Vibe Coding Revolution
1-100m ARR sau 12 tháng. Cursor, Loveable, Bolt... phía sau cuộc cách mạng AI coding và những công ty tăng trưởng nhanh nhất lịch sử SaaS.
Hơn 30 năm trước, ở những ngày đầu của kỷ nguyên Internet, Jeff Bezos gặp một con số khiến ông không thể nào ngồi yên
“Tôi đọc được một con số thống kê rằng tỷ lệ sử dụng Internet tăng 2,300% một năm, tôi chưa bao giờ gặp một thứ gì tăng trưởng nhanh như thế!”
Phần còn lại sau đó như chúng ta đều biết là lịch sử, Jeff quyết định rời khỏi vị trí mơ ước là VP trẻ nhất tại quỹ hedge fund danh giá DE Shaw để bắt đầu Amazon, bất kể dù cho sếp của ông có thuyết phục ông ở lại. Jeff nói về “regret minimization framework” phía sau của quyết định này, cơ bản là ông không muốn bỏ lỡ một cơn sóng lớn như vậy. YOLO :)))
AI rõ ràng là cơn sóng khổng lồ tiếp theo với mọi thứ được tăng tốc nhanh khủng khiếp. Nên nhớ rằng ChatGPT moment chỉ diễn ra cách đây hơn 2 năm, và hiện đã có hơn 4 tỷ monthly visit trên web và hit 400 triệu MAU tháng 2/2025 vừa rồi. Mà đó chỉ là một trong 6-7 công ty về chat model hiện nay.
Nếu coi AI là một công nghệ có thể áp dụng vào nhiều lĩnh vực, như cách dòng điện ngày xưa được tạo ra, thì có lẽ bóng đèn hay product-market fit nổi bật nhất ban đầu của công nghệ này là lập trình. Tháng 8 năm ngoái, Amazon CEO, Andy Jassy chia sẻ về việc internal AI của Amazon giúp họ tiết kiệm 4,500 năm thời gian lập trình tương đương với $260 triệu đô chi phí. Con số ấn tượng này khiến mình rất bất ngờ, nhưng nó sau đó cũng chìm vào vô số tin tức về AI được đưa ra từng ngày khác, cho đến một ngày tháng 2 năm nay một report rơi vào inbox của mình tiêu đề “fastest growing SaaS ever”…
9,900% tăng trưởng? con số này nghe có quen quen không bạn? reply 1995 version AI chăng?. Cursor - SaaS tăng trưởng từ 1-100 triệu doanh thu ARR chỉ trong một năm, trở thành SaaS startup tăng trưởng nhanh nhất trong lịch sử. Tháng 1 vừa rồi Cursor gọi thêm được 105 triệu vòng Series B và được định giá 2.3 tỷ đô. Trong thời gian mình viết bài này tức tháng 3 - chỉ 2 tháng sau, Cursor được tin rằng sắp gọi thêm vốn với định giá lên tới 10 tỷ đô.
Oke, cho bạn nào chưa biết, Cursor là một AI Code Editor (IDE), về cơ bản nó là một ứng dụng để dev lập trình. Giống như dân văn phòng sài Word để gõ văn bản thì IDE là ứng dụng để dev gõ các dòng code của họ vào. Cursor ban đầu là một extension trên VSCode - một trong những IDE phổ biến nhất được dùng, tuy nhiên sau đó vì những hạn chế của một extension, Cursor team quyết định “fork”, hay hiểu cơ bản là copy VS code để tạo ra một AI-native IDE cho riêng Cursor. Điều này giúp Cursor tạo ra trải nghiệm tốt nhất cho lập trình viên, và cũng là lúc họ đạt được sự tăng trưởng thần tốc như vừa qua.
Ngoài Cursor, rất nhiều startup ứng dụng AI vào lập trình khác đều đang có một tốc độ tăng trưởng đáng kinh ngạc. Loveable - một startup khác giúp người dùng tạo ra website chỉ bằng prompt cũng vừa chạm 17 triệu đô ARR chỉ sau 3 tháng ra mắt. Trụ sở tại Thuỵ Điển, Lovable đạt được danh hiệu là startup tăng trưởng nhanh nhất Châu Âu, với gần 2 đô doanh thu tăng thêm mỗi tuần! Tương tự vậy Bolt, một startup khác giúp người dùng prompt để tạo ra website cũng chạm ngưỡng hơn 20 triệu ARR chỉ sau 2 tháng launch (giờ cập nhật đã lên 40 triệu ARR và 1 triệu MAU ngay trong khi mình viết bài này).
Tất cả những công ty như Cursor, Lovable hay Bolt đang đều được gọi chung dưới cái tên Vibe-coding, một thuật ngữ được Andrej Karpathy - cofounder của OpenAI, tạo ra hơn một tháng trước. Về cơ bản Vibe-coding là việc lập trình dựa trên AI, bạn chỉ đưa ra lệnh thông qua prompt và để AI code. Bạn sẽ tiếp tục review và đưa ra những chỉnh sửa, đề xuất thông qua prompt để giúp AI học và sửa theo định hướng mà bạn muốn. Nếu có lỗi, bạn sẽ copy paste lỗi vào prompt và yêu cầu AI sửa tiếp cho đến khi nó fix xong lỗi. Về cơ bản là bạn gần như không code. Just vibe!
