Chia sẻ nội bộ mới nhất của Sequoia Capital tại Hoa Kỳ: Cách khai thác cơ hội nghìn tỷ đô la của AI

Trong khi toàn bộ giới công nghệ vẫn đang bận rộn theo đuổi làn sóng AI, Sequoia Capital đã bắt đầu suy nghĩ về những cơ hội sâu sắc hơn đằng sau làn sóng cách mạng công nghệ này. Tại hội nghị AI Ascent thường niên của mình, ba đối tác cốt lõi Pat Grady, Sonya Huang và Konstantine Buhler đã chia sẻ những hiểu biết độc đáo của họ về xu hướng phát triển AI và các cơ hội thị trường.

Bài phát biểu này không chứa đầy những thuật ngữ kỹ thuật khó hiểu mà sử dụng ngôn ngữ dễ hiểu để tiết lộ cách AI thay đổi thế giới kinh doanh và cuộc sống của chúng ta. Từ quy mô thị trường đến giá trị lớp ứng dụng, từ bánh đà dữ liệu đến lòng tin của người dùng, họ đã tiết lộ các yếu tố thành công chính của tinh thần kinh doanh AI. Quan trọng hơn, họ đã dự đoán sự xuất hiện của nền kinh tế tác nhân AI và cách nó sẽ thay đổi hoàn toàn cách chúng ta làm việc. Đối với các doanh nhân và nhà đầu tư, chia sẻ này đã tiết lộ một tín hiệu rõ ràng: làn sóng AI đã đến và bây giờ là lúc tiến về phía trước với tốc độ tối đa. Đừng lo lắng về tiếng ồn của nền kinh tế vĩ mô, làn sóng áp dụng công nghệ đủ để lấn át mọi biến động của thị trường.

Nếu bạn muốn hiểu lý do tại sao Sequoia tin rằng thị trường AI lớn gấp mười lần điện toán đám mây, cách các công ty khởi nghiệp có thể chiến thắng trong lĩnh vực này và cách "nền kinh tế thông minh" sắp tới sẽ làm thay đổi thế giới của chúng ta, thì cách giải thích này sẽ cung cấp cho bạn một bữa tiệc ý tưởng trực tiếp.

Cơ hội thị trường: Tại sao AI là một làn sóng xung kích cấp nghìn tỷ

Đầu bài phát biểu, Pat Grady đã nêu ra một số câu hỏi chính: AI là gì? Tại sao nó lại quan trọng? Tại sao lại là bây giờ? Và chúng ta nên làm gì? Khung này đến từ Don Valentine, nhà sáng lập huyền thoại của Sequoia Capital, người sử dụng những câu hỏi này để đánh giá mọi thị trường mới nổi.

Tại hội nghị AI Ascent năm ngoái, Sequoia đã trình bày một biểu đồ so sánh, dòng trên cùng là chuyển đổi điện toán đám mây và dòng dưới cùng là chuyển đổi AI. Hiện tại, điện toán đám mây đã là một ngành công nghiệp khổng lồ trị giá 400 tỷ đô la Mỹ, lớn hơn toàn bộ thị trường khi thị trường phần mềm mới bắt đầu. Nếu chúng ta theo phép loại suy này, thị trường ban đầu của các dịch vụ AI lớn hơn ít nhất một cấp độ, tức là gấp mười lần so với những ngày đầu của điện toán đám mây. Trong 10 đến 20 năm tới, thị trường này có thể trở nên cực kỳ lớn, vượt xa trí tưởng tượng của chúng ta.

Năm nay, Sequoia đã cập nhật quan điểm của mình, tin rằng AI không chỉ đang chiếm lĩnh thị trường dịch vụ mà còn chiếm lĩnh thị trường phần mềm. Chúng ta đã thấy nhiều công ty bắt đầu với các công cụ phần mềm đơn giản và dần trở nên thông minh hơn, phát triển từ chế độ "đồng lái" hỗ trợ công việc của mọi người sang chế độ "tự động lái" gần như tự động hóa hoàn toàn. Các công ty này đang chuyển từ bán công cụ sang bán kết quả và từ cạnh tranh giành ngân sách phần mềm sang giành ngân sách nguồn nhân lực. AI đang tác động đến hai thị trường khổng lồ này cùng một lúc.

Mỗi làn sóng cách mạng công nghệ trong lịch sử đều lớn hơn làn sóng trước đó và sự xuất hiện của AI diễn ra nhanh hơn bất kỳ cuộc cách mạng công nghệ nào trước đây. Pat giải thích lý do tại sao lại như vậy bằng một phân tích đơn giản: Phân tích các định luật vật lý của truyền thông công nghệ, bạn chỉ cần ba điều kiện - mọi người phải biết sản phẩm của bạn, họ phải muốn sản phẩm của bạn và họ phải có thể có được sản phẩm của bạn. So với những ngày đầu của điện toán đám mây, tốc độ phổ biến của AI là đáng kinh ngạc. Vào thời điểm đó, người sáng lập Salesforce Marc Benioff đã phải áp dụng nhiều chiến lược tiếp thị "du kích" khác nhau để thu hút sự chú ý của mọi người và ngay khi ChatGPT được phát hành vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, sự chú ý của thế giới ngay lập tức tập trung vào AI. Đồng thời, các kênh chia sẻ thông tin đã tăng lên đáng kể, chỉ riêng Reddit và Twitter (hiện đã đổi tên thành X) đã có từ 1,2 tỷ đến 1,8 tỷ người dùng hoạt động mỗi tháng. Người dùng Internet cũng đã tăng từ 200 triệu trong năm đó lên 5,6 tỷ ngày nay, bao phủ hầu hết các hộ gia đình và doanh nghiệp trên thế giới.

"Điều này có nghĩa là cơ sở hạ tầng đã sẵn sàng và khi tiếng súng hiệu lệnh vang lên, sẽ không còn rào cản nào đối với việc áp dụng", Pat giải thích. "Đây không phải là hiện tượng đặc thù của AI. Đây là thực tế mới đối với việc phân phối công nghệ. Các quy tắc vật lý đã thay đổi. Đường đua đã được đặt ra".

Ứng dụng là nền tảng giá trị: Làm thế nào để chiến thắng trong kỷ nguyên AI

text="">Nhìn lại một số cuộc cách mạng công nghệ lớn trong lịch sử, dù là máy tính cá nhân, Internet hay Internet di động, hầu hết các công ty thực sự đạt được doanh thu hơn 1 tỷ đô la đều tập trung ở lớp ứng dụng. Sequoia tin chắc rằng lĩnh vực AI sẽ tuân theo cùng một quy tắc:Giá trị thực sự nằm ở lớp ứng dụng.

Nhưng tình hình hiện nay đã khác. Với sự tiến bộ của các mô hình lớn, chúng đã có thể đi sâu vào lớp ứng dụng thông qua khả năng suy luận, sử dụng công cụ và giao tiếp giữa các tác nhân thông minh. Nếu bạn là một công ty khởi nghiệp, bạn nên xử lý tình huống này như thế nào? Pat gợi ý nên bắt đầu từ nhu cầu của khách hàng, tập trung vào các ngành dọc cụ thể, tập trung vào các chức năng cụ thể và giải quyết các vấn đề phức tạp có thể đòi hỏi mọi người phải tham gia. Đây là nơi cạnh tranh thực sự diễn ra và là nơi tạo ra giá trị. Có điều gì đặc biệt khi xây dựng một công ty AI không? Pat cho biết 95% nội dung không khác gì việc xây dựng một công ty thông thường - giải quyết các vấn đề quan trọng, tìm ra những cách độc đáo và hấp dẫn, đồng thời thu hút những nhân tài xuất sắc tham gia. Chỉ có 5% là dành riêng cho AI và ông đã nêu bật ba điểm cụ thể:

Đầu tiên, hãy cảnh giác với "doanh thu rung động".Pat giải thích rằng nhiều doanh nhân thích "doanh thu rung động" vì nó mang lại cảm giác tốt và công ty có vẻ đang phát triển nhanh, nhưng trên thực tế, có thể đó chỉ là khách hàng đang thăm dò thị trường chứ không phải là những thay đổi thực sự về hành vi. Ông khuyên những người sáng lập nên kiểm tra cẩn thận tỷ lệ áp dụng, tương tác và giữ chân người dùng để xem mọi người thực sự đang làm gì với sản phẩm. Đừng tự lừa dối mình rằng bạn có doanh thu thực sự, nhưng hóa ra đó lại là "doanh thu rung động", điều này cuối cùng sẽ gây tổn hại cho bạn.

"Ở giai đoạn phát triển hiện tại, lòng tin quan trọng hơn sản phẩm của bạn." Pat nhấn mạnh, "Sản phẩm sẽ dần trở nên tốt hơn. Nếu khách hàng tin rằng bạn có thể làm cho nó tốt hơn, bạn sẽ ổn; nếu họ không tin bạn, bạn sẽ gặp rắc rối."

Thứ hai, biên lợi nhuận gộp.Pat cho biết họ không nhất thiết phải quan tâm đến biên lợi nhuận gộp của các công ty khởi nghiệp hiện tại là bao nhiêu, vì cấu trúc chi phí trong lĩnh vực AI đang thay đổi nhanh chóng. Chi phí cho mỗi mã thông báo đã giảm 99% trong 12 đến 18 tháng qua. Nếu các doanh nhân chuyển đổi thành công từ bán công cụ sang bán kết quả và tiến lên chuỗi giá trị, thì mức giá cũng sẽ tăng. Mặc dù biên lợi nhuận gộp có thể không lý tưởng hiện tại, nhưng công ty nên có một con đường rõ ràng để có biên lợi nhuận gộp lành mạnh.

Thứ ba, bánh đà dữ liệu. Pat hỏi các doanh nhân trong khán phòng: "Ai có bánh đà dữ liệu? Bánh đà dữ liệu này có thể thúc đẩy những chỉ số kinh doanh nào?" Ông chỉ ra rằng nếu không trả lời được câu hỏi này, thì cái gọi là bánh đà dữ liệu có thể chỉ là một tưởng tượng. Nó phải được liên kết với các chỉ số kinh doanh cụ thể, nếu không thì nó vô nghĩa. Điều này đặc biệt quan trọng vì bánh đà dữ liệu là một trong những hào nước mạnh nhất mà một công ty khởi nghiệp có thể xây dựng.

Cuối bài phát biểu, Pat đã sử dụng một phép ẩn dụ thú vị: "Thiên nhiên ghét chân không". Ông cho biết hiện có một "lực hút" rất lớn đối với AI trên thị trường và mọi tiếng ồn kinh tế vĩ mô, chẳng hạn như biến động thuế quan và lãi suất, đều không liên quan. Xu hướng tăng áp dụng công nghệ hoàn toàn lấn át mọi biến động trên thị trường. "Có một lực hút lớn trên thị trường và nếu bạn không nắm bắt cơ hội, những người khác sẽ làm. Vì vậy, bất kể những gì chúng tôi đã nói trước đây về hào nước, chỉ số và những thứ tương tự, thì giờ đây bạn đang ở trong một ngành công nghiệp cần phải chạy đua hết mình. Bây giờ là lúc phải dốc toàn lực và tiếp tục di chuyển với tốc độ tối đa mọi lúc."

Từ cường điệu đến giá trị thực: Sự tham gia của người dùng AI đã tăng đáng kể

Tiếp theo, Sonya Huang đã xem xét lại tiến trình đáng chú ý của các ứng dụng AI trong năm qua. Cô đã chia sẻ một dữ liệu thú vị: Vào năm 2023, tỷ lệ người dùng hoạt động hàng ngày so với người dùng hoạt động hàng tháng (DAU/MAU) của các ứng dụng AI gốc rất thấp, điều đó có nghĩa là mặc dù người dùng tò mò muốn dùng thử nhưng họ không sử dụng thường xuyên và sự cường điệu vượt xa giá trị thực tế. Nhưng giờ đây, tình hình đã đảo ngược đáng kể. Tỷ lệ hoạt động hàng ngày/hoạt động hàng tháng của ChatGPT đã tăng lên đáng kể và hiện đã gần bằng mức của Reddit. "Đây là tin tuyệt vời", Sonya hào hứng nói, "Điều đó có nghĩa là ngày càng nhiều người trong chúng ta nhận được giá trị thực sự từ AI và tất cả chúng ta đang cùng nhau học cách tích hợp AI vào cuộc sống hàng ngày của mình". Việc sử dụng này vừa có tính chất vui vẻ, nhẹ nhàng vừa có giá trị thực tế sâu sắc. Sonya thừa nhận rằng cá nhân cô đã đốt một số lượng GPU đáng kinh ngạc để cố gắng "Ghibli hóa" nhiều hình ảnh khác nhau. Nhưng ngoài những ứng dụng thú vị này, điều thú vị hơn là các ứng dụng cấp độ sâu, chẳng hạn như khả năng tạo ra bản sao quảng cáo đẹp và chính xác đến kinh ngạc trong lĩnh vực quảng cáo, khả năng trực quan hóa ngay lập tức các khái niệm mới trong lĩnh vực giáo dục và khả năng hỗ trợ tốt hơn trong chẩn đoán trong lĩnh vực y tế và sức khỏe, chẳng hạn như OpenEvidence.

"Chúng ta vừa chạm đến phần nổi của tảng băng chìm của khả năng", Sonya nói. "Khi khả năng của các mô hình AI tiếp tục được cải thiện, những gì chúng ta có thể làm thông qua 'cửa trước' này sẽ trở nên ngày càng sâu sắc hơn".

Những đột phá về giọng nói và sự bùng nổ của lập trình: hai lĩnh vực chính

Vào năm 2024, có hai đột phá trong lĩnh vực AI đặc biệt đáng chú ý.

Đầu tiên là công nghệ tạo giọng nói. Sonya gọi đó là "Khoảnh khắc của cô ấy" trong lĩnh vực giọng nói, trích dẫn câu chuyện về Joaquin Phoenix phải lòng một trợ lý AI trong bộ phim Her. Công nghệ tạo giọng nói đã hoàn toàn vượt qua "thung lũng kỳ lạ" từ "gần như trưởng thành" lên một cấp độ gần với thực tế. Sonya đã trình diễn một bài phát biểu trên cảnh quay và giọng nói rất tự nhiên đến nỗi khó có thể biết đó là giọng của con người hay AI. "Khoảng cách giữa khoa học viễn tưởng và thực tế đang được thu hẹp với tốc độ đáng kinh ngạc. Cảm giác như bài kiểm tra Turing thực sự đã đến với chúng ta một cách lặng lẽ". Bước đột phá quan trọng thứ hai nằm ở lĩnh vực lập trình. Sonya chỉ ra rằng không gian này đã đạt đến "sự phù hợp tuyệt vời với thị trường sản phẩm". Kể từ khi Claude 3.5 Sonnet của Anthropic được phát hành vào mùa thu năm ngoái, đã có một "sự thay đổi rung cảm" nhanh chóng trong thế giới lập trình. Mọi người hiện đang làm những điều ấn tượng với lập trình AI, chẳng hạn như một người sử dụng "mã hóa rung cảm" để tạo ra một sản phẩm thay thế tự làm cho DocSend.

"Cho dù bạn là một kỹ sư '10x' giàu kinh nghiệm hay một người không biết lập trình, AI đang thay đổi cơ bản khả năng tiếp cận, tốc độ và tính kinh tế của việc tạo ra phần mềm", Sonya giải thích.

Theo quan điểm kỹ thuật, trong khi tiến trình trong các mô hình được đào tạo trước có vẻ đang chậm lại, hệ sinh thái nghiên cứu đang tìm ra những hướng đi mới để đột phá. Tiến bộ quan trọng nhất là khả năng suy luận của OpenAI, trong khi các kỹ thuật như dữ liệu tổng hợp, sử dụng công cụ và giàn giáo AI cũng đang phát triển nhanh chóng, kết hợp để tạo ra AI có thể thực hiện các nhiệm vụ ngày càng phức tạp.

Giá trị được tạo ra ở đâu: Cuộc chiến ở lớp ứng dụng đang nóng lên

Sonya nhớ lại cuộc tranh luận của cô với các đồng nghiệp về vấn đề tạo ra giá trị AI. Cô thừa nhận rằng cô đã hoài nghi về các ứng dụng đóng gói GPT vào thời điểm đó, trong khi đối tác của cô là Pat tin chắc rằng giá trị sẽ được tạo ra ở lớp ứng dụng. Bây giờ có vẻ như Pat đã đúng. Từ việc tạo ra giá trị thực tế, các công ty như Harvey và OpenEvidence tập trung vào việc bắt đầu từ nhu cầu của khách hàng thực sự đã tạo ra giá trị rất lớn.

"Chúng tôi tin tưởng mạnh mẽ rằng lớp ứng dụng là nơi giá trị cuối cùng sẽ hội tụ", Sonya nói, "và khi mô hình cơ bản ngày càng thâm nhập vào lớp này, chiến trường sẽ ngày càng trở nên khốc liệt hơn".

Tất nhiên, cô cũng nói đùa rằng người chiến thắng thực sự có thể là CEO của Nvidia, Huang Renxun, người đã thu được lợi nhuận khổng lồ từ việc bán chip AI.

Sonya tin rằng đợt "ứng dụng sát thủ" AI đầu tiên đã xuất hiện. Ngoài các ứng dụng nổi tiếng như ChatGPT, Harvey, Glean, Sierra và Cursor, một nhóm các công ty mới nổi đang nổi lên trong nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau. Bà đặc biệt đề cập rằng nhiều công ty mới sẽ "ưu tiên đại lý" và các đại lý mà họ bán sẽ phát triển từ các nguyên mẫu đơn giản hiện tại thành các sản phẩm thực sự mạnh mẽ.

Đại lý theo chiều dọc: Đại lý AI chuyên về các lĩnh vực cụ thể

Trong thị trường đại lý vào năm 2025, Sonya đặc biệt lạc quan về sự phát triển của các đại lý theo chiều dọc. Điều này mang đến những cơ hội tuyệt vời cho các doanh nhân đang tham gia sâu vào một lĩnh vực nhất định. Các tác nhân theo chiều dọc này được đào tạo từ đầu đến cuối cho các quy trình công việc cụ thể, sử dụng các kỹ thuật học tăng cường bao gồm dữ liệu tổng hợp và dữ liệu người dùng để cho phép các hệ thống AI thực hiện tốt các tác vụ rất cụ thể.

Đã có những trường hợp ban đầu thú vị. Trong bảo mật, Expo đã chứng minh rằng các tác nhân của họ có thể vượt trội hơn các chuyên gia kiểm tra xâm nhập; trong DevOps, Traversal đã tạo ra một trình khắc phục sự cố AI tốt hơn trình khắc phục sự cố của con người tốt nhất; và trong mạng lưới, AI của Meter đã vượt trội hơn các kỹ sư mạng.

Những ví dụ này, mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng mang lại cho chúng ta sự lạc quan rằng các tác nhân theo chiều dọc được đào tạo để giải quyết các vấn đề cụ thể có thể vượt trội hơn các chuyên gia giỏi nhất hiện nay.

Sonya cũng đề xuất khái niệm "thời đại thịnh vượng". Lấy lập trình làm ví dụ, điều gì sẽ xảy ra khi lao động trở nên rẻ và dồi dào? Chúng ta sẽ nhận được nhiều nội dung chất lượng thấp do AI tạo ra không? Điều gì sẽ xảy ra khi thị hiếu trở thành một tài sản khan hiếm? Câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ báo trước cách AI sẽ chuyển đổi các ngành công nghiệp khác.

Nền kinh tế tác nhân: Giai đoạn quan trọng tiếp theo của AI

Trong phần cuối bài phát biểu của mình, Konstantine Buhler mong đợi giai đoạn quan trọng tiếp theo của AI - "nền kinh tế tác nhân". Các tác nhân đã được thảo luận tại hội nghị AI ​​Ascent một năm trước, khi những trợ lý máy móc này mới bắt đầu hình thành các mô hình kinh doanh. Ngày nay, các mạng lưới máy móc này, được gọi là "bầy tác nhân", đã đóng vai trò chính trong nhiều công ty và là một phần quan trọng của ngăn xếp công nghệ AI. Konstantine dự đoán rằng trong những năm tới, điều này sẽ tiếp tục phát triển thành nền kinh tế đại lý, nơi các đại lý không chỉ truyền thông tin mà còn chuyển giao tài nguyên, thực hiện giao dịch, ghi lại hành vi của nhau, hiểu được sự tin tưởng và độ tin cậy, và có hệ thống kinh tế riêng của họ.

“Hệ thống kinh tế này không loại trừ con người, mà hoàn toàn tập trung vào con người,” Konstantine giải thích. “Các tác nhân hợp tác với con người, và con người hợp tác với các tác nhân để hình thành nên nền kinh tế thông minh này.”

Ba thách thức kỹ thuật lớn trong việc xây dựng nền kinh tế thông minh

Để hiện thực hóa tầm nhìn lớn lao này, chúng ta phải đối mặt với ba thách thức kỹ thuật chính:

Thách thức đầu tiên là bản sắc bền bỉ. Konstantine giải thích rằng bản sắc bền bỉ thực sự bao gồm hai khía cạnh. Đầu tiên, bản thân tác nhân cần phải duy trì tính nhất quán. Nếu bạn đang giao dịch với một người đang kinh doanh và người đó thay đổi mỗi ngày, thì có khả năng bạn sẽ không làm việc cùng họ trong một thời gian dài. Tác nhân phải có khả năng duy trì tính cách và sự hiểu biết của riêng mình. Thứ hai, tác nhân cần phải nhớ và hiểu bạn. Nếu đối tác của bạn không biết gì về bạn và hầu như không nhớ tên bạn, điều này cũng sẽ đặt ra thách thức đối với lòng tin và độ tin cậy.

Các giải pháp hiện tại như RAG (Retrieval Augmented Generation), cơ sở dữ liệu vector và cửa sổ ngữ cảnh dài đang cố gắng giải quyết vấn đề này, nhưng vẫn còn những thách thức lớn trong việc đạt được trí nhớ thực, tự học dựa trên trí nhớ và duy trì tính nhất quán của tác nhân.

Thách thức thứ hai là các giao thức truyền thông liền mạch. “Hãy tưởng tượng máy tính cá nhân không có TCP/IP và Internet,” Konstantine cho biết. “Chúng ta mới chỉ bắt đầu xây dựng lớp giao thức giữa các tác nhân.” Ông đặc biệt đề cập đến sự phát triển của MCP (Model Collaboration Protocol), đây chỉ là một trong một loạt các giao thức sẽ được sử dụng để cho phép truyền thông tin, truyền giá trị và truyền sự tin cậy trong tương lai.

Thách thức thứ ba là bảo mật. Khi bạn không thể giao tiếp trực tiếp với các đối tác của mình, tầm quan trọng của bảo mật và sự tin tưởng sẽ càng nổi bật hơn. Trong nền kinh tế tác nhân thông minh, bảo mật và sự tin tưởng sẽ quan trọng hơn so với nền kinh tế hiện tại, điều này sẽ tạo ra toàn bộ một ngành công nghiệp xoay quanh sự tin tưởng và bảo mật.

Từ chủ nghĩa tất định đến tính ngẫu nhiên: Một sự thay đổi cơ bản trong tư duy

Konstantine tin rằng sự ra đời của nền kinh tế thông minh sẽ thay đổi cơ bản cách chúng ta suy nghĩ. Ông đã đề xuất khái niệm "tư duy ngẫu nhiên", hoàn toàn khác với tư duy tất định truyền thống.

"Nhiều người trong chúng ta yêu thích khoa học máy tính vì nó quá xác định", ông giải thích. "Bạn lập trình máy tính để làm một việc gì đó và nó sẽ làm, ngay cả khi kết quả là lỗi phân đoạn. Bây giờ, chúng ta đang bước vào kỷ nguyên mà việc tính toán sẽ trở nên ngẫu nhiên".

