Categories
Dev's Corner

Startup tìm gì trong CV của bạn?

Khi tích cực tuyển dụng, startup của chúng tôi nhận được 150 – 200 đơn đăng ký mỗi tháng. Tôi đọc từng cái một trong số chúng. Đôi khi, tôi nói chuyện với một ứng viên và thấy rằng những gì chúng tôi coi là điểm mạnh nhất của họ thực sự không được đưa vào CV của họ. Thỉnh thoảng, một ứng viên nói với tôi rằng họ không ngờ rằng CV của mình vẫn được con người sàng lọc – nếu họ biết, họ đã viết CV của mình theo cách khác.

Quá trình đánh giá CV gần như là một hộp đen đối với hầu hết các ứng viên. Và nó là như vậy bởi vì rất ít nhà tuyển dụng thảo luận công khai về điều này. Tôi nghĩ tôi nên bắt đầu cuộc trò chuyện.

“Resume” ở đây đề cập đến cả CV truyền thống và hồ sơ LinkedIn. Nếu LinkedIn của bạn đang được cập nhật và chứa tất cả thông tin bạn muốn chia sẻ, điều đó hoàn toàn ổn. Một số nhà quản lý tuyển dụng mà tôi biết ở các công ty khác thực sự thích xem LinkedIn hơn vì họ thấy thông tin họ cần nhanh hơn (ví dụ: logo công ty, thời gian làm việc tại mỗi công ty). Tôi cũng đã thấy những ứng viên sử dụng trang web cá nhân của họ làm hồ sơ xin việc, điều này cũng có tác dụng đó chứ.

Cho dù bạn có quan tâm đến việc ứng tuyển vào công ty khởi nghiệp của chúng tôi hay không, tôi hy vọng rằng quan điểm của tôi có thể làm sáng tỏ những gì đang xảy ra ở phía bên kia bàn đàm phán và cách tạo một bản lý lịch giúp bạn nỗ lực hết mình, không chỉ với chúng tôi, mà còn với các công ty khác. Hãy cẩn thận: Mỗi công ty tuyển dụng khác nhau. Những gì phù hợp với chúng tôi có thể không phù hợp với các công ty khác.

Tìm kiếm việc làm rất mệt mỏi và đôi khi giống như một phát súng trong bóng tối. Tôi ước nhiều công ty sẽ minh bạch hơn về những gì họ đang tìm kiếm để các ứng viên có thể quyết định xem họ có phù hợp hay không trước khi ứng tuyển.

Cách tiếp cận tổng thể

Các công ty khởi nghiệp như chúng tôi và các công ty lớn, chẳng hạn như Google, tuyển dụng rất khác nhau. Do đó, điều hợp lý là một ứng viên nên ứng tuyển vào một công ty khởi nghiệp khác với cách họ ứng tuyển vào một công ty lớn.

Đây là những gì chúng tôi làm, có thể khác với những gì các công ty lớn làm.

1. Chúng tôi không sử dụng hệ thống tự động để sàng lọc hồ sơ.

Chúng tôi đọc mọi CV. Điều này có nghĩa là rất nhiều thủ thuật bạn đã đọc về cách đánh bại quá trình sàng lọc tự động, chẳng hạn như đưa một số cụm từ mô tả công việc vào CV của bạn, lặp lại các từ khóa “hot”, điền vào CV của bạn bằng các số liệu ngẫu nhiên, v.v. chúng ta. Chúng thậm chí có thể gây hại khi bạn ứng tuyển vào những công ty như chúng tôi, bởi vì không gian trên CV được sử dụng cho những mánh khóe này là không gian bạn không sử dụng cho những thứ liên quan đến chúng tôi.

2. Chúng tôi tìm kiếm lý do để nói có

Đối với một công ty nhận được một lượng lớn hồ sơ (lớn hơn chúng tôi rất nhiều), họ sẽ cần một cách để nhanh chóng lọc ra các hồ sơ, hay còn gọi là cách nhanh chóng để từ chối. Ví dụ: thuật toán tự động của họ có thể từ chối một CV nếu nó thiếu một số năm kinh nghiệm nhất định hoặc thiếu một số từ khóa nhất định. Đối với chúng tôi, chúng tôi đánh giá từng ứng dụng một cách toàn diện và nếu ứng dụng của bạn thể hiện các khía cạnh mà chúng tôi đang tìm kiếm, như đã thảo luận trong bài viết này, thì chúng tôi muốn gọi điện để tìm hiểu thêm về bạn.

Tìm kiếm chuyên môn đã được chứng minh, không phải từ khóa

Khoảng 90% hồ sơ chúng tôi thấy có một danh sách dài các kỹ năng. Đây chỉ là một số ví dụ.

Ban đầu, tôi đã lúng túng về mục đích của danh sách này, bởi vì:

  1. Nó không thuyết phục. Có một khoảng cách lớn giữa “nói rằng bạn biết điều gì đó” và “giỏi về điều đó”.
  2. Nó có thể làm suy yếu CV của bạn. Ví dụ: nếu bạn xem xét các kỹ năng phổ biến như máy tính xách tay Jupyter và sử dụng lợi thế cạnh tranh của mình (lý do duy nhất để đưa chúng vào CV của bạn), tôi sẽ tự động cho rằng bạn không có lợi thế cạnh tranh nào khác.
  3. Chuyên môn cần có thời gian để có được. Tôi nghi ngờ những người tự nhận mình là chuyên gia trong quá nhiều thứ.

Khi cố gắng tìm hiểu lý do tại sao, tôi đã tìm thấy vô số bài viết đưa ra các mẹo về cách đánh bại quá trình sàng lọc CV tự động. Các bài báo này cho rằng tại các công ty lớn nhận được nhiều hồ sơ xin việc, các nhà tuyển dụng đặt ra các quy tắc để hiển thị các hồ sơ có chứa các từ khóa nhất định. Các ứng viên, không chắc những từ khóa này là gì, điền vào CV của họ tất cả các từ khóa mà họ có thể nghĩ ra.

Đó là một chiến lược tồi để áp dụng tại các công ty khởi nghiệp như của chúng tôi. Chúng tôi không tìm kiếm từ khóa. Chúng tôi tìm kiếm chuyên môn đã được chứng minh. Dưới đây là một vài cách để thể hiện chuyên môn của bạn.

1. Chỉ ra cách bạn có được và sử dụng kỹ năng đó trong công việc của bạn

Hãy xem xét hai ứng viên này, cả hai đều đề cập đến Flink trong hồ sơ của họ. Bạn muốn nói chuyện với ai?

  • Ứng viên A có Flink là một trong 30 mục trên ô Kỹ năng kỹ thuật của họ.
  • Ứng viên B đã giải thích cách họ sử dụng Flink trong công việc trước đây của mình: “đã làm việc trên một nền tảng tính toán tính năng được xây dựng dựa trên Apache Flink, xử lý 100.000 sự kiện mỗi giây và phục vụ 10 mô hình ML khác nhau.”

Nếu trong cuộc phỏng vấn của chúng tôi, ứng viên B có thể cho tôi biết lý do tại sao họ chọn Flink thay vì các công cụ xử lý luồng khác, họ đã gặp phải vấn đề gì và họ muốn thấy những thay đổi nào trong Flink, thì tôi sẽ bị thuyết phục!

