# Bí quyết giúp startup AI gọi vốn và thu hút nhân tài trong năm đầu tiên - Nguồn: TechNode - Thời gian phát hành: 2026-09-23 16:49 (giờ Việt Nam) - Điểm AI: 75/100 - Link AIHOT.vn: https://aihot.vn/items/500efec63709267d - Link gốc: https://technode.com/2026/09/23/how-ai-startups-attract-funding-talent-first-year ## Tóm tắt AI Sự kiện bàn tròn tại Bắc Kinh quy tụ các chuyên gia đầu ngành để thảo luận về chiến lược sinh tồn và phát triển cho các startup AI non trẻ trong giai đoạn khởi đầu đầy thách thức. ## Thân bài ![How AI Startups Can Attract Funding and Talent in Their First Year](https://technode.com/wp-content/uploads/2026/09/ai-startup-first-year-featured-1440x1080-1.jpeg) Vào ngày 16 tháng 9, TechNode đã cùng Asia Capital Exchange (ACE), Lighthouse Capital và BEYOND tổ chức “ACE Gathering x Light Spot: Năm đầu tiên của các startup AI,” một sự kiện kín. Tọa đàm được điều phối bởi Qiao Jianlong, biên tập viên của Demo Club thuộc AI Insider. Tham gia cùng ông là Zheng Jinliang, đồng sáng lập BASAL INTELLIGENCE; Song Haocong, nhà sáng lập kiêm CEO của Aurano; Zhou Junting, CEO của Lingqi Xiyuan; và Li Zhengwei, giám đốc điều hành tại Lighthouse Capital kiêm đồng giám đốc mảng ươm tạo 3i của công ty này. Qiao nhớ lại việc từng giới thiệu một người bạn học cũ có năng lực chuyên môn cao với một người bạn là nhà đầu tư. Phản hồi riêng của nhà đầu tư này rất thẳng thắn: các startup tìm đến thường chỉ để "làm đẹp" danh sách ứng viên. Tuy nhiên, một quan sát khác từ cùng buổi thảo luận lại cho thấy điều ngược lại. Li cho biết, trong bất kỳ vòng gọi vốn nào, những nhà đầu tư có khả năng cam kết cao nhất thường là những người đã chủ động tiếp cận startup trước. Sự căng thẳng giữa hai nhận định trên dẫn đến một câu hỏi hóc búa cho các nhà sáng lập trong năm đầu tiên: Làm thế nào để thu hút các nhà đầu tư, nhân tài và khách hàng chủ động tìm đến bạn? ![Guests at the Light Spot roundtable on the first year of AI startups](https://i0.wp.com/technode.com/wp-content/uploads/2026/09/ai-startup-first-year-panel-1920x1080-1.png?w=780&ssl=1) Bài viết này dựa trên những chia sẻ trong buổi tọa đàm. ### Khi gọi vốn, việc theo đuổi nhà đầu tư có thể gây tác dụng ngược Li đã nhìn nhận việc gọi vốn từ nhiều góc độ. Ông gia nhập Lighthouse Capital vào năm 2016 và dành sáu năm tư vấn tài chính cho các startup. Sau đó, ông rời đi để khởi nghiệp, ươm tạo doanh nghiệp và đầu tư cá nhân trước khi quay lại Lighthouse Capital vào đầu năm nay để phụ trách mảng ươm tạo giai đoạn đầu và dịch vụ tư vấn tài chính cho các công ty công nghệ đang phát triển. Các nhà sáng lập thường hỏi ông làm thế nào để gọi được số vốn lớn một cách nhanh chóng. Nhưng thị trường gọi vốn ngày nay bị phân hóa rõ rệt: một số startup được các nhà đầu tư xếp hàng chờ đợi, trong khi số khác lại chật vật để thu hút bất kỳ sự quan tâm nào. Dựa trên kinh nghiệm của mình, Li cho biết những nhà