Khi hiệu quả trở thành vũ khí: Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cao khả năng nhận thức, chứ không phải con số.

Tác giả: Naman Bhansali

Biên soạn bởi: TechFlow TechFlow

Tựa gốc: Trí tuệ nhân tạo sẽ không đạt được sự bình đẳng về công nghệ, mà chỉ tưởng thưởng cho những người xứng đáng.

Phân tích TechFlow: Trong giai đoạn đầu áp dụng công nghệ mới, mọi người thường có ảo tưởng về "sự bình đẳng công nghệ": khi việc chụp ảnh, sáng tác nhạc hay phát triển phần mềm trở nên dễ dàng, liệu lợi thế cạnh tranh có biến mất? Nhà sáng lập Warp, Naman Bhansali, dựa trên kinh nghiệm cá nhân của mình khi chuyển từ một thị trấn nhỏ ở Ấn Độ đến MIT và kinh nghiệm kinh doanh trong lĩnh vực tính lương bằng trí tuệ nhân tạo, đã tiết lộ một sự thật trái ngược với trực giác: rào cản gia nhập (sàn) của công nghệ càng thấp, thì trần (trần) của ngành càng cao.

Trong thời đại mà việc thực thi trở nên rẻ mạt và thậm chí có thể được "mã hóa cảm xúc" bởi AI, tác giả cho rằng hệ thống bảo vệ thực sự không còn đơn thuần là phân phối lưu lượng truy cập, mà là một "gu thẩm mỹ"ngụy tạo, độ sâu về logic cơ bản của các hệ thống phức tạp, và sự kiên nhẫn để liên tục tích lũy lợi nhuận trong suốt một thập kỷ. Bài viết này không chỉ là một suy ngẫm tỉnh táo về tinh thần khởi nghiệp AI, mà còn là một minh chứng mạnh mẽ cho quy luật lũy thừa rằng "công nghệ phổ biến dẫn đến kết quả ưu tú".

Toàn văn như sau:

Mỗi khi một công nghệ mới làm giảm rào cản gia nhập thị trường, dự đoán quen thuộc lại xuất hiện: vì giờ ai cũng có thể làm được, nên không ai còn có lợi thế nữa. Điện thoại có camera biến mọi người thành nhiếp ảnh gia; Spotify biến mọi người thành nhạc sĩ; trí tuệ nhân tạo (AI) biến mọi người thành nhà phát triển phần mềm.

Những dự đoán kiểu này thường chỉ đúng một nửa: quả thực, mức sàn đã tăng lên. Có nhiều người tham gia vào quá trình sáng tạo hơn, nhiều người tung ra sản phẩm hơn và nhiều người tham gia vào cuộc cạnh tranh hơn. Nhưng những dự đoán này luôn bỏ qua mức trần. Mức trần tăng nhanh hơn nữa. Và khoảng cách giữa mức sàn và mức trần—tức là giữa số trung vị và mức cao nhất—không những không thu hẹp mà còn ngày càng mở rộng.

Đây là đặc điểm của các quy luật quyền lực: chúng không quan tâm đến ý định của bạn. Các kỹ thuật nhằm đạt được sự bình đẳng luôn tạo ra kết quả mang tính thượng lưu. Luôn luôn là như vậy.

Trí tuệ nhân tạo cũng không phải ngoại lệ, và thậm chí có thể hành xử theo những cách cực đoan hơn.

Sự phát triển của thị trường

Khi Spotify ra mắt, nó đã làm một điều thực sự mang tính cách mạng: nó cho phép bất kỳ nhạc sĩ nào trên Trái đất tiếp cận các kênh phân phối mà trước đây chỉ có các hãng thu âm, ngân sách tiếp thị và may mắn đặc biệt mới có được. Kết quả là ngành công nghiệp âm nhạc bùng nổ – hàng triệu nghệ sĩ mới xuất hiện và hàng tỷ bài hát mới được phát hành. Lợi nhuận thực sự tăng lên như đã hứa.