Một con số đáng kinh ngạc được YC nêu ra gần đây là một số lượng không nhỏ founders trong batch gần nhất của YC chia sẻ rằng 95% code mới của những startups này được viết ra bởi AI. Điều đáng nói ở đây là những founders này đều là technical founders, những người cực kỳ giỏi lập trình, nhưng vẫn dùng AI vì tốc độ và năng suất của nó. Thậm chí nhiều startup tại Mỹ hiện còn nói thẳng trong JD là chỉ tuyển những dev biết dùng Cursor vì cả team đều đang dùng Cursor và nếu bạn không biết dùng thì bạn sẽ kéo năng suất cả team xuống. Điều này khiến mình nhớ về một câu comment rất thú vị từng đọc được trên Youtube, đại loại như: “Nếu Cursor khiến mọi dev trở nên năng suất hơn và trở thành 10x engineer, thì nếu như bạn không biết dùng Cursor thì lúc đó bạn là lại trở thành 0.1x engineer”.
Như Alice ở Wonderland, ở một xứ sở mà mọi người đều tăng tốc với một tốc độ khủng khiếp thì chạy theo mới chỉ là đứng im, còn đứng im thì nghĩa là đang đi thụt lùi.
Có một câu nói mà mình rất thích về công nghệ mới của tác giả Sci-fi nổi tiếng William Gibson:
The future is already here – it's just not evenly distributed.
“Tương lai đã ở đây rồi, nó chỉ chưa được phân phối đồng đều thôi”
Dario Amodei CEO của Anthropic, công ty phía sau Claude, LLM đang được coder dùng nhiều nhất trong lập trình có lẽ là người hiểu rõ hơn ai hết. Dario trong phát biểu gần nhất ngày 11/3, dự đoán rằng như tương lai đó sẽ được phân phối tới toàn thể thế giới với một tốc độ khủng khiếp - chỉ trong 3-6 tháng nữa.
Đã có nhiều startup được tạo ra để đặt cược vào tương lai này sẽ tới sớm. Ví dụ như trong batch gần nhất của YC, Nextbyte là một startup làm về technical HR chuyên giúp các công ty tuyển dev giỏi về vibe-coding với tiêu chí đánh giá cụ thể dựa trên khả năng sử dụng thuần thục các tool vibe-coding như Cursor để tăng tốc việc lập trình. Rõ ràng sớm hay muộn chúng ta sẽ hướng tới một tương lai mà nếu devs không biết dùng những công cụ về AI thì chẳng khác gì đầu bếp mà không biết dùng chảo vậy.
Bài viết này mình muốn viết về những công ty như Cursor, Lovable… từ góc độ business, cũng như trải nghiệm cá nhân của mình trong việc dùng những tool này và góc nhìn về tương lai của lập trình. Có hai điểm khiến mình quan tâm về mảng này, thứ nhất là vì tốc độ tăng trưởng thần tốc, thứ hai là ngành IT và outsourcing là một trong những ngành xuất khẩu lớn của Việt Nam. Tổng doanh thu ngành IT service năm 2024 của Việt nam theo báo cáo gần nhất của ITViec và KPMG là khoảng 2 tỷ đô. Trong đó thì những chi phí nhân sự cho dev là một trong những phần chi phí lớn nhất trong Pnl của tất cả những công ty trong mảng này.
Nội dung chính của bài
Tổng quan về thị trường AI coding: phân khúc, tính năng, doanh thu, go-to-market.
Competitive Analysis
Tương lai của AI và Tech startups. Agent-Experience & Model Context Protocol.
Lưu ý, mình không phải lập trình viên, nên nếu bài viết có thiếu sót ở điểm nào về kỹ thuật thì các bạn hãy comment cho mình biết để mình sửa nhé. Oke mình bắt đầu nha!
“There are decades where nothing happens; and there are weeks where decades happen.” “Có những thế kỷ mà chẳng có gì xảy ra; nhưng cũng có những tuần khi mà cả thế kỷ diễn ra trong nó” - Vladimir Lenin nói về cuộc Cách mạng Nga
1. Tổng quan về thị trường AI coding
Nếu chia toàn bộ thị trường AI về lập trình, thì chúng ta có thể chia làm 3 mảng chính.
AI Agents: những công ty này sẽ lập ra AI như là một lập trình viên luôn, Devin của Cognition AI là một ví dụ nổi tiếng.
AI-powered dev tools: Những công cụ này là những công cụ bổ trợ giúp cho devs code nhanh hơn với sự trợ giúp của AI. Cursor, Github Copilot có thể coi là đều thuộc hạng mục này. Tất nhiên ranh giới giữa AI tool để support dev và AI agent đang dần trở nên mờ nhạt khi bản thân những tool này cũng đang đưa AI agent vào bên trong của workflow. Ví dụ Composer - AI agent của Cursor, hay Cascade của Windsurf sẽ giúp dev code gần như từ a-z mà không phải động tay vào.
No-code AI tool: Những công cụ giúp những người gần như không biết code, hoặc biết rất ít, có thể tạo ra một website từ một prompt dùng ngôn ngữ thường. Bạn có thể gõ “tôi muốn tạo ra một website tmdt” và những công cụ này sẽ tạo ra một website như vậy cho bạn, deploy lên một url online như một trang web luôn. Bạn gần như không cần phải setup chút nào về lập trình. Loveable, Bolt, v0 đều thuộc hạng mục này. Các công ty này thường được gọi chung là text-to-code.
