Cách AI đang thay đổi mô hình khởi nghiệp tại Thung lũng Silicon

https://www.nytimes.com/2025/02/20/technology/ai-silicon-valley-start-ups.html

AI đang thay đổi cách Silicon Valley xây dựng startup

Các startup công nghệ trước đây thường huy động số tiền khổng lồ để thuê đội ngũ nhân sự lớn và mở rộng nhanh chóng. Giờ đây, các công cụ trí tuệ nhân tạo đang giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơn và tạo nên những câu chuyện thành công của các “đội nhóm siêu nhỏ”.

Erin Griffith
Tường thuật từ San Francisco
Ngày 20/02/2025
Cập nhật 1:53 chiều ET

Gần như mỗi ngày, Grant Lee, một doanh nhân ở Silicon Valley, đều nhận được lời mời từ các nhà đầu tư muốn rót vốn vào công ty của mình. Một số thậm chí còn gửi tặng anh và các đồng sáng lập những giỏ quà được cá nhân hóa.

Lee, 41 tuổi, lẽ ra phải cảm thấy vinh dự. Trước đây, một startup phát triển nhanh như Gamma – công ty AI mà anh đồng sáng lập vào năm 2020 – sẽ liên tục tìm kiếm nguồn tài trợ mới.

Nhưng giống như nhiều startup trẻ khác ở Silicon Valley hiện nay, Gamma đang theo đuổi một chiến lược khác. Công ty sử dụng các công cụ AI để nâng cao năng suất làm việc của nhân viên trong mọi lĩnh vực, từ chăm sóc khách hàng, tiếp thị đến lập trình và nghiên cứu thị trường.

Điều đó có nghĩa là Gamma – công ty tạo phần mềm giúp người dùng thiết kế bài thuyết trình và website – không cần thêm vốn đầu tư, theo lời Lee. Công ty chỉ có 28 nhân viên nhưng đã đạt doanh thu định kỳ hàng năm ở mức “hàng chục triệu” USD và gần 50 triệu người dùng. Gamma cũng đã có lãi.

“Nếu thuộc thế hệ trước, công ty chắc chắn sẽ có ít nhất 200 nhân viên,” Lee nói. “Nhưng giờ đây, chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại và viết lại cuốn cẩm nang vận hành.”

Mô hình truyền thống của Silicon Valley yêu cầu startup phải huy động số vốn lớn từ các quỹ đầu tư mạo hiểm và dùng số tiền đó để tuyển một đội ngũ nhân viên đông đảo nhằm mở rộng quy mô nhanh chóng. Lợi nhuận chỉ đến sau này. Cho đến thời điểm đó, số lượng nhân sự và mức vốn huy động được xem như những dấu ấn thành công của các nhà sáng lập, bởi quan niệm “càng lớn càng tốt” luôn chi phối.

Nhưng Gamma là một trong nhiều startup mới – hầu hết phát triển sản phẩm AI – đang tận dụng chính AI để tối ưu hóa hiệu suất. Các công ty này tạo ra doanh thu và tăng trưởng nhanh mà không cần đến lượng vốn đầu tư hoặc số lượng nhân sự lớn như trước đây. Giờ đây, chỉ số được các startup này coi trọng nhất là kiếm được bao nhiêu tiền với số lượng nhân viên ít nhất.

Những câu chuyện thành công của “đội nhóm siêu nhỏ” đã trở thành một hiện tượng lan truyền, khi giới công nghệ háo hức chia sẻ danh sách những công ty như Anysphere – startup phát triển phần mềm lập trình Cursor – đạt 100 triệu USD doanh thu định kỳ hàng năm chỉ sau chưa đầy 2 năm với vỏn vẹn 20 nhân viên, hay ElevenLabs – startup AI về giọng nói – làm được điều tương tự với khoảng 50 nhân viên.

Khả năng AI giúp startup làm nhiều hơn với ít nguồn lực hơn đã dẫn đến những dự đoán táo bạo về tương lai. Sam Altman, giám đốc điều hành OpenAI, từng dự đoán rằng một ngày nào đó có thể xuất hiện một công ty trị giá 1 tỷ USD do chỉ một người điều hành.