Nhưng điều xảy ra tiếp theo là 1% nghệ sĩ hàng đầu hiện chiếm thị phần lượt nghe trực tuyến lớn hơn so với thời kỳ đĩa CD. Thị phần này không hề giảm mà lại tăng lên. Nhiều nhạc hơn, cạnh tranh gay gắt hơn và nhiều cách thức tìm kiếm nội dung chất lượng hơn đã khiến người nghe, không còn bị giới hạn bởi vị trí địa lý hay không gian lưu trữ, đổ xô đến những nội dung tốt nhất. Spotify không đạt được sự đồng nhất về âm nhạc; nó chỉ đơn thuần làm tăng cường sự cạnh tranh này.

Câu chuyện tương tự cũng diễn ra trong lĩnh vực viết lách, nhiếp ảnh và phần mềm. Internet đã tạo ra số lượng tác giả lớn nhất trong lịch sử, nhưng đồng thời cũng tạo ra một nền kinh tế chú ý khốc liệt hơn. Nhiều người tham gia hơn, mức độ cạnh tranh cao hơn, nhưng cấu trúc cơ bản vẫn như cũ: một thiểu số nhỏ nắm giữ phần lớn giá trị.

Chúng ta ngạc nhiên về điều này bởi vì chúng ta quen với lối suy nghĩ tuyến tính—chúng ta kỳ vọng lợi ích năng suất sẽ được phân bổ đều như sụp đổ đổ vào một vật chứa phẳng. Nhưng hầu hết các hệ thống phức tạp không hoạt động theo cách đó; chúng chưa bao giờ như vậy. Phân bố theo quy luật lũy thừa không phải là một sự kỳ quặc của thị trường hay một thất bại về công nghệ; đó là thiết lập mặc định của tự nhiên. Công nghệ không tạo ra nó; nó chỉ đơn thuần làm lộ ra điều đó.

Hãy xem xét Định luật Kleiber. Trong tất cả các dạng sống trên Trái đất—từ vi khuẩn đến cá voi xanh, trải dài trên 27 bậc độ lớn về khối lượng cơ thể—tốc độ trao đổi chất tỷ lệ thuận với lần lượng cơ thể lũy thừa 0,75. Tốc độ trao đổi chất của cá voi không tỷ lệ thuận với kích thước của nó. Mối quan hệ này là một định luật lũy thừa, và nó duy trì độ chính xác cực cao trong hầu hết các dạng sống. Không ai thiết kế sự phân bố này; nó đơn giản là hình thức mà năng lượng biểu hiện theo logic vốn có của nó trong các hệ thống phức tạp.

Thị trường là những hệ thống phức tạp, và sự chú ý là một nguồn lực. Khi ma sát biến mất—khi yếu tố địa lý, không gian trưng bày và chi phí phân phối không còn đóng vai trò là rào cản—thị trường sẽ hội tụ về hình dạng tự nhiên của nó. Hình dạng này không phải là đường cong phân bố chuẩn, mà là quy luật lũy thừa. Những câu chuyện về bình đẳng tồn tại song song với hậu quả của chủ nghĩa tinh hoa, đó là lý do tại sao mỗi công nghệ mới đều khiến chúng ta bất ngờ. Chúng ta thấy mức cơ bản đang tăng lên và cho rằng mức trần cũng đang tăng theo với tốc độ tương tự. Điều này không đúng; mức trần đang tăng nhanh hơn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thúc đẩy quá trình này nhanh hơn và mạnh mẽ hơn bất kỳ công nghệ nào trước đây. Mức cơ bản đang tăng lên theo thời gian thực – bất cứ ai cũng có thể phát hành sản phẩm, thiết kế giao diện và viết mã hoàn cảnh. Nhưng giới hạn cũng đang tăng lên, và nhanh hơn. Câu hỏi quan trọng là: điều gì cuối cùng sẽ quyết định vị trí của bạn?

Khi chi phí thi công giảm xuống, yếu tố thẩm mỹ trở thành tín hiệu.

Năm 1981, Steve Jobs khăng khăng cho rằng các bo mạch bên trong chiếc Macintosh đầu tiên phải có tính thẩm mỹ cao. Không phải vẻ ngoài, mà là phần bên trong – phần mà khách hàng sẽ không bao giờ nhìn thấy. Các kỹ sư của ông cho rằng ông điên. Nhưng ông không hề điên. Ông hiểu một điều dễ bị coi thường là chủ nghĩa cầu toàn, nhưng thực chất gần giống với một loại bằng chứng: cách bạn làm bất cứ điều gì cũng chính là cách bạn làm mọi thứ. Một người có thể làm cho các bộ phận ẩn bên trong trông đẹp mắt không phải là đang thực hiện chất lượng; người đó đơn giản là không thể chấp nhận việc tung ra bất kỳ lần.