2. Chia sẻ kiến thức chuyên môn của bạn trên các kênh công khai như: câu trả lời của StackOverflow, đóng góp nguồn mở, bài báo, bài đăng trên blog

Dưới đây là một số ví dụ đã thuyết phục tôi về chuyên môn của ứng viên trong một số công nghệ nhất định:

  • Một ứng viên đã gửi cho chúng tôi hồ sơ StackOverflow của họ nơi họ đã trả lời hơn 100 câu hỏi về JavaScript.
  • Một người khác đã gửi cho chúng tôi danh sách các PR được hợp nhất của họ với PyTorch.
  • Một người khác đã gửi cho chúng tôi một bài đăng trên blog trình bày chi tiết chuyên sâu về X khiến nhóm của chúng tôi phải thốt lên: “Ồ, họ thực sự biết về X.”

Chúng tôi hiểu rằng không phải ai cũng có thời gian để đóng góp vào bài diễn thuyết công khai, vì vậy #2 là tùy chọn.

Tìm kiếm những người hoàn thành công việc

Rất nhiều người bị thu hút bởi một công ty khởi nghiệp vì tầm nhìn của nó: công ty khởi nghiệp này có thể trở thành cái gì trong 5 hoặc 10 năm tới. Tuy nhiên, khi bạn tham gia khởi nghiệp, điều thực sự quan trọng là việc thực hiện hàng ngày. Khi tôi còn ở Snorkel, Giám đốc điều hành của chúng tôi liên tục nói với chúng tôi: “Các công ty mới thành lập không phát triển nhanh hơn các công ty lớn chỉ vì họ là công ty mới thành lập. Các công ty khởi nghiệp di chuyển nhanh hơn bởi vì họ phải làm vậy.” Chúng ta phải hoàn thành công việc. Để có thể tiến nhanh, chúng tôi cần những người không ngại xắn tay áo và đương đầu với những thử thách khó khăn.

Có hai đặc điểm mà chúng tôi tìm kiếm để đánh giá liệu một ứng viên có thể hoàn thành công việc hay không: tính chủ động và tính kiên trì. Nếu bạn có kinh nghiệm chứng minh những điều này, vui lòng đưa chúng vào CV của bạn.

Khả năng khởi xướng

Để hoàn thành bất cứ điều gì, bạn cần phải bắt đầu nó. Có rất nhiều người có thể nhìn thấy một vấn đề, nhưng ít người sẵn sàng hành động để giải quyết vấn đề đó. Chúng tôi muốn những người, khi nhìn thấy một vấn đề, chủ động làm điều gì đó về vấn đề đó mà không cần chờ đợi để được nói. Chúng tôi tìm kiếm các sáng kiến mà ứng viên đã bắt đầu trước đó, chẳng hạn như:

  • Một câu lạc bộ sinh viên, một sự kiện, một nhóm, một dự án tại nơi làm việc. Một dự án mà bạn bắt đầu không nhất thiết phải là một điều gì đó mới mẻ. Các dự án như viết tài liệu hoặc cải thiện CI/CD hiện có cũng rất có giá trị.
  • Một công ty khởi nghiệp. Một nhà sáng lập nói với tôi rằng những người tuyển dụng tốt nhất của anh ấy là những người trước đây đã thành lập công ty, ngay cả khi công ty đó không thành công. Họ biết khoan.

Kiên trì

Khi chúng ta đã bắt đầu một việc gì đó, chúng ta cần kiên trì để hoàn thành nó. Một số tín hiệu của sự kiên trì mà tôi đã thấy:

  • Đóng góp hàng ngày cho GitHub trong cả năm.
  • Giỏi bất cứ thứ gì đòi hỏi nỗ lực nhất quán, ví dụ: một bậc thầy Kaggle, một bậc thầy cờ vua, một vận động viên chuyên nghiệp, v.v.
  • Trước đây đã từng tham gia một công ty khởi nghiệp sớm khác và bị mắc kẹt.

Tôi hơi do dự khi thấy những ứng viên thay đổi công việc quá thường xuyên, v.d. 5 công ty khác nhau trong 5 năm. Tôi hiểu rằng không phải công việc nào cũng suôn sẻ, vì vậy, đôi khi cần thiết, bạn vẫn có thể tiếp tục. Tuy nhiên, nhảy việc liên tục có thể ám chỉ rằng bạn cảm thấy nhàm chán hoặc dễ dàng bỏ cuộc. Một năm làm việc hầu như không đủ để đi sâu vào một không gian có vấn đề và có những đóng góp đáng kể.

Làm việc tại một công ty mới thành lập có thể rất khó khăn và chúng tôi không muốn ai đó tham gia rồi rời đi khi có dấu hiệu thử thách đầu tiên. Chúng tôi muốn ai đó ở bên cạnh và giúp chúng tôi vượt qua các giai đoạn khác nhau. Tôi hy vọng quá trình này cũng có thể cung cấp cho bạn một tập hợp kinh nghiệm đa dạng để chuẩn bị cho bạn bất cứ điều gì bạn muốn làm sau này.

Tìm kiếm những quan điểm độc đáo

Các công ty khởi nghiệp như của chúng tôi tồn tại để giải quyết một vấn đề mà ít người khác có thể giải quyết. Điều này đòi hỏi chúng ta phải nhìn vấn đề từ góc độ mà hầu hết mọi người không làm. Vì lý do đó, chúng tôi không tìm kiếm những người có tư duy nhóm hoặc những người theo đuổi sự cường điệu. Chúng tôi tìm kiếm những người có thể mang lại một quan điểm độc đáo cho tập thể.

Quan điểm độc đáo của bạn có thể được thể hiện trong các lựa chọn nghề nghiệp/cuộc sống, bài viết, dự án phụ của bạn.

Gần đây, tôi đã có một hội thảo thảo luận về việc sàng lọc CV trên MLOps Discord của chúng tôi và Kyle Kranen, một kỹ sư deep learning cao cấp của NVIDIA, không khuyến khích các ứng viên liệt kê các dự án kém nổi bật trong CV của họ, vì chúng lấy đi không gian cho những thứ là thế mạnh độc đáo của bạn .

Các dự án này xảy ra khi ai đó chỉ đơn giản sao chép một giải pháp chung cho một dự án phổ biến – phân tích tâm lý, cảm tính của các tweet, giao dịch chứng khoán, chatbot – mà không có bất kỳ cách tiếp cận hoặc thông tin chi tiết mới nào. Tôi thấy chúng trong khoảng ⅓ hồ sơ chúng tôi nhận được. Những dự án này là tốt để thực hành. Bản thân tôi đã thực hành chúng khi tôi bắt đầu. Tuy nhiên, chúng sẽ không giúp bạn trở thành một ứng viên nổi bật.

Ví dụ về các dự án thú vị mà tôi đã thấy:

  • Một trang web cá nhân trông giống hệt MacOS.
  • Một công cụ CLI để tự động hoàn thành các lệnh bash của bạn.
  • Cánh tay robot làm matcha.

Quan tâm đến tác động chứ không phải những số liệu vô nghĩa

Gần đây, tôi đã hỏi trên LinkedIn về việc tại sao hồ sơ lại trở nên thiên về số liệu như vậy. Hầu như tất cả các CV mà tôi đã xem đều có đầy đủ các chỉ số. Số liệu là tốt khi chúng giúp nói lên một điểm. Tuy nhiên, nhiều số liệu trong số này khiến tôi bối rối hơn là ấn tượng. Ví dụ: đây là một số chỉ số thực tế mà tôi đã thấy:

  • Đã xây dựng mô hình dựa trên Máy biến áp đạt được độ chính xác 89% (không có thông tin về nhiệm vụ hoặc đường cơ sở)
  • Làm việc trên 15 tên miền khác nhau.
  • Đã tham gia hơn 300 bài đánh giá mã (không chắc điều này sẽ thể hiện điều gì. Nếu tôi thực hiện đánh giá mã một ngày, thì tôi chỉ mất một năm để đạt được con số này, điều này thực sự không nói lên nhiều điều.)