đầu tư tự tìm đến công ty có khả năng rót vốn cao gấp ít nhất hai lần so với những người được giới thiệu qua bên thứ ba. Ngược lại, một lời giới thiệu từ người mà nhà đầu tư tin tưởng có thể hiệu quả gấp ít nhất hai lần so với việc nhà sáng lập tự chủ động liên hệ. Đối với một nhà sáng lập cá nhân, việc liên hệ trực tiếp với số lượng lớn nhà đầu tư thường là con đường ít hiệu quả nhất. Lời khuyên của ông là hãy tìm một người có tầm ảnh hưởng, hiểu rõ công ty và sẵn sàng bảo chứng cho nó. Người đó có thể đưa ra những lời giới thiệu thấu đáo tới ba đến năm nhà đầu tư mà sự ủng hộ của họ có sức nặng. Những nhà sáng lập không có mối quan hệ như vậy có thể làm việc với một cố vấn tài chính có năng lực. Niềm tin cũng giúp giải thích lý do tại sao vòng gọi vốn đầu tiên của một startup thường đến từ bạn bè và gia đình. Nhưng điều đó không thể duy trì mãi mãi. Qiao gợi ý rằng, trong sáu tháng đầu tiên, các nhà sáng lập có thể đang tận dụng uy tín và các mối quan hệ họ đã xây dựng trước khi bắt đầu kinh doanh. Nếu sau khoảng thời gian đó họ vẫn chưa có sản phẩm thuyết phục, hoặc ít nhất là không có tiến triển đáng kể nào để trình bày, việc gọi vốn vòng tiếp theo sẽ trở nên khó khăn hơn. Ngay cả một người ủng hộ có tầm ảnh hưởng lớn cũng chỉ có thể đặt cược uy tín của mình một vài lần mà thôi. Đối với Li, thứ tự thực hiện rất quan trọng. Các nhà sáng lập cần biết họ đang xây dựng cái gì và ai có thể cùng họ xây dựng nó. Khi những câu hỏi đó có câu trả lời đáng tin cậy, việc gọi vốn sẽ trở nên dễ dàng hơn. Đảo ngược thứ tự này là một trong những lý do khiến quá trình gọi vốn trở nên đau đớn. ### Hãy nhìn xa hơn những hướng đi hiển nhiên Trước khi một startup có thể gọi vốn, họ phải quyết định hướng đi. Một lời giới thiệu mạnh mẽ sẽ không thể cứu vãn một tiền đề yếu kém. Nhà sáng lập Aurano, Song Haocong, đã đi đến câu hỏi đó sau khi làm việc tại Spark Education, công ty đã đạt đến giai đoạn tiền IPO, và tại công ty mô hình nền tảng 01.AI. Kể từ khi GPT-3.5 ra đời vào năm 2022, anh đã quan sát thấy sự tương tác giữa người và máy ngày càng chuyển dịch vào trong khung văn bản. Cho dù người dùng nhập liệu bằng cách gõ hay nói, đầu vào thường trở thành văn bản; sau đó mô hình phản hồi bằng một đoạn văn bản dài khác. Việc phải nói, viết và đọc như vậy có thể gây mệt mỏi. Song muốn tìm một cách tương tác tự nhiên hơn với AI ở tầng ứng dụng. Thay vì chạy theo xu hướng dễ thấy nhất, anh sử dụng cái mà anh gọi là phương pháp “ba bước” để suy nghĩ về cơ hội sản phẩm. Nếu một nhà sáng lập chỉ nhìn vào những gì công nghệ hiện nay có thể làm và xây dựng sản phẩm hiển nhiên nhất, nhiều người khác cũng sẽ có cùng ý tưởng đó. Nhìn xa hơn một bước sẽ giảm bớt số lượng đối thủ cạnh tranh. Nhìn xa ba bước đòi hỏi nhiều giả định cần được kiểm chứng hơn, nhưng nó có thể hé lộ một sản phẩm tuy nhỏ bé hôm nay nhưng lại trở nên quan trọng hơn nhiều trong tương lai. “Ngay