Tôi nhận thấy một nghịch lý thú vị đang khiến mọi người bối rối: khi công nghệ mới làm điều gì đó trở nên dễ tiếp cận cho mọi người, tại sao bất bình đẳng lại chỉ ngày càng tăng?

Spotify đã cho phép bất kỳ nhạc sĩ nào phát hành bài hát của mình. Kết quả? 1% nghệ sĩ hàng đầu chiếm phần lớn lượt nghe, còn hơn cả thời kỳ CD. Internet đã tạo ra nhiều tác giả hơn trong lịch sử loài người, nhưng nền kinh tế chú ý trở nên khắt khe hơn. Ảnh, lập trình, giờ đây là AI — mỗi lần đều là câu chuyện giống nhau.

Chúng ta quen nghĩ theo chiều tuyến tính, mong đợi rằng sự tăng trưởng phân phối đều đặn. Nhưng các hệ thống phức tạp không hoạt động như vậy. Đây không phải lỗi của công nghệ, mà là bản chất. Hãy xem luật của Kleiber — quá trình trao đổi chất của tất cả sinh vật từ vi khuẩn đến cá voi đều theo quy luật lũy thừa. Không ai thiết kế ra điều đó, nó chỉ là cách năng lượng tự tổ chức trong các hệ thống phức tạp.

Thị trường — cũng là một hệ thống phức tạp. Khi ma sát biến mất (địa lý, logistics, chi phí phân phối), thị trường tiến về hình dạng tự nhiên của nó. Và hình dạng này không phải là đường cong Gauss, mà là quy luật lũy thừa. Chính vì vậy mỗi làn sóng công nghệ mới đều khiến chúng ta bất ngờ.

Nhưng điều thú vị là: khi thực thi trở nên rẻ hơn, thẩm mỹ trở thành tín hiệu. Bạn còn nhớ khi Jobs nhấn mạnh về các bo mạch in đẹp bên trong chiếc Macintosh đầu tiên? Những phần mà không ai thấy. Các kỹ sư của ông nghĩ rằng ông đã phát điên. Nhưng ông hiểu điều gì đó quan trọng: cách bạn làm các phần ẩn — chính là cách bạn làm mọi thứ.

Trong mười năm gần đây, SaaS đã khác. Việc thực thi trở nên tiêu chuẩn đến mức người chiến thắng là người phân phối và bán hàng tốt nhất. Sản phẩm gần như không còn quan trọng. Chiến lược ra thị trường thắng thế ngay cả những giải pháp trung bình. Tín hiệu thẩm mỹ bị át đi bởi tiếng ồn của các chỉ số tăng trưởng.

AI đã thay đổi tất cả. Bây giờ mỗi người có thể tạo ra một sản phẩm chức năng, giao diện đẹp, mã hoạt động trong vòng một giờ. Vấn đề không còn là liệu điều đó có tiện lợi không. Câu hỏi là: liệu nó có thực sự xuất sắc? Người sáng tạo có biết sự khác biệt giữa tốt và tuyệt vời không? Đủ quan trọng để họ đi đến cuối cùng, ngay cả khi không ai yêu cầu?

Điều này đặc biệt quan trọng đối với các hệ thống xử lý lương, báo cáo thuế, dữ liệu nhân viên. Đây không phải là các ứng dụng để thử nghiệm rồi bỏ qua. Chi phí chuyển đổi thực tế, hậu quả của lỗi nghiêm trọng. Các công ty thực hiện mọi kiểm tra độ tin cậy. Và sản phẩm đẹp là một trong những tín hiệu lớn nhất: những người tạo ra nó đã bỏ công sức không chỉ cho phần nhìn thấy được mà còn cho phần không thể nhìn thấy.

Trong thời kỳ phát triển của SaaS, sức mạnh thống trị là nhà tối ưu hợp lý, hiểu rõ các chỉ số. Các nhà sáng lập đến từ bán hàng, tư vấn, tài chính. Họ sống trong bảng tính, biết về NDR, ACV, magic number. Và họ hoàn toàn đúng vào thời điểm đó.

Nhưng đó là thời kỳ giới hạn. AI xóa bỏ giới hạn đó và tạo ra những giới hạn mới. Giờ đây, nguồn lực hiếm hoi không còn là phân phối nữa, mà là khả năng nhận diện cơ hội — và hiện thực hóa nó theo tiêu chuẩn thẩm mỹ và niềm tin.