Giờ hãy đi sâu hơn về tổng quan của các sản phẩm trên thị trường phổ biến hiện nay.
AI-powered dev tools
Về AI-powered dev tools, Cursor được tạo ra bởi 4 sinh viên MIT, sau đó được đầu tư bởi OpenAI fund. Ban đầu sp chỉ là một extension trên VScode. Sau đó họ fork VScode và tạo ra một IDE của riêng mình. Nếu bạn muốn xem Demo chi tiết về sp của Cursor thì video này là khá đầu đủ.
Tính năng giúp Cursor dành được sự ưu ái của dev hơn so với GitHub Copilot là tính năng - gợi ý autocomplete nhiều dòng cùng lúc multiple-line suggestions. Thay vì chỉ gợi ý auto-complete từng dòng một như Github copilot. Cơ bản là bạn sẽ chỉ cần gõ mớm vài dòng, Cursor sẽ dựa trên ngữ cảnh hiện tại để dự đoán bạn muốn code tiếp là gì, và đưa ra gợi ý auto-complete cho bạn. Ngoài ra Cursor đọc multiple files trong codebase của bạn, từ đó hiểu ngữ cảnh sâu và đưa ra gợi ý chuẩn xác hơn so với Copilot.
Bạn cũng có thể chat trực tiếp với Agent của Cursor để fix lỗi, và hiểu hơn về context của code. Cursor gần đây cũng launch AI coding agent là Composer, về cơ bản, bạn chỉ cần gõ ý tưởng mà bạn cần code, Composer sẽ tự code hết cho bạn.
Về mảng Agent này, thì Windsurf - một AI-native IDE tương tự như Cursor có thể coi là đang mang lợi thế dẫn đầu. Với Windsurf AI agent version mới nhất được launch cách đây vài ngày, hứa hẹn sẽ liên tục tìm hiểu về context của codebase, các công nghệ, style làm việc của dev đó để cá nhân hoá sản phẩm sâu nhất có thể, từ đó đồng hành co-edit, maintain file cùng devs. Dev thậm chí chỉ cần gõ “continue my work” và agent của Windsurf sẽ tự động từ ngữ cảnh để đoán ra các hành động tiếp theo.
Theo như thống kê của Windsurf thì hiện này hơn 90% code của người dùng đã được viết bởi Windsurf agent. Một con số khủng khiếp và không lệch nhiều so với con số 95% của YC. “Nếu bạn không dùng nó, bạn đã bị bỏ lại phía sau.!”
Về góc độ kinh doanh, trong toàn thị trường AI coding thì các công ty về AI Dev tools đang chiếm doanh thu cao nhất. Với leader là Github Copilot - 400 triệu ARR - tháng 11 2024, rồi đến Cursor - 100 triệu ARR - tháng 2/2025 và theo sau là Windsurf - 40 triệu ARR - tháng 2/2025.
Về go-to-market, cả Cursor và Winsurf đều đi theo hướng product-led growth/ bottom-up adoption với việc thả cho các người dùng là developers cá nhân tự sử dụng. Với chiến lược này startup SaaS sẽ để người dùng cuối tự dùng sản phẩm, một khi doanh nghiệp có đủ nhiều cá nhân, nhóm nhỏ riêng lẻ tự dùng sản phẩm rồi, thì startups mới lập enterprise sales motion ở một thời điểm khá lâu sau đó. Team sales này sẽ đi chốt đơn luôn cả doanh nghiệp dưới dạng hợp đồng enterprise. Slack hay Notion là những ví dụ thành công của playbook này. Các cá nhân hay team nhỏ có thể sài riêng lẻ Slack hay Notion ban đầu như những productivity tools, mà không cần cả công ty company-wide phải sài sản phẩm. Nhưng sau đó, khi có đủ nhiều người dùng nội bộ, doanh nghiệp sẽ có xu hướng mua chung cho cả công ty, đó là khi team enterprise của Slack và Notion mới tới chốt.
Tương tự vậy, hiện tại Cursor đang có khoảng hơn 360,000 developers cá nhân, trả $20-40 mỗi tháng với Annual contract value khoảng $276. Tuy nhiên, bước tiếp theo để Cursor tiến lên enterprise có thể sẽ gặp nhiều cản trở vì enterprise lớn thường có chính sách bảo mật rất nghiêm ngặt về gửi code tới external AI services. Do đó cloud-based architecture của Cursor có thể là cản trở lớn để tiếp cận dưới góc độ bảo mật.
Ở góc độ này thì Windsurf đang làm tốt hơn. Dù cũng bắt đầu với bottom-up growth nhưng họ thúc đẩy tốt hơn ở enterprise sales motion phía sau. Các thành viên riêng lẻ sẽ dùng Windsurf, sau đó tới cả team và cuối cùng là cả doanh nghiệp. Windsurf cung cấp giải pháp thân thiện hơn với enterprise là self-hosting, custom model deployment và cả cơ chế kiểm soát bảo mật cao dành riêng cho doanh nghiệp lớn. Do vậy mặc dù đang đi sau ở dưới góc độ dev riêng rẻ, nhưng cơ sở hạ tầng của Windsurf đang được thiết kế tốt để chiếm được phần khá màu mỡ của thị trường là enterprise.
—
Tiếp theo ta có những công ty dạng No-code AI website builders như Lovable, Bolt.new, v0.
