Nhìn từ những thửa ruộng bỏ hoang để dự đoán tương lai ngành phần mềm trong kỷ nguyên AI
Trở lại các blog
Đăng bởi:
Young Monkeys - Founder
Young Monkeys - Founder
Ngày:
1792317308000
AI đang làm thay đổi căn bản chi phí sản xuất phần mềm, tương tự như cách cơ giới hóa và công nghiệp hóa từng làm thay đổi nền nông nghiệp. Để dự đoán tương lai của ngành phần mềm, thay vì chỉ nhìn vào tốc độ phát triển công nghệ, chúng ta có thể quan sát một quá trình chuyển dịch kinh tế đã diễn ra trong lịch sử: khi một ngành nghề không còn mang lại lợi nhuận tương xứng với công sức bỏ ra, con người sẽ dần chuyển sang những lĩnh vực có hiệu quả kinh tế cao hơn.
Bài viết sử dụng sự chuyển dịch từ nông nghiệp sang công nghiệp làm mô hình tương đồng để phân tích tác động của AI đối với ngành phần mềm. Từ đó, bài viết đưa ra giả thuyết rằng tương lai của ngành phần mềm có thể không phải là một xã hội nơi tất cả mọi người đều lập trình dễ dàng và tạo ra vô số sản phẩm có giá trị kinh tế cao. Thay vào đó, khi chi phí tạo ra phần mềm giảm mạnh, nguồn cung phần mềm tăng lên và lợi nhuận từ các sản phẩm đơn lẻ bị thu hẹp, phần lớn nguồn lực lao động có thể dịch chuyển sang những lĩnh vực khác. Hoạt động sản xuất phần mềm vì thế có xu hướng tập trung vào các doanh nghiệp sở hữu lợi thế về quy mô, phân phối, dữ liệu, vận hành và khả năng giải quyết những bài toán có nhu cầu thực sự.
Đây không phải là dự báo chắc chắn về tương lai, mà là một giả thuyết kinh tế được xây dựng từ sự tương đồng giữa hai giai đoạn chuyển dịch công nghệ.
1. Mở đầu: Bài học từ những thửa ruộng bỏ hoang
Tôi đã dành nhiều năm suy nghĩ về tác động của AI đối với ngành phần mềm. Càng quan sát sự phát triển của công nghệ, tôi càng nhận ra rằng để hiểu tương lai của ngành này, có lẽ chúng ta không nên chỉ nhìn vào AI, các mô hình ngôn ngữ lớn hay khả năng tự động hóa lập trình. Chúng ta cũng cần nhìn vào những quy luật kinh tế đã từng chi phối các ngành nghề khác.
Tôi muốn bắt đầu bằng một hình ảnh rất quen thuộc trong ký ức của mình: những thửa ruộng ở quê nhà.
Trước đây, phần lớn diện tích đất nông nghiệp được sử dụng để trồng lúa và hoa màu. Gia đình tôi, cũng như nhiều gia đình khác trong vùng, đều tham gia sản xuất nông nghiệp. Đất đai là một nguồn tài sản quan trọng, còn việc tối ưu hóa năng suất trên từng thửa ruộng là mục tiêu tự nhiên của người nông dân.
Sau đó, các khu công nghiệp bắt đầu xuất hiện. Những người trẻ có thêm cơ hội làm công nhân với mức thu nhập tương đối ổn định. Dần dần, nhiều người rời bỏ ruộng đồng để làm việc trong nhà máy. Những thửa ruộng từng được canh tác thường xuyên bắt đầu bị bỏ hoang hoặc chỉ được sản xuất cầm chừng.
Đến nay, dù máy móc đã hỗ trợ đáng kể cho hoạt động nông nghiệp, ở nhiều nơi, việc canh tác nhỏ lẻ vẫn chủ yếu được duy trì bởi những người lớn tuổi, những người không muốn hoặc không có điều kiện chuyển sang làm công nhân, làm thuê hay theo đuổi một nghề nghiệp khác.
Điều đáng chú ý là sự chuyển dịch này không nhất thiết xuất phát từ việc con người không còn biết làm nông, cũng không phải vì nhu cầu lương thực biến mất. Nó xuất phát từ một thay đổi quan trọng hơn: làm nông không còn là lựa chọn kinh tế hấp dẫn nhất đối với nhiều người có khả năng lựa chọn nghề nghiệp khác.
Con người có khả năng thích nghi đáng kinh ngạc. Khi một cơ hội mới xuất hiện và mang lại hiệu quả kinh tế tốt hơn, họ sẵn sàng thay đổi cách sống, cách làm việc và thậm chí cả những kỹ năng đã tích lũy trong nhiều năm.
Từ quan sát này, tôi đặt ra một câu hỏi: liệu ngành phần mềm có đang đứng trước một quá trình chuyển dịch tương tự?
2. Quy luật kinh tế phía sau sự chuyển dịch nghề nghiệp
Để hiểu câu chuyện nông nghiệp, trước tiên cần nhìn vào quyết định kinh tế của từng cá nhân.
Giả sử một người có hai lựa chọn: tiếp tục làm nông hoặc đi làm công nhân trong khu công nghiệp. Nếu cả hai công việc đều yêu cầu khoảng tám giờ mỗi ngày, người đó sẽ có xu hướng lựa chọn công việc mang lại thu nhập ròng cao hơn, sau khi tính đến chi phí, rủi ro, thời gian đi lại và các yếu tố khác.
