Kinh nghiệm và suy nghĩ về Hội nghị Salesforce: Sự phát triển của AI sẽ nới rộng khoảng cách giữa các sản phẩm và hệ sinh thái SaaS của Trung Quốc và Hoa Kỳ

Hôm qua, hội nghị Dreamforce kéo dài ba ngày đã kết thúc. Đây là sự kiện thường niên của Salesforce (sau đây gọi tắt là SF), công ty tiên phong trong lĩnh vực SaaS, được tổ chức từ năm 2003.

Sự kiện này có 40.000 người tham dự, lớn hơn hội nghị SaaStr kết thúc vào tuần trước (có 12.500 người tham dự). Những người tham gia cũng khác nhau. SaaStr là nơi quy tụ nhiều nhà đầu tư và chuyên gia trong ngành SaaS. Dreamforce là hội nghị dành cho khách hàng, đối tác và nhà phát triển của SF, đồng thời cũng là bữa tiệc lớn để nhân viên và khách hàng tụ họp.

1. Chủ đề năm nay của Dreamforce: AI

Hội nghị năm nay chỉ có một chủ đề duy nhất: AI.

Lúc đầu tôi hơi ngạc nhiên - trong số hơn 1.500 bài phát biểu/hoạt động, khoảng 1/4 tiêu đề có liên quan đến AI và nội dung của hầu hết các phiên họp đều liên quan đến AI.

Điều tương tự cũng xảy ra tại gian hàng, bao gồm cả gian hàng của đối tác, nơi mọi người đều nói rất nhiều về AI.

Vậy, việc ứng dụng AI vào các sản phẩm SaaS đã tiến triển đến mức nào?

Tôi đã xem hơn 50 bản demo sản phẩm trong các bài phát biểu và buổi trình diễn sản phẩm. Trong các sản phẩm của Sales Could, Service Cloud và các đối tác, thanh bên phải thường hiển thị: Einstein (nền tảng AI của SF, dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT) đánh giá khách hàng tiềm năng hoặc mức sử dụng của khách hàng, gợi ý cho hành động tiếp theo (thường là một số tùy chọn), nhiều mẫu email/tin nhắn văn bản tự động hơn cho khách hàng...

Hiện tại nó có giá trị ứng dụng như thế nào? Chúng tôi đã có cuộc trò chuyện riêng với một số giám đốc sản phẩm và quản lý sản phẩm tại SF, và họ không nghĩ rằng những thay đổi cơ bản sẽ diễn ra ngay lập tức; nhưng họ cũng nhấn mạnh rằng AI là một xu hướng.

Trong nhiều bài phát biểu, tôi thấy các PPT nói về chức năng xxx sẽ được ra mắt vào mùa đông năm 2024 hoặc muộn hơn.

Tôi cũng nhận thấy Trust AI được nhắc đến trong tất cả các bài thuyết trình về AI, dù là từ SF hay các đối tác. Lúc đầu tôi nghĩ đó chỉ là một "niềm tin" về mặt tâm lý và tôi cùng bạn bè đã cười về điều đó.

Sau đó, khi trao đổi với giám đốc tiếp thị sản phẩm (PMM) của Asana (đối tác của SF), tôi hiểu rằng điều này có nghĩa là "đáng tin cậy" - thế hệ AI GPT3~4 vẫn còn nhiều vấn đề không chắc chắn đối với các ứng dụng toB và "Tin cậy" mà SF đề cập đến xuất phát từ việc sử dụng dữ liệu chính xác hơn và phân loại dữ liệu để đưa vào. (Dựa trên hiểu biết của tôi với tư cách là một kỹ thuật viên không chuyên về AI).

Hãy tưởng tượng một kịch bản: trước đây, SaaS giúp các công ty lưu trữ dữ liệu để thống kê, cho phép người dùng tự phân tích; trong tương lai, AI sẽ phân tích dữ liệu và hướng dẫn công việc của nhân viên. Đây sẽ là một sự thay đổi mang tính cách mạng.

Tại hội nghị này, tôi đã xem khoảng 50 bản Demo (trình diễn sản phẩm). Suy cho cùng, tôi đã tham gia vào phát triển sản phẩm được 12 năm rồi. Tôi nhận định: đây thực chất chỉ là sự khởi đầu của xu hướng, nhưng trong 2 đến 3 năm nữa, AI sẽ cải thiện đáng kể hiệu quả của các sản phẩm SaaS.

