Những hiểu biết mới nhất của a16z: Các công ty AI tiêu dùng sẽ định hình lại thị trường phần mềm doanh nghiệp

Tác giả: Olivia Moore, Đối tác tại a16z; Biên dịch: Deep Thought Circle. Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng xuất hiện trong hai năm qua lại tăng trưởng từ con số không lên đến hàng triệu người dùng và vượt mốc 100 triệu đô la doanh thu hàng năm chỉ trong vòng chưa đầy hai năm? Tốc độ tăng trưởng này gần như không thể tưởng tượng được trước khi AI ra đời. Nhìn bề ngoài, điều này là do tốc độ phân phối nhanh hơn và doanh thu trung bình trên mỗi người dùng cao hơn. Nhưng tôi đã khám phá ra một thay đổi sâu sắc hơn mà hầu hết mọi người đều bỏ qua: AI đã thay đổi cơ bản mô hình duy trì doanh thu của phần mềm dành cho người tiêu dùng. Gần đây, tôi đã đọc một bài phân tích của Đối tác a16z Olivia Moore, có tựa đề "Sự Mở rộng Vĩ đại: Kỷ nguyên Mới của Phần mềm Dành cho Người tiêu dùng". Bà gọi hiện tượng này là "Sự Mở rộng Vĩ đại", và tôi nghĩ bà đã nắm bắt được một xu hướng quan trọng. Sau khi suy ngẫm về ý tưởng này, tôi nhận ra rằng đây không chỉ là một sự điều chỉnh mô hình kinh doanh; mà là một sự thay đổi cơ bản trong luật chơi của toàn bộ ngành công nghiệp phần mềm dành cho người tiêu dùng. Chúng ta đang chứng kiến ​​một bước ngoặt lịch sử: các công ty phần mềm dành cho người tiêu dùng không còn phải đối mặt với tình trạng người dùng rời bỏ; thay vào đó, họ có thể dựa vào sự gia tăng liên tục của giá trị người dùng để đạt được tăng trưởng. Theo một nghĩa nào đó, ranh giới giữa thị trường tiêu dùng và doanh nghiệp đang mờ dần.

Những tác động của sự thay đổi này là rất lớn. Các công ty phần mềm tiêu dùng truyền thống tốn rất nhiều công sức và vốn hàng năm để thay thế người dùng đã rời bỏ chỉ để duy trì nguyên trạng. Tuy nhiên, các công ty nắm bắt cơ hội AI đang nhận thấy rằng mỗi người dùng mới không chỉ không mất giá trị mà còn thực sự đóng góp nhiều doanh thu hơn theo thời gian. Giống như đi từ một cái xô thủng sang một quả bóng bay đang phồng lên: mô hình tăng trưởng hoàn toàn khác nhau.

Phân tích từ góc độ này,Cá nhân tôi tin rằng đây là một cơ hội lớn cho các công ty vươn ra nước ngoài,vì các sản phẩm dành cho người tiêu dùng có thể sử dụng PLG để đạt được tăng trưởng và doanh thu,hoàn toàn tránh được điểm yếu của các đội ngũ Trung Quốc trong SLG ở nước ngoài. Mặc dù nhắm vào thị trường doanh nghiệp, nhưng toàn bộ mô hình tăng trưởng lại tương tự như các sản phẩm C-end.Cá nhân tôi cũng cảm thấy như vậy.Dự án của riêng tôi đã hoạt động được một tháng. Đây là một sản phẩm mã hóa B-end Vibe hoàn toàn hướng đến doanh nghiệp, nhưng nó dựa vào PLG để thu hút khách hàng và phát triển, đồng thời đã nhận được phản hồi dữ liệu tốt. Trước tiên, hãy cùng xem lại cách phần mềm tiêu dùng kiếm tiền trước AI. Moore đã phác thảo hai mô hình chính trong bài phân tích của mình, mà tôi cho là một bản tóm tắt rất chính xác. Mô hình đầu tiên là mô hình thúc đẩy quảng cáo, chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng xã hội. Mô hình này liên quan trực tiếp đến mức sử dụng, do đó giá trị của mỗi người dùng thường không đổi theo thời gian. Instagram, TikTok và Snapchat đều là những ví dụ về mô hình này. Mô hình thứ hai là mô hình đăng ký một tầng, trong đó tất cả người dùng trả phí đều trả cùng một khoản phí cố định hàng tháng hoặc hàng năm để truy cập sản phẩm. Duolingo, Calm và YouTube Premium đều sử dụng phương pháp này. Trong cả hai mô hình, tỷ lệ giữ lại doanh thu hầu