Tiêu đề gốc: Sự Mở Rộng Vĩ Đại: Kỷ Nguyên Mới của Phần Mềm Tiêu Dùng

Nguồn gốc: Olivia Moore, Đối tác a16z
Biên soạn và Biên dịch gốc: Leo, Deep Thought Circle

Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao các sản phẩm AI tiêu dùng xuất hiện trong hai năm qua lại tăng trưởng từ con số không lên đến hàng triệu người dùng và doanh thu hàng năm hơn 100 triệu đô la chỉ trong vòng chưa đầy hai năm chưa? Tốc độ tăng trưởng này gần như không thể tưởng tượng được trước khi có AI. Nhìn bề ngoài, điều này là do tốc độ phân phối nhanh hơn và doanh thu trung bình trên mỗi người dùng cao hơn. Nhưng tôi đã khám phá ra một thay đổi sâu sắc hơn mà hầu hết mọi người bỏ qua: AI đã thay đổi cơ bản mô hình giữ lại doanh thu cho phần mềm tiêu dùng.

Gần đây tôi đã đọc một bài phân tích của Đối tác a16z Olivia Moore, "Sự Mở Rộng Vĩ Đại: Kỷ Nguyên Mới của Phần Mềm Tiêu Dùng." Bà gọi hiện tượng này là "Sự Mở Rộng Vĩ Đại", và tôi nghĩ bà đã nắm bắt được một xu hướng quan trọng. Sau khi suy ngẫm về quan điểm này, tôi nhận ra đây không chỉ là một sự điều chỉnh mô hình kinh doanh; Đây là một sự thay đổi cơ bản trong luật chơi của toàn bộ ngành công nghiệp phần mềm tiêu dùng. Chúng ta đang chứng kiến một bước ngoặt lịch sử: các công ty phần mềm tiêu dùng không còn phải đối mặt với tình trạng người dùng rời bỏ dịch vụ; thay vào đó, họ có thể dựa vào sự gia tăng liên tục của giá trị người dùng để đạt được tăng trưởng. Theo một nghĩa nào đó, ranh giới giữa thị trường tiêu dùng và doanh nghiệp đang mờ dần. Tác động của sự thay đổi này là rất lớn. Các công ty phần mềm tiêu dùng truyền thống chi rất nhiều công sức và tiền bạc hàng năm để thay thế người dùng rời bỏ dịch vụ chỉ để duy trì hiện trạng. Tuy nhiên, các công ty đã nắm bắt cơ hội AI đang nhận thấy rằng mỗi nhóm người dùng mới không chỉ không mất giá trị mà còn thực sự đóng góp nhiều doanh thu hơn theo thời gian. Giống như việc đi từ một cái xô thủng sang một quả bóng bay đang phồng lên - mô hình tăng trưởng hoàn toàn khác. Từ góc độ này, cá nhân tôi tin rằng đây là một cơ hội lớn cho các công ty mở rộng ra nước ngoài, vì các sản phẩm tiêu dùng có thể tận dụng PLG để đạt được tăng trưởng và doanh thu, hoàn toàn tránh được những hạn chế của các nhóm Trung Quốc trong việc phát triển SLG ở nước ngoài. Mặc dù họ nhắm đến thị trường doanh nghiệp, nhưng mô hình tăng trưởng tổng thể của họ tương tự như mô hình sản phẩm tiêu dùng. Cá nhân tôi cũng cảm thấy như vậy về điều này. Dự án của riêng tôi đã hoạt động được một tháng. Đây là sản phẩm mã hóa Vibe B-side hoàn toàn hướng đến doanh nghiệp. Tuy nhiên, sản phẩm này dựa vào PLG để thu hút khách hàng và đã nhận được phản hồi dữ liệu tốt.

