Thuyết “cái chết của SaaS” là sai: 5 ngộ nhận quanh cú rơi cổ phiếu và Vertical AI

• Hiện tượng “SaaSpocalypse”, khi cổ phiếu SaaS giảm 32% và định giá doanh nghiệp gần như bị chẻ đôi, được dùng làm chất liệu để đánh giá tương lai của phần mềm tầng ứng dụng trong kỷ nguyên AI
• Quan niệm phổ biến rằng “Vertical SaaS suy yếu vì tăng trưởng đã chững lại” là sai; phân tích 130 mã cho thấy tốc độ tăng trưởng của mô hình dọc (14,1%) và ngang (14,7%) gần như tương đương, còn kết quả kinh doanh và giá cổ phiếu thì diễn biến tách rời nhau
• Thị trường chỉ thưởng cho mô hình tính phí theo mức sử dụng và “hạ tầng mà AI agent phải đi qua”, còn những hào lũy (moat) kém dễ thấy như khả năng chi phối workflow, dữ liệu độc quyền hay yếu tố pháp lý thì bị phớt lờ
• Ngay trong cùng nhóm vertical, số phận cũng phân hóa theo loại hào lũy: chỉ các công ty sở hữu dữ liệu độc quyền mới giữ được premium 72%, trong khi các công ty dựa vào rào cản pháp lý đơn thuần hoặc câu chuyện “thống trị thị trường dọc” lại rơi xuống mức chiết khấu
• Thị trường hiện mới phản ánh giai đoạn phá vỡ trước mắt, nhưng lại bỏ lỡ sự trỗi dậy của phần mềm AI-native thế hệ tiếp theo; các công ty nắm dữ liệu miền chỉ tồn tại trong đầu chuyên gia được dự báo sẽ hưởng lợi lớn nhất

---

Điều gì đã xảy ra - Cổ phiếu SaaS lao dốc mạnh

• Cổ phiếu SaaS niêm yết công khai trải qua một đợt định giá lại (repricing) mạnh, với mức giảm trung vị 32%
  • Hệ số định giá doanh nghiệp trên doanh thu co lại 42%, từ 9,1 lần xuống 4,8 lần, và 86% số mã đều chứng kiến hệ số này giảm
• Tuy nhiên, chỉ nhìn diễn biến giá cổ phiếu thì khó kết luận về tương lai; cùng một cú giảm có thể là tín hiệu xấu rằng “tầng ứng dụng đang chết đi”, hoặc là tín hiệu tốt rằng “thế hệ mới đang thay thế rất nhanh”
• Đặc biệt trong giai đoạn bất định, thị trường dễ bị cảm xúc chi phối và giống một “cỗ máy bỏ phiếu phổ biến” hơn, nên với nhà đầu tư nhìn theo chu kỳ 10–20 năm, đây có thể chỉ là nhiễu gây cản trở
• Bài viết này nhằm lần lượt bác bỏ những ngộ nhận lan rộng sau cú rơi, vốn đang đánh giá thấp tiềm năng của phần mềm AI-native

Ngộ nhận 1 - “Phần mềm vertical không còn tăng trưởng nữa”

• Tom Tunguz chẩn đoán nguyên nhân sa sút của Vertical SaaS là do “tăng trưởng chậm”
  • Theo lập luận này, ngay cả những công ty có hào lũy thực sự như Veeva, AppFolio, Procore — với rào cản pháp lý, tích hợp ở cấp hệ điều hành ngành và dữ liệu miền tích lũy — cũng bị chiết khấu mạnh nhất vì không thể tăng đủ nhanh
• Thực tế, các công ty vertical thường là những doanh nghiệp lâu đời hơn hẳn, trung bình già hơn khoảng 10 năm so với nhóm horizontal
  • Các tên tuổi tiền Internet như Dye & Durham (thành lập 1874), FICO (1956), Agilysys (1963), Tyler (1966) đã kéo tuổi đời trung bình lên cao hơn (phân vị 75: vertical 42 năm so với horizontal 27 năm)
• Nhưng lời giải thích “vì chậm” không đúng sự thật
  • Xem 130 mã cho thấy trung vị tăng trưởng một năm gần nhất là 14,1% với vertical và 14,7% với horizontal, tức gần như ngang nhau
  • Kết quả kinh doanh và giá cổ phiếu đi theo hai hướng khác nhau: hệ số tương quan giữa tăng trưởng doanh thu và giá cổ phiếu chỉ là 0,07, còn EBITDA margin là -0,03, tức gần như không liên quan
  • Thậm chí ngay trong nhóm vertical, 15 công ty có giá cổ phiếu kém nhất lại có biên lợi nhuận và tăng trưởng cao hơn 15 công ty đứng đầu

Ngộ nhận 2 - “Vertical có hào lũy AI yếu”

• Tóm lược của Tom: “Năm nay vertical giảm 43%, còn DevTools chỉ giảm 21% — khoảng cách đó thể hiện suy nghĩ thật của thị trường”
  • Bề mặt thì đúng, nhưng vấn đề là kết luận này dễ lan sang nhận định rằng “phần mềm chuyên ngành rất dễ bị LLM sao chép”
• Kết luận đó lệch với hai thực tế

  • Thực chất chỉ một số ít công ty horizontal được xem như ‘cuốc xẻng bán AI’

    • Phần lớn khoảng cách đến từ việc một số ít công ty horizontal được gắn nhãn là “hạ tầng kiếm tiền trong thời đại AI” và tăng hơn 50%
      • Bandwidth(API viễn thông), Datadog(monitoring), MongoDB(DB), Twilio(API viễn thông), Fastly·Akamai(CDN), JFrog(chuỗi cung ứng phần mềm), Innodata(dữ liệu huấn luyện AI)

  • Vertical vẫn đang được giao dịch đắt hơn horizontal

    • Ngay cả khi tính đến kết quả kinh doanh, Vertical SaaS vẫn được giao dịch ở mức premium cao hơn horizontal
    • Đợt giảm lần này chủ yếu là gỡ bỏ phần “premium theo câu chuyện” vốn đã được cộng trước đó; vì vốn bay cao hơn nên khi rơi cũng rơi mạnh hơn
    • Nói cách khác, giá trị của các hào lũy khó phản ánh ngay trên báo cáo kết quả kinh doanh đã bị cắt giảm
• Rốt cuộc không phải khả năng phòng thủ của vertical yếu đi, mà là thị trường không còn sẵn sàng trả thêm mức thưởng định giá hào phóng như trước, và chỉ chấm điểm cho cơn gió thuận AI nhìn thấy ngay lập tức

Ngộ nhận 3 - “Thị trường đã định giá lại đúng giá trị dài hạn”

• Biến số rõ rệt nhất quyết định giá cổ phiếu vài tháng gần đây là mô hình tính phí kiếm tiền theo mức sử dụng
  • Đây là kết luận rút ra từ việc chấm điểm mù 130 mã theo 6 tiêu chí cốt lõi
  • Ngược lại, các hào lũy ít dễ thấy hơn như khả năng kiểm soát workflow, dữ liệu độc quyền hay độ phức tạp pháp lý lại không được tưởng thưởng
• Hào lũy mà thị trường thực sự nhìn vào gần như được nén lại thành một câu hỏi duy nhất: “Bạn có phải là hạ tầng mà AI agent phải đi qua không?”

• So sánh ví dụ - Bandwidth vs Doximity

  • Bandwidth là công ty horizontal tăng 280% dù điểm R40 chỉ là 6
    • Đây là đối thủ CPaaS của Twilio, bán API thoại và nhắn tin cho RingCentral, Zoom và các bên khác
    • Mỗi lần AI voice agent thực hiện cuộc gọi, công ty lại có doanh thu theo lượng sử dụng
    • Như Tom nói, đây là “cơn gió thuận mang tính cấu trúc, nơi AI tăng lên thì truy vấn, embedding và phép toán vector cũng tăng theo”
  • Doximity là công ty vertical giảm 65% (“LinkedIn dành cho bác sĩ”)
    • Mô hình của công ty là hãng dược và bệnh viện trả phí thuê bao để tiếp thị đến bác sĩ, nên hiện chưa thấy rõ sẽ hưởng lợi thế nào trong kỷ nguyên AI agent
  • Nhưng góc nhìn đơn giản đó đã bỏ qua những hào lũy thật sự của Doximity
    • Hiệu ứng mạng lưới - hơn 80% bác sĩ đã tham gia, và nhiều bệnh viện yêu cầu phải có mặt trên nền tảng
    • Lực hút dữ liệu - tập hợp dữ liệu lâm sàng độc quyền như PeerCheck, Pathway Medical và tạo giá trị tức thì cho khách hàng hiện hữu
    • Tổ chức mạnh về AI - đội R&D 380 người đang tạo doanh thu mới từ bệnh viện bằng các công cụ như Scribe và DoxGPT
    • Workflow gắn sâu với khám chữa bệnh từ xa, fax, tài liệu lâm sàng, cùng hào lũy pháp lý đến từ môi trường tuân thủ HIPAA
• Kết quả là trong đợt bán tháo, chỉ những công ty “thấy ngay doanh thu trước mắt” mới sống sót, còn các hình thức hưởng lợi từ AI phức tạp hơn một chút so với “cuốc xẻng bán được ngay ngày mai” thì bị bỏ qua hoàn toàn
• Ben Thompson(Stratechery): “Phá vỡ và tạo ra giá trị không đến cùng lúc” — thị trường hiện mới đưa vào giá phần phá vỡ và tăng tốc trước mắt, còn phần tạo giá trị dài hạn cần thời gian thì vẫn bị bỏ quên

Ngộ nhận 4 - “Mọi hào lũy vertical đều sụp đổ như nhau”

• Nếu chia 57 công ty Vertical SaaS niêm yết theo nguồn gốc năng lực phòng thủ, sẽ thấy ba nhóm

  • ① Nhóm dữ liệu độc quyền

    • 20 công ty như Verisk, FICO, Cadence, Veeva, CCC
    • Đây là các công ty ngồi trên lớp dữ liệu mà người khác không thể tái tạo; một năm trước chúng đắt hơn horizontal cùng điều kiện tới 220%, nay còn 72%
    • Dù vậy, 18/20 công ty vẫn được giao dịch đắt hơn horizontal

  • ② Nhóm rào cản pháp lý thuần túy, không có dữ liệu

    • 16 công ty như Tyler Technologies, ADP, Constellation, nCino, Q2
    • Kiểu công ty chặn đối thủ bằng luật lệ và quy trình thay vì dữ liệu — mức premium gần như bốc hơi, từ 120% xuống còn 15%

  • ③ Nhóm ‘vertical halo’

    • 15 công ty như ServiceTitan, Par Technology, Toast, Lightspeed, MNTN
    • Từng được trả premium 41% nhờ câu chuyện “thống trị thị trường dọc, tỷ lệ mua lại cao, có khả năng mở rộng”, nhưng nay lại được giao dịch rẻ hơn horizontal 40%
• Những hào lũy dữ liệu dễ nhận thấy vẫn được định giá cao ngay cả khi đã tính đến kết quả kinh doanh, nhưng trong đợt giảm này, ngay cả lực hút dữ liệu mạnh cũng bị định giá gần như bằng 0
• Bài viết đưa ra các câu hỏi để kiểm tra năng lực phòng thủ: “Dữ liệu có độc quyền không? Có bị ràng buộc bởi quy định không? Phần mềm có gắn chặt vào chính giao dịch không?”
  • Nếu có từ hai câu trả lời “có” trở lên thì nhìn chung là khá an toàn, nhưng thị trường hiện chỉ công nhận câu đầu tiên (dữ liệu độc quyền, premium 72%), còn hai yếu tố còn lại hầu như không được chấm điểm

Ngộ nhận 5 - “Tầng ứng dụng đang chết dần”

• Thị trường đã phản ánh vào giá cú sốc do AI lan rộng tạo ra (chi phí phát triển giảm, agent thay thế công việc của con người)
  • Nhưng sự xuất hiện của phần mềm AI-native thế hệ kế tiếp sau đó thì vẫn chưa được tính vào
  • Vì thế, chỉ các pipeline đang cấp doanh thu trực tiếp cho AI mới được bảo vệ, còn phần mềm khác nói chung đều bị chiết khấu và bị nghi ngờ khả năng sống sót
  • Trạng thái cân bằng sau khi AI thực sự được triển khai sâu rộng — nơi dữ liệu và workflow còn giá trị hơn bao giờ hết — hoàn toàn chưa được phản ánh vào giá
• Trái với tâm lý hoảng loạn, hiện tại mới chỉ là giai đoạn đầu của phá vỡ
  • Trích The Verticalist: một số phần mềm vertical sẽ biến mất, nhưng vòng đời của chúng vẫn dài hơn nhiều so với horizontal; còn thế hệ Vertical AI tiếp theo, một phần sẽ được xây trên đống đổ nát, nhưng phần lớn sẽ mọc lên trên green field, vì chỉ thay nhà cung cấp cũ thì bản thân thị trường cũng không phình to ra
• LLM đã chứng minh giá trị của việc mở rộng dữ liệu huấn luyện, và việc agent trở nên thông minh hơn nhờ reinforcement learning
  • Tuy nhiên, để vượt ra ngoài ngôn ngữ, AI cần dữ liệu miền và ngữ cảnh ra quyết định, mà những thứ này không tồn tại ở bất kỳ đâu trên Internet công khai, cũng không thể mua bán, và thường chỉ nằm trong đầu chuyên gia
  • Nền tảng vertical luôn ở vị trí tốt nhất để nắm lấy loại dữ liệu đó
• Người bi quan cho rằng “AI sẽ làm thị trường vertical nhỏ lại”, nhưng bài viết lập luận ngược hẳn rằng AI sẽ mở rộng thị trường rất mạnh
  • Một số công ty hiện hữu có hào lũy mạnh và sẵn sàng tự phá bỏ sản phẩm hiện tại để tái tạo cho AI sẽ sống sót và phát triển
  • Nhưng người chiến thắng lớn nhất sẽ là các công ty AI-native thế hệ tiếp theo, được xây không chỉ trên đống tàn dư của legacy, mà còn trên những use case, ngân sách và vertical mới mà thị trường công khai thậm chí còn chưa hình dung ra

Phụ lục - 6 tiêu chí dùng để chấm điểm

• ① Proprietary Data Flywheel (bánh đà dữ liệu độc quyền)

  • Có tích lũy được dữ liệu tuyệt đối không thể sao chép trong vòng 1 năm hay không — hồ sơ khiếu nại bảo hiểm hàng chục năm của Verisk là 5 điểm, còn kho lưu trữ Dropbox do khách hàng sở hữu dữ liệu chỉ là 1 điểm

• ② Pricing Alignment (mức độ phù hợp của mô hình tính phí)

  • Khi AI agent tăng hoạt động thì doanh thu có tăng theo không — Bandwidth, MongoDB, Datadog tính theo usage được điểm tối đa; Asana, Monday.com, Workday tính theo seat và có thể bị AI làm giảm số license thì thấp nhất

• ③ Workflow Replaceability (khả năng bị thay thế trong workflow)

  • Sản phẩm được cắm sâu đến mức nào vào công việc của khách hàng (càng khó rút ra thì điểm càng cao) — Oracle ERP và payroll của ADP là 5 điểm, còn Dropbox và Amplitude có thể thay trong một tuần là 1 điểm

• ④ AI Credibility (độ tin cậy về AI)

  • Có đội ngũ, đầu tư và DNA để làm AI thật hay chỉ gắn chatbot vào sản phẩm (dựa trên tỷ trọng R&D, lý lịch CEO, thương vụ mua lại AI, sản phẩm đang được dùng thực tế) — Palantir và Datadog là 5 điểm, Tyler và Constellation là 2 điểm

• ⑤ Domain Complexity (độ phức tạp miền)

  • Môi trường khách hàng bị ràng buộc bởi quy định và tính chuyên môn đến mức nào — hồ sơ thử nghiệm lâm sàng nộp FDA của Veeva, chứng nhận CJIS của Tyler, quy định chấm điểm tín dụng của FICO là 5 điểm; thị trường ngang không có rào cản là 1 điểm

• ⑥ Agent Ecosystem (hệ sinh thái agent)

  • Trong thế giới nơi AI agent điều phối công việc, sản phẩm sẽ được dùng nhiều hơn hay ít đi — DB, API viễn thông, bảo mật, monitoring mà agent phải đi qua là 5 điểm; quản lý tác vụ, dashboard, lưu trữ tệp mà agent không cần dùng là 1 điểm
• R40(Rule of 40) = tăng trưởng doanh thu + EBITDA margin