Đó là lý do tại sao các nhà sáng lập kỹ thuật hiện nay có lợi thế. Không chỉ về kỹ thuật, mà còn về sự nhạy bén. Họ nhìn thấy các điểm vào khác. Nhìn vào hệ thống mà mọi người cho là “vĩnh viễn phức tạp” và hỏi: điều gì cần để tự động hóa thực sự? Và quan trọng nhất — họ có thể tự xây dựng điều đó.

Tôi còn nhớ khi còn hơn hai mươi tuổi, tôi nhìn vào cộng đồng khởi nghiệp và thấy những insight sâu sắc dường như không phù hợp. Thị trường thưởng cho go-to-market, chứ không phải sản phẩm. Tạo ra những thứ công nghệ hoàn hảo dường như là ngây thơ. Rồi đến cuối năm 2022, mọi thứ thay đổi. ChatGPT đã thể hiện điều mà nhiều năm nghiên cứu không thể diễn đạt: đường cong đã uốn cong. Đường cong S mới bắt đầu.

Các pha chuyển tiếp không thưởng cho những ai thích nghi tốt nhất với pha trước. Chúng thưởng cho những ai nhận ra vô hạn khả năng của pha mới, trong khi những người khác vẫn chưa hiểu giá trị của nó.

Lúc đó tôi thành lập Warp. Nhiệm vụ đặc thù: ở Mỹ có hơn 800 cơ quan thuế, mỗi cơ quan có yêu cầu riêng. Không có API, không có truy cập lập trình. Trong nhiều thập kỷ, các nhà cung cấp giải quyết điều này bằng cách thuê nhân viên. Hàng nghìn chuyên gia xử lý thủ công các hệ thống không thể mở rộng. Các gã khổng lồ truyền thống như Paychex đã tích hợp độ phức tạp vào mô hình của họ thay vì loại bỏ nó.

Năm 2022, tôi thấy các AI agent còn mong manh, nhưng cũng thấy đường cong cải thiện. Một người sâu sắc trong các hệ thống quy mô lớn và theo dõi sự tiến hóa của các mô hình có thể đặt cược chính xác: những công nghệ hiện còn mong manh sẽ trở nên cực kỳ mạnh mẽ sau vài năm.

Chúng tôi đã xây dựng nền tảng AI-native từ đầu, bắt đầu từ quy trình làm việc phức tạp nhất — quy trình mà các gã khổng lồ truyền thống không thể tự động hóa do hạn chế kiến trúc. Hiện tại, cược đó đang chứng minh đúng.

Nhưng điều quan trọng nhất là nhận diện mẫu hình. Các nhà sáng lập kỹ thuật trong kỷ nguyên AI nhìn thấy các điểm vào khác, đặt cược khác. Nhìn vào hệ thống mà mọi người cho là “liên tục phức tạp” và hỏi: điều gì cần để tự động hóa thực sự? Và rồi — điều then chốt — họ có thể tự xây dựng nó.

Chỉ còn một yếu tố nữa quyết định tất cả. Và phần lớn các nhà sáng lập AI mắc sai lầm thảm khốc ở đây.

Trong giới doanh nhân, có một meme phổ biến: bạn có hai năm để thoát khỏi tầng thấp nhất. Phải nhanh chóng ra mắt, nhanh chóng huy động vốn — hoặc thoát ra, hoặc thất bại. Tôi hiểu nguồn gốc của điều đó. Tốc độ của AI tạo cảm giác đe dọa sinh tồn. Cửa sổ dường như cực kỳ hẹp.

Nhưng đó là sai lầm. Tốc độ thực thi cực kỳ quan trọng — chính điều này thể hiện trong tên công ty của tôi. Nhưng tốc độ không đồng nghĩa với tầm nhìn hạn chế. Những người sáng lập tạo ra các công ty giá trị nhất trong kỷ nguyên AI không phải là những người chạy đua hai năm, mà là những người chạy mười năm và hưởng lợi từ lãi kép phức tạp.

Bởi vì các yếu tố giá trị nhất của phần mềm — dữ liệu riêng tư, mối quan hệ sâu sắc với khách hàng, rào cản thực sự để chuyển đổi, hiểu biết về quy định — cần nhiều năm để tích lũy. Không thể nhanh chóng sao chép, bất kể vốn hoặc khả năng AI của đối thủ.

