Tầm nhìn lớn của a16z cho năm 2026: Phần hai

Tác giả:a16z New Media,Biên soạn bởi：Block unicorn

Hôm qua, chúng tôi đã chia sẻ phần đầu tiên của loạt bài "Tầm nhìn chính", bao gồm cơ sở hạ tầng, tăng trưởng, sinh học + sức khỏe và những thách thức mà các đối tác trong nhóm Speedrun của chúng tôi tin rằng các công ty khởi nghiệp sẽ phải đối mặt vào năm 2026.

Hôm nay, chúng tôi tiếp tục với phần thứ hai của loạt bài này, với sự đóng góp từ American Dynamism (một nhóm đầu tư được thành lập bởi a16z vào năm 2021) và Nhóm ứng dụng. Động lực Mỹ David Ulevitch: Xây dựng nền tảng công nghiệp dựa trên AI Hoa Kỳ đang tái cấu trúc những thành phần cốt lõi của nền kinh tế, những yếu tố thực sự tạo nên sức mạnh cho quốc gia. Năng lượng, sản xuất, hậu cần và cơ sở hạ tầng một lần nữa được chú trọng, nhưng sự thay đổi đáng kể nhất là sự trỗi dậy của một nền tảng công nghiệp thực sự dựa trên AI, ưu tiên phần mềm. Các công ty này đang bắt đầu với thiết kế tự động hóa, tương tự như các hệ thống cũ, và vận hành dựa trên AI. Họ không hiện đại hóa quá khứ, mà đang xây dựng tương lai. Điều này tạo ra những cơ hội to lớn trong các lĩnh vực như hệ thống năng lượng tiên tiến, sản xuất robot hạng nặng, khai thác mỏ thế hệ tiếp theo và các quy trình sinh học và enzym (sản xuất các hóa chất tiền chất được nhiều ngành công nghiệp sử dụng). Trí tuệ nhân tạo có thể thiết kế các lò phản ứng sạch hơn, tối ưu hóa khai thác mỏ, thiết kế enzym tốt hơn và điều phối các đàn máy tự hành với những hiểu biết sâu sắc mà các nhà điều hành truyền thống không thể sánh kịp. Sự chuyển đổi tương tự đang định hình lại thế giới bên ngoài nhà máy. Các cảm biến tự hành, máy bay không người lái và các mô hình AI hiện đại giờ đây có thể liên tục giám sát các cảng, đường sắt, đường dây điện, đường ống dẫn, căn cứ quân sự, trung tâm dữ liệu và các hệ thống quan trọng khác mà trước đây quá lớn và khó quản lý toàn diện. Thế giới thực cần phần mềm mới. Những người sáng lập xây dựng phần mềm này sẽ định hình sự thịnh vượng của nước Mỹ trong thế kỷ tới. Erin Price-Wright: Sự hồi sinh của nhà máy Mỹ. Thế kỷ vĩ đại đầu tiên của nước Mỹ được xây dựng trên nền tảng công nghiệp vững mạnh, nhưng như chúng ta đã biết, chúng ta đã đánh mất phần lớn sức mạnh công nghiệp đó—một phần do chuyển dịch sản xuất ra nước ngoài và một phần do thiếu sự tham gia mang tính xây dựng vào xã hội. Tuy nhiên, những cỗ máy cũ kỹ đang khởi động lại, và chúng ta đang chứng kiến ​​sự hồi sinh của nhà máy Mỹ, tập trung vào phần mềm và trí tuệ nhân tạo. Tôi tin rằng đến năm 2026, chúng ta sẽ thấy các doanh nghiệp áp dụng cách tiếp cận giống như nhà máy đối với các thách thức trong các lĩnh vực như năng lượng, khai thác mỏ, xây dựng và sản xuất. Điều này có nghĩa là kết hợp trí tuệ nhân tạo và tự động hóa với công nhân lành nghề để làm cho các quy trình phức tạp, tùy chỉnh hoạt động hiệu quả như dây chuyền lắp ráp. Cụ thể, điều này bao gồm: Giải quyết nhanh chóng và lặp đi lặp lại các quy trình quản lý và cấp phép phức tạp; đẩy nhanh chu kỳ thiết kế và thiết kế để dễ sản xuất ngay từ đầu; quản lý tốt hơn việc điều phối dự án quy mô lớn; và triển khai các hệ thống tự