Đánh giá đầu tư a16z: 86% giao dịch VC chảy vào AI, bữa tiệc trị giá hàng nghìn tỷ đô la chỉ mới bắt đầu

Tác giả: Z Potentials

Z Highlights

• Khoảng cách giữa những gì các mô hình có thể làm và cách chúng thực sự được sử dụng là điều khiến tôi rất phấn khích về lớp ứng dụng.
• Chi tiêu trung bình của 1% công ty hàng đầu cho các công cụ AI gấp khoảng tám lần so với 10% hàng đầu.
• Đối với các công ty do người sáng lập lãnh đạo, người sáng lập chính là một loại tài sản.

Bài viết này được biên soạn từ podcast chính thức của a16z "AI, Cơ sở hạ tầng và Chu kỳ Đầu tư Tiếp theo." David George, Sarah Wang, Alex Immerman và Santiago "Santi" Rodriguez là bốn đối tác tại Quỹ Tăng trưởng a16z. Tập này thảo luận về các biểu đồ chính từ báo cáo hàng năm "Tình trạng Thị trường," tập trung vào lợi nhuận đứng sau sự gia tăng của thị trường, cuộc chạy đua về sức mạnh tính toán giữa các nhà cung cấp lớn, tỷ lệ áp dụng cực kỳ thấp ở các lớp mô hình và ứng dụng, và những quan sát mới nhất trong thị trường tiêu dùng, phần mềm công cộng, IPO và thị trường thứ cấp. Tập này được phát hành vào ngày 30 tháng 9 năm 2026.

01 Công nghệ là "Chu kỳ Mọi thứ"

David: Chào mừng trở lại với podcast a16z. Tôi là David George, và hôm nay tôi có các đồng nghiệp của tôi là Sarah Wang, Alex Immerman và Santiago Rodriguez. Trong tập này, chúng tôi sẽ đi qua 25 biểu đồ chính từ báo cáo "Tình trạng Thị trường" mới nhất: lợi nhuận đứng sau sự gia tăng của thị trường, quy mô xây dựng AI, bằng chứng về sự tăng trưởng tỷ lệ áp dụng, và điều này có nghĩa gì đối với phần cứng, phần mềm và thế hệ công ty tư nhân tiếp theo. Chúng tôi sẽ giải thích các hệ quả đứng sau các biểu đồ và thảo luận về những gì chúng tôi đang thấy trên mặt trận kinh doanh. Sarah, Alex, Santi, cảm ơn các bạn đã có mặt ở đây.

Vào cùng ngày podcast này được phát hành, chúng tôi cũng sẽ phát hành báo cáo "Tình trạng Thị trường" đầy đủ. Đây là truyền thống hàng năm của đội ngũ tăng trưởng của chúng tôi trong việc tổng hợp những xu hướng lớn nhất trong công nghệ, AI, cơ sở hạ tầng và toàn bộ thị trường vào một tài liệu, và hôm nay chúng tôi sẽ làm nổi bật một số biểu đồ thú vị từ đó. Các lĩnh vực chúng tôi sẽ thảo luận bao gồm vĩ mô—Chi tiêu vốn, trung tâm dữ liệu và nhu cầu gia tăng; cũng như các quan sát từ mặt trận—các mô hình, ứng dụng và một cái nhìn sâu vào một số lĩnh vực. Công nghệ đang thúc đẩy một cơn sốt đầu tư trên toàn bộ nền kinh tế: sự gia tăng lợi nhuận đang hỗ trợ sự gia tăng của thị trường, và nhu cầu AI đang đẩy chi tiêu cơ sở hạ tầng vượt xa các dự báo trước đây. Các nhà cung cấp lớn đang đổ gần như toàn bộ dòng tiền hoạt động gần đây của họ vào việc xây dựng năng lực, trong khi nhu cầu tiếp tục vượt quá cung trong hầu hết mọi trường hợp mà chúng tôi thấy. Tiền này đang chảy vào chip, điện, làm mát, xây dựng và lao động có tay nghề, trong số những thứ khác. Sự mở rộng này trùng hợp với nhu cầu lớn hơn để chuyển đổi cơ sở hạ tầng vật lý, tạo ra cơ hội trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Được rồi, hãy đi sâu vào. Trang một: công nghệ là "chu kỳ mọi thứ." Điều này có thể có vẻ hơi hiển nhiên, nhưng các con số trên trang này trông khá đáng kinh ngạc ngày hôm nay—thiết bị công nghệ cao, phần mềm và R&D hiện chiếm khoảng 55% chi tiêu vốn của Mỹ, một con số đáng kinh ngạc. Công nghệ đang thúc đẩy chu kỳ đầu tư trên tất cả các lĩnh vực của nền kinh tế, từ phần mềm và mô hình đến điện, xây dựng và năng lực công nghiệp. Cổ phiếu công nghệ chiếm khoảng 40% tổng vốn hóa thị trường của thị trường chứng khoán Mỹ, với tám trong số mười công ty hàng đầu theo vốn hóa thị trường toàn cầu là các công ty công nghệ của Mỹ. Đây là một câu chuyện lớn; bạn có thể thấy điều đó trong Chi tiêu vốn, trong việc xây dựng trung tâm dữ liệu, và trong vốn chảy vào các công ty mô hình—các công ty mô hình đã huy động tổng cộng hơn 350 tỷ đô la. Nhìn vào lịch sử dài hơn, vì đây là phép ẩn dụ được trích dẫn nhiều nhất: quy mô của việc xây dựng này như một tỷ lệ phần trăm của GDP đã vượt qua quy mô của đường sắt vào thời điểm đó. Chúng ta đều có cảm giác rằng nếu chúng ta tua nhanh năm đến bảy năm, hoặc thậm chí mười năm, và nhìn lại những con số này, giá trị tích lũy có thể sẽ lớn hơn 20 lần so với hiện tại. Vì vậy, điều này thực sự cảm thấy như chương tiếp theo trong câu chuyện "phần mềm đang ăn thị trường" của Marc Andreessen.

Alex: Trong 15 năm qua, phần mềm đã biến đổi tất cả các ngành này, nhưng vào thời điểm đó, chỉ một số ít người có thể xây dựng phần mềm—chúng tôi không nằm trong số đó. Và hôm nay, hãy nhìn chúng tôi: mỗi người trong chúng tôi đều có một số nhiệm vụ tự động chạy mỗi đêm. Nếu bạn mở rộng logic đó cho nhu cầu phần mềm, điều đó ngụ ý một nhu cầu lớn hơn nhiều về sức mạnh tính toán, chip, điện và xây dựng. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi thấy rằng hầu hết các khoản đầu tư tập trung vào công nghệ. Chúng tôi thường nhận được cùng một câu hỏi từ khán giả của chúng tôi: tất cả điều này nghe có vẻ tuyệt vời, nhưng có phải là một bong bóng không? Thị trường đã đạt đến mức cao mới, nhưng các bội số giao dịch hiện tại thực sự đã giảm—cổ phiếu đã tăng khoảng 20%, nhưng các bội số đã giảm khoảng 20%. Điều này có nghĩa là sự gia tăng được thúc đẩy bởi lợi nhuận cơ bản, không phải bởi sự mở rộng bội số. Bội số thu nhập cho S&P 500 hiện dưới 20 lần, và hầu hết các công ty cấu thành S&P 500 đều có chất lượng rất cao. Điều này hoàn toàn khác với bong bóng internet—vào thời điểm đó, các công ty có vốn hóa thị trường cao nhất đã thấy giá cổ phiếu của họ tăng vọt do sự mở rộng bội số, với nhiều cổ phiếu giao dịch ở mức 100 lần thu nhập. Điều đó không phải là trường hợp hiện tại. Ngược lại, một số công ty lưu trữ—vốn dĩ có tính chu kỳ—đang giao dịch ở mức sáu đến bảy lần thu nhập dự kiến. Vì vậy, sự khác biệt là đáng kể.

Santi: Đây là một bổ sung quan trọng: kể từ khi GPT ra đời gần bốn năm trước, thị trường đã tăng 90%, với tỷ lệ hàng năm là 17%. Khi bạn thấy bốn năm liên tiếp tăng trưởng hàng năm 17%, phản ứng trực quan là "điều này chắc chắn sẽ quay trở lại," và chúng ta thực sự đang ở trong một giai đoạn nóng hiện nay. Nhưng khi bạn kết hợp điều đó với những gì vừa được đề cập—thị trường đang giao dịch với các bội số thu nhập dưới 20 lần, và lợi nhuận vẫn đang tăng trưởng 15%—điều này thực sự cảm thấy khác biệt so với năm 2021 gần đây và cũng khác với năm 2000, khi các bội số và tăng trưởng không thực sự đồng bộ hóa.

