Các đại lý AI từ Anthropic và OpenAI không giết chết SaaS—nhưng các nhà cung cấp phần mềm hiện tại không thể yên tâm

Xin chào và chào mừng đến với Eye on AI…Trong số này: ‘Tận thế SaaS’ không còn nữa…OpenAI và Anthropic đều ra mắt các mô hình mới với tác động lớn đến an ninh mạng… chính phủ Mỹ xem xét hạn chế tự nguyện việc xây dựng trung tâm dữ liệu để tránh người tiêu dùng bị sốc về hóa đơn điện… tại sao hai chỉ số AI thường được trích dẫn lại có thể đều sai… và tại sao ngày càng khó phân biệt liệu các mô hình AI có an toàn hay không.
Các nhà đầu tư cần phải nghỉ ngơi. Đó là kết luận của tôi sau khi theo dõi những biến động của thị trường trong tuần qua. Cụ thể, các nhà đầu tư nên tìm cho mình một nhà phân tâm học theo phong cách Kleinian. Bởi vì họ dường như mắc kẹt trong trạng thái mà một nhà phân tâm học Kleinian có thể gọi là “tư thế hoang tưởng-ly dị”—dao động mạnh giữa việc xem tác động của AI đối với các nhà cung cấp phần mềm đã thành lập là “tất cả đều tốt” hoặc “tất cả đều xấu.” Tuần trước, họ đã chuyển sang “tất cả đều xấu” và theo ước tính của Goldman Sachs, đã xóa đi khoảng 2 nghìn tỷ đô la khỏi giá trị thị trường của các cổ phiếu. Cho đến nay trong tuần này, mọi thứ lại tốt trở lại, và chỉ số S&P 500 đã phục hồi gần mức cao kỷ lục (mặc dù các nhà cung cấp phần mềm SaaS chỉ ghi nhận mức tăng nhẹ và cuộc hỗn loạn có thể đã lấy đi ít nhất một CEO: CEO Workday, Carl Eschenbach, thông báo sẽ từ chức để nhường chỗ cho đồng sáng lập kiêm cựu CEO của công ty, Aneel Bhusri). Nhưng có rất nhiều sắc thái mà thị trường đang bỏ lỡ. Các nhà đầu tư thích một câu chuyện đơn giản. Cuộc đua AI doanh nghiệp hiện nay giống như một tiểu thuyết Nga hơn.

Trong suốt hai năm qua, thị trường tài chính đã từng trừng phạt cổ phiếu các công ty SaaS vì có vẻ như các mô hình nền tảng AI có thể cho phép doanh nghiệp “vibe code” phần mềm tùy chỉnh, có thể thay thế Salesforce hoặc Workday hoặc ServiceNow. Tuần trước, thủ phạm dường như là nhận thức rằng các đại lý AI ngày càng có khả năng từ các nhà như Anthropic, đã bắt đầu triển khai các plugin cho sản phẩm Claude Cowork của họ nhắm vào các ngành dọc cụ thể, có thể gây tổn hại cho các công ty SaaS theo hai cách: thứ nhất, các đề xuất đại lý mới của các công ty nền tảng cạnh tranh trực tiếp với phần mềm đại lý AI của các ông lớn SaaS. Thứ hai, bằng cách tự động hóa quy trình làm việc, các đại lý này có thể giảm nhu cầu về nhân viên, nghĩa là các công ty SaaS không thể tính phí cho nhiều giấy phép người dùng nữa. Vì vậy, các nhà cung cấp SaaS bị thiệt hại hai chiều.

Tuy nhiên, chưa rõ rằng tất cả những điều này là đúng—hoặc ít nhất, chỉ đúng một phần.

