Tiền Giám đốc Marketing của Consensys: Tiến hóa hình thái công ty trong kỷ nguyên AI

null

Tác giả: Lex Sokolin

Biên tập: Gia Huan, ChainCatcher

Bài viết khám phá cách AI định hình lại chính cấu trúc tổ chức. Các công ty đang chuyển từ mô hình “nhóm hai chiếc bánh pizza” kiểu Amazon (một nhóm khoảng 6–10 người, giữ tổ chức linh hoạt) sang các nhóm “nguyên sinh AI” gồm 3 đến 5 người, năng suất tăng vọt.

Chúng tôi so sánh hai con đường:

Chiến lược thay thế bằng AI của Klarna kết thúc thất bại. Số nhân viên giảm từ 5.500 xuống còn 3.400, vấn đề chất lượng dịch vụ cuối cùng buộc họ phải tuyển dụng lại.

Coinbase và Ramp thì chọn tái cấu trúc dựa trên tăng cường và phối hợp AI. Coinbase cắt giảm 700 nhân viên, đồng thời chuyển sang các nhóm sản phẩm đơn lẻ và sinh mã AI.

Ramp đã xây dựng một khung khai thác AI nội bộ (harness), 99,5% nhân viên hàng ngày sử dụng, bao phủ hơn 350 kỹ năng kinh doanh.

Ngoài ra, chúng tôi còn phân tích lý do tại sao các công ty như Box và Plaid bị thị trường định giá lại dựa trên hạ tầng AI, cốt lõi là họ kiểm soát dữ liệu doanh nghiệp có quyền truy cập cần thiết để vận hành trí tuệ nhân tạo.

Sự tiến hóa thứ ba của hình thái tổ chức

Vài tháng trước, chúng tôi đã bàn về “Công ty không người (Zero Human Companies)” và đường cong tự chủ kinh tế AI:

Dù đã có lực lượng thúc đẩy xây dựng tổ chức hoàn toàn không có sự can thiệp của con người, nhưng hiện tại các chủ thể kinh tế vẫn là con người chúng ta.

Công việc khó khăn nhất hiện nay là biến các công ty truyền thống thành hình thái ưu tiên AI.

Đây là một cơ hội cực kỳ lớn, đến mức Anthropic đang hợp tác cùng toàn ngành private equity để thúc đẩy điều này.

Ngoài các số liệu tài chính ấn tượng, chúng tôi còn cảm nhận rõ ràng một điểm cắt khác của ảnh hưởng AI: cách mọi người xây dựng và tổ chức công ty.

Cấu trúc tổ chức chính là một công nghệ.

Phát triển theo mô hình thác nước (Waterfall) đã nuôi dưỡng các ông lớn phần mềm thời kỳ đầu, với hệ thống phân cấp nghiêm ngặt.

Sau đó, ngành chuyển sang sử dụng phương pháp linh hoạt (Agile) của các nhóm tinh gọn, rồi Agile tiến hóa thành “nhóm hai chiếc bánh pizza” do Amazon sáng tạo. Chính cấu trúc vận hành này đã hình thành nên mọi công ty fintech hiện đại ngày nay.

Nhưng xu hướng lại thay đổi lần nữa.

Martin Harrysson và Natasha Maniar của McKinsey dự đoán vào cuối 2025:

“Vai trò nguyên sinh AI về bản chất có nghĩa là chúng ta đang chuyển từ cấu trúc ‘hai chiếc bánh pizza’ sang ‘nhóm pizza đơn’ gồm 3 đến 5 người.”

Giảm nhân lực một nửa, hoạt động vẫn như cũ.

Ngày 5 tháng 5 năm 2026, Brian Armstrong đã bổ sung mạnh mẽ cho luận điểm này bằng cách cắt giảm 700 nhân viên.

Coinbase đã làm gì?

Coinbase cắt giảm 14% trong tổng số 4.951 nhân viên.

Một phần lý do là, đây vẫn là hoạt động bình thường của một công ty có doanh thu gắn liền với khối lượng giao dịch — dự kiến quý I doanh thu 17 tỷ USD (giảm 26% so với cùng kỳ), lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) giảm 86%.

Nhưng điều đáng chú ý là cách ban lãnh đạo họ hoạch định lộ trình triển khai AI trong fintech/crypto hiện đại, và kỳ vọng về năng suất trên mỗi người trong tương lai.

