Cái chết của chiến lược ba màn: AI đưa khởi nghiệp phần mềm doanh nghiệp vào 'Kỷ nguyên Tốc thông'

marsbitОпубліковано о 2026-06-02Востаннє оновлено о 2026-06-02

Анотація

Cách tiếp cận "kịch ba màn" truyền thống cho khởi nghiệp phần mềm doanh nghiệp đang trở nên lỗi thời trong thời đại AI. Trước đây, các công ty thường bắt đầu với một tính năng đơn lẻ (màn 1), mở rộng thành bộ sản phẩm (màn 2), và cuối cùng mới trở thành nền tảng (màn 3), một quá trình kéo dài nhiều năm. Tuy nhiên, chi phí phát triển phần mềm giờ đây đã giảm mạnh, cho phép các công ty như Cursor, Clay, Harvey đạt gần hoặc vượt 100 triệu USD ARR trong thời gian ngắn kỷ lục. Tốc độ cạnh tranh đã được định hình lại. Bài viết lập luận rằng, trong một thị trường thay đổi nhanh chóng, việc tìm kiếm một "điểm cắt" an toàn có thể trở nên bảo thủ. Thay vào đó, các công ty phần mềm thế hệ mới cần có tham vọng tái cấu trúc toàn bộ quy trình làm việc hoặc thay thế các nền tảng hiện có ngay từ đầu. Cái chết của "kịch ba màn" về bản chất đánh dấu sự chuyển dịch từ mở rộng dần dần sang việc đặt cược toàn bộ vào một tầm nhìn lớn ngay lập tức.

Lời biên tập: Trong quá khứ, khởi nghiệp phần mềm doanh nghiệp thường có một lộ trình rõ ràng: đầu tiên tìm một điểm cắt đủ nhỏ nhưng có không gian tăng trưởng, dùng sản phẩm đơn điểm để đạt ARR (Doanh thu thường niên) hàng chục triệu USD (cắt thị trường bằng chức năng thích hợp); sau đó mở rộng bộ sản phẩm xung quanh cùng một bên mua, hướng tới doanh thu hàng trăm triệu USD (mở rộng thành bộ sản phẩm); cuối cùng, khi tích lũy đủ người dùng và dữ liệu, trở thành một nền tảng mới (tái cấu trúc nền tảng cơ sở).

Nhưng trong kỷ nguyên AI, chiến lược "ba màn" này đang trở nên mất hiệu lực. Với chi phí phát triển phần mềm giảm nhanh, chu kỳ từ ý tưởng đến ra mắt sản phẩm bị nén lại đáng kể, các công ty khởi nghiệp không còn cần dành ba đến năm năm để chứng minh một thị trường ngách trước khi từ từ mở rộng ranh giới. Các công ty như Cursor, Clay, Harvey đạt gần hoặc vượt mốc 100 triệu USD ARR trong thời gian ngắn đã cho thấy nhịp độ cạnh tranh trong phần mềm doanh nghiệp đang được viết lại.

Đánh giá cốt lõi của bài viết này là: Trong một thị trường biến đổi nhanh, việc phụ thuộc vào "điểm cắt an toàn" có thể trở nên quá bảo thủ. Thế hệ phần mềm mới cần không chỉ tìm được một "cái nêm" (wedge), mà còn phải có ngay từ đầu tham vọng tái cấu trúc toàn bộ quy trình làm việc, thậm chí thay thế các nền tảng hiện có. Cái chết của cái gọi là "vở kịch ba màn", về bản chất, là sự khởi đầu của quá trình chuyển đổi từ mở rộng dần sang đặt cược toàn diện trong khởi nghiệp phần mềm.

Dưới đây là nội dung gốc:

Trong quá khứ, việc xây dựng một công ty phần mềm doanh nghiệp từng có một chiến lược khá rõ ràng.

Màn 1: Điểm cắt, tức là tách ra

Đầu tiên, cắt vào một chức năng hoặc phân khúc thị trường được phục vụ không đầy đủ bởi các giải pháp hiện có. Trong giai đoạn chuyển đổi nền tảng, bạn sẽ chọn một chức năng từ nền tảng cũ, làm cho nó tốt hơn 10 lần trong mô hình mới, và dùng đó làm điểm cắt để vào thị trường.

