Có một ảo tưởng cứ lặp đi lặp lại mỗi khi công nghệ mới xuất hiện: khi rào cản gia nhập giảm xuống, mọi thứ sẽ trở nên bình đẳng. Camera trên điện thoại khiến mọi người trở thành nhiếp ảnh gia, Spotify biến tất cả mọi người thành nhạc sĩ, và bây giờ AI khiến mọi người có thể lập trình. Lý luận đơn giản—cơ bản tăng lên, nghĩa là cạnh tranh mở rộng hơn.

Nhưng tất cả mọi người bỏ qua là giới hạn trên cũng tăng lên. Và tốc độ tăng còn nhanh hơn. Rất nhanh hơn nhiều.

Điều này không phải là ngẫu nhiên. Đây là luật số mũ (power law) không quan tâm chút nào đến ý định của bạn. Công nghệ hứa hẹn sự bình đẳng lại chính là tạo ra kết quả mang tính aristocrat nhất. Mỗi lần. Không ngoại lệ.

Lấy Spotify làm ví dụ. Khi Spotify ra mắt, họ đã làm điều gì đó mang tính cách mạng—cung cấp quyền truy cập vào kênh phân phối cho mọi nhạc sĩ trên thế giới, thứ trước đây chỉ có thể tiếp cận bởi các hãng đĩa lớn với ngân sách marketing khủng khiếp. Kết quả? Bùng nổ ngành công nghiệp âm nhạc. Hàng triệu nghệ sĩ mới, hàng tỷ bài hát mới. Tiêu chuẩn cơ bản thực sự tăng lên.

Nhưng sau đó xảy ra điều thú vị: 1% nghệ sĩ hàng đầu giờ đây chiếm tỷ lệ phát nhạc lớn hơn so với thời kỳ CD. Không nhỏ hơn—lớn hơn. Nhiều nhạc hơn, nhiều lựa chọn hơn, nhưng người nghe không còn bị giới hạn về địa lý lại chuyển sang các tác phẩm tốt nhất. Spotify không tạo ra sự bình đẳng; nó làm trầm trọng thêm cạnh tranh.

Cùng mô hình xảy ra trong viết lách, nhiếp ảnh, phần mềm. Internet sinh ra số lượng tác giả nhiều nhất trong lịch sử, nhưng cũng tạo ra nền kinh tế chú ý tàn nhẫn hơn nhiều. Một số ít người thu về phần lớn giá trị. Chúng ta ngạc nhiên vì nghĩ theo tuyến tính—cho rằng năng suất sẽ phân bổ đều như đổ nước vào bình phẳng. Nhưng hệ thống phức tạp không hoạt động như vậy, và chưa bao giờ.

Phân phối theo cấp số không phải là sự kỳ quặc của thị trường hay thất bại của công nghệ. Đó là quy luật tự nhiên của tự nhiên. Hãy nghĩ về Luật Kleiber—trong tất cả sinh vật sống trên Trái Đất, từ vi khuẩn đến cá voi xanh, mức trao đổi chất tỷ lệ thuận với cấp số 0,75 của trọng lượng cơ thể. Mối quan hệ này cực kỳ chính xác trong hầu hết các dạng sống. Không ai thiết kế điều này; nó chỉ là hình thức xuất hiện khi năng lượng theo quy luật nội tại của hệ thống phức tạp.

Thị trường là hệ thống phức tạp, và sự chú ý là nguồn tài nguyên. Khi ma sát biến mất—khi địa lý, kệ hàng, chi phí phân phối không còn là rào cản—thị trường hội tụ về dạng thức tự nhiên của nó. Dạng thức đó không phải là đường cong phân phối bình thường. Đó là luật cấp số không.

AI sẽ thúc đẩy quá trình này nhanh hơn bất kỳ công nghệ nào trước đây. Cơ sở đang tăng theo thời gian thực—bất kỳ ai cũng có thể ra mắt sản phẩm, thiết kế giao diện, viết mã sản xuất trong một buổi chiều. Nhưng giới hạn trên cũng tăng lên, và tăng nhanh hơn. Câu hỏi đáng để đặt ra: điều gì thực sự quyết định vị trí cuối cùng của bạn?