Những Sai Lầm Cơ Bản Của Mô Hình Truyền Thống

Trước tiên, hãy cùng xem lại cách phần mềm tiêu dùng kiếm tiền trước khi có AI. Phân tích của Moore phác thảo hai mô hình chính, mà tôi cho là một bản tóm tắt rất chính xác. Mô hình đầu tiên là mô hình dựa trên quảng cáo, chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng mạng xã hội. Mô hình này gắn liền trực tiếp với mức sử dụng, do đó giá trị của mỗi người dùng thường không đổi theo thời gian. Instagram, TikTok và Snapchat đều là những ví dụ về mô hình này. Mô hình thứ hai là mô hình đăng ký một tầng, trong đó tất cả người dùng trả phí đều trả cùng một mức phí cố định hàng tháng hoặc hàng năm để truy cập sản phẩm. Duolingo, Calm và YouTube Premium đều sử dụng phương pháp này.

Trong cả hai mô hình, tỷ lệ giữ lại doanh thu hầu như luôn dưới 100%. Một tỷ lệ phần trăm người dùng nhất định rời bỏ ứng dụng mỗi năm, trong khi những người dùng còn lại tiếp tục trả cùng một số tiền. Đối với các sản phẩm đăng ký tiêu dùng, việc duy trì tỷ lệ giữ lại người dùng và doanh thu ở mức 30-40% vào cuối năm đầu tiên được coi là "thực tiễn tốt nhất". Những con số này nghe có vẻ vô vọng. Tôi luôn cảm thấy mô hình này mắc phải một lỗi cấu trúc cơ bản: nó tạo ra một hạn chế cơ bản, buộc các công ty phải liên tục bù đắp doanh thu bị mất để duy trì tăng trưởng, chứ chưa nói đến việc mở rộng. Hãy tưởng tượng một cái xô bị thủng. Bạn không chỉ phải liên tục thêm nước để duy trì mực nước, mà còn phải thêm nhiều hơn lượng nước bị mất để giữ cho mực nước luôn dâng cao. Đây chính là tình thế tiến thoái lưỡng nan mà các công ty phần mềm tiêu dùng truyền thống đang phải đối mặt: họ bị mắc kẹt trong một vòng luẩn quẩn của việc thu hút, rời bỏ và tái thu hút khách hàng. Vấn đề của mô hình này không chỉ nằm ở con số; nó còn ảnh hưởng đến chiến lược tổng thể và phân bổ nguồn lực của công ty. Phần lớn nỗ lực được dành cho việc thu hút người dùng mới để bù đắp cho việc rời bỏ, thay vì củng cố mối quan hệ với người dùng hiện tại hoặc cải thiện giá trị sản phẩm. Đây là lý do tại sao chúng ta thấy rất nhiều ứng dụng tiêu dùng điên cuồng đẩy thông báo và áp dụng nhiều chiến thuật khác nhau để tăng mức độ tương tác của người dùng, mặc dù biết rằng một khi người dùng ngừng sử dụng sản phẩm, doanh thu của họ sẽ ngay lập tức biến mất. Tôi tin rằng mô hình này về cơ bản đã đánh giá thấp tiềm năng giá trị của người dùng. Nó giả định rằng giá trị của người dùng là cố định, và một khi họ đăng ký, tiềm năng đóng góp doanh thu của họ sẽ bị giới hạn. Nhưng thực tế là khi người dùng trở nên quen thuộc hơn với một sản phẩm, nhu cầu của họ có xu hướng tăng lên, và số tiền họ sẵn sàng chi trả cũng tăng theo. Các mô hình truyền thống không thể nắm bắt được sự tăng trưởng giá trị này.

Kỷ nguyên AI: Một cuộc chơi thay đổi cuộc chơi

Sự ra đời của AI đã thay đổi căn bản cuộc chơi. Moore gọi sự thay đổi này là "Sự bành trướng vĩ đại", và tôi nghĩ đó là một cái tên rất phù hợp. Các công ty AI tiêu dùng phát triển nhanh nhất hiện đang chứng kiến tỷ lệ duy trì doanh thu vượt quá 100%, một mức gần như không thể tưởng tượng được trong phần mềm tiêu dùng truyền thống. Hiện tượng này đang diễn ra theo hai cách: thứ nhất, chi tiêu của người tiêu dùng đang tăng lên khi doanh thu dựa trên mức sử dụng thay thế cho phí "truy cập" cố định; và thứ hai, người tiêu dùng đang đưa các công cụ vào nơi làm việc với tốc độ chưa từng có, nơi chúng có thể được hoàn trả và hỗ trợ bởi ngân sách lớn hơn.

