Quỹ đầu tư mạo hiểm hàng đầu bàn về 'AI thay đổi logic đầu tư': 'Bẫy trung lưu' và hiệu ứng bánh đà

Các đối tác của a16z cho rằng AI đang đảo lộn logic đầu tư truyền thống: vốn trực tiếp chuyển hóa thành sức mạnh tính toán, một khi bánh đà 'kẻ mạnh càng mạnh' khởi động thì khó lòng đảo ngược. Trong 3000 quỹ VC chỉ có 20 quỹ đạt được lợi nhuận gấp 3 lần bền vững, 'tầng trung' đang chết dần. Doanh thu AI đạt 100 tỷ USD trong 4 năm, trong khi SaaS phải mất 15 năm. Định giá tài sản SaaS truyền thống giảm một nửa, các doanh nghiệp không thể AI bản địa đang bị đào thải. Nút thắt thực sự không nằm ở nhu cầu, mà ở nguồn cung năng lượng và trung tâm dữ liệu.

AI đang đẩy 'phân phối luật lũy thừa (Power Law)' của đầu tư công nghệ lên cực hạn: lần đầu tiên vốn có thể trực tiếp chuyển hóa thành sức mạnh tính toán và củng cố hào lũy tuyệt đối của doanh nghiệp, còn những tài sản SaaS truyền thống không thể AI bản địa đang đối mặt với rủi ro nghiêm trọng bị thời đại bỏ lại.

Ngày 10 tháng 9, quỹ đầu tư mạo hiểm hàng đầu Thung lũng Silicon Andreessen Horowitz (a16z) đã phát hành một tập podcast phỏng vấn chuyên sâu. Đối tác a16z Jen Kha, đối tác quỹ tăng trưởng David George và đối tác hữu hạn (LP) dài hạn, đối tác Accolade Partners Aram Verdiyan đã có một cuộc đối thoại sâu hiếm có xoay quanh logic đầu tư trong kỷ nguyên AI. Nhận định cốt lõi của ba người rất nhất quán: AI đang biến 'hiệu ứng luật lũy thừa' từ đặc trưng ngành đầu tư mạo hiểm thành quy luật hệ thống của toàn bộ thị trường vốn; khung phân bổ vốn, cách xây dựng quỹ và thậm chí ranh giới các loại tài sản đều đang được viết lại.

Luật lũy thừa chỉ mối quan hệ hàm số cụ thể giữa hai biến: mức thay đổi của một biến là bội số của lũy thừa (bậc) nào đó của biến kia. Đặc trưng cốt lõi của nó là: 'cực kỳ ít cá thể chiếm tuyệt đại đa số tài nguyên hoặc thị phần', tức là điều người ta thường gọi là 'hiệu ứng đuôi dài' hay 'quy luật 80/20'.

Trong cuộc đối thoại có vài dữ liệu cốt lõi đáng báo động: trong 3000 quỹ VC ở Mỹ, chỉ có 20 quỹ đạt được lợi nhuận ròng gấp 3 lần bền vững trong hai mươi năm qua, chiếm chưa đến 1%; doanh thu AI đạt quy mô 100 tỷ USD chỉ mất bốn năm, trong khi SaaS phải mất 15 năm cho chặng đường tương tự; hiện tại chi tiêu trung bình cho AI của mỗi nhân viên mỗi tháng tại các doanh nghiệp Mỹ chỉ là 12 USD, còn ở nhóm 1% doanh nghiệp dẫn đầu con số này lên tới 7000 USD — điều này có nghĩa là sự khuếch tán AI vẫn đang ở giai đoạn cực kỳ sơ khai.

'Vốn bằng sức mạnh tính toán': 'Bánh đà cực hạn' thay đổi hào lũy ngành

David George trong cuộc phỏng vấn đã đưa ra một trong những nhận định mang tính đảo lộn nhất của làn sóng AI lần này:

'Bây giờ, bạn có thể đổ vốn vào một công ty, nó sẽ trực tiếp nhân gộp lợi thế của công ty đó. Đây là lần đầu tiên trong sự nghiệp của tôi.'

Ông giải thích, thời phần mềm truyền thống, đổ quá nhiều tiền vào một startup lại là thảm họa — thuê một nghìn người, tạo ra hỗn loạn phối hợp, hình thành các ưu tiên chồng chéo, công ty ngược lại sẽ 'hỏng việc'. Nhưng thời đại AI thì khác: 'Bạn có thể ném tiền vào sức mạnh tính toán, sức mạnh tính toán có thể trực tiếp cải thiện sản phẩm và hoạt động kinh doanh.'