Ví dụ, giả sử một người có thể lựa chọn giữa hai công việc như sau:
| Khoản mục | Làm nông | Làm công nhân |
|---|---|---|
| Thời gian lao động | 8 giờ/ngày | 8 giờ/ngày |
| Thu nhập hoặc giá trị tạo ra trong một ngày | 300.000 đồng | 350.000 đồng |
| Chi phí trực tiếp tương ứng | 180.000 đồng | 20.000 đồng |
| Thu nhập ròng tương ứng | 120.000 đồng | 330.000 đồng |
Các con số trên chỉ là ví dụ minh họa, không phải số liệu khảo sát. Với giả định này, làm công nhân mang lại thu nhập ròng cao hơn 210.000 đồng mỗi ngày, tương đương mức chênh lệch 175% so với thu nhập ròng từ làm nông.
Nếu một người làm việc 26 ngày mỗi tháng, chênh lệch thu nhập có thể đạt:
- 000 × 26 = 5.460.000 đồng/tháng.
Đây là một khoản chênh lệch đủ lớn để ảnh hưởng đến quyết định nghề nghiệp của một gia đình.
Tất nhiên, phép so sánh này chưa tính đến những khác biệt như tính ổn định của việc làm, chi phí thuê đất, giá trị tài sản, bảo hiểm, mùa vụ hay khả năng tự chủ thời gian. Trong thực tế, quyết định của mỗi người phức tạp hơn. Tuy vậy, nguyên lý kinh tế vẫn rất rõ ràng: khi một công việc khác tạo ra lợi ích ròng cao hơn trên cùng một đơn vị thời gian và nguồn lực, động lực chuyển dịch sẽ xuất hiện.
Ở cấp độ vĩ mô, công nghệ và sự phát triển của các khu công nghiệp tạo ra những cơ hội mới. Ở cấp độ vi mô, từng cá nhân và gia đình đưa ra quyết định dựa trên lợi ích mà họ có thể nhận được.
Hai cấp độ này kết hợp với nhau, tạo nên sự chuyển dịch của cả một ngành kinh tế.
Tôi cho rằng đây cũng là một khung phân tích hữu ích khi nhìn vào AI: công nghệ tạo ra thay đổi ở cấp độ vĩ mô, nhưng hướng đi cuối cùng của thị trường vẫn được quyết định bởi vô số lựa chọn kinh tế của con người và doanh nghiệp.
3. Vì sao nông nghiệp nhỏ lẻ ngày càng chuyển dịch để làm lớn?
Một trong những thay đổi quan trọng của nông nghiệp hiện đại là sự khác biệt giữa sản xuất nhỏ lẻ và sản xuất ở quy mô lớn.
Trước đây, một gia đình có thể tự canh tác vài sào ruộng, tự chăm sóc cây trồng và thu hoạch bằng sức lao động của mình. Nhưng khi chi phí đầu vào tăng lên, phương thức sản xuất này có thể trở nên kém hiệu quả.
Người nông dân phải trả tiền thuê máy cày, máy gặt, mua giống, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật và vận chuyển nông sản. Ngoài ra còn có chi phí cơ hội của lao động: thời gian dành cho đồng ruộng là thời gian không thể sử dụng để làm một công việc khác.
Hãy xét một ví dụ giả định về sản xuất lúa trên một hecta đất trong một vụ:
| Khoản mục | Chi phí hoặc doanh thu |
|---|---|
| Sản lượng thu hoạch | 6.000 kg |
| Giá bán lúa | 7.000 đồng/kg |
| Tổng doanh thu | 42.000.000 đồng |
| Giống, phân bón và thuốc bảo vệ thực vật | 10.000.000 đồng |
| Làm đất, gieo sạ, thu hoạch và vận chuyển | 8.000.000 đồng |
| Các chi phí trực tiếp khác | 3.000.000 đồng |
| Tổng chi phí trực tiếp | 21.000.000 đồng |
| Phần còn lại trước khi tính lao động gia đình, thuê đất và các chi phí khác | 21.000.000 đồng |
Giả sử một vụ kéo dài khoảng ba tháng và người nông dân phải dành tổng cộng 35 ngày công cho việc quản lý, chăm sóc và xử lý các công việc phát sinh. Nếu quy đổi mỗi ngày công thành 300.000 đồng, chi phí cơ hội của lao động là 10.500.000 đồng.
Khi đó, phần thu nhập kinh tế còn lại chỉ là:
- 000.000 − 10.500.000 = 10.500.000 đồng/ha/vụ.
Đây vẫn chưa phải lợi nhuận cuối cùng nếu còn các khoản như thuê đất, lãi vay, khấu hao tài sản hoặc tổn thất do thời tiết và dịch bệnh.
Nếu người nông dân chỉ sở hữu một diện tích nhỏ, khoản thu nhập này có thể không đủ hấp dẫn so với một công việc làm thuê ổn định. Họ cũng khó tận dụng hết công suất của máy móc hoặc có đủ khả năng thương lượng giá đầu vào và đầu ra.
Ngược lại, một đơn vị sản xuất quy mô lớn có thể thu gom hoặc thuê nhiều diện tích đất liền kề, sử dụng máy móc công suất lớn, tổ chức lịch canh tác hợp lý, mua vật tư với giá tốt hơn và chủ động hơn trong khâu thu mua, sơ chế, bảo quản.
Lợi thế của đơn vị này không chỉ nằm ở năng suất trên một hecta. Nó còn nằm ở khả năng phân bổ chi phí cố định trên nhiều đơn vị sản phẩm.
Đây là điểm cần chú ý: khi giá trị kinh tế trên mỗi đơn vị sản phẩm giảm, quy mô và hiệu quả vận hành có thể trở thành điều kiện quyết định khả năng tồn tại.
