Giám đốc điều hành Speechify: Chi phí token AI sớm sẽ vượt mức lương nhân viên

Cliff Weitzman, nhà sáng lập và CEO của Speechify AI, cho rằng trong một tập của series video 20VC, các công ty phần mềm hiện đại phải tái cấu trúc hoạt động một cách căn bản để có thể trang trải chi phí tính toán AI đang tăng. Weitzman lập luận rằng các phương thức quản lý truyền thống sẽ không còn tồn tại được sau sự chuyển đổi này, và công ty phải loại bỏ mọi dự án không trực tiếp tạo ra khách hàng trả tiền để tài trợ cho chi phí vận hành “trí tuệ máy móc”.

Chiến lược Ưu tiên Bán hàng như Nguyên tắc cốt lõi

Weitzman cổ vũ một cách tiếp cận tập trung vào bán hàng cho mọi quyết định của công ty. Ông xem marketing như một bài toán chuyển đổi (conversion) hơn là hoạt động xây dựng thương hiệu, nói: “Tăng trưởng chỉ là một trò chơi arbitrage. Bạn đang cạnh tranh với mọi người trên thế giới, những người đều muốn đưa sản phẩm của mình đến trước người dùng.”

Theo triết lý này, Speechify thử nghiệm gần 1.000 quảng cáo do AI tạo mỗi ngày để xác định thứ gì thực sự chuyển đổi người dùng thành khách hàng trả tiền. Weitzman nhấn mạnh: “Chỉ làm những việc dẫn đến chuyển đổi. Nếu bạn không có được những người thực sự chuyển đổi trên sản phẩm của mình, thì không có lý do gì để làm công việc bạn đang làm.”

Quảng cáo nhờ AI và nhắm mục tiêu dựa trên dữ liệu

Khi các công ty chuyển sang các công cụ chat AI có khả năng thu thập dữ liệu cá nhân của người dùng, các cơ hội quảng cáo mới sẽ xuất hiện song song với rủi ro về quyền riêng tư. Weitzman nhận xét về tiềm năng của dữ liệu này: “Khổng lồ. Vì nó biết rất nhiều về bạn… OpenAI biết tất cả lịch sử của bạn và điều bạn quan tâm bên trong tâm trí.”

Ông cho rằng chi phí quảng cáo cao sẽ trở nên không còn quan trọng nếu chứng minh được hiệu quả đầu tư thông qua việc theo dõi đúng cách. “Không sao khi trả CPM cao miễn là người ta chuyển đổi và miễn là bạn có khả năng ghi nhận nguồn (attribution),” Weitzman giải thích, đồng thời cho biết bộ SDK theo dõi mới được OpenAI ra mắt “thực sự rất quan trọng” cho cách tiếp cận này.

Chi tiêu token như một khoản chi phí vận hành tiêu chuẩn

Weitzman dự đoán sự thay đổi mang tính nền tảng trong ngân sách công ty: “Sang năm, tôi kỳ vọng chúng tôi sẽ chi nhiều hơn vào token so với số tiền chi cho lương. Hiện tại là điều không điển hình, nhưng tôi không nghĩ nó sẽ không điển hình trong dài hạn.”

Để đảm bảo các công cụ AI thực sự được sử dụng, ông yêu cầu nhân viên nộp ảnh chụp màn hình hoặc video ghi lại việc họ làm việc hằng ngày với công nghệ này. Các lãnh đạo kỹ thuật phải gây áp lực để các nhóm “đốt” hàng nghìn tín dụng tính toán (compute credits) mỗi ngày.

Tốc độ vận hành nhờ loại bỏ các cuộc họp

Weitzman áp đặt các quy trình vận hành nghiêm ngặt nhằm tăng tốc phát triển sản phẩm:

• Nhân viên gửi mục tiêu hằng ngày cho cấp trên
• Gọi điện thoại thay cho các chuỗi tin nhắn dài
• Đánh giá được rút ngắn cho các công việc liên dự án
• Áp thời gian phản hồi 60 giây cho tin nhắn nội bộ
• Cấm các cuộc họp trạng thái truyền thống

Ông lập luận rằng những cuộc họp kiểu “một người nói còn người khác nghe thụ động” khiến công ty chậm lại một cách không cần thiết.

Sản xuất là chỉ số hiệu suất duy nhất

Trong hệ thống quản lý của Weitzman, phần mã (code) được triển khai lên thực tế sẽ thay thế cho các đợt đánh giá hiệu suất truyền thống. “Nếu bạn tạo ra thứ gì đó thật tuyệt vời nhưng nó không lên production, thì đó là sự lãng phí thời gian… bạn không được ghi nhận gì nếu nó không nằm ở production… bạn không cần đánh giá hiệu suất.”