Trong thời đại mà thực thi trở nên rẻ, thẩm mỹ trở thành tín hiệu. Nhớ Steve Jobs khăng khăng rằng bo mạch in trong Macintosh thế hệ đầu tiên phải đẹp? Không phải phần bên ngoài—mà phần bên trong mà khách hàng sẽ không bao giờ thấy. Các kỹ sư của ông nghĩ đó là điên rồ. Nhưng ông hiểu điều gì đó dễ bị xem nhẹ là chủ nghĩa hoàn hảo, trong thực tế lại gần hơn với dạng bằng chứng: cách bạn làm điều gì đó chính là cách bạn làm mọi thứ.

Một người có thể làm cho phần bên trong đẹp không phải đang thể hiện chất lượng, mà là cá nhân không thể chịu đựng nổi việc phát hành sản phẩm kém. Điều này quan trọng vì niềm tin rất khó xây dựng nhưng dễ bị làm giả. Chúng ta liên tục dùng heuristic để cố gắng hiểu ai thực sự xuất sắc và ai chỉ giả vờ.

Trong phần lớn thập kỷ qua, tín hiệu này đã bị che khuất. Trong thời kỳ hoàng kim của SaaS (2012 đến 2022), thực thi đã trở nên quá tiêu chuẩn hóa đến mức phân phối trở thành nguồn lực thực sự khan hiếm. Nếu bạn có thể thu hút khách hàng một cách hiệu quả, xây dựng máy bán hàng, đạt Quy tắc 40—thì sản phẩm gần như không còn quan trọng nữa. Tín hiệu thẩm mỹ chìm trong tiếng ồn của các chỉ số tăng trưởng.

AI thực sự thay đổi tỷ lệ tín hiệu so với nhiễu. Khi bất kỳ ai cũng có thể tạo ra sản phẩm chức năng, giao diện đẹp, và kho mã chạy trong một buổi chiều, thì việc sản phẩm đó dễ sử dụng hay không không còn là yếu tố phân biệt nữa. Câu hỏi trở thành: điều này thực sự phi thường? Người này có biết sự khác biệt giữa "tốt" và "siêu tuyệt vời" không? Ngay cả không bị ép buộc, họ có đủ quan tâm để đóng lỗ hổng cuối cùng đó không?

Điều này đặc biệt đúng với phần mềm quan trọng cho doanh nghiệp—hệ thống xử lý thanh toán lương, tuân thủ, dữ liệu nhân viên. Đây không phải là sản phẩm để thử nghiệm rồi bỏ qua trong quý tới. Chi phí chuyển đổi thực tế, rủi ro thất bại nghiêm trọng, và người triển khai hệ thống phải chịu trách nhiệm về hậu quả. Trước khi ký hợp đồng, họ sẽ chạy tất cả heuristic về độ tin cậy. Sản phẩm đẹp là một trong những tín hiệu mạnh nhất. Nó nói lên: những người tạo ra nó rất nghiêm túc.

Trong thế giới nơi thực thi trở nên rẻ, thẩm mỹ chính là bằng chứng của công việc.

Tôi lớn lên ở một thành phố nhỏ của bang Ấn Độ với dân số 250 triệu. Mỗi năm, chỉ có khoảng ba học sinh trên toàn Ấn Độ có thể vào MIT. Không ngoại lệ, tất cả đều đến từ các trường chuẩn bị đắt đỏ ở Delhi, Mumbai hoặc Bangalore. Tôi là người đầu tiên trong bang của tôi vào MIT. Tôi đề cập điều này không phải để khoe khoang, mà vì đây là phiên bản vi mô của luận điểm này: khi ngưỡng nhập cảnh hạn chế, nền tảng dự đoán kết quả; khi ngưỡng mở, những người sâu sắc luôn chiến thắng.

Trong một phòng đầy người có nền tảng danh giá, tôi là cược thắng vì chiều sâu. Đó là cách duy nhất tôi biết để đặt cược. Tôi học vật lý, toán học, khoa học máy tính. Những hiểu biết sâu sắc nhất trong các lĩnh vực này không đến từ tối ưu hóa quy trình, mà từ việc nhìn ra chân lý mà người khác bỏ lỡ.

Luận án thạc sĩ của tôi đề cập đến việc giảm thiểu các trễ trong huấn luyện máy phân tán: khi bạn vận hành hệ thống quy mô lớn, làm thế nào để tối ưu hóa các hạn chế này mà không làm hỏng toàn bộ tính toàn vẹn? Khi tôi còn hai mươi tuổi và nhìn vào thế giới startup, tôi thấy bức tranh mà trong đó những hiểu biết sâu sắc này dường như không liên quan. Thị trường đánh giá cao chiến lược ra thị trường hơn là sản phẩm kỹ thuật vượt trội. Xây dựng thứ gì đó kỹ thuật cao cấp có vẻ ngây thơ.