Những startup dạng này chính là hiện thân của câu nói “Tiếng anh chính là ngôn ngữ lập trình mới” của Nvidia CEO, Jensen Huang tháng 12 năm ngoái. Các công ty này là các trang web online, bạn không cần cài đặt bất cứ thứ gì cả như Cursor. Giao diện chung là một khung trống giống như chat box của ChatGPT để bạn nhập prompt mà mình muốn về dạng website bạn muốn tạo ra.
“một website ecom” “ một trang mini-crm để track contacts business” “một game giống flappy bird”…. cơ bản là bất cứ thứ gì bạn nghĩ ra được trong đầu. AI sẽ code rồi tự động deploy lên thành một trang web cho bạn.
Với mình thì mình thử prompt “Startup Portfolio Performance Tracker” và kết quả mà mình nhận lại được là như dưới. Một giao diện khá đẹp với tương đối đầy đủ thông tin mà chính mình cũng không nghĩ là ok như vậy. Mình có thêm một vài prompt để thêm nút “add investment” và loveable add thêm vào được.
Các bạn có thể check trực tiếp site của mình ở đây. Vì sau 5 prompt là mình hết free credit nên vẫn chưa edit thêm. Tuy nhiên mình vẫn khá hài lòng, ít nhất là về mặt giao diện của trang. Rất khó để mô tả được “Wow moment” của mình khi dùng Lovable, có lẽ cách duy nhất là bạn phải trải nghiệm trực tiếp để cảm nhận được độ đã của nó.
Những tool như Bolt hoặc v0 cũng giúp bạn làm điều tương tự. Các loại site được tạo nên từ những tool này rất là đa dạng, từ game chơi chơi đến những tool cá nhân kiểu note, expense tracker.. bạn có thể tham khảo marketplace của v0 để hiểu thêm về độ đa đạng của những trang này.
Một ví dụ khá vui là một game bắn máy bay được tạo ra bởi Vibe-coding trong 30 phút, đã go viral và đạt được 50k/tháng từ tiền quảng cáo. Bạn có thể chơi thử tại fly.pieter.com
Dưới góc độ doanh thu tuy còn ở quy mô nhỏ nhưng những startups này cũng tăng trưởng nhanh không kém. Loveable chạm 17 triệu đô ARR chỉ sau 3 tháng, còn Bolt đã chạm 40 triệu ARR và 1 triệu MAU chỉ sau 5 tháng launch.
Hướng đi của Lovable và Bolt là thiên về người dùng đại chúng, với ít kinh nghiệm lập trình hơn. Người dùng sẽ có khoảng 5 prompt mỗi ngày để tạo và edit site. Sau đó bạn phải trả $20- $50- $100 hoặc hơn tuỳ theo nhu cầu sử dụng.
Về backend, theo a16z, các công ty này sẽ dùng llm tạo code và chạy qua Agent Runtime như middleware logic để tracks files, thay đổi về code changes và third-party API calls. Họ cũng dùng một loạt các libraries và SDKs components từ các công ty khác để tạo nên ứng dụng như Supabase (database), Vercel/Netlify (deployment), Stripe (payments), Resend (email), Clerk (authentication), Docker (containers)…
Những ứng dụng có sẵn này như những miếng gạch được xếp lại, giúp việc dùng llm chỉ như dùng xi măng dính những viên gạch này lại theo ý mà người dùng muốn. Điều này là rất hợp lý, không chỉ từ góc độ nhanh mà còn từ góc độ chính xác. Vì bản thân llm và AI là có tính stochastic (random) chứ không phải hoàn toàn deterministic (rule-based) nên việc bắt AI viết authentication system hoặc email-sending API từ trang giấy trắng tỷ lệ lỗi sẽ cao hơn. Thay vào đó, nếu ta đặt bài toán theo một cách khác, trở thành chọn và tích hợp các thư viện có sẵn thay vì viết mới từ đầu, thì giải pháp trở nên nhanh, có tỷ lệ chính xác và ổn định hơn nhiều.
Không khó để tìm ra vô số lời khen về những tool no-code AI như Loveable, Bolt, v0 trên twitter. Với người dùng consumers không biết lập trình như mình, nó thực sự là một cảm giác kỳ diệu. Với developers họ ấn tượng về tốc độ tạo ra một bản mvp nhanh để có thể chỉnh sửa sau đó.
Tuy nhiên những công cụ này cũng có khá nhiều giới hạn. Đầu tiên là việc nó có thể gặp một vòng lặp về lỗi mà chính nó cũng không phát hiện ra được, đặc biệt là khi dự án trở nên lớn dần và codebase phức tạp hơn.
Một thứ đơn giản như upload một bức ảnh lên top của website có thể chạy mượt hoặc cũng có thể tạo ra một loạt lỗi khác mất rất lâu để debug.
Có lẽ có hai lý do khiến Debug với AI agent trở nên khá khó khăn. Việc tìm ra đúng đoạn code có lỗi và debug là một vấn đề về search không hề đơn giản với llm vốn có tính ngẫu nhiên/stochastic bên trong. Khi cả context lớn của một codebase lớn được load hết toàn bộ ngược vào llm để tìm lỗi và debug. Thêm vào nữa là tính phụ thuộc “dependency” khi các cấu thành của codebase có tác động liên quan mật thiết tới nhau, việc tìm đúng và sửa đúng để không tạo ra thêm lỗi mới là không hề đơn giản.
