Đã một năm kể từ buổi Hỏi tôi bất cứ điều gì (Ask Me Anything) lần trước. Rất nhiều thứ đã thay đổi kể từ đó trong các lĩnh vực AI, thị trường, kinh tế vĩ mô và hệ sinh thái công nghệ nói chung.

Dưới đây là các câu hỏi mà chúng ta đã thảo luận:

• 4:22 Tại sao AI lại có vẻ bị lo sợ hoặc bị ghét rộng rãi như hiện nay?
• 8:48 Tại sao AI đang thúc đẩy những tiến bộ vượt bậc trong khi chính trị và các hệ thống công cộng lại tụt hậu phía sau?
• 13:34 Những cơ hội thực sự trong việc thương mại hóa AI hiện nay là gì?
• 14:10 Liệu các startup có còn cần những người đồng sáng lập là con người trong một thế giới ưu tiên AI không?
• 17:51 Tầm quan trọng của một người đồng sáng lập kỹ thuật trong thời đại AI như thế nào?
• 20:00 Liệu trí thông minh (IQ) có trở nên không còn quan trọng khi AI ngày càng cải thiện?
• 20:18 Những kỹ năng nào mà các chuyên gia trẻ nên tập trung vào trong một thế giới do AI dẫn dắt?
• 22:48 Giáo dục nên phát triển như thế nào trong thời đại AI (và trẻ em nên được dạy như thế nào)?
• 26:40 Điều gì thúc đẩy quyết định của nhà đầu tư ở những giai đoạn sớm nhất của một startup?
• 28:23 Làm thế nào các nhà sáng lập giai đoạn pre-seed có thể gọi vốn, đặc biệt là ở ngoài Hoa Kỳ?
• 30:11 Mạng nơ-ron đồ thị (graph neural networks) có thể tác động đến các sàn thương mại như thế nào?
• 31:32 Cần những gì để chiến thắng trên các sàn thương mại ở những khu vực như Mỹ Latinh?
• 33:10 Điều gì tạo nên khả năng phòng thủ thực sự ở các công ty AI so với sự tăng trưởng dựa trên sự cường điệu?
• 35:38 Chúng ta có đang ở trong bong bóng AI không—và điều đó có ý nghĩa gì đối với các nhà đầu tư?
• 37:30 Lộ trình gọi vốn phù hợp cho các startup đòi hỏi vốn đầu tư ban đầu lớn là gì?
• 38:54 Các nhà đầu tư cần bằng chứng gì trước khi rót vốn cho một startup giai đoạn đầu?
• 39:40 Luận điểm đầu tư vào sàn thương mại của bạn đã phát triển như thế nào trong thời đại AI?
• 42:02 Các nhà sáng lập có thể tìm thấy các lập trình viên bán thời gian (fractional developers) giỏi ở đâu?
• 43:15 Điều gì định nghĩa AGI—và chúng ta nên nghĩ về nó như thế nào hiện nay?
• 45:08 Tầm quan trọng của “bước đệm” (wedge) ban đầu trong việc xây dựng một sàn thương mại là gì?
• 46:29 Làm thế nào để bạn đánh giá liệu việc áp dụng AI có thực sự tạo ra giá trị hay không?
• 48:00 Những đặc điểm nào của nhà sáng lập là quan trọng nhất hiện nay?
• 49:45 Nếu bạn bắt đầu từ hôm nay, bạn sẽ xây dựng cái gì và tại sao?
• 52:32 Bạn là ai ngoài danh tính nghề nghiệp của mình?
• 55:11 Bạn có còn những nỗi bất an không—và bạn nghĩ về chúng như thế nào?
• 57:10 Bạn sẽ làm gì nếu không phải là một doanh nhân?
• 59:45 Những tín hiệu nào cho thấy một sàn thương mại đang đạt đến tính thanh khoản và sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (product-market fit)?
• 1:01:19 Khả năng phòng thủ cốt lõi của một sàn thương mại ngay từ ngày đầu tiên là gì?
• 1:02:24 Quince là gì và tại sao nó lại thành công đến vậy?
• 1:04:22 Những ngành công nghiệp “nhàm chán” nào sẽ tạo ra các công ty lớn tiếp theo?
• 1:06:36 Điểm mù lớn nhất của các nhà đầu tư mạo hiểm (VC) hiện nay là gì?
• 1:08:15 Những lĩnh vực AI nào đang quá đông đúc vào lúc này?
• 1:09:35 Các sàn thương mại có thể thành công xoay quanh các sự kiện đời sống phức tạp, đa dịch vụ không?
• 1:11:41 Kỳ vọng gọi vốn đã thay đổi như thế nào trong kỷ nguyên AI?
• 1:16:07 Sinh viên tốt nghiệp nên gia nhập startup hay các công ty lớn vào năm 2026?
• 1:16:21 Trở thành một người đa năng (generalist) có còn là một lộ trình nghề nghiệp khả thi không?
• 1:18:35 Các nhà đầu tư thích được giới thiệu (warm intro) hay liên hệ trực tiếp (cold outreach) hơn?
• 1:19:55 Các startup có nên sử dụng dịch vụ như một bước đệm trước khi trở thành SaaS không?
• 1:22:02 Những trò chơi hoặc công cụ nào là tốt nhất cho sự phát triển và học tập của trẻ em?
• 1:24:39 Liệu AI có gây ra tình trạng mất việc làm hàng loạt hoặc thất nghiệp không?
• 1:30:57 Liệu các công ty có quy mô vốn mạo hiểm có thể được xây dựng ở Mỹ Latinh hiện nay không?
• 1:32:26 AI nên được sử dụng như thế nào trong việc ra quyết định vận hành?
• 1:36:00 Điều gì phân biệt các sàn thương mại khổng lồ với các sàn thương mại ngách?
• 1:37:24 Nên ủy quyền bao nhiêu phần trăm việc ra quyết định cho AI so với con người?
• 1:39:10 Điều gì quan trọng nhất trong các startup B2C giai đoạn đầu: sức kéo (traction) hay sự thấu hiểu (insight)?

Nếu muốn, bạn có thể nghe tập đó trong trình phát podcast được nhúng.

Ngoài video YouTube và trình phát podcast nhúng ở trên, bạn cũng có thể nghe podcast trên iTunes và Spotify .

Bản ghi chép

Chào mọi người. Tôi hy vọng bạn có một tuần tuyệt vời. Thành thật mà nói, đã hơn một năm kể từ khi chúng ta thực hiện buổi Hỏi tôi bất cứ điều gì, và có quá nhiều thứ đã xảy ra trong lĩnh vực AI, kinh tế vĩ mô, địa chính trị, v.v. Vì vậy, tôi nghĩ đã đến lúc trả lời tất cả các câu hỏi của các bạn ở mọi khía cạnh có thể.

Vì vậy, không để các bạn chờ đợi lâu hơn nữa, hãy bắt đầu chương trình thôi. Chào mừng đến với tập 53. Hỏi tôi bất cứ điều gì.

Tuyệt vời. Tôi đã nhận được rất nhiều câu hỏi mà các bạn đã gửi trước, tôi quyết định sẽ đi qua từng câu một. Tất nhiên, các bạn cứ thoải mái gửi thêm câu hỏi trong khi chương trình đang diễn ra nhé.

Câu hỏi cơ bản đầu tiên mà ai đó đã hỏi tôi là tại sao có vẻ như mọi người đều ghét AI vào lúc này? Kiểu như, tại sao AI lại bị ghét đến thế? Tôi đã suy nghĩ rất kỹ về điều đó, và bất cứ khi nào một công nghệ mới xuất hiện, luôn có sự phản đối. Hãy để tôi đưa ra cho bạn những ví dụ thực sự thú vị. Quay lại thời xa xưa khi việc viết lách được phát minh ra.

Socrates đã phàn nàn rằng việc viết lách sẽ làm con người lười biếng. Họ sẽ không còn sử dụng trí nhớ của mình nữa, v.v. Và điều buồn cười và trớ trêu ở đây là lý do duy nhất chúng ta biết được điều đó là vì Plato thực sự đã viết lại những lời nói của Socrates. Và vì vậy, nếu việc viết lách không được phát minh để bảo tồn kiến thức, cho phép xây dựng dựa trên kiến thức của người khác, chúng ta sẽ không có được điều đó.

Kiến thức và chuyên môn mà chúng ta có ngày nay. Và điều này luôn đúng trong suốt lịch sử. Khi máy in được phát minh, cũng vậy, người ta lo lắng rằng bằng cách nào đó khi Kinh Thánh được viết ra, bạn sẽ mất đi sự kết nối với giáo hội. Khi báo chí được phát minh, lời chỉ trích chính là, ôi trời ơi bạn sẽ không còn nhận được tin tức từ tòa giảng nữa, và đó sẽ là một vấn đề lớn.

Và tất nhiên, không ai trong chúng ta nhận tin tức từ tòa giảng cả. Đó chẳng phải là vấn đề gì hết. Khi xe đạp được phát minh, người ta nói rằng nó sẽ dẫn đến một cuộc khủng hoảng đạo đức vì phụ nữ sẽ có thể lấy xe đạp của họ và đi ngoại tình thay vì bị mắc kẹt ở một địa điểm cụ thể.

Và tất nhiên tất cả những điều đó đều là nhảm nhí, đúng không? Nó không thực sự thay đổi điều gì cả. Nó chỉ làm cho cuộc sống của chúng ta tốt đẹp hơn. Và vì vậy, những khái niệm như khủng hoảng đạo đức và công nghệ này cứ tiếp tục xảy ra. Với TV, người ta nghĩ rằng nó sẽ tạo ra những người thây ma trước màn hình, không sử dụng trí não theo bất kỳ cách nào.

Và điều tương tự cũng đúng với internet với Wikipedia, ôi, liệu sinh viên sẽ học tập, ghi nhớ, v.v. hay là có quyền truy cập vào thông tin. Và hiện tại mọi người cũng đang lo lắng điều tương tự về AI. Nó sẽ chiếm hết công việc, vốn là một mối lo ngại của con người từ trước đến nay.

Tôi sẽ giải quyết vấn đề đó trong một câu hỏi khác. Có lẽ nó sẽ trỗi dậy và chiếm quyền kiểm soát từ chúng ta, như trong tất cả các bộ phim viễn tưởng, v.v. Thứ nhất, mối lo ngại chung với các công nghệ mới khi mọi người chưa thoải mái với nó và nghĩ ra tất cả những kịch bản thực sự điên rồ và đáng sợ này. Thứ hai, tôi muốn nói rằng AI xuất hiện vào một thời điểm mà các nhà đầu tư mạo hiểm (VC) và các nhà sáng lập công nghệ không còn được tôn trọng nữa, họ bị cau mày, bị chỉ trích nhiều hơn, v.v.

Vì vậy, nó không giống như hồi cuối hoặc đầu những năm 2010. Nhưng hiện tại họ cảm thấy mình đã trở thành những kẻ phản diện, đúng không? Kiểu như bộ phim Superman gần nhất có một tỷ phú công nghệ là kẻ phản diện. Và tinh thần văn hóa thời đại (zeitgeist) không còn ủng hộ công nghệ nữa. Nếu có, thì đó là chống lại công nghệ. Và tất nhiên, những thứ như mạng xã hội, có cả mặt tích cực và tiêu cực.

Và đúng vậy, chúng có thể được sử dụng để thúc đẩy, nuôi dưỡng dân chủ nhưng cũng có thể dẫn đến khủng hoảng sức khỏe tâm thần ở phụ nữ trẻ, v.v. Vì vậy, bởi vì thế giới không có cùng cái nhìn tích cực vào thời điểm mà họ sợ hãi công nghệ, tôi có thể hiểu tại sao mọi người lại cảm thấy không thoải mái. Và cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, như mọi khi, rất dễ để tưởng tượng ra những công việc sẽ bị mất đi vì AI.

Luôn khó hơn nhiều để tưởng tượng ra những công việc có thể được tạo ra. Và vì vậy mọi người có thể thấy trước một thế giới nơi có lẽ những công việc họ đang làm không còn cần thiết nữa, và sẽ có sự thay đổi cơ bản. Con người vốn ngại rủi ro. Hạch hạnh nhân (amygdala) của chúng ta có phản ứng sợ hãi này, chúng ta cực kỳ nhạy cảm với nỗi sợ vì 10.000 năm trước, từ góc độ tiến hóa, nếu bạn ở trên thảo nguyên và có tiếng lá xào xạc, những người thực sự sợ hãi rằng đó có thể là một con hổ có thể ăn thịt họ đã sống sót.

Và vì vậy những người ngại rủi ro là những người đã sống sót. Nói chung, chúng ta sợ sự thay đổi. Vì vậy, tôi hiểu tại sao lại có nỗi sợ cơ bản này đối với AI. Đó là câu hỏi từ Tom.

Câu hỏi từ Emmanuel. Câu hỏi số hai. Chúng ta đang sống trong thời điểm này với AI và chúng ta đang thấy một cuộc cách mạng năng suất phi thường trong khoa học với những khám phá mới nhờ AI thường thực hiện rất nhiều nghiên cứu hoặc tìm ra các chứng minh toán học. Chúng ta đang thấy sự bùng nổ sáng tạo trong các startup nhờ AI, nơi việc xây dựng startup trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Và chúng ta cũng thấy điều đó trong tài chính. Vậy mà khi nhìn vào các hệ thống chính trị và các quy trình chính trị của chúng ta, mọi thứ dường như bị phá vỡ và chậm chạp hơn bao giờ hết.

Chất lượng của con người ở đó dường như đang giảm sút, nếu có. Tại sao lại như vậy? Và, đó có lẽ là một trong những nghịch lý triết học lớn của thế kỷ 21, một mặt chúng ta có những công cụ tốt nhất, những người giỏi nhất đang làm việc để thay đổi thế giới theo những cách cơ bản. Và mặt khác, phía bên kia bạn có các hệ thống chính trị được cho là vì lợi ích công cộng.

Họ dường như không làm tốt công việc của mình cho lắm. Và có một số lý do thực sự cơ bản cho điều đó. Trước hết, thị trường không nhất thiết phải giỏi trong việc phân bổ và xử lý các dịch vụ công. Đó là lý do tại sao khu vực công được tạo ra. Vấn đề là lý do tại sao cái này hoạt động tốt hơn cái kia là như sau.

Ví dụ, khi bạn đang xây dựng một startup, đó là một chế độ trọng dụng nhân tài (meritocracy). Và nếu bạn làm điều gì đó tốt, bạn sẽ được thưởng. Còn nếu không, bạn sẽ hết tiền và đó là một phản hồi rất nhanh. Rất nhanh chóng bạn biết được những gì mình đang làm có hiệu quả hay không và phần thưởng cứ tiếp tục tích lũy cho những người chiến thắng.

Và mục tiêu của bạn rất rõ ràng. Tìm kiếm sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường. Tạo ra một mô hình kinh doanh bền vững, mở rộng quy mô kinh doanh của bạn. Và rất nhanh chóng, bạn biết mọi thứ có hoạt động hay không. Và nó loại bỏ những ý tưởng thất bại và những người thất bại.

Các quy trình chính trị thì rất khác. Các vòng lặp phản hồi rất chậm. Rất khó để biết bạn là một người hoạch định chính sách giỏi hay tồi, hay bạn là một chính trị gia giỏi hay tồi. Và vì vậy sau 10 năm, bạn có thể vẫn chưa biết câu trả lời cho điều đó. Và bởi vì các hệ thống di chuyển khá chậm theo thiết kế. Đôi khi phải mất nhiều thập kỷ để những quyết định sai lầm tích tụ đến mức dẫn đến những kết quả tồi tệ.

Và bởi vì nó chậm hơn nhiều. Và mục tiêu cũng khác nhau, đúng không? Kiểu như trong hệ sinh thái startup mạo hiểm, bạn đầu tư vào startup, nó hoạt động hoặc không hoạt động. Bạn tìm thấy sự phù hợp sản phẩm, bạn mở rộng quy mô. Còn ở phía kia, mục tiêu chính của bạn là được tái đắc cử. Và các chu kỳ chính trị thì quá ngắn.

Thực tế là những thứ xảy ra trên thế giới cần có thời gian để chuyển động. Như trong 50 năm qua, một tỷ rưỡi người đã thoát nghèo ở Trung Quốc và Ấn Độ. Nhưng việc đó mất 40 hoặc 50 năm. Chẳng có gì xảy ra trong hai năm cả. Và hiện tại ở Mỹ, bạn đang bầu cử Quốc hội hai năm một lần.

Bạn đang bầu tổng thống hoặc thủ tướng ở phương Tây 4 đến 5 năm một lần. Và trong những khoảng thời gian này, rất ít thứ thực sự xảy ra. Vì vậy, rất khó để biết ai đó đang làm việc hiệu quả hay không hiệu quả. Và kết quả là, thế giới đó di chuyển cực kỳ chậm và tôi dự đoán sẽ tiếp tục di chuyển rất chậm.

