Thứ Bảy, 16/08/2025
Thứ Bảy, 16/08/2025
Thanh Minh, Huyền Thương, Hoàng
25/07/2025
Chia sẻ
Theo một báo cáo gần đây của công ty fintech Stripe, 100 công ty AI hàng đầu trên nền tảng của họ đạt doanh thu định kỳ hàng năm 1 triệu USD trong trung bình 11,5 tháng – nhanh hơn khoảng bốn tháng so với các công ty SaaS phát triển nhanh nhất trong thời kỳ bùng nổ.
Báo cáo cũng chỉ ra rằng các công ty AI thành lập trước năm 2020 mất trung bình 41 tháng để đạt doanh thu định kỳ hàng năm 5 triệu USD, trong khi những công ty ra mắt sau đó chỉ cần 13 tháng.
Không ngạc nhiên khi, theo dữ liệu từ PitchBook, các startup AI đã nhận được 64% tổng số vốn đầu tư mạo hiểm tại Mỹ trong nửa đầu năm 2025. Minh chứng cho điều này, một nửa các startup trong chương trình tăng tốc mùa xuân của Y Combinator là các công ty đang xây dựng hoặc thiết kế các công cụ tạo tác tử AI.
Tốc độ đạt được các cột mốc doanh thu định kỳ hàng năm của các startup AI đặt ra những câu hỏi mới cho các nhà đầu tư. Trước đây, nếu một startup tăng số lượng nhân viên và mở rộng văn phòng, người ta cho rằng công ty đó đang tiến bộ, theo một bài viết gần đây của Right Side Capital, một quỹ đầu tư mạo hiểm giai đoạn sớm.
Tuy nhiên, những dấu hiệu “tiến bộ” này đang trở nên kém đáng tin cậy trong thời đại AI. “Các nhà đầu tư giờ đây phải suy nghĩ lại về các khung định giá truyền thống”, quỹ này viết. “Nếu một startup có thể đạt doanh thu định kỳ hàng năm 10 triệu USD với chi phí thấp hơn nhiều so với năm 2018, liệu nó có còn xứng đáng với mức định giá tương tự? Điều này ảnh hưởng thế nào đến quy mô của các vòng gọi vốn giai đoạn sớm?”
Việc định giá cao cho các startup AI dựa trên tốc độ tăng trưởng doanh thu có thể mang lại rủi ro. Ông Jamin Ball từ Altimeter Capital, một quỹ đầu tư mạo hiểm, gần đây chia sẻ với The Economist rằng các công ty có xu hướng thử nghiệm nhiều công cụ AI, theo cách “dễ đến, dễ đi”, nghĩa là họ không cam kết với bất kỳ sản phẩm cụ thể nào.
Ông gọi đây là “tỷ lệ thử nghiệm” thay vì doanh thu định kỳ hàng năm thực sự. Điều này giải thích tại sao Blossom Capital, một quỹ đầu tư mạo hiểm tập trung vào công nghệ, ghi nhận tỷ lệ rời bỏ (churn rate) hàng tháng của các công ty SaaS AI tăng trưởng cao lên tới 10-20%, trong khi tỷ lệ rời bỏ “tốt” cho các công ty SaaS B2B thường nằm trong khoảng 5-10%, theo LiveX AI. Ngoài ra, các startup AI thường sử dụng mô hình định giá dựa trên mức độ sử dụng thay vì số lượng người dùng, khiến việc dự báo doanh thu trở nên kém chắc chắn.
Một rủi ro khác trong cuộc đua này là câu hỏi về trách nhiệm giải trình. “AI có khả năng thực hiện tất cả công việc của chúng ta, kể cả công việc của tôi”, ông Sebastian Siemiatkowski, CEO của Klarna, viết trong một bài đăng trên X vào tháng 1. Một cuộc khảo sát của edX, một nền tảng cung cấp các khóa học kỹ năng AI trực tuyến, cho thấy khoảng một nửa các giám đốc điều hành cấp cao tin rằng “hầu hết” hoặc “toàn bộ” vai trò CEO nên được tự động hóa hoặc thay thế hoàn toàn bằng AI, và 49% CEO đồng ý với quan điểm này.