David: Tôi hoàn toàn đồng ý. Tôi đã đề cập đến quy mô xây dựng Chi tiêu vốn trong "phép ẩn dụ đường sắt" trước đó. Chỉ nhìn vào các nhà cung cấp lớn—Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft và Oracle—Chi tiêu vốn của họ cho năm 2026 khoảng 780 tỷ đô la, trong khi nó là 416 tỷ đô la vào năm 2025; tất cả các kỳ vọng đều chỉ ra rằng sẽ vượt quá 1 nghìn tỷ đô la hàng năm bắt đầu từ năm 2027. Có một mô hình ở đây: mỗi thế hệ nền tảng tính toán hỗ trợ một số lượng người dùng và ứng dụng lớn hơn nhiều so với thế hệ trước. Vòng xây dựng này có thể diễn ra rất nhanh, với nhu cầu vẫn vượt quá cung, vì cơ sở người dùng được thúc đẩy bởi các kênh phân phối hiện có. Xu hướng này được xây dựng trên internet, điện toán đám mây và điện thoại di động, vì vậy về lý thuyết, nó có thể tiếp cận hàng tỷ người dùng ngay lập tức—điều này tương phản mạnh mẽ với các chu kỳ công nghệ trước đây.

Sarah: Tôi nghĩ rằng điểm này đáng để mở rộng. Chúng tôi đã vượt xa mô hình "thỉnh thoảng đặt câu hỏi." Hãy nghĩ về sự gia tăng của các tác nhân: các nhiệm vụ song song, các nhiệm vụ kéo dài—bạn đã đề cập trước đó rằng các nhiệm vụ sẽ tiếp tục chạy trong khi bạn ngủ vào ban đêm hoặc làm những việc khác trong suốt cả ngày. Nếu các tác nhân có thể tự động viết mã, thực hiện tìm kiếm và thực hiện những nhiệm vụ này, thì sức mạnh tính toán mà các nền tảng này yêu cầu sẽ vượt xa bất cứ điều gì chúng ta từng tưởng tượng.

David: Tôi hoàn toàn đồng ý. Biểu đồ này cho thấy điều gì đang xảy ra ở phía Chi tiêu vốn: các dự báo Chi tiêu vốn cho năm nhà cung cấp lớn đã liên tục và đáng kể được điều chỉnh tăng trong một thời gian rất ngắn. Những gì từng có vẻ như một trần, chi tiêu mà sẽ mất vài quý hoặc thậm chí nhiều năm để đạt được, giờ đã trở thành một mục tiêu gần kề vì nhu cầu về sức mạnh tính toán tiếp tục mở rộng. Nhìn vào biểu đồ này, tôi nghĩ rằng vào bất kỳ thời điểm nào, phản ứng bản năng là "đầu tư từ đây sẽ có xu hướng ổn định." Nhưng trong bốn năm qua, với tư cách là một nền kinh tế, chúng tôi đã liên tục đánh giá thấp sức mạnh của xu hướng này. Như Sarah đã đề cập, với sự phát triển của các mô hình, tỷ lệ sử dụng công suất đã được tối đa hóa liên tục. Vì vậy, những con số mà David vừa đề cập là các ước tính thực tế hiện tại.

Alex: Như DG đã nói, chúng tôi đều gọi nhu cầu hiện tại về sức mạnh tính toán là "kẻ phá vỡ mô hình." Một ví dụ thuyết phục mà tất cả chúng tôi đã trải nghiệm: khoảng một năm trước, Sam Altman và Sarah Friar đã phải đối mặt với nhiều chỉ trích vì những cam kết lớn của họ đối với sức mạnh tính toán; mọi người đều nghĩ họ liều lĩnh và hung hăng. Và bây giờ, mọi người sẽ nói rằng quyết định đó là cực kỳ sáng suốt. Ngay cả vậy, chỉ hai tuần trước, chúng tôi thấy OpenAI phải tạm dừng đăng ký cho gói Pro—một dịch vụ cấp độ 2000 đô la—do nhu cầu quá lớn. Những gì chúng tôi đang trải nghiệm là một nhu cầu không thể thỏa mãn.

David: Mọi người trong mọi liên kết của chuỗi cung ứng, và mọi người mà chúng tôi đã nói chuyện, đều nói với chúng tôi những phiên bản khác nhau của cùng một điều: nhu cầu vượt quá cung. Trong một số phân khúc của chuỗi cung ứng trung tâm dữ liệu, vật liệu hoặc sản phẩm sẽ không có sẵn cho đến năm 2028. Vì vậy, sự căng thẳng này sẽ không giảm bớt. Đồng thời, bạn cũng có thể thấy bằng chứng về các doanh nghiệp chất lượng cao từ phía nhu cầu: Microsoft, Google và Amazon cộng lại có khoảng 1,7 nghìn tỷ đô la trong các đơn hàng tồn đọng đám mây. Những khách hàng này cam kết tích lũy nhanh chóng, trong khi các nền tảng đang đầu tư mạnh mẽ để phục vụ nhu cầu này. Vì vậy, trong khi dòng tiền tự do bị áp lực trong giai đoạn xây dựng hiện tại, các dự báo đồng thuận cho thấy rằng nó sẽ phục hồi bắt đầu từ năm 2028 và sau đó tăng trưởng đáng kể. Bạn có thể xem cuộc gọi thu nhập mới nhất của Amazon; họ đã giải thích rất tốt động lực J-curve này: tuổi thọ thực tế của GPU (hoặc TPU) là khá dài. Bạn trước tiên phải xây dựng "vỏ" trung tâm dữ liệu, điều này mất thời gian; sau đó bạn mua chip, nhưng tuổi thọ kinh tế của chip thì rất dài và lâu hơn bất kỳ ai trong chúng ta mong đợi.

Sarah: Vâng, tôi biết một số nhà cung cấp lớn thực sự đã phải đối mặt với chỉ trích vì đã sử dụng nợ cho Chi tiêu vốn, nhưng tương tự như động lực của các phòng thí nghiệm mô hình, những người đã do dự và cẩn trọng hơn sau này sẽ hối tiếc. Bạn gần đây đã thảo luận về Microsoft trong podcast với Gavin, nhưng tôi nghĩ đây là một vấn đề toàn ngành.

Santi: Vâng, một tín hiệu thường được thảo luận khác là giá thị trường cho các GPU hiện có: bất kỳ GPU nào có thể trực tuyến để tính toán có thể được cho thuê với giá hấp dẫn, và các nhà cung cấp lớn có thể đạt được lợi nhuận đáng kể. Đây là điểm chính mà chúng tôi thường thảo luận: mỗi khi một làn sóng như vậy xảy ra, nó tạo ra một lượng lớn giá trị cho người dùng và người tiêu dùng. Theo những gì chúng tôi thấy, người tiêu dùng và người dùng đang nhận được giá trị to lớn từ điều này—đó cũng là lý do tại sao họ sử dụng nó rất nhiều. Các nhà cung cấp phục vụ những người dùng này đang kiếm được lợi nhuận tốt. Sau đó, đi xuống dòng đến chip—chi phí mua chip hiện cao hơn nhiều so với 12, 18 hoặc 24 tháng trước, nhưng bạn vẫn có thể đạt được biên lợi nhuận cao và tạo ra nhiều giá trị thặng dư từ người dùng.