Phân khúc thị trường này phải đủ lớn để công ty có thể nhanh chóng đạt vài chục triệu USD ARR, nhưng không được quá lớn để ngay lập tức thu hút sự cạnh tranh hủy diệt. Statsig ban đầu cắt vào thử nghiệm sản phẩm; Rippling ban đầu làm công cụ điều phối quy trình tuyển dụng và nghỉ việc của nhân viên, v.v.

Hầu hết các công ty khởi nghiệp sẽ dành 3 đến 5 năm để mài giũa sản phẩm ban đầu, xây dựng đội ngũ GTM (Tiếp cận thị trường) giai đoạn đầu, sau đó mở rộng đến 10-50 triệu USD ARR, rồi mới bước vào màn thứ hai.

Màn 2: Bộ sản phẩm

Trọng tâm của màn thứ hai là ra mắt các sản phẩm liền kề, giúp công ty có khả năng đột phá mốc 100 triệu USD ARR. Lúc này, bạn không còn chỉ làm một sản phẩm đơn điểm, mà bắt đầu xây dựng một danh mục sản phẩm tổng hợp.

Statsig ban đầu làm thử nghiệm sản phẩm, sau đó thêm khả năng bật/tắt tính năng, phát lại phiên, phân tích sản phẩm. Rippling ban đầu cắt từ quy trình làm việc về lương và HR, tức là quy trình tuyển dụng, nghỉ việc, sau đó bổ sung một loạt sản phẩm liên quan đến HR, phúc lợi, tuyển dụng, hoàn thiện giải pháp tổng thể xung quanh cùng một bên mua.

Đối với các công ty có thể tiến đến bước này, điều này thường cần thêm 3 đến 5 năm nữa trong thực tế. Khi sản phẩm đầu tiên tăng trưởng đến 50 triệu USD ARR, công ty bắt đầu bán chéo sản phẩm thứ hai, thứ ba. Đến 100 triệu USD ARR, có lẽ hai sản phẩm sau lần lượt đạt 10 triệu và 1 triệu USD ARR. Chính chiến lược bộ sản phẩm này đã mở ra khả năng đạt 200 triệu, 500 triệu USD ARR và hơn thế.

Màn 3: Nền tảng

Giai đoạn cuối cùng là đóng gói lại. Khi công ty tích lũy đủ quy mô và mức độ tham gia của người dùng, cuối cùng bạn sẽ có tư cách để thay thế nền tảng cơ sở mà mình phụ thuộc vào. Đây cũng là logic cơ bản của tất cả các "Hệ thống Tương tác" (Systems of Engagement) khi cố gắng hàng hóa hóa "Hệ thống Ghi chép" (Systems of Record) cơ sở của chúng. Về lý thuyết, đây chính là con đường để công ty mở rộng đến hơn 5 tỷ USD, với doanh thu bền vững và độ bám dính cực cao.

Tốc thông chiến lược này

Tôi lo ngại rằng chiến lược ba màn này đã chết. Tôi nghĩ thế giới thay đổi quá nhanh.

Lộ trình ba màn ngầm phụ thuộc vào một khoảng thời gian dương lịch nhất định, đặc biệt là ở giai đoạn đầu khởi nghiệp. Các nhà sáng lập chỉ có thể làm những việc có hạn: ban đầu cần tập trung tìm kiếm sản phẩm phù hợp thị trường, sau đó xây dựng các động thái GTM ban đầu, rồi mới mở rộng GTM. Lý do trong quá khứ không khởi động màn thứ hai trước khi đạt 10-50 triệu USD ARR là vì công ty vẫn đặt toàn bộ nguồn lực vào màn đầu tiên.

Vài năm qua, đã có một loạt công ty tăng trưởng từ gần 0 lên 100 triệu USD ARR, như Cursor, Cognition, Clay, Harvey, Sierra, Baseten, Fireworks, Lovable, v.v. Bản thân điều này đã là bằng chứng rằng thế giới đã thay đổi.

Giờ đây không còn thời gian để tinh chỉnh quá mức một chiến lược từng bước nữa. Với chi phí kỹ thuật phần mềm giảm mạnh, thời gian cần thiết để hoàn thành màn một và màn hai cũng tiệm cận bằng không. Tôi nghĩ cách tiếp cận hợp lý là lên kế hoạch từ đầu để nhanh chóng làm ra tất cả mọi thứ.