như luôn dưới 100%. Mỗi năm, một tỷ lệ người dùng rời bỏ nhất định, trong khi những người dùng còn lại vẫn tiếp tục trả cùng một mức phí. Đối với các sản phẩm đăng ký dành cho người tiêu dùng, việc duy trì tỷ lệ giữ chân người dùng và doanh thu ở mức 30-40% vào cuối năm đầu tiên được coi là "thực tiễn tốt nhất". Những con số này nghe có vẻ đáng thất vọng. Tôi luôn cảm thấy mô hình này mắc phải một lỗi cấu trúc cơ bản: nó tạo ra một hạn chế cơ bản, buộc các công ty phải liên tục bù đắp doanh thu bị mất để duy trì tăng trưởng, chứ chưa nói đến việc mở rộng. Hãy tưởng tượng một cái xô thủng. Bạn không chỉ phải liên tục thêm nước để duy trì mực nước, mà còn phải thêm nhiều hơn lượng nước đã mất để giữ cho mực nước luôn dâng cao. Đây chính là tình thế tiến thoái lưỡng nan mà các công ty phần mềm tiêu dùng truyền thống phải đối mặt: họ bị mắc kẹt trong một chu kỳ liên tục của việc thu hút, rời bỏ và tái thu hút khách hàng. Vấn đề của mô hình này không chỉ nằm ở con số; nó ảnh hưởng đến chiến lược tổng thể và phân bổ nguồn lực của công ty. Phần lớn nỗ lực được dành cho việc thu hút người dùng mới để bù đắp cho việc rời bỏ, thay vì củng cố mối quan hệ với người dùng hiện tại hoặc cải thiện giá trị của sản phẩm. Đây là lý do tại sao chúng ta thấy nhiều ứng dụng tiêu dùng liên tục đẩy thông báo và áp dụng nhiều chiến thuật khác nhau để tăng độ gắn bó của người dùng, mặc dù biết rằng doanh thu sẽ biến mất ngay lập tức nếu người dùng ngừng sử dụng ứng dụng. Tôi tin rằng mô hình này về cơ bản đánh giá thấp giá trị tiềm năng của người dùng. Nó giả định rằng giá trị người dùng là cố định, và một khi họ đăng ký, tiềm năng đóng góp doanh thu của họ sẽ bị giới hạn. Thực tế là, khi người dùng trở nên quen thuộc hơn với một sản phẩm, nhu cầu của họ có xu hướng tăng lên, và mức độ sẵn sàng chi trả của họ cũng vậy. Các mô hình truyền thống không nắm bắt được cơ hội tăng trưởng giá trị này. Kỷ nguyên AI: Một cuộc chơi thay đổi cuộc chơi Sự ra đời của AI đã hoàn toàn thay đổi cuộc chơi. Moore gọi sự thay đổi này là "Sự bành trướng vĩ đại", và tôi nghĩ đó là một cái tên rất phù hợp. Các công ty AI tiêu dùng phát triển nhanh nhất hiện đang chứng kiến ​​tỷ lệ duy trì doanh thu vượt quá 100%, điều gần như không thể tưởng tượng được trong phần mềm tiêu dùng truyền thống. Hiện tượng này đang diễn ra theo hai cách: thứ nhất, chi tiêu của người tiêu dùng đang tăng lên khi doanh thu dựa trên mức sử dụng thay thế cho phí "truy cập" cố định; và thứ hai, người tiêu dùng đang đưa các công cụ vào nơi làm việc với tốc độ chưa từng có, nơi chúng có thể được hoàn trả và hỗ trợ bởi ngân sách lớn hơn. Một thay đổi quan trọng mà tôi quan sát được là sự thay đổi cơ bản trong hành vi người dùng. Trong phần mềm truyền thống, người dùng hoặc sử dụng sản phẩm hoặc không; họ đăng ký hoặc hủy đăng ký. Nhưng với các sản phẩm AI, mức độ tương tác và đóng góp giá trị của người dùng tăng dần. Họ có thể bắt đầu với việc thỉnh thoảng sử dụng các tính năng cơ bản, nhưng khi khám phá ra giá trị của AI, họ ngày càng phụ thuộc vào các công cụ và nhu cầu cũng tăng lên. Quỹ đạo của sự khác biệt này rất đáng kể. Moore lưu ý rằng với tỷ lệ duy trì doanh thu 50%, một công ty phải thay thế một nửa cơ sở người dùng của mình mỗi năm để duy trì tỷ lệ này. Tuy nhiên, khi tỷ lệ này trên 100%, mỗi cơ sở người dùng đều đang mở rộng, với sự tăng trưởng được nhân lên. Đây không chỉ là một cải tiến về mặt số liệu; nó đại diện cho một động lực tăng trưởng hoàn toàn mới.

