách nhiệm cho hậu quả. Điều này có nghĩa là trước khi ký hợp đồng, họ sẽ thực hiện tất cả các phép kiểm tra trực giác về độ tin cậy. Một sản phẩm đẹp mắt là một trong những tín hiệu mạnh mẽ nhất có thể gửi đi. Nó nói rằng: những người xây dựng nó đã rất cẩn thận. Họ quan tâm đến những phần bạn có thể thấy bằng mắt thường, điều đó có nghĩa là họ cũng rất có khả năng quan tâm đến những phần bạn không nhìn thấy.

Trong thế giới nơi sự thực thi có chi phí rẻ, thẩm mỹ chính là bằng chứng công việc (Proof of Work).

Logic này luôn đúng, nhưng trong thập kỷ qua, môi trường thị trường đã khiến nó trở nên gần như không thể nhìn thấy. Có một thời, kỹ năng quan trọng nhất trong ngành phần mềm thậm chí không liên quan đến chính phần mềm.

Trong giai đoạn từ năm 2012 đến 2022, kiến trúc cốt lõi của SaaS đã được xác định. Cơ sở hạ tầng đám mây trở nên rẻ và tiêu chuẩn hóa, các công cụ phát triển ngày càng trưởng thành. Việc xây dựng một sản phẩm chức năng tuy khó, nhưng đó là một “sự khó đã được giải quyết” — bạn có thể giải quyết nó thông qua việc tuyển dụng, tuân theo các mô hình đã được thiết lập, và chỉ cần có đủ nguồn lực là có thể đạt đến mức tối thiểu. Điều thực sự khan hiếm, giúp phân biệt những người chiến thắng với những người bình thường, chính là khả năng phân phối. Bạn có thể thu hút khách hàng một cách hiệu quả không? Bạn có thể xây dựng các hành động bán hàng có thể lặp lại không? Bạn có hiểu đủ sâu về mô hình kinh tế đơn vị (Unit economics) để thêm nhiên liệu vào ngọn lửa tăng trưởng vào đúng thời điểm không?

Những nhà sáng lập phát triển thuận lợi trong môi trường đó chủ yếu đến từ các lĩnh vực bán hàng, tư vấn hoặc tài chính. Họ am hiểu rõ các chỉ số mà mười năm trước nghe như tiếng nước ngoài: Tỷ lệ giữ lại doanh thu ròng (NDR), Giá trị hợp đồng trung bình (ACV), Chỉ số Ma thuật (Magic number), Nguyên tắc 40. Họ sống trong các bảng tính và đánh giá dòng doanh thu bán hàng, và trong bối cảnh đó, họ hoàn toàn đúng. Giai đoạn đỉnh cao của SaaS đã sinh ra những nhà sáng lập SaaS ở đỉnh cao. Đó là một sự thích nghi tiến hóa hợp lý.

Nhưng tôi lại cảm thấy nghẹt thở.

Tôi lớn lên ở một thị trấn nhỏ trong một bang của Ấn Độ có 250 triệu dân. Mỗi năm, cả Ấn Độ chỉ có khoảng ba học sinh đỗ vào Viện Công nghệ Massachusetts (MIT). Không ngoại lệ, tất cả đều đến từ các trường dự bị đắt đỏ ở Delhi, Mumbai hoặc Bangalore—những trường được thành lập đặc biệt nhằm hướng tới mục tiêu này. Tôi là người đầu tiên trong lịch sử bang của mình đỗ vào MIT. Tôi nhắc đến điều này không phải để khoe khoang, mà vì đây là một phiên bản thu nhỏ của luận điểm trong bài viết này: khi rào cản tiếp cận bị hạn chế, xuất thân (Pedigree) dự đoán kết quả; khi rào cản tiếp cận được mở rộng, những người chuyên sâu (Deep people) luôn chiến thắng. Trong một căn phòng đầy những người có xuất thân danh giá, tôi là quân cờ chiến thắng nhờ sự chuyên sâu. Đó cũng là cách duy nhất tôi biết để đặt cược.

Tôi đã học vật lý, toán học và khoa học máy tính, và trong những lĩnh vực này, những hiểu biết sâu sắc nhất không đến từ việc tối ưu hóa quy trình, mà nằm ở việc nhận ra những sự thật mà người khác bỏ lỡ. Luận văn thạc sĩ của tôi tập trung vào việc giảm thiểu hiện tượng chậm trễ trong đào tạo máy học phân tán: khi bạn vận hành hệ thống quy mô lớn, nếu một số phần bị tụt hậu, bạn sẽ làm thế nào để tối ưu hóa ràng buộc này mà không làm tổn hại đến tính toàn vẹn tổng thể.

Khi tôi ở độ tuổi hai mươi, nhìn vào thế giới khởi nghiệp, tôi thấy một bức tranh nơi những hiểu biết sâu sắc này dường như không liên quan. Thị trường định giá cao cho việc “đưa sản phẩm ra thị trường” thay vì chính sản phẩm. Việc xây dựng những thứ có tính kỹ thuật xuất sắc dường như thật ngây thơ—nó được coi là sự làm gián đoạn đối với “trò chơi thực sự” (tức là thu hút khách hàng, giữ chân và tốc độ bán hàng).

Sau đó, vào cuối năm 2022, bối cảnh đã thay đổi.

Điều mà ChatGPT thể hiện—theo cách trực quan và ấn tượng hơn nhiều so với các bài nghiên cứu trong nhiều năm—là đường cong đã bắt đầu cong. Một đường cong S mới đã bắt đầu. Những chuyển đổi giai đoạn (phase transitions) không thưởng những người thích nghi tốt nhất với giai đoạn trước, mà thưởng những người có thể nhận ra tiềm năng vô hạn của giai đoạn mới trước khi người khác thậm chí còn chưa nhìn thấy giá.

Vì vậy, tôi đã nghỉ việc và thành lập Warp.

Cuộc đánh cược này rất cụ thể. Hoa Kỳ có hơn 800 cơ quan thuế—liên bang, tiểu bang, địa phương—mỗi cơ quan đều có yêu cầu khai báo, hạn chót và logic tuân thủ riêng. Ở đây không có API, không có giao diện truy cập được lập trình. Trong nhiều thập kỷ, mỗi nhà cung cấp dịch vụ lương (Payroll provider) đều xử lý vấn đề này theo cùng một cách: tăng nhân sự. Hàng ngàn chuyên gia tuân thủ làm việc thủ công để xoay xở trong những hệ thống chưa bao giờ được thiết kế để vận hành ở quy mô lớn. Những ông lớn truyền thống—ADP, Paylocity, Paychex—đã xây dựng toàn bộ mô hình kinh doanh dựa trên sự phức tạp này; họ không giải quyết sự phức tạp, mà hấp thụ nó vào số lượng nhân viên và chuyển chi phí cho khách hàng.

Năm 2022, tôi có thể thấy các tác nhân AI vẫn còn yếu ớt. Nhưng tôi cũng nhìn thấy đường cong cải tiến. Một người am hiểu sâu về các hệ thống phân tán quy mô lớn, quan sát sát sao quỹ đạo phát triển của các mô hình, có thể đặt một cú cược chính xác: công nghệ vốn yếu ớt lúc đó, trong vài năm tới sẽ trở nên cực kỳ mạnh mẽ. Vì vậy, chúng tôi đã đặt cược: xây dựng một nền tảng nguyên bản dành cho AI, bắt đầu từ quy trình làm việc khó nhất trong lĩnh vực này—quy trình mà do hạn chế kiến trúc, các ông lớn truyền thống không bao giờ có thể tự động hóa.

Bây giờ, cược này đang được thanh toán. Nhưng điểm lớn hơn là nhận diện mô hình. Trong thời đại AI, các nhà sáng lập công nghệ không chỉ có lợi thế kỹ thuật mà còn có lợi thế về tầm nhìn. Họ có thể nhìn thấy những điểm tiếp cận khác biệt và đặt những cược khác biệt. Họ có thể xem xét một hệ thống mà mọi người đều cho là “phức tạp vĩnh viễn” và đặt câu hỏi: Để đạt được tự động hóa thực sự thì cần gì? Sau đó, điều then chốt là họ có thể tự tay xây dựng câu trả lời.

Vua của thời đại SaaS đỉnh cao là những người tối ưu hóa hợp lý trong các điều kiện ràng buộc. Nhưng AI đang loại bỏ những ràng buộc này và cài đặt những ràng buộc mới. Trong môi trường mới, nguồn lực khan hiếm không còn là phân phối, mà là khả năng nhận ra các khả năng—cùng với thẩm mỹ và niềm tin để xây dựng chúng đến tiêu chuẩn mong muốn. Tuy nhiên, còn một biến số thứ ba quyết định tất cả, và đây chính là nơi hầu hết các nhà sáng lập thời đại AI đang mắc phải sai lầm thảm khốc.

