a16z “Những ý tưởng lớn năm 2026: Phần hai”

Phần mềm đã nuốt chửng thế giới. Bây giờ, nó sẽ thúc đẩy thế giới tiến về phía trước.

Tác giả: a16z New Media

Biên dịch: Block unicorn

Hôm qua, chúng tôi đã chia sẻ phần đầu tiên của loạt bài "Ý tưởng lớn", bao gồm những thách thức mà các đội ngũ cơ sở hạ tầng, tăng trưởng, sinh học + sức khỏe và Speedrun của chúng tôi cho rằng các startup sẽ phải đối mặt vào năm 2026.

Hôm nay, chúng tôi sẽ tiếp tục giới thiệu phần thứ hai của loạt bài này, với những đóng góp từ American Dynamism (một đội ngũ đầu tư được a16z thành lập riêng vào năm 2021) và đội ngũ ứng dụng.

American Dynamism

David Ulevitch: Xây dựng nền tảng công nghiệp gốc AI

Mỹ đang tái thiết lại những thành phần kinh tế thực sự mang lại sức mạnh cho quốc gia. Năng lượng, sản xuất, logistics và cơ sở hạ tầng một lần nữa trở thành tâm điểm chú ý, và sự chuyển đổi quan trọng nhất là sự trỗi dậy của nền tảng công nghiệp gốc AI, ưu tiên phần mềm. Những công ty này bắt đầu từ mô phỏng, thiết kế tự động hóa và vận hành do AI dẫn dắt. Họ không hiện đại hóa quá khứ, mà đang xây dựng tương lai.

Điều này đang mang lại cơ hội lớn cho các lĩnh vực như hệ thống năng lượng tiên tiến, sản xuất robot hạng nặng, khai thác thế hệ mới, quy trình sinh học và enzyme (sản xuất hóa chất tiền chất mà các ngành công nghiệp phụ thuộc vào). AI có thể thiết kế các lò phản ứng sạch hơn, tối ưu hóa khai thác, thiết kế enzyme tốt hơn và điều phối các cụm máy tự động với mức độ thấu hiểu mà các nhà vận hành truyền thống không thể đạt tới.

Những thay đổi tương tự cũng đang tái định hình thế giới bên ngoài nhà máy. Các cảm biến tự động, drone và mô hình AI hiện đại giờ đây có thể giám sát liên tục các hệ thống trọng yếu như cảng biển, đường sắt, đường dây điện, đường ống, căn cứ quân sự, trung tâm dữ liệu và các hệ thống từng có quy mô lớn, khó kiểm soát toàn diện.

Thế giới thực cần phần mềm mới. Những nhà sáng lập xây dựng các phần mềm này sẽ định hình sự thịnh vượng của nước Mỹ trong thế kỷ tới.

Erin Price-Wright: Sự phục hưng của các nhà máy Mỹ

Thế kỷ vĩ đại đầu tiên của Mỹ được xây dựng trên sức mạnh công nghiệp, nhưng như ai cũng biết, chúng ta đã mất phần lớn sức mạnh công nghiệp đó — một phần do gia công ra nước ngoài, một phần do sự thiếu hụt xây dựng có chủ đích của xã hội. Tuy nhiên, những cỗ máy rỉ sét đang hoạt động trở lại, và chúng ta đang chứng kiến sự phục hưng của các nhà máy Mỹ với phần mềm và AI làm trung tâm.

Tôi tin rằng đến năm 2026, các doanh nghiệp sẽ áp dụng tư duy nhà máy để giải quyết các thách thức trong các lĩnh vực như năng lượng, khai thác, xây dựng và sản xuất. Điều này có nghĩa là kết hợp AI và công nghệ tự động hóa với công nhân kỹ thuật, khiến các quy trình phức tạp, tùy chỉnh vận hành hiệu quả như dây chuyền lắp ráp. Cụ thể bao gồm:

• Phản ứng nhanh và lặp lại với các quy trình pháp lý và cấp phép phức tạp
• Đẩy nhanh chu kỳ thiết kế và thiết kế cho khả năng sản xuất ngay từ đầu
• Quản lý phối hợp dự án quy mô lớn tốt hơn
• Triển khai hệ thống tự động để tăng tốc các nhiệm vụ khó hoặc nguy hiểm cho con người 

Bằng cách áp dụng các kỹ thuật mà Henry Ford phát triển cách đây một thế kỷ, lên kế hoạch cho quy mô và khả năng lặp lại ngay từ đầu, đồng thời kết hợp tiến bộ mới nhất của AI, chúng ta sẽ sớm sản xuất hàng loạt lò phản ứng hạt nhân, xây dựng nhà ở đáp ứng nhu cầu toàn quốc, xây dựng trung tâm dữ liệu với tốc độ đáng kinh ngạc và bước vào kỷ nguyên vàng mới của sức mạnh công nghiệp. Như Elon Musk đã nói, "Nhà máy chính là sản phẩm".

Zabie Elmgren: Làn sóng quan sát tiếp theo sẽ ở tầng vật lý, không phải tầng số hóa

Trong thập kỷ qua, khả năng quan sát phần mềm đã thay đổi cách chúng ta giám sát các hệ thống số, thông qua log, chỉ số và truy vết, khiến mã nguồn và máy chủ trở nên minh bạch. Sự thay đổi tương tự sắp tràn vào thế giới vật lý.

Khi các thành phố lớn của Mỹ triển khai hơn một tỷ camera và cảm biến kết nối, khả năng quan sát vật lý — tức là hiểu biết theo thời gian thực về hoạt động của thành phố, lưới điện và các cơ sở hạ tầng khác — đang trở nên cấp thiết và khả thi. Lớp cảm nhận mới này cũng sẽ thúc đẩy làn sóng phát triển tiếp theo của robot và công nghệ tự động, khi máy móc dựa vào một khung chung để quan sát thế giới vật lý như quan sát mã nguồn.

Tất nhiên, sự chuyển đổi này cũng tiềm ẩn rủi ro thực sự: những công cụ có thể phát hiện cháy rừng hoặc ngăn ngừa tai nạn công trường cũng có thể gây ra ác mộng phản địa đàng. Người chiến thắng trong làn sóng tiếp theo sẽ là những doanh nghiệp giành được niềm tin công chúng, xây dựng hệ thống bảo vệ quyền riêng tư, khả năng tương tác, hỗ trợ AI gốc, từ đó nâng cao tính minh bạch xã hội mà không làm tổn hại đến tự do xã hội. Ai xây dựng được khung đáng tin cậy này sẽ định hình hướng đi của khả năng quan sát trong thập kỷ tới.

Ryan McEntush: Kiến trúc công nghiệp điện tử sẽ thay đổi thế giới

Cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo sẽ không chỉ diễn ra trong các nhà máy, mà còn diễn ra bên trong những cỗ máy cung cấp năng lượng cho nhà máy.

Phần mềm đã thay đổi hoàn toàn cách chúng ta suy nghĩ, thiết kế và giao tiếp. Ngày nay, nó đang thay đổi cách chúng ta di chuyển, xây dựng và sản xuất. Sự tiến bộ của điện khí hóa, vật liệu và AI đang hội tụ, cho phép phần mềm thực sự kiểm soát thế giới vật lý. Máy móc bắt đầu có khả năng cảm nhận, học hỏi và tự hành động.

Đó chính là sự trỗi dậy của ngăn xếp công nghiệp điện tử — công nghệ tổng hợp cung cấp năng lượng cho xe điện, drone, trung tâm dữ liệu và sản xuất hiện đại. Nó sẽ kết nối nguyên tử vận hành thế giới với bit kiểm soát thế giới: từ khoáng sản tinh luyện thành linh kiện, năng lượng lưu trữ trong pin, điện năng được kiểm soát bởi thiết bị điện tử, chuyển động thực hiện qua động cơ chính xác, tất cả đều được phần mềm điều phối. Đây là nền tảng vô hình phía sau mọi đột phá trong tự động hóa vật lý; nó quyết định phần mềm chỉ gọi taxi hay thực sự kiểm soát vô lăng.

Tuy nhiên, từ tinh luyện vật liệu quan trọng đến sản xuất chip tiên tiến, khả năng xây dựng ngăn xếp này đang bị mai một. Nếu Mỹ muốn dẫn đầu kỷ nguyên công nghiệp tiếp theo, họ phải sản xuất phần cứng hỗ trợ thời đại này. Quốc gia nắm giữ ngăn xếp công nghiệp điện tử sẽ định hình tương lai công nghệ công nghiệp và quân sự.

Phần mềm đã nuốt chửng thế giới. Bây giờ, nó sẽ thúc đẩy thế giới tiến về phía trước.

Oliver Hsu: Phòng thí nghiệm tự chủ tăng tốc khám phá khoa học

Với sự tiến bộ của năng lực mô hình đa phương thức và khả năng vận hành robot ngày càng tăng, các đội ngũ sẽ đẩy nhanh quá trình khám phá khoa học tự chủ. Những công nghệ song song này sẽ tạo ra các phòng thí nghiệm tự chủ có thể hoàn thiện chu trình khám phá khoa học — từ đặt giả thuyết, thiết kế và thực hiện thí nghiệm, đến suy luận, phân tích kết quả và lặp lại hướng nghiên cứu tương lai. Các đội ngũ xây dựng phòng thí nghiệm này sẽ mang tính liên ngành, tích hợp chuyên môn về AI, robot, khoa học vật lý và sự sống, sản xuất, vận hành, thực hiện các thí nghiệm và khám phá liên ngành liên tục trong phòng thí nghiệm không người trực.

Will Bitsky: Hành trình dữ liệu của các ngành trọng yếu

Năm 2025, tinh thần thời đại của AI sẽ được xác định bởi giới hạn tài nguyên tính toán và xây dựng trung tâm dữ liệu. Đến năm 2026, nó sẽ được xác định bởi giới hạn tài nguyên dữ liệu và mặt trận tiếp theo của hành trình dữ liệu — các ngành trọng yếu của chúng ta.

Các ngành trọng yếu của chúng ta vẫn là kho dữ liệu tiềm năng, phi cấu trúc. Mỗi lần xe tải xuất phát, mỗi lần ghi chỉ số, mỗi lần bảo trì, mỗi lần vận hành sản xuất, mỗi lần lắp ráp, mỗi lần thử nghiệm đều là nguyên liệu huấn luyện mô hình. Tuy nhiên, dù là thu thập dữ liệu, gán nhãn hay huấn luyện mô hình, đây không phải là thuật ngữ phổ biến trong công nghiệp.

Nhu cầu về loại dữ liệu này là vô tận. Những công ty như Scale, Mercor và các phòng thí nghiệm nghiên cứu AI đang miệt mài thu thập dữ liệu quy trình (không chỉ "đã làm gì", mà còn "làm như thế nào"). Họ trả giá cao cho mỗi phần dữ liệu từ "nhà máy mồ hôi".

Các doanh nghiệp công nghiệp sở hữu cơ sở hạ tầng vật lý và lực lượng lao động hiện có có lợi thế so sánh trong thu thập dữ liệu, và sẽ bắt đầu tận dụng lợi thế này. Hoạt động của họ tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, gần như có thể thu thập với chi phí biên bằng không, và dùng để huấn luyện mô hình riêng hoặc cấp phép cho bên thứ ba.

Chúng ta cũng nên kỳ vọng các startup sẽ xuất hiện để hỗ trợ. Startup sẽ cung cấp ngăn xếp phối hợp: công cụ phần mềm để thu thập, gán nhãn và cấp phép; phần cứng cảm biến và bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK); môi trường và pipeline huấn luyện học tăng cường (RL); và cuối cùng, cả những cỗ máy thông minh của riêng họ.

Đội ngũ Ứng dụng (Apps)

David Haber: AI củng cố mô hình kinh doanh

Những startup AI xuất sắc nhất không chỉ tự động hóa nhiệm vụ; họ đang khuếch đại hiệu quả kinh tế cho khách hàng. Ví dụ, trong lĩnh vực pháp lý dựa trên chia sẻ thắng kiện, các hãng luật chỉ nhận được thù lao khi thắng kiện. Những công ty như Eve sử dụng dữ liệu kết quả độc quyền để dự đoán tỷ lệ thành công của vụ kiện, giúp hãng luật chọn vụ phù hợp hơn, phục vụ nhiều khách hàng hơn và tăng tỷ lệ thắng kiện.

Bản thân AI có thể củng cố mô hình kinh doanh. Nó không chỉ giảm chi phí mà còn mang lại nhiều doanh thu hơn. Đến năm 2026, chúng ta sẽ thấy logic này mở rộng sang mọi ngành, khi hệ thống AI gắn bó sâu hơn với động lực khách hàng và tạo ra lợi thế tổng hợp mà phần mềm truyền thống không thể đạt được.

Anish Acharya: ChatGPT sẽ trở thành cửa hàng ứng dụng AI

Chu kỳ sản phẩm tiêu dùng cần ba yếu tố để thành công: công nghệ mới, hành vi tiêu dùng mới và kênh phân phối mới.

Cho đến gần đây, làn sóng AI đáp ứng hai điều kiện đầu nhưng thiếu kênh phân phối gốc mới. Hầu hết sản phẩm phát triển dựa vào các mạng lưới hiện có như X hoặc truyền miệng.

Tuy nhiên, với việc phát hành OpenAI Apps SDK, Apple hỗ trợ mini-app và ChatGPT ra mắt tính năng trò chuyện nhóm, các nhà phát triển tiêu dùng giờ đây có thể tiếp cận trực tiếp 900 triệu người dùng ChatGPT, đồng thời tận dụng các mạng mini-app mới như Wabi để tăng trưởng. Là mảnh ghép cuối cùng của vòng đời sản phẩm tiêu dùng, kênh phân phối mới này hứa hẹn sẽ mở ra cơn sốt vàng công nghệ tiêu dùng kéo dài một thập kỷ vào năm 2026. Bỏ qua nó, bạn sẽ phải trả giá.

Olivia Moore: Trợ lý giọng nói bắt đầu chiếm lĩnh vị trí

Trong 18 tháng qua, ý tưởng về trợ lý AI xử lý tương tác thực tế cho doanh nghiệp đã từ khoa học viễn tưởng trở thành hiện thực. Hàng nghìn công ty, từ doanh nghiệp nhỏ đến lớn, đang sử dụng AI giọng nói để đặt lịch hẹn, hoàn thành đặt chỗ, khảo sát, thu thập thông tin khách hàng, v.v. Những trợ lý này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, tạo thêm doanh thu mà còn giải phóng nhân viên để làm những công việc giá trị hơn — và thú vị hơn.

Nhưng vì lĩnh vực này còn sơ khai, nhiều công ty vẫn đang ở giai đoạn "giọng nói là điểm khởi đầu", chỉ cung cấp một hoặc vài loại cuộc gọi như một giải pháp đơn lẻ. Tôi rất mong được thấy trợ lý giọng nói mở rộng để xử lý toàn bộ quy trình làm việc (có thể là đa phương thức), thậm chí quản lý toàn bộ vòng đời quan hệ khách hàng.

Điều này có thể đồng nghĩa với việc trợ lý sẽ tích hợp sâu hơn vào hệ thống kinh doanh và được trao quyền xử lý các loại tương tác phức tạp hơn. Khi các mô hình nền tảng tiếp tục cải thiện — giờ đây trợ lý có thể gọi công cụ và thao tác giữa các hệ thống — mỗi công ty nên triển khai sản phẩm AI lấy giọng nói làm trung tâm và tận dụng chúng để tối ưu các khâu then chốt trong kinh doanh.

Marc Andrusko: Ứng dụng chủ động không cần nhắc nhở sắp xuất hiện

Năm 2026, người dùng phổ thông sẽ nói lời tạm biệt với hộp nhắc nhở. Thế hệ ứng dụng AI tiếp theo sẽ hoàn toàn không hiển thị nhắc nhở — chúng sẽ quan sát hành động của bạn và chủ động đề xuất thao tác cho bạn. Môi trường phát triển tích hợp (IDE) của bạn sẽ gợi ý tái cấu trúc trước khi bạn đặt câu hỏi. Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của bạn sẽ tự động tạo email tiếp theo sau khi bạn kết thúc cuộc gọi. Công cụ thiết kế của bạn sẽ tạo ra các phương án khi bạn làm việc. Giao diện trò chuyện chỉ là công cụ phụ trợ. Ngày nay, AI sẽ trở thành giàn giáo vô hình xuyên suốt mọi quy trình làm việc, được kích hoạt bởi ý định người dùng chứ không phải chỉ thị.

Angela Strange: AI cuối cùng sẽ nâng cấp hạ tầng ngân hàng và bảo hiểm

Nhiều ngân hàng và công ty bảo hiểm đã tích hợp các tính năng AI như nhập tài liệu và trợ lý giọng nói AI vào hệ thống truyền thống, nhưng chỉ khi xây dựng lại hạ tầng nền tảng cho AI, AI mới thực sự thay đổi ngành dịch vụ tài chính.

Đến năm 2026, rủi ro không hiện đại hóa và tận dụng tối đa AI sẽ lớn hơn rủi ro thất bại, khi đó chúng ta sẽ thấy các tổ chức tài chính lớn từ bỏ hợp đồng với nhà cung cấp truyền thống, chuyển sang triển khai các giải pháp mới, gốc AI hơn. Những công ty này thoát khỏi ràng buộc phân loại cũ, trở thành nền tảng có thể tập trung, chuẩn hóa và làm giàu dữ liệu nền tảng từ hệ thống truyền thống và nguồn bên ngoài.

Kết quả sẽ ra sao?

• Quy trình làm việc sẽ được đơn giản hóa và song song hóa đáng kể. Không còn phải chuyển đổi giữa các hệ thống và màn hình khác nhau. Hãy tưởng tượng: bạn có thể xem và xử lý song song hàng trăm tác vụ đang chờ trong hệ thống khởi tạo khoản vay (LOS), thậm chí trợ lý có thể hoàn thành những phần tẻ nhạt nhất.
• Các phân loại quen thuộc sẽ hợp nhất thành phân loại lớn hơn. Ví dụ, dữ liệu KYC khách hàng, mở tài khoản và giám sát giao dịch giờ đây có thể được đặt trên một nền tảng rủi ro duy nhất.
• Người chiến thắng trong các phân loại mới này sẽ có quy mô gấp 10 lần doanh nghiệp cũ: phạm vi phân loại lớn hơn, và thị trường phần mềm đang nuốt chửng lực lượng lao động.

Tương lai của dịch vụ tài chính không phải là áp dụng AI lên hệ thống cũ, mà là xây dựng một hệ điều hành hoàn toàn mới dựa trên AI.

Joe Schmidt: Chiến lược tiên phong đưa AI đến với 99% doanh nghiệp

AI là đột phá công nghệ thú vị nhất trong đời chúng ta. Tuy nhiên, cho đến nay, phần lớn lợi ích của các startup mới đều đổ về 1% công ty ở Thung lũng Silicon — hoặc thực sự đặt tại khu vực này, hoặc là một phần của mạng lưới rộng lớn của nó. Điều này cũng dễ hiểu: nhà sáng lập muốn bán sản phẩm cho những công ty họ quen thuộc và dễ tiếp cận, dù là đến tận văn phòng hay thông qua nhà đầu tư mạo hiểm trong hội đồng quản trị.

Đến năm 2026, điều này sẽ thay đổi hoàn toàn. Doanh nghiệp sẽ nhận ra phần lớn cơ hội AI nằm ngoài Thung lũng Silicon, và chúng ta sẽ thấy các startup mới tận dụng chiến lược tiên phong để khai phá nhiều cơ hội ẩn giấu trong các ngành dọc truyền thống lớn. Trong các ngành tư vấn và dịch vụ truyền thống (như tích hợp hệ thống và công ty triển khai) cũng như các ngành sản xuất phát triển chậm, AI ẩn chứa tiềm năng to lớn.

Seema Amble: AI tạo ra lớp phối hợp và vai trò mới trong các doanh nghiệp Fortune 500

Đến năm 2026, doanh nghiệp sẽ chuyển từ các công cụ AI đơn lẻ sang hệ thống đa tác tử, cần vận hành như một đội ngũ số hóa phối hợp. Khi các tác tử bắt đầu quản lý quy trình làm việc phức tạp, phụ thuộc lẫn nhau (như cùng lên kế hoạch, phân tích và thực thi), doanh nghiệp cần suy nghĩ lại về cấu trúc công việc và cách ngữ cảnh luân chuyển giữa các hệ thống. Chúng ta đã thấy các công ty như AskLio và HappyRobot trải qua chuyển đổi này, họ triển khai tác tử xuyên suốt quy trình thay vì chỉ cho từng nhiệm vụ đơn lẻ.

Các doanh nghiệp Fortune 500 sẽ cảm nhận sâu sắc nhất sự chuyển đổi này: họ sở hữu kho dữ liệu biệt lập, tri thức tổ chức và độ phức tạp vận hành lớn nhất, phần lớn nằm trong đầu nhân viên. Chuyển hóa thông tin này thành nền tảng chung cho lao động tự chủ sẽ giải phóng tốc độ ra quyết định nhanh hơn, chu kỳ ngắn hơn và quy trình đầu-cuối không còn phụ thuộc vào quản lý vi mô liên tục của con người.

Sự chuyển đổi này cũng buộc lãnh đạo tái hình dung vai trò và phần mềm. Chức năng mới sẽ xuất hiện, như nhà thiết kế quy trình AI, giám sát tác tử và người chịu trách nhiệm điều phối, kiểm duyệt lao động số phối hợp. Ngoài hệ thống ghi nhận hiện có, doanh nghiệp sẽ cần hệ thống phối hợp: lớp mới để quản lý tương tác đa tác tử, phán đoán ngữ cảnh và đảm bảo độ tin cậy của quy trình tự chủ. Con người sẽ tập trung xử lý các vấn đề ngoại lệ và tình huống phức tạp nhất. Sự trỗi dậy của hệ thống đa tác tử không chỉ là một bước nữa trong quá trình tự động hóa; nó đại diện cho việc tái cấu trúc cách doanh nghiệp vận hành, ra quyết định và cuối cùng là tạo ra giá trị.

Bryan Kim: AI tiêu dùng chuyển từ "giúp tôi" sang "hiểu tôi"

Năm 2026 đánh dấu bước chuyển chức năng của sản phẩm AI tiêu dùng chủ đạo từ nâng cao năng suất sang tăng cường kết nối giữa người với người. AI không còn chỉ giúp bạn hoàn thành công việc, mà còn giúp bạn hiểu rõ bản thân hơn và xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn.

Cần làm rõ: điều này không hề dễ dàng. Nhiều sản phẩm AI xã hội đã ra mắt nhưng cuối cùng đều thất bại. Tuy nhiên, nhờ cửa sổ ngữ cảnh đa phương thức và chi phí suy luận ngày càng giảm, sản phẩm AI giờ đây có thể học từ mọi khía cạnh cuộc sống của bạn, không chỉ những gì bạn nói với chatbot. Hãy tưởng tượng album ảnh trên điện thoại thể hiện khoảnh khắc cảm xúc thực sự, tin nhắn một-một và nhóm thay đổi theo đối tượng trò chuyện, thói quen hàng ngày của bạn cũng thay đổi khi gặp áp lực.

Một khi những sản phẩm này thực sự ra mắt, chúng sẽ trở thành một phần cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nói chung, sản phẩm "hiểu tôi" có cơ chế giữ chân người dùng tốt hơn sản phẩm "giúp tôi". Sản phẩm "giúp tôi" kiếm tiền nhờ người dùng sẵn sàng trả phí cao cho nhiệm vụ cụ thể và tập trung cải thiện giữ chân người dùng. Sản phẩm "hiểu tôi" kiếm tiền nhờ tương tác hàng ngày liên tục: người dùng ít sẵn sàng trả phí hơn, nhưng giữ chân tốt hơn.

Mọi người luôn trao đổi dữ liệu lấy giá trị: vấn đề là liệu giá trị họ nhận được có xứng đáng không. Và câu trả lời sẽ sớm được hé lộ.

Kimberly Tan: Nguyên thủy mô hình mới tạo ra những công ty chưa từng có

Đến năm 2026, chúng ta sẽ chứng kiến sự trỗi dậy của những công ty mà trước đây không thể tồn tại nếu chưa có đột phá về suy luận, đa phương thức và ứng dụng máy tính. Cho đến nay, nhiều ngành (như pháp lý hoặc chăm sóc khách hàng) đã tận dụng công nghệ suy luận cải tiến để tăng cường sản phẩm hiện có. Nhưng giờ đây, chúng ta mới bắt đầu thấy những công ty mà chức năng sản phẩm cốt lõi phụ thuộc hoàn toàn vào các nguyên thủy mô hình mới này.

Tiến bộ về năng lực suy luận có thể tạo ra khả năng mới, dùng để đánh giá các yêu cầu tài chính phức tạp hoặc hành động dựa trên nghiên cứu học thuật hoặc phân tích chuyên sâu (ví dụ, phân xử tranh chấp hóa đơn). Mô hình đa phương thức cho phép trích xuất dữ liệu video tiềm ẩn từ thế giới vật lý (ví dụ, camera tại nhà máy sản xuất). Ứng dụng máy tính giúp tự động hóa các ngành lớn, vốn trước đây bị kìm hãm bởi phần mềm máy tính để bàn, API kém và quy trình phân mảnh.

James da Costa: Startup AI mở rộng quy mô bằng cách bán cho các startup AI khác

Chúng ta đang ở trong làn sóng thành lập công ty chưa từng có, chủ yếu được thúc đẩy bởi chu kỳ sản phẩm AI hiện tại. Nhưng khác với các chu kỳ sản phẩm trước, các doanh nghiệp hiện hữu không đứng ngoài cuộc; họ cũng đang tích cực áp dụng AI. Vậy startup phải làm sao để chiến thắng?

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

Năm 2026, chúng ta sẽ thấy các startup khởi nghiệp từ con số 0 mở rộng quy mô trong nhiều lĩnh vực phần mềm doanh nghiệp. Họ chỉ cần xây dựng sản phẩm tốt hơn và tập trung phát triển những khách hàng mới chưa bị nhà cung cấp hiện hữu ràng buộc.