Tôi cũng đã lắng nghe toàn bộ quá trình một SDR (đại diện phát triển bán hàng) của AI gọi điện thoại cho các đồng nghiệp của mình. Các câu trả lời và giao tiếp rất trôi chảy, không có sự khó chịu nào khác ngoại trừ độ trễ 1 giây. Và 1 giây đó có thể được cải thiện đáng kể.

Thật trùng hợp, hôm qua tôi nhận được cuộc gọi từ một robot Meituan nhắc nhở tôi trả nợ. Là công nghệ của một nhà sản xuất trong nước lớn, nó phải mang tính đại diện, nhưng sau ba lần tương tác, tôi thấy câu trả lời không liên quan.

Đã có những khoảng trống rõ ràng ở lớp ứng dụng.

2. Sự lo lắng về AI và phản ứng của các công ty SaaS

Tôi không có ý định gây lo lắng, tôi chỉ muốn thảo luận về tình hình hiện tại.

SaaS của Trung Quốc đã tụt hậu so với Thung lũng Silicon hơn mười năm và với vòng AI này, thời gian tụt hậu sẽ tăng lên đáng kể.

Chúng ta hãy suy ra:

① Trình độ LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) của Trung Quốc hiện nay còn kém xa Hoa Kỳ. Trong tương lai, do khả năng tự nâng cấp của LLM và hạn chế về nguồn cung GPU, khoảng cách này có thể sẽ dần nới rộng. (Nhiều bài đánh giá hiện tại vẫn giống như sự cạnh tranh giữa các nhà sản xuất chip trong quá khứ khi họ chạy Benchmark. Kết quả đánh giá xuất sắc không nhất thiết có nghĩa là hiệu suất thực tế cao.)

② Đánh giá từ việc các công ty SaaS ở Thung lũng Silicon như Salesforce hoàn toàn áp dụng AI, cũng như từ kinh nghiệm cá nhân của chúng tôi tại hội nghị và trải nghiệm sản phẩm, các sản phẩm SaaS của Mỹ sẽ được AI hỗ trợ và nâng cấp đáng kể. Mặc dù trọng tâm hiện tại vẫn là công việc thủ công được hỗ trợ bởi AI và lấy con người làm trung tâm, và kết quả có thể chưa thấy được trong vòng 2 năm, nhưng chắc chắn hiệu quả công việc ở hầu hết các lĩnh vực sẽ được cải thiện đáng kể trong vòng 3 đến 5 năm và tiếp tục mở rộng phạm vi ảnh hưởng.

③ Trước đây, kinh nghiệm của tôi với SaaS ở Thung lũng Silicon chủ yếu là giúp cải thiện hiệu quả quản lý (đây chính là lý do tại sao SaaS của Mỹ khó sao chép sang Trung Quốc, hãy xem bài viết khác ở cuối bài viết này để biết chi tiết). Tuy nhiên, với sự hỗ trợ của AI, nội dung mà SaaS có thể cải thiện sẽ ngày càng liên quan đến nhiều lĩnh vực kinh doanh. Ví dụ, chu kỳ đào tạo cho nhân viên mới sẽ được rút ngắn, sự phân công lao động chuyên môn giữa các nhân sự sẽ chi tiết hơn, hiệu quả dịch vụ khách hàng sẽ tăng lên theo cấp số nhân và hiệu quả tiếp thị và bán hàng cũng sẽ được cải thiện đáng kể; Trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, hậu cần, phân phối, bán lẻ và nghiên cứu khoa học, khi SaaS dựa trên AI phát triển, hiệu quả sản xuất của con người cũng sẽ được cải thiện đáng kể.

④Với sự kết hợp giữa robot và AI, nhiều ngành công nghiệp thâm dụng lao động hiện nay sẽ được chuyển đổi thành các ngành công nghiệp thâm dụng vốn và công nghệ. Quá trình này có thể được thực hiện dần dần trong vòng 10 đến 20 năm sau khi SaaS dựa trên AI phát triển. Đến lúc đó, các lĩnh vực SaaS và công nghệ thông tin, vốn không được chính phủ coi trọng hiện nay, sẽ trở thành một thiếu sót lớn trong sự phát triển công nghiệp của Trung Quốc.

⑤ Chúng tôi xem xét vấn đề này theo góc độ năng động: Các sản phẩm SaaS dựa trên AI từ Hoa Kỳ rất khó nhập khẩu và sử dụng. Ngành sản xuất và các ngành công nghiệp khác của Trung Quốc thực tế không có khả năng nhập khẩu những sản phẩm như vậy, do đó họ chỉ có hai lựa chọn - hoặc di dời công ty (vẫn không tránh khỏi khả năng bị đưa vào Danh sách đen) hoặc chỉ có thể trông chờ vào sự trỗi dậy của SaaS Trung Quốc.