Tối ưu hạ tầng và kinh tế theo từng đơn vị

Weitzman thừa nhận chi phí tính toán giai đoạn đầu quá cao đến mức Speechify “cảm giác giống như đang vận hành một tổ chức từ thiện hơn là một doanh nghiệp.” Công ty đã tối ưu hạ tầng cho đến khi việc xử lý 1 triệu ký tự chỉ tốn vài đô la.

Ông theo dõi sát kinh tế theo từng đơn vị (unit economics), xem liệu mỗi lần tương tác với người dùng có tạo ra lợi nhuận hay không, và kỳ vọng kế hoạch sẽ giảm chi phí tính toán theo thời gian. Dù tin rằng các khoản lỗ tạm thời được tài trợ bởi vốn đầu tư mạo hiểm chuyển cho các nhà cung cấp hạ tầng AI là một chiến lược hợp lệ giai đoạn đầu, ông vẫn nhấn mạnh việc giải quyết chi phí tính toán là điều thiết yếu để hướng tới có lãi về sau.

Hàm ý rộng hơn về bất bình đẳng

Weitzman cho rằng lợi thế về sức mạnh tính toán đắt đỏ mang lại cho các công ty công nghệ lớn, đồng thời làm gãy các lộ trình nghề nghiệp truyền thống. Ông khuyên cá nhân hãy biết tự “vận động” cho mình trong bối cảnh này, áp dụng nguyên tắc đó cho các ngành được quản lý như y tế: “Vấn đề không phải là các bác sĩ, vấn đề nằm ở hệ thống.”

Ông cho rằng việc tiếp cận công nghệ đang trở thành điều kiện thiết yếu để tồn tại về kinh tế, khi nói “Không có điện thoại là điên rồ” vì smartphone đã trở thành nhu cầu cơ bản.

Phản biện: Nghiên cứu bên ngoài và quan điểm thay thế

Dù cách tiếp cận của Weitzman nhấn mạnh việc áp dụng AI mạnh mẽ và chi tiêu, nghiên cứu bên ngoài lại chỉ ra một số sắc thái:

Về quảng cáo do AI tạo: Một nghiên cứu năm 2026 do MarTech tổng hợp cho thấy 57% người tiêu dùng tin tưởng các thương hiệu hơn khi họ dùng AI, nhưng 34% lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu và 24% không thích các trải nghiệm quá được cá nhân hóa. Điều này gợi ý rằng việc thử nghiệm quảng cáo AI một cách quyết liệt có thể cải thiện chuyển đổi, nhưng rủi ro là rơi vào “vùng rợn” mà Weitzman gọi là “creepy zone” nếu mức độ cá nhân hóa vượt quá sự thoải mái của người dùng.

Về chi tiêu token và đầu ra: Báo cáo DORA năm 2025 của Google lập luận rằng AI chủ yếu khuếch đại những điểm mạnh và điểm yếu sẵn có của một tổ chức; lợi nhuận lớn nhất đến từ việc cải thiện các hệ thống tổ chức nền tảng hơn là chỉ thêm công cụ. Điều này cho thấy việc thúc nhân viên “đốt” nhiều tín dụng tính toán hơn có thể tăng hoạt động nhưng không đảm bảo sản phẩm tốt hơn, trừ khi quy trình làm việc, quy trình review và văn hóa kỹ thuật đủ vững.

Về động lực chi phí tính toán: Nvidia báo cáo năm 2025 rằng chi phí suy luận (inference) đang giảm nhờ tối ưu hóa mô hình và cải tiến hạ tầng. Tuy nhiên, phân tích hạ tầng AI năm 2026 của ARK vẫn dự đoán chi tiêu cho hạ tầng AI sẽ gần như tăng gấp ba từ 500 tỷ USD năm 2025 lên gần 1,5 nghìn tỷ USD vào năm 2030. Điều này gợi ý rằng “người thắng” sẽ là các công ty biến chi phí theo đơn vị giảm và nhu cầu tăng thành biên lợi nhuận bền vững, chứ không chỉ là những công ty chi nhiều nhất cho compute.

Bản tóm tắt này dựa trên một tập của series video 20VC có sự tham gia của Cliff Weitzman và được tạo với sự hỗ trợ của AI cùng quy trình biên tập xem xét.