Chamath Palihapitiya Channel

Đáng tiếc là các nhà đầu tư vốn mạo hiểm đã để ngành AI bóp méo nghiêm trọng cách báo cáo thu nhập của mình.

Để hiểu căn nguyên của vấn đề này, hãy nhìn lại thập niên 2010, khi các công ty SaaS phổ biến chỉ số tài chính Tốc độ doanh thu hàng năm (Annual Run Rate). Con số này có độ tin cậy cao khi dùng để dự báo thu nhập dài hạn, vì hoàn toàn dựa trên các thỏa thuận hợp đồng. Việc dự phóng khoản thu nhập đó trong tương lai là hoàn toàn hợp lý, bởi doanh thu đã được đảm bảo trong suốt thời hạn hợp đồng.

Tuy nhiên, khi đánh giá các doanh nghiệp AI ngày nay, các quỹ đầu tư mạo hiểm đã biến tấu khái niệm này thành thứ mà họ gọi là Tốc độ doanh thu thường niên hóa (Annualized Run Rate). Theo cách hiểu mới này, họ lấy doanh thu giao dịch ngắn hạn hoặc doanh thu API phát sinh chỉ trong tháng trước, đôi khi thậm chí chỉ trong một tuần, rồi dự phóng con số nhất thời đó cho cả năm.

Thật đáng kinh ngạc khi các nhà đầu tư lại để sự thay đổi trong tiêu chuẩn báo cáo này diễn ra, nhưng quả thực nó đã trở thành hiện thực.

Chúng tôi vô cùng vinh dự khi đạt vị trí #2 trên toàn quốc.

Xếp thứ 3 trên toàn quốc.

Hiện nay, xã hội phương Tây đang phải đối mặt với ba thách thức tư tưởng lớn, đó là chủ nghĩa cực đoan, chủ nghĩa xã hội và chủ nghĩa bi quan. Rất phổ biến là một cá nhân có thể bị tác động đồng thời bởi cả ba khuynh hướng suy nghĩ này. Nhìn về phía trước, quỹ đạo tối hậu của thế giới phương Tây sẽ phụ thuộc trực tiếp vào mức độ mà những phong trào cụ thể này có thể ảnh hưởng đến thế hệ trẻ.

Khoảng mười năm trước, tôi đã đưa ra lựa chọn mang tính chiến lược là ngừng quản lý tiền của bên ngoài, thay vào đó dành sự chú ý để gia tăng nguồn vốn nội bộ. Tuy nhiên, do bản chất kéo dài vốn có của Vốn Mạo hiểm (Venture Capital), việc đưa các quỹ VC đến giai đoạn hiện thực hóa đầy đủ là một quá trình kéo dài nhiều năm. Hiện nay, tôi đang tiến sát đến đúng giai đoạn kết thúc của chặng đường dài này, đó là lý do tôi công bố bản tóm tắt hiệu suất gần đây nhất cho Q2. Trong khoảng một năm tới, tôi dự kiến sẽ hoàn toàn dừng hoạt động các quỹ còn lại này và chính thức khép lại chương trình chuyên nghiệp của mình.

Nhìn lại chặng đường này, tôi muốn chia sẻ một vài bài học cốt lõi mà tôi đã đúc kết được cho cả GP và LP.

Thứ nhất, báo cáo tài chính của bạn cần phải hoàn toàn rõ ràng, minh bạch và dễ nhận thấy.

Thứ hai, Net DPI là chỉ số duy nhất thực sự quan trọng. Khi bạn tối ưu hóa dựa trên các khoản lợi nhuận thực tế, bạn sẽ xây dựng được kỷ luật vận hành, và chính kỷ luật đó trở thành “đường dây sinh mệnh” của bạn trong những giai đoạn kinh tế khó khăn.

Thứ ba, điều tối quan trọng là phải đối chiếu tiến độ của bạn với Chỉ số Cambridge. Việc tự đo lường mình theo chuẩn mực này sẽ mang lại động lực thiết yếu nếu bạn thật sự muốn trở thành GOAT trong lĩnh vực của mình.