Một thay đổi quan trọng mà tôi quan sát được là sự thay đổi cơ bản trong hành vi người dùng. Trong phần mềm truyền thống, người dùng hoặc sử dụng sản phẩm hoặc không; họ hoặc đăng ký hoặc hủy đăng ký. Nhưng với các sản phẩm AI, mức độ tương tác và đóng góp giá trị của người dùng tăng dần. Họ có thể bắt đầu sử dụng các tính năng cơ bản một cách rời rạc, nhưng khi khám phá ra giá trị của AI, họ ngày càng phụ thuộc vào các công cụ này và nhu cầu của họ cũng tăng lên. Quỹ đạo của sự khác biệt này rất đáng kể. Moore lưu ý rằng với tỷ lệ duy trì doanh thu 50%, một công ty phải thay thế một nửa cơ sở người dùng hàng năm để duy trì tỷ lệ này. Với tỷ lệ duy trì trên 100%, mỗi cơ sở người dùng sẽ mở rộng, với sự tăng trưởng được nhân lên. Đây không chỉ là một cải tiến về mặt số liệu; nó đại diện cho một động lực tăng trưởng hoàn toàn mới. Tôi tin rằng có một số lý do cơ bản cho sự thay đổi này. Các sản phẩm AI học hỏi; chúng trở nên hữu ích hơn khi được sử dụng. Người dùng càng đầu tư nhiều thời gian và dữ liệu, sản phẩm càng trở nên có giá trị đối với họ. Điều này tạo ra một vòng phản hồi tích cực: sử dụng nhiều hơn dẫn đến giá trị lớn hơn, và giá trị lớn hơn dẫn đến sử dụng nhiều hơn và mức độ sẵn sàng chi trả cao hơn. Một yếu tố quan trọng khác là tính thực tiễn của các sản phẩm AI. Không giống như nhiều ứng dụng tiêu dùng truyền thống, các công cụ AI thường trực tiếp giải quyết các vấn đề cụ thể của người dùng hoặc cải thiện năng suất của họ. Điều này có nghĩa là người dùng có thể dễ dàng nhận thấy lợi ích tức thời khi sử dụng các công cụ này và họ sẵn sàng trả tiền cho giá trị này hơn. Khi một công cụ AI có thể giúp bạn tiết kiệm hàng giờ làm việc, việc trả tiền cho các lần sử dụng bổ sung trở nên rất hợp lý. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về cách các công ty AI tiêu dùng thành công nhất xây dựng chiến lược định giá của họ. Moore chỉ ra rằng các công ty này không còn dựa vào một khoản phí đăng ký duy nhất nữa mà thay vào đó sử dụng mô hình kết hợp với nhiều cấp đăng ký và một thành phần dựa trên mức sử dụng. Nếu người dùng sử dụng hết tín dụng đi kèm, họ có thể mua thêm hoặc nâng cấp lên gói cao hơn. Tôi nghĩ rằng có một bài học quan trọng từ ngành công nghiệp game. Các công ty game từ lâu đã có được phần lớn doanh thu từ những "cá voi" chi tiêu cao. Việc giới hạn giá ở một hoặc hai cấp có thể là một cơ hội doanh thu bị lãng phí. Các công ty thông minh xây dựng các cấp dựa trên các biến số như số lượng bản dựng hoặc nhiệm vụ, tốc độ và mức độ ưu tiên, hoặc quyền truy cập vào các mô hình cụ thể, đồng thời cung cấp tín dụng và các tùy chọn nâng cấp.

Hãy để tôi xem xét một số ví dụ cụ thể. Google AI cung cấp gói đăng ký Pro với giá 20 đô la mỗi tháng và gói đăng ký Ultra với giá 249 đô la mỗi tháng, kèm theo phụ phí cho tín dụng Veo3 khi người dùng (chắc chắn) vượt quá số tiền được bao gồm. Các gói tín dụng bổ sung bắt đầu từ 25 đô la và tăng dần lên đến 200 đô la. Tôi nhận thấy nhiều người dùng chi tiêu cho tín dụng Veo bổ sung nhiều như họ chi cho gói đăng ký cơ bản. Đây là một ví dụ hoàn hảo về cách doanh thu có thể tăng trưởng theo mức độ tương tác của người dùng.

