Được viết bởi: Changan, Nhóm nội dung Biteye

Trước đây, AI giống như một thực tập sinh chỉ biết nói; giờ đây, OpenClaw giống như một chuyên gia dày dạn kinh nghiệm có thể bắt tay vào công việc ngay lập tức.

Trước đây, nếu bạn hỏi AI cách đặt vé, nó sẽ cung cấp cho bạn những lời khuyên du lịch; giờ đây, nếu bạn nói "Tôi muốn đến Thượng Hải", nó sẽ trực tiếp so sánh giá cả, đặt vé và chọn chỗ ngồi cho bạn. Như chức năng đặt đồ ăn tự động của Qianwen đã chứng minh, AI đã bắt đầu mang lại kết quả trên nhiều ứng dụng khác nhau.

Sự chuyển dịch này đang âm thầm lấy đi tiền của nhiều công ty, dẫn đến sự sụt giảm giá trị định giá.

Bài viết này sẽ phân tích logic định giá lại tài sản được kích hoạt bởi cuộc cách mạng năng suất này từ các khía cạnh sau:

I. Sự sụp đổ giá trị: Những tài sản cũ nào đang mất đi lợi thế cạnh tranh?

1. Cổ phiếu của công ty phần mềm SaaS

Ngành công nghiệp phần mềm đang trải qua quá trình chuyển đổi từ cách tiếp cận dựa trên tính năng sang cách tiếp cận dựa trên khả năng thực thi. Trước đây, người dùng trả tiền cho phần mềm chủ yếu vì họ muốn giao diện người dùng đơn giản hóa thao tác và cho phép họ hoàn thành các tác vụ chỉ bằng một cú nhấp chuột.

Tuy nhiên, khi các tác nhân AI có khả năng trực tiếp điều khiển logic nền tảng và cung cấp kết quả, giá trị của phần mềm truyền thống như một điểm khởi đầu vận hành bắt đầu sụp đổ. Người dùng không còn cần giao diện phần mềm phức tạp; họ chỉ cần đưa ra lệnh, và tác nhân có thể hoàn thành nhiệm vụ ở cấp độ nền tảng.

Theo kinh nghiệm cá nhân của tôi: Chức năng chỉnh sửa ảnh Nano Banana của Gemini tốt hơn Meitu Xiu Xiu.

Sự thay đổi về logic này đã gây ra sự hoảng loạn trên thị trường vốn. Ngành phần mềm của Mỹ hiện đang trải qua một đợt điều chỉnh định giá lớn.

Các nhà đầu tư đang nhận ra rằng các công ty SaaS chỉ cung cấp các tính năng đơn giản và thiếu lợi thế cạnh tranh về dữ liệu đang bị trí tuệ nhân tạo (AI) tấn công dữ dội. Hiện tại, 89% các công ty phần mềm niêm yết công khai trên toàn thế giới đã chứng kiến ​​giá trị định giá của họ giảm xuống dưới 10 lần lợi nhuận, với mức giảm giá cổ phiếu trung bình là 33%.

(Nguồn ảnh: @afc)

2. Cổ phiếu của các nền tảng trung gian cơ bản

Trong các mô hình kinh doanh truyền thống, các nền tảng tổng hợp thu lợi nhuận bằng cách tích hợp thông tin rời rạc, khai thác sự bất đối xứng thông tin và kiểm soát các điểm truy cập. Họ tính phí hoa hồng từ các nhà bán lẻ và hiển thị quảng cáo cho người dùng, về cơ bản đóng vai trò là trung gian.

Tuy nhiên, OpenClaw đã hoàn toàn phá vỡ mô hình này:

Trong các mô hình kinh doanh truyền thống, các nền tảng tổng hợp thu lợi nhuận bằng cách tích hợp thông tin rời rạc, khai thác sự bất đối xứng thông tin và kiểm soát các điểm truy cập. Họ tính phí hoa hồng từ các nhà bán lẻ và hiển thị quảng cáo cho người dùng, về cơ bản đóng vai trò là trung gian.

