Giám đốc điều hành Amazon: Doanh thu hàng năm từ AI vượt 25 tỷ USD, tốc độ tăng trưởng gấp hàng trăm lần so với giai đoạn đầu của AWS, chi 220 tỷ USD vẫn không thể đáp ứng nhu cầu

Gần đây, CEO của Amazon, Andy Jassy, đã tham gia chương trình podcast nổi tiếng của quỹ đầu tư mạo hiểm a16z, cùng với người đồng sáng lập a16z, Ben Horowitz, để thực hiện một cuộc trò chuyện sâu sắc. Trong cuộc phỏng vấn này, Jassy đã tiết lộ toàn bộ chiến lược của Amazon trong bối cảnh làn sóng AI sinh ra.

Đối mặt với lo ngại của Phố Wall về việc chi tiêu vốn của các gã khổng lồ công nghệ như một cái hố không đáy, Jassy đã đưa ra phản hồi thị trường trực tiếp nhất: nhu cầu không chỉ không giảm, mà còn đang nhanh chóng vượt qua khả năng sản xuất trong tương lai. Đồng thời, ông đã phân tích chi tiết cấu trúc nhu cầu "hình đòn bẩy" hiện tại của thị trường AI và chỉ ra rằng, để thực sự mở khóa ứng dụng AI cấp doanh nghiệp, chi phí suy luận vẫn phải giảm thêm một bậc.

"Ngay cả khi chi 220 tỷ USD, chúng tôi vẫn để lại một lượng lớn nhu cầu trên bàn"

Câu hỏi cốt lõi mà thị trường hiện đang quan tâm là liệu việc chi tiêu vốn hàng trăm tỷ của các gã khổng lồ có trở thành chi phí chìm dư thừa hay không. Jassy đã đáp lại những nghi ngờ của thị trường bằng một loạt dữ liệu đơn hàng ấn tượng.

"Ngay cả khi năm nay chi 220 tỷ USD, chúng tôi vẫn để lại một lượng nhu cầu có ý nghĩa lớn trên bàn." Jassy thẳng thắn chỉ ra tình trạng hiện tại của việc cung cấp công suất cực kỳ thiếu hụt: "Chúng tôi luôn giữ một tỷ lệ công suất nhất định cho dịch vụ theo yêu cầu, nhưng công suất năm 2026 rõ ràng đã bán hết, năm 2027 cũng gần như đã bán hết, thậm chí một phần lớn của năm 2028 cũng đã bán sạch."

Xét về tốc độ tăng trưởng kinh doanh, đường cong tăng trưởng do AI mang lại cực kỳ dốc. Jassy đã so sánh tốc độ phát triển của AWS (Dịch vụ Đám mây Amazon) trong giai đoạn đầu với hiện tại: "Trong ba năm đầu tiên khi AWS mới bắt đầu, chúng tôi cảm thấy mình đang tăng trưởng rất nhanh, tốc độ doanh thu hàng năm khoảng 60 triệu USD. Nhưng trong ba năm đầu tiên của làn sóng AI sinh ra này, tốc độ doanh thu hàng năm của chúng tôi trong lĩnh vực AI của AWS đã vượt quá 25 tỷ USD. Tốc độ này gấp hàng trăm lần so với năm đó, chúng tôi chưa bao giờ thấy tình huống tương tự."

Để giải thích về những lo ngại của thị trường vốn, Jassy đã giải thích logic chu kỳ dòng tiền đầu tư trung tâm dữ liệu. Ông cho biết, việc đầu tư xây dựng trung tâm dữ liệu cần phải được thực hiện trước hai năm, nhưng tuổi thọ lên đến 30 năm; trong khi đó, việc mua sắm máy chủ và thiết bị mạng chỉ cần chuẩn bị trước vài tháng. Điều này có nghĩa là công ty có cái nhìn rất rõ ràng về nhu cầu của khách hàng. "Nếu bạn phát hiện ra rằng thực tế không cần phải lấp đầy những trung tâm dữ liệu đó, bạn sẽ không mua máy chủ và thiết bị mạng. Hầu hết các thỏa thuận máy chủ có thời hạn năm năm, thường ba năm là có thể đạt được điểm hòa vốn. Do sự tồn tại của chu kỳ tiền mặt này, khi bạn tăng trưởng với tốc độ nhanh như vậy, dòng tiền tự do ban đầu thực sự sẽ gặp khó khăn, nhưng một khi tất cả đã hoạt động, lợi nhuận sẽ rất đáng kể."

Phản bác tranh cãi về trung tâm dữ liệu: "Lượng nước tiêu thụ trong hai ngày của sân golf bằng cả năm của chúng tôi"

Tại Mỹ, vấn đề tiêu thụ năng lượng và bảo vệ môi trường của các trung tâm dữ liệu đang trở thành một cuộc tranh cãi chính trị. Jassy đã phản bác mạnh mẽ và nâng vấn đề này lên tầm vĩ mô về sức cạnh tranh quốc gia.

"Chúng tôi đang trải qua một cuộc xây dựng cơ sở hạ tầng có quy mô tương đương với việc xây dựng đường cao tốc và cầu cống ở Mỹ vào những năm 50. Quốc gia và toàn thế giới không thể chịu nổi cái giá phải trả nếu không xây dựng trung tâm dữ liệu, nếu không chúng ta sẽ thấy những quốc gia như Trung Quốc sẽ thiết lập tất cả các vị trí lãnh đạo và quy định, điều này là không thể chấp nhận được đối với chúng ta, cả ở cấp độ quốc gia lẫn toàn cầu."

Đối với các cáo buộc về bảo vệ môi trường, Jassy đã đưa ra những dữ liệu gây sốc: "Hiện có rất nhiều tuyên bố giữa huyền thoại và dối trá đang được lan truyền, vì các chính trị gia và nhà đầu cơ thích tìm một 'kẻ phản diện' đơn giản. Thực tế, lượng nước tiêu thụ của sân golf hoặc ngành trồng hạnh nhân vượt xa trung tâm dữ liệu. Là một điểm dữ liệu: lượng nước tiêu thụ của sân golf gấp 200 lần của chúng tôi, họ tiêu thụ nước trong hai ngày còn nhiều hơn cả năm của trung tâm dữ liệu chúng tôi."

Ông cũng bổ sung rằng, ô nhiễm từ máy phát điện dự phòng cũng đã bị phóng đại nghiêm trọng: "Bạn phải đăng ký lượng ô nhiễm theo cách hoạt động đầy tải suốt ngày, nhưng thực tế chúng tôi chỉ vận hành máy phát điện dự phòng 0,1% thời gian mỗi năm (khoảng 10 giờ) để bảo trì."

"Hiệu ứng đòn bẩy" của nhu cầu AI và logic cốt lõi để giảm chi phí suy luận

Khi phân tích nhu cầu AI cụ thể, Jassy đã đưa ra một lý thuyết "đòn bẩy" sinh động, điều này cũng giải thích tại sao Amazon kiên trì với chiến lược tự phát triển chip.

"Một đầu của đòn bẩy là các phòng thí nghiệm AI, họ đang tiêu thụ một lượng công suất khổng lồ mà tôi đã thấy; đầu còn lại là các doanh nghiệp, chủ yếu sử dụng AI để giảm chi phí và nâng cao năng suất, chẳng hạn như tự động hóa dịch vụ khách hàng hoặc quy trình kinh doanh. Còn ở giữa đòn bẩy là khối lượng công việc sản xuất hiện tại của các doanh nghiệp. Hầu hết các doanh nghiệp vẫn chưa phổ biến (suy luận AI), nhưng tôi nghĩ rằng sau 5 đến 7 năm nữa, gần như tất cả các ứng dụng doanh nghiệp hiện có sẽ sử dụng công nghệ suy luận một cách sâu sắc."

Tuy nhiên, để kích hoạt thị trường khổng lồ ở "giữa đòn bẩy", giá cả là rào cản lớn nhất.

"Trong vài năm qua, chi phí suy luận đã giảm đáng kể, nhưng theo tôi, nó vẫn còn đắt hơn một bậc." Jassy nhấn mạnh, "Nếu bạn yêu cầu các doanh nghiệp sử dụng bộ tăng tốc AI để viết lại các ứng dụng CPU hiện có của họ, nếu sự khác biệt về chi phí là rất lớn, thì rào cản để họ viết lại sẽ rất cao. Nhưng nếu bạn có thể giảm chi phí suy luận, rào cản sẽ giảm đáng kể. Đó là lý do tại sao chúng tôi muốn tập trung vào việc phát triển chip tự sản xuất."

Jassy đánh giá cao thương vụ mua lại công ty thiết kế chip Annapurna Labs vào năm 2015, gọi đó là "thương vụ thành công nhất trong lịch sử Amazon, thậm chí không có cái nào khác." Ông tiết lộ, thông qua bộ xử lý Graviton tự phát triển (có giá trị sử dụng cao hơn 40% so với các chip x86 khác) và bộ tăng tốc AI Trainium (có giá trị sử dụng cao hơn 30-40%), Amazon đang cố gắng kéo giảm chi phí công suất.

Tái cấu trúc tổ chức: 6 kỹ sư đã làm công việc của 40 người trong một năm, tất cả sản phẩm phải làm lại từ đầu

Ngoài việc cung cấp công suất ra bên ngoài, AI đang tái cấu trúc cách vận hành của cỗ máy khổng lồ Amazon từ bên trong, điều đầu tiên là cấu trúc nhân sự và logic phát triển sản phẩm.

Jassy chia sẻ một trường hợp nội bộ gây sốc: đội ngũ Bedrock (nền tảng dịch vụ suy luận AI của Amazon) chỉ cần 6 kỹ sư và mất 76 ngày để tái cấu trúc động cơ suy luận, trong khi trước đây cần tới 40 người làm trong một năm.

"Điều này đã khiến mọi người mở mang tầm mắt." Jassy thẳng thắn nói, "Trong tương lai, số lượng con người làm cùng một công việc sẽ ít hơn so với hôm nay. Tôi không nói rằng không cần người nữa, nhưng khi quy mô kinh doanh mở rộng, chúng tôi sẽ không đầu tư nhiều nhân lực như trước đây. Đội ngũ sẽ trở nên nhỏ hơn, mọi người cần làm việc đa chức năng, vì mô hình có thể giúp bạn hoàn thành 80% công việc."

Về mặt sản phẩm, Jassy cho rằng cải tiến dần dần đã không còn khả thi, mà phải có sự quyết tâm "tái cấu trúc từ đầu".

"Đối với những sản phẩm như Alexa, 'bộ não' của nó trong quá trình phát triển rất sáng tạo, nhưng với sự xuất hiện của AI sinh ra, khả năng đã hoàn toàn khác biệt. Nếu bạn muốn có trải nghiệm khách hàng chiến thắng, bạn phải tái kết nối (rewire) bộ não của Alexa."

Không chỉ Alexa, Jassy chỉ ra rằng tất cả các trải nghiệm tiêu dùng cốt lõi của Amazon, như bán lẻ, Prime Video, âm nhạc, đều phải được tái tưởng tượng hoàn toàn kết hợp với AI trong vài năm tới. "Đội ngũ thường sẽ chống lại vì sự kiêu ngạo và gánh nặng lịch sử, nói rằng 'chúng tôi đã thử cái đó, không khả thi'. Nhưng việc này (tái cấu trúc) là một nỗi đau phải trải qua, nếu chỉ nghĩ đến cải tiến dần dần, sau ba đến năm năm bạn sẽ bị loại bỏ."