Và nhân tiện, khi tôi nghĩ về tác động của AI đối với xã hội, tôi nghi ngờ rằng cũng giống như hầu hết những thứ này, mọi người đang đánh giá quá cao tác động trong ngắn hạn và đánh giá thấp tác động trong dài hạn. Và lý do họ đánh giá quá cao tác động trong ngắn hạn là nếu bạn đang ở trong ngành công nghệ ngay bây giờ, bạn sẽ kiểu, cái này đang thay đổi mọi thứ.

Tất cả các công việc đều tốt trong lĩnh vực này. Thế giới sẽ khác biệt một cách thú vị sau hai năm nữa so với hiện nay. Nhưng đây không phải là cách thế giới vận hành, đúng không? Về mặt văn hóa, chúng ta di chuyển chậm, về mặt chính trị, chúng ta di chuyển chậm. Và nếu bạn nghĩ về nơi mà phần lớn GDP hiện nay đang nằm ở đó, thì đó là ở các dịch vụ công. Đó là ở các doanh nghiệp lớn và những nơi này di chuyển cực kỳ chậm chạp.

Khi nào tôi nghĩ rằng DMV (Sở Giao thông Vận tải) sẽ sử dụng AI để làm cho quy trình cấp bằng lái xe nhanh hơn? Tôi nghĩ việc đó sẽ mất rất lâu, đúng không? Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy năng suất GDP bị ảnh hưởng một cách thú vị bởi AI. Bạn cần nó len lỏi vào các dịch vụ công, vốn chiếm 40 đến 60% GDP ở hầu hết các nước phương Tây và trong các doanh nghiệp lớn.

Và đây là những nơi áp dụng rất chậm. Vì vậy, sẽ mất một thời gian nhưng cuối cùng nó sẽ thay đổi xã hội theo những cách mà chúng ta không thể bắt đầu hình dung được hôm nay.

Vậy người dùng LinkedIn, chúng tôi đang phát triển mạng lưới quốc tế hóa đầu tiên với các tác nhân AI tại Jacobian Labs. Đó là mùa thu này trong luận điểm của FJ Labs. Bạn có suy nghĩ gì về triển vọng thương mại hóa AI không?

Không đủ thông tin để trả lời câu hỏi. Có lẽ, tôi đoán đó là câu trả lời. Cứ gửi cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xem xét và cho bạn biết, nhưng rõ ràng là có, việc thương mại hóa AI theo một cách nào đó là rất hợp lý.

Chúng tôi đang phát triển, Alessandro, một nền tảng kết nối người đồng sáng lập, gọi là Founder’s Junction, người tin rằng với việc AI đang định hình lại thị trường việc làm và bối cảnh nội bộ, các nội bộ sẽ luôn cần một người đồng sáng lập là con người. Các nhà đầu tư. Bạn có đồng ý với quan điểm này không?

Trước hết, việc hẹn hò tìm người đồng sáng lập (founder dating) là một vấn đề lớn, đúng không? Kiểu như tìm được người đồng sáng lập phù hợp có ý nghĩa rất lớn trong việc xây dựng một công ty. Và vì vậy, tôi có nghĩ rằng với AI, bạn sẽ ở vị thế có thể giúp mọi người tìm được những người đồng sáng lập tốt hơn không. Tuyệt đối! Đúng vậy, kiểu như chưa có một quy trình thực sự rõ ràng. Mọi người chọn bạn bè của mình, nhưng bạn bè có thể không phải là người phù hợp nhất cho bất kỳ bộ kỹ năng nào họ cần. Mọi người tìm kiếm trong các mạng lưới ngẫu nhiên. Và vì vậy tôi có nghĩ rằng có nhu cầu về việc hẹn hò tìm người sáng lập và tìm những người làm việc cùng nhau không. Dù bạn đang tìm kiếm điều gì đi nữa. Một CEO có thể cần một COO hoặc một CTO có thể cần ai đó giúp họ xác định mô hình kinh doanh và gọi vốn.

Vì vậy, tôi nghĩ chắc chắn là có nhu cầu cho việc đó. Bây giờ tôi có nghĩ rằng hầu hết các văn phòng trong tương lai gần, vì bạn có con người điều hành chúng. Tuyệt đối. Tôi nghĩ người đồng sáng lập của bạn sẽ là một con người thay vì OpenClaw. Tuyệt đối! Bây giờ, tôi cũng có nghĩ rằng bạn sẽ sử dụng OpenClaw như một trợ lý siêu thông minh để nghiên cứu và giúp đỡ không? Tuyệt đối!

Có lẽ không phải OpenClaw trong tương lai gần. Trong tương lai gần, nó sẽ là một tác nhân kiểu Open Claude được nhúng hoặc cung cấp bởi các LLM AI cốt lõi như Claude hoặc OpenAI, những đơn vị sẽ cung cấp một phiên bản tương đương Open Claude mà không có bất kỳ mối lo ngại và rủi ro bảo mật nào mà bạn đang thấy hiện nay.

Để trả lời câu hỏi của bạn, vâng, tôi nghĩ các nhà sáng lập sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các công ty. Hầu hết các nhà sáng lập sẽ là con người, ngay cả khi bạn sẽ sử dụng AI. Và tôi nghĩ việc thực sự sử dụng AI để tìm những nhà sáng lập tốt hơn và cải thiện quy trình hẹn hò tìm người đồng sáng lập là rất hợp lý.

Và nhân tiện, tôi thực sự sẽ thực hiện một quy trình hẹn hò tìm người đồng sáng lập, nghĩa là bạn hoàn toàn nên thực hiện các dự án với họ, xác định các nhiệm vụ và xem liệu chúng ta có làm việc tốt với nhau không. Bạn hoàn toàn nên đi chơi, gặp gỡ bạn bè của họ, gặp bạn gái của họ. Bạn nên đi ăn tối. Kiểu như thực sự đảm bảo rằng đây là người mà bạn có thể thấy mình làm việc cùng thường xuyên trong một thời gian rất dài.

Được rồi, chuyển sang câu tiếp theo. Nhớ có một câu hỏi liên quan đến các nhà sáng lập thực sự thú vị. Để tôi xem qua danh sách các câu hỏi đã được gửi trước.

Trong thời đại AI, tầm quan trọng của một người đồng sáng lập kỹ thuật như thế nào và chúng ta nên tập trung vào việc tìm kiếm một người đồng sáng lập kỹ thuật so với một người có kinh nghiệm trong ngành dọc liên quan? Bây giờ câu trả lời tất nhiên cho câu hỏi này là, nó còn tùy. Giống như câu trả lời cho hầu hết các câu hỏi vậy. Nếu bạn đang xây dựng một startup AI với một mô hình LLM nền tảng, thì đúng vậy, bạn tuyệt đối cần một CTO, người thực sự xuất sắc.

Nếu bạn đang xây dựng một công ty sử dụng AI ứng dụng thì có lẽ không khó để xây dựng theo một cách nào đó, việc tìm một người có uy tín và giúp bạn bán hàng cho các nhà thầu tổng hợp và các nhà thầu phụ sẽ hợp lý hơn nhiều. Câu trả lời là, nó còn tùy. Nhưng nếu bạn là một OpenAI hoặc một mô hình nền tảng, chắc chắn bạn cần những tài năng công nghệ phi thường.

Nếu bạn đang xây dựng các công ty AI ứng dụng, đúng là bạn cần tài năng tốt, nhưng theo một cách nào đó, CTO ít quan trọng hơn so với trước đây. Thực tế, nếu tôi nghĩ về các sàn thương mại mà chúng tôi xây dựng và đầu tư vào, những thứ chúng tôi quan tâm nhất là tính kinh tế trên mỗi đơn vị sản phẩm (unit economics), bạn có thể làm cho chúng hoạt động không? Bạn có tìm thấy sự phù hợp sản phẩm không?

Vậy kênh thu hút khách hàng của bạn là gì? Vì vậy, theo một cách nào đó, việc hiểu cách bạn mở rộng quy mô thu hút khách hàng quan trọng hơn nhiều. Và đảm bảo tính kinh tế trên mỗi đơn vị hoạt động tốt hơn là việc có được công nghệ vì công nghệ đang trở nên phổ biến hơn. Và ngày càng có nhiều thứ bạn có thể làm dễ dàng với công nghệ hiện nay, ý tôi là với vibe coding và Cursor hoặc Lovable nếu bạn đang làm điều gì đó rất đơn giản, v.v. Nhưng nói chung, có những danh mục mà đúng là tài năng công nghệ của bạn quan trọng rất nhiều.

Được rồi, hãy đến với nhóm câu hỏi tiếp theo. Xem có câu nào không, đây là câu hỏi từ Julia. Gần đây tôi có trò chuyện với một người tham gia OpenAI từ rất sớm, người này cơ bản nói rằng anh ấy đang cố gắng xây dựng một startup mới ngay bây giờ vì IQ sẽ trở nên không còn quan trọng trong hai năm nữa. Đây là một tuyên bố gợi suy nghĩ. Bạn có nghĩ rằng nó có phần nào sự thật không? Và nếu điều đó đúng, bạn nghĩ những đặc điểm, kỹ năng quan trọng nhất để các doanh nhân và những chuyên gia đầy tham vọng tập trung vào là gì?

Thật thú vị. Tôi có thể nghĩ theo cả hai hướng cho câu hỏi này. Tôi có thể lập luận rằng những người giỏi nhất, thông minh nhất sẽ sử dụng AI hiệu quả hơn nhiều, họ sẽ còn giá trị hơn nữa. Vì vậy, lập trình viên 10x sẽ trở thành lập trình viên 100x, trong trường hợp đó trí thông minh không bị phổ biến hóa và thực tế vẫn tiếp tục là một yếu tố thành công then chốt. Nhưng tôi cũng có thể lập luận rằng vì bây giờ trí thông minh và bạn có các công cụ quá thông minh, bạn có thể là một lập trình viên trung bình hoặc một người trung bình và vẫn đạt được kết quả.

Và đó là hoặc đầu ra sản phẩm cực kỳ giá trị. Và như vậy, nó bắt kịp và trí thông minh trở nên phổ biến hóa. Tôi nghi ngờ rằng vế trước cảm thấy đúng hơn với tôi hoặc đúng hơn, và nó cảm thấy đúng hơn với tôi so với vế sau. Hiện tại tôi đang thấy những lập trình viên giỏi nhất có giá trị hơn bao giờ hết.

Những nhân viên giỏi nhất sử dụng các công cụ theo cách để làm việc hiệu quả hơn nhiều. Bây giờ, liệu điều đó có thay đổi vào một thời điểm nào đó không? Và trí thông minh sẽ bị phổ biến hóa. Có lẽ vậy, nhưng hôm nay tôi không cảm thấy như vậy. Điều đó nói lên rằng, trí thông minh trung bình dường như đang tăng lên đáng kể khi mọi người đều cải thiện năng suất. Mọi người đều sử dụng các công cụ này cực kỳ hiệu quả.

Và vì vậy tôi sẽ làm gì nếu tôi đang suy nghĩ, nếu tôi đang học đại học hôm nay và tôi muốn đảm bảo mình đã sẵn sàng cho lực lượng lao động? Hãy chơi với tất cả các công cụ, như chơi với Runway, chơi với Sora, chơi với Midjourney, chơi với Claude, chơi với Cursor, chơi với Lovable. Cài đặt OpenClaw của bạn.

Tìm hiểu xem bạn có thể làm gì để tạo ra các hệ thống có thể mở rộng, lặp lại. Xem chúng giỏi ở điểm nào. Thử nghiệm các giới hạn. Và có quá nhiều thứ để chơi hôm nay. Vì vậy, cơ bản tôi sẽ thử mọi thứ trên đời, theo đuổi sự sáng tạo của bạn và tìm hiểu xem điều gì gây tiếng vang và điều gì hiệu quả với bạn.

Để tôi xem câu hỏi tiếp theo đã được gửi trước. Câu hỏi từ Lisa. Bạn đã chọn loại trường học hoặc giáo dục nào cho con trai mình và làm thế nào bạn đưa ra quyết định đó? Điều này thật thú vị vì tôi đã trải qua một vài lần lặp lại ở đây và thực tế là một vài thay đổi trong suy nghĩ của tôi qua nhiều năm.

Và ngôi trường đầu tiên tôi đưa con trai mình đến là một ngôi trường ở New York tên là The Ecole và triết lý của ngôi trường đó, đó là một ngôi trường Pháp-Mỹ, nó thật tuyệt vời. Và suy nghĩ cũng như lý thuyết là bạn có sự nghiêm khắc của hệ thống Pháp với khả năng nói trước công chúng và xây dựng đội ngũ của hệ thống Mỹ.

Và thằng bé đã ở đó được hai năm. Chà. Thằng bé thích nó. Nhưng khi tôi suy ngẫm trong thời đại AI, liệu đây có phải là cách chính xác để dạy con cái chúng ta, nơi bạn có một giáo viên với chất lượng thay đổi đang tuôn ra các sự thật cho những đứa trẻ với chất lượng thay đổi, thường là theo mẫu số chung thấp nhất, nơi bạn lặp lại cùng một thứ và dạy cùng một thứ hàng ngày trong ba đến bốn ngày.

Đó là một quy trình khá chậm chạp. Và câu trả lời đối với tôi là nó không cảm thấy đúng về mặt trực giác. Nếu tôi đưa Socrates từ năm 300 trước Công nguyên và đưa ông ấy đến thế giới ngày nay, ông ấy sẽ không nhận ra thế giới này. Chúng ta đi vào không gian. Chúng ta có những thiết bị kỳ diệu, điên rồ này với tổng số kiến thức của nhân loại trong túi.

Chúng ta bay từ đầu này sang đầu kia của thế giới trong vài giờ. Vậy mà, cách chúng ta giáo dục con cái vẫn chưa thay đổi căn bản trong 2.500 năm. Và vì vậy ý tưởng rằng bạn nên sử dụng AI để dạy đứa trẻ chính xác ở mức độ phù hợp là rất hợp lý đối với tôi. Vì vậy, có ngôi trường này ban đầu được gọi là Alpha School, nơi họ sử dụng các công cụ AI để cơ bản đưa con bạn đến mức tối đa tiềm năng của nó.

Vì vậy, họ nhận ra rằng bạn muốn dạy chúng đến mức chúng trả lời đúng 85% các câu hỏi vì 99% là quá dễ. Nếu là 50%, thì quá khó. Và vì vậy trong mọi môn học, bạn muốn đưa chúng đạt khoảng 85% và bạn muốn xem mình có thể đưa chúng đi bao xa. Và với hai giờ học chương trình mỗi ngày, cơ bản chúng có thể bao quát chương trình bình thường, và sau đó họ sử dụng thời gian rảnh còn lại để hướng theo thiên hướng tự nhiên của trẻ để cho chúng làm bất cứ điều gì hiệu quả với chúng.

Bây giờ con trai tôi lên bốn. Và thằng bé đã đi trước nhiều năm về môn toán, đúng không? Kiểu như để giải trí, thằng bé đang làm các phép nhân, phép chia, thằng bé hiểu đại số cơ bản, thằng bé thích chơi với các con số và hiểu các số âm, v.v. Và đồng thời, thằng bé không giỏi lắm về mặt xã hội. Vì vậy, một ngôi trường được thiết kế riêng cho thằng bé, nơi họ có thể thử thách thằng bé về mặt toán học và thành thật mà nói là cả về mặt ngôn ngữ nữa, nơi thằng bé rất hay nói và hùng hồn trong khi giúp thằng bé phát triển các kỹ năng xã hội còn thiếu, tôi nghĩ là hợp lý hơn nhiều.

Vì vậy, bắt đầu từ mùa thu tới, tôi sẽ đưa con trai mình đến Alpha School ở New York, ngôi trường mà tôi nghĩ là được thành lập năm nay. Vì vậy, hiện tại là lớp đầu tiên. Đó là một ngôi trường nhỏ. Và nó sẽ là một cuộc thử nghiệm. Nó sẽ là một bản thử nghiệm alpha. Và nếu tôi thích nó, nếu thằng bé thích nó, chúng tôi có lẽ cũng sẽ đưa Amelie đến đó.

Bây giờ, bạn biết điều gì thú vị không, một trong những mục tiêu của họ là để trẻ em yêu trường học. Và hầu hết trẻ em không yêu trường học. Nó quá dễ, nó quá khó, nó không thú vị, v.v. Và tôi đã đưa con trai mình, vốn hơi nhút nhát, đến một ngày trải nghiệm (shadow day) để thằng bé xem thử ngôi trường và tôi đã lo lắng vì thằng bé không giỏi trong môi trường mới, với những người mới.

