AI doanh nghiệp có thể trả tiền cho sự bùng nổ?

Việc xây dựng trí tuệ nhân tạo đang đặt cược rất lớn vào việc cuối cùng các doanh nghiệp sẽ sẵn sàng trả bao nhiêu cho trí thông minh. Trong nghiên cứu của chúng tôi vào mùa hè này về dự báo bong bóng AI, chúng tôi lập luận rằng một chỉ số quan trọng cần theo dõi là mức độ sử dụng hiệu quả của khách hàng doanh nghiệp.

Cụ thể, chúng tôi đã nói vào thời điểm đó rằng nếu nguồn cung cơ sở hạ tầng bắt kịp trước khi quá trình kiếm tiền hiệu quả thành hiện thực thì nguy cơ bong bóng nổ sẽ tăng lên đến mức mà chúng tôi cảm thấy là nguy hiểm. Chúng tôi dự báo rằng những hạn chế về nguồn cung và nhu cầu vốn tốt vào thời điểm đó có thể tạo điều kiện cho một cuộc hạ cánh nhẹ nhàng. Và chúng tôi xác định năm 2029 là năm có rủi ro cao nhất.

Và điều đó đưa chúng ta đến câu hỏi hiển nhiên tiếp theo: Điều gì phải xảy ra bên trong các doanh nghiệp chính thống để các khoản đầu tư AI của họ trở thành nguồn tự cấp vốn về mặt kinh tế? Phân tích của Michael Burry về Anthropic PBC nêu bật quy mô và tính liên kết của các cam kết mà Anthropic đang thực hiện. Nghiên cứu của Torsten Slok trên Apollo đặt ra câu hỏi về mức độ phổ biến của các lợi ích tài chính ngày nay. Và lịch sử của thời đại máy tính cá nhân và internet nhắc nhở chúng ta rằng việc tăng năng suất không phải lúc nào cũng xảy ra ngay lập tức và các công nghệ mạnh mẽ có thể cùng tồn tại với những gì ban đầu có vẻ là lợi tức đầu tư kém mà cần có thời gian mới xuất hiện.

Chúng tôi cho rằng con đường dẫn đến một cuộc hạ cánh mềm sẽ trải qua những thay đổi trong cách các doanh nghiệp vận hành, cụ thể là công việc họ làm, những người họ cần, cách họ mở rộng quy mô và giá trị mà cuối cùng khách hàng sẽ phải trả. Chào mừng đến với Breaking Analysis, tập 332: AI doanh nghiệp có thể trả giá cho sự bùng nổ?

Tham gia cùng chúng tôi hôm nay là Crawford Del Prete. Ông là cựu chủ tịch của IDC và hiện là cố vấn cấp cao của PSG Equity. Trong nhiều thập kỷ, Crawford luôn giữ vị trí hàng đầu trong quá trình chuyển đổi công nghệ và ông đưa ra những quan điểm hiện tại về cách các doanh nghiệp phần mềm thích ứng với AI, cách các công ty mới dựa trên AI đang hình thành và mô hình hoạt động mới nổi trông như thế nào. Crawford, chào mừng. Rất vui được gặp bạn.

Crawford Del Prete: Này, rất vui được gặp bạn, Dave.

Nơi AI đang thay đổi nền kinh tế

Dave Velllante: Tính đến thời điểm ghi nhận này, chỉ số Nasdaq đã giảm gần 1.000 điểm, vì vậy tình hình càng trở nên tồi tệ hơn theo từng phút. Nó không hẳn là 1.000, nó chỉ giảm 937. Có rất nhiều lý do ở đó. Tất nhiên, đêm qua chúng tôi đã có thu nhập từ các công ty siêu quy mô lớn nhưng không được đón nhận nồng nhiệt.

Sự thất vọng của Google về quảng cáo cũng như chi tiêu vốn đầu tư của AWS và dòng tiền âm là thủ phạm, nhưng các công ty siêu quy mô đang hoạt động trên nền tảng đám mây. Dù sao đi nữa, hãy bắt đầu với những gì bạn đang thấy, cụ thể là trên thị trường cũng như bên trong các doanh nghiệp. AI đang thay đổi nền kinh tế ở đâu theo quan điểm của bạn?

Crawford Del Prete: Chà, AI đang thay đổi nền kinh tế trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau, phải không? Vì vậy, chúng ta bắt đầu thấy những dấu hiệu ban đầu của việc tăng năng suất nhưng chúng ta vẫn chưa nhìn thấy chúng qua các con số. Và điều tôi thấy là các công ty đang bắt đầu tự động hóa quy trình làm việc. Họ đang bắt đầu sử dụng AI theo những cách khác nhau. Và những cách đó là những cách mà bạn mong đợi ban đầu phải không? Vì vậy, chúng tôi đã thấy một bước tiến lớn trong việc viết mã. Chúng tôi đã thấy một bước chuyển lớn hướng tới dịch vụ khách hàng. Nhưng bây giờ chúng tôi đang bắt đầu tham gia vào nhiều lĩnh vực khác, nơi các nhiệm vụ cá nhân đang bắt đầu được tự động hóa trong các tổ chức.

Và khi điều đó xảy ra, mọi chuyện trở nên rất không đồng đều về cách chúng ta bắt đầu thấy tác động hàng ngày của AI trong các tổ chức. Một lần nữa, công việc được tạo thành từ hàng trăm, đôi khi hàng nghìn nhiệm vụ. Và bây giờ chúng tôi đang bắt đầu tự động hóa những nhiệm vụ đó, nhưng chúng tôi chưa nhất thiết phải thay đổi cách thức kết nối công việc trong một tổ chức. Vì vậy, tôi nghĩ điều đó tạo ra một số điểm mâu thuẫn mà tôi nghĩ chúng ta sẽ nói đến sau một phút nữa về các con số năng suất mà chúng ta đang thấy.

Tài trợ cho việc xây dựng AI

Dave Velllante: Cảm ơn bạn vì điều đó. Bạn và tôi đã cắt răng trong kỷ nguyên PC. Và tất nhiên, chúng tôi đã học được Định luật Moore là tất cả. Chúng tôi đã biết về việc giá giảm nhanh chóng. Công nghệ luôn giảm phát. Bây giờ công nghệ đang lạm phát. Hãy nhớ rằng, bạn và tôi đã từng theo dõi thị trường ổ đĩa và khách hàng sẽ muốn tham gia. Họ muốn có một hợp đồng định giá kỳ hạn.

Crawford Del Prete: Vâng.

Dave Velllante: Sự suy giảm lịch sử diễn ra theo một đường cong theo Định luật Moore. Hôm nay bạn muốn chốt giá hiện tại vì chúng sắp tăng. Vì vậy, bạn đang nhìn thấy tất cả các loại trật khớp điên rồ. Anthropic S-1 ra mắt trong tuần này và chắc chắn có một số con số tích cực trong tài liệu. Tất nhiên, mọi người đều nói về sự tăng trưởng doanh thu. Chúng tôi chưa bao giờ thấy điều gì tương tự trước đây: 14 lần trong nửa đầu năm 2026 lên 16 tỷ USD. Nhưng điều thực sự nổi bật với tôi, Crawford, là bảng cân đối kế toán. Công ty cho biết họ có tài sản lưu động trị giá 132 tỷ USD, bao gồm cả tiền mặt và các khoản tương đương. Và chỉ có hai tổ chức phi ngân hàng ở Hoa Kỳ - và điều này đã được báo cáo - có nhiều tiền mặt hơn Anthropic. Tất nhiên đó là Alphabet và Berkshire.

Và hãy nhớ rằng, họ đã huy động được khoảng 140 tỷ USD. Vì vậy hãy để điều đó thấm sâu vào tâm trí khán giả một chút. Về cơ bản, nó đã đốt 10 tỷ USD để đạt được mức doanh thu 32 tỷ USD. Nhưng tất nhiên, câu hỏi lớn là lợi nhuận kinh tế từ năng lực đã được cam kết.

Michael Burry, người viết Cassandra Unchained - nhân tiện, tác phẩm của anh ấy là vô song. Ý tưởng của anh ấy thường bị bỏ qua. Anh ấy bị chỉ trích vì toàn bộ vòng đời GPU và mọi người loại bỏ anh ấy, nhưng nghiên cứu của anh ấy rất sâu sắc và độc đáo. Và sơ đồ này cho thấy mối quan hệ tài chính và thương mại liên kết với nhau xung quanh Anthropic. Anh ấy đã tổng hợp tất cả những thứ này lại từ S-1 và bạn sẽ thấy đó là 537 tỷ USD cam kết tính toán trong nhiều năm cho tất cả các loại thỏa thuận khác nhau. Bạn có các giao dịch mua hoặc trả tiền, hợp đồng mua hàng tối thiểu, hợp đồng cho thuê, năng lực giao hàng có điều kiện, những thứ tương tự. Tất nhiên, đây không phải là khoản nợ hiện tại mà là thứ họ đã cam kết thực hiện.