Khi Warp xử lý lương cho các công ty ở nhiều bang, chúng tôi tích lũy dữ liệu về tuân thủ quy định trong hàng nghìn khu vực pháp lý. Mỗi thông báo đã xử lý, mỗi trường hợp giới hạn, mỗi đăng ký với cơ quan nhà nước — tất cả đều huấn luyện hệ thống, theo thời gian trở nên khó sao chép hơn. Đây không chỉ là một chức năng. Đây là hàng rào bảo vệ, tồn tại vì chúng tôi đã làm việc với chất lượng cực cao trong thời gian dài.

Lãi kép này không rõ trong năm đầu tiên. Năm thứ hai chỉ là một gợi ý. Đến năm thứ năm, nó trở thành cốt lõi của trò chơi.

Frank Slotman, cựu CEO Snowflake, đã nói: bạn phải quen với cảm giác không thoải mái liên tục. Đây không phải là cuộc đua nước rút, mà là trạng thái. Mây mù chiến tranh trong giai đoạn đầu — cảm giác mất phương hướng, thiếu thông tin — sẽ không biến mất sau hai năm. Nó chỉ tiến hóa. Những bất định mới thay thế những cũ.

Các nhà sáng lập thành công không phải là những người tìm thấy sự tự tin, mà là những người học cách di chuyển rõ ràng trong sương mù.

Xây dựng công ty là một quá trình tàn nhẫn. Bạn sống trong nỗi sợ hãi nhẹ nhàng liên tục, đôi khi bị cản trở bởi những nỗi sợ dữ dội hơn. Bạn đưa ra hàng nghìn quyết định trong khi thiếu thông tin, hiểu rằng một chuỗi sai lầm có thể dẫn đến thất bại. Những “thành công trong một đêm” trên Twitter không chỉ là những ngoại lệ theo phân phối lũy thừa, mà còn là những ngoại lệ cực đoan trong số các ngoại lệ. Tối ưu hóa chiến lược dựa trên chúng giống như tập luyện marathon để xem xét những người lạc đường rồi vô tình chạy năm km.

Tại sao lại làm thế? Không phải vì tiện lợi. Không phải vì khả năng thành công cao. Mà vì đối với một số người, không làm điều đó là không sống thật sự. Bởi vì điều duy nhất còn tệ hơn nỗi sợ tạo ra thứ gì đó từ không khí chính là sự nghẹt thở âm thầm vì đã không dám thử.

Và nếu bạn đoán đúng, nếu bạn nhìn thấy chân lý mà người khác vẫn chưa nhận ra, nếu bạn hành động với thẩm mỹ và niềm tin trong một khung thời gian đủ dài — kết quả không chỉ là tài chính. Bạn đang tạo ra thứ thực sự thay đổi cách mọi người làm việc. Tạo ra sản phẩm mà mọi người vui vẻ sử dụng. Tuyển dụng những người sẵn sàng cống hiến hết mình.

Đây là dự án trong mười năm. AI sẽ không thay đổi điều đó.

Vậy kiến trúc phần mềm trong tương lai sẽ ra sao? Các nhà lạc quan nói rằng AI tạo ra sự phong phú — nhiều sản phẩm hơn, nhiều giá trị hơn. Họ đúng. Các nhà bi quan nói rằng AI đã giết chết lợi thế cạnh tranh — mọi thứ có thể sao chép trong một giờ. Họ cũng đúng một phần.

Nhưng cả hai đều nhìn xuống đáy. Không ai nhìn lên trần.

Trong tương lai sẽ có hàng nghìn giải pháp dùng một lần — nhỏ gọn, chức năng, do AI tạo ra. Nhiều trong số đó thậm chí không phải là công ty, mà chỉ là các dự án nội bộ. Đối với các loại phần mềm có ngưỡng nhập thấp, thị trường sẽ thực sự dân chủ. Cạnh tranh gay gắt, lợi nhuận mỏng.

Nhưng đối với phần mềm quan trọng cho doanh nghiệp — các hệ thống xử lý dòng tiền, báo cáo thuế, dữ liệu nhân viên, rủi ro pháp lý — tình hình hoàn toàn khác. Đây là các quy trình làm việc có mức lỗi cực thấp cho phép. Khi lương không đến, khi cơ quan thuế kiểm tra, khi bảo hiểm bị gián đoạn — hậu quả thực tế.