Tuy nhiên, OpenAI – công ty đang phát triển mô hình nền tảng AI với chi phí rất cao – hiện có hơn 4.000 nhân viên, đã huy động hơn 20 tỷ USD vốn đầu tư và vẫn đang tìm kiếm thêm nguồn tài trợ mới.

Công cụ AI đang giúp một số startup quyết định giới hạn quy mô tuyển dụng

Runway Financial, một công ty phần mềm tài chính, cho biết sẽ dừng tuyển dụng khi đạt 100 nhân viên vì mỗi người có thể đảm nhận khối lượng công việc của 1,5 người. Agency, một startup ứng dụng AI vào dịch vụ khách hàng, cũng có kế hoạch không vượt quá 100 nhân viên.

“Mô hình này giúp loại bỏ những vai trò không còn cần thiết khi đội nhóm trở nên tinh gọn hơn,” Elias Torres, nhà sáng lập Agency, cho biết.

Quan niệm về hiệu suất do AI thúc đẩy càng được củng cố vào tháng trước, khi DeepSeek – một startup AI của Trung Quốc – chứng minh rằng có thể phát triển các công cụ AI với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với mức thông thường. Đột phá này, được xây dựng dựa trên các công cụ mã nguồn mở miễn phí có sẵn trên mạng, đã tạo ra làn sóng các công ty tận dụng phương pháp giá rẻ của DeepSeek để phát triển sản phẩm mới.

“DeepSeek là một cột mốc quan trọng,” Gaurav Jain, nhà đầu tư tại quỹ mạo hiểm Afore Capital (quỹ đã đầu tư vào Gamma), nhận định. “Chi phí tính toán sẽ giảm rất nhanh, rất mạnh.”

Jain so sánh làn sóng startup AI mới với sự bùng nổ của các công ty vào cuối những năm 2000, khi Amazon bắt đầu cung cấp dịch vụ điện toán đám mây giá rẻ. Điều đó giúp giảm chi phí khởi nghiệp, tạo ra hàng loạt công ty mới có thể xây dựng sản phẩm với ngân sách thấp hơn.

Trước khi có làn sóng AI này, startup thường phải đốt 1 triệu USD để đạt doanh thu 1 triệu USD, theo Jain. Nhưng hiện tại, chi phí để đạt cột mốc đó chỉ còn 1/5, và có thể giảm xuống còn 1/10, theo phân tích của Afore trên 200 startup.

“Lần này, chúng ta không chỉ tự động hóa trung tâm dữ liệu mà còn tự động hóa cả con người,” Jain nói.

Lợi nhuận nhanh chóng có thể trở thành vấn đề cho các quỹ đầu tư

Nếu startup có thể sớm đạt lợi nhuận mà không cần nhiều vốn, đây có thể trở thành một vấn đề đối với các quỹ đầu tư mạo hiểm – vốn dành hàng chục tỷ USD để rót vào các công ty AI.

Năm ngoái, các công ty AI đã huy động được 97 tỷ USD, chiếm 46% tổng số vốn đầu tư mạo hiểm tại Mỹ, theo PitchBook – đơn vị chuyên theo dõi các startup.

“Vốn mạo hiểm chỉ hiệu quả nếu rót được tiền vào các công ty chiến thắng,” Terrence Rohan, nhà đầu tư tại Otherwise Fund, một quỹ tập trung vào các startup giai đoạn đầu, cho biết. “Nhưng nếu công ty chiến thắng trong tương lai cần ít tiền hơn vì có ít nhân viên hơn, điều đó sẽ thay đổi ngành đầu tư mạo hiểm ra sao?”

Hiện tại, các nhà đầu tư vẫn đang cạnh tranh để đầu tư vào những công ty tiềm năng nhất, dù nhiều công ty không có nhu cầu gọi thêm vốn. Năm ngoái, Scribe – một startup AI về năng suất làm việc – đã phải đối mặt với lượng quan tâm từ nhà đầu tư nhiều hơn rất nhiều so với mức 25 triệu USD mà công ty muốn huy động.

“Vấn đề lúc đó là thương lượng xem công ty có thể nhận khoản đầu tư nhỏ nhất là bao nhiêu,” Jennifer Smith, CEO của Scribe, cho biết. Bà nói rằng các nhà đầu tư bị sốc khi biết công ty chỉ có 100 nhân viên nhưng lại có 3 triệu người dùng và đang phát triển nhanh chóng.