Dưới đây là bản dịch đầy đủ của podcast:
Andy Jassy 00:00

Ngay cả khi năm nay phải đầu tư 220 tỷ USD, chúng tôi vẫn để lại một phần nhu cầu đáng kể trên bàn. Chúng tôi luôn để lại một phần công suất cho việc sử dụng theo yêu cầu, nhưng năm 2026 rõ ràng đã bán hết, năm 2027 gần như đã bán hết, năm 2028 cũng có một phần đáng kể đã bán hết.

Andy Jassy 00:14

Thị trường tài chính đang nói, ôi, trên thế giới không có đủ tiền để tài trợ cho những thứ này. Nhưng mọi thứ chúng tôi làm trong thế giới này - thị trường chứng khoán, ngân hàng, y tế - đều đang sử dụng trung tâm dữ liệu. Công việc của chúng tôi là tìm cách có được càng nhiều công suất càng tốt; chúng tôi có cơ hội này để bao phủ nhiều trải nghiệm khách hàng hơn, giúp cuộc sống của họ trở nên tốt hơn và dễ dàng hơn mỗi ngày. Những phòng thí nghiệm lớn sẵn sàng trả bất kỳ giá nào cho điện, làm mát và chip. Ừ, có thể chúng tôi nên mua lại khách hàng cũ và bán cho khách hàng mới, vì họ sẵn sàng trả giá theo ý chúng tôi.

a16z 00:48

Andy, chào mừng bạn đến với chương trình. Rất vui khi bạn có mặt ở đây. Cảm ơn bạn đã nhận lời mời. Vậy, bạn đã lãnh đạo Amazon được năm năm, đã làm rất nhiều việc. Việc đến đây đã không dễ dàng, với tư cách là CEO cũng có rất nhiều việc đang diễn ra - bạn hiện đang có 220 tỷ USD chi tiêu vốn, AWS tăng trưởng 20%, 28%. Ừ, bạn thực sự đã làm rất nhiều.

Andy Jassy 01:09

Bạn đã đạt được rất nhiều điều, vậy bạn nghĩ gì về tham vọng của Amazon vào năm 2026 - so với năm 2021 khi bạn chính thức đảm nhận vị trí CEO? Ồ, năm 2021 cảm giác như đã rất lâu rồi, như bạn biết đấy, như cách đây mười năm. Nhưng, như bạn biết đấy, thế giới thay đổi quá nhanh. Và, như bạn biết đấy, chính là......

Andy Jassy 01:30

Nếu so với năm 2021, doanh thu tổng thể của chúng tôi cao hơn khoảng 80%, doanh thu AWS gần gấp ba lần, doanh thu quảng cáo khoảng gấp hai lần rưỡi. Vì vậy, công việc này, như bạn biết đấy, đã tăng trưởng rất nhiều.

Andy Jassy 01:47

Tôi nghĩ thực sự đã xảy ra một vài điều. Khi tôi mới nhậm chức không lâu - đúng vào thời điểm kết thúc đại dịch - doanh thu bán lẻ của chúng tôi đã gặp phải một vấn đề thực sự về chi phí thực hiện: chúng tôi đã gần như gấp đôi quy mô mạng lưới thực hiện. Chúng tôi đã xây dựng mạng lưới trong 25 năm, và trong khoảng 18 tháng, đã gấp đôi quy mô; sau đó trong khoảng 20 tháng, đã xây dựng một mạng lưới giao hàng cuối cùng có quy mô tương đương với UPS. Và chỉ cần bạn xây dựng nhanh như vậy, chắc chắn sẽ để lại nhiều thứ chưa được tối ưu hóa. Chi phí thực hiện trong mạng lưới thực hiện của chúng tôi không phải là điều chúng tôi mong muốn. Ừ, như bạn biết đấy, điều này đã mang lại rất nhiều thách thức và lo lắng vào thời điểm đó.

Tôi nhớ khi đó tôi mới nhậm chức được khoảng một năm, chưa đến một năm, mọi người đều nói: ôi, thật là thời điểm tồi tệ nhất để tiếp quản, thật là xui xẻo. Nhưng bây giờ nhìn lại, tôi nghĩ đó thực sự là một thời điểm khởi đầu rất tốt, thực sự là một phước lành - vì nó buộc chúng tôi phải xem xét rất nhiều điều mà có thể sẽ không được xem xét trong nhiều năm tới, và những điều đó là những ý tưởng rất tốt cho khách hàng và cho doanh nghiệp của chúng tôi. Một trong những điều lớn nhất là mạng lưới thực hiện của chúng tôi: chúng tôi đã thực hiện một cuộc cải cách khu vực hóa cho mạng lưới thực hiện quốc gia vốn đã phẳng của chúng tôi ở Mỹ. Thông qua khu vực hóa, chúng tôi đã đưa hàng hóa gần hơn với khách hàng, kết quả không chỉ giảm chi phí thực hiện do khoảng cách vận chuyển ngắn hơn mà còn tốc độ giao hàng đến khách hàng cũng nhanh hơn nhiều.

Ừ. Trong giai đoạn chúng tôi đang vật lộn với chi phí thực hiện, việc xem xét lại những tín điều sâu sắc nhất của chúng tôi thực sự đã giải phóng tốc độ giao hàng và nhu cầu lớn trong kinh doanh bán lẻ, cũng là một lý do quan trọng khiến chúng tôi có thể tăng trưởng nhanh như vậy. Tất nhiên, như bạn biết đấy, tiếp theo là AI sẽ làm bùng nổ toàn bộ. Không phải nói rằng AI là một điều gì đó mới - chúng tôi đã làm học máy từ lâu, trước đây cũng đã có vài làn sóng được coi là "bước ngoặt thực sự" của AI. Nhưng khi bạn đến năm 2023, bạn thực sự sẽ thấy sự khác biệt to lớn mà AI sinh ra mang lại. Tôi muốn nói rằng, lúc đó doanh thu AWS của chúng tôi đã tăng trưởng rất nhanh.

Chúng tôi có, bạn biết đấy, rõ ràng là khả năng bao phủ chức năng rộng nhất, hiệu suất vận hành mạnh mẽ hơn và độ an toàn cao hơn, và tôi nghĩ còn có một hệ sinh thái đối tác khác biệt. Chúng tôi là những người dẫn đầu rõ ràng, và lúc đó chúng tôi cảm thấy rằng, doanh nghiệp này trong một thời gian dài------giả sử hơn mười năm------có thể đạt được doanh thu hàng trăm tỷ đô la. Bây giờ chúng ta nhìn lại mọi thứ đang diễn ra với AI, nhìn lại mọi trải nghiệm khách hàng mà chúng ta biết sẽ được tái phát minh nhờ vào suy luận và AI, chúng tôi thực sự tin rằng, doanh nghiệp AWS không chỉ tăng trưởng rất nhanh------quý trước chúng tôi đã tăng trưởng 36,7% so với cùng kỳ năm trước, và đó là trên quy mô doanh thu hàng năm 169 tỷ đô la------cơ hội mà chúng tôi đang đối mặt thực sự rất đáng kinh ngạc.

Và bạn biết đấy, tôi cảm thấy nếu bạn xếp thêm một lớp nữa, chúng tôi có những hạt giống cho các doanh nghiệp mới: bất kể đội ngũ đã biến Prime Video thành cái gì------nó hiện đã trở thành một doanh nghiệp lớn và có lãi; hay chúng tôi đang xây dựng vệ tinh quỹ đạo thấp với Amazon Leo; hoặc dịch vụ xe tự lái mà chúng tôi đang thực hiện cùng với Zoox; còn có lĩnh vực y tế, và những gì chúng tôi đang làm trong lĩnh vực robot. Bạn biết đấy, chúng tôi thực sự có cơ hội để giúp đỡ nhiều khách hàng hơn, bao phủ nhiều trải nghiệm khách hàng hơn, làm cho cuộc sống của họ mỗi ngày trở nên tốt đẹp hơn và dễ dàng hơn.

Và sứ mệnh "nỗ lực làm cho cuộc sống của khách hàng mỗi ngày trở nên tốt đẹp hơn và dễ dàng hơn" thực sự đã thống nhất mọi việc mà chúng tôi đang làm trong công ty. Về điều này, tôi có một vài câu hỏi tiếp theo. Thứ nhất, bạn vừa đề cập rằng, khi bạn mở rộng mạng lưới thực hiện nhanh như vậy, nó chắc chắn sẽ có chút không hiệu quả. Bạn biết đấy, khi bạn thúc đẩy nhanh như vậy, chắc chắn sẽ có một số điểm thô sơ. Vậy bạn đã làm thế nào------và bạn cũng đã đề cập rằng có một số lo lắng nội bộ xung quanh vấn đề này------từ góc độ của một CEO, bạn sẽ giao tiếp về những gì bạn đang làm như thế nào, trong khi không làm giảm tiêu chuẩn văn hóa? Ý tôi là, Amazon nổi tiếng với sự xuất sắc, hiệu quả vận hành và tiết kiệm, tất cả những điều đó. Nhưng bây giờ bạn đang nói rằng: chúng tôi muốn xây dựng một thứ giống như UPS, và những thứ tương tự. Vậy bạn đã hòa hợp hai điều này như thế nào? Ừ, điều thú vị là, chúng tôi có bộ quy tắc lãnh đạo mà nhiều người biết, tổng cộng có 16 điều. Nhiều quy tắc, chúng nên và thực sự đã chi phối cách suy nghĩ của chúng tôi như một đội ngũ trong vận hành và văn hóa.

Nhưng có một số quy tắc giữa chúng có sự căng thẳng, đôi khi mọi người sẽ cảm thấy bối rối về điều đó. Nhưng thực tế là, điều này phản ánh chính xác cách thức hoạt động của thế giới thực------không có gì là thực sự sạch sẽ và gọn gàng, bạn luôn phải đưa ra sự lựa chọn. Vì vậy, quay trở lại thời điểm đó, khi chúng tôi quyết định mở rộng mạng lưới thực hiện và mạng lưới vận chuyển cuối cùng với một nhịp độ rất quyết liệt và nhanh chóng, vấn đề mà đội ngũ phải đối mặt là: chúng tôi biết rằng, nếu thúc đẩy nhanh như vậy, sẽ rất khó khăn; chi phí có thể cao hơn so với việc làm chậm lại; và chúng tôi cũng có thể không thể làm mọi thứ tối ưu như khi làm chậm lại. Nhưng khách hàng và người bán thực sự rất cần điều đó. Vậy, chúng tôi có nên nghiêng về phía "trước tiên hãy làm cho nó hoạt động" không? Bạn phải nhớ rằng, lúc đó là giai đoạn đầu của đại dịch, tất cả các cửa hàng vật lý đều đóng cửa.

Tôi có nghĩa là, nếu bạn nhìn vào vai trò mà Amazon đã đóng trong cuộc sống của mọi người trong thời gian đại dịch, điều đó thực sự có ý nghĩa tiên phong. Vì vậy, chúng tôi phải tự hỏi mình: chúng tôi có nên xây dựng nhanh, có thể không tối ưu hóa đến mức tốt nhất, để đổi lấy việc phục vụ tốt cho những khách hàng và người bán đó------những người bán cũng đang cố gắng duy trì doanh nghiệp của họ? Đây là quyết định đầu tiên bạn phải đưa ra. Và chúng tôi đã quyết định, giống như chúng tôi thường làm, nghiêng về phía khách hàng. Bạn biết đấy, sau đó, trong quá trình xây dựng, rất nhanh chóng trở nên rõ ràng------những gì chúng tôi đã lập kế hoạch không phải mọi thứ đều tiến triển hoàn hảo.