Và vì vậy tôi đã để thằng bé lại trong trạng thái hơi bất an và không chắc chắn. Tôi quay lại đón thằng bé và thằng bé kiểu, con yêu ngôi trường này. Kiểu như con muốn ở lại. Tại sao con lại phải quay lại một ngôi trường bình thường? Vì vậy, tôi rất hào hứng xem mọi chuyện sẽ diễn ra như thế nào.

Câu hỏi từ Luis trên luồng trực tiếp. Từ kinh nghiệm đầu tư vào hàng trăm sàn thương mại của bạn trong môi trường giai đoạn đầu hiện nay, điều gì cuối cùng thúc đẩy quyết định của các nhà đầu tư? Sức mạnh nội tại nhất của sản phẩm và cơ hội thị trường là các yếu tố như sức kéo sớm, câu chuyện (narrative), v.v. Thêm các lời giới thiệu vào hệ sinh thái. Nói cách khác, bạn có tin rằng vẫn còn không gian thực sự để các nhà đầu tư bao quát và ủng hộ những ý tưởng sàn thương mại đặc biệt, thuần túy dựa trên các nguyên tắc cơ bản của chúng.

Trước khi tín hiệu được đám đông xác nhận nếu bạn đang ủng hộ một nhà sáng lập giai đoạn rất sớm. Các tín hiệu là rất sớm, đúng không? Kiểu như thường là không có đám đông nào cả. Các quỹ lớn, những Sequoia của thế giới đã huy động được rất nhiều tiền đến mức họ đang viết những tấm séc lớn một khi mọi thứ đã được chứng minh và có một người chiến thắng mới nổi.

Vì vậy, chắc chắn các nhà đầu tư vòng pre-seed và seed vẫn có vai trò hỗ trợ những nhà sáng lập phù hợp và những ý tưởng đúng đắn ngay từ sớm, khi họ đang ở những thời điểm đầu tiên của việc tìm kiếm sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (product market fit), cũng như đang tìm hiểu các kênh phân phối, kinh tế đơn vị (unit economics), tỷ lệ giữ chân người dùng và các nhóm khách hàng (cohorts) trước khi đám đông xác nhận điều đó.

Đám đông ở đây, tôi đoán là sự kết hợp của cả những người dùng giúp mở rộng quy mô doanh nghiệp và các quỹ VC có tên tuổi lớn. Đó là đầu tư theo phong trào. Vì vậy, chắc chắn ngày nay vẫn còn một vai trò lớn cần thực hiện vì nhiều người không đầu tư sớm đến thế, xét theo mức độ giải ngân vốn.

Vì vậy, ngày nay, nếu bạn làm trong lĩnh vực VC, có lẽ bạn nên tham gia vào vòng seed hoặc các quỹ đa dạng, kiểu như quỹ một trăm triệu đô la hoặc các quỹ hàng tỷ đô la. Như vậy bạn có thể tiếp tục đặt cược gấp đôi vào những người chiến thắng đang nổi lên.

Câu hỏi từ Ideal. Đây là một loại câu hỏi hoàn toàn khác vì về cơ bản bạn đầu tư vào các sàn thương mại trực tuyến (marketplaces). Bạn có thể cung cấp thông tin về các nhà đầu tư pre-seed cho các startup chưa có doanh thu, không dựa tại Mỹ cho các dự án thay đổi cuộc chơi không? Ví dụ như hệ thống bảo vệ chống động đất?

Giả định rằng đó là những doanh nghiệp có thể gọi vốn mạo hiểm, nghĩa là họ có thể mở rộng quy mô doanh thu lên hàng trăm triệu hoặc hàng tỷ đô la, bởi vì có nhiều ý tưởng không phù hợp để gọi vốn mạo hiểm.

Và vì vậy, hãy cùng suy nghĩ xem bạn sẽ nhận được vốn như thế nào nếu bạn là một nhà sáng lập ở giai đoạn pre-seed. Và câu trả lời thực tế là có rất ít. Ngay từ đầu đã không có nhiều quỹ VC chuyên về pre-seed. Có một vài quỹ, và ngày nay họ thường tập trung cao độ, chủ yếu vào AI. Vì vậy, với pre-seed ngoài Mỹ, thành thật mà nói, điều tôi có lẽ sẽ bắt đầu là câu châm ngôn cũ: gia đình, bạn bè và những kẻ khờ (fools, friends and family).

Tin tốt của thế giới chúng ta đang sống ngày nay là việc xây dựng các startup, bắt đầu mở rộng quy mô và bắt đầu có doanh thu đang rẻ hơn bao giờ hết. Và vì vậy, với vài trăm nghìn đô la tiền vốn, điều mà hầu hết mọi người nên tìm cách để có được, đúng không? Như bạn bè chúng ta học ở những trường danh tiếng, có thể đang làm bác sĩ, ngân hàng, luật sư, đúng không?

Nếu bạn có 20 người bạn, mỗi người cho bạn 10 nghìn đô, đó là 200 nghìn đô, bạn sẽ có thể đi rất xa. Và bằng cách này, bạn có thể đạt được một mức độ tăng trưởng (traction) nhất định để sau đó có thể đi gọi một vòng seed chuẩn chỉnh khoảng vài triệu đô la. Xét việc không có quá nhiều nhà sáng lập pre-seed hay quỹ pre-seed.

Câu hỏi từ Mahesh. Mạng nơ-ron đồ thị (Graph neural networks) đang ngày càng trở nên thích hợp hơn để khám phá các ứng dụng mới, các lộ trình mới. Bạn có suy nghĩ gì về việc điều này liên quan thế nào đến các sàn thương mại (marketplaces) không?

Trước hết, điều tôi quan tâm cuối cùng là tôi thích các sàn thương mại vì đó là nơi kẻ thắng có tất cả. Chúng có khả năng mở rộng, hiệu quả về vốn, nhưng tôi không kiểu như “kết hôn” với các sàn thương mại, đúng không? Điều tôi quan tâm hơn là liệu chúng ta có thể mang công nghệ vào thế giới để làm cho mọi thứ rẻ hơn, tốt hơn, nhanh hơn không?

Bây giờ liệu tôi có thể nghĩ ra các trường hợp sử dụng cho mạng nơ-ron đồ thị trong các sàn thương mại không? Tuyệt đối! Có nhiều sàn thương mại không hoạt động được nếu thiếu con người vì việc kết nối cung và cầu bị hỏng, quá phức tạp và có quá nhiều biến số không rõ ràng. Và vì vậy, tôi hoàn toàn có thể tưởng tượng ra một thế giới mà trong một danh mục nơi bạn có tất cả các đầu vào này, tất cả các biến số này, việc có một đại lý (agent) ở giữa thực hiện việc kết nối và giới thiệu, v.v., có lẽ rất hợp lý. Vì vậy, tôi có thể tưởng tượng nó trở nên phù hợp trong danh mục này. Nhưng dù sao đi nữa, tôi nghĩ chúng khá là phù hợp.

Nachogorriti trên Twitch: chào từ Buenos Aires, tôi đang theo dõi nội dung của bạn, vừa xem xong tập 52. Tôi thích quan điểm Zillow bị rủi ro nhiều hơn Airbnb và DoorDash vì tần suất thấp và lớp quản lý thấp. Chính xác! Chúng tôi thực sự đang xây dựng dựa trên chính luận điểm đó với Remix và hiện là công cụ tìm kiếm bất động sản bản địa cho khu vực Mỹ Latinh (Latam), 8 tháng, 150 nghìn lượt truy cập hàng tháng, kết quả rất tốt sau 8 tháng đối với các đại lý bất động sản và lộ trình B2B, bạn thấy cơ hội ở Latam thế nào? Cần gì để làm chủ danh mục này ở đây?

Ở Latam không có MLS (hệ thống niêm yết đa năng) và đó là cách bạn có thể tự tạo nguồn hàng và tạo ra giá trị một cách hợp lý trong một không gian ít cạnh tranh hơn. Đã có một vài công ty làm khá tốt trong lĩnh vực bất động sản ở Latam, tôi muốn nhắc đến VivaReal ở Brazil.

Tôi có nghĩ rằng có một lựa chọn lớn, cần phải theo đuổi thị trường thế hệ tiếp theo không? Nếu bạn muốn một cổng thông tin bất động sản sử dụng AI, thì chắc chắn rồi. Không chắc đó là Latam nói chung hay một quốc gia cụ thể, đúng không? Thường thì trong các danh mục này, bạn cần tính thanh khoản, bạn cần mật độ, bạn cần các danh sách niêm yết.

Có lẽ là vậy. Trong chừng mực bạn là một công cụ tìm kiếm và bạn có nguồn cho các danh sách niêm yết, việc khắc phục sẽ dễ dàng hơn so với trước đây. Còn chờ xem sao (TBD) nhưng tôi có nghĩ rằng có cơ hội lớn trong việc theo đuổi bất động sản với các công cụ thế hệ tiếp theo không? Có chứ, chắc chắn rồi!

Được rồi. Tiếp tục các câu hỏi. Một câu khác từ Lisa, một trong những dấu hiệu rõ ràng nhất cho thấy một công ty AI có khả năng phòng thủ thực sự thay vì chỉ là tốc độ tạm thời. Đó là một câu hỏi thú vị. Bởi vì những gì chúng ta đang thấy hiện nay trong bong bóng AI hiện tại là rất nhiều công ty ra mắt với cùng một sản phẩm về cơ bản.

Vì vậy, bạn có một đội ngũ từ Stanford, một đội từ MIT, một đội từ Princeton và một đội từ Harvard, và tất cả họ đều huy động được 20, 30, 50, một trăm triệu đô la để cung cấp các biến thể của cùng một sản phẩm và thường cảm thấy không có khả năng phòng thủ đặc biệt, đúng không? Tuần này người này dẫn trước, tuần khác người kia dẫn trước vì có quá nhiều áp lực phải thắng, tất cả họ đều cung cấp sản phẩm với biên lợi nhuận gộp âm. Và bạn đang thấy các doanh nghiệp mở rộng quy mô ồ ạt như ElevenLabs, Lovable hay Cursor. Theo một cách nào đó, tất cả chúng ta đã sai khi không đầu tư vào đó, vì chúng ta kiểu như: khả năng phòng thủ là gì trong khi họ đang mở rộng quy mô? Vấn đề là họ mở rộng được vì có quá nhiều vốn sẵn sàng tài trợ cho sự tăng trưởng với biên lợi nhuận âm.

Vì vậy, còn chờ xem điều này sẽ kết thúc như thế nào. Tôi lo ngại rằng nhiều công ty trong số này sẽ chết. Và thành thật mà nói, nhiều công ty trong số này có thể bị Claude và ChatGPT thâu tóm, tôi chắc chắn họ đang nhắm thẳng vào Cursor và Lovable. Tuy nhiên, những công ty này dường như vẫn đang làm tốt vào lúc này. Vì vậy, những thứ này cảm thấy ít có khả năng phòng thủ hơn.

Bây giờ, những thứ cảm thấy có khả năng phòng thủ hơn để trả lời câu hỏi là: Nếu bằng cách nào đó bạn được xây dựng trên các tập dữ liệu độc quyền mà không ai khác có quyền truy cập, nếu bạn đang giải quyết các vấn đề theo chiều dọc (vertical) cụ thể mà không ai khác theo đuổi. Và vì vậy, so với các mô hình nền tảng (foundational models), những thứ đó theo một cách nào đó có vẻ rủi ro hơn.

Giống như tôi nghi ngờ, ngay bây giờ, ChatGPT chiếm 86% thị phần, nhưng nó có lúc lên lúc xuống. Gemini đang đuổi theo. Claude đang đuổi theo. Có những tuần Claude tốt hơn hoặc Gemini tốt hơn. Rồi những tuần ChatGPT tốt hơn. Đó là cuộc chơi của những vị vua (game of kings). Tôi hơi hoài nghi. Thực tế, có người khác đã hỏi tôi một câu hỏi.

Để tôi chuyển sang câu hỏi mà Tatiana đã hỏi. Vòng seed khổng lồ vừa được công bố là gì? Chúng ta có công ty của La Koon, AMI vừa huy động được một tỷ đô la vòng seed ở mức định giá 3,05 tỷ đô la. Điều đó có ý nghĩa gì về tương lai của AI và các nhà đầu tư nên nghĩ gì về rủi ro công nghệ so với rủi ro định giá ở giai đoạn này?

Và để nói rõ, chúng ta đang ở trong một bong bóng AI. Mọi người sẵn sàng tài trợ vì phần thưởng cho việc chiến thắng là quá cao. Mọi người sẵn sàng ném về cơ bản là vô hạn tiền ở bất kỳ mức giá nào để giành chiến thắng. Nhưng tôi có nghĩ rằng điều này sẽ kết thúc trong nước mắt không? Có, vì hầu hết các công ty sẽ thất bại và nhiều nhà đầu tư đầu tư ở mức giá rất cao sẽ không thấy vốn của họ quay trở lại. Tuyệt đối!

Dù vậy, trong thời gian chờ đợi, nó sẽ đặt nền móng cho 25 năm phi thường của những cải thiện năng suất và tăng trưởng kinh tế, chúng ta sẽ thấy điều tương tự như cách bong bóng đường sắt đã đặt nền móng cho tất cả các đường ray xe lửa khắp nước Mỹ, dẫn đến sự thúc đẩy năng suất khổng lồ trong nền kinh tế cho những thập kỷ tới.

Tương tự như cách bong bóng vào cuối những năm 90 đã đặt tất cả các đường cáp quang dẫn đến cuộc cách mạng internet trong những năm 2000 – 2010, chỉ là mất một thời gian để điều đó xảy ra. Vì vậy, chúng ta đang ở trong bong bóng AI. Thành thật mà nói, tôi hy vọng nó tiếp tục phình to, bởi vì ngay cả khi chúng ta đã kỷ luật, tôi lo rằng khi nó vỡ, những công ty hiện đang gặp khó khăn trong việc gọi vốn vì họ không phải là AI, sẽ còn gặp khó khăn hơn nữa.

Và thành thật mà nói, trong thời gian chờ đợi, với tất cả số vốn này đang đổ vào, hãy nghĩ về tất cả số vốn này đổ vào R&D, phần lớn trong số đó giống như tiền bị mất trắng, nhưng nó sẽ rất tuyệt vời cho xã hội ngay cả khi nhiều công ty trong số này sẽ chết. Vì vậy, chúng ta đang ở trong bong bóng AI, nhưng không sao cả.

Gia đình và bạn bè không phải là con đường tôi có thể chọn để có được MVP ở giai đoạn yêu cầu mức đầu tư kiểu như VC.

Điều đó nghe không giống như một dự án mạo hiểm. Có nhiều loại hình kinh doanh khác nhau trên thế giới, đúng không? Những loại cần 10, 20, 30, 50 triệu đô la để xây dựng một thứ lớn lao chỉ để bắt đầu hoạt động, thành thật mà nói, không đặc biệt phù hợp để VC đầu tư. Những loại phù hợp với VC là những loại mà với vài trăm nghìn đô, bạn có thể có được bản mẫu và có doanh thu, sau đó bạn nhận được vòng pre-seed một triệu đô la và bạn có thêm doanh thu và thêm bằng chứng, rồi bạn nhận được 3 triệu đô la.

Những công ty cần 20, 30, 50 triệu đô la để khởi động, họ hoặc thuộc về các doanh nghiệp lớn trong danh mục đó hoặc những người đã thành công trước đó có thêm vốn, nhưng họ không phù hợp với những nhà sáng lập bình thường vì đó không phải là cách guồng quay VC hoạt động. Guồng quay VC là gia đình, bạn bè và những kẻ khờ cho vài trăm nghìn đô.

Sau đó là vòng pre-seed một triệu đô la, rồi vòng seed 3 triệu đô la, rồi vòng A 7 triệu đô la, rồi vòng B 15 triệu đến 25 triệu đô la. Bây giờ trong lĩnh vực AI, bạn có những con số khác với những con số này, nhưng đó vẫn là kiểu con số cho các công ty không phải AI mà bạn đang thấy. Hãy xem có những câu hỏi nào khác nữa.

Alessandro: Chúng tôi sắp hoàn thành MVP cho nền tảng kết nối đồng sáng lập (co-founder matching) với 500 nhà sáng lập trong danh sách chờ? Tôi hiểu bạn đầu tư vào startup giai đoạn đầu, bạn yêu cầu bằng chứng về doanh thu. Bằng chứng về doanh thu không nhất thiết đâu Alessandro, nhưng chắc chắn là bằng chứng về sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (product market fit), rằng nó hoạt động, rằng mọi người thích nó, rằng có sự giữ chân người dùng và bạn cần biết mô hình kinh doanh của mình sẽ là gì.

