Tác giả: Mở rộng ra nước ngoài trong lĩnh vực ươm tạo
Luật chơi trong lĩnh vực khởi nghiệp đã hoàn toàn thay đổi.
Trong danh sách các công ty khởi nghiệp tiềm năng (Startup Wishlist - RFS) mùa xuân năm 2026 mới nhất của Y Combinator (YC), chúng ta thấy một tín hiệu rõ ràng: Trí tuệ nhân tạo (AI) bản địa không còn chỉ là một thuật ngữ tiếp thị, mà là logic cơ bản để xây dựng thế hệ các tập đoàn khổng lồ tiếp theo. Các công ty khởi nghiệp ngày nay có thể thách thức những lĩnh vực từng cho rằng"bất khả xâm phạm" với tốc độ nhanh hơn và chi phí thấp hơn.
Lần này, Y Combinator không chỉ tập trung vào phần mềm mà còn hướng sự chú ý đến các hệ thống công nghiệp, cơ sở hạ tầng tài chính và quản trị nhà nước. Nếu làn sóng AI trước đây là về "tạo ra nội dung", thì làn sóng tiếp theo sẽ là về "giải quyết các vấn đề phức tạp" và "định hình lại thế giới vật chất".
Dưới đây là 10 lĩnh vực trọng điểm mà Y Combinator đang theo dõi sát sao và rất muốn đầu tư vào.
1. "Con trỏ" được thiết kế dành cho các nhà quản lý sản phẩm.
Trong vài năm gần đây, các công cụ như Cursor và Claude Code đã cách mạng hóa cách chúng ta viết mã. Nhưng sự bùng nổ này đã che khuất một vấn đề cơ bản hơn: viết mã chỉ là phương tiện để đạt được mục đích; việc tìm ra "chính xác cần xây dựng cái gì" mới là cốt lõi.
Hiện tại, quá trình khám phá sản phẩm vẫn còn ở "thời kỳ đồ đá". Chúng ta dựa vào các cuộc phỏng vấn người dùng rời rạc, phản hồi thị trường khó định lượng và vô số phiếu yêu cầu trên Jira. Quá trình này cực kỳ thủ công và rời rạc.
Thị trường đang rất cần một hệ thống tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ các nhà quản lý sản phẩm theo cách tương tự như Cursor hỗ trợ các lập trình viên. Hãy tưởng tượng một công cụ mà bạn có thể tải lên tất cả các bản ghi âm phỏng vấn khách hàng và dữ liệu sử dụng sản phẩm, sau đó hỏi nó, "Bước tiếp theo của chúng ta là gì?"
Nó sẽ không chỉ đưa ra một gợi ý mơ hồ; thay vào đó, nó sẽ đưa ra một bản phác thảo tính năng hoàn chỉnh và sử dụng phản hồi cụ thể của khách hàng để lý giải lý do đằng sau các quyết định. Hơn nữa, nó thậm chí có thể trực tiếp tạo ra các nguyên mẫu giao diện người dùng, điều chỉnh mô hình dữ liệu và phân chia nhiệm vụ phát triển cụ thể để AI Coded Agent thực hiện.
Khi trí tuệ nhân tạo dần dần đảm nhiệm việc lập trình cụ thể, khả năng "định nghĩa sản phẩm" sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Chúng ta cần một công cụ siêu việt có thể tạo ra một vòng khép kín từ "khám phá yêu cầu" đến "định nghĩa sản phẩm".
2. Quỹ Quỹ phòng hộ thế hệ tiếp theo dựa trên trí tuệ nhân tạo
Vào những năm 1980, khi một vài quỹ bắt đầu thử nghiệm phân tích thị trường dựa trên máy tính, Phố Wall đã chế giễu. Ngày nay, giao dịch định lượng đã trở thành thông lệ. Nếu bạn chưa nhận ra chúng ta đang ở một bước ngoặt tương tự, bạn có thể đang bỏ lỡ cơ hội chứng kiến sự bùng nổ của Renaissance Technologies hay Bridgewater Associates trong tương lai.
Cơ hội không nằm ở việc "tích hợp" AI vào các chiến lược quỹ hiện có, mà nằm ở việc xây dựng các chiến lược đầu tư dựa trên AI từ đầu.
