Hilbert, một startup AI đang tái định nghĩa cách các công ty thúc đẩy tăng trưởng, đã huy động được 28 triệu USD trong vòng Series A do Andreessen Horowitz dẫn đầu. Công ty đặt mục tiêu giải quyết một vấn đề ngày càng tăng đối với các doanh nghiệp: đổ tiền vào AI mà không thấy được lợi nhuận đầu tư rõ ràng. Phần mềm của Hilbert kết nối và cấu trúc dữ liệu từ các nhóm khác nhau, cho phép các mô hình AI đề xuất các hành động cụ thể và định lượng tác động tài chính của chúng.
"Tất cả là về việc bạn tìm hiểu sâu sắc về công ty mình," nhà sáng lập Nazli Tan chia sẻ với Axios. Tan lập luận rằng mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn giúp phân tích dữ liệu công ty dễ dàng hơn, nhưng hầu hết các doanh nghiệp vẫn thiếu hệ thống để thực thi các hiểu biết đó. Cô tin rằng các doanh nghiệp chỉ sử dụng các tác nhân AI (AI agents) đơn thuần "sẽ không thể đạt được sự tăng trưởng tích lũy, thay đổi lớn về các chỉ số của công ty."
Khoản tài trợ mới khẳng định hướng đi của Hilbert trong việc vượt xa việc phân tích dữ liệu đơn thuần để tiến tới đưa ra quyết định tự động. Nền tảng sử dụng học sâu để cung cấp cái nhìn toàn diện về dữ liệu của khách hàng, sau đó cấu trúc dữ liệu đó để các mô hình AI đề xuất các hành động với giá trị đô la rõ ràng đi kèm. Các khách hàng như Walmart, FreshDirect, Blank Street và Levain đã và đang sử dụng nền tảng này, với các hợp đồng dao động từ hàng trăm nghìn đến hàng triệu USD tùy thuộc vào quy mô công ty và khối lượng dữ liệu.
Khoản đầu tư vào Hilbert này báo hiệu một xu hướng rộng lớn hơn trong ngành AI, nơi trọng tâm đang chuyển dịch từ việc tạo ra các hiểu biết (insights) sang thúc đẩy và thực thi các chức năng kinh doanh cốt lõi. Đối với các nhà đầu tư, điều này thể hiện sự chuyển hướng sang các công ty AI có lộ trình doanh thu rõ ràng hơn và tác động trực tiếp đến lợi nhuận ròng của khách hàng. Sự thành công của các công ty như Hilbert có thể gây áp lực lên các nhà cung cấp công cụ AI tổng quát hơn trong việc chứng minh lợi nhuận hữu hình.
Từ hiểu biết đến hành động
Luận điểm cốt lõi của Hilbert là giá trị thực sự của AI trong doanh nghiệp nằm ở khả năng không chỉ tìm ra các quy luật mà còn chuyển hóa chúng thành các hành động cụ thể, có thể đo lường được. Trong khi nhiều công ty đã áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phân tích dữ liệu, Hilbert cho rằng đây mới chỉ là một nửa của giải pháp. Nếu không có một hệ thống để thực hiện các đề xuất do các mô hình này tạo ra, các hiểu biết sẽ vẫn bị cô lập và không thể thực thi.
Phần mềm của công ty đóng vai trò như một mô liên kết, tích hợp các nguồn dữ liệu rời rạc trong một tổ chức. Bằng cách cấu trúc dữ liệu này, nền tảng của Hilbert cho phép các mô hình học sâu của mình tiến xa hơn một bước so với các công cụ phân tích thông thường. Thay vì chỉ trình bày các bảng điều khiển và báo cáo, nó đề xuất các quyết định kinh doanh cụ thể — chẳng hạn như tối ưu hóa chuỗi cung ứng, cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị hoặc điều chỉnh chiến lược giá — và hiển thị kết quả tài chính dự kiến của mỗi hành động. Cách tiếp cận này trực tiếp giải quyết thách thức mà nhiều nhà điều hành phải đối mặt trong việc biện minh cho các chi phí chi cho AI, bằng cách gắn trực tiếp công nghệ với các chỉ số tăng trưởng.
Toàn cảnh cạnh tranh
Mặc dù thị trường AI và phân tích dữ liệu rất đông đúc, Hilbert đang tạo ra một phân khúc riêng bằng cách tập trung vào "chặng cuối" của AI doanh nghiệp: thực thi. Cách tiếp cận của startup này không chỉ cạnh tranh với các nền tảng phân tích AI khác, mà còn với hệ sinh thái đang phát triển của các tác nhân AI độc lập. Lập luận của nhà sáng lập Nazli Tan rằng chỉ riêng các tác nhân AI là không đủ để thúc đẩy tăng trưởng đáng kể đã định vị Hilbert như một giải pháp cấp cao, tích hợp hơn.
Sự hỗ trợ từ một công ty đầu tư mạo hiểm nổi tiếng như Andreessen Horowitz, cùng với danh sách khách hàng bao gồm gã khổng lồ bán lẻ Walmart, mang lại cho Hilbert uy tín đáng kể. Vòng Series A này có khả năng sẽ đẩy nhanh sự thâm nhập thị trường và phát triển sản phẩm của Hilbert, làm gia tăng sự cạnh tranh cho ngân sách AI của doanh nghiệp. Thành công của công ty có thể sẽ phụ thuộc vào khả năng chứng minh rằng hệ thống của họ có thể mang lại sự tăng trưởng tích lũy vượt xa giá trị của các giải pháp AI dựa trên tác nhân riêng lẻ.
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.