Hiện tại, ngành công nghiệp AI/SI chủ yếu được thúc đẩy bởi cách tiếp cận theo CPM, trong đó phần cung cấp tiêu chuẩn chỉ đơn giản là Chi phí trên mỗi nghìn token (Cost per thousand tokens) cộng với một khoản phụ phí. Nhìn về phía trước, bối cảnh chắc chắn sẽ chuyển dịch sang khuôn khổ CPA. Ở tương lai đó, trọng tâm sẽ chuyển sang việc hoàn thành nhiệm vụ (task accomplishment), cho phép các nhà cung cấp chia sẻ trực tiếp vào ROI (lợi tức trên đầu tư) được tạo ra.

Việc chuyển dịch từ CPM sang CPA sẽ làm lộ ra phần lớn các trò “lách luật”/chiêu trò đang phổ biến hiện nay xung quanh run-rate, doanh thu và biên lợi nhuận gộp. Việc loại bỏ những thực hành gây hiểu nhầm này chắc chắn sẽ dẫn đến một lượng đáng kể giá trị bị phá hủy. Chỉ cần nhìn lại các chuyển đổi đã thấy trong Web1 và Mobile là có thể thấy rõ hiện tượng này.

Chúc may mắn nhất đến tất cả các bên tham gia trong không gian đang phát triển này.

Chú ý: Giám đốc điều hành trực tiếp (Directors), CIO, CFO và CEO.

Quý vị có quen thuộc với các chi tiết của Thỏa thuận Nhà Trắng về Trí tuệ Siêu cấp (Super Intelligence) không? Quan trọng hơn, chiến lược của quý vị để tích hợp an toàn Trí tuệ Siêu cấp vào môi trường doanh nghiệp là gì?

Để giải đáp các câu hỏi then chốt này, 8090 và EY đã hợp tác phát triển một hệ thống mới có tên KYSI, hay Know Your Super Intelligence (Biết rõ Trí tuệ Siêu cấp của bạn). Nền tảng này được thiết kế có chủ đích nhằm tạo lập một nhật ký có thể kiểm chứng về các quyết định do trí tuệ nhân tạo dẫn dắt. Hệ thống thực hiện điều đó bằng việc ghi lại các bằng chứng liên quan và bối cảnh ngữ cảnh, đồng thời nhấn mạnh các cơ chế kiểm soát hệ thống trong toàn bộ cơ sở hạ tầng doanh nghiệp của quý vị. Cuối cùng, KYSI giúp các công ty duy trì tốc độ tiến bộ công nghệ nhanh chóng, đồng thời tăng cường giám sát.

Giải pháp mới này hỗ trợ doanh nghiệp của quý vị bằng cách cung cấp khả năng truy vết đầy đủ từ đầu đến cuối, lập bản đồ rõ ràng giữa chính sách và rủi ro, cùng với bộ hồ sơ bằng chứng toàn diện được chuẩn bị sẵn cho hoạt động kiểm toán.

Thông qua nỗ lực hợp tác này, chúng tôi dẫn dắt các công ty vượt qua giai đoạn thử nghiệm trí tuệ nhân tạo đơn thuần. Chúng tôi giúp quý vị thiết lập các khung AI đáng tin cậy, có thể quản trị và triển khai một cách tự tin trên toàn bộ tổ chức.

Nếu quý vị muốn tìm hiểu thêm, vui lòng liên hệ với đối tác EY được chỉ định của quý vị hoặc liên hệ trực tiếp với chúng tôi tại http://8090.ai.

Việc lựa chọn giữa một hệ thống mở hay hệ thống đóng không bao giờ chỉ là một quyết định đơn giản theo kiểu đen-trắng. Vì có sẵn nhiều mức độ truy cập khác nhau, nên lựa chọn cuối cùng của bạn luôn phải được dẫn dắt bởi công việc thực tế cần được thực hiện. Ví dụ, việc dựa vào một API công khai hoàn toàn hợp lý khi bạn cần có kết quả nhanh cho các tác vụ có mức độ rủi ro thấp. Ngược lại, sử dụng một mô hình kín chạy trên cloud riêng là hướng đi tốt nhất khi bạn muốn cân bằng giữa chất lượng cao và quyền kiểm soát nghiêm ngặt. Cuối cùng, nếu dữ liệu của bạn tuyệt đối không thể rời khỏi môi trường của bạn trong bất kỳ trường hợp nào, thì giải pháp cần thiết là một mô hình mã nguồn mở tự lưu trữ.

Nhóm mà tôi làm việc tại @SocialCapital gần đây đã trình bày đúng khung tư duy này trong Deep Dive mới nhất về Open vs Closed Models (Mô hình mở và mô hình đóng). Những hiểu biết được chia sẻ dưới đây được trích dẫn trực tiếp từ bộ slide thuyết trình đó.