Điều này có nghĩa là lợi thế kinh tế theo quy mô trên thị trường AI là có thật và sẽ liên tục được củng cố. Ba công ty mô hình tiên tiến — SpaceX, OpenAI, Anthropic — tổng giá trị doanh nghiệp tiềm năng đã đạt 3,5 nghìn tỷ đến 5 nghìn tỷ USD. Jen Kha chỉ ra rằng, điều đáng kinh ngạc là trước khi SpaceX niêm yết, hầu hết các nhà đầu tư tổ chức gần như không có độ phơi nhiễm nào với nó.

Aram Verdiyan thì từ góc nhìn vĩ mô hơn đưa ra nhận định của mình:

'AI đang tấn công mọi ngóc ngách của GDP — giao thông, lao động, dịch vụ, vốn, phối hợp. Trong lịch sử chưa từng có một mô hình công nghệ nào đồng thời chạm tới 30 nghìn tỷ USD GDP.'

Ông còn đưa ra quan điểm đảo lộn về TAM (thị trường tiềm năng) của AI: ngành IT y tế mỗi năm chi khoảng 60 tỷ đến 100 tỷ USD, nhưng thứ AI thực sự tấn công là chính lực lượng lao động y tế — quản lý hóa đơn, quy trình hành chính — đó là một ngành quy mô nghìn tỷ USD. 'TAM của AI có thể gấp hơn 10 lần SaaS truyền thống hoặc IT y tế.'

David George trích dẫn dữ liệu lao động để củng cố thêm: trong nền kinh tế Mỹ, tỷ lệ chi tiêu lao động so với chi tiêu phần mềm vào khoảng 40 trên 1. 'Điều này không có nghĩa là lao động sẽ biến mất, mà là lao động sẽ được tái phát minh. Đánh đồng AI với "phần mềm thế hệ tiếp theo" là đánh giá quá thấp nó.'

'Vùng đất chết ở giữa': Tái cấu trúc mang tính cấu trúc của cục diện VC

Trong cuộc phỏng vấn, một từ xuất hiện lặp đi lặp lại: "death of the middle" (bẫy trung lưu).

Aram Verdiyan chia sẻ một dữ liệu cốt lõi: trong 3000 tổ chức đầu tư mạo hiểm ở Mỹ, chỉ có 20 tổ chức đạt được lợi nhuận ròng gấp 3 lần bền vững trong hai mươi năm qua, chiếm chưa đến 1%. Ông đặc biệt nhấn mạnh, "bền vững" là từ khóa — không cần bảy tám quỹ, nhưng trong chu kỳ 20 năm, bạn có 3 đến 4 quỹ đạt TVPI (tổng giá trị trên vốn góp) ròng gấp 3 lần không? Đáp ứng điều kiện này, toàn nước Mỹ chỉ tìm được 20 quỹ.

Ngược lại, dữ liệu Cambridge cho thấy, lợi nhuận trung bình của đầu tư mạo hiểm trong mười năm qua chỉ là 1 đến 2 lần lợi nhuận ròng — không chỉ kém vốn cổ phần tư nhân (PE), thậm chí kém cả thị trường công khai, mà còn phải khóa vốn mười năm.

Trong bối cảnh này, ngành VC đang phân cực về hai đầu: một đầu là "nhỏ mà tinh nhuệ" thực sự — tập trung vào các lĩnh vực dọc hẹp, hoặc can thiệp ở giai đoạn sớm hơn các tổ chức lớn, tạo thành bổ trợ với tổ chức lớn; đầu kia là các tổ chức lớn toàn vòng đời — bao phủ từ hạt giống đến niêm yết, có 700 nhân viên, nguồn lực vận hành mạnh mẽ.

Jen Kha thể hiện rõ logic bánh đà của a16z:

'Hoạt động kinh doanh của chúng tôi là một bánh đà. Bắt đầu từ việc chúng tôi có phải là chuyên gia trong lĩnh vực hay không, có thể thuyết phục nhà sáng lập hay không; nếu chúng tôi thắng dự án, giúp công ty đạt kết quả tốt hơn, sẽ hình thành hiệu ứng thương hiệu, nhà sáng lập mới muốn ở cùng người chiến thắng, nhà sáng lập của người chiến thắng lại bảo chứng cho các nhà sáng lập khác — đó là cách bánh đà vận hành.'

David George bổ sung: thành công của quỹ giai đoạn tăng trưởng về căn bản phụ thuộc vào hoạt động giai đoạn đầu — 'Tôi luôn nói, hoạt động kinh doanh của chúng tôi bắt đầu từ giai đoạn đầu, và cũng kết thúc từ giai đoạn đầu.'