Điều này rất quan trọng bởi vì lòng tin rất khó xây dựng nhưng lại dễ dàng ngụy tạo trong thời gian ngắn. Chúng ta liên tục sử dụng các phương pháp phán đoán nhanh, cố gắng tìm ra ai thực sự xuất sắc và ai chỉ đang thể hiện sự xuất sắc. Bằng cấp rất hữu ích nhưng có thể bị thao túng; gia thế cũng hữu ích nhưng có thể được thừa hưởng. Điều thực sự khó ngụy tạo là gu thẩm mỹ—một sự tuân thủ lâu dài, có thể quan sát được và không thể nghi ngờ đối với một tiêu chuẩn nhất định. Jobs không cần phải làm cho các bảng mạch điện tử đẹp đến vậy. Việc ông ấy làm được điều đó tự nó đã nói lên những gì ông ấy sẽ làm đằng sau hậu trường.

Trong phần lớn thập kỷ qua, tín hiệu này phần nào bị che khuất. Trong thời kỳ hoàng kim của SaaS (khoảng từ năm 2012 đến 2022), việc thực thi trở nên chuẩn hóa đến mức phân phối trở thành một nguồn lực thực sự khan hiếm. Nếu bạn có thể thu hút khách hàng hiệu quả, xây dựng một bộ máy bán hàng và đạt được "Quy tắc 40" - thì bản thân sản phẩm gần như không còn quan trọng. Miễn là chiến lược tiếp thị của bạn đủ mạnh, bạn có thể chiến thắng với một sản phẩm tầm thường. Các tín hiệu về tính thẩm mỹ đã bị nhấn chìm bởi tiếng ồn của chỉ báo tăng trưởng .

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã cách mạng hóa tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu. Khi bất kỳ ai cũng có thể tạo ra một sản phẩm hoạt động tốt, một giao diện đẹp mắt và một mã nguồn hoàn chỉnh chỉ trong một buổi chiều, thì việc một sản phẩm có "dễ sử dụng" hay không không còn là yếu tố khác biệt nữa. Câu hỏi đặt ra là: Liệu sản phẩm này có thực sự xuất sắc? Người dùng có biết sự khác biệt giữa "tốt" và "xuất sắc đến mức khó tin"? Ngay cả khi không bị ép buộc, liệu họ có đủ quan tâm để thu hẹp khoảng cách nhỏ cuối cùng đó?

Điều này đặc biệt đúng đối với phần mềm quan trọng đối với việc kinh doanh—các hệ thống xử lý bảng lương, tuân thủ quy định và dữ liệu nhân viên. Đây không phải là những sản phẩm bạn có thể dùng thử tùy ý rồi bỏ đi vào quý sau. Chi phí chuyển đổi là có thật, các lỗi thường rất nghiêm trọng, và những người triển khai hệ thống phải chịu trách nhiệm về hậu quả. Điều này có nghĩa là họ sẽ kiểm tra tất cả các tiêu chí đánh giá độ tin cậy trước khi chấp thuận. Một sản phẩm đẹp là một trong những tín hiệu mạnh mẽ nhất mà nó có thể gửi đi. Nó nói lên rằng: những người xây dựng nó đã đặt cả tâm huyết vào đó. Họ quan tâm đến những gì bạn có thể nhìn thấy, điều đó có nghĩa là họ cũng có khả năng quan tâm đến những gì bạn không thể nhìn thấy.

Trong một thế giới mà việc thực hiện dễ dàng và tiết kiệm chi phí, tính thẩm mỹ trở thành Bằng chứng công việc.

Phần thưởng cho giai đoạn mới là gì?

Nguyên tắc này luôn đúng, nhưng hoàn cảnh thị trường trong thập kỷ qua đã khiến nó gần như biến mất. Đã có thời điểm những kỹ năng quan trọng nhất trong ngành công nghiệp phần mềm thậm chí không liên quan đến chính phần mềm đó.