Một số nhà đầu tư lạc quan rằng hiệu suất do AI thúc đẩy sẽ giúp nhiều doanh nhân thành lập công ty hơn, tạo thêm cơ hội đầu tư. Họ kỳ vọng rằng khi các startup đạt đến một quy mô nhất định, chúng sẽ quay lại mô hình cũ: mở rộng đội ngũ nhân sự và tiếp tục huy động vốn lớn.

Một số công ty trẻ, như Anysphere – đơn vị đứng sau phần mềm lập trình Cursor – đã đi theo hướng này. Anysphere đã huy động được 175 triệu USD và có kế hoạch tuyển thêm nhân sự, cũng như đầu tư nghiên cứu, theo Oskar Schulz, chủ tịch công ty.

Hạn chế của mô hình startup truyền thống

Nhiều nhà sáng lập nhận thấy những rủi ro từ mô hình startup truyền thống, vốn khiến công ty rơi vào vòng xoáy gọi vốn liên tục. Khi mở rộng quy mô nhân sự, các startup phải đối mặt với chi phí không chỉ đến từ tiền lương, mà còn từ nhu cầu quản lý nhiều hơn, phát triển bộ phận nhân sự, hỗ trợ hậu cần, mua phần mềm chuyên dụng và thậm chí thuê văn phòng lớn hơn với nhiều phúc lợi hơn.

Tình trạng này khiến startup nhanh chóng tiêu tốn lượng tiền mặt khổng lồ, buộc nhà sáng lập phải liên tục gọi thêm vốn. Nhiều công ty từ đợt bùng nổ đầu tư năm 2021 cuối cùng đã phải cắt giảm quy mô, đóng cửa hoặc tìm cách bán mình.

Việc sớm có lãi có thể thay đổi cục diện này.

Tại Gamma, nhân viên sử dụng khoảng 10 công cụ AI để nâng cao hiệu suất làm việc, bao gồm:

• Intercom (hỗ trợ khách hàng)
• Midjourney (tạo hình ảnh cho hoạt động tiếp thị)
• Claude của Anthropic (phân tích dữ liệu)
• NotebookLM của Google (phân tích nghiên cứu khách hàng)
• Cursor của Anysphere (giúp lập trình viên viết code hiệu quả hơn)

Sản phẩm của Gamma được xây dựng trên nền tảng OpenAI và các công cụ khác, nhưng không quá tốn kém như nhiều sản phẩm AI khác. (New York Times hiện đang kiện OpenAI và đối tác Microsoft vì cáo buộc vi phạm bản quyền nội dung báo chí để đào tạo hệ thống AI. Hai công ty này đã phủ nhận các cáo buộc.)

Tối ưu hóa nhân sự bằng AI

Nhiều startup khác cũng đang áp dụng chiến lược tương tự. Thoughtly – công ty 10 người chuyên cung cấp AI tổng đài tự động – đã có lãi chỉ sau 11 tháng nhờ tận dụng AI, theo lời đồng sáng lập Torrey Leonard.

Dịch vụ thanh toán Stripe đã tạo một công cụ AI giúp Leonard phân tích doanh số bán hàng của Thoughtly – một nhiệm vụ mà trước đây cần phải thuê một chuyên viên phân tích dữ liệu. Nếu không có công cụ này và các công cụ AI khác hỗ trợ vận hành, Thoughtly sẽ cần ít nhất 25 nhân viên và khó có thể có lãi sớm, Leonard cho biết.

Dù vậy, Leonard nói rằng Thoughtly vẫn sẽ huy động thêm vốn, nhưng chỉ khi thực sự sẵn sàng. “Không phải lo lắng về việc cạn tiền là một cảm giác vô cùng nhẹ nhõm,” anh nói.

AI giúp nhà sáng lập tập trung vào sản phẩm và khách hàng

Tại Gamma, Lee dự kiến sẽ tăng gấp đôi số nhân viên trong năm nay, lên khoảng 60 người, chủ yếu tập trung vào thiết kế, kỹ thuật và bán hàng. Tuy nhiên, công ty sẽ tuyển những nhân viên đa nhiệm, có thể đảm nhiệm nhiều vai trò thay vì chỉ chuyên trách một công việc duy nhất.