Đối với những tổ chức muốn tham gia AI bằng cách 'chỉ làm giai đoạn cuối' hoặc 'bỏ qua giai đoạn đầu', Aram Verdiyan có thái độ thẳng thắn: 'Đặc quyền giai đoạn cuối mạnh nhất, đằng sau đều có một đặc quyền giai đoạn đầu khổng lồ. Nếu bạn là một quỹ giai đoạn cuối hoàn toàn mới, muốn viết một tấm séc 500 triệu USD, thực sự rất khó.' David George phụ họa: 'Tôi đã trải qua thế giới đó, quả thực rất khó.'

Làm sao nhận diện lực kéo AI thực sự? "Từ ARR đang được định nghĩa lại"

Khi bong bóng AI và nhu cầu thực cùng tồn tại, làm sao phân biệt lực kéo thực sự trở thành một trong những vấn đề hóc búa nhất.

Aram Verdiyan mô tả một kịch bản điển hình: 'Một công ty ra khỏi một accelerator nào đó, tuyên bố trong một tháng ARR (doanh thu định kỳ hàng năm) từ 0 lên 5 triệu. Nhưng ở giữa hoàn toàn không có chu kỳ gia hạn, họ bán cho nhau, còn nhân số tháng với 12 để quy đổi ARR.' Giọng ông sắc bén: 'Cứ chín công ty như vậy, may ra mới có một công ty thực sự có vài triệu ARR thật, mới là Cursor tiếp theo.'

Về điều này Jen Kha cười nói: 'Tôi rất thích khi có người giúp mọi người "định nghĩa lại ý nghĩa của ARR", giống như một thông báo rất hữu ích.'

David George đưa ra khung đánh giá của mình:

"Thị trường có chủ động đòi hỏi sản phẩm của bạn không, luôn là câu hỏi cốt lõi. Phân tích tài chính không thể cho bạn câu trả lời, bạn phải hiểu sâu khách hàng, trò chuyện với khách hàng."

Ông lấy Harvey (công cụ pháp lý AI) làm ví dụ: thời kỳ đầu Harvey giành được một số hợp đồng tại các hãng luật hàng đầu, nhưng tỷ lệ sử dụng thực tế bình bình, so với các công ty phần mềm AI khác thì dữ liệu giữ chân không nổi bật. Nhưng sau khi mô hình suy luận ra mắt, hoàn toàn đảo chiều — giá trị luật sư nhận được từ sản phẩm tăng vọt, tỷ lệ sử dụng và mức độ tương tác tăng thẳng đứng; quan trọng hơn, khách hàng chuyển từ lo ngại rủi ro ảo giác sang chủ động yêu cầu hãng luật sử dụng sản phẩm này. "Đây mới là tín hiệu thị trường chúng tôi tìm kiếm."

Khó khăn của SaaS truyền thống và "bẫy AI" của vốn cổ phần tư nhân

So với dịch vụ phần mềm truyền thống (SaaS), tốc độ thẩm thấu và thị trường khả dụng tiềm năng (TAM) của AI bùng nổ theo cấp số nhân.

'Hôm nay, doanh thu lĩnh vực AI đã đạt 100 tỷ USD. SaaS phải mất 15 năm mới đạt mức tương tự, còn AI chỉ mất 4 năm.' Aram Verdiyan đưa ra một dữ liệu cực kỳ ấn tượng. Ông chỉ ra, AI đang tấn công mọi tầng lớp của GDP — giao thông, lao động, dịch vụ và phối hợp vốn, 'trước đây chưa từng có mô hình công nghệ nào đồng thời chạm tới 30 nghìn tỷ USD GDP.'

Tuy nhiên, sự tiến nhanh của AI lại khiến tài sản phần mềm thời cũ và các quỹ vốn cổ phần tư nhân (PE) nắm giữ chúng như ngồi trên đống lửa. Trong giai đoạn 2021 đến 2022, một lượng lớn công ty phần mềm truyền thống bị PE mua lại bằng đòn bẩy (LBO) với định giá cao 25 đến 32 lần EBITDA, nhưng những tài sản thiếu năng lực 'AI bản địa' này hiện đang đối mặt với khủng hoảng định giá co hẹp và thanh khoản cạn kiệt.

Aram Verdiyan chỉ thẳng: "Tài sản phần mềm bạn mua trước năm 2021 với 25 đến 32 lần EBITDA, hôm nay có thể chỉ còn giá trị một nửa." Ông trích dẫn dữ liệu: trong giai đoạn 2021 đến 2022, giao dịch phần mềm mua lại bằng đòn bẩy vào khoảng 200 tỷ đến 300 tỷ USD, mang theo hơn 200 tỷ USD nợ; hôm nay định giá các công ty đó co hẹp mạnh, tỷ lệ đòn bẩy tăng vọt. Làn sóng rút vốn trên thị trường tín dụng tư nhân chính là phản chiếu trực tiếp của logic này.