từ ngày đầu tiên, tôi tìm kiếm một hướng đi quá nhỏ để người khác bận tâm ở thời điểm hiện tại, nhưng có thể phát triển khi các điều kiện xung quanh thay đổi,” Song nói. Zheng Jinliang, đồng sáng lập BASAL INTELLIGENCE, đang tiếp cận vấn đề từ góc độ AI hiện thân (embodied AI). Công ty của anh tập trung vào “bộ não” của một hệ thống hiện thân thay vì phần cứng robot. Họ đặc biệt quan tâm đến khả năng tự cải thiện trên thiết bị và liệu học tập trong ngữ cảnh (in-context learning) có thể mở ra một hướng tiếp cận kỹ thuật mới hay không. Zheng là nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Thanh Hoa. Sau ba đến bốn năm nghiên cứu về AI hiện thân tại Viện Nghiên cứu Công nghiệp AI của trường, anh quyết định thành lập công ty vào tháng 7. Anh nhận thấy mảng phần cứng robot đã quá đông đúc, trong khi trí tuệ đằng sau nó vẫn còn dư địa cho những đổi mới mang tính nền tảng hơn. Anh tin rằng cách tiếp cận phổ biến hiện nay của lĩnh vực này có thể đang chạm ngưỡng. Thay vì bắt đầu với những robot tốt hơn và nhiều dữ liệu hơn, nhóm của anh đặt câu hỏi mô hình đó nên giải quyết vấn đề gì. Từ đó, họ làm ngược lại để xác định dạng dữ liệu cần thiết và sau đó là phần cứng có thể tạo ra dữ liệu đó. Zhou Junting đã chọn con đường thứ ba: AI cho Khoa học (AI for Science). Là sinh viên đại học tại Học viện Yuanpei thuộc Đại học Bắc Kinh, anh muốn Lingqi Xiyuan xây dựng cơ sở hạ tầng cho một phòng thí nghiệm AI có khả năng tự cải thiện thông qua công việc của chính nó. Hệ thống mà anh đề xuất có hai lớp. Một “Tác nhân Khoa học” (Science Agent) sẽ giúp chuyển từ giả thuyết nghiên cứu sang quy trình thực nghiệm. Một “Tác nhân Vật lý” (Physical Agent) sẽ thực hiện quy trình đó trong thế giới thực. Bằng cách tương tác lặp đi lặp lại với các phòng thí nghiệm, hệ thống có thể tích lũy kiến thức chuyên môn và cải thiện cả hai tác nhân. Zhou coi đây là một bước tiến xa hơn so với các AI copilot, các tác nhân (agents) và ý tưởng gần đây về nhà khoa học AI. Anh lập luận rằng, nếu AI muốn đóng góp vào khám phá khoa học, nó phải tham gia vào toàn bộ vòng lặp nghiên cứu, bao gồm cả các thí nghiệm vật lý và kiểm chứng kết quả. Ba công ty đang theo đuổi những cơ hội khác nhau: một hình thức tương tác người-máy mới, một nền tảng khác cho AI hiện thân, và sự kết nối giữa công việc tính toán với các thí nghiệm vật lý. Điểm chung của họ là không muốn cạnh tranh bằng cách chỉ cải thiện những gì mọi người khác đang xây dựng. ### Hãy tuyển dụng những người có niềm tin và khả năng phán đoán độc lập Khi hướng đi đã được xác định, các nhà sáng lập cần những người có thể theo đuổi nó. Ba doanh nhân đã mô tả những cách khác nhau để tìm kiếm họ. Aurano ban đầu cần những kỹ sư thoải mái với việc khám phá các vấn đề chưa rõ ràng; họ có thể sẽ tuyển thêm các nhà nghiên cứu thuật toán sau này. Song tìm kiếm sự kiên định. Ông cho biết, với các mô hình mới và tin tức ngành