Video đề xuất

Các đại lý AI không ăn phần mềm SaaS, họ đang sử dụng nó

Trước tiên, rất khó xảy ra, ngay cả khi các đại lý mã hóa AI ngày càng có khả năng, hầu hết các công ty Fortune 500 sẽ muốn tự tạo phần mềm quản lý khách hàng hoặc nhân sự hoặc chuỗi cung ứng tùy chỉnh của riêng họ. Chúng ta đơn giản là sẽ không thấy một sự tháo gỡ hoàn toàn 50 năm phát triển phần mềm doanh nghiệp trước đó. Nếu bạn là nhà sản xuất widget, bạn thực sự không muốn tham gia vào việc tạo, vận hành và duy trì phần mềm ERP, ngay cả khi quá trình đó phần lớn đã được tự động hóa bởi các kỹ sư phần mềm AI. Nó vẫn quá tốn kém và quá phân tâm cho nguồn nhân lực kỹ thuật hạn chế—dù lượng lao động con người cần thiết đã giảm đi nhiều so với năm năm trước. Vì vậy, nhu cầu đối với các sản phẩm cốt lõi truyền thống của các công ty SaaS có khả năng sẽ vẫn duy trì.

Về các mối quan tâm mới về việc các đại lý AI từ các nhà sản xuất mô hình nền tảng đánh cắp thị trường của các nhà cung cấp AI đại lý riêng của họ, còn có nhiều điều để các nhà đầu tư SaaS lo lắng hơn. Có thể Anthropic, OpenAI và Google sẽ chiếm lĩnh lớp trên cùng của hệ thống AI đại lý—xây dựng các nền tảng điều phối đại lý cho phép các công ty lớn xây dựng, vận hành và quản lý các quy trình phức tạp. Đó chính là mục tiêu của OpenAI với việc ra mắt tuần trước nền tảng AI đại lý mới dành cho doanh nghiệp gọi là Frontier.

Các công ty SaaS lớn nói rằng họ biết rõ cách vận hành lớp điều phối này vì họ đã quen xử lý các vấn đề về an ninh mạng, kiểm soát truy cập và quản trị, và vì trong nhiều trường hợp, họ đã sở hữu dữ liệu mà các đại lý AI cần truy cập để thực hiện công việc của mình. Thêm vào đó, vì hầu hết các quy trình công việc kinh doanh sẽ không hoàn toàn tự động, các công ty SaaS nghĩ rằng họ có lợi thế hơn trong việc phục vụ lực lượng lao động lai, nơi con người và các đại lý AI làm việc cùng nhau trên cùng một phần mềm và trong cùng các quy trình. Họ có thể đúng. Nhưng họ sẽ phải chứng minh điều đó trước khi OpenAI hoặc Anthropic thể hiện được khả năng làm tốt hoặc tốt hơn.

Các công ty mô hình nền tảng cũng có cơ hội chiếm lĩnh thị trường cho các đại lý AI. Claude Cowork của Anthropic là một mối đe dọa nghiêm trọng đối với Salesforce và Microsoft, nhưng không phải là một mối đe dọa toàn diện. Nó không thay thế hoàn toàn nhu cầu về phần mềm SaaS, vì Claude sử dụng phần mềm này như một công cụ để hoàn thành nhiệm vụ. Nhưng chắc chắn điều đó có nghĩa là một số khách hàng có thể thích dùng Claude Cowork thay vì nâng cấp lên Agentforce của Salesforce hoặc Microsoft 365 Copilot. Điều này sẽ hạn chế tiềm năng tăng trưởng của các công ty SaaS, như bài viết của Wall Street Journal của Dan Gallagher lập luận.

Các nhà cung cấp SaaS đang điều chỉnh mô hình kinh doanh của họ

Về mối đe dọa đối với mô hình kinh doanh truyền thống của SaaS là bán giấy phép theo chỗ ngồi, các công ty SaaS nhận thức rõ rủi ro này và đang chuyển hướng để giải quyết. Salesforce đã tiên phong trong việc phát triển “Thỏa thuận Giấy phép Doanh nghiệp Đại lý” (AELA) mà về cơ bản cung cấp cho khách hàng quyền truy cập không giới hạn với mức giá cố định cho Agentforce. ServiceNow đang chuyển sang các mô hình định giá dựa trên tiêu thụ và giá trị cho một số dịch vụ đại lý AI của họ. Microsoft cũng đã giới thiệu các yếu tố của mô hình định giá dựa trên tiêu thụ bên cạnh mô hình theo người dùng mỗi tháng như thường lệ cho sản phẩm Microsoft Copilot Studio, cho phép khách hàng xây dựng các đại lý Microsoft Copilot của riêng họ. Vì vậy, mối đe dọa này không phải là toàn diện, nhưng có thể làm giảm tốc độ tăng trưởng và biên lợi nhuận của các công ty SaaS. Bởi vì một trong những bí mật đen tối của ngành SaaS chính là điều tương tự như các thành viên phòng gym và các dịch vụ đăng ký khác—khách hàng tốt nhất của bạn thường là những người trả tiền cho các đăng ký mà họ không sử dụng. Điều này ít khả năng xảy ra trong các mô hình kinh doanh khác này.

