Trong vai trò lãnh đạo AT&T Ventures, Vikram Taneja dẫn dắt bộ phận đầu tư mạo hiểm doanh nghiệp của tập đoàn viễn thông khổng lồ, quản lý danh mục đầu tư của tập đoàn qua các khoản đầu tư vốn chủ sở hữu trực tiếp, quyền chọn và các vị trí trong quỹ đối tác hạn chế.
Nhiệm vụ đầu tư của ông chủ yếu tập trung vào các công ty công nghệ giai đoạn đầu từ giai đoạn hạt giống đến Series B, những công ty phù hợp hoặc có ảnh hưởng đến các lĩnh vực viễn thông toàn cầu, cơ sở hạ tầng mạng và phần mềm doanh nghiệp.
Dưới sự lãnh đạo của ông, AT&T Ventures nhắm đến các khoản đầu tư vào các lĩnh vực phần mềm, phần cứng và cơ sở hạ tầng, nơi quy mô mạng lưới và nguồn lực kỹ thuật nội bộ của AT&T mang lại lợi thế rõ rệt về thẩm định thương mại hoặc kỹ thuật. Các công ty trong danh mục đầu tư bao gồm các doanh nghiệp lớn và công ty công nghệ chuyên sâu như Databricks, Apptronik, Cyera, Carbyne, Aira và AST SpaceMobile.
Vikram Taneja, lãnh đạo AT&T Ventures. (Ảnh do nhân vật cung cấp)
Trước khi đảm nhiệm vị trí hiện tại với 12 năm điều hành AT&T Ventures, Taneja từng dành hơn hai thập kỷ làm việc trong các lĩnh vực phát triển doanh nghiệp, cho vay mạo hiểm và ngân hàng đầu tư. Ông từng phụ trách các hoạt động M&A và đầu tư chiến lược cho WarnerMedia trong thời gian AT&T sở hữu.
Taneja cũng từng là giám đốc tại Orix Ventures, nơi ông tập trung vào các khoản đầu tư nợ và vốn cổ phần tăng trưởng cho các doanh nghiệp công nghệ giai đoạn giữa đến cuối, đồng thời giữ các vị trí tài chính doanh nghiệp và ngân hàng đầu tư tại J.P. Morgan và PricewaterhouseCoopers.
Trong một cuộc phỏng vấn qua email với Crunchbase News, Taneja chia sẻ lý do tại sao ông tin rằng mặc dù AI đã giảm mạnh rào cản xây dựng phần mềm, nó cũng đã thay đổi định nghĩa về rủi ro kỹ thuật giai đoạn hạt giống.
Theo quan điểm của ông, những động lực mới này mang đến cho AT&T Ventures cơ hội khác biệt hóa bằng cách cung cấp ngay lập tức sự xác thực kỹ thuật thực tế và tích hợp mạng lưới, thay vì chỉ đơn thuần là vốn.
Bài phỏng vấn đã được chỉnh sửa để ngắn gọn và rõ ràng.
Crunchbase News: Nếu các startup đang xây dựng ứng dụng hoàn chỉnh ngay từ vòng hạt giống nhờ AI, điều đó có ý nghĩa gì đối với định nghĩa truyền thống về rủi ro kỹ thuật? Liệu rủi ro công nghệ đã chết ở giai đoạn hạt giống, hay nó chỉ chuyển thành một dạng khác?
Vikram Taneja: Định nghĩa cũ về rủi ro kỹ thuật từng là “họ có thể xây dựng được không?” Mặc dù chưa hoàn toàn biến mất ở giai đoạn hạt giống, tôi cho rằng nó ngày càng ít liên quan hơn do rào cản xây dựng phần mềm đã giảm mạnh nhờ các công cụ AI.
Nhưng cái thay thế nó thực ra khó trả lời hơn: “Liệu công nghệ đó có bảo vệ được không?” Không chỉ đơn thuần là “nó có hoạt động không?” mà còn là “nó có phát triển bền vững không?”
Các moat dữ liệu, bộ dữ liệu huấn luyện độc quyền, hiệu ứng mạng được tích hợp trong kiến trúc—đó chính là thước đo mới về độ bền vững.
Trong các chu kỳ trước, chỉ riêng độ phức tạp kỹ thuật đã tạo ra một số bảo vệ tự nhiên. Do đó, cuộc thảo luận về rủi ro kỹ thuật đã chuyển sang tập trung vào cách một công ty bảo vệ mình trong ba đến bốn năm tới, đặc biệt khi các phòng thí nghiệm tiên phong di chuyển xuống các lớp ứng dụng và bắt đầu nhắm đến toàn bộ các ngành dọc.
Tương tự, câu hỏi về phân phối xuất hiện sớm hơn nhiều. “Làm thế nào để đưa sản phẩm này ra thị trường?” ngày càng được đặt ra ngay từ giai đoạn hạt giống chứ không phải đợi đến sau này trong chu kỳ.