Mọi người đã nhanh chóng chỉ ra cho tôi: lời khuyên phổ biến nhất để viết CV là “định lượng tác động của bạn”, ví dụ: bạn đã tiết kiệm được bao nhiêu tiền cho công ty của mình, bạn đã thực hiện chương trình của mình nhanh hơn bao nhiêu. Do lời khuyên này, nhiều ứng viên đã nói với tôi rằng họ cần phải có các số liệu trong hồ sơ của mình. Đôi khi, khi không thể định lượng được tác động của mình, họ chấp nhận những gì họ có thể định lượng được.

Thật không may, không phải tất cả những gì có thể định lượng đều có tác động. Hiển thị số lượng đánh giá mã mà bạn đã tham gia, không có bất kỳ ngữ cảnh nào, không nói lên điều gì tâng bốc. Sẽ tốt hơn nếu bạn có thể chỉ ra cách học hỏi từ tất cả các bài đánh giá mã này có liên quan như thế nào đến vai trò mà bạn đang ứng tuyển: ví dụ: chúng đã giúp bạn trở thành một kỹ sư giỏi hơn như thế nào.

Làm rõ những đóng góp của bạn

Mọi người tìm việc nên làm cho CV của họ trông đẹp nhất có thể. Tôi đã nói chuyện với nhiều ứng viên không thoải mái khi nói về thành tích của họ, có thể là do khiêm tốn hoặc nhút nhát. Điều này đặc biệt phổ biến ở các ứng viên nữ mà tôi đã nói chuyện.

Mặt khác, tôi đã thấy nhiều ứng viên đi quá xa. Ví dụ: tuần trước, một ứng viên đã viết rằng họ có nhiều kinh nghiệm trong việc triển khai các hệ thống quy mô lớn nhờ một lần thực tập tại Amazon.

Thông thường, tôi thấy một ứng viên ghi công cho cả nhóm. Một ứng viên cho biết trong CV của mình rằng anh ấy “đã triển khai một mô hình dự đoán trực tuyến phục vụ 10 triệu người dùng hoạt động hàng ngày.” Trong cuộc phỏng vấn của chúng tôi, tôi phát hiện ra rằng anh ấy hoàn toàn không tham gia vào việc triển khai cũng như mở rộng dịch vụ dự đoán. Nhiệm vụ của anh ấy là sắp xếp dữ liệu từ một thùng S3. Rõ ràng, đây là một kỹ năng quan trọng, chỉ không phải là kỹ năng chúng tôi đang tìm kiếm. Chúng tôi đã nói rõ ràng rằng chúng tôi đang tìm kiếm kinh nghiệm trong việc triển khai các mô hình trong sản xuất. Cuộc phỏng vấn này là một sự lãng phí thời gian cho cả hai chúng tôi.

Số liệu mà chúng tôi muốn xem

Tôi quan tâm đến số liệu. Tôi đặc biệt đánh giá cao các số liệu được trình bày với hai thành phần:

  1. Làm thế nào chúng có thể được gắn với các mục tiêu kinh doanh.
  2. Đóng góp của bạn trong việc đạt được số liệu đó.

Dưới đây là một số số liệu mà chúng tôi thấy thuyết phục:

  • Là thành viên của nhóm 2 nhà khoa học dữ liệu sở hữu kỹ thuật tính năng cho hệ thống phát hiện gian lận. Đã thêm 200 tính năng mới, giúp giảm tỷ lệ dương tính giả từ 20% xuống 15%, trong khi vẫn giữ nguyên tỷ lệ âm tính giả.
  • Chiến lược bộ nhớ đệm được xây dựng bằng cách sử dụng bộ nhớ đệm cấp ứng dụng & Redis cho 2000 QPS, giúp giảm 50% thời gian phản hồi.
Ảnh chụp màn hình từ các CV được gửi đến phiên đánh giá CV của chúng tôi

Không phải tất cả các tác động đều có số liệu

Sửa lỗi hoặc giúp đỡ đồng nghiệp có tác động lớn nhưng khó đo lường. Đó là một tín hiệu tuyệt vời khi tác phẩm của bạn nhận được giải thưởng và sự công nhận, chẳng hạn như:

  • Giải thưởng nội bộ của công ty (ví dụ: thực tập sinh của năm, MVP, giải thưởng người sáng lập, chiến thắng hackathon)
  • Thăng chức, ví dụ: Tôi rất ấn tượng với một ứng viên đã đi từ nhà khoa học dữ liệu lên MLE cấp cao rồi trở thành MLE nhân viên trong vòng 4 năm.
  • Khuyến nghị tuyệt vời từ các đồng đội và người quản lý trước đó. Chúng tôi thực sự đã đưa ra lời đề nghị cho một ứng viên sau khi hai người giới thiệu của họ nói về việc ứng viên này đã giúp đỡ và cố vấn cho họ nhiều như thế nào.

Câu hỏi thường gặp

CV có phải là một trang không?

Trong cuộc phỏng vấn của chúng tôi, một ứng viên đã nói với tôi rằng anh ấy đã không đưa các dự án phụ vào CV của mình vì anh ấy lo lắng rằng điều đó sẽ khiến anh ấy vượt quá giới hạn một trang. Nói rõ hơn, tôi sẽ KHÔNG từ chối một ứng viên chỉ vì CV của họ dài hơn một trang.

Đề xuất giới hạn một trang là để giúp bạn ngắn gọn. Giống như nhà toán học người Pháp Blaise Pascal đã từng nói: “Tôi chỉ làm bức thư này dài hơn vì tôi không có thời gian để làm cho nó ngắn hơn.” CV của bạn càng dài thì càng có nhiều khả năng những điểm mạnh nhất của bạn sẽ bị chôn vùi trong những chi tiết ít quan trọng hơn.

Mục tiêu của CV không phải là thể hiện mọi thứ về bạn. Mục tiêu là nỗ lực hết mình để cho công ty thấy tại sao bạn lại là một sự bổ sung tuyệt vời cho đội ngũ của họ. Hiếm khi tôi thấy một ứng cử viên nào có thành tích tốt nhất lại không thể chứa đựng trong một trang giấy.

Nếu bạn có nhiều kinh nghiệm, bạn nên có nhiều phương án hơn để lựa chọn để làm nổi bật thế mạnh của mình. Một bản CV dài 3 trang mà không có bất kỳ tiêu điểm hay điểm nhấn nào cho thấy bạn thiếu khả năng phán đoán xem điều gì là quan trọng và thông tin ngắn gọn.

Điều mà tôi thấy khó khăn hơn nhiều đối với các ứng viên mới tham gia lĩnh vực này là phải có đủ thông tin để điền vào một trang.

Một số mẹo để rút ngắn CV của bạn

  • Tìm sự lặp lại và loại bỏ chúng. Ví dụ: bạn có cần liệt kê tất cả 5 dự án cá nhân của mình hay 3 dự án hàng đầu là đủ?
  • Loại bỏ kinh nghiệm không liên quan, ngay cả khi điều đó tạo ra những khoảng trống trong CV của bạn. Cá nhân tôi không quan tâm đến những khoảng trống – ai cũng cần thời gian để nạp lại năng lượng và giải quyết những vấn đề cá nhân.
  • Hầu hết các CV mà tôi đã xem có thể có các phần trình độ học vấn ngắn hơn.
  • Loại bỏ các kỹ năng phổ biến, ví dụ: git, sổ ghi chép, MS Word/Excel.
  • Tìm định dạng hiệu quả hơn, ví dụ: sử dụng nhiều cột.
  • Giảm cỡ chữ, lề trang.

Những gì để đưa vào CV của tôi nếu tôi chưa có kinh nghiệm?

Đây là một câu hỏi khó. Nếu bạn không có kinh nghiệm mà một vai trò cần, thì bạn viết gì trong CV của mình không quan trọng, vai trò đó sẽ không phù hợp với bạn.

Tuy nhiên, tôi đã bị ấn tượng bởi những ứng viên bù đắp cho sự thiếu kinh nghiệm của họ trong lĩnh vực của chúng tôi bằng những kinh nghiệm ấn tượng trong các lĩnh vực khác.

Cá nhân tôi đã từng được nhận thực tập tại một công ty khởi nghiệp, mặc dù tôi không có kinh nghiệm nào mà họ yêu cầu. Tôi đã liên hệ với Giám đốc điều hành để giải thích cho ông ấy những vấn đề mà tôi đã giải quyết trong quá khứ và cách những kỹ năng tôi có được có thể được chuyển giao cho những vấn đề mà công ty ông ấy đang giải quyết.

Đó là một cú sút xa, nhưng đó là một cú sút.

Tôi có cần thư xin việc không?

Thứ tự tôi đọc đơn xin việc: CV -> thư xin việc. Nếu bạn có kinh nghiệm và kỹ năng xuất sắc, chúng tôi muốn nói chuyện với bạn ngay cả khi bạn không có thư xin việc. Một số nhà tuyển dụng nói với tôi rằng họ không hề đọc thư xin việc.

Tuy nhiên, tôi đánh giá cao khi một ứng viên viết thư xin việc giải thích lý do tại sao họ muốn tham gia cùng chúng tôi và tại sao họ nghĩ rằng họ phù hợp với vai trò này. Đối với những ứng viên có quá trình chuyển đổi bất thường (ví dụ: chuyển từ nghề nghiệp khác sang học máy), thư xin việc cũng có thể là một nơi tuyệt vời để giải thích quá trình chuyển đổi của họ.

Nếu bạn viết một lá thư xin việc, hãy viết thật ngắn gọn. Thư xin việc không nhất thiết phải là PDF. Nó chỉ có thể là một email.

Nếu một thông tin quan trọng, hãy đưa nó vào CV của bạn thay vì thư xin việc. Đôi khi, các ứng viên đưa thông tin quan trọng vào email mà họ đã gửi đến địa chỉ email của nhóm chúng tôi, thông tin này có thể không được nhập chính xác vào hệ thống theo dõi ứng dụng của chúng tôi.

Mẹo linh tinh

Chung

  1. Nếu bạn đang ứng tuyển vào một công ty khởi nghiệp nhỏ, chẳng hạn như dưới 20 người, hãy dành thời gian nghiên cứu những người làm việc tại công ty khởi nghiệp đó và gửi email trực tiếp cho họ.
  2. Gửi CV của bạn dưới dạng PDF thay vì định dạng có thể chỉnh sửa như Microsoft Word hoặc Google Docs. Định dạng có thể chỉnh sửa có thể không hiển thị chính xác trên máy tính của người khác.
  3. Nếu bạn có thể nhờ ai đó từng giám sát bạn nói về việc bạn tuyệt vời như thế nào, hãy đưa trích dẫn của họ vào CV của bạn. Trích dẫn từ bạn bè / gia đình không được tính.
  4. Đừng sử dụng từ viết tắt trừ khi bạn biết chắc chắn khán giả của mình biết bạn đang nói về điều gì.

Liên kết công khai

  1. Nếu bạn đã đóng góp cho các dự án nguồn mở, hãy bao gồm các liên kết đến PR hoặc thiết kế kiến trúc công cộng mà bạn tự hào nhất.
  2. Nếu GitHub của bạn có nhiều repo, hãy ghim những cái quan trọng trên trang chủ của bạn (bạn có thể ghim tối đa 6). Bạn cũng có thể viết README để hướng dẫn khách truy cập của mình về những kho lưu trữ mà họ sẽ xem xét.
  3. Không bao gồm liên kết đến liên kết GitHub của bạn nếu nó trống.
  4. Nếu bạn có ấn phẩm, hãy liên kết tới hồ sơ Google Scholar của bạn.
  5. Nếu bạn là đồng tác giả của một bài báo với nhiều tác giả, hãy in đậm tên của bạn trong danh sách tác giả.
  6. Nếu bạn có nhiều thứ để thể hiện hơn mức cho phép của CV, hãy tạo một trang web cá nhân. Giả sử rằng bạn có kỹ năng mã hóa cơ bản, việc tạo một trang web cá nhân miễn phí bằng Trang GitHub là khá dễ dàng.

Giáo dục

  1. Nếu bạn vẫn còn đi học, hãy đưa trình độ học vấn sớm hơn vào CV của bạn, vì nó giúp người sàng lọc CV của bạn biết bạn đang ở đâu và bạn đang tìm kiếm điều gì. Nếu bạn đã đi làm, hãy đặt kinh nghiệm làm việc của bạn lên hàng đầu.
  2. Nếu bạn vẫn còn đi học, hãy liệt kê ngày tốt nghiệp dự kiến của bạn để các công ty biết khi nào bạn có thể bắt đầu làm việc toàn thời gian.
  3. Nếu bạn đã làm việc hơn 2 năm, hãy xóa điểm trung bình và các môn học của bạn. Tôi quan tâm nhiều hơn đến kinh nghiệm làm việc của bạn.
  4. Tương tự như vậy, các dự án khóa học chỉ nên được liệt kê nếu bạn nghĩ rằng chúng tốt hơn dự án khóa học trung bình.

Tài liệu về CV

Có rất nhiều tài nguyên về cách viết CV. Dưới đây là một số trong số chúng:

  1. Reddit có một hướng dẫn tuyệt vời về CV kỹ thuật
  2. Viết một bản CV tuyệt vời : Hướng dẫn công việc khởi nghiệp YC Ultimate
  3. Các nhà tuyển dụng của Google cho biết việc sử dụng công thức X-Y-Z trong CV của bạn sẽ cải thiện khả năng bạn được tuyển dụng tại Google
  4. Tại sao sàng lọc CV không hoạt động
  5. Các công ty cần nhiều công nhân hơn. Tại sao họ từ chối hàng triệu hồ sơ xin việc? – WSJ

Kết luận

Viết CV là một quá trình chỉ diễn ra một lần: đó là nghệ thuật sắp xếp những gì bạn đã có theo cách giúp bạn nổi bật nhất. Thật khó để viết một CV tốt mà không có những thứ để đưa vào đó.

Xây dựng CV là một quá trình liên tục: liên tục cải thiện kinh nghiệm, kỹ năng, đề xuất, v.v. mà bạn có. Nếu bạn giỏi xây dựng, bạn thậm chí có thể không phải viết CV. Nếu công việc của bạn thu hút sự chú ý của các công ty, họ sẽ liên hệ với bạn.

Một vài người bạn nói với tôi rằng “xây dựng CV” có hàm ý xấu, vì nó có thể gợi ý rằng chúng ta chỉ nên làm những việc để đưa vào CV của họ và bỏ qua những việc quan trọng nhưng kém sáng sủa hơn như sửa lỗi hoặc giúp đỡ đồng nghiệp.