Vì vậy, SaaS chưa chết. Nhưng cũng chưa chắc đã phát triển mạnh mẽ. Tương lai của các công ty trong lĩnh vực này có thể sẽ phân hóa. Như một số nhà phân tích Phố Wall đã chỉ ra tuần trước, sẽ có người thắng và người thua. Nhưng vẫn còn quá sớm để khẳng định ai là ai. Hiện tại, các nhà đầu tư cần chấp nhận sự mơ hồ đó.

Với điều đó, đây là thêm các tin tức về AI.

Jeremy Kahn
[email protected]
@jeremyakahn

FORTUNE VỀ AI

OpenAI vs. Anthropic: Cuộc đua quảng cáo Super Bowl báo hiệu chúng ta đã bước vào kỷ nguyên tranh luận “chửi thề” của AI—và cuộc đua sở hữu các đại lý AI ngày càng nóng hơn—bởi Sharon Goldman

Mô hình mới nhất của Anthropic xuất sắc trong việc phát hiện các lỗ hổng bảo mật—nhưng cũng làm nổi bật các rủi ro an ninh mạng mới—bởi Beatrice Nolan

Mô hình mới của OpenAI tiến xa hơn về khả năng lập trình—nhưng cũng đặt ra các rủi ro an ninh mạng chưa từng có—bởi Sharon Goldman

Thị phần ChatGPT đang giảm dần khi Google và các đối thủ thu hẹp khoảng cách, theo dữ liệu theo dõi ứng dụng—bởi Beatrice Nolan

AI TRONG TIN TỨC

AI dẫn đến việc “tăng cường” khối lượng công việc cho từng nhân viên, theo nghiên cứu. Một nghiên cứu kéo dài tám tháng của hai nhà nghiên cứu tại Đại học California Berkeley phát hiện rằng thay vì giảm tải công việc, các công cụ AI tạo sinh lại làm tăng cường khối lượng công việc. Các hệ thống AI rút ngắn thời gian hoàn thành nhiệm vụ nhưng cũng mở rộng khối lượng và tốc độ sản xuất dự kiến. Nhân viên được trang bị AI không chỉ hoàn thành công việc nhanh hơn mà còn đảm nhận phạm vi nhiệm vụ rộng hơn, làm việc kéo dài hơn và chịu áp lực nhận thức tăng lên từ việc quản lý, xem xét và chỉnh sửa các kết quả của AI, làm mờ ranh giới giữa công việc và thời gian nghỉ ngơi. Nghiên cứu thách thức giả định phổ biến rằng AI sẽ giúp cuộc sống dễ dàng hơn cho các nhân viên tri thức, mà thay vào đó cho thấy tự động hóa thường dẫn đến yêu cầu cao hơn và kiệt sức. Đọc thêm từ Harvard Business Review tại đây.

Tổng thống Mỹ xem xét hạn chế tự nguyện kế hoạch mở rộng trung tâm dữ liệu. Chính quyền Trump đang xem xét một thỏa thuận tự nguyện với các công ty công nghệ lớn để đảm bảo các trung tâm dữ liệu không làm tăng hóa đơn điện bán lẻ, gây áp lực lên nguồn nước và làm suy yếu độ tin cậy của lưới điện. Đề xuất này, vẫn đang được hoàn thiện, sẽ yêu cầu các công ty cam kết gánh chịu chi phí hạ tầng và hạn chế tác động năng lượng địa phương của các cơ sở của họ, và theo các phản ánh của một số khu vực, các trung tâm dữ liệu đã dẫn đến tăng đột biến hóa đơn điện cho người tiêu dùng. Đọc thêm từ Politico tại đây.