Chúng ta cũng đang chứng kiến sự cạnh tranh gay gắt hơn giữa các nhà đầu tư để giành được phần vốn lớn hơn ở giai đoạn hạt giống mà trước đây họ thường theo đuổi ở vòng A. Điều này thúc đẩy các nhà đầu tư phải kỹ lưỡng hơn ngay từ giai đoạn hạt giống, và các nhà sáng lập phải chuẩn bị sẵn sàng đáp ứng những kỳ vọng cao hơn trên mọi mặt.
Khi bất cứ ai cũng có thể dùng các công cụ AI để tạo ra một ứng dụng hoạt động chỉ trong một cuối tuần, việc thực thi sản phẩm diễn ra nhanh chóng, nhưng các moat lại có thể rất nông. Ở giai đoạn hạt giống, làm thế nào để bạn phân biệt được một nền tảng thực sự bảo vệ được khỏi một lớp bao bọc được thực hiện đẹp mắt?
Taneja: Đầu năm 2025, chúng ta chứng kiến làn sóng các công ty bao bọc AI được xây dựng trên nền tảng các mô hình tiên phong như GPT của OpenAI, Claude hoặc LLaMA của Anthropic, và rất nhiều vốn đã đổ vào đó. Điều đã thay đổi là các mô hình LLM tiên phong giờ đây rõ ràng đã bắt đầu áp dụng cách tiếp cận nền tảng—di chuyển vào các lớp ứng dụng và bắt đầu khai thác những quả ngọt dễ hái nhất.
Đó là lý do tại sao tính bảo vệ trở nên quan trọng trong đầu tư AI. Không có nền tảng nào hoàn toàn bảo vệ được, nhưng ở mức độ nào đó, bạn phải đặt câu hỏi đó ngay từ giai đoạn hạt giống.
Chúng ta đang tìm kiếm các nền tảng sử dụng dữ liệu độc quyền mà AI không thể sao chép, các công ty đã tích hợp chuyên môn sâu trong lĩnh vực cụ thể—những lĩnh vực mà AI phổ thông vẫn thiếu ngữ cảnh ngành—vào quy trình làm việc của họ, hoặc các hệ sinh thái chuyên biệt hoặc thị trường ngách cung cấp thêm một lớp bảo vệ trong các lĩnh vực quá mục tiêu để các phòng thí nghiệm tiên phong trực tiếp theo đuổi.
Bạn có thấy sự thay đổi về số lượng nhân sự hoặc thành phần đội ngũ hạt giống không? Nếu AI đảm nhiệm phần nặng của mã nguồn ban đầu, thì các nhà sáng lập này đang chi tiền hạt giống cho kỹ sư, hay họ đang chuyển nguồn lực ngay lập tức sang phân phối và tiếp cận thị trường?
Taneja: Vẫn có sự tập trung vào kỹ thuật ở giai đoạn đầu, đúng như lẽ thường, nhưng chúng ta ngày càng thấy các vai trò về sản phẩm, bán hàng hoặc hợp tác được săn đón sớm hơn so với trước đây. Và lý do là, như bạn đã nói, việc xây dựng một prototype hoạt động, thậm chí một ứng dụng sẵn sàng sản xuất, đã trở nên dễ dàng hơn, nên sự tập trung nhanh chóng chuyển sang thiết lập các thử nghiệm với khách hàng hoặc khám phá các con đường phân phối để hoàn thiện các tính năng sản phẩm.
Đối với các nhà đầu tư chiến lược như AT&T Ventures, nơi chúng ta thường thực hiện các bài kiểm tra khái niệm với các công ty tiềm năng trong danh mục, điều này rất thú vị. Chúng ta có cơ hội làm việc với các công ty sớm hơn trong quá trình hình thành, có thể nhận được sự xác thực kỹ thuật thực tế sớm hơn nhiều so với trước đây, và tương tự cũng có thể tìm cách hợp tác nhanh hơn.
AT&T Ventures vốn thường đóng vai trò lớn trong khoảng giai đoạn hạt giống đến Series B. Nếu các VC tổ chức đang đua nhau đầu tư vào giai đoạn hạt giống để nắm giữ phần vốn lớn hơn vì công nghệ đã trưởng thành, điều đó sẽ thay đổi cục diện cạnh tranh đối với các CVC như thế nào? Bạn có thấy mình đang cạnh tranh trực tiếp với các quỹ đa giai đoạn truyền thống sớm hơn trước đây không?