02 Một Kỷ Nguyên Mới của Các Nguyên Tử

David: Đối với chi tiêu vốn của các nhà sản xuất siêu lớn, chúng ta nên xem xét nó như một cuốn sổ đặt hàng của người khác. Những nền tảng có lợi nhuận lịch sử này đang liên tục đầu tư tiền mặt vào cơ sở hạ tầng AI. Như đã đề cập trước đó, điều này tạm thời làm giảm dòng tiền tự do của họ, nhưng đây là một lợi ích lớn cho các đơn hàng chip, điện và xây dựng—đây cũng là lý do tại sao làn sóng công nghệ rộng lớn hơn này đã trở thành một cơn sốt công nghiệp. Chúng tôi đang dành nhiều thời gian hơn để nhìn vào các công ty phục vụ cơn sốt công nghiệp này, dọc theo nhiều liên kết trong chuỗi cung ứng trung tâm dữ liệu. Thú vị là, thế giới của chúng ta từ trước đến nay chủ yếu là về việc kiếm tiền từ IP hiện có—xây dựng một lần, bán mãi mãi; nhưng những doanh nghiệp này phải quản lý nhiều công việc phức tạp hơn: tài chính, quản lý mối quan hệ với nhà cung cấp, dự đoán công suất và dự đoán nhu cầu. Chúng tôi thấy một số đội ngũ xuất sắc trong việc này, trong khi những đội khác gặp khó khăn hoặc thậm chí phải tạm dừng. Điều này hơi khác với chuyên môn mà chúng tôi thường dành thời gian cho. Điều này đưa chúng tôi vào "kỷ nguyên mới của các nguyên tử." Trang này cho thấy những con số lớn: đến năm 2040, nhu cầu đầu tư cơ sở hạ tầng toàn cầu được ước tính là 90 nghìn tỷ đô la. Nhưng quan trọng là, điều này vượt xa AI và trung tâm dữ liệu, cũng bao gồm điện, nước, đường và giao thông. Chúng tôi có thể thấy điều này ở khắp mọi nơi trong danh mục đầu tư của chúng tôi: Cơ sở sản xuất khổng lồ của Anduril, tương đương với 87 sân bóng đá; Waabi đang mở rộng mạnh mẽ các trung tâm giao thông của họ; và khoản đầu tư hàng tỷ đô la của SpaceX vào Louisiana. Đặt cược vào tương lai hôm nay, từ quan điểm của chúng tôi, khác với quá khứ. Như Santi đã nói, điều này có nghĩa là xây dựng nhà máy, mở rộng cơ sở hạ tầng và tăng cường việc làm có tay nghề trên toàn quốc.

Santi: Khi nói đến các trung tâm dữ liệu, việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng vật lý rất khác so với việc đầu tư vào phần mềm. Elon đã đề xuất ý tưởng "nhà máy như sản phẩm" nhiều năm trước. Nhiều người sáng lập xuất sắc mà chúng tôi hỗ trợ đến từ Tesla hoặc SpaceX, điều này không có gì ngạc nhiên vì họ biết rằng, ở cấp độ thực hiện, các nhà máy cuối cùng sẽ trở thành một lợi thế cạnh tranh lớn trong quá trình mở rộng. Chúng tôi thường nghe nhiều huyền thoại về các trung tâm dữ liệu: chúng sẽ làm cạn kiệt nguồn nước của Mỹ; người giàu không muốn sống gần đó; và điều yêu thích của chúng tôi—hóa đơn điện của tôi sẽ tăng vọt. Nhưng điều có vẻ ngược lại là các trung tâm dữ liệu thực sự có thể giúp giảm hóa đơn điện của bạn. Một nghiên cứu gần đây ở Mỹ cho thấy rằng đối với mỗi 10% tăng trưởng trong công suất trung tâm dữ liệu, giá điện cho hộ gia đình giảm 40 điểm cơ bản. Bạn có thể nghĩ về nó theo cách này: lưới điện là một không gian chi phí cố định chia sẻ—cột điện, cáp, trạm biến áp. Một khách hàng lớn và ổn định như một trung tâm dữ liệu có thể phân bổ những chi phí này trên nhiều đơn vị điện hơn. Nói đơn giản, nhu cầu nhiều hơn trên một hệ thống chia sẻ là một điều tốt.

David: Vâng, tôi hoàn toàn đồng ý với bạn. Đầu tư vào cơ sở hạ tầng chia sẻ cũng có thể cải thiện lợi ích kinh tế cho các hộ gia đình và doanh nghiệp kết nối với nó.

Sarah: Điểm này chưa nhận được đủ sự chú ý từ truyền thông. Dina Powell gần đây đã đề cập đến dự án Louisiana của Meta trong một podcast, nơi họ hợp tác với cộng đồng để giảm giá điện. Hiện đã có những ví dụ thực tế ngày hôm nay; đây không chỉ là lời nói.

03 Lớp Mô Hình và Lớp Ứng Dụng: Doanh Thu Đáng Kể, Tỷ Lệ Áp Dụng Cực Thấp

Sarah: Tôi hoàn toàn đồng ý. Bây giờ hãy nói về các xu hướng trong lớp mô hình và lớp ứng dụng. Một mặt, như chúng tôi đã dự đoán, AI đang tạo ra doanh thu và tiết kiệm đáng kể; mặt khác, tỷ lệ áp dụng vẫn đang ở giai đoạn rất sớm. Dựa trên điều này, xu hướng rất rõ ràng: chi phí đang giảm mạnh. Chúng tôi đã dự đoán các tác nhân thông minh, và bây giờ các tác nhân thông minh đang trở nên khả thi về mặt kinh tế cho một loạt công việc rộng hơn. Và khi chúng tôi nói chuyện, cảnh quan vẫn đang thay đổi: những đổi mới mới như Jev từ các phòng thí nghiệm như TypeSafe đang đẩy điều này đến cực hạn. Bạn sẽ thấy rằng sự khác biệt về chi phí hai bậc sẽ thực sự ảnh hưởng đến số lượng trường hợp sử dụng. Điều này giống như nghịch lý Jevons cổ điển, vì vậy cái tên rất phù hợp. Nhìn chung, đây là một cảnh quan tuyệt vời cho cả lớp mô hình và lớp ứng dụng. Những cải tiến này đang tạo ra những cơ hội thực sự cho các công ty phần mềm trong cả tăng trưởng và lợi nhuận. Không phải nói rằng mọi người sẽ thắng, nhưng không có gì ngạc nhiên khi AI đang thu hút vốn đầu tư mạo hiểm vào một loạt ngành ngày càng rộng hơn. Chúng tôi cũng đang thấy nhiều công ty đạt được quy mô lớn trong thị trường tư nhân. Đây không phải là một biểu đồ mới, nhưng nó là một trong những biểu đồ yêu thích của tôi: quy mô doanh thu kết hợp của OpenAI và Anthropic. Trong vài năm qua, chúng tôi đã trình bày biểu đồ này tại mỗi cuộc họp nội bộ GP, cập nhật hàng tháng vì nó trở nên lỗi thời quá nhanh. Điểm chính bạn có thể thấy trong các con số: doanh thu hàng năm của OpenAI và Anthropic đã tăng lên mức phi thường. Chúng tôi thích so sánh nó với những công ty phần mềm vĩ đại nhất trong lịch sử—ở bên phải, bạn có thể thấy rằng ngay cả dựa trên ước tính doanh thu mới ròng của những công ty phần mềm tốt nhất trong lịch sử, doanh thu mới ròng của các phòng thí nghiệm hàng đầu đã vượt xa điều đó. Điều này không chỉ về quy mô, mà là một sự kết hợp đáng kinh ngạc của tốc độ.

Santi: Nhưng chúng tôi vẫn đang ở rất sớm. Điều thú vị về sự di cư AI so với các cuộc di cư nền tảng khác là chúng tôi không chỉ sớm trong tỷ lệ dân số sử dụng AI, mà còn sớm trong tỷ lệ chi tiêu của những người dùng đó cho AI. Điều này khác với năm 2008—vào thời điểm đó, chúng tôi đã mô hình hóa dựa trên "tỷ lệ người sở hữu iPhone"; bây giờ chúng tôi cần xem xét bao nhiêu người sẽ sử dụng sản phẩm AI và mức độ họ sẽ sử dụng chúng.

Sarah: Vâng, điểm "vẫn còn rất sớm" là rất quan trọng, và có một tập hợp các chỉ số để hỗ trợ điều này. Đầu tiên, tỷ lệ triển khai thực tế của các công ty S&P 500 là 69%—nếu bạn giống như chúng tôi, "những người nghiện AI," điều này có thể gần với kỳ vọng của bạn. Nhưng khi bạn nhìn vào tác động có thể định lượng—điều này có thể là một chỉ số tốt về tiến trình triển khai của họ—nó là 30%. Sau đó đến chỉ số cuối cùng, một chỉ số theo thời gian, thực tế chỉ là 2%. Vì vậy, chúng tôi tin rằng AI đang mang lại kết quả, nhưng vẫn còn một không gian khổng lồ để làm sâu sắc thêm việc sử dụng trong các tổ chức và theo dõi những kết quả này trong thời gian dài. Chuyển từ những triển khai rải rác này đến những tác động thực sự sâu sắc và quy trình làm việc lặp lại, thành thật mà nói, là giai đoạn tiếp theo. Tôi có thể nói rằng đối với hầu hết các công ty mà chúng tôi đã giao tiếp, sự tham gia của họ với AI vẫn chủ yếu xoay quanh Microsoft Copilot, điều này tự nó cho thấy họ còn rất xa để đi.

Alex: Vâng, khoảng cách giữa những gì các mô hình có thể làm và cách chúng thực sự được sử dụng chính là điều khiến tôi phấn khích về lớp ứng dụng. Sarah, cuộc trò chuyện của bạn với Ali Ghodsi và Martin từ Databricks thật tuyệt vời; anh ấy đã đề cập rằng AI có thể hiểu thế giới rất tốt, nhưng gần như không biết gì về công ty của bạn. Chúng tôi đang thấy tình huống này trong các công ty lớp ứng dụng trong danh mục đầu tư của chúng tôi—họ đang cầu nối khoảng cách này. Có một ví dụ trong vài tháng qua đã gây ấn tượng với tôi: Revolut có một đội ngũ kỹ thuật rất trưởng thành, nhưng họ vẫn cần hợp tác với 11 Labs để tích hợp mô hình giọng nói hàng đầu của 11 Labs vào các kết nối an toàn cho tài khoản khách hàng và quy trình ngân hàng, để khi tôi gọi với tư cách là khách hàng, các câu hỏi của tôi có thể được giải quyết một cách trôi chảy, hiệu quả và an toàn. Những cơ hội ngày nay chủ yếu nằm ở việc khai thác những khả năng này để xây dựng các dịch vụ đáng tin cậy.

04 Người Dùng Nặng Đang Tiến Về Phía Trước

Sarah: Ngoài việc tỷ lệ áp dụng của các công ty vẫn còn sớm, một xu hướng đáng kể khác mà chúng tôi muốn minh họa bằng dữ liệu là những người dùng nặng đang tiến về phía trước một cách toàn diện. Bạn có thể nghĩ rằng chi tiêu cho AI đang tăng lên chung giữa các công ty, nhưng những người dùng nặng mà chúng tôi đã đề cập đang chi tiêu nhiều hơn rất nhiều. Chúng tôi đã xem xét một số dữ liệu từ YipitData: chi tiêu trung bình của 1% công ty hàng đầu cho các công cụ AI gấp khoảng tám lần so với 10% hàng đầu.

Ấn tượng là, 1% hàng đầu gần như tương đương với tổng số của 2% đến 10% hàng đầu.

Ngay cả trong các công ty trong danh mục đầu tư của chúng tôi—bạn có thể nói rằng chúng gần như hoàn toàn là AI-native—chi tiêu của những người dùng hàng đầu khoảng 7.500 đến 9.000 đô la mỗi tháng. Trong khi đó, người dùng trung bình—cũng trong số những công ty AI-native nhất này—chi tiêu gần với giá đăng ký, khoảng 200 đô la, có thể thêm một đăng ký khác, tổng cộng khoảng 200 đến 400 đô la. Vì vậy, nếu bạn nhìn vào khoảng cách chi tiêu giữa người dùng trung bình và hàng đầu, nó vượt quá 20 lần.

David: Vâng, một câu hỏi mà chúng tôi thảo luận với các công ty trong danh mục đầu tư của chúng tôi là: họ thực sự có bao nhiêu sự áp dụng, và họ đo lường nó như thế nào? Ví dụ, nếu bạn nhìn vào tỷ lệ tiền mà họ chi cho các công cụ AI so với chi phí nhân viên: đối với các công ty lớn Fortune 500 có tầm nhìn tương đối tiến bộ, hiện tại khoảng 1%.

Và đối với những công ty AI-native tiến bộ nhất trong danh mục đầu tư của chúng tôi, nó có thể lên tới 10%. Vì vậy, tất cả điều này chỉ liên quan đến việc sự khuếch tán còn sớm như thế nào và nó sẽ lan rộng sâu đến đâu. Chúng tôi đã thấy một ví dụ khác trong danh mục đầu tư: nhiều công ty đã rất phấn khích khi họ lần đầu tiên mua Cursor hoặc Cognition, nhưng thực tế là đây chỉ mới là khởi đầu của hành trình. Từ việc mua sắm và thử nghiệm những công cụ này đến việc áp dụng hoàn toàn, vẫn còn một chặng đường dài.

05 Các Trường Hợp Định Lượng: Bên Chi Phí và Bên Doanh Thu

Santi: Sarah, bạn đã đề cập trước đó rằng chúng tôi đang bắt đầu thấy các nghiên cứu trường hợp định lượng. Chúng tôi đã nêu tên một số công ty niêm yết công khai trong báo cáo đã thực sự công bố những chỉ số này và thấy những cải tiến đáng kể từ AI. Về mặt chi phí: Chime đã công bố rằng trong bốn năm qua, họ đã giảm chi phí dịch vụ hơn 10% mỗi năm, lũy kế, có nghĩa là chi phí dịch vụ đã giảm gần 50%—điều này được hỗ trợ bởi công ty trong danh mục đầu tư của chúng tôi là Decagon. Về mặt doanh thu, tôi nghĩ ví dụ của Shopify là thú vị: họ đã ra mắt một trợ lý AI (trợ lý) để giúp các thương nhân onboard nhanh hơn. Kết quả là, tỷ lệ khách hàng đạt năm đơn hàng trong vòng 15 ngày sau khi onboard đã tăng 8%. Shopify theo dõi chỉ số này vì một khi các thương nhân đạt năm đơn hàng, họ có xu hướng ở lại và tiếp tục sử dụng Shopify. Vì vậy, đây cũng là một động lực có ý nghĩa cho doanh nghiệp của họ.

Sarah: Tuyệt đối. Nói về những lợi thế mà việc giảm chi phí dịch vụ mang lại: bạn có nhiều không gian hơn để cạnh tranh—giá cả tốt hơn, có thể là dịch vụ rộng hơn, và khả năng tái đầu tư vào tăng trưởng. Những lợi ích này không chỉ đến với khách hàng mà còn cải thiện biên lợi nhuận, sau đó tái đầu tư vào doanh nghiệp. Một hiện tượng rất thú vị khác là, tất nhiên, các công ty khác nhau, và chúng tôi không thể tổng quát hóa, nhưng các công ty hiện tại cũng đang làm khá tốt trong vòng này. ServiceNow là một ví dụ tốt; họ đã công bố rằng giá trị hợp đồng hàng năm (ACV) cho AI của họ vượt quá 1 tỷ đô la, và việc triển khai tác nhân đã tăng gấp chín lần. Vì vậy, bạn có thể thấy điều này trên toàn bộ ngăn xếp công nghệ, từ các công ty hiện tại đến các công ty mới.

David: Chúng tôi thường thảo luận về một câu hỏi thú vị—các công ty trong danh mục đầu tư của chúng tôi có tầm nhìn xa nhất, như Stripe, đã nói với chúng tôi về nơi họ thực sự chi tiêu cho các khoản đầu tư AI bổ sung. Có phải là để xây dựng các sản phẩm mới cho khách hàng nhằm thúc đẩy doanh thu cao hơn? Hay là để tối ưu hóa và cải thiện hiệu quả về mặt chi phí? Điều này phục vụ như một bài kiểm tra cho chúng tôi: nơi mà các nhà sáng lập và CEO của những công ty này thấy những cơ hội lớn nhất? Tiềm năng tăng trưởng doanh thu là vô hạn, trong khi các cơ hội về mặt chi phí...

David: Cải tiến về mặt chi phí—tất nhiên, bạn có thể tái đầu tư điều đó, nhưng đó sẽ luôn chỉ là một cơ hội tiềm năng mà sẽ luôn tồn tại. Nếu bạn tin rằng việc sử dụng vốn tốt nhất ngày hôm nay là tối ưu hóa cấu trúc chi phí, điều đó có nghĩa là gì đối với những cơ hội doanh thu mới của bạn?

Santi: Ngay cả trong tối ưu hóa chi phí, có những hương vị khác nhau. Một là giảm chi phí dịch vụ, điều này cho phép bạn tái đầu tư và trở thành một công ty tốt hơn. Tôi nghĩ cách đây sáu tháng, toàn bộ ngành của chúng tôi thực sự tập trung vào "hệ thống ghi chép." Nếu các kỹ sư của bạn đang bận rộn xây dựng một hệ thống ghi chép chỉ để tiết kiệm một vài nghìn hoặc hàng chục nghìn đô la, tôi nghĩ rằng những nguồn lực đó có thể được sử dụng tốt hơn.

Sarah: Vâng, nếu bạn tổng hợp những điều này, đối với các doanh nghiệp dựa trên ứng dụng, đơn vị liên quan thực sự là chi phí "hoàn thành nhiệm vụ của khách hàng." Nếu bạn có thể tách biệt điều này—tính phí cho việc hoàn thành nhiệm vụ cho khách hàng—bạn có thể sử dụng định tuyến tốt hơn để làm cho sản phẩm trở nên kinh tế hơn—điều này thật tuyệt vời vì bây giờ bạn không sử dụng mô hình đắt nhất ở mỗi bước, nhưng các nhiệm vụ vẫn đang được hoàn thành. Tôi nghĩ rằng chúng tôi sẽ thấy những công ty ứng dụng tốt nhất thể hiện nhiều cải tiến hơn trong biên lợi nhuận.