Tôi nghĩ có một số lý do sâu xa đằng sau sự thay đổi này. Các sản phẩm AI có tác dụng học tập và chúng trở nên hữu ích hơn khi sử dụng. Người dùng càng đầu tư nhiều thời gian và dữ liệu, sản phẩm càng trở nên có giá trị đối với họ. Điều này tạo ra một vòng phản hồi tích cực: sử dụng nhiều hơn dẫn đến giá trị lớn hơn, và giá trị lớn hơn dẫn đến sử dụng nhiều hơn và mức độ sẵn sàng chi trả cao hơn.

Một yếu tố quan trọng khác là tính thực tế của các sản phẩm AI. Không giống như nhiều ứng dụng tiêu dùng truyền thống, các công cụ AI thường trực tiếp giải quyết các vấn đề cụ thể của người dùng hoặc cải thiện năng suất của họ. Điều này có nghĩa là người dùng có thể dễ dàng nhận thấy lợi ích trực tiếp của việc sử dụng các công cụ này và họ sẵn sàng trả tiền cho giá trị này hơn. Khi một công cụ AI có thể giúp bạn tiết kiệm hàng giờ làm việc, việc trả tiền cho việc sử dụng thêm trở nên rất hợp lý. Hãy để tôi đi sâu hơn vào cách các công ty AI tiêu dùng thành công nhất xây dựng chiến lược định giá của họ. Moore lưu ý rằng các công ty này không còn dựa vào một khoản phí đăng ký duy nhất nữa, mà thay vào đó sử dụng mô hình kết hợp với nhiều bậc đăng ký và một thành phần dựa trên mức sử dụng. Nếu người dùng sử dụng hết tín dụng đi kèm, họ có thể mua thêm hoặc nâng cấp lên gói cao hơn. Tôi tin rằng có một bài học quan trọng từ ngành công nghiệp trò chơi. Các công ty trò chơi từ lâu đã có được phần lớn doanh thu từ những người dùng "cá voi" chi tiêu cao. Việc giới hạn giá ở một hoặc hai cấp độ có thể là một cơ hội doanh thu bị lãng phí. Các công ty thông minh sẽ cấu trúc các cấp độ dựa trên các biến số như số lượng bản dựng hoặc tác vụ, tốc độ và mức độ ưu tiên, hoặc quyền truy cập vào các mô hình cụ thể, đồng thời cung cấp tín dụng và tùy chọn nâng cấp. Hãy cùng xem xét một số ví dụ cụ thể. Google AI cung cấp gói đăng ký Pro với giá 20 đô la mỗi tháng và gói đăng ký Ultra với giá 249 đô la mỗi tháng, kèm theo các khoản phí bổ sung cho tín dụng Veo3 khi người dùng (chắc chắn) vượt quá số lượng được bao gồm. Gói tín dụng bổ sung bắt đầu từ 25 đô la và có thể mở rộng lên đến 200 đô la. Tôi hiểu rằng nhiều người dùng chi tiêu cho tín dụng Veo bổ sung nhiều như họ chi cho gói đăng ký cơ bản. Đây là một ví dụ hoàn hảo về cách doanh thu có thể tăng trưởng theo mức độ tương tác của người dùng. Mô hình của Krea cũng rất thú vị. Họ cung cấp các gói từ 10 đến 60 đô la mỗi tháng, tùy thuộc vào mức sử dụng dự kiến ​​và công việc đào tạo. Nếu bạn vượt quá số lượng đơn vị tính toán được bao gồm, bạn có thể mua gói tín dụng bổ sung với giá từ 5 đến 40 đô la (có hiệu lực trong 90 ngày). Điểm hấp dẫn của mô hình này là nó cung cấp cả mức giá ban đầu hợp lý cho người dùng thông thường và khả năng mở rộng cho người dùng chuyên nghiệp. Chính sách giá của Grok đã đưa chiến lược này lên một tầm cao mới: gói SuperGrok có giá 30 đô la mỗi tháng, trong khi gói SuperGrok Heavy có giá 300 đô la mỗi tháng. Gói SuperGrok Heavy mở khóa các mẫu mới (Grok 4 Heavy), quyền truy cập mẫu mở rộng, bộ nhớ dài hơn và thử nghiệm tính năng mới. Mức chênh lệch giá gấp 10 lần này gần như không thể tưởng tượng được đối với phần mềm tiêu dùng truyền thống, nhưng lại trở nên hợp lý trong thời đại AI vì nhu cầu và nhận thức về giá trị của những người dùng khác nhau rất khác nhau.