Điều chúng tôi thực sự tìm kiếm không phải là CV tốt nhất hay người xây dựng CV tốt nhất, mà là một thành viên trong nhóm, một người biết quan tâm. CV có thể không phải là công cụ hoàn hảo để thể hiện điều đó, và đó là lý do tại sao chúng ta sai lầm khi nói chuyện với người đó để tìm hiểu.

Nguồn: Huyền Chip (huyenchip.com)

Categories
Gambaru News

Ai sở hữu nền tảng Generative AI (AI Tạo Sinh)?

Chúng ta đang bắt đầu thấy những giai đoạn đầu tiên của hệ thống công nghệ (tech stack) xuất hiện trong generative AI.

Hàng trăm công ty khởi nghiệp mới đang đổ xô vào thị trường để phát triển các mô hình nền tảng, xây dựng các ứng dụng gốc AI và xây dựng cơ sở hạ tầng/công cụ.

Nhiều xu hướng công nghệ nóng bỏng đã được thổi phồng quá mức trước khi thị trường bắt kịp. Nhưng sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo đã đi kèm với những lợi ích thực sự trên thị trường thực và lực kéo thực từ các công ty thực.

Các mô hình như Stable Diffusion và ChatGPT đang lập kỷ lục lịch sử về tăng trưởng người dùng và một số ứng dụng đã đạt doanh thu hàng năm 100 triệu USD chưa đầy một năm sau khi ra mắt. So sánh song song cho thấy các mô hình AI vượt trội hơn con người trong một số nhiệm vụ theo nhiều bậc độ lớn.

Vì vậy, có đủ dữ liệu ban đầu để cho thấy sự chuyển đổi lớn đang diễn ra. Điều chúng ta không biết, và điều hiện đã trở thành câu hỏi quan trọng, là: Giá trị sẽ tích lũy ở đâu trên thị trường này?

Năm ngoái, chúng tôi đã gặp gỡ hàng chục nhà sáng lập và điều hành công ty khởi nghiệp trong các công ty lớn, những người trực tiếp xử lý generative AI.

Chúng tôi quan sát thấy rằng các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng có khả năng là những người chiến thắng lớn nhất trong thị trường này cho đến nay, thu được phần lớn tiền chảy vào lĩnh vực này.

Các công ty ứng dụng hàng đầu đang tăng doanh thu rất nhanh nhưng thường phải vật lộn với việc duy trì, khác biệt hoá sản phẩm và lợi nhuận gộp. Và hầu hết các nhà cung cấp mô hình, mặc dù chịu trách nhiệm về sự tồn tại của thị trường này, vẫn chưa đạt được quy mô thương mại lớn.

Nói cách khác, các công ty tạo ra nhiều giá trị nhất – tức là đào tạo các mô hình Generative AI và áp dụng chúng trong các ứng dụng mới – đã không nắm bắt được phần lớn giá trị đó. Việc dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo khó hơn nhiều.

Nhưng chúng tôi nghĩ rằng điều quan trọng cần hiểu là phần nào trong đó thực sự khác biệt và có thể bảo vệ được. Điều này sẽ có tác động lớn đến cấu trúc thị trường (tức là sự phát triển của công ty theo chiều ngang so với chiều dọc) và các yếu tố thúc đẩy giá trị lâu dài (ví dụ: biên lợi nhuận và tỷ lệ giữ chân).

Cho đến nay, chúng tôi đã gặp khó khăn trong việc tìm kiếm khả năng phòng thủ có cấu trúc ở bất kỳ đâu trong hệ thống công nghệ, bên ngoài các hào kinh tế (moat) truyền thống dành cho những người đương nhiệm.

Chúng tôi vô cùng lạc quan về generative AI và tin rằng nó sẽ có tác động lớn trong ngành công nghiệp phần mềm và hơn thế nữa.

Mục tiêu của bài viết này là làm rõ động lực thị trường và bắt đầu trả lời các câu hỏi rộng hơn về các mô hình kinh doanh generative AI.

Tech stack cấp cao: Cơ sở hạ tầng, mô hình và ứng dụng

Để hiểu thị trường AI tổng quát đang hình thành như thế nào, trước tiên chúng ta cần xác định hệ thống công nghệ này hiện nay trông ra sao. Đây là quan điểm sơ bộ của chúng tôi.

Sơ bộ về tech stack Generative AI
Sơ bộ về tech stack Generative AI

Stack có thể được chia thành ba lớp:

  • Các ứng dụng tích hợp các mô hình generative AI vào một sản phẩm hướng tới người dùng, chạy các quy trình mô hình của riêng chúng (“ứng dụng đầu cuối end-to-end”) hoặc dựa vào API của bên thứ ba
  • Các mô hình cung cấp sức mạnh cho các sản phẩm AI, được cung cấp dưới dạng API độc quyền hoặc dưới dạng checkpoint nguồn mở (do đó, yêu cầu giải pháp lưu trữ)
  • Các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng (tức là nền tảng đám mây và nhà sản xuất phần cứng) chạy các công việc đào tạo và suy luận cho các mô hình GenerativeAI.

Lưu ý: Đây không phải là bản đồ thị trường, mà là một khuôn khổ để phân tích thị trường. Trong mỗi danh mục, chúng tôi đã liệt kê một vài ví dụ về các nhà cung cấp nổi tiếng. Chúng tôi chưa thực hiện bất kỳ nỗ lực nào để trở nên toàn diện hoặc liệt kê tất cả các ứng dụng generative AI tuyệt vời đã được phát hành. Ở đây, chúng tôi cũng sẽ không đi sâu về công cụ MLOps hoặc LLMops, vốn chưa được tiêu chuẩn hóa cao.

Làn sóng đầu tiên các ứng dụng generative AI đang bắt đầu đạt quy mô, nhưng gặp khó khăn trong việc duy trì và khác biệt hoá

Làn sóng ứng dụng Generative AI đạt quy mô nhưng khó khăn trong duy trì và mở rộng
Làn sóng ứng dụng Generative AI đạt quy mô nhưng khó khăn trong duy trì và mở rộng

Trong các chu kỳ công nghệ trước đây, bình thường để xây dựng một công ty lớn, độc lập, bạn phải sở hữu khách hàng cuối cùng — dù điều đó có nghĩa là người tiêu dùng cá nhân hay khách hàng B2B. Thật hấp dẫn khi tin rằng các công ty lớn nhất về generative AI cũng sẽ là các ứng dụng dành cho người dùng cuối. Cho đến nay, chưa có gì rõ ràng rằng điều đó đúng.

Chắc chắn, sự phát triển của các ứng dụng generative AI đã rất đáng kinh ngạc, được thúc đẩy bởi tính mới tuyệt đối và rất nhiều trường hợp sử dụng. Trên thực tế, chúng tôi biết ít nhất ba danh mục sản phẩm đã vượt trên 100 triệu đô doanh thu hàng năm: tạo hình ảnh, viết quảng cáo (copywriting) và viết mã (code writing).

Tuy nhiên, chỉ tăng trưởng thôi là không đủ để xây dựng các công ty phần mềm lâu bền. Quan trọng là, tăng trưởng phải mang lại lợi nhuận — nghĩa là người dùng và khách hàng, sau khi họ đăng ký, sẽ tạo ra lợi nhuận (tỷ suất lợi nhuận gộp cao) và gắn bó lâu dài (tỷ lệ giữ chân cao).

Trong trường hợp không có sự khác biệt rõ ràng về mặt kỹ thuật, các ứng dụng B2B và B2C sẽ thúc đẩy giá trị lâu dài của khách hàng thông qua hiệu ứng mạng lưới, nắm giữ dữ liệu hoặc xây dựng các quy trình công việc ngày càng phức tạp.