Mặc dù các ông lớn trong lĩnh vực định lượng hiện nay sở hữu nguồn lực khổng lồ, nhưng họ lại quá chậm chạp trong cuộc đấu tranh giữa tuân thủ quy định và đổi mới. Quỹ phòng hộ trong tương lai sẽ được vận hành bởi hàng loạt các tác nhân AI – có khả năng hoạt động 24/7, giống như người giao dịch con người, phân tích báo cáo thường niên (10-K), lắng nghe các cuộc gọi báo cáo thu nhập, xem xét các hồ sơ của SEC và tổng hợp quan điểm của các nhà phân tích để thực hiện giao dịch.
Trong lĩnh vực này, lợi nhuận vượt trội thực sự sẽ thuộc về những người chơi mới dám để trí tuệ nhân tạo (AI) đảm nhiệm độ sâu các quyết định đầu tư.
3. Chuyển đổi phần mềm cho các công ty định hướng dịch vụ (các công ty ứng dụng AI)
Từ lâu, tất cả các mô hình công ty, dù là công ty thiết kế, công ty quảng cáo hay công ty luật, đều gặp phải bế tắc: khó khăn trong việc mở rộng quy mô. Điều này là do họ bán "thời gian cá nhân", dẫn đến hệ số biên lợi nhuận thấp, và tăng trưởng phụ thuộc vào việc tuyển dụng.
Trí tuệ nhân tạo đang phá vỡ thế bế tắc này.
Thế hệ chuyên viên tiếp theo sẽ không còn bán các công cụ phần mềm cho khách hàng nữa. Thay vào đó, họ sẽ tận dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra kết quả hiệu quả hơn gấp 100 lần và sau đó trực tiếp bán sản phẩm cuối cùng. Điều này có nghĩa là:
Các công ty thiết kế có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra một giải pháp tùy chỉnh hoàn chỉnh trước khi ký hợp đồng, mang lại cho họ lợi thế đáng kể so với các đối thủ cạnh tranh truyền thống.
Các công ty quảng cáo có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra các video quảng cáo mang tính điện ảnh mà không cần tốn kém chi phí quay phim tại hiện trường.
Các công ty luật có thể soạn thảo các văn bản pháp lý phức tạp chỉ trong vài phút thay vì vài tuần.
Các công ty dịch vụ trong tương lai sẽ ngày càng giống các công ty phần mềm hơn về mô hình kinh doanh: họ sẽ có tỷ suất lợi nhuận cao như các công ty phần mềm, cũng như mở rộng không giới hạn.
4. Dịch vụ tài chính Stablecoin
Stablecoin đang nhanh chóng trở thành một phần quan trọng của cơ sở hạ tầng tài chính toàn cầu, nhưng lớp dịch vụ hỗ trợ phía trên chúng vẫn còn chưa được phát triển đầy đủ. Với sự tiến bộ của các đạo luật như GENIUS và CLARITY, stablecoin đang nằm ở giao điểm của DeFi (tài chính phi tập trung) và TradeFi (tài chính truyền thống).
Điều này mở ra một cơ hội rất lớn cho việc tận dụng kẽ hở pháp lý và đổi mới.
Hiện nay, người dùng thường phải lựa chọn giữa "các sản phẩm tài chính truyền thống tuân thủ quy định nhưng lợi nhuận thấp" và " crypto lợi nhuận cao nhưng rủi ro cao". Thị trường cần một giải pháp trung gian: một loại dịch vụ tài chính mới được xây dựng trên stablecoin, vừa tuân thủ quy định vừa sở hữu những ưu điểm của DeFi.
Cho dù đó là cung cấp các tài khoản tiết kiệm lợi nhuận cao hơn, tài sản thực tế ảo (RWA) token hóa , hay cơ sở hạ tầng thanh toán xuyên biên giới hiệu quả hơn, thì đây chính là thời điểm hoàn hảo để kết nối hai thế giới song song này.
5. Tái cấu trúc hệ thống công nghiệp cũ: Các nhà máy luyện kim hiện đại
Khi người ta nói về "quá trình tái công nghiệp hóa của Mỹ", họ thường tập trung vào chi phí lao động nhưng lại bỏ qua vấn đề cốt lõi: thiết kế hệ thống công nghiệp truyền thống cực kỳ kém hiệu quả.