Các kỹ sư của Coinbase giờ chỉ mất vài ngày để ra mắt các sản phẩm trước đây phải mất vài tuần, và hiệu quả này đang tăng tốc.

Armstrong đang tái cấu trúc các dòng kinh doanh, đảm bảo dưới quyền CEO và COO chỉ còn tối đa năm cấp quản lý.

Các “quản trị viên” thuần túy sẽ không còn nữa — mỗi lãnh đạo phải kiêm luôn vai trò cá nhân đóng góp, phải thành thạo các công cụ hiện đại, vừa dẫn dắt đội nhóm vừa trực tiếp tham gia thực thi, gọi là “người chơi kiêm huấn luyện viên”.

Các nhóm “nguyên sinh AI” đa chức năng sẽ hoàn toàn thay thế các nhóm truyền thống. Coinbase thậm chí đang thử nghiệm nội bộ tích hợp các chức năng kỹ thuật, thiết kế và sản phẩm trong một nhóm duy nhất.

Coinbase, một công ty đại chúng có doanh thu 7 tỷ USD, đang vận hành các nhóm sản phẩm đơn.

Vào tháng 9 năm 2025, Armstrong từng công khai nói rằng 40% mã nguồn của Coinbase hàng ngày do AI tạo ra, và dự định trong tháng 10 nâng tỷ lệ này lên 50%.

Trong podcast Cheeky Pint của John Collison, đồng sáng lập Stripe, ông thừa nhận đã sa thải các kỹ sư từ chối sử dụng Cursor và GitHub Copilot trong vòng một tuần cấp phép doanh nghiệp:

“Có người thì không dùng, nên họ bị sa thải.”

Phiên bản V1 là thay thế trực tiếp, nhưng thất bại

Tuy nhiên, Coinbase không phải là công ty fintech đầu tiên cắt giảm nhân sự dựa trên AI.

Nhớ lại cuộc thử nghiệm “hạ chi phí AI” như trong sách giáo khoa của Klarna năm 2024? Thời điểm đó, dường như báo hiệu một sự bùng nổ năng suất trong tương lai.

Nhưng chúng tôi cho rằng, đó chỉ là chu kỳ tín dụng thắt chặt, chứ không phải là đổi mới thực sự.

CEO Sebastian Siemiatkowski từng tuyên bố rầm rộ rằng, trợ lý AI do OpenAI cung cấp đã xử lý 2,3 triệu cuộc trò chuyện trong tháng đầu, chiếm hai phần ba các cuộc trò chuyện của khách hàng, hoàn thành khối lượng công việc tương đương 700 nhân viên dịch vụ khách hàng toàn thời gian.

Số lượng nhân viên giảm từ 5.500 xuống còn 3.400

Dự kiến lợi nhuận tăng thêm: 40 triệu USD

Thời gian giải quyết vấn đề khách hàng rút ngắn từ 11 phút xuống còn 2 phút

Tuy nhiên, tất cả nhanh chóng sụp đổ khi đối mặt với thực tế.

Chỉ số hài lòng khách hàng (CSAT) với các công việc phức tạp giảm mạnh, tỷ lệ liên hệ lặp lại tăng vọt.

Đến tháng 5 năm 2025, Siemiatkowski thừa nhận với Bloomberg rằng “bước đi quá lớn”. Klarna buộc phải bắt đầu tuyển dụng lại theo mô hình từ xa như Uber — tuyển dụng sinh viên, cha mẹ toàn thời gian và nhân viên từ xa.

Ngân hàng Liên bang Úc đã nhanh chóng dừng 45 dự án thay thế bằng robot thoại trong vài ngày. Taco Bell cũng rút khỏi 500 nhà hàng di động có AI thoại.

Gartner dự đoán, đến năm 2027, một nửa các công ty đã xây dựng “kế hoạch thay thế toàn diện” sẽ từ bỏ.

IPO của Klarna ngày đầu vẫn tăng 30%, đạt định giá 20 tỷ USD, phần nào phản ánh rằng: miễn là công ty điều chỉnh kịp thời, thị trường công khai khá khoan dung.

Nhưng logic “thay thế” đơn giản này — cắt bỏ một vị trí con người rồi thay bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) — có thể phù hợp về mặt số lượng, nhưng về chất lượng sẽ sụp đổ.

Chi phí tuyển dụng lại còn cao hơn chi phí ban đầu tiết kiệm được. Rõ ràng, lần chuyển đổi số AI đầu tiên trong fintech đã mang lại kết quả vừa vui vừa buồn.

Nhưng đây chắc chắn chưa phải lần cuối cùng.

Phiên bản V2 là khả năng tăng cường, với Harness như một hàng rào bảo vệ

Ramp chính thức ra mắt “Glass” vào đầu tháng 4 năm 2026.

Một bài viết dài của chuyên gia AI nội bộ Seb Goddijn, người đã cùng năm đồng nghiệp xây dựng công cụ này. Ngay hôm đó, CEO Eric Glyman của Ramp đã chia sẻ trên Twitter. Chỉ trong vài giờ, bài viết đã đứng đầu trang chủ Hacker News.

Vì sao phiên bản V1 thất bại, Goddijn chỉ rõ:

“Rào cản lớn nhất để AI phổ biến không phải là mô hình, mà là độ phức tạp cực cao trong cấu hình môi trường vận hành AI.”

Glass chính là để phá vỡ rào cản đó:

Trước tiên, tự động hóa cấu hình truy cập — chỉ cần đăng nhập qua Okta SSO, mọi công cụ nội bộ được cấp phép (Salesforce, Gong, Notion, Linear, Snowflake, Slack, Zendesk, và các công cụ nội bộ của Ramp) đều đã tích hợp sẵn.

Thứ hai, thành lập Dojo — một thị trường gồm hơn 350 kỹ năng AI, mỗi kỹ năng là một tệp Markdown, chịu trách nhiệm dạy cho trí tuệ nhân tạo hoàn thành một nhiệm vụ. Tất cả đều lưu trữ trong Git, qua kiểm duyệt mã và kiểm soát phiên bản.

Một trí tuệ nhân tạo tên Sensei sẽ gửi thông báo phù hợp nhất cho nhân viên mới trong ngày đầu tiên, giới thiệu năm kỹ năng liên quan nhất.

Thứ ba, xây dựng kho nhớ lâu dài — dựa trên xác thực danh tính, tự động tạo liên kết, và liên tục làm mới qua pipeline xử lý 24 giờ. Như vậy, mỗi lần AI can thiệp vào cuộc trò chuyện, nó đã hoàn toàn nắm rõ về nhóm, dự án, các yêu cầu công việc đang xử lý và các cuộc trao đổi liên tục.

Hiện nay, 99,5% nhân viên Ramp hàng ngày sử dụng AI.

Ramp đã viết một nửa mã nguồn bằng AI, và đang tiến tới 80%. Giám đốc sản phẩm Geoff Charles đã triển khai khung mức độ trưởng thành L0–L3, trong đó L3 là khả năng phát hành chức năng sản xuất trực tiếp qua AI.

Nhân viên còn dừng lại ở mức L0 thực chất bị xem là lười làm việc.

Ramp hiện có giá trị ước tính 320 tỷ USD, doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) đạt 1 tỷ USD, đứng đầu danh sách các công ty đổi mới sáng tạo nhất ngành tài chính năm 2026 của Fast Company.

Klarna cố gắng dùng tự động hóa để giảm rào cản nhân lực, Ramp thì cố gắng nâng cao năng suất của từng nhân viên. Coinbase nằm ở giữa.

AI Harness

Điều cốt lõi xuyên suốt tất cả là khái niệm “AI Harness”.

Các công ty như Manus đã mở ra kiến trúc nén, biến trí tuệ AI nguyên thủy thành dòng chảy kinh doanh có thể lặp lại, còn các khung phối hợp như OpenClaw thì phổ biến hóa nó.

Một bộ Harness là sự hòa quyện hoàn hảo của xác thực danh tính, tích hợp hệ thống, kho nhớ, danh mục kỹ năng tích tụ của nhóm, bộ lập lịch chạy đêm, và giao diện đa cửa sổ cho phép phân tích viên xử lý nhiều luồng cùng lúc.

Các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến nhất chỉ là các bộ phận có thể thay thế trong Harness — khi OpenAI ra GPT-5.5 hoặc Anthropic ra Opus 5, Ramp chỉ cần thay mô hình, hệ thống xung quanh vẫn vận hành bình thường.

Sản phẩm Cowork của Anthropic chính thức thương mại hóa vào quý I năm 2026 (GA), tích hợp 11 plugin dành riêng cho các vị trí công việc như bán hàng, tài chính, pháp lý, marketing, nhân sự, R&D, thiết kế và vận hành — cùng logic phân loại vị trí như trong Dojo của Glass.

Khi bạn chấp nhận rằng “năng suất AI được hình thành từ dòng chảy kinh doanh chứ không phải từ hộp thoại trò chuyện”, vai trò của các vị trí công việc trở thành đơn vị tự nhiên nhỏ nhất của tổ chức AI.

Đây chính là lý do các công cụ hướng tới “công ty không người” nghĩ về cách xây dựng tổ chức ưu tiên AI dựa trên logic nền tảng này. Xem thêm Polsia và các phân khúc ngành nhanh sau đó.

Thị trường vốn đang bắt kịp

Khi nhiều công ty phần mềm truyền thống đang vật lộn vì AI làm giảm trung gian, thì một số đối tượng lại bứt phá ngoạn mục.

Các công ty này đã sớm đào sâu vào “hàng rào dữ liệu” của riêng mình, giờ đây dễ dàng tích hợp các phần mềm AI một lần và mãi mãi.

Lấy ví dụ, công ty lưu trữ tài liệu doanh nghiệp Box: sau khi công bố báo cáo tài chính quý 4 năm 2026, cổ phiếu tăng vọt 10%. Aaron Levie trong cuộc họp báo cáo đã nói thẳng:

“File, về bản chất, chính là đơn vị công việc tự nhiên của trí tuệ AI.”

Enterprise Advanced — gói dịch vụ cao cấp về AI và quy trình làm việc của Box — có giá cao hơn 30–40% so với phiên bản doanh nghiệp truyền thống Enterprise Plus.

Trong quý, doanh thu đạt 420 triệu USD, tăng 5% so với cùng kỳ.

Box Extract có thể trích xuất chính xác dữ liệu có cấu trúc từ hợp đồng.

Box Shield Pro tích hợp AI tự hành (agentic) vào hệ thống kiểm soát truy cập.

Chế độ chuyên nghiệp và mở rộng của Box AI Studio cho phép AI xử lý các tác vụ đa bước trong phạm vi ngữ cảnh lớn hơn.

Levie trong cuộc phỏng vấn với GeekWire chia sẻ:

“Trừ 12 tháng đầu thành lập, Box chưa bao giờ cảm thấy giống một startup như ngày hôm nay.”

Điều cần biết là, tới 95% dữ liệu doanh nghiệp là phi cấu trúc. Trí tuệ nhân tạo cực kỳ khát dữ liệu này, và phải được truy cập trong phạm vi quyền hạn đầy đủ.

Ai kiểm soát kho dữ liệu có quyền này, người đó có thể thoát khỏi nhãn “lưu trữ giá rẻ”, và được thị trường định giá lại như “hạ tầng trí tuệ”.

Trước đây, thị trường xem Box như anh em họ hơi ngại ngùng của Dropbox, giá cổ phiếu dao động quanh 26 USD. Giờ đây, mục tiêu giá của Phố Wall đã lên 35,63 USD, cao hơn 35% so với giá hiện tại.

Một ví dụ khác là Plaid — nhà tổng hợp dữ liệu tài chính từng suýt bị Visa mua lại, hy vọng trở thành mạng lưới thanh toán trực tiếp.

Nhưng thời điểm đó, Plaid gặp khó khăn: Web3 phát triển mạnh, thay thế Web2 thành hạ tầng tài chính mới.

Từ đỉnh cao 13,4 tỷ USD năm 2021, Plaid giảm xuống còn 6,1 tỷ USD trong vòng gọi vốn sơ cấp tháng 4 năm 2025, rồi hồi phục lên 8 tỷ USD trong một đợt mua lại thứ cấp có cung cấp thanh khoản cho nhân viên vào tháng 2 năm 2026.

Họ phải tiến hóa.

Khách hàng mới của Plaid, khoảng 20% là các công ty nguyên sinh AI — xây dựng các hệ thống cần truy cập dữ liệu tài chính có ủy quyền, dựa trên danh tính đáng tin cậy.

Nền tảng chống gian lận Plaid Protect trong thử nghiệm đầu năm 2026 phát hiện nhiều hơn 50% các vụ gian lận so với các công cụ xác thực cùng loại.

Plaid Bank Intelligence kết hợp Retention Score và các chỉ số Primacy Indicators sắp ra mắt, dự đoán khách hàng rời bỏ và bán ngược lại cho ngân hàng.

Plaid đang được định giá lại thành kho dữ liệu giao dịch tài chính có ủy quyền lớn nhất toàn cầu.

Nó không phải là một đường ống dữ liệu — dữ liệu luôn là hàng rẻ. Tài sản thực sự là trí tuệ xây dựng trên đó, và tỷ lệ khách hàng nguyên sinh AI chính là minh chứng rõ nhất cho luận điểm này.

Một ví dụ điển hình là tích hợp với Perplexity — tạo ra một “máy tính quản lý tài chính cá nhân” hoàn chỉnh. Chúng ta còn nhớ Mint.com chứ! (ứng dụng ghi chép tài chính cá nhân quốc gia Mỹ ra đời năm 2006)

Box và Plaid cùng nằm trên một con đường.

Cả hai đều bị định giá theo mô hình SaaS “hàng đầu” trong thời kỳ lãi suất thấp (ZIRP), chứng kiến giá trị giảm một nửa, nay đều được định giá lại theo một logic mới — kho nội dung phi cấu trúc và mạng lưới dữ liệu có quyền truy cập, là nền tảng để các doanh nghiệp có thể đọc hiểu bởi trí tuệ nhân tạo trong thời đại V2.

Phiên bản V3 là phối hợp — “công ty một người” ra đời

Sam Altman và các CEO công nghệ khác đang đặt cược vào việc công ty “một tỷ đô” đầu tiên sẽ ra đời vào năm nào.

Dario Amodei dự đoán khả năng này xuất hiện trong năm 2026 là 70–80%, và chỉ ra ba lĩnh vực: giao dịch tự doanh, công cụ dành cho nhà phát triển, tự động hóa dịch vụ khách hàng.

Sequoia đang điều chỉnh mô hình đầu tư, lấy “đòn bẩy trí tuệ nhân tạo (agentic leverage)” tức thu nhập trên mỗi người làm tín hiệu chính. Các công ty trong các đợt ươm tạo sớm của Y Combinator, 95% mã nguồn đã do AI tạo ra.

Thực tế, đã có những công ty tạo ra đòn bẩy kinh tế đáng kinh ngạc nhờ AI.

Trong các công ty này, CEO trở thành “người điều phối trí tuệ nhân tạo (agent orchestrator)”, điều phối vô số trí tuệ nhân tạo trong một trung tâm điều khiển khổng lồ.

Sơ đồ tổ chức biến thành một dòng chảy kinh doanh có thể thuê ngoài cho máy móc thực thi. Ngân sách lao động trở thành ngân sách tính toán.

Các công ty này ban đầu sẽ tập trung trong các lĩnh vực hẹp như giao dịch tự doanh, công cụ nhà phát triển, phần mềm tiêu dùng có hiệu ứng mạng. Trong các kịch bản này, công việc hoàn toàn số hóa, ít quy định, chi phí tin cậy thấp.

Chúng rất dễ tổn thương, vì tất cả các hệ thống điểm yếu đều mong manh.

Chúng cũng khó thâm nhập thị trường doanh nghiệp có quy định, nơi mà tên và khuôn mặt trong hợp đồng đã là những thực thể có cấu trúc.

Nhưng các công ty này đã xuất hiện rồi.

Mỗi cuộc cách mạng công nghệ đều phá hủy các mô hình cũ, vốn coi “máy tính (computer)” thời xưa, trưởng dây chuyền, quản lý dự án, quản lý trung tầng là các vai trò then chốt.

Và những công ty hiểu rõ “hình thái tổ chức mới của kinh tế” thường là những người đi trước, hưởng lợi lớn.

Ví dụ, quy tắc “hai chiếc bánh pizza” của Amazon, cùng khả năng duy trì đổi mới trong quy mô hàng triệu nhân viên, chính là một hàng rào bảo vệ.

Chúng ta cuối cùng sẽ chọn “công ty một người” hay “công ty không người” không phải là vấn đề thực sự.

Hiện tại, chúng ta vẫn đang trong quá trình chuyển đổi số, và việc triển khai giá trị trên toàn nền kinh tế theo hướng này sẽ mang lại hàng nghìn tỷ USD lợi nhuận.

Vấn đề thực sự là: ai có thể sở hữu hoặc xây dựng đúng “AI Harness” hôm nay, để thiết kế đúng sơ đồ tổ chức cho công ty năm 2026.

Điều đó có nghĩa là nâng cấp sinh vật siêu hữu cơ doanh nghiệp này, để nó tiếp tục chiến đấu và sống thêm một ngày nữa.

Hy vọng rằng, con người chúng ta cũng có thể đạt được điều mong muốn từ đó.