Tham vọng

Điều này cũng thay đổi sâu sắc cách tôi nhìn nhận về đầu tư giai đoạn đầu. Trước đây, tôi tìm kiếm một điểm cắt có tính bảo vệ, tức là một vùng an toàn để công ty đạt 10-50 triệu USD ARR. Giờ đây, cái gọi là điểm cắt lại có vẻ quá nhỏ nhặt. Tôi thấy mình mong muốn các nhà khởi nghiệp thẳng tiến vào vùng nước sâu hơn.

Ví dụ, tôi vẫn nhớ gặp Anysphere, tức là Cursor, ở vòng hạt giống. Khi đó, kế hoạch của họ dường như là trực tiếp thay thế VS Code, vì họ cho rằng VS Code có quá nhiều hạn chế đối với lập trình AI. Lúc đó tôi nghĩ điều đó thật điên rồ — VS Code khi đó rất phổ biến. Sau nhiều năm phân mảnh IDE, VS Code cuối cùng đã thắng. Tại sao một công ty giai đoạn hạt giống lại muốn trực tiếp thay thế VS Code ngay từ đầu? Một lộ trình hợp lý hơn dường như là trước hết tạo một plugin, sau đó từng bước giành lấy tư cách thay thế nó.

Nhân tiện, tôi đã sai lúc đó. Giờ nhìn lại, việc thay thế VS Code thậm chí còn có vẻ không đủ tham vọng. Tại sao lại dừng lại ở đó?

Khi chi phí viết phần mềm tiệm cận bằng không, tôi thấy mình ngày càng coi trọng tham vọng hơn tất cả mọi thứ. Không phải tham vọng thông thường, mà là tham vọng phi lý, không hề nới lỏng.

Tôi cho rằng, chiến lược ba màn đã kết thúc. Trong một giai đoạn thay đổi nhanh chóng, việc phụ thuộc vào một điểm cắt nào đó là quá nhút nhát. Nếu bạn thực sự muốn làm, có lẽ bạn nên hướng đến toàn bộ bản đồ ngay từ đầu.

Пов'язані питання

QBài viết mô tả 'lối chơi ba màn' truyền thống trong kinh doanh phần mềm doanh nghiệp là gì?

ALối chơi ba màn truyền thống bao gồm: Màn 1: Tìm một điểm cắt nhỏ, chuyên sâu để xâm nhập thị trường và đạt doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) vài chục triệu USD. Màn 2: Mở rộng thành bộ sản phẩm xung quanh cùng một nhóm khách hàng để vượt mốc 100 triệu USD ARR. Màn 3: Trở thành nền tảng mới, thay thế các nền tảng cơ bản hiện có khi đã tích lũy đủ người dùng và dữ liệu.

QTheo bài viết, tại sao 'lối chơi ba màn' này đang chết dần trong thời đại AI?

ATrong thời đại AI, chi phí phát triển phần mềm giảm mạnh và chu kỳ từ ý tưởng đến sản phẩm được rút ngắn đáng kể. Các công ty khởi nghiệp như Cursor, Clay, Harvey đã chứng minh có thể đạt gần hoặc vượt 100 triệu USD ARR trong thời gian rất ngắn. Do đó, không còn đủ thời gian để thực hiện tuần tự ba màn kéo dài nhiều năm; chiến lược từng bước trở nên quá chậm và bảo thủ.

QThời đại 'tốc thông' (speedrun) trong bài viết có ý nghĩa gì đối với các công ty khởi nghiệp phần mềm?

AThời đại 'tốc thông' có nghĩa là các công ty khởi nghiệp phần mềm doanh nghiệp mới cần phải di chuyển cực kỳ nhanh. Họ không còn xây dựng từ một chức năng nhỏ rồi mở rộng dần, mà phải có tham vọng ngay từ đầu để định hình lại toàn bộ quy trình làm việc hoặc thay thế các nền tảng hiện có. Mục tiêu là đạt được quy mô lớn và tác động nhanh chóng, bỏ qua các giai đoạn phát triển gia tăng truyền thống.

QTác giả đã thay đổi cách đánh giá các khoản đầu tư giai đoạn đầu như thế nào dựa trên quan điểm mới này?

ATrước đây, tác giả tìm kiếm các công ty có 'điểm cắt' an toàn, tức một phân khúc thị trường đủ nhỏ để bảo vệ công ty đạt 10-50 triệu USD ARR. Giờ đây, tác giả cho rằng cách tiếp cận đó là quá nhỏ và thiếu tham vọng. Thay vào đó, tác giả đánh giá cao và muốn đầu tư vào những công ty có tham vọng phi thường ngay từ đầu, dám nhảy vào 'vùng nước sâu' để định hình lại toàn bộ thị trường hoặc thay thế nền tảng lớn.