06 Khi Chi Phí Giảm, Thị Trường Mới Mở Ra

Alex: Tôi hoàn toàn đồng ý. Sarah đã đề cập rằng ServiceNow đã thấy việc sử dụng tác nhân lớn. Các tác nhân đã ở đây, thực hiện các nhiệm vụ. Các nhiệm vụ yêu cầu nhiều bước, và nhiều bước có nghĩa là nhiều cuộc gọi mô hình—điều này giải thích cho sự gia tăng 14 lần trong việc sử dụng token tác nhân trên OpenRouter. Tuy nhiên, những bước này đang trở nên ngày càng rẻ. Chúng tôi thấy các ứng dụng được lưu trữ—các hệ thống có thể tái sử dụng thông tin nền thay vì xử lý từ đầu mỗi lần. Tôi thấy Hebbia tận dụng điều này một cách triệt để: khối lượng công việc trò chuyện tài chính của họ đã thấy chi phí giảm mười lần. Ngân sách tương tự giờ đây có thể hỗ trợ nhiều công việc hơn.

Sarah: Vâng, tôi nghĩ rằng điểm rộng hơn của bạn là: chi phí thấp hơn cho phép các tác nhân giờ đây kiểm tra lỗi và thử lại, đột nhiên mở ra các nhiệm vụ lớn—trước đây, lý luận hoặc cuộc gọi công cụ có thể cực kỳ tốn kém. Điều này đặc biệt quan trọng trong các kịch bản mà độ tin cậy là yếu tố quyết định việc có sử dụng các tác nhân hay không. Ngoài ra, chúng tôi đã nói về TypeSafe trước đó; hãy tưởng tượng khi chi phí giảm xuống một hoặc hai bậc, số lượng trường hợp sử dụng được mở ra thực sự là không thể tưởng tượng nổi.

David: Thêm vào đó, sự cải thiện đáng kể về độ trễ. Chắc chắn rồi.

Alex: Vâng, vì vậy các công ty hiện đang suy nghĩ nghiêm túc hơn về cách tối ưu hóa độ trễ hoặc hiệu suất so với chi phí ở quy mô. Lấy Databricks làm ví dụ; họ sử dụng định tuyến—để chọn mô hình phù hợp cho mỗi nhiệm vụ cụ thể—để cải thiện hiệu suất và chi phí. Các bộ định tuyến thông minh của họ hoạt động tốt hơn: giải quyết nhiều vấn đề với chi phí thấp hơn 35% so với mô hình đơn lẻ mạnh nhất. Chúng tôi hiện thấy nhiều phương pháp khác như tinh chỉnh: Harvey và Elise AI là những ví dụ. Elise đã tinh chỉnh một mô hình nhỏ hơn, giảm chi phí 60% và độ trễ đáng kể, khiến một số trường hợp sử dụng thời gian thực trong các kịch bản âm thanh trở nên khả thi. Những cải tiến kỹ thuật này làm cho AI trở nên hữu ích hơn và rẻ hơn.

07 Bên Người Tiêu Dùng: Tỷ Lệ Đăng Ký 2% và "Đường Cong Cười"

David: Chúng tôi chủ yếu đã nói về việc sử dụng trong các doanh nghiệp, nhưng bên người tiêu dùng cũng rất quan trọng—sau tất cả, đó là nơi chúng tôi đã thấy một số lợi nhuận lớn nhất và đã dành nhiều thời gian. Chúng tôi tin rằng bên người tiêu dùng vẫn còn rất sớm. Một cuộc khảo sát gần đây cho thấy chỉ hơn 2% hộ gia đình Mỹ thực sự đang trả tiền cho các đăng ký AI. Có thể các đăng ký không phải là cách tốt nhất để kiếm tiền cho hầu hết các hộ gia đình, nhưng cho đến nay, đó là những gì nó là. Một điểm thú vị về doanh thu từ đăng ký là nó có một trong những tỷ lệ giữ chân tốt nhất mà chúng tôi đã thấy ở bên người tiêu dùng. Alex thích nói về "đường cong cười"—thực sự hiếm khi một đường cong giữ chân không chỉ phẳng mà thực sự tăng lên khi các sản phẩm cải thiện và mọi người quay lại. Nhưng đó chính xác là những gì chúng tôi thấy với AI, điều này hoàn toàn minh họa giá trị mà các đăng ký có thể mang lại cho những người trả tiền.

Sarah: Nói về các đăng ký, điều khiến tôi sốc về những con số này—đặc biệt là nhìn vào biểu đồ bên dưới bên phải—là chúng nhỏ đến mức nào. Hãy nghĩ về Amazon Prime, có hơn 200 triệu hộ gia đình. Netflix cũng là một ví dụ tốt—70 triệu hộ gia đình. Những con số này khiến tôi phải kiểm tra lại; tôi đã nghĩ, "Có phải đây là một sai lầm?" Vì vậy, tôi hoàn toàn đồng ý, đây chỉ mới là khởi đầu.

Alex: Vâng. Đối tác của chúng tôi, Josh Elman có một câu nói mà tôi thích, có thể hơi ngược lại: AI tiêu dùng là thứ tôi sử dụng trong cuộc sống hàng ngày của mình, và nó không nhất thiết phải được hoàn trả. Vì vậy, theo quan điểm của anh ấy, không có gì ngạc nhiên khi 97% hộ gia đình đang sử dụng AI nhưng chưa trả tiền cho nó. Bạn đúng, Santi, tôi thực sự thích đường cong giữ chân cười—chúng tôi thích thấy người dùng quay lại thường xuyên hơn. Một đặc điểm chung khác của các nền tảng tiêu dùng lớn là thời gian sử dụng: người dùng tích cực trên Facebook, Instagram, TikTok và Snap dành 30 đến 60 phút mỗi ngày. Và những trợ lý AI tốt nhất ngày nay—nhiều trong số đó đang nổi lên—muốn trở thành ứng dụng mà tôi sử dụng nhiều nhất. Tôi hy vọng họ có thể cực kỳ kiên trì, luôn trực tuyến và cực kỳ chủ động; nếu điều đó xảy ra, có thể chúng sẽ không phải là những nơi tôi dành nhiều thời gian nhất trong tương lai. Đúng vậy, khi các tác nhân hoạt động ở nền và chúng tôi không còn đo lường sự tham gia bằng dữ liệu bên ngoài như thời gian màn hình trên mạng xã hội, công việc của chúng tôi trở nên khó khăn hơn, nhưng điều đó quan trọng. Tôi nhớ khi mô hình mới nhất được phát hành vào tháng 12, ngay cả trong công việc của chúng tôi, chúng tôi sẽ khởi động một nhiệm vụ nghiên cứu sâu hoặc nhiệm vụ tác nhân và sau đó lái xe vào thành phố—điều này sẽ không xuất hiện trong các chỉ số thời gian màn hình truyền thống, cũng như không giống như sự tham gia được theo dõi bởi các thế hệ sản phẩm tiêu dùng trước đây.

Santi: Vâng, tôi hoàn toàn đồng ý. Còn sớm, nhưng bên người tiêu dùng thực sự là một thời điểm hoàn toàn mới và thú vị.

Alex: Muse và Instinct chắc chắn là những người chơi mới, nhưng họ đang phát triển nhanh chóng. Cùng với ChatGPT, họ đang ngày càng lấy đi các truy vấn của tôi từ tìm kiếm truyền thống.

