Đến giờ, tiêu đề này hẳn đã quen thuộc với hầu hết độc giả của Crunchbase News: SaaS đã chết.
Thị trường tin rằng các doanh nghiệp phần mềm không thể thu thêm phí cao nữa và dự đoán tăng trưởng sẽ chậm lại vô hạn.
Có hai lý do. Thứ nhất, AI giúp giảm chi phí sản xuất phần mềm xuống 10 lần. Thứ hai, những khả năng này của AI tạo ra làn sóng lớn các đối thủ cạnh tranh mới, cả các công ty khởi nghiệp được VC tài trợ lẫn các giải pháp nội bộ.
Họ cho rằng việc giảm chi phí sản xuất phần mềm và sự cạnh tranh gia tăng sẽ làm mất đi sức mạnh định giá của phần mềm. Các cổ phiếu phần mềm niêm yết trên thị trường đã giảm 20% trong năm nay tính đến giữa tháng Năm, và lần đầu tiên trong lịch sử, giá phần mềm đang giao dịch ở mức chiết khấu so với hệ số P/E trung bình của S&P500. SaaS đã chết.
Đúng là AI đã mang lại chi phí thấp hơn và cạnh tranh gia tăng. Nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc SaaS đã chết. Giảm chi phí sản xuất phần mềm không có nghĩa là doanh thu phần mềm sẽ suy giảm. Thực tế, lịch sử cho thấy điều ngược lại.
Trong một số trường hợp, hiệu quả cao dẫn đến tiêu thụ nhiều hơn. Đây chính là bài học từ Paradox Jevons. Điều này từng đúng với động cơ than đá, với trung tâm dữ liệu, và cũng sẽ đúng với phần mềm hỗ trợ AI.
Paradox Jevons
Hãy bắt đầu với than đá. Vào những năm 1860 tại Anh, nhiều người lo ngại về việc khai thác quá nhanh nguồn than của đất nước. Theo quan niệm thông thường, phát triển động cơ đốt than hiệu quả hơn sẽ giúp nguồn than tồn tại lâu hơn.
Nhưng nhà kinh tế William Stanley Jevons nhận ra rằng động cơ tiết kiệm than hơn sẽ làm tăng nhu cầu năng lượng từ than, kết quả là người Anh sẽ đốt hết than nhanh hơn, chứ không phải chậm hơn.
Jevons đã đúng. Khi hiệu quả cao hơn dẫn đến chi phí thấp hơn, nó cũng mở ra một nhu cầu mới khổng lồ. Điều này khiến trữ lượng than cạn kiệt nhanh hơn, chứ không phải chậm hơn.
Hai mươi lăm năm trước, tôi gia nhập một công ty mua lại trong thời kỳ sụp đổ dot-com năm 2001. Đầu tư đầu tiên của tôi là vào một công ty trung tâm dữ liệu gặp khó khăn. Exodus Communication, vốn đạt mức vốn hóa thị trường đỉnh điểm 32 tỷ USD, sau đó phá sản hai lần khi nhu cầu trung tâm dữ liệu tiếp tục giảm.
Năm 2004, tôi khuyến nghị công ty chúng tôi mua lại mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu này từ lần phá sản thứ hai với giá 200 triệu USD và sáp nhập nó vào một đối thủ cạnh tranh tên Savvis.
Tại thời điểm đó, thị trường coi trung tâm dữ liệu là một ngành đang thu hẹp. Các công ty dot-com rút dàn máy chủ khỏi các trang web, và các tầng trung tâm dữ liệu trở nên trống rỗng. Các nhà phân tích ngành dự báo rằng theo định luật Moore về sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dung lượng chip và mật độ điện năng máy chủ ngày càng cao, một tủ rack trong 10 năm tới sẽ cung cấp năng lực tương đương 100 tủ rack năm 2005, và trong 20 năm tới, một tủ rack sẽ cung cấp năng lực tương đương 10.000 tủ rack năm 2005. Quan niệm thông thường cho rằng chip hiệu quả hơn sẽ cần ít diện tích sàn trung tâm dữ liệu hơn theo thời gian.
Luận điểm của chúng tôi rằng nhu cầu về diện tích sàn trung tâm dữ liệu sẽ tăng không phải là ý kiến phổ biến lúc đó. Nếu 10.000 tủ rack năm 2005 chỉ còn một tủ rack năm 2025, chẳng phải Mỹ đã có đủ diện tích sàn trung tâm dữ liệu rồi sao?
