Một quỹ đầu tư mạo hiểm mới có mối liên hệ sâu sắc với OpenAI vừa hoàn thành đợt chốt vốn đầu tiên, tiến thẳng tới mục tiêu 100 triệu USD. Quỹ mang tên Zero Shot (thuật ngữ quen thuộc trong học máy chỉ việc AI có thể xử lý tác vụ chưa từng được học). Điểm đặc biệt nhất? Đội ngũ sáng lập chính là những cựu binh (OG) của OpenAI, những người đã vô tình bước chân vào con đường đầu tư mạo hiểm (VC) nhờ vào kinh nghiệm thực chiến hiếm có của mình.
Nơi hội tụ của những "bộ não" AI hàng đầu
Ba trong số các đối tác sáng lập của Zero Shot xuất thân trực tiếp từ lò đào tạo OpenAI:
- Evan Morikawa: Cựu giám đốc kỹ thuật ứng dụng, người có vai trò then chốt trong quá trình ra mắt DALL·E và ChatGPT (thông qua Codex). Hiện anh đang làm việc tại startup robot Generalist.
- Andrew Mayne: Kỹ sư thiết kế câu lệnh (prompt engineer) đầu tiên của OpenAI, người dẫn chương trình The OpenAI podcast nổi tiếng, đồng thời là nhà sáng lập công ty tư vấn triển khai AI Interdimensional.
- Shawn Jain: Kỹ sư và cựu nhà nghiên cứu tại OpenAI, sau đó chuyển hướng làm VC và tự sáng lập startup GenAI mang tên Synthefy.
Họ hợp lực cùng Kelly Kovacs (cựu đối tác sáng lập tại quỹ 01A) và Brett Rounsaville (cựu nhân sự Twitter và Disney, hiện là CEO tại Interdimensional). Theo chia sẻ của Mayne, đội ngũ cựu nhân sự OpenAI này đã "là bạn bè nhiều năm", sát cánh bên nhau từ trước khi ChatGPT được phát hành và tạo nên cơn địa chấn toàn cầu.
Bên cạnh đó, quỹ còn quy tụ đội ngũ cố vấn cực kỳ chất lượng, bao gồm: Diane Yoon (Cựu Giám đốc Nhân sự OpenAI), Steve Dowling (Cựu Giám đốc Truyền thông OpenAI và Apple) và Luke Miller (Cựu Giám đốc Sản phẩm OpenAI).
Tầm nhìn đầu tư: Khác biệt và tập trung vào giá trị thực
Sau khi rời OpenAI, nhóm sáng lập liên tục nhận được lời mời tư vấn từ các quỹ VC về công nghệ AI mới nổi, cũng như từ các nhà sáng lập startup đang tìm kiếm lời khuyên. Họ nhanh chóng nhận ra một lỗ hổng khổng lồ: Khoảng cách giữa những gì các startup AI đang được rót vốn và những gì thị trường thực sự cần.
Thực tế, việc ứng dụng AI để giải quyết bài toán cốt lõi của doanh nghiệp không còn là lý thuyết suông. Việc tích hợp AI vào quy trình vận hành đang mang lại hiệu quả rõ rệt, điển hình như cách Hershey ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng toàn cầu để dự báo nhu cầu chính xác và giảm thiểu lãng phí. Đây chính là loại hình AI tạo ra giá trị thực mà các cựu binh OpenAI muốn hướng tới, thay vì những ứng dụng bề nổi.
"Có lẽ chúng tôi nên tự lập quỹ riêng, vì chúng tôi tin mình có khả năng nắm bắt cực tốt hướng đi của công nghệ này, đồng thời sở hữu mạng lưới kết nối với những nhà phát triển xuất chúng," Mayne chia sẻ về quyết định thành lập Zero Shot.
Sau khi chốt được 20 triệu USD đầu tiên từ các tổ chức và văn phòng gia đình, quỹ đã bắt đầu giải ngân. Các thương vụ tiêu biểu bao gồm:
- Worktrace AI: Startup phần mềm quản lý AI giúp doanh nghiệp tự động hóa tác vụ do cựu quản lý sản phẩm OpenAI Angela Jiang sáng lập (vừa gọi vốn hạt giống 10 triệu USD).
- Foundry Robotics: Startup phát triển robot nhà máy thế hệ mới, tích hợp AI (gọi vốn 13,5 triệu USD, do Khosla Ventures dẫn dắt).
- Một startup thứ ba hiện vẫn đang hoạt động trong chế độ ẩn danh (stealth mode).
Góc nhìn chuyên gia: Những xu hướng AI "bong bóng" cần tránh
Lợi thế lớn nhất của Zero Shot không chỉ nằm ở việc biết nên đầu tư vào đâu, mà còn là biết dự án nào nên tránh xa. Sự hiểu biết sâu sắc về quỹ đạo phát triển của AI giúp họ loại bỏ những ý tưởng thiếu thực tế.
- Vibe Coding (Lập trình theo cảm hứng): Mayne tỏ ra bi quan với hầu hết các công cụ lập trình AI thuộc dạng này. Ông dự báo rằng các "ông lớn" tạo ra mô hình AI (model makers) sẽ sớm tích hợp thẳng khả năng coding xuất sắc vào hệ thống của họ, khiến việc người dùng phải trả phí cho các nền tảng bên thứ ba trở nên dư thừa.
- Dữ liệu Video Hành vi cho Robot (Ergo-centric video data): Với kinh nghiệm về AI và robot, Morikawa không đánh giá cao các công ty đang cố gắng thu thập dữ liệu video để huấn luyện robot vật lý. Ông cho rằng "khoảng trống hiện thân" (embodiment gap) giữa video và thực tế vật lý là quá lớn và khó có thể chuyển giao bằng công nghệ hiện tại.
- Bản sao kỹ thuật số (Digital Twins): Mayne cũng hoài nghi về hầu hết các startup làm "digital twins". Sau khi tự xây dựng mô hình suy luận để kiểm tra, ông kết luận rằng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông thường cũng có thể làm tốt công việc tương tự mà không cần đến nền tảng chuyên biệt.
"Có một kỹ năng thực sự trong việc dự đoán những mô hình này sẽ đi về đâu tiếp theo, vì nó cực kỳ không rõ ràng và không hề tuyến tính," Morikawa nhấn mạnh. Đây cũng là bài học đắt giá cho các startup AI tại Việt Nam: Hãy tập trung xây dựng lợi thế cạnh tranh cốt lõi (moat) thay vì chỉ làm một lớp vỏ bọc mỏng (wrapper) dựa trên API của ChatGPT.