xuất hiện hàng tuần, những người thay đổi hướng đi theo từng bước phát triển có thể đánh mất mục tiêu mà đội ngũ đang cố gắng xây dựng. Ông cũng coi trọng tư duy nghiên cứu. Aurano luôn để sách giáo khoa ngay trong tầm tay. Khi đội ngũ cạn kiệt ý tưởng, các thành viên sẽ quay lại với sách và các bài báo khoa học để tìm cách tiếp cận vấn đề sâu sắc hơn. Zhou đã tập hợp đội ngũ của mình trước khi tìm kiếm nguồn vốn bên ngoài. Đối với một sinh viên khởi nghiệp, khuôn viên trường học có thể là nơi tốt để tìm kiếm những người đã cùng chung mục tiêu. Ông cho biết, niềm tin chung đó có thể mang lại sự cam kết cao hơn so với việc tuyển dụng vội vã từ thị trường lao động. Ông bị thu hút bởi những người có cách tư duy khác biệt. Một người có thể trầm tính nhưng lại cực kỳ nghiêm túc với một vấn đề kỹ thuật, hoặc nhìn thấy một khía cạnh mà người khác bỏ lỡ. “Tôi không muốn một đội ngũ chỉ toàn những người xuất sắc theo cách thông thường,” ông nói. Điểm số cao ít quan trọng hơn khả năng hình thành nhận định độc lập. Bảy thành viên đầu tiên của Zheng đã từng làm việc cùng nhau trong một phòng thí nghiệm nghiên cứu về embodied AI. Họ hiểu rõ thế mạnh của nhau và cách phân chia công việc. Hiện nay, khi gặp gỡ các ứng viên tiềm năng, họ dựa vào các ý tưởng kỹ thuật và kết quả nghiên cứu của mình để thu hút nhân tài. Ông cho biết, những người đã dành thời gian ở lĩnh vực tiên phong của embodied AI có thể nhận ra liệu một đội ngũ có thực sự hiểu những câu hỏi hóc búa hay không. Li đặt vấn đề tuyển dụng dưới góc nhìn của một nhà đầu tư. Trong kỷ nguyên internet và internet di động, các nhà sáng lập thường được đánh giá chủ yếu dựa trên sự hiểu biết về nhu cầu người dùng và khả năng thực thi. Những phẩm chất đó vẫn quan trọng, nhưng hiện nay ông đặc biệt chú trọng đến khả năng phán đoán kỹ thuật và nhạy bén trong kinh doanh. Sự kết hợp này là rất quan trọng. Một đội ngũ phải có khả năng biến kết quả nghiên cứu thành sản phẩm và doanh nghiệp. Nếu không, họ có nguy cơ chỉ xây dựng được một phòng thí nghiệm ấn tượng nhưng không bao giờ trở thành một công việc kinh doanh thực thụ. ### Tìm kiếm cơ hội mà các công ty lớn bỏ qua Cạnh tranh với các công ty công nghệ lớn là điều khó tránh khỏi trong năm đầu tiên của một startup. Đối với các nhà sáng lập xây dựng ứng dụng, mối đe dọa trực tiếp có thể đến từ các công ty phát triển foundation model. Những công ty đó đã tương tác với người dùng, và mỗi cải tiến trong mô hình của họ có thể tích hợp luôn các tính năng vốn từng hỗ trợ cho một sản phẩm độc lập. Song cho biết các nhà đầu tư thường xuyên hỏi ông về điều này. Câu trả lời của ông quay lại việc chọn một hướng đi có vẻ quá nhỏ để các công ty lớn quan tâm ở thời điểm hiện tại, nhưng lại cho thấy dấu hiệu của nhu cầu trong tương lai. Các công ty lớn thường cần lợi nhuận nhanh hơn hoặc lớn hơn để phê duyệt một dự án nội bộ. _Bài gốc còn tiếp._ Xem tiếp tại: