Đầu tư 470.000 Đài tệ, khoảnh khắc mơ ước khởi nghiệp AI tan vỡ sau 18 tháng

Khi AI trở thành “cơn sốt vàng mới”, phần lớn các nhà sáng lập chỉ đang lặp lại những sai lầm giống nhau.

Sau sự bùng nổ của ChatGPT năm 2023, trên internet tràn ngập những câu như: “Tôi đã phát triển một công cụ AI, thu nhập hàng tháng vượt 10.000 đô” “Startup AI của chúng tôi đã gọi vốn 2 triệu đô”. Trong làn sóng này, một nhà sáng lập từng là cố vấn phần mềm cũng không tránh khỏi, đã bỏ ra 47 triệu đồng Đài Loan và 18 tháng để phát triển một công cụ viết nội dung AI, kết quả cuối cùng là: chỉ có 12 người dùng trả phí, tổng doanh thu chỉ 340 đồng Đài Loan.

Sản phẩm thất bại ra đời như thế nào

Ý tưởng ban đầu rất “thông minh”: làm một công cụ tạo nội dung AI cho doanh nghiệp nhỏ và vừa. Logic có vẻ hoàn hảo: doanh nghiệp nhỏ viết nội dung kém, không muốn thuê đội ngũ sáng tạo, AI viết khá tốt, mô hình đăng ký có thể tạo ra doanh thu liên tục.

Giai đoạn xác thực làm rất “chắc chắn” — hỏi quanh bạn bè “các bạn có sẵn sàng trả phí không”, nhận được rất nhiều câu “có”. Chính tại đây, sai lầm chết người đầu tiên xuất hiện: người ta nói sẵn sàng và thực sự bỏ tiền ra là hai chuyện khác nhau.

Từ tháng 1 đến tháng 18, dự án này trải qua con đường chết của startup điển hình:

Giai đoạn 1 (tháng 1-3): Nói làm MVP, kết quả là tích trữ dữ liệu huấn luyện AI tùy chỉnh, 47 mẫu, xác thực người dùng, hệ thống thanh toán, quản trị, phân tích dữ liệu… đầu tư 1.2 triệu đồng Đài Loan.

Giai đoạn 2 (tháng 4-8): Người dùng Beta bắt đầu đề xuất yêu cầu, mỗi tính năng đều được thêm vào, mỗi tính năng mất gấp 2-3 lần dự kiến thời gian. Chi phí cháy hết 2.8 triệu đồng.

Giai đoạn 3 (tháng 9-12): Nợ kỹ thuật chất chồng, các chức năng xung đột nhau, mất 4 tháng để tái cấu trúc và sửa lỗi. Tổng đầu tư 3.9 triệu đồng.

Giai đoạn 4 (tháng 13-18): Bắt đầu marketing — xếp hạng 47 trên Product Hunt, đăng bài trên Facebook, gửi 500 email lạ, quảng cáo Reddit, Google, LinkedIn. Chi thêm 8,000 đồng, chỉ thu về 73 đăng ký, trong đó 12 trả phí.

Cuối cùng: chi tiêu 47 triệu đồng, thu về 340 đồng.

Tại sao lại thảm thế này

Phân tích kỹ thất bại này, vấn đề không nằm ở công nghệ, mà ở tư duy:

Vấn đề 1: Giải quyết đúng vấn đề sai

Doanh nghiệp nhỏ cần không phải “nội dung tốt hơn”, mà là “nhiều khách hàng hơn”. Sự khác biệt lớn giữa hai điều này. Sau khi tiếp xúc thực tế với khách hàng mục tiêu mới phát hiện — họ quá bận rộn, không có thời gian học công cụ mới, không tin tưởng thương hiệu AI, thà bỏ 50 nghìn để nhờ con hàng xóm giúp.

Vấn đề 2: Đối mặt cạnh tranh không phân biệt của ChatGPT

Tại sao khách hàng bỏ 29 đô mua công cụ của bạn, trong khi ChatGPT Plus chỉ 20 đô và mạnh hơn nhiều? Điểm bán hàng duy nhất là “dễ sử dụng hơn ChatGPT”, nhưng dù dễ 10% cũng không đáng để trả nhiều hơn 45%.

Vấn đề 3: Bỏ qua hoàn toàn bán hàng và thị trường

Trong vòng 14 tháng phát triển, chỉ dành 4 tháng để marketing. Thực tế nên ngược lại: 4 tháng phát triển, 14 tháng marketing. Điều này phản ánh bệnh chung của nhà phát triển — “mình làm xong rồi tự nhiên có người đến”, đó là suy nghĩ ngây thơ nhất.

Vấn đề 4: Chi phí thu hút khách hàng so với giá trị vòng đời khách hàng

Mỗi khách hàng tốn 650 đồng để thu hút (8,000 đồng marketing chia cho 12 khách), trung bình mỗi khách mang lại 28 đồng (đa số mất sau một tháng). Con số này rõ ràng cho thấy: mô hình kinh doanh bản chất đã có vấn đề.

Vấn đề 5: Làm cho chính mình chứ không phải cho khách hàng

Thiết kế sản phẩm dựa trên tưởng tượng về doanh nghiệp nhỏ chứ không dựa trên khảo sát thực tế, kết quả là khách hàng không quan tâm UI đẹp thế nào, chỉ muốn biết “cái này có giúp tôi kiếm tiền không”.

Cấu trúc phân tầng thực sự của hệ sinh thái AI startup

Trong 18 tháng này, trao đổi với nhiều “nhà sáng lập AI”, một sơ đồ phân tầng rõ ràng xuất hiện:

Tầng trên 5%: Người thành công thực sự

• Có kiến thức chuyên sâu ngành từ trước khi vào
• Giải quyết vấn đề thực tế của ngành cụ thể
• Nhắm vào B2B có ngân sách doanh nghiệp
• Ví dụ: chẩn đoán hình ảnh y học, rà soát tài liệu pháp lý, công cụ tuân thủ tài chính

Tầng thứ hai 15%: Startup phong cách sống

• Đơn giản hoá API của OpenAI
• Dịch vụ siêu phân khúc theo thị trường dọc
• Thu nhập hàng tháng 5.000-20.000 đô
• Ví dụ: phản hồi email AI cho nha sĩ, AI tạo mô tả công việc

Tầng thứ ba 30%: Những người đang vật lộn

• Có trình diễn công nghệ bắt mắt
• Không tìm được khách trả phí
• Đang tiêu hết tiền tích góp hoặc vốn đầu tư
• Nhà sáng lập từng là như vậy

Tầng dưới 50%: Những người mơ mộng

• Mơ làm “đánh bại” Google
• Vay vốn qua PPT
• Sập trong vòng 2 năm

Mô hình AI thực sự có thể vận hành

Sau khi trao đổi với các thành công tầng 1 và 2, một số quy luật xuất hiện:

Quy luật 1: Chọn ngành “nhàm chán”

Các công ty AI hot nhất thu hút tất cả sự chú ý và vốn, nhưng thợ sửa ống nước cũng cần phần mềm, lĩnh vực này cạnh tranh ít hơn nhiều.

Quy luật 2: Định giá doanh nghiệp

Nếu mỗi tuần bạn giúp doanh nghiệp tiết kiệm 40 giờ, hãy tính theo giá trị của 40 giờ đó, đừng bị ảnh hưởng bởi giá 29 đô/tháng của ứng dụng tiêu dùng.

Quy luật 3: Tập trung vào tuân thủ và giảm rủi ro

Doanh nghiệp sẵn sàng bỏ tiền lớn để tránh bị kiện hoặc phạt, giá trị AI “tránh rủi ro” này gấp 10 lần AI “tăng năng suất”.

Quy luật 4: Trở thành chuyên gia ngành trước

Trước khi làm AI cho ngành nào đó, dành 2-3 năm để hiểu rõ ngành đó. AI không khó, khó là hiểu rõ vấn đề nằm ở đâu.

Những thử nghiệm mới hiện tại

Nhà sáng lập này không bỏ cuộc, chỉ thay đổi cách tiếp cận:

• Chọn ngành có mối quan hệ (công ty phát triển website)
• Tìm ra vấn đề cụ thể và đắt đỏ (hơn 10 vạn/năm)
• Xây dựng giải pháp đơn giản nhất (thậm chí không cần AI)
• Định giá hợp lý (500-2000 đồng/tháng, không phải 29)
• Trước khi phát triển các tính năng phức tạp, có 10 khách trả phí

Sản phẩm mới: công cụ quản lý dự án dành cho các agency phát triển web, tích hợp với hệ sinh thái hiện có, tự động tạo báo cáo khách hàng. Không có hào quang AI, chỉ đơn thuần giải quyết một vấn đề nan giải.

Về cơn sốt vàng AI, 4 sự thật phũ phàng

Sự thật 1: Hầu hết startup AI chỉ là các công ty tư vấn cao cấp

Nếu mô hình kinh doanh là “AI giúp làm việc nhanh hơn”, bạn đang bán chênh lệch lao động, về bản chất vẫn là ngành tư vấn, chỉ có thêm chút hình thức.

Sự thật 2: Các ông lớn sẽ xâm lấn lĩnh vực của bạn

Cạnh tranh là “chúng tôi tinh chỉnh GPT”? Vậy bạn không có lợi thế cạnh tranh, chỉ có 6 tháng là thời gian dẫn đầu. Khi các ông lớn bắt đầu, bạn sẽ hết đường sống.

Sự thật 3: Khách hàng chỉ quan tâm kết quả

Họ không quan tâm bạn dùng công nghệ gì, “AI thúc đẩy” không phải điểm bán, “tiết kiệm 10 giờ mỗi tuần” mới là.

Sự thật 4: Rào cản công nghệ cực thấp

Làm sản phẩm AI dễ hơn mọi thời điểm, điều này có nghĩa ai cũng làm, bạn cần lợi thế kinh doanh thực sự, không chỉ công nghệ.

Những điều đáng phải hiểu sớm hơn

• Xuất phát từ thị trường chứ không phải công nghệ: trước tiên tìm người gặp vấn đề nan giải, rồi mới nghĩ cách giải quyết.
• B2B luôn tốt hơn B2C: doanh nghiệp có tiền, hiểu ROI, còn người tiêu dùng chỉ muốn miễn phí.
• Thị trường phải phân khúc cực kỳ nhỏ: “AI dành cho doanh nghiệp nhỏ” không phải phân khúc, “AI đặt lịch cho bác sĩ chỉnh nha” mới đúng.
• Dùng tiền thật để xác thực: đừng hỏi “Bạn có sẵn sàng trả tiền không”, hãy hỏi “Bạn có trả ngay bây giờ không”.
• Ngân sách phải gấp 3 lần: Trong lĩnh vực AI, mọi thứ đều cần thời gian dài hơn, vì công nghệ vẫn đang tiến bộ.

Lời cuối

Khoản học phí 47 triệu này không phải là phí phạm, 18 tháng học được nhiều kiến thức kinh doanh hơn 5 năm làm tư vấn trước đó. Nhưng thực ra, bạn có thể học những điều này với chi phí ít hơn nhiều.

Cơ hội AI thực sự tồn tại, nhưng không phải như các influencer trên Twitter tuyên truyền. Không chỉ làm một trình bao bọc ChatGPT, mà phải hiểu sâu một ngành, rồi dùng AI để giải quyết vấn đề cấp bách nhất của họ.

Hầu hết mọi người lao vào làn sóng AI vì công nghệ này quá hấp dẫn. Nhưng công nghệ hấp dẫn không làm nên kinh doanh, điều tạo nên thành công là hiểu rõ khách hàng cần gì.

Vấn đề của các startup hiện tại chính là đây — tất cả đều đang tìm kiếm cách làm giàu nhanh, chìa khoá vạn năng, vũ khí bí mật.

Không có vũ khí bí mật nào cả. Chỉ có công việc nhàm chán: hiểu rõ khách hàng rồi giải quyết vấn đề của họ.