IBM từng chạy quảng cáo với hình ảnh một căn phòng đầy máy chủ được thay thế bằng một máy chủ lớn duy nhất. Một thành viên ủy ban đầu tư hoài nghi nói với tôi rằng doanh nghiệp này đã phá sản hai lần trong hai năm, và nếu nó phá sản lần thứ ba, tôi sẽ đi cùng họ.
Ngày nay, một tủ rack thực sự có thể cung cấp năng lực tính toán gấp 20.000 lần so với các tủ rack năm 2005, và như mọi người đều biết, thay vì thừa diện tích sàn, chúng ta không thể xây dựng mới đủ nhanh để đáp ứng nhu cầu. Nhu cầu tiềm ẩn cực lớn về năng lực tính toán đã được khơi dậy khi hiệu quả tủ rack tăng lên. Câu chuyện của Savvis cũng kết thúc tốt đẹp, được bán sáu năm sau với giá 3,2 tỷ USD.
Paradox Jevons đúng với than đá, và cũng đúng với trung tâm dữ liệu. Nó cũng sẽ đúng với công việc tri thức được hỗ trợ bởi AI.
Công việc tri thức và mở rộng thị trường
Hai mươi lăm năm trước, chỉ những người giàu mới có quyền tiếp cận tư vấn đầu tư cá nhân hóa. Năm 1996, Nobel Laureate Bill Sharpe đồng sáng lập Financial Engines để đưa tư vấn đầu tư cá nhân hóa đến bất cứ ai có tài khoản 401(k).
Công ty của tôi là một nhà đầu tư, và tôi có đặc quyền làm việc chặt chẽ với công ty này. Ban đầu, công ty cố gắng bán tư vấn về cách đầu tư tiền trong tài khoản 401(k), nhưng chỉ khoảng 20% nhân viên quan tâm đến việc nhận tư vấn và tự quản lý vị trí 401(k) của mình.
Sự đột phá của Financial Engines là trực tiếp quản lý các vị trí 401(k), chứ không chỉ tư vấn. Nhân viên có thể đánh dấu vào ô: “làm giúp tôi”. Nhu cầu từ những người trước đây chưa từng tiếp cận tư vấn này vượt ngoài mong đợi và mang lại lợi ích to lớn. Tôi nhớ rằng một khách hàng sớm là JCPenney, với hàng chục nghìn nhân viên có tuổi trung bình 27 tuổi, khoảng 40% tiền trong tài khoản 401(k) của họ là tiền mặt, 40% là cổ phiếu của JCPenney (cuối cùng công ty này sẽ nộp đơn phá sản năm 2020), và 20% là các tài sản khác. Chỉ cần chuyển họ sang các quỹ tương hỗ hợp lý, chi phí thấp phù hợp với tuổi tác và mục tiêu tài chính khác đã mang lại lợi ích to lớn.
Financial Engines từ chỗ không có gì đã tăng lên 169 tỷ USD tài sản dưới quản lý khi được mua lại năm 2018 với giá 3 tỷ USD.
Công ty cung cấp dịch vụ rất giống với cái mà ngày nay chúng ta gọi là AI nhân tạo. Khách hàng (nhân viên có khoản tiết kiệm hưu trí) đang ủy quyền quyết định (đầu tư tiền của tôi) cho một hệ thống máy tính, và nhân viên trả tiền theo kết quả (~50 điểm cơ bản trên tổng tài sản quản lý).
Tất nhiên, công nghệ để cung cấp dịch vụ này khá khác biệt, và đây là một ứng dụng rất hẹp. Bài học vẫn vậy: Phần mềm đã giúp tăng hiệu quả đáng kể trong việc cung cấp công việc tri thức (trong trường hợp này là tư vấn đầu tư cá nhân) và một thị trường tiềm ẩn khổng lồ xuất hiện để mua dịch vụ này.
Kết thúc tình trạng khan hiếm công việc tri thức
Hiệu quả chi phí tăng lên của AI, giống như hiệu quả chi phí tăng lên của các thuật toán Financial Engines, cho phép nhu cầu tăng vì nó nới lỏng ràng buộc nguồn cung đối với công việc tri thức.
Trong suốt lịch sử loài người, thậm chí đến ngày nay, công việc tri thức luôn bị khan hiếm vì nguồn cung bị hạn chế.
Những người làm công việc tri thức trải qua nhiều năm giáo dục và đào tạo, thường muốn sống ở những nơi có chi phí cao, theo thời gian chỉ muốn làm một số loại vấn đề họ thấy thú vị, và cần rất nhiều sự quản lý để hòa hợp. Đó là lý do chúng ta trả lương rất cao cho họ và làm mọi cách để nâng cao năng suất của họ.