⑥ Dự đoán ngược lại mô hình SaaS của Trung Quốc trong vài năm tới:

A. Do tình hình đầu tư hiện tại đang thu hẹp, khoản đầu tư SaaS lịch sử hơn 160 tỷ RMB (tương đương 26 tỷ USD) sẽ được sử dụng để sản xuất các sản phẩm SaaS trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Người chiến thắng sẽ được quyết định trong vòng 2 đến 3 năm : sẽ chỉ còn lại 2 đến 3 người chơi hàng đầu trong mỗi phân khúc và hiệu ứng tập trung đầu sẽ rất rõ ràng (bao gồm khả năng xảy ra nhiều vụ sáp nhập).

B. Chính phủ đang dần chú ý tới AI và SaaS. Không giống như các ngành sản xuất như thiết bị truyền thông, vốn đã đi vào vùng đất không người, lĩnh vực SaaS vẫn sẽ có lợi thế là người đi sau trong mười năm tới: bằng cách học hỏi từ kinh nghiệm tiên tiến của SaaS phương Tây và kết hợp với nhu cầu của khách hàng Trung Quốc địa phương, lĩnh vực này sẽ tiếp tục phát triển.

C. Nhờ hiệu ứng Matthew và sự hỗ trợ từ nguồn tài trợ và chính sách của chính phủ, các công ty SaaS hàng đầu trong mỗi lĩnh vực sẽ tồn tại (tương tự như Wind Information và Fanruan) và trở thành các công ty có khả năng mở rộng quy mô và sinh lời.

Trong quá trình này, sẽ có nhiều nâng cấp lớn về AI và các công nghệ khác. Nhưng câu nói cũ vẫn nói rằng: "Logic kinh doanh quan trọng hơn logic kỹ thuật". Việc nâng cấp công nghệ chỉ trao quyền cho các kịch bản và doanh nghiệp được triển khai bởi SaaS và lợi thế của các công ty SaaS hàng đầu sẽ ngày càng lớn hơn.

Giống như những gì tôi thấy tại hội nghị Salesforce lần này: 11.000 đối tác, doanh thu liên quan do nhiều nền tảng PaaS mang lại, thương hiệu và hệ sinh thái đều chứng minh được quy mô kinh tế khổng lồ.

III. Phản ứng hiện tại

Từ đó, tôi cũng rút ra lời khuyên cho mọi công ty SaaS hiện nay:

① Sống sót: Hiện tại chúng ta không thể trông chờ vào cổ tức chính sách. Chúng ta phải đợi cho đến khi ngành sản xuất của chúng ta cho thấy những dấu hiệu rõ ràng về sự tụt hậu so với phương Tây thì chúng ta mới nhận được sự quan tâm thực sự về mặt chính sách. Điều chúng ta có thể làm là quản lý tốt dòng tiền và đạt được sự an toàn về dòng tiền trong dài hạn.

② Giải quyết các vấn đề kinh doanh của khách hàng một cách thiết thực và tích cực tham gia vào quá trình chuyển đổi số của ngành/lĩnh vực mà bạn đang hoạt động. Trong "The Three-Body Problem", người Trisolar đã ngăn chặn sự tiến bộ của các lý thuyết khoa học của người Trái Đất, nhưng người Trái Đất vẫn có thể xây dựng một hạm đội khổng lồ. Cho dù SaaS có khả năng AI tiên tiến nhất hay không thì nó vẫn có thể giải quyết các vấn đề kinh doanh của khách hàng.

③ Phân nhóm và sinh thái.

④ Thúc đẩy hỗ trợ chính sách.

Hai điểm cuối cùng là hiển nhiên và sẽ không được giải thích thêm.

Trên đây là tóm tắt suy nghĩ của tôi sau một tuần tham dự các hội nghị ở Thung lũng Silicon và trao đổi với các chuyên gia SaaS địa phương. Bài viết chưa hoàn thiện nên vui lòng để lại tin nhắn ở cuối bài viết để thảo luận.

Tác giả của bài viết này, Wu Hao, là người tích lũy kiến ​​thức trong lĩnh vực SaaS, một nhà tư vấn khởi nghiệp và là tác giả của "SaaS Entrepreneurship Roadmap".