Sau khi xem 199 bài trình bày tại Demo Day YC W26, còn lại một cảm giác rất mạnh mẽ về sự khác biệt. AI không còn là "một công nghệ mới" nữa, mà đã trở thành một hạ tầng đơn thuần.

60% các công ty tham gia là AI bản địa, hơn nữa 26% đã tích hợp AI. Nói cách khác, chỉ có 14% các công ty không sử dụng AI. Nhưng điều quan trọng không phải là con số này. Điều thay đổi là, mọi người không còn nghĩ về "cách sử dụng AI" nữa, mà là "AI sẽ thay thế cái gì".

Các thuật ngữ như cộng tác viên, trợ lý, phi công phụ đã trở thành lỗi thời. Những startup hiện nay hướng tới việc hoàn toàn thay thế các công việc lương cao. Beacon Health thay thế nhân viên phê duyệt trước, Mendral thực hiện công việc của kỹ sư, LegalOS đạt tỷ lệ phê duyệt 100% trong xin visa. Đây không phải là công cụ hỗ trợ, mà là sự thay thế thực sự.

Lúc này cần có một cách diễn đạt thú vị hơn. Thuật ngữ "đại lý AI" đã không còn chỉ là thuật ngữ kỹ thuật nữa, mà đã trở thành chỉ nghề nghiệp. Công việc tuyển dụng, pháp lý, y tế, DevOps, kiểm tra QA. Tất cả đều là mục tiêu thay thế.

Thị trường B2B chiếm tới 87% là điều dễ hiểu. Chỉ có 14 công ty hướng tới người tiêu dùng, trong đó chỉ 7 công ty chính thức được phân loại là "B2C". Tại sao? Bởi vì đại lý AI phù hợp nhất với quy trình công việc có cấu trúc rõ ràng. Thị trường dành cho người tiêu dùng còn nhiều mơ hồ, và AI vẫn còn khó khăn trong lĩnh vực này.

Điều thú vị là, các công ty phát triển nhanh nhất đang làm gì. Văn phòng luật, giới thiệu nhân sự, kế toán, môi giới bảo hiểm. Nói cách khác, là ngành dịch vụ chuyên nghiệp đã tồn tại. Arcline có hơn 50 startup làm khách hàng, hoạt động như một công ty dịch vụ bản địa AI. Panta gọi rõ ràng là "dịch vụ dựa trên nền kinh tế phần mềm". AI đảm nhiệm 80% công việc của con người, vận hành theo mô hình trả thưởng dựa trên thành quả, vừa hưởng lợi nhuận phần mềm, vừa duy trì độ tin cậy của dịch vụ.

Bài học rõ ràng từ mô hình này là: bắt đầu từ dịch vụ, thu thập dữ liệu, sau đó tự động hóa, cuối cùng tiến tới nền tảng. Dịch vụ là móng, dữ liệu là hầm.

Chuyện về kênh phân phối cũng rất thú vị. Trong 15 công ty tăng trưởng nhanh nhất, 60% đã có khách hàng ban đầu qua mạng lưới sáng lập hoặc mạng YC. Nói cách khác, họ đã xác định rõ "làm thế nào để bán" hay "đối tượng khách hàng tiềm năng" từ đầu.

Mô hình phổ biến nhất là bán cho đồng nghiệp cũ của công ty trước. Người sáng lập Fed10 từng là nhà vận động hành lang, danh thiếp của họ trở thành kênh bán hàng. Người sáng lập Squid từng làm việc lâu năm tại State Grid, biết rõ sự bất hiệu quả trong kế hoạch lưới điện. Họ không cần tìm khách hàng, chính họ là khách hàng.

Bối cảnh của các nhà sáng lập cũng đặc biệt. 46% là đội hai người, phổ biến nhất là hai người cùng có chuyên môn khác nhau trong kỹ thuật (35%). Không phải hacker + bán hàng, mà là các kỹ sư với nhau. Và họ là bạn cùng trường đại học, hoặc đồng nghiệp cũ, hoặc đã từng cùng thành lập công ty.

Các nhà sáng lập của các công ty thành công nhất đều có điểm chung. Họ biết rõ vấn đề họ muốn giải quyết dựa trên trải nghiệm cá nhân sâu sắc. Bác sĩ nha khoa phát triển AI phẫu thuật tại Mango Medical, giám sát bảo trì hàng không tự động tại Zymbly, con trai chủ trang trại tạo ra robot cao bồi tại GrazeMate. Những doanh nghiệp không phải ngành nghề gây chú ý tại các bữa tiệc cocktail, mà là các ngành công nghiệp âm thầm, sâu sắc, mới là những doanh nghiệp mạnh nhất.