Trong trường hợp đó, không phải toàn bộ ngành nông nghiệp biến mất. Nhu cầu lương thực vẫn tồn tại. Điều thay đổi là số lượng người có thể kiếm sống hiệu quả bằng mô hình sản xuất nhỏ lẻ, cũng như cách thức tổ chức sản xuất của cả ngành.
4. Khi tài sản từng có giá trị lớn trở thành hoạt động phụ
Câu chuyện ao cá cũng phản ánh một sự thay đổi tương tự.
Trước đây, một ao cá có thể được xem là tài sản kinh tế đáng kể đối với một gia đình. Người nuôi phải bỏ vốn, chăm sóc, cho ăn và chờ đợi một đến hai năm mới thu hoạch. Thành quả có thể là vài triệu đến vài chục triệu đồng, tùy diện tích, sản lượng và điều kiện nuôi.
Tuy nhiên, khoản thu đó phải được đánh đổi bằng thời gian, công sức và rủi ro. Trong khi chờ thu hoạch, người nuôi vẫn phải quản lý ao, duy trì chất lượng nước, mua thức ăn và đối mặt với nguy cơ dịch bệnh hoặc biến động giá.
Khi những cơ hội kiếm tiền khác xuất hiện, giá trị tương đối của việc nuôi cá tại hộ gia đình thay đổi. Một số người vẫn duy trì ao cá vì sở thích, nhu cầu thực phẩm hoặc nguồn thu bổ sung. Nhưng đối với những người muốn tối đa hóa thu nhập, việc đầu tư công sức vào một ao cá nhỏ có thể không còn là lựa chọn tối ưu.
Trong khi đó, các cơ sở nuôi trồng thủy sản quy mô lớn có thể tổ chức sản xuất chuyên nghiệp hơn, tận dụng hệ thống cho ăn, quản lý môi trường nước, mua vật tư với số lượng lớn và xây dựng đầu ra ổn định.
Một lần nữa, ngành nghề không biến mất. Hoạt động kinh tế chỉ dịch chuyển từ những người làm nhỏ lẻ sang những chủ thể có khả năng tạo ra hiệu quả tốt hơn, trong khi một bộ phận khác duy trì hoạt động vì những mục đích ngoài lợi nhuận.
Đây chính là điểm tương đồng mà tôi muốn sử dụng để phân tích tương lai của ngành phần mềm.
5. AI đang làm thay đổi điều gì trong ngành phần mềm?
Trong nhiều thập kỷ, việc xây dựng phần mềm đòi hỏi một lượng kiến thức và công sức đáng kể. Người làm phần mềm phải hiểu ngôn ngữ lập trình, cấu trúc dữ liệu, thuật toán, kiến trúc hệ thống, cơ sở dữ liệu, kiểm thử và nhiều kỹ năng chuyên môn khác.
Những rào cản này khiến việc tạo ra phần mềm có chi phí tương đối cao. Đối với nhiều doanh nghiệp, chi phí đó đủ lớn để tạo ra thị trường cho các công ty phát triển phần mềm, các nhà cung cấp giải pháp và những cá nhân có chuyên môn.
AI đang làm thay đổi cấu trúc chi phí này.
Một người không có nhiều kinh nghiệm lập trình giờ đây có thể mô tả nhu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được mã nguồn, giao diện, cấu trúc cơ sở dữ liệu hoặc một ứng dụng mẫu. Người có kinh nghiệm có thể sử dụng AI để rút ngắn đáng kể thời gian thực hiện nhiều công việc vốn trước đây cần nhiều giờ hoặc nhiều ngày.
Những thay đổi này có thể tác động đến ngành phần mềm theo ít nhất ba cách.
Thứ nhất, chi phí tạo ra phần mềm giảm xuống.
Một ứng dụng đơn giản trước đây có thể cần một lập trình viên thực hiện trong nhiều ngày. Với AI, một phần đáng kể công việc có thể hoàn thành trong vài giờ, thậm chí nhanh hơn, tùy vào độ phức tạp và yêu cầu chất lượng.
Thứ hai, số người có khả năng tạo ra phần mềm tăng lên.
Khi rào cản kỹ thuật giảm, người làm kinh doanh, nhân viên vận hành, chuyên gia trong từng ngành và những người không chuyên lập trình đều có thể tự xây dựng công cụ phục vụ công việc của mình.
Thứ ba, nguồn cung phần mềm có thể tăng nhanh hơn nhu cầu sẵn sàng chi trả.
Nếu hàng triệu người có thể tạo ra các ứng dụng tương tự nhau với chi phí thấp, khách hàng sẽ có nhiều lựa chọn hơn. Đối với những sản phẩm dễ sao chép và ít khác biệt, khả năng thu tiền chỉ nhờ vào việc tạo ra mã nguồn có thể giảm mạnh.
Điều này không đồng nghĩa với việc mọi giá trị của phần mềm sẽ về bằng không. Chi phí tạo ra một đoạn mã, một ứng dụng mẫu hoặc một chức năng đơn giản có thể tiến gần đến mức rất thấp, nhưng chi phí để bảo đảm ứng dụng hoạt động ổn định, an toàn, tích hợp với hệ thống khác, đáp ứng quy định và hỗ trợ người dùng vẫn có thể đáng kể.
Vì vậy, nhận định chính xác hơn là: AI đang đẩy chi phí sản xuất một số loại phần mềm xuống rất thấp, từ đó gây áp lực lên giá bán và lợi nhuận của những sản phẩm không có lợi thế cạnh tranh rõ ràng.
Đây là điểm khởi đầu cho phép chúng ta ánh xạ câu chuyện nông nghiệp sang ngành phần mềm.
6. Ánh xạ từ ruộng lúa sang phần mềm
Có thể mô tả sự tương đồng giữa hai ngành như sau:
| Nông nghiệp | Ngành phần mềm trong kỷ nguyên AI |
|---|---|
| Đất đai là tư liệu sản xuất quan trọng | Kiến thức, kỹ năng và công cụ phát triển là đầu vào quan trọng |
| Máy móc làm tăng năng suất lao động | AI làm tăng năng suất phát triển phần mềm |
| Chi phí thuê máy, giống, phân bón và vận hành ảnh hưởng đến lợi nhuận | Chi phí nhân sự, công cụ, hạ tầng, kiểm thử và vận hành ảnh hưởng đến lợi nhuận |
| Người trẻ chuyển sang khu công nghiệp khi thu nhập hấp dẫn hơn | Người làm phần mềm có thể chuyển sang lĩnh vực khác khi lợi nhuận tương đối giảm |
| Sản xuất quy mô lớn tận dụng máy móc và chi phí đầu vào tốt hơn | Nền tảng phần mềm quy mô lớn có thể phân bổ chi phí phát triển trên nhiều khách hàng |
| Một số hộ vẫn trồng trọt vì nhu cầu riêng hoặc nguồn thu phụ | Một số cá nhân vẫn tự xây dựng phần mềm vì nhu cầu riêng, sở thích hoặc lợi ích nội bộ |
Điểm tương đồng sâu sắc nhất không nằm ở việc hai ngành sử dụng công nghệ gì. Nó nằm ở mối quan hệ giữa năng suất, chi phí, thu nhập và quyết định phân bổ nguồn lực.
Khi công nghệ làm tăng năng suất, xã hội có thể sản xuất cùng một lượng sản phẩm với ít lao động hơn. Nếu nhu cầu không tăng tương ứng, số người cần thiết để duy trì mức sản lượng đó có thể giảm.
Nông nghiệp cơ giới hóa cho phép một người quản lý diện tích lớn hơn trước. AI có thể cho phép một nhóm nhỏ phát triển và vận hành nhiều phần mềm hơn trước.
Trong cả hai trường hợp, câu hỏi không còn đơn thuần là liệu con người có thể tạo ra sản phẩm hay không. Câu hỏi quan trọng hơn là: cần bao nhiêu người để tạo ra lượng sản phẩm mà thị trường thực sự muốn mua, và những người đó có thể kiếm được bao nhiêu tiền từ công việc này?
Nếu năng suất tăng nhanh nhưng tổng nhu cầu không tăng tương ứng, ngành nghề có thể cần ít lao động hơn. Nếu số người có khả năng tạo ra sản phẩm tăng nhanh, cạnh tranh có thể khiến giá bán giảm. Khi đó, những người không có lợi thế riêng sẽ có động lực tìm kiếm cơ hội khác.
7. Một ví dụ kinh tế: Khi giá phần mềm giảm, ai còn kiếm được tiền?
Hãy giả sử có một thị trường gồm các phần mềm quản lý bán hàng đơn giản dành cho doanh nghiệp nhỏ.
Trước khi AI phổ biến, một ứng dụng cơ bản có thể cần một nhóm phát triển làm việc trong nhiều tuần. Chi phí xây dựng đủ cao để nhà cung cấp có thể bán phần mềm theo dự án hoặc thu phí triển khai.
Sau khi AI phát triển, nhiều khách hàng có thể tự tạo ra những ứng dụng có chức năng cơ bản tương tự. Các nhà cung cấp mới cũng xuất hiện với chi phí phát triển thấp hơn.
Giả sử một nhà cung cấp phần mềm có mô hình kinh doanh như sau:
| Chỉ tiêu | Trước khi AI phổ biến | Sau khi AI phổ biến |
|---|---|---|
| Số khách hàng trả phí | 100 | 100 |
| Doanh thu bình quân mỗi khách hàng/năm | 12 triệu đồng | 5 triệu đồng |
| Tổng doanh thu/năm | 1,2 tỷ đồng | 500 triệu đồng |
| Chi phí vận hành, hỗ trợ và hạ tầng/năm | 300 triệu đồng | 250 triệu đồng |
| Phần còn lại trước các chi phí khác | 900 triệu đồng | 250 triệu đồng |
Các số liệu trên chỉ minh họa một kịch bản, không phải kết quả khảo sát thị trường. Giả định rằng số khách hàng không đổi và doanh thu bình quân giảm mạnh, phần còn lại trước các chi phí khác giảm từ 900 triệu xuống 250 triệu đồng, tương đương khoảng 72%.
Trong thực tế, AI cũng có thể giúp nhà cung cấp giảm chi phí nhân sự và phục vụ nhiều khách hàng hơn. Nếu chi phí giảm đủ nhanh hoặc lượng khách hàng tăng mạnh, lợi nhuận có thể được duy trì. Nhưng nếu giá bán giảm nhanh hơn tổng chi phí, mô hình kinh doanh sẽ chịu sức ép.
Đây là một điểm khác biệt quan trọng giữa năng suất kỹ thuật và lợi nhuận kinh tế: làm phần mềm nhanh hơn không tự động có nghĩa là kiếm được nhiều tiền hơn.
Lợi nhuận còn phụ thuộc vào giá mà khách hàng sẵn sàng trả, số lượng khách hàng, chi phí tiếp cận thị trường, mức độ cạnh tranh và khả năng giữ chân người dùng.
Một lập trình viên có thể tạo ra một ứng dụng trong một ngày, nhưng nếu hàng nghìn người khác có thể tạo ra ứng dụng tương tự, việc tạo ra sản phẩm không còn là lợi thế đủ mạnh để bảo đảm thu nhập.
