Đối thoại Giám đốc Phát triển của Anthropic: Làm thế nào để đạt được sự vượt trội theo cấp số nhân 19B USD với rất ít nguồn lực?

Tăng trưởng thông minh là cố ý tạo ra những cản trở chính xác, để lọc lọc và thấu hiểu người dùng của bạn.

Bây giờ là tháng 4 năm 2026. Lenny Rachitsky ngồi trước micro của một podcast, lắng nghe những con số do người phụ trách tăng trưởng của Anthropic bên kia, Amol Avasare, báo ra, và ngẩn người một lúc.

Mười bốn tháng trước, doanh thu định kỳ hằng năm (ARR) của Anthropic mới chỉ vừa vượt mốc 19Bỷ đô la. Đó là đầu năm 2025. Hôm nay, sau thêm một năm và hai tháng, con số đó đã vọt lên 19,0 tỷ đô la. Atlassian và Palantir làm ăn suốt gần hai mươi năm, ARR cũng chỉ kẹt ở mức 4–1Bỷ. Anthropic cứ vài tháng lại tự nhiên “đẻ” ra một Palantir.

Sự tăng trưởng này khiến những người ngồi trong công ty đều cảm thấy có gì đó không thật.

Khi Amol còn đang vật lộn như một người dùng bình thường để dùng Claude, anh nhìn thấy AI vừa thông minh nhưng lại hơi vụng về trong vòng lặp kinh doanh khép kín, rồi thở dài. Anh chắc chắn rằng đám “cực khách” (geek) kia tuyệt nhiên không có nổi một đội tăng trưởng đàng hoàng. Dựa trên trực giác đã được mài giũa từ việc từng tự khởi nghiệp, anh gửi một email cho người phụ trách sản phẩm thời điểm đó là Mike Krieger. Đúng rồi, người đàn ông vừa tiện tay đồng sáng lập Instagram.

Email không viết một câu xã giao nào; ý đại khái là: sản phẩm của các bạn rất giỏi, nhưng không có chiến lược tăng trưởng gì cả—cần phải bàn.

Mike đã phản hồi. Amol trở thành sản phẩm manager duy nhất bước vào công ty tăng trưởng nhanh nhất này bằng những email lạnh; sau đó anh lần lượt ngồi lên vị trí ông trùm tăng trưởng.

Trước khi câu chuyện đi tiếp, hãy liệt kê ba phát hiện phi trực giác mà Amol mang đến

• Tăng trưởng thông minh là cố ý tạo ra những cản trở chính xác, để lọc lọc và thấu hiểu người dùng của bạn.

• Các bài thử nghiệm A/B kiểu “vi điều khiển” truyền thống gần như vô hiệu trước sự bùng nổ theo cấp số mũ của AI: hoặc đi đặt cược vào những “cái chén” trong tương lai có thể khuếch đại 1000 lần, hoặc chẳng làm gì cả.

• Nếu thời gian phát triển dự án ít hơn hai tuần, thì tạm thời không cần product manager—hãy để kỹ sư tự chịu trách nhiệm với kết quả.

Những thảm họa thành công nhốt bạn lại

70% kinh nghiệm tăng trưởng mà Amol từng tích lũy ở các công ty khác gần như không dùng được ở đây. Mỗi ngày anh dành hơn một nửa thời gian để xử lý đống lộn xộn mà nội bộ gọi là “thảm họa thành công”. Mô hình mới quá được ưa chuộng, khiến lưu lượng đâm thủng máy chủ trong chốc lát, hoặc trực tiếp làm nghẹt đường đi của người dùng hiện tại.

Trên màn hình, các chỉ số đều màu xanh, một đường lao thẳng lên góc phải phía trên, nhưng thần kinh của cả đội thì căng như sắp đứt.

Trong bối cảnh này, “tam giác sắt” truyền thống của chốn công sở bắt đầu rạn nứt. Với các công cụ như Claude Code, hiệu suất đầu ra của kỹ sư tăng gấp đôi, thậm chí gấp hai đến ba lần. Trước đây, một product manager bắt năm kỹ sư; bây giờ năm người đó lượng code của họ đã tương đương mười lăm người.

PM bị đè nghẹt bởi khối lượng bàn giao, không thể quản nổi. Cách giải của Amol lại thẳng thừng đến mức có phần thô bạo—những việc mà khối lượng không tới hai tuần thì chính kỹ sư làm PM. Tự đi căn chỉnh với các bên liên quan, tự đi cãi với bộ phận pháp lý.

Vì ngay cả việc viết tài liệu và chạy dữ liệu cũng có thể bị máy móc thay thế, con người PM sống bằng gì?

Chiến lược của Amol là ngừng “lao vào” các kỹ năng chuẩn hóa, đi tìm những điểm giao thoa bắn hỗ trợ lẫn nhau. Đi tìm những tổ hợp trải nghiệm kỳ quặc trên chính người của bạn. Amol đã từng khởi nghiệp, từng làm ở ngân hàng đầu tư, suýt nữa thì đi làm sales; cuối cùng anh trộn tất cả lại để tạo tăng trưởng thương mại. Trong thời đại mô hình lớn có thể thay bạn viết copy, chỉ những người có chút “lối đi chéo” kiểu phi thương/ngoại đạo mới không bị thuật toán dễ dàng đào thải.