Chúng tôi có, bạn biết đấy, đội ngũ thực hiện của chúng tôi thường có mặt tại văn phòng hơn so với hầu hết các bộ phận khác trong công ty. Nhưng ngay cả như vậy, vẫn có rất nhiều người cần tham gia vào rất nhiều thiết kế, lập kế hoạch và đánh giá. Con người bị phân tán ở khắp nơi, làm việc từ xa, và sau đó bạn còn phải cân bằng giữa "tôn trọng hành động" hay nói cách khác là tốc độ, với "duy trì tiêu chuẩn rất cao"------điều sau có nghĩa là bạn phải giao hàng theo cấu trúc chi phí, phương thức giao hàng và thiết kế mà bạn đã lập kế hoạch. Vì vậy, bạn lại phải đưa ra sự lựa chọn.

Sự lựa chọn của chúng tôi là đứng về phía khách hàng, thúc đẩy nhanh chóng để phục vụ tốt cho người bán và người tiêu dùng, và chúng tôi đã nghĩ đến việc sẽ có một lượng công việc dọn dẹp nhất định sau đó. Vậy, liệu chúng tôi có biết chính xác rằng cuối cùng sẽ phát triển thành như sau không? Không. Cũng có một số thứ mà chúng tôi không tối ưu hóa đúng mức, và tôi không chắc chúng tôi đã dự đoán trước rằng chúng sẽ không được tối ưu hóa. Nhưng nếu bạn có các chỉ số tốt, nếu văn hóa của bạn là một văn hóa nói thật------đây cũng là một phần rất quan trọng trong văn hóa của chúng tôi------chúng tôi, bạn biết đấy, sẽ đưa dữ liệu ra bàn, đưa vấn đề ra bàn, giao tiếp trực tiếp với nhau, chúng tôi không cho phép ai đó làm đẹp vấn đề. Nếu bạn có một văn hóa như vậy, thì trên các chỉ số sẽ rất rõ ràng, trong các cuộc thảo luận cũng sẽ rất rõ ràng.

Sau đó, bạn chỉ cần tìm cách cải thiện nó, phân biệt đâu chỉ là những vấn đề hiệu suất nhỏ, đâu là những vấn đề cấu trúc. Khi chúng tôi lắp đặt lô công suất đó, chúng tôi đã quay lại thực sự tái cấu trúc các phần quan trọng của mạng------điều đó lúc đó nằm ở khoảng thứ tám, thứ chín trong danh sách ưu tiên của đội ngũ, nhưng sau đó trở thành ưu tiên quan trọng hơn nhiều, vì nó thực sự có thể kết hợp tốc độ và chi phí. Vâng, thật thú vị. Bạn biết đấy, có chút giống như lúc ban đầu, khi bạn thành lập AWS------bạn thành lập AWS, lúc đó có chút giống như "xây dựng xong thì họ sẽ đến", đúng không? Bạn đang xây dựng toàn bộ cơ sở hạ tầng này, sau đó bạn vận hành nó. Vì vậy, họ phải đến, nếu không bạn sẽ gặp rắc rối lớn.

Nhưng bây giờ điều này đang tái diễn ở quy mô lớn hơn nhiều: bạn và một số công ty khác------nhưng tôi phải nói, chủ yếu là bạn, ít nhất bạn chắc chắn là một trong những người chơi lớn nhất------đang xây dựng trung tâm dữ liệu và năng lực chip với tốc độ nhanh đến mức thị trường tài chính bắt đầu nói: ôi, trên thế giới không có đủ tiền để tài trợ cho những thứ này. Sau đó, gần đây chúng tôi đã thấy cảm giác căng thẳng đó trong thị trường nợ và cổ phiếu của CoreWeave và những nơi khác. Vậy bạn làm thế nào để xác định------xét đến nhu cầu dốc đứng như vậy, bạn tăng trưởng nhanh như vậy------vòng xây dựng này thực sự xây dựng đến mức nào thì được coi là quá nhiều? Hơn nữa, trên chuỗi cung ứng còn có sự cạnh tranh, bạn phải giành giật tất cả các thứ như tản nhiệt, điện, chip. Vâng, đó là một câu hỏi rất hay. Tôi thực sự ước có một công thức nào đó để làm cho nó đơn giản hơn, điều đó có thể tiết kiệm cho đội ngũ chúng tôi rất nhiều thời gian.

Ừ, tôi nghĩ tôi sẽ nói như thế này: trong làn sóng đầu tiên của đám mây, khi chúng tôi thành lập AWS, thực sự có một chút "chúng tôi không biết liệu mọi người có sử dụng nó hay không, vì vậy trước tiên hãy xây dựng xong thì họ sẽ đến". Nhưng chúng tôi có những tín hiệu tốt trong nội bộ công ty. Lúc đó, bạn biết đấy, khoảng những năm đầu 2000, chúng tôi có nhiều đội ngũ mà tốc độ tiến triển không đạt được kỳ vọng của chúng tôi------mặc dù tương đối chúng tôi đã cảm thấy mình đủ nhanh. Nhưng chúng tôi không thể hiểu tại sao lại mất nhiều thời gian như vậy. Nguyên nhân thực sự là, đội ngũ sản phẩm của chúng tôi đã dành 70% đến 80% thời gian cho phần công việc hạ tầng, và phần đó không thể tạo ra sự khác biệt; chỉ khoảng 20% thời gian dành cho những phần thực sự tạo ra sự khác biệt cho sản phẩm.

Vì vậy, chúng tôi, bạn biết đấy, đã nhận ra rằng mỗi đội ngũ đều đang lặp lại việc này, đều đang phát minh lại bánh xe. Vì vậy, chúng tôi ban đầu đã hình dung AWS, để giúp chúng tôi có thể chạy nhanh hơn trong nội bộ. Đánh giá của chúng tôi lúc đó là: nếu chúng tôi xây dựng một bộ dịch vụ mô-đun quy mô lớn, có tính khả dụng cao, chi phí thấp và linh hoạt cao, chẳng hạn như tính toán, lưu trữ, cơ sở dữ liệu, phân phối nội dung, tin nhắn, v.v., chúng tôi có thể xây dựng nhanh hơn nhiều trong lĩnh vực tiêu dùng. Sau đó, chúng tôi chỉ nói, tương đối chúng tôi có công nghệ tốt, các công ty khác có thể cũng gặp vấn đề tương tự. Nhưng thậm chí trước khi chúng tôi phát hành ra bên ngoài, đã có rất nhiều đội ngũ trong công ty quan tâm, chúng tôi đã biết rằng hướng đi là đúng. Tôi không nghĩ có ai trong số chúng tôi đã dự đoán rằng nó sẽ tăng trưởng nhanh như vậy bên ngoài.

Về phía AI, bạn biết đấy, như bạn đã biết, đã có nhiều đợt người nói: bây giờ là thời điểm, AI cuối cùng đã đến. Thậm chí trước làn sóng AI sinh sinh, khoảng sáu bảy năm trước, mọi người đã cảm thấy đó là thời đại của AI. Chúng tôi đã xây dựng rất nhiều dịch vụ AI, thực sự là một doanh nghiệp khá tốt ở AWS. Nhưng không thể so sánh với những gì chúng tôi đang thấy bây giờ. Trong giai đoạn đầu của AWS, chúng tôi, chúng tôi cảm thấy mình đã tăng trưởng rất nhanh, và cảm thấy tốt về điều đó------ba năm sau, chúng tôi đã đạt khoảng 60 triệu đô la doanh thu hàng năm. Và trong ba năm đầu của làn sóng AI sinh sinh, chỉ riêng doanh nghiệp AI của chúng tôi trong AWS, doanh thu hàng năm đã vượt quá 25 tỷ đô la. Vì vậy, nó nhanh gấp hàng trăm lần. Điều này, chúng tôi thực sự chưa bao giờ thấy điều gì như vậy. Vì vậy, câu hỏi trở thành: bạn muốn đầu tư bao nhiêu chi phí vốn để theo đuổi cơ hội này? Tôi có thể nói với bạn rằng, chúng tôi đã nói rằng, vào năm 2026, chúng tôi dự kiến sẽ chi khoảng 220 tỷ đô la cho chi phí vốn.

Nhân tiện, tôi nhớ khoảng 15 năm trước trong một cuộc họp điểm tâm của đội ngũ lãnh đạo, chúng tôi không thể tin rằng có công ty viễn thông nào sẽ chi 50 tỷ đô la cho chi phí vốn, chúng tôi đã nói: họ làm thế nào có thể chi nhiều tiền như vậy cho chi phí vốn? Vì vậy, những con số này, bạn biết đấy, thực sự là những con số khiến người ta choáng váng. Và ngay cả khi năm nay chúng tôi phải chi 220 tỷ đô la cho chi phí vốn, chúng tôi vẫn để lại một phần nhu cầu khá lớn trên bàn. Điều thực sự giúp chúng tôi là chúng tôi có cái nhìn tốt về nhu cầu của khách hàng. Vì vậy, nếu bạn nhìn vào cách đầu tư chi phí vốn của AWS và cách hoạt động của chu kỳ tiền mặt, nó có hai phần lớn: một phần là đầu tư vào trung tâm dữ liệu, phần còn lại là đầu tư vào máy chủ và mạng. Đối với phần trung tâm dữ liệu, bạn phải, bạn biết đấy, đầu tư trước khoảng hai năm, sau đó bạn mới có thể đặt máy chủ vào trung tâm dữ liệu và bắt đầu thu hồi vốn. Tin tốt là, khoản đầu tư này bạn chỉ cần thực hiện một lần, nó là tài sản có tuổi thọ khoảng 30 năm.

Nhưng bạn phải thực hiện khoản đầu tư này trước vài năm. Máy chủ và thiết bị mạng chỉ cần đầu tư trước vài tháng, tùy thuộc vào từng bộ phận cụ thể. Vì vậy, trước khi bạn thực sự bóp cò, bạn có cái nhìn tốt về nhu cầu của khách hàng. Nếu cuối cùng phát hiện ra rằng bạn thực sự không cần những công suất đó để lấp đầy những trung tâm dữ liệu này, bạn sẽ không mua máy chủ và thiết bị mạng. Trung bình, chúng, bạn biết đấy, có thể hoàn vốn trong khoảng ba năm, và hiện tại tuổi thọ của chúng khoảng năm đến sáu năm.

Hầu hết các giao dịch mà chúng tôi thực hiện đều khoảng năm năm. Vì vậy, khi bạn như chúng tôi, cùng lúc xây dựng nhiều trung tâm dữ liệu như vậy, xây dựng nhanh như vậy, bạn sẽ tiêu tốn một lượng lớn vốn, và dòng tiền tự do của bạn trong những năm đó sẽ gặp phải cản trở------cho đến vài năm sau khi bạn đến giai đoạn sau đó: tất cả những trung tâm dữ liệu này đều đã hoạt động, đều đang thu hồi vốn, bạn thu hồi tiền từ đầu tư vào máy chủ và mạng. Nhưng do cách hoạt động của chu kỳ tiền mặt, trong những năm đầu khi bạn tăng trưởng nhanh như vậy, nó thực sự sẽ mang lại cản trở. Vậy theo cách này, bạn biết đấy, quay trở lại khi bạn thành lập AWS, trung tâm dữ liệu có lẽ là thứ mà bạn ít có khả năng tin rằng sẽ trở thành một vấn đề chính trị. Nhưng bây giờ chúng ta đang ở trong tình huống như vậy, đặc biệt là ở Mỹ.