Tình huống này có thể dẫn đến ba lựa chọn.
- Chuyển sang lĩnh vực khác: Người làm phần mềm nhận thấy thu nhập kỳ vọng trong ngành khác cao hơn và quyết định chuyển nghề.
- Chuyên môn hóa: Người làm phần mềm tập trung vào những lĩnh vực khó sao chép, đòi hỏi hiểu biết sâu về nghiệp vụ, độ tin cậy, bảo mật hoặc tích hợp hệ thống.
- Mở rộng quy mô: Doanh nghiệp tìm cách phục vụ nhiều khách hàng hơn với chi phí biên thấp hơn, từ đó duy trì lợi nhuận dù mức thu trên mỗi khách hàng giảm.
Tôi cho rằng cả ba xu hướng này đều có thể xuất hiện. Nhưng nếu chi phí tạo ra phần mềm tiếp tục giảm mạnh, còn phần lớn sản phẩm đơn giản trở nên dễ thay thế, xu hướng chuyển dịch lao động và tập trung quy mô sẽ đáng được quan sát đặc biệt.
8. Tương lai có thể thuộc về những doanh nghiệp phần mềm có quy mô lớn
Trong mô hình nông nghiệp, người sản xuất lớn không nhất thiết có biên lợi nhuận cao trên từng kilôgam lúa. Họ có thể chấp nhận lợi nhuận đơn vị thấp hơn vì sản lượng lớn và quy trình hiệu quả.
Một logic tương tự có thể xuất hiện trong ngành phần mềm.
Hãy hình dung một doanh nghiệp cung cấp nền tảng phần mềm có hàng chục nghìn khách hàng. Doanh nghiệp này đã đầu tư vào kiến trúc hệ thống, hạ tầng, quy trình triển khai, hỗ trợ khách hàng, bảo mật và mạng lưới phân phối.
Khi AI làm giảm chi phí phát triển chức năng mới, doanh nghiệp có thể đưa những chức năng đó đến toàn bộ khách hàng mà không phải xây dựng lại từ đầu cho từng người.
Giả sử một nền tảng có 10.000 khách hàng, mỗi khách hàng trả 1 triệu đồng mỗi tháng. Doanh thu định kỳ hằng tháng sẽ là:
- 000 × 1.000.000 = 10 tỷ đồng.
Nếu phần chi phí tăng thêm để phục vụ một khách hàng mới tương đối thấp, quy mô khách hàng có thể giúp doanh nghiệp tạo ra hiệu quả kinh tế mà một nhà phát triển chỉ phục vụ vài khách hàng khó đạt được.
Tuy nhiên, cần phân biệt giữa chi phí phát triển phần mềm và tổng chi phí kinh doanh. Một nền tảng lớn vẫn phải trả tiền cho hạ tầng, bảo mật, hỗ trợ, bán hàng, tuân thủ pháp lý, tích hợp và xử lý sự cố. Khách hàng cũng có thể rời bỏ sản phẩm hoặc yêu cầu mức dịch vụ cao hơn.
Do đó, lợi thế quy mô không tự động bảo đảm thành công. Nó có ý nghĩa khi doanh nghiệp có thể tăng doanh thu nhanh hơn chi phí và duy trì được sự khác biệt đủ lớn so với đối thủ.
Những lợi thế có thể quan trọng trong tương lai bao gồm:
- Phân phối: Có sẵn tệp khách hàng và kênh tiếp cận thị trường.
- Quy mô vận hành: Phục vụ nhiều khách hàng trên cùng một nền tảng.
- Dữ liệu và quy trình nghiệp vụ: Hiểu sâu những vấn đề thực tế mà khách hàng cần giải quyết.
- Độ tin cậy: Bảo đảm hệ thống ổn định, an toàn và có khả năng phục hồi.
- Tích hợp: Kết nối được với các hệ thống, dữ liệu và quy trình sẵn có của khách hàng.
- Chi phí chuyển đổi: Khi sản phẩm đã trở thành một phần quan trọng trong hoạt động kinh doanh, việc thay thế nó có thể tốn kém và rủi ro.
Trong bối cảnh đó, doanh nghiệp có lợi thế không nhất thiết là doanh nghiệp sở hữu nhiều lập trình viên nhất. Đó có thể là doanh nghiệp sở hữu nền tảng tốt nhất, tiếp cận được nhiều khách hàng nhất và giải quyết được những vấn đề mà khách hàng sẵn sàng trả tiền để không phải tự xử lý.
Nói cách khác, khi AI làm giảm giá trị khan hiếm của năng lực viết mã, giá trị kinh tế có thể dịch chuyển sang những nguồn lực vẫn còn khan hiếm.
9. Ánh xạ với các nền tảng: Một giả thuyết về mô hình kinh doanh
Nếu áp dụng cách nhìn này vào các nền tảng, tôi cho rằng hướng đi đáng cân nhắc là xây dựng một nền tảng có khả năng phục vụ nhiều khách hàng và nhiều nhu cầu nghiệp vụ trên cùng một hệ thống, thay vì phụ thuộc quá nhiều vào việc bán công sức phát triển phần mềm cho từng khách hàng riêng lẻ.
Theo giả thuyết này, AI có thể được sử dụng để giảm chi phí xây dựng chức năng, rút ngắn thời gian triển khai, tự động hóa việc tùy chỉnh và tăng năng lực hỗ trợ. Khi nền tảng phục vụ thêm khách hàng, những cải tiến cốt lõi có thể được tái sử dụng thay vì phải thực hiện lại toàn bộ quy trình phát triển cho mỗi dự án.