Bạn cần biết mình sẽ thu phí bao nhiêu và thu của ai. Ít nhất là kinh tế đơn vị (unit economics) trên lý thuyết trông như thế nào. Không thể chỉ là chúng tôi ra mắt rồi sẽ tính sau. Đó không phải là cách chúng tôi đầu tư. Có rất nhiều người làm như vậy. Chỉ là không phải chúng tôi. Đó không phải là cách tiếp cận của chúng tôi.

Boris: Sáng kiến tuyệt vời. Tôi tò mò liệu luận điểm đầu tư của bạn xoay quanh sàn thương mại (marketplace) có thay đổi kể từ năm 2022 không. Bạn có trở nên ngại rủi ro hơn với các khoản đầu tư pre-seed hoặc sàn thương mại không, hay chuyển sang xác thực các cơ hội AI bên trong nhiều hơn.

Boris này, đó chính là tập 52. Đó là podcast của tôi tuần trước, về việc đầu tư vào các sàn thương mại trong thời đại AI. Chúng tôi tiếp tục rất lạc quan về các sàn thương mại. Và chúng tôi cùng tất cả các sàn thương mại đều sử dụng AI. Họ sử dụng AI để dịch các danh sách niêm yết và dịch các cuộc hội thoại giữa người mua và người bán để họ có thể mang tính toàn cầu. Vì vậy, lần đầu tiên bạn thấy các startup phủ khắp châu Âu.

Bạn đang sử dụng AI để có tính năng niêm yết bằng một cú nhấp chuột, nơi bạn chụp một bức ảnh và bùm, tiêu đề, mô tả, giá cả, danh mục, tất cả đều được điền sẵn cho bạn, giúp cải thiện năng suất. Bạn sử dụng AI để kết nối cung và cầu tốt hơn. Vì vậy, chúng tôi vẫn đang đầu tư vào các sàn thương mại. Và tất cả họ đều đang sử dụng AI hiệu quả hơn. Và chúng tôi là nhà đầu tư vòng seed nhiều hơn là pre-seed.

Nghĩa là chúng tôi thích mọi thứ đã đi vào hoạt động và có kinh tế đơn vị. Hiện nay các danh mục thiên về B2B nhiều hơn là hướng tới người tiêu dùng, nhưng cũng có những thứ thú vị đang diễn ra. Ngay cả hướng tới người tiêu dùng, chúng tôi có một công ty thương mại trực tiếp (live commerce) tên là Palmstreet, một kiểu sàn thương mại cây cảnh hiếm. Chúng tôi là nhà đầu tư vào một công ty xe cứu hỏa, với giá trị đơn hàng trung bình (AOV) khoảng 30 nghìn đô la tên là Garage.

Vì vậy, có rất nhiều điều thú vị đang diễn ra với các lớp dịch vụ được thêm vào. Vì vậy, đó là sở trường của chúng tôi vì tôi không muốn tránh việc cạnh tranh trong cuộc chơi của những vị vua với số vốn vô hạn và biên lợi nhuận gộp âm trong bong bóng AI. Vì vậy, chúng tôi tiếp xúc gián tiếp với nó vì: A. chúng tôi có những khoản đầu tư tuyệt vời vào những thứ như Figure AI đang làm rất tốt, và B. tất cả các công ty của chúng tôi đều sử dụng AI.

Nhưng đó là các ứng dụng AI theo chiều dọc (vertical) thay vì bản thân chúng là các mô hình AI nền tảng. Và tôi thực sự nghĩ đó là nơi có nhiều cơ hội thú vị hiện nay xét về mặt hợp lý, bạn có thể xây dựng các doanh nghiệp lớn với rất ít vốn và bạn không cần cùng một nhóm kỹ sư AI siêu khan hiếm.

Yoni: Có mẹo nào để tìm các nhà phát triển full stack làm việc bán thời gian (fractional) đáng tin cậy (AWS + Angular) để giúp cải thiện một MVP SaaS hiện có không?

Tùy thuộc vào việc bạn cần họ giỏi đến mức nào. Nhưng có rất nhiều nơi như Toptal cho phép bạn tìm thấy những người tuyệt vời, ồ không, bạn nói là bán thời gian. Tôi sẽ lên Fiverr hoặc Upwork. Vấn đề là bạn sẽ cần phải thực hiện việc lựa chọn. Nhân tiện, một trong những cách tôi thực hiện lựa chọn trên Upwork hoặc Fiverr là bạn tạo ra một bản mô tả yêu cầu (spec). Bạn sẽ có 20, 30 hoặc 40 người ứng tuyển. Bạn nhìn vào 5 người giỏi nhất. Bạn giao cho họ 10% công việc đầu tiên, bạn thuê cả 5 người đó, và sau đó bạn xem ai là người thực hiện tốt nhất và bạn thích làm việc với ai nhất. Vậy là bạn trả hớ cho 10% đầu tiên gấp 5 lần, và sau đó bạn tìm thấy người mình thích và bùm, đó chính là người bạn cần.

Vì vậy, theo một cách nào đó, bạn thậm chí không nhất thiết cần một cuộc phỏng vấn. Bạn chỉ cần xác thực dựa trên công việc họ làm. Và đó là cách tôi đã thuê rất nhiều người trên Fiverr và Upwork trong suốt nhiều năm qua. Được rồi. Người dùng LinkedIn: không hiểu sao không hiện tên. Lâu rồi không gặp. Muốn tài trợ cho nỗ lực AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) của chúng tôi không? Đột phá gần đây, đang trả tiền cho một bản demo.

Chính xác thì AGI là gì, đúng không? Trí tuệ tổng quát. Hiện tại, GPT của chúng ta có thể vượt qua bài kiểm tra Turing. Vậy đó là AGI hay không phải AGI? Tôi nghi ngờ rằng cách chúng ta định nghĩa trí thông minh sẽ thay đổi. Cách nó hoạt động theo quan điểm của tôi là AI siêu việt con người ở một số khả năng nhất định, đúng không?

Giống như về việc giải các bài toán, v.v. Và nó vượt xa trí thông minh của con người. Nó tốt hơn đáng kể, nhanh hơn đáng kể, kiên nhẫn hơn đáng kể so với cách trí óc con người hoạt động. Với dữ liệu hạn chế, chúng ta tạo ra các khái niệm, điều này trái ngược với cách các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) này hoạt động, đó là có dữ liệu vô hạn.

Chúng nắm bắt các quy luật. Có thể chỉ là khác biệt sâu sắc, có thể chỉ là hai cách khác nhau để tạo ra các mô hình và quy trình tư duy. Vì vậy, không hoàn toàn rõ ràng đối với tôi rằng có một con người, chúng ta sẽ sao chép tư duy của con người. Tôi nghĩ chúng ta sẽ có những cách thức khác biệt sâu sắc để các AI suy nghĩ và điều đó không sao cả.

Và vì vậy, vâng, nó sẽ thú vị đấy. Nhưng tôi nghi ngờ rằng bất kể nỗ lực AGI của bạn là gì, nó sẽ tốn vô hạn tiền. Vì vậy, nếu nó hiệu quả về vốn thì tôi rất vui lòng xem xét. Nếu bạn cần hàng trăm triệu đô la, thì đáng tiếc là tôi ước mình có nhiều vốn hơn, nhưng chúng tôi không phải là những người đó.

George, theo kinh nghiệm của bạn, việc sử dụng đúng “điểm khởi đầu” (wedge) ban đầu quan trọng như thế nào khi xây dựng một sàn thương mại? Điều gì làm cho điểm khởi đầu đủ mạnh để mở rộng thành một hệ sinh thái lớn hơn? Khi bạn ra mắt một sàn thương mại, bạn không có rào cản gia nhập. Để nói rõ, bất kỳ ai lúc đầu cũng có thể xây dựng cùng một thứ. Điểm khởi đầu của bạn nếu bạn muốn, rào cản của bạn, điều sẽ làm bạn khác biệt theo thời gian chính là tính thanh khoản, đúng không?

Trong các sàn thương mại này, càng nhiều người mua thì càng có nhiều người bán, hoặc nhiều người bán hơn sẽ mang lại nhiều người mua hơn. Một khi với tư cách là người mua, tôi đến đó và tìm thấy bất cứ thứ gì tôi đang tìm kiếm, và với tư cách là người bán, dù là bất cứ thứ gì, một sản phẩm hay dịch vụ, có ai đó mua những gì tôi đang bán, đó là lúc bạn có điểm khởi đầu của mình.

Vì vậy, cần có thời gian để đạt được, để xây dựng. Ngày số không, bạn có rào cản gia nhập bằng không, nhưng trong vòng 2, 3, 4 năm, rào cản gia nhập của bạn thực sự là tính thanh khoản mà bạn có. Vì vậy, hãy tìm kiếm, tạo ra tính thanh khoản sớm giữa người mua và người bán của bạn. Và khi bạn có được tính thanh khoản sớm, điều đó tạo ra rào cản gia nhập của bạn theo thời gian khi nó ngày càng lớn hơn. Và những thứ này, như tôi đã đề cập, có xu hướng là kẻ thắng có tất cả hoặc chiếm hầu hết vì càng nhiều người mua càng mang lại nhiều người bán hoặc nhiều người bán hơn mang lại càng nhiều người mua.

Hãy tiếp tục với các câu hỏi và các câu hỏi được gửi trước. Những chỉ số nào quan trọng nhất khi bạn đánh giá liệu việc áp dụng AI có thực sự hiệu quả với các sàn thương mại không? Được rồi, vâng, liệu nó có tính gắn kết (sticky) hay không, chúng tôi nhìn vào tỷ lệ giữ chân (retention). Chúng tôi nhìn vào tỷ lệ giữ chân khi xem xét liệu một công ty AI có đang thành công hay không, đúng không?

Vì vậy, rất nhiều công ty AI có tỷ lệ rời bỏ (churn) rất lớn. Và đó là một trong những điều khiến tôi lo lắng rằng họ không có tính gắn kết cao. Có thể họ có sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường, nhưng họ chắc chắn không có rào cản gia nhập. Trước đây tôi từng dùng Runway để làm video, và bây giờ tôi đang dùng Sora.

Tôi đang dùng ChatGPT. Trước đây tôi từng dùng Midjourney cho hầu hết các bức ảnh và hình ảnh tôi tạo cho blog của mình, thứ mà bản thân nó đã thay thế cho ảnh lưu trữ (stock photography). Và bây giờ tôi đang dùng ChatGPT ngày càng nhiều hơn. Vì vậy, tôi sẽ nhìn vào các nhóm khách hàng (cohorts), tôi sẽ nhìn vào tỷ lệ giữ chân và không chỉ là tỷ lệ giữ chân sau một tháng, mà là tỷ lệ giữ chân sau 6 tháng, 12 tháng.

Những sản phẩm tốt hơn thường có biểu đồ hình chữ U. Bạn sử dụng chúng, có thể bạn sử dụng ít đi, nhưng đến một lúc nào đó bạn quay lại với chúng. Và các nhóm khách hàng, các đường cong giữ chân người dùng có ý nghĩa cực kỳ quan trọng.

Boris: hãy xem thử Djini. Đó là một sàn thương mại nhân sự của Ukraine, chủ yếu dành cho các nhà phát triển phần mềm. Vâng, một ý tưởng hay để giới thiệu cho những người đang tìm kiếm nhà phát triển phần mềm.

Được rồi. Tiếp tục các câu hỏi. Phẩm chất nào của nhà sáng lập mà bạn coi trọng hiện nay hơn so với một thập kỷ trước? Thành thật mà nói, những phẩm chất mà tôi coi trọng không thay đổi nhiều lắm. Tôi yêu những người cực kỳ hùng biện và có tầm nhìn, do đó có thể thuê được một đội ngũ tốt hơn, bán hàng tốt hơn cho các quỹ VC, nói chuyện với báo chí, có được những thỏa thuận tốt hơn, v.v., nhưng cũng phải biết cách thực thi điều đó, sự chú ý đến chi tiết của họ. Họ tập trung vào kinh tế đơn vị, v.v.

Bây giờ, có một phẩm chất mà đáng tiếc là không phải là yêu cầu bắt buộc để thành công, đó là trở thành một người tử tế. Bạn gặp rất nhiều kẻ khốn khiếp. Và vấn đề là vì một số người như Steve Jobs hay Travis đã thành công dù là những kẻ khốn khiếp, điều đó khuyến khích, làm cho mọi người bạo dạn hơn hoặc cho phép họ không cần phải tử tế.

Nhưng cuộc đời quá ngắn ngủi để đối phó với những kẻ khốn khiếp. Và tôi đang ở vị trí mà tôi không cần phải làm vậy, vì vậy tôi muốn làm việc với những người tử tế. Tuy nhiên, rất nhiều nhà sáng lập lại kiêu ngạo. Tuyệt đối. Điều đó có xấu không? Không đâu, bạn cần một mức độ tự tin thái quá kiểu ảo tưởng nào đó để xây dựng một startup, đúng không?

Tỷ lệ sống sót sau 5 năm của một startup là khoảng 7%. Và vì vậy bạn cần tin rằng những con số thống kê đó không áp dụng cho mình. Vì vậy, sự kiêu ngạo, tính ái kỷ thì tôi có lẽ có thể chấp nhận được. Còn là một kẻ khốn khiếp thì chắc chắn là không. Nhưng điều đó có thay đổi không? Không thực sự. Tôi vốn đã có hệ thống niềm tin đó từ trước rồi. Được rồi.

Câu hỏi từ Jeff. Nếu bạn tốt nghiệp Princeton và có thể vừa rời McKinsey hoặc lĩnh vực tư vấn vào năm 2026, bạn nghĩ mình sẽ xây dựng cái gì ngay bây giờ và tại sao? Bây giờ, rõ ràng là tôi sẽ xây dựng thứ gì đó trong lĩnh vực AI. Đó là nơi thế giới đang hướng tới, nó đang thay đổi và nó thú vị, nhưng còn tùy.

Nếu tôi 23 tuổi, còn tùy vào bộ kỹ năng. Tôi muốn nói rằng có nhiều con đường khả thi. Bạn có thể tham gia vào một công ty đang phát triển thần tốc (rocket ship) và bám trụ ở đó. Hãy đến làm việc cho OpenAI, Anthropic, bạn có thể xây dựng một AI. Bây giờ, việc xây dựng một AI, vấn đề là cuộc chơi của những vị vua càng lớn thì kiểu như: liệu tôi có sở hữu robot hình người không?

Và bạn có Figure và Optimus. Liệu tôi có sở hữu mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nền tảng không? Bạn đã có những người chiến thắng lớn ở đó rồi. Và sau đó bạn có một số lĩnh vực chuyên biệt (verticals). Tôi nghi ngờ rằng mình sẽ chọn áp dụng AI vào các danh mục quá cũ kỹ, hỏng hóc và cổ hủ, nơi mọi thứ đều được thực hiện bằng bút, giấy và các mối quan hệ, trong một danh mục mà tôi quan tâm, bởi vì rõ ràng bạn với tư cách là một nhà sáng lập không làm việc trong một môi trường chân không. Bạn có những mối quan tâm riêng, bạn có bộ kỹ năng riêng, và vì vậy bạn muốn giải quyết một vấn đề đủ lớn, có thể kiếm tiền được, nhưng bạn thực sự quan tâm đến nó. Và bất kể nền tảng của bạn là gì, tôi sẽ tập trung vào đó. Và vì vậy, có thể cha mẹ bạn đang làm trong ngành xây dựng, vậy có lẽ hãy đi và tối ưu hóa ngành đó.

Có thể bạn làm việc trong ngành thực phẩm và ở đó bạn có rất nhiều vấn đề sâu sắc về tỷ lệ nghỉ việc của nhân viên, nguồn cung ứng các nguyên liệu khác nhau, v.v. Vì vậy, tôi có thể nghĩ đến việc áp dụng AI để tự động hóa các quy trình và mang lại hiệu quả cho nhiều danh mục chưa từng được giải quyết trước đây.

Và có lẽ tôi sẽ đang làm việc trong lĩnh vực đó ngay bây giờ. Cụ thể là cái nào? Tôi không biết vì tôi chưa suy nghĩ về nó do quá bận rộn với các quỹ của mình, Midas, con cái, v.v. Nhưng chắc chắn đó là một thử nghiệm tư duy thú vị và là thứ mà tôi thực sự có xu hướng dành thời gian để suy nghĩ trong tương lai, kiểu như: được rồi, nếu tôi không làm FJ Labs hôm nay và xây dựng Midas, tôi nên xây dựng cái gì?

Và câu trả lời rõ ràng là thứ gì đó trong AI, nhưng nó là gì đối với tôi ngày hôm nay thì thật thú vị. Tôi không biết câu trả lời cho điều đó, nhưng chắc chắn đó là một câu hỏi đáng để hỏi, và tôi sẽ tự hỏi mình trong những tuần, tháng và năm tới xem nó có thể trông như thế nào.