Bạn biết đấy, điều này khá thú vị, tôi tin rằng bạn cũng đã trải qua ------ không nơi nào trên thế giới mà người ta lại phản đối trung tâm dữ liệu như trong chính trị Mỹ, bất kể lý do gì. Vậy thì, bạn biết đấy, tình huống này cuối cùng sẽ ảnh hưởng đến vấn đề này như thế nào? Điều tôi muốn hỏi là, có lý do nào cho lập luận phản đối trung tâm dữ liệu không? Và điều này sẽ ảnh hưởng ngược lại đến chiến lược của bạn như thế nào ------ bạn xây dựng cái gì ở đây, bạn xây dựng cái gì ở các khu vực khác? Ừm, được rồi, tôi có thể cung cấp cho bạn một số bối cảnh mà tôi nắm được, ít nhất là những gì tôi tin tưởng. Bạn hãy nghĩ về điều này, mọi thứ chúng ta làm trong thế giới này hôm nay ------ thị trường chứng khoán, ngân hàng, y tế, giải trí, mua sắm, giáo dục, kinh doanh, gọi xe ------ mọi thứ chúng ta làm đều được thúc đẩy bởi số liệu, và tất cả đều sử dụng trung tâm dữ liệu, nói trắng ra là đơn giản như vậy. Không, mọi người đều như vậy; tôi phản đối chính mình, tôi không muốn sử dụng điện thoại của mình nữa.

Nhưng tất cả đều sử dụng trung tâm dữ liệu. Và đây chỉ là trước AI. AI là cuộc cách mạng công nghệ lớn nhất của thời đại chúng ta ------ xét đến việc chúng ta đã trải qua internet, đám mây và internet di động, nói như vậy là có trọng lượng. Vậy thực tế là, để hỗ trợ sự tăng trưởng nhanh chóng mà chúng ta vừa nói đến ở phía AI, loại cơ sở hạ tầng mà chúng ta cần, trong thế giới này, trong quốc gia này, có lẽ từ những năm 1950 khi chúng ta xây dựng đường cao tốc và cầu, chưa từng có thứ gì so sánh được. Tôi muốn nói rằng, những gì chúng ta đang trải qua bây giờ là loại xây dựng ở quy mô đó. Và quốc gia này ------ tôi nghĩ toàn thế giới cũng vậy, nhưng tôi muốn đặc biệt nhấn mạnh đến Mỹ ------ không thể chịu nổi cái giá phải trả nếu không xây dựng trung tâm dữ liệu, nếu không chúng ta sẽ thấy, một quốc gia khác như Trung Quốc sẽ thiết lập tất cả các vị trí lãnh đạo và tất cả các quy tắc ở đó. Tôi nghĩ không ai trong chúng ta muốn điều đó, dù là trong nước hay toàn cầu.

Vì vậy, bây giờ chúng ta phải xây dựng trung tâm dữ liệu. Vậy, tôi có nghĩ rằng toàn ngành có cách nào để làm tốt hơn hiện tại không? Chắc chắn rồi. Tôi cảm thấy mọi thứ đang phát triển rất nhanh, mọi người đang học hỏi cùng nhau. Nhưng bây giờ có một nhóm ------ tôi sẽ gọi là những thứ nằm giữa huyền thoại và sự không thật ------ đang được truyền bá, vì đây là loại vấn đề mà ai cũng có thể tìm thấy một "kẻ phản diện" sẵn có. Trong chính trị, đôi khi những kẻ cơ hội thích tìm ra kẻ phản diện để chỉ trích. Tôi có thể đưa ra một số ví dụ. Ngành golf hoặc ngành trồng hạnh nhân tiêu tốn nước nhiều hơn rất nhiều so với trung tâm dữ liệu.

Chỉ cần đưa ra một điểm dữ liệu: các sân golf như vậy tiêu tốn nước gấp 200 lần tất cả các trung tâm dữ liệu của chúng ta; lượng nước tiêu tốn trong hai ngày của chúng, còn nhiều hơn lượng nước tiêu tốn trong một năm của trung tâm dữ liệu chúng ta. Vì vậy, có rất nhiều ví dụ như vậy, đây là một ví dụ rất tốt. Hoặc bạn có thể nói về ô nhiễm. Thực tế là, khi bạn đăng ký địa điểm mới và trang bị máy phát điện dự phòng, bạn phải đăng ký và khai báo: nếu bạn chạy tất cả các máy phát điện này ở công suất tối đa, liên tục, lượng khí thải sẽ là bao nhiêu. Nhưng tất nhiên, điều đó chưa bao giờ xảy ra. Máy phát điện dự phòng chỉ hoạt động một phần nghìn thời gian trong một năm, chẳng hạn như 10 giờ mỗi năm cho việc bảo trì.

Vì vậy, bạn biết đấy, hoặc bạn nói về giá điện ------ nếu bạn nhìn vào các khu vực khác nhau nơi chúng tôi có trung tâm dữ liệu quy mô lớn, có những nơi giá điện tăng, có những nơi giá điện giảm. Nhưng vấn đề thực sự là: với tư cách là một quốc gia, chúng ta không đầu tư vào cơ sở hạ tầng lưới điện của mình theo cách cần thiết. Sẽ có sự tăng trưởng đáng kể ở đây, vì vậy luôn có điều gì đó sẽ đẩy nó đến điểm cần đầu tư. Kết quả là AI ------ vì nó tăng trưởng nhanh chóng và quy mô lớn ------ đã trở thành thứ đẩy nó đi xa hơn. Nhưng khi bạn thực sự xây dựng năng lực, bạn sẽ thấy, ở hầu hết các khu vực, giá điện cuối cùng sẽ ổn định hoặc thậm chí giảm, như đã xảy ra ở Indiana, Georgia hoặc Mississippi.

Vì vậy, có một số điều mà chúng ta có thể làm tốt hơn. Một điểm khác mà mọi người dễ quên là: ở những khu vực này, các nhà cung cấp trung tâm dữ liệu lớn đã đóng góp một lượng thuế lớn. Bạn xem, chỉ riêng quận St. Joseph ở Indiana, chúng tôi đã đóng góp khoảng 3 tỷ đô la thuế. Cộng đồng đã nhận được số tiền này và có thể chi cho những điều thực sự quan trọng đối với cộng đồng đó. Vì vậy, cộng đồng cũng đã nhận được lợi ích từ điều đó. Chúng tôi đã xây dựng một số dự án, chẳng hạn như Built Together, và chúng tôi vừa cam kết sẽ đầu tư thêm 1 tỷ đô la vào các cộng đồng mà chúng tôi có trung tâm dữ liệu trong năm năm tới. Vì vậy, tôi nghĩ rằng chúng ta phải tiếp tục làm việc cùng với cộng đồng để thúc đẩy điều này. Nó phải là một mối quan hệ đối tác công tư. Nhưng vòng xây dựng này quan trọng quá cho tương lai của quốc gia này ------ hãy tưởng tượng nếu chúng ta không xây dựng đường cao tốc từ đầu.

a16z 20:44

Cũng như cầu ------ điều đó sẽ quyết định sự thịnh vượng kinh tế và giới hạn khả năng của quốc gia này. Vì vậy, chúng ta cần nhìn nhận điều này từ một góc độ hợp lý, và chúng ta phải trở thành đối tác của các cộng đồng mà chúng ta xây dựng. Chúng ta quay lại vấn đề chi tiêu vốn. 220 tỷ đô la, tức là 600 triệu đô la mỗi ngày. Tôi chỉ muốn, bạn biết đấy, đặt nó vào một hệ quy chiếu. Tôi rất tò mò bạn hiện tại nhìn nhận nhu cầu AI như thế nào ------ khi chúng ta nói chuyện riêng, bạn đã mô tả nó như một......

Andy Jassy 21:10

Cấu trúc thanh đòn (barbell). Có lẽ bạn có thể làm rõ hoặc định vị trạng thái nhu cầu AI hiện tại. Ừm, tôi muốn nói rằng, bối cảnh đầu tiên là những gì tôi đã đề cập trước đó ------ tôi không thể tin rằng AI lại phát triển lớn và nhanh như vậy. Bạn biết đấy, nó nhanh hơn hàng trăm lần so với giai đoạn đầu của AWS; trong ba năm đầu tiên, chúng tôi đã đạt được doanh thu AI lên tới 25 tỷ đô la mỗi năm trong AWS. Vì vậy, nó thực sự rất lớn. Nhưng đồng thời, nếu bạn nhìn vào cấu trúc nhu cầu, nó thực sự là một thanh đòn. Một đầu của thanh đòn là những phòng thí nghiệm AI, họ đang tiêu tốn một lượng lớn, rất lớn sức mạnh tính toán, quy mô lớn đến mức tôi chưa bao giờ thấy trước đây. Sau đó là một số ứng dụng nổi bật, như ChatGPT, Claude Code, và những thứ tương tự.

Andy Jassy 21:59

Đầu kia của thanh đòn là các doanh nghiệp, họ chủ yếu sử dụng AI để tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất, chẳng hạn như tự động hóa dịch vụ khách hàng, chống gian lận, hoặc tự động hóa quy trình kinh doanh. Ở giữa thanh đòn là khối lượng công việc sản xuất hiện tại của các doanh nghiệp, trong đó nhiều cái chạy trên AWS, hôm nay đã sử dụng suy luận. Nhưng tôi muốn nói rằng, phần lớn trong số đó vẫn chưa được sử dụng theo cách nào có tính thẩm thấu ------ bạn biết đấy, và tôi nghĩ rằng điều đó sẽ trở thành phần lớn nhất trong việc sử dụng AI. Tôi nghĩ bạn sẽ thấy điều này.

Andy Jassy 22:38

Tôi rất khó để dự đoán tốc độ xảy ra của điều này. Nó, bạn biết đấy, đang xảy ra ngày càng nhiều hơn mỗi năm. Nhưng tôi cảm thấy nếu bạn kéo xa góc nhìn ------ năm năm, năm đến bảy năm ------ để xem điều đó sẽ như thế nào; và tôi không nghĩ rằng nó sẽ phải chờ đến năm năm hoặc bảy năm sau mới xảy ra, nó không bao giờ xảy ra ngay lập tức. Nhưng nếu bạn có thể kéo xa góc nhìn đến năm đến bảy năm, tôi nghĩ rằng khá nhiều, thậm chí là hầu hết các ứng dụng doanh nghiệp mà chúng ta đang sử dụng và tồn tại ngày nay, sẽ được sử dụng theo cách có tính thẩm thấu. Vì vậy, chúng ta còn rất nhiều không gian để tăng trưởng.

Vậy bạn nghĩ gì về điều này? Bởi vì chúng ta đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng sắp xảy ra về trung tâm dữ liệu, chip, bộ nhớ ------ mọi thứ ------ vào năm 2027, vì mọi người hiện đang xây dựng, nhưng đến cuối năm nay có thể sẽ không sẵn sàng, trong khi nhu cầu không hề giảm. Vì vậy, bạn nghĩ gì về tình huống này ------ khi những phòng thí nghiệm lớn sẵn sàng trả bất kỳ giá nào, gần như bất kỳ giá nào cho điện, làm mát, chip; trong khi bạn lại có những khách hàng cũ đã tồn tại lâu năm đang trả phí theo mức thông thường để vận hành doanh nghiệp của họ. Có phải có một áp lực thương mại nào đó khiến bạn nghĩ: Ừm, có lẽ chúng ta nên mua lại khách hàng cũ và bán cho khách hàng mới, vì họ sẵn sàng trả giá cao hơn? Còn khách hàng cũ thì sao, tôi không thể tăng gấp đôi giá của họ, điều đó không công bằng. Hoặc, bạn nghĩ gì về điều này? Bởi vì điều này thực sự rất kỳ lạ ------ bạn có một nhóm khách hàng đã ở đây 20 năm, đang làm một việc, như bạn đã nói, có thể sẽ chuyển sang suy luận; sau đó bạn lại có những khách hàng mới, họ tham lam, sẵn sàng mua bất cứ thứ gì.

Andy Jassy 24:35

Đúng vậy, đó là một câu hỏi hay. Bạn biết đấy, cách chúng tôi nhìn nhận vấn đề này không giống như những gì bạn đã nói, nhưng tôi hoàn toàn hiểu. Nếu bạn nghĩ về nó, hôm nay trung tâm dữ liệu và điện chỉ có b ст lượng đó, bộ nhớ cũng chỉ có b ст lượng đó, và tôi không nghĩ rằng sự thiếu hụt này sẽ kết thúc vào năm 2027.