Điều này tương đồng với mô hình sản xuất quy mô lớn trong nông nghiệp: chi phí đầu tư ban đầu được phân bổ trên một sản lượng lớn hơn.
Tuy nhiên, đây là một định hướng chiến lược cần được kiểm chứng bằng dữ liệu thực tế của các nên tảng, chứ không phải kết luận rằng doanh nghiệp chắc chắn sẽ thành công. Một nền tảng chỉ có lợi thế khi khách hàng thực sự cần nó, sẵn sàng trả tiền, tiếp tục sử dụng và tạo ra doanh thu đủ lớn so với chi phí vận hành.
Nếu thị trường phần mềm phổ thông ngày càng cạnh tranh, các nền tảng cần trả lời được những câu hỏi như:
- Sản phẩm có giải quyết một vấn đề đủ quan trọng để khách hàng tiếp tục trả tiền hay không?
- Một chức năng mới có thể được triển khai cho bao nhiêu khách hàng mà không phát sinh chi phí tương ứng?
- Chi phí phục vụ khách hàng mới có giảm khi quy mô tăng hay không?
- Khách hàng lựa chọn nền tảng vì điều gì ngoài việc nó có thể tạo ra mã nguồn?
- Những lợi thế nào khiến đối thủ không thể dễ dàng sao chép toàn bộ giá trị của sản phẩm chỉ bằng AI?
Nếu có câu trả lời thuyết phục, doanh nghiệp có thể xây dựng một mô hình kinh doanh trong đó AI không chỉ là công cụ giúp lập trình nhanh hơn, mà còn là phương tiện để cải thiện hiệu quả kinh tế trên toàn bộ vòng đời sản phẩm.
10. Khi phần mềm trở nên rẻ, không phải mọi nhu cầu đều biến mất
Một điểm cần phân biệt là sự suy giảm giá trị kinh tế của việc sản xuất phần mềm không đồng nghĩa với việc phần mềm mất đi tính hữu ích.
Ngược lại, khi chi phí tạo ra phần mềm giảm, nhiều nhu cầu trước đây không đủ khả năng chi trả có thể trở thành khả thi.
Một hộ kinh doanh nhỏ có thể tự tạo công cụ quản lý kho. Một cá nhân có thể xây dựng ứng dụng phục vụ sở thích. Một doanh nghiệp có thể phát triển hệ thống nội bộ cho một quy trình đặc thù mà trước đây không đáng để thuê đơn vị bên ngoài.
Trong những trường hợp này, phần mềm vẫn có giá trị sử dụng rất lớn. Nhưng giá trị sử dụng không nhất thiết chuyển thành doanh thu cho người tạo ra nó.
Đây là một khác biệt quan trọng giữa giá trị kinh tế đối với người dùng và khả năng kiếm tiền từ việc cung cấp sản phẩm.
Nếu một ứng dụng giúp người dùng tiết kiệm mười giờ mỗi tháng, nó có thể mang lại lợi ích đáng kể. Nhưng nếu người dùng có thể tự tạo ứng dụng đó gần như miễn phí, họ có thể không sẵn sàng trả một khoản tiền lớn cho nhà cung cấp.
Khi ấy, phần mềm có thể trở thành một loại công cụ phổ biến, được tạo ra và sử dụng rộng rãi mà không nhất thiết phải là một hoạt động kinh doanh độc lập.
Tương tự như một gia đình có thể duy trì ao cá để lấy cá ăn, một cá nhân có thể tạo phần mềm để phục vụ công việc của mình mà không quan tâm đến việc bán sản phẩm hay tối đa hóa lợi nhuận.
Một doanh nghiệp cũng có thể tự xây dựng phần mềm nội bộ vì lợi ích mà nó mang lại cho hoạt động chính lớn hơn chi phí tạo ra nó, ngay cả khi không có ý định thương mại hóa sản phẩm.
Vì vậy, trong tương lai, có thể tồn tại đồng thời hai thực tế: phần mềm được sử dụng nhiều hơn bao giờ hết, nhưng số người có thể kiếm sống chủ yếu bằng việc xây dựng những phần mềm đơn giản lại giảm đi.
11. Vì sao không phải tất cả mọi người đều tiếp tục làm phần mềm?
Một phản biện tự nhiên đối với giả thuyết trên là: nếu AI làm phần mềm rẻ hơn, nhu cầu phần mềm sẽ tăng lên. Khi giá giảm, khách hàng có thể mua nhiều hơn, doanh nghiệp có thể số hóa nhiều quy trình hơn và những thị trường mới có thể xuất hiện.
Đây là phản biện hợp lý. Trong kinh tế học, khi giá giảm, lượng cầu thường có xu hướng tăng, các yếu tố khác không đổi.
Tuy nhiên, lượng cầu tăng không có nghĩa là doanh thu và việc làm sẽ tăng tương ứng. Điều đó còn phụ thuộc vào mức độ nhạy cảm của nhu cầu với giá, khả năng xuất hiện thị trường mới và phần giá trị mà nhà cung cấp giữ lại được.
Giả sử trước đây chỉ có 100 doanh nghiệp đủ khả năng mua một loại phần mềm với giá 100 triệu đồng. Tổng chi tiêu của thị trường là 10 tỷ đồng.
Sau khi AI làm giảm chi phí phát triển, giá bán giảm xuống còn 10 triệu đồng. Lúc này, có thể có 500 doanh nghiệp mua phần mềm, nhưng tổng chi tiêu chỉ là 5 tỷ đồng.