Mô hình của Krea cũng rất thú vị: họ cung cấp các gói dịch vụ từ 10 đến 60 đô la mỗi tháng, tùy thuộc vào mức sử dụng dự kiến và công việc đào tạo. Nếu bạn vượt quá số lượng đơn vị tính toán được bao gồm, bạn có thể mua thêm các gói tín dụng (có hiệu lực trong 90 ngày) với giá từ 5 đến 40 đô la. Điểm hấp dẫn của mô hình này là nó cung cấp cả mức giá khởi điểm hợp lý cho người dùng thông thường và không gian để mở rộng cho người dùng nhiều. Giá của Grok đưa chiến lược này lên một tầm cao mới: các gói SuperGrok có giá 30 đô la mỗi tháng, trong khi các gói SuperGrok Heavy có giá 300 đô la mỗi tháng. Gói sau mở khóa các mô hình mới (Grok 4 Heavy), quyền truy cập mô hình mở rộng, bộ nhớ dài hơn và thử nghiệm tính năng mới. Mức chênh lệch giá gấp 10 lần này gần như không thể tưởng tượng được trong phần mềm tiêu dùng truyền thống, nhưng lại hợp lý trong kỷ nguyên AI, nơi những người dùng khác nhau có nhu cầu và giá trị nhận thức rất khác nhau.

Tôi tin rằng thành công của những mô hình này nằm ở việc họ nhận ra bản chất đa dạng và năng động của giá trị người dùng. Không phải tất cả người dùng đều có cùng nhu cầu hoặc khả năng chi trả, và nhu cầu của cùng một người dùng có thể thay đổi theo thời gian. Bằng cách cung cấp các tùy chọn giá linh hoạt, các công ty này có thể nắm bắt toàn bộ giá trị người dùng.

Moore đề cập rằng một số công ty tiêu dùng đã đạt được tỷ lệ duy trì doanh thu vượt quá 100% chỉ bằng cách sử dụng mô hình định giá này, thậm chí trước khi cân nhắc bất kỳ việc mở rộng nào vào doanh nghiệp. Điều này chứng minh sức mạnh của chiến lược này. Nó không chỉ giải quyết vấn đề khách hàng rời bỏ phần mềm tiêu dùng truyền thống mà còn tạo ra một cơ chế tăng trưởng vốn có.

Cầu nối vàng từ tiêu dùng đến doanh nghiệp

Một xu hướng quan trọng khác mà tôi quan sát được là tốc độ chưa từng có mà người tiêu dùng đang đưa các công cụ AI vào nơi làm việc. Moore nhấn mạnh điểm này trong phân tích của mình: người tiêu dùng đang tích cực tự thưởng cho mình vì đã đưa các công cụ AI vào nơi làm việc. Tại một số công ty, việc không "có nền tảng AI" hiện được coi là không thể chấp nhận được. Bất kỳ sản phẩm nào có tiềm năng ứng dụng tại nơi làm việc - về cơ bản, bất cứ thứ gì không phải NSFW - đều nên giả định rằng người dùng sẽ muốn đưa nó vào nhóm của họ, và khi được hoàn tiền, họ sẽ phải trả nhiều hơn đáng kể.

Tôi rất ấn tượng với tốc độ chuyển đổi này. Trước đây, việc chuyển đổi từ người tiêu dùng sang doanh nghiệp thường mất nhiều năm và đòi hỏi nhiều nỗ lực đào tạo thị trường và bán hàng. Nhưng tiện ích của các công cụ AI lại rõ ràng đến mức người dùng tự nguyện áp dụng chúng vào nơi làm việc. Tôi đã thấy rất nhiều trường hợp nhân viên ban đầu tự mua một công cụ AI, sau đó thuyết phục công ty mua phiên bản doanh nghiệp cho toàn bộ nhóm của họ.

Sự chuyển dịch từ người tiêu dùng nhạy cảm về giá sang người mua doanh nghiệp không nhạy cảm về giá tạo ra một cơ hội mở rộng lớn. Điều này đòi hỏi các tính năng chia sẻ và cộng tác cơ bản như thư mục nhóm, thư viện dùng chung, khung vẽ cộng tác, xác thực và bảo mật. Tôi tin rằng những tính năng này hiện rất cần thiết cho bất kỳ sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng nào có tiềm năng cho doanh nghiệp. Với những tính năng này, giá cả có thể thay đổi đáng kể. ChatGPT là một ví dụ điển hình. Mặc dù không được coi rộng rãi là sản phẩm dành cho nhóm, nhưng giá của nó làm nổi bật sự khác biệt: đăng ký cá nhân bắt đầu từ 20 đô la mỗi tháng, trong khi các gói doanh nghiệp dao động từ 25 đến 60 đô la cho mỗi người dùng. Chênh lệch giá gấp 2-3 lần này hiếm khi xảy ra trong phần mềm tiêu dùng truyền thống nhưng đang trở nên phổ biến trong kỷ nguyên AI. Tôi nghi ngờ một số công ty thậm chí còn định giá các gói cá nhân ở mức hòa vốn hoặc lỗ nhẹ để đẩy nhanh quá trình áp dụng của nhóm. Notion đã sử dụng hiệu quả cách tiếp cận này vào năm 2020, cung cấp các trang miễn phí không giới hạn cho người dùng cá nhân trong khi tính phí cạnh tranh cho các tính năng cộng tác, điều này đã thúc đẩy giai đoạn tăng trưởng bùng nổ nhất của họ. Logic đằng sau chiến lược này: xây dựng cơ sở người dùng bằng cách trợ cấp cho việc sử dụng cá nhân, sau đó kiếm tiền thông qua các tính năng doanh nghiệp.

Hãy cùng xem một số ví dụ cụ thể. Gói Plus của Gamma có giá 8 đô la mỗi tháng và loại bỏ hình mờ—một yêu cầu đối với hầu hết các doanh nghiệp—cùng với các tính năng khác. Sau đó, người dùng trả tiền cho mỗi cộng tác viên được thêm vào không gian làm việc của họ. Mô hình này khéo léo tận dụng nhu cầu của doanh nghiệp về giao diện chuyên nghiệp.

Replit cung cấp gói 20 đô la mỗi tháng cho người dùng Core. Gói nhóm bắt đầu từ 35 đô la mỗi tháng và bao gồm các khoản tín dụng bổ sung, ghế xem, thanh toán tập trung, kiểm soát truy cập theo vai trò, triển khai riêng tư, v.v. Cursor cung cấp gói Pro với giá 20 đô la mỗi tháng và gói Ultra với giá 200 đô la mỗi tháng (cho mức sử dụng gấp 20 lần). Người dùng nhóm trả 40 đô la mỗi tháng cho sản phẩm Pro, đi kèm với chế độ riêng tư trên toàn tổ chức, bảng điều khiển sử dụng và quản lý, thanh toán tập trung và SAML/SSO.

Những tính năng này rất quan trọng vì chúng mở ra cơ hội mở rộng ARPU (doanh thu trung bình trên mỗi người dùng) cho doanh nghiệp. Tôi tin rằng bất kỳ công ty AI tiêu dùng nào không cân nhắc đến việc mở rộng quy mô doanh nghiệp ngay hôm nay đều đang bỏ lỡ một cơ hội lớn. Người dùng doanh nghiệp không chỉ trả nhiều tiền hơn mà còn có xu hướng ổn định hơn và tỷ lệ rời bỏ dịch vụ thấp hơn.

Đầu tư vào Năng lực Doanh nghiệp ngay từ Ngày đầu

Moore đưa ra một gợi ý có vẻ trái ngược nhưng thực ra rất hợp lý: Các công ty tiêu dùng hiện nên cân nhắc tuyển dụng một trưởng nhóm bán hàng trong vòng một đến hai năm kể từ khi thành lập. Tôi hoàn toàn đồng ý, mặc dù điều này đi ngược lại với chiến lược sản phẩm tiêu dùng truyền thống.

