- Trong 15 năm qua, phần mềm đã thống trị toàn bộ các ngành, và giờ đây AI agent đang bắt đầu thay thế thị trường SaaS
- Các lập trình viên đang tự tạo trực tiếp công cụ nội bộ tùy biến bằng agent thay vì dùng các công cụ SaaS đơn giản
- Sự thay đổi này khiến hoài nghi về việc gia hạn SaaS và tăng giá lan rộng, và các doanh nghiệp đang xem xét tự xây dựng như một phương án thay thế thực tế
- Gánh nặng bảo trì được giảm bớt nhờ khả năng tự động hóa của agent, và bản thân SaaS hiện có cũng tồn tại vấn đề bảo trì như thay đổi API
- Nhóm rủi ro lớn nhất là SaaS back-office kiểu CRUD đơn giản, và các tổ chức có năng lực kỹ thuật có thể biến thay đổi này thành lợi thế cạnh tranh
Sự trỗi dậy của AI agent thay thế SaaS
- Giống như phần mềm đã thống trị các ngành như bán lẻ, truyền thông và tài chính trong 15 năm qua, xu hướng AI agent thay thế SaaS đang xuất hiện
- Nhu cầu đối với các công cụ SaaS đang giảm, và các tác vụ đơn giản có thể được agent xử lý chỉ trong vài phút
- Người dùng không còn cân nhắc các công cụ như Retool mà tự tạo dashboard trực tiếp
- Các agent như Gemini 3, Claude Code còn thực hiện cả những công việc phi phát triển như mockup UI/UX hay làm bài thuyết trình
- Ví dụ, Claude Code có thể chuyển Markdown sang PDF để tự động tạo slide
- Mức kháng cự với việc tăng giá khi gia hạn SaaS doanh nghiệp đang gia tăng
- Trước đây, tự xây dựng là điều phi thực tế, nhưng giờ đã được xem xét như một lựa chọn thực tế
- Độ phức tạp của sản phẩm SaaS đến từ việc phải phản ánh nhu cầu của nhiều khách hàng, nhưng công cụ chỉ dùng nội bộ có thể được đơn giản hóa quanh một khách hàng duy nhất
- Tổ chức có thể trực tiếp kiểm soát roadmap
Phản biện về bảo trì và cách ứng phó
- Phản biện chính là: “Ai sẽ bảo trì ứng dụng tự xây?”
- Việc sửa lỗi, vá bảo mật vẫn cần thiết, nhưng nhiều SaaS cũng có chất lượng bảo trì thấp
- Agent giúp cắt giảm đáng kể chi phí bảo trì
- Ví dụ: tự động hóa việc thay thế thư viện đã hết hỗ trợ
- Thông qua tệp AGENTS.md, có thể tự động hóa phần mô tả codebase để giảm bớt vấn đề thất thoát tri thức
- Bản thân SaaS cũng có rủi ro bảo trì
- Ví dụ: có trường hợp phải sửa đổi quy mô lớn do API cũ bị ngừng và chuyển sang API mới
- Các tổ chức có năng lực kỹ thuật đang giảm phụ thuộc vào SaaS và cân nhắc tự xây
- Tuy vậy, với các tổ chức phi kỹ thuật, việc thay thế toàn diện vẫn còn khó khăn
Thay đổi trong cấu trúc kinh tế của SaaS
- Giá trị của SaaS dựa trên tốc độ tăng trưởng khách hàng và NRR (tỷ lệ giữ doanh thu ròng) cao
- Khi nhu cầu từ khách hàng mới giảm, chi phí bán hàng và marketing được dự báo sẽ tăng
- Sự sụt giảm NRR mới là mối đe dọa lớn hơn
- Khách hàng thay thế một phần chức năng bằng công cụ tự xây, hoặc lấy dữ liệu qua API rồi chuyển sang dashboard nội bộ
- Kết quả là số lượng license người dùng giảm và khách hàng né tránh nâng cấp
- Cấu trúc mở rộng biên lợi nhuận cao, vốn là cốt lõi của mô hình SaaS hiện tại, có thể bị suy yếu
Những mảng SaaS vẫn còn vững chắc
- Các hệ thống đòi hỏi độ sẵn sàng cao và độ tin cậy cao (SLA) rất khó bị thay thế
- Ví dụ: xử lý thanh toán hay hạ tầng cốt lõi vẫn là nơi các SaaS chuyên biệt như Stripe chiếm ưu thế
- Các dịch vụ dựa trên xử lý dữ liệu quy mô lớn hoặc hiệu ứng mạng cũng không thể dễ dàng thay thế
- Slack, các data lake quy mô lớn... là những thứ tự xây nội bộ sẽ kém hiệu quả
- Các công ty sở hữu dữ liệu độc quyền thậm chí có thể tăng sức cạnh tranh nhờ tận dụng agent
- Dữ liệu tài chính, bán hàng... vẫn giữ giá trị rất cao
- Những ngành có yêu cầu về quy định và tuân thủ sẽ tiếp tục phụ thuộc vào SaaS
- Dự kiến nhu cầu nhân sự SRE và DevOps để quản lý ứng dụng nội bộ sẽ tăng
- Một số tổ chức có thể lập đội ngũ chuyên trách mới
Nhóm rủi ro lớn nhất và sự phân hóa của thị trường
- SaaS back-office dựa trên CRUD đơn giản sẽ chịu tác động mạnh nhất
- Đây là nhóm sản phẩm chỉ cung cấp dashboard hoặc tính năng phân tích đơn giản trên dữ liệu khách hàng
- Khách hàng có thể tự tài liệu hóa rồi dùng agent để tái triển khai
- Thị trường SaaS được dự báo sẽ phân hóa thành các doanh nghiệp có năng lực kỹ thuật và các doanh nghiệp không có năng lực đó
- Nhóm đầu có thể tự xây để giảm chi phí và tăng năng lực cạnh tranh
- Nhóm sau sẽ dễ tổn thương hơn trước việc SaaS tăng giá
- SaaS sẽ không biến mất, nhưng những sản phẩm không có khác biệt rõ ràng và tri thức độc quyền sẽ khó tồn tại
- Mức độ nhanh đến đâu mà agent có thể tiến hóa tới trình độ quản lý các hệ thống phức tạp sẽ là biến số cho giai đoạn tới
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Tôi là CTO của một công ty SaaS chuyên cho một vertical ngành cụ thể
Khách hàng của chúng tôi không có khả năng tự xây công cụ, và phần lớn “hệ thống” của họ là Excel
Hai tập đoàn lớn từng thử sao chép sản phẩm của chúng tôi để dùng nội bộ, nhưng một bên đã bỏ cuộc và bên còn lại bị người dùng đánh giá là “không ổn”. Chúng tôi chưa từng mất khách hàng trả phí nào vì lý do đó
Chúng tôi tích cực dùng AI agent để tăng tốc phát triển, nhưng nút thắt vẫn là “biết phải xây cái gì”.
Giá trị của sản phẩm nằm ở vô số quyết định theo domain mà người dùng không hề nhận ra. Những insight như vậy không phải thứ mà đội ngũ dev nội bộ có thể sao chép chỉ trong một ngày
Nhưng thứ khách hàng trả tiền không phải là cái vỏ bọc quanh LLM, mà là 99% phần phức tạp còn lại — kỹ thuật khó, công việc lặp đi lặp lại, SLA và hệ thống hỗ trợ
Lấy ví dụ các ứng dụng LOB trong ngành ngân hàng: nếu không trao đổi phản hồi với khách hàng mỗi ngày thì sẽ bị tụt lại trong cạnh tranh
Khi khách hàng không theo kịp tốc độ, nhân viên của chúng tôi thậm chí sẽ tạm thời sang làm việc cùng phía khách hàng
Giờ họ có thể tạo ra ứng dụng hoàn thiện cao mà không bị ràng buộc bởi quy trình nhóm hay ngân sách
Tuy vậy, có vẻ thị trường giờ sẽ đông đúc và đa dạng hơn rất nhiều
Tôi là người sáng lập SaaS quản lý tồn kho linh kiện điện tử PartsBox
Tôi có lo về AI, nhưng vẫn ngủ ngon
Tôi lo khách hàng không hiểu độ sâu của bài toán và sẽ tự làm ứng dụng bằng AI, nhưng thực ra họ cũng đã làm những việc tương tự bằng spreadsheet từ lâu rồi
Cái thật sự khó không phải là viết code mà là mô hình hóa domain. Đó là việc hiểu các quy trình phức tạp của thế giới thực và cân bằng giữa tính dễ dùng với độ phức tạp
Nhưng ngay cả khi xây được một mô hình tốt thì bản sao cũng sẽ nhanh chóng bám theo
Kiến thức domain theo từng ngành phần lớn bị khóa bên trong doanh nghiệp và không có trong dữ liệu huấn luyện
Vì vậy, các lập trình viên trong những ngành như vậy lại ở vị thế ổn định hơn
Chúng tôi đã dùng AI để chỉnh sửa backend và một phần frontend, và giải quyết được vấn đề workflow chỉ trong hai ngày
Một giải pháp hoàn toàn bằng AI là không thực tế, nhưng nếu đặt AI lên trên nền tảng mã nguồn mở thì có thể tạo ra giải pháp tùy biến chi phí thấp
Điều này có thể xóa sổ các kênh quảng bá của SaaS và đẩy sản phẩm vào nguy cơ commoditize
Tôi lại cho rằng AI đang làm bùng nổ nhu cầu với các giải pháp tích hợp tùy biến
Đặc biệt là trong các ngành gần như không đổi suốt hàng chục năm như sản xuất, sự thay đổi đang bắt đầu xuất hiện
Nhờ AI, giờ đây có thể tạo ra nhiều phần mềm mới hơn rất nhiều, và trong vài năm tới sẽ có một làn sóng bùng nổ
Tuy vậy, kiến thức domain vẫn rất quan trọng, và muốn dùng AI thì vẫn phải biết cần yêu cầu điều gì
Phần lớn khách hàng vẫn chỉ đang ở mức xử lý spreadsheet và ERP
Vì vậy thay đổi sẽ diễn ra dần dần, hoặc chỉ xảy ra khi có lợi thế áp đảo
Đầu những năm 2000, các tập đoàn lớn từng xây ứng dụng LOB bằng đội IT nội bộ, nhưng sau đó SaaS đã chiếm lĩnh thị trường nhờ hiệu quả chi phí
Giờ có vẻ chúng ta lại đang quay về thời kỳ phát triển nội bộ
Không nhất thiết phải tuyển lại đội IT nội bộ từng bị sa thải
Tôi không hiểu luận điểm của bài này. Nói AI thay thế SaaS chỉ đúng khi AI có thể tự mình làm việc
Dù AI có sinh mã thì vẫn cần engineering, bảo mật và vận hành. Mấy thứ đó đều đắt đỏ
Trả phí thuê bao SaaS vẫn rẻ hơn rất nhiều
Ứng dụng nội bộ phải gánh 100% chi phí bảo trì, còn SaaS thì mỗi khách hàng chỉ gánh 1/N theo số lượng khách
Thứ mà mã do AI tạo ra có thể thay thế chỉ là những thứ vốn dĩ không đáng để làm thành SaaS
Ví dụ như Retool là sản phẩm gần với một công cụ đã lỗi thời hơn là SaaS đúng nghĩa
Ví dụ, nếu có thể dùng Claude để tạo dashboard trong 5 phút thì liệu còn ai muốn trả tiền cho SaaS nữa không?
Tôi đang làm một trình xây app nội bộ như UI Bakery
Một số khách hàng đang muốn hủy các gói SaaS hơn 100.000 USD mỗi năm
Lý do họ duy trì phần lớn SaaS chỉ là vì đúng một tính năng duy nhất
Nhưng khi chuyển sang công cụ tùy biến thì triển khai và quản lý vòng đời lại trở thành bài toán mới
Ngược lại, những SaaS có quyền truy cập vào dữ liệu độc quyền vẫn rất mạnh
Ví dụ, việc HubSpot mua lại Clearbit là một chiến lược giữ chân khách hàng cực kỳ hợp lý
Tôi đang phát triển nội bộ một ERP tùy biến cho một ngành cụ thể
Nhờ AI, một đội nhỏ giờ cũng có thể nhanh chóng tạo ra phần mềm tùy biến
Tôi nghĩ thời đại của “phần mềm boutique” đã mở ra
AI đã tăng năng suất của tôi ít nhất 4 lần.
Nếu có thể làm ra sản phẩm “đủ tốt trong 2 tuần” thì tại sao còn phải dùng SaaS đắt đỏ?
Ban đầu thì nhanh, nhưng dần dần sẽ biến thành hệ thống mong manh và phức tạp
Nếu tính cả nhân sự, vận hành, người thay ca khi nghỉ phép..., tổng chi phí phát triển nội bộ cao hơn SaaS rất nhiều
Bảo mật, hạ tầng, DevOps đều phải mở rộng
SaaS có hiệu ứng mạng lưới, còn công cụ nội bộ thì không. Cuối cùng SaaS vẫn rẻ hơn
Phần lớn doanh nghiệp vẫn thích dùng dịch vụ hơn
Các yêu cầu bổ sung tính năng kéo dài vô tận, còn AI agent thì hữu ích cho một số việc (như thiết kế mô hình), nhưng lại mắc nhiều lỗi với nghiệp vụ cốt lõi của doanh nghiệp
Gần đây nhiều công ty bắt đầu nghi ngờ các báo giá gia hạn SaaS enterprise
Nhưng nói “AI sẽ thay thế Workday hay Salesforce” thì đúng là một suy nghĩ mang màu sắc phép thuật
Trong thực tế, Claude Code không thể hoàn thiện những hệ thống lớn như vậy
Ai đã dùng thực tế đều sẽ biết giới hạn đó
Bài viết Clouded Judgement: Long Live Systems of Record của Jamin Ball thực tế hơn nhiều
Tuy vậy, các công ty nhỏ giờ đã có thể dùng những script đơn giản để tăng năng suất
Giá trị của SaaS dựa trên tốc độ tăng trưởng khách hàng và NRR cao, cùng với biên lợi nhuận 80~90%
Nhưng khi tính thêm chi phí token AI, có khả năng cấu trúc biên lợi nhuận đó sẽ bị lung lay mạnh