Trong ví dụ này, số khách hàng tăng gấp năm lần, nhưng tổng chi tiêu thị trường chỉ bằng một nửa trước đó.
Ngược lại, nếu giá giảm xuống còn 10 triệu đồng và có 2.000 doanh nghiệp mua, tổng chi tiêu sẽ tăng lên 20 tỷ đồng.
Hai kịch bản đều có thể xảy ra. Điểm quyết định là mức tăng của nhu cầu có đủ bù đắp cho mức giảm của giá hay không.
Ngoài ra, cần phân biệt số lượng phần mềm được tạo ra với số lượng phần mềm mà thị trường cần mua từ các nhà cung cấp độc lập. Một doanh nghiệp có thể tạo hàng trăm công cụ nội bộ nhờ AI, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc doanh nghiệp sẽ mua hàng trăm sản phẩm từ thị trường.
Tương tự, một người có thể tạo ra hàng chục ứng dụng cho bản thân, nhưng những ứng dụng đó không nhất thiết tạo ra doanh thu hoặc việc làm mới cho người khác.
Vì thế, ngay cả khi tổng lượng phần mềm được sử dụng tăng mạnh, nhu cầu lao động được trả tiền để phát triển phần mềm vẫn có thể tăng chậm hơn, không đổi hoặc giảm trong một số phân khúc.
Đây là lý do tôi cho rằng không nên dự đoán tương lai ngành phần mềm chỉ bằng cách quan sát số lượng ứng dụng mà AI có thể tạo ra. Điều quan trọng hơn là lượng giá trị kinh tế mà thị trường sẵn sàng trả tiền để mua, và phần giá trị đó được phân chia như thế nào giữa người lao động, doanh nghiệp và người sử dụng.
12. Những người làm phần mềm sẽ dịch chuyển về đâu?
Nếu giả thuyết trên đúng, tương lai không nhất thiết là tất cả lập trình viên đều thất nghiệp. Một kịch bản hợp lý hơn là cơ cấu công việc thay đổi mạnh.
Những công việc có thể chịu áp lực lớn là các công việc mà đầu ra tương đối tiêu chuẩn hóa, dễ mô tả, dễ kiểm thử và dễ thay thế. Khi AI thực hiện được phần lớn công việc đó với chi phí thấp, doanh nghiệp sẽ có động lực giảm nhu cầu nhân lực cho cùng một khối lượng sản phẩm.
Ngược lại, những công việc gắn với hiểu biết nghiệp vụ sâu, trách nhiệm vận hành, bảo mật, tích hợp hệ thống, ra quyết định kiến trúc và giải quyết các vấn đề chưa được xác định rõ có thể tiếp tục cần con người trong nhiều bối cảnh. Tuy vậy, những công việc này cũng không nằm ngoài tác động của AI.
Một xu hướng khác là người có chuyên môn phần mềm sẽ sử dụng AI để tham gia vào những lĩnh vực trước đây họ khó tiếp cận. Thay vì chỉ xây dựng phần mềm cho khách hàng, họ có thể trực tiếp vận hành một doanh nghiệp, tự động hóa hoạt động bán hàng, sản xuất, logistics, kế toán hoặc cung cấp dịch vụ chuyên môn.
Khi công cụ phát triển trở nên phổ biến, lợi thế cạnh tranh có thể chuyển từ việc biết cách xây dựng phần mềm sang việc biết vấn đề nào đáng giải quyết, thị trường nào có nhu cầu và cách tổ chức một hoạt động kinh doanh hiệu quả.
Điều này tương đồng với người lao động rời bỏ nông nghiệp để làm công nghiệp: họ không nhất thiết mất đi khả năng sản xuất lương thực, mà sử dụng thời gian và kỹ năng của mình ở nơi có hiệu quả kinh tế cao hơn.
Tuy nhiên, sự chuyển dịch không phải lúc nào cũng dễ dàng. Người lao động có thể phải học kỹ năng mới, chịu chi phí chuyển nghề hoặc đối mặt với những cơ hội không đồng đều. Một số người có thể thích nghi nhanh, trong khi những người khác cần thời gian hoặc sự hỗ trợ để tìm được công việc mới.
Do đó, tác động của AI không chỉ là câu chuyện năng suất. Nó còn là câu chuyện phân phối cơ hội, thu nhập và khả năng thích nghi của người lao động.
13. Những giới hạn của phép tương đồng lịch sử
Phép tương đồng giữa nông nghiệp và phần mềm giúp hình thành một giả thuyết hữu ích, nhưng không nên xem hai ngành là hoàn toàn giống nhau.
Thứ nhất, nhu cầu phần mềm có thể tăng rất nhanh khi chi phí giảm. Phần mềm có thể được triển khai trên quy mô toàn cầu với chi phí phân phối thấp, trong khi sản xuất nông nghiệp vẫn chịu những giới hạn vật lý như đất đai, khí hậu và mùa vụ.
Thứ hai, AI không chỉ làm giảm chi phí sản xuất. Nó còn có thể tạo ra những sản phẩm và dịch vụ hoàn toàn mới, mở rộng thị trường mà trước đây chưa tồn tại. Điều này có thể làm tăng nhu cầu lao động trong một số phân khúc.
Thứ ba, phần mềm có nhiều đặc tính khác với hàng hóa nông nghiệp. Một nền tảng có hiệu ứng mạng lưới, dữ liệu độc quyền, khả năng tích hợp sâu hoặc mức độ tin cậy cao có thể giữ được lợi thế trong thời gian dài. Giá trị của nó không chỉ nằm ở mã nguồn.