Sau đó, cuối 2022, môi trường thay đổi. ChatGPT cho thấy—bằng cách trực quan và cảm hứng—rằng đường cong đã uốn cong. Đường cong S mới đã bắt đầu. Chuyển đổi giai đoạn không thưởng cho những ai thích nghi tốt nhất với giai đoạn trước, mà cho những ai có thể nhìn thấy tiềm năng vô hạn của giai đoạn mới trước khi người khác hiểu giá trị của nó.

Tôi rút lui và thành lập Warp.

Hoa Kỳ có hơn 800 cơ quan thuế—liên bang, bang, địa phương—mỗi cơ quan có yêu cầu báo cáo, hạn chót, logic tuân thủ riêng. Không có API, không có giao diện truy cập lập trình. Trong hàng chục năm, mỗi nhà cung cấp dịch vụ lương đều xử lý vấn đề này theo cùng một cách: tăng nhân sự. Hàng nghìn chuyên gia tuân thủ làm việc thủ công, xoay vòng trong các hệ thống không được thiết kế để mở rộng quy mô lớn.

Các ông lớn truyền thống—như Paychex và các đối thủ khác trong phân khúc payroll—xây dựng mô hình kinh doanh dựa hoàn toàn vào độ phức tạp này. Họ không giải quyết độ phức tạp, mà hấp thụ nó vào số lượng nhân viên và chuyển chi phí cho khách hàng. Đây là một doanh nghiệp sinh lợi, nhưng dựa trên nền tảng mong manh.

Năm 2022, tôi thấy các agent AI vẫn còn mong manh. Nhưng tôi cũng thấy đường cong cải thiện. Một người sâu sắc trong hệ thống phân tán quy mô lớn và quan sát sự tiến hóa của mô hình có thể đặt cược chính xác: công nghệ vốn còn mong manh, trong vài năm nữa sẽ trở nên cực kỳ mạnh mẽ.

Vì vậy, chúng tôi đặt cược: xây dựng nền tảng AI bản địa từ nguyên tắc đầu tiên, bắt đầu từ quy trình khó nhất trong phân khúc này—quy trình mà do giới hạn kiến trúc, không thể tự động hóa bởi các ông lớn truyền thống. Chúng tôi không cố sửa độ phức tạp. Chúng tôi sẽ loại bỏ nó từ nguồn gốc.

Ba năm đã chứng minh cược này đúng. Kể từ khi ra mắt, chúng tôi đã xử lý hơn 500 triệu đô la giao dịch, phát triển nhanh chóng, phục vụ các công ty xây dựng công nghệ quan trọng nhất thế giới. Mỗi tháng, dữ liệu tuân thủ chúng tôi thu thập, các trường hợp ngoại lệ chúng tôi xử lý, các tích hợp chúng tôi xây dựng khiến nền tảng ngày càng khó bị sao chép và ngày càng có giá trị hơn đối với khách hàng.

Hàng rào phòng thủ vẫn còn sơ khai, nhưng đã bắt đầu hình thành và tăng tốc.

Nhưng vẫn còn một biến số thứ ba quyết định tất cả, và đó là lỗi nghiêm trọng mà phần lớn các nhà sáng lập thời AI mắc phải. Có một meme phổ biến trong thế giới startup hiện nay: bạn có hai năm để thoát khỏi tầng lớp thấp vĩnh viễn. Xây dựng nhanh, huy động vốn nhanh, hoặc ra đi hoặc phá sản.

Tôi hiểu nguồn gốc của thái độ này. Tốc độ phát triển của AI tạo ra cảm giác khủng hoảng tồn tại. Cửa sổ cơ hội để bắt kịp là rất hẹp. Những người trẻ nhìn thấy câu chuyện nổi tiếng trong một đêm trên Twitter tự nhiên tin rằng trò chơi chính là tốc độ—người chiến thắng là những người chạy nhanh nhất trong thời gian ngắn nhất.

Điều này đúng trong một chiều hoàn toàn sai lệch.

Tốc độ thực thi thực sự rất quan trọng. Tôi tin điều này—thậm chí đã in sâu trong tên công ty tôi (Warp). Nhưng tốc độ thực thi không đồng nghĩa với tầm nhìn hạn hẹp. Những nhà sáng lập công ty giá trị nhất trong thời đại AI không phải là những người chạy trong hai năm qua để cắt giảm lợi nhuận, mà là những người đã chạy trong mười năm và hưởng lợi từ lãi kép.