Đây là một thời điểm rất năng động, vì vậy nếu bạn là một nền tảng khám phá tiêu dùng hiện có hoặc một thị trường hiện có, bạn thực sự cần xem xét các bước tiếp theo của mình ngay bây giờ. Tôi sẽ đặt ra một vài câu hỏi. Đầu tiên, tôi có thể nhận được bao nhiêu nhu cầu bổ sung từ các tác nhân AI? Họ có thể mang lại bao nhiêu đơn hàng bổ sung? Thứ hai, trong doanh nghiệp của tôi, tỷ lệ lợi nhuận đến từ quyền sở hữu mối quan hệ khách hàng và khám phá là bao nhiêu? Đã có rất nhiều tin tức vào tuần trước: Amazon đã nói với Muse "không, cảm ơn," nhưng Instacart đã nói "có, làm ơn." Hãy nghĩ về Amazon (và AWS) và Instacart: doanh thu quảng cáo của họ vượt quá tất cả lợi nhuận hoạt động của họ. Vì vậy, doanh thu quảng cáo và quyền sở hữu mối quan hệ khách hàng là cực kỳ quan trọng. Nhưng đối với Amazon, bao nhiêu đơn hàng mới bổ sung hoặc khách hàng mới có thể truy cập Muse? Không nhiều. Và nhìn vào Instacart: tỷ lệ thâm nhập trực tuyến cho sản phẩm tươi vẫn còn tương đối sớm, và có nhiều đơn hàng để cạnh tranh. Khả năng lạc quan là sẽ có nhiều đơn hàng hơn đến từ những ứng dụng này. Trước đây, tôi phải nhấp qua nhiều cách để đặt đơn hàng tiếp theo; nếu tôi giao điều này cho một tác nhân, đột nhiên không có cú nhấp chuột nào, nhưng hy vọng nhiều GMV hơn. Những chuyến đi mà tôi từng muốn đặt nhưng không đặt sẽ được đặt; những đơn hàng bữa tối mà chúng tôi muốn đặt tối nay sẽ được đặt. Vì vậy, tôi lạc quan tin rằng sẽ có nhiều GMV hơn, bù đắp cho một số doanh thu quảng cáo bị mất.

David: Tuy nhiên, có một câu hỏi mở: điều đó sẽ được bù đắp như thế nào? Lấy Amazon làm ví dụ; họ có hơn 70 tỷ đô la trong doanh nghiệp quảng cáo, đây là một dòng doanh thu có biên lợi nhuận rất cao, hoàn toàn dựa trên việc người tiêu dùng truy cập trang web và nhấp vào quảng cáo. Điều gì sẽ xảy ra nếu họ ngừng làm điều đó? Ngày nay, Meta và Google nổi tiếng hơn trong quảng cáo so với bất kỳ nền tảng internet nào, kiếm được hơn 200 đô la mỗi người dùng ở Mỹ và các thị trường phát triển. Meta về cơ bản là một ứng dụng giải trí; hãy xem điều gì xảy ra, có thể tương đối an toàn. Về phía Google—thú vị là, khi tất cả điều này xảy ra hai năm trước, toàn bộ câu chuyện xung quanh Google là, "Ôi trời, điều gì sẽ xảy ra với doanh nghiệp tìm kiếm của Google?" Kết quả đã rất kiên cường. Một phần lý do là tỷ lệ kiếm tiền của họ cho các từ khóa có biên lợi nhuận cao tương đối an toàn—các từ khóa đó giống như "Tôi cần mua bảo hiểm" hoặc "tìm cho tôi một khách sạn ở thành phố này."

David: Hoặc điều gì đó tương tự—bạn có thể kiếm tiền trực tiếp, nhưng AI chưa thể làm những điều đó cho bạn. Nếu điều đó thay đổi, có thể sẽ có một động lực rất khác.

David: Vâng, tôi muốn thêm rằng câu chuyện tuần trước có một chút hương vị "tổng bằng không," rất tiêu cực—"Nhìn kìa, những thị trường này sẽ bị ảnh hưởng." Nhưng tôi thực sự tin rằng quan điểm tích cực là: trước tiên, 70 tỷ đô la chi tiêu vào quảng cáo của Amazon có thể chỉ được chuyển hướng đến nơi khác—có thể được chi tiêu trực tiếp cho các tác nhân dưới những hình thức khác nhau, hoặc tìm kiếm những cách tốt hơn để tiếp cận; thứ hai, với sự ma sát giảm, chúng tôi có thể thấy nhiều tiêu dùng hơn—mọi người có thể mua nhiều hơn, điều này là một động lực tích cực thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Tôi cảm thấy như chúng tôi đang bị mắc kẹt trong câu chuyện "điều này có hại cho quỹ lợi nhuận," nhưng trên thực tế, điều này có thể chỉ là điều tốt. ... Vâng, cả hai điều đó có thể đúng cùng một lúc.

David: Quỹ lợi nhuận có thể thay đổi, nhưng tổng thể nó là bổ sung cho nền kinh tế. Tôi nghĩ nếu chúng ta nhìn lại ba năm nữa, nếu không có sự cải thiện hiệu quả đáng kể ở cấp vĩ mô—điều đó sẽ thúc đẩy chi tiêu tiêu dùng trong quảng cáo cao hơn—chúng ta sẽ đều thất vọng. Nhưng cũng có thể là quỹ lợi nhuận biến mất ở một số nơi và sau đó được phân phối lại.

Alex: Phản ứng ngay lập tức là giá trị thị trường ròng của toàn bộ hệ sinh thái là tích cực. Lợi nhuận của Meta vượt xa những tổn thất của các thị trường.

08 Sự Phân Kỳ Trong Thị Trường Phần Mềm Công Cộng

Sarah: Vâng, trở lại với cuộc thảo luận của chúng tôi về phần mềm, có thể đang chuyển dịch nhiều hơn về phía thị trường công cộng. Xu hướng nổi bật nhất trong các biểu đồ này là thành phần đã rõ ràng chuyển sang các công ty có lợi nhuận chậm hơn, nhưng có lợi nhuận hơn. Khoảng 75% mẫu phần mềm công cộng có lợi nhuận, trong khi chỉ 30% đang tăng trưởng 20% trở lên.

David: Đó là một con số đáng kinh ngạc: chỉ 30% các công ty phần mềm công cộng đang tăng trưởng trên 20%—và không chỉ 20%, mà là 30%.

Alex: Nếu bạn vạch ra đường ở mức 30%, chúng tôi đã thảo luận rằng có thể có ít hơn năm công ty. Và trong thị trường tư nhân, mọi công ty mà chúng tôi thấy và dành thời gian với đều đang tăng trưởng vượt xa 30%.

David: Và thành thật mà nói, điều đó có vẻ hơi hiển nhiên: bạn hãy nói chuyện với các nhà quản lý CNTT, CIO—xem sự tăng trưởng của họ và số tiền họ đang chi cho AI; nguồn tiền dễ nhất không phải là chi tiêu thêm cho các dự án phần mềm SaaS mới.

David: Chúng tôi đã đầu tư vào một số công ty phần mềm SaaS, bao gồm cả những công ty trong thị trường công cộng. Các cuộc trò chuyện của chúng tôi với các nhà sáng lập của họ rất tập trung: làm thế nào tôi có thể tận dụng phân phối hiện có của mình—thường rất mạnh, với khách hàng bị khóa, như bạn đã đề cập với Santi—để áp dụng các sản phẩm AI thực sự thú vị và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu cao hơn? Tôi tin rằng để xua tan những nỗi sợ lớn nhất xung quanh "thảm họa SaaS," chúng tôi cần thấy một giai đoạn mà các công ty phần mềm tiếp tục ghi nhận những con số như 98% giữ chân gộp—điều này luôn là một điểm chính khiến họ trở nên hấp dẫn như những mục tiêu đầu tư; tiếp tục thúc đẩy những cải tiến hiệu quả mà chúng tôi đã thảo luận; nhưng quan trọng nhất, tăng tốc tăng trưởng doanh thu. Điều này cho thấy họ đang an toàn về mặt phòng thủ và rằng các khoản đầu tư hung hăng của họ thực sự sẽ cải thiện doanh nghiệp của họ.

Sarah: Tôi thấy những hiểu biết mà bạn chia sẻ trong blog đó về "hai con đường" vài tháng trước rất thú vị như một quy tắc chung. Có lẽ bạn có thể chia sẻ thêm một chút về các chi tiết phần trăm cụ thể.

David: Vâng, càng viết và nói chuyện với các nhà sáng lập, tôi càng cảm thấy rằng gần như mọi người mà chúng tôi đã nói chuyện đều nói, "Vâng, tôi đang cố gắng thúc đẩy tăng trưởng doanh thu cao hơn." Đây rõ ràng là con đường chính cho các công ty mà chúng tôi đầu tư và hỗ trợ. Nó rất khác so với một năm trước—khi nỗi sợ là "mọi người sẽ viết lại hệ thống phần mềm của họ bằng mã vibe," và điều đó rõ ràng không xảy ra trên thị trường. Nhưng có rất nhiều áp lực để cung cấp tăng trưởng doanh thu nhanh chóng. Vì vậy, chúng tôi đã nói: nhắm đến việc tăng tốc trên 10% là một con số cao, nhưng với những sản phẩm kỳ diệu và ngân sách có sẵn cho AI, điều đó có vẻ khả thi. Chúng tôi đang mong chờ điều đó. Chúng tôi có một số công ty đã gần đạt được, và chúng tôi sẽ thấy kết quả trong 12 đến 18 tháng tới.

