ARR của startup không còn an toàn như trước, nghiên cứu mới chỉ ra

Doanh thu định kỳ hằng năm (ARR) từng là thước đo sức khỏe quan trọng nhất của mọi startup công nghệ. Nhưng trong kỷ nguyên AI, con số này đang trở nên mong manh hơn bao giờ hết.

AI đã tạo ra nhiều khoảnh khắc chưa từng có tiền lệ, và tác động mạnh nhất nằm ở hạ tầng công nghệ thông tin doanh nghiệp. Các công ty vốn nổi tiếng thận trọng và cam kết dài hạn với những gì họ mua đang có kế hoạch chi tới 4,25 nghìn tỷ USD cho công nghệ vào năm 2026, theo dự báo của IDC — gần như toàn bộ động lực đến từ AI.

Doanh nghiệp chi tiêu mạnh nhưng không cam kết lâu dài

Nghiên cứu mới từ quỹ đầu tư mạo hiểm Madrona cho thấy 74% trong số 150 chuyên gia IT doanh nghiệp được khảo sát có kế hoạch mở rộng ngân sách AI trong 12 tháng tới, số còn lại giữ nguyên. Thế nhưng, chính các doanh nghiệp này thừa nhận rằng chưa đến một nửa các thử nghiệm AI của họ được đưa vào vận hành thực tế.

Đây thực ra là một sự cải thiện. Năm ngoái, MIT từng công bố con số đáng báo động rằng 95% dự án AI doanh nghiệp thất bại về mặt ROI. Tỷ lệ thành công dưới 50% vẫn là mức thấp, nhưng tốt hơn nhiều so với mức 5% trước đó.

Điểm đáng chú ý nhất trong báo cáo của Madrona là ngay cả khi doanh nghiệp đã chính thức triển khai công nghệ AI, họ vẫn không cam kết sử dụng lâu dài.

77% doanh nghiệp tái đánh giá nhà cung cấp AI của họ mỗi sáu tháng hoặc theo chu kỳ trượt.

Madrona nhấn mạnh trong báo cáo:

"Điều này tạo ra vòng xoáy 'vào nhanh, ra nhanh' khác biệt hoàn toàn so với SaaS doanh nghiệp truyền thống, nơi hợp đồng nhiều năm từng là hào lũy của sự trì trệ. Trong AI doanh nghiệp, chi phí chuyển đổi thấp hơn và nhịp tái đánh giá diễn ra không ngừng."

Hệ lụy lớn cho tăng trưởng ARR của startup

Xu hướng này tác động sâu rộng đến các startup đang công bố tốc độ tăng trưởng ARR chóng mặt. Ngân sách thử nghiệm của doanh nghiệp chính là chất xúc tác cho cơn sốt AI ban đầu năm 2025. Năm nay được kỳ vọng là thời điểm các khách hàng lớn ổn định và bắt đầu cam kết dài hạn với startup AI — nhờ đó nhiều startup mới có thể tuyên bố doanh thu tăng từ 0 lên 10 triệu USD chỉ trong ba tháng.

Thế nhưng, lần đầu tiên trong lịch sử, doanh thu doanh nghiệp trở nên không an toàn ngay cả sau khi sản phẩm AI đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm và được doanh nghiệp chấp nhận sử dụng chính thức.

Bài toán định giá: từ "theo lượt dùng" sang "theo kết quả"

Một phần nguyên nhân đến từ việc nhiều startup AI chưa tìm ra cách định giá phù hợp cho sản phẩm của mình. Nghiên cứu mới từ quỹ Andreessen Horowitz khảo sát 50 nhà mua AI kỹ thuật cho thấy hơn một nửa trong số họ muốn phí AI gắn với công việc được hoàn thành hoặc kết quả đầu ra, thay vì theo mức sử dụng như số token tiêu thụ.

Việc tính phí theo token về bản chất là mô hình kinh doanh thời SaaS. Khi doanh nghiệp đã biết mình cần email, phần mềm nhân sự hay lưu trữ đám mây, vấn đề chỉ còn là số lượng nhân viên hoặc dung lượng dữ liệu cần trả phí.

Với AI, việc định giá "gắn với công việc cụ thể" giúp startup chứng minh giá trị thực tế cho khách hàng. Khi phí xoay quanh số báo cáo được xử lý, số ticket được đóng hay số khách hàng tiềm năng được tạo ra, sản phẩm trở nên "có giá trị kinh tế cho cả hai phía", theo nhận định của các đối tác a16z là Tugce Erten và Sarah Wang.

Thời đại thử nghiệm doanh nghiệp mở ra cơ hội nhưng kèm rủi ro

Tất cả những điều này cho thấy AI có thể đã mở ra một kỷ nguyên thử nghiệm mới trong doanh nghiệp. Điều này tạo cơ hội cho startup — doanh nghiệp sẵn sàng dùng thử công nghệ mới hơn — nhưng cũng đồng nghĩa rằng một hợp đồng doanh nghiệp không còn bảo đảm nguồn doanh thu dài hạn.

Liệu doanh nghiệp có bao giờ quay lại thói quen mua sắm dài hạn trước đây hay không vẫn là một câu hỏi bỏ ngỏ. Trong lúc đó, các startup AI cần thích nghi với thực tế mới: chinh phục khách hàng trong từng chu kỳ đánh giá sáu tháng, thay vì cố gắng ký một hợp đồng để yên tâm nhiều năm.