Huang Renxun nhận xét sắc bén về Anthropic: "Không khôn ngoan"

Phần mềm có thể phục hồi không?

Chỉ với vài đoạn cập nhật sản phẩm được mô tả bằng chữ, liệu có thể khiến 300 tỷ USD giá trị vốn hóa “bốc hơi” không? Điều này nghe có vẻ phi lý, nhưng vừa mới xảy ra thực sự trong ngành công nghiệp phần mềm, minh họa sinh động cho sự nhạy cảm cực độ và thần kinh mong manh của thị trường vốn trước sức mạnh đột phá của AI.

Theo một bài bình luận của Bloomberg, công cụ rà soát pháp lý mà Anthropic vừa phát hành gần đây đã nhanh chóng bị thị trường diễn giải thành mối đe dọa sống còn với các công ty phần mềm chuyên nghiệp, thậm chí bị các nhà phân tích của Jefferies gọi là “ngày tận thế của SaaS”. Sự hoảng loạn này đã dẫn đến việc các ông lớn phần mềm như Relx ở Anh, Experian ở Ireland, SAP của Đức, ServiceNow và Synopsys ở Mỹ bị bán tháo quy mô lớn. Thị trường hiện đang lo lắng rằng, ngay cả khi những công ty này không bị thay thế hoàn toàn, các công cụ AI cũng sẽ làm sụt giảm mạnh biên lợi nhuận của họ.

Tuy nhiên, sự hoảng loạn này lại bị các chuyên gia hàng đầu trong ngành đánh giá là quá hấp tấp và thiếu hiểu biết kinh doanh. Jensen Huang cho rằng phản ứng của thị trường là “điều phi lý nhất trên thế giới”. Ông chỉ ra rằng, dù trí tuệ nhân tạo tổng quát ngày càng mạnh mẽ, nhưng không có nghĩa là nhu cầu về phần mềm chuyên dụng của doanh nghiệp sẽ giảm đi. Chỉ vì AI có thể nhanh chóng đọc tài liệu pháp luật mà cho rằng nó có thể kiểm soát rủi ro, quản lý quy trình công việc, cơ chế trách nhiệm và hỗ trợ sau bán hàng thì rõ ràng là phóng đại quá mức. Khi hệ thống gặp sự cố hay tranh chấp, doanh nghiệp cần một đội ngũ hỗ trợ chuyên nghiệp, chứ không phải một chatbot đa năng.

Jensen Huang còn đưa ra một ví dụ sinh động: Bạn sẽ sử dụng một chiếc tuốc nơ vít sẵn có, hay sẽ phát minh lại một chiếc tuốc nơ vít có chức năng giống hệt chỉ để vặn ốc?

Bloomberg cho rằng, Jensen Huang đang nói rằng, với Anthropic, việc cố gắng thay thế các ông lớn ngành dọc này là không khôn ngoan, con đường thương mại hợp lý và sinh lời nhanh hơn là bán năng lực AI cho các công ty này, biến họ thành khách hàng của Anthropic, thông qua việc nâng cấp phần mềm hiện có để đạt doanh thu đơn giản hơn.

Thực tế, các nền tảng như Canva và Replit đã cho thấy định hướng tương lai, họ tích hợp chức năng AI làm công cụ hỗ trợ, thậm chí gọi trực tiếp mô hình nền tảng của Anthropic để tăng năng suất.

Bloomberg tiếp tục cho rằng, những cơn hoảng loạn như vậy trên phố Wall không phải lần đầu. Nhìn lại lịch sử, khi Amazon công bố gia nhập ngành y tế hoặc tạp hóa, các nhóm cổ phiếu liên quan cũng từng lao dốc mạnh. Khi Facebook tung ra chức năng hẹn hò, giá trị vốn hóa của Match Group từng bốc hơi 20% chỉ trong chốc lát. Gần đây, trường hợp tương tự còn xảy ra trong ngành game, khi Google công bố Project Genie, cổ phiếu game bốc hơi 40 tỷ USD, khiến cổ phiếu Take-Two giảm gần 8%. Thị trường dường như cho rằng sự ra đời của công cụ AI sẽ khiến đội ngũ sáng tạo của tựa game Grand Theft Auto trở nên vô nghĩa, điều này cũng phi lý như việc sa thải đạo diễn Spielberg chỉ vì phát minh ra máy quay phim mới vậy.

Đúng như các nhà phân tích của JPMorgan nhận định, cổ phiếu phần mềm đang bị “kết tội trước khi xét xử”, phố Wall rõ ràng vẫn thiếu sự điềm tĩnh để đối phó với thời đại AI, dao động liên tục giữa nỗi lo sợ cực độ và sự phồn thịnh phi lý.

Jason cho rằng, nếu chúng ta hoàn toàn chấp nhận giả định SaaS sẽ bị AI thay thế, thì về mặt logic, AI cuối cùng cũng sẽ thay thế tất cả mọi thứ, bao gồm phần mềm, lao động, sáng tạo thậm chí cả việc phân bổ vốn. Vậy câu hỏi đặt ra, tại sao các ngành khác lại không bị vứt bỏ dữ dội như vậy? Chẳng lẽ chỉ vì ngành phần mềm yếu hơn, dễ bị thay thế hơn? Nếu thị trường thật sự nghĩ vậy, thì bản thân câu trả lời này đã đầy mâu thuẫn.