Từ năm 2012 đến năm 2022, kiến ​​trúc cốt lõi của SaaS về cơ bản đã được thiết lập. Cơ sở hạ tầng đám mây có giá cả phải chăng và được tiêu chuẩn hóa, và các công cụ phát triển đã hoàn thiện. Xây dựng một sản phẩm hoạt động hiệu quả là khó khăn, nhưng đó là một "khó khăn đã được giải quyết" - bạn có thể thuê người, tuân theo các quy trình đã được thiết lập và đạt được kết quả tốt miễn là bạn có đủ nguồn lực. Điều thực sự khan hiếm, điều phân biệt người chiến thắng với người tầm thường, chính là khả năng phân phối. Bạn có thể thu hút khách hàng một cách hiệu quả không? Bạn có thể thiết lập các hoạt động bán hàng có thể lặp lại không? Bạn có đủ hiểu biết về kinh tế đơn vị để thúc đẩy tăng trưởng vào đúng thời điểm không?

Những nhà sáng lập thành công trong hoàn cảnh đó chủ yếu đến từ lĩnh vực bán hàng, tư vấn hoặc tài chính. Họ quen thuộc với chỉ báo mà cách đây một thập kỷ nghe có vẻ khó hiểu: Tỷ lệ giữ chân khách hàng ròng (NDR), Giá trị hợp đồng trung bình (ACV), Con số kỳ diệu và Quy tắc 40. Họ sống giữa những bảng tính và các cuộc kiểm toán quy trình bán hàng, và trong bối cảnh đó, họ thực sự đã đúng. Sự bùng nổ của SaaS đã tạo ra những nhà sáng lập SaaS của thời kỳ bùng nổ đó. Đó là một sự thích nghi tiến hóa hợp lý.

Nhưng tôi cảm thấy ngột ngạt.

Tôi lớn lên ở một thị trấn nhỏ thuộc một bang ở Ấn Độ với dân số 250 triệu người. Mỗi năm, chỉ có khoảng ba sinh viên trên toàn Ấn Độ được nhận vào MIT. Không ngoại lệ, tất cả đều đến từ các trường dự bị đắt tiền ở Delhi, Mumbai hoặc Bangalore—những trường được xây dựng đặc biệt cho mục đích này. Tôi là người đầu tiên trong lịch sử bang của mình được nhận vào MIT. Tôi đề cập đến điều này không phải để khoe khoang, mà vì nó là một ví dụ thu nhỏ cho luận điểm trong bài viết này: khi rào cản gia nhập cao, uy tín quyết định kết quả; khi rào cản gia nhập cao, những người có năng lực vượt trội luôn chiến thắng. Trong một căn phòng đầy những người xuất thân từ gia đình giàu có, tôi là một token chiến thắng nhờ độ sâu . Đó là canh bạc duy nhất tôi biết cách đặt cược.

Tôi đã học vật lý, toán học và khoa học máy tính, và trong những lĩnh vực này, những hiểu biết sâu sắc nhất không đến từ việc tối ưu hóa quy trình, mà từ việc nhìn thấy những sự thật mà người khác bỏ sót. Luận văn thạc sĩ của tôi nói về việc giảm thiểu hiện tượng tụt hậu trong quá trình huấn luyện máy học phân tán: làm thế nào để tối ưu hóa một ràng buộc bị tụt hậu khi vận hành hệ thống ở quy mô lớn, mà không làm ảnh hưởng đến tính toàn vẹn tổng thể.

Khi tôi ở độ tuổi đôi mươi và tìm hiểu về thế giới khởi nghiệp, tôi thấy một bức tranh mà những hiểu biết độ sâu đó dường như không còn phù hợp. Giá trị thị trường nằm ở "chiến lược tiếp thị", chứ không phải bản thân sản phẩm. Việc xây dựng một thứ gì đó vượt trội về mặt công nghệ dường như là ngây thơ - nó bị coi là sự xao nhãng khỏi "cuộc chơi thực sự" (tức là thu hút khách hàng, giữ chân khách hàng và tốc độ bán hàng).

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

Điều mà ChatGPT chứng minh—một cách trực quan và có tác động mạnh mẽ hơn nhiều so với hàng năm nghiên cứu—là đường cong đã uốn cong. Một đường cong chữ S mới đã bắt đầu. Sự chuyển pha không chỉ tưởng thưởng cho những người thích nghi tốt nhất với giai đoạn trước, mà còn cho những người có thể nhìn thấy vô số khả năng của giai đoạn mới trước cả khi người khác nhận ra cái giá phải trả.

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

Vấn đề đặt cược này rất cụ thể. Hoa Kỳ có hơn 800 cơ quan thuế—liên bang, tiểu bang và địa phương—mỗi cơ quan có các yêu cầu kê khai, thời hạn và quy tắc tuân thủ riêng. Không có API, không có giao diện truy cập lập trình. Trong nhiều thập kỷ, mọi nhà cung cấp dịch vụ tính lương đều giải quyết vấn đề này theo cùng một cách: bằng cách tuyển dụng nhiều nhân lực. Hàng ngàn chuyên gia tuân thủ đã phải tự mình điều hướng các hệ thống này, vốn chưa bao giờ được thiết kế để hoạt động ở quy mô lớn. Những gã khổng lồ truyền thống—ADP, Paylocity, Paychex—đã xây dựng toàn bộ mô hình kinh doanh dựa trên sự phức tạp này, không phải bằng cách giải quyết nó, mà bằng cách gánh vác nó vào lực lượng lao động của họ và chuyển chi phí sang cho khách hàng.

Năm 2022, tôi nhận thấy các tác nhân AI vẫn còn khá dễ bị tổn thương. Nhưng tôi cũng thấy được một đường cong cải thiện. Một người am hiểu sâu sắc về các hệ thống phân tán quy mô lớn, theo dõi sát sao quá trình tiến hóa của mô hình, có thể đưa ra một dự đoán chính xác: công nghệ vốn dễ bị tổn thương lúc đó sẽ trở nên vô cùng mạnh mẽ trong vòng vài năm. Vì vậy, chúng tôi đã chấp nhận rủi ro: xây dựng một nền tảng AI từ những nguyên tắc cơ bản nhất, bắt đầu với quy trình làm việc khó khăn nhất trong lĩnh vực này—quy trình mà các tập đoàn truyền thống không bao giờ có thể tự động hóa được do những hạn chế về kiến ​​trúc.

Giờ đây, canh bạc đó đang mang lại kết quả. Nhưng bức tranh toàn cảnh nằm ở khả năng nhận diện mô hình. Các nhà sáng lập công nghệ trong kỷ nguyên AI không chỉ sở hữu lợi thế về kỹ thuật mà còn cả lợi thế về tầm nhìn. Họ có thể nhìn thấy những điểm khởi đầu khác nhau và đưa ra những quyết định đầu tư khác nhau. Họ có thể xem xét một hệ thống mà mọi người cho là "vô cùng phức tạp" và đặt câu hỏi: Cần làm gì để đạt được tự động hóa thực sự? Và, điều quan trọng là, họ có thể tự xây dựng câu trả lời.

Trong thời kỳ đỉnh cao của SaaS, lực lượng thống trị là những người tối ưu hóa lý trí trong điều kiện ràng buộc. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang loại bỏ những ràng buộc đó và thiết lập những ràng buộc mới. Trong hoàn cảnh mới này, nguồn lực khan hiếm không còn nằm ở việc phân phối, mà là ở khả năng nhận biết các khả năng – và cả gu thẩm mỹ lẫn niềm tin để xây dựng chúng theo đúng tiêu chuẩn. Nhưng có một biến số thứ ba quyết định tất cả, và đây chính là nơi mà hầu hết các nhà sáng lập trong kỷ nguyên AI đang mắc phải những sai lầm tai hại.

Các trò chơi dài hạn ở tốc độ cao

Một meme phổ biến trong giới khởi nghiệp hiện nay như sau: Bạn chỉ có hai năm để thoát khỏi cảnh nghèo đói triền miên. Hãy xây dựng nhanh chóng, huy động vốn nhanh chóng, hoặc thoái vốn hoặc chết.

Tôi hiểu nguồn gốc của tâm lý này. Tốc độ phát triển chóng mặt của trí tuệ nhân tạo tạo ra cảm giác khủng hoảng hiện sinh, và cơ hội để nắm bắt xu hướng dường như vô cùng hạn hẹp. Giới trẻ nhìn lên những câu chuyện nổi tiếng chỉ sau một đêm trên Twitter đương nhiên cho rằng rằng bản chất của cuộc chơi là tốc độ - người chiến thắng là người chạy nhanh nhất trong thời gian ngắn nhất.

Điều này đúng nhưng ở một chiều không gian hoàn toàn sai.

Tốc độ thực thi quả thực rất quan trọng. Tôi tin chắc điều này—nó thậm chí còn được khắc vào tên công ty của tôi (Warp). Nhưng tốc độ thực thi không đồng nghĩa với tầm nhìn hạn hẹp. Những người sáng lập xây dựng nên những công ty giá trị nhất trong kỷ nguyên AI không phải là những người thu lợi nhuận sau hai năm, mà là những người nỗ lực trong mười năm và gặt hái lợi ích từ lãi kép.

Sai lầm của tầm nhìn hạn hẹp nằm ở chỗ các yếu tố quý giá nhất của phần mềm— dữ liệu sở hữu tư nhân , mối quan hệ khách hàng độ sâu, chi phí chuyển đổi thực tế và chuyên môn về quy định—đòi hỏi nhiều năm tích lũy và không thể sao chép nhanh chóng, bất kể đối thủ cạnh tranh mang đến bao nhiêu vốn hay khả năng trí tuệ nhân tạo. Khi Warp xử lý bảng lương cho các công ty liên bang, chúng tôi đang tích lũy dữ liệu tuân thủ trên hàng nghìn khu vực pháp lý. Mỗi thông báo thuế được giải quyết, mỗi trường hợp ranh giới được xử lý, mỗi đăng ký tiểu bang hoàn tất đều đào tạo một hệ thống mà theo thời gian ngày càng khó sao chép. Đây không phải là một tính năng mới; đây là một hệ thống bảo vệ, tồn tại bởi vì chúng tôi đã vun đắp nó với chất lượng cao trong một thời gian dài đến mức đạt được mật độ chất lượng cao.

Lãi kép không thể nhận thấy trong năm đầu tiên. Nó hầu như không thể thấy trong năm thứ hai. Nhưng đến năm thứ năm, nó mới thực sự tạo nên toàn bộ hiệu quả.

Frank Slootman, cựu CEO của Snowflake, người đã xây dựng và phát triển nhiều công ty phần mềm hơn bất kỳ ai khác, đã nói một cách đơn giản: hãy làm quen với trạng thái "không thoải mái". Không phải trong một thời gian ngắn, mà là trạng thái thường trực. "Màn sương mù chiến tranh" của các công ty khởi nghiệp giai đoạn đầu - sự mất phương hướng, thông tin không đầy đủ và áp lực phải đưa ra quyết định hành động - không biến mất sau hai năm. Nó chỉ đơn giản là tiến hóa, với những bất ổn mới thay thế những bất ổn cũ. Những nhà sáng lập trụ vững không phải là những người tìm thấy sự chắc chắn, mà là những người học cách điều hướng rõ ràng xuyên qua màn sương mù.

Xây dựng một công ty là một quá trình vô cùng khắc nghiệt, một sự khắc nghiệt khó có thể diễn tả cho những người chưa từng trải qua. Bạn sống trong nỗi sợ hãi thường trực, đôi khi xen lẫn những lo lắng lớn hơn. Bạn đưa ra hàng ngàn quyết định với thông tin không đầy đủ, biết rõ rằng chỉ cần một chuỗi quyết định sai lầm cũng sẽ dẫn đến sự sụp đổ. Những "thành công chỉ sau một đêm" mà bạn nhìn lên trên Twitter không chỉ là những trường hợp ngoại lệ trong quy luật phân bố lũy thừa, mà là những ví dụ cực đoan. Việc tối ưu hóa chiến lược dựa trên những trường hợp này giống như việc luyện tập cho một cuộc chạy marathon bằng cách nghiên cứu thành tích của những người đã chạy 5km sai đường.

Vậy tại sao lại làm điều đó? Không phải vì nó thoải mái, không phải vì tỷ lệ thành công cao. Mà là vì đối với một số người, việc không làm điều đó khiến họ cảm thấy như mình chưa thực sự sống. Bởi vì điều tồi tệ hơn cả nỗi sợ hãi khi "xây dựng nên điều gì đó từ con số không" chính là sự ngột ngạt thầm lặng của việc "không bao giờ thử".

