Hàng tỉ USD đang chảy vào mô hình AI, chip, trung tâm dữ liệu, hạ tầng điện toán và các ứng dụng doanh nghiệp. Thinking Machines Lab huy động 2 tỉ USD ngay vòng đầu với định giá 12 tỉ USD, còn Unconventional AI gọi được 475 triệu USD ở giai đoạn hạt giống với định giá 4,5 tỉ USD. Dòng vốn khổng lồ này cho thấy niềm tin của giới đầu tư vào khả năng AI tạo ra một làn sóng tăng năng suất mới.

Nhưng sự bùng nổ đầu tư cũng đặt ra một vấn đề khác: AI đang được phát triển để phục vụ những nhu cầu nào?

Công nghệ thường đi theo dòng vốn. Nhà đầu tư tìm đến những thị trường dễ nhận diện, những khách hàng có khả năng chi trả và những mô hình kinh doanh có thể mở rộng nhanh. Cách phân bổ vốn này hợp lý về mặt thương mại, nhưng có thể khiến một nhóm lớn vấn đề kinh tế và xã hội tiếp tục bị bỏ lại.

Medicaid đã chi hơn 900 tỉ USD trong năm 2024. Tình trạng người lao động thiếu gắn kết với công việc hoặc chủ động rời bỏ việc làm gây thiệt hại khoảng 1,9 nghìn tỉ USD năng suất mỗi năm tại Mỹ, theo Gallup. Đây đều là những thị trường và vấn đề có quy mô rất lớn, nhưng chưa thu hút lượng vốn công nghệ tương xứng với tầm vóc của chúng.

Một phần nguyên nhân nằm ở chính những người xây dựng công nghệ. Nghiên cứu của Elias Einiö, Josh Feng và Xavier Jaravel, công bố trên American Economic Review, cho thấy các nhà phát minh có xu hướng tạo ra sản phẩm cho những nhóm người tương đồng với họ. Nữ doanh nhân tạo ra sản phẩm có tỷ lệ khách hàng nữ cao hơn 18% so với nam doanh nhân trong cùng lĩnh vực. Những nhà đổi mới xuất thân từ gia đình giàu có cũng có xu hướng phát triển sản phẩm phục vụ người thu nhập cao.

Điều này có ý nghĩa lớn đối với AI. Một doanh nhân từng trải qua một vấn đề thường hiểu rõ nhu cầu của khách hàng, quy trình vận hành và những trở ngại mà người ngoài khó nhận thấy. Kiến thức đó có thể quyết định một sản phẩm có thực sự giải quyết được vấn đề hay chỉ tạo ra một công cụ đẹp trên bản thuyết trình.

Thị trường vốn mạo hiểm hiện vẫn có xu hướng ưu tiên những người sở hữu kỹ năng công nghệ nổi bật. Các nhà đầu tư có thể dễ dàng nhận ra một kỹ sư am hiểu tên lửa, vũ khí hoặc công nghệ quốc phòng. Anduril là một ví dụ cho thấy cách đặt cược này có thể tạo ra doanh nghiệp lớn.

Nhưng một người hiểu rõ Medicaid, hệ thống trợ cấp, quản lý nhà tù hay phần mềm cũ kỹ của một sở cảnh sát lại ít có khả năng xuất hiện trong phòng gọi vốn. Những người hiểu các lĩnh vực này thường thiếu vốn, kỹ năng công nghệ và mạng lưới cần thiết để biến kiến thức thành một công ty phần mềm.

AI có thể làm thay đổi cán cân đó. Trước đây, một người từng điều hành Medicaid trong 20 năm có thể hiểu hệ thống tốt hơn nhiều kỹ sư phần mềm, nhưng việc xây dựng một sản phẩm công nghệ vẫn đòi hỏi đội ngũ kỹ thuật, vốn lớn và nhiều năm phát triển. Với AI, người đó có thể tạo nguyên mẫu, xử lý dữ liệu, viết mã và thử nghiệm giải pháp nhanh hơn với nguồn lực nhỏ hơn.

Điều này không khiến kỹ sư trở nên kém quan trọng. AI có thể làm chi phí kỹ thuật giảm xuống, đồng thời nâng giá trị của kiến thức chuyên môn về từng thị trường. Người hiểu rõ vấn đề có thể trở thành trung tâm của một doanh nghiệp, còn AI cung cấp công cụ để biến kiến thức đó thành sản phẩm.

Đây có thể là một trong những thay đổi đáng chú ý nhất mà AI mang lại cho hoạt động khởi nghiệp.