Tôi nghĩ, tôi tin rằng ------ quay trở lại chủ đề đầu tư vốn, lý do tôi cảm thấy chúng ta có thể đầu tư nhiều hơn nữa, và điều đó sẽ không phải là việc sử dụng vốn tồi tệ, một trong những lý do là: năm 26 rõ ràng đã bán hết, năm 27 cơ bản cũng đã bán hết. Chúng tôi luôn để lại một phần cho việc sử dụng theo nhu cầu, bất kể là trong dịch vụ suy luận Bedrock của chúng tôi hay trong EC2 ------ nhưng cơ bản đã bán hết, tất cả các khối lớn đều đã bán hết. Năm 28 cũng có một phần đáng kể đã bán hết. Nhu cầu lớn đến mức bạn không thể ...... Nếu bạn nhìn vào doanh nghiệp AI và những gì chúng tôi gọi là doanh nghiệp cốt lõi ------ cốt lõi có thể hiểu là phần không phải AI ------ chúng hiện đang tăng trưởng với tốc độ rất nhanh.

Và bạn biết đấy, nếu bạn chỉ có b ст lượng bộ nhớ đó, bạn phải quyết định phân bổ bao nhiêu bộ nhớ cho HBM, tức là cho các bộ tăng tốc AI, và bao nhiêu cho DRAM, tức là cho doanh nghiệp cốt lõi của bạn. Vì vậy, đây là những sự đánh đổi thực tế mà bạn phải thực hiện. Nhưng tôi muốn nói rằng, điểm khởi đầu của chúng tôi trong vấn đề này là khách hàng là trên hết.

Đối với chúng tôi, chúng tôi có mối quan hệ sâu sắc và hợp tác với khách hàng trong AWS. Giống như trong thời kỳ đại dịch ------ khi đó các đối thủ của chúng tôi, tôi nghĩ họ đang nghĩ về cách tối ưu hóa trong một quý, để có thể tăng doanh thu nhiều nhất có thể trong một thế giới mà mọi người đều phải tối ưu hóa chi phí; trong khi chúng tôi đã thực hiện một cách tiếp cận khác. Chúng tôi đã chủ động để đội ngũ của mình ra ngoài, giúp khách hàng tìm cách tối ưu hóa chi phí, mặc dù chúng tôi biết điều này sẽ làm giảm doanh thu ngắn hạn và trung hạn của chúng tôi. Nhưng bạn biết đấy, chúng tôi muốn giúp khách hàng thành công, vì chúng tôi rất tin tưởng rằng: nếu chúng tôi giúp khách hàng lâu dài, doanh nghiệp của chúng tôi cũng sẽ đến theo. Trong doanh nghiệp cốt lõi, điều này cũng đúng. Tôi đoán bạn thực sự có thể thực hiện một số tính toán, và xác định rằng: do sự khan hiếm và sự sẵn sàng chi trả của khách hàng, bạn có thể kiếm thêm một ít tiền từ khách hàng cốt lõi. Nhưng họ đang vận hành doanh nghiệp của mình trên AWS, tất cả các ứng dụng cốt lõi của họ đều chạy trên đó.

Chúng tôi sẽ không ép buộc khách hàng của mình, chúng tôi sẽ đảm bảo rằng họ có thể mở rộng. Sau đó, công việc của chúng tôi là tìm cách có được càng nhiều năng lực càng tốt, để không chỉ khách hàng cốt lõi của chúng tôi, mà còn tất cả những ai muốn sử dụng AI ở đây, và những người muốn sử dụng chúng tôi để làm AI, đều có thể sử dụng, và theo cách mà về mặt kinh tế cũng bền vững đối với chúng tôi. Vì vậy, tôi thực sự ước tôi có thể nói với bạn rằng sự thiếu hụt chỉ là vấn đề của năm 2027; tôi nghĩ rằng trên nhiều bộ phận, chúng ta sẽ thấy điều này kéo dài trong nhiều năm. Chúng tôi luôn rất quyết đoán, tôi nghĩ rằng chúng tôi đã đầu tư năng lực nhiều hơn bất kỳ ai, vì chúng tôi thực sự rất cam kết và rất kiên định trong việc tiếp tục là những người dẫn đầu quan trọng trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng và AI, như chúng tôi đã luôn làm.

Nhưng như tôi đã nói, năm nay chúng tôi sẽ chi 220 tỷ USD, và chúng tôi có thể chi nhiều hơn nữa. Đó sẽ không phải là việc sử dụng vốn tồi tệ. Hơn nữa, từ trung hạn đến dài hạn, tôi nghĩ chúng tôi vẫn sẽ không đáp ứng được toàn bộ nhu cầu. Nhu cầu hiện tại thực sự quá lớn. Vậy tiếp theo với chủ đề này, bạn đã làm một điều vào năm 2015 - bạn đã mua lại Annapurna Labs. Lúc đó bạn có lẽ chưa nghĩ rằng năm 2015 sẽ có nhu cầu AI lớn như vậy, vì nhu cầu AI năm 2015 vốn đã không nhiều. Vậy điều gì đã thúc đẩy quyết định mua lại đó? Và nó đã tạo ra lợi nhuận như thế nào trong thế giới mới này? Vâng, tôi nghĩ rằng đội ngũ Annapurna là một trong những đội ngũ và nhóm người tài năng nhất mà tôi có cơ hội làm việc cùng, đây là một trong những thương vụ mua lại tốt nhất trong lịch sử Amazon, nếu không muốn nói là tốt nhất.

Vâng, chúng tôi đã nhìn thấy một số phần trong đó, nhưng tôi không nghĩ rằng chúng tôi đã mua Annapurna chỉ vì chip AI. Thực tế là: khi bạn đạt đến một quy mô nhất định, bạn có thể tiếp cận và thấy được hành vi của khách hàng ở quy mô lớn, bạn sẽ nhận ra rằng nếu bạn có thể thực hiện tích hợp dọc và xây dựng một số khả năng cho riêng mình, bạn có thể cung cấp nhiều giá trị hơn cho khách hàng, đồng thời mang lại tính kinh tế tốt hơn cho chính doanh nghiệp. Vì vậy, điểm khởi đầu của Annapurna với chúng tôi chỉ xoay quanh máy chủ EC2 cốt lõi: chúng tôi cảm thấy rằng chúng tôi đã tiêu tốn quá nhiều tài nguyên máy chủ cho ảo hóa, mạng, bảo mật và lưu trữ, và chúng tôi muốn gần như 100% tài nguyên máy chủ được sử dụng để cung cấp tính toán cho khách hàng.

Vì vậy, trước khi mua lại họ, chúng tôi đã làm việc với Annapurna về thẻ mạng (NIC) - chuyển tải các thành phần này sang thẻ mạng để chúng tôi có thể giữ lại càng nhiều máy chủ cho tính toán càng tốt. Chúng tôi rất thích đội ngũ này và rất thích sản phẩm mà chúng tôi đã hợp tác tạo ra. Chúng tôi nhận ra rằng thứ mà chúng tôi sắp mua sẽ được lắp đặt vào gần như mọi máy chủ EC2 - và thực tế là nó đã được lắp vào tất cả các máy chủ của chúng tôi.

Vì vậy, lý do chúng tôi ban đầu mua lại nó là vì nó sẽ trở thành một khả năng cốt lõi trong khả năng tính toán của chúng tôi; cũng vì đội ngũ này rất tài năng trong việc chế tạo chip, chúng tôi nghĩ rằng họ có thể chế tạo các chip khác. Lúc đó, chúng tôi có mối quan hệ hợp tác rất sâu sắc với Intel - cho đến bây giờ chúng tôi vẫn duy trì hợp tác sâu sắc với công ty này. Nhưng vấn đề là, Intel lúc đó gần như nắm giữ toàn bộ thị phần CPU; và khi bạn có một đối tác nắm giữ gần như toàn bộ thị phần, họ thường không nghĩ đến việc cải thiện tỷ lệ giá trị, mà sẽ nghĩ đến những thứ khác, những thứ có thể mang lại cho họ nhiều thị phần hơn và nhiều doanh thu hơn.

Nói thêm một chút, điều này hoàn toàn có thể hiểu được, đó là một phần của động lực hoạt động của thị trường và cũng là một phần lý do dẫn đến "cạm bẫy của nhà đổi mới". Vì vậy, chúng tôi đã muốn thúc đẩy tỷ lệ giá trị, nhưng rất khó để nhận được sự chú ý từ phía họ. Nhưng chúng tôi có khách hàng muốn chuyển ngày càng nhiều khối lượng công việc địa phương lên đám mây, họ muốn có tỷ lệ giá trị tốt hơn. Vì vậy, điều tiếp theo mà chúng tôi đã giao cho đội ngũ Annapurna là chế tạo một chip CPU. Họ đã tạo ra Graviton - hôm nay 99% trong số 1000 khách hàng EC2 hàng đầu của chúng tôi đang sử dụng nó rất rộng rãi. Tỷ lệ giá trị của nó cao hơn khoảng 40% so với các bộ xử lý x86 khác, điều này đã tạo ra ảnh hưởng lớn đối với khách hàng và doanh nghiệp của chúng tôi. Rồi vài năm trước, chúng tôi đã thấy cùng một "bộ phim" tái diễn trong lĩnh vực AI: thực sự có một nhà cung cấp dẫn đầu rất xuất sắc. Chúng tôi có mối quan hệ hợp tác sâu sắc với họ - chúng tôi vẫn duy trì hợp tác sâu sắc và sẽ tiếp tục như vậy trong tương lai mà tôi có thể thấy.

Nhưng họ có một thị trường khổng lồ, cũng như nhiều sản phẩm khác nhau và các ưu tiên khác nhau. Và chúng tôi biết rằng khách hàng của chúng tôi cần tỷ lệ giá trị tốt hơn, đó là lý do tại sao chúng tôi đã thành lập một đội ngũ khác trong Annapurna để chế tạo bộ tăng tốc AI, chúng tôi gọi nó là Trainium, và tỷ lệ giá trị của nó cũng cao hơn khoảng 30% đến 40% so với các bộ xử lý tương đương. Và bạn biết đấy, khi chúng tôi nói về phần giữa của thanh tạ - cái mà chúng tôi vừa nói đến - nếu bạn hỏi: có những điều gì có thể thay đổi phần giữa của thanh tạ, để nhiều ứng dụng doanh nghiệp hiện tại có thể sử dụng suy luận? Có một vài điều. Một phần là nhân tài: có một số người đã quen với việc làm sau đào tạo và tinh chỉnh, và cũng cần có khả năng tổ chức biết cách ưu tiên, biết phải tấn công cái gì và làm như thế nào.

Nhưng một phần lớn nằm ở chỗ: trong vài năm qua, chi phí suy luận đã giảm xuống khá nhiều, nhưng theo tôi, nó vẫn còn đắt hơn một bậc, vẫn chưa đủ để nó được sử dụng một cách rộng rãi nhất có thể. Bởi vì nếu bạn muốn doanh nghiệp chuyển đổi các ứng dụng hiện tại đang chạy trên CPU sang sử dụng bộ tăng tốc AI, nếu sự khác biệt về chi phí giữa hai bên là rất rõ ràng, thì họ sẽ phải nhận được lợi ích gia tăng rất cao từ bộ tăng tốc AI để sẵn sàng viết lại những ứng dụng đó - đó là một ngưỡng cao hơn nhiều. Nhưng nếu bạn có thể giảm chi phí suy luận xuống, ngưỡng đó sẽ thấp hơn nhiều, và tất cả các ứng dụng sẽ trở nên tốt hơn, thông minh hơn và mạnh mẽ hơn nhờ vào bộ tăng tốc AI và suy luận. Vì vậy, một yếu tố rất quan trọng đối với khả năng khách hàng sử dụng AI một cách rộng rãi là giảm chi phí suy luận, và doanh nghiệp chip của chúng tôi là một phần lớn trong đó. Vâng, đúng vậy. Tôi có thể lấy công ty của chúng tôi làm ví dụ, nó thực sự sẽ trở nên rất đắt. Chúng tôi có một nhân viên đã chi 2 triệu USD trong vài năm qua - công việc đó là công việc có giá trị.