Ví dụ, tại Mỹ, chu kỳ giao hàng từ 8 đến 30 tuần là điều phổ biến đối với việc mua sắm ống nhôm hoặc thép. Điều này không phải do công nhân lười biếng, mà là do toàn bộ hệ thống quản lý sản xuất được thiết kế từ nhiều thập kỷ trước. Những nhà máy lạc hậu này hy sinh tốc độ và tính linh hoạt để theo đuổi "sản lượng" và "tỷ lệ sử dụng". Hơn nữa, tiêu thụ năng lượng cao là một vấn đề nan giải, và các nhà máy thường thiếu các giải pháp quản lý năng lượng hiện đại.
Cơ hội tái cấu trúc đã chín muồi.
Bằng cách tận dụng lập kế hoạch sản xuất dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), hệ thống quản lý sản xuất thời gian thực (MES) và các công nghệ tự động hóa hiện đại, chúng ta có thể giảm đáng kể thời gian sản xuất và cải thiện hệ số biên lợi nhuận. Điều này không chỉ đơn thuần là giúp các nhà máy hoạt động nhanh hơn, mà còn giúp sản xuất kim loại trong nước trở nên rẻ hơn, linh hoạt hơn và sinh lời hơn thông qua các quy trình sản xuất được điều khiển bằng phần mềm. Đây là một bước quan trọng trong việc tái thiết nền tảng công nghiệp.
6. Nâng cấp nhân tạo trong quản trị nhà nước (AI dành cho chính phủ)
Làn sóng đầu tiên của các công ty AI đã cho phép các doanh nghiệp và cá nhân điền vào các biểu mẫu với tốc độ đáng kinh ngạc, nhưng hiệu quả này lại bị chững lại khi nói đến các cơ quan chính phủ. Lượng lớn các đơn đăng ký kỹ thuật số cuối cùng vẫn nằm trong các hệ thống phụ trợ của chính phủ, vốn vẫn dựa vào việc in ấn và xử lý thủ công.
Các chính phủ đang rất cần các công cụ trí tuệ nhân tạo để đối phó với lượng dữ liệu khổng lồ sắp tới. Mặc dù các quốc gia như Estonia đã chứng minh được những bước khởi đầu của một "chính phủ số", mô hình này cần được nhân rộng trên toàn thế giới.
Việc bán phần mềm cho chính phủ quả thực là một thách thức lớn, nhưng phần thưởng cũng rất xứng đáng: một khi có được khách hàng đầu tiên, điều đó thường đồng nghĩa với lòng trung thành cao của khách hàng và tiềm năng mở rộng khổng lồ. Đây không chỉ là cơ hội kinh doanh mà còn là một sáng kiến phục vụ cộng đồng nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của xã hội.
7. Hướng dẫn AI thời gian thực cho công việc thể chất
Bạn còn nhớ cảnh trong phim "Hacker trận" khi Neo lập tức học được võ thuật sau khi được kết nối vào cơ thể không? Một phiên bản "truyền kỹ năng" ngoài đời thực đang sắp trở thành hiện thực, nhưng phương tiện không phải là giao diện não-máy tính; mà là sự hướng dẫn của trí tuệ nhân tạo theo thời gian thực.
Thay vì dành cả ngày bàn luận về việc AI sẽ thay thế những công việc văn phòng nào, hãy xem xét cách nó hỗ trợ các công việc lao động chân tay. Trong các lĩnh vực như dịch vụ tại hiện trường, sản xuất và chăm sóc sức khỏe, AI không thể trực tiếp "hành động", nhưng nó có thể "quan sát" và "suy nghĩ".
Hãy tưởng tượng một công nhân đeo kính thông minh đang sửa chữa thiết bị. Trí tuệ nhân tạo (AI) nhìn thấy một van thông qua camera và nói trực tiếp vào tai anh ta: "Hãy đóng van màu đỏ đó lại. Dùng cờ lê 3/8 inch. Bộ phận này đã bị mòn và cần được thay thế."
Sự phát triển mạnh mẽ của các mô hình đa phương thức, việc sử dụng rộng rãi các thiết bị thông minh (điện thoại thông minh, tai nghe, kính thông minh) và tình trạng thiếu hụt lao động lành nghề đã kết hợp lại tạo nên nhu cầu khổng lồ này. Cho dù đó là cung cấp hệ thống đào tạo cho các công ty hiện có hay xây dựng một nền tảng lực lượng lao động "siêu lành nghề" hoàn toàn mới, tiềm năng ở đây là vô cùng lớn.