Tuy nhiên, OpenClaw đã hoàn toàn phá vỡ mô hình này:

So sánh trường hợp: Hiện nay, hiện tượng giá cả chênh lệch giữa cùng một sản phẩm trên các nền tảng thương mại điện tử khác nhau đang rất nghiêm trọng. Đối với cùng một mặt hàng, giá trên Xiaohongshu hoặc Douyin thường cao hơn trên Pinduoduo do phí quảng cáo video. Tuy nhiên, trong kỷ nguyên AI, các tác nhân sẽ trực tiếp chốt giá thấp nhất trên toàn mạng với tính hợp lý tuyệt đối, khiến khoảng giá chênh lệch của các nền tảng dựa vào sự bất đối xứng thông tin nhanh chóng biến mất.

Như Goldman Sachs đã nêu trong "Báo cáo đánh giá lại Internet toàn cầu năm 2026", năm 2026 sẽ là bước ngoặt để các nền tảng trung gian chuyển mình từ vai trò tổng hợp thông tin thành nhà cung cấp dữ liệu.

Giám đốc thông tin của Goldman Sachs, Marco Argenti, chỉ ra rằng vì các tác nhân AI có thể trực tiếp thâm nhập vào lưu lượng truy cập truyền thống để đưa ra quyết định, nên các nền tảng dựa vào việc mua vị trí quảng cáo để thu hút khách hàng đang mất đi lợi thế về tỷ lệ hoa hồng.

3. Các quỹ và cổ phiếu liên quan đến bất động sản (đặc biệt là bất động sản thương mại)

Động lực thúc đẩy năng suất đang chuyển từ con người sang mã lập trình. Con người cần không gian văn phòng và nhà ở, nhưng các lập trình viên chỉ cần phòng máy chủ, điện và phần cứng. Sự tái cấu trúc quan hệ sản xuất này đang gây ra sự thay đổi trong logic định giá của các tài sản bất động sản truyền thống.

(1) Nhu cầu về không gian văn phòng giảm

Trước đây, mục đích chính của các doanh nghiệp lớn khi thuê văn phòng ở những vị trí đắc địa là để bố trí chỗ làm việc cho nhân viên. Tuy nhiên, với việc các trợ lý AI bắt đầu được ứng dụng rộng rãi trong thương mại vào năm 2026, nhu cầu về không gian làm việc vật lý đã bắt đầu giảm mạnh.

Goldman Sachs dự đoán rằng, do tác động của trí tuệ nhân tạo (AI), Mỹ sẽ mất khoảng 20.000 việc làm hành chính và dịch vụ chuyên nghiệp truyền thống mỗi tháng vào năm 2026.

(2) Chuyển dịch vốn: từ đất thương mại sang năng lượng và sức mạnh tính toán

Dòng vốn đang đổ từ bất động sản tại các vị trí đắc địa sang các trung tâm dữ liệu có chi phí điện năng thấp, lưới điện ổn định và hiệu suất làm mát cao.

Một báo cáo của Morgan Stanley vào đầu năm 2026 chỉ ra rằng nguồn cung năng lượng đã thay thế chip trở thành nút thắt cổ chai chính cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI). Điều này có nghĩa là giá trị của đất đai không còn được xác định bởi khoảng cách đến các trung tâm kinh doanh, mà bởi khả năng tiếp cận nguồn điện giá rẻ và mạng lưới cáp quang trục chính.

Đến đầu năm 2026, giá trung bình của các tòa nhà văn phòng tại các thành phố của Mỹ đã giảm khoảng 50% so với mức đỉnh trước đó. Sự sụt giảm này phản ánh mức giá cuối cùng của thị trường dưới tác động kép của làm việc từ xa và tự động hóa bằng trí tuệ nhân tạo.