Nhưng đúng là, cảm giác lúc đó là: Ồ, suy luận này thực sự không rẻ. Vậy, một điều mà bạn đã làm là thực hiện một số khoản đầu tư, đặc biệt là vào Anthropic và OpenAI, với quy mô rất lớn, tôi nhớ là khoản đầu tư vào Anthropic là 18 tỷ USD, vào OpenAI khoảng 50 tỷ USD. Vậy điều gì đã khiến bạn muốn thực hiện những điều này? Và những khoản đầu tư này, cộng với các khoản đầu tư tương tự từ NVIDIA và những nơi khác, đã khiến Phố Wall cảm thấy hơi lo lắng, vì điều này khiến họ nhớ lại những ngày tồi tệ của bong bóng Internet. Bạn nghĩ gì về điều này - đặc biệt là khi họ cũng là khách hàng của bạn? Tại sao điều này lại hợp lý? Cả hai công ty này đều là những đội ngũ xuất sắc và cũng là những công ty xuất sắc; tốc độ tăng trưởng của họ - ít nhất là về doanh thu - tôi không biết liệu chúng tôi có từng thấy điều gì tương tự hay không. Thực sự, điều này thật khó tin.

Vì vậy, đối với chúng tôi, đây là sự kết hợp của một vài yếu tố: những đội ngũ này là những đội ngũ như thế nào, công nghệ và mô hình mà họ tạo ra, cũng như một số ứng dụng mà họ đã phát triển; chúng tôi tin rằng AI có tính cách mạng lớn đến mức nào; chúng tôi tin rằng họ sẽ trở thành hai công ty thành công nhất trong lĩnh vực này trong một thời gian dài - tất nhiên không phải ai cũng sẽ trở thành người chiến thắng trong lĩnh vực này, nhưng sẽ có nhiều công ty rất thành công xuất hiện, và chúng tôi tin rằng họ sẽ là hai trong số đó. Hơn nữa, chúng tôi hợp tác rất chặt chẽ. Tôi sẽ nói về Anthropic trước - chúng tôi đã hợp tác với họ lâu hơn. Chúng tôi có rất nhiều khách hàng chạy Anthropic trong dịch vụ suy luận Bedrock của chúng tôi. Và tôi nghĩ rằng khách hàng chạy Anthropic trong Bedrock là thành công nhất. Chúng tôi có sự hợp tác sâu sắc với họ về chip - họ đã xây dựng trên Trainium trong một thời gian. Tôi nghĩ điều này rất tốt cho Anthropic, cũng rất tốt cho đội ngũ Trainium của chúng tôi, tôi nghĩ cả hai bên đều học hỏi được rất nhiều từ nhau. Vì vậy, chúng tôi có sự hợp tác sâu sắc với họ - cho dù đó là niềm tin của chúng tôi vào tương lai AI, niềm tin vào những công ty này, hay chính mối quan hệ hợp tác này, đều khiến chúng tôi cảm thấy việc đầu tư như một phần của sự hợp tác là hợp lý.

Rồi về phía OpenAI, chúng tôi chỉ có quá nhiều khách hàng muốn sử dụng OpenAI trên AWS nhưng không thể làm được vì các thỏa thuận thương mại trước đó. Và trong một thời gian dài, tôi nghĩ rằng cả hai công ty đều có nhiều sự tôn trọng và mong muốn hợp tác với nhau. Vì vậy, đây cũng là một tình huống: sau một loạt các cuộc đối thoại kéo dài hàng tháng - có thể chạy OpenAI trong Bedrock; chúng tôi đã cùng nhau tạo ra một sản phẩm độc đáo, đó là môi trường thực thi có trạng thái (stateful runtime environment), tôi nghĩ rằng tất cả các tác nhân thông minh trong tương lai sẽ được xây dựng theo cách này, bạn sẽ cần trạng thái; và họ cũng như Anthropic, đã cam kết nhiều năm và nhiều gigawatt cho Trainium. Và chúng tôi tin rằng, nó sẽ trở thành một trong những công ty thành công nhất trong lĩnh vực này trong một thời gian dài. Tất cả những điều này khiến chúng tôi cảm thấy việc tăng cường hợp tác và đầu tư là hợp lý. Chuyển sang một chủ đề khác, hãy nói về cách bạn sử dụng AI để xây dựng một công ty. Tôi nhớ bạn đã nói rằng đội ngũ Bedrock đã sử dụng 6 kỹ sư và 76 ngày để xây dựng lại động cơ suy luận của bạn, trong khi điều đó trước đây cần đến 40 người làm trong một năm. Sự khác biệt đó thực sự rất lớn.

Và bạn biết đấy, Amazon nổi tiếng với "các đội hai chiếc pizza". Vậy bây giờ, tư duy thiết kế tổ chức của bạn là gì? Xét đến công nghệ này - nó dường như thực sự đã thay đổi mọi thứ. Trong những năm qua, chúng tôi đã trở nên cực kỳ chuyên môn hóa: có nhà thiết kế, có quản lý sản phẩm, có kỹ sư front-end, có kỹ sư back-end, cái này cái kia, và những thứ tương tự. Và bây giờ dường như mọi người lại trở thành những người đa năng. Vậy từ góc độ thiết kế tổ chức, bạn nghĩ gì về điều này? Vâng, tôi đồng ý với những gì bạn nói. Tôi nghĩ rằng trải nghiệm Bedrock mà bạn đề cập đã mở mang tầm mắt cho mọi người ở đây.

Chúng tôi cũng đã dành rất nhiều thời gian để chia sẻ câu chuyện đó trong nội bộ, để truyền cảm hứng cho mọi người, nhắc nhở mọi người về những gì là khả thi. Bởi vì theo thời gian, cuối cùng sẽ xảy ra điều này - tôi đã gia nhập công ty cách đây 29 năm. Tôi bắt đầu từ một trợ lý quản lý sản phẩm, lúc đó tôi một mình phụ trách, tôi không biết, năm sản phẩm. Và hôm nay, khi công ty thành công, quy mô lớn hơn, sản phẩm lớn hơn, bạn sẽ đi đến một trạng thái như thế này: một quản lý sản phẩm chỉ làm một sản phẩm, và chỉ sở hữu một phần trong đó - ví dụ như chỉ phụ trách giá cả. Mọi người trở nên chuyên môn hóa hơn, và mọi người đều chấp nhận: nếu bạn muốn lớn lên, thành công, đây là cách làm việc cần thiết. Nhưng điều đó không phải vậy, và khi bạn nhìn vào mọi thứ đang xảy ra với AI, nó chắc chắn không phải như vậy.

Chỉ cần nhìn vào tuần vừa qua, chúng tôi đang làm một số việc xung quanh các tác nhân trong lĩnh vực tiêu dùng. Chúng tôi đã đầu tư rất nhiều vào đó, nhưng chúng tôi có một ý tưởng mà chúng tôi rất thích, và vào thứ Năm, chúng tôi quyết định thử xem liệu có thể tạo ra một nguyên mẫu thực sự hoạt động hay không. Kết quả là, bốn hoặc năm người trong chúng tôi đã bắt tay vào việc vào cuối tuần, và đến Chủ nhật, chúng tôi đã có thể chạy nó ở trạng thái có thể phát hành 80%. Điều này là thật - đó hoàn toàn là hai thế giới khác nhau. Vì vậy, tôi nghĩ rằng điều này có nghĩa gì đối với tương lai của tổ chức: đầu tiên, tôi nghĩ rằng trong tương lai, số lượng con người làm những công việc như hôm nay sẽ ít hơn so với hôm nay. Bạn chỉ cần nhìn xem hiện tại có bao nhiêu mã được hoàn thành bởi các tác nhân, xem có bao nhiêu công việc dịch vụ khách hàng, thông minh thương mại và nghiên cứu đang được thực hiện.

Có, bạn hãy tưởng tượng một chút: bảng sẽ được tạo ra như thế nào, bạn cần bao nhiêu luật sư ------ tôi chỉ nghĩ rằng, bạn sẽ không trở thành không có ai, nhưng bạn sẽ không cần nhiều người như vậy nữa; trong quá khứ, khi doanh nghiệp mở rộng, chúng ta đã liên tục thêm người vào, nhưng tương lai sẽ không như vậy. Sẽ xuất hiện những công việc khác nhau và những công việc mới, một số chúng ta biết, một số chúng ta vẫn chưa biết. Với sự phát triển của AI, robot và không gian, chúng sẽ xuất hiện. Sẽ có đủ loại công việc mới, nhưng số lượng con người làm những việc như hôm nay sẽ ít hơn. Tôi nghĩ rằng đội ngũ sẽ nhỏ hơn nhiều so với hiện tại. Bạn sẽ có những đội ngũ nhỏ hơn, những người trong đội có thể làm việc đa chức năng; bạn sẽ không chỉ để một người sở hữu một phần nhỏ bé nào đó, vì mô hình có thể giúp bạn đạt được 80%. Trong nhiều chức năng khác nhau này, tôi nghĩ mỗi đội sẽ bắt đầu từ một điểm cao hơn nhiều so với trước đây, vì vậy tôi nghĩ bạn sẽ có thể phát minh ra nhiều hơn và nhanh hơn.

Tôi thực sự nghĩ rằng có rất nhiều điều phải thay đổi. Các công ty khởi nghiệp được thành lập ngày nay, hầu hết từ đầu đã bắt đầu theo cách của các tác nhân, hoặc theo cách AI bản địa. Và tất cả các công ty trưởng thành đã hoạt động một thời gian đều phải tìm ra cách xây dựng với cùng tốc độ. Tôi nghĩ một phần trong số chúng sẽ hiểu ra. Và bạn luôn có tình huống này: khi bạn có một doanh nghiệp lớn với nhiều khả năng và một nhóm khách hàng trung thành, một số công ty sẽ rất chậm để hiểu ra, theo quan điểm của tôi, chúng sẽ yếu hơn khi đối mặt với các công ty khởi nghiệp.

Và tôi nghĩ rằng, tôi dự đoán, các công ty sẽ phải viết lại gần như toàn bộ mã nguồn, để chúng có khả năng của các tác nhân; chúng phải cho phép các tác nhân cập nhật các đoạn mã khác nhau, và bạn cũng phải thiết lập các ràng buộc ở đó. Tôi nghĩ chỉ riêng về mặt an ninh đã rất thú vị. Nếu bạn nhìn vào những căng thẳng xung quanh các mô hình trong một hai tháng qua, chúng đều tập trung vào những kịch bản kỳ diệu hơn.