Amazon dự kiến xây dựng thị trường nội dung để các nhà xuất bản bán cho các công ty AI. Đó là theo The Information, trích dẫn các nguồn quen thuộc với kế hoạch này. Động thái này diễn ra trong bối cảnh các nhà xuất bản và các công ty AI xung đột về cách cấp phép và thanh toán nội dung, trong bối cảnh các lo ngại của nhà xuất bản rằng các công cụ tìm kiếm và trò chuyện dựa trên AI đang làm giảm lượng truy cập và doanh thu quảng cáo. Cloudflare và Akamai đã ra mắt một nỗ lực thị trường tương tự vào năm ngoái. Microsoft đã thử nghiệm phiên bản riêng của mình và tuần trước đã mở rộng ra quy mô lớn hơn. Nhưng cho đến nay, chưa rõ có bao nhiêu công ty AI đang mua hàng trên các thị trường này và với khối lượng ra sao. Một số nhà xuất bản lớn đã ký các thỏa thuận tùy chỉnh trị giá hàng triệu đô la mỗi năm với OpenAI, Anthropic và các đối tác khác.

Goldman Sachs hợp tác với Anthropic để thực hiện công tác kế toán, tuân thủ. Ngân hàng đầu tư này đang làm việc với Anthropic để triển khai các đại lý tự động dựa trên mô hình Claude nhằm tự động hóa các công việc quy mô lớn, dựa trên quy tắc như kế toán giao dịch và onboarding khách hàng, sau sáu tháng phát triển chung, theo CNBC. Ngân hàng cho biết mục tiêu là nâng cao hiệu quả, tăng tốc các quy trình trong khi giữ số lượng nhân viên thấp khi khối lượng công việc tăng lên, chứ không phải cắt giảm việc làm trong ngắn hạn. Các giám đốc điều hành cho biết họ đã ngạc nhiên về khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp về kế toán và tuân thủ của Claude, củng cố quan điểm rằng AI có thể vượt ra ngoài mã hóa để đảm nhận các chức năng cốt lõi của bộ phận hậu cần.

Nghiên cứu AI TRONG TẦM NHÌN

Phá bỏ hai chỉ số AI phổ biến vì lý do trái ngược nhau. Tiếp nối chủ đề trong bài luận chính của bản tin hôm nay, tôi muốn làm rõ hai bài đăng gần đây trong bản tin. Mỗi bài đều phản bác một chỉ số phổ biến thu hút nhiều sự chú ý trong các cuộc thảo luận về AI và tác động có thể của nó đối với doanh nghiệp. Một đã được dùng để làm nổi bật tiến bộ của AI; bài còn lại để khẳng định AI không có nhiều ảnh hưởng.

Đầu tiên, trong bản tin AI The Transformer, dựa trên blog của chính mình, Nathan Witkin phân tích chỉ số METR, một chuẩn mực nổi tiếng nhằm thể hiện khả năng của AI “nhân đôi mỗi 7 tháng.” Witkin lập luận rằng các mức chuẩn của con người bị tổn thương nghiêm trọng: các nhiệm vụ được hoàn thành bởi một mẫu nhỏ, không đại diện của các kỹ sư được tuyển dụng từ mạng lưới của METR, trả lương theo giờ (khuyến khích làm chậm tiến độ), và thường làm ngoài chuyên môn của họ. Dữ liệu của METR cho thấy các kỹ sư của họ hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn các chuẩn này từ 5-18 lần. Trong khi đó, trên các nhiệm vụ “lộn xộn” nhất, không mô hình nào vượt quá tỷ lệ thành công 30%.

Sau đó, Azeem Azhar trong bản tin Exponential View của mình phân tích vụ “nghiên cứu MIT” nổi tiếng, cho thấy “95% tổ chức không thấy lợi nhuận từ AI.” Azhar nhận thấy nghiên cứu nền tảng dựa trên chỉ 52 cuộc phỏng vấn, thiếu khoảng tin cậy, sử dụng các mẫu số không nhất quán, và chính MIT mô tả là “công trình sơ bộ, chưa qua bình duyệt.” Khi tính lại dựa trên mẫu số hợp lý hơn (các công ty đã thực hiện thử nghiệm), tỷ lệ thành công có thể gần 25%.