Được rồi. Câu hỏi từ Margo. Nếu chúng ta loại bỏ danh tính hàng đầu là các startup, các khoản đầu tư, hiệu suất, thậm chí có thể là thành công về tài chính. Bạn thực sự là ai? Con người này có đủ không?

Và điều đó thật thú vị. Ở Mỹ, mọi người thường định nghĩa bản thân qua công việc họ làm. Và tất nhiên, công việc họ làm chỉ là một tỷ lệ nhỏ trong con người thực sự của họ, đúng không?

Như tính cách, nhu cầu, mong muốn, ước mơ, khát vọng của bạn. Bây giờ tôi cố gắng luôn là con người thật, chân thực của mình mọi lúc. Và vì vậy tôi nghĩ điều đó được thể hiện qua cách tôi nói chuyện. Nhưng bạn vẫn đang thấy qua blog của tôi, qua podcast, phiên bản chuyên nghiệp của tôi. Và vì vậy để trả lời câu hỏi là hãy nhìn xem.

Nghe này, tôi nghĩ ý nghĩa của cuộc sống là được là chính mình, con người thật, chân thực, bất kể đó là gì. Và tất cả chúng ta đều được tạo ra khác nhau với những thiên hướng, mong muốn, nhu cầu khác nhau, v.v. Và thành thật mà nói, ở thời điểm này, thực sự tôi hoàn toàn mãn nguyện khi được là chính mình. Giống. Tôi yêu tất cả những thứ tôi yêu thích, từ việc làm cha và làm phụ huynh, từ việc chơi với con cái, đến chơi với bạn bè, chơi trò chơi điện tử, đọc sách, viết blog (thứ mà dạo này hầu như không nói về kinh doanh), đến việc tương tác với bạn bè, đến việc thực sự là một người gia trưởng của gia đình theo nghĩa tích cực của từ này. Đến việc chơi tennis, chơi paddle, v.v. Vâng. Cuộc sống tôi có thật phi thường. Tôi thực sự nghĩ mình đang sống cuộc đời tốt nhất từng được sống. Chắc chắn là cuộc đời tốt nhất mà tôi có thể sống. Và tôi hoàn toàn mãn nguyện. Và vì vậy, nếu vì bất kỳ lý do gì mà tôi không thể làm việc trong thế giới ngày nay, tôi vẫn sẽ rất mãn nguyện và hạnh phúc bất kể thế nào.

Danh tính bên ngoài được thúc đẩy bởi công việc thì cũng tốt, nhưng thực tế tôi nghĩ đó là một nguồn mục đích vì tôi nghĩ ít nhất một trong những mục đích của mình là giúp khai thác sức mạnh giảm phát của công nghệ để giải quyết các vấn đề của thế giới, làm cho mọi thứ tốt hơn, rẻ hơn, nhanh hơn cho đại chúng và cố gắng giải quyết sự kết hợp giữa bất bình đẳng về cơ hội, biến đổi khí hậu và cuộc khủng hoảng sức khỏe tâm thần và thể chất toàn cầu.

Nhưng ngay cả khi tôi không có điều đó, tôi vẫn tìm thấy nguồn mục đích phi thường thông qua việc chơi với các con, nuôi dạy các con, chơi với bạn bè, v.v.

Một câu hỏi khác từ Margot, bạn tạo ấn tượng là có một sự tự tin vô hạn, siêu lý trí và rất điềm tĩnh. Bạn có bất kỳ sự bất an nào không?

Tôi sẽ bắt đầu bằng việc trả lời câu hỏi này. Trong quá khứ khi lớn lên, tôi đã có nhiều sự bất an. Bởi vì tôi thực sự giỏi trong việc tỏ ra thông minh và đạt điểm cao, tôi đã định nghĩa bản thân mình qua điều đó. Nhưng tôi rất bất an về mặt xã hội, đúng không? Do tôi trẻ hơn so với bạn bè đồng trang lứa, do thực tế là tôi chưa bao giờ có bạn gái hay bạn bè, v.v.

Tôi có bạn gái đầu tiên năm 27 tuổi. Việc không có bạn gái khi 26 tuổi hay chưa bao giờ có bạn gái có phải là nguồn gốc của sự bất an không? Câu trả lời là có, đúng không? Ngày nay tôi thoải mái hơn nhiều với con người mình và vì vậy không có những sự bất an cụ thể, nên tôi đoán câu trả lời là không, không có nỗi sợ thực sự nào.

Nhưng có những điều thực sự làm tôi khó chịu mà tôi không thích trong cuộc sống không? Chắc chắn rồi, tôi ghét sự lão hóa. Tôi từng là người trẻ nhất trong mọi việc mình làm và bây giờ tôi thường là người già nhất. Tôi có thích điều đó không? Tuyệt đối không. Và vì vậy tôi phẫn nộ, phẫn nộ chống lại sự lụi tàn của ánh sáng. Và đó là lý do tại sao tôi làm việc thực sự chăm chỉ để giữ dáng, giữ cho đầu óc nhạy bén và vâng, giữ cho năng lượng trẻ trung của mình, hy vọng là mãi mãi.

Nhưng chắc chắn là càng lâu càng tốt. Tôi không chắc đó có phải là một sự thiếu tự tin hay không, nhưng chắc chắn đó là điều khiến tôi khó chịu và tôi đang nỗ lực hết mình để chống lại sự tàn phá của thời gian, bởi vì có quá nhiều việc phải làm và chúng ta đang sống trong những thời điểm phi thường, chúng ta thật đặc ân khi có được năng lượng và sức khỏe để có thể sống trọn vẹn nhất.

Điều tương tự. Kiểu như tôi muốn có thể chơi đùa với các con mình theo một cách thực sự ý nghĩa. Và câu hỏi cuối cùng dành cho Margot. Nếu bạn không thể trở thành một nhà sáng lập và một doanh nhân, bạn nghĩ mình sẽ muốn khám phá công việc nào? Câu đó khó đấy vì tôi thực sự chán ghét những cấu trúc truyền thống kiểu như công việc hành chính từ chín giờ sáng đến năm giờ chiều, việc có sếp, kiểu như tôi thấy mình là người không thể đi làm thuê được.

Vì vậy, nếu công nghệ không tồn tại, tôi nghi ngờ là mình vẫn sẽ làm kinh doanh nếu có thể dưới một hình thức khác của danh mục ngành nghề. Bây giờ, nếu bản thân việc khởi nghiệp là không thể, thì sẽ khó hơn nhiều vì khi đó tôi sẽ phải tìm một công việc phù hợp hơn với cách tư duy của mình và tôi không chắc đó có thể là việc gì.

Một thử nghiệm thú vị cho một cuộc đời khác mà tôi hy vọng mình không bao giờ phải thực hiện vì tôi yêu những gì mình làm, tôi yêu sự linh hoạt, tự do và sáng tạo. Theo một cách nào đó, khởi nghiệp là hình thức biểu đạt sáng tạo của tôi. Đưa một thứ gì đó từ con số không đến một và tạo ra thứ gì đó từ hư vô, và tôi không chắc còn điều gì khác có thể mang lại sự thỏa mãn như vậy.

Nên tôi không biết nữa. Tôi đoán đây là câu trả lời thành thật nhất. Liệu tôi có thể làm trong lĩnh vực vốn cổ phần tư nhân, tư vấn hay ngân hàng không? Tuyệt đối. Nhưng liệu tôi có yêu thích nó từng ngày, từng phút không? Và tôi nghĩ câu trả lời là không. Có nhiều thứ tôi có thể làm rất tốt. Tôi có thể là một giáo sư. Tôi sẽ là một giáo sư kinh tế hoặc toán học tuyệt vời, nhưng một lần nữa, liệu tôi có yêu thích nó không?

Và việc lặp đi lặp lại cùng một giáo trình qua nhiều năm, tôi không biết nữa. Nó quá chậm và không đủ khả năng mở rộng. Tôi không nghĩ nó sẽ nuôi dưỡng tâm hồn mình. Nhưng thực ra, làm giáo sư có lẽ là một lựa chọn khá ổn. Nhưng không chắc nó sẽ mang lại sự thỏa mãn tương đương, nhưng chắc chắn tôi sẽ không thấy nó thỏa mãn theo cách mà tôi đang giải tỏa cơn khát làm giáo sư bằng cách thực hiện podcast này, bằng cách trả lời các câu hỏi của khán giả và người dùng, bằng cách suy nghĩ thấu đáo về những điều tôi muốn chia sẻ. Theo một cách nào đó, Playing with Unicorns luôn là về tất cả những điều tôi ước mình đã biết khi mới 23 tuổi và bắt đầu với tư cách là người sáng lập lần đầu mà giờ đây tôi đã biết để có thể chia sẻ với các bạn.

Và tôi thấy rằng nó sẽ thú vị hơn, có khả năng mở rộng hơn là việc đứng lớp. Tôi đã từng dạy các lớp tại Trường Kinh doanh Columbia hay Trung tâm Trường Kinh doanh, vân vân. Và đúng vậy, bạn đang dạy những con người tuyệt vời, nhưng đó là những lớp học nhỏ, không có khả năng mở rộng cao. Và nội dung cũng không thay đổi nhiều lắm.

Bây giờ thì bất cứ điều gì nảy ra trong đầu, tôi tạo tài liệu, bùm, đưa lên podcast, và nó diễn ra ngay khi có những ý tưởng phù hợp.

George: Trong các sàn thương mại điện tử (marketplace) giai đoạn đầu, đâu là những dấu hiệu rõ ràng nhất cho thấy nền tảng sắp bứt phá và giải quyết được bài toán “con gà – quả trứng”, thay vì tiếp tục bị kẹt trong tình trạng thanh khoản thấp?

Nếu tỷ lệ bán hết (sell-through rate) của các mặt hàng trên trang web của bạn, nếu bạn đang bán sản phẩm, đạt khoảng 25% trở lên, bạn bắt đầu có thanh khoản. Nếu bạn là một sàn thương mại dịch vụ và bạn bắt đầu chiếm 25% doanh thu trở lên của bên cung ứng, bạn bắt đầu có thanh khoản. Và cách để đảm bảo bạn đạt được điều đó là đừng để bị quá tải nguồn cung.

Tôi đoán nó tùy thuộc vào từng sàn thương mại, nhưng sai lầm lớn nhất mà các nhà sáng lập sàn thương mại có thể mắc phải là có quá nhiều nguồn cung. Nếu bạn có quá nhiều nguồn cung, họ sẽ không mặn mà, họ sẽ không phản hồi. Người mua sẽ bị choáng ngợp trước các lựa chọn. Tốt hơn nhiều là bạn có nguồn cung tốt nhất cho bất kỳ danh mục, mã bưu chính, vân vân nào.

Tìm kiếm nhu cầu cho họ, tạo thanh khoản cho họ. Sau đó mở rộng thêm một chút và mở rộng thêm nữa. Ở khía cạnh này, tôi nghĩ là cần thêm một chút nhu cầu và tiếp tục kết nối. Một dấu hiệu cho thấy bạn có sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (product-market fit) là khi chi phí thu hút khách hàng của bạn đang giảm dần, và đó là khi người dùng bắt đầu quay lại, giới thiệu bạn bè và các chỉ số kinh tế trên mỗi đơn vị sản phẩm (unit economics) của bạn tiếp tục cải thiện.

Nhưng những dấu hiệu sớm của thanh khoản thường là, đúng vậy, tỷ lệ bán hết 20-25% thường là một dấu hiệu tốt. Ít nhất là trong một sàn thương mại đồ cũ, bạn đã có thanh khoản. Được rồi, quay lại với các câu hỏi đã được gửi trước.

Lewis Gonzales: Nếu ông bắt đầu một Sàn thương mại Toàn cầu từ con số không vào ngày hôm nay, ông sẽ ưu tiên điều gì nhất như là khả năng phòng thủ cốt lõi của mình ngay từ ngày đầu tiên?

Thanh khoản, thương hiệu, cộng đồng, công nghệ, đặc biệt là khi AI ngày càng trở nên dễ tiếp cận. Tôi đã trả lời câu này trước đây rồi, nhưng về cơ bản vào ngày đầu tiên (day zero), bạn không có hào phòng thủ, không có rào cản gia nhập. Rào cản gia nhập của bạn theo thời gian chính là thanh khoản. Một khi bạn thực sự bắt đầu có nhiều người mua hơn, thu hút nhiều người bán hơn, nhiều người bán hơn lại thu hút nhiều người mua hơn.

Vì vậy, hãy tập trung vào unit economics. Bất kể chiến lược có thể mở rộng và lặp lại của bạn là gì để mở rộng cung và cầu, hãy tiếp tục thực hiện nó. Tiếp tục kết nối, tiếp tục tạo thanh khoản. Vì vậy, thanh khoản trong các sàn thương mại vượt lên trên tất cả. Và thực tế, hãy tưởng tượng rằng bằng cách nào đó các tác nhân ở đầu phễu, như các đại lý, sẽ là những người giao dịch thay mặt cho người dùng, họ sẽ giao dịch ở nơi có thanh khoản.

Vì vậy, khả năng phòng thủ cuối cùng của bạn nằm ở thanh khoản. Vậy nên là thanh khoản. Thanh khoản. Và khi có điều đó, hãy tạo thêm nhiều thanh khoản hơn nữa.

Tôi thấy ông đã đầu tư vào Quince. Ông có thể cho chúng tôi biết thêm về họ và tham vọng của họ trong tương lai là gì không? Quince là một trong những công ty mang lại lợi nhuận lớn cho quỹ FJ Labs. Họ đang làm việc cực kỳ tốt.

Họ hoạt động trong lĩnh vực sàn thương mại xa xỉ giá rẻ và các thương hiệu trực tiếp đến người tiêu dùng (D2C). Đó là một sàn thương mại vì họ hoạt động theo mô hình ít tài sản (asset-light). Nhà sáng lập nói rằng điều đó thật phi thường. Chúng tôi đã đầu tư vào họ ngay từ đầu và tôi đoán lời giới thiệu ngắn gọn về họ là: chất lượng của Macy’s, mức giá của Costco và logistics của Shein hoặc Temu.

Và họ đã tăng trưởng phi thường từ mức, chẳng hạn như 100 triệu lên 300 triệu rồi 1 tỷ doanh số, tôi nghĩ năm ngoái đã vượt mức 2 tỷ. Nó vẫn đang tăng trưởng điên cuồng, và họ vừa huy động vốn với mức định giá 10 tỷ từ Iconic. Vậy họ sẽ đi đâu từ đó? Trước hết, cực kỳ hiếm khi một công ty ở quy mô này, kiểu như doanh thu 1 tỷ vào năm 24, mà vẫn tăng trưởng 100% so với cùng kỳ năm trước.

Điều đó kiểu như không bao giờ xảy ra. Và họ vẫn đang ở giai đoạn đầu của hành trình khi bạn nghĩ về các danh mục họ đang kinh doanh, khi bạn nghĩ về các khu vực địa lý, họ vừa mới ra mắt tại Canada năm nay. Tôi nghĩ họ sẽ bắt đầu ra mắt tại Châu Âu. Vì vậy, họ đang ở giai đoạn đầu của việc mở rộng ra quốc tế.

Họ đang ở giai đoạn đầu của việc mở rộng danh mục. Tôi có thể hình dung ra một thế giới nơi họ đạt doanh thu hàng chục tỷ trong vòng 5 đến 10 năm tới. Và đây là một công ty mà bạn có thể tiếp tục chiến thắng. Công ty đã ở vị thế thống trị và nó có thể tiếp tục thắng lợi. Vì vậy, tôi hy vọng rằng nó sẽ tiếp tục thắng, tiếp tục mở rộng, tiếp tục làm cực kỳ tốt trong tương lai.

Quince đã là một công ty mang lại lợi nhuận cho quỹ rồi và tôi hy vọng sẽ tiếp tục như vậy trong tương lai và thậm chí còn hơn thế nữa, trở thành một trong những người chiến thắng lớn nhất từ trước đến nay của FJ Labs.

Gael: Những thị trường nào hiện nay trông có vẻ nhàm chán hoặc không hấp dẫn, nhưng sẽ tạo ra thế hệ công ty tỷ đô tiếp theo? Hiện tại mọi người đều đang tập trung vào cuộc chiến lớn và các mô hình nền tảng (foundational models), đúng không?

Và đúng vậy, đây là cơ hội trị giá hàng nghìn tỷ đô la và cuộc chiến ChatGPT đối đầu với Claude đối đầu với Grok, vân vân. Và đây là nơi mọi sự chú ý, mọi nguồn tiền đang đổ vào, đúng không? Khi chúng tôi xem xét và trong podcast gần nhất của tôi, 75% số tiền đầu tư mạo hiểm đã đổ vào AI. Và 95% các công ty trong YC là các công ty kiểu mô hình nền tảng AI.