Tôi muốn chia sẻ quan điểm cá nhân của mình về trí tuệ nhân tạo. Xin lưu ý rằng quan điểm và trải nghiệm của riêng bạn về chủ đề này có thể khác với tôi. Bạn có thể xem phần thảo luận trong video tại liên kết sau:

https://youtu.be/iI9uVDF0R4s?is=u4SQViHnMhU6AY5e

Gần đây, Dario đã chia sẻ quan điểm rằng ngành công nghiệp cần làm chậm tốc độ phát triển các năng lực của trí tuệ nhân tạo. Bằng cách đưa ra lập trường này, ông thực chất đang thúc đẩy việc đóng lại quá trình phát triển mã nguồn mở nhằm tập trung quyền kiểm soát lớn về kinh tế và công nghệ trực tiếp vào Anthropic. Nếu bạn muốn đọc toàn bộ suy nghĩ của ông về vấn đề này, bạn có thể tìm thấy bài đăng gốc tại https://darioamodei.com/post/we-must-pace-the-frontier

Xin chào mọi người. Tôi rất vui mừng được chia sẻ rằng tôi đang thành lập một doanh nghiệp mới. Bạn có thể kỳ vọng rằng dự án này sẽ vô cùng quan trọng và tạo ra giá trị to lớn, dù nó đồng thời cũng sẽ khá khó chịu và để lại một chuỗi chết chóc cùng sự tàn phá trên con đường của mình. Hơn nữa, trong khi các sáng kiến sắp tới của chúng tôi được thiết kế để hoàn toàn mang tính chuyển đổi, chúng cũng sẽ không thể tránh khỏi việc phá vỡ xã hội hiện tại.

Xét đến tất cả những yếu tố này, yêu cầu chính của tôi là bạn hãy mua các sản phẩm mà tổ chức của chúng tôi cung cấp. Bạn hoàn toàn có thể tin tưởng vào đội ngũ của chúng tôi. Tôi chân thành cảm ơn thời gian và sự ủng hộ của bạn.

Chắc chắn điều này cho chúng ta điều gì đó để suy nghĩ.

Năm nay, CloudBees đã thu thập được những hiểu biết từ hơn 200 nhà lãnh đạo công nghệ doanh nghiệp, qua đó hé lộ một mâu thuẫn thú vị. Trong khi 92% trong số các chuyên gia này tin chắc rằng mã code do AI tạo ra đã hoàn toàn sẵn sàng cho môi trường production trước khi triển khai, thì 81% của chính nhóm đó lại ghi nhận sự gia tăng các vấn đề trong production sau khi phát hành.

Việc tin tưởng vào các đầu ra của trí tuệ nhân tạo hiện đã trở thành một rủi ro kinh doanh có thể định lượng. Các ban lãnh đạo công ty giờ đây có thể cân nhắc trực tiếp mức tin cậy 92% đối với mã do AI tạo ra với tỷ lệ sự cố trong production là 81% để có được bức tranh rõ ràng và thực tế về hoạt động của mình. Động lực này đặt ra một câu hỏi quan trọng cho các tổ chức: liệu các nhóm phát triển chỉ đang tham gia vào việc “tokenmaxxing” thiếu kiểm soát, hay thực sự có một chiến lược có cấu trúc để mang lại kết quả?

Như nghiên cứu đã chỉ ra, và chúng tôi hoàn toàn đồng tình với quan điểm này, nút thắt vận hành chính đã chuyển dịch khỏi việc viết code ban đầu và chuyển thẳng sang khâu quản trị (governance).

Để giúp các đội ngũ chủ động quản lý sự thay đổi này, 8090 Software Factory tích hợp riêng các bài kiểm tra, đánh giá ngang hàng và phê duyệt chính thức ngay vào các tính năng cốt lõi. Hệ thống này đảm bảo kiểm soát chất lượng đồng thời tạo ra một bản ghi lịch sử minh bạch, dễ theo dõi cho tất cả các bên liên quan.