Tỷ lệ văn phòng trống trên toàn nước Mỹ đã tăng lên hơn 20% vào cuối năm 2024, phá vỡ các kỷ lục lịch sử được thiết lập vào năm 1986 và 1991. Tại các khu vực chịu ảnh hưởng nặng nề nhất bởi sự thiếu hụt việc làm trong lĩnh vực công nghệ và hành chính, con số này đang tiến gần đến mức cảnh báo 35%.

4. Các công ty dịch vụ nhân sự (Tài sản thuê ngoài và tư vấn)

Trước đây, logic định giá của các công ty này dựa trên giả định rằng quy mô nhân viên tương đương với năng suất. Tuy nhiên, vì các chuyên viên có thể thay thế các nhà phân tích, lập trình viên và trợ lý pháp lý cấp dưới với chi phí cực thấp, nên số lượng lớn nhân viên đang dần chuyển từ tài sản thành gánh nặng hoạt động lớn.

Vốn đầu tư đang nhanh chóng rút khỏi các lĩnh vực dịch vụ chuyên nghiệp thâm dụng lao động như Accenture (ACN) và Infosys (INFY). Các công ty này phụ thuộc rất nhiều vào các lập trình viên trẻ, nhưng trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay có thể xử lý phần lớn các tác vụ lập trình tiêu chuẩn.

FilmHurricane đã tiến hành nghiên cứu thực địa tại Kenya về ngành viết luận học thuật địa phương. Ngành công nghiệp thuê ngoài nhân lực này, từng hỗ trợ hàng trăm nghìn người dân địa phương, đang phải hứng chịu một cú sốc nặng nề trước sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo (AI):

Thị trường vốn không còn coi quy mô nhân viên là lợi thế cạnh tranh. Các công ty tiếp tục dựa vào việc tăng cường nhân lực như động lực tăng trưởng cốt lõi có nguy cơ bị trí tuệ nhân tạo (AI) vượt mặt hoàn toàn về năng suất và hiệu quả. Các tài sản có giá trị cao trong tương lai sẽ tập trung vào các thực thể gọn nhẹ có khả năng vận hành các hoạt động tác nhân quy mô lớn thông qua mã lập trình.

II. Toàn bộ số tiền đã đi đâu?

1. Tái cấu trúc các yếu tố sản xuất: Nhu cầu về năng lực tính toán và sự chắc chắn về năng lượng

Khi lớp vỏ bọc tài sản cũ sụp đổ, của cải không biến mất mà chảy vào cơ sở hạ tầng hỗ trợ hoạt động của Đại lý.

Về bản chất, hoạt động của một tác nhân là sự tiêu thụ liên tục điện năng và sức mạnh tính toán. Các doanh nghiệp đang chuyển chi phí văn phòng vật lý (như tiền thuê văn phòng) vốn ban đầu được dùng để bố trí chỗ làm việc cho nhân viên sang chi phí thuê bao sức mạnh tính toán và chi phí an ninh năng lượng.

Phí token đã trở thành gánh nặng lớn đối với hoạt động kinh doanh. Các mô hình hàng đầu hiện nay (như Claude Code/Seedance 2.0) có chi phí suy luận rất cao, với một tác vụ phức tạp duy nhất có thể tốn hàng nghìn đô la. Chi phí cao này đang buộc ngành công nghiệp phải chạy đua để tăng chi phí suy luận.

Với việc ứng dụng các chip suy luận chuyên dụng và các mô hình mã nguồn mở (như DeepSeek và Kimi), chi phí cho mỗi lần suy luận sẽ tiếp tục giảm, khiến hạn mức điện trở thành yếu tố sản xuất khan hiếm và không thể thay thế.

Trong làn sóng chuyển dịch giá trị này, các tài sản phần cứng và năng lượng với những đặc điểm cung ứng nhất định đã trở thành những đối tượng hưởng lợi lớn nhất:

Tóm lại, quyền định giá tài sản đang chuyển từ các chủ nhà cung cấp không gian văn phòng sang các nhà cung cấp năng lực tính toán.