Tuy nhiên, ông Barbour cho rằng việc nói về CEO AI có thể chỉ là cách để thu hút sự chú ý hơn là dự báo thực tế. “Nếu các giám đốc điều hành con người làm việc kém, công ty có thể sa thải họ, vì vậy họ luôn phải chịu trách nhiệm cho quyết định của mình”, ông nói. Trong khi đó, AI có thể làm “bất cứ điều gì” mà không phải đối mặt với hậu quả. Vì vậy, ông dự đoán các CEO sẽ sử dụng AI như trợ lý hỗ trợ ra quyết định.
Nhìn về phía trước, các doanh nghiệp không ngần ngại tuyên bố ý định tích hợp AI vào trung tâm hoạt động của họ, đồng thời cắt giảm mạnh các bộ phận nhân sự. Điều này dường như không còn là vấn đề tranh cãi. Tuy nhiên, mức độ tập trung của cảnh quan AI vẫn là một dấu hỏi.
Theo nghiên cứu của RAND Corporation, hơn 80% dự án AI sẽ thất bại, gấp đôi tỷ lệ thất bại của các startup công nghệ không sử dụng AI. Vì vậy, thách thức có thể không nằm ở việc thuyết phục các nhà đầu tư rằng tương lai là tự động hóa, mà là chứng minh rằng việc vận hành gọn nhẹ sẽ không làm giảm giá trị của sản phẩm họ mang lại.
Các “ông lớn” Internet Trung Quốc như JD và Tencent đang đẩy mạnh phát triển nền tảng trí tuệ nhân tạo hiện thân (embodied AI) và không hướng đến việc trực tiếp sản xuất robot…
AMD vừa công bố kết quả kinh doanh quý với lợi nhuận thấp hơn kỳ vọng, nhưng doanh thu lại vượt dự báo, phản ánh mức tăng trưởng ở nhiều mảng dù vẫn chịu tác động từ hạn chế xuất khẩu chip AI sang Trung Quốc…
Ngành sản xuất là mục tiêu lớn nhất của hacker, với nhiều công ty chấp nhận trả khoản tiền chuộc khổng lồ cho tội phạm mạng…
Singapore đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các startup thâm nhập và định hướng trong khu vực ASEAN – một trong những khu vực đầy tiềm năng trên thế giới...
Việc huy động 120 triệu USD trong vòng gọi vốn mới là một cột mốc quan trọng, đưa startup FuriosaAI thành kỳ lân...
Từng là "gã khổng lồ" không đối thủ trong ngành bán dẫn, Intel nay đang đứng trước ngã rẽ sống còn…
Khi thế hệ startup gọn nhẹ này hướng tới việc đạt được mức định giá chục con số với tốc độ kỷ lục, họ đang viết lại luật chơi của khởi nghiệp...
Sự chuyển dịch lớn trong tư duy tín dụng, từ mô hình cho vay dựa trên tài sản thế chấp sang đánh giá dựa trên dòng tiền và dữ liệu kinh doanh có thể giúp dòng vốn ngân hàng tiếp cận startup hiệu quả, tạo nền tảng phát triển bền vững cho hệ sinh thái khởi nghiệp Việt Nam…
Với vòng gọi vốn mới, Boulevard, một nhà cung cấp phần mềm đặt lịch và thanh toán cho lĩnh vực tự chăm sóc sức khỏe được định giá tới 800 triệu USD trong bối cảnh ngành công nghiệp tự chăm sóc sự khoẻ bùng nổ về nhu cầu và giá trị...
Việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành trọng tâm phát triển tại Việt Nam. Để thúc đẩy mục tiêu này, các doanh nghiệp đang đẩy mạnh hợp tác với phía Đài Loan (TQ), đưa công nghệ AI tiên tiến vào thực tiễn, tạo ra giá trị bền vững và nâng cao năng suất...