Bạn có thể tìm hiểu thêm chi tiết tại đây: http://bit.ly/3UWcTQE

Nói chung, sẽ là một cách tiếp cận khôn ngoan khi làm ngược lại hoàn toàn mỗi khi ai đó khuyên bạn chỉ cần tin tưởng các chuyên gia. Hãy nhớ lại thời kỳ Covid, khi việc đặt trọn niềm tin tuyệt đối vào các chuyên gia đã dẫn đến một cuộc lừa dối mang tính xã hội quy mô lớn, gây tàn phá cho nền kinh tế của chúng ta và cản trở đáng kể sự phát triển của con em chúng ta. Khi chúng ta bước vào kỷ nguyên AI, việc áp dụng cùng một sự tin tưởng mù quáng đó rất có thể sẽ dẫn đến những hậu quả khiến những trải nghiệm trong quá khứ của chúng ta trở nên hoàn toàn nhỏ bé so với những gì sắp xảy ra. Vì vậy, tôi hết sức khuyến nghị mọi người hãy khám phá những tiến bộ công nghệ mới này với cảm giác kinh ngạc, đồng thời chắc chắn duy trì một nền tảng vững chắc của sự hoài nghi mang tính phản biện.

Hiểu những gì một mô hình có ý nghĩa trong lĩnh vực ngân hàng là khá dễ dàng. Nó thể hiện nền tảng toán học đứng sau gần như mọi lựa chọn vận hành, chẳng hạn như xác định điều kiện đủ để được vay, tính toán các khoản dự trữ vốn cần thiết và nhận diện các giao dịch có khả năng gian lận.

Một thay đổi mang tính quy định quan trọng đã diễn ra vào tháng 4 khi Fed, OCC và FDIC chính thức loại bỏ khung mà các tổ chức tài chính đã dựa vào từ năm 2011 để xác thực các quy trình toán học này. Trong khi các quy tắc cập nhật đề cập đến các mô hình truyền thống, chúng cố ý loại trừ AI dạng tác nhân (agentic) và AI sinh (generative). Lý do là trí tuệ nhân tạo đang tiến triển quá nhanh để có thể bị ràng buộc bởi các hướng dẫn tĩnh. Do đó, các tổ chức tài chính hiện phải tự chịu trách nhiệm quản lý độc lập phân khúc phát triển nhanh nhất trong hạ tầng công nghệ của mình. Mặc dù có quyền tự chủ trong vận hành, các ngân hàng vẫn hoàn toàn có nghĩa vụ phải giải trình việc quản trị AI của mình với các cơ quan giám sát khi được yêu cầu.

Nếu một cuộc kiểm tra như vậy diễn ra vào ngày mai, phần lớn các tổ chức tài chính sẽ gặp nhiều thách thức trong việc tạo ra một bản ghi chính xác và có thể lặp lại, nêu rõ chính xác cách trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng. Việc theo dõi các phương pháp cụ thể, các hiện vật (artifacts) liên quan và mọi quyết định cá nhân chịu ảnh hưởng bởi AI vẫn là một rào cản phức tạp.

Khoảng trống tuân thủ cụ thể này chính là điều mà 8090 Software Factory được thiết kế để giải quyết. Nền tảng nhúng các bằng chứng đầy đủ và dấu vết kiểm toán trực tiếp vào chính kiến trúc của phần mềm. Bằng cách đó, hệ thống đảm bảo rằng mọi thay đổi của hệ thống và mọi lựa chọn do AI dẫn dắt đều có thể được truy vết một cách đáng tin cậy ngay đến một yêu cầu đã được nhân sự phê duyệt rõ ràng.

Khám phá thêm chi tiết bằng cách truy cập liên kết này: http://bit.ly/46q2SOe

Nghiên cứu do McKinsey và Oxford thực hiện là bản phân tích toàn diện nhất từng được tiến hành về các sáng kiến CNTT lớn, và kết quả thu được khá đáng chú ý. Sau khi rà soát hơn 5.400 dự án với ngân sách vượt quá 15 triệu USD, dữ liệu cho thấy các nỗ lực này thường không đạt giá trị theo kế hoạch tới 56% trong khi đồng thời vượt ngân sách tới 45%. Hơn nữa, các chậm trễ trong việc lên lịch còn nghiêm trọng không kém các khoản vượt chi tài chính, thường xuyên đẩy việc hiện thực hóa các mục tiêu cốt lõi lùi lại nhiều năm.

Trước đây, các tổ chức đã cố gắng vượt qua những cuộc chuyển đổi CNTT quy mô lớn này bằng cách đưa ra một lựa chọn được chấp nhận rộng rãi và hợp tác với một đơn vị mà không ai có thể phàn nàn. Việc chọn phương án an toàn khi đó là hoàn toàn hợp lý trong giai đoạn mà chỉ riêng việc hoàn thành một bản triển khai đã là một dấu hỏi lớn. Tuy nhiên, ngày nay, AI đã hoàn toàn thay đổi bối cảnh.