Nhân tiện, những kịch bản đó là có thể: có khả năng một mạng bot độc hại chiếm đoạt mọi thứ không? Tôi có nghĩa là, tôi nghĩ là có khả năng; có khả năng tiêm ý định độc hại vào robot không? Cũng có khả năng. Tôi cá nhân nghĩ rằng, với tư cách là một ngành, cùng với khu vực công và tư, chúng ta sẽ cùng nhau giải quyết vấn đề này. Nhưng bạn phải bắt đầu từ việc chú ý đến một số điều nhất định. Vâng, nhưng điều thú vị là, tôi nghĩ rằng về những rủi ro gần đây hơn, cuộc thảo luận vẫn chưa đủ ------ những rủi ro đó thực sự chủ yếu xoay quanh an ninh mạng. Những mô hình này quá mạnh mẽ, chúng có thể tìm ra nhiều lỗ hổng hơn rất nhiều so với trước đây, mà con người trước đây hoàn toàn không tìm ra. Có thể bạn có thể tranh luận rằng con người có thể tìm ra hay không, nhưng thực tế là họ đã không tìm ra. Vì vậy, tiến về phía trước, tôi nghĩ rằng cách mà các ứng dụng phản ứng với các mối đe dọa an ninh khẩn cấp phải được tính bằng phút.

Tình hình hôm nay là: bạn phát hiện ra lỗ hổng, có người phân loại lỗ hổng, có người phát triển bản vá; và ngay cả khi phần này được thực hiện rất nhanh, hầu hết các công ty cũng mất rất nhiều thời gian để triển khai, vì có nhiều mối quan hệ phụ thuộc khác nhau. Trong tương lai, bạn phải hoàn thành việc triển khai trong khoảng thời gian tính bằng phút. Vì vậy, nếu bạn không thực sự viết lại ứng dụng để có thể được các tác nhân cập nhật, trong thế giới mới đó bạn sẽ không có cơ hội nào. Vì vậy, tôi nghĩ rằng tất cả các tổ chức sẽ được tái phát minh, và những công ty ưu tiên làm điều này sẽ có vị trí tốt hơn nhiều so với những công ty không làm.

Có, và có vẻ như, với tư cách là một ngành, khi chúng ta xây dựng mọi thứ ------ từ hệ thống lớn đến thiết bị nhúng ------ chúng ta không làm tốt việc xây dựng kiến trúc an ninh. Và ngày thanh toán đã đến. Nhưng tôi nghĩ tin tốt là, điều này là một cơ hội lớn cho các công ty mới, những thử nghiệm mới, cho mọi người làm việc. Nhưng đúng vậy, theo những gì chúng ta đã nói, mối đe dọa này ------ những mối đe dọa lý thuyết, những thí nghiệm tư tưởng, ừm, có thể xảy ra, có thể không. Nhưng điều này là rõ ràng và thực tế.

Có, gần như tất cả các đối tác và khách hàng mà chúng tôi đã nói đến ở phía AWS, bất kể quy mô lớn nhỏ, mỗi công ty đều lo lắng về vấn đề an ninh này. Bạn biết đấy, chúng tôi có một dịch vụ chuyên nghiệp giúp khách hàng làm điều này, chúng tôi cũng đã xây dựng một dịch vụ gọi là Continuum, nó có thể xác định rất nhiều lỗ hổng như vậy và tạo ra bản vá. Nhưng điều này, bạn biết đấy, nói thì dễ nhưng làm thì khó. Thực tế là, vì nhiều công ty và nhiều kỹ sư đôi khi cảm thấy việc tập trung vào an ninh không thú vị lắm, rất dễ để chờ đến khi có vấn đề mới nói. Nhưng nếu bạn bảo vệ dữ liệu quan trọng, đó là một ý tưởng tồi. Hơn nữa, tôi nghĩ rằng trong hầu hết các công ty ------ quay trở lại cuộc trò chuyện trước đó của chúng ta ------ việc chuyên môn hóa trong lĩnh vực an ninh có lẽ là tình huống tồi tệ nhất: bạn có những kỹ sư an ninh rất sâu sắc, họ không thích làm việc với các kỹ sư khác, họ là nguồn lực khan hiếm, và những thứ tương tự.

Kết quả là, trong hầu hết các công ty, hầu hết các công ty phần mềm, họ thực hành an ninh khi viết phần mềm không tốt lắm. Tôi nghĩ điều này rõ ràng phải thay đổi. Tin tốt là chúng tôi có những công cụ có thể giúp giải quyết vấn đề này. Theo những gì bạn đã nói, tin tốt là: bạn phải thuê những người thử nghiệm thâm nhập, nhưng số lượng nhân viên an ninh mà bạn có thể thuê là có hạn, và họ chỉ có thể bao phủ một số ứng dụng nhất định. Mô hình cộng với tự động hóa sẽ cho phép bạn thực hiện thử nghiệm thâm nhập tốt hơn trên toàn bộ bề mặt tấn công, và bạn sẽ tìm thấy một số thứ mà nếu không có may mắn, có thể bạn sẽ không phát hiện ra. Vì vậy, khi chúng tôi quan sát thị trường này, có một điều thú vị: với AI, bạn có thể làm rất nhiều điều. Một cách là bạn sử dụng nó để giảm chi phí, giảm số lượng kế toán viên hoặc luật sư mà bạn cần.

Hiện tại, có khá nhiều công ty đầu tư mạo hiểm đang nói: tốt, chúng tôi sẽ mua lại những công ty cũ đó, giảm chi phí của chúng. Điều này luôn không làm chúng tôi hứng thú, vì chúng tôi sẽ nghĩ: tốt, nếu đó là ý tưởng của bạn, thì ý tưởng của bạn thực sự quá ít. Một cách khác là: tốt, chúng tôi sẽ làm một điều mà thế giới chưa từng thấy. Điều đó rất thú vị. Nhưng còn một cách thứ ba, đó là bạn làm điều như Alexa: bạn có một sản phẩm ------ một sản phẩm thành công ------ và sau đó bạn nói, tốt, chúng tôi sẽ nghĩ lại toàn bộ điều này từ đầu, vì chúng tôi đã có nền tảng mới này. Bạn đã đi đến bước đó như thế nào? Trong hoàn cảnh nào thì điều đó hợp lý? Có, tôi nghĩ bạn đã phân chia ba cách này rất thú vị. Và tôi nghĩ rằng, như chúng ta đã nói trước đó, tổ chức sẽ thực sự thay đổi, trở nên tinh gọn hơn.

Nếu bạn làm đúng, nó sẽ cho phép những người xây dựng thực sự xuất sắc và những đội nhỏ này, tạo ra những thứ mà bạn đã nói đến loại thứ hai ------ những thứ mà mọi người chưa từng thấy, bạn có thể làm được. Và khi bạn có trải nghiệm mà tôi đã đề cập trước đó ------ làm được 80% một ý tưởng mới trong vòng bốn ngày ------ điều này quá khích lệ cho mọi người, họ sẽ thực sự dành nhiều thời gian rảnh rỗi hơn, nhiều chu kỳ suy nghĩ hơn để nghĩ ra những ý tưởng mới. Đối với tôi, đây là một trong những phần thú vị nhất của những gì đang xảy ra với AI.

Nhưng tôi cũng nghĩ rằng, đối với những công ty đã có trải nghiệm khách hàng thành công quy mô lớn, nếu họ chỉ hiểu AI như một cách cải thiện trải nghiệm một cách dần dần, thì ba đến năm năm sau, họ rất có thể sẽ không có những trải nghiệm vượt trội đó. Bởi vì tôi nghĩ rằng, mọi trải nghiệm mà chúng ta biết ------ ngay cả những trải nghiệm mà có vẻ khó tưởng tượng nhất sẽ bị thay đổi ------ sẽ trở nên khác biệt đáng kể trong vài năm tới nhờ AI.

Vì vậy, điều này có nghĩa là, nếu bạn không chỉ muốn cải thiện dần dần, bạn phải tìm cách để đội ngũ tưởng tượng lại từ đầu những ứng dụng này nên trông như thế nào ------ giả sử bạn sử dụng tất cả công nghệ mới có sẵn hôm nay để xây dựng nó. Trong một số trường hợp, như Alexa, tôi nghĩ rằng điều này là khá rõ ràng. "Bộ não" của Alexa vào thời điểm nó được tạo ra thực sự rất sáng tạo. Nhưng với sự phát triển của AI sinh sinh, khả năng mà "bộ não" này có thể có đã hoàn toàn khác biệt, vì vậy nếu bạn muốn cung cấp trải nghiệm khách hàng xuất sắc, muốn duy trì sự liên quan lâu dài, bạn phải tái cấu trúc lại bộ não của Alexa. Vì vậy, điều đó khá rõ ràng. Nhân tiện, mặc dù khá rõ ràng, nhưng thực hiện thì thực sự rất khó ------ vì đội ngũ và những gì họ tạo ra có sự kết nối cảm xúc, họ tự hào về những gì họ đã tạo ra, họ có những nhận thức khó khăn về những gì khả thi và những gì không khả thi.

Để khiến họ hoàn toàn bắt đầu lại và tưởng tượng lại, cần thời gian, vì đội ngũ sẽ nói: ừm, chúng tôi không làm như vậy; chúng tôi đã thử cái đó, không thành công. Hoặc những thứ tương tự. Nhưng tôi nghĩ điều khó hơn là: lấy trải nghiệm người tiêu dùng khác của chúng tôi ------ lấy doanh nghiệp bán lẻ của chúng tôi, hoặc doanh nghiệp Prime Video, doanh nghiệp Fire TV, doanh nghiệp Prime Music ------ trong những trải nghiệm này, công nghệ ngày nay đã có những giải pháp tốt hơn nhiều, điều này không rõ ràng lắm. Nhưng tôi thực sự tin rằng, trong mỗi doanh nghiệp này, chúng tôi cần phải tái phát minh; và chúng tôi đã có những đội ngũ đang làm những phiên bản của các doanh nghiệp này, đã được tái tưởng tượng hoàn toàn.

Vậy, tôi nghĩ rằng chúng tôi có thể làm đúng ngay từ đầu không? Có lẽ không. Chúng tôi sẽ tìm cách để lặp lại khi bước vào, nhưng nó đã tạo ra đủ loại ý tưởng và trải nghiệm khách hàng mới mà chúng tôi thấy rất hấp dẫn. Và điều thú vị sẽ là một cuộc đua như thế này: bạn muốn một trải nghiệm hoàn toàn khác ------ gần như như một ứng dụng mới ------ hay là những thứ mới đó tiến triển đủ nhanh để bạn có thể thêm chúng vào trải nghiệm hiện tại, từng chút một, một cách có ý nghĩa trong hai hoặc ba năm tới để thay đổi toàn bộ trải nghiệm khách hàng? Khi bạn tìm ra những yếu tố hiệu quả. Nhưng tôi thực sự nghĩ rằng, nếu bạn muốn trở thành một nhà lãnh đạo thành công, mỗi trải nghiệm trong số này phải trở nên khác biệt trong những năm tới.

Có, đây là một bài toán lãnh đạo rất khó khăn. Điều này khiến tôi nhớ lại khi tôi mới làm kỹ sư. Tôi đã tranh luận với ai đó về một điều gì đó. Sếp của tôi đã nói: nghe này, Ben, bạn phải hiểu một điều ------ trước khi viết dòng mã đầu tiên, mọi thứ đều có thể thảo luận; sau đó, nó trở thành niềm tin. Tôi đoán bạn cũng đã trải qua điều này trên Alexa. Nhưng điều thú vị là: tất cả những kiến thức đó, tất cả những kinh nghiệm đó, tất cả những thứ đã được sử dụng để xây dựng cái mà trước đây ------ bây giờ bạn đang nói, tốt, chúng tôi sẵn sàng từ bỏ một phần lớn trong số đó, để bước vào thế giới mới này.