QBài viết lấy ví dụ về công ty nào để minh họa cho sự thay đổi trong tư duy chiến lược?

ABài viết lấy ví dụ về Anysphere (Cursor). Ở giai đoạn hạt giống, họ đã có kế hoạch trực tiếp thay thế VS Code vì cho rằng VS Code có nhiều hạn chế đối với lập trình AI, thay vì con đường truyền thống là bắt đầu bằng một tiện ích mở rộng. Kết quả thành công của Cursor đã chứng minh rằng tham vọng lớn ngay từ đầu là có cơ sở và thậm chí, thay thế VS Code có thể vẫn chưa đủ tham vọng trong bối cảnh hiện tại.

Пов'язані матеріали

Has the 'Digital Gold' Narrative for BTC Failed?

**Title: Has the "Digital Gold" Narrative for Bitcoin Failed?** The article argues that Bitcoin's "digital gold" narrative remains valid despite a recent sharp price decline (from a peak near $126k in Oct 2025 to briefly under $61k in Feb 2026). It presents a long-term investment framework based on three core points: **1. Viewing Bitcoin as an Asset:** Bitcoin is presented as a superior potential store of value compared to gold. Key arguments are its absolute scarcity (21 million cap), superior portability, and transparent auditability via its public ledger. While acknowledging its current use in early, volatile stages (~3-4% global adoption), the author draws parallels to the early, disruptive phases of the internet and e-commerce. **2. Understanding the Recent Downturn:** The current ~50% correction is framed as a predictable, consensus-driven cycle following its post-halving peak (the 2024 halving preceded the Oct 2025 high). A crucial factor is a historic "changing of hands": the influx of new institutional buyers via ETFs allowed early, low-cost holders (miners, OG believers) to take profits. The author notes that while severe, Bitcoin's historical drawdowns (e.g., 93% in 2011, 77% in 2021-22) have been progressively smaller, suggesting maturing holder structure and decreasing volatility over time. **3. The Long-Term Perspective:** The long-term thesis hinges on Bitcoin capturing a portion of gold's market value. With Bitcoin's market cap at ~$1.4 trillion (at $70k) versus gold's ~$20 trillion, significant upside potential exists if the "digital gold" narrative is partially realized. However, the author strongly cautions that short-term risks remain, the bottom is unpredictable, and high volatility is inherent. The real risk is not Bitcoin failing but poor personal position management (over-leverage, wrong capital) and a lack of deep understanding, which can force investors out during severe downturns. The conclusion uses Amazon's 95% crash post-2000 dot-com bubble and subsequent 42x recovery as an analogy. The ultimate question is not if Bitcoin's price will rise, but if an investor's strategy and conviction can withstand the volatility to see the long-term play out. The recent divergence (gold up, Bitcoin down) is posed not as a narrative failure, but as potential evidence of this ongoing, painful transition from a speculative asset to a mainstream allocation.

marsbit1 год тому

Has the 'Digital Gold' Narrative for BTC Failed?

marsbit1 год тому

Has BTC's 'Digital Gold' Narrative Failed?

The article discusses Bitcoin's "digital gold" narrative, its recent price drop, and long-term outlook through the perspective of "Jason". It argues the narrative is not a failure but that Bitcoin represents a superior, new asset class due to its fixed supply (21 million), portability, and auditability. The piece compares its current ~3-4% global adoption rate to early internet/e-commerce, suggesting significant growth potential. Regarding the 2025-2026 price decline (from ~$126k to briefly under $61k), the author views it as a predictable, consensus-driven sell-off within Bitcoin's ~4-year cycle post-halving, exacerbated by a major "handover" from early, low-cost holders to new institutional buyers via ETFs. A key observation is that historical peak-to-trough drawdowns have lessened over time (e.g., 93% in 2011 to ~50% in 2026), indicating maturing volatility as holder structure changes. For the long term, the author uses a simple framework: Bitcoin's total market cap (~$1.4T at $70k) is only about 7% of gold's (~$20T). Even capturing 30-50% of gold's value would imply substantial upside. However, the article strongly cautions against viewing this as investment advice, emphasizing extreme volatility and the critical importance of risk management, position sizing, and deep fundamental understanding to survive severe drawdowns. It concludes by drawing a parallel to Amazon's 95% crash in 2000 and subsequent 42x recovery, stressing that the key is surviving market cycles to realize long-term potential.