Những thứ quý giá nhất trong phần mềm—dữ liệu cá nhân, mối quan hệ khách hàng sâu sắc, chi phí chuyển đổi thực tế, kiến thức về quy định—mất nhiều năm để tích lũy và không thể nhanh chóng sao chép bởi đối thủ, dù họ có nhiều vốn hay khả năng AI đến đâu.

Khi Warp quản lý thanh toán lương cho các công ty xuyên bang, chúng tôi thu thập dữ liệu tuân thủ từ hàng nghìn khu vực pháp lý. Mỗi thông báo thuế hoàn tất, mỗi trường hợp giới hạn xử lý, mỗi đăng ký chính phủ bang hoàn tất—tất cả đều huấn luyện hệ thống ngày càng khó sao chép theo thời gian. Đây không chỉ là tính năng. Đây là hàng rào phòng thủ, tồn tại vì chúng tôi đã đào sâu nó với chất lượng cực cao trong một thời gian đủ dài, tạo ra độ đặc quánh về chất lượng.

Lãi kép này không xuất hiện trong năm đầu tiên. Năm thứ hai, nó mờ nhạt xuất hiện. Năm thứ năm, nó trở thành toàn bộ trò chơi.

Frank Slootman, cựu CEO của Snowflake, đã xây dựng và mở rộng nhiều công ty phần mềm nhất hiện nay. Ông tóm tắt ngắn gọn: bạn phải quen với trạng thái "không thoải mái." Không phải để chạy nhanh, mà để biến nó thành trạng thái thường xuyên.

Mây mù chiến tranh trong giai đoạn đầu của startup—cảm giác mất phương hướng, thông tin không đầy đủ, bắt buộc phải đưa ra quyết định—sẽ không biến mất sau hai năm. Nó chỉ thay đổi. Sự không chắc chắn mới thay thế cái cũ. Những nhà sáng lập tồn tại không phải là những người tìm ra sự chắc chắn, mà là những người học cách di chuyển rõ ràng trong sương mù.

Xây dựng công ty rất tàn nhẫn. Bạn sống trong nỗi sợ hãi nhẹ thường xuyên, đôi khi đi kèm với nỗi sợ hãi lớn hơn nhiều. Bạn đưa ra hàng nghìn quyết định với thông tin không đầy đủ, nhận thức rằng một chuỗi quyết định sai có thể dẫn đến hủy diệt.

Thành công "trong một đêm" bạn thấy trên Twitter không chỉ là ngoại lệ trong phân phối cấp số không, mà là cực đoan của ngoại lệ. Tối ưu hóa chiến lược dựa trên các trường hợp này giống như huấn luyện marathon bằng cách học hỏi kết quả của những người đi sai đường và tình cờ hoàn thành 5 km.

Vậy tại sao làm như vậy? Không phải vì thoải mái, không phải vì cơ hội thắng lớn. Mà vì đối với một số người, không làm như vậy cảm giác như không sống chân thực. Bởi vì điều duy nhất tệ hơn nỗi sợ "xây dựng từ đầu" chính là sự nghẹt thở im lặng do "chưa từng thử."

Và—nếu bạn đoán đúng, nếu bạn nhìn ra chân lý mà người khác chưa nhận ra, nếu bạn thực hiện nó đủ lâu với thẩm mỹ và niềm tin—kết quả không chỉ là về tài chính. Bạn xây dựng thứ gì đó thực sự thay đổi cách mọi người làm việc. Bạn tạo ra sản phẩm mọi người yêu thích để sử dụng. Bạn tuyển dụng và phát huy tối đa tiềm năng của người khác trong doanh nghiệp bạn tự xây dựng.

Đây là dự án kéo dài mười năm. AI không thể thay đổi thực tế này. Những gì AI thay đổi chính là giới hạn có thể đạt được trong thập kỷ này bởi các nhà sáng lập đủ kiên trì để nhìn thấy trực tiếp.

Vậy phần mềm trong tương lai sẽ như thế nào? Lạc quan nói AI tạo ra sự phong phú—nhiều sản phẩm hơn, nhiều nhà xây dựng hơn, nhiều giá trị phân phối hơn. Họ đúng. Tiêu cực nói AI phá hủy hàng rào phần mềm—bất cứ thứ gì cũng có thể sao chép trong một ngày. Họ cũng phần nào đúng.