động để đẩy nhanh các nhiệm vụ khó khăn hoặc nguy hiểm đối với con người. Bằng cách áp dụng các công nghệ do Henry Ford phát triển cách đây một thế kỷ, lập kế hoạch cho quy mô và khả năng lặp lại ngay từ đầu, và tích hợp những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo, chúng ta sẽ sớm đạt được sản xuất hàng loạt các lò phản ứng hạt nhân, xây dựng nhà ở đáp ứng nhu cầu quốc gia, xây dựng các trung tâm dữ liệu với tốc độ đáng kinh ngạc và bước vào một kỷ nguyên vàng mới của năng lượng công nghiệp. Như Elon Musk đã nói, "Nhà máy chính là sản phẩm." Zabie Elmgren: Làn sóng quan sát tiếp theo sẽ là vật lý, không phải kỹ thuật số. Trong thập kỷ qua, khả năng quan sát phần mềm đã thay đổi cách chúng ta giám sát các hệ thống kỹ thuật số, làm cho mã nguồn và máy chủ trở nên minh bạch thông qua nhật ký, số liệu và dấu vết. Sự chuyển đổi tương tự sắp sửa lan rộng sang thế giới vật lý. Với hơn một tỷ camera và cảm biến được kết nối được triển khai tại các thành phố lớn của Hoa Kỳ, khả năng quan sát vật lý - khả năng hiểu được hoạt động thời gian thực của các thành phố, lưới điện và các cơ sở hạ tầng khác - đang trở nên cấp thiết và khả thi. Mức độ nhận thức mới này cũng sẽ thúc đẩy biên giới tiếp theo trong robot và công nghệ tự động, nơi máy móc sẽ dựa vào một khuôn khổ phổ quát giúp thế giới vật lý có thể quan sát được như mã nguồn. Tất nhiên, sự chuyển đổi này cũng tiềm ẩn những rủi ro thực sự: các công cụ có khả năng phát hiện cháy rừng hoặc ngăn ngừa tai nạn tại công trường xây dựng cũng có thể gây ra những cơn ác mộng kinh hoàng. Những người chiến thắng trong làn sóng tiếp theo sẽ là các công ty giành được lòng tin của công chúng, xây dựng các hệ thống bảo vệ quyền riêng tư, có khả năng tương tác và được tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), từ đó tăng cường tính minh bạch xã hội mà không làm tổn hại đến tự do xã hội. Bất cứ ai xây dựng được khuôn khổ đáng tin cậy này sẽ định hình quỹ đạo có thể quan sát được của thập kỷ tới. Ryan McEntush: Kiến trúc Công nghiệp Điện tử Sẽ Thay Đổi Thế Giới. Cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo sẽ không chỉ diễn ra trong các nhà máy, mà còn bên trong các máy móc cung cấp năng lượng cho chúng. Phần mềm đã cách mạng hóa cách chúng ta suy nghĩ, thiết kế và giao tiếp. Ngày nay, nó đang thay đổi cách chúng ta đi lại, xây dựng và sản xuất. Những tiến bộ trong điện khí hóa, vật liệu và trí tuệ nhân tạo đang hội tụ, cho phép phần mềm thực sự kiểm soát thế giới vật lý. Máy móc đang bắt đầu cảm nhận, học hỏi và hành động tự chủ. Đây là sự trỗi dậy của hệ thống công nghiệp điện tử – các công nghệ tích hợp cung cấp năng lượng cho xe điện, máy bay không người lái, trung tâm dữ liệu và sản xuất hiện đại. Nó kết nối các nguyên tử vận ​​hành thế giới với các bit điều khiển nó: từ khoáng chất được tinh chế thành linh kiện, năng lượng được lưu trữ trong pin, điện năng được điều khiển bởi các thiết bị điện tử, đến chuyển động đạt được thông qua các động cơ chính xác—tất cả đều được phối hợp bởi phần mềm. Nó là nền tảng vô hình đằng sau mọi đột phá trong lĩnh vực tự động hóa vật lý; nó quyết định liệu phần mềm chỉ đơn