Một trong những gợi ý khi làm việc với những tool no-code AI như Lovable và Bolt.new là hãy cực kỳ cụ thể về vấn đề bạn gặp phải và ý bạn muốn nó phải sửa như thế nào.
Mình từng yêu cầu AI của Bolt sửa phần hiển thị của một nút search mà phải mất tới 4-5 vòng lặp và chụp màn hình + cực kỳ chi tiết về mô tả thì nó mới hiểu yêu cầu của mình. Đến khi nó fix xong thì mình cũng hết credit 😂
Ngoài ra một hack về prompt được khuyên dùng khi gặp phải vòng lặp về lỗi không debug được là nói rõ với AI rằng nó đang đi vào một vòng lặp và yêu cầu nó thử một cách debug khác hoặc không thì phải viết lại tính năng đó từ đầu.
Vì những hạn chế trên, Loveable hay Bolt hiện đang được dùng chủ yếu bởi người dùng cá nhân để tạo ra những tool chơi chơi, như mấy game nho nhỏ hoặc mấy công cụ cho cá nhân personal productivity… Chứ để tạo ra một ứng dụng đầy đủ phục vụ cho mục đích của doanh nghiệp, với số lượng người dùng lớn thì có lẽ vẫn còn khá khó. Điều này không có nghĩa là không thể, vì tốc độ cải thiện khủng khiếp của mỗi thế hệ llm cả về chi phí và hiệu năng, cộng thêm với đó là việc về bản chất các 3rd party component mà những tool này tích hợp hoàn toàn có thể scale lên theo tiêu chuẩn enterprise. Nên 6-12 tháng tới những giới hạn hiện tại về lý thuyết có thể được vượt qua.
Hiện nay, ngoài người dùng là consumer, có một lượng không nhỏ các developers đang sử dụng công cụ No-code AI như một bước để tạo ra MVP nhanh sau đó export code về các AI IDE như Cursor để fine-tune thêm chi tiết của sản phẩm theo ý mình. Note - ở khía cạnh này thì bolt và v0 có vẻ tiện và dev friendly hơn là Loveable - về việc export và edit code sau này, theo như lời khuyên của bạn mình. Lovable có vẻ thuần cho consumer user hơn.
Dữ liệu của Similarweb trong tháng 1/2025, cũng đang chứng minh điều này, với việc có khoảng 23% người dùng truy cập Bolt cũng truy cập Cursor.
Competitive analysis & defensibility
Hãy phân tích sâu hơn về lợi thế cạnh tranh của các sản phẩm về vibe-coding này.
Bắt đầu với thị trường AI native-IDE
Có thể coi tất cả các IDE đều đang đi theo hướng Agentic, với agent sẽ là người code từ a-z chứ không còn là người gợi ý để devs nhấn chọn nữa. Bắt đầu với Cursor Agent, giờ đây Windsurf, Copilot hay thậm chí cả Claude cũng đã và đang đưa ra coding agent của mình.
Nước đi forward-integration của Claude với việc tạo ra Agent là Claude code để cạnh tranh trực tiếp với các IDE hiện tại là một nước đi rất thú vị. Đặc biệt là khi Claude 3.7 là model llm được sử dụng nhiều nhất trong thị trường AI coding hiện tại.
Như mình từng chia sẻ trong những câu chuyện ở bài về kênh phân phối và tích hợp dọc, cuộc chiến sẽ luôn nổ ra giữa việc công ty có sản phẩm đi tìm kênh phân phối và ngược lại - công ty có kênh phân phối đi tạo ra sản phẩm. Trận chiến này khiến mình liên tưởng tới câu chuyện về Netflix vs Disney/HBO.
Netflix là người có kênh phân phối - streaming. Disney và HBO là người có sản phẩm - phim. Disney và HBO khi đó muốn tự build kênh phân phối là Disney+ và HBO Go. Và tất nhiên để kéo khách về dịch vụ của mình, họ đều biến những nội dung hay nhất thành exclusive content, chỉ phân phối qua app của mình và dừng việc bán bản quyền cho Netflix. Ví dụ rõ thấy nhất cho điều này mà mình thấy là vài năm trước chúng ta có thể xem các phim của Marvel trên Netflix nhưng giờ đây bạn buộc phải mua gói Disney Plus để xem những content này. Để chiến lại Netflix vốn là kênh phân phối, phải integrate backward để tự đi làm sản phẩm với Netflix Original Content.
Cuộc chiến ở đây cũng vậy, Anthropic giống như Disney/HBO họ có sản phẩm Claude 3.7, và muốn tích hợp tiến để tiến tới người dùng là các developers. Trong trường hợp này gần như rất khó để Cursor hay Windsurf chiến lại bằng việc tạo ra llm có đủ khả năng như Claude hay ChatGPT, như cách Netflix đã làm.
Điểm thú vị nhất mình chờ đón là ở chỗ quyết định của Anthropic sẽ là gì. Vì nếu thực sự tuyên chiến, như cách Disney làm, họ sẽ phải đưa sản phẩm chính về exclusive ở kênh phân phối của họ như xem phim marvel chỉ xem được trên Disney+ chứ không thể nào có trên Netflix. Tương tự vậy nếu Claude 3.7 hoặc các model hiện đại nhất sau đó của Claude chỉ được access qua Claude Code chứ không phân phối qua các kênh phân phối IDE như Cursor nữa, thì thực sự là sẽ một đòn mạnh của Anthropic.