Phần mềm kinh doanh là công cụ giúp người làm công việc tri thức năng suất hơn. Tổng thị trường phần mềm kinh doanh tại Mỹ vào khoảng 0,5 nghìn tỷ USD mỗi năm, theo Gartner. Thị trường Mỹ dành cho công việc tri thức, tức số tiền trả cho 100 triệu người làm công việc tri thức ở nước này, vào khoảng 10 nghìn tỷ USD, theo số liệu của Cục Thống kê Lao động Mỹ. Hiện nay, chúng ta chi khoảng 5% chi phí cho người làm công việc tri thức vào các công cụ phần mềm để hỗ trợ họ.
AI cho phép các công ty phần mềm không chỉ bán công cụ cho người làm công việc tri thức, mà còn bắt đầu bán luôn cả kết quả công việc tri thức, như tôi đã viết trong các bài viết trước của Crunchbase.
Liên kết những điều này lại: 90% giảm chi phí trong phát triển phần mềm cộng với khả năng bán kết quả công việc tri thức. Chúng ta biết rằng có một nhu cầu tiềm ẩn khổng lồ cho công việc tri thức, chỉ cần nó không quá đắt và khó tiếp cận.
Lần đầu tiên, hàng triệu người và doanh nghiệp chưa từng tiếp cận chuyên gia chiến lược, nhà phân tích, luật sư hay cố vấn tài chính sắp được tiếp cận.
Phần mềm hoàn toàn chưa chết. Sự gia tăng hiệu quả do AI mang lại sẽ giúp phần mềm làm được nhiều việc hơn với chi phí thấp hơn, và giống như động cơ than đá hoặc trung tâm dữ liệu hiệu quả hơn, điều này sẽ mở ra nhu cầu tiềm ẩn khổng lồ cho công việc tri thức.
Cuối cùng, điều này sẽ tăng doanh thu và sức mạnh của các doanh nghiệp phần mềm sử dụng AI để tiếp tục nâng cao năng suất người làm công việc tri thức hoặc trực tiếp cung cấp kết quả công việc tri thức. Nhiệm vụ của phần mềm ngày nay là giải quyết vấn đề cung cấp điều này một cách an toàn và đáng tin cậy.
Không hề dễ dàng để ngành công nghiệp học cách quản lý những người làm công việc tri thức là con người, và cũng sẽ là một nhiệm vụ không kém phần khó khăn để học cách quản lý những người làm công việc tri thức là máy móc. Đó chính là thách thức.
Nhưng hãy nhớ rằng ngày nay thị trường công việc tri thức lớn gấp 20 lần thị trường phần mềm. Quy mô phần thưởng cho các công ty phần mềm chính là khai thác nhu cầu tiềm ẩn cho công việc tri thức mà, nếu lịch sử là một hướng dẫn, sẽ vượt xa thị trường phần mềm ngày nay.
Thị trường ngày nay lo sợ rằng hiệu quả do AI mang lại sẽ thu hẹp ngành công nghiệp phần mềm. Chính xác thì điều ngược lại mới đúng. AI sẽ khơi dậy nhu cầu tiềm ẩn khổng lồ cho công việc tri thức, và thị trường phần mềm sẽ bùng nổ. Hoan nghênh phần mềm!
Bob Morse đồng sáng lập Strattam Capital năm 2014 và là đối tác quản lý. Ông từng tham gia hội đồng quản trị nhiều công ty công nghệ tư nhân và công khai, hiện là giám đốc của CloudHesive, Contegix, Daxtra Technologies, Green Security, Resource Navigation và Trax Group. Trước đó, ông từng là đối tác và thành viên ủy ban đầu tư tại Oak Hill Capital Partners. Ông cũng từng làm việc tại GCC Investments và Morgan Stanley. Morse tham gia hội đồng quản trị của Austin PBS và là thành viên hội đồng cố vấn cho Trung tâm Tài chính Cổ phần Tư nhân HMTF tại Trường Kinh doanh McCombs, Đại học Texas tại Austin. Ông từng theo học tại Đại học Princeton, tốt nghiệp xuất sắc với bằng BSE, và Trường Kinh doanh Sau đại học Stanford, nơi ông lấy bằng MBA và là Học giả Arjay Miller. Morse sống tại Austin.
Bài đọc liên quan:
- Đừng chỉ nói về AI. Hãy đo lường kết quả kinh doanh. Đây là cách làm.
- Sự trỗi dậy của lãnh đạo AI
- Từ phát minh đến đổi mới: Hiểu rõ khoảnh khắc của AI
Hình minh họa: Li-Anne Dias