Chúng ta đang tranh giành xem ai là người chơi trong “Trò chơi của những vị vua”. Những gì hoàn toàn không hấp dẫn hiện nay thực ra là những thứ như sàn thương mại. Chúng tôi có những công ty tuyệt vời trong danh mục đầu tư đang tăng trưởng từ 10 triệu GMV mỗi năm lên 30 rồi 100 triệu hay gì đó. Và bởi vì mọi người đã thấy sự tăng trưởng từ con số không lên 1 tỷ hoặc hàng tỷ đô la rất nhanh chóng trong không gian AI, họ không còn hào hứng với điều này nữa.

Mặc dù các công ty này sử dụng vốn hiệu quả, họ cần ít vốn hơn nhiều. Họ có unit economics tuyệt vời. Họ có biên lợi nhuận gộp tuyệt vời. Và có rất nhiều ngành công nghiệp mà bạn có thể sử dụng AI để làm cho chúng hiệu quả hơn, từ dịch vụ công, đến xây dựng, bán lẻ, vân vân.

Nơi mà tôi nghĩ có những cơ hội khổng lồ. Có nhiều danh mục mà sự kết hợp của dữ liệu mờ mịt, phân mảnh hoặc cần nhiều người để làm trung gian, bạn có thể tưởng tượng một thế giới nơi các tác nhân này thực sự có thể cải thiện các chỉ số kinh tế, làm cho danh mục đó lớn hơn, vân vân.

Vì vậy, tôi muốn nói đến những ngành công nghiệp cũ kỹ nhàm chán chưa được công nghệ chạm tới, nơi mà lần đầu tiên bạn có thể sử dụng các tác nhân AI để mở rộng quy mô và làm cho danh mục đó trở nên thú vị và hiệu quả hơn, vốn dĩ là vô số, đúng không? Hầu hết nền kinh tế vẫn chưa được AI chạm tới, ngoại trừ những người cực kỳ sớm tiếp nhận và giới công nghệ.

Trường hợp đó là gì. Điểm mù lớn nhất mà ông hiện thấy ở các nhà đầu tư mạo hiểm là gì? Chắc chắn là mọi người đang đổ xô vào AI mọi lúc mọi nơi. Không quan trọng định giá, không quan trọng cấu trúc biên lợi nhuận gộp. Chúng ta cần phải tham gia, vì chiến thắng sẽ rất lớn và nó rất giống bong bóng.

Cảm giác như năm 2021 đang lặp lại. Cảm giác như bất động sản năm 2006 nơi giá chỉ có đi lên, không bao giờ đi xuống. Cảm giác như bong bóng công nghệ năm 98, 99, 2000. Đồng thời, ai đó sẽ chiến thắng và phần thưởng sẽ rất lớn. Nhưng liệu tôi có tham gia ngay bây giờ với những mức định giá điên rồ này tại Anthropic và OpenAI không?

Tôi đoán câu trả lời là không. Liệu họ có thể vẫn tăng trưởng nhiều từ vị trí hiện tại không? Và đây có phải là cơ hội lớn nhất trong tất cả không, có thể lắm. Nhưng nếu bạn tham gia sớm thì thật tuyệt. Còn nếu tham gia bây giờ, nó sẽ không khiến tôi cảm thấy thực sự thoải mái. Và vì vậy, tôi sẽ là kiểu nhà đầu tư AI ứng dụng nhàm chán hơn, cách tôi mô tả chiến lược của chúng tôi là cách đầu tư thông minh vào AI.

Chúng tôi đầu tư vào các công ty sử dụng AI cực kỳ hiệu quả để có biên lợi nhuận cao hơn, để có chi phí thu hút khách hàng thấp hơn, để có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn. Đối với tôi, đó là cách đúng đắn để chơi cuộc chơi này. Và đúng vậy, chắc chắn đó không phải là những gì các VC khác đang làm.

Hãy xem các câu hỏi đã được gửi qua email. Trong khi đó, các bạn vẫn có thể tiếp tục đặt câu hỏi tại đây, hãy cùng xem ở đây.

Muresh: Những danh mục/danh mục phụ nào trong không gian AI có tiềm năng, những danh mục nào đang quá đông đúc dựa trên các bài thuyết trình và thảo luận của ông với các nhà đầu tư và VC siêu thông minh khác? Tôi cảm thấy cuộc chơi mô hình nền tảng đang cực kỳ đông đúc, đúng không?

xAI và Mistral, và cũng đúng trong các lĩnh vực dọc như Runway đối đầu với Sora và Midjourney, vân vân. Vì vậy, cảm giác cực kỳ đông đúc so với những gì tôi nghi ngờ sẽ là một người chiến thắng. Nó chiếm hầu hết danh mục, có thể sẽ là hai, có thể Anthropic thắng B2B và ChatGPT thắng người tiêu dùng và Gemini giữ lại một phần thị phần nào đó.

Nhưng tôi có thấy 20 người chiến thắng trong không gian này không? Không, cảm giác giống như cuộc chiến công cụ tìm kiếm những năm 1990, AltaVista đối đầu với Lycos đối đầu với Yahoo, vân vân. Và rồi đột nhiên Google xuất hiện. Vì vậy, tôi sẽ không tài trợ thêm cho các mô hình nền tảng nữa. Và tôi sẽ tập trung, như tôi đã nói, vào việc ứng dụng AI vào các danh mục mà mọi người chưa sử dụng nó ngay bây giờ, nhưng chắc chắn là khó huy động vốn hơn trong các danh mục này. Và bởi vì nó không được coi là AI cốt lõi thuần túy.

George: Ông có thấy sàn thương mại nào thành công khi giá trị không nằm ở một giao dịch đơn lẻ, mà là điều phối nhiều dịch vụ xung quanh một sự kiện lớn trong đời không? Đúng. Chúng tôi là nhà đầu tư vào một sàn thương mại về đám cưới. Họ đang làm khá tốt. Họ chiếm thị phần lớn về đám cưới ở Châu Âu.

Tất nhiên cái tên đó sẽ sớm quay lại với tôi thôi. Và tất nhiên, cách họ kiếm tiền là giúp bạn tìm nhà cung cấp suất ăn, địa điểm tổ chức, nhiếp ảnh gia và người làm bánh, vân vân. Vì vậy, họ đang điều phối xung quanh nhiều dịch vụ cho một sự kiện lớn trong đời.

Vì vậy, đám cưới chắc chắn là một ví dụ cho điều đó. Tôi nghĩ nó có thể xảy ra ở các sự kiện lớn khác trong đời. Có lẽ chúng ta sẽ phải xác định những sự kiện đó là gì, đúng không? Chẳng hạn như cái chết rõ ràng là một sự kiện lớn đối với mọi người như thanh lý tài sản và bán đấu giá tài sản, vân vân. Và, kiểu như tốt nghiệp đại học, vấn đề là.

Khi bạn tốt nghiệp đại học, bạn cần, có thể bạn cần một chiếc xe hơi, có thể bạn cần một công việc, có thể bạn cần chỗ ở. Nhưng tất cả những thứ này đều được thực hiện tốt bởi các trang web chuyên biệt. Vậy tôi có nên tạo ra một trang web cho tất cả những thứ này không? Tôi không chắc lắm. So với các lĩnh vực dọc vốn đã là tốt nhất trong từng danh mục này.

Điều tương tự cũng xảy ra với việc chuyển thành phố. Có một số công ty giúp bạn chuyển thành phố và họ đang làm ổn. Không ai thực sự xuất sắc. Bởi vì một lần nữa, nếu tôi chuyển đến thành phố mới và tôi cần tìm căn hộ, Zillow rất tuyệt. Bạn không cần phải vào một trang web cụ thể để chuyển nhà. Vì vậy, tôi nghĩ đám cưới rất hợp lý, chắc chắn là một sự lựa chọn khá hợp lý. Những sự kiện lớn nào khác trong đời đáng để suy nghĩ? Được rồi, tiếp tục với các câu hỏi được đề xuất.

Godfrey: Câu hỏi số một, ma trận gây quỹ của FJ Labs đã thay đổi như thế nào, đặc biệt là trong những tháng gần đây khi AI có tác động nhanh chóng đến thị trường B2C và B2B, sàn thương mại B2C về mặt sức hút (traction), quy mô vòng gọi vốn, định giá?

Vậy định giá của chúng tôi có đang tăng lên đáng kể ở mức trung bình và thực tế là cả mức trung vị không? Đúng. Vì AI, bạn đang thấy các vòng hạt giống (seed rounds) lớn hơn. Bạn, chúng ta vừa thấy một vòng hạt giống trị giá một tỷ đô la, huy động được một tỷ, định giá trước khi huy động (pre-money) là 3,5 tỷ. Vì vậy, rõ ràng là mức định giá mà mọi người đang yêu cầu, đặc biệt là trong lĩnh vực AI, cao hơn rất nhiều.

Nhưng chúng tôi đang tránh sự cường điệu về AI đó và vì vậy chúng tôi vẫn đang tập trung. Giống như năm 21 khi mọi người đều nói, ồ, ma trận của ông đã lỗi thời rồi, nó không còn ý nghĩa nữa, vân vân. Và tất nhiên là tôi đã đúng, nó đã quay trở lại, ý tôi là nó đã quay lại một cách mạnh mẽ. Và các con số đã được thiết lập lại.

Vì vậy, nếu bạn loại bỏ khỏi phương trình tất cả các công ty cường điệu về AI, ma trận này vẫn khả thi, đúng không? Vì vậy, chúng tôi vẫn muốn bạn đạt mức GMV khoảng 500 nghìn đến 750 nghìn đô la một tháng với tỷ lệ chiết khấu (take rate) 15% khi bạn huy động vòng Series A và bạn đang huy động 10 triệu ở mức định giá 30 triệu pre-money hoặc 7 triệu ở mức 23 triệu pre-money hoặc đại loại thế. Chúng tôi vẫn muốn đạt 2,5 đến 5 tỷ GMV mỗi tháng.

Đó là kỳ vọng, nhân tiện, tỷ lệ chiết khấu 10, 15% cho sàn thương mại có chọn lọc (curated) và 2, 3, 4% cho B2B. Chúng tôi kỳ vọng GMV cao hơn nhiều khi bạn huy động vòng Series B khoảng 50 triệu hoặc 53 triệu. Vì vậy, ma trận vẫn đúng nhưng không áp dụng trong AI nơi mọi người đang trả những mức giá điên rồ ở vòng seed, pre-seed, A, B, bất kể là gì.

Nhưng nếu bạn đang xây dựng một công ty, tôi khuyên bạn nên bám sát nó vì nếu bạn huy động quá nhiều tiền ở mức giá quá cao, nó sẽ giết chết bạn. Đó là một trong những lý do lớn nhất khiến các công ty thất bại. Họ không tăng trưởng kịp với mức định giá và thất bại trong việc huy động vòng tiếp theo. Nếu bạn là một VC, tôi khuyên bạn nên bám sát ma trận vì nếu bạn trả quá cao, bạn sẽ có lợi nhuận kém, và loại tài sản VC vốn đã không hoạt động tốt để có lợi nhuận tốt.

Câu hỏi số hai, vì AI giúp việc xây dựng phần mềm trở nên dễ dàng hơn nhiều. Các VC giai đoạn đầu coi trọng người đồng sáng lập kỹ thuật (technical co-founder) đến mức nào? Ồ, vâng, tôi đã trả lời câu đó trước đây rồi. Như tôi đã nói, câu trả lời là tùy thuộc, và nó tùy thuộc vào danh mục bạn đang tham gia. Nếu bạn cần một người đồng sáng lập kỹ thuật vì những gì bạn đang làm là cực kỳ khó thì bạn nên có một người. Nếu bạn đang xây dựng một OpenAI thế hệ tiếp theo, hãy có một người đồng sáng lập kỹ thuật.

Được rồi. Rosa Bluda, ông đang thiếu gì trong cuộc sống nếu ông có thiếu bất cứ điều gì? Thành thật mà nói, tôi thực sự nghĩ mình đang sống một cuộc đời tuyệt vời nhất từng được sống. Tôi không nghĩ mình thiếu bất cứ thứ gì. Cuộc sống của tôi khỏe mạnh, gia đình tôi đang rất tốt.

Tôi đang làm tốt, kiểu như cuộc sống thật là đặc ân phi thường và tôi tràn đầy lòng biết ơn đối với cuộc sống mà mình có. Không nghĩ là mình thiếu thứ gì. Có lẽ tôi không biết những gì mình không biết. Và có những thứ tôi đang thiếu mà tôi thậm chí còn không nhận ra mình đang thiếu. Nhưng đúng vậy.

Câu hỏi tiếp theo. Palantir có đối thủ không? Có một công ty Palantir của Pháp tên là Arlequin AI. Không được đánh vần theo cách buồn cười như hầu hết các công ty công nghệ khác, nhưng có một công ty thú vị hơn tên là Fundamentals, bởi vì với Palantir, thật khó để nói nó là một công ty công nghệ hay một công ty dịch vụ, đúng không? Kiểu như việc triển khai của họ mất từ 6 tháng đến 18 tháng.

Hầu hết doanh thu họ có là đến từ các dịch vụ triển khai thay vì phí SaaS định kỳ. Và Fundamental, họ sử dụng AI rõ ràng, và họ thực hiện tích hợp trong hai đến ba ngày, và hầu hết doanh thu là thông qua đăng ký. Vì vậy, đối với tôi, đó là đối thủ cạnh tranh thú vị nhất của Palantir đang nổi lên.

Ông có nghệ sĩ yêu thích nào không? Tôi đang nói về một họa sĩ. Không thực sự. Các nhà văn thì nhiều hơn. Họa sĩ à. Vâng, không, có lẽ là không. Xem nào, tôi có trân trọng nghệ thuật và những gì các nghệ sĩ đang cố gắng làm không? Tuyệt đối. Nhưng không chắc tôi có câu trả lời cho câu hỏi đó.

Được rồi. Tiếp tục với các câu hỏi đã được gửi trước. Tôi vừa tốt nghiệp chương trình thạc sĩ, Matteo, và quan tâm đến các startup AI. Nếu ông tốt nghiệp vào năm 2026 hôm nay và muốn xây dựng sự nghiệp, ông sẽ bắt đầu sự nghiệp tại một công ty lớn hay một startup giai đoạn đầu? Và đối với một người có hồ sơ tổng quát (generalist), liệu đó có còn là một con đường khả thi hiện nay không? Và ông sẽ ưu tiên những kỹ năng nào về mặt kỹ thuật và phi kỹ thuật?

Nói chung, tôi nghĩ bạn học nhanh hơn và tốt hơn ở các startup so với ở các doanh nghiệp lớn. Khi tôi tốt nghiệp đại học, tôi đã vào McKinsey. Nó giống như trường kinh doanh, ngoại trừ việc họ trả lương cho tôi, nhưng việc gia nhập một startup ngay từ vòng seed, A hoặc B cũng khả thi không kém, có lẽ là giai đoạn B, nhưng đừng quá lớn.

Nếu không, bạn sẽ có một vai trò rất hạn hẹp và bạn sẽ không thể học được nhiều như bình thường. Vì vậy, bạn muốn một nơi có đủ sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường và nguồn vốn để tiếp tục phát triển tốt nhưng không quá ổn định đến mức vai trò của bạn giống như được đúc khuôn và bạn có thể thực hiện, chứng tỏ bản thân, theo đuổi đam mê và học hỏi nhiều nhất có thể.

Vì vậy, tôi sẽ gia nhập một startup giai đoạn đầu có lẽ là về AI, có lẽ là ở Vùng Vịnh (Bay Area) và chuyển đến đó ngay bây giờ nếu tôi vừa tốt nghiệp đại học. Và để tìm ra con đường tốt nhất là gì. Thay vì gia nhập một công ty lớn. Bây giờ, một lần nữa, OpenAI có lẽ là ổn nếu bạn là một kỹ sư. Còn nếu bạn là một người có kiến thức tổng quát, trường hợp của bạn có lẽ là vậy, thì các công ty nhỏ hơn sẽ hợp lý hơn.

Và tôi có nghĩ rằng có con đường cho những người tổng quát không? Tuyệt đối. Tôi nghĩ ngày nay có nhiều con đường cho những người tổng quát hơn bao giờ hết vì với tư cách là một người tổng quát, bạn thực sự có thể sử dụng các công cụ AI để đưa công nghệ ra thị trường rất nhanh chóng. Bạn có thể học cách lập trình bằng ngôn ngữ tự nhiên (vibe code) khá nhanh, đúng không? Kiểu như với Cursor, mọi thứ dễ dàng hơn nhiều cho bạn với tư cách là một người tổng quát thông minh biết sử dụng các công cụ AI so với trước đây.