Taneja: Thành phần của các vòng hạt giống chắc chắn đã thay đổi. Các quỹ đa giai đoạn trước đây thường xuất hiện ở vòng Series A hoặc B khi đã có đủ sức hút để bảo lãnh. Giờ đây, họ đang ở giai đoạn hạt giống bởi, như chúng ta đã thảo luận, các công ty đã đủ trưởng thành, và họ đang cố gắng tìm ra những người thắng cuộc sớm hơn trong chu kỳ. Vì vậy, đúng là chúng ta đang ở cùng một căn phòng như trước.
Nhưng tôi muốn phản bác ý tưởng rằng chúng ta đang cạnh tranh trực tiếp.
Một khoản đầu tư hạt giống của VC tài chính hạng nhất và một khoản đầu tư hạt giống của AT&T Ventures là những công cụ khác nhau. Họ cung cấp vốn, thương hiệu, hướng dẫn và khả năng nhận biết mẫu hình từ việc hỗ trợ hàng trăm công ty.
Chúng ta đang cung cấp một điều mà cấu trúc VC tài chính không có: đội ngũ mạng lưới của chúng ta làm việc với sản phẩm của bạn trong môi trường sản xuất, thường là trước cả khi chúng ta viết séc, ví dụ. Đó là sự thẩm định miễn phí diễn ra theo cả hai chiều. Chúng ta đang xác thực công ty, nhưng công ty cũng nhận được tín hiệu thực tế từ một trong những nhà mạng lớn nhất thế giới.
Đối với một công ty giai đoạn hạt giống đã giải quyết được vấn đề xây dựng và giờ cần phân phối, đó là giá trị hữu hình và bổ trợ cho những gì các VC tài chính đang cung cấp. Vì vậy, áp lực cạnh tranh thực ra đã giúp nâng cao giá trị đề xuất của chúng ta. Nó buộc chúng ta phải mang đến nhiều hơn chỉ là vốn.
Trong lịch sử, các đối tác doanh nghiệp muốn thấy sự sẵn sàng cho doanh nghiệp, tuân thủ bảo mật và khả năng mở rộng—những thứ mà một startup giai đoạn hạt giống hiếm khi có. Nếu một startup giai đoạn hạt giống đã có sản phẩm hoạt động đầy đủ nhưng vẫn chỉ là một nhóm hai người, liệu một doanh nghiệp như AT&T có thể thực hiện thử nghiệm với họ không, hay thời gian tích hợp doanh nghiệp sẽ trở thành nút thắt?
Taneja: Điều này bắt đầu từ lý do chiến lược. Đó luôn là điểm khởi đầu của chúng ta tại AT&T Ventures, và điều đó chưa thay đổi. Nếu điều đó đã có, thì không phải lúc nào cũng cần sự sẵn sàng hoàn toàn cho doanh nghiệp để bắt đầu thử nghiệm. Đó có thể là một thử nghiệm có cấu trúc hoặc một sự hợp tác có mục tiêu cao, tùy thuộc vào giai đoạn của công ty.
Chúng ta đang có nhiều bài kiểm tra khái niệm đang diễn ra với các công ty trong danh mục trong các lĩnh vực như AI-RAN, cơ sở hạ tầng kết nối và thị giác máy tính.
Điều quan trọng là sự rõ ràng ngay từ đầu—rõ ràng về mục tiêu của sự hợp tác và cách chúng ta đo lường thành công. Một khi điều đó đã rõ ràng, ngay cả các công ty giai đoạn đầu cũng có thể được tích hợp vào môi trường học tập hoặc thử nghiệm mà không bị trì hoãn vô ích. Mục tiêu là làm cho mối quan hệ với AT&T cảm giác như một chất xúc tác để thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi hơn.
Nếu giai đoạn hạt giống là Series A mới về mức độ trưởng thành của sản phẩm, bạn có thấy giá Series A đang lan sang vòng hạt giống không? Làm thế nào để bạn duy trì kỷ luật về định giá khi sản phẩm trông như Series A, nhưng cơ sở hạ tầng công ty vẫn còn rất sơ khai?
Taneja: Giá hạt giống thực sự khác so với khoảng bốn hoặc năm năm trước. Chúng ta thường thấy các thỏa thuận hạt giống có giá từ mức thấp đến trung bình một triệu đô la, khoảng 20 đến 25 triệu đô la sau tiền. Đây gần như là mức giá của các thỏa thuận Series A vài năm trước. Nhưng điều này không hẳn là không hợp lý—thành phần và sức hút của các công ty giai đoạn hạt giống đã tiến xa hơn nhiều so với các thế hệ trước như chúng ta đã thảo luận.
Chúng ta duy trì kỷ luật bằng cách minh bạch về những gì chúng ta thực sự bảo lãnh. Chúng ta không chỉ bảo lãnh lợi nhuận tài chính của vòng này—chúng ta còn bảo lãnh giá trị chiến lược của mối quan hệ trong tầm nhìn từ năm đến mười năm.