Việc áp dụng cá nhân chỉ có thể đưa sản phẩm đi xa đến một mức độ nhất định; việc đảm bảo áp dụng rộng rãi trong tổ chức đòi hỏi phải điều hướng hoạt động mua sắm của doanh nghiệp và ký kết các hợp đồng có giá trị cao. Điều này đòi hỏi năng lực bán hàng chuyên môn, thay vì chỉ dựa vào việc áp dụng sản phẩm một cách tự nhiên. Tôi đã thấy quá nhiều sản phẩm AI tiêu dùng xuất sắc bỏ lỡ những cơ hội đáng kể do thiếu năng lực bán hàng cho doanh nghiệp.

Canva, được thành lập vào năm 2013, đã đợi gần bảy năm để ra mắt sản phẩm Teams. Moore chỉ ra rằng đến năm 2025, sự chậm trễ này sẽ không còn khả thi nữa. Tốc độ áp dụng AI của doanh nghiệp đồng nghĩa với việc nếu bạn trì hoãn các tính năng dành cho doanh nghiệp, các đối thủ cạnh tranh sẽ nắm bắt cơ hội. Áp lực cạnh tranh này được tăng tốc đáng kể trong kỷ nguyên AI, khi thị trường đang thay đổi nhanh hơn bao giờ hết. Tôi tin rằng một số tính năng chính thường quyết định kết quả. Về mặt bảo mật và quyền riêng tư, cần tuân thủ SOC-2 và hỗ trợ SSO/SAML. Về mặt vận hành và thanh toán, cần kiểm soát truy cập dựa trên vai trò và thanh toán tập trung. Về mặt sản phẩm, cần có các mẫu nhóm, chủ đề được chia sẻ và quy trình làm việc cộng tác. Những điều này nghe có vẻ cơ bản, nhưng chúng thường là những yếu tố chính trong quyết định mua hàng của doanh nghiệp. ElevenLabs là một ví dụ tuyệt vời: công ty bắt đầu với việc người tiêu dùng áp dụng rộng rãi nhưng đã nhanh chóng xây dựng các khả năng cấp doanh nghiệp, bổ sung tuân thủ HIPAA cho các tác nhân thoại và đàm thoại của mình và định vị bản thân để phục vụ chăm sóc sức khỏe và các thị trường được quản lý khác. Sự chuyển đổi doanh nghiệp nhanh chóng này cho phép họ thu hút các khách hàng doanh nghiệp có giá trị cao thay vì chỉ dựa vào doanh thu từ người tiêu dùng. Tôi đã quan sát thấy một hiện tượng thú vị: các công ty AI dành cho người tiêu dùng đầu tư vào các khả năng của doanh nghiệp ngay từ đầu có xu hướng xây dựng các hào nước vững chắc hơn. Khi khách hàng doanh nghiệp áp dụng một công cụ và tích hợp nó vào quy trình làm việc của họ, chi phí chuyển đổi sẽ cao. Điều này tạo ra sự gắn bó chặt chẽ hơn của khách hàng và một nguồn doanh thu dễ dự đoán hơn.

Ngoài ra, khách hàng doanh nghiệp cung cấp phản hồi giá trị về sản phẩm. Nhu cầu của họ thường phức tạp hơn, thúc đẩy quá trình phát triển sản phẩm hướng đến những cấp độ tinh vi hơn. Tôi đã thấy nhiều sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng khám phá ra những hướng đi mới cho sản phẩm và các yêu cầu chức năng thông qua việc phục vụ khách hàng doanh nghiệp.

Suy nghĩ sâu sắc hơn của tôi về sự thay đổi này

Sau khi phân tích kỹ lưỡng quan điểm của Moore và những quan sát của riêng tôi, tôi tin rằng chúng ta đang chứng kiến không chỉ một sự điều chỉnh đối với mô hình kinh doanh mà còn là một sự tái cấu trúc toàn bộ cơ sở hạ tầng của ngành công nghiệp phần mềm. AI không chỉ thay đổi khả năng của sản phẩm mà còn thay đổi cách thức tạo ra và nắm bắt giá trị.