“Chúng tôi muốn có những ‘player-coach’ thay vì quản lý đơn thuần – tức là những người vừa có thể hướng dẫn nhân viên ít kinh nghiệm, vừa có thể trực tiếp tham gia vào công việc hàng ngày,” Lee nói.

Mô hình vận hành tối ưu bằng AI giúp Lee có nhiều thời gian hơn để tập trung vào khách hàng và sản phẩm, thay vì phải lo quản lý nhân sự và tuyển dụng.

Năm 2022, anh đã lập một kênh Slack dành riêng cho phản hồi từ những người dùng hàng đầu của Gamma. Nhiều người trong số đó bất ngờ khi thấy chính CEO là người trực tiếp trả lời tin nhắn của họ.

“Đó thực sự là giấc mơ của mọi nhà sáng lập,” Lee nói.

A.I. Is Changing How Silicon Valley Builds Start-Ups
Tech start-ups typically raised huge sums to hire armies of workers and grow fast. Now artificial intelligence tools are making workers more productive and spurring tales of “tiny team” success.

By Erin Griffith
Reporting from San Francisco
Feb. 20, 2025
Updated 1:53 p.m. ET

Almost every day, Grant Lee, a Silicon Valley entrepreneur, hears from investors who try to persuade him to take their money. Some have even sent him and his co-founders personalized gift baskets.
Mr. Lee, 41, would normally be flattered. In the past, a fast-growing start-up like Gamma, the artificial intelligence start-up he helped establish in 2020, would have constantly looked out for more funding.
But like many young start-ups in Silicon Valley today, Gamma is pursuing a different strategy. It is using artificial intelligence tools to increase its employees’ productivity in everything from customer service and marketing to coding and customer research.
That means Gamma, which makes software that lets people create presentations and websites, has no need for more cash, Mr. Lee said. His company has hired only 28 people to get “tens of millions” in annual recurring revenue and nearly 50 million users. Gamma is also profitable.
“If we were from the generation before, we would easily be at 200 employees,” Mr. Lee said. “We get a chance to rethink that, basically rewrite the playbook.”
The old Silicon Valley model dictated that start-ups should raise a huge sum of money from venture capital investors and spend it hiring an army of employees to scale up fast. Profits would come much later. Until then, head count and fund-raising were badges of honor among founders, who philosophized that bigger was better.
But Gamma is among a growing cohort of start-ups, most of them working on A.I. products, that are also using A.I. to maximize efficiency. They make money and are growing fast without the funding or employees they would have needed before. The biggest bragging rights for these start-ups are for making the most revenue with the fewest workers.
Stories of “tiny team” success have now become a meme, with techies excitedly sharing lists that show how Anysphere, a start-up that makes the coding software Cursor, hit $100 million in annual recurring revenue in less than two years with just 20 employees, and how ElevenLabs, an A.I. voice start-up, did the same with around 50 workers.
The potential for A.I. to let start-ups do more with less has led to wild speculation about the future. Sam Altman, the chief executive of OpenAI, has predicted there could someday be a one-person company worth $1 billion. His company, which is building a cost-intensive form of A.I. called a foundational model, employs more than 4,000 people and has raised more than $20 billion in funding. It is also in talks to raise more money.

With A.I. tools, some start-ups are now declaring that they will stop hiring at a certain size. Runway Financial, a finance software company, has said it plans to top out at 100 employees because each of its workers will do the work of 1.5 people. Agency, a start-up using A.I. for customer service, also plans to hire no more than 100 workers.
“It’s about eliminating roles that are not necessary when you have smaller teams,” said Elias Torres, Agency’s founder.
The idea of A.I.-driven efficiency was bolstered last month by DeepSeek, the Chinese A.I. start-up that showed it could build A.I. tools for a small fraction of the typical cost. Its breakthrough, built on open source tools that are freely available online, set off an explosion of companies building new products using DeepSeek’s inexpensive techniques.
“DeepSeek was a watershed moment,” said Gaurav Jain, an investor at the venture firm Afore Capital, which has backed Gamma. “The cost of compute is going to go down very, very fast, very quickly.”