链捕手1 год тому

Has BTC's 'Digital Gold' Narrative Failed?

链捕手1 год тому

From Code to Cognition: A Ten-Thousand-Word Guide to the Evolution of the Robot Brain

"From Code to Cognition: The Evolution of Robot Brains" The journey of robotic intelligence has shifted dramatically from manually coded systems to AI-driven brains. For decades, robots relied on layered software stacks—perception, state estimation, planning, control—each handcrafted. While predictable, they lacked adaptability. The 2010s saw deep learning revolutionize perception (e.g., object detection) and control (via reinforcement learning), but learned skills remained narrow. The arrival of Large Language Models (LLMs) marked a turning point. LLMs acted as high-level planners, interpreting natural language instructions and generating sequences of actions for traditional robotic systems to execute. However, true integration came with Visual-Language-Action (VLA) models, which fused vision, language, and motion prediction into a single network. Pioneered by models like RT-2 and open-source projects like OpenVLA, VLAs enable robots to reason and act directly from visual input and commands. The most advanced humanoid robots now employ a "dual-brain" architecture: a slow-thinking, large VLA (System 2) for reasoning and planning, and a fast-reacting, small network (System 1) for high-frequency motion control, sometimes with an even lower-level System 0 for balance. This split balances cognition with the physics of real-time movement. Computation is split between onboard hardware (e.g., NVIDIA Jetson) for safety-critical control loops and cloud/edge servers for non-critical tasks like learning and interfaces. A crucial driver is the open-source ecosystem—models like GR00T and OpenVLA allow startups to build upon pre-trained brains and fine-tune them with their own data, accelerating development. Despite progress, current systems struggle with recovery from errors, sample inefficiency, and long-horizon tasks. This has spurred the rise of **World Models**—neural networks that predict the consequences of actions. By simulating possible futures before acting (like NVIDIA Cosmos or Meta V-JEPA), robots can plan, recover, and generalize better. This represents the next frontier: shifting intelligence from learned reactions to an internal model of physics and cause-and-effect. The field is rapidly evolving. While not yet at its "ChatGPT moment," the convergence of cheaper hardware, scalable simulation, and world models points toward robots that are increasingly capable, adaptive, and useful. The question is shifting from "what can robots do?" to "what *should* they do?"

marsbit1 год тому

From Code to Cognition: A Ten-Thousand-Word Guide to the Evolution of the Robot Brain

marsbit1 год тому

AI Bubble Is Bursting

The AI Bubble is Bursting: A Necessary Purge on the Path to Ubiquitous Intelligence Market volatility has reignited debates about an AI bubble, with figures like Ray Dalio pointing to high valuations. However, this parallels the dot-com bubble, which, despite its crash, laid the physical infrastructure for today's internet era. The current AI investment frenzy, with tech giants planning trillions in infrastructure spending far outstripping current AI application revenues, appears similarly imbalanced. This 'bubble' is seen as an inevitable phase for a disruptive technology, paying the "innovation tax." Critically, AI inference costs have plummeted over 99.7% since 2023, making intelligence nearly free at the margin. This hasn't reduced spending but has instead unlocked massive new demand, as seen in enterprise AI cloud expenditure tripling. This follows the Jevons Paradox: efficiency gains lead to greater total consumption. The market is now entering a cleansing phase, weeding out speculative ventures lacking real moats. The deeper shift is a move from capital expenditure (CapEx) on hardware to value creation in operational expenditure (OpEx) through AI applications that solve real industry problems. While infrastructure valuations are high, rapid earnings growth from widespread AI adoption across sectors—from manufacturing and finance to law and healthcare—may digest these valuations over time. Ultimately, this creative destruction will leave behind robust infrastructure and optimized models, cheaply powering an AI-augmented future for all industries, much as the internet became indispensable after its own bubble burst. The core productive potential remains undiminished.

链捕手1 год тому

AI Bubble Is Bursting

链捕手1 год тому

Торгівля

Спот
Ф'ючерси

Популярні статті

Як купити ERA

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку Caldera (ERA) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити Caldera (ERA).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої Caldera (ERA)Після придбання Caldera (ERA) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля Caldera (ERA)Легко торгуйте Caldera (ERA) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

467 переглядів усьогоОпубліковано 2025.07.17Оновлено 2026.06.02

Як купити ERA

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни ERA (ERA).

活动图片