Trong generative AI, những giả định đó không nhất thiết phải đúng.

Trên khắp các công ty ứng dụng mà chúng tôi đã nói chuyện, có rất nhiều tỷ suất lợi nhuận gộp — một số trường hợp cao tới 90% nhưng thường thấp tới 50-60%, chủ yếu do chi phí áp dụng mô hình.

Mức tăng trưởng đầu kênh thật đáng kinh ngạc, nhưng vẫn chưa rõ liệu các chiến lược thu hút khách hàng hiện tại có thể mở rộng hay không — chúng tôi đã thấy hiệu quả của việc trả tiền thu hút người dùng (paid acquisition) và tỷ lệ giữ chân (retention) bắt đầu sụt giảm.

Nhiều ứng dụng cũng tương đối không có sự khác biệt, vì chúng dựa trên các mô hình AI căn bản tương tự nhau và chưa phát hiện ra các hiệu ứng mạng lưới hoặc dữ liệu/quy trình công việc rõ ràng mà các đối thủ cạnh tranh khó có thể sao chép.

Vì vậy, vẫn chưa rõ ràng rằng việc bán ứng dụng cho người dùng cuối là con đường duy nhất, hoặc thậm chí là tốt nhất, để xây dựng một doanh nghiệp generative AI bền vững.

Lợi nhuận sẽ được cải thiện khi tính cạnh tranh và hiệu quả trong các mô hình ngôn ngữ tăng lên (sẽ nói thêm ở bên dưới). Tỷ lệ giữ chân sẽ tăng lên khi ‘khách du lịch’ AI rời khỏi thị trường. Và có một lập luận mạnh mẽ được đưa ra rằng các ứng dụng được tích hợp theo chiều dọc có lợi thế trong việc thúc đẩy sự khác biệt. Nhưng vẫn còn rất nhiều điều để chứng minh.

Nhìn về phía trước, một số câu hỏi lớn mà các công ty ứng dụng generative AI phải đối mặt bao gồm:

  • Tích hợp dọc (“mô hình + ứng dụng”). Sử dụng các mô hình AI như một dịch vụ (AI models as a service) cho phép các nhà phát triển ứng dụng lặp lại nhanh chóng với một nhóm nhỏ và trao đổi các nhà cung cấp mô hình khi công nghệ tiến bộ. Mặt khác, một số nhà phát triển lập luận rằng sản phẩm là mô hình và đào tạo từ đầu là cách duy nhất để tạo khả năng phòng thủ — tức là bằng cách liên tục đào tạo lại dữ liệu sản phẩm độc quyền. Nhưng nó phải trả giá bằng yêu cầu vốn cao hơn nhiều và đội ngũ sản phẩm kém linh hoạt hơn.
  • Xây dựng Tính năng vs. Ứng dụng. Các sản phẩm generative AI có nhiều hình thái khác nhau: ứng dụng dành cho máy tính để bàn, ứng dụng di động, plugin Figma/Photoshop, tiện ích mở rộng của Chrome, thậm chí cả bot Discord. Thật dễ dàng để tích hợp các sản phẩm AI nơi người dùng đã làm việc, vì giao diện người dùng nói chung chỉ là một hộp văn bản. Công ty nào trong số này sẽ trở thành công ty độc lập — và công ty nào sẽ được các công ty đương nhiệm, như Microsoft hay Google, đã tích hợp AI vào các dòng sản phẩm của họ, thâu tóm?
  • Quản lý qua chu kỳ bong bóng (hype cycle). Vẫn chưa rõ liệu sự suy giảm là vốn có trong các sản phẩm generative AI hiện tại hay đó là sản phẩm của một thị trường sơ khai. Hoặc liệu sự quan tâm ngày càng tăng đối với generative AI sẽ giảm khi chu kỳ bong bóng lắng xuống. Những câu hỏi này có ý nghĩa quan trọng đối với các công ty ứng dụng, bao gồm cả thời điểm nhấn bàn đạp để gây quỹ; đầu tư tích cực ra sao vào việc thu hút khách hàng; ưu tiên phân khúc người dùng nào; và khi nào thì tuyên bố sản phẩm phù hợp với thị trường.

Các nhà cung cấp mô hình đã phát minh ra generative AI, nhưng chưa đạt quy mô thương mại lớn

Generative AI chưa đạt đến quy mô thương mại quá lớn
Generative AI chưa đạt đến quy mô thương mại quá lớn

Cái mà chúng ta gọi là generative AI sẽ không tồn tại nếu không có công trình nghiên cứu và kỹ thuật xuất sắc được thực hiện ở những nơi như Google, OpenAI và Stability.

Thông qua các kiến trúc mô hình mới lạ và những nỗ lực to lớn để mở rộng quy mô đào tạo, tất cả chúng ta đều được hưởng lợi từ khả năng tuyệt vời của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM – large language model) và mô hình tạo ảnh (image-generation) hiện tại.

Tuy nhiên, doanh thu liên quan đến các công ty này vẫn còn tương đối nhỏ so với việc khả năng sử dụng và những tin đồn. Trong image-generation, Stable Diffusion đã chứng kiến sự phát triển bùng nổ của cộng đồng, được hỗ trợ bởi một hệ sinh thái gồm các giao diện người dùng, dịch vụ được lưu trữ và các phương pháp tinh chỉnh. Nhưng Stability cung cấp miễn phí các trạm kiểm soát chính của họ như một nguyên lý cốt lõi trong hoạt động kinh doanh. Trong các mô hình ngôn ngữ tự nhiên, OpenAI chiếm ưu thế với GPT-3/3.5 và ChatGPT. Nhưng cho đến nay, có tương đối ít ứng dụng sát thủ được xây dựng trên OpenAI tồn tại và giá đã từng giảm xuống.

Đây có thể chỉ là một hiện tượng tạm thời. Stability là một công ty mới chưa tập trung vào kiếm tiền. OpenAI có tiềm năng trở thành một doanh nghiệp lớn, kiếm được một phần đáng kể trong tổng doanh thu của danh mục NLP khi nhiều ứng dụng sát thủ hơn được xây dựng — đặc biệt nếu việc tích hợp chúng vào danh mục sản phẩm của Microsoft diễn ra suôn sẻ. Với việc sử dụng rất nhiều mô hình này, doanh thu quy mô lớn có thể không còn xa nữa.

...nhưng doanh thu quy mô lớn có thể sẽ không còn xa nữa
…nhưng doanh thu quy mô lớn có thể sẽ không còn xa nữa

Nhưng cũng có những lực lượng đối kháng. Các mô hình được phát hành dưới dạng nguồn mở có thể được lưu trữ bởi bất kỳ ai, kể cả các công ty bên ngoài không chịu chi phí liên quan đến đào tạo mô hình quy mô lớn (lên đến hàng chục hoặc hàng trăm triệu đô). Và không rõ liệu có bất kỳ mô hình nguồn đóng nào có thể duy trì lợi thế của chúng vô thời hạn hay không. Ví dụ: chúng tôi bắt đầu thấy các LLM được xây dựng bởi các công ty như Anthropic, Cohere và Character.ai tiến gần hơn đến các mức hiệu suất của OpenAI, được đào tạo trên các bộ dữ liệu tương tự (tức là internet) và với các kiến trúc mô hình tương tự. Ví dụ về Stable Diffusion gợi ý rằng nếu các mô hình nguồn mở đạt đủ mức hiệu suất và hỗ trợ cộng đồng, thì các giải pháp thay thế độc quyền có thể khó cạnh tranh.