Vì vậy, Crawford, tôi có rất nhiều câu hỏi dành cho bạn. Chỉ cần trả lời tất cả hoặc bất cứ điều gì bạn có khả năng hiển thị tốt nhất. Trước hết, bạn có các nhà cung cấp vốn, nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và các công ty kiểu mẫu. Tất cả chúng đều được kết nối với nhau. Vậy điều đó đáng lo ngại đến mức nào? Các công ty trong danh mục đầu tư của bạn có chi tiêu nhiều hơn không? Đó là vì AI đang mang lại lợi nhuận tốt hơn hay là vì họ có FOMO và họ phải duy trì tính cạnh tranh? Và tất nhiên, các công ty khởi nghiệp mới của bạn sẽ hoạt động giống như một con tàu tên lửa và phát triển với ít lao động hơn, đồng thời chúng có khả năng chỉ đường cho chúng ta đến tương lai. Suy nghĩ của bạn về tất cả những điều đó là gì?

Crawford Del Prete: Vì vậy, hãy nhìn xem, Dave, bạn và tôi đã làm việc trong ngành này từ lâu và chúng ta chưa bao giờ đến mức có một ngành công nghiệp kết nối được xây dựng trên kiến ​​trúc của ngày hôm qua bởi vì một kiến ​​trúc mới xuất hiện phải được xác định lại. Và vì vậy một khi nó được xác định lại, nó phải được xây dựng. Và vì vậy, bạn đã kết nối thế giới, và bây giờ bạn đã nói, ngăn xếp mà bạn có là ngăn xếp sai. Vì vậy, chúng ta sẽ phải xây dựng một ngăn xếp mới và ngăn xếp mới đó sẽ tạo ra các ứng dụng và mức sử dụng sẽ ngay lập tức đạt 100% công suất.

Vì vậy, theo tôi, nguồn tài trợ tuần hoàn này là một cách để xây dựng lại cơ bản nền tảng trên toàn thế giới cùng một lúc. Và vì vậy bạn đặt câu hỏi: Chúng ta đang thấy nhu cầu gì từ khách hàng là người dùng cuối? Và tôi sẽ nói với bạn rằng, đó là một câu trả lời không thỏa đáng, nhưng nó phụ thuộc vào khách hàng, phải không?

Vì vậy, tuần này tôi đã nói chuyện với một khách hàng và họ nói với tôi rằng: “Tôi không thể có đủ năng lực tính toán”. Và tôi lùi lại và nói, "Đợi một chút." "Không, không, không, bạn không hiểu. Tất cả dung lượng mà tôi có thể mua từ Lenovo, tất cả dung lượng tôi có thể mua từ HPE, từ Dell - tôi sẽ lấy tất cả." Và vì vậy, họ sẵn sàng nhận được nhiều như OEM sẵn sàng cung cấp cho họ. Và đây rõ ràng là những khách hàng rất, rất định hướng về số lượng. Nhưng một lần nữa, nhu cầu ở nhiều nơi này thực sự là vô độ.

Các khách hàng khác đang bắt đầu xem xét chi tiêu mã thông báo. Và những gì tôi đang thấy ở những khách hàng đó — và điều này sẽ rất, rất đúng với những điều mà bạn và tôi đã phát triển cách đây 25 năm — họ đang xem xét khối lượng công việc, và họ bắt đầu xem xét khối lượng công việc của AI, và họ bắt đầu dạy mọi người nói, "Này, bạn biết không? Mô hình Opus 4.8 đó, không phải là một mô hình quá tệ. Có lẽ không cần phải tốn nhiều công sức hơn khi sử dụng phiên bản 5.0 và sử dụng số lượng token nhiều gấp sáu lần." Vì vậy, họ đang bắt đầu khuấy động các mô hình cho khối lượng công việc cụ thể.

Và vì vậy, chúng ta gần như mới bắt đầu cuộc hành trình đó với khách hàng, nhưng tôi sẽ nói với bạn rằng, điều này sẽ giống giống như bạn và tôi đã nhìn lại thị trường máy chủ cách đây 20 năm, nơi cuối cùng bạn sẽ có các mô hình khác nhau cho các khối lượng công việc khác nhau và điều đó sẽ bao gồm các mô hình nguồn mở và trọng lượng mở nằm bên trong trung tâm dữ liệu hoặc bên trong đám mây. Thực tế là nó ở khắp nơi trên bản đồ. Nhưng tôi sẽ nói với bạn rằng tôi không thấy nhiều khách hàng nói rằng “Tôi phải rút lui” vì đó là về khả năng cạnh tranh. Tôi phải có khả năng cạnh tranh và tôi phải cung cấp cho các thành viên trong nhóm của mình những công cụ để đạt được những điều mà trước đây họ chưa bao giờ có thể đạt được với AI.

Dave Velllante: Chúng ta đã cắt giảm khối lượng công việc xúc xích khá mỏng ở IDC, phải không? Và theo quan điểm của bạn về kiến ​​trúc hoàn toàn mới mà bạn đang thấy ở Intel ngày nay, hôm nay Intel đã giảm 30%.

Crawford Del Prete: Vâng.

Dave Velllante: Về cơ bản, x86 đa năng gần như được đưa vào tính toán tăng tốc. Tôi đoán PC rõ ràng là thứ mà mọi người đã bỏ lỡ. Tôi không biết tại sao họ lại bỏ lỡ điều đó, nhưng Intel thực sự không có thế mạnh về GPU. Và AMD đang dần chiếm lĩnh thị phần PC của mình. Và đó thực sự là một câu hỏi hóc búa. Trong ví dụ về lượng tử của bạn, khách hàng đó đang kiếm tiền, phải không? Đó là lý do tại sao họ muốn tính toán nhiều nhất có thể, phải không?

Crawford Del Prete: Khách hàng đó đang kiếm tiền suốt cả ngày và nói: "Hãy nhìn xem, tôi có thể đổi mới bằng cách cung cấp cho người dùng của mình nhiều năng lực hơn và họ có thể làm những việc mà trước đây họ chưa bao giờ có thể làm. Họ có thể tạo phân tích. Họ có thể tạo ra các sản phẩm có thể phân phối mà trước đây họ chưa bao giờ có thể làm được." Và vì vậy tôi muốn nói rằng những loại khách hàng đó tồn tại và chúng tồn tại trên quy mô lớn. Và tôi cảm thấy không có sự phân đôi lớn giữa khách hàng về việc ai sẵn sàng chi tiêu và ai không sẵn sàng chi tiêu. Mọi người đều sẵn sàng chi tiêu. Nó thực sự chỉ phụ thuộc vào lượng tài nguyên mà họ có.

Bây giờ, bạn hỏi câu hỏi thứ hai, đó là: Các công ty chi tiêu nhiều hơn vì AI đang cải thiện nền kinh tế của họ hay vì họ phải làm điều đó để duy trì tính cạnh tranh? Và tôi sẽ nói với bạn rằng dù đó có phải là một công ty đầu tư hay không thì ngày nay không có công ty phần mềm nào không đầu tư vào AI. Họ phải làm vậy. Họ phải làm điều đó để nâng cao khả năng cạnh tranh của bộ sản phẩm của mình, bởi vì có rất, rất nhiều yếu tố cạnh tranh chưa từng tồn tại trước đây. Và đây là tất cả những thứ tôi đang xem hàng ngày.

Có cả một cuộc thảo luận xung quanh: Liệu một nền tảng liền kề, quy mô lớn, có quy mô lớn, bằng cách sử dụng AI, có thể tiếp thu khu vực của bạn, khu vực mà bạn đang đổi mới không? Và sau đó, riêng biệt, có một câu hỏi thường gặp là - và chúng ta có thể nói về vấn đề này một lúc - liệu khách hàng có thể rung cảm với mã không? Và liệu họ có thể tạo ra một sản phẩm phần mềm thay vì cấp phép hoặc sử dụng nó không? Vì vậy mọi người đều đang đầu tư. Và nếu bạn không đầu tư vào AI - có một số công ty trong danh mục đó, nhưng rất rất ít - thì có lẽ bạn đang tự viết ra bản án tử hình cho chính mình.

Dave Velllante: Đúng vậy. Và bạn, với tư cách là người phân bổ vốn, không quan tâm đến việc đầu tư vào một công ty không đầu tư vào AI.

Crawford Del Prete: Chính xác.

Từ năng suất cá nhân đến kết quả kinh doanh

Dave Velllante: Được rồi, chúng ta sẽ cố gắng bình phương vòng tròn này, bởi vì chúng ta thấy những mối quan hệ mà Anthropic và những người khác đã đạt được, cách họ tài trợ cho việc xây dựng. Nhưng tiền đề của chúng tôi ngày nay là khả năng tồn tại của những điều đó cuối cùng sẽ phụ thuộc vào giá trị mà khách hàng cuối cùng có thể tạo ra từ khả năng đó. Crawford vừa giải thích rằng họ không thể có đủ khả năng tính toán nên điều đó phần nào giống như một công cụ chặn. Tôi sẽ đưa vào lĩnh vực quản trị, với tất cả các cuộc khảo sát mà chúng tôi thực hiện xung quanh vấn đề quản trị. Mọi người sợ AI. Họ lo lắng về an ninh.

Bây giờ, cuối tuần trước, Nhà kinh tế trưởng của Apollo Torsten Slok đã đưa ra quan điểm của mình về việc những lợi ích đó, lợi ích của AI, đã lan rộng đến mức nào. Vì vậy, anh ấy đã so sánh doanh thu được điều chỉnh theo lạm phát trên mỗi nhân viên tại Mag Seven, công ty đang có kết quả cao nhất, với 493 công ty khác trong S&P 500. Và bạn có thể thấy kết quả đó đang giảm đi. Nó cho thấy mức tăng từ khoảng 600.000 đô la cho mỗi nhân viên, một con số khá tốt vào năm 2023 lên khoảng 800.000 đô la ngày nay. Và sau đó nhóm rộng hơn đó là loại tâng bốc. Và quan điểm của ông là AI ít nhất chưa xuất hiện rộng rãi.

Ông cũng tiếp tục chỉ ra sự thiếu tăng năng suất và nhấn mạnh những lo ngại về tài chính tuần hoàn. Chúng ta sẽ nói về đường cong chữ J sau, nhưng tôi biết bạn đã đọc bài đăng đó của Apollo.

Crawford Del Prete: Đúng vậy.

Dave Velllante: Nó phù hợp như thế nào với những gì bạn đã nói trước đó trong nội bộ doanh nghiệp? Lợi ích có bị giới hạn trong phạm vi hẹp không? Bạn đã đề cập đến công ty quant. Bạn đã đề cập rộng rãi rằng mọi người đều có FOMO.

Crawford Del Prete: Vâng.

Dave Velllante: Nhưng phần thứ hai của câu hỏi đó là tất cả chúng ta đều thấy rõ đó là năng suất cá nhân, nhiệm vụ cá nhân. Nhưng bạn thấy điều đó mang lại lợi ích cho toàn công ty như thế nào và thậm chí ở cấp độ vĩ mô?

Crawford Del Prete: Bạn đang thấy nhiều động thái bên trong một doanh nghiệp, phải không? Và một số công ty này, hoạt động kinh doanh của họ cực kỳ thiên về AI. Và vì vậy, nếu bạn là một doanh nghiệp mã hóa, bạn có thể tận dụng ngay lợi thế của AI và có thể đạt được những điều mà trước đây bạn chưa bao giờ có thể đạt được. Nói về bảo mật, bảo mật hiện đang bùng nổ như một danh mục, vì chúng ta thấy các mô hình biên giới này đang được áp dụng cho rất nhiều mã tồn tại trên thế giới.

Động lực để bạn thực sự giải quyết nợ kỹ thuật trong quá khứ, để cấu trúc lại mã của bạn là gì? Và đột nhiên, có những công cụ này để có thể cấu trúc lại mã của bạn, đảm bảo an toàn cho mã. Và tất nhiên, chúng ta đang thấy các lỗ hổng được phát hiện hàng ngày bởi các mô hình tiên tiến hơn. Vì vậy, có một số trường hợp sử dụng rất rõ ràng bắt đầu xuất hiện.

Tôi có thể nói rằng khi bạn bắt đầu xem xét các hoạt động kinh doanh tổng quát hơn, đó thực sự là sự hợp lý hóa các nhiệm vụ. Và tôi không chắc mình sẽ mô tả những điều đó theo nghĩa hẹp. Tôi nghĩ chúng có ở khắp mọi nơi và cuối cùng chúng sẽ dẫn đến mức sản lượng cao hơn, nhưng chúng thực sự khó đo lường. Và lý do khiến chúng khó đo lường, tôi muốn nói, là vì rất nhiều việc mọi người đang làm đều diễn ra ở vùng đất có những ý định tốt. Đó là kế hoạch kinh doanh chưa bao giờ được viết ra. Đó là việc lập kế hoạch kịch bản chưa bao giờ được thực hiện. Đó là việc xem xét lại bộ bài mà bạn muốn tạo ra mà chưa từng được xây dựng trước đây.

Và những điều này thực sự rất khó để định lượng ngày nay cho đến khi chúng ta bắt đầu suy nghĩ lại về cách thức hoạt động kinh doanh và cách thức kinh doanh được tạo ra. Có một số công ty đã có thể triển khai trong các trường hợp sử dụng cụ thể. Nhưng nhìn chung, các nhiệm vụ riêng lẻ đang được tự động hóa. Và khi những nhiệm vụ đó được tự động hóa, mọi người sẽ có nhiều năng lực hơn.

Tôi nghĩ điều chúng ta sắp bắt đầu thấy là mọi người có được nhiều năng lực hơn đáng kể. Và do đó, bạn không cần phải tuyển dụng nhiều người, lợi nhuận của bạn sẽ tăng lên cũng như kỳ vọng của bạn đối với đơn vị công việc mà một người có thể giao tiếp tục tăng lên cho đến khi chúng ta bắt đầu xem xét lại cách thức hoạt động của tổ chức. Nhưng đó là cách tôi thấy nó được trình bày dựa trên các công ty mà tôi nói chuyện.

Dave Velllante: Vì vậy, Crawford, một trong những mối quan tâm của tôi về tự động hóa quy trình bằng robot, như tôi đã gọi, là mở đường cho bò. Về cơ bản, nó sử dụng một quy trình hiện có và tự động hóa nó dựa trên những gì con người đang làm. Tôi suy luận rằng bạn đang nói rằng thực sự có công việc tốt đang diễn ra về việc xem xét lại các quy trình và quy trình làm việc. Mặc dù có thể tôi đã nhét chữ vào miệng bạn nhưng có vẻ như đó là những lời sẽ thể hiện sự thành công. Nếu bạn đang lát đường cho bò, việc đó giống như được nâng lên và dịch chuyển trên mây. Được rồi, điều đó thật tuyệt. Bạn có thể tiết kiệm được một vài điểm về chi phí lao động, nhưng bạn sẽ không thay đổi mô hình hoạt động. Đó có phải là đánh giá công bằng về những gì bạn đang thấy không?

Crawford Del Prete: Hãy để tôi thử trình bày nó theo cách này. Điều tôi thấy là RPA rất khó vì bạn phải mở đường cho nó. Bạn phải mã hóa - bạn phải viết ra các bước thực tế, sau đó bạn phải đưa các bước đó vào mã và sau đó bạn xây dựng nó. Trong trường hợp này, nó là từ phía dưới. Đó là tất cả những điểm yếu cụ thể mà nhân viên đang phải đối mặt, sau đó tìm ra cách tốt hơn để thực hiện điều đó bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó dạy mọi người cách biến những điều đó thành dự án, cách biến chúng thành kỹ năng, cách biến chúng thành những thứ có thể nhân rộng trong tổ chức.

Và đó là lý do tại sao, ở các tổ chức hàng đầu, bước một là thực hiện việc này một cách tự nhiên. Đó là việc đi ra ngoài và nói chuyện với nhân viên của bạn và tổ chức các cuộc thi hackathons AI không thực sự là hackathons, nhưng họ là: Làm thế nào bạn giải quyết được vấn đề mà mọi người đã gặp phải trong tổ chức này trong nhiều năm, và sau đó bắt đầu nghĩ đến việc làm mọi thứ theo một cách khác? Và sau đó, khi họ có thể phát triển nó như một dự án hoặc một kỹ năng, hãy mã hóa nó và đưa nó vào tổ chức để họ có thể chia sẻ nó trong toàn tổ chức. Vì vậy, hãy coi nó như một RPA cực kỳ linh hoạt, có khả năng thích ứng và sử dụng được mà chưa từng tồn tại trước đây. Đối với tôi, đó là sự khác biệt.

Dave Velllante: Đúng vậy. Vì vậy, vấn đề là AI có thể giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơn. Họ có thể làm mọi việc nhanh hơn. Nhưng thời điểm và cách thức nó xuất hiện trong báo cáo kết quả kinh doanh lại là một câu chuyện khác.

Crawford Del Prete: Có, nhưng một khi nó bắt đầu hoạt động, điều đó có thể được chia sẻ nhanh chóng trong toàn tổ chức.

Đường cong năng suất J

Dave Velllante: Đúng vậy. Nhưng nó không nhất thiết phải xuất hiện ngay lập tức trong cơ cấu chi phí hoặc báo cáo thu nhập và tốc độ tăng trưởng tổng thể của công ty. Vì vậy, điểm tiếp theo mà chúng ta muốn khám phá là điều gì cần phải xảy ra cụ thể để chuyển những lợi ích ở cấp độ nhiệm vụ đó thành kết quả rõ ràng hơn trong báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh. Chúng ta sẽ nói về đường cong chữ J năng suất vì nó cho chúng ta lời giải thích hợp lý cho điều đó.

Sự chậm trễ mà chúng ta vừa nói đến - chúng ta chưa nhất thiết thấy nó ở cấp độ vĩ mô. Các doanh nghiệp đang đầu tư vào những cải tiến quy trình này, như Crawford vừa trình bày. Điều đó có nghĩa là các công cụ, kỹ năng mới, thu thập dữ liệu cùng nhau. Crawford, tôi muốn bạn kể ngay câu chuyện của mình về chuyện gì xảy ra khi Claude ngã xuống. Nhưng cần có thời gian để tận dụng tối đa lợi ích của các công nghệ đa năng như thế này. Và một số khoản đầu tư đó, như Crawford vừa chỉ ra, là vô hình.

Tác phẩm gốc của Brynjolfsson, Rock và Syverson tập trung vào việc những khoản đầu tư vô hình này ảnh hưởng như thế nào đến năng suất và cách bạn có thể đo lường điều đó. Và đường cong mà chúng tôi đang hiển thị ở đây, trong trường hợp bạn đang nghe chứ không phải đang xem, là một sự điều chỉnh về mặt khái niệm. Nhưng nó cho thấy rằng mức tăng năng suất cá nhân thực sự có thể trùng với dòng tiền tích lũy âm.

Vì vậy, đường cong sẽ âm khi chúng ta chuyển từ giai đoạn áp dụng và nó đi xuống khi chúng ta học hỏi và sau đó chúng ta thiết kế lại. Sau đó, mọi chuyện bắt đầu chuyển biến tích cực khi bạn hòa nhập trong toàn tổ chức và sau đó là một quỹ đạo thực sự dốc. Đó là toàn bộ điểm của đường cong chữ J: khi bạn bắt đầu mở rộng quy mô, bạn đạt mức hòa vốn và sau đó bánh đà đó bắt đầu hoạt động. Nhưng, Crawford, cả hai chúng ta đều đã theo dõi kỷ nguyên PC và nó diễn ra như thế nào. Chúng ta có thể nói về điều đó. Chúng ta thấy năng suất ở mọi nơi ngoại trừ những con số.

Crawford Del Prete: Đúng vậy.

Dave Velllante: Vụ phá sản dot-com là một ví dụ mang tính hướng dẫn khác. Lợi ích không thể hiện rõ cho đến sau này, khi chúng tôi loại bỏ quay số và chúng tôi có băng thông rộng và Web 2.0. Bạn đã thấy nhiệm vụ từ trên xuống này, đó là "Bạn phải làm AI." Vì vậy mọi người nói, "Được rồi, tuyệt, hãy đi lấy Claude hoặc Codex hay bất cứ thứ gì." Và họ bắt đầu với cách tiếp cận từ dưới lên này. Nhưng tôi muốn bạn kể câu chuyện của mình về Claude và sau đó là những gì bạn đang nhìn thấy ở đó từ trên xuống, từ dưới lên.

Crawford Del Prete: Chúng ta có thể bắt đầu từ đó, nhưng tôi chỉ muốn nói rằng những con số năng suất này sẽ mất nhiều thời gian. Dựa trên lịch sử mà tôi đã thấy, thực sự phải đến 13 hoặc 14 năm sau khi PC được giới thiệu, chúng ta mới bắt đầu thấy năng suất tăng lên. Và đó thực sự là khoảng thời gian đó, theo quan điểm của bạn, về sự kết nối từ năm 1996 đến năm 2000, năm 2002. Vì vậy, tôi nghĩ những thành tựu đó chắc chắn sẽ đến.

Giai thoại mà tôi đã chia sẻ với bạn trước đây - hãy để tôi cung cấp cho bạn bối cảnh - là vào thời dot-com, chúng ta đã đặt tất cả sợi tối đó và sợi vẫn tối trong một thời gian dài. Chúng tôi đã kết thúc với tình trạng dư thừa công suất lớn này. Tôi nghĩ điều rất độc đáo, quay trở lại ví dụ của tôi về việc thay thế nhóm công nghệ, đó là mọi GPU được đưa ra thị trường ngày nay đều sáng lên và đạt 100% công suất ngay khi nó xuất hiện.

Những gì tôi thấy là mặc dù bạn có thể không có những giai thoại đó - một lần nữa, chúng ta đang làm việc trong một công ty cổ phần tư nhân. Bạn có một số cộng sự và những người đang làm việc hàng ngày với những con số định lượng. Tôi đang làm việc trong văn phòng và Claude đi xuống. Claude đột nhiên gửi một tin nhắn lạ với nội dung: "Bạn đã hết tín dụng." Và tôi biết chúng tôi vẫn chưa hết tín dụng. Vì vậy, tôi đi ra ngoài nhìn vào văn phòng bên cạnh và nói, "Này, bạn có thấy điều tương tự không?"

Và tôi thấy gì? Tôi nhìn thấy nhóm hình khối lớn này và tất cả các cộng sự đã đứng lên. Tất cả họ đều đang nói chuyện với nhau và họ đều nói, "Bạn có thất vọng không? Bạn có thất vọng không? Bạn có thất vọng không?" Đó là bởi vì họ đang sống trong những ứng dụng này hàng ngày. Họ đã đạt được mức năng suất đáng kể như vậy và tôi nghĩ chúng ta chỉ mới bắt đầu có thể đo lường được những mức năng suất đó. Nhưng tôi chưa bao giờ thấy một công nghệ nào mà thế giới đang hướng tới nhanh chóng đến vậy.

Điều tôi lo lắng là những tổ chức đã làm đúng những gì bạn vừa đề cập cách đây không lâu: “Tôi đã cho mọi người Claude, hoặc tôi đã cho mọi người Copilot.” Sau đó, họ sẽ cảm thấy thất vọng khi không thấy sự thay đổi về mặt thể chế trong cách mọi người làm việc và họ không chia sẻ những kinh nghiệm đó trong toàn tổ chức.

Hãy quay lại thời kỳ trước kỷ nguyên PC, Dave. Bạn và tôi đã làm việc cùng nhau vào giữa những năm 80. Tôi có thể nhớ - bạn và tôi đã làm việc tại một công ty nội dung, một công ty nghiên cứu. Chúng ta sẽ viết báo cáo bằng tay, sau đó xếp hàng để nhập chúng vào thiết bị đầu cuối của Wang, phải không? Đó là cách các báo cáo được đưa vào hệ thống xuất bản. Công việc của tôi trước đó là làm việc ở Phố Wall trong lĩnh vực cho vay thương mại. Chúng tôi sẽ xếp hàng để sử dụng bảng tính trên một chiếc PC IBM ở bộ phận của chúng tôi.

Không ai khác được phép có PC, nhưng tất cả chúng tôi đều biết mình cần cái bảng tính chết tiệt đó. Vì vậy, chúng tôi sẽ làm điều đó trên giấy vẽ đồ thị và sau đó chúng tôi sẽ đưa nó vào bảng tính. Và tôi có thể nhớ rất rõ, làm việc với bạn, đi đến nhà in và lấy một chồng giấy và viết tay các slide của mình. Sau đó, tôi sẽ dành chút thời gian trên PC dùng chung để tạo các slide của mình hoặc nhờ bộ phận sản xuất tạo các slide.

Đây đều là những ví dụ trước khi công ty tự thiết lập lại và các lớp đó bị sập. Đây là cách công việc được thực hiện một cách thực sự kém hiệu quả với một công cụ hiệu quả. Và tôi nghĩ ngày nay chúng ta đang ở cùng vị trí với AI.

Dave Velllante: Và đó là một điểm tuyệt vời. Chúng tôi đã có điều tương tự ở IDC. Có thể giống như bạn đang xếp hàng ở công ty trước đây của mình, tôi đang xếp hàng để mua một chiếc PC IBM ở cuối hành lang. Cuối cùng chúng tôi cũng có được tất cả số PC này, nhưng đó là chi phí vốn. Điều đó có nghĩa là bạn bắt đầu tính toán dòng tiền. Và sau đó tất cả chúng tôi phải đi đào tạo Lotus 1-2-3: chém, giũa, lấy lại. Chúng tôi đến Trung tâm Newton và phải đi lại nhiều lần.

Đó là một khoản đầu tư khác. Pat McGovern đang đầu tư vào con người của chúng tôi thông qua đào tạo. Và sau đó, giống như điểm trên đường cong chữ J, nó cắt ngang và đó là lúc chúng tôi giết Dataquest. Vì vậy, lịch sử đưa ra những bài học về sự kiên nhẫn, kỷ luật và năng suất cá nhân. Những cải tiến này có thể cùng tồn tại khi một khoản đầu tư đang được thiết lập lại, đó thực sự là quan điểm mà Crawford vừa đưa ra một cách hùng hồn.

Crawford Del Prete: Có, và việc thiết lập lại đó mất nhiều thời gian. Tôi nghĩ mọi người sẽ thực sự thất vọng. Có phải chúng ta sẽ lên xuống theo nhu cầu? Đúng vậy. Nhưng tôi chưa bao giờ thấy nhu cầu về công nghệ lại đến nhanh như vậy. Vì vậy, đối với tôi, điều đó thật đáng khích lệ khi được chấp nhận. Tất cả chúng ta đã có bao nhiêu cuộc trò chuyện vào đầu thế kỷ này - không phải Y2K, mà là khoảng năm 2000 - xung quanh, "Ồ, tôi có Internet, nhưng tôi thực sự phải làm gì với nó? Năng suất của Internet ở đâu?"

Tôi không nghĩ câu hỏi AI có thể giúp tôi như thế nào, nếu bạn còn thức và đang làm công việc văn phòng, thực sự được hỏi rất nhiều vào lúc này. Chắc chắn, có một số người không nhất thiết phải làm việc với nó, nhưng tôi sẽ nói chuyện với những người đó ngay. Ngày nay, tôi nghĩ đại đa số mọi người đều hiểu ở mức độ cơ bản về cách sử dụng AI. Và những người dẫn đầu đều đi trước những người khác hai dặm về những gì có thể đạt được.

Bây giờ, tôi sẽ lập luận rằng chúng ta đang ở thời điểm mà như chúng ta đã thấy với Claude Code, nó khó sử dụng và có phần không trực quan. Nhưng giờ đây, với Meta Muse, chúng ta bắt đầu thấy một thế giới nơi chúng ta có thể bắt đầu có nhiều người sử dụng AI cho các loại công việc tiêu dùng, theo chiều ngang mà họ muốn hoàn thành. Và tôi nghĩ rằng, khi chúng ta nhìn lại, sự xuất hiện của những loại công cụ đó có thể sẽ là một điểm nhấn để nhiều doanh nghiệp vừa và nhỏ áp dụng vào cuộc sống của mọi người.

Bảo mật và trách nhiệm giải trình

Dave Velllante: Và một lần nữa, thị trường hôm nay lại hỗn loạn bởi vì, này, chúng ta đang tiêu hết số tiền này. Dù sao thì một số công cụ siêu quy mô là dòng tiền âm, và chúng tôi không thấy được lợi ích. Nhưng như bạn đã chỉ ra, phải mất một thời gian. Dave Moschella, một đồng nghiệp khác của chúng tôi thời còn ở IDC, đang viết một cuốn sách khác. Về cơ bản, nó là lịch sử công nghệ và anh ấy đã đưa cho tôi một bản sao trước để xem lại. Đó là Moschella điển hình: tuyệt vời.

Trong cuốn sách đó, ông chỉ ra rằng bong bóng dot-com khác với các bong bóng trước đó như thế nào. Tất nhiên, những người như Michael Burry nói, “Ồ, lần này thì khác,” và họ chế nhạo điều đó. Nhưng ông chỉ ra rằng, nếu bạn nhìn vào cơn sốt hoa tulip hay bong bóng bất động sản ở Nhật Bản và sau đó so sánh chúng với Internet, vâng, tất cả chúng đều bị thổi phồng quá mức. Nhưng Internet thì khác và nó vượt quá hầu hết sự mong đợi. Internet không phải là hoa tulip và nó chỉ cần thời gian để vượt ra ngoài việc quay số. Nó phải có được băng thông rộng đến dặm cuối cùng.

Chúng tôi nghĩ PC sẽ là giải pháp. Khi chúng tôi lần đầu nhìn thấy trình duyệt Netscape, "Ồ, đó là PC. Đó là cách chúng ta sẽ truy cập Internet." Vâng, đoán xem? Phải đến khi điện thoại thông minh ra đời. Và sau đó chúng tôi phải vượt ra ngoài việc truy cập vào một trang web. Web 2.0 là loại web đọc-ghi, nếu bạn muốn. Ông cũng chỉ ra cách quảng cáo trả tiền cho mỗi lần nhấp chuột đã khiến chi tiêu trực tuyến trở nên dễ đo lường và khả thi hơn nhiều.

Vì vậy, vấn đề là sự thay đổi cần có thời gian. Chúng ta đang nói về việc cải cách quy trình làm việc, phát triển phần mềm mới. Cơ sở hạ tầng đang được đưa vào sử dụng và ngày nay không ai thực sự tin tưởng các đại lý thực hiện các hành động quan trọng mà không có con người tham gia. Crawford, Sam Altman tuần này tại Oracle OpenWorld về cơ bản đã khuyên các khách hàng doanh nghiệp - đây là những khách hàng lớn nhất của Oracle - "Đừng lo lắng về năng suất bây giờ. Bạn nên tập trung vào việc vá các lỗ hổng bảo mật." Vì vậy, đó là một ví dụ điển hình về dòng tiền âm trong những ngày đầu của chu kỳ. Suy nghĩ của bạn?

Crawford Del Prete: An ninh sẽ được xem xét lại hoàn toàn. Chúng tôi đã tạo ra rất nhiều mã. Hiện có rất nhiều khoản nợ kỹ thuật và mọi người cần tập trung vào việc vá các lỗ hổng bảo mật của mình. Điều đó cuối cùng sẽ rất, rất có giá trị trong tương lai. Nhưng bạn nói đúng: Đó là một ví dụ khác về việc thế giới đang thay đổi khá nhanh chóng như thế nào.

Đồng thời, điều khác biệt trong chu trình AI này là số lượng người có thể tham gia và cách một tổ chức có thể tận dụng công nghệ theo những cách mới. Tôi nghĩ, Dave, đây thực sự là điều khác biệt: Trong thời điểm AI này, công nghệ không phải là phần khó khăn, phải không? Công nghệ thực sự là phần dễ dàng và nó sẽ ngày càng trở nên dễ dàng hơn.

Các công ty mà tôi nói chuyện hàng ngày đang cố gắng cân bằng: Làm cách nào để xây dựng một công ty thế hệ tiếp theo có thể tự động hóa một lượng lớn quy trình làm việc nhưng vẫn có thể quản lý con người? Bởi vì trách nhiệm giải trình đó sẽ cực kỳ quan trọng. Vì vậy, đây là cách tôi đã nghĩ về phần mềm. Khi phần mềm tiếp tục phát triển, nó có ba lớp sau: lớp thực thi, lớp phán đoán và lớp giải trình.

Lớp thực thi đó là công việc tính toán được thực hiện. Bạn đặt tên vào Salesforce và tên đó sẽ đi vào cơ sở dữ liệu và bạn sẽ có được nội dung diễn ra trong cuộc gọi, chẳng hạn như trong CRM. Lớp phán đoán thực sự là điều mà nhiều công ty đại lý hoặc công ty AI hiện đang tập trung vào: làm cách nào để tạo thông tin chuyên sâu từ phần mềm đó theo cách tự động? Bạn có thể tạo ra những hiểu biết sâu sắc suốt cả ngày. Mọi người có thể nhìn vào chúng, cho dù chúng có ý nghĩa hay không. Mọi người có thể giúp với điều đó.

Nhưng thành thật mà nói, lớp thực thi đã được AI hấp thụ. Lớp phán đoán đang được AI hấp thụ. Lớp trách nhiệm giải trình là nơi các công ty thực sự tập trung ngày nay. Ai nhận cuộc gọi lúc 2 giờ sáng? Ai nắm được dữ liệu tuân thủ? Ai chịu trách nhiệm cho việc này? Khi AI thu gọn từng lớp này trong tương lai, các công ty thông minh đang nghĩ đến cách xây dựng phần mềm thế hệ tiếp theo có thể điều hướng quá trình thực thi và lớp phán đoán đó một cách hiệu quả nhất có thể, đồng thời cho phép con người làm được nhiều việc hơn, chịu trách nhiệm về nhiều quyết định hơn bao giờ hết.

Bạn và tôi đã nói rất nhiều trong lịch sử của chúng ta về hệ thống hồ sơ và hệ thống hành động. Điều tôi đang thấy là những công ty đang làm rất tốt hiện nay là những công ty có phần mềm đang phát triển dữ liệu từ khách hàng. Điều đó không chỉ tạo ra một hệ thống hồ sơ hoặc một hệ thống hành động mà còn gắn liền với những phần khó khăn nhất trong quy trình làm việc của họ. Và loại dữ liệu đó cực kỳ có giá trị.

Các công ty đang tập trung vào việc triển khai AI để loại bỏ nỗi đau đó khỏi quy trình làm việc để khách hàng có thể tập trung vào lớp trách nhiệm đó, có thể tập trung vào việc chịu trách nhiệm để các công ty phần mềm đang phát triển dữ liệu này có thể cung cấp trách nhiệm giải trình đó và mọi người có thể cung cấp trách nhiệm giải trình đó trong tương lai. Và điều đó sẽ cực kỳ, cực kỳ quan trọng trong thế hệ AI tiếp theo này.

Dave Velllante: Đó là một điểm tuyệt vời vì cuối cùng, khách hàng phải chịu trách nhiệm về chủ quyền của chính mình, chấp nhận rủi ro, đưa ra các biện pháp kiểm soát đền bù cho rủi ro đó. Tôi nhớ đến mô hình chia sẻ trách nhiệm trên đám mây. Có một mô hình mới mà tôi gọi là mô hình chia sẻ trách nhiệm giải trình. Nhưng theo quan điểm của bạn, nhà cung cấp phần mềm chịu trách nhiệm về việc sản phẩm hoạt động như được quảng cáo. Đó là rất nhiều vấn đề mà các nhà cung cấp mô hình biên giới hiện đang gặp phải. Các nhà cung cấp bảo mật phải đảm bảo nó hoạt động như đã hứa. Cuối cùng, khách hàng phải chịu trách nhiệm.

Crawford Del Prete: Với khách hàng và đôi khi hợp tác với khách hàng đó. Tuyệt đối.

Người mua doanh nghiệp đang nói với chúng tôi điều gì – Nghiên cứu thực địa chất lượng nhấn mạnh những yếu tố cản trở

Dave Velllante: Đó là lý do tại sao tôi nói rằng tôi nghĩ có một mô hình trách nhiệm chung mới. Mô hình chia sẻ trách nhiệm không được hiểu rõ khi đám mây bắt đầu phát triển và Amazon phải thực hiện một số hoạt động giáo dục thực sự cho khách hàng của mình. Tôi nghĩ điều gì đó tương tự sẽ phải xảy ra ở đây và nó phức tạp hơn nhiều.

Tôi muốn đưa vào một số dữ liệu từ Qualitate, từ một trong những cuộc khảo sát độc quyền mà chúng tôi đã thực hiện với họ. Chúng tôi đã thực hiện một nghiên cứu thực địa trước CoreWeave Complete Connected và nghiên cứu này cho thấy bốn tình huống hữu ích dành cho người mua mà chúng tôi đang trình bày ở đây. Một khách hàng chăm sóc sức khỏe và công nghệ sinh học - điều này là tích cực - đã chuyển từ việc chỉ đào tạo theo đợt thuần túy sang suy luận lâu dài. Họ nói chi phí thực sự tốt. Nó thực sự hiệu quả. Họ đã đạt được hiệu suất tốt và kiếm được tiền sớm. Vì vậy, đó là một điều tích cực. Có những ví dụ khác, nhưng tôi muốn tập trung vào một số thách thức.

Một nhà cung cấp dịch vụ do Canada quản lý đã thực hiện POC kỹ thuật tuyệt vời. Theo quan điểm của bạn, công nghệ khá đơn giản nhưng họ chưa sẵn sàng mở rộng quy mô vì họ phải xác thực nhu cầu đối với sản phẩm AI hướng tới khách hàng của mình. Họ không chắc mình có thể kiếm được tiền nên họ rất thận trọng. Họ muốn đảm bảo rằng họ có sản phẩm phù hợp với thị trường.

Sau đó, một số khách hàng mà chúng tôi đã nói chuyện muốn đưa AI vào sử dụng để đảm bảo chủ quyền và độ trễ, sở hữu kho công nghệ của riêng họ và có quyền kiểm soát tài chính. Nhưng vị Phó chủ tịch cơ sở hạ tầng và vận hành này cho biết họ cần sử dụng 80% GPU mới có thể hòa vốn. Theo quan điểm của bạn, neocloud và hyperscalers rất giỏi trong việc đạt được mức sử dụng cao. Hầu hết các doanh nghiệp không thể đạt được điều đó ngày hôm nay. Vì vậy, đề án kinh doanh không thành công và họ đang trả phí bảo hiểm cho các công ty đám mây.

Ví dụ cuối cùng là một doanh nghiệp Đức cho biết CoreWeave có những lợi thế kỹ thuật tuyệt vời, nhưng họ vẫn ở lại với Azure vì đám mây thứ hai sẽ bổ sung thêm chi phí hoạt động. Thay vì tiếp tục điều đó, họ đã đi theo con đường ít gặp trở ngại nhất, ở lại với Azure và khai thác mối quan hệ hiện có cũng như các khoản tín dụng mà họ có. Vấn đề là những ví dụ cụ thể về khách hàng này nhấn mạnh khoảng cách giữa việc đưa công nghệ vào hoạt động và việc kiếm tiền từ việc triển khai đó.

Vậy, Crawford, những tình huống này có phổ biến trong những gì bạn đang thấy không? Bạn đã chỉ ra trước đó rằng công nghệ không phải là vấn đề. Con đường dẫn đến tương lai là gì?

**Crawford Del Prete: Nhân tiện, nghiên cứu rất tuyệt vời. Đây là những vấn đề rất, rất phổ biến mà chúng ta tiếp tục gặp phải. Tôi nghĩ đây là nơi khách hàng sẽ làm việc với các nhà cung cấp đám mây trong tương lai. Họ sẽ làm việc với các công cụ siêu quy mô trong tương lai. Mọi người nghĩ về nó như một thế giới nhị phân, nơi, “Ồ, tôi sẽ có dữ liệu của mình ngay tại trung tâm dữ liệu và tôi sẽ phải có mức sử dụng rất rất cao để hòa vốn,” đến mức bạn vừa đạt được. Hoặc, “Tôi sẽ ở trên đám mây.”

Tôi nghĩ điều mà mọi người chưa nghĩ đến đầy đủ là những hoán vị kết hợp có thể xảy ra ở đó. Ví dụ: điều gì sẽ xảy ra nếu tôi nhận được một mô hình nguồn mở hoặc trọng lượng mở từ một nhà cung cấp đám mây nơi mức sử dụng đó có thể được chia sẻ và tôi có thể bắt đầu thấy mức sử dụng của mình tăng cao hơn trong tương lai? Vì vậy, tôi nghĩ bạn sẽ thấy rất nhiều thử nghiệm. Bạn cũng sẽ thấy các lựa chọn thay thế điện toán khác bắt đầu xuất hiện trên thị trường. Điều đó sẽ thể hiện năng lực gia tăng và điều đó cũng sẽ ảnh hưởng đến giá cả.

Bạn cũng sẽ thấy phần mềm AI hiệu quả hơn trong tương lai. Chúng ta chưa nói nhiều về vấn đề này, nhưng tôi nghĩ chúng ta sẽ đề cập đến nó sau. Những gì chúng ta đang thấy ở một số công ty phần mềm AI tiến bộ nhất là họ không còn nghĩ đến giao diện con người nữa. Họ đang nghĩ về MCP. Họ đang nghĩ: “Tôi muốn xây dựng phần mềm để các đại lý có thể quản lý”. Điều đó mang lại hiệu quả to lớn cho cuộc thảo luận tổng thể. Điều đó có thể tác động đến chi phí mã thông báo của bạn, giảm chi phí mã thông báo và giúp bạn sử dụng tốt hơn.

Tôi nghĩ điều này đã đến mức: Tôi chưa bao giờ thấy công nghệ nào phát triển nhanh đến vậy. Mọi thứ được xây dựng dựa trên nhau trong khoảng thời gian sáu tháng và sau đó bạn sẽ nhận được các giải pháp khác nhau. Vì vậy, đó là những thách thức thực sự mà mọi người đang phải đối mặt ngày nay, nhưng chúng có thể vượt qua được. Và tôi thấy việc thử và sai đang diễn ra để có thể khắc phục hoặc giải quyết một số vấn đề đó.

Thiết kế lại công ty phần mềm và định giá

Dave Velllante: Tuyệt vời. Cảm ơn vì điều đó. Tôi muốn khai thác kinh nghiệm điều hành của bạn vì bạn đã điều hành một công ty khá lớn tại IDC và hiện bạn đang ngồi trong hội đồng quản trị. Vì vậy, hãy cùng khám phá cách các công ty phần mềm thiết kế lại hoạt động kinh doanh để nền kinh tế có thể theo kịp. Chúng ta đã nói không ngừng về SaaSpocalypse. Các công ty phần mềm được thành lập có rất nhiều khách hàng. Họ có quy trình làm việc xác định. Họ có doanh thu để bảo vệ trong khi giới thiệu các tiện ích mở rộng AI này vào sản phẩm của mình. Họ đang AI hóa nó.

Sau đó, bạn có các công ty thiên về AI đang xây dựng các mô hình hoạt động hiện đại. Họ nhanh nhẹn. Họ đang thiết kế kiến ​​trúc, nhân công cũng như định giá cho AI ngay từ đầu. Vì vậy, những điều này tạo ra những cơ hội khác nhau và những hạn chế khác nhau. Crawford, một loại câu hỏi gồm nhiều phần khác: Khi bạn giúp một công ty SaaS đã thành lập trở thành một doanh nghiệp AI, bạn nghĩ thế nào về điều đó? Bạn bắt đầu từ đâu? Một công ty khởi nghiệp dựa trên AI trông như thế nào?

Và câu hỏi khó nhất là, cho dù bạn định giá phần mềm như thế nào, bạn cũng sẽ hiểu sai. Nhưng nếu AI giảm bớt lao động cần thiết để viết mã và cung cấp phần mềm hoặc dịch vụ thì ai sẽ nắm bắt được giá trị đó? Liệu nhà cung cấp có đạt được lợi nhuận tốt hơn không? Cạnh tranh xuất hiện. Khách hàng được hưởng lợi. Trước đó chúng tôi đã nói chuyện ngoài camera về việc định giá kết quả. Làm thế nào để bạn nhìn thấy tất cả điều này?

Crawford Del Prete: Hãy giải nén nó một chút. Nó bắt đầu ở trên cùng, phải không? Khi bạn đang nói về một công ty có lịch sử dựa trên SaaS chuyển sang trở thành một công ty AI, nếu ELT và Giám đốc điều hành không được mua vào AI, nếu chỉ là, “Tôi sẽ giao Copilot cho một vài người,” thì thế là xong. Bạn phải có sự ủng hộ từ cấp cao nhất. Nghe có vẻ sáo rỗng. Nghe có vẻ dễ dàng nhưng nó cực kỳ, cực kỳ quan trọng về mặt chuyển đổi.

Có lẽ một trong những lĩnh vực lớn nhất mà chúng tôi nhận thấy khi các công ty bắt đầu chuyển đổi là các vai trò bắt đầu hòa trộn với nhau. Vì vậy, bạn đã từng có người đứng đầu sản phẩm, sau đó bạn có quản lý sản phẩm và sau đó bạn có kỹ thuật sản phẩm. Chúng ta đang thấy những vai trò đó hòa quyện với nhau. Quản lý sản phẩm có lẽ là lĩnh vực mà tôi thấy có sự tái định nghĩa lớn nhất. Nó thực sự là sự hợp nhất với kỹ thuật sản phẩm và bạn không nhất thiết phải chuyển giao nó nữa.

Bạn có thể bắt đầu thấy quy mô lớn trong cách bạn thiết kế sản phẩm và sau đó là cách bạn đưa sản phẩm đó ra thị trường. Bạn đang thấy các nhà quản lý sản phẩm kỹ thuật có thể sử dụng AI để kết hợp các vai trò đó lại với nhau. Tôi nghĩ rằng, trong những ngày đầu ở đây, có lẽ đó là một trong những thay đổi lớn nhất mà tôi từng thấy ở các công ty, cho dù họ là công ty thiên về AI hay công ty SaaS: Những vai trò đó đều gắn kết chặt chẽ với nhau.

Rõ ràng, chúng tôi đã thấy sự chuyển sang tăng trưởng dựa trên sản phẩm trong SaaS và tôi nghĩ chúng tôi còn thấy điều đó nhiều hơn nữa trong AI, nơi bạn muốn dùng thử sản phẩm, bạn muốn có thể tải xuống sản phẩm, bạn muốn có thể sử dụng sản phẩm. Đó cũng là một sự thay đổi lớn. Một thay đổi thực sự lớn nữa không chỉ ở mô hình bán hàng mà còn ở cách họ nghĩ về việc đưa sản phẩm ra thị trường.

Tôi đang thấy rất nhiều đại lý nhỏ trong khu vực này ngày càng có nhiều khả năng hơn và có khả năng sử dụng AI để trở nên hiệu quả hơn trong kỹ năng bán hàng của họ. Điều tôi cũng thấy là rất nhiều nhà phân phối lớn cực kỳ quan tâm đến việc đưa tài sản phần mềm vào thị trường của họ vì họ có thể kiếm được lợi nhuận cao hơn từ chúng. Vì vậy, chúng tôi thấy rằng các kênh tiếp thị cho các công ty AI phong phú hơn nhiều so với những gì chúng tôi từng thấy trước đây. Tôi có thể nói đó là một số thay đổi mà tôi đã thấy trên thị trường.

Bây giờ, khi bạn bắt đầu nghĩ về cách định giá sản phẩm và cách bạn đưa sản phẩm đó ra thị trường từ quan điểm định giá, tôi nghĩ thay đổi lớn nhất liên quan đến AI, cho dù đây là một công ty đã thành lập hay một công ty sắp ra mắt, là chúng ta đang thấy rất nhiều người quan tâm đến việc định giá dựa trên mức sử dụng. Tôi nghĩ điều lớn nhất đối với một công ty không phải SaaS đang sử dụng AI và đây là thách thức lớn nhất mà tôi gặp nhiều lần là: Làm cách nào để kiếm tiền từ AI một cách riêng biệt? Làm thế nào tôi có thể nhìn và nói, “Tôi đã thực hiện những khoản đầu tư này vào AI và tôi đang khiến khách hàng phải trả nhiều tiền hơn vì nó là một chức năng của nó”?

Bởi vì trong rất nhiều trường hợp, tôi thấy điều này: Bạn không bán AI riêng lẻ. Bạn bán AI được nhúng vào sản phẩm cốt lõi mà bạn có và sau đó bạn thu hút khách hàng mua hàng. Vì vậy, điều tôi bắt đầu thấy là bạn thấy nó trong bán kèm, bán thêm. Bạn thấy nó trong việc tăng giá. Và cuối cùng, bạn bắt đầu đưa ra các tính năng gia tăng mà bạn có thể tính phí thêm cho những tính năng chỉ dành cho AI trong tương lai. Bạn phải bắt đầu tránh xa việc ngồi dựa trên chỗ ngồi. Bạn phải bắt đầu chuyển sang dựa trên mức sử dụng, đó là điều mà tôi thấy hầu hết các công ty đang làm.

Bây giờ, vấn đề với nội dung dựa trên kết quả - và dựa trên kết quả xuất hiện rất nhiều - là nó trở nên rất nhiều tập. Nó trở thành chính xác những gì bạn đã đề cập, tức là nó được liên kết với một dự án. Và khi nó được liên kết với một dự án thì bạn sẽ không có được sự gắn kết đó. Có thể, nếu bạn làm tốt, bạn sẽ nhận được doanh thu tái diễn nhưng không nhận được doanh thu định kỳ. Bạn không nhận được doanh thu đăng ký đó và đó là một vấn đề đối với các công ty này. Rõ ràng, vì lý do tương tự mà họ chuyển sang SaaS, họ không muốn rời xa điều đó.

Bằng chứng cho một cuộc hạ cánh nhẹ nhàng

Dave Velllante: Đúng vậy. Vì vậy, đó là một tình huống phức tạp. Giá luôn dành cho phần mềm và đó là những ngày đầu. Nhưng bạn đang thấy rõ một số điều tích cực. Theo kinh nghiệm của chúng tôi và bạn đã thấy điều này, khi chúng ta nhìn thấy một làn sóng mới, thường thì làn sóng mới không đủ lớn để bù đắp cho sự suy giảm của làn sóng cũ. Lần này có thể có sự khác biệt vì bạn nhìn vào những gì Anthropic đang làm. Đồng thời, chúng tôi vẫn muốn kiểm tra xem liệu việc kiếm tiền của các doanh nghiệp chính thống có diễn ra trước khi bong bóng vỡ hay không và đó chính là điều chúng tôi đang cố gắng tìm hiểu.

Tôi không nghĩ bong bóng sẽ vỡ hôm nay. Chúng tôi đã bắt đầu giảm gần 1.000 điểm trên Nasdaq khi ghi lại điều này. Chúng tôi sẽ quay lại một chút. Hiện tại chúng tôi chỉ giảm 853. Thế nên thực sự rất đau. Tôi không nghĩ đây là thời điểm bong bóng vỡ. Trên thực tế, chúng tôi đang để một chút không khí thoát ra ngoài, điều mà tôi nghĩ là một điều tích cực.

Nhưng trong biểu đồ này, chúng ta đang xem xét bốn yếu tố liên quan. Một, khách hàng có nhận được kết quả có thể đo lường được không? Và có lẽ, nếu những điều đó có thể đo lường được, chúng ta có thể tính toán giá phần mềm tốt hơn một chút. Thứ hai, liệu sản phẩm có phù hợp với thị trường không? Nói cách khác, sản phẩm đó có tạo ra chi tiêu lặp lại sau POC ban đầu không? Chúng tôi muốn thấy ARR chứ không chỉ là một dự án khác vào năm tới.

Thứ ba, liệu các nhà cung cấp phần mềm và mô hình có thể kiếm được lợi nhuận bền vững sau khi tính chi phí giao hàng của họ không? (Với) mã thông báo, việc xây dựng trí thông minh rất tốn kém. Và thứ tư, việc sử dụng cơ sở hạ tầng có tạo ra đủ tiền mặt để hỗ trợ hoạt động và nghĩa vụ vốn cũng như tài trợ cho chu kỳ tiếp theo không? Năng suất của khách hàng là cần thiết cho luận án của chúng tôi. Nhưng hãy nhớ rằng, giá trị có thể đến với khách hàng thông qua mức giá thấp hơn mà không nhất thiết phải hỗ trợ lợi nhuận của nhà máy. Đó là điều mà các nhà đầu tư cơ sở hạ tầng đang xem xét để biện minh cho mức định giá cao hơn. Vì vậy bạn phải kiểm tra toàn bộ chuỗi.

Crawford, trong 12 đến 18 tháng tới - có lẽ đó là khoảng thời gian quá dài trên thế giới này - những diễn biến chính mà chúng ta nên theo dõi sẽ khiến bạn tự tin hơn rằng nhu cầu hiệu quả của khách hàng đang bắt kịp với quá trình xây dựng là gì? Nó được lan truyền rộng rãi. Bạn nói nó không hẹp. Và nhân tiện, điều gì sẽ làm bạn thay đổi suy nghĩ? Các số liệu và KPI mà bạn xem xét với các công ty trong danh mục đầu tư của mình là gì? Bạn thấy nó như thế nào?

Crawford Del Prete: Vì vậy, rõ ràng là bạn phải xem xét khả năng giữ chân, đúng không? Bạn phải xem xét tỷ lệ giữ chân ròng, tỷ lệ giữ chân tổng thể và xem những người đó đang di chuyển như thế nào khi họ triển khai các tính năng AI mới. Những gì tôi thấy có rất nhiều giá trị khi xem xét phân tích thắng-thua. Tại sao một khách hàng lại rời đi? Một khách hàng đã đi đâu? Khách hàng có đi đến yếu tố gốc AI hơn không? Khách hàng có nỗ lực nội bộ để họ có thể tự tạo ra sản phẩm không? Bạn thấy điều đó khi thắng-thua.

Đó là một số liệu cực kỳ quan trọng vì nó đề cập đến những gì khách hàng sẵn sàng mạo hiểm lớp trách nhiệm đó bằng cách tự xây dựng nó, trừ khi họ đang xây dựng lớp trách nhiệm đó. Công ty có thể kiếm tiền từ AI một cách độc đáo đến mức nào cũng cực kỳ quan trọng, hay bạn có thấy điều đó qua số lượng giữ chân về mặt bán chéo, bán thêm không? Các lĩnh vực khác thực sự quan trọng đối với tôi là: Bạn có đang thu hút nhiều khách hàng hơn bằng các tính năng AI của mình không? Và sản phẩm có trở nên tốt hơn theo thời gian nhờ lượng khách hàng đến với nền tảng này không?

Sau đó, thậm chí còn quan trọng hơn, liệu sản phẩm không chỉ ngày càng tốt hơn mà mỗi khách hàng gia tăng có nhận được trải nghiệm tốt hơn không? Dữ liệu đang được tạo ra có giá trị hơn đối với nhóm khách hàng rộng lớn đó vì họ là một phần của hệ sinh thái đó không? Và tất nhiên, tất cả đều được thúc đẩy bởi những quyết định tốt hơn liên quan đến AI. Một điều khác mà tôi đang dành nhiều thời gian để xem xét là khái niệm về hành động tiếp theo mà một công ty có thể tìm thấy và khám phá bằng AI.

Vì vậy, chẳng hạn, có thể họ đang ở trong không gian ITSM. Chuyện gì đã xảy ra với tấm vé? Nó đã được mở lại chưa? Bao lâu thì vé đóng lại? Có thể bạn đã tạo hóa đơn bằng một phần mềm AI. À, hóa đơn đó có bị tranh chấp không? Có phải nó được trả muộn không? Nó đã được viết tắt? Kết quả tiếp theo đó là gì? Có lẽ bạn đã đưa ra một đề nghị. Khách hàng có chấp nhận nó không? Họ có thách thức nó không? Họ có bỏ qua nó không?

Những kiểu tương tác tiếp theo đó sẽ thúc đẩy giá trị khách hàng hai chiều, trong đó nhiều khách hàng từ chối một đề xuất cho bạn biết rằng đề xuất đó không tốt lắm. Vì vậy, các khuyến nghị sẽ tốt hơn. Đó là tất cả những thứ mà tôi đang xem xét để thấy được những lợi ích liên quan đến AI.

Dave Velllante: Về cơ bản, hành động tốt nhất tiếp theo thực sự thú vị vì chúng tôi khá hiểu rõ những gì đã xảy ra và khá hiểu lý do tại sao nó lại xảy ra, nhưng chúng tôi không thực sự hiểu rõ điều gì sẽ xảy ra tiếp theo và những gì chúng tôi nên làm tiếp theo, phải không?

Crawford Del Prete: Đó là khả năng AI mở ra cho chúng ta.

Dave Velllante: Chà, chúng tôi tiếp tục tin tưởng - chúng tôi đã đi hết vòng tròn ở đây - rằng con đường dẫn đến một nền kinh tế AI bền vững phải thông qua kết quả hoạt động chính thống của doanh nghiệp. Và tin tốt là, như chúng ta đã nói hôm nay, chúng ta có bằng chứng cho thấy khối lượng công việc AI đang mở rộng và các mô hình hoạt động mới đang xuất hiện, như Crawford đã chia sẻ với chúng ta. Các câu hỏi còn lại là xung quanh việc những lợi ích đó trở thành mô hình chi tiêu lặp lại của khách hàng và dòng tiền bền vững trên toàn ngành nhanh chóng như thế nào. Và liệu điều đó có xảy ra trước khi một khoản tài trợ lớn hoặc sự xáo trộn khác xảy ra trên thị trường không?

Bạn trong khán giả nghĩ gì? Bạn có kiếm tiền từ AI không? Mức tăng năng suất cá nhân của bạn có chuyển thành kết quả ở cấp độ công ty có thể đo lường được không? Nếu vậy, bạn có thể là một trong những người đi đầu trong lĩnh vực của mình. Và nếu không, bạn có bao nhiêu thời gian và vốn kiên nhẫn trước khi kết quả được chứng minh và AI trở nên tự cấp vốn? Hãy cho chúng tôi biết suy nghĩ của bạn.

Đây là tập đầy đủ:

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tất cả các tuyên bố được đưa ra liên quan đến công ty hoặc chứng khoán đều hoàn toàn là niềm tin, quan điểm và ý kiến ​​của SiliconANGLE Media, Enterprise Technology Research, các khách mời khác trên CUBE và các tác giả khách mời. Những tuyên bố như vậy không phải là khuyến nghị của những cá nhân này để mua, bán hoặc nắm giữ bất kỳ chứng khoán nào. Nội dung được trình bày không phải là lời khuyên đầu tư và không được sử dụng làm cơ sở cho bất kỳ quyết định đầu tư nào. Bạn và chỉ bạn chịu trách nhiệm về các quyết định đầu tư của mình.

Ảnh: theCUBE Research

Lời nhắn từ John Furrier, đồng sáng lập SiliconANGLE:

Hãy ủng hộ sứ ​​mệnh của chúng tôi là giữ cho nội dung luôn mở và miễn phí bằng cách tương tác với cộng đồngCUBE. Tham gia Mạng lưới cựu sinh viên đáng tin cậy của theCUBE, nơi các nhà lãnh đạo công nghệ kết nối, chia sẻ thông tin và tạo ra cơ hội.

• Hơn 15 triệu người xem video theCUBE, hỗ trợ các cuộc trò chuyện trên AI, đám mây, an ninh mạng và hơn thế nữa
• 11,4k+ cựu sinh viên theCUBE — Kết nối với hơn 11.400 nhà lãnh đạo doanh nghiệp và công nghệ đang định hình tương lai thông qua mạng lưới dựa trên đáng tin cậy duy nhất

Bạn có phải là khách hàng của AWS không? Hỗ trợ tài chính cho SiliconANGLE bằng cách mua dịch vụ AWS của bạn từ trang và liên kết cổng thông tin Marketplace của chúng tôi: https://siliconangle.com/aws-marketplace/

Giới thiệu về SiliconANGLE Media

Được thành lập bởi những người có tầm nhìn xa về công nghệ John Furrier và Dave Vellante, SiliconANGLE Media đã xây dựng một hệ sinh thái năng động gồm các thương hiệu truyền thông kỹ thuật số hàng đầu trong ngành với hơn 15 triệu chuyên gia công nghệ ưu tú. TheCUBE AI Video Cloud độc quyền mới của chúng tôi đang tạo bước đột phá trong tương tác với khán giả, tận dụng mạng lưới thần kinh theCUBEai.com để giúp các công ty công nghệ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và luôn dẫn đầu trong các cuộc hội thoại trong ngành.