Các công ty sẽ tiếp tục tin tưởng các nhà cung cấp cho các quy trình này. Và xu hướng “kẻ chiến thắng tất cả” sẽ còn khắc nghiệt hơn bao giờ hết. Không chỉ vì hiệu ứng mạng, mà còn vì nền tảng AI-native có thể mở rộng và tích lũy dữ liệu riêng tư từ hàng triệu giao dịch và hàng nghìn kịch bản tuân thủ, mang lại lợi thế cộng hưởng khiến việc bắt đầu từ con số không gần như không thể đối với các đối thủ mới.

Rào cản gia nhập không phải là bộ chức năng. Đó là chất lượng tích lũy theo thời gian dựa trên các tiêu chuẩn cao trong lĩnh vực mà lỗi bị trừng phạt nghiêm trọng.

Điều này dẫn đến sự tập trung hóa thị trường phần mềm, vượt xa thời kỳ SaaS. Tôi dự đoán rằng sau mười năm nữa, thị trường HR và lương sẽ không còn 20 công ty mỗi công ty chỉ chiếm vài phần trăm. Thay vào đó sẽ là hai hoặc ba nền tảng chiếm phần lớn giá trị, còn danh sách các giải pháp dùng một lần sẽ gần như không đáng kể.

Mô hình tương tự sẽ xuất hiện ở mọi nơi có độ phức tạp về tuân thủ, tích lũy dữ liệu và chi phí chuyển đổi cao.

Các công ty ở đỉnh cao có vẻ giống nhau: đều do các kỹ sư có cảm nhận về sản phẩm sáng lập; xây dựng dựa trên kiến trúc AI-native từ ngày đầu; hoạt động trên các thị trường mà các gã khổng lồ hiện tại không thể cung cấp câu trả lời cấu trúc, mà không phá vỡ mô hình hiện có.

Họ đã đưa ra dự báo độc đáo từ sớm, nhận ra chân lý do AI tạo ra mà chưa ai đánh giá đúng, và duy trì đủ lâu để lợi ích của lãi kép trở nên rõ ràng.

Tôi thành lập Warp vào năm 2022, vì tin rằng toàn bộ hệ sinh thái liên quan đến quản lý nhân sự — lương, tuân thủ thuế, phúc lợi, onboarding, quản lý thiết bị — đều dựa trên lao động thủ công và kiến trúc lỗi thời mà AI có thể hoàn toàn thay thế. Không chỉ cải thiện, mà thay thế.

Các ông lớn đã xây dựng các doanh nghiệp tỷ đô bằng cách hấp thụ độ phức tạp của nhân sự. Chúng tôi xây dựng doanh nghiệp loại bỏ độ phức tạp tận gốc.

Ba năm đã xác nhận cược này. Xử lý hơn 500 triệu giao dịch, tăng trưởng tích cực, phục vụ các công ty tạo ra các công nghệ quan trọng nhất. Mỗi tháng, dữ liệu về tuân thủ, các trường hợp giới hạn, các tích hợp mới tích lũy khiến nền tảng ngày càng khó sao chép và ngày càng có giá trị hơn đối với khách hàng.

Lợi thế cạnh tranh còn ở giai đoạn sơ khai, nhưng đã hình thành và đang tăng tốc.

Tôi kể điều này không phải vì thành công đã được định sẵn — trong thế giới quy luật lũy thừa, không có gì là định sẵn — mà vì logic đã đưa chúng ta đến đây chính là: nhận ra chân lý, đào sâu hơn người khác, xây dựng các tiêu chuẩn mà bạn giữ vững mà không cần áp lực từ bên ngoài, và duy trì đủ lâu để biết mình đúng hay sai.

Các công ty nổi bật trong kỷ nguyên AI sẽ do những người hiểu rằng: tiếp cận chưa bao giờ là nguồn tài nguyên hiếm, insight là có; thực thi chưa bao giờ là hàng rào bảo vệ, vị giác là có; tốc độ chưa bao giờ là lợi thế, chiều sâu là có.

Quy luật lũy thừa không quan tâm đến ý định của bạn. Nhưng nó thưởng cho những ý định đúng đắn.