Nhưng cả hai nhóm chỉ tập trung vào nền tảng. Không ai chú ý đến giới hạn trên.

Hàng nghìn giải pháp điểm đơn sẽ xuất hiện—các công cụ nhỏ, chức năng, do AI tạo ra, có khả năng giải quyết các vấn đề hẹp nhất định. Nhiều trong số đó thậm chí không do các công ty xây dựng, mà do cá nhân hoặc nhóm nội bộ phát triển để giải quyết vấn đề của chính họ. Đối với các phân khúc phần mềm có ngưỡng nhập cảnh thấp và dễ thay thế, thị trường sẽ trải qua quá trình dân chủ hóa thực sự. Mức độ cạnh tranh rất cao, lợi nhuận biên rất mỏng.

Nhưng đối với phần mềm quan trọng cho doanh nghiệp—hệ thống xử lý dòng tiền, tuân thủ, dữ liệu nhân viên, rủi ro pháp lý—tình hình rất khác. Đây là quy trình có độ dung sai lỗi cực thấp. Khi hệ thống thanh toán lương thất bại, nhân viên không nhận được lương. Khi báo cáo thuế sai, IRS sẽ đến. Khi các khoản trợ cấp bị gián đoạn, người thật sự mất đi sự bảo vệ.

Người chọn phần mềm phải chịu trách nhiệm về hậu quả. Trách nhiệm này không thể giao cho AI được ráp ráp theo cảm tính vào chiều tối.

Đối với quy trình này, các công ty sẽ tiếp tục tin tưởng các nhà cung cấp. Trong số các nhà cung cấp này, động lực "kẻ thắng tất cả" sẽ còn khắc nghiệt hơn nhiều so với các thế hệ phần mềm trước. Không chỉ vì hiệu ứng mạng mạnh hơn, mà còn vì các nền tảng dựa trên AI vận hành quy mô lớn và tích lũy dữ liệu cá nhân từ hàng triệu giao dịch và hàng nghìn trường hợp tuân thủ, có lợi thế cộng hưởng khiến các đối thủ mới gần như không thể bắt kịp ngay lập tức.

Hàng rào phòng thủ không còn chỉ là tính năng nữa, mà là chất lượng tích lũy từ hoạt động tiêu chuẩn cao liên tục trong lĩnh vực phạt lỗi.

Điều này có nghĩa là mức độ tích hợp của thị trường phần mềm sẽ vượt xa thời kỳ SaaS. Trong mười năm tới, trong lĩnh vực nhân sự và thanh toán, sẽ không còn 20 công ty mỗi công ty chiếm thị phần một chữ số. Tôi dự đoán chỉ có hai đến ba nền tảng sẽ chiếm phần lớn giá trị, trong khi danh sách dài các giải pháp điểm đơn gần như không có phần nào.

Cùng mô hình sẽ xảy ra trong mọi phân khúc phần mềm nơi độ phức tạp của tuân thủ, tích lũy dữ liệu, và chi phí chuyển đổi phối hợp với nhau.

Các công ty đứng đầu phân phối này trông rất giống nhau: do các kỹ thuật viên sáng lập, có gu về sản phẩm thực; xây dựng từ ngày đầu dựa trên kiến trúc bản địa AI; hoạt động trên các thị trường mà các ông lớn hiện tại không thể phản ứng một cách cấu trúc mà không phá vỡ toàn bộ doanh nghiệp đã có. Họ đã đặt cược từ đầu vào các hiểu biết độc đáo—nhìn ra chân lý chưa được định giá bởi AI—và tồn tại đủ lâu để hiệu ứng lãi kép trở nên rõ ràng.

Logic đưa chúng ta đến điểm này chính là logic đã tôi trình bày xuyên suốt bài viết: nhìn ra chân lý. Đi sâu hơn bất kỳ ai. Xây dựng tiêu chuẩn cao có thể duy trì mà không bị áp lực bên ngoài. Tồn tại đủ lâu để xem liệu bạn có đúng hay không.

Các công ty hàng đầu trong thời đại AI sẽ do những người hiểu rõ nguyên tắc sau đây thành lập: quyền truy cập không phải là nguồn lực khan hiếm, mà là sự hiểu biết; thực thi không phải là hàng rào phòng thủ, mà là thẩm mỹ; tốc độ không phải là lợi thế, mà là chiều sâu.

Luật cấp số không không quan tâm đến ý định của bạn. Nhưng nó thưởng cho những ý định đúng đắn.