Hiện nay, cộng đồng khởi nghiệp đang lan truyền một meme như thế này: Bạn có hai năm để thoát khỏi tầng lớp dưới cùng vĩnh viễn. Xây dựng nhanh, huy động vốn nhanh, hoặc thoát ra hoặc tan vỡ.

Tôi hiểu tâm lý này xuất phát từ đâu. Tốc độ phát triển của AI tạo ra một cảm giác khủng hoảng sinh tồn, và cửa sổ để bắt kịp làn sóng dường như cực kỳ hẹp. Những người trẻ tuổi nhìn thấy những câu chuyện nổi tiếng trong một đêm trên Twitter một cách hợp lý cho rằng, bản chất của trò chơi nằm ở tốc độ—người chiến thắng là những người chạy nhanh nhất trong thời gian ngắn nhất.

Điều này lại đúng trên một chiều hoàn toàn sai lầm.

Tốc độ thực thi thực sự cực kỳ quan trọng. Tôi tin điều này sâu sắc—nó thậm chí còn được in vào tên công ty của tôi (Warp). Nhưng tốc độ thực thi không đồng nghĩa với tầm nhìn ngắn hạn. Những nhà sáng lập có thể xây dựng công ty có giá trị nhất trong thời đại AI, không phải những người chạy nước rút trong hai năm rồi rút tiền, mà là những người chạy nước rút trong mười năm và tận hưởng lợi tức kép.

Sai lầm của chủ nghĩa ngắn hạn nằm ở chỗ: những thứ có giá trị nhất trong phần mềm — dữ liệu riêng tư, mối quan hệ khách hàng sâu sắc, chi phí chuyển đổi thực sự, chuyên môn về mặt pháp lý — đều cần nhiều năm để tích lũy, và không thể bị sao chép nhanh chóng, bất kể đối thủ cạnh tranh mang đến bao nhiêu vốn hay khả năng AI. Khi Warp xử lý lương cho các công ty liên bang, chúng tôi đang tích lũy dữ liệu tuân thủ trải qua hàng ngàn khu vực pháp lý. Mỗi thông báo thuế được giải quyết, mỗi trường hợp biên giới được xử lý, mỗi đăng ký tiểu bang được hoàn tất, đều đang huấn luyện một hệ thống trở nên ngày càng khó sao chép theo thời gian. Đây không phải là một tính năng, mà là một hàng rào bảo vệ, tồn tại bởi vì chúng tôi đã đầu tư sâu với chất lượng cực cao trong đủ lâu để tạo ra mật độ chất lượng.

Lãi kép này không thể thấy được trong năm đầu tiên. Sang năm thứ hai, nó bắt đầu lờ mờ xuất hiện. Đến năm thứ năm, nó chính là toàn bộ trò chơi.

Frank Slootman, cựu CEO của Snowflake, từng xây dựng và mở rộng số lượng công ty phần mềm nhiều hơn bất kỳ ai hiện nay, và ông tóm gọn điều này: hãy làm quen với trạng thái “khó chịu”. Đó không phải là cuộc chạy nước rút, mà là một trạng thái vĩnh viễn. “Sương mù chiến tranh” trong giai đoạn đầu của startup — cảm giác mất phương hướng, thông tin không đầy đủ, và yêu cầu phải đưa ra quyết định hành động — sẽ không biến mất sau hai năm. Nó chỉ tiến hóa, với những sự không chắc chắn mới thay thế những cái cũ. Những nhà sáng lập bền bỉ không phải là những người tìm thấy sự chắc chắn, mà là những người học được cách di chuyển rõ ràng trong sương mù.

Việc xây dựng một công ty cực kỳ tàn khốc, và sự tàn khốc đó rất khó truyền đạt đến những người chưa từng trải qua. Bạn sống trong nỗi sợ hãi nhẹ nhàng liên tục, đôi khi bị điểm xuyết bởi những nỗi kinh hoàng ở cấp độ cao hơn. Bạn đưa ra hàng ngàn quyết định trong điều kiện thông tin không đầy đủ, và luôn hiểu rõ rằng chỉ cần một chuỗi các quyết định sai lầm cũng có thể dẫn đến sự kết thúc. Những câu chuyện “thành công sau một đêm” mà bạn thấy trên Twitter không chỉ là các giá trị ngoại lai trong phân phối lũy thừa, mà còn là những ngoại lai cực đoan. Việc tối ưu hóa chiến lược của bạn dựa trên các trường hợp này giống như việc tập luyện cho một cuộc đua marathon bằng cách nghiên cứu thành tích của những người vô tình chạy sai đường và tình cờ hoàn thành 5km.

Vậy thì tại sao phải làm vậy? Không phải vì cảm thấy thoải mái, cũng không phải vì xác suất chiến thắng cao. Mà vì đối với một số người, nếu không làm như vậy, họ sẽ cảm thấy mình chưa thực sự sống. Bởi vì điều tệ hơn cả nỗi sợ “xây dựng điều gì đó từ con số không” chính là sự ngột ngạt lặng lẽ của việc “chưa từng thử”.

Và—nếu bạn đặt cược đúng, nếu bạn nhìn thấy sự thật mà người khác chưa định giá, nếu bạn thực hiện với thẩm mỹ và niềm tin trong một chu kỳ đủ dài—kết quả sẽ không chỉ là tài chính. Bạn đã xây dựng một thứ thực sự thay đổi cách con người làm việc. Bạn đã tạo ra một sản phẩm mà mọi người yêu thích sử dụng. Bạn đã tuyển dụng và giúp đỡ những người phát huy tối đa năng lực của họ trong sự nghiệp mà bạn tự tay xây dựng.

Đây là một dự án kéo dài mười năm. AI không thể thay đổi điều đó, và nó chưa bao giờ thay đổi.

AI thay đổi là mức trần (Ceiling) mà những nhà sáng lập có thể đạt được trong thập kỷ này, nếu họ kiên trì đến cùng để xem rõ sự việc.

Vậy thì, ở phía bên kia của tất cả những điều này, phần mềm sẽ có hình dạng như thế nào?

Những người lạc quan cho rằng AI tạo ra sự dư dả—nhiều sản phẩm hơn, nhiều nhà phát triển hơn, nhiều giá trị hơn được phân phối cho nhiều người hơn. Họ đúng. Những người bi quan cho rằng AI phá hủy hàng rào bảo vệ phần mềm—bất cứ thứ gì cũng có thể được sao chép trong một buổi chiều, sự phòng thủ đã chết. Họ cũng đúng một phần. Nhưng cả hai phe đều chỉ nhìn vào đáy (The floor), không ai quan tâm đến trần (The ceiling).

Sẽ có hàng ngàn giải pháp điểm (Point solutions) xuất hiện trong tương lai — những công cụ nhỏ bé, chức năng, được tạo ra bởi AI, đủ khả năng giải quyết các vấn đề hẹp cụ thể. Nhiều trong số đó thậm chí không được các công ty xây dựng, mà do cá nhân hoặc nhóm nội bộ phát triển để giải quyết các điểm đau của chính họ. Đối với một số danh mục phần mềm có rào cản gia nhập thấp và dễ thay thế, thị trường sẽ thực sự được dân chủ hóa. Mức độ cạnh tranh rất cao, và biên lợi nhuận mỏng như cánh ve.

Tuy nhiên, đối với các phần mềm quan trọng đối với hoạt động kinh doanh (Business-critical software)—những hệ thống xử lý dòng tiền, tuân thủ, dữ liệu nhân viên và rủi ro pháp lý—tình hình lại hoàn toàn khác biệt. Đây là các quy trình làm việc có mức độ lỗi chấp nhận cực kỳ thấp. Khi hệ thống trả lương gặp sự cố, nhân viên sẽ không nhận được tiền; khi khai thuế sai sót, Cơ quan Thuế nội địa (IRS) sẽ đến cửa; khi đóng bảo hiểm bị gián đoạn trong thời gian đăng ký mở, những con người thực sự sẽ mất đi sự bảo vệ. Người lựa chọn phần mềm phải chịu trách nhiệm cho những hậu quả đó. Trách nhiệm này không thể giao phó cho một AI được ghép nối vội vàng bằng cách “lập trình theo cảm hứng” (vibecoded) vào buổi chiều.

Đối với các quy trình này, doanh nghiệp sẽ tiếp tục tin tưởng vào các nhà cung cấp. Trong số các nhà cung cấp này, động lực “người thắng giành hết” sẽ cực đoan hơn nhiều so với các thế hệ phần mềm trước đây. Điều này không chỉ do hiệu ứng mạng mạnh mẽ hơn (dù thực tế là vậy), mà còn vì một nền tảng bản địa AI, khi vận hành quy mô lớn và tích lũy dữ liệu riêng trong hàng triệu giao dịch và hàng ngàn trường hợp ngoại lệ tuân thủ, sẽ có lợi thế tích lũy khiến các đối thủ mới gần như không thể bắt kịp một cách “từ con số không”. Hàng rào bảo vệ không còn là một bộ tính năng, mà là chất lượng được tích lũy qua thời gian nhờ duy trì tiêu chuẩn vận hành cao trong một lĩnh vực mà sai lầm bị trừng phạt.

Điều này có nghĩa là mức độ tích hợp của thị trường phần mềm sẽ vượt qua thời kỳ SaaS. Tôi dự kiến rằng sau mười năm, trong lĩnh vực nhân sự và trả lương, sẽ không còn 20 công ty mỗi công ty chiếm vài phần trăm thị phần. Tôi dự kiến hai đến ba nền tảng sẽ chiếm phần lớn giá trị, trong khi một danh sách dài các giải pháp đơn lẻ sẽ gần như không có cơ hội nào. Mô hình tương tự sẽ xảy ra ở mọi danh mục phần mềm nơi tính phức tạp về tuân thủ, tích lũy dữ liệu và chi phí chuyển đổi cùng tác động.

Các công ty nằm ở đỉnh phân phối này trông sẽ rất giống nhau: được thành lập bởi những kỹ sư công nghệ có gu thẩm mỹ sản phẩm thực sự; được xây dựng trên kiến trúc gốc AI ngay từ ngày đầu tiên; hoạt động trong những thị trường mà các ông lớn hiện tại không thể đưa ra phản ứng cấu trúc nếu không phá vỡ các hoạt động hiện có. Họ đã đặt cược sớm vào một nhận thức độc đáo — nhìn thấy một sự thật chưa được định giá do AI tạo ra — và kiên trì đủ lâu để lợi tức kép trở nên rõ ràng.

Tôi đã luôn mô tả những nhà sáng lập loại này một cách trừu tượng. Nhưng tôi rất rõ anh ấy là ai, vì tôi đang nỗ lực trở thành người đó.

Tôi thành lập Warp vào năm 2022 vì tôi tin rằng toàn bộ hệ thống vận hành nhân sự—trả lương, tuân thủ thuế, phúc lợi, nhập viện, quản lý thiết bị, quy trình nhân sự—đều được xây dựng dựa trên lao động thủ công và kiến trúc cũ, và AI có thể thay thế hoàn toàn chúng. Không phải cải tiến, mà là thay thế. Các công ty lớn lâu năm đã xây dựng các doanh nghiệp trị giá hàng tỷ đô la bằng cách hấp thụ sự phức tạp vào số lượng nhân viên; trong khi chúng tôi sẽ xây dựng sự nghiệp bằng cách loại bỏ sự phức tạp từ gốc rễ.

Ba năm đã chứng minh sự mạo hiểm này. Kể từ khi ra mắt, chúng tôi đã xử lý hơn 500 triệu USD giao dịch, đang tăng trưởng nhanh chóng và phục vụ các công ty xây dựng những công nghệ quan trọng nhất thế giới. Mỗi tháng, dữ liệu tuân thủ, các trường hợp ngoại lệ đã xử lý và các tích hợp đã xây dựng đều khiến nền tảng trở nên khó sao chép hơn và mang lại giá trị lớn hơn cho khách hàng. Hàng rào bảo vệ vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng đã bắt đầu hình thành và đang tăng tốc.

Tôi chia sẻ những điều này không phải vì thành công của Warp là điều tất yếu—trong thế giới phân phối lũy thừa, không có gì là tất yếu—mà vì logic dẫn dắt chúng ta đến đây, chính là logic mà tôi đã mô tả xuyên suốt bài viết này: nhìn ra sự thật. Đi sâu hơn bất kỳ ai khác. Xây dựng một tiêu chuẩn cao mà không cần đến áp lực từ bên ngoài. Kiên trì đủ lâu để xem bạn có đúng hay không.

Các công ty xuất sắc của thời đại AI sẽ được xây dựng bởi những người hiểu rõ chân lý sau: khả năng tiếp cận chưa bao giờ là nguồn lực khan hiếm, mà sự thấu hiểu (Insight) mới là; khả năng thực thi chưa bao giờ là hàng rào bảo vệ, mà thẩm mỹ (Taste) mới là; tốc độ chưa bao giờ là lợi thế, mà độ sâu (Depth) mới là.

Luật lũy thừa không quan tâm đến ý định của bạn. Nhưng nó thưởng cho ý định đúng đắn.