2. Hệ thống thanh toán tự động dựa trên trí tuệ nhân tạo: chuyển từ xác nhận thủ công sang thanh toán tự động bằng mã.

Như đã đề cập trước đó, các đại lý đã làm cho các nền tảng trung gian truyền thống trở nên lỗi thời bằng cách so sánh giá cả trên toàn mạng lưới, nhưng so sánh giá chỉ là bước đầu tiên. Sau khi một đại lý chốt được mức giá tốt nhất, họ phải có khả năng hoàn tất giao dịch một cách độc lập. Những hạn chế hiện tại của các hệ thống thanh toán truyền thống ngăn cản quá trình khép kín này, khiến nguồn vốn chuyển hướng sang các giao thức mã hóa dựa trên ngôn ngữ lập trình.

Lấy ví dụ chức năng "đặt trà sữa tự động" mà Tongyi Qianwen mới giới thiệu gần đây: Trí tuệ nhân tạo (AI) đã có thể thực hiện các thao tác lựa chọn và đặt hàng xuyên ứng dụng, chứng minh sự trưởng thành của các tác nhân trong việc ra quyết định và tương tác. Tuy nhiên, trong thực tế triển khai, quy trình tự động thường gặp trục trặc ở giai đoạn thanh toán cuối cùng vì hệ thống ngân hàng truyền thống vẫn yêu cầu nhận diện khuôn mặt thủ công, mã xác minh SMS hoặc xác minh danh tính trực tiếp.

Khoảng trống này—nơi việc ra quyết định có thể thực hiện được nhưng việc thanh toán lại không thể—chính là giá trị của các giao thức giao dịch lập trình được như X402.

Tài sản có lợi:

Tình trạng hiện nay, khi các đại lý có thể so sánh giá cả nhưng không thể thực hiện thanh toán, đã thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống thanh toán mã hóa. Những người kiểm soát các giao thức cho giao diện thanh toán tự động sẽ tiếp quản lưu lượng giao dịch bị mất đi của các trung gian tài chính truyền thống.

3. Sự tiến hóa của các mô hình năng suất: Trí tuệ thể hiện và phần cứng thực thi vật lý

Một khi trí tuệ nhân tạo (AI) giải quyết được các vấn đề về ra quyết định logic và tương tác phần mềm, vốn đầu tư bắt đầu đổ vào các thiết bị vật lý có khả năng hỗ trợ trí tuệ này. Ngân sách ban đầu được phân bổ để mua "lao động trí tuệ cơ bản" đang được phân bổ lại cho các tài sản phần cứng có khả năng thực thi vật lý.

3. Sự tiến hóa của các mô hình năng suất: Trí tuệ thể hiện và phần cứng thực thi vật lý

Một khi trí tuệ nhân tạo (AI) giải quyết được các vấn đề về ra quyết định logic và tương tác phần mềm, vốn đầu tư bắt đầu đổ vào các thiết bị vật lý có khả năng hỗ trợ trí tuệ này. Ngân sách ban đầu được phân bổ để mua "lao động trí tuệ cơ bản" đang được phân bổ lại cho các tài sản phần cứng có khả năng thực thi vật lý.

Khi trí tuệ nhân tạo đạt đến một điểm quan trọng, nút thắt duy nhất hạn chế hiệu quả của nó nằm ở hình dạng vật lý. Nguồn vốn đang được đổ vào phần cứng robot để giải quyết những thiếu sót của trí tuệ nhân tạo trong việc thực thi các nhiệm vụ thực tế.

Các loại tài sản có những lợi ích nhất định

Goldman Sachs chỉ ra rằng sự kết hợp giữa các trợ lý ảo và robot đang tạo ra một sự thay đổi mang tính thế hệ trong chi tiêu vốn. Bởi vì các trợ lý ảo giúp cải thiện đáng kể lợi tức đầu tư cho phần cứng, ngân sách trước đây dành cho việc thuê ngoài nhân lực giờ đây đang được chuyển đổi thành các đơn đặt hàng mua sắm thiết bị robot với tốc độ 25% mỗi năm.

Các tác nhân (agents) trang bị cho phần cứng khả năng tư duy, trong khi phần cứng cung cấp cho các tác nhân hình thức vật lý để kiếm tiền. Sự bổ sung lẫn nhau này cho thấy sự tiến hóa của các tác nhân chắc chắn sẽ dẫn đến việc định giá lại các tài sản thiết bị vật lý.

III. Tóm tắt quan điểm của các chuyên gia đầu ngành

Teddy@DeFiTeddy2020 (Xếp hạng XHunt: 1742)

Quan điểm: Nền kinh tế dựa trên tác nhân AI do OpenClaw dẫn đầu sẽ làm giảm đáng kể giá trị cổ phiếu phần mềm SaaS, cổ phiếu nền tảng trung gian và các tài sản liên quan đến bất động sản thương mại, vì các tác nhân AI trực tiếp gọi API, tự động tìm kiếm và đàm phán, và không cần văn phòng vật lý. Các tài sản truyền thống dựa vào hành vi của con người sẽ phải đối mặt với sự định giá lại mang tính hệ thống.

Haotian@tmel0211 (Xếp hạng XHunt: 1202)

Quan điểm: Trí tuệ nhân tạo (AI) kết hợp với tiền điện tử (Crypto) sẽ tạo nên một xu hướng khổng lồ vượt qua ranh giới của Web2 và Web3. Đây là kết quả tất yếu của sự phát triển theo xu hướng nền kinh tế dựa trên các tác nhân (Agentic Economy), bởi vì một khi AI được phân tán, các giao dịch thanh toán đáng tin cậy, định danh, hợp đồng, v.v. đều là những lĩnh vực mà tiền điện tử làm rất tốt, và điều này rất đáng để mong chờ.

Dov@dov_wo (Xếp hạng XHunt: 1843)

Quan điểm: Một bước ngoặt lớn đã đến. Giá cổ phiếu của các công ty phần mềm và SaaS đang lao dốc, với những công ty như Chegg bị GPT-4 đánh bại. ClaudeCode và OpenClaw sẽ khiến các công việc lương cao như phân tích viên Phố Wall và luật sư mất việc, với hơn một nửa lực lượng lao động bị sa thải trong vòng ba năm. Giáo dục truyền thống sẽ trở nên vô dụng, và sinh viên sẽ được thay thế bằng AI với hiệu quả gấp 10 lần và năng suất gấp 2 lần sau khi tốt nghiệp. Đây là một thế hệ mới đang cướp đoạt của cải và ý nghĩa của thế hệ cũ. Con người cần nghỉ ngơi, nhưng AI sẽ vẫn rẻ và hoạt động liên tục; mọi thứ sẽ kết thúc. Mọi người nên tránh sử dụng các tài liệu như Notion và chuyển sang sử dụng AI để kết nối thế giới cũ và thế giới mới.

BuccoCapital Bloke@buccocapital (Xếp hạng XHunt: 3935)

BuccoCapital Bloke@buccocapital (Xếp hạng XHunt: 3935)