thuần gọi taxi hay thực sự điều khiển vô lăng. Tuy nhiên, khả năng xây dựng hệ thống này, từ việc tinh chế các vật liệu quan trọng đến sản xuất các chip tiên tiến, đang giảm dần. Nếu Hoa Kỳ muốn dẫn đầu kỷ nguyên công nghiệp tiếp theo, họ phải sản xuất phần cứng làm nền tảng cho nó. Quốc gia nào làm chủ được hệ thống công nghiệp điện tử sẽ định hình tương lai của công nghệ công nghiệp và quân sự. Phần mềm đã thống trị thế giới. Giờ đây, nó sẽ thúc đẩy thế giới tiến lên. Oliver Hsu: Phòng thí nghiệm tự động đẩy nhanh khám phá khoa học. Với những tiến bộ trong khả năng mô hình hóa đa phương thức và những cải tiến liên tục trong thao tác robot, nhóm sẽ đẩy nhanh khám phá khoa học tự động. Những công nghệ song song này sẽ tạo ra các phòng thí nghiệm tự động có khả năng đạt được một vòng khép kín trong khám phá khoa học—từ việc hình thành giả thuyết đến thiết kế và thực hiện thí nghiệm, đến suy luận, phân tích kết quả và lặp lại các hướng nghiên cứu trong tương lai. Các nhóm xây dựng những phòng thí nghiệm này sẽ mang tính liên ngành, tích hợp chuyên môn từ các lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo, robot, vật lý và khoa học sự sống, sản xuất và vận hành, cho phép thử nghiệm và khám phá liên ngành liên tục thông qua các phòng thí nghiệm tự động. Will Bitsky: Hành trình dữ liệu trong các ngành công nghiệp trọng yếu. Năm 2025, xu hướng của trí tuệ nhân tạo sẽ được định hình bởi những hạn chế về tài nguyên tính toán và xây dựng trung tâm dữ liệu. Đến năm 2026, nó sẽ được định hình bởi những hạn chế về tài nguyên dữ liệu và biên giới tiếp theo của hành trình dữ liệu—các ngành công nghiệp trọng yếu của chúng ta. Các ngành công nghiệp trọng yếu vẫn là một kho báu tiềm năng chứa dữ liệu phi cấu trúc. Mỗi chuyến xe tải, mỗi lần đọc đồng hồ, mỗi hoạt động bảo trì, mỗi lần sản xuất, mỗi lần lắp ráp, mỗi lần chạy thử nghiệm đều cung cấp nguyên liệu để huấn luyện mô hình. Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu, chú thích dữ liệu, hay huấn luyện mô hình đều không phải là những thuật ngữ thường được sử dụng trong ngành. Nhu cầu về loại dữ liệu này là vô tận. Các công ty như Scale, Mercer và các phòng thí nghiệm nghiên cứu AI đang không ngừng thu thập dữ liệu quy trình (không chỉ "những gì đã được thực hiện", mà còn "cách thức thực hiện"). Họ trả giá cắt cổ cho từng mẩu dữ liệu từ những "xưởng bóc lột sức lao động" này. Các công ty công nghiệp với cơ sở hạ tầng vật chất và nguồn lao động hiện có có lợi thế cạnh tranh trong việc thu thập dữ liệu và sẽ bắt đầu tận dụng lợi thế này. Hoạt động của họ tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ có thể được thu thập với chi phí cận biên gần như bằng không và được sử dụng để đào tạo các mô hình của riêng họ hoặc cấp phép cho bên thứ ba. Chúng ta cũng nên kỳ vọng các công ty khởi nghiệp sẽ xuất hiện và hỗ trợ. Các công ty khởi nghiệp sẽ cung cấp một hệ thống phối hợp: các công cụ phần mềm để thu thập, chú thích và cấp phép; phần cứng cảm biến và bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK); môi trường học tăng cường (RL) và các quy trình đào tạo; và cuối cùng, các máy móc thông minh của riêng họ.