Mr. Jain compared new A.I. start-ups to the wave of companies that arose in the late 2000s, after Amazon began offering cheap cloud computing services. That lowered the cost of starting a company, leading to a flurry of new start-ups that could be built more cheaply.
Before this A.I. boom, start-ups generally burned $1 million to get to $1 million in revenue, Mr. Jain said. Now getting to $1 million in revenue costs one-fifth as much and could eventually drop to one-tenth, according to an analysis of 200 start-ups conducted by Afore.
“This time we’re automating humans as opposed to just the data centers,” Mr. Jain said.
But if start-ups can become profitable without spending much, that could become a problem for venture capital investors, who allocate tens of billions to invest in A.I. start-ups. Last year, A.I. companies raised $97 billion in funding, making up 46 percent of all venture investment in the United States, according to PitchBook, which tracks start-ups.
“Venture capital only works if you get money into the winners,” said Terrence Rohan, an investor with Otherwise Fund, which focuses on very young start-ups. He added, “If the winner of the future needs a lot less money because they’ll have a lot less people, how does that change V.C.?”
For now, investors continue to fight to get into the hottest companies, many of which have no need for more money. Scribe, an A.I. productivity start-up, grappled last year with far more interest from investors than the $25 million it wanted to raise.
“It was a negotiation of what is the smallest amount we could possibly take on,” said Jennifer Smith, Scribe’s chief executive. She said investors were shocked at the size of her staff — 100 people — when compared with its three million users and fast growth.
Some investors are optimistic that A.I.-driven efficiency will spur entrepreneurs to create more companies, leading to more opportunities to invest. They hope that once the start-ups reach a certain size, the firms will adopt the old model of big teams and big money.
Some young companies, including Anysphere, the one behind Cursor, are already doing that. Anysphere has raised $175 million in funding, with plans to add staff and conduct research, according to the company’s president, Oskar Schulz.
Other founders have seen the perils of the old start-up playbook, which kept companies on a fund-raising treadmill where hiring more people created more costs that went beyond just their salaries.
Bigger teams needed managers, more robust human resources and back office support. Those teams then needed specialized software, along with a bigger office with all the perks. And so on, which led start-ups to burn through cash and forced founders to constantly raise more money. Many start-ups from the funding boom of 2021 eventually downsized, shut down or scrambled to sell themselves.
Turning a profit early on can change that outcome. At Gamma, employees use about 10 A.I. tools to help them be more efficient, including Intercom’s customer service tool for handling problems, Midjourney’s image generator for marketing, Anthropic’s Claude chatbot for data analysis and Google’s NotebookLM for analyzing customer research. Engineers also use Anysphere’s Cursor to more efficiently write code.
Gamma’s product, which is built on top of tools from OpenAI and others, is also not as expensive to make as other A.I. products. (The New York Times has sued OpenAI and its partner, Microsoft, claiming copyright infringement of news content related to A.I. systems. The two companies have denied the suit’s claims.)
Other efficient start-ups are taking a similar strategy. Thoughtly, a 10-person provider of A.I. phone agents, turned a profit in 11 months, thanks to its use of A.I., its co-founder Torrey Leonard said.
The payment processor Stripe created an A.I. tool that helps Mr. Leonard analyze Thoughtly’s sales, something he would have previously hired an analyst to do. Without that and A.I. tools from others to streamline its operations, Thoughtly would need at least 25 people and be far from profitable, he said.
Thoughtly will eventually raise more money, Mr. Leonard said, but only when it is ready. Not worrying about running out of cash is “a huge relief,” he said.
At Gamma, Mr. Lee said he planned to roughly double the work force this year to 60, hiring for design, engineering and sales. He plans to recruit a different type of worker from before, seeking out generalists who do a range of tasks rather than specialists who do only one thing, he said. He also wants “player-coaches” instead of managers — people who can mentor less experienced employees but can also pitch in on the day-to-day work.
Mr. Lee said the A.I.-efficient model had freed up time he would have otherwise spent managing people and recruiting. Now he focuses on talking to customers and improving the product. In 2022, he created a Slack room for feedback from Gamma’s top users, who are often shocked to discover that the chief executive was responding to their comments.
“That’s actually every founder’s dream,” Mr. Lee said.