Công ty này có làm mạng lưới của AT&T thông minh hơn không? Có mở ra một phân khúc khách hàng mới không? Có xác thực được một giả thuyết mà chúng ta đang xây dựng không? Có cơ hội thương mại vượt ra ngoài giả thuyết ban đầu không? Khi bạn đặt vấn đề theo cách đó, điều này cho chúng ta một tầm nhìn dài hơn để làm việc và cung cấp nhiều đòn bẩy để kéo.
Và thật lòng mà nói, đó là lúc đội ngũ kỹ thuật và sản phẩm của chúng ta đóng vai trò then chốt. Họ giúp chúng ta phân biệt xem liệu sản phẩm trông như Series A có thực sự được xây dựng như vậy không, hay chỉ là một bản demo tuyệt vời nằm trên nền tảng chưa được thử thách. Sự đọc hiểu kỹ thuật đó củng cố niềm tin của chúng ta khi đầu tư.
Một ứng dụng AI hoạt động ở giai đoạn hạt giống vẫn đòi hỏi cơ sở hạ tầng khổng lồ. Khi đánh giá các công ty giai đoạn đầu này, kiến trúc nền tảng và cách họ xử lý dữ liệu hoặc điện toán biên đóng vai trò bao nhiêu trong quyết định của bạn?
Taneja: Kiến trúc là một phần quan trọng trong quá trình thẩm định của chúng ta. Cách chúng ta nghĩ về nó thực sự phụ thuộc vào mục đích sử dụng cuối cùng. Liệu nó dành cho sử dụng nội bộ—tức là một công cụ mà AT&T sẽ sử dụng trong môi trường của chúng ta—hay là thứ mà chúng ta sẽ phân phối hoặc tích hợp vào một dạng sản phẩm nào đó?
Nếu là trường hợp đầu tiên, tất cả các khía cạnh của kiến trúc sẽ được xem xét, và điều này rất có thể xảy ra trong suốt các thử nghiệm và kiểm tra khái niệm khi chúng ta phát triển hiểu biết kỹ thuật về ứng dụng hoặc sản phẩm. Nếu là trường hợp thứ hai, thì chúng ta có thể quan tâm nhất đến việc hiểu kiến trúc sản phẩm này mở rộng ra sao theo thời gian và điều đó có ý nghĩa gì từ góc độ chi phí, độ trễ và cơ sở hạ tầng. Chúng ta rất thích thấy các công ty áp dụng các công nghệ liên quan đến biên, nhưng điều đó không ngăn cản chúng ta làm việc với các ứng dụng sử dụng phương pháp xử lý dữ liệu truyền thống.
Bạn từng nói về mối quan tâm của mình đối với “AI vật lý” và robotics (như Apptronik). Vòng đời phần mềm dễ dàng được rút ngắn nhờ AI tổng hợp, nhưng phần cứng và triển khai vật lý cần thời gian. Liệu xu hướng “giai đoạn hạt giống là Series A mới” này chỉ áp dụng cho phần mềm thuần túy, hay bạn cũng thấy AI đẩy nhanh công nghệ vật lý và IoT ngay từ giai đoạn đầu?
Taneja: AI vật lý là một lĩnh vực chúng ta đã nghiên cứu khá nhiều, đặc biệt vì suy luận và ra quyết định trong các hệ thống tự động, robotics và thiết bị kết nối tạo ra một kiểu nhu cầu khác biệt trên mạng lưới.
Lớp phần mềm rõ ràng đang tăng tốc—những thứ như nhận thức, hệ thống điều khiển và ra quyết định đang tiến nhanh hơn nhờ AI (các vòng gọi là minh chứng!). Điều đó cuối cùng sẽ giúp mở đường cho việc áp dụng AI vật lý. Tuy nhiên, chu kỳ triển khai vật lý vẫn cần thời gian, nên bạn không thấy mức độ rút ngắn thời gian tương tự ở đó.
Điều thú vị đối với chúng ta tại AT&T là điểm giao nhau—làm thế nào trí tuệ đang tiến gần hơn đến biên và điều đó thay đổi cách mạng lưới cần được kiến trúc hóa để xử lý các khối lượng công việc đó.
Các truy vấn liên quan trên Crunchbase:
- Tài trợ hạt giống Hoa Kỳ năm 2026
- Tài trợ mạo hiểm AI vật lý toàn cầu năm 2026
- Tài trợ mạo hiểm toàn cầu cho các startup AI năm 2026
Bài đọc liên quan:
- Trong biểu đồ: Các thỏa thuận hạt giống ngày càng lớn khi tỷ lệ đạt Series A giảm mạnh
- Giữa kỷ lục tài trợ robotics, Apptronik huy động 520 triệu USD vòng Series A mở rộng để tăng cường sản xuất robot hình người Apollo
Minh họa: Dom Guzman