Apps Team

David Haber: Trí tuệ nhân tạo nâng cao mô hình kinh doanh

Các công ty khởi nghiệp AI tốt nhất không chỉ tự động hóa các tác vụ; họ đang khuếch đại lợi ích kinh tế cho khách hàng của mình. Ví dụ, trong luật chia sẻ lợi nhuận, các công ty luật chỉ nhận được doanh thu khi họ thắng kiện. Các công ty như Eve sử dụng dữ liệu kết quả độc quyền để dự đoán tỷ lệ thành công của vụ kiện, giúp các công ty luật lựa chọn các vụ kiện phù hợp hơn, phục vụ nhiều khách hàng hơn và cải thiện tỷ lệ thành công của họ.

Bản thân AI có thể nâng cao mô hình kinh doanh. Nó không chỉ giảm chi phí mà còn tạo ra nhiều doanh thu hơn. Đến năm 2026, chúng ta sẽ thấy logic này mở rộng sang nhiều ngành công nghiệp khác nhau khi các hệ thống AI ngày càng phù hợp hơn với các động lực của khách hàng và tạo ra những lợi thế tổng hợp mà phần mềm truyền thống không thể đạt được.

Anish Acharya: ChatGPT sẽ trở thành App Store của AI

Một vòng đời sản phẩm tiêu dùng thành công đòi hỏi ba yếu tố: công nghệ mới, hành vi người tiêu dùng mới và kênh phân phối mới. Cho đến gần đây, làn sóng AI đã đáp ứng hai điều kiện đầu tiên nhưng thiếu các kênh phân phối bản địa mới. Hầu hết các sản phẩm phát triển bằng cách dựa vào các mạng lưới hiện có như X hoặc truyền miệng. Tuy nhiên, với sự ra mắt của OpenAI Apps SDK, sự hỗ trợ của Apple cho các chương trình mini và việc ChatGPT ra mắt chức năng trò chuyện nhóm, các nhà phát triển ứng dụng dành cho người tiêu dùng giờ đây có thể trực tiếp tận dụng cơ sở người dùng 900 triệu người của ChatGPT và đạt được sự tăng trưởng thông qua các mạng lưới chương trình mini mới như Wabi. Là mắt xích cuối cùng trong vòng đời sản phẩm dành cho người tiêu dùng, kênh phân phối mới này được kỳ vọng sẽ tạo nên một cơn sốt công nghệ tiêu dùng hiếm có trong thập kỷ vào năm 2026. Nếu bỏ qua, bạn sẽ phải gánh chịu hậu quả. Olivia Moore: Các trợ lý giọng nói đang dần chiếm vị trí quan trọng. Trong 18 tháng qua, tầm nhìn về các trợ lý AI xử lý các tương tác thực tế cho doanh nghiệp đã chuyển từ khoa học viễn tưởng thành hiện thực. Hàng ngàn công ty, từ các doanh nghiệp vừa và nhỏ đến các doanh nghiệp lớn, đang sử dụng AI giọng nói để lên lịch hẹn, hoàn tất đặt chỗ, tiến hành khảo sát, thu thập thông tin khách hàng, v.v. Những trợ lý này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tạo ra doanh thu bổ sung mà còn giải phóng thời gian của nhân viên cho những công việc có giá trị hơn - và thú vị hơn. Tuy nhiên, vì lĩnh vực này vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhiều công ty vẫn đang ở giai đoạn "giọng nói như một điểm khởi đầu", chỉ cung cấp một hoặc một vài loại cuộc gọi như một giải pháp duy nhất. Tôi rất hào hứng khi thấy trợ lý giọng nói mở rộng để xử lý toàn bộ quy trình làm việc (có thể đa phương thức) và thậm chí quản lý toàn bộ vòng đời quan hệ khách hàng. Điều này có nghĩa là các nhân viên sẽ được tích hợp sâu hơn vào hệ thống kinh doanh và được tự do xử lý các loại tương tác phức tạp hơn. Khi mô hình cơ bản tiếp tục được cải thiện - nhân viên giờ đây có thể gọi các công cụ và hoạt động trên các hệ thống khác nhau - mọi công ty nên triển khai các sản phẩm AI dẫn dắt bằng giọng nói và tận dụng chúng để tối ưu hóa các khía cạnh quan trọng của doanh nghiệp. Marc Andrusko: Các ứng dụng chủ động, không cần nhắc nhở sắp ra mắt. Đến năm 2026, người dùng phổ thông sẽ nói lời tạm biệt với các lời nhắc nhở. Thế hệ ứng dụng AI tiếp theo sẽ hoàn toàn không cần nhắc nhở - chúng sẽ quan sát hành động của bạn và chủ động đưa ra gợi ý. IDE của bạn sẽ đề xuất việc tái cấu trúc trước khi bạn thậm chí đặt câu hỏi. CRM của bạn sẽ tự động tạo email theo dõi sau khi bạn kết thúc cuộc gọi. Các công cụ thiết kế của bạn sẽ tạo ra nhiều giải pháp khác nhau khi bạn làm việc. Giao diện trò chuyện sẽ chỉ là công cụ phụ trợ. Ngày nay, AI sẽ trở thành một khung đỡ vô hình xuyên suốt mọi quy trình làm việc, được kích hoạt bởi ý định của người dùng chứ không phải bằng mệnh lệnh. Angela Strange: Trí tuệ nhân tạo cuối cùng sẽ nâng cấp cơ sở hạ tầng ngân hàng và bảo hiểm. Nhiều ngân hàng và công ty bảo hiểm đã tích hợp các tính năng AI như nhập tài liệu và trợ lý giọng nói AI vào hệ thống truyền thống của họ, nhưng AI chỉ có thể thực sự chuyển đổi ngành dịch vụ tài chính bằng cách xây dựng lại cơ sở hạ tầng hỗ trợ nó. Đến năm 2026, rủi ro thất bại trong việc hiện đại hóa và tận dụng tối đa AI sẽ lớn hơn rủi ro thất bại, và chúng ta sẽ thấy các tổ chức tài chính lớn từ bỏ hợp đồng với các nhà cung cấp truyền thống để chuyển sang các lựa chọn thay thế mới hơn, thân thiện hơn với AI. Các công ty này sẽ thoát khỏi các phân loại cũ và trở thành các nền tảng có khả năng tập trung hóa, chuẩn hóa và làm phong phú dữ liệu cơ bản từ các hệ thống truyền thống và các nguồn bên ngoài. Kết quả sẽ là gì? Các quy trình làm việc sẽ được đơn giản hóa và song song hóa đáng kể. Sẽ không còn việc chuyển đổi qua lại giữa các hệ thống và màn hình khác nhau nữa. Hãy tưởng tượng: bạn có thể xem và xử lý hàng trăm nhiệm vụ đang chờ xử lý cùng một lúc trong Hệ thống Nguồn gốc Khoản vay (LOS), với các nhân viên thậm chí xử lý các phần tẻ nhạt hơn. Các danh mục quen thuộc sẽ hợp nhất thành các danh mục lớn hơn. Ví dụ, dữ liệu về xác minh danh tính khách hàng (KYC), mở tài khoản và giám sát giao dịch giờ đây có thể được hợp nhất trong một nền tảng quản lý rủi ro duy nhất. Những công ty chiến thắng trong các hạng mục mới này sẽ lớn hơn gấp 10 lần so với các công ty lâu đời: phạm vi của các hạng mục rộng hơn nhiều, và thị trường phần mềm đang ngốn rất nhiều lao động. Tương lai của dịch vụ tài chính không phải là việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống cũ, mà là xây dựng một hệ điều hành hoàn toàn mới dựa trên trí tuệ nhân tạo. Joe Schmidt: Các chiến lược tư duy tiến bộ sẽ đưa AI đến 99% doanh nghiệp. Trí tuệ nhân tạo là một trong những đột phá công nghệ thú vị nhất trong cuộc đời chúng ta. Tuy nhiên, cho đến nay, phần lớn doanh thu từ các công ty khởi nghiệp mới đã chảy vào 1% công ty hàng đầu ở Thung lũng Silicon—hoặc thực sự nằm ở Vùng Vịnh hoặc là một phần của mạng lưới rộng lớn của nó. Điều này dễ hiểu: các doanh nhân muốn bán sản phẩm của họ cho các công ty mà họ biết và có thể dễ dàng tiếp cận, cho dù bằng cách đến thăm văn phòng trực tiếp hay bằng cách thiết lập các mối liên