Cho đến nay, có lẽ điểm rõ ràng nhất đối với các nhà cung cấp mô hình là việc thương mại hóa có khả năng gắn liền với việc lưu trữ. Nhu cầu về các API độc quyền (ví dụ: từ OpenAI) đang tăng lên nhanh chóng. Dịch vụ lưu trữ cho các mô hình nguồn mở (ví dụ: Hugging Face và Replicate) đang nổi lên như những trung tâm hữu ích để dễ dàng chia sẻ và tích hợp các mô hình — và thậm chí có một số hiệu ứng mạng gián tiếp giữa nhà sản xuất mô hình và người tiêu dùng. Ngoài ra còn có một giả thuyết mạnh mẽ rằng có thể kiếm tiền thông qua các thỏa thuận lưu trữ và tinh chỉnh với khách hàng doanh nghiệp.

Tuy nhiên, ngoài ra, có một số câu hỏi lớn mà các nhà cung cấp mô hình phải đối mặt:

  • Hàng hóa hóa. Có một niềm tin chung rằng theo thời gian, các mô hình AI sẽ hội tụ về hiệu suất. Nói chuyện với các nhà phát triển ứng dụng, rõ ràng là điều đó vẫn chưa xảy ra, với những người dẫn đầu trong cả mô hình văn bản và hình ảnh. Lợi thế của họ không dựa trên kiến trúc mô hình độc đáo, mà dựa trên yêu cầu vốn cao, dữ liệu tương tác sản phẩm độc quyền và khan hiếm tài năng AI. Điều này sẽ phục vụ như là một lợi thế lâu dài?
  • Rủi ro qua cầu rút ván. Dựa vào các nhà cung cấp mô hình là một cách tuyệt vời để các công ty ứng dụng bắt đầu và thậm chí là phát triển doanh nghiệp của họ. Nhưng có động cơ khuyến khích họ xây dựng và/hoặc lưu trữ các mô hình của riêng họ sau khi đạt đến quy mô. Và nhiều nhà cung cấp mô hình có phân phối khách hàng rất sai lệch, với một vài ứng dụng chiếm phần lớn doanh thu. Điều gì xảy ra nếu/khi những khách hàng này chuyển sang phát triển AI nội bộ?
  • Tiền có quan trọng không? Lời hứa về generative AI lớn đến mức và cũng có khả năng gây hại đến mức nhiều nhà cung cấp mô hình đã tổ chức thành các tập đoàn công ích (B corps), phát hành cổ phiếu lợi nhuận giới hạn hoặc nói cách khác là kết hợp rõ ràng lợi ích cộng đồng vào sứ mệnh của họ. Điều này hoàn toàn không cản trở nỗ lực gây quỹ của họ. Nhưng có một cuộc thảo luận hợp lý xung quanh việc liệu hầu hết các nhà cung cấp mô hình có thực sự muốn nắm bắt giá trị hay không và liệu họ có nên làm như vậy hay không.

Các nhà cung cấp hạ tầng chạm vào mọi thứ và gặt hái thành quả

Nhà cung cấp hạ tầng Generative AI chạm đâu cũng ra tiền
Nhà cung cấp hạ tầng Generative AI chạm đâu cũng ra tiền

Gần như mọi thứ trong generative AI đều đi qua GPU (hoặc TPU) được lưu trữ trên đám mây tại một thời điểm nào đó. Cho dù đối với các nhà cung cấp mô hình/phòng thí nghiệm nghiên cứu đang chạy khối lượng công việc đào tạo, các công ty lưu trữ chạy suy luận/tinh chỉnh hay các công ty ứng dụng thực hiện kết hợp cả hai – FLOPS là mạch máu của generative AI. Lần đầu tiên sau một thời gian rất dài, tiến bộ của công nghệ điện toán đột phá nhất là giới hạn điện toán đại trà.

Kết quả là, rất nhiều tiền trong thị trường generative AI cuối cùng chảy vào các công ty cơ sở hạ tầng.

Một con số rất sơ bộ: chúng tôi ước tính rằng, trung bình, các công ty ứng dụng chi khoảng 20-40% doanh thu cho việc suy luận và tinh chỉnh theo từng khách hàng. Khoản tiền này thường được thanh toán trực tiếp cho các nhà cung cấp đám mây đối với các phiên bản điện toán hoặc cho các nhà cung cấp mô hình bên thứ ba — đến lượt họ, họ chi khoảng một nửa doanh thu của họ cho cơ sở hạ tầng đám mây. Vì vậy, thật hợp lý khi đoán rằng 10-20% tổng doanh thu từ generative AI ngày nay thuộc về các nhà cung cấp đám mây.

Ngoài ra, các công ty khởi nghiệp đào tạo các mô hình của riêng họ đã huy động được hàng tỷ đô vốn đầu tư mạo hiểm — phần lớn trong số đó (lên tới 80-90% trong các vòng đầu tiên) cũng thường được chi cho các nhà cung cấp đám mây.

Nhiều công ty công nghệ đại chúng chi hàng trăm triệu mỗi năm cho việc đào tạo mô hình, với các nhà cung cấp đám mây bên ngoài hoặc trực tiếp với các nhà sản xuất phần cứng.

Về mặt kỹ thuật, đây là cái mà chúng tôi gọi là “rất nhiều tiền” — đặc biệt đối với một thị trường non trẻ.

Phần lớn trong số đó được chi cho Big 3 cloud: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) và Microsoft Azure.

Các nhà cung cấp đám mây này cùng nhau chi hơn 100 tỷ đô la mỗi năm cho vốn đầu tư để đảm bảo họ có các nền tảng toàn diện, đáng tin cậy và cạnh tranh về chi phí nhất. Đặc biệt, trong generative AI, họ cũng được hưởng lợi từ các hạn chế về nguồn cung vì họ có quyền truy cập ưu tiên vào phần cứng khan hiếm (ví dụ: GPU Nvidia A100 và H100).

Tuy nhiên, điều thú vị là chúng ta đang bắt đầu thấy sự cạnh tranh đáng tin cậy xuất hiện.

Những người thách thức như Oracle đã xâm nhập với chi phí đầu tư lớn và khuyến khích bán hàng.

Và một số công ty khởi nghiệp, như Coreweave và Lambda Labs, đã phát triển nhanh chóng với các giải pháp nhắm mục tiêu cụ thể đến các nhà phát triển mô hình lớn. Họ cạnh tranh về chi phí, tính khả dụng và hỗ trợ cá nhân hóa. Chúng cũng hiển thị các bản tóm tắt tài nguyên chi tiết hơn (tức là các bộ chứa), trong khi các đám mây lớn chỉ cung cấp các phiên bản VM do giới hạn ảo hóa GPU.

Những người thách thức đã xuất hiện để cạnh tranh
Những người thách thức đã xuất hiện để cạnh tranh

Đằng sau hậu trường, điều hành phần lớn khối lượng công việc AI, có lẽ là người chiến thắng lớn nhất trong lĩnh vực AI tổng quát cho đến nay: Nvidia.

Công ty đã báo cáo 3,8 tỷ đô doanh thu GPU của trung tâm dữ liệu trong quý thứ ba của năm tài chính 2023, bao gồm một phần đáng kể cho các trường hợp sử dụng generative AI.

Và họ đã xây dựng những con hào vững chắc xung quanh hoạt động kinh doanh này thông qua hàng thập kỷ đầu tư vào kiến trúc GPU, một hệ sinh thái phần mềm mạnh mẽ và sử dụng rộng rãi trong cộng đồng học thuật.