Và nếu bạn đặt cược đúng, nếu bạn nhìn thấy một sự thật mà người khác chưa định giá được, nếu bạn thực hiện với tính thẩm mỹ và niềm tin vững chắc trong một thời gian đủ dài, thì kết quả sẽ không chỉ đơn thuần là về mặt tài chính. Bạn đã xây dựng được thứ gì đó thực sự thay đổi cách mọi người làm việc. Bạn đã tạo ra một sản phẩm mà mọi người yêu thích sử dụng. Trong doanh nghiệp mà bạn đã xây dựng, bạn đã tuyển dụng và trao quyền cho những người giỏi nhất để họ phát huy hết khả năng.

Đây là một dự án kéo dài mười năm. Trí tuệ nhân tạo không thể thay đổi điều đó; nó chưa bao giờ thay đổi cả.

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi giới hạn mà các nhà sáng lập có thể đạt được trong thập kỷ qua đối với những người có thể kiên trì và nhìn thấy bức tranh toàn cảnh.

Trần nhà mà chẳng ai để ý đến

Vậy, phần mềm sẽ trông như thế nào sau tất cả những điều này?

Những người lạc quan cho rằng AI tạo ra sự dư dả—nhiều sản phẩm hơn, nhiều nhà phát triển hơn, nhiều giá trị được phân phối cho nhiều người hơn. Họ đúng. Những người bi quan cho rằng AI phá vỡ hệ thống bảo vệ của phần mềm—bất cứ thứ gì cũng có thể được sao chép trong một buổi chiều, các biện pháp phòng thủ đều vô hiệu. Họ cũng đúng một phần. Nhưng cả hai phía đều chỉ tập trung vào hiện trạng, không ai chú ý đến tương lai.

Tương lai sẽ chứng kiến ​​hàng ngàn giải pháp chuyên biệt – những công cụ nhỏ gọn, đầy đủ chức năng, được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo, có khả năng giải quyết các vấn đề cụ thể, hẹp. Nhiều trong đó thậm chí sẽ không được xây dựng bởi các công ty, mà bởi các cá nhân hoặc đội ngũ nội bộ để giải quyết những khó khăn riêng của họ. Đối với một số loại phần mềm có rào cản gia nhập thấp và dễ dàng thay thế, thị trường sẽ thực sự dân chủ hóa. Chi phí sẽ cao, cạnh tranh khốc liệt và biên lợi nhuận cực kỳ mỏng.

Nhưng đối với phần mềm quan trọng đối việc kinh doanh— các hệ thống xử lý dòng tiền, tuân thủ quy định, dữ liệu nhân viên và rủi ro pháp lý — tình hình hoàn toàn khác. Đây là những quy trình làm việc có mức độ dung sai lỗi cực kỳ thấp. Khi hệ thống trả lương gặp sự cố, nhân viên sẽ không nhận được tiền lương; khi tờ khai thuế không chính xác, cơ quan thuế sẽ đến kiểm tra; khi các khoản thanh toán phúc lợi bị gián đoạn trong thời gian đăng ký mở, người dân sẽ mất quyền lợi bảo hiểm. Những người lựa chọn phần mềm phải chịu trách nhiệm về hậu quả. Trách nhiệm này không thể được giao cho một trí tuệ nhân tạo được tạo ra vội vàng trong một buổi chiều thông qua "lập trình cảm tính".

Đối với các quy trình làm việc này, các doanh nghiệp sẽ tiếp tục tin tưởng vào các nhà cung cấp. Trong số các nhà cung cấp này, động lực "kẻ thắng cuộc chiếm tất cả" sẽ còn khắc nghiệt hơn so với các thế hệ phần mềm trước đây. Điều này không chỉ do hiệu ứng mạng lưới mạnh mẽ hơn (mặc dù đúng là như vậy), mà còn bởi lợi thế tích lũy của một nền tảng AI tích hợp dữ liệu sở hữu tư nhân thông qua các hoạt động quy mô lớn, hàng lần giao dịch và hàng nghìn trường hợp tuân thủ nghiêm ngặt, khiến cho những người đến sau hầu như không thể bắt kịp theo kiểu "nhảy cóc". Hệ thống bảo vệ không còn là một tập hợp các tính năng, mà là chất lượng lắng đọng thông qua các hoạt động lâu dài, đạt tiêu chuẩn cao trong một lĩnh vực mà sai sót sẽ bị trừng phạt.