8. Các mô hình không gian quy mô lớn vượt qua giới hạn ngôn ngữ
Các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) đã thúc đẩy sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI), nhưng trí thông minh của chúng bị giới hạn ở những gì ngôn ngữ có thể mô tả. Để đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), AI phải hiểu thế giới vật lý và các mối quan hệ không gian.
Trí tuệ nhân tạo hiện tại vẫn còn vụng về khi xử lý nhiệm vụ không gian như hình học, cấu trúc 3D và phép quay vật lý. Điều này hạn chế khả năng tương tác của nó với thế giới vật lý.
Chúng tôi đang tìm kiếm đội ngũ có khả năng xây dựng các mô hình không gian quy mô lớn. Các mô hình này không nên coi hình học như một phần bổ trợ cho ngôn ngữ, mà là một nguyên tắc cơ bản. Bất cứ ai giúp AI thực sự hiểu và thiết kế các cấu trúc vật lý sẽ có cơ hội xây dựng các mô hình nền tảng cấp độ OpenAI tiếp theo.
9. Kho vũ khí kỹ thuật số của những người săn lùng gian lận (Cơ sở hạ tầng dành cho những người săn lùng gian lận trong chính phủ)
Các chính phủ là những người mua hàng lớn nhất thế giới, chi tiêu hàng nghìn tỷ đô la mỗi năm, nhưng cũng chịu tổn thất khổng lồ do gian lận. Riêng hệ thống Medicare của Mỹ đã mất hàng chục tỷ đô la mỗi năm do các khoản thanh toán không đúng quy định.
Đạo luật Khiếu nại Sai phạm của Hoa Kỳ cho phép công dân tư nhân khởi kiện các công ty gian lận thay mặt chính phủ và nhận một phần tiền thu hồi được. Đây là một trong những biện pháp hiệu quả nhất để chống gian lận, nhưng quy trình hiện tại lại vô cùng thô sơ: người tố giác cung cấp thông tin cho các công ty luật, sau đó các công ty này phải mất nhiều năm để thu thập thủ công các tài liệu cần thiết.
Chúng ta cần một hệ thống thông minh được thiết kế riêng cho mục đích này. Đó không chỉ là một bảng điều khiển đơn giản, mà là một "thám tử AI" có thể tự động phân tích các tệp PDF lộn xộn, theo dõi cấu trúc công ty ma phức tạp và tổng hợp các bằng chứng rời rạc thành các tài liệu có thể dùng để kiện tụng.
Nếu bạn có thể tăng tốc độ thu hồi tiền bị gian lận lên gấp 10 lần, bạn không chỉ có thể xây dựng một đế chế kinh doanh khổng lồ mà còn tiết kiệm cho người đóng thuế hàng tỷ đô la.
10. Giúp việc đào tạo LLM trở nên dễ dàng hơn
Bất chấp sự phát triển bùng nổ của trí tuệ nhân tạo, trải nghiệm huấn luyện các mô hình quy mô lớn vẫn còn rất tệ.
Hàng ngày, các nhà phát triển phải vật lộn với các SDK bị lỗi, dành hàng giờ để gỡ lỗi các phiên bản GPU bị sập ngay sau khi khởi động, hoặc phát hiện ra các lỗi nghiêm trọng trong các công cụ mã nguồn mở. Chưa kể đến những cơn ác mộng khi phải xử lý hàng terabyte dữ liệu.
Cũng giống như kỷ nguyên điện toán đám mây đã sản sinh ra Datadog và Snowflake, kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (AI) đang rất cần một "công cụ" tốt hơn. Chúng ta cần:
Một API giúp trừu tượng hóa hoàn toàn quy trình huấn luyện.
Một cơ sở dữ liệu có thể dễ dàng quản lý dữ liệu cực lớn.
Một hoàn cảnh phát triển được thiết kế đặc biệt cho nghiên cứu máy học.
Khi việc đào tạo sau đại học và chuyên môn hóa mô hình ngày càng trở nên quan trọng, những cơ sở hạ tầng này sẽ trở thành nền tảng của sự phát triển phần mềm trong tương lai.