Tôi tin rằng thành công của những mô hình này nằm ở việc họ nhận ra sự đa dạng và bản chất năng động của giá trị người dùng. Không phải tất cả người dùng đều có cùng nhu cầu hoặc khả năng chi trả, và nhu cầu của cùng một người dùng có thể thay đổi theo thời gian. Bằng cách cung cấp các tùy chọn giá linh hoạt, các công ty này có thể nắm bắt được toàn bộ giá trị người dùng.

Moore đề cập rằng một số công ty tiêu dùng đã đạt được tỷ lệ duy trì doanh thu vượt quá 100% chỉ bằng cách sử dụng mô hình định giá này, ngay cả trước khi cân nhắc bất kỳ việc mở rộng nào sang doanh nghiệp. Điều này chứng minh sức mạnh của chiến lược này. Nó không chỉ giải quyết vấn đề khách hàng bỏ đi (churn) của phần mềm tiêu dùng truyền thống mà còn tạo ra một cơ chế tăng trưởng nội tại. Một xu hướng quan trọng khác mà tôi quan sát được là tốc độ chưa từng có mà người tiêu dùng đang đưa các công cụ AI vào nơi làm việc. Moore nhấn mạnh điểm này trong bài phân tích của mình: người tiêu dùng đang tích cực hưởng ứng việc đưa các công cụ AI vào nơi làm việc. Ở một số công ty, việc không "có nền tảng AI" hiện được coi là không thể chấp nhận được. Bất kỳ sản phẩm nào có tiềm năng ứng dụng tại nơi làm việc - về cơ bản, bất cứ thứ gì không phải NSFW - nên giả định rằng người dùng sẽ muốn đưa nó vào nhóm của họ, và khi họ có thể được hoàn tiền, họ sẽ trả nhiều hơn đáng kể. Tốc độ của sự thay đổi này đã gây ấn tượng mạnh với tôi. Trước đây, quá trình chuyển đổi từ tiêu dùng sang doanh nghiệp thường mất nhiều năm và đòi hỏi nhiều nỗ lực đào tạo thị trường và bán hàng. Nhưng tiện ích của các công cụ AI rõ ràng đến mức người dùng đang tự nguyện đưa chúng vào nơi làm việc của mình. Tôi đã thấy nhiều trường hợp nhân viên ban đầu mua công cụ AI riêng lẻ, sau đó thuyết phục công ty mua phiên bản doanh nghiệp cho toàn bộ nhóm. Sự chuyển dịch này từ người tiêu dùng quan tâm đến giá cả sang người mua doanh nghiệp không quan tâm đến giá cả tạo ra một cơ hội mở rộng rất lớn. Tuy nhiên, điều này đòi hỏi các tính năng chia sẻ và cộng tác cơ bản như thư mục nhóm, thư viện dùng chung, khung vẽ cộng tác, xác thực và bảo mật. Tôi tin rằng những tính năng này hiện rất cần thiết cho bất kỳ sản phẩm AI tiêu dùng nào có tiềm năng doanh nghiệp. Với những tính năng này, sự chênh lệch giá có thể rất đáng kể. ChatGPT là một ví dụ điển hình. Mặc dù không được coi rộng rãi là sản phẩm dành cho nhóm, nhưng giá của nó lại làm nổi bật sự khác biệt: gói đăng ký cá nhân bắt đầu từ 20 đô la mỗi tháng, trong khi gói doanh nghiệp dao động từ 25 đến 60 đô la cho mỗi người dùng. Mức chênh lệch giá gấp 2-3 lần này hiếm khi xảy ra trong phần mềm tiêu dùng truyền thống nhưng đang trở nên phổ biến trong kỷ nguyên AI. Tôi nghi ngờ một số công ty thậm chí còn định giá các gói cá nhân ở mức hòa vốn hoặc lỗ nhẹ để thúc đẩy việc áp dụng của nhóm. Notion đã sử dụng hiệu quả cách tiếp cận này vào năm 2020, cung cấp các trang miễn phí không giới hạn cho người dùng cá nhân trong khi tính phí rất cao cho các tính năng cộng tác, điều này đã thúc đẩy sự tăng trưởng bùng nổ nhất của họ. Logic đằng sau chiến lược này là: xây dựng cơ sở người dùng bằng cách trợ cấp cho việc sử dụng cá nhân, sau đó đạt được lợi nhuận thông qua các tính năng doanh nghiệp. Hãy cùng xem xét một số ví dụ cụ thể. Gói Plus của Gamma có giá 8 đô la mỗi tháng và bao gồm tính năng xóa hình mờ—một yêu cầu bắt buộc đối với hầu hết người dùng doanh nghiệp—cùng với các tính năng khác. Người dùng sau đó sẽ trả tiền cho mỗi cộng tác viên được thêm vào không gian làm việc của họ. Mô hình này khéo léo tận dụng nhu cầu về giao diện chuyên nghiệp của doanh nghiệp.

Replit cung cấp gói 20 đô la mỗi tháng cho người dùng Core. Gói nhóm bắt đầu từ 35 đô la mỗi tháng và bao gồm các khoản tín dụng bổ sung, chỗ ngồi cho người xem, thanh toán tập trung, kiểm soát truy cập theo vai trò, triển khai riêng tư, v.v. Cursor cung cấp gói Pro 20 đô la mỗi tháng và gói Ultra 200 đô la mỗi tháng (với mức sử dụng gấp 20 lần). Người dùng nhóm trả 40 đô la mỗi tháng cho sản phẩm Pro, đi kèm với chế độ riêng tư trên toàn tổ chức, bảng điều khiển sử dụng và quản lý, thanh toán tập trung và SAML/SSO. Những tính năng này rất quan trọng vì chúng mở khóa khả năng mở rộng ARPU (doanh thu trung bình trên mỗi người dùng) của doanh nghiệp. Tôi tin rằng bất kỳ công ty AI tiêu dùng nào không cân nhắc lộ trình mở rộng doanh nghiệp đều đang bỏ lỡ một cơ hội lớn. Người dùng doanh nghiệp không chỉ trả nhiều tiền hơn mà còn thường ổn định hơn và có tỷ lệ khách hàng rời bỏ thấp hơn. Hãy đầu tư vào các khả năng cấp doanh nghiệp ngay từ đầu. Moore đưa ra một gợi ý có vẻ phản trực giác nhưng thực sự rất hợp lý: Các công ty tiêu dùng nên cân nhắc thuê một trưởng nhóm bán hàng trong vòng một hoặc hai năm đầu tiên kể từ khi thành lập. Tôi hoàn toàn đồng ý với điều này, mặc dù nó đi ngược lại với chiến lược sản phẩm tiêu dùng truyền thống. Việc áp dụng cá nhân chỉ có thể đưa sản phẩm đi xa đến một mức độ nhất định; việc đảm bảo áp dụng rộng rãi trong tổ chức đòi hỏi phải điều hướng hoạt động mua sắm của doanh nghiệp và ký kết các hợp đồng có giá trị cao. Điều này đòi hỏi chuyên môn bán hàng chuyên môn, thay vì chỉ dựa vào việc áp dụng sản phẩm một cách tự nhiên. Tôi đã thấy quá nhiều sản phẩm AI tiêu dùng xuất sắc bỏ lỡ những cơ hội đáng kể do thiếu khả năng bán hàng của doanh nghiệp.