Điều này có nghĩa là thị trường phần mềm sẽ được tập trung hóa hơn so với thời kỳ SaaS. Tôi dự đoán rằng mười năm nữa, lĩnh vực nhân sự và tiền lương sẽ không còn có 20 công ty mỗi công ty nắm giữ thị thị phần một chữ số. Tôi kỳ vọng hai hoặc ba nền tảng sẽ chiếm phần lớn giá trị, trong khi một danh sách dài các giải pháp riêng lẻ sẽ chỉ nhận được một phần nhỏ. Mô hình tương tự sẽ xảy ra trong mọi loại phần mềm, nơi mà sự phức tạp về tuân thủ, tích lũy dữ liệu và chi phí chuyển đổi đều đóng vai trò quan trọng.

Các công ty đứng đầu trong những phân bố này có điểm tương đồng đáng kể: được thành lập bởi những cá nhân am hiểu công nghệ với gu thẩm mỹ sản phẩm thực sự; được xây dựng trên nền tảng kiến ​​trúc AI ngay từ đầu; và hoạt động trong các thị trường mà các ông lớn hiện tại không thể phản ứng về mặt cấu trúc mà không phải phá bỏ việc kinh doanh hiện có của họ. Họ đã đưa ra một quyết định sáng suốt độc đáo ngay từ đầu—nhìn thấy một sự thật không thể định giá về những gì AI tạo ra—và sau đó kiên trì đủ lâu để hiệu ứng tích lũy trở nên rõ ràng.

Tôi đã mô tả kiểu người sáng lập này một cách trừu tượng. Nhưng tôi biết chính xác ông ấy là ai vì tôi đang nỗ lực để trở thành ông ấy.

Tôi thành lập Warp vào năm 2022 vì tôi tin rằng toàn bộ hệ thống vận hành nhân sự—từ lương bổng, tuân thủ thuế, phúc lợi, tuyển dụng, quản lý thiết bị, quy trình nhân sự—đều dựa trên lao động thủ công và kiến ​​trúc lỗi thời, mà trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thay thế hoàn toàn. Không phải cải thiện, mà là thay thế. Những tập đoàn khổng lồ đã xây dựng nên việc kinh doanh tỷ đô bằng cách tích hợp sự phức tạp vào lực lượng lao động của họ; chúng tôi sẽ xây dựng doanh nghiệp của mình bằng cách loại bỏ sự phức tạp ngay từ nguồn gốc.

Ba năm đã chứng minh điều này là đúng đắn. Kể từ khi ra mắt, chúng tôi đã xử lý hơn 500 triệu đô la giao dịch, đang tăng trưởng nhanh chóng và phục vụ các công ty xây dựng những công nghệ quan trọng nhất thế giới. Mỗi tháng, dữ liệu tuân thủ mà chúng tôi thu thập, các trường hợp ngoại lệ mà chúng tôi xử lý và tích hợp mà chúng tôi xây dựng khiến nền tảng của chúng tôi khó sao chép hơn và có giá trị hơn đối với khách hàng. Hệ thống bảo vệ vẫn đang trong giai đoạn đầu, nhưng nó đã bắt đầu hình thành và tăng tốc.

Tôi nói điều này không phải vì sự thành công của Warp đã được định trước – trong thế giới của các phân bố luật lũy thừa, không có gì là được định trước – mà vì logic dẫn chúng ta đến đây chính xác là những gì tôi đã mô tả xuyên suốt văn bản: Hãy nhìn thấy sự thật. Đào sâu hơn bất kỳ ai khác. Thiết lập một tiêu chuẩn cao có thể duy trì mà không cần áp lực bên ngoài. Kiên trì với nó đủ lâu để xem liệu bạn có đúng hay không.

Trong kỷ nguyên AI, những công ty xuất sắc sẽ được xây dựng bởi những người hiểu rõ những điều sau: khả năng tiếp cận chưa bao giờ là nguồn lực khan hiếm, mà là sự thấu hiểu; khả năng thực thi chưa bao giờ là hệ thống bảo vệ, mà là gu thẩm mỹ; tốc độ chưa bao giờ là lợi thế, mà là độ sâu.

Quy luật lũy thừa không quan tâm đến ý định của bạn. Nhưng nó sẽ tưởng thưởng cho những ý định đúng đắn.