Những growth hacker bị mô hình lớn tiếp quản

Trước lực đẩy do công nghệ mang lại, tốc độ phản ứng của con người đã không theo kịp.

Họ làm một dự án có tên CASH (Claude Accelerates Sustainable Hypergrowth). Nói đơn giản, đó là để chính Claude tự tiếp quản các thí nghiệm tăng trưởng.

Hệ thống sẽ tự nhận diện cơ hội, đưa ra giả thuyết; tự chỉnh code cho phần copy và UI, rồi triển khai chạy thử nghiệm; cuối cùng bày kết quả dữ liệu lên bàn. Amol tính rồi: tỷ lệ thắng của bộ máy này không thua một product manager junior người ta làm được ba năm. Chỉ cần khoanh vùng “đường ranh” về thương hiệu, nó sẽ là một cỗ máy không biết mệt mỏi.

Nếu máy móc làm được cả việc viết tài liệu và chạy dữ liệu, con người đang làm gì?

Amol quẳng hết việc hoàn tất phiếu hoàn chi và đặt phòng họp cho AI. Thú vị hơn nữa là mỗi tuần anh lại cho Claude quét qua bài viết công khai của cấp trên trực tiếp Ami Vora và cả các bản ghi chat trong Slack nội bộ. Rồi anh hỏi AI: dựa trên hiểu biết của bạn về Ami, và việc tôi đã làm trong tuần này, theo bạn cô ấy sẽ phản hồi thế nào?

Anh ấy đang dùng mô hình lớn để nắm trước “tính nết” của sếp. Nghe thì hơi phi lý, nhưng lại cực kỳ hiệu quả.

Cái đầu bị đạp bể

Amol không phải kiểu tinh hoa Silicon Valley đi một mạch toàn thuận buồm xuôi gió.

Năm 2022, trong một buổi huấn luyện võ tổng hợp (MMA) thông thường, phần đầu của Amol đã bị một cú đá rơi “tâm phục khẩu phục”.

Cuộc sống bị kéo phanh tay.

Suốt chín tháng trời, anh không thể đi làm. Những tháng đầu, ngoài việc tắm rửa và đi vệ sinh, vợ đã lo hết mọi thứ cho anh. Nghe nhạc 20 giây là anh buồn nôn và nôn ra; nhìn vào màn hình là cả thế giới quay cuồng. Anh mất nửa năm mới học lại cách đi như một người bình thường. Lúc đó anh còn từng bàn với vợ rằng, nếu đời này coi như hỏng hết, thì sau này sống thế nào.

Phục hồi sau chấn thương não là một quá trình cực kỳ tra tấn. Nhưng chính quãng thời gian giáp ranh tuyệt vọng đó—thử thách bên bờ của tuyệt vọng—đã đem lại cho anh một sự điềm tĩnh khác thường.

Sau này gia nhập Anthropic, đối mặt với đường cong tăng trưởng có thể khiến người ta suy nhược thần kinh và với tiếng ồn công việc, anh phát hiện mình không còn dễ lo âu nữa. Một người đã từng mất ngay cả năng lực sinh tồn cơ bản thì sẽ không bị dọa bởi vài bảng dữ liệu nhảy tưng tưng.

Bởi vì đã mất tất cả, anh bắt đầu mê mẩn sự hạn chế. Giống như thời kỳ đầu của Anthropic rất nghèo khổ, đinh leng keng; không có tiền mặt của Meta, cũng không có lợi thế ra trước của OpenAI—họ chỉ có thể dồn hết quân bài vào B2B và sinh mã code. Con đường bị buộc phải chọn vì thiếu tiền và thiếu tài nguyên, lại vô tình giúp họ tránh được kiếp nạn “đốt tiền” vô nghĩa của các đại công ty.

Cẩm nang phục hồi chống “trật đường ray”

Cuối cùng, hãy tặng vài lời khuyên đánh thức cho những người trong chốn công sở đang bị thời đại AI kéo lê đến mức sắp mất kiểm soát.

Học cách để lại một ít tiền trên bàn.

Đừng bao giờ có ý định vắt kiệt giọt lợi nhuận cuối cùng. Việc vì vài phần trăm tỷ lệ chuyển đổi mà hy sinh trải nghiệm hoặc phá vỡ các ranh giới an toàn là cực kỳ ngắn hạn. Việc từ bỏ cơ hội tạo hiện thực hóa doanh thu ngay trước mắt để theo nguyên tắc an toàn—sự kiềm chế “đẩy tiền ra ngoài” như vậy, lại chính là rào chắn sinh tồn cứng nhất của Anthropic ngày nay.

Cắt cưỡng bức nguồn điện.

Dù công ty mỗi ngày vẫn kiếm vào hàng chục triệu đô la, khắp nơi đều là đếm ngược cho việc ra mắt mô hình mới, Amol vẫn sẽ ở buổi sáng và buổi chiều cưỡng bức rút nguồn điện, rồi một mình đến khu thiền trong văn phòng ngồi mười phút.

Thế giới không thiếu mười phút đó để bạn thay đổi, nhưng bạn cần mười phút đó để xác nhận rằng mình vẫn còn sống.

Rốt cuộc, dù tăng trưởng theo cấp số mũ có điên rồ đến đâu, nó cũng không thể chống nổi việc một mạch máu mỏng manh nào đó trong đầu bạn đột ngột đứt gãy.