Để vượt qua những thách thức phổ biến của ngành này, cần có một hệ thống giúp bạn ghi lại rõ ràng ý định của mình ngay từ đầu. Bằng cách tạo sự rõ ràng ngay từ giai đoạn đầu, bạn có thể tận dụng AI xuyên suốt các bước thực thi và kiểm chứng để đảm bảo dự án của bạn được hoàn thành đúng như những gì đã hình dung. Điều này bảo đảm rằng các hạng mục bàn giao cuối cùng của bạn vẫn đúng tiến độ, đúng phạm vi và hoàn toàn phù hợp với ngân sách.

Tại 8090 Software Factory, chúng tôi áp dụng đúng cách tiếp cận này làm nền tảng cho mọi lần hợp tác với khách hàng. Bạn có thể tìm hiểu cơ chế của quy trình bằng cách truy cập liên kết này: http://bit.ly/4gP9bkq

Nếu bạn đang tìm một hình ảnh đơn lẻ làm nổi bật một mối đe dọa lớn đối với các hệ thống hiện tại của chúng ta, thì đồ thị cụ thể này ngay lập tức hiện ra trong đầu tôi. Rất có khả năng rằng những người quan sát sẽ không đánh giá đầy đủ được sự cộng dồn của các bit lượng tử trong thời gian tới. Cuối cùng, không thể phóng đại những tác động lan tỏa sâu rộng mà bước tiến nhanh chóng này sẽ mang lại đối với các phương pháp mật mã không an toàn trước lượng tử.

Nhìn lại kỷ nguyên máy tính để bàn và Internet, chúng ta có thể thấy rằng các động lực tài chính đã tuân theo một mô thức nhất định: các cấu trúc kinh tế ban đầu dần dần bị đảo ngược. Cuối cùng, những tổ chức đứng gần nhất với người tiêu dùng hằng ngày lại là bên nắm được biên lợi nhuận cao nhất.

Chúng ta có thể kỳ vọng Trí tuệ Nhân tạo sẽ đi theo đúng quỹ đạo này. Thay vì tự hỏi liệu sự thay đổi kinh tế này có diễn ra lần nữa hay không, điều không chắc chắn thực sự chỉ là nó sẽ xảy ra sớm đến mức nào.

Nếu bạn thấy mình bắt đầu một câu với cụm từ, "Có một điều đáng nói trước...", thì thường tốt nhất là dừng lại ngay tại đó. Vui lòng bỏ qua phần bình luận bổ sung và chỉ tập trung hoàn thành thành công công việc trước mắt.

Mặc dù các bài học lịch sử thường nhấn mạnh xu hướng bãi bỏ quy định trong những năm 1980 và 1990, nhưng thực tế là các khung pháp lý chưa bao giờ thực sự được tinh gọn trong giai đoạn đó. Thay vào đó, khối lượng các ràng buộc tiếp tục mở rộng mà không hề có sự gián đoạn thực sự.

Cuối cùng, các quy định phức tạp lại phục vụ cho một nhóm nhân khẩu nhất định: những nhà lãnh đạo thị trường đã thiết lập. Chính họ là những người hiệu quả quyết định các nguyên tắc, hoặc làm điều đó trực tiếp, hoặc dựa vào các đại diện mà họ lựa chọn.

Khi một thị trường hoạt động với ít ràng buộc hơn, nó tự nhiên sẽ thu hút nhiều cạnh tranh hơn, điều này liên tục thách thức các thế lực đã ăn sâu. Khi sự thống trị của những người chơi cũ dần phai nhạt, nền kinh tế sẽ trải qua sự lưu chuyển nhanh hơn và sôi động hơn nhiều về cả thu nhập lẫn của cải.

Tuy nhiên, miễn là hệ thống quản lý của chúng ta tiếp tục phát triển ngày càng rối rắm, thì những người đã đứng ở vị trí cao nhất sẽ tiếp tục gặt hái lợi ích. Họ sẽ tiếp tục kiếm lời mà không cần phải chứng minh năng lực thật sự hay bỏ công sức thực tế, và cuối cùng thì cách vận hành đó có vẻ là hết sức phi logic.