Dòng vốn hàng tỷ USD vẫn đang đổ vào các công ty trí tuệ nhân tạo, nhưng tiêu chuẩn chọn lọc của các quỹ đầu tư mạo hiểm đã thay đổi rõ rệt so với giai đoạn bùng nổ ban đầu. Các nhà đầu tư không còn mặn mà với những startup chỉ xây dựng một lớp quy trình mỏng (thin workflow layers), công cụ quản lý dự án cơ bản hay các ứng dụng phân tích bề mặt. Những mô hình kinh doanh dựa trên việc “bọc” lại các API có sẵn (AI wrappers) mà thiếu đi sự tích hợp sâu đang dần bị loại khỏi danh sách ưu tiên.
Sự khác biệt về lợi thế cạnh tranh hiện nay không nằm ở giao diện người dùng (UI) hay khả năng tự động hóa đơn thuần. Theo các chuyên gia từ 645 Ventures và F-Prime, những rào cản gia nhập thị trường đã giảm xuống thấp đến mức các mã nguồn đồ sộ không còn là lợi thế bền vững. Thay vào đó, giới đầu tư đang tìm kiếm các startup xây dựng hạ tầng AI bản địa (AI-native infrastructure) hoặc các giải pháp SaaS dọc (vertical SaaS) sở hữu dữ liệu độc quyền.
Một ví dụ điển hình cho sự chuyển dịch này là sự khác biệt giữa các công cụ hỗ trợ lập trình như Cursor và Claude Code. Trong khi một số nền tảng chỉ thực thi các tác vụ rời rạc, những cái tên thành công hơn lại tập trung vào việc làm chủ quy trình làm việc (workflow ownership) của người dùng. Khi các đại lý AI (AI agents) dần thay thế con người thực hiện công việc, giá trị của các phần mềm vốn chỉ tập trung vào việc giữ chân con người trong hệ thống (workflow stickiness) sẽ suy giảm đáng kể.
Bên cạnh đó, các công cụ kết nối và tích hợp hệ thống cũng đang mất dần vị thế độc tôn. Sự ra đời của các giao thức như Model Context Protocol (MCP) giúp việc kết nối mô hình AI với dữ liệu bên ngoài trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, biến khả năng tích hợp từ một lợi thế cạnh tranh thành một tiện ích phổ thông (utility). Điều này buộc các doanh nghiệp phải thay đổi chiến lược, tập trung vào việc giải quyết các bài toán chuyên biệt và cốt lõi của khách hàng ngay từ ngày đầu.
Mô hình kinh doanh cũng cần được định nghĩa lại để thích nghi với thực tế mới. Các chuyên gia tại AltaIR Capital nhận định rằng mô hình thu phí theo người dùng (per-seat pricing) truyền thống đang trở nên khó bảo vệ hơn trước sự trỗi dậy của các hệ thống tự vận hành. Thay vào đó, mô hình thu phí theo mức độ tiêu thụ (consumption-based models) được đánh giá là hợp lý và minh bạch hơn trong môi trường mà hiệu suất của AI đóng vai trò chủ đạo thay vì số lượng nhân sự.
Cuối cùng, sự sống sót của các startup SaaS phụ thuộc vào khả năng nhúng sâu AI vào các quy trình nghiệp vụ quan trọng và thể hiện được am hiểu chuyên môn (domain expertise) sâu sắc. Những sản phẩm dễ dàng bị sao chép hoặc thiếu đi chiều sâu sản phẩm sẽ gặp khó khăn lớn trong việc gọi vốn. Dòng vốn đang được tái phân bổ mạnh mẽ vào những doanh nghiệp thực sự làm chủ được dữ liệu và giải quyết được những vấn đề phức tạp mà các công cụ AI đại trà không thể chạm tới.