Trước hết, ở cấp độ mã nguồn, tính chuyên nghiệp của phần mềm thực sự có thể bị AI tác động, ví dụ như dùng AI để tạo ra một sản phẩm phần mềm tương tự. Nhưng rào cản của các doanh nghiệp B2B không chỉ nằm ở mã nguồn, mà còn ở con người, sự thấu hiểu và trách nhiệm. Khi đối diện với hàng nghìn khách hàng doanh nghiệp, các công ty phần mềm niêm yết không chỉ cung cấp công cụ mà còn là dịch vụ dựa trên kinh nghiệm ngành. Như đã đề cập, khi đối mặt với sự cố hệ thống nghiêm trọng hoặc vấn đề tương thích phức tạp, khách hàng doanh nghiệp cần một đội ngũ phản ứng nhanh để chịu trách nhiệm, chứ không phải ngồi gõ cửa sổ chat với AI, mò mẫm fix bug không biết ở đâu.

Tiếp theo, kiến trúc đám mây và hệ sinh thái cộng tác của phần mềm chuyên nghiệp là điều mà AI khó có thể thay thế dễ dàng. Lấy ví dụ về triển khai dữ liệu đa đám mây của Snowflake, hoặc chức năng cộng tác trên đám mây của Adobe, giá trị lớn của các sản phẩm này nằm ở khả năng chia sẻ an toàn trên đám mây và cộng tác xuyên khu vực. Liệu AI có thể làm được điều này không? AI có thể tạo ra phần mềm, thậm chí tạo ra một bản sao chép 90% chức năng, nhưng phần mềm đó làm sao vượt qua kiểm toán an ninh? Làm sao đảm bảo tích hợp vào môi trường đám mây phức tạp của doanh nghiệp? Chưa kể còn phải cộng tác đa nền tảng, đa khu vực theo thời gian thực, những thách thức về kiến trúc này không thể giải quyết chỉ bằng việc sinh mã nguồn.

Hơn nữa, rủi ro tuân thủ và bản quyền cũng là lằn ranh đỏ mà các doanh nghiệp lớn không thể bỏ qua. Một trong những yêu cầu cốt lõi khi doanh nghiệp mua phần mềm là để tránh rủi ro. Nếu phần mềm do AI tạo ra đạt được hiệu quả nào đó, vậy lõi mã nguồn có vi phạm bằng sáng chế không? Quy trình công việc có tuân thủ luật ngành không? Đây đều là những bất định rất lớn, khó tiêu chuẩn hóa và giải quyết. Đối với các tập đoàn đa quốc gia, rời bỏ hệ sinh thái trưởng thành, tuân thủ để chuyển sang phần mềm do AI tạo ra, nếu vướng phải rủi ro pháp lý thì chi phí sẽ vượt xa chi phí đăng ký phần mềm.

Tất nhiên, tôi không phủ nhận các tình huống ở phía người dùng cuối hoặc các kịch bản nhẹ có thể chọn phần mềm do AI tạo ra để thay thế, vì rủi ro pháp lý và yêu cầu chuyên môn của cá nhân khá thấp. Nhưng ở lĩnh vực chuyên nghiệp, vị trí của AI là tăng cường chứ không phải thay thế. Ví dụ trước đây, dữ liệu doanh nghiệp phân tán trên hệ thống ERP của SAP, ghi chú trên Teams, hệ thống điện thoại của Cisco và các tài liệu Office.

Nhưng hiện nay, Microsoft đã tích hợp Copilot vào Dynamics 365 để tạo ra trải nghiệm tích hợp xuyên hệ thống, xuyên phòng ban. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu Copilot gửi bảng chi tiết chi phí quý trước của Xbox cho Nadella và phân tích xem có nên phát hành sản phẩm thế hệ tiếp theo vào năm 2026 hay không. Điều này trước đây phải mất nhiều bước, phối hợp nhiều phòng ban, nhưng nay chỉ cần một câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên là xong. Đây chính là hiệu quả mà AI mang lại cho phần mềm.

Bây giờ hãy tưởng tượng, một phần mềm tạo từ cửa sổ chat có thể đạt đến trình độ này không? Có thể vượt qua các rào cản về mã nguồn, bằng sáng chế, bảo mật, kinh nghiệm không? Tôi thấy rất khó, và tôi tin rằng đa số các SaaS hàng đầu sẽ tận dụng AI để xây những rào cản cao hơn nữa.

Vì vậy tôi tin rằng, những tiếng ồn ngắn hạn rồi cũng sẽ lắng xuống, giống như DeepSeek hồi cuối tháng 1 năm ngoái, thị trường cuối cùng cũng sẽ nhận ra: chừng nào bản chất của kiến trúc Transformer vẫn là dự đoán xác suất, nó vẫn không thể thay thế được các phần mềm ngành dọc đòi hỏi xác suất đúng 100%. Chỉ khi nào tương lai xuất hiện kiến trúc mới vượt qua Transformer, khiến AI thực sự có tư duy logic như con người thì mới cần lo lắng cho số phận phần mềm. Nhưng có lẽ lúc đó, phần mềm và kinh doanh không còn là trọng tâm nữa, mà xung đột về đạo đức xã hội và cấu trúc quản trị nhân loại mới là điều đáng lo ngại hơn.