Ông đã dùng một ví dụ đơn giản để minh họa: Nếu bạn yêu cầu máy tính nhớ số 73, nó sẽ nhớ vào ngày mai, tuần sau và tháng sau.Nhưng nếu bạn yêu cầu một người hoặc AI nhớ, nó có thể nhớ số 73, hoặc có thể nhớ số 37, 72, 74 hoặc số nguyên tố tiếp theo là 79, hoặc thậm chí không nhớ gì cả. Sự thay đổi trong tư duy này sẽ có tác động sâu sắc đến cách chúng ta xử lý AI và các tác nhân thông minh.

Thay đổi thứ hai là tư duy quản lý. Trong nền kinh tế tác nhân thông minh, chúng ta cần hiểu những gì các tác nhân thông minh có thể và không thể làm, tương tự như quá trình chuyển đổi từ những người đóng góp độc lập thành người quản lý. Chúng ta sẽ cần đưa ra các quyết định quản lý phức tạp hơn, chẳng hạn như khi nào thì dừng một số quy trình nhất định và cách cung cấp phản hồi.

Thay đổi lớn thứ ba là sự kết hợp của hai thay đổi đầu tiên: Chúng ta sẽ có đòn bẩy mạnh hơn, nhưng sự chắc chắn sẽ giảm đáng kể. “Chúng ta đang bước vào một thế giới mà bạn có thể làm được nhiều hơn, nhưng bạn phải có khả năng quản lý sự không chắc chắn và rủi ro đó”, Konstantine cho biết. “Mọi người trong căn phòng này đều có khả năng phát triển mạnh mẽ trong thế giới đó”.

Đòn bẩy tối thượng: Định hình lại công việc, công ty và nền kinh tế

Một năm trước, Sequoia đã dự đoán rằng các chức năng trong tổ chức sẽ bắt đầu có các tác nhân AI, dần dần hợp nhất và cuối cùng toàn bộ quy trình sẽ được hoàn thành bởi các tác nhân AI. Họ thậm chí còn mạnh dạn dự đoán sự xuất hiện của "công ty kỳ lân một người" đầu tiên.

Mặc dù "công ty kỳ lân một người" vẫn chưa xuất hiện, nhưng chúng ta đã thấy các công ty mở rộng quy mô với tốc độ chưa từng có với số lượng nhân viên ít hơn bao giờ hết. Konstantine tin rằng chúng ta sẽ đạt đến mức đòn bẩy chưa từng thấy trước đây.

"Cuối cùng, các quy trình và tác nhân này sẽ hợp nhất để tạo thành một mạng lưới các mạng nơ-ron", ông hình dung, "sẽ thay đổi mọi thứ, định hình lại công việc của cá nhân, định hình lại cấu trúc công ty và định hình lại toàn bộ nền kinh tế".

Thông qua bài phát biểu này, ba đối tác của Sequoia đã vạch ra một con đường rõ ràng cho AI từ quá trình phát triển hiện tại đến quá trình tiến hóa có thể có trong tương lai. Từ phân tích vĩ mô về các cơ hội thị trường, đến hiểu biết sâu sắc về giá trị của lớp ứng dụng, đến tầm nhìn về nền kinh tế thông minh, họ không chỉ giải thích Cái gì và Tại sao, mà quan trọng hơn là chỉ ra Cách thức - cách nắm bắt cơ hội và tạo ra giá trị trong cơ hội cấp nghìn tỷ này.

Đối với các doanh nhân, đây không chỉ là bữa tiệc của những ý tưởng mà còn là hướng dẫn hành động: nắm bắt giá trị của lớp ứng dụng, xây dựng doanh thu thực tế thay vì doanh thu "trên trời", thiết lập bánh đà dữ liệu, chuẩn bị cho nền kinh tế thông minh sắp tới và luôn nhớ rằng - bây giờ là lúc phải dốc toàn lực và tiếp tục tiến về phía trước với tốc độ cao nhất.