Canva, được thành lập năm 2013, đã đợi gần bảy năm để ra mắt sản phẩm Teams. Moore chỉ ra rằng vào năm 2025, sự chậm trễ này sẽ không còn khả thi nữa. Tốc độ áp dụng AI của doanh nghiệp đồng nghĩa với việc nếu bạn trì hoãn các tính năng dành cho doanh nghiệp, các đối thủ cạnh tranh sẽ nắm bắt cơ hội. Áp lực cạnh tranh này được đẩy nhanh đáng kể trong kỷ nguyên AI vì thị trường đang thay đổi nhanh hơn bao giờ hết.

Tôi nghĩ rằng có một số tính năng chính thường quyết định kết quả. Về mặt bảo mật và quyền riêng tư, bạn cần tuân thủ SOC-2 và hỗ trợ SSO/SAML. Về mặt vận hành và thanh toán, bạn cần kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và thanh toán tập trung. Về mặt sản phẩm, bạn cần các mẫu nhóm, chủ đề được chia sẻ và quy trình làm việc cộng tác. Những điều này nghe có vẻ cơ bản, nhưng chúng thường là những yếu tố quan trọng trong các quyết định mua hàng của doanh nghiệp. ElevenLabs là một ví dụ điển hình: công ty khởi nghiệp với sự đón nhận mạnh mẽ của người tiêu dùng nhưng đã nhanh chóng xây dựng các năng lực cấp doanh nghiệp, bổ sung tuân thủ HIPAA cho các trợ lý giọng nói và đàm thoại, đồng thời định vị mình để phục vụ chăm sóc sức khỏe và các thị trường được quản lý khác. Sự chuyển đổi doanh nghiệp nhanh chóng này cho phép họ thu hút các khách hàng doanh nghiệp có giá trị cao thay vì chỉ dựa vào doanh thu từ người tiêu dùng. Một quan sát thú vị của tôi là các công ty AI tiêu dùng đầu tư vào năng lực doanh nghiệp ngay từ đầu thường có xu hướng xây dựng các hào nước vững chắc hơn. Khi khách hàng doanh nghiệp áp dụng một công cụ và tích hợp nó vào quy trình làm việc của họ, chi phí chuyển đổi sẽ cao. Điều này tạo ra sự gắn bó của khách hàng mạnh mẽ hơn và dòng doanh thu dễ dự đoán hơn. Hơn nữa, khách hàng doanh nghiệp cung cấp phản hồi có giá trị về sản phẩm. Nhu cầu của họ thường phức tạp hơn, thúc đẩy quá trình phát triển sản phẩm hướng đến những cấp độ tinh vi hơn. Tôi đã thấy nhiều sản phẩm AI tiêu dùng khám phá ra các hướng sản phẩm mới và các yêu cầu tính năng bằng cách phục vụ khách hàng doanh nghiệp. Suy nghĩ sâu sắc hơn của tôi về sự thay đổi này: Sau khi phân tích kỹ lưỡng những hiểu biết của Moore và những quan sát của riêng tôi, tôi tin rằng chúng ta đang chứng kiến ​​không chỉ sự hiệu chỉnh lại các mô hình kinh doanh mà còn là sự tái cấu trúc cơ bản toàn bộ ngành công nghiệp phần mềm. AI không chỉ thay đổi năng lực sản phẩm mà còn chuyển đổi cách thức tạo ra và nắm bắt giá trị. Điều tôi thấy thú vị nhất là sự thay đổi này thách thức những giả định truyền thống của chúng ta về phần mềm tiêu dùng. Trong một thời gian dài, người ta tin rằng phần mềm tiêu dùng vốn có giá thành thấp, tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ cao và khó kiếm tiền. Tuy nhiên, thực tế của kỷ nguyên AI cho thấy phần mềm tiêu dùng có thể đạt được quy mô doanh thu và tốc độ tăng trưởng ở cấp độ doanh nghiệp. Những tác động của sự thay đổi này rất sâu sắc. Từ góc độ phân bổ vốn, điều này có nghĩa là các nhà đầu tư giờ đây có thể đầu tư nhiều tiền hơn vào các công ty AI tiêu dùng sớm hơn, vì các công ty này có thể đạt được quy mô doanh thu có ý nghĩa nhanh hơn. Theo truyền thống, các công ty phần mềm tiêu dùng cần phải đợi cho đến khi đạt được quy mô người dùng đáng kể trước khi kiếm tiền hiệu quả, nhưng giờ đây họ có thể đạt được mức tăng trưởng doanh thu mạnh mẽ với lượng người dùng tương đối nhỏ. Tôi cũng đã xem xét tác động của sự thay đổi này đối với chiến lược khởi nghiệp. Moore đề cập rằng nhiều công ty doanh nghiệp quan trọng nhất mà chúng tôi tin rằng sẽ xuất hiện trong kỷ nguyên AI có thể đã bắt đầu với các sản phẩm tiêu dùng. Tôi nghĩ đây là một nhận thức sâu sắc. Con đường khởi nghiệp phần mềm B2B truyền thống thường bao gồm nghiên cứu thị trường chuyên sâu, phỏng vấn khách hàng và chu kỳ bán hàng. Tuy nhiên, việc bắt đầu từ phía người tiêu dùng cho phép lặp lại sản phẩm và xác nhận thị trường nhanh hơn. Một lợi thế khác của phương pháp này là nó tạo ra sự phù hợp tự nhiên hơn giữa sản phẩm và thị trường. Khi người tiêu dùng tự nguyện sử dụng và trả tiền cho một sản phẩm, đó là một tín hiệu mạnh mẽ về sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường. Sau đó, khi những người dùng này đưa sản phẩm vào nơi làm việc, việc áp dụng trong doanh nghiệp trở nên tự nhiên và bền vững hơn. Tôi cũng nhận thấy một sự thay đổi thú vị trong động lực cạnh tranh. Trong kỷ nguyên phần mềm truyền thống, thị trường người tiêu dùng và doanh nghiệp thường tách biệt, với những người chơi và chiến lược khác nhau. Nhưng trong kỷ nguyên AI, những ranh giới này đang mờ dần. Một sản phẩm duy nhất có thể cạnh tranh trên cả hai thị trường cùng lúc, tạo ra những lợi thế và thách thức cạnh tranh mới. Từ góc độ kỹ thuật, tôi tin rằng bản chất kép này của các sản phẩm AI (dễ sử dụng ở cấp độ người tiêu dùng + chức năng ở cấp độ doanh nghiệp) đang thúc đẩy các tiêu chuẩn mới trong thiết kế và phát triển sản phẩm. Các sản phẩm cần phải đủ đơn giản để người dùng cá nhân có thể dễ dàng bắt đầu, nhưng vẫn đủ mạnh mẽ và bảo mật để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp. Sự cân bằng này sẽ không dễ đạt được, nhưng những công ty làm tốt sẽ giành được lợi thế cạnh tranh đáng kể. Tôi cũng đã xem xét tác động của xu hướng này đối với các công ty phần mềm doanh nghiệp hiện có. Các công ty phần mềm doanh nghiệp truyền thống hiện đang phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các công ty AI có nguồn gốc từ thị trường tiêu dùng, và những công ty mới gia nhập này thường mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn và tốc độ lặp lại nhanh hơn. Điều này có thể buộc toàn bộ ngành công nghiệp phần mềm doanh nghiệp phải nâng cao tiêu chuẩn sản phẩm và trải nghiệm người dùng. Cuối cùng, tôi tin rằng sự thay đổi này cũng phản ánh một sự thay đổi cơ bản trong cách mọi người làm việc. Làm việc từ xa, sự lựa chọn công cụ cá nhân nhiều hơn và kỳ vọng cao hơn về các công cụ năng suất đều góp phần làm mờ ranh giới giữa công cụ tiêu dùng và công cụ doanh nghiệp. AI chỉ đơn giản là đang thúc đẩy xu hướng vốn đã diễn ra này. Cơ hội và Thách thức trong Tương lai Mặc dù tôi rất hào hứng với hiện tượng "Đại Mở rộng" mà Moore mô tả, nhưng tôi cũng thấy một số thách thức và cơ hội cần được chú ý. Về những thách thức, tôi tin rằng sự cạnh tranh sẽ trở nên gay gắt hơn. Khi con đường dẫn đến thành công trở nên rõ ràng, nhiều công ty sẽ cố gắng theo đuổi cùng một chiến lược. Những công ty có thể tạo ra sự khác biệt mạnh mẽ và hiệu ứng mạng lưới sẽ chiếm ưu thế về lâu dài. Từ góc độ pháp lý, việc áp dụng nhanh chóng các sản phẩm AI trong môi trường doanh nghiệp có thể đặt ra những thách thức mới về tuân thủ và bảo mật. Các công ty sẽ cần đảm bảo rằng các công cụ AI của họ tuân thủ các tiêu chuẩn và yêu cầu pháp lý khác nhau của ngành. Điều này có thể làm tăng chi phí phát triển và độ phức tạp, nhưng cũng sẽ tạo ra những rào cản mới cho cạnh tranh. Về mặt cơ hội, tôi thấy có rất nhiều tiềm năng cho sự đổi mới. Các công ty có thể kết hợp sáng tạo giữa tính dễ sử dụng ở cấp độ người tiêu dùng với chức năng ở cấp độ doanh nghiệp sẽ tạo ra những phân khúc thị trường mới. Tôi cũng thấy cơ hội đáng kể trong các công cụ AI chuyên biệt; các công cụ được tối ưu hóa sâu cho các ngành hoặc trường hợp sử dụng cụ thể có thể có giá trị hơn các công cụ đa năng. Tôi cũng thấy cơ hội trong hiệu ứng mạng lưới từ dữ liệu và các mô hình AI. Khi người dùng tăng lên và mức độ sử dụng được đào sâu hơn, các sản phẩm AI có thể trở nên thông minh hơn và được cá nhân hóa hơn. Những cải tiến dựa trên dữ liệu này có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ, vì trí tuệ tích lũy này rất khó để những người mới tham gia sao chép. Từ góc độ đầu tư, tôi tin rằng xu hướng này sẽ tiếp tục thu hút vốn đáng kể. Tuy nhiên, các nhà đầu tư sẽ cần phải tinh ý hơn trong việc xác định các công ty có lợi thế cạnh tranh thực sự bền vững, chứ không chỉ những công ty đang tăng trưởng nhanh chóng. Điều quan trọng là phải hiểu được công ty nào có thể xây dựng được những hào nước thực sự, thay vì chỉ tận dụng các cơ hội thị trường ban đầu. Cuối cùng, tôi tin rằng "Sự Mở rộng Vĩ đại" mà Moore mô tả chỉ là khởi đầu của cuộc cách mạng AI. Chúng ta đang định nghĩa lại bản chất của phần mềm—từ công cụ đến người bạn đồng hành thông minh, từ tính năng đến kết quả. Các công ty nắm bắt được sự thay đổi này và thực hiện thành công sẽ xây dựng nên thế hệ những gã khổng lồ công nghệ tiếp theo. Vấn đề không chỉ nằm ở đổi mới mô hình kinh doanh; mà còn ở việc tái định hình mối quan hệ giữa con người và công nghệ. Chúng ta đang sống trong một kỷ nguyên thú vị, nơi phần mềm ngày càng thông minh hơn, hữu ích hơn và không thể thiếu. Kết thúc. Hãy thoải mái để lại bình luận và chia sẻ suy nghĩ của bạn! Nếu bạn thấy nội dung này hữu ích, hãy thích và chia sẻ. Mỗi lần bạn chia sẻ, tôi lại được truyền cảm hứng để tiếp tục tạo ra những nội dung tốt hơn.