Sarah: Tuyệt đối. Như với mọi thứ, bạn không thể gộp tất cả các công ty vào cùng một "thùng phần mềm" và nói về sự suy giảm nhiều lần và sự suy giảm tăng trưởng. Thực tế, phần mềm đã trở nên rất khác biệt: hãy nhìn vào biểu đồ này, an ninh mạng và khả năng quan sát thực sự nổi bật, và phần mềm theo chiều dọc tổng thể được hỗ trợ tốt hơn nhiều so với các ứng dụng theo chiều ngang. Khung mà chúng tôi sử dụng để suy nghĩ về "điều gì đang đứng vững, hoặc thậm chí hoạt động tốt, và điều gì đang trong tình trạng suy giảm dài hạn" là thực sự suy nghĩ về cách AI thay đổi nhu cầu của khách hàng đối với sản phẩm này. Những rủi ro an ninh mạng do AI mang lại đã được công khai đầy đủ; nhưng khi nhiều phần mềm và tác nhân tạo ra những nhu cầu mới về bảo mật và giám sát, điều này thực sự tạo ra nhu cầu lớn hơn cho các công ty hiện tại trong những thị trường này—bạn có thể thấy chú thích cho CrowdStrike ở bên phải. Ngược lại, các ứng dụng đang phải đối mặt với những thay đổi quy trình làm việc khác nhau: một trong những CEO tốt nhất của chúng tôi, Ali Ghodsi, thích nói về "lưỡi guillotine của AI" và điều gì sẽ bị cắt bỏ trước tiên. Bạn cũng có thể nghĩ từ phía bên kia: AI thực sự cần gì? Kết hợp hai động lực này lại với nhau, tôi nghĩ rằng giải thích hầu hết những gì chúng tôi thấy trong thị trường công cộng.

Alex: Vâng, tôi nghĩ điều này rất phù hợp với những gì chúng tôi thấy trong thị trường tư nhân. Giống như bạn đã gợi ý trong lĩnh vực bảo mật, các tác nhân đang truy cập vào nhiều hệ thống hơn và thực hiện nhiều hành động hơn—các sự kiện từ OpenAI và Hugging Face đã mở mắt cho nhiều người. Vì vậy, bảo mật là điều tối quan trọng. Ngoài ra, hãy nhìn vào các công ty AI theo chiều dọc: chúng là những công ty tăng trưởng nhanh nhất trong thị trường tư nhân của chúng tôi, Harvey, Abridge, Elise, đang tăng trưởng nhanh hơn bất kỳ người tiền nhiệm nào trong các ngành tương ứng của họ. Điều này phản ánh rằng khách hàng nhận ra: chìa khóa không chỉ là mô hình—như chúng tôi đã thảo luận trước đó—mà là cách bạn phối hợp nó, cách bạn xây dựng các ứng dụng xung quanh nó, và các yêu cầu quy trình làm việc liên quan đến chiều dọc.

Santi: Chúng tôi dành nhiều thời gian để nhìn vào thị trường công cộng, không phải để đầu tư, mà để định giá các bội số thoát, vì vậy chúng tôi theo dõi rất chặt chẽ. Nếu tôi tóm tắt năm nay: vài tháng đầu tiên là "thảm họa SaaS." Chúng tôi đã viết một blog về những loại công ty nào sẽ hoạt động tốt. Tiến nhanh đến hôm nay, chỉ số phần mềm thực sự đã trở lại nơi nó đã ở vào đầu năm, nhưng nó thực sự đã phân hóa thành những gì được coi là những kẻ thua cuộc và người chiến thắng AI. Thị trường công cộng đôi khi đơn giản hóa mọi thứ. Nhưng theo điểm của bạn, những người chiến thắng AI không chỉ là những người có thể cải thiện cấu trúc chi phí, mà là những người thực sự đang tăng tốc và nắm bắt được số tiền mới này; nếu bạn chưa nắm bắt được, bạn có thể bỏ lỡ làn sóng này.

Sarah: Ngược lại, chúng tôi muốn giới thiệu một số dữ liệu hoạt động từ các công ty tư nhân để xem khách hàng thực sự đang làm gì. Trong dữ liệu khách hàng SaaS của Stripe, thực sự có một phát hiện "đối kháng": tăng trưởng đã tăng tốc vào năm 2026 cho cả các công ty trẻ và trưởng thành.

David: Stripe gọi nó là "RenaSaaS."

Santi: Ồ, "Renaissance."

David: Tôi thực sự khá thích thuật ngữ "RenaSaaS."

Sarah: Vâng, tôi cũng thích "RenaSaaS."

09 Giữa Công Cộng và Tư Nhân: 2,4 Nghìn Tỷ Đô La trong Các Nhà Vô Địch Tư Nhân và IPO

Santi: Chúng tôi đã nói một chút về thị trường công cộng, và Sarah đã đề cập đến sự tăng tốc của SaaS trong thị trường tư nhân. Chúng tôi thường được hỏi: liệu các công ty có ở lại tư nhân lâu hơn không? Hãy nhìn vào sáu công ty hàng đầu được xếp hạng theo giá trị vòng gần đây nhất của họ ngày hôm nay: Anthropic, OpenAI, Databricks, Stripe, Waymo, Revolut, tổng cộng khoảng 2,4 nghìn tỷ đô la. Điều này vượt quá tổng vốn hóa thị trường của các IPO trong thập kỷ qua (không bao gồm SpaceX), khoảng 1,7 nghìn tỷ đô la. Vì vậy, mức độ hoạt động trong thị trường của chúng tôi một lần nữa—sáu công ty, 2,4 nghìn tỷ đô la—gần như lớn như chỉ số Russell 2000, đây là một chỉ số thị trường công cộng lớn với hàng trăm nhà quản lý quỹ công dành phần lớn thời gian của họ. Do đó, dành thời gian cho những nhà vô địch giai đoạn muộn này đang trở nên ngày càng thú vị; họ có thể tiếp tục đầu tư vào tăng trưởng thay vì tối đa hóa lợi nhuận ngắn hạn. Nhưng David, bạn có thể nói về cách chúng tôi tư vấn cho các công ty về IPO và khi nào họ nên ở lại trong thị trường tư nhân...

David: Vâng, bạn thấy đấy, về IPO, đặc biệt là đối với các công ty do người sáng lập lãnh đạo, một điều mà chúng tôi đã thảo luận và tôi đã viết về là vào thời điểm này, các nhà sáng lập chính là một loại tài sản. Lý do chúng tôi đặt cược vào họ, và một phần lý do một số công ty hưởng lợi từ việc ở lại tư nhân, là họ thường có thể đặt cược lớn hơn trong thị trường tư nhân, và những cược này có thời gian hoàn vốn dài hơn. Zuck và Elon rõ ràng là những ngoại lệ trong thị trường công cộng. Nhưng bạn có thể thấy điều này thể hiện trong các con số cho các công ty như Databricks và Stripe: những cược mới khổng lồ trong các lĩnh vực sản phẩm mới, tiếp theo là tăng trưởng doanh thu nhanh chóng. Bạn cũng có thể làm điều này trong một công ty công cộng, nhưng nó sẽ dưới sự giám sát nghiêm ngặt hơn—rõ ràng, giá cổ phiếu của Meta đã giảm xuống dưới 100 đô la ở mức thấp nhất, khi mọi người rất hoài nghi về các khoản đầu tư của họ vào AR/VR. Đối với chúng tôi, cách chúng tôi nói chuyện với các nhà sáng lập là: một IPO chỉ là một sự kiện tài chính khác. Bạn thu được gì từ việc trở thành một công ty công cộng so với việc ở tư nhân? Rõ ràng, bạn có thể đạt được quy mô đáng kể trong thị trường tư nhân. Một số công ty đã hoạt động như các công ty công cộng: tập trung cao vào hiệu quả, với hầu như mọi chỉ số đều được theo dõi. Những công ty khác có thể hưởng lợi từ việc công khai tài chính để giành được lòng tin của khách hàng ở cả cấp doanh nghiệp và tiêu dùng—như Navan sau khi trở thành công ty công cộng, chúng tôi đã thấy nó tăng tốc một lần nữa, một phần vì một số doanh nghiệp lớn hơn tin tưởng họ hơn vì họ là một công ty công cộng.