Thú vị là ở chỗ, đây là một quyết định không hề dễ dàng với chính Anthropic. Vì không như OpenAI - vốn là một consumer company với 73% doanh thu từ ChatGPT, Anthropic có thể coi là một B2B company với doanh thu chủ yếu - 85% đến từ API calls của các khách hàng khác, theo như thống kê gần nhất - tháng 9/2024. Nếu thực sự đưa model mới trở thành exclusive thì Claude sẽ nổ súng với những khách hàng chính của họ.
Cuộc chiến này cũng sẽ trả lời rõ hơn cho câu hỏi tính “commodity” của model trong coding là đến đâu. Nếu các llm đều có khả năng như nhau về code dù là của OpenAI, Anthropic, Grok, Google hay Deepseek, thì những nhà phân phối như Cursor là người nắm lợi thế, bạn chỉ là một lựa chọn trong vô số lựa chọn. Tuy nhiên nếu Claude 3.7 là ngon nhất, và có vẻ nó đang là như thế với việc nó là top 1 lựa chọn của dev về lập trình, thì Anthropic sẽ là người có lợi thế.
Với thị trường No-code AI tools, Loveable, Bolt và một phần là v0 đang là cuộc đua tam mã. Với trải nghiệm cá nhân của mình thì Lovable tạo ra những website có giao diện ưng ý mình nhất, với prompt cực ngắn đầu tiên mình có thể tạo ra một trang đạt tới 80-90% mong muốn. Vì cả ba công ty đều đang tăng trưởng nhanh và có sự khác giống nhau về sản phẩm, cũng như công nghệ lõi đều là các llm khác và dùng 3rd party component về database, authen… nên mình cũng đang hơi hoài nghi về tính defensibility (rào cản cạnh tranh) của những công ty này.
Về defensibility nói chung của kinh doanh, thì 7 power framework là mô hình mình thích nhất và cho rằng là đầy đủ nhất để phân tích. Tuy nhiên với AI SaaS thì về cơ bản theo mình có 2 cấu thành về defensibility đáng phân tích đó là network effect, switching cost.
Về network effect, trong trường hợp của SaaS sẽ thường là 2-sided network effect giữa người dùng và app developers. Vì thường công nghệ bên dưới đều có thể được copy, do đó việc công ty phát triển platform ứng dụng, template on-top để tạo ra lợi thế nhiều người dùng => nhiều động lực thu hút developers => nhiều ứng dụng => dễ thu hút thêm người dùng mới là động lực chính tạo nên defensibility.
Ví dụ thì có vô số nhưng iOS của Apple và Android của Google có lẽ là kinh điển nhất. Một khi 2 platform này đã đạt mức song mã duopoly gần như không thể nào cạnh tranh được với họ. Ngày xưa Microsoft từng muốn tạo ra hệ điều hành điện thoại Lumia nhưng cũng thất bại vì lý do cũng đi vào vòng lặp: quá ít ứng dụng so với iPhone => ít người dùng => ít developers muốn phát triển => ít app => tiếp tục.
Những công ty như Salesforce, hay sau này là Shopify cực kỳ thành công với việc build app store on-top nền tảng của mình. Shopify chỉ xây một một lượng cơ bản tính năng cho website, tuy nhiên nhờ app-store của mình họ tạo ra một thị trường cho các developers khác xây nên vô số tính năng để đáp ứng cho nhu cầu “long-tail” về hàng chục ngàn ứng dụng nho nhỏ ở phía sau. Có rất nhiều các để xây một website Ecom, nhưng cách dễ và nhanh nhất để tạo ra một website như vậy là dùng Shopify. Nếu bạn cần dùng 10 plug-in app cho trang Ecom của mình và Shopify có cả 10, trong khi các đối thủ như Magento hay Woo Commerce chỉ có 6-7 cái thì rõ ràng bạn sẽ muốn dùng Shopify. Tương tự vậy, những công ty như Canva hay Notion đều tương đối thành công trong việc build-up community để tạo nên vô số template có sẵn về thiết kế, note-taking để phục vụ nhu cầu đa dạng -“long-tail” của users.
Có thể thấy, trong những ví dụ trên, công nghệ bên dưới của các công ty đều có thể bị san phẳng, network effect bên trên mới là điểm mang lại defensibility cho startups. Như cách Sam Altman từng chia sẻ, gần như rất hiếm có công ty nào có lợi thế tính cạnh tranh chỉ bằng công nghệ, thậm chí cả OpenAI với hàng tỷ đô đầu tư còn có 6-7 đối thủ ngang cơ thì mấy startups bình thường lấy đâu ra cửa mà chỉ dựa vào công nghệ. Do đó tạo ra những thứ như network effect on-top của sản phẩm mới là thứ tạo nên lợi thế cạnh tranh lâu dài.
Các no-code AI tools có vẻ cũng hiểu rõ điều này, họ đều muốn build community và marketplace nơi mọi người có thể chia sẻ các website mà họ đã tạo ra với cộng đồng. Nó vừa giúp mọi người hình dung được năng lực của các tool này là đa dạng đến đâu, vừa giúp người dùng có thể tái sử dụng những website đã có sẵn này như một dạng Canva template để có thể edit thêm, thay vì phải prompt từ trang giấy trắng. V0 đang làm điều này tốt nhất với trang hiển thị một loạt các website đã được tạo ra bởi người dùng v0, để từ đó user khác có thể “fork” hay copy nó, và thêm edit chỉnh sửa với prompt follow-up của chính họ.