hệ thông qua các nhà đầu tư mạo hiểm trong hội đồng quản trị của họ. Đến năm 2026, điều này sẽ thay đổi đáng kể. Các doanh nghiệp sẽ nhận ra rằng phần lớn cơ hội về AI nằm ngoài Thung lũng Silicon, và chúng ta sẽ thấy các công ty khởi nghiệp mới sử dụng các chiến lược tư duy tiến bộ để khám phá thêm nhiều cơ hội tiềm ẩn trong các ngành dọc lớn, truyền thống. AI có tiềm năng to lớn trong các ngành tư vấn và dịch vụ truyền thống (như các công ty tích hợp hệ thống và triển khai) và các lĩnh vực tăng trưởng chậm hơn như sản xuất. Seema Amble: Trí tuệ nhân tạo tạo ra các lớp phối hợp và vai trò mới trong các công ty Fortune 500. Đến năm 2026, các doanh nghiệp sẽ tiếp tục chuyển từ các công cụ AI riêng lẻ sang các hệ thống đa tác nhân cần hoạt động như các nhóm kỹ thuật số phối hợp. Khi các tác nhân bắt đầu quản lý các quy trình làm việc phức tạp và phụ thuộc lẫn nhau (như lập kế hoạch, phân tích và thực hiện), các doanh nghiệp cần phải suy nghĩ lại về cấu trúc công việc và cách thức luồng ngữ cảnh giữa các hệ thống. Chúng ta đã thấy các công ty như AskLio và HappyRobot trải qua sự chuyển đổi này, triển khai các tác nhân trong suốt các quy trình chứ không phải trong các nhiệm vụ riêng lẻ. Các công ty Fortune 500 sẽ cảm nhận sự chuyển đổi này rõ rệt nhất: họ sở hữu nguồn dự trữ lớn nhất về dữ liệu riêng lẻ, kiến ​​thức tổ chức và sự phức tạp trong hoạt động, phần lớn nằm trong tâm trí của nhân viên họ. Việc chuyển đổi thông tin này thành nền tảng chung cho các nhân viên tự động sẽ mở khóa khả năng ra quyết định nhanh hơn, thời gian chu kỳ ngắn hơn và các quy trình từ đầu đến cuối không còn phụ thuộc vào sự quản lý vi mô liên tục của con người. Sự thay đổi này cũng sẽ buộc các nhà lãnh đạo phải hình dung lại vai trò và phần mềm. Các chức năng mới sẽ xuất hiện, chẳng hạn như nhà thiết kế quy trình làm việc AI, người quản lý tác nhân và người lãnh đạo quản trị chịu trách nhiệm điều phối và phê duyệt các nhân viên kỹ thuật số cộng tác. Ngoài các hệ thống lưu trữ hồ sơ hiện có, các doanh nghiệp sẽ cần các hệ thống phối hợp: các lớp mới để quản lý tương tác đa tác nhân, xác định ngữ cảnh và đảm bảo độ tin cậy của các quy trình làm việc tự động. Con người sẽ tập trung vào việc xử lý các trường hợp ngoại lệ và các tình huống phức tạp nhất. Sự trỗi dậy của các hệ thống đa tác nhân không chỉ là một bước nữa trong tự động hóa; nó đại diện cho sự tái cấu trúc cách thức hoạt động, ra quyết định và cuối cùng là tạo ra giá trị của các doanh nghiệp. Bryan Kim: AI dành cho người tiêu dùng chuyển từ “Giúp tôi” sang “Hiểu tôi” Năm 2026 đánh dấu sự chuyển đổi trong chức năng của các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng chính thống từ việc cải thiện năng suất sang tăng cường các kết nối giữa các cá nhân. AI sẽ không chỉ đơn giản giúp bạn hoàn thành công việc, mà còn giúp bạn hiểu bản thân tốt hơn và xây dựng các mối quan hệ bền chặt hơn. Cần phải rõ ràng: đây không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Nhiều sản phẩm trí tuệ nhân tạo xã hội đã được ra mắt, nhưng cuối cùng đều thất bại. Tuy nhiên, nhờ vào cửa sổ ngữ cảnh đa phương thức và chi phí suy luận giảm, các sản