David: Vâng, tất nhiên, có những ví dụ như vậy: nhu cầu vốn có thể trở nên rất lớn theo thời gian, và quỹ vốn trong thị trường tư nhân rất sâu, có khả năng phục vụ nhiều công ty như vậy, nhưng vào một thời điểm nào đó, nhu cầu vốn có thể trở nên lớn đến mức thị trường tư nhân không thể đáp ứng được.

Santi: Đó là thị trường công cộng. Trong thị trường tư nhân, một lĩnh vực khác mà chúng tôi dành nhiều thời gian là thị trường thứ cấp. Có hai động lực ở đây. Đầu tiên, chúng tôi thấy ngày càng nhiều công ty thực hiện các cuộc đấu giá cho nhân viên—nếu họ chọn ở lại tư nhân, cho phép nhân viên có được tính thanh khoản bên ngoài thị trường công cộng. Một điểm dữ liệu thú vị ở đây là Carta cho thấy tỷ lệ tham gia trong các cuộc đấu giá chỉ là 58%—các nhân viên chọn không rút tiền vì họ có sự tự tin lớn vào hiệu suất kinh doanh của họ. Điều này hoàn toàn trái ngược với câu chuyện đôi khi "các nhân viên đang rút tiền"—những gì chúng tôi thấy là các nhân viên chọn không rút tiền vì họ tin tưởng rất nhiều vào công ty của họ.

David: Hãy tưởng tượng nếu điều đó là 100%, điều gì sẽ xảy ra với giá nhà ở San Francisco?

David: Điều đó sẽ khó khăn. Thực sự. Chúng tôi rõ ràng tham gia và dẫn dắt những cuộc đấu giá này thường xuyên. Chúng tôi tin rằng chúng là một điều tốt. Chúng phục vụ hai mục đích. Đầu tiên, đối với nhân viên và nhân viên tiềm năng, đôi khi có thể khó khăn để cạnh tranh với sức hấp dẫn thanh khoản của thị trường công cộng—RSU vào tài khoản của bạn mỗi quý trên cơ sở thuế ròng. Vì vậy, đây là một vũ khí cạnh tranh cho thị trường tư nhân khi cạnh tranh cho tài năng hoặc giữ chân nhân viên chống lại các công ty công cộng. Mặt khác: chúng tôi ủng hộ việc điều chỉnh giá trị thường xuyên hơn. Điều này giữ cho giá cổ phiếu tư nhân của bạn luôn mới mẻ vì nhiều lý do: đầu tiên, nó giúp dễ dàng thảo luận điều này với nhân viên và nhân viên tiềm năng; thứ hai, nếu bạn muốn thực hiện M&A—chúng tôi có nhiều công ty đã thực hiện điều này—bạn có tiền tệ mới để sử dụng.

Santi: Tôi nghĩ rằng mức chiết khấu trong thị trường thứ cấp đã được thảo luận rất nhiều vì đó là động lực trong năm năm qua: khi chúng tôi ra khỏi năm 2021, 22, 23 và 24, mức chiết khấu trung bình so với giá vòng gần nhất trong thị trường thứ cấp là khá có ý nghĩa vì một số vòng có thể đã được định giá quá cao hoặc lỗi thời. Nhưng những gì chúng tôi thực sự thấy ngày hôm nay là khi có các giao dịch trong thị trường thứ cấp, mức chiết khấu so với giá vòng gần nhất cơ bản là bằng không. Điều này chỉ ra rằng giá tài chính cho các công ty là mới mẻ, và luôn có những nhà đầu tư mới sẵn sàng mua với cùng một mức giá—điều này không phải là trường hợp trong năm hoặc hai năm qua.

10 Mọi Thứ Đều Là AI: Những Cơ Hội Tiếp Theo

David: Vâng, điểm tốt. Trang thú vị này có tên "Mọi thứ đều là AI Computing." Trong bức tranh năm 2026 này, các công ty liên quan đến AI chiếm 86% hoạt động giao dịch VC ở Mỹ, tăng từ 65% vào năm 2025. Rõ ràng, AI đã trở thành điểm đến thống trị cho vốn đầu tư mạo hiểm.

Alex: Vâng, nhưng dưới nhãn AI, các cơ hội thực sự đã mở rộng đáng kể: ứng dụng doanh nghiệp, ứng dụng tiêu dùng, cũng như dịch vụ, bán dẫn và điện.

Alex: Và quốc phòng. Rất nhiều sự chú ý được tập trung vào OpenAI, xAI và Anthropic, nhưng ngoài điều đó, tập hợp cơ hội của chúng tôi chưa bao giờ sâu và rộng như bây giờ.

David: Cuối cùng, chúng tôi nghĩ rằng sẽ thú vị khi nói về một số lĩnh vực mà chúng tôi rất phấn khích ngay bây giờ. Rõ ràng, chúng tôi đang chạm vào một số công việc tiêu dùng sẽ được thực hiện bởi các tác nhân—bạn có thể gọi đó là các tác nhân chạy lâu dài, các tác nhân tự động, tiêu dùng nặng. Nếu bạn nghĩ từ góc độ này: các tác nhân tiêu dùng có thể thực hiện tất cả các nhiệm vụ mà bạn không muốn làm, mang lại cho bạn những điều mà bạn sẽ không dành thời gian hoặc tiền cho—điều này rất hấp dẫn, và tôi nghĩ sự lan tỏa của nó sẽ rất nhanh.

Robotics là một lĩnh vực mà chúng tôi đã dành nhiều thời gian và sự chú ý, và chúng tôi tình cờ tin rằng nó có thể thậm chí còn lớn hơn LLMs—nhưng có thể đến ba đến năm năm sớm hơn. Vì vậy, trong năm năm tới, đây sẽ là một lĩnh vực đầu tư và sự phấn khích lớn.

Lái xe tự động đã ở đây, và công nghệ không người lái là khả thi. Đây là một thời điểm cực kỳ thú vị. Nhìn vào ngành công nghiệp ô tô và giao thông: đây là một trong những ngành lớn nhất thế giới, nhưng chúng tôi có thể không nói nhiều về nó vì chúng tôi đang dành nhiều thời gian để thảo luận về AI. Nếu chúng tôi nhìn vào quãng đường của Uber và Lyft, nó chỉ chiếm khoảng 1% tổng quãng đường ở Mỹ. Tôi tin rằng với một mạng lưới lái xe tự động an toàn gấp 14 lần so với lái xe con người, con số này sẽ tăng ít nhất gấp một bậc trong những năm tới. Thêm vào đó, với 17 triệu xe mới được bán ở Mỹ mỗi năm, tôi tin rằng trong thập kỷ tới, tất cả chúng sẽ là tự động.

David: AI nhân với sinh học: đây là một lĩnh vực cực kỳ thú vị, và mọi người trong các phòng thí nghiệm rõ ràng đang nói về nó—khám phá thuốc mới, giải quyết một số bệnh tật tồi tệ nhất trên thế giới. Chúng tôi đều có những hy vọng lớn cho lời hứa này, và chúng tôi sẽ thấy nhiều tiến bộ trong thập kỷ tới.

David: Sức khỏe cá nhân là một lĩnh vực khác mà tôi rất phấn khích—như một người tối đa hóa sức khỏe, tôi luôn cảm thấy rằng không có nơi nào tốt để đặt tất cả thông tin về bản thân bạn và nhận được lời khuyên cá nhân hóa cao.

David: Cuối cùng, việc gia nhập các doanh nghiệp và sự khuếch tán vượt ra ngoài lập trình: đây là những gì bạn vừa nói, Sarah—sự khuếch tán thực tế của công nghệ trong các doanh nghiệp vẫn còn rất sớm, và tôi nghĩ điều này sẽ cực kỳ, cực kỳ thú vị.

David: Cuối cùng, có một lĩnh vực không nằm trong nhóm AI, mà chúng tôi gọi là Động lực Mỹ—việc tái vũ trang toàn bộ "động lực Mỹ" công nghệ. Chúng tôi đã đầu tư vào lĩnh vực này trong một thời gian dài và là những nhà đầu tư lớn. Nó vẫn chiếm chưa đến 5% tổng chi tiêu quốc phòng. Các nhà cung cấp mới như Anduril, Saronic và Castelion được kỳ vọng sẽ tăng trưởng đáng kể với nhu cầu thay đổi.

David: Có rất nhiều lĩnh vực thú vị. Rõ ràng, chúng tôi rất tích cực trong AI, và chúng tôi lạc quan về tác động của nó đối với toàn bộ nền kinh tế—xây dựng quy mô là rất lớn, nhưng chúng tôi tin rằng nó sẽ là một cú hích hiệu quả lớn ở Mỹ. Thật vui khi ghi lại chương trình này với tất cả các bạn. Cảm ơn các bạn.