And if you think of the role, the CEO and the founding team in the go forward basis, the CEO is the generalist, so absolutely. Being a generalist is amazing. Now, as I said earlier, I would play with all the tools. I would, create an OpenClaw, play with Claude, play with it, with GPT, play with Cursor.

Hãy trở nên cực kỳ quen thuộc với những gì bạn có thể làm với chúng và xem bạn có thể đưa nó đi xa đến mức nào. Và bạn sẽ sốc trước việc mình có thể cải thiện năng suất bao nhiêu, có bao nhiêu thứ để học, bao nhiêu thứ để làm.

Hãy xem nào. Alessandro, có vẻ như các nhà đầu tư có xu hướng chia thành hai phe. Những người thích được giới thiệu (warm introductions) và ghét tiếp cận trực tiếp (cold outreach), và những người cởi mở với tiếp cận trực tiếp. Ông thuộc phe nào? Trước hết, các nhà đầu tư thích được giới thiệu hơn, đúng không? Nếu có một nhà sáng lập tôi biết, hoặc một VC tôi biết, hoặc bất cứ ai nói rằng, Này, ông cần nói chuyện với nhà sáng lập tuyệt vời này.

Rõ ràng là tôi thích điều đó hơn. Nhưng tôi cởi mở với việc tiếp cận trực tiếp vì không phải ai cũng học Stanford, Harvard hay Princeton và được kết nối với mạng lưới xã hội cho phép bạn gặp gỡ các nhà sáng lập và VC phù hợp. Và vì vậy, một số khoản đầu tư tốt nhất của chúng tôi đến từ những lần tiếp cận trực tiếp. Họ ở Brazil, nhưng thay vì ở Sao Paulo hay Rio, họ ở Belo Horizonte. Tuy nhiên, ngưỡng đánh giá sẽ cao hơn. Chỉ là có rất nhiều. Chúng tôi nhận được 200 đến 300 lượt tiếp cận trực tiếp mỗi tuần và tỷ lệ chúng tôi đầu tư thấp hơn rất nhiều. Vì vậy, chúng tôi cởi mở với tiếp cận trực tiếp. Nếu bạn có thể được giới thiệu thì tốt hơn nhiều, nhưng chúng tôi vẫn cởi mở với nó.

Andrew McCain. Trong những năm kể từ lần cuối chúng ta gặp nhau ở New York, các tiêu chí lựa chọn doanh nghiệp của ông đã thay đổi cuộc đời tôi. À, rất vui khi nghe điều đó. Tôi rất muốn nhận được phản hồi của ông về câu hỏi tiếp theo ở đây, liên quan đến dịch vụ, ông có nghĩ rằng có giá trị khi theo đuổi mô hình Palantir là làm dịch vụ nặng trong quá trình mở rộng các mối quan hệ khách hàng đã thiết lập để tạo thành hào phòng thủ bền vững, bộ sản phẩm phát triển và trở nên tự chủ hơn bằng cách sử dụng AI để tạo ra doanh thu định kỳ (ARR) thực sự. Nói cách khác, cách tiếp cận dịch vụ trước tiên, mang tính chiến lược thâm nhập thị trường hơn là về sự phổ biến của AI.

Câu trả lời tất nhiên là tùy thuộc. Nó tùy thuộc vào danh mục, tùy thuộc vào hồ sơ và phân khúc khách hàng. Tôi thích các cách tiếp cận không dịch vụ hơn vì phản hồi chính mà bạn sẽ nhận được từ các VC là kiểu như, bạn là một công ty dịch vụ à? Khả năng mở rộng của nó đến đâu? So với việc bạn có thực sự là một công ty công nghệ không?

Đó là lý do tại sao tôi thích Fundamental hơn Palantir. Nó thực sự là một công ty công nghệ. Tuy nhiên, nếu bạn đang bán hàng cho các chính phủ, thường thì bạn cần phải như vậy, đó là bán một dịch vụ. Lớp dịch vụ, việc cài đặt, mối quan hệ quan trọng rất nhiều.

Vì vậy, tôi đoán câu trả lời là, tùy thuộc. Nói chung, tôi thà đầu tư và để mọi người xây dựng các công ty công nghệ hơn là các công ty dịch vụ. Và đó là một số thách thức mà các công ty này phải đối mặt khi huy động vốn, vì định giá của một công ty dịch vụ khác biệt sâu sắc so với định giá của một công ty công nghệ.

Nhưng nếu đó là một chiến lược thâm nhập thị trường, nếu nó giúp giữ chân khách hàng và sau đó cho phép bạn có được các hợp đồng MRR hoặc ARR có giá trị cao với biên lợi nhuận cao. Thì điều đó ổn. Cuối cùng, điều tôi quan tâm là chiến lược thâm nhập thị trường của bạn là gì? Sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường của bạn là gì? Các chỉ số unit economics trông như thế nào?

Chi phí thu hút khách hàng của bạn so với biên đóng góp ròng trên mỗi khách hàng là bao nhiêu? Và miễn là những thứ đó hoạt động tốt, và nếu dịch vụ là cách để thâm nhập, thì điều đó ổn, nhưng nó cần phải rõ ràng rằng đó là cách để thâm nhập chứ không phải là mục tiêu cuối cùng.

Lisa, một câu hỏi hơi khác một chút, nhưng tôi tò mò, ông đã chọn loại hình giáo dục trường học nào cho con trai mình? Không, tôi đã trả lời câu hỏi đó trước đây rồi. Khi tôi nói về trường học tại văn phòng.

Sonya, những trò chơi phát triển trẻ em và PC hay Nintendo mà ông sử dụng là gì? Bạn biết điều gì thú vị không, có rất nhiều công cụ giáo dục ngoài kia. Trước hết, con trai tôi, bốn tuổi, đang bị ám ảnh bởi Numberblocks trên YouTube.

Kiểu như thằng bé đang làm các phép nhân để giải trí. Kiểu như tám lần tám là 64, rồi 27 lần hai là 54, 28 lần hai là 56. Thằng bé làm cả số âm. Thằng bé làm đại số cơ bản, không phải vì tôi ép nó học toán lúc bốn tuổi, khi mà kỳ vọng dành cho nó chỉ là đếm đến 25, mà là vì nó thu hút sự quan tâm của thằng bé.

Và thế là nó tự tìm thấy nội dung giáo dục mà nó thích trên YouTube, và tôi đưa cho nó chiếc iPad vào buổi sáng khi nó thức dậy và buổi tối trước khi đi ngủ. Và về cơ bản nó theo dõi Numberblocks và học toán. Thực tế, nó có thiên hướng đến mức nó đã yêu cầu tôi cho đi học trường toán Nga ở New York, vì vậy tôi cũng đã đăng ký cho nó vào trường Toán Nga.

Nhưng có những trò chơi thú vị nào mà bạn có thể chơi cùng con để thúc đẩy sự sáng tạo và học hỏi của chúng không. Tuyệt đối. Chúng tôi vừa chơi cùng nhau trên iPad một trò chơi tên là Lost in Play, đó là một trò chơi phiêu lưu với các câu đố mà bạn cần sử dụng về cơ bản là các bài kiểm tra kiểu IQ hoặc các câu đố rèn luyện trí não để giải quyết các vấn đề nhằm đưa câu chuyện tiến triển.

Và có rất nhiều trò chơi như thế này, một lần nữa, phù hợp cho trẻ bốn, năm, sáu tuổi. Khi bạn lớn hơn, lý do tôi thích việc xây dựng trên sự kết hợp của Minecraft và Roblox là các mô hình logic của việc xây dựng ở đó. Và một lần nữa, với tư cách là một người xây dựng chứ không phải là người tiêu dùng, nó dạy bạn lập trình theo một cách nào đó.

Vì vậy, đó là một cách thú vị thông qua giải trí để dạy trẻ em lập trình. Còn gì nữa không? Vâng, một lần nữa, tôi không biết tuổi của các con bạn, Sonya, nhưng những thứ như Lost in Play thật tuyệt vời. Và có một loạt các bộ dụng cụ bạn có thể đặt hàng về chủ đề STEM, nơi con bạn có thể chế tạo robot. Có rất nhiều thứ, nhưng tôi sẽ nương theo sở thích của chúng.

Như tôi đã nói, kiểu như tôi không hề bảo Fafa là, này, đi học toán đi. Thằng bé tự quyết định là mình yêu toán và tự học thôi. Đó cũng là một phần lý do tại sao nó rất hào hứng với việc đi học trường AI vào năm tới, chính là Alpha.

Câu hỏi tiếp theo từ Tom. Bạn có lo lắng về tình trạng mất việc làm do AI tạo ra không? Đây là một câu hỏi muôn thuở. AI sẽ chiếm hết mọi công việc. Sẽ có 95% người thất nghiệp. Đó là ngày tận thế, vân vân. Và đây là một nỗi sợ phổ biến, đã tồn tại hàng trăm năm nay rồi, đúng không? Những người Luddite đã từng chống lại máy dệt điện tử trong những ngày đầu, mặc dù nó giúp cuộc sống của những người thợ dệt tốt hơn đáng kể.

Điều này luôn đúng trong suốt lịch sử và mọi người đã lo lắng về việc mất việc làm. Nhưng giả sử tôi đưa bạn quay trở lại 26 năm trước, vào năm 2000, và lúc đó đang là tháng 3 năm 2000, tôi bảo bạn rằng: nhìn xem, vào năm 2026, tôi đã quay trở lại và bốn nhóm ngành nghề hàng đầu của năm 2000 đã biến mất. Không còn đại lý du lịch, không còn giao dịch viên ngân hàng nữa.

Một nghìn tỷ doanh thu bán lẻ địa phương đã biến mất vì thương mại trực tuyến. Toàn bộ ngành sản xuất ô tô đã được tự động hóa. Và đây là bốn nhóm ngành nghề hàng đầu của chúng ta hiện nay. Bây giờ hãy mô tả các điều kiện kinh tế vào năm 2026 đi, và mọi người sẽ nói với bạn rằng, ôi trời ơi, thất nghiệp hàng loạt, đại suy thoái, vân vân.

Thế mà ngày nay chúng ta lại có tỷ lệ thất nghiệp thấp hơn, tỷ lệ việc làm cao hơn và GDP bình quân đầu người gấp đôi so với hồi đó, bất chấp việc tất cả các nhóm ngành nghề này biến mất. Bây giờ tất nhiên tôi đang nghe thấy ý kiến là, nhưng lần này thì khác. Nó đang diễn ra nhanh hơn bao giờ hết. AI đang thay thế tất cả những công việc này, và vì vậy, trước hết, nó không diễn ra nhanh hơn bao nhiêu so với trước đây đâu.

Vào năm 2011, 2012, khi những chiếc xe tự lái đầu tiên xuất hiện, mọi người kiểu như, ồ, nhóm ngành nghề hàng đầu ở Mỹ với 4,6 triệu việc làm là tài xế xe tải. Tất cả những công việc này sẽ biến mất. Sẽ không còn tài xế xe tải nữa. Tất cả những người này sẽ làm gì đây? Họ sẽ bị thay thế bởi tự động hóa.

Và bây giờ chúng ta đang ở đây, chuyện đó là từ khoảng năm 2011, 2012, chính xác là 15 năm trước. Hiện tại là 15 năm sau, chưa có một công việc tài xế xe tải nào bị tự động hóa bởi xe tải tự lái cả. Và chúng ta vẫn đang ở giai đoạn bắt đầu của cuộc cách mạng AI tự lái. Bây giờ, liệu tôi có dữ liệu nào trong đầu rằng tại một thời điểm nào đó trong tương lai, 10, 20, 30 năm nữa, 100% phương tiện trên đường sẽ là tự lái không.

Không còn nghi ngờ gì nữa. Chắc chắn rồi, điều đó rất hợp lý. Và chúng cũng sẽ đều là xe điện. Nhưng sẽ cần thời gian. Giống như những thứ đầu tiên được tự động hóa là những thứ đắt đỏ nhất vì công nghệ tốn rất nhiều tiền. Và về mặt văn hóa thì cũng cần thời gian. Rất nhiều người, lần đầu tiên ngồi lên xe tự lái, họ sợ phát khiếp rằng nó sẽ làm họ mất mạng, mặc dù nó có vẻ an toàn hơn xe truyền thống.

Vì vậy, văn hóa chuyển động chậm hơn công nghệ. Công nghệ tiến triển rất nhanh, nhưng các chính phủ sẽ mất nhiều thời gian để áp dụng AI. Các doanh nghiệp lớn sẽ mất nhiều thời gian để áp dụng AI. Những thay đổi này diễn ra chậm hơn nhiều so với bạn nghĩ. Vì vậy, điều thứ nhất là nó không diễn ra nhanh như mọi người tưởng. Đặc biệt là những người trong ngành công nghệ, vì chúng ta đang ở tuyến đầu của công nghệ. Điều thứ hai, mọi người không hiểu thực sự có bao nhiêu công việc sẽ được tạo ra hoặc mất đi bởi AI vì họ không hiểu độ co giãn của nhu cầu đối với một sản phẩm hoặc dịch vụ nằm ở đâu.

Vì vậy, hiện nay, một trong những luận điểm lớn mà mọi người đưa ra là, ồ, lập trình viên sẽ trở nên lỗi thời. AI sẽ tự viết mã. Bạn sẽ không cần lập trình viên nữa. Đó là một kết quả có thể xảy ra, nhưng còn lâu mới đảm bảo đó là kết quả dễ xảy ra nhất.

Vào những năm 1980, có một công việc mà người ta gọi là bảng tính (spreadsheet), và các bảng tính được thực hiện bởi con người. Những con người được trả lương cao, kỹ năng cao đã xây dựng bảng tính trước khi một thứ gọi là Symphony, mà bây giờ tôi đoán là tương đương với Excel, ra đời. Và Excel thực sự đã dẫn đến việc xóa sổ tất cả các công việc làm bảng tính thủ công. Nhưng bạn biết gì không? Nó đã tạo ra công việc cho hàng triệu hàng triệu nhà phân tích tài chính, những người hiện đã có công cụ để thực hiện mô hình hóa tài chính, phân tích tài chính.

Và thế là vài nghìn công việc biến mất, nhưng hàng triệu công việc đã được tạo ra. Vì vậy, khi nói đến kỹ thuật phần mềm chẳng hạn, bạn có thể lập luận rằng khi chi phí phát triển phần mềm trở nên rất thấp, nhu cầu về nó sẽ bùng nổ. Các công ty vốn dĩ không thuê nhà phát triển phần mềm như các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMB), chính phủ hoặc các doanh nghiệp lớn ở quy mô rộng, sẽ bắt đầu làm việc đó.

Và vì vậy tôi thực sự có thể đưa ra một lập luận. Tôi không đảm bảo rằng điều này sẽ xảy ra, nhưng khi việc xây dựng phần mềm trở nên rẻ hơn rất nhiều, nhu cầu về phần mềm sẽ tăng cao đến mức thực tế là việc làm sẽ tăng lên. Và đó là chưa kể đến việc có rất nhiều nhóm ngành nghề mới sẽ được tạo ra.

Giống như vào năm 2000, mọi người không thể tưởng tượng được vai trò của một người quản lý mạng xã hội sẽ như thế nào, hay một game thủ Twitch, caster hay bất cứ thứ gì. Rất nhiều công việc mới đang được xây dựng và tạo ra mà mọi người rất khó tưởng tượng. Tôi có lo lắng về ngày tận thế của việc làm không? KHÔNG. Liệu các công việc có thay đổi không? Đúng.

Sẽ có những người thua cuộc và những người cần được đào tạo lại và giúp đỡ để thích nghi, bởi vì những người thắng và kẻ thua khi thị trường việc làm phát triển thường là khác nhau. Tuyệt đối. Nhưng tôi có lo lắng về tỷ lệ thất nghiệp 95% và một cuộc đại suy thoái, và tất cả chúng ta đều mất việc chỉ sau một đêm không? Tuyệt đối không.

Nó đi ngược lại kinh tế học, ngược lại mọi thứ từng xảy ra, ngược lại văn hóa và tốc độ mà mọi người sẵn sàng điều chỉnh và áp dụng công nghệ, cũng như sự trì trệ vốn có trong hệ thống chính trị, hệ thống kinh tế của chúng ta, vân vân. Không, tôi không nghĩ lần này sẽ khác, nhưng có, tôi nghĩ rằng như thường lệ, công nghệ này sẽ thay đổi sâu sắc nhân loại và cách chúng ta dẫn dắt cuộc sống của mình.