Về switching cost - hiểu cơ bản là việc người dùng sử dụng sản phẩm càng lâu thì càng nhiều dữ liệu của người dùng/doanh nghiệp được lưu vào sản phẩm. Điều này tạo ra một rào cản để chuyển sang một sản phẩm khác nếu như việc “port” hay chuyển những dữ liệu sang bên khác là không dễ dàng. Như việc nếu doanh nghiệp bạn dùng Slack hay Gmail, bạn sẽ rất khó để đổi sang một ứng dụng chat hay email khác vì gần như làm vậy bạn sẽ mất hết lịch sử dữ liệu trong quá khứ. Người dùng dùng càng lâu thì lợi thế này càng trở nên bền vững cho SaaS.
Các tool về AI coding hiện nay, cả IDE lẫn No-code tool gần như là không có ưu thế gì về switching cost. Như cách chính Cursor có thể khiến người dùng chuyển từ VScode sang Cursor mà vẫn chạy ngon lành, mọi code hiện nay đều có thể export/import dễ dàng nên ưu thế này là không có. Bạn cũng có thể code từ Loveable, lưu code ở Github, và import vào IDE để sửa.
Ngoài hai điểm là network effect và switching cost, một thứ hơi khó để lượng hoá những có lẽ theo mình cũng không kém phần quan trọng trong kỷ nguyên AI là tốc độ. Từ tạo sản phẩm => lấy feedback từ thị trường => cải thiện, những AI tools này cần cải thiện nhanh và liên tục đổi mới, để đấu với các đối thủ cạnh tranh cũng như các model providers như OpenAI, Anthropic.
Tương lai của AI và tech startups. Agent-Experience & Model Context Protocol.
Với việc AI giúp tăng năng suất của các devs lên một tầm cao mới, có một vài điểm đáng chú ý về tương lai mà mình đang nghĩ tới:
Những team nhỏ, tinh gọn và sắc bén về sản phẩm software có thể đạt được quy mô lớn, trong thời gian ngắn.
Một điểm chung thú vị của rất nhiều AI startups hiện nay là số lượng người ít ỏi và mức độ capital efficiency của họ. Cursor có khoảng 20 nhân viên, Lovable hay Bolt cũng chỉ có khoảng 15 nhân viên, đỉnh hơn cả Midjourney đạt hơn 200 triệu ARR với chỉ có 10 người. Ở Việt Nam mình cũng nghe về những “team” làm AI consumer product đạt doanh thu vài trăm đến cả triệu đô chỉ với 1-2 người như Typing mind.
Có một website rất thú vị chuyên ranking các startup có doanh thu lớn với một team cực kỳ tinh gọn mang tên leanaileaderboard.com. Không khó để thấy đa số công ty trong danh sách này là làm về AI. Cách đây gần 1 năm, Ben và Marc của a16z nói về tương lai dùng operating leverage khủng khiếp của AI để tạo ra unicorn tỷ đô với chỉ 1 người. Tương lai này chưa đến, những có lẽ chúng ta đang dần tiệm cận đến những version sơ khai nào đó của nó. Nếu Cursor được định giá 10 tỷ đô ở round tiếp theo với chỉ hơn 20 nhân viên, chúng ta hoàn toàn có thể kết luận như vậy.
Tốc độ phát triển sản phẩm của các startups từ giờ trở đi sẽ là cực kỳ nhanh.
Với việc AI giúp mọi dev trở thành 10x engineer, tốc độ ra sản phẩm và cạnh tranh sẽ trở nên cực kỳ gắt gao hơn bao giờ hết, có lẽ ai trong chúng ta cũng chóng mặt với sự tiến bộ và bùng nổ về mọi ứng dụng của AI trong thời gian qua. Điều này sẽ còn tiếp tục tăng tốc hơn nữa.
Agent Experiences: Lập trình và các tác vụ nói chung sẽ được thiết kế để tạo ra trải nghiệm tốt nhất cho agent chứ không phải con người.
Với tương lai 90% code được viết bởi AI Agent , cũng như mọi tác vụ về kinh doanh, nghiên cứu, chăm sóc khách hàng khác được làm bởi Agent. Websites và mọi thứ trên internet sẽ được tạo ra với giao diện cho Agent. Giống như Steve Jobs tạo nên lịch sử với việc tạo ra Macbook và đưa giao diện GUI - chuột, màn hình hiển thị đồ hoạ thay vì giao diện của những dòng lệnh command line buồn tẻ để máy tính thích ứng với con người, thì thời đại AI cũng cần một thứ tương tự như vậy. Chúng ta cần thay đổi giao diện của Internet để thích ứng ngược lại với AI, chúng ta cần xây dựng agent experience thay cho users experience. Ví dụ như thay việc AI Agent sẽ luôn thích đọc file txt - thuần text để học cách sử dụng mọi thứ thay vì giao diện trực quan như con người. Một vòng tròn của công nghệ quay về quá khứ chăng =))
Một trong những tool và trend đáp ứng cho Agent Experience là MCP - Model Context Protocol. Về cơ bản đây là một chuẩn chung được Anthropic quy ước để tạo ra một giao diện giữa ứng dụng và AI Agent. MCP hay được ví với USB-C như cách có nhiều thiết bị, nhiều loại sạc nhưng nếu đều có dùng chung USB-C thì có thể nối được với nhau. Hoặc hiểu đơn giản thì MCP giống như Tiếng Anh, mọi người từ những đất nước khác nhau đều có thể trao đổi với nhau một cách dễ dàng. Hiện tại API của các sản phẩm/ứng dụng khác nhau như là các ngôn ngữ khác nhau với nhiều sự khác biệt, bạn vẫn có thể dùng Agent để tương tác với API và tuỳ biến theo nó, tuy nhiên khi agent của bạn cần làm flow phức tạp, tương tác với nhiều API thì câu chuyện Agent workflow trở nên rất đau đầu. Như các phải học cả 100 ngôn ngữ để nói chuyện với 100 người khác nhau thì bạn chỉ cần học tiếng Anh là xong nếu cả 100 người đó đều biết nói tiếng Anh. Với Agent thì MCP chính là thứ tiếng Anh của nó. Có thể chi tiết về MCP sẽ phức tạp hơn, nhưng đó là ý hiểu của một ng non-technical như mình sau khi xem khá nhiều Youtube về MCP.