Và nhân tiện, điều này cũng đúng với khách hàng: bạn sẽ có một nhóm lớn khách hàng yêu thích trải nghiệm hiện tại, đúng không? Có, mỗi lần chuyển đổi lớn ------ ít nhất theo kinh nghiệm của tôi, có thể bạn có thể đưa ra những ví dụ không như vậy ------ nhưng gần như mỗi lần chuyển đổi lớn đều cần một sự thay đổi lớn: công nghệ, sản phẩm, trải nghiệm khách hàng và các yếu tố thương mại đều phải đủ thuyết phục để khiến người ta muốn thay đổi. Nhưng ngay cả như vậy, nó cũng sẽ không xảy ra tự động. Đây là một sự quản lý thay đổi lớn ------ giống như việc chuyển từ triển khai tại chỗ sang đám mây, là cùng một loại chuyển đổi: nhiều người phụ trách cơ sở hạ tầng rất tự hào về những gì họ đã tạo ra, họ hiểu rõ nó, họ ở trung tâm của hành động, họ không muốn học những điều mới.

Điều này sẽ là như vậy, chính là trải nghiệm mà tôi đã đề cập trước đó. Đối với việc tái phát minh tất cả trải nghiệm khách hàng của bạn, cũng sẽ như vậy. Chúng ta đều tự hào về những gì chúng ta đã tạo ra trong những trải nghiệm này trong mười năm qua, chúng ta đều có 100 điều có thể làm cho nó tốt hơn, chúng ta đều hào hứng với điều đó, chúng ta dành tất cả thời gian tỉnh táo cho nó. Để nghĩ "làm thế nào tôi có thể bắt đầu lại hoàn toàn", bạn biết đấy, điều này về mặt lý trí và cảm xúc đều rất khó. Có, không nghi ngờ gì.

a16z 53:06

Còn nữa, Andy, chúng tôi vừa mới ươm tạo Harwood's và Jason Academy vài tuần trước, giúp những người trẻ chuẩn bị cho sự chuyển đổi mà chúng ta đang nói đến. Bạn đã nói rằng AI làm cho việc xây dựng trở nên dễ dàng hơn, nhưng những người trẻ vẫn cần học hỏi, bạn biết đấy, những kỹ năng chuyên môn thực sự. Tôi rất tò mò: nếu bạn là một người 18 tuổi vào năm 2026, bạn sẽ đưa ra lời khuyên gì cho bản thân để chuẩn bị cho sự chuyển đổi mà chúng ta đang bước vào?

Andy Jassy 53:29

Ừ, tôi có một đứa con 25 tuổi và một đứa 22 tuổi. Vì vậy, tôi nghĩ đứa trẻ 22 tuổi đó bắt đầu thực sự cất cánh khi 19 tuổi. Tôi nhanh chóng nhận ra: bạn không thể nói với họ rằng không nên sử dụng AI trong giáo dục. Con tàu đó đã rời bến, hoặc nói cách khác, chuyến tàu đó đã xuất phát. Và tôi nghĩ rằng điều khôn ngoan đối với các trường đại học là không nên chống lại nó. Tôi nghĩ nó chỉ là một công cụ mà mọi người sẽ sử dụng.

Andy Jassy 53:54

Nhưng đồng thời, tôi nghĩ tất cả những người trẻ tuổi------và tôi cũng muốn nói, đối với chúng tôi cũng vậy, chúng tôi có rất nhiều người, chúng tôi có văn hóa viết lách, mọi người đang sử dụng AI để viết------bạn có thể nhận ra điều gì là do AI viết: nó, thực sự không đúng lắm, những phần đó không được ghép lại với nhau. Và bạn biết đấy, vì vậy tôi sẽ đưa ra lời khuyên cho những người trẻ tuổi------cũng là lời khuyên tôi dành cho con tôi------là.

Andy Jassy 54:18

Bạn không thể trốn tránh nó, bạn biết đấy, bạn cũng không thể mong nó biến mất. Nó sẽ có ảnh hưởng lớn trong cuộc sống của bạn, trong mọi trải nghiệm bạn cố gắng sử dụng, trong công việc của bạn; và nó sẽ cho phép bạn phát minh theo cách mà chúng ta trước đây không thể làm được. Vì vậy, bạn thực sự cần phải hiểu nó, bạn cần tự học nó, bạn cần sử dụng nó rất nhiều. Bạn cần phải thử nghiệm. Hãy cố gắng làm những điều vượt ra ngoài vùng an toàn của bạn.

Andy Jassy 54:48

Hai đứa con của tôi không phải là lập trình viên, nhưng chúng, bạn biết đấy, đã sử dụng AI để làm ứng dụng. Hãy coi nó như là trọng tâm trong việc bạn sắp xếp một ngày và sử dụng công cụ trong công việc. Nhưng tôi không nghĩ nó sẽ thay thế khả năng suy luận và tư duy phản biện. Và tôi nghĩ điều này cũng đúng với các trường đại học. Tôi nghĩ về nhiều khía cạnh------tôi lấy ví dụ từ trường kinh doanh. Bạn sẽ nhận được ba trường hợp để phân tích, bạn phải đọc rất nhiều, ghi chú, tìm ra vấn đề chính là gì. Sau đó, bạn sẽ nhận được một đống tài liệu đính kèm, bạn cũng phải ghi chú trên đó. Sau đó, bạn phải tổng hợp những gì bạn nghĩ rằng công ty đó nên thực hiện. Và bạn biết đấy, thường có một đống người hoàn toàn không làm những bài tập này------họ không đọc, không nghiên cứu, không ghi chú. Và tất cả những điều này, AI có thể giúp bạn giải quyết, nó có thể đưa mọi người nhanh chóng đến một điểm khởi đầu cao hơn.

Andy Jassy 55:52

Nhưng tôi cũng phải nói rằng, thực sự kết nối những điểm đó, những mảnh ghép đó lại với nhau------dù là để hình thành một chiến lược, một ý tưởng, một kế hoạch, một sản phẩm mới, hay một trải nghiệm khách hàng mới------tôi không nghĩ AI sẽ làm được điều này trong hầu hết các trường hợp, cho hầu hết mọi người. Tôi không nói rằng điều này sẽ không bao giờ xảy ra.

Andy Jassy 56:10

Tôi vẫn nghĩ rằng bạn cần khả năng phán đoán của con người, sự sáng tạo, khả năng phát minh, tinh thần thử nghiệm, và suy nghĩ về cách tất cả các bộ phận kết hợp với nhau, cuối cùng tạo ra những trải nghiệm và doanh nghiệp tuyệt vời. Vì vậy, tôi nghĩ bạn nên sử dụng những công cụ này, chúng sẽ là những trợ lực lớn, nhưng tôi vẫn nghĩ rằng khả năng suy luận và tư duy phản biện sẽ luôn rất quan trọng trong mọi việc chúng ta làm. Gần đến hồi kết rồi. Doanh nghiệp mà bạn đang làm, là như......

a16z 56:43

Từ kết nối vệ tinh đến robot, đến y tế, thật đa dạng. Tôi có nghĩa là, tham vọng này thật không thể tin được. Hãy nghĩ về việc doanh nghiệp này bắt đầu từ, bạn biết đấy, bán sách trên internet, và bây giờ nó đã trở thành như vậy. Bạn sẽ nhìn nhận thế nào, ừ, điều gì đã kết nối những......

Andy Jassy 57:00

Dòng doanh nghiệp khác nhau lại với nhau? Hoặc bạn làm thế nào để xác định những dòng doanh nghiệp nào xứng đáng để đầu tư trong nhiều năm? Hoặc bạn làm thế nào để đảm bảo rằng bạn không bị phân tán quá nhiều? Hoặc bạn làm thế nào để hiểu được bức tranh rộng lớn này?

Andy Jassy 57:11

Ừ, tôi sẽ nói một vài điều. Đầu tiên, tôi nghĩ chúng ta đang ở giữa ba cuộc chuyển đổi lớn nhất trong cuộc đời của chúng ta------có thể là trong lịch sử------AI, robot và phát triển không gian. Tất cả đều rất lớn và sẽ hoàn toàn thay đổi nhiều trải nghiệm khách hàng mà tất cả chúng ta sẽ gặp phải. Và chúng ta đang ở giữa ba cuộc chuyển đổi lớn này.

Andy Jassy 57:40

Nếu bạn nhìn vào những gì chúng tôi đang làm trong lĩnh vực bán lẻ, và cách chúng tôi sử dụng robot, những gì chúng tôi đang làm ở phía AI------bao gồm cả việc làm cho các nhà phát triển nội bộ và bên ngoài dễ dàng tạo ra các ứng dụng và tác nhân AI thành công, cũng như việc tái phát minh tất cả trải nghiệm của người tiêu dùng.

Andy Jassy 57:58

Nếu bạn nghĩ về Amazon Leo------chúng tôi đang xây dựng một chòm sao vệ tinh quỹ đạo thấp cho 500 triệu hộ gia đình trên toàn cầu chưa có kết nối băng thông rộng------một loạt các chuyển đổi không thể tin được đang diễn ra, và chúng tôi có cơ hội giúp khách hàng tận dụng chúng, làm cho cuộc sống của họ tốt hơn. Và cách chúng tôi thực hiện điều này, vừa có thể giúp khách hàng, vừa mang lại cho chúng tôi một doanh nghiệp bền vững lâu dài. Và bạn biết đấy, tôi nghĩ chúng tôi có cơ hội trở nên có liên quan hơn với khách hàng trong nhiều lĩnh vực hơn. Điều này chưa tính đến những gì chúng tôi đang làm trong lĩnh vực tạp hóa, những gì chúng tôi đang làm trong lĩnh vực xe tự lái và y tế, và, bạn biết đấy, những điều này.

Andy Jassy 58:47

Bạn biết đấy, về cách tổ chức của chúng tôi, trong những năm qua chúng tôi thường có những cuộc tranh luận nội bộ như vậy, và cũng có rất nhiều người bên ngoài đã hỏi cùng một câu hỏi: điều này có phải là phân tán quá nhiều không? Tôi nghĩ điều này phần nào phụ thuộc vào cách bạn tổ chức bản thân, và bạn sẵn sàng đầu tư bao nhiêu. Bởi vì chúng tôi không để cùng một nhóm người quản lý nhiều lĩnh vực kinh doanh, chúng tôi tổ chức theo cách "đơn luồng" phi tập trung này. Chỉ cần bạn có những nhà lãnh đạo và nhà phát triển phù hợp trong các đội ngũ này, chỉ cần trải nghiệm đó đủ lớn để thúc đẩy chỉ số tăng trưởng, chỉ cần bạn có những ý tưởng khác biệt trong một lĩnh vực dịch vụ không tốt, bạn có cơ hội theo đuổi nhiều điều như vậy cùng một lúc------và chúng tôi đã làm như vậy trong một thời gian dài. Sau đó, nó trở thành việc bạn sẵn sàng đầu tư bao nhiêu.

Một số công ty------hoàn toàn có thể hiểu------sẽ nói: chúng tôi chỉ cần làm tốt công việc của mình, chúng tôi sẽ giữ vững doanh nghiệp cốt lõi của mình và mở rộng nó. Nhân tiện, điều đó cũng có thể là một chiến lược rất thành công. Và chúng tôi cũng rất tập trung vào việc tiếp tục mở rộng và củng cố doanh nghiệp hiện tại của mình, tôi nghĩ chúng tôi đã làm khá thành công và tốc độ cũng khá tốt. Nhưng có rất nhiều trải nghiệm khách hàng khác mà chúng tôi biết rằng khách hàng thực sự muốn chúng tôi giúp giải quyết, và chúng tôi cũng có thể giải quyết------chúng sẽ giúp khách hàng của chúng tôi, và cũng sẽ thay đổi doanh nghiệp của chúng tôi trong dài hạn. Vì vậy, chúng tôi sẽ tiếp tục theo đuổi những điều này. Đây là một kết thúc đầy cảm hứng------tham vọng vô tận. Andy, rất cảm ơn bạn đã đến chương trình. Vâng, cảm ơn các bạn đã mời tôi. Cảm ơn rất nhiều, mọi người.