Mặc dù nó sẽ mất nhiều thời gian hơn mọi người nghĩ. Một lần nữa, chúng ta đang đánh giá quá cao tác động ngắn hạn của AI và công nghệ, nhưng lại đánh giá thấp tác động dài hạn.

Được rồi, Jorge: xây dựng hạ tầng trí tuệ quyết định cho hành lang công nghiệp T-MEC/USMCA. Được rồi. Tôi đoán điều đó có nghĩa là Mexico, Mỹ và có lẽ là Mexico.

Mô hình B2B2B, nhắm mục tiêu vào các đại lý khách hàng, tư vấn môi trường và các công ty kế toán, các kênh phân phối. Bạn có thấy giá trị trong các phân khúc dọc công nghiệp hoặc Mỹ Latinh trong thị trường quá phân mảnh để xây dựng quy mô mạo hiểm từ đó không.

Tôi sẽ lùi lại một bước. Tôi có nghĩ rằng bạn có thể xây dựng các doanh nghiệp có quy mô mạo hiểm ở Mỹ Latinh không? Tuyệt đối. Hãy nghĩ về Nubank ở Brazil hay Plata, một ngân hàng mới mà chúng tôi đầu tư ở Mexico, hay Mercado Libre, vân vân. Vì vậy, trước hết, thị trường Mỹ Latinh rất lớn, đang phát triển, ngày càng tinh vi và đang bắt đầu có các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC) của riêng mình, từ Kaszek đến Monashees, vân vân.

Vì vậy, bạn hoàn toàn có thể xây dựng các startup thành công được hỗ trợ bởi vốn mạo hiểm ở Mỹ Latinh. Bây giờ, cụ thể trong lĩnh vực của bạn. Tôi không biết đủ về tổng quy mô thị trường có thể tiếp cận, kinh tế đơn vị, vân vân. Nhưng trong chừng mực chúng ta đang nói về thị trường trị giá hơn 10 tỷ đô la, nơi có lẽ có đủ cấu trúc biên lợi nhuận, tôi nghi ngờ câu trả lời là có. Vậy nên, khá là tích cực.

Được rồi. Người dùng LinkedIn, tôi không chắc tại sao tên không phải lúc nào cũng hiển thị, thỉnh thoảng mới thấy. Chào Fabrice, tôi không biết bạn có nhớ tôi từ các tập trước không, tôi từng điều hành một sàn thương mại điện tử ở Hà Lan. Bạn đã đưa ra lời khuyên trong vài tập trước đó. Đã bán sàn đó, dùng tiền để xây dựng công ty bảo hiểm tích hợp sâu AI.

Tuyệt vời! Sử dụng AI, sẵn sàng cho dịch vụ khách hàng, chống gian lận, định giá, xử lý yêu cầu bồi thường. Bạn có lời khuyên về sàn thương mại điện tử ở đây. Rất hoan nghênh bạn. Và tôi nghĩ những gì bạn đang làm về việc sử dụng AI để cải thiện mọi thứ, từ dịch vụ khách hàng, gian lận, định giá, xử lý bồi thường đều rất hợp lý. Chúng tôi là nhà đầu tư vào một công ty ở Châu Âu tên là ACE Waves.

Ace Waves là một công ty chăm sóc khách hàng cho các sàn thương mại điện tử, nơi họ tích hợp và AI thay thế một phần lớn đội ngũ chăm sóc khách hàng của bạn, trung bình cho phép bạn giảm 50% chi phí chăm sóc khách hàng trong khi vẫn cải thiện chỉ số NPS, cải thiện sự hài lòng của khách hàng, vân vân. Vì vậy, chắc chắn hãy sử dụng AI cho dịch vụ khách hàng và tất cả những thứ đó. Và mọi startup ngoài kia nên sử dụng các công cụ này ở mức tối đa có thể.

Djordje: Có lẽ tôi đang đọc sai tên bạn. Cảm ơn bạn đã trả lời câu hỏi của tôi. Tôi đã thuyết trình với bạn về nền tảng của chúng tôi tại Jacobian Labs mang GNNs, tôi không chắc chính xác đó là gì, thương mại hóa thành một, nhưng bạn nói AI của bạn đã báo bỏ qua (pass). Liệu có thể gửi bản thuyết trình (pitch deck) hoặc bản demo trực tiếp cho bạn không? Có, hãy gửi cho tôi một tin nhắn LinkedIn InMail kèm theo bản thuyết trình, vân vân. Nhân tiện, khi làm việc với AI của tôi, Pitch Fabrice chỉ đang cố gắng đưa ra phản hồi cho bạn thôi. Tôi sẽ cố gắng làm cho nó tinh tế hơn về những gì nó thích và không thích. Nó cần thấy điều gì khác biệt để chúng tôi muốn đầu tư.

Vì vậy, đừng coi việc AI bỏ qua là quyết định cuối cùng. Và nhân tiện, đội ngũ của tôi xem xét tất cả các bản thuyết trình gửi đến Pitch Fabrice trên AI của tôi tại fabricegrinda.com. Tôi chưa làm việc đó, nhưng nó nằm trong danh sách việc cần làm của đợt Pitch Fabrice cuối cùng. Vậy nên, hãy gửi email cho tôi, chúng tôi sẽ xem xét.

Hãy đề cập rằng bạn đã nhắc đến cuộc trò chuyện này từ tập này để tham khảo. Và vâng, chúng tôi sẽ xem qua. Hiện nay. Vâng. Tôi không biết bạn đã có bao nhiêu sức hút (traction). Chúng tôi thường đầu tư vào giai đoạn sau khi ra mắt, sau khi có doanh thu, sau khi đạt được sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (product market fit), nhưng vẫn ở giai đoạn sớm. Nhưng phải sau tất cả những thứ đó. Vì vậy, không chắc chính xác bạn đang ở đâu, nhưng chúng tôi sẽ xem xét.

Để tôi xem có câu hỏi nào khác gửi đến trong vài phút qua không. Và nếu không, nếu các bạn không còn câu hỏi cuối cùng nào. Chúng ta sẽ kết thúc ở đây. Để tôi đi kiểm tra xem. Mọi người đã gửi câu hỏi trên WhatsApp.

Được rồi. Tôi nghĩ là ổn rồi. Tôi nghĩ chúng ta đã trả lời mọi câu hỏi được đặt ra cho đến nay. Cảm ơn các bạn đã theo dõi. Như thường lệ, tôi sẽ đăng bản ghi âm, bản gỡ băng và tóm tắt tập này trên blog của mình vào thứ Ba tới. Và hiện tại tôi vẫn chưa chắc tập tiếp theo sẽ là gì và khi nào.

Có lẽ là về những câu hỏi mà mọi người đã hỏi lúc nãy. Về việc tôi nên xây dựng những công ty AI nào nếu tôi bắt đầu xây dựng hôm nay. Ồ, thực ra đợi chút, còn vài câu hỏi cuối cùng đang hiện lên.

George, theo kinh nghiệm của bạn, điều gì phân biệt các sàn thương mại điện tử trở thành nền tảng thực sự khổng lồ với những sàn chỉ dừng lại ở mức ngách hoặc kinh doanh dịch vụ?

Vấn đề là, rất khó để nói trong những ngày đầu. Giống như Uber ban đầu là một dịch vụ xe hạng sang (black car), nên nó rất cao cấp. Cảm giác rất ngách. Tôi từng nói rằng nhà sáng lập khác đã chọn làm Stumble Upon thay vì chọn làm Uber. Anh ấy nghĩ Uber nhỏ hơn. Và chỉ khi UberX ra mắt thị trường, nó mới trở nên lớn hơn.

Hãy nghĩ về Airbnb. Airbnb ban đầu là những chiếc đệm hơi trong phòng khách của mọi người, cảm giác như một sản phẩm rất ngách, và tất nhiên sau đó nó đã trở thành một danh mục lớn hơn nhiều. Vì vậy, hãy theo sát sự phù hợp của thị trường và xem danh mục đó cuối cùng sẽ lớn đến mức nào.

Và đôi khi bạn có thể tạo ra một danh mục khổng lồ. Chỉ là tình cờ nhà ở là một danh mục cực kỳ lớn. Và việc kiếm tiền từ những ngôi nhà chưa được sử dụng hết công suất là một danh mục khổng lồ. Vì vậy, nếu được thuyết trình như vậy thì ngay từ đầu đã thấy nó lớn rồi. Chỉ là lúc đầu nó không được thuyết trình theo cách đó thôi. Vậy làm sao bạn biết nó lớn đến mức nào?

Thường thì, ngay cả khi một thứ gì đó có vẻ nhỏ, bạn thực sự có thể tiến tới kết hợp danh mục, thêm các phân khúc dọc khác, tăng tổng thị trường có thể tiếp cận (TAM), và thường thì giới hạn là bầu trời. Những thứ này có thể kết thúc lớn hơn nhiều so với bạn nghĩ.

Người dùng LinkedIn, trong giai đoạn hiện tại của AI, bạn sẽ cho phép việc ra quyết định được thực hiện bởi AI đến mức nào và mức độ giám sát của con người ra sao?

Nó phụ thuộc vào việc bạn đang làm gì, đúng không? Nếu bạn (A) sử dụng lẽ thường, khi tôi yêu cầu AI nghiên cứu, việc mà tôi làm thường xuyên, tôi chắc chắn sẽ đối chiếu chéo các kết quả. Cũng hãy yêu cầu AI đưa ra các giả định ngược lại. Ví dụ, nếu nó lập luận cho một điều gì đó, hãy nói: nếu bạn đang lập luận cho quan điểm ngược lại, bạn sẽ nghĩ gì?

Ngoài ra, ChatGPT là một kẻ cực kỳ nịnh hót. Nó luôn mồm khen bạn tuyệt vời như thế nào. Hãy yêu cầu phản hồi trung thực, thực tế, không kiêng nể một cách rất rõ ràng. Nếu không, bạn sẽ nhận được một câu trả lời màu hồng, bị bóp méo về những gì bạn đang làm. Nhưng về mặt ra quyết định cơ bản của con người, những quyết định quan trọng cơ bản, tôi hoàn toàn muốn có sự giám sát của con người vào lúc này cho hầu hết các nhiệm vụ.

Bây giờ, có những thứ có thể được tự động hóa, như chăm sóc khách hàng cho việc, ồ, số vận đơn của đơn hàng của tôi là gì hay hàng chưa đến nơi hay gì đó. Có, chắc chắn rồi, bạn có thể để AI làm việc đó, nhưng đối với những việc quan trọng mang tính sống còn, hãy sử dụng sự giám sát của con người vào lúc này. Các lỗi ảo giác, sai sót, định kiến, nhưng thật thú vị. Đây là những định kiến vì nó muốn làm hài lòng bạn, và vì vậy nó phớt lờ những mặt tiêu cực. Nó bảo bạn tuyệt vời như thế nào, vân vân. Và vì vậy bạn cần rất cẩn thận về loại câu hỏi bạn đặt ra và cách bạn thẩm định nó. Trên thực tế, hãy sử dụng nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để kiểm tra các khái niệm và ý tưởng để đảm bảo rằng bạn đang có một góc nhìn tốt hơn.

Câu hỏi nhanh. Chúng tôi làm về B2C, chúng tôi đang đánh giá các startup giai đoạn rất sớm, điều gì quan trọng hơn với bạn: sức hút sớm, hay sự hiểu biết sâu sắc, mạnh mẽ về một vấn đề lớn mà những người đương nhiệm đã bỏ qua. B2C rất khó vì bạn có hàng tồn kho, có sự cạnh tranh, vân vân. Vì vậy, tôi quan tâm đến sức hút sớm và kinh tế đơn vị.

Vì vậy, đối với tôi, thực tế kinh tế đơn vị còn quan trọng hơn cả sức hút sớm. Nhưng rõ ràng nó cần phải là một vấn đề đủ lớn để xứng đáng để theo đuổi. Tuyệt đối. Nhưng chắc chắn rồi, trong B2C, bạn tiếp thị nó như thế nào? Và làm thế nào để mở rộng quy mô tiếp thị? Vấn đề là chi phí thu hút khách hàng đang tăng lên, và vì vậy thường rất khó để làm cho biên lợi nhuận ổn định. Vì vậy, việc đảm bảo rằng bạn có thể thấy kinh tế đơn vị hoạt động ổn định và có thể mở rộng cũng như lặp lại được có lẽ là điều then chốt nhất.

AI giám sát liên tục yêu cầu, cung cấp thông tin cho tôi từ tất cả các AI vận hành của chúng tôi. Chúng tôi cho phép ra quyết định nhẹ nhàng. Vâng, điều đó hợp lý. Và hơn cả tác động nhẹ nhàng thì cần con người giám sát.

Vâng. Đó thực sự là cách đúng đắn để sử dụng các tác nhân (agents) và là cách tôi sẽ sử dụng các tác nhân của mình. Ví dụ, nếu tôi có OpenClaw của mình đi tìm kiếm trên LinkedIn để xem các đối tác góp vốn (LP) tiềm năng cho các quỹ, kiểu như ai có thể ký các tấm séc từ 250 nghìn đến 500 nghìn đô ở các khu vực địa lý khác nhau và suy nghĩ xem khi nào chúng tôi có thể họp.

Rất tuyệt. Vậy tôi có để OpenClaw làm việc đó không, rồi tôi có yêu cầu nó soạn thảo các email mà tôi có thể gửi không? Đúng. Tôi có tự động để nó gửi email mà không cần tôi xem lại không? Tuyệt đối không. Và có lẽ nó sẽ làm điều đó cho những đối tượng nhỏ lẻ (long tail), nhưng liệu tôi có để nó làm điều đó cho, tôi không biết, nếu tôi đang thuyết trình với một quỹ hưu trí trị giá hàng trăm tỷ đô la có thể ký một tấm séc 20 triệu đô la vào quỹ không?

Tuyệt đối không. Đúng. Tư vấn, soạn thảo, vân vân. Và ngay cả khi đó, tôi cũng không thích AI viết lách. Tôi yêu thích cách viết của chính mình, rõ ràng là tôi có định kiến rồi. Khi tôi viết luận điểm lớn, khổng lồ về ý nghĩa cuộc sống vào mùa hè này, đó là một bài viết khoảng 10.000 từ về góc nhìn của tôi về ý nghĩa cuộc sống.

Sau khi viết xong, tôi đã tải nó lên AI trong ChatGPT. Tôi kiểu như, được rồi, cho tôi phản hồi đi. Và về cơ bản, ngoại trừ những lỗi hiển nhiên như lỗi chính tả, lỗi ngữ pháp, vân vân mà tôi đã sửa bằng AI, tôi đã phớt lờ tất cả các lời khuyên khác. Nó kiểu như: ồ, tiêu đề của bạn quá chung chung. Ý nghĩa cuộc sống. Bạn cần một cái gì đó hành động và lôi cuốn hơn.

Bài viết quá dài. Bạn cần chia nhỏ nó ra thành, chẳng hạn, 27 phần. Các ví dụ của bạn quá mơ hồ. Và về cơ bản tôi kiểu: bạn biết gì không? Tôi yêu cách viết của chính mình. Tôi nghĩ cách bạn viết quá hoa mỹ và rườm rà, và tôi ghét mấy cái dấu gạch ngang hay gì đó của bạn.

Vâng. Cảm ơn vì lời khuyên, nhưng không, cảm ơn. Tôi tự viết bài của mình. Nói vậy thôi chứ tôi có nhận phản hồi từ AI. Ví dụ, vâng, tôi hỏi xin ý tưởng về những thứ để viết, vân vân. Tôi chỉ thích tự mình viết lách thôi. Và nhân tiện, nó thực sự đã xác định được các lỗi và sự lặp lại, vân vân.

Điều đó đã dẫn đến những cải thiện cơ bản. Nhưng vâng, tôi nghĩ cách bạn đang sử dụng AI rất hợp lý, đó cũng là cách tôi sử dụng AI, nhưng nhìn xem, tôi là một siêu người dùng AI. Kiểu như tôi nói chuyện với AI thường xuyên về mọi thứ. Tôi thử nghiệm mọi thứ. Tôi tạo ra mọi thứ từ video đến hình ảnh, đến thử nghiệm các mô hình kinh doanh, đến tìm kiếm bất động sản. Bạn cứ nêu tên đi, tôi đều dùng AI cho việc đó. Hãy sử dụng nó. Nó sẽ giúp bạn làm việc hiệu quả hơn.

Được rồi, tôi nghĩ chúng ta đã đi đến cuối buổi livestream. Cảm ơn tất cả các bạn đã tham gia. Buổi hôm nay thật tương tác và thú vị. Và tôi sẽ gặp lại các bạn trong buổi tiếp theo, bất kể buổi tiếp theo là gì và chủ đề có thể là gì, trong vài tuần hoặc vài tháng tới, chúng ta sẽ chờ xem.

Chúc các bạn một tuần tuyệt vời!