Trong tương lai không xa, có lẽ mọi ứng dụng đều sẽ cần convert để tạo ra MCP server để agent tương tác. Bạn có thể xem qua list các MCP trên các list như OpenTools MCP Server Registry, mcp.run, Cursor.directory, hay Windsurf.run để hiểu thêm chi tiết.
—
Có thể nói với AI và AI coding, chúng ta đang ở trong một thời khắc lịch sử, một điểm gấp khúc đặc biệt, với liên tục những cải tiến, update chóng mặt về sản phẩm và công nghệ khiến mình liên tưởng tới câu nói của Lenin.
“There are decades where nothing happens; and there are weeks where decades happen.”
“Có những thế kỷ mà cẳng có gì xảy ra; nhưng cũng có những tuần mà cả thế kỷ diễn ra”
Vladimir Ilyich Lenin
Khi cả thế kỷ về cải tiến công nghệ được “compressed”, đóng gói ép lại trong vài tháng và vẫn còn đang tăng tốc nhanh hơn, tất cả chúng ta, từ developers, người dùng đến investors đều chưa thể hiểu hết được những tác động của nó tới công việc và xã hội. Tuy nhiên đây cũng là một thời điểm đặc biệt mà vô số cơ hội được tạo ra cho founders, developers và bất kỳ ai có khả năng học hỏi nhanh và tận dụng được những đòn bẩy - “operating leverage” khủng khiếp mà AI mang lại để tạo ra sản phẩm cũng như áp dụng vào kinh doanh.
Kết
Cảm ơn các bạn đã đọc tới đây. Bài viết này có lẽ là một trong những bài viết được mình viết nhanh nhất, mình vốn muốn viết sâu và cụ thể nhất có thể nên bản thân cũng chưa hài lòng về cấu trúc và độ sâu phân tích của bài lắm. Tuy nhiên với tốc độ thay đổi chóng mặt của thị trường AI Coding mình quyết định cố gắng hoàn thành nó để publish một cách nhanh nhất vì có thể 1-2 tháng tới thị trường đã lại rất khác rồi. Mình tự nhủ vì bài về vibe coding nên mình cũng nên chill chill và vibe writing chút.
Dù sao cũng hy vọng các bạn đã có những giờ phút thú vị đọc bài viết này. Hãy subscribe để đón đọc các bài viết tiếp theo của mình nhé.
Ngoài ra ByteRover là startup về Agentic Memory Management cho người dùng AI IDE như Cursor, Windsurf mà cá nhân mình có đang support team.
Nếu mn trong follower list có ai dùng mấy IDE này thì có thể trải nghiệm tại byterover.dev và cho mình phản hồi nhé. Cảm ơn cả nhàa 😊
See you soon. Cheers!! 👋
Minh Phan
Like fanpage của Dentmakers tại facebook.com/dentmakersvn
Đọc blog Tiếng Anh của mình tại
Hi anh, thank you for writing this piece!! Siêu insightful và thú vị ạ. Em cũng đang nghiên cứu về AI, AI agent và các công ty trong space này nên đọc được bài này giúp em có thêm resources để nghiên cứu thêm. Không thể tin được là anh viết bài này 1 cách chill chill 😅
Em có 1 vài câu hỏi liên quan tới ý "ngành IT và outsourcing của Việt Nam" trong bài anh ạ: "Có hai điểm khiến mình quan tâm về mảng này, thứ nhất là vì tốc độ tăng trưởng thần tốc, thứ hai là ngành IT và outsourcing là một trong những ngành xuất khẩu lớn của Việt Nam."
Với sự phát triển của AI coding agent, AI-powered dev tool, anh nghĩ ngành IT outsourcing ở Việt Nam sẽ có ảnh hưởng như thế nào ha? Làm thế nào để những công ty IT outsourcing từ VN position/differentiate their offerings given how ... say overseas companies can now develop at a much faster, cheaper degree with AI agents/dev tools compared to before? Số lượng dev sẽ giảm? Mình sẽ cần phải nghĩ về develop our own IT products hay vẫn có room cho IT services? Upskill IT talents as a whole to work well with AI?
Feel free to reply whenever you have time anh!
Bài phân tích rất hay và chi tiết. Cảm ơn anh đã giúp em không bị tụt lại phía sau. Sẽ rcm substack của anh đến nhiều bạn hơn nữa!