Một hệ thống tư vấn trợ cấp, hỗ trợ tìm việc hoặc quản lý ca bệnh trước đây cần nhiều nhân viên để phục vụ thêm khách hàng. Chi phí nhân sự tăng theo quy mô khiến những lĩnh vực này khó trở thành các doanh nghiệp công nghệ có tốc độ mở rộng cao.

AI có khả năng phá vỡ mối quan hệ đó. Một hệ thống được thiết kế tốt có thể hỗ trợ thêm hàng triệu người với mức tăng chi phí thấp hơn nhiều so với mô hình dựa hoàn toàn vào nhân lực. Những lĩnh vực từng bị xem là kém hấp dẫn về mặt thương mại có thể trở thành những thị trường đáng để đầu tư.

Đây cũng là lúc cách nhìn về vốn mạo hiểm cần thay đổi. Những thị trường bị bỏ quên thường rơi vào một trong hai nhóm. Giới đầu tư truyền thống đánh giá chúng có quy mô hoặc khả năng sinh lời không đủ hấp dẫn. Các quỹ đầu tư tác động xã hội lại thường xem đây là những vấn đề đáng giải quyết nhưng khó tạo lợi nhuận cao.

AI có thể khiến cả hai cách đánh giá trở nên lỗi thời. Medicaid có thể được nhìn nhận như một thị trường hàng trăm tỉ USD thay vì một hệ thống hành chính phức tạp. Hệ thống trợ cấp có thể trở thành thị trường cho những công cụ giúp người dân xác định quyền lợi và hoàn tất thủ tục. Các cơ quan công quyền sử dụng phần mềm cũ kỹ có thể trở thành khách hàng của những sản phẩm AI giúp hiện đại hóa quy trình.

Động lực thương mại không cần bị loại bỏ khỏi những lĩnh vực này. Ngược lại, chính lợi nhuận có thể tạo ra nguồn lực để giải quyết chúng ở quy mô lớn.

Đó cũng là cách AI có thể tạo ra sự dồi dào có ý nghĩa hơn. Năng suất tăng cao và chi phí giảm xuống sẽ tạo ra nhiều của cải, nhưng kết quả cuối cùng phụ thuộc vào việc doanh nghiệp chọn phục vụ nhu cầu nào.

Người Mỹ hiện có nhiều lý do để lo ngại. Gần 8/10 người dự đoán AI sẽ làm giảm số lượng việc làm trong thập kỷ tới. Chỉ 54% có cái nhìn tích cực về chủ nghĩa tư bản, giảm từ 60% năm 2021. Trong khi đó, 81% vẫn đánh giá tích cực về doanh nghiệp tự do và 95% có thiện cảm với doanh nghiệp nhỏ.

Khoảng cách này cho thấy sự hoài nghi có thể tập trung vào kết quả mà người dân nhìn thấy từ nền kinh tế, thay vì bản thân cơ chế thị trường.

Một xã hội trong đó AI giúp người giàu loại bỏ những bất tiện nhỏ trong cuộc sống, trong khi người thu nhập thấp vẫn mất hàng giờ để tìm hiểu quyền nhận trợ cấp, tìm việc hoặc tiếp cận dịch vụ công, sẽ khó thuyết phục số đông rằng cuộc cách mạng công nghệ đang phục vụ họ.

Khi đó, sức ép đòi hỏi chính phủ phân phối lại thành quả AI sẽ tăng lên. Đây không phải kết quả tất yếu của công nghệ. Nó có thể bắt nguồn từ cách thị trường lựa chọn vấn đề để giải quyết.

AI có thể tạo ra sự dồi dào, nhưng công nghệ không tự quyết định sự dồi dào ấy phục vụ ai. Quyết định đó thuộc về doanh nhân, nhà đầu tư và những người phân bổ nguồn lực.

Thách thức lớn của AI hiện nay không nằm ở việc công nghệ có đủ mạnh hay không. Nó nằm ở việc xã hội có đủ rộng tầm nhìn để đưa AI đến những nơi đang thiếu giải pháp hay không.

Thung lũng Silicon đã chứng minh khả năng xây dựng những công ty giải quyết các vấn đề mà họ nhìn thấy. Giai đoạn tiếp theo cần chứng minh một năng lực khác: nhận ra những vấn đề lớn mà phần lớn giới công nghệ chưa từng trải qua, rồi biến chúng thành những thị trường đủ hấp dẫn để AI có thể giải quyết ở quy mô hàng triệu người.