Quan điểm: Mặc dù "xây dựng nội bộ" không còn là lý do chính dẫn đến thị trường gấu SaaS hiện tại (vì nhiều công ty vẫn dựa vào các giải pháp SaaS có sẵn), nền kinh tế tác nhân AI vẫn sẽ mang lại nhiều áp lực cấu trúc, dẫn đến áp lực dài hạn và thậm chí là việc đánh giá lại định giá đối với các công ty SaaS: sự khác biệt giữa các nền tảng đang tiến gần đến con số không (làm tăng đáng kể chi phí thu hút khách hàng), giá trị đang dịch chuyển sang lớp tác nhân, các công ty khởi nghiệp AI địa phương đang cung cấp các giải pháp dựa trên kết quả tốt hơn, làm giảm giá trị vòng đời khách hàng (LTV), mô hình doanh thu theo số lượng người dùng đang sụp đổ, việc chuyển đổi từ "phí theo số lượng người dùng" sang "phí theo kết quả" gặp khó khăn, sức mạnh định giá và biên lợi nhuận gộp đang suy giảm, lưu lượng truy cập tự nhiên giảm sút càng đẩy chi phí thu hút khách hàng (CAC) lên cao, và cạnh tranh nhân tài AI đang làm gia tăng chi phí hoạt động. Các nhà đầu tư cần hiểu rõ sức mạnh và thời điểm của các yếu tố thị trường gấu này.

Alex Clayton@afc (Xếp hạng XHunt: 31467)

Quan điểm: Hệ số định giá hiện tại của các công ty phần mềm niêm yết công khai rất ảm đạm. Trong số hơn 100 công ty, 89% đang giao dịch ở mức dưới 10 lần doanh thu 12 tháng gần nhất, chỉ có 3 công ty vượt quá 20 lần. Hầu hết các công ty đang trải qua tình trạng tăng trưởng doanh thu trì trệ, với tốc độ tăng trưởng doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) trung bình chỉ 15%, tụt hậu xa so với các công ty khởi nghiệp AI như Anthropic. Mặc dù AI có thể thay thế một số ngân sách, nhưng đây không phải là nguyên nhân gốc rễ. Vấn đề thực sự là hầu hết các nhà cung cấp SaaS chưa phát triển được các sản phẩm AI mà khách hàng sẵn sàng trả tiền. Nếu họ không thể đổi mới và chứng minh được sức hút của AI, các công ty truyền thống này sẽ tiếp tục trải qua tình trạng tăng trưởng thấp, định giá thấp và suy giảm dần. Hiện nay là thời điểm quan trọng cho quá trình chuyển đổi AI của họ.

IV. Kết luận: Người dân bình thường như chúng ta nên làm gì?

Khi đối mặt với việc định giá lại tài sản, cách hiệu quả nhất để người dân bình thường tham gia là trải nghiệm sâu sắc các sản phẩm tiên tiến và nhận thức được những ranh giới đang thay đổi của năng suất.

1. Nắm vững lập trình Vibe: Đạt được các mô hình phát triển lặp đi lặp lại

Các công cụ như Claude Code 2.0 đã thay đổi logic cơ bản của quá trình phát triển phần mềm.

Trọng tâm phát triển đã chuyển từ việc viết từng dòng mã sang tối ưu hóa kiến ​​trúc tổng thể. Những tính năng trước đây cần cả tuần làm việc nhóm giờ đây có thể được hoàn thành bởi một cá nhân trong vài giờ với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo. Điều này có nghĩa là logic định giá của các tài sản gia công phần mềm truyền thống, vốn dựa vào quy mô nhân lực để tạo ra lợi nhuận, cần được xem xét lại.

Bằng cách cố gắng chuyển đổi thời gian tiết kiệm được nhờ AI thành những lợi ích vượt trội về năng suất cá nhân.

2. Xác định điểm uốn về chi phí trong sản xuất video: Lấy Seedance 2.0 làm ví dụ.

Việc áp dụng rộng rãi các mô hình tạo video như Seedance 2.0 cho thấy sự giảm mạnh chi phí sản xuất nội dung hình ảnh.

3. Xác định các mắt xích còn thiếu trong chu trình kinh doanh: Xem xét các giao thức giao dịch từ góc độ các điểm nghẽn trong thanh toán.

Hiệu suất của Tongyi Qianwen trong các tình huống như đặt trà sữa tự động cho thấy khoảng cách giữa quá trình ra quyết định và thực thi của tác nhân.