Vì sao phần lớn các roll-up ứng dụng AI thất bại và những nguyên tắc để thành công

• Khi công nghệ AI lan rộng, mô hình roll-up ứng dụng AI đang thu hút nhiều chú ý, nhưng nhiều nỗ lực có nguy cơ thất bại cao vì không tạo được cấu trúc lợi nhuận dài hạn thực sự
  • Roll-up ứng dụng AI: “mua lại nhiều doanh nghiệp rồi gộp chúng như một nền tảng duy nhất, đồng thời tự động hóa các nghiệp vụ cốt lõi bằng AI để tăng lợi nhuận”
• Phần lớn các roll-up chỉ nhấn mạnh cắt giảm chi phí bằng AI, nhưng theo thời gian điều này dẫn tới một cấu trúc mà lợi thế biến mất khi đối thủ cũng áp dụng cùng công nghệ
• Để có cấu trúc bền vững, các điều kiện then chốt là lao động tri thức giá cao, độ khó lớn, doanh thu lặp lại ổn định, synergy ở phía doanh thu, và bệ phóng để thâm nhập thị trường lớn hơn
• Roll-up trong lĩnh vực môi giới bảo hiểm có cấu trúc phù hợp để áp dụng AI nhờ phí bảo hiểm tăng, cấu trúc hoa hồng cố định, và cơ hội bán hàng tăng theo quy mô

---

Mối quan tâm ngày càng tăng với mô hình roll-up ứng dụng AI

• Khi AI lan rộng, nhiều cách tạo giá trị mới xuất hiện và mô hình roll-up ứng dụng AI đang nhận được sự chú ý mạnh mẽ
  • Nhà đầu tư quan tâm vì có thể áp dụng AI nhanh chóng để trực tiếp kiểm soát chi phí và vận hành
• Nhiều nhà sáng lập đang thử mô hình này cùng với tranh cãi rằng đây là “chiến lược PE khoác vỏ ngoài của VC”
• Equal VC đã đầu tư từ sớm vào Equal Parts, một roll-up môi giới bảo hiểm, từ năm 2021, và AI xuất hiện như một yếu tố càng củng cố logic hiện có

Vì sao phần lớn roll-up thất bại

• Trong PE, điều cốt lõi không phải chỉ là tăng doanh thu đơn thuần mà là EBITDA và tăng trưởng lợi nhuận thực chất, nhưng nhiều roll-up AI không tạo ra được điều đó
• Việc đưa AI vào thường chỉ mang lại cắt giảm chi phí tạm thời, mà không dẫn đến cải thiện lợi nhuận dài hạn
• Khi đối thủ cũng áp dụng AI, lợi thế chi phí ban đầu nhanh chóng biến mất và gây ra áp lực lên biên lợi nhuận
• Cũng đã có nhiều công ty roll-up AI đốt hết vốn rồi bị bán với mức định giá thấp hơn số tiền đã huy động
  • Trường hợp Thrasio là ví dụ tiêu biểu

4 quy tắc để roll-up thành công

1. White collar services

• Giá trị lớn nhất mà AI tạo ra nằm ở giảm chi phí lao động chứ không phải giảm chi phí vốn
• Vì vậy, mục tiêu tối ưu là các dịch vụ white-collar có tỷ trọng lao động cao và chi phí nhân sự đắt đỏ
  • Việc chỉ thay thế lao động offshore đơn giản không tạo lợi thế quá lớn so với chi phí tính toán của AI
• Đòn bẩy lớn nhất xuất hiện khi AI có thể thay thế một phần các công việc đòi hỏi kỹ năng cao và chi phí cao

2. Recurring revenue

• Dù đã có các doanh nghiệp mới tự động hóa những dịch vụ white-collar như thiết kế đồ họa, dịch vụ pháp lý hay chuẩn bị thuế, khách hàng có thể liên tục đấu thầu cho nhà cung cấp chi phí thấp nhất, khiến cạnh tranh dễ rơi về biên lợi nhuận bằng 0 khi người chơi mới gia nhập
• Nói cách khác, nếu công ty được mua lại không có cấu trúc doanh thu lặp lại dài hạn thì mô hình CAC:LTV của roll-up sẽ không đứng vững
  • Những doanh nghiệp khó giữ khách hàng lặp lại và phải liên tục tìm khách mới mỗi lần đều có rủi ro mua lại cao
• Một lý do các đơn vị tập hợp người bán trên Amazon thất bại là vì thiếu doanh thu lặp lại có thể dự đoán được
• Trong chiến lược roll-up, điều kiện ưu tiên hàng đầu là “không bị lỗ đúng bằng lượng tiền mặt đang chảy ra”, và điều đó đòi hỏi khả năng dự báo doanh thu dài hạn

3. Revenue-side synergies

• Phần lớn roll-up AI chỉ tập trung vào synergy phía chi phí, nhưng về cấu trúc thì điều này thiếu tính bền vững
  • Khi cạnh tranh cùng áp dụng AI, lợi thế chi phí cuối cùng sẽ hội tụ về mức trung bình của ngành
  • Ở một số thị trường, sau khi áp dụng AI, giá đã giảm hơn 50% mỗi năm
• Với ngành môi giới bảo hiểm:
  • Phí bảo hiểm tự nhiên tăng theo lạm phát
  • Tỷ lệ hoa hồng được cố định theo chuẩn ngành (10~25%)
  • Vì thế ACV không giảm, và khi áp dụng AI thì chỉ lợi nhuận được cải thiện thuần túy
• Synergy ở phía doanh thu khi quy mô tăng sẽ dẫn tới:
  • Mức hoa hồng cao hơn
  • Cơ hội bán thêm sản phẩm
  • Biên lợi nhuận và doanh thu của toàn bộ danh mục cùng tăng

4. Roll-up as a wedge into something bigger

• Một roll-up ứng dụng AI thành công phải đóng vai trò như bệ phóng để nhảy vào cơ hội thị trường lớn hơn, chứ không chỉ dừng ở việc mở rộng quy mô đơn thuần
• Với Equal Parts, về dài hạn thậm chí còn được nhắc tới khả năng độc chiếm toàn bộ thị trường bảo hiểm bán lẻ
  • Đại lý bảo hiểm lớn nhất tại Mỹ được định giá khoảng 150 tỷ USD
  • Các trường hợp roll-up thành công như Acrisure ở mức 25~30 tỷ USD
• Chỉ riêng việc mở rộng quy mô roll-up cũng có thể tạo kết quả, nhưng mục tiêu cuối cùng phải vượt xa điều đó

Độ khó và triển vọng của mô hình roll-up AI

• Không phải công ty nào cũng có cùng điều kiện, và khả năng áp dụng sẽ khác nhau theo từng ngành
• Xây dựng một công ty xuất sắc không hề dễ; như Charlie Munger từng nói, “thứ gì quá dễ thì nên khiến ta nghi ngờ”
• Chiến lược roll-up có độ khó và độ phức tạp cao, đòi hỏi năng lực thực thi tinh vi cùng sự thấu hiểu sâu sắc về cục diện cạnh tranh
• Những doanh nghiệp có thể tạo ra cấu trúc độc chiếm theo từng category dựa trên bốn quy tắc này sẽ nắm giữ cơ hội lớn