Thứ tư, quá trình chuyển dịch lao động còn phụ thuộc vào tốc độ phát triển của AI, chi phí sử dụng, khả năng kiểm soát lỗi, quy định pháp lý, mức độ chấp nhận của khách hàng và tình hình kinh tế nói chung.
Cuối cùng, lịch sử không lặp lại một cách máy móc. Sự tương đồng giữa hai giai đoạn chỉ giúp chúng ta xác định những cơ chế có khả năng xuất hiện, chứ không đủ để chứng minh rằng tương lai sẽ diễn ra theo đúng một kịch bản duy nhất.
Vì vậy, kết luận của bài viết nên được hiểu như một dự báo có điều kiện: nếu AI tiếp tục làm giảm mạnh chi phí tạo phần mềm, nếu nguồn cung tăng nhanh hơn nhu cầu có khả năng chi trả và nếu các lợi thế cạnh tranh khác không đủ để duy trì lợi nhuận cho phần lớn nhà cung cấp nhỏ, ngành phần mềm có thể trải qua một quá trình tái cơ cấu sâu sắc.
14. Kết luận: Phần mềm có thể trở thành một hoạt động phổ thông thay vì một nghề nghiệp sinh lợi cho số đông
Nhìn lại những thửa ruộng bỏ hoang ở quê nhà, tôi không cho rằng nông nghiệp đã thất bại. Nông nghiệp vẫn là một ngành thiết yếu, vẫn tạo ra giá trị và vẫn cần con người. Nhưng cách tổ chức sản xuất đã thay đổi, còn vị trí kinh tế của nghề nông trong lựa chọn của nhiều cá nhân cũng thay đổi theo.
Một số người tiếp tục làm nông vì đó là nghề nghiệp chính. Một số người sản xuất ở quy mô lớn và sống bằng hiệu quả vận hành. Một số người chỉ duy trì ruộng vườn để phục vụ nhu cầu gia đình. Những người khác chuyển sang ngành nghề có thu nhập tốt hơn.
Tôi cho rằng ngành phần mềm có thể trải qua một sự phân hóa tương tự.
Trong tương lai, có thể ngày càng nhiều người có khả năng tạo ra phần mềm. Những công cụ từng cần một đội ngũ kỹ thuật chuyên nghiệp có thể được tạo ra bởi một cá nhân sử dụng AI. Các doanh nghiệp có thể tự phát triển phần lớn công cụ nội bộ của mình. Những sản phẩm đơn giản, ít khác biệt và dễ thay thế có thể phải cạnh tranh bằng mức giá rất thấp.
Khi đó, phần mềm vẫn hiện diện ở khắp nơi, nhưng việc kiếm sống chủ yếu bằng cách xây dựng những phần mềm phổ thông có thể không còn hấp dẫn đối với tất cả mọi người.
Hoạt động sản xuất phần mềm có thể tập trung hơn vào những doanh nghiệp sở hữu nền tảng đủ lớn, hệ thống phân phối hiệu quả, năng lực vận hành tốt và khả năng giải quyết những vấn đề có giá trị kinh tế thực sự. Những doanh nghiệp này có thể chấp nhận biên lợi nhuận thấp hơn trên từng khách hàng hoặc từng chức năng, đổi lại là quy mô lớn và khả năng tái sử dụng sản phẩm.
Ở chiều ngược lại, những cá nhân và tổ chức có nhu cầu đặc thù vẫn sẽ tự tạo phần mềm. Họ có thể không quan tâm đến việc bán sản phẩm, xây dựng một công ty hay tối đa hóa lợi nhuận. Với họ, phần mềm đơn giản là công cụ phục vụ mục đích riêng.
Đối với những người đang làm phần mềm, câu hỏi quan trọng nhất có lẽ không còn là: Làm thế nào để viết mã nhanh hơn?
AI đang khiến khả năng viết mã ngày càng phổ biến. Câu hỏi quan trọng hơn là: Nếu ai cũng có thể tạo ra phần mềm, mình sẽ tạo ra giá trị kinh tế nào mà thị trường thực sự cần và sẵn sàng trả tiền?
Có thể câu trả lời nằm ở việc sở hữu một sản phẩm có quy mô lớn. Có thể nó nằm ở khả năng hiểu sâu một ngành nghề, nắm giữ kênh phân phối, xây dựng niềm tin, vận hành hệ thống đáng tin cậy hoặc trực tiếp kinh doanh bằng những công cụ do AI cung cấp.
Nếu phải rút ra một dự báo từ câu chuyện những thửa ruộng bỏ hoang, tôi sẽ không dự đoán rằng phần mềm sẽ biến mất. Tôi dự đoán rằng mối quan hệ giữa phần mềm, lao động và thu nhập có thể thay đổi sâu sắc.
Khi một hoạt động trở nên dễ thực hiện hơn, giá trị kinh tế không nhất thiết biến mất. Nhưng giá trị đó có thể dịch chuyển khỏi những người chỉ thực hiện hoạt động ấy, để tập trung vào những người sở hữu quy mô, thị trường, hệ thống và khả năng biến kết quả thành lợi ích mà khách hàng sẵn sàng trả tiền.
Đó là lý do tôi cho rằng muốn hiểu tương lai của ngành phần mềm, chúng ta không chỉ cần nhìn vào AI có thể làm được những gì. Chúng ta còn phải quan sát con người sẽ lựa chọn làm gì khi những việc từng mang lại thu nhập tốt không còn đem lại lợi thế kinh tế như trước.
Và đôi khi, để nhìn thấy tương lai của một ngành công nghệ, chúng ta chỉ cần nhìn lại những thửa ruộng đã từng nuôi sống cả một thế hệ.