phẩm AI giờ đây có thể học hỏi từ mọi khía cạnh trong cuộc sống của bạn, chứ không chỉ những gì bạn nói với chatbot. Hãy tưởng tượng album ảnh trên điện thoại của bạn tiết lộ những khoảnh khắc cảm xúc chân thật, chế độ nhắn tin riêng và trò chuyện nhóm thích ứng với cuộc trò chuyện, và thói quen hàng ngày của bạn thay đổi khi căng thẳng. Khi những sản phẩm này thực sự xuất hiện, chúng sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nhìn chung, các sản phẩm "hiểu tôi" có cơ chế giữ chân người dùng tốt hơn các sản phẩm "giúp tôi". Các sản phẩm "giúp tôi" kiếm tiền thông qua sự sẵn lòng trả tiền cao của người dùng cho các nhiệm vụ cụ thể và tập trung vào việc cải thiện khả năng giữ chân người dùng. Các sản phẩm "theo dõi tôi" kiếm tiền thông qua tương tác hàng ngày liên tục: người dùng có mức độ sẵn lòng trả tiền thấp hơn, nhưng khả năng giữ chân người dùng cao hơn. Mọi người liên tục trao đổi dữ liệu để lấy giá trị: câu hỏi đặt ra là liệu phần thưởng họ nhận được có xứng đáng hay không. Câu trả lời sẽ sớm được hé lộ. Kimberly Tan: Các mô hình cơ bản mới thúc đẩy sự hình thành các công ty chưa từng có. Đến năm 2026, chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự trỗi dậy của những công ty mà trước đây không thể tồn tại nếu không có những đột phá trong lý luận, mô hình đa phương thức và ứng dụng máy tính. Cho đến nay, nhiều ngành (như luật hoặc dịch vụ khách hàng) đã tận dụng các kỹ thuật lý luận được cải tiến để nâng cao các sản phẩm hiện có. Nhưng chúng ta chỉ mới bắt đầu thấy các công ty mà chức năng cốt lõi của sản phẩm về cơ bản dựa trên các mô hình cơ bản mới này. Những tiến bộ trong khả năng lý luận có thể thúc đẩy các khả năng mới để đánh giá các yêu cầu tài chính phức tạp hoặc hành động dựa trên nghiên cứu học thuật hoặc phân tích chuyên sâu (ví dụ: giải quyết tranh chấp hóa đơn). Mô hình đa phương thức cho phép trích xuất dữ liệu video tiềm năng từ thế giới vật lý (ví dụ: camera tại một địa điểm sản xuất). Ứng dụng máy tính cho phép tự động hóa trong các ngành công nghiệp lớn mà giá trị của chúng trong lịch sử đã bị cản trở bởi phần mềm máy tính để bàn, API kém và quy trình làm việc rời rạc. James da Costa: Các công ty khởi nghiệp AI đạt được quy mô bằng cách bán sản phẩm cho các công ty khởi nghiệp AI khác. Chúng ta đang ở giữa một làn sóng thành lập công ty chưa từng có, chủ yếu được thúc đẩy bởi chu kỳ sản phẩm AI hiện tại. Nhưng không giống như các chu kỳ sản phẩm trước đây, các công ty hiện hữu không ngồi yên; họ đang tích cực áp dụng AI. Vậy, làm thế nào để các công ty khởi nghiệp có thể chiến thắng?

Một trong những cách hiệu quả và bị đánh giá thấp nhất để các công ty khởi nghiệp vượt qua các công ty hiện hữu trong các kênh phân phối là phục vụ họ ngay từ đầu: tức là phục vụ những công ty mới thành lập (tức là các doanh nghiệp hoàn toàn mới). Nếu bạn có thể thu hút tất cả các công ty mới và phát triển cùng họ, bạn sẽ trở thành một công ty lớn khi cơ sở khách hàng của bạn phát triển. Các công ty như Stripe, Deel, Mercury và Ramp đã theo đuổi chiến lược này. Trên thực tế, nhiều khách hàng của Stripe thậm chí còn chưa tồn tại khi Stripe được thành lập.