Nghiêm trọng hơn là sự đảo ngược logic tăng trưởng: Aram Verdiyan chỉ ra, "Trên thị trường công khai, tỷ lệ tăng trưởng tăng 1 điểm phần trăm, tương đương EBITDA tăng 3 điểm phần trăm." Điều này có nghĩa là công ty không chứng minh được AI thúc đẩy tăng trưởng, mức chiết khấu định giá sẽ rất thảm khốc — "nhiều mục tiêu do vốn cổ phần tư nhân nắm giữ, vừa không có tăng trưởng đủ nhanh, vừa không có đội ngũ quản lý có thể tái tạo hoạt động kinh doanh".

Aram thẳng thắn chỉ ra:

'Bạn nhìn thị trường công khai hôm nay, tài sản đó (SaaS truyền thống) hiện giao dịch ở mức 2 lần tỷ lệ giá trên doanh thu. Đây không chỉ là vấn đề định giá, nghiêm trọng hơn là các công ty này có thể căn bản không tìm được người mua. Bởi vì nếu hôm nay bạn nhìn một công ty phần mềm, điều đầu tiên nghĩ đến là: giá trị tối hậu của nó là gì? Nó có thể chống chọi với cú sốc AI không?'

Jen Kha thì cảnh báo về ảo giác 'PE phiên bản AI':

"Chỉ đưa Sears lên website, không biến nó thành Amazon. Chúng tôi thấy một số công ty việc đầu tiên là triển khai AI chăm sóc khách hàng, kết quả nếu bạn không tái thiết từ tầng dưới của luồng công việc, khách hàng rời bỏ ngược lại còn tăng tốc. Mỗi điểm NPS (chỉ số người ủng hộ ròng) giảm đều trực tiếp tương ứng với doanh thu giảm, chồng thêm nợ, sẽ rơi vào vòng xoáy đi xuống."

Đối với nỗ lực cứu vãn hoạt động kinh doanh cũ bằng cách đơn giản đưa AI vào, Aram cũng dội gáo nước lạnh: 'Bạn không thể chỉ cử một đối tác vận hành vào công ty, rồi nói "hãy thêm chút AI lên trên đi", điều này căn bản không hiệu quả.' DG bổ sung, dù chỉ là thay thế AI chăm sóc khách hàng đơn giản, nếu không tái cấu trúc sâu luồng công việc, khách hàng rời bỏ sẽ khiến chỉ số người ủng hộ ròng (NPS) giảm, và gây ra vòng xoáy doanh thu đi xuống.

Nút thắt thực sự của AI: không phải nhu cầu, mà là nguồn cung

Cuối cuộc phỏng vấn, chủ đề chuyển sang một góc độ bị thị trường đánh giá thấp — nút thắt thực sự của AI nằm ở đâu?

Aram Verdiyan khẳng định: 'Nút thắt của AI hôm nay không nằm ở phía cầu, mà ở phía cung.' Chuỗi cung từ trái sang phải là: năng lượng → lưới điện → trung tâm dữ liệu → chip → mô hình tiên tiến → ứng dụng. Mỹ cực kỳ có lợi thế ở chuỗi từ chip trở về bên phải, hệ sinh thái VC cũng hỗ trợ mạnh mẽ. Nhưng ở tầng cơ sở hạ tầng năng lượng và lưới điện, vấn đề không phải là sản lượng điện không đủ, mà là "từ tốc độ đến công suất" — cấp phép, truyền tải, quản lý. Các quốc gia khác mỗi năm bổ sung công suất năng lượng tái tạo gấp 10 lần Mỹ.

'Điều này có nghĩa là trung tâm dữ liệu cần được tái hình dung hoàn toàn. Mật độ của trung tâm dữ liệu cũ đã không thể hỗ trợ cơ sở AI mới, ở đây tồn tại không phải cơ hội 5 tỷ, 10 tỷ, mà là cơ hội quy mô trăm tỷ USD.'

David George liệt kê những lĩnh vực ông cho là có khả năng tạo ra giá trị khổng lồ nhất trong 10 năm tới: robot, lái xe tự động (số xe Waymo lăn bánh trên toàn nước Mỹ chưa đến một vạn chiếc), y tế (chiếm 18% GDP, AI gần như chưa chạm tới), năng lượng, sản xuất và quốc phòng.

"Bây giờ cảm giác chúng ta đã làm rất nhiều về AI. Nhưng mười năm sau nhìn lại, những lĩnh vực trọng đại khác đó mới chỉ bắt đầu tạo ra giá trị. SpaceX hoặc OpenAI tiếp theo, rất có thể sẽ ra đời trong những lĩnh vực này."