Điều tôi thấy thú vị nhất là sự thay đổi này thách thức những giả định truyền thống của chúng ta về phần mềm tiêu dùng. Trong một thời gian dài, người ta tin rằng phần mềm tiêu dùng vốn có giá thành thấp, tỷ lệ khách hàng rời bỏ cao và khó kiếm tiền. Nhưng thực tế của kỷ nguyên AI cho thấy phần mềm tiêu dùng có thể đạt được quy mô doanh thu và tốc độ tăng trưởng ở cấp độ doanh nghiệp. Những tác động của sự thay đổi này rất sâu sắc. Từ góc độ phân bổ vốn, điều này có nghĩa là các nhà đầu tư hiện có thể đầu tư nhiều tiền hơn vào các công ty AI tiêu dùng sớm hơn vì các công ty này có thể đạt được quy mô doanh thu có ý nghĩa nhanh hơn. Theo truyền thống, các công ty phần mềm tiêu dùng cần phải đợi đến khi đạt được quy mô người dùng đáng kể trước khi kiếm tiền hiệu quả, nhưng giờ đây họ có thể đạt được mức tăng trưởng doanh thu mạnh mẽ với lượng người dùng tương đối nhỏ. Tôi cũng suy ngẫm về những tác động của sự thay đổi này đối với chiến lược khởi nghiệp. Moore đề cập rằng nhiều công ty doanh nghiệp quan trọng nhất mà chúng tôi tin rằng sẽ xuất hiện trong kỷ nguyên AI có thể đã bắt đầu từ các sản phẩm tiêu dùng. Tôi nghĩ đây là một cái nhìn sâu sắc. Con đường khởi nghiệp phần mềm B2B truyền thống thường bao gồm nghiên cứu thị trường chuyên sâu, phỏng vấn khách hàng và chu kỳ bán hàng. Bắt đầu với thị trường tiêu dùng cho phép lặp lại sản phẩm và xác nhận thị trường nhanh hơn. Một lợi thế khác của cách tiếp cận này là nó tạo ra sự phù hợp tự nhiên hơn giữa sản phẩm và thị trường. Khi người tiêu dùng tự nguyện sử dụng và trả tiền cho một sản phẩm, đó là một tín hiệu mạnh mẽ về sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường. Sau đó, khi những người dùng này đưa sản phẩm vào nơi làm việc, việc áp dụng trong doanh nghiệp trở nên tự nhiên và bền vững hơn. Tôi cũng nhận thấy một sự thay đổi thú vị trong động lực cạnh tranh. Trong kỷ nguyên phần mềm truyền thống, thị trường người tiêu dùng và doanh nghiệp thường tách biệt, với những người chơi và chiến lược khác nhau. Nhưng trong kỷ nguyên AI, những ranh giới này đang mờ dần. Một sản phẩm duy nhất có thể cạnh tranh trên cả hai thị trường cùng lúc, tạo ra những lợi thế và thách thức cạnh tranh mới. Từ góc độ kỹ thuật, tôi tin rằng bản chất kép này của các sản phẩm AI (dễ sử dụng ở cấp độ người tiêu dùng + chức năng ở cấp độ doanh nghiệp) đang thúc đẩy các tiêu chuẩn mới trong thiết kế và phát triển sản phẩm. Các sản phẩm cần đủ đơn giản để người dùng cá nhân có thể dễ dàng bắt đầu, nhưng vẫn đủ mạnh mẽ và an toàn để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp. Sự cân bằng này không dễ đạt được, nhưng các công ty làm đúng sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể.

Tôi cũng xem xét tác động của xu hướng này đối với các công ty phần mềm doanh nghiệp hiện có. Các công ty phần mềm doanh nghiệp truyền thống hiện phải đối mặt với sự cạnh tranh từ các công ty AI có nguồn gốc từ thị trường người tiêu dùng. Những công ty mới gia nhập này thường mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn và tốc độ lặp lại nhanh hơn. Điều này có thể buộc toàn bộ ngành công nghiệp phần mềm doanh nghiệp phải nâng cao tiêu chuẩn sản phẩm và trải nghiệm người dùng.