Một phân tích gần đây cho thấy GPU Nvidia được trích dẫn trong các tài liệu nghiên cứu nhiều hơn 90 lần so với các công ty khởi nghiệp chip AI hàng đầu cộng lại.

Các tùy chọn phần cứng khác tồn tại, bao gồm Google Tensor Processing Units (TPU); GPU của AMD Instinct; chip AWS Inferentia và Trainium; và các công cụ tăng tốc AI từ các công ty khởi nghiệp như Cerebras, Sambanova và Graphcore. Intel, đến muộn trong cuộc chơi, cũng đang tham gia thị trường với chip Habana cao cấp và GPU Ponte Vecchio của họ.

Nhưng cho đến nay, rất ít chip mới này chiếm được thị phần đáng kể. Hai trường hợp ngoại lệ cần theo dõi là Google, công ty có TPU đã đạt được sức hút trong cộng đồng Stable Diffusion và trong một số giao dịch GCP lớn, và TSMC, công ty được cho là sản xuất tất cả các chip được liệt kê ở đây, bao gồm cả GPU Nvidia (Intel sử dụng kết hợp các fab – nhà sản xuất chip bán dẫn – riêng và TSMC để sản xuất chip của mình).

Nói cách khác, cơ sở hạ tầng là một lớp sinh lợi, lâu bền và dường như có thể phòng thủ được trong stack. Các câu hỏi lớn cần trả lời cho các công ty cơ sở hạ tầng bao gồm:

  • Nắm giữ khối lượng công việc không trạng thái (stateless). GPU Nvidia giống nhau ở bất cứ nơi nào bạn thuê chúng. Hầu hết các khối lượng công việc AI đều không trạng thái, theo nghĩa là suy luận mô hình không yêu cầu cơ sở dữ liệu hoặc bộ lưu trữ đính kèm (ngoại trừ đối với chính trọng số của mô hình). Điều này có nghĩa là khối lượng công việc AI có thể linh hoạt hơn trên các đám mây so với khối lượng công việc của ứng dụng truyền thống. Làm thế nào, trong bối cảnh này, các nhà cung cấp đám mây có thể tạo ra sự kết dính và ngăn cản khách hàng chuyển sang lựa chọn rẻ nhất?
  • Sống sót qua giai đoạn khan hiếm chip. Việc định giá cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây và cho chính Nvidia, đã được hỗ trợ bởi nguồn cung khan hiếm các GPU đáng mơ ước nhất. Một nhà cung cấp cho chúng tôi biết rằng giá niêm yết của A100 đã thực sự tăng kể từ khi ra mắt, điều này rất bất thường đối với phần cứng máy tính. Khi hạn chế về nguồn cung này cuối cùng được loại bỏ, thông qua việc tăng cường sản xuất và/hoặc áp dụng các nền tảng phần cứng mới, điều này sẽ tác động như thế nào đến các nhà cung cấp đám mây?
  • Một đám mây thách thức có thể vượt qua? Chúng tôi tin tưởng mạnh mẽ rằng các đám mây chiều dọc (vertical cloud) sẽ chiếm thị phần từ Big 3 với các dịch vụ chuyên biệt hơn. Trong AI cho đến nay, những người thách thức đã tạo ra lực kéo có ý nghĩa thông qua sự khác biệt kỹ thuật vừa phải và sự hỗ trợ của Nvidia – những người mà các nhà cung cấp đám mây hiện tại vừa là khách hàng lớn nhất vừa là đối thủ cạnh tranh mới nổi. Câu hỏi dài hạn là, liệu điều này có đủ để vượt qua lợi thế quy mô của Big 3?

Vậy… giá trị sẽ tích lũy ở đâu?

Tất nhiên, chúng tôi chưa biết. Nhưng dựa trên dữ liệu ban đầu mà chúng tôi có về generative AI, kết hợp với kinh nghiệm của chúng tôi với các công ty AI/ML trước đó, trực giác của chúng tôi như sau.

Ngày nay, dường như không có bất kỳ con hào (moat – hào kinh tế) có hệ thống nào trong generative AI. Khả năng cao nhất là, các ứng dụng thiếu sự khác biệt mạnh mẽ về sản phẩm vì chúng sử dụng các mô hình tương tự nhau; các mô hình phải đối mặt với sự khác biệt dài hạn không rõ ràng vì chúng được đào tạo trên các bộ dữ liệu tương tự với các kiến trúc tương tự; các nhà cung cấp đám mây thiếu sự khác biệt kỹ thuật sâu sắc vì họ chạy cùng một GPU; và ngay cả các công ty phần cứng cũng sản xuất chip của họ tại cùng một nhà máy.

Tất nhiên, còn có những con hào (moat) tiêu chuẩn khác:

  • hào quy mô (“Tôi có hoặc có thể huy động được nhiều tiền hơn bạn!”),
  • hào chuỗi cung ứng (“Tôi có GPU, bạn thì không!”),
  • hào hệ sinh thái (“Tôi có GPU, bạn thì không!” Mọi người đã sử dụng phần mềm của tôi rồi!”),
  • hào về thuật toán (“Chúng tôi thông minh hơn bạn!”),
  • hào về phân phối (“Tôi đã có đội ngũ bán hàng và nhiều khách hàng hơn bạn!”) và
  • hào về data pipeline (“Tôi’ đã thu thập thông tin trên Internet nhiều hơn bạn!”).

Nhưng không có con hào nào trong số này có xu hướng bền vững trong thời gian dài. Và còn quá sớm để biết liệu các hiệu ứng mạng trực tiếp, mạnh mẽ có đang chiếm ưu thế trong bất kỳ lớp nào của stack hay không.

Dựa trên dữ liệu có sẵn, không rõ liệu sẽ có một động lực lâu dài, được-ăn-cả trong generative AI hay không.

Điều này thật kỳ lạ. Nhưng đối với chúng tôi, đó là tin tốt. Quy mô tiềm năng của thị trường này rất khó nắm bắt — nằm ở đâu đó giữa tất cả phần mềm và tất cả nỗ lực của con người — vì vậy chúng tôi mong đợi nhiều, rất nhiều người chơi và sự cạnh tranh lành mạnh ở mọi cấp độ của hệ thống.

Chúng tôi cũng kỳ vọng cả các công ty theo chiều ngang và chiều dọc sẽ thành công, với cách tiếp cận tốt nhất do thị trường cuối cùng và người dùng cuối quyết định.

Ví dụ: nếu sự khác biệt chính trong sản phẩm cuối cùng là chính AI, thì có khả năng quá trình dọc hóa (tức là kết hợp chặt chẽ ứng dụng hướng tới người dùng với mô hình do người dùng tự phát triển) sẽ thắng thế. Trong khi đó, nếu AI là một phần của bộ tính năng đuôi dài, lớn hơn, thì nhiều khả năng nó sẽ xảy ra theo chiều ngang. Tất nhiên, chúng ta cũng sẽ thấy việc xây dựng nhiều hào truyền thống hơn theo thời gian — và thậm chí chúng ta có thể thấy các loại hào mới đang chiếm ưu thế.

Dù thế nào đi chăng nữa, một điều chúng tôi chắc chắn là generative AI sẽ thay đổi trò chơi. Tất cả chúng ta đều đang học các quy tắc trong thời gian thực, có rất nhiều giá trị sẽ được mở khóa và kết quả là bối cảnh công nghệ sẽ khác đi rất nhiều. Và chúng tôi ở đây vì nó!

Tất cả hình ảnh trong bài đăng này được tạo bằng Midjourney.

Nguồn: Matt Bornstein, Guido Appenzeller, and Martin Casado (a16z)