Những phản biện này cho thấy cả hai lập luận tích cực về công nghệ (AI tiến bộ nhanh như chớp) và hoài nghi (AI không hoạt động trong thế giới thực) đều có thể sai. Sự thật, như thường lệ, phức tạp hơn nhiều và nằm ở đâu đó giữa hai cực đó.

LỊCH TRÌNH AI

10-11 tháng 2: Hội nghị Hành động AI, New Delhi, Ấn Độ.

24-26 tháng 2: Hiệp hội Quốc tế về AI An toàn & Đạo đức (IASEAI), UNESCO, Paris, Pháp.

2-5 tháng 3: Hội nghị Thế giới Di động, Barcelona, Tây Ban Nha.

12-18 tháng 3: South by Southwest, Austin, Texas.

16-19 tháng 3: Nvidia GTC, San Jose, California.

THỨ ĂN TRÍ NÃO

Các mô hình ngày càng “đánh lừa” chúng ta. Thuật ngữ “sandbagging” trong nghiên cứu An toàn AI dùng để mô tả hiện tượng các mô hình AI cố tình tỏ ra kém khả năng hoặc “đồng bộ” hơn với các giá trị con người trong các bài đánh giá an toàn nhằm đánh lừa người đánh giá. Và nhiều mô hình tiên tiến mới ra mắt gần đây dường như làm điều này ở mức báo động.

Claude Opus 4.6 của Anthropic, ra mắt tuần trước, “có lý do rõ ràng để suy nghĩ về việc nó có đang được huấn luyện hay thử nghiệm,” theo công ty báo cáo. Apollo Research, đánh giá GPT-5.3-Codex của OpenAI cũng ra mắt tuần trước, phát hiện rằng mô hình “đôi khi sandbags về khả năng trả lời câu hỏi” và “có lý do rõ ràng” để làm vậy nhằm đảm bảo nó vượt qua bài kiểm tra. Chính OpenAI cũng thừa nhận rằng “kết quả đánh giá có thể bị ảnh hưởng bởi nhận thức tình huống tăng cao” và cảnh báo rằng “lĩnh vực chưa chuẩn bị cho các mô hình nhận thức về đánh giá và huấn luyện có tính ẩn.” Báo cáo an toàn Gemini 3 Pro của Google, công bố tháng 12, ghi nhận các bản ghi trong đó mô hình thể hiện “nhận thức rõ ràng về việc nó là một LLM trong môi trường tổng hợp” và thậm chí suy đoán về việc cố tình hoạt động kém hơn trong các bài kiểm tra có thể mang lại lợi thế chiến lược. Tóm lại: các bài kiểm tra chúng ta dùng để xác định xem các mô hình này có an toàn hay không ngày càng không đáng tin cậy, vì các thí sinh kiểm tra biết rằng họ đang bị kiểm tra—và điều chỉnh hành vi của mình cho phù hợp.

Đó là lý do tại sao hy vọng duy nhất để đảm bảo an toàn AI có thể là tiến bộ hơn nữa trong lĩnh vực giải thích cơ chế. Đây là các phương pháp hoạt động giống như máy fMRI cho não người, nhìn vào mạng lưới thần kinh của mô hình để phát hiện các mẫu hoạt động của neuron và liên kết chúng với các hành vi nhất định, bao gồm cả việc mô hình có nghĩ rằng nó trung thực hay lừa dối hay không. The New Yorker có bài viết sâu về nỗ lực giải thích cơ chế và “tâm lý mô hình” của Anthropic diễn ra trong tuần này.

Tham gia cùng chúng tôi tại Hội nghị Đổi mới Nơi làm việc của Fortune ngày 19–20 tháng 5 năm 2026, tại Atlanta. Thời đại mới của đổi mới nơi làm việc đã bắt đầu—và quy tắc cũ đang được viết lại. Trong sự kiện độc quyền, năng lượng cao này, các nhà lãnh đạo sáng tạo nhất thế giới sẽ tụ họp để khám phá cách AI, nhân loại và chiến lược hội tụ để định hình lại, một lần nữa, tương lai của công việc. Đăng ký ngay.