Sự trở lại của phần cứng cũng không thể bỏ qua. 18% các startup có thành phần phần cứng. Tăng rõ rệt so với vài năm trước. Remy AI và Servo7 sản xuất robot kho, Pocket đã xuất xưởng hơn 30.000 thiết bị đeo. Các cựu sinh viên của SpaceX và Tesla nổi bật trong nhóm này.

Vai trò của dữ liệu cũng rất quan trọng. LegalOS đã học từ 12.000 hồ sơ xin visa để đạt tỷ lệ phê duyệt 100%. Shofo xây dựng thư viện video lớn nhất thế giới dựa trên chỉ số. Vì đều dùng mô hình cơ bản giống nhau, dữ liệu riêng của từng công ty trở thành hàng phòng thủ chính.

Mô hình thất bại rõ ràng là các công ty xây dựng hệ thống giám sát agent hoặc chức năng kiểm thử, nằm trong nhóm 8-10 công ty nguy hiểm. Bởi vì các nhà cung cấp mô hình nền tảng tích hợp sẵn các chức năng này. Các dịch vụ AI bản địa không có dữ liệu ưu thế cũng vậy. Thu nhập nhanh, nhưng khả năng phòng thủ thấp nhất, vì công nghệ cốt lõi có thể sao chép trong vài tuần.

Một cách diễn đạt thú vị khác là chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường thất bại khi "xây dựng rồi mới kỳ vọng". Các công ty thành công hỏi trước "mình có thể tiếp cận ai, họ cần gì gấp?" Trong khi các công ty thất bại hỏi "tôi đã tạo ra sản phẩm tuyệt vời rồi, làm thế nào để bán?" Và đó là sự khác biệt quyết định tất cả.

Các lĩnh vực dành cho người tiêu dùng, giáo dục, chính phủ còn trống rất lớn. Rất ít công ty tham gia vào các lĩnh vực này. Theo lịch sử, lĩnh vực có ít vốn nhất lại thường mang lại lợi nhuận lớn nhất về sau. Làn sóng AI tiếp theo sẽ bắt nguồn từ những lĩnh vực bị bỏ qua này.

5 điểm chung của các công ty phát triển nhanh nhất là: bán kết quả chứ không phải công cụ. Các nhà sáng lập xây dựng mối quan hệ khách hàng từ trước khi sản phẩm ra đời. Bắt đầu thu phí ngay từ ngày đầu. Khách hàng đang trong tình thế cấp bách. MVP cực kỳ đơn giản đến mức kỳ quặc.

Chất lượng bài thuyết trình cũng rất khác biệt. Những bài pitch để lại ấn tượng có 7 yếu tố. Dữ liệu gây sốc hoặc vấn đề rõ ràng. Vấn đề cụ thể, độc đáo, không phổ biến. Phát biểu gây ấn tượng về thành tích của đội ngũ. Giải thích về tính tất yếu của thị trường. Động lực vượt trội về tốc độ. Những hiểu biết độc đáo. Và kết thúc điên rồ như "Giải Oscar AI đầu tiên sẽ sinh ra tại Martini" hoặc "Hãy đặt chỗ cho khách sạn mặt trăng năm 2032". Những câu này ảnh hưởng thế nào đến các nhà đầu tư, đó mới là tất cả.

GRU Space dự định xây khách sạn mặt trăng đầu tiên vào năm 2032, đã nhận cam kết đầu tư 500 triệu USD và được mời đến Nhà Trắng. Terranox phát hiện mỏ uranium, tạo ra giá trị từ 200 triệu đến 700 triệu USD. Ditto Bio đọc hiểu protein điều chỉnh miễn dịch do ký sinh trùng tiến hóa, thiết kế liệu pháp miễn dịch riêng. Những công ty này không chỉ là công ty công nghệ, mà còn giải quyết các vấn đề căn bản của nhân loại.

Bài học lớn nhất từ Demo Day là thời kỳ các startup bản địa AI đã chính thức bắt đầu. Nhưng người chiến thắng thực sự không phải là các công ty sử dụng AI khéo léo, mà là các công ty sở hữu kiến thức chuyên sâu, dùng AI để cách mạng hóa các ngành công nghiệp cũ. Thâm nhập sâu vào ngành nghề, xây dựng vòng quay dữ liệu, tránh các lớp vỏ AI chung chung. Đó chính là bài học quan trọng nhất rút ra từ 199 bài trình bày.