Cuối cùng, tôi tin rằng sự thay đổi này cũng phản ánh một sự thay đổi căn bản trong cách mọi người làm việc. Làm việc từ xa, nhiều lựa chọn công cụ cá nhân hơn và kỳ vọng cao hơn về các công cụ năng suất đang làm mờ ranh giới giữa công cụ dành cho người tiêu dùng và doanh nghiệp. AI chỉ đơn giản là đang thúc đẩy xu hướng vốn đã đang diễn ra này.

Cơ hội và Thách thức trong Tương lai

Mặc dù tôi rất hào hứng với hiện tượng "Đại Mở rộng" mà Moore mô tả, tôi cũng thấy một số thách thức và cơ hội cần được quan tâm.

Về mặt thách thức, tôi tin rằng cạnh tranh sẽ gia tăng. Khi con đường dẫn đến thành công trở nên rõ ràng, nhiều công ty sẽ cố gắng theo đuổi cùng một chiến lược. Những công ty có thể thiết lập sự khác biệt mạnh mẽ và hiệu ứng mạng lưới sẽ chiếm ưu thế về lâu dài.

Từ góc độ quản lý, việc áp dụng nhanh chóng các sản phẩm AI trong môi trường doanh nghiệp có thể đặt ra những thách thức mới về tuân thủ và bảo mật. Các công ty sẽ cần đảm bảo rằng các công cụ AI của họ tuân thủ các tiêu chuẩn ngành và yêu cầu quản lý khác nhau. Điều này có thể làm tăng chi phí phát triển và độ phức tạp, nhưng cũng sẽ tạo ra những rào cản mới đối với cạnh tranh.

Về mặt cơ hội, tôi thấy có nhiều không gian cho sự đổi mới. Các công ty có thể kết hợp một cách sáng tạo sự dễ sử dụng ở cấp độ người tiêu dùng với chức năng ở cấp độ doanh nghiệp sẽ tạo ra các danh mục thị trường mới. Tôi cũng tin rằng có nhiều cơ hội trong các công cụ AI chuyên dụng; Các công cụ được tối ưu hóa chuyên sâu cho các ngành hoặc trường hợp sử dụng cụ thể có thể có giá trị hơn các công cụ đa năng. Tôi cũng nhìn thấy những cơ hội trong hiệu ứng mạng lưới của dữ liệu và các mô hình AI. Khi người dùng phát triển và việc sử dụng ngày càng sâu rộng, các sản phẩm AI có thể trở nên thông minh và cá nhân hóa hơn. Những cải tiến dựa trên dữ liệu này có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ, vì những người mới tham gia khó có thể sao chép được trí tuệ tích lũy này. Từ góc độ đầu tư, tôi tin rằng xu hướng này sẽ tiếp tục thu hút vốn đáng kể. Tuy nhiên, các nhà đầu tư sẽ cần phải tinh ý hơn trong việc xác định các công ty có lợi thế cạnh tranh thực sự bền vững, chứ không chỉ những công ty có tốc độ tăng trưởng nhanh chóng trong ngắn hạn. Điều quan trọng là phải hiểu được công ty nào có thể xây dựng được những hào nước thực sự, thay vì chỉ tận dụng các cơ hội thị trường ban đầu. Cuối cùng, tôi tin rằng "Sự bành trướng vĩ đại" mà Moore mô tả chỉ là khởi đầu của cuộc cách mạng AI. Chúng ta đang định nghĩa lại bản chất của phần mềm—từ công cụ thành người bạn đồng hành thông minh, từ tính năng đến kết quả. Các công ty nắm bắt được sự thay đổi này và thực hiện thành công sẽ xây dựng thế hệ những gã khổng lồ công nghệ tiếp theo. Đây không chỉ là đổi mới mô hình kinh doanh; mà là tái định hình mối quan hệ giữa con người và công nghệ. Chúng ta đang sống trong một thời đại thú vị khi phần mềm ngày càng thông minh hơn, hữu ích hơn và không thể thiếu. Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia