0:00

1:23:59

Scale AI CEO on Meta’s $14B deal, scaling Uber Eats to $80B, & what frontier labs are building next

Lenny's Podcast·1:23:59·Technology·B2

Chương · 9

Chương 1·AI's Shift from Knowing to Doing

Hiển thị

Tiếng ViệtAuto-scroll

0:00

There's been a lot of talk these days about AI not delivering on the promise that we hear especially at enterprises.

Dạo này có rất nhiều lời bàn tán về việc AI không đáp ứng được lời hứa mà chúng ta nghe thấy, đặc biệt là ở các doanh nghiệp.

0:07

- These things take six to 12 months to get them truly robust enough where an important process can be automated.

- Những thứ này mất từ sáu đến 12 tháng để thực sự đủ vững chắc để một quy trình quan trọng có thể được tự động hóa.

0:12

Like with any of these major tech revolutions, headlines tell one story and then on the ground laying broadband means you need to dig up every single road in America to lay it.

Giống như bất kỳ cuộc cách mạng công nghệ lớn nào, các tiêu đề kể một câu chuyện, còn trên thực tế, việc triển khai băng thông rộng nghĩa là bạn cần đào lên từng con đường ở Mỹ để lắp đặt.

0:21

Someone's got to dig up the road or someone's got to run the undersea cable.

Ai đó phải đào đường hoặc ai đó phải chạy cáp ngầm dưới biển.

0:25

Is there

Có điều gì

0:26

anything you think people don't truly grasp or understand about where AI models are going to be in the next 2 years?

mà bạn nghĩ mọi người chưa thực sự nắm bắt hay hiểu về việc các mô hình AI sẽ đi đến đâu trong hai năm tới không?

0:32

- The general trend right now is going from models knowing things to models doing things.

- Xu hướng chung hiện nay là chuyển từ các mô hình biết mọi thứ sang các mô hình làm mọi thứ.

0:35

The next question becomes, what can it do for me?

Câu hỏi tiếp theo trở thành: nó có thể làm gì cho tôi?

0:37

How does the agent make decisions for you?

Làm thế nào để tác nhân đưa ra quyết định cho bạn?

0:39

- Let's talk about scale and this whole world of AI that you're in.

- Hãy nói về quy mô và toàn bộ thế giới AI mà bạn đang ở trong đó.

0:43

You essentially pioneered data labeling, training data, creating evals for labs.

Về cơ bản bạn là người tiên phong trong việc gán nhãn dữ liệu, dữ liệu huấn luyện, tạo các bài đánh giá cho các phòng thí nghiệm.

0:47

- 18 months ago, you would get a short story and it would say, is this short story better than this short story?

- 18 tháng trước, bạn sẽ nhận được một truyện ngắn và nó sẽ hỏi: truyện ngắn này có hay hơn truyện ngắn kia không?

0:53

And now you're at a point where one task is building an entire website by one of the world's best web developers or it is explaining some very nuanced topic on cancer to a model.

Và giờ bạn đã ở điểm mà một nhiệm vụ là xây dựng toàn bộ một trang web bởi một trong những nhà phát triển web giỏi nhất thế giới, hoặc giải thích một chủ đề rất tinh tế về ung thư cho một mô hình.

1:04

These tasks now take hours of time and they require PhDs and professionals.

Những nhiệm vụ này giờ mất hàng giờ đồng hồ và đòi hỏi các tiến sĩ và chuyên gia.

1:08

- I've talked to a bunch of people that worked with you over the years and I heard a lot about just how high of a bar you set for new businesses.

- Tôi đã nói chuyện với nhiều người đã làm việc với bạn trong những năm qua và tôi nghe rất nhiều về việc bạn đặt ra tiêu chuẩn cao đến mức nào cho các doanh nghiệp mới.

1:15

From an entrepreneurship standpoint, it truly is about what insight do I have?

Từ góc độ khởi nghiệp, thực sự vấn đề là tôi có hiểu biết sâu sắc gì?

1:19

Why am I so lucky to have this insight?

Tại sao tôi lại may mắn có được hiểu biết này?

1:21

Why in a world of a million entrepreneurs who are thinking, who are smart, who are trying everything, why am I in the position

Tại sao trong một thế giới có hàng triệu doanh nhân đang suy nghĩ, đang thông minh, đang thử mọi thứ, tại sao tôi lại ở vị trí

1:27

where I likely have an insight that others do not?

mà tôi có khả năng có một hiểu biết mà người khác không có?

1:32

Today, my guest is Jason Droy.

Hôm nay, khách mời của tôi là Jason Droy.

1:34

Jason is the new CEO of Scale AI.

Jason là CEO mới của Scale AI.

1:36

This is the first interview that he's done since taking over for Alex Wing after the Meta deal.

Đây là cuộc phỏng vấn đầu tiên anh ấy thực hiện kể từ khi tiếp quản vị trí của Alex Wing sau thương vụ Meta.

1:42

Alex now leads the super intelligence team at Meta.

Alex hiện dẫn dắt đội siêu trí tuệ tại Meta.

1:45

Prior to scale, Jason co-founded a company with Travis Kalanick before he started Uber, worked at a couple startups.

Trước Scale, Jason đồng sáng lập một công ty với Travis Kalanick trước khi ông ấy khởi động Uber, làm việc tại một vài startup.

1:51

Most famously, Jason launched and led Uber

Nổi tiếng nhất là Jason đã ra mắt và dẫn dắt Uber

1:54

Eats, which went from an idea that he and his team had to what is now a multi-billion dollar run rate business and one that basically saved Uber during the pandemic when nobody was taking rides.

Eats, thứ đã đi từ một ý tưởng mà anh và đội của mình có đến một doanh nghiệp hiện có doanh thu hàng tỷ đô la và về cơ bản đã cứu Uber trong đại dịch khi không ai đi xe.

2:05

This interview is following a theme that I've been following through a bunch of interviews, which is the evolution of how AI models actually get smarter.

Cuộc phỏng vấn này theo một chủ đề mà tôi đã theo đuổi qua nhiều cuộc phỏng vấn, đó là sự tiến hóa của cách các mô hình AI thực sự trở nên thông minh hơn.

2:14

along with scaling compute and

Cùng với việc mở rộng quy mô tính toán và

2:16

improving the actual model code.

cải thiện mã mô hình thực tế.

2:17

Much of the improvements we're seeing in chatbt and claude and every frontier AI model is these labs hiring experts to fill in gaps in their knowledge and correcting their understanding of how things work and basically showing them what good looks like in every domain that consumers are using models.

Phần lớn những cải tiến chúng ta thấy ở chatbt và claude và mọi mô hình AI tiên tiến là việc các phòng thí nghiệm này thuê các chuyên gia để lấp đầy lỗ hổng trong kiến thức của chúng và sửa chữa hiểu biết của chúng về cách mọi thứ hoạt động, và về cơ bản là chỉ cho chúng thấy thế nào là tốt trong mọi lĩnh vực mà người tiêu dùng đang sử dụng mô hình.

2:35

Scale was the pioneer in this space.

Scale là người tiên phong trong lĩnh vực này.

2:37

They created

Họ đã tạo ra

2:38

the category.

phạm trù này.

2:38

And in our conversation, we talk about what is happening at scale and just how this deal with meta worked.

Và trong cuộc trò chuyện của chúng tôi, chúng tôi nói về những gì đang diễn ra tại Scale và thương vụ với Meta đã diễn ra như thế nào.

2:44

What experts like doctors and software engineers are specifically doing to help models get smarter.

Những chuyên gia như bác sĩ và kỹ sư phần mềm cụ thể đang làm gì để giúp các mô hình trở nên thông minh hơn.

2:48

How the whole market of data labeling and evals and data training has changed from when scale entered the market to today.

Toàn bộ thị trường gán nhãn dữ liệu, đánh giá và huấn luyện dữ liệu đã thay đổi như thế nào từ khi Scale gia nhập thị trường đến nay.

2:54

And also just how long will we need humans to keep helping AI get smarter.

Và cả việc chúng ta sẽ cần con người tiếp tục giúp AI thông minh hơn trong bao lâu.

2:59

We also get into where Jason sees models going in the next few years because they have

Chúng tôi cũng đi vào việc Jason nhìn nhận các mô hình sẽ đi đến đâu trong vài năm tới vì họ có

3:04

such a unique glimpse into the future.

một cái nhìn thoáng qua về tương lai độc đáo đến vậy.

3:06

We also talk about a ton of really unique and really important product lessons from the course of Jason's career, including a bunch of advice on how to start a new business, both startups and within existing companies, and also a bunch of advice on hiring and leadership and so much more.

Chúng tôi cũng nói về rất nhiều bài học sản phẩm thực sự độc đáo và thực sự quan trọng trong suốt sự nghiệp của Jason, bao gồm một loạt lời khuyên về cách bắt đầu một doanh nghiệp mới, cả startup lẫn trong các công ty hiện có, và cả một loạt lời khuyên về tuyển dụng và lãnh đạo cùng nhiều thứ khác nữa.

3:20

A huge thank you to Alan Penn and Steven Chow for suggesting topics for this

Xin cảm ơn rất nhiều đến Alan Penn và Steven Chow vì đã gợi ý chủ đề cho

3:25

conversation.

cuộc trò chuyện này.

3:25

If you enjoy this podcast, don't forget to subscribe and follow it in your favorite podcasting app or YouTube.

Nếu bạn thích podcast này, đừng quên đăng ký và theo dõi nó trên ứng dụng podcast yêu thích của bạn hoặc YouTube.

3:31

It helps tremendously.

Điều đó giúp ích rất nhiều.

3:32

And if you become an annual subscriber of my newsletter, you get a year free of 15 incredible products including lovable, replet, bolt, nan, linear, superhuman, dcript, whisper flow, gamma, perplexity, warp, granola, magic patterns, raycast,

Và nếu bạn trở thành người đăng ký hàng năm cho bản tin của tôi, bạn sẽ được miễn phí một năm sử dụng 15 sản phẩm tuyệt vời bao gồm lovable, replet, bolt, nan, linear, superhuman, dcript, whisper flow, gamma, perplexity, warp, granola, magic patterns, raycast,

3:45

chatd, and mobin.

Chatd, và mobin.

3:46

Head on over to lenny'snewsletter.com and click product pass.

Hãy truy cập lenny'snewsletter.com và nhấp vào product pass.

3:50

With that, I bring you Jason Droy.

Với điều đó, tôi xin giới thiệu Jason Droy.

3:53

This episode is brought to you by merge.

Tập này được tài trợ bởi merge.

3:56

Product leaders hate building integrations.

Các nhà lãnh đạo sản phẩm ghét việc xây dựng các tích hợp.

3:57

They're messy.

Chúng thật lộn xộn.

3:58

They're slow to build.

Chúng chậm được xây dựng.

3:59

They're a huge drain on your road map and they're definitely not why you got into product in the first place.

Chúng là một gánh nặng lớn cho lộ trình của bạn và chắc chắn không phải là lý do bạn bước vào lĩnh vực sản phẩm ngay từ đầu.

4:07

Lucky for you, Merge is obsessed with integrations.

May cho bạn, Merge bị ám ảnh bởi các tích hợp.

4:10

With a single API, B2B SAS companies embed Merge into their product and ship 220 plus customerf facing integrations in weeks, not

Với một API duy nhất, các công ty B2B SAS nhúng Merge vào sản phẩm của họ và tung ra hơn 220 tích hợp hướng tới khách hàng trong vài tuần, không phải

4:18

quarters.

Vài quý.

4:18

Think of merge like Plaid, but for everything B2B SAS.

Hãy nghĩ về Merge giống như Plaid, nhưng dành cho mọi thứ B2B SAS.

4:22

Companies like Mestral AI, ramp, and Drada use merge to connect their customers as accounting, HR, ticketing, CRM, and file storage systems to power everything from automatic onboarding to AI ready data pipelines.

Các công ty như Mestral AI, ramp và Drada sử dụng Merge để kết nối khách hàng của họ với các hệ thống kế toán, HR, ticketing, CRM và lưu trữ tệp để vận hành mọi thứ từ onboarding tự động đến các pipeline dữ liệu sẵn sàng cho AI.

4:34

Even better, Merge now supports the secure deployment of connectors to AI agents with a new

Thậm chí tốt hơn, Merge hiện hỗ trợ triển khai an toàn các connector tới các AI agent với một

4:40

product so that you can safely power AI workflows with real customer data.

Sản phẩm mới để bạn có thể vận hành an toàn các quy trình AI bằng dữ liệu khách hàng thực.

4:44

If your product needs customer data from dozens of systems, Merge is the fastest, safest way to get it.

Nếu sản phẩm của bạn cần dữ liệu khách hàng từ hàng tá hệ thống, Merge là cách nhanh nhất, an toàn nhất để có được nó.

4:52

Book and attend a meeting at merge.dev/lenny and they'll send you a $50 Amazon gift card.

Đặt lịch và tham dự một cuộc họp tại merge.dev/lenny và họ sẽ gửi cho bạn một thẻ quà tặng Amazon trị giá 50 đô la.

4:58

That's merge.dev/lenny.

Đó là merge.dev/lenny.

4:59

This episode is brought to you by Figma, makers of Figma make.

Tập này được tài trợ bởi Figma, nhà sản xuất của Figma make.

5:02

When I was a PM at Airbnb, I still remember when Figma came out and how much it improved how we operated as a team.

Khi tôi còn là PM tại Airbnb, tôi vẫn nhớ khi Figma ra mắt và nó đã cải thiện cách chúng tôi vận hành như một đội ngũ nhiều đến mức nào.

5:09

Suddenly, I could involve my whole team in the design process, give feedback on design concepts really quickly, and it just made the whole product development process so much more fun.

Đột nhiên, tôi có thể lôi kéo cả đội của mình vào quá trình thiết kế, đưa phản hồi về các ý tưởng thiết kế rất nhanh chóng, và nó khiến toàn bộ quá trình phát triển sản phẩm trở nên thú vị hơn rất nhiều.

5:18

But Figma

Nhưng Figma

5:19

never felt like it was for me.

Chưa bao giờ cảm thấy như dành cho tôi.

5:21

It was great for giving feedback and designs, but as a builder, I wanted to make stuff.

Nó rất tuyệt để đưa phản hồi và thiết kế, nhưng với tư cách là một người xây dựng, tôi muốn tạo ra mọi thứ.

5:26

That's why Figma built Figma Make.

Đó là lý do Figma xây dựng Figma Make.

5:28

With just a few prompts, you can make any idea or design into a fully functional prototype or app that anyone can iterate on and validate with customers.

Chỉ với vài câu lệnh, bạn có thể biến bất kỳ ý tưởng hay thiết kế nào thành một nguyên mẫu hoặc ứng dụng hoàn chỉnh mà bất kỳ ai cũng có thể lặp lại và xác thực với khách hàng.

5:36

Figma make is a different kind of vibe coding tool.

Figma make là một loại công cụ vibe coding khác biệt.

5:39

Because it's

Bởi vì nó

5:40

all in Figma, you can use your team's existing design building blocks, making it easy to create outputs that look good and feel real and are connected to how your team builds.

Hoàn toàn nằm trong Figma, bạn có thể sử dụng các khối xây dựng thiết kế sẵn có của đội mình, giúp dễ dàng tạo ra các kết quả trông đẹp và cảm giác thật, đồng thời kết nối với cách đội bạn xây dựng.

5:49

Stop spending so much time telling people about your product vision, and instead show it to them.

Đừng dành quá nhiều thời gian để kể cho mọi người về tầm nhìn sản phẩm của bạn, thay vào đó hãy cho họ thấy nó.

5:55

Make codeback prototypes and apps fast with Figma Make.

Tạo nguyên mẫu và ứng dụng codeback nhanh chóng với Figma Make.

6:01

Check it out at figma.com/lenny.

Xem thử tại figma.com/lenny.

6:05

Jason, thank you so much for being here and welcome to the podcast.

Jason, cảm ơn anh rất nhiều vì đã ở đây và chào mừng đến với podcast.

6:08

Yeah, thanks for having me.

Vâng, cảm ơn vì đã mời tôi.

6:09

Excited to be here.

Rất hào hứng được ở đây.

6:11

- As I was researching your background and prepping for this podcast, I learned a really interesting fun fact about you that I don't think a lot of people know.

- Khi tôi nghiên cứu về xuất thân của anh và chuẩn bị cho podcast này, tôi biết được một sự thật thú vị về anh mà tôi nghĩ không nhiều người biết.

6:18

So, uh, Travis Kalanick, he had a startup before Uber.

Vậy, uh, Travis Kalanick, anh ấy có một startup trước Uber.

6:21

It was called Scour.

Nó được gọi là Scour.

6:22

It was a peer-to-peer file sharing app that I think got shut down.

Đó là một ứng dụng chia sẻ tệp ngang hàng mà tôi nghĩ đã bị đóng cửa.

6:26

You were his co-founder.

Anh là đồng sáng lập của anh ấy.

6:27

This was the early part of your career.

Đây là giai đoạn đầu trong sự nghiệp của anh.

6:29

I'm guessing there are hours of stories we could talk about during this experience.

Tôi đoán có hàng giờ đồng hồ những câu chuyện chúng ta có thể nói về trải nghiệm này.

6:33

So, let me just ask you this one question.

Vậy, để tôi chỉ hỏi anh một câu này thôi.

6:36

What's just a lesson that has stuck with you from that experience that you've taken with you to future places you've worked and built product at?

Bài học nào đã đọng lại với anh từ trải nghiệm đó mà anh mang theo đến những nơi làm việc và xây dựng sản phẩm trong tương lai?

6:44

- I mean there's so many lessons how like to pick one.

- Ý tôi là có quá nhiều bài học, làm sao để chọn một cái.

6:48

I think that like the main lesson uh is that in business and in startups uh everything's negotiable.

Tôi nghĩ bài học chính uh là trong kinh doanh và trong các startup uh mọi thứ đều có thể thương lượng.

6:56

I think that's like the main thing because we were 19 at the time, 1920.

Tôi nghĩ đó là điều chính yếu bởi vì lúc đó chúng tôi 19 tuổi, 19 20.

7:02

Um, at the time we built this search engine in a dorm room.

Um, lúc đó chúng tôi xây dựng công cụ tìm kiếm này trong một phòng ký túc xá.

7:07

Uh, and we were running it out of the dorm room.

Uh, và chúng tôi vận hành nó từ phòng ký túc xá.

7:12

And we, our first URL was scour.cs.ucla.edu.

Và chúng tôi, URL đầu tiên của chúng tôi là scour.cs.ucla.edu.

7:16

And you know, these things were like not necessarily infractions at the time, but we were just being practical.

Và bạn biết đấy, những thứ này không nhất thiết là vi phạm vào thời điểm đó, nhưng chúng tôi chỉ làm cho thiết thực.

7:21

It was it was basically a project that we had started.

Nó về cơ bản là một dự án mà chúng tôi đã bắt đầu.

7:24

And so we built the search engine and you know people started using it and we thought we would get in trouble but it turned out the computer science department was excited about it even though we had like basically parked

Và thế là chúng tôi xây dựng công cụ tìm kiếm và bạn biết đấy mọi người bắt đầu sử dụng nó và chúng tôi nghĩ mình sẽ gặp rắc rối nhưng hóa ra khoa khoa học máy tính lại hào hứng về nó mặc dù chúng tôi về cơ bản đã đỗ

7:36

a domain on their you know on their servers.

Một tên miền trên máy chủ của họ, bạn biết đấy, trên máy chủ của họ.

7:39

Um and we were using our own computers in the dorms to serve up this website uh and product and then and then when we got into financing uh like the financing process was fascinating.

Um và chúng tôi đang sử dụng máy tính của riêng mình trong ký túc xá để phục vụ trang web uh và sản phẩm này và rồi và rồi khi chúng tôi bước vào giai đoạn gọi vốn uh thì quá trình gọi vốn thật hấp dẫn.

7:52

our um and this is where the sort of everything is negotiable lesson came from which is uh it was Ron Burkel and Mike Oitz who were the initial investors in the business.

Ừm của chúng tôi và đây là nơi mà bài học kiểu mọi thứ đều có thể thương lượng bắt nguồn từ đó, đó là Ron Burkel và Mike Oitz, những người đầu tư ban đầu vào doanh nghiệp.

8:01

We were in LA so we were at UCLA so we were not quite wired into the entire Sand Hill Road scene and as we were doing the deal the terms kept changing at us.

Chúng tôi ở LA nên chúng tôi ở UCLA, vì vậy chúng tôi không hoàn toàn kết nối với toàn bộ bối cảnh Sand Hill Road và khi chúng tôi thực hiện thỏa thuận, các điều khoản liên tục thay đổi đối với chúng tôi.

8:11

You know we thought you went and raised money you know and

Bạn biết đấy, chúng tôi nghĩ rằng bạn đã đi và huy động vốn, bạn biết đấy và

8:15

it was like oh we'll get a few million dollars at a $5 million valuation.

Nó giống như ồ, chúng tôi sẽ nhận được vài triệu đô la với mức định giá 5 triệu đô la.

8:18

This is back when like that was actually a series A like valuation.

Đây là thời điểm mà kiểu như đó thực sự là một mức định giá vòng gọi vốn Series A.

8:21

Um, and then over the course of the deal, it was like, "We're doing the deal.

Ừm, và rồi trong suốt quá trình thỏa thuận, nó giống như: "Chúng tôi đang thực hiện thỏa thuận.

8:24

We're not doing the deal.

Chúng tôi không thực hiện thỏa thuận.

8:25

Oh, you should give us 50% of the company.

Ồ, bạn nên cho chúng tôi 50% công ty.

8:27

Oh, you should give us 75% of the company.

Ồ, bạn nên cho chúng tôi 75% công ty.

8:29

Oh, if you want to sign the document today, um, this

Ồ, nếu bạn muốn ký tài liệu ngay hôm nay, ừm, điều này

8:32

person's going to show up for breakfast.

Người sẽ xuất hiện cho bữa sáng.

8:34

Um, and if you don't sign today and give us 80% of the company, the person's not going to show up." It was just like completely wild, uh, the things that we saw from day one of what can happen in business.

Ừm, và nếu bạn không ký hôm nay và cho chúng tôi 80% công ty, người đó sẽ không xuất hiện." Nó giống như hoàn toàn điên rồ, ừ, những điều chúng tôi thấy từ ngày đầu tiên về những gì có thể xảy ra trong kinh doanh.

8:44

And we thought there was like a way to do things.

Và chúng tôi nghĩ rằng có một cách để làm mọi thứ.

8:47

And at a very young age, we realized there is no way to do things.

Và ở độ tuổi rất trẻ, chúng tôi nhận ra rằng không có cách nào để làm mọi thứ.

8:51

There is just the way that you can negotiate your way through the

Chỉ có cách mà bạn có thể thương lượng theo cách của mình qua

8:55

world.

Thế giới.

8:55

Um, which I actually think influenced Travis heavily and then me later heavily at Uber in terms of if you can imagine it and it makes sense and you can align incentives uh then it can happen but there is no like way and to learn that at 19 or 20 years old I think was highly imprinting.

Ừm, điều mà tôi thực sự nghĩ đã ảnh hưởng nặng nề đến Travis và sau đó là tôi nặng nề tại Uber, về mặt nếu bạn có thể tưởng tượng nó và nó có ý nghĩa và bạn có thể căn chỉnh các động lực ừ thì nó có thể xảy ra nhưng không có kiểu cách nào và để học được điều đó ở tuổi 19 hoặc 20 tôi nghĩ là rất khắc sâu.

9:12

- That is an amazing lesson.

- Đó là một bài học tuyệt vời.

9:13

What happened to Scour it got shut down I think.

Điều gì đã xảy ra với Scour, tôi nghĩ nó đã bị đóng cửa.

9:15

What happened there?

Điều gì đã xảy ra ở đó?

9:16

Well, yes.

Vâng, đúng vậy.

9:17

So, at the time, so basically what Scour was it was a multimedia search engine and then peer-to-peer file sharing network, but what it was used for was finding free content and uh at the time it like the laws around this were pretty ambiguous uh because we weren't, you know, like mixtapz were legal, but this was like a hyper version of that.

Vì vậy, vào thời điểm đó, về cơ bản Scour là một công cụ tìm kiếm đa phương tiện và sau đó là mạng chia sẻ tệp ngang hàng, nhưng nó được sử dụng để tìm nội dung miễn phí và ừ vào thời điểm đó, các luật xung quanh vấn đề này khá mơ hồ ừ vì chúng tôi không, bạn biết đấy, giống như mixtape là hợp pháp, nhưng đây giống như một phiên bản siêu cấp của điều đó.

9:35

But we were eventually sued

Nhưng cuối cùng chúng tôi đã bị kiện

9:37

for a quarter of a trillion dollars.

Với số tiền một phần tư nghìn tỷ đô la.

9:39

So, I guess if you're going to experience something that's potentially as life devastating as that, you know, doing it when you're I think we were 21 or 22 at the time is the time to do it.

Vì vậy, tôi đoán nếu bạn sắp trải nghiệm điều gì đó có khả năng tàn phá cuộc sống như vậy, bạn biết đấy, làm điều đó khi bạn, tôi nghĩ chúng tôi 21 hoặc 22 tuổi vào thời điểm đó là thời điểm để làm.

9:50

But it was just like this like very um uh uh you know, cold splash of water about how the real world really works because the NBAA and the RAA were the ones who sued

Nhưng nó giống như một cú tát nước lạnh lùng về cách thế giới thực sự vận hành bởi vì NBAA và RAA là những người đã kiện

10:01

us.

Chúng tôi.

10:01

The entertainment industry sued us um or the associations that represent the entertainment industry and then they settled it for a million dollars.

Ngành công nghiệp giải trí đã kiện chúng tôi ừ hoặc các hiệp hội đại diện cho ngành công nghiệp giải trí và sau đó họ đã dàn xếp với một triệu đô la.

10:07

So we're like, wait, you wanted a quarter of a trillion dollars and then you settle for a million dollars.

Vì vậy, chúng tôi kiểu như, chờ đã, bạn muốn một phần tư nghìn tỷ đô la và sau đó bạn dàn xếp với một triệu đô la.

10:12

And of course, they were just trying to drive us into bankruptcy, drive us out of the market, like, and these are established

Và tất nhiên, họ chỉ đang cố gắng đẩy chúng tôi vào phá sản, đẩy chúng tôi ra khỏi thị trường, kiểu như, và đây là những công ty đã thành lập

10:18

companies.

Các công ty.

10:18

So we're like, if these guys don't have a playbook to follow, they just kind of make up numbers, then wow.

Vì vậy, chúng tôi kiểu như, nếu những người này không có một cuốn sách hướng dẫn để tuân theo, họ chỉ kiểu như bịa ra các con số, thì wow.

10:25

Like, how should we navigate like the rest of our lives?

Kiểu như, chúng ta nên điều hướng phần còn lại của cuộc đời mình như thế nào?

10:28

- Let's talk about scale and this whole world of AI that you're in.

- Hãy nói về quy mô và toàn bộ thế giới AI mà bạn đang ở trong đó.

10:31

This is the first interview that you're doing since taking over SEO at scale.

Đây là cuộc phỏng vấn đầu tiên bạn thực hiện kể từ khi tiếp quản SEO tại Scale.

10:34

I'm honored to have you here to talk through this stuff.

Tôi rất vinh dự khi có bạn ở đây để nói về những điều này.

10:37

- Yeah.

- Vâng.

10:37

Uh this also the first interview you're doing since the whole meta deal which is very complicated confused a lot of people.

Ừ, đây cũng là cuộc phỏng vấn đầu tiên bạn thực hiện kể từ toàn bộ thỏa thuận Meta, điều rất phức tạp và khiến nhiều người bối rối.

10:44

So, uh, I'm just curious to hear the current state of scale, what people should know.

Vì vậy, ừ, tôi chỉ tò mò muốn nghe về tình trạng hiện tại của Scale, những gì mọi người nên biết.

10:49

For example, what's your relationship with Meta?

Ví dụ, mối quan hệ của bạn với Meta là gì?

10:51

What's your relationship with Alex?

Mối quan hệ của bạn với Alex là gì?

10:52

Uh, what is the current state of scale?

Ừ, tình trạng hiện tại của Scale là gì?

10:55

- Yeah, so Scale is a fully independent company.

- Vâng, vậy Scale là một công ty hoàn toàn độc lập.

10:58

The transaction was uh Meta invested a little bit over 14 billion to get 49% of the company non- voting stock.

Giao dịch là ừ Meta đã đầu tư hơn 14 tỷ một chút để có 49% cổ phần của công ty, cổ phiếu không có quyền biểu quyết.

11:05

Um, didn't didn't take a new board seat.

Ừm, không không nhận ghế hội đồng quản trị mới.

11:08

Alex fills the board seat.

Alex giữ ghế hội đồng quản trị.

11:10

Um, so the board is the same.

Ừm, vì vậy hội đồng quản trị vẫn như cũ.

11:12

the governance is largely the same.

Quản trị phần lớn vẫn như cũ.

11:14

There's no preferential access to anything that Meta has.

Không có quyền truy cập ưu tiên vào bất cứ thứ gì mà Meta có.

11:17

There's no preferential relationship.

Không có mối quan hệ ưu tiên.

11:18

I mean, we've had a long-standing relationship with Meta um uh on the data side of the business for a long time.

Ý tôi là, chúng tôi đã có mối quan hệ lâu dài với Meta ừ ừ về phía dữ liệu của hoạt động kinh doanh trong một thời gian dài.

11:25

And even on some business development related things to, you know, maybe working on things in government

Và thậm chí cả một số thứ liên quan đến phát triển kinh doanh, bạn biết đấy, có thể là làm việc cùng nhau trong các vấn đề chính phủ

11:31

together, etc.

Cùng nhau, v.v.

11:31

And so those might get bigger just as we're closer now, but there's nothing that prevents us from doing things with other parties and they have no access to anything that they wouldn't have had otherwise.

Và vì vậy những thứ đó có thể trở nên lớn hơn khi chúng tôi gần gũi hơn hiện nay, nhưng không có gì ngăn cản chúng tôi làm việc với các bên khác và họ không có quyền truy cập vào bất cứ thứ gì mà lẽ ra họ không có.

11:41

Like all the privacy still in place, all the data security still in place um that was there before and in fact uh only about 15 people went over in the transaction.

Giống như tất cả quyền riêng tư vẫn được giữ nguyên, tất cả bảo mật dữ liệu vẫn được giữ nguyên ừ những gì đã có trước đây và thực tế ừ chỉ có khoảng 15 người chuyển sang trong giao dịch.

11:51

So scale has about,00 employees or so now and we have two major businesses.

Vậy quy mô hiện có khoảng 00 nhân viên hoặc hơn và chúng tôi có hai mảng kinh doanh chính.

11:56

Um each of those businesses has each of them is hundreds of millions of revenue.

Ừ mỗi mảng kinh doanh đó đều có doanh thu hàng trăm triệu.

12:02

So we kind of have two unicorns inside the company today that sustains the business has grown every month since the deal happened which I've read the reporting is not consistently reported.

Vậy nên hiện nay chúng tôi kiểu như có hai kỳ lân trong công ty và điều đó duy trì hoạt động kinh doanh đã tăng trưởng mỗi tháng kể từ khi thương vụ diễn ra, điều mà tôi đã đọc các báo cáo thì không được báo cáo nhất quán.

12:12

We haven't talked about it right so this is part of getting the word out and you know we're excited to continue to build deliver data and do what we did before.

Chúng tôi chưa nói về điều đó đúng không, vậy đây là một phần của việc lan truyền thông tin và bạn biết đấy, chúng tôi rất hào hứng tiếp tục xây dựng, cung cấp dữ liệu và làm những gì chúng tôi đã làm trước đây.

12:20

- Okay.

- Được rồi.

12:20

So the company today independent its own company Alex just to be clear he works at Meta now he's no longer at scale.

Vậy công ty hiện nay độc lập, là công ty riêng của mình, Alex chỉ để rõ ràng là anh ấy hiện làm việc tại Meta, anh ấy không còn ở Scale nữa.

12:27

- Yeah.

- Ừ.

12:27

Yeah.

Ừ.

12:27

Yeah.

Ừ.

12:27

Yeah.

Ừ.

12:27

That's right.

Đúng vậy.

12:28

Excuse me.

Xin lỗi.

12:28

I should have I should have talked about that more.

Lẽ ra tôi nên nói về điều đó nhiều hơn.

12:31

Yeah.

Ừ.

12:31

Uh I think that's really interesting.

Ừ tôi nghĩ điều đó thực sự thú vị.

12:32

So basically it was an investment.

Vậy về cơ bản đó là một khoản đầu tư.

12:34

Uh some people left to join Meta.

Ừ một số người đã rời đi để gia nhập Meta.

12:36

The company continues.

Công ty vẫn tiếp tục.

12:37

You're running the ship.

Bạn đang điều hành con thuyền.

12:38

Let's talk about this whole space that you guys essentially pioneered.

Hãy nói về toàn bộ lĩnh vực này mà các bạn về cơ bản đã tiên phong.

12:40

I don't know best way to call it.

Tôi không biết cách gọi tốt nhất.

12:43

Data labeling, training data, creating evals for labs.

Gán nhãn dữ liệu, dữ liệu huấn luyện, tạo đánh giá cho các phòng thí nghiệm.

12:45

You guys were at this before anyone even knew this was a thing.

Các bạn đã ở đây trước khi bất kỳ ai biết đây là một thứ.

12:48

I know even scale pivoted into this market from other things.

Tôi biết ngay cả Scale cũng đã chuyển hướng sang thị trường này từ những thứ khác.

12:50

I think there was like a bunch of stuff they tried with self-driving cars and all these things and then it's like oh AI labs need this data.

Tôi nghĩ có kiểu như một loạt thứ họ đã thử với xe tự lái và tất cả những thứ này rồi sau đó kiểu như ồ các phòng thí nghiệm AI cần dữ liệu này.

12:57

One of the main stories I've been hearing is and I've had a bunch of cos from this space on the podcast is that there's

Một trong những câu chuyện chính tôi đã nghe và tôi đã có một loạt công ty từ lĩnh vực này trên podcast là có

13:04

been this big shift from the way from what scale had pioneered and had been doing for a long time which is generalist lowcost labor training from that to now labs mostly need experts lawyers doctors engineers doing training writing evals things like that I'm curious just what you're seeing how that's impacting you guys where you think things are heading what people

Một sự chuyển dịch lớn từ cách mà Scale đã tiên phong và đã làm trong một thời gian dài, đó là lao động phổ thông chi phí thấp để huấn luyện, sang việc hiện nay các phòng thí nghiệm chủ yếu cần các chuyên gia như luật sư, bác sĩ, kỹ sư làm huấn luyện, viết đánh giá, những thứ như vậy. Tôi tò mò về những gì bạn đang thấy, điều đó đang tác động đến các bạn như thế nào, bạn nghĩ mọi thứ đang đi về đâu, những gì mọi người

13:24

should know about this whole market of data training data uh labeling Yeah.

Nên biết về toàn bộ thị trường dữ liệu huấn luyện ừ gán nhãn này. Ừ.

13:28

Yeah.

Ừ.

13:28

Yeah.

Ừ.

13:28

Totally.

Hoàn toàn đúng.

13:28

I think I think the the current um positioning out there from competitors is just bogus.

Tôi nghĩ tôi nghĩ định vị hiện tại ừ trên thị trường từ các đối thủ cạnh tranh chỉ là vô nghĩa.

13:34

Um you know, so I'll start with that.

Ừ bạn biết đấy, vậy tôi sẽ bắt đầu với điều đó.

13:36

Uh and then maybe talk a little bit about I'll explain what I mean by that in a second.

Ừ và sau đó có thể nói một chút về, tôi sẽ giải thích ý tôi là gì trong giây lát.

13:43

But I think it's important to just give 30 seconds on like what the history of scale is and what's the thread going back to 2016.

Nhưng tôi nghĩ điều quan trọng là dành 30 giây về lịch sử của Scale là gì và sợi chỉ xuyên suốt từ năm 2016 là gì.

13:49

So Alex had this insight um in very early days that the important thing to models was data.

Vậy Alex đã có hiểu biết này ừ vào những ngày rất sớm rằng điều quan trọng đối với các mô hình là dữ liệu.

13:54

And um I think he was 19 or 20 years old at the time as well.

Và ừ tôi nghĩ lúc đó anh ấy mới 19 hoặc 20 tuổi.

13:58

And so he's like, "Okay, well, what business would I create around this?" And the business that he created

Và vậy anh ấy kiểu như, "Được rồi, vậy tôi sẽ tạo ra doanh nghiệp gì quanh điều này?" Và doanh nghiệp mà anh ấy tạo ra

14:03

around it was, "Okay, let's do labeling for autonomous vehicles." Um because if you label the data that um they have, the cars do better.

Quanh nó là, "Được rồi, hãy làm gán nhãn cho xe tự hành." Ừ vì nếu bạn gán nhãn dữ liệu mà ừ họ có, xe sẽ hoạt động tốt hơn.

14:10

Um you know, and then that wave turned into the computer vision wave, which uh we have a relationship with the Department of Defense where we do labeling for them.

Ừ bạn biết đấy, và rồi làn sóng đó chuyển thành làn sóng thị giác máy tính, ừ chúng tôi có mối quan hệ với Bộ Quốc phòng nơi chúng tôi làm gán nhãn cho họ.

14:20

And that was in 2020.

Và đó là vào năm 2020.

14:21

and then you move forward and the and the models have gotten better over this period of time and so the model as models get better they need different types of data so we've constantly been adapting to the type of data that models need to be successful and so then the genai wave hit and this went through the moon uh you know or to the moon um and so as

Và rồi bạn tiến về phía trước và các mô hình đã trở nên tốt hơn trong khoảng thời gian này và vì vậy khi các mô hình trở nên tốt hơn, chúng cần các loại dữ liệu khác nhau, nên chúng tôi liên tục thích nghi với loại dữ liệu mà các mô hình cần để thành công và vậy rồi làn sóng AI tạo sinh ập đến và điều này đã vượt qua mặt trăng ừ bạn biết đấy hoặc lên mặt trăng ừ và vì vậy khi

14:42

part of that industry is changing constantly too so I mean it is correct that when the models came out two or three years ago the mo I mean remember using them.

Một phần của ngành đó cũng thay đổi liên tục, nên ý tôi là đúng là khi các mô hình ra mắt hai hoặc ba năm trước, tôi ý là hãy nhớ lại việc sử dụng chúng.

14:50

They would hallucinate all the time.

Chúng sẽ ảo giác mọi lúc.

14:52

They would get basic answers wrong.

Chúng sẽ trả lời sai những câu cơ bản.

14:54

Um they didn't know which poem was better, you know, this poem or that poem.

Ừm, họ không biết bài thơ nào hay hơn, bạn biết đấy, bài thơ này hay bài thơ kia.

14:58

And that was the state of labeling a couple years ago and things have

Và đó là tình trạng của việc dán nhãn vài năm trước và mọi thứ đã

15:02

changed quickly and we've changed with it.

Thay đổi nhanh chóng và chúng tôi đã thay đổi cùng với nó.

15:04

And now the state um for everyone and we've been at the forefront of all of this uh is expert data labeling um more sophisticated uh tasks.

Và bây giờ tình trạng ừm cho mọi người và chúng tôi đã đi đầu trong tất cả những điều này ừ là dán nhãn dữ liệu chuyên gia ừm các nhiệm vụ phức tạp hơn.

15:12

So to give you a sense of what the task was 18 months ago, um I've been here about 13 months, so I was interviewing and I remember seeing it.

Vậy để cho bạn hiểu về nhiệm vụ 18 tháng trước là gì, ừm tôi đã ở đây khoảng 13 tháng, nên tôi đang phỏng vấn và tôi nhớ đã thấy nó.

15:21

Um you would get a short story and it would say, "Is this

Ừm bạn sẽ nhận được một truyện ngắn và nó sẽ nói, "Đây có phải là

15:25

short story better than this short story?" And then you would edit it and be like, "Oh, it would be better if it was this." And you would give some preference ranking to it, right?

Truyện ngắn này hay hơn truyện ngắn kia không?" Và sau đó bạn sẽ chỉnh sửa nó và nói, "Ồ, sẽ tốt hơn nếu nó là thế này." Và bạn sẽ cho nó một số xếp hạng ưu tiên, phải không?

15:33

It was pretty basic 18 months ago.

Nó khá cơ bản 18 tháng trước.

15:34

And then you had and you had the rise of some experts, but the models were so far behind that they needed just even the basic stuff they needed.

Và sau đó bạn có và bạn có sự nổi lên của một số chuyên gia, nhưng các mô hình còn quá xa vời đến mức chúng cần ngay cả những thứ cơ bản mà chúng cần.

15:41

And now you're

Và bây giờ bạn đang

15:42

at a point where a task is one task is building an entire website by one of the world's best web developers or it is explaining uh some very nuanced topic on cancer to a model and these tasks now take hours of time and they require PhDs and professionals.

Ở một điểm mà một nhiệm vụ là xây dựng toàn bộ một trang web bởi một trong những nhà phát triển web giỏi nhất thế giới hoặc là giải thích ừm một chủ đề rất tinh tế về ung thư cho một mô hình và những nhiệm vụ này bây giờ mất hàng giờ và chúng yêu cầu bằng tiến sĩ và các chuyên gia.

15:58

So to give you a stat to back this up, 80% of the people uh that we have in our expert network have a bachelor's degree or greater, which is

Vậy để cho bạn một số liệu để chứng minh điều này, 80% những người ừm mà chúng tôi có trong mạng lưới chuyên gia của mình có bằng cử nhân hoặc cao hơn, điều này

16:09

very contrary to some of the positioning that's out there and some of the understanding of this industry.

Rất trái ngược với một số định vị ngoài kia và một số hiểu biết về ngành này.

16:14

Um about 15% have a PhD that's greater and we have PhDs on the network earning like significant amounts of money doing labeling, contributing their expertise to these models.

Ừm khoảng 15% có bằng tiến sĩ cao hơn và chúng tôi có các tiến sĩ trong mạng lưới kiếm được số tiền đáng kể khi làm dán nhãn, đóng góp chuyên môn của họ cho các mô hình này.

16:24

Um so we've been doing expert data labeling ever since the models needed.

Ừm vậy chúng tôi đã làm dán nhãn dữ liệu chuyên gia kể từ khi các mô hình cần.

16:28

I mean like this

Ý tôi là như thế này

16:30

game is keeping in touch with the researchers, knowing what they need, coming up with ideas internally.

Trò chơi là giữ liên lạc với các nhà nghiên cứu, biết họ cần gì, đưa ra ý tưởng trong nội bộ.

16:35

In some in some ways we drove this because um we were seeing that the models were not sufficient in more expert ways and so we would go to the model builders and say hey like we noticed that this is a problem if you would like to fix it like this cadre of experts can do that for

Theo một số cách, chúng tôi đã thúc đẩy điều này bởi vì ừm chúng tôi thấy rằng các mô hình không đủ trong những cách chuyên gia hơn và vì vậy chúng tôi sẽ đến gặp những người xây dựng mô hình và nói này, chúng tôi nhận thấy rằng đây là một vấn đề nếu bạn muốn sửa nó như thế này thì nhóm chuyên gia này có thể làm điều đó cho

16:53

you.

Bạn.

16:53

So yeah, I like the counter positioning is out there, but I think that's just what pe what competitors say sometimes.

Vậy yeah, tôi thích định vị đối lập ngoài kia, nhưng tôi nghĩ đó chỉ là những gì đối thủ đôi khi nói.

17:00

Um like it has nothing to do with reality.

Ừm nó không liên quan gì đến thực tế.

17:03

- Okay, that was extremely interesting.

- Được rồi, điều đó cực kỳ thú vị.

17:04

So what I'm hearing is yes, there has been a big shift to labs need more uh expert uh folks involved in training, labeling, writing evals.

Vậy điều tôi đang nghe là đúng, đã có một sự chuyển dịch lớn sang các phòng thí nghiệm cần nhiều ừm chuyên gia ừm tham gia vào đào tạo, dán nhãn, viết đánh giá.

17:13

You guys are very aware of that and have evolved with that.

Các bạn rất nhận thức về điều đó và đã phát triển cùng với nó.

17:16

One of the I don't know allegations I guess in the market is that it's hard to find these experts.

Một trong những tôi không biết cáo buộc tôi đoán trên thị trường là khó tìm những chuyên gia này.

17:22

Uh so all these companies have their proprietary network of

Ừm vậy tất cả các công ty này có mạng lưới độc quyền của họ về

17:26

experts and how they find them.

Các chuyên gia và cách họ tìm thấy họ.

17:27

Is there anything you could share about just how you guys go about that because that feels like the hardest part is finding these experts and keeping them from other companies.

Có điều gì bạn có thể chia sẻ về cách các bạn làm điều đó không bởi vì điều đó có vẻ như là phần khó nhất là tìm những chuyên gia này và giữ họ khỏi các công ty khác.

17:34

- They are hard to find.

- Họ khó tìm.

17:35

Um you have to have many tactics, right?

Ừm bạn phải có nhiều chiến thuật, phải không?

17:38

So we get you know as you would expect there's not one way you do it.

Vậy chúng tôi nhận được bạn biết như bạn mong đợi không chỉ có một cách bạn làm điều đó.

17:43

The largest way is that they refer each other.

Cách lớn nhất là họ giới thiệu lẫn nhau.

17:46

Um because when you are enjoying what you're doing um and you are using your expertise to contribute to AI which is pretty cool like if you're a PhD on this like pretty specific topic and you're using a model

Ừm bởi vì khi bạn đang tận hưởng những gì bạn đang làm ừm và bạn đang sử dụng chuyên môn của mình để đóng góp cho AI điều khá thú vị như nếu bạn là tiến sĩ về chủ đề này khá cụ thể và bạn đang sử dụng một mô hình

17:59

and you're frustrated that oh it doesn't it doesn't interact with me in the way that I want this is a paid way to have an outlet for that and to make hundreds or thousands of dollars doing that.

Và bạn thất vọng rằng ồ nó không tương tác với tôi theo cách tôi muốn đây là một cách được trả tiền để có một lối thoát cho điều đó và để kiếm hàng trăm hoặc hàng nghìn đô la làm điều đó.

18:10

And so a lot of times they refer each other.

Và vì vậy nhiều lần họ giới thiệu lẫn nhau.

18:13

Um we also have campus programs where we'll we will where we will literally go onto the campus and talk to the professors, talk to the students, you know, ask about, you know, who would like to do this type of work.

Ừm chúng tôi cũng có các chương trình trong khuôn viên trường nơi chúng tôi sẽ chúng tôi sẽ nơi chúng tôi sẽ thực sự đến khuôn viên trường và nói chuyện với các giáo sư, nói chuyện với sinh viên, bạn biết đấy, hỏi về, bạn biết đấy, ai muốn làm loại công việc này.

18:23

Um and then of course there's the more traditional scaled ways of like LinkedIn and you know, you know, places like that.

Ừm và sau đó tất nhiên có những cách mở rộng truyền thống hơn như LinkedIn và bạn biết đấy, bạn biết đấy, những nơi như thế.

18:28

But the best ones come from these

Nhưng những người tốt nhất đến từ những

18:30

sort of grassroots and referral networks.

Loại mạng lưới cơ sở và giới thiệu.

18:31

And the only way you get that is providing a great experience to these people because these people like they're doing it partly for money, but they're also doing it because they think that their contribution to the AI models is important and interesting and in many times it solves a problem for them.

Và cách duy nhất bạn có được điều đó là cung cấp trải nghiệm tuyệt vời cho những người này bởi vì những người này như họ làm một phần vì tiền, nhưng họ cũng làm vì họ nghĩ rằng đóng góp của họ cho các mô hình AI là quan trọng và thú vị và nhiều lần nó giải quyết một vấn đề cho họ.

18:48

So, something that I've been

Vậy, điều gì đó mà tôi đã

18:50

seeing on Twitter just this week as I was preparing for this is there's this uh the information headline that came out and this mirrored something that Brendan from Marhor said that over time the entire economy is going to move towards just reinforcement learning and everyone's just training AI is basically the jobs that will be left.

Thấy trên Twitter chỉ trong tuần này khi tôi chuẩn bị cho điều này là có cái này ừm tiêu đề thông tin xuất hiện và điều này phản ánh điều gì đó mà Brendan từ Marhor nói rằng theo thời gian toàn bộ nền kinh tế sẽ chuyển sang chỉ học tăng cường và mọi người chỉ đào tạo AI về cơ bản là những công việc sẽ còn lại.

19:06

Thoughts on on that?

Suy nghĩ về điều đó?

19:08

Is that is that where you think

Đó có phải là đó có phải là nơi bạn nghĩ

19:10

things are going?

Mọi thứ đang đi?

19:10

Is there another perspective?

Có quan điểm khác không?

19:12

- Reinforcement learning is very important.

- Học tăng cường rất quan trọng.

19:14

Um and I think this is a broader uh comment about the move to environments.

Ừm và tôi nghĩ đây là một bình luận rộng hơn ừm về việc chuyển sang môi trường.

19:19

Um there's these things called RL environments that effectively are sandboxes for AI agents to play in to accomplish a goal so that they can learn how to accomplish that goal.

Ừm có những thứ gọi là môi trường RL mà thực chất là hộp cát cho các tác nhân AI chơi trong đó để hoàn thành một mục tiêu để chúng có thể học cách hoàn thành mục tiêu đó.

19:30

Um we've been doing this for over a year.

Ừm chúng tôi đã làm điều này hơn một năm.

19:34

So for example, you have a Salesforce instance.

Ví dụ, bạn có một phiên bản Salesforce.

19:36

How does an AI agent navigate that instance?

Làm thế nào một tác nhân AI điều hướng trong phiên bản đó?

19:39

That instance has data that it needs to recognize.

Phiên bản đó có dữ liệu mà nó cần nhận diện.

19:41

It has configurations.

Nó có các cấu hình.

19:42

You know, Salesforce is a highly configurable product.

Bạn biết đấy, Salesforce là một sản phẩm có tính cấu hình cao.

19:45

Like has configurations it needs to understand how to navigate.

Nó có các cấu hình mà nó cần hiểu cách điều hướng.

19:48

You're you're you're asking the agent to do a business process that needs very high

Bạn đang yêu cầu tác nhân thực hiện một quy trình nghiệp vụ đòi hỏi độ

19:53

reliability.

Tin cậy rất cao.

19:53

And then the agent needs to know, hey, if uh I can't accomplish what I'm going to accomplish or I think if there's a low uh accuracy of what I'm about to accomplish, how do I uh pop it up to a human being for feedback so I can get guidance?

Và sau đó tác nhân cần biết, này, nếu tôi không thể hoàn thành điều tôi định làm hoặc tôi nghĩ nếu có độ chính xác thấp cho điều tôi sắp làm, làm sao tôi đưa nó lên cho con người phản hồi để tôi có thể nhận hướng dẫn?

20:09

All of those things need to be trained.

Tất cả những điều đó cần được huấn luyện.

20:11

And there's no uh there's no alchemy to it.

Và không có phép thuật nào ở đây cả.

20:14

You just have to put the AI agent in an environment

Bạn chỉ cần đặt tác nhân AI vào một môi trường

20:18

that represents what uh a human being would be doing.

Mô phỏng những gì một con người sẽ làm.

20:22

And you can imagine the number of environments in the world and the number of goals within each environment is enormous.

Và bạn có thể tưởng tượng số lượng môi trường trên thế giới và số lượng mục tiêu trong mỗi môi trường là vô cùng lớn.

20:30

So the question is and the uh research that we have done um over the past year to try to be a good partner to our model builders our model builder customers is uh how generalizable is each individual task or each

Vậy câu hỏi là và nghiên cứu mà chúng tôi đã thực hiện trong năm qua để cố gắng trở thành đối tác tốt cho các nhà xây dựng mô hình, khách hàng xây dựng mô hình của chúng tôi là mỗi nhiệm vụ riêng lẻ hoặc mỗi

20:47

individual environment.

Môi trường riêng lẻ có thể tổng quát hóa đến mức nào.

20:47

So if you imagine the world of like environments of like software systems um configurations, data types, sizes, user counts, complexities, it's like the permutations are endless.

Vậy nếu bạn tưởng tượng thế giới của các môi trường như hệ thống phần mềm, cấu hình, loại dữ liệu, kích thước, số lượng người dùng, độ phức tạp, thì các hoán vị là vô tận.

20:59

So what you need is you need a strategy that allows a lab to collect data um that is generalizable enough across a broad spectrum of use cases so that they don't

Vậy điều bạn cần là một chiến lược cho phép một phòng thí nghiệm thu thập dữ liệu đủ khả năng tổng quát hóa trên một phổ rộng các trường hợp sử dụng để họ không

21:13

have to collect 45 trillion combinations of what should the agent do in this particular situation.

Phải thu thập 45 nghìn tỷ tổ hợp về việc tác nhân nên làm gì trong tình huống cụ thể này.

21:18

So sometimes the work and the data is highly generalizable.

Vậy đôi khi công việc và dữ liệu có tính tổng quát hóa cao.

21:22

And by generalizable I mean you have it accomplish you know in a simple way the task might be uh uh find the most uh you know find the meeting on my calendar uh for my um interview with Lenny and the agent goes

Và khi nói tổng quát hóa, ý tôi là bạn để nó hoàn thành một cách đơn giản, nhiệm vụ có thể là tìm cuộc họp trên lịch của tôi cho buổi phỏng vấn với Lenny và tác nhân sẽ

21:38

and it looks through all my calendar and then it pops it out.

Và nó tìm khắp lịch của tôi rồi đưa ra kết quả.

21:42

Right?

Đúng chứ?

21:42

Very simple example like that needs to be generalizable to any calendar search potentially or pot or potentially any calendar action.

Ví dụ rất đơn giản như vậy cần được tổng quát hóa cho bất kỳ tìm kiếm lịch nào hoặc có thể là bất kỳ hành động lịch nào.

21:49

And the more generalizable it is, the more valuable the data is.

Và càng tổng quát hóa thì dữ liệu càng có giá trị.

21:53

So our job is to provide the most valuable data to model builders that uh accomplishes uh the goal of making agents as useful

Vậy công việc của chúng tôi là cung cấp dữ liệu có giá trị nhất cho các nhà xây dựng mô hình, đạt được mục tiêu làm cho các tác nhân hữu ích nhất

22:02

as possible for their end users.

Có thể cho người dùng cuối của họ.

22:04

- I love that you've been sharing these examples of what the stuff is specifically that these people are doing the data you're providing to labs.

- Tôi rất thích việc bạn chia sẻ những ví dụ này về cụ thể những gì những người này đang làm, dữ liệu bạn cung cấp cho các phòng thí nghiệm.

22:11

So just to mirror back a few of the examples you've shared, one is an engineer building a website, sharing the code essentially with the model and here's how I would do it.

Vậy chỉ để phản chiếu lại một vài ví dụ bạn đã chia sẻ, một là một kỹ sư xây dựng trang web, chia sẻ mã về cơ bản với mô hình và đây là cách tôi sẽ làm.

22:19

And is in that example, is it just like here's the code

Và trong ví dụ đó, nó chỉ là đây là mã

22:23

or is it like a recording of them watch building it?

Hay là bản ghi lại cảnh họ xem xây dựng nó?

22:26

What is the data?

Dữ liệu là gì?

22:28

- It's it could be um it could be both.

- Nó có thể là cả hai.

22:31

Uh so in some cases it's just the website and here's like an example and then they design it.

Trong một số trường hợp, nó chỉ là trang web và đây là một ví dụ rồi họ thiết kế nó.

22:35

Um, in some cases, um, it needs to be annotated in such a way that's like, I made this decision for this reason or this decision for that reason, um, or here's how I would think about it.

Trong một số trường hợp, nó cần được chú thích theo cách như, tôi đưa ra quyết định này vì lý do này hoặc quyết định kia vì lý do kia, hoặc đây là cách tôi sẽ suy nghĩ về nó.

22:45

So, it depends on what the model builders are trying to accomplish.

Vậy nó phụ thuộc vào điều các nhà xây dựng mô hình đang cố gắng đạt được.

22:48

And so, it can get quite

Và vì vậy, nó có thể trở nên khá

22:50

nuanced in terms of what they're trying to train on.

Tinh tế về những gì họ đang cố gắng huấn luyện.

22:54

- Got it?

- Hiểu rồi?

22:54

- So, you know, it's not like here's a website and then it's great at doing websites.

- Vậy bạn biết đấy, nó không phải là đây là một trang web rồi nó giỏi làm trang web.

22:58

It's like here's a website, here's why I made this decision, here's why I didn't make this decision or here's a broken website and here's why it's broken.

Mà là đây là một trang web, đây là lý do tôi đưa ra quyết định này, đây là lý do tôi không đưa ra quyết định kia hoặc đây là một trang web bị lỗi và đây là lý do nó lỗi.

23:04

if they're trying to accomplish, I don't know, a debugging tool for a website builder or something like that.

Nếu họ đang cố gắng tạo, tôi không biết, một công cụ gỡ lỗi cho trình xây dựng trang web hay gì đó tương tự.

23:09

- And another example you shared is a short story where it's like, here's one short story, here's another imagine generated by a model and then it's like which is better and then how would you make it better?

- Và một ví dụ khác bạn chia sẻ là một truyện ngắn, kiểu như đây là một truyện ngắn, đây là một truyện khác do mô hình tạo ra rồi hỏi cái nào hay hơn và sau đó bạn sẽ làm thế nào để cải thiện nó?

23:18

The other example you just shared is a Salesforce agent where it's like hey uh book a meeting with a prospect and then uh teach it how that happens.

Ví dụ khác bạn vừa chia sẻ là một tác nhân Salesforce, kiểu như này, đặt lịch họp với một khách hàng tiềm năng rồi dạy nó cách điều đó diễn ra.

23:24

I love just how concrete these

Tôi rất thích việc những ví dụ này cụ thể

23:26

are because it's like okay I get it.

Bởi vì nó kiểu như được, tôi hiểu rồi.

23:27

This is the stuff that these companies do.

Đây là những thứ mà các công ty này làm.

23:29

Is there another maybe one or two examples just to give people a sense of what this data looks like?

Có thêm một hoặc hai ví dụ nữa để cho mọi người cảm nhận dữ liệu này trông như thế nào không?

23:34

- Absolutely.

- Chắc chắn rồi.

23:34

I can actually give you an example from um so we have two sides of our business.

Tôi thực sự có thể cho bạn một ví dụ từ, chúng tôi có hai mảng trong hoạt động kinh doanh của mình.

23:39

One we supply data to model builders.

Một là chúng tôi cung cấp dữ liệu cho các nhà xây dựng mô hình.

23:41

We sell the data and then the other is we actually do um solutions.

Chúng tôi bán dữ liệu và sau đó là chúng tôi thực sự làm các giải pháp.

23:45

We do we sell applications and services to healthare systems, insurance systems, etc.

Chúng tôi bán các ứng dụng và dịch vụ cho hệ thống y tế, hệ thống bảo hiểm, v.v.

23:48

Um, I actually think it would paint a more colorful picture if I gave you an example of one

Ừm, tôi thực sự nghĩ rằng sẽ vẽ nên một bức tranh sinh động hơn nếu tôi đưa cho bạn một ví dụ về một trong những

23:54

of those because it involves data, but but it involves the use of data, the manipulation of data for a very specific goal.

Những điều đó bởi vì nó liên quan đến dữ liệu, nhưng nó liên quan đến việc sử dụng dữ liệu, thao tác dữ liệu cho một mục tiêu rất cụ thể.

24:02

And so one example there is uh we work with a health care system and they uh health systems have lots of problems.

Và vì vậy, một ví dụ ở đó là chúng tôi làm việc với một hệ thống chăm sóc sức khỏe và họ có rất nhiều vấn đề.

24:10

um this particular health care system has experts that um see very rare cases uh on a regular basis.

Ừm, hệ thống chăm sóc sức khỏe cụ thể này có các chuyên gia thường xuyên gặp những ca bệnh rất hiếm gặp.

24:17

So you go there only if no one else can figure

Vì vậy, bạn chỉ đến đó nếu không ai khác có thể tìm ra

24:21

out your problem and there's a huge backlog.

Vấn đề của bạn và có một lượng lớn công việc tồn đọng.

24:23

So um so there's a productivity element to this implementation tier.

Vì vậy, có một yếu tố năng suất trong tầng triển khai này.

24:26

So there's a huge backlog.

Vì vậy, có một lượng lớn công việc tồn đọng.

24:27

They want to be able to see more patients.

Họ muốn có thể khám cho nhiều bệnh nhân hơn.

24:30

They want to be able to provide better care and they want to prevent the number of revisits because they want to give the accurate diagnosis day one and what the treatment should be.

Họ muốn có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt hơn và họ muốn ngăn chặn số lần tái khám vì họ muốn đưa ra chẩn đoán chính xác ngay từ ngày đầu tiên và phương pháp điều trị nên là gì.

24:40

Well, to do this today um

Vâng, để làm điều này ngày nay, ừm

24:42

without the help of AI, uh the doctor really needs to read two to 300 pages of documentation and it's and it's and it's rolled into one document but in different formats and so if you're a doctor, how are you going to read two or 300 pages of everything?

Nếu không có sự trợ giúp của AI, bác sĩ thực sự cần đọc từ hai đến 300 trang tài liệu và nó được gộp vào một tài liệu nhưng ở các định dạng khác nhau, và vì vậy nếu bạn là bác sĩ, làm thế nào bạn có thể đọc hết hai hoặc 300 trang của mọi thứ?

24:56

So what they do is they do the best they can, right?

Vì vậy, những gì họ làm là họ làm hết sức mình, phải không?

24:59

They scan it, they ask a nurse to look at it, they ask

Họ quét nó, họ yêu cầu y tá xem xét, họ yêu cầu

25:03

a maybe a more junior doctor to take a look at this case because they want to treat the patient well.

Có thể là một bác sĩ trẻ hơn xem xét trường hợp này vì họ muốn điều trị cho bệnh nhân tốt.

25:07

like obviously this is you know this is why they became a doctor and then they go into the room and they talk to the person and then they make a diagnosis.

Rõ ràng đây là lý do tại sao họ trở thành bác sĩ và sau đó họ vào phòng và nói chuyện với người đó và sau đó họ đưa ra chẩn đoán.

25:15

Well, we basically built a tool that will read that document for them and point out the top five to 10 things that they should take into consideration.

Vâng, về cơ bản chúng tôi đã xây dựng một công cụ sẽ đọc tài liệu đó cho họ và chỉ ra năm đến mười điều hàng đầu mà họ nên xem xét.

25:21

either allergies that might not be obvious um is you know is one example where we actually we picked up on an allergy that a patient had that would not have been obvious from reading the document and that allergy actually would have had a conflict with the medication that they were going to be prescribed and so the AI tool basically pulled out this correlation that would have even been hard for a

Hoặc là dị ứng có thể không rõ ràng, ừm, là một ví dụ mà chúng tôi thực sự đã phát hiện ra một dị ứng mà bệnh nhân mắc phải mà sẽ không rõ ràng khi đọc tài liệu và dị ứng đó thực sự sẽ xung đột với loại thuốc mà họ sẽ được kê đơn, và vì vậy công cụ AI về cơ bản đã rút ra mối tương quan này mà thậm chí một

25:42

human being to do to make this tool better and better.

Con người khó có thể làm được để làm cho công cụ này ngày càng tốt hơn.

25:45

you get to a certain limit with the models off the shelf and actually the people inside of this healthcare system have to do their own labeling.

Bạn đạt đến một giới hạn nhất định với các mô hình có sẵn và thực tế là những người bên trong hệ thống chăm sóc sức khỏe này phải tự dán nhãn.

25:54

So we talk about labeling for model builders but um we actually start we're starting to see the labeling move into enterprises um and into governments because you can only get so far with off-the-shelf plus rag plus some fine-tuning based on recorded data.

Vì vậy, chúng tôi nói về việc dán nhãn cho các nhà xây dựng mô hình nhưng ừm, chúng tôi thực sự bắt đầu thấy việc dán nhãn chuyển sang các doanh nghiệp và chính phủ vì bạn chỉ có thể đi xa đến vậy với các mô hình có sẵn cộng với RAG cộng với một số tinh chỉnh dựa trên dữ liệu được ghi lại.

26:10

One thing people often miss about these systems is we assume because you hear these numbers of like oh this bank

Một điều mọi người thường bỏ qua về các hệ thống này là chúng ta giả định vì bạn nghe những con số như ồ ngân hàng này

26:18

ingests 200 pabytes of data a year or you know whatever fantastical number um what we miss is it the right data which of data is useful to the models and most of it is not useful and some of it is but a lot of what we do when we're talking about knowledge work when we're talking about making judgment is human judgment based on synthesizing like how would this doctor in this case or how

Tiêu thụ 200 petabyte dữ liệu mỗi năm hoặc bạn biết đấy, bất kỳ con số hoang đường nào, ừm, điều chúng ta bỏ lỡ là liệu đó có phải là dữ liệu đúng, loại dữ liệu nào hữu ích cho các mô hình và hầu hết đều không hữu ích và một số thì có, nhưng phần lớn những gì chúng ta làm khi nói về công việc tri thức, khi nói về việc đưa ra phán đoán là phán đoán của con người dựa trên việc tổng hợp, như làm thế nào bác sĩ này trong trường hợp này hoặc làm thế nào

26:39

would this banker in this case make this decision and how would they make the decision in the context of their overall enterprise and that might be different bankto bank healthare system to healthare system because of the culture the objectives the incentives etc and so we're getting to the point now where we see that digitizing judgment human judgment true subject matter deep

Nhân viên ngân hàng này trong trường hợp này đưa ra quyết định này và làm thế nào họ đưa ra quyết định trong bối cảnh tổng thể doanh nghiệp của họ và điều đó có thể khác nhau giữa ngân hàng này với ngân hàng khác, hệ thống y tế này với hệ thống y tế khác vì văn hóa, mục tiêu, động lực, v.v., và vì vậy chúng ta đang đạt đến điểm mà chúng ta thấy rằng việc số hóa phán đoán, phán đoán của con người, chuyên môn sâu về lĩnh vực

27:02

expertise is becoming a bottleneck that we're unblocking for our customers - that's really interesting it's it's like the spectrum went from just low skill generous labor to experts to now like the specific expert at this one company who needs to do this work this labeling.

Đang trở thành một nút thắt mà chúng tôi đang gỡ bỏ cho khách hàng của mình - điều đó thực sự thú vị, nó giống như phổ đã đi từ lao động phổ thông kỹ năng thấp đến các chuyên gia đến bây giờ là chuyên gia cụ thể tại một công ty này, người cần làm công việc dán nhãn này.

27:17

- Absolutely.

- Hoàn toàn đúng.

27:17

I mean I mean understanding what you know I there's this broad narrative you know we kind of have two narratives we have like the AGI like everything is just going to become AGI and then there's the skeptics which is like you know hey this is all bunk like this is a bubble etc.

Ý tôi là, hiểu được những gì bạn biết, tôi có một câu chuyện rộng lớn, bạn biết đấy, chúng ta có hai câu chuyện, chúng ta có AGI, mọi thứ sẽ trở thành AGI và sau đó có những người hoài nghi, những người nói rằng, này, tất cả chỉ là chuyện nhảm nhí, đây là một bong bóng, v.v.

27:30

And of course I my view is most things are kind of like there's truth in between and some of the

Và tất nhiên, quan điểm của tôi là hầu hết mọi thứ đều có sự thật ở giữa và một số

27:35

extreme parts of the extreme are probably correct but you know the reality is that uh it's very hard to get uh missionritical use cases in agentic systems where agents are talking to agents to a level of accuracy and um that is necessary to accomplish a goal.

Các phần cực đoan của cực đoan có thể đúng nhưng bạn biết đấy, thực tế là rất khó để có được các trường hợp sử dụng quan trọng trong các hệ thống tác nhân nơi các tác nhân nói chuyện với các tác nhân đạt đến mức độ chính xác cần thiết để hoàn thành một mục tiêu.

27:54

And one of the main issues is that a one document like think about the problem of even understanding a document like a document that reads the exact same words in company A will have a different meaning and importance in company B.

Và một trong những vấn đề chính là một tài liệu, hãy nghĩ về vấn đề thậm chí hiểu một tài liệu, một tài liệu đọc cùng một từ ngữ chính xác trong công ty A sẽ có ý nghĩa và tầm quan trọng khác trong công ty B.

28:10

So how do you have a system that knows that?

Vậy làm thế nào bạn có một hệ thống biết được điều đó?

28:14

So this has all got to be built.

Vì vậy, tất cả điều này phải được xây dựng.

28:15

So um uh if you're going to make good decisions.

Vì vậy, ừm, nếu bạn muốn đưa ra quyết định tốt.

28:17

This is a good segue to this question that is always on people's minds when they look at companies like yours and the other folks in the space is just how long do we need people to be doing this?

Đây là một cách chuyển tiếp tốt cho câu hỏi luôn ở trong tâm trí mọi người khi họ nhìn vào các công ty như của bạn và những người khác trong lĩnh vực này, đó là chúng ta cần con người làm việc này trong bao lâu?

28:26

Like at what point will AI be smart enough to do it themselves?

Giống như đến thời điểm nào AI sẽ đủ thông minh để tự làm điều đó?

28:29

I know your incentives are to say we will

Tôi biết động lực của bạn là nói rằng chúng tôi sẽ

28:31

never run out of people because it's aligned with your growth, but just how how should we think about just like why do we need people I don't know in 10 years like how long do we need these experts telling AI things it doesn't know?

Không bao giờ hết người vì nó phù hợp với sự tăng trưởng của bạn, nhưng chúng ta nên nghĩ như thế nào về lý do tại sao chúng ta cần con người, tôi không biết trong 10 năm nữa, chúng ta cần những chuyên gia này nói cho AI biết những điều nó không biết trong bao lâu?

28:42

- First off the history of data labeling is a history of new beginnings, right?

- Đầu tiên, lịch sử của việc dán nhãn dữ liệu là lịch sử của những khởi đầu mới, phải không?

28:47

like they you know autonomous vehicles um do not need as much data labeling as they did in the past.

Giống như xe tự hành không cần dán nhãn dữ liệu nhiều như trước đây.

28:53

So the company I mean like scale is a company that believes that data will always be important at the point at which you don't need external data human data in models.

Vì vậy, công ty, ý tôi là Scale là một công ty tin rằng dữ liệu sẽ luôn quan trọng ở thời điểm bạn không cần dữ liệu bên ngoài, dữ liệu con người trong các mô hình.

29:03

I think we've gotten to a level of advancement in the world that is almost like unfathomable because you're

Tôi nghĩ chúng ta đã đạt đến một mức độ tiến bộ trên thế giới gần như không thể tưởng tượng được vì bạn đang

29:09

effectively saying that like no new no new human skill and no new human knowledge is important enough to put into these models.

Thực sự nói rằng không có kỹ năng con người mới và không có kiến thức con người mới nào đủ quan trọng để đưa vào các mô hình này.

29:17

That feels like pretty far out there.

Điều đó có vẻ khá xa vời.

29:20

And so uh you know for a business like ours we're constantly looking at how do you build operations that can uh constantly find the new needs and then work with the contributor network we call the experts

Và vì vậy, bạn biết đấy, đối với một doanh nghiệp như của chúng tôi, chúng tôi liên tục xem xét làm thế nào để xây dựng các hoạt động có thể liên tục tìm ra nhu cầu mới và sau đó làm việc với mạng lưới cộng tác viên mà chúng tôi gọi là các chuyên gia

29:34

contributors to unearth that data to unearth that information and sometimes it's new people sometimes within our existing base we find that existing people have expertise we didn't know about that maybe wasn't useful to a model a year ago but now is useful so you So these you know this is this is this is a constant progression of getting more and more data into these

Cộng tác viên để khai thác dữ liệu đó, khai thác thông tin đó và đôi khi là những người mới, đôi khi trong cơ sở hiện có của chúng tôi, chúng tôi thấy rằng những người hiện có có chuyên môn mà chúng tôi không biết, có thể không hữu ích cho một mô hình một năm trước nhưng bây giờ lại hữu ích, vì vậy bạn thấy đấy, đây là một sự tiến triển liên tục của việc đưa ngày càng nhiều dữ liệu vào các

29:55

models.

Mô hình.

29:55

You know yes we are financially incentivized to believe that humans will always be in the loop but that's not just a business belief.

Bạn biết đấy, đúng, chúng tôi được khuyến khích về mặt tài chính để tin rằng con người sẽ luôn ở trong vòng lặp nhưng đó không chỉ là niềm tin kinh doanh.

30:01

It is a personal belief like these systems need to work for us and if these systems work for us then we will need to be on the loop or in the loop on any of the decisions that these systems make.

Đó là một niềm tin cá nhân rằng những hệ thống này cần phải hoạt động vì chúng ta và nếu những hệ thống này hoạt động vì chúng ta thì chúng ta sẽ cần phải ở trên vòng lặp hoặc trong vòng lặp đối với bất kỳ quyết định nào mà những hệ thống này đưa ra.

30:13

as to the broader point around labor which I think comes

Về điểm rộng hơn xung quanh lao động mà tôi nghĩ sẽ đến

30:16

up around white collar apocalypse and these things that kind of come up.

Xung quanh ngày tận thế của cổ cồn trắng và những thứ kiểu như vậy nổi lên.

30:19

I'm definitely on the on the more maybe practical side of this.

Tôi chắc chắn nghiêng về phía có lẽ thực tế hơn của vấn đề này.

30:23

Uh possibly just because of my nature, possibly because I see what's going on the ground actually in these customers where supposedly this transformation is going to happen in the next one to two years.

Uh có thể chỉ vì bản tính của tôi, có thể vì tôi thấy những gì đang diễn ra trên thực tế ở những khách hàng này, nơi được cho là sự chuyển đổi này sẽ diễn ra trong một đến hai năm tới.

30:33

And I just think that like it might happen.

Và tôi chỉ nghĩ rằng nó có thể xảy ra.

30:35

The space is moving super fast, but I don't think it's going to happen.

Lĩnh vực này đang tiến triển cực kỳ nhanh, nhưng tôi không nghĩ nó sẽ xảy ra.

30:39

I like it's definitely not going to happen in the next year.

Tôi thích nó chắc chắn sẽ không xảy ra trong năm tới.

30:42

Um the idea that it happens in the next two years, I think is like very far-fetched, but nothing's impossible here.

Um ý tưởng rằng nó xảy ra trong hai năm tới, tôi nghĩ là rất xa vời, nhưng không có gì là không thể ở đây.

30:47

And long term I think that if you go back through I don't know like pessimist archive or whatever these like you know accounts that post the radio was invented and then you know like all of this will be

Và về lâu dài tôi nghĩ rằng nếu bạn quay lại qua tôi không biết như kho lưu trữ bi quan hay bất cứ thứ gì những tài khoản kiểu như bạn biết đăng radio được phát minh và rồi bạn biết như tất cả những thứ này sẽ bị

30:58

eliminated.

Loại bỏ.

30:58

There will be change but the change I think humans are very good at adapting.

Sẽ có thay đổi nhưng sự thay đổi tôi nghĩ con người rất giỏi thích nghi.

31:02

So I think what we're underestimating in all of the doom and gloom is we believe in human adaptability.

Vì vậy tôi nghĩ điều chúng ta đang đánh giá thấp trong tất cả sự diệt vong và u ám là chúng ta tin vào khả năng thích nghi của con người.

31:08

We as a company are highly adaptable and I think the history of technology has shown that people are adaptable.

Chúng tôi với tư cách là một công ty có khả năng thích nghi cao và tôi nghĩ lịch sử công nghệ đã cho thấy con người có khả năng thích nghi.

31:14

- I really like that takeaway.

- Tôi thực sự thích điểm rút ra đó.

31:15

I'm an optimist as well, so I'm always looking for reasons to be optimistic.

Tôi cũng là một người lạc quan, vì vậy tôi luôn tìm kiếm lý do để lạc quan.

31:19

Uh I want to follow that thread, but before I get there, something very tactical I want to ask about is uh eval seems to be coming up a lot, especially with companies in your space.

Uh tôi muốn theo dõi chủ đề đó, nhưng trước khi đến đó, một điều rất chiến thuật tôi muốn hỏi là uh eval dường như đang xuất hiện rất nhiều, đặc biệt là với các công ty trong lĩnh vực của bạn.

31:29

I'm still learning a lot about just what this all is, especially uh in your market.

Tôi vẫn đang học hỏi rất nhiều về việc tất cả những điều này là gì, đặc biệt là uh trong thị trường của bạn.

31:33

How

Làm thế nào

31:34

much of what you experts are providing are eval types of data?

Bao nhiêu phần trong những gì các chuyên gia như bạn đang cung cấp là dữ liệu kiểu eval?

31:40

- Yeah, a lot of it's eval.

- Vâng, rất nhiều là eval.

31:42

And within enterprise customers and government customers, it's mostly eval because somebody's got to establish the benchmark for like what good looks like.

Và trong các khách hàng doanh nghiệp và khách hàng chính phủ, hầu hết là eval vì ai đó phải thiết lập tiêu chuẩn cho cái gì là tốt.

31:51

That's the simple way to think about eval.

Đó là cách đơn giản để nghĩ về eval.

31:53

What does good look like?

Cái gì là tốt trông như thế nào?

31:54

And and you have a comprehensive set of evals so that the system knows what good looks like.

Và và bạn có một bộ eval toàn diện để hệ thống biết cái gì là tốt trông như thế nào.

31:59

It's as simple as that.

Đơn giản như vậy.

32:01

So in the case maybe of the healthcare example you shared essentially this doctor would be sitting there looking at all these reports creating evals that are like this is what this should be

Vậy trong trường hợp có thể là ví dụ chăm sóc sức khỏe bạn đã chia sẻ, về cơ bản bác sĩ này sẽ ngồi đó nhìn vào tất cả các báo cáo này tạo ra các eval kiểu như đây là những gì nên được

32:11

discovering in this report in this record.

Phát hiện trong báo cáo này trong hồ sơ này.

32:12

Is that a way to think about it?

Đó có phải là một cách để nghĩ về nó không?

32:15

- Yeah.

- Vâng.

32:15

Yeah.

Vâng.

32:15

That's a that's a very big part of it which is what does good look like?

Đó là một phần rất lớn của nó, đó là cái gì là tốt trông như thế nào?

32:20

- Awesome.

- Tuyệt vời.

32:20

Okay.

Được rồi.

32:21

- I have to reduce things down to simple terms.

- Tôi phải giảm mọi thứ xuống thành các thuật ngữ đơn giản.

32:25

- It's interesting you say good versus correct.

- Thật thú vị khi bạn nói tốt so với đúng.

32:26

Is that a specific term you like to use?

Đó có phải là một thuật ngữ cụ thể bạn thích sử dụng không?

32:29

good versus just this is the correct answer.

Tốt so với chỉ đây là câu trả lời đúng.

32:31

- I didn't intentionally use that word but these are probabilistic systems and so you know depending upon yeah so I'm getting some nuance here about the right types of problems that AI um is good at solving.

- Tôi không cố ý sử dụng từ đó nhưng đây là những hệ thống xác suất và vì vậy bạn biết tùy thuộc vào vâng vì vậy tôi đang nhận được một số sắc thái ở đây về các loại vấn đề phù hợp mà AI um giỏi giải quyết.

32:44

So if you have a human process that is like 10 or 20% AC like accurate or 10 or 20% liked AI is awesome because it can get you if you get to 50 60 70 80% accurate you're in the money like

Vì vậy nếu bạn có một quy trình của con người có độ chính xác khoảng 10 hoặc 20% hoặc 10 hoặc 20% được thích AI thật tuyệt vời vì nó có thể đưa bạn nếu bạn đạt đến 50 60 70 80% chính xác bạn đang ở trong tiền như

33:00

you're in the green everybody's happy now the system then has to know hey for the remainder how do I make sure that like humans are involved for the remainder of the decision-m but from a net value ad standpoint the humans are pumped in that scenario if you have uh a human process, a workflow that is 98% accurate and you expect an AI system to get you the remainder of two remaining

Bạn đang ở trong vùng xanh mọi người đều hạnh phúc bây giờ hệ thống sau đó phải biết này đối với phần còn lại làm thế nào để tôi đảm bảo rằng con người tham gia vào phần còn lại của quyết định nhưng từ quan điểm giá trị gia tăng ròng con người được bơm trong kịch bản đó nếu bạn có uh một quy trình của con người, một quy trình công việc chính xác 98% và bạn mong đợi một hệ thống AI đưa bạn phần còn lại của hai phần còn lại

33:22

2%.

33:22

Not totally there yet.

Chưa hoàn toàn ở đó.

33:23

And so and so when I say what does good look like a lot of the processes and a lot of the things that people are asking these systems to do and systems for us to build are making judgments on their behalf.

Và vì vậy và vì vậy khi tôi nói cái gì là tốt trông như thế nào rất nhiều quy trình và rất nhiều thứ mà mọi người đang yêu cầu những hệ thống này làm và hệ thống để chúng tôi xây dựng đang đưa ra phán đoán thay mặt họ.

33:34

And so just like we would ask a human being, hey, what do you think we should do in this scenario?

Và vì vậy giống như chúng ta sẽ hỏi một con người, này, bạn nghĩ chúng ta nên làm gì trong kịch bản này?

33:40

they you know like what you're looking for is you're looking for the best recommendation or course of action given the current information - to you this is so obvious and to people in your market that I think a lot of people think about AI being trained on just here's a bunch of data check it out learn everything you can from all of human history and all of written record

Họ bạn biết như những gì bạn đang tìm kiếm là bạn đang tìm kiếm khuyến nghị tốt nhất hoặc hướng hành động tốt nhất với thông tin hiện tại - với bạn điều này quá rõ ràng và với mọi người trong thị trường của bạn đến nỗi tôi nghĩ rất nhiều người nghĩ về AI được đào tạo chỉ trên đây là một đống dữ liệu kiểm tra nó học mọi thứ bạn có thể từ toàn bộ lịch sử loài người và tất cả hồ sơ bằng văn bản

34:00

but what's wild is basically people are sitting around teaching AI things it doesn't know filling gaps like that's how AI is getting smarter now there's no more real data for it to feed on it's just like here's what I don't know okay or here's what an expert found you're wrong I'm going to teach you this and the fact that it scales and that's what's keeping models improving is so

Nhưng điều kỳ lạ là về cơ bản mọi người đang ngồi xung quanh dạy AI những điều nó không biết lấp đầy khoảng trống như đó là cách AI trở nên thông minh hơn hiện tại không còn dữ liệu thực để nó ăn nữa nó chỉ như đây là những gì tôi không biết được rồi hoặc đây là những gì một chuyên gia tìm thấy bạn sai tôi sẽ dạy bạn điều này và thực tế là nó mở rộng quy mô và đó là điều giữ cho các mô hình cải thiện thật là

34:20

mindboggling yes no I yeah I agree I mean like with any of these major tech revolutions you know the headlines tell one story and then on the ground you know laying broadband means you need to dig up every single road in America to lay it like there is the there is the like yeah it's as simple as that someone's got to dig up the road or someone's got to like run the undersea

Kinh ngạc vâng không tôi vâng tôi đồng ý ý tôi là như với bất kỳ cuộc cách mạng công nghệ lớn nào bạn biết các tiêu đề kể một câu chuyện và rồi trên thực tế bạn biết đặt băng thông rộng có nghĩa là bạn cần đào lên mọi con đường ở Mỹ để đặt nó như có có như vâng đơn giản như vậy ai đó phải đào đường hoặc ai đó phải như chạy dưới biển

34:42

cable.

Cáp.

34:42

Like there's always some operational chiseling that's going on in all of these industries.

Như luôn có một số đục đẽo vận hành đang diễn ra trong tất cả các ngành công nghiệp này.

34:47

I mean, if you think about how magical these models are.

Ý tôi là, nếu bạn nghĩ về việc những mô hình này kỳ diệu đến mức nào.

34:50

I mean, it they're like they're remarkable that like if you've been in technology long enough, it's like it blows my mind even today that they get the punctuation right consistently.

Ý tôi là, chúng giống như chúng thật đáng kinh ngạc, kiểu như nếu bạn ở trong ngành công nghệ đủ lâu, thì ngay cả ngày nay nó vẫn khiến tôi kinh ngạc rằng chúng viết đúng dấu câu một cách nhất quán.

35:01

I mean that sounds like almost daft to say like at this

Ý tôi là điều đó nghe gần như ngớ ngẩn khi nói ra ở thời điểm này

35:05

point in the market, but if you were to go back three years and think about that from a technological standpoint, like I think like a lot of things that we think are trivial now are very sophisticated and it's a combination of I mean like the real answer is it's a combination of computational power, model improvement and data and all three are getting better at once.

trên thị trường, nhưng nếu bạn quay lại ba năm trước và nghĩ về điều đó từ góc độ công nghệ, thì tôi nghĩ nhiều thứ mà chúng ta coi là tầm thường bây giờ thực ra rất tinh vi và đó là sự kết hợp của — ý tôi là câu trả lời thực sự là sự kết hợp của sức mạnh tính toán, cải tiến mô hình và dữ liệu, và cả ba đang cùng lúc trở nên tốt hơn.

35:25

- Let's follow that thread.

- Hãy tiếp tục mạch đó.

35:26

You've been at scale for a long time, CEO for you said 13 months.

Bạn đã ở quy mô lớn trong một thời gian dài, với vai trò CEO bạn nói là 13 tháng.

35:29

I feel like you see a lot more about where things are heading because you work with labs on things they haven't even announced yet.

Tôi cảm thấy bạn thấy được nhiều hơn về nơi mọi thứ đang hướng tới vì bạn làm việc với các phòng thí nghiệm về những thứ họ thậm chí chưa công bố.

35:34

You see more than most people and I know there's only so much you can share about what models what companies are doing but just is there anything you think people don't

Bạn thấy nhiều hơn hầu hết mọi người và tôi biết bạn chỉ có thể chia sẻ đến mức nhất định về việc các mô hình, các công ty đang làm gì, nhưng liệu có điều gì bạn nghĩ mọi người không

35:42

truly grasp or understand about where AI AI models are going to be in the next 2 3 years?

thực sự nắm bắt hay hiểu về việc các mô hình AI sẽ ở đâu trong 2-3 năm tới?

35:46

Look, there's so much talk.

Nhìn này, có rất nhiều lời bàn tán.

35:48

Yeah, I think it depends on how much X or uh news you consume.

Ừ, tôi nghĩ điều đó phụ thuộc vào việc bạn tiêu thụ bao nhiêu X hay tin tức.

35:52

Uh so I think it's like what's sort of our perspective the general trend right now is going from models knowing things to models doing things and uh you know we're pushing the boundaries of knowledge like the benchmarks that we put out and that others uh put out um are showing that the knowledge uh you know the knowledge

Ừ, nên tôi nghĩ nó giống như quan điểm của chúng tôi, xu hướng chung hiện nay là đi từ các mô hình biết mọi thứ sang các mô hình làm mọi thứ, và bạn biết đấy, chúng tôi đang đẩy giới hạn của kiến thức, như các benchmark mà chúng tôi công bố và những người khác công bố cho thấy rằng kiến thức, bạn biết đấy, kiến thức

36:13

that these models have is getting it's quite robust.

mà những mô hình này có đang trở nên khá vững chắc.

36:15

Um, and then the next question becomes, well, what can it do for me?

Ừm, và rồi câu hỏi tiếp theo trở thành, vậy nó có thể làm gì cho tôi?

36:18

And as soon as you get into that world, that's where the like the environments we were talking about start to come into play.

Và ngay khi bạn bước vào thế giới đó, đó là lúc những môi trường mà chúng ta đang nói đến bắt đầu phát huy tác dụng.

36:25

How do you navigate a Salesforce instance?

Bạn điều hướng một phiên bản Salesforce như thế nào?

36:26

How do you navigate a healthcare system?

Bạn điều hướng một hệ thống chăm sóc sức khỏe như thế nào?

36:28

How do you navigate um even like a weather app on your

Bạn điều hướng ừm ngay cả một ứng dụng thời tiết trên

36:32

phone?

điện thoại của bạn như thế nào?

36:32

You know, uh, and how does the agent make decisions for you?

Bạn biết đấy, ừ, và tác nhân đưa ra quyết định cho bạn như thế nào?

36:36

Uh, we're just getting into the beginning of that.

Ừ, chúng ta chỉ mới bắt đầu bước vào giai đoạn đầu của điều đó.

36:39

Uh, it'll be very interesting to see how quickly that happens.

Ừ, sẽ rất thú vị khi xem điều đó xảy ra nhanh đến mức nào.

36:42

And I think that's where a lot of the speculation has a wide variance because we're at the beginning of it, people take different trajectories on like how that's going to improve.

Và tôi nghĩ đó là nơi nhiều suy đoán có sự khác biệt lớn vì chúng ta đang ở giai đoạn đầu của nó, mọi người có những quỹ đạo khác nhau về việc điều đó sẽ cải thiện như thế nào.

36:50

And so if you take a trajectory of like the most aggressive trajectory, which is like, oh, it's actually going to be quite easy

Và nếu bạn chọn một quỹ đạo như quỹ đạo tích cực nhất, kiểu như, ồ, thực ra nó sẽ khá dễ dàng

36:57

to train on these things and then it's just a change management exercise in the economy, which by the way, change management exercises are not to be underestimated like um you know, there's still people in the world without an email address.

để huấn luyện trên những thứ này và sau đó nó chỉ là một bài tập quản lý thay đổi trong nền kinh tế, mà nhân tiện, các bài tập quản lý thay đổi không nên bị đánh giá thấp, kiểu như bạn biết đấy, vẫn còn người trên thế giới không có địa chỉ email.

37:09

And so the uh the adoption curve then becomes like a human and policy issue not a technological issue.

Và vì vậy đường cong chấp nhận sau đó trở thành một vấn đề về con người và chính sách chứ không phải vấn đề công nghệ.

37:15

We're not there from the

Chúng ta chưa ở đó từ

37:17

technology standpoint.

góc độ công nghệ.

37:17

But I do think in the next two to three years if I you know you take the bait and like have to make a guess is the technology will get to a point where it will push the change management and policy makers to say like oo what do we do with this because it's getting pretty close.

Nhưng tôi thực sự nghĩ trong hai đến ba năm tới, nếu bạn, bạn biết đấy, cắn câu và phải đưa ra phỏng đoán, thì công nghệ sẽ đạt đến điểm mà nó sẽ thúc đẩy việc quản lý thay đổi và các nhà hoạch định chính sách phải nói rằng, ồ, chúng ta làm gì với điều này vì nó đang trở nên khá gần.

37:34

That's probably two or three years away.

Điều đó có lẽ còn cách hai hoặc ba năm nữa.

37:35

There's been a lot of talk these days about AI not

Dạo này có rất nhiều lời bàn tán về việc AI không

37:39

delivering on the promise that we hear, especially at enterprises.

mang lại lời hứa mà chúng ta nghe thấy, đặc biệt là ở các doanh nghiệp.

37:41

There's this like MIT study that just showed that there's all these pilots that people are excited about and then they don't work and companies aren't adopting these tools.

Có một nghiên cứu của MIT vừa cho thấy có tất cả những dự án thí điểm mà mọi người hào hứng và rồi chúng không hoạt động và các công ty không áp dụng những công cụ này.

37:50

There's data showing engineers are not actually as productive with tools like it actually slows them down sometimes.

Có dữ liệu cho thấy các kỹ sư thực ra không năng suất hơn với các công cụ, thực ra đôi khi nó làm họ chậm lại.

37:55

You work with a ton of

Bạn làm việc với rất nhiều

37:57

companies implementing all kinds of AI.

công ty đang triển khai đủ loại AI.

37:59

What are you seeing on the ground?

Bạn đang thấy gì trên thực tế?

38:00

What kind of gains are you seeing?

Bạn đang thấy những loại lợi ích gì?

38:02

Do you feel like uh it's overhyped, underhyped?

Bạn có cảm thấy ừ nó bị thổi phồng quá, hay chưa được đánh giá đúng mức?

38:04

- There's a lot of hype out there.

- Có rất nhiều sự thổi phồng ngoài kia.

38:06

Uh and our job is to actually build products that work that deliver value for our customers and figure out where the rubber hits the road and to get a sophisticated you know my healthcare example is one um we do other sophisticated workflows claims management for insurance companies right this is a financial decision that's happening but it's an automatable

Ừ và công việc của chúng tôi là thực sự xây dựng những sản phẩm hoạt động, mang lại giá trị cho khách hàng và tìm ra nơi vấn đề thực sự nằm, và để có một ví dụ tinh vi, bạn biết đấy, ví dụ về chăm sóc sức khỏe của tôi là một, chúng tôi làm những quy trình tinh vi khác như quản lý yêu cầu bồi thường cho các công ty bảo hiểm, đúng vậy, đây là một quyết định tài chính đang diễn ra nhưng nó là một quy trình có thể tự động hóa

38:26

process but basically what happens is the PC's get to like 60 or 70% of the way there and the human mind goes oh the is no big deal.

nhưng về cơ bản điều xảy ra là các PC đạt đến khoảng 60 hoặc 70% chặng đường và trí óc con người nói rằng ồ, không có gì to tát cả.

38:34

But it's kind of like uptime in data centers where like every nine is like, you know, an order of magnitude investment, you know, in terms of like reliability, backups, etc.

Nhưng nó giống như thời gian hoạt động trong các trung tâm dữ liệu, nơi mỗi số chín giống như, bạn biết đấy, một khoản đầu tư lớn hơn một bậc, bạn biết đấy, về mặt độ tin cậy, sao lưu, v.v.

38:44

You know, one nine is like basically, you know, a web server in a dorm room like

Bạn biết đấy, một số chín về cơ bản giống như, bạn biết đấy, một máy chủ web trong phòng ký túc xá mà

38:49

we had at UCLA.

chúng tôi từng có ở UCLA.

38:50

Um, you know, and then 59s is like this crazy like high bar, but it just seems like a very small movement.

Ừm, bạn biết đấy, và rồi 59 giây giống như một tiêu chuẩn cao điên rồ, nhưng nó có vẻ chỉ là một bước di chuyển rất nhỏ.

38:55

So, you kind of have a similar dynamic going on here where you have a bunch of people, you know, one of the reasons why the PC's have failed.

Vậy, bạn có một động lực tương tự đang diễn ra ở đây, nơi bạn có một loạt người, bạn biết đấy, một trong những lý do tại sao các PC đã thất bại.

39:03

one one there's a denominator effect because it's so easy to do hey I spun up a project I spun up a project I spun up a

Một, một là có hiệu ứng mẫu số vì rất dễ để làm, này tôi khởi động một dự án, tôi khởi động một dự án, tôi khởi động một

39:10

project so like that you know it's it's really easy for people to try so I don't necessarily know that like the 95% number I think is a bit of like clickbait in a way um it tells the right story but it is a little bit hyperbolic because if you take the efforts that happen in a company where they actually get a get it you know get a quality partner like we are um if you get you

dự án, vậy kiểu như bạn biết đấy, thật sự rất dễ để mọi người thử, nên tôi không nhất thiết biết rằng con số 95% đó, tôi nghĩ nó hơi giống mồi nhử theo một cách nào đó, ừm, nó kể đúng câu chuyện nhưng nó hơi cường điệu vì nếu bạn lấy những nỗ lực xảy ra trong một công ty nơi họ thực sự hiểu được nó, bạn biết đấy, có một đối tác chất lượng như chúng tôi, ừm, nếu bạn có được

39:31

know you know or if you do it yourself if you have engineers who have worked with models before and they put in the time um and I'm talking about like months, not like minutes like you see in these videos to actually get legal approval, policy approval, regulatory approval, um uh change management, like an accuracy that everybody's comfortable with.

bạn biết đấy, hoặc nếu bạn tự làm, nếu bạn có những kỹ sư đã từng làm việc với các mô hình trước đây và họ dành thời gian, ừm, và tôi đang nói về hàng tháng, không phải hàng phút như bạn thấy trong những video đó, để thực sự có được sự chấp thuận pháp lý, chấp thuận chính sách, chấp thuận quy định, ừm ừ, quản lý thay đổi, kiểu như một độ chính xác mà mọi người đều thấy thoải mái.

39:49

If you actually do that, you know,

Nếu bạn thực sự làm điều đó, bạn biết đấy,

39:52

these things take six to 12 months to get them truly, you know, robust enough where like an important process can be automated.

Những thứ này mất từ sáu đến 12 tháng để thực sự, bạn biết đấy, đủ mạnh mẽ để một quy trình quan trọng có thể được tự động hóa.

39:59

So, I think that's where like the hype is right that when you do it, the impact is like whoa.

Vì vậy, tôi nghĩ đó là nơi mà sự cường điệu đúng khi bạn làm điều đó, tác động giống như whoa.

40:05

Like I never would have figured that out myself and and I'm one of the most educated doctors in the world as an example.

Giống như tôi sẽ không bao giờ tự mình tìm ra điều đó và tôi là một trong những bác sĩ có học thức nhất trên thế giới như một ví dụ.

40:12

Uh but the time to get there is just longer than

Uh nhưng thời gian để đạt được điều đó chỉ dài hơn

40:16

what people are selling.

Những gì mọi người đang bán.

40:16

It's such a good point that it's not only is it easy to try these things, it's just like everyone's doing it.

Đó là một điểm rất hay khi không chỉ dễ dàng thử những thứ này, mà còn giống như mọi người đều đang làm điều đó.

40:21

So, everyone's feeling FOMO like I got to try these things.

Vì vậy, mọi người đều cảm thấy FOMO như tôi phải thử những thứ này.

40:24

I got to try all these prototyping tools, cursor, all these things.

Tôi phải thử tất cả các công cụ tạo mẫu này, cursor, tất cả những thứ này.

40:26

is just cuz everyone's doing it and then you just rush into it and it doesn't actually work out.

Chỉ vì mọi người đều làm điều đó và sau đó bạn vội vàng lao vào và nó thực sự không thành công.

40:31

- Yeah.

- Ừ.

40:31

Easy to learn, hard to master.

Dễ học, khó thành thạo.

40:33

That's like that's my summary.

Đó giống như đó là tóm tắt của tôi.

40:35

- Yeah.

- Ừ.

40:35

This episode is brought to you by Mercury.

Tập này được tài trợ bởi Mercury.

40:38

I've been banking with Mercury for years and honestly, I can't imagine banking any other way at this point.

Tôi đã sử dụng ngân hàng Mercury trong nhiều năm và thành thật mà nói, tôi không thể tưởng tượng được việc ngân hàng theo cách nào khác vào thời điểm này.

40:44

I switched from Chase and holy moly, what a difference.

Tôi đã chuyển từ Chase và trời ơi, thật là một sự khác biệt.

40:48

Sending wires, tracking spend, giving people on my team access to move money around.

Gửi chuyển khoản, theo dõi chi tiêu, cho phép mọi người trong nhóm của tôi truy cập để di chuyển tiền xung quanh.

40:53

So freaking easy.

Thật là dễ dàng.

40:54

Where most traditional banking websites and apps are clunky and hard to use, Mercury is meticulously designed to be an intuitive and simple experience.

Trong khi hầu hết các trang web và ứng dụng ngân hàng truyền thống đều cồng kềnh và khó sử dụng, Mercury được thiết kế tỉ mỉ để mang lại trải nghiệm trực quan và đơn giản.

41:01

And Mercury brings all the ways that you use money into a single product, including credit cards, invoicing, bill pay, reimbursements for your teammates, and capital.

Và Mercury mang tất cả các cách bạn sử dụng tiền vào một sản phẩm duy nhất, bao gồm thẻ tín dụng, hóa đơn, thanh toán hóa đơn, hoàn tiền cho đồng đội của bạn và vốn.

41:10

Whether you're a funded tech startup looking for ways to pay

Cho dù bạn là một startup công nghệ được tài trợ đang tìm cách trả

41:14

contractors and earn yield on your idle cash, or an agency that needs to invoice customers and keep them current, or an e-commerce brand that needs to stay on top of cash flow and excess capital, Mercury can be tailored to help your business perform at its highest level.

cho nhà thầu và kiếm lợi nhuận từ tiền nhàn rỗi của bạn, hay một agency cần xuất hóa đơn cho khách hàng và giữ họ cập nhật, hoặc một thương hiệu thương mại điện tử cần theo dõi dòng tiền và vốn dư thừa, Mercury có thể được điều chỉnh để giúp doanh nghiệp của bạn hoạt động ở mức cao nhất.

41:28

See what over 200,000 entrepreneurs love about Mercury.

Xem những gì hơn 200.000 doanh nhân yêu thích ở Mercury.

41:30

Visit mercury.com to apply online in 10 minutes.

Truy cập mercury.com để đăng ký trực tuyến trong 10 phút.

41:33

Mercury is a fintech, not a bank.

Mercury là một công ty fintech, không phải ngân hàng.

41:36

banking services provided through Mercury's FDICins insured partner banks.

Dịch vụ ngân hàng được cung cấp thông qua các ngân hàng đối tác được bảo hiểm FDIC của Mercury.

41:39

For more details, check out the show notes.

Để biết thêm chi tiết, hãy xem ghi chú chương trình.

41:41

Okay, let's uh let's move on from AI.

Được rồi, chúng ta hãy tiếp tục từ AI.

41:44

If this could be an endless discussion about AI, but you've got a lot more uh lessons to

Nếu điều này có thể là một cuộc thảo luận bất tận về AI, nhưng bạn có rất nhiều bài học khác để

41:51

teach us.

dạy chúng tôi.

41:51

You've uh helped build uh Uber Eats.

Bạn đã giúp xây dựng Uber Eats.

41:53

Uh you've had a couple startups in the past.

Uh bạn đã có một vài startup trong quá khứ.

41:55

We talked about Scour for a bit.

Chúng ta đã nói về Scour một chút.

41:57

Uh there's a I've talked to a bunch of people that worked with you over the years and I got a lot of really interesting insights into the stuff that you're extremely good at.

Uh có một tôi đã nói chuyện với một loạt người đã làm việc với bạn trong nhiều năm và tôi có được nhiều hiểu biết thực sự thú vị về những thứ mà bạn cực kỳ giỏi.

42:05

So, I'm just going to kind of go through a bunch of these.

Vì vậy, tôi sẽ chỉ đi qua một loạt những điều này.

42:08

One is your obsession with being

Một là nỗi ám ảnh của bạn với việc

42:10

close to customers, talking to customers.

gần gũi với khách hàng, nói chuyện với khách hàng.

42:11

And I love this topic because it's something everybody thinks they are great at and they feel like they completely understand how this is important, why this is important.

Và tôi thích chủ đề này vì đó là điều mà mọi người nghĩ họ rất giỏi và họ cảm thấy như họ hoàn toàn hiểu điều này quan trọng như thế nào, tại sao điều này quan trọng.

42:20

They all feel like I'm doing this.

Tất cả họ đều cảm thấy như tôi đang làm điều này.

42:22

Don't even don't worry about everyone else is not doing this, but I am.

Đừng lo lắng về việc mọi người khác không làm điều này, nhưng tôi thì có.

42:27

- Talk about just what you think maybe people miss about how this looks when you're doing it well and just why this is so important.

- Hãy nói về những gì bạn nghĩ mọi người có thể bỏ lỡ về cách điều này trông như thế nào khi bạn làm tốt và tại sao điều này lại quan trọng đến vậy.

42:34

I mean, I probably fall in the category of what you just described, which is maybe like, you know, maybe part of the hubris you need to start anything new.

Ý tôi là, tôi có thể thuộc loại mà bạn vừa mô tả, có thể giống như, bạn biết đấy, có thể là một phần của sự kiêu ngạo bạn cần để bắt đầu bất cứ điều gì mới.

42:44

Um, but, uh, yeah, I mean, my, uh, I don't think it's like a clean process.

Ừm, nhưng, ừ, ý tôi là, tôi, ừ, tôi không nghĩ đó là một quá trình rõ ràng.

42:48

Uh, I think my

Uh, tôi nghĩ

42:50

process is I'm constantly questioning every single thing that I'm hearing at the beginning of anything.

quá trình của tôi là tôi liên tục đặt câu hỏi về mọi thứ tôi nghe được vào đầu của bất cứ điều gì.

42:54

I don't take what a customer says like literally.

Tôi không hiểu những gì khách hàng nói theo nghĩa đen.

42:56

Um, and there's been a lot talked about on this topic from like a product management standpoint in terms of like, oh, don't do what they say, do what they mean, and look at the real problems, underlying things.

Ừm, và đã có nhiều cuộc thảo luận về chủ đề này từ quan điểm quản lý sản phẩm như kiểu, ồ, đừng làm những gì họ nói, hãy làm những gì họ muốn, và nhìn vào các vấn đề thực sự, những điều cơ bản.

43:07

I think I think the

Tôi nghĩ tôi nghĩ

43:09

way that I look at it that might may be additive to the discussion is I look at the underlying incentives of the customer and the underlying incentives of customers are not always financial.

cách tôi nhìn nhận nó có thể bổ sung cho cuộc thảo luận là tôi nhìn vào động cơ cơ bản của khách hàng và động cơ cơ bản của khách hàng không phải lúc nào cũng là tài chính.

43:20

Sometimes it's ego, sometimes it's career growth.

Đôi khi đó là cái tôi, đôi khi đó là sự phát triển sự nghiệp.

43:21

Right?

Đúng không?

43:22

Right?

Đúng không?

43:22

If you're selling enterprise software to, you know, to someone, there's an executive sponsor as an example, that person needs to trust that like you're going to do a good job for them.

Nếu bạn đang bán phần mềm doanh nghiệp cho, bạn biết đấy, cho một ai đó, ví dụ như có một nhà tài trợ điều hành, người đó cần tin tưởng rằng bạn sẽ làm tốt công việc cho họ.

43:31

How do you get them to jump with you on this like big project?

Làm thế nào để bạn khiến họ tham gia cùng bạn trong dự án lớn như thế này?

43:34

Well, that's part of the journey of like not just the product,

Chà, đó là một phần của hành trình, không chỉ là sản phẩm,

43:38

but what do they need to hear from us?

Mà còn là những gì họ cần nghe từ chúng ta?

43:40

What do we need to supply them?

Chúng ta cần cung cấp cho họ những gì?

43:42

What do we need to do to actually unlock the opportunity to implement the product?

Chúng ta cần làm gì để thực sự mở khóa cơ hội triển khai sản phẩm?

43:47

So, I think there's like an incentives alignment baseline.

Vì vậy, tôi nghĩ có một nền tảng căn bản về sự liên kết các động lực.

43:49

Like I'm a big believer that like you know you know it's cliche but you know show me the incentive and I'll show you the outcome.

Như tôi là một người rất tin tưởng rằng, bạn biết đấy, đó là sáo ngữ nhưng bạn biết đấy, hãy cho tôi thấy động lực và tôi sẽ cho bạn thấy kết quả.

43:57

I think that's absolutely true and even when customers will tell you things like I'll give you an example.

Tôi nghĩ điều đó hoàn toàn đúng và ngay cả khi khách hàng sẽ nói với bạn những điều như tôi sẽ cho bạn một ví dụ.

44:01

I've been out of game for a while so I can be open about it.

Tôi đã rời khỏi cuộc chơi một thời gian nên tôi có thể cởi mở về điều đó.

44:05

Uber Eats.

44:06

So when we launched Uber Eats I looked at the business you know we you know in terms of being close to the customer.

Vì vậy, khi chúng tôi ra mắt Uber Eats, tôi đã nhìn vào doanh nghiệp, bạn biết đấy, chúng tôi, bạn biết đấy, về mặt gần gũi với khách hàng.

44:12

We actually couldn't get a restaurant tour.

Chúng tôi thực sự không thể có được một chuyến tham quan nhà hàng.

44:14

I I knew nothing about this industry.

Tôi không biết gì về ngành này.

44:16

So at Uber,

Vì vậy, tại Uber,

44:17

my job was to figure out what other businesses we should get into.

Công việc của tôi là tìm ra những doanh nghiệp khác mà chúng tôi nên tham gia.

44:20

And so we looked at a billion businesses.

Và vì vậy chúng tôi đã xem xét hàng tỷ doanh nghiệp.

44:22

And Uber Eats, you know, like food delivery was the one that we thought was most interesting, which turned out to be right.

Và Uber Eats, bạn biết đấy, như giao đồ ăn là một trong những thứ chúng tôi nghĩ là thú vị nhất, hóa ra lại đúng.

44:27

So good for us.

Vậy tốt cho chúng tôi.

44:28

Very.

Rất.

44:28

And you couldn't get a restaurant tour to help us understand their unit economics.

Và bạn không thể có được một chuyến tham quan nhà hàng để giúp chúng tôi hiểu về kinh tế đơn vị của họ.

44:31

And you know, they'd say like, "Oh, it'd be

Và bạn biết đấy, họ sẽ nói như, "Ồ, nó sẽ là

44:34

this percentage or that percentage or why do you want to know?" And then we go to a different restaurant tour.

Tỷ lệ phần trăm này hay tỷ lệ phần trăm kia hoặc tại sao bạn muốn biết?" Và sau đó chúng tôi đến một chuyến tham quan nhà hàng khác.

44:38

And they and they would kind of explain it, but they were a little suspicious.

Và họ và họ sẽ giải thích nó một cách nào đó, nhưng họ hơi nghi ngờ.

44:41

They're like, "Why are these Uber guys talking to me about, you know, like how much my ham costs?" And so what we did is we ordered just a bunch of food from these places and then we got a you know a

Họ nói, "Tại sao những người Uber này lại nói chuyện với tôi về, bạn biết đấy, như giá thịt ham của tôi tốn bao nhiêu?" Và vì vậy những gì chúng tôi làm là đặt một đống đồ ăn từ những nơi này và sau đó chúng tôi có một, bạn biết đấy, một

44:51

restaurant supplier to give us like a base catalog and we just matched up like how much does the ham weigh, how much does the cheese weigh, how much does the bread weigh, how many pieces of lettuce are on there and we tried to actually just compose our own independent view of like what's the ingredients cost versus what's the labor cost and then and then we sort of triangulated like what was

Nhà cung cấp nhà hàng đưa cho chúng tôi như một danh mục cơ sở và chúng tôi chỉ khớp nối như thịt ham nặng bao nhiêu, phô mai nặng bao nhiêu, bánh mì nặng bao nhiêu, có bao nhiêu miếng rau xà lách trên đó và chúng tôi cố gắng thực sự chỉ soạn ra quan điểm độc lập của riêng mình về như chi phí nguyên liệu so với chi phí lao động và sau đó và sau đó chúng tôi sắp xếp như những gì là

45:10

our ground truth and then what are we being told by restaurant tours and then what is like the site guys telling us about restaurant economics and if those things like all overlap then we're like okay we have an insight about what to do here and how does this relate to Uber Eats?

Sự thật cơ bản của chúng tôi và sau đó những gì chúng tôi được nói bởi các chuyến tham quan nhà hàng và sau đó những gì như những người tại chỗ nói với chúng tôi về kinh tế nhà hàng và nếu những điều đó như tất cả trùng khớp thì chúng tôi như okay chúng tôi có một hiểu biết về những gì cần làm ở đây và điều này liên quan thế nào đến Uber Eats?

45:23

Well, what we found as part of this is that roughly a restaurant pays 20 to 30% of every meal to

Chà, những gì chúng tôi tìm thấy như một phần của điều này là khoảng một nhà hàng trả 20 đến 30% của mỗi bữa ăn cho

45:29

ingredients and they pay roughly 20% 20 or 30% to labor and they pay roughly 10% to real estate and a bunch of other.

Nguyên liệu và họ trả khoảng 20% 20 hoặc 30% cho lao động và họ trả khoảng 10% cho bất động sản và một loạt các thứ khác.

45:36

So, kind of goes on the chain, but the important parts is what's the value of incrementality.

Vì vậy, kiểu như tiếp tục trong chuỗi, nhưng phần quan trọng là giá trị của tính gia tăng là gì.

45:41

And so, we came in and we said, "We're going to charge you 30% of the bill." And they were like, "Oh my god, is this group on all over again?

Và vì vậy, chúng tôi đến và chúng tôi nói, "Chúng tôi sẽ tính bạn 30% hóa đơn." Và họ như, "Ôi Chúa ơi, đây có phải là group on lần nữa không?

45:48

This is way too high.

Điều này quá cao.

45:50

Oh my gosh." And we explained the economics to them and they were like, "Okay, we'll give it a try, but this is way too high." And they were right.

Ôi trời ơi." Và chúng tôi giải thích kinh tế cho họ và họ như, "Được rồi, chúng tôi sẽ thử, nhưng điều này quá cao." Và họ đã đúng.

45:57

The real number, the like the real clearing prices are on 25%.

Con số thực, như giá thanh toán thực là khoảng 25%.

46:01

But we weren't that

Nhưng chúng tôi không

46:02

far off.

Xa lắm.

46:02

And so when you go to find like product market fit or you know, you know, be close to the customers, it's a combination of like what's the most valuable thing?

Và vì vậy khi bạn đi tìm như sự phù hợp sản phẩm thị trường hoặc bạn biết đấy, bạn biết đấy, gần gũi với khách hàng, đó là sự kết hợp của như điều gì là giá trị nhất?

46:11

Well, in like in a restaurant tour's case, give me incremental demand.

Chà, trong trường hợp của một chuyến tham quan nhà hàng, hãy cho tôi nhu cầu gia tăng.

46:14

Because if you were to take a restaurant location and triple demand based on the same labor, the same ingredients, uh, excuse me, the same

Bởi vì nếu bạn lấy một địa điểm nhà hàng và tăng gấp ba nhu cầu dựa trên cùng lao động, cùng nguyên liệu, uh, xin lỗi, cùng

46:22

labor, but you're just scaling ingredients, you've got a 70 to 80% incremental gross margin product.

Lao động, nhưng bạn chỉ đang mở rộng nguyên liệu, bạn có một sản phẩm biên lợi nhuận gộp gia tăng 70 đến 80%.

46:27

Restaurant tours would hate when we would say this because it doesn't work out exactly like that in reality.

Các chuyến tham quan nhà hàng sẽ ghét khi chúng tôi nói điều này vì nó không diễn ra chính xác như vậy trong thực tế.

46:31

But like because we had that insight, we had confidence that we could go to market with we need to charge you this so that the delivery fee can be that.

Nhưng như vì chúng tôi có hiểu biết đó, chúng tôi tự tin rằng chúng tôi có thể ra thị trường với chúng tôi cần tính bạn điều này để phí giao hàng có thể là thế.

46:39

And then if the delivery fee is that and we charge you this, then we think the consumers will adopt and that's what you

Và sau đó nếu phí giao hàng là thế và chúng tôi tính bạn điều này, thì chúng tôi nghĩ người tiêu dùng sẽ chấp nhận và đó là những gì bạn

46:46

need to get your incremental demand.

Cần để có được nhu cầu gia tăng của bạn.

46:47

So, and then we could pay the driver this.

Vì vậy, và sau đó chúng tôi có thể trả cho tài xế điều này.

46:50

And so you kind of fit this whole puzzle together without totally satisfying and you in the case of a marketplace, you're not totally satisfying any individuals like 100% of their needs.

Và vì vậy bạn kiểu như ghép toàn bộ câu đố này lại với nhau mà không hoàn toàn thỏa mãn và bạn trong trường hợp của một thị trường, bạn không hoàn toàn thỏa mãn bất kỳ cá nhân nào như 100% nhu cầu của họ.

46:59

What you're satisfying is like you're getting a clearing rate for them to participate in the market in the case of a marketplace.

Những gì bạn đang thỏa mãn là như bạn đang có được một tỷ lệ thanh toán để họ tham gia vào thị trường trong trường hợp của một thị trường.

47:06

So that's like one example.

Vậy đó là một ví dụ.

47:07

Yeah, I love this example as you almost you figure out how to help them uh with something they don't even fully themselves know yet.

Ừ, tôi thích ví dụ này vì bạn gần như tìm ra cách giúp họ giải quyết điều gì đó mà chính họ còn chưa hoàn toàn hiểu rõ.

47:16

So, it's you think through their goals for them like as if you were them.

Vậy là bạn suy nghĩ thấu đáo về mục tiêu của họ thay cho họ, như thể bạn chính là họ.

47:21

Break down the economics and then here's the solution versus hey, what can we do for you guys?

Phân tích các yếu tố kinh tế và rồi đưa ra giải pháp, thay vì chỉ hỏi 'chúng tôi có thể làm gì cho các bạn?'

47:26

- Yeah.

- Ừ.

47:26

Yeah.

Ừ.

47:26

I mean, if you walked into a restaurant, they would tell you a bunch of things.

Ý tôi là, nếu bạn bước vào một nhà hàng, họ sẽ kể cho bạn đủ thứ chuyện.

47:29

They would say, oh, labor scheduling is like an issue.

Họ sẽ nói, ồ, việc xếp lịch nhân công là một vấn đề.

47:31

They would say um my rent is an issue.

Họ sẽ nói ừm tiền thuê mặt bằng của tôi là một vấn đề.

47:33

They would say all these, you know, my ingredients prices are an issue.

Họ sẽ nói đủ thứ như vậy, bạn biết đấy, giá nguyên liệu của tôi là một vấn đề.

47:36

That's 20 or 30%.

Đó là 20 hay 30%.

47:37

If you could get shave off 3% of that, that would be huge.

Nếu bạn có thể cắt giảm được 3% trong số đó, thì đó đã là điều rất lớn.

47:39

You might then take that and go, I'm going to go

Sau đó bạn có thể lấy thông tin đó và nghĩ, tôi sẽ đi

47:42

build a business that's going to save you 10% on your ingredients cost.

Xây dựng một doanh nghiệp giúp bạn tiết kiệm 10% chi phí nguyên liệu.

47:45

Well, but that doesn't actually get into their head on like what's truly important dayto-day.

Nhưng điều đó thực ra không thực sự đi vào đầu họ về những gì thực sự quan trọng hằng ngày.

47:49

That might be important for them on an annual basis, but on a daily basis, what are they doing?

Điều đó có thể quan trọng với họ theo năm, nhưng theo ngày, họ đang làm gì?

47:55

They're looking at their numbers.

Họ đang nhìn vào các con số của mình.

47:56

They're looking, did people show up?

Họ đang xem, có khách đến không?

47:58

How did I make money yesterday?

Hôm qua tôi kiếm được tiền như thế nào?

47:59

Am I going to

Liệu tôi có

48:01

make money tomorrow?

Kiếm được tiền vào ngày mai không?

48:01

So like the urgency.

Vậy nên đó là sự cấp bách.

48:02

I think the biggest thing people miss when they're building new products is the urgency of the buyer part of it.

Tôi nghĩ điều lớn nhất mà mọi người bỏ lỡ khi xây dựng sản phẩm mới là tính cấp bách từ phía người mua.

48:08

You can build something that provides a lot of value, but if it's not the top thing that the customer is thinking about in their busy days, then you're just going to have a long road to a small town.

Bạn có thể xây dựng thứ mang lại rất nhiều giá trị, nhưng nếu nó không phải là điều hàng đầu mà khách hàng đang nghĩ đến trong những ngày bận rộn của họ, thì bạn chỉ có một con đường dài đến một thị trấn nhỏ mà thôi.

48:19

- This touches on just a theme I heard a lot about you, this idea of independent thinking and how much you value that.

- Điều này chạm đến một chủ đề mà tôi nghe rất nhiều về anh, đó là ý tưởng về tư duy độc lập và việc anh coi trọng nó đến mức nào.

48:24

And this feels like a really good example of that.

Và đây có vẻ là một ví dụ rất hay cho điều đó.

48:26

Is there anything else along those lines of just like why this way of thinking is so critical?

Còn điều gì khác theo hướng đó, kiểu như tại sao cách tư duy này lại quan trọng đến vậy?

48:31

I think as a founders's job and I mean I stretch that term because at Uber we had all of the benefits of Uber so I wasn't really a founder.

Tôi nghĩ công việc của một nhà sáng lập, và ý tôi là tôi nới rộng thuật ngữ đó ra vì ở Uber chúng tôi có tất cả những lợi thế của Uber nên tôi thực ra không hẳn là một nhà sáng lập.

48:38

I just sort of started the business there but uh but there are some elements of founding there.

Tôi chỉ kiểu như khởi động doanh nghiệp ở đó thôi, nhưng ừm, nhưng có một số yếu tố của việc sáng lập ở đó.

48:43

Um is

Ừm là

48:44

you're looking for alpha in the market.

Bạn đang tìm kiếm lợi thế vượt trội trên thị trường.

48:46

Like when we started our first company in 97 it wasn't that cool.

Kiểu như khi chúng tôi thành lập công ty đầu tiên vào năm 97, nó không hề ngầu chút nào.

48:49

Like it might have been cool in Silicon Valley but it was definitely not cool in LA.

Kiểu như nó có thể ngầu ở Thung lũng Silicon, nhưng chắc chắn không ngầu ở LA.

48:55

Now it's super cool to start a business.

Bây giờ thì khởi nghiệp siêu ngầu.

48:57

So as a result everyone's kind of trying everything.

Vậy nên kết quả là mọi người đều đang thử đủ mọi thứ.

49:00

So, how do you get alpha on that market?

Vậy làm sao bạn có được lợi thế vượt trội trên thị trường đó?

49:02

I, you know, if you're just if your research is highly influenced by what the world is saying around you,

Tôi, bạn biết đấy, nếu bạn chỉ, nếu nghiên cứu của bạn bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi những gì thế giới đang nói xung quanh bạn,

49:09

you're not going to have an independent insight.

Bạn sẽ không có được một hiểu biết độc lập.

49:11

Like, you kind of have to go off and do your own thing.

Kiểu như bạn phải tách ra và làm điều của riêng mình.

49:15

And this is why from an entrepreneurship standpoint like I like I have a very I have very strong feelings about like what the approach to founding a company should be and is probably very particular to me but um it truly is about what insight do I have because like why am I so lucky to

Và đây là lý do từ góc độ khởi nghiệp, kiểu như tôi có những cảm nhận rất mạnh mẽ về việc cách tiếp cận để thành lập một công ty nên như thế nào, và có lẽ nó rất riêng của tôi, nhưng ừm, nó thực sự là về việc tôi có hiểu biết gì, bởi vì kiểu như tại sao tôi lại may mắn đến vậy để

49:32

have this insight?

Có được hiểu biết này?

49:32

Why in a world of like a million entrepreneurs who are thinking, who are smart, who are trying everything, why am I in the position where I likely have an insight that others do not?

Tại sao trong một thế giới có cả triệu doanh nhân đang suy nghĩ, đang thông minh, đang thử đủ mọi thứ, tại sao tôi lại ở vị trí mà tôi có khả năng có một hiểu biết mà người khác không có?

49:43

And then why am I the one to do it?

Và rồi tại sao tôi lại là người làm điều đó?

49:46

And like the answer might be I'm in this narrow far-flung place.

Và kiểu như câu trả lời có thể là tôi đang ở một nơi hẹp hòi xa xôi nào đó.

49:50

The the other answer might be like I am inherently a contrarian personality

Câu trả lời khác có thể là kiểu như tôi vốn dĩ có tính cách ngược dòng

49:54

type.

Kiểu người đó.

49:54

So I'm just constantly looking for the you know the you know the thing that's true that people don't believe is true, which sometimes worked.

Nên tôi chỉ liên tục tìm kiếm, bạn biết đấy, cái điều đúng sự thật mà mọi người không tin là đúng, điều mà đôi khi có hiệu quả.

50:00

But then the second part of that super important which is like why do I want to work on this problem for 5 to 10 years and like people get this wrong all the time.

Nhưng rồi phần thứ hai của điều đó cực kỳ quan trọng, đó là kiểu như tại sao tôi lại muốn làm việc với vấn đề này trong 5 đến 10 năm, và kiểu như mọi người hiểu sai điều này suốt.

50:08

They go and talk to a customer and they go uh they have a problem.

Họ đi nói chuyện với một khách hàng và họ nói ừ, họ có một vấn đề.

50:12

I'm going to go

Tôi sẽ đi

50:13

solve it.

Giải quyết nó đi.

50:13

And it's just like not a great way to like start a business.

Và nó giống như không phải là một cách hay để bắt đầu kinh doanh.

50:16

Like you really have to have this burning desire to constantly be questioning yourself.

Giống như bạn thực sự phải có khát khao cháy bỏng này để liên tục tự vấn bản thân.

50:20

The other thing about independent thinking is that you can't fall in love with your ideas and and I do not proclaim to be the world's greatest independent thinker for what it's worth.

Một điều khác về tư duy độc lập là bạn không thể say đắm với ý tưởng của mình và tôi không tự nhận mình là nhà tư duy độc lập vĩ đại nhất thế giới, vì điều đó đáng giá.

50:28

These are this is this is what you've been told.

Đây là những gì bạn đã được kể.

50:31

um but uh is just like part of that is basically throwing away who you are, who you've been, all your ideas for the mission that you're on, which is like trying to accomplish something for a customer.

Ừm nhưng ừm giống như một phần của điều đó về cơ bản là vứt bỏ con người bạn, con người bạn đã từng, tất cả ý tưởng của bạn vì sứ mệnh mà bạn đang theo đuổi, giống như cố gắng hoàn thành điều gì đó cho khách hàng.

50:44

- This is great.

- Điều này thật tuyệt.

50:44

I'm gl I'm glad you went here.

Tôi rất vui vì bạn đã đi đến đây.

50:46

This touches on the other theme I heard often about you is just how high of a bar you set for new businesses.

Điều này chạm đến chủ đề khác mà tôi thường nghe về bạn, đó là bạn đặt ra tiêu chuẩn cao đến mức nào cho các doanh nghiệp mới.

50:51

And I think this advice is useful both for founders, as you said, and also people starting companies within companies, new business lines.

Và tôi nghĩ lời khuyên này hữu ích cho cả những người sáng lập, như bạn đã nói, và cả những người khởi nghiệp trong các công ty, các dòng kinh doanh mới.

50:57

Uh, so you've talked about this a bit already, but is there anything more there of just

Ừm, vậy bạn đã nói về điều này một chút rồi, nhưng có gì thêm ở đó về việc

51:01

how high that bar needs to be for you to for it to likely work out when you're starting something new?

Tiêu chuẩn đó cần cao đến mức nào để bạn có thể thành công khi bắt đầu điều gì đó mới?

51:06

Look, if you want to give yourself the best chance, and this isn't always how it works, but if you're like in my position 25 plus years into their career, if you want to give yourself the best chance, I think there's two ways that uh companies end up working out.

Nhìn này, nếu bạn muốn cho mình cơ hội tốt nhất, và điều này không phải lúc nào cũng diễn ra như vậy, nhưng nếu bạn ở vị trí của tôi, hơn 25 năm trong sự nghiệp, nếu bạn muốn cho mình cơ hội tốt nhất, tôi nghĩ có hai cách mà các công ty cuối cùng thành công.

51:19

Um, and the first

Ừm, và cách đầu tiên

51:20

way, which is probably the most important quite frankly, is that the founder is just a force of nature over a long duration of time because you're going to have to pivot.

Cách, mà có lẽ là quan trọng nhất, thành thật mà nói, là người sáng lập chỉ là một thế lực tự nhiên trong một thời gian dài vì bạn sẽ phải xoay trục.

51:29

You have to have that energy to pivot.

Bạn phải có năng lượng đó để xoay trục.

51:31

You have to go years and years and years with it being hard.

Bạn phải trải qua nhiều năm và nhiều năm với nó thật khó khăn.

51:35

And that's probably the most important thing.

Và đó có lẽ là điều quan trọng nhất.

51:37

But the second most important thing is that you can easily

Nhưng điều quan trọng thứ hai là bạn có thể dễ dàng

51:40

educate yourself on like what are good business models, what are bad business models, what are good markets, what are bad markets.

Tự giáo dục về những gì là mô hình kinh doanh tốt, những gì là mô hình kinh doanh tồi, thị trường tốt là gì, thị trường tồi là gì.

51:46

And even if you're this force of nature, having the knowledge, if you're going to go into a bad market with a with all your energy, you should at least know, you know, maybe ignorance is bliss because you just throw yourself into it and it just kind

Và ngay cả khi bạn là thế lực tự nhiên này, có kiến thức, nếu bạn định bước vào một thị trường tồi với tất cả năng lượng của mình, ít nhất bạn nên biết, bạn biết đấy, có thể vô minh là hạnh phúc vì bạn chỉ lao mình vào đó và nó chỉ

52:00

of works out with time.

Thành công theo thời gian.

52:01

But like that's not how I would operate, which is marketplaces are good businesses.

Nhưng đó không phải là cách tôi sẽ vận hành, đó là các marketplace là doanh nghiệp tốt.

52:05

SAS, at least historically, we'll see how this changes, but like SAS historically, great businesses, recurring revenue businesses, sticky businesses, network effect businesses.

SAS, ít nhất là trong lịch sử, chúng ta sẽ xem điều này thay đổi thế nào, nhưng SAS trong lịch sử là những doanh nghiệp tuyệt vời, doanh nghiệp có doanh thu định kỳ, doanh nghiệp dính, doanh nghiệp có hiệu ứng mạng.

52:12

And if you look at what um the top VCs invest in um yes there is a lot of like portfolio

Và nếu bạn nhìn vào những gì các VC hàng đầu đầu tư, ừm, đúng là có rất nhiều kiểu xây dựng danh mục

52:18

building but there are similarities in terms of the types of business models that they believe could be worth tens of billions of dollars and they have network effects they have lockin they are more valuable at scale than big scale than low scale so if you just take a filter on a new business you know this is what I did at Uber which is like if if you just have a filtering mechanism

Nhưng có những điểm tương đồng về các loại mô hình kinh doanh mà họ tin rằng có thể đáng giá hàng chục tỷ đô la và chúng có hiệu ứng mạng, chúng có khóa chặt, chúng có giá trị hơn ở quy mô lớn so với quy mô nhỏ, vì vậy nếu bạn chỉ áp dụng một bộ lọc cho một doanh nghiệp mới, bạn biết đấy, đây là điều tôi đã làm tại Uber, giống như nếu bạn chỉ có một cơ chế lọc

52:39

on a new business it doesn't take that long to eliminate the bad ideas and then like of what's left you can pick oh I'm very passionate about this even though it might have more problems than this other thing that on paper looks better and then you have to have passion about it but yeah like I think people just miss like a basic understanding of like what businesses even have a chance

Cho một doanh nghiệp mới, không mất nhiều thời gian để loại bỏ những ý tưởng tồi và sau đó, trong những gì còn lại, bạn có thể chọn ồ tôi rất đam mê điều này mặc dù nó có thể có nhiều vấn đề hơn điều khác mà trên giấy tờ trông tốt hơn và sau đó bạn phải có đam mê với nó nhưng đúng, tôi nghĩ mọi người chỉ bỏ lỡ hiểu biết cơ bản về những doanh nghiệp nào thậm chí có cơ hội

53:02

of being worth hundred billion - so you launched Uber Eats you figured out this is the place to go and bet uh out as an outsider feels obvious of course this is going to be massive success.

Đáng giá hàng trăm tỷ - vậy bạn đã ra mắt Uber Eats, bạn nhận ra đây là nơi để đi và đặt cược, ừm, với tư cách người ngoài thì có vẻ hiển nhiên rằng đây sẽ là thành công lớn.

53:12

Of course, food delivery, such a good idea.

Tất nhiên, giao đồ ăn, một ý tưởng hay như vậy.

53:14

Uh, I know you looked at a ton of ideas in that process.

Ừm, tôi biết bạn đã xem xét rất nhiều ý tưởng trong quá trình đó.

53:18

Can you just talk about what you explored and why you ended up picking your breeds?

Bạn có thể nói về những gì bạn đã khám phá và tại sao cuối cùng bạn chọn giống của bạn không?

53:23

- I am definitely not the smartest person in the room when it comes to like figuring these things out.

- Tôi chắc chắn không phải là người thông minh nhất trong phòng khi nói đến việc tìm ra những điều này.

53:27

And so, I keep a very, very wide aperture on ideas for as long as I can until I'm like, okay, everything is coalescing.

Và vì vậy, tôi giữ một khẩu độ rất, rất rộng cho các ý tưởng càng lâu càng tốt cho đến khi tôi thấy, được rồi, mọi thứ đang kết hợp lại.

53:32

And I think there's a bunch of reasons why you have to keep an open aperture on considering ideas that might seem bad at at the start, but you just keep digging

Và tôi nghĩ có nhiều lý do tại sao bạn phải giữ một khẩu độ mở khi xem xét các ý tưởng có vẻ tồi lúc đầu, nhưng bạn cứ đào sâu

53:40

and see if you're right that they're bad or you're wrong.

Và xem liệu bạn đúng rằng chúng tồi hay bạn sai.

53:43

So, just as a general phil philosophical principle, I'll start there.

Vậy, như một nguyên tắc triết học chung, tôi sẽ bắt đầu từ đó.

53:46

We looked at um we did some crazy stuff.

Chúng tôi đã xem xét, ừm, chúng tôi đã làm một số thứ điên rồ.

53:48

Um uh we put, you know, like I went walking around San Francisco one day and I looked down Market Street and there was like a CVS, a 7-Eleven, a CVS, a Walgreens, a 7-Eleven.

Ừm, chúng tôi đã đặt, bạn biết đấy, một ngày nọ tôi đi dạo quanh San Francisco và tôi nhìn xuống Market Street và có một CVS, một 7-Eleven, một CVS, một Walgreens, một 7-Eleven.

53:58

And I'm like, how many SKs could possibly be

Và tôi nghĩ, có bao nhiêu SKU có thể

54:01

inside one of these things that people want?

Bên trong một trong những thứ này mà mọi người muốn?

54:03

And couldn't you just put that into a van and like, you know, you hit the button on the van and the van comes around and you get whatever convenience items you have and they're convenience items.

Và bạn không thể chỉ đặt nó vào một chiếc xe tải và, bạn biết đấy, bạn nhấn nút trên xe tải và xe tải đến và bạn nhận được bất kỳ mặt hàng tiện lợi nào bạn có và chúng là mặt hàng tiện lợi.

54:12

So like, why would that be a problem?

Vậy tại sao đó lại là vấn đề?

54:14

And we launched that in DC.

Và chúng tôi đã ra mắt nó ở DC.

54:15

We put like 10 of these trucks on the road.

Chúng tôi đưa khoảng 10 xe tải này lên đường.

54:18

We put like 250 SKs in them.

Chúng tôi đặt khoảng 250 SKU trong đó.

54:19

And I mean crickets is an understatement of how bad it was.

Và ý tôi là tiếng dế kêu là một cách nói giảm nhẹ về mức độ tồi tệ của nó.

54:23

I mean, we did we couldn't get an order to save our lives.

Ý tôi là, chúng tôi đã làm, chúng tôi không thể có được một đơn hàng để cứu mạng mình.

54:26

And what we realized was that we hadn't really done the research on what convenience stores really were.

Và điều chúng tôi nhận ra là chúng tôi chưa thực sự nghiên cứu về cửa hàng tiện lợi thực sự là gì.

54:31

It was, you know, if you didn't have cigarettes, you didn't have beer, you didn't have slurpies, you didn't have these things, like for

Đó là, bạn biết đấy, nếu bạn không có thuốc lá, bạn không có bia, bạn không có slurpies, bạn không có những thứ này, giống như ví

54:38

example, like you didn't bring people in to sell all the other things.

Dụ, bạn không thu hút mọi người vào để bán tất cả những thứ khác.

54:41

So, we didn't know anything about retail.

Vậy là chúng tôi không biết gì về ngành bán lẻ cả.

54:42

We were clueless.

Chúng tôi mù tịt.

54:43

Um, so that's like one idea.

Ừm, đó là một ý tưởng.

54:44

We looked at grocery, but honestly, the unit economics just terrified me of like all the pickpacking and everything like that.

Chúng tôi đã xem xét mảng tạp hóa, nhưng thật lòng mà nói, kinh tế đơn vị của nó làm tôi sợ hãi, kiểu như tất cả việc nhặt hàng và đóng gói và đại loại thế.

54:49

I think Instacart did a remarkably good job at getting the unit economics to a good

Tôi nghĩ Instacart đã làm rất tốt khi đưa kinh tế đơn vị đến một

54:53

spot and like probably the hardest operational problem you could tackle.

mức ổn và giống như bài toán vận hành khó nhất mà bạn có thể giải quyết.

54:56

Um we did generalized delivery like pointto-oint delivery what's now I forget what Uber's product is called but like Uber direct I think it's called um where you have something it needs to go pointtooint in a city that was kind of a flop from the beginning because the truth is like how consumers don't

Ừm, chúng tôi đã làm giao hàng tổng quát kiểu giao hàng điểm-đến-điểm, cái mà bây giờ tôi quên mất sản phẩm của Uber gọi là gì, nhưng tôi nghĩ là Uber Direct, ừm, nơi bạn có một thứ cần được đưa từ điểm này đến điểm khác trong thành phố, việc đó ngay từ đầu đã thất bại vì sự thật là người tiêu dùng không

55:11

really have this needs business sort of have this need and in 2014 when we were doing this no one had this need so but like we c we tried like 15 versions of all these things before we eventually just said okay the food delivery thing is just popping off on all signals and we can make the unit economics work.

thực sự có nhu cầu này, kiểu doanh nghiệp thì có nhu cầu này, và vào năm 2014 khi chúng tôi làm việc này, không ai có nhu cầu này cả, nhưng chúng tôi đã thử khoảng 15 phiên bản của tất cả những thứ này trước khi cuối cùng nói rằng được rồi, mảng giao đồ ăn đang bùng nổ trên mọi tín hiệu và chúng tôi có thể làm cho kinh tế đơn vị hoạt động được.

55:29

People seem to want it.

Mọi người có vẻ muốn nó.

55:30

It's a super cool problem because we can like enable independent restaurants with like all these tools and allow them to compete with the big guys.

Đó là một bài toán cực kỳ thú vị vì chúng tôi có thể trao quyền cho các nhà hàng độc lập bằng tất cả những công cụ này và cho phép họ cạnh tranh với những ông lớn.

55:36

We can take the real estate out of the equation.

Chúng tôi có thể loại bỏ yếu tố bất động sản ra khỏi phương trình.

55:39

So you can have a real estate location that's non-prime, but if you have prime food then you get to compete.

Vậy nên bạn có thể có một địa điểm bất động sản không đắc địa, nhưng nếu bạn có đồ ăn đắc địa thì bạn được cạnh tranh.

55:44

So we're like, "Oh, this is a very interesting problem

Vậy nên chúng tôi kiểu như, "Ồ, đây là một bài toán rất thú vị

55:47

and we can really help local economies." And this ended up being uh if I remember correctly this basically saved Uber during co Lyft didn't have something like this and how big is this business at this point?

Và chúng tôi thực sự có thể giúp các nền kinh tế địa phương." Và điều này hóa ra là, ừm, nếu tôi nhớ không nhầm thì điều này về cơ bản đã cứu Uber trong thời kỳ COVID, Lyft không có thứ gì như thế này, và doanh nghiệp này lớn đến mức nào ở thời điểm này?

55:57

Anything you share about just the how important this turned out to be for Uber?

Có điều gì bạn có thể chia sẻ về việc điều này hóa ra quan trọng như thế nào đối với Uber không?

56:02

- Yeah, of course.

- Ừ, tất nhiên rồi.

56:02

Well, we launched it in uh December of 2015 in Toronto and within like two hours we had done like $20,000 for the sales.

Chà, chúng tôi ra mắt nó vào tháng 12 năm 2015 tại Toronto và trong vòng khoảng hai giờ chúng tôi đã đạt doanh số khoảng 20.000 đô la.

56:08

It was crazy how quickly we saw that it was the right idea.

Thật điên rồ khi chúng tôi thấy nhanh đến vậy rằng đó là ý tưởng đúng đắn.

56:11

um and the unit economics for good.

Ừm và kinh tế đơn vị thì tốt.

56:12

And then four and a half years later, I was at Uber for about six years, but it took us about a year and a half to figure this out.

Và rồi bốn năm rưỡi sau, tôi đã ở Uber khoảng sáu năm, nhưng chúng tôi mất khoảng một năm rưỡi để tìm ra điều này.

56:19

Four and a half

Bốn năm rưỡi

56:20

years later, it was about $20 billion.

sau đó, nó đạt khoảng 20 tỷ đô la.

56:22

So 0 to 20 billion in four and a half years, which is pretty good.

Vậy là từ 0 đến 20 tỷ trong bốn năm rưỡi, khá là tốt.

56:25

Um Uber was very good at scaling things.

Ừm, Uber rất giỏi trong việc mở rộng quy mô mọi thứ.

56:27

Uh but competitive market, you know, um others did well.

Ừ, nhưng thị trường cạnh tranh, bạn biết đấy, ừm, những người khác cũng làm tốt.

56:30

We beat a lot of people, some people beat us.

Chúng tôi đánh bại nhiều người, một số người đánh bại chúng tôi.

56:32

And then now I think it's pushing 80 billion.

Và bây giờ tôi nghĩ nó đang tiến tới 80 tỷ.

56:34

Um and that's been for another four and a half years since I left.

Ừm và đó là trong bốn năm rưỡi nữa kể từ khi tôi rời đi.

56:38

I think COVID turned it from 20.

Tôi nghĩ COVID đã biến nó từ 20.

56:39

I left right before COVID.

Tôi rời đi ngay trước COVID.

56:41

Total coincidence.

Hoàn toàn là trùng hợp.

56:41

Um uh 20 to 50 in like a year.

Ừm ừ, từ 20 đến 50 trong khoảng một năm.

56:45

So yeah, I mean ride sharing went this and you know food delivery just went like to Pluto.

Vậy đấy, ý tôi là dịch vụ đi chung xe đã đi như thế này và bạn biết đấy, giao đồ ăn thì cứ như bay lên tận sao Hỏa.

56:53

- What luck?

- Thật là may mắn?

56:54

Well done.

Làm tốt lắm.

56:55

- Luck is part of the game.

- May mắn là một phần của cuộc chơi.

56:56

That's the other thing that's important to realize.

Đó là điều khác cần nhận ra.

56:59

Luck is part of the game.

May mắn là một phần của cuộc chơi.

57:00

So do not do not begrudge people for luck.

Vậy nên đừng, đừng ganh tị với người khác vì may mắn.

57:02

Like this industry is hard.

Ngành này khó lắm.

57:03

All these things we're doing are really hard.

Tất cả những thứ chúng ta đang làm đều thực sự khó.

57:05

Luck is just part of the game.

May mắn chỉ là một phần của cuộc chơi.

57:07

one of your maybe speaking that maybe not.

Một trong những người, có thể bạn đang nói đến, có thể không.

57:09

One of your colleagues, Stephen Chow, who uh I'm an investor in his new company.

Một trong những đồng nghiệp của bạn, Stephen Chow, người mà ừm tôi là nhà đầu tư vào công ty mới của anh ấy.

57:12

He worked with you at Uber Eats for a long time.

Anh ấy đã làm việc với bạn tại Uber Eats trong một thời gian dài.

57:15

- He told me to ask you about the McDonald's story.

- Anh ấy bảo tôi hỏi bạn về câu chuyện McDonald's.

57:17

Uh I imagine that was just the big milestone, a big moment, I know, for you guys.

Ừ, tôi tưởng tượng đó chỉ là cột mốc lớn, một khoảnh khắc lớn, tôi biết, đối với các bạn.

57:21

So, why did you decide put McDonald's in Uber Eats and there's apparently a story of how you won that deal?

Vậy, tại sao bạn quyết định đưa McDonald's vào Uber Eats và hình như có một câu chuyện về việc bạn giành được thương vụ đó?

57:27

- Yeah.

- Ừ.

57:27

So, it was kind of interesting.

Vậy, nó khá là thú vị.

57:29

Uh and this just goes to maybe like where sometimes uh ignorance leads you leads you to accidentally the right answer.

Uh và điều này chỉ đi đến có thể như nơi đôi khi uh sự thiếu hiểu biết dẫn bạn dẫn bạn đến vô tình câu trả lời đúng.

57:35

Um, so we had launched Uber Eats and Uber had a global footprint and we were the only food delivery network with a global footprint excluding China and so Uber was everything at Uber needed to be launched globally.

Ừm, vậy là chúng tôi đã ra mắt Uber Eats và Uber có sự hiện diện toàn cầu và chúng tôi là mạng lưới giao đồ ăn duy nhất có sự hiện diện toàn cầu ngoại trừ Trung Quốc và vì vậy Uber là tất cả những gì Uber cần để được ra mắt trên toàn cầu.

57:46

That was a very

Đó là một

57:48

big part of the culture etc.

Phần rất lớn của văn hóa v.v.

57:49

So which which is a lot of work and you can spread yourself too thin and cause other problems but in this way it was good.

Vậy nên đó là rất nhiều công việc và bạn có thể dàn trải bản thân quá mỏng và gây ra những vấn đề khác nhưng theo cách này thì nó tốt.

57:55

And so my vision was, okay, let's let's help the little guy like um compete with all these chains.

Và vậy tầm nhìn của tôi là, được, hãy giúp những người nhỏ bé như ừm cạnh tranh với tất cả các chuỗi này.

58:00

You know, they have these systematized food systems and like food is what makes a city amazing and no one talks about the chain restaurant that they visited in Paris.

Bạn biết đấy, họ có những hệ thống thực phẩm được hệ thống hóa và thực phẩm là thứ làm cho một thành phố trở nên tuyệt vời và không ai nói về nhà hàng chuỗi mà họ đã ghé thăm ở Paris.

58:09

You know, they talk about the local place that they found and like let's be part of that.

Bạn biết đấy, họ nói về địa điểm địa phương mà họ tìm thấy và hãy là một phần của điều đó.

58:14

That's who we want to be.

Đó là những gì chúng tôi muốn trở thành.

58:16

And so

Và vậy

58:17

McDonald's actually approached us and they said, "Hey, we'd love to do food delivery with you." And I'm and I said no.

McDonald's thực sự đã tiếp cận chúng tôi và họ nói, "Này, chúng tôi rất muốn giao đồ ăn với bạn." Và tôi và tôi đã nói không.

58:23

And they're like, "Hold on a second.

Và họ kiểu, "Khoan đã một giây.

58:25

Like we have like 80 million consumers a day.

Như chúng tôi có như 80 triệu người tiêu dùng mỗi ngày.

58:27

Like you don't we don't want to do this together." I'm like, "It's not really like our vibe right now." And so I push them off for like four or five months until my team is like, "You're insane.

Như bạn không chúng tôi không muốn làm điều này cùng nhau." Tôi kiểu, "Nó không thực sự giống phong cách của chúng tôi lúc này." Và vậy tôi đẩy họ ra khoảng bốn hoặc năm tháng cho đến khi đội của tôi kiểu, "Anh điên rồi.

58:37

Like these people are going to put marketing behind it.

Như những người này sẽ đặt marketing đằng sau nó.

58:39

They really want to do this.

Họ thực sự muốn làm điều này.

58:41

They want to lean in." So we actually had a we because of that

Họ muốn tham gia." Vậy chúng tôi thực sự đã có một chúng tôi vì điều đó

58:45

I think I think it's hard to correlate these things like we ended up with this exclusive relationship with them.

Tôi nghĩ tôi nghĩ thật khó để tương quan những điều này như chúng tôi đã kết thúc với mối quan hệ độc quyền này với họ.

58:50

got an insane number of customers.

Có được một số lượng khách hàng điên rồ.

58:52

Um, chains at this point actually weren't really on food delivery networks because everybody was so worried about the unit economics because they're so sensitive to the basket size.

Ừm, các chuỗi ở thời điểm này thực sự không thực sự có trên các mạng lưới giao đồ ăn vì mọi người đều quá lo lắng về kinh tế đơn vị vì họ rất nhạy cảm với kích thước giỏ hàng.

59:00

And my approach was like, eh, figure it out, right?

Và cách tiếp cận của tôi kiểu, ờ, tìm ra đi, đúng không?

59:03

Which is a

Đó là một

59:04

very Uber culture thing.

Điều rất văn hóa Uber.

59:05

Like, okay, the basket's $17.

Kiểu, được, giỏ hàng là 17 đô.

59:06

It's our job to make that work.

Nhiệm vụ của chúng tôi là làm cho nó hoạt động.

59:08

Reduce the radius on the delivery, figure out the economics, maybe mark up some of the food someplace, you know, like there's always a way to figure it out.

Giảm bán kính giao hàng, tìm ra kinh tế, có thể tăng giá một số thực phẩm ở đâu đó, bạn biết đấy, luôn có cách để tìm ra.

59:16

So, we did it.

Vậy, chúng tôi đã làm được.

59:17

And then, you know, 3 months later, the business just like started hockey sticking again at like a different level and my team is just

Và rồi, bạn biết đấy, 3 tháng sau, doanh nghiệp kiểu bắt đầu tăng trưởng theo đường cong hockey stick trở lại ở một cấp độ khác và đội của tôi chỉ

59:24

like, "Dude, you were so like uh you were so um stubborn on this point." But I think it actually ended up being in that benefit because we got a great deal with them.

Kiểu, "Anh bạn, anh đã quá như uh anh đã quá ừm cứng đầu về điểm này." Nhưng tôi nghĩ nó thực sự kết thúc có lợi vì chúng tôi có được một thỏa thuận tuyệt vời với họ.

59:34

- So, the fact that you pushed him out helped you get a better deal is what I'm hearing.

- Vậy, việc bạn đẩy anh ta ra giúp bạn có được thỏa thuận tốt hơn là điều tôi đang nghe.

59:36

That's amazing.

Thật tuyệt vời.

59:37

- Yeah, I think that's the story he would be referencing.

- Ừ, tôi nghĩ đó là câu chuyện anh ấy sẽ đề cập.

59:39

And then the onboarding of it was crazy because you know we basically went global with them in like six months and at this point the business was less than two years old.

Và rồi việc onboarding nó thật điên rồ vì bạn biết đấy chúng tôi cơ bản đã đi toàn cầu với họ trong khoảng sáu tháng và ở thời điểm này doanh nghiệp chưa đầy hai năm tuổi.

59:48

So you know activating this you know I don't even know 80year-old company that expects processes to be in place and we have like two of our ops managers in New

Vậy bạn biết đấy kích hoạt điều này bạn biết đấy tôi thậm chí không biết công ty 80 năm tuổi mong đợi các quy trình được đặt ra và chúng tôi có như hai trong số các quản lý vận hành của chúng tôi ở New

59:56

York managing it.

York quản lý nó.

59:57

It was just mayhem.

Nó chỉ là hỗn loạn.

1:00:00

- Uh I'm still sat in and out is still not on any of these apps.

- Uh tôi vẫn ngồi và In and Out vẫn không có trên bất kỳ ứng dụng nào trong số này.

1:00:04

- Yeah, me too.

- Ừ, tôi cũng vậy.

1:00:05

- I remember someone was hacking it.

- Tôi nhớ ai đó đã hack nó.

1:00:07

There's all these ways people found a way around it and they're like, "No, no, okay.

Có tất cả những cách mọi người tìm cách vượt qua nó và họ kiểu, "Không, không, được.

1:00:10

You're Postmates, so we know we're not going to give you any food." - Yes.

Bạn là Postmates, vậy chúng tôi biết chúng tôi sẽ không đưa cho bạn bất kỳ đồ ăn nào." - Đúng.

1:00:13

Love In and Out.

Yêu In and Out.

1:00:14

- You've touched on this idea of gross margins and margins, how obsessed you are with this.

- Bạn đã đề cập đến ý tưởng về lợi nhuận gộp và lợi nhuận, bạn ám ảnh về điều này như thế nào.

1:00:17

I wanted to spend a little time on here.

Tôi muốn dành một chút thời gian ở đây.

1:00:19

I think I think uh I've heard just you're obsessed with understanding gross margins before going in on anything.

Tôi nghĩ tôi nghĩ uh tôi đã nghe chỉ là bạn ám ảnh với việc hiểu lợi nhuận gộp trước khi tham gia vào bất cứ điều gì.

1:00:24

Most founders have no idea what they're doing here.

Hầu hết các nhà sáng lập không có ý tưởng gì về những gì họ đang làm ở đây.

1:00:26

What have you learned about just what people should be paying attention to, what

Bạn đã học được gì về chỉ những gì mọi người nên chú ý, những gì

1:00:29

they're might be forgetting when they think about just the feasibility of a business?

Họ có thể đang quên khi họ nghĩ về tính khả thi của một doanh nghiệp?

1:00:33

- Yeah, look, it's one filter like many filters.

- Ừ, nhìn này, đó là một bộ lọc như nhiều bộ lọc.

1:00:35

Um, there are certainly businesses that have low gross margins that are great businesses.

Ừm, chắc chắn có những doanh nghiệp có lợi nhuận gộp thấp mà là những doanh nghiệp tuyệt vời.

1:00:40

Uh, Costco, Walmart, etc., you know, Amazon talks about this all the time of like there's companies that increase prices and there's companies that lowers prices.

Uh, Costco, Walmart, v.v., bạn biết đấy, Amazon nói về điều này suốt ngày, kiểu như có những công ty tăng giá và có những công ty giảm giá.

1:00:48

But I would say that by and large, high gross margins uh, combined with healthy churn curves are a very healthy sign for the business.

Nhưng tôi muốn nói rằng nhìn chung, biên lợi nhuận gộp cao kết hợp với đường cong rời bỏ lành mạnh là một dấu hiệu rất tốt cho doanh nghiệp.

1:00:57

I mean, think about it.

Ý tôi là, hãy nghĩ về điều đó.

1:00:59

Like, if I were to sell you something and I can't mark it up a lot, how much value am I adding be like beyond what's in my hand?

Giống như, nếu tôi bán cho bạn một thứ gì đó và tôi không thể tăng giá nhiều, thì tôi đang thêm bao nhiêu giá trị ngoài những gì đang có trong tay?

1:01:06

And if I'm not adding that much value, then what am I in the business of doing?

Và nếu tôi không thêm được nhiều giá trị như vậy, thì tôi đang kinh doanh cái gì?

1:01:10

Um, and I'm in business of adding value.

Ừm, và tôi đang kinh doanh để thêm giá trị.

1:01:13

And it's not quite that simple, right?

Và nó không đơn giản như vậy, đúng không?

1:01:14

This is just a litmus test of like when someone comes to me and they go, especially in a new

Đây chỉ là một phép thử kiểu như khi ai đó đến gặp tôi và họ nói, đặc biệt là trong một

1:01:20

business, and we deal with this, I dealt with this at Uber.

doanh nghiệp mới, và chúng tôi xử lý việc này, tôi đã xử lý việc này ở Uber.

1:01:23

I've dealt with it everywhere.

Tôi đã xử lý nó ở mọi nơi.

1:01:24

um they you know someone comes up with an idea and they go we can get into this business and I think we can charge this and it'll get us to a 40% gross margin.

Ừm, bạn biết đấy, ai đó nảy ra một ý tưởng và họ nói chúng ta có thể tham gia vào lĩnh vực kinh doanh này và tôi nghĩ chúng ta có thể tính giá như thế này và nó sẽ đưa chúng ta đến biên lợi nhuận gộp 40%.

1:01:33

And then my next question is start at a 60% gross margin.

Và sau đó câu hỏi tiếp theo của tôi là hãy bắt đầu với biên lợi nhuận gộp 60%.

1:01:37

Why does that not work?

Tại sao điều đó không hiệu quả?

1:01:38

And they go oh well the customer and immediately you short circuit to like what the real problem is.

Và họ nói ồ thì khách hàng và ngay lập tức bạn chạm đến vấn đề thực sự là gì.

1:01:43

Oh the customer has an alternative.

Ồ, khách hàng có một lựa chọn thay thế.

1:01:45

Oh okay.

Ồ được thôi.

1:01:46

Well who's the alternative?

Vậy lựa chọn thay thế là ai?

1:01:47

Oh it's some offshoring company.

Ồ, đó là một công ty thuê ngoài nào đó.

1:01:48

Well what's their gross margin?

Vậy biên lợi nhuận gộp của họ là bao nhiêu?

1:01:50

Oh we don't know.

Ồ, chúng tôi không biết.

1:01:51

You go find out it's like 20%.

Bạn đi tìm hiểu thì nó khoảng 20%.

1:01:52

and they've been around for a long time and they have scaled operations and you're like okay so like your gross margin is going to go from 40 to 20 quicker than you think and you're going to be in a world like a world of hurt unless you do something to differentiate so I take gross margin as just like a very coarse instrument not a

Và họ đã tồn tại lâu rồi và họ có hoạt động mở rộng quy mô và bạn kiểu như được thôi, vậy biên lợi nhuận gộp của bạn sẽ đi từ 40 xuống 20 nhanh hơn bạn nghĩ và bạn sẽ ở trong một thế giới đầy khó khăn trừ khi bạn làm điều gì đó để tạo sự khác biệt, vì vậy tôi coi biên lợi nhuận gộp chỉ như một công cụ rất thô, không phải một

1:02:10

perfect instrument to think about am I adding enough value am I differentiated it's not perfect but it's like a very quick shortcircuit filter to like even to see if someone's pitching you an idea have they thought through this dynamic because if the response is, "Yeah, gross margin is super low right now, but here's the dynamic I'm going after." And then you're like, "Oh, okay." And

công cụ hoàn hảo để nghĩ xem liệu tôi có đang thêm đủ giá trị không, liệu tôi có sự khác biệt không, nó không hoàn hảo nhưng nó giống như một bộ lọc chớp nhoáng rất nhanh để thậm chí xem liệu ai đó đang chào bạn một ý tưởng có đã suy nghĩ thấu đáo về động lực này chưa, bởi vì nếu câu trả lời là, "Ừ, biên lợi nhuận gộp hiện tại rất thấp, nhưng đây là động lực tôi đang theo đuổi." Và sau đó bạn kiểu như, "Ồ, được thôi." Và

1:02:29

sometimes it's like, "We'll just make it up with volume." And the gross margin will go negative for a while.

Đôi khi nó kiểu như, "Chúng ta sẽ bù đắp bằng khối lượng." Và biên lợi nhuận gộp sẽ âm trong một thời gian.

1:02:34

And you're like, "Wait, wait, wait.

Và bạn kiểu như, "Khoan, khoan, khoan.

1:02:35

This doesn't work." So, what I love about this is this is just a lens into is my idea good enough if uh studying can I keep a high gross margin?

Cái này không hiệu quả." Vậy điều tôi thích ở điều này là nó chỉ là một lăng kính để xem liệu ý tưởng của tôi có đủ tốt không nếu ừm nghiên cứu liệu tôi có thể giữ biên lợi nhuận gộp cao không?

1:02:43

Can I is there a reason why people in the space haven't been able to have a higher margin?

Liệu tôi có thể, có lý do nào khiến những người trong lĩnh vực này chưa thể có biên lợi nhuận cao hơn không?

1:02:48

- Yeah.

- Ừ.

1:02:48

Exactly.

Chính xác.

1:02:49

And and like I said, it's it's meant to disqualify like just like you know, you're doing these large for larger companies and everybody has ideas and so you just it's like it's a way to cut through like do you understand like the machine that is going to need to be in place in two or three years like you might have a 70% gross margin now because the

Và và như tôi đã nói, nó nhằm mục đích loại trừ, giống như bạn biết đấy, bạn đang làm những việc này cho các công ty lớn hơn và mọi người đều có ý tưởng và vì vậy bạn chỉ cần nó giống như một cách để cắt xuyên qua, liệu bạn có hiểu cỗ máy sẽ cần phải có trong hai hoặc ba năm tới không, bạn có thể có biên lợi nhuận gộp 70% bây giờ vì

1:03:12

next question is why can't someone else do this?

Câu hỏi tiếp theo là tại sao người khác không thể làm điều này?

1:03:14

And if you have an answer of like, well, they can now but they can't in 2 years if we run really fast, okay, we might have something.

Và nếu bạn có câu trả lời kiểu như, ừ, bây giờ họ có thể nhưng họ không thể trong 2 năm nếu chúng ta chạy thật nhanh, được, chúng ta có thể có thứ gì đó.

1:03:23

Um, if they can now and they will be able to in two years, you're going to have margin compression.

Ừm, nếu bây giờ họ có thể và họ sẽ có thể trong hai năm, bạn sẽ bị nén biên lợi nhuận.

1:03:29

- Along these lines, I was just listening to I think it was the AC16Z podcast.

- Dọc theo những dòng này, tôi vừa nghe tôi nghĩ đó là podcast AC16Z.

1:03:33

Alex Rumpel, I think, was sharing this story about Costco, how, as you said, their strategy is actually to keep margins very low because all their revenue comes from their sub their membership.

Alex Rumpel, tôi nghĩ, đang chia sẻ câu chuyện này về Costco, cách, như bạn nói, chiến lược của họ thực sự là giữ biên lợi nhuận rất thấp vì tất cả doanh thu của họ đến từ tư cách thành viên của họ.

1:03:43

So they have something like 50 million members charge paying 100 bucks a month and that's their entire business and so they don't plan and they don't want to make money off the

Vì vậy, họ có khoảng 50 triệu thành viên trả 100 đô la một tháng và đó là toàn bộ hoạt động kinh doanh của họ và vì vậy họ không có kế hoạch và họ không muốn kiếm tiền từ

1:03:54

products.

sản phẩm.

1:03:54

Yeah, that's right.

Ừ, đúng vậy.

1:03:55

I mean they're playing a slightly different game.

Ý tôi là họ đang chơi một trò chơi hơi khác.

1:03:57

Not an expert on Costco.

Không phải chuyên gia về Costco.

1:03:59

Um uh have spent some time with the company but like um they use price as a way to get to scale, right?

Ừm, đã dành thời gian với công ty nhưng kiểu như họ sử dụng giá như một cách để đạt quy mô, đúng không?

1:04:06

And so they're basically saying if we discount same with Walmart, right?

Và vì vậy về cơ bản họ đang nói nếu chúng tôi giảm giá, giống như Walmart, đúng không?

1:04:10

Like we will get so much volume that we will just take the air out of the room for all of our competition.

Kiểu như chúng tôi sẽ có khối lượng lớn đến mức chúng tôi sẽ loại bỏ không khí trong phòng cho tất cả đối thủ cạnh tranh của mình.

1:04:15

And so then the question of okay so if you have a low gross margin today in two or three years once you land one of these centers in a market like why won't your margins get eroded the answer is because we will have already absorbed like all of the demand like you try to go to 8%

Và vậy thì câu hỏi là được, nếu bạn có biên lợi nhuận gộp thấp hôm nay trong hai hoặc ba năm nữa khi bạn đặt một trong những trung tâm này vào một thị trường, tại sao biên lợi nhuận của bạn sẽ không bị xói mòn, câu trả lời là vì chúng tôi sẽ đã hấp thụ hết nhu cầu, kiểu như bạn cố gắng đi đến 8%

1:04:28

versus 10% gross margin which I roughly think is what their gross margin is like that's going to be really hard business if you already have a habit with a customer they have already built their weekly trips around you already have relationships with suppliers you already have general managers that like know how to stock inventory that's not a straightforward exercise.

so với biên lợi nhuận gộp 10%, mà tôi đại khái nghĩ đó là biên lợi nhuận gộp của họ, điều đó sẽ là một hoạt động kinh doanh thực sự khó khăn nếu bạn đã có thói quen với khách hàng, họ đã xây dựng các chuyến đi hàng tuần của họ xung quanh bạn, bạn đã có mối quan hệ với nhà cung cấp, bạn đã có các tổng giám đốc biết cách dự trữ hàng tồn kho, đó không phải là một bài tập đơn giản.

1:04:44

So, so, so

Vậy, vậy, vậy

1:04:45

they are like first to scale and then good luck competing with them.

Họ giống như người đầu tiên đạt quy mô và sau đó chúc may mắn cạnh tranh với họ.

1:04:49

- Okay, just a couple more questions.

- Được rồi, chỉ còn vài câu hỏi nữa.

1:04:51

One is there's this term that I've heard uh that you uh often say and believe in is this idea of not losing as a precursor to winning.

Một là có thuật ngữ này mà tôi đã nghe ừm mà bạn ừm thường nói và tin vào, đó là ý tưởng không thua như một tiền đề để thắng.

1:05:01

- Yes.

- Vâng.

1:05:01

Yes.

Vâng.

1:05:02

- Talk about that.

- Nói về điều đó đi.

1:05:03

- Tech is a culture where uh portfolios are bu are built by investors and a lot of the narrative is controlled by investors frankly.

- Công nghệ là một nền văn hóa nơi mà các danh mục đầu tư được xây dựng bởi các nhà đầu tư và phần lớn câu chuyện thực sự được kiểm soát bởi các nhà đầu tư.

1:05:12

Um, founders obviously participate, but um, this idea that you should just go for it is consensus.

Ừm, những người sáng lập rõ ràng có tham gia, nhưng ý tưởng rằng bạn cứ nên lao vào là điều được đồng thuận.

1:05:18

Just go for it.

Cứ lao vào đi.

1:05:20

Who cares?

Ai quan tâm chứ?

1:05:21

Um, well, I don't know if it's my life and I only have one moment every, you know, to like take a shot, I might want to just not just go for it.

Ừm, tôi không biết đó có phải là cuộc đời tôi không và tôi chỉ có một khoảnh khắc mỗi, bạn biết đấy, để nắm lấy cơ hội, tôi có thể chỉ muốn không cứ lao vào.

1:05:30

Like I might want to think for a little bit.

Kiểu như tôi có thể muốn suy nghĩ một chút.

1:05:32

And uh, uh, and I think the best entrepreneurs, I have no data to back this up, but just these are my friend, this is my friend group.

Và ừ, ừ, và tôi nghĩ những doanh nhân giỏi nhất, tôi không có dữ liệu để chứng minh điều này, nhưng đây chỉ là bạn bè tôi, đây là nhóm bạn của tôi.

1:05:40

I think the best entrepreneurs and the best business owners look at the

Tôi nghĩ những doanh nhân giỏi nhất và những chủ doanh nghiệp giỏi nhất nhìn vào

1:05:44

risk profile of the decisions that they're making and they try to make asymmetrically um positive decisions like all along the way.

Hồ sơ rủi ro của những quyết định họ đưa ra và họ cố gắng đưa ra những quyết định bất đối xứng ừm tích cực kiểu như suốt chặng đường.

1:05:50

And so, um, often times I feel like we forget about the risk of a decision.

Và vì vậy, ừm, thường thì tôi cảm thấy chúng ta quên mất rủi ro của một quyết định.

1:05:55

And there's more to unpack there because I actually think taking highly risky decisions and then having it work out is a weird cultural thing too because then have you train people

Và còn nhiều điều để mổ xẻ ở đó vì tôi thực sự nghĩ rằng việc đưa ra những quyết định rủi ro cao rồi để nó thành công cũng là một điều văn hóa kỳ lạ bởi vì sau đó bạn huấn luyện mọi người

1:06:05

to do that because it's a very hard thing to take high-risisk decisions.

Làm điều đó bởi vì đó là một việc rất khó để đưa ra những quyết định rủi ro cao.

1:06:08

I mean, right enough because it creates a lot of volatility.

Ý tôi là, đúng vậy bởi vì nó tạo ra rất nhiều biến động.

1:06:10

But it goes back to my comment about like the most important thing in founders which is just this ability to persevere through, right?

Nhưng nó quay lại bình luận của tôi về điều quan trọng nhất ở những người sáng lập, đó chính là khả năng kiên trì vượt qua, đúng không?

1:06:16

Survival is just part of the game and most people just give up before they could get their timing right, before they get the right insight with the customer, before they get the right product in the market.

Sự sống còn chỉ là một phần của cuộc chơi và hầu hết mọi người bỏ cuộc trước khi họ có thể chọn đúng thời điểm, trước khi họ có được hiểu biết đúng đắn với khách hàng, trước khi họ có được sản phẩm đúng đắn trên thị trường.

1:06:25

And life can change quickly in tech.

Và cuộc sống có thể thay đổi nhanh chóng trong công nghệ.

1:06:27

You can go from being a dog to being a hero in like a very short period of time, but you're on this very long journey, but you have to survive for that

Bạn có thể đi từ kẻ thất bại thành người hùng trong một khoảng thời gian rất ngắn, nhưng bạn đang trên hành trình rất dài này, nhưng bạn phải sống sót để điều kiện đó

1:06:36

condition to be met.

Được đáp ứng.

1:06:37

And so then and so then the question is like when you're in a hype cycle, I would argue that we are right now.

Và vậy thì và vậy thì câu hỏi là khi bạn đang trong một chu kỳ cường điệu, tôi cho rằng chúng ta đang ở trong đó ngay bây giờ.

1:06:43

Everyone wants to go for it and then go for it more and then go for it more and go for it more and you don't realize like guys these all of our customers are going to be around in 5 years.

Mọi người đều muốn lao vào rồi lao vào nhiều hơn rồi lao vào nhiều hơn và lao vào nhiều hơn và bạn không nhận ra rằng này mọi người ơi tất cả khách hàng của chúng ta sẽ còn ở đây trong 5 năm nữa.

1:06:53

Like they just want us to solve their problems.

Kiểu như họ chỉ muốn chúng ta giải quyết vấn đề của họ.

1:06:55

Like we have to be

Kiểu như chúng ta phải

1:06:57

around to solve their problem for them.

Còn ở đó để giải quyết vấn đề của họ cho họ.

1:06:59

And so survival is a precursor to that.

Và vì vậy sự sống còn là tiền đề cho điều đó.

1:07:01

So let's not put ourselves in position that could potentially like compromise the enterprise along the way.

Vậy nên đừng đặt mình vào vị trí có thể gây tổn hại cho doanh nghiệp trên chặng đường.

1:07:07

Doesn't mean don't take risk, but think about how you calculate.

Không có nghĩa là đừng chấp nhận rủi ro, nhưng hãy nghĩ về cách bạn tính toán.

1:07:11

- I love how clear it is that this lesson and the many of the lessons along these lines have come from just failure and things not working out and things breaking, which is the best.

- Tôi thích cách rõ ràng rằng bài học này và nhiều bài học theo hướng này đến từ chính thất bại và những thứ không thành công và những thứ đổ vỡ, đó là điều tuyệt nhất.

1:07:20

- If you ever get on the other side of a high a high reward, high-risisk decision, it is so painful because you are just cooked.

- Nếu bạn từng ở phía bên kia của một quyết định rủi ro cao, phần thưởng cao, nó đau đớn vô cùng vì bạn coi như tiêu rồi.

1:07:28

- You are done.

- Bạn xong rồi.

1:07:29

And and often there's no way out.

Và và thường thì không có lối thoát.

1:07:32

- Is there a is there a story along those lines that comes to mind or an example of that?

- Có câu chuyện nào theo hướng đó mà bạn nghĩ đến không hay một ví dụ về điều đó?

1:07:36

- Well, this is where I mean, you know, this is where it together on like why I try to be so like I think you can spend a little bit of time thinking upfront to save yourself a lot of pain downstream.

- Chà, đây là lúc tôi muốn nói, bạn biết đấy, đây là lúc mọi thứ gắn kết lại kiểu như tại sao tôi cố gắng như vậy, tôi nghĩ bạn có thể dành một chút thời gian suy nghĩ trước để tiết kiệm cho mình rất nhiều đau đớn về sau.

1:07:47

I had this business um not worth detailing it, but after the bubble burst in 2001, I'm like, I'm going to self-fund a business.

Tôi có doanh nghiệp này ừm không đáng để kể chi tiết, nhưng sau khi bong bóng vỡ năm 2001, tôi kiểu như, tôi sẽ tự tài trợ một doanh nghiệp.

1:07:52

I'm going to build a profitable business.

Tôi sẽ xây dựng một doanh nghiệp có lợi nhuận.

1:07:54

I want to prove that I can do this.

Tôi muốn chứng minh rằng tôi có thể làm được điều này.

1:07:56

And we had started Scour which had all the things we talked about.

Và chúng tôi đã khởi động Scour, thứ có tất cả những điều chúng ta đã nói.

1:07:59

And so what I did is I'm like I was a golfer and frankly there was nothing to do in tech.

Và vậy điều tôi làm là tôi kiểu như tôi là một golfer và thẳng thắn mà nói thì chẳng có gì để làm trong công nghệ.

1:08:04

So uh I started

Vậy nên ừ tôi bắt đầu

1:08:05

selling used golf clubs on the internet and I was making real money.

Bán gậy golf cũ trên internet và tôi đang kiếm tiền thật.

1:08:08

Um and I might have learned more from this business than any other because I started on eBay and like I was 22 and I didn't really understand that like my margins would come down because anyone can do this but I was one of the first ones to do it.

Ừm và tôi có thể đã học được nhiều hơn từ doanh nghiệp này hơn bất kỳ doanh nghiệp nào khác bởi vì tôi bắt đầu trên eBay và kiểu như tôi 22 tuổi và tôi không thực sự hiểu rằng biên lợi nhuận của tôi sẽ giảm xuống vì ai cũng có thể làm điều này nhưng tôi là một trong những người đầu tiên làm điều đó.

1:08:21

So, I was making a ton of money and then I built this business and

Vậy nên, tôi đang kiếm rất nhiều tiền và rồi tôi xây dựng doanh nghiệp này và

1:08:25

then I just failed to recognize I had a lot of hubris.

Rồi tôi chỉ không nhận ra rằng tôi có quá nhiều kiêu ngạo.

1:08:28

I was like, "Oh, if I can just buy all the used golf clubs in America, I can be the market maker for for for prices." And don't be - That's great.

Tôi kiểu như, "Ồ, nếu tôi chỉ cần mua hết gậy golf cũ ở Mỹ, tôi có thể trở thành người tạo lập thị trường cho cho cho giá cả." Và đừng - Điều đó tuyệt đấy.

1:08:36

- Yeah.

- Ừ.

1:08:36

And it's just like it's madness to actually think about the practicality of that.

Và nó giống như thật điên rồ khi thực sự nghĩ về tính khả thi của điều đó.

1:08:40

And so, I just didn't spend the time thinking and then I ended up in this business.

Và vậy, tôi chỉ không dành thời gian suy nghĩ và rồi tôi kết thúc trong doanh nghiệp này.

1:08:44

The business was profitable.

Doanh nghiệp có lợi nhuận.

1:08:45

It did got to a couple million of revenue, whatever.

Nó đã đạt đến vài triệu doanh thu, sao cũng được.

1:08:48

Paid me a dividend for a while, but it was painful the entire way.

Đã trả cổ tức cho tôi một thời gian, nhưng toàn bộ quá trình đều đau đớn.

1:08:52

I love the spectrum of experiences you've had.

Tôi thích phổ trải nghiệm mà bạn đã có.

1:08:54

You've uh sold

Bạn đã bán

1:08:55

golf clubs.

Gậy golf.

1:08:55

You're helping uh achieve AGI could say.

Bạn đang giúp đạt được AGI có thể nói vậy.

1:08:58

Uh there's also a whole business uh part of your career we haven't talked about where you built tasers and body cams and drones and all these things.

Còn có cả một phần kinh doanh trong sự nghiệp của bạn mà chúng ta chưa nói đến, nơi bạn chế tạo súng điện, camera gắn người và drone cùng đủ thứ đó.

1:09:07

Uh also pure file sharing before anyone else.

Còn cả chia sẻ tệp thuần túy trước bất kỳ ai khác.

1:09:10

Uh final topic I just want to spend a little time on based on this experience is hiring and building teams.

Chủ đề cuối cùng tôi chỉ muốn dành chút thời gian dựa trên trải nghiệm này là tuyển dụng và xây dựng đội ngũ.

1:09:17

Something that I

Điều mà tôi

1:09:18

know you have a really strong take on that I've been hearing a lot on this podcast recently is this idea of it's more important to build the right team than find the most optimal top talent.

Biết bạn có quan điểm rất mạnh về điều đó mà tôi đã nghe nhiều trên podcast này gần đây là ý tưởng rằng xây dựng đúng đội ngũ quan trọng hơn tìm nhân tài đỉnh cao tối ưu nhất.

1:09:28

Talk about that why that's so interesting and important.

Nói về điều đó, tại sao nó thú vị và quan trọng đến vậy.

1:09:31

- As of late I've developed a more nuanced view of this um uh which is for certain roles you absolutely need the right experience in this current market.

- Gần đây tôi đã phát triển quan điểm tinh tế hơn về điều này, đó là với một số vai trò nhất định, bạn tuyệt đối cần đúng kinh nghiệm trong thị trường hiện tại.

1:09:41

You know you see this with researchers right because the market's moving so fast you don't have time to train up some people.

Bạn thấy điều này với các nhà nghiên cứu, bởi vì thị trường đang chuyển động quá nhanh, bạn không có thời gian để đào tạo một số người.

1:09:46

So you actually have to go find people either who have the right relationships with customers that you want to get or you have to you know who might not check other boxes but like you know are awesome at that like might not check the classic boxes that I think

Vậy nên bạn thực sự phải tìm người hoặc có mối quan hệ đúng với khách hàng mà bạn muốn có được, hoặc bạn phải tìm người có thể không đáp ứng các tiêu chí khác nhưng lại cực giỏi ở khoản đó, có thể không đáp ứng các tiêu chí kinh điển mà tôi nghĩ

1:09:58

you're referencing of like they're a problem solver they can grow with the company they have a high trajectory etc.

Bạn đang nhắc đến như họ là người giải quyết vấn đề, họ có thể phát triển cùng công ty, họ có quỹ đạo cao, v.v.

1:10:03

Um I would say that's like 5% of the roles in a company but like very important whenever speed to market is important and then for interviewing I just interview for three things and I have to interview across all kinds of like expertises.

Tôi muốn nói đó chỉ khoảng 5% vai trò trong một công ty nhưng rất quan trọng mỗi khi tốc độ ra thị trường là quan trọng, và sau đó để phỏng vấn, tôi chỉ phỏng vấn ba điều và tôi phải phỏng vấn đủ loại chuyên môn.

1:10:16

um which is hard you know I can't be an expert in everything and so I reduce it down to just three things which is like are you a curious problem solver and can you articulate that verbally um can you work across people like are you humble enough to work across and are you um a good leader and if you just do those three things you know I think you have a pretty high

Điều đó khó, bạn biết đấy, tôi không thể là chuyên gia trong mọi thứ, nên tôi rút gọn thành ba điều: bạn có phải là người giải quyết vấn đề tò mò và có thể diễn đạt điều đó bằng lời nói không, bạn có thể làm việc với mọi người không, bạn có đủ khiêm tốn để làm việc với mọi người không, và bạn có phải là nhà lãnh đạo giỏi không, và nếu bạn chỉ làm ba điều đó, tôi nghĩ bạn có khá cao

1:10:43

chance of success at least in an organization that I'm Um because the world's changing, right?

Cơ hội thành công, ít nhất là trong một tổ chức mà tôi tham gia, bởi vì thế giới đang thay đổi, đúng không?

1:10:48

So you do need people that are adaptable.

Vậy nên bạn cần những người có khả năng thích nghi.

1:10:49

So all the experience is not necessarily like onetoone relevant.

Vậy nên tất cả kinh nghiệm không nhất thiết phải liên quan một-một.

1:10:52

And then and then and then the working across to your team point.

Và rồi và rồi và rồi điểm làm việc với đội ngũ của bạn.

1:10:55

Uh this actually came up at Uber Eats.

Điều này thực ra đã xuất hiện ở Uber Eats.

1:10:56

So like when I was building the Uber Eatats management team, I'm I'm I'm not sure if this was mentioned to you from that group, but like um uh whenever I would

Khi tôi đang xây dựng đội ngũ quản lý của Uber Eats, tôi không chắc điều này có được nhóm đó nhắc với bạn không, nhưng kiểu như mỗi khi tôi

1:11:04

hire people, I was trying to compose almost like an organism of strengths um and then like minimize the conflicts.

Tuyển người, tôi cố gắng tạo nên gần như một sinh vật gồm các điểm mạnh và rồi giảm thiểu xung đột.

1:11:09

uh that management team for the most part outside of some of the operations side but like for the most part that management team was the same management team from day one when we had nothing to $20 billion and I just believed that the team knowing each other's strengths and

Đội ngũ quản lý đó phần lớn, ngoài một số phần vận hành, nhưng phần lớn đội ngũ quản lý đó vẫn là cùng một đội ngũ quản lý từ ngày đầu khi chúng tôi chưa có gì đến 20 tỷ đô la, và tôi chỉ tin rằng đội ngũ biết điểm mạnh và

1:11:25

weaknesses and being able to compensate for each other was more important than the classic advice you get around like well that person hasn't seen this much scale and you're like well yeah but can they learn it like I learned it like so you do have to kind of believe in people a little bit which is my job, not necessarily their job.

Điểm yếu của nhau và có thể bù đắp cho nhau quan trọng hơn lời khuyên kinh điển mà bạn nhận được kiểu như người đó chưa từng thấy quy mô lớn đến vậy, và bạn kiểu như ừ nhưng họ có thể học được không, tôi đã học được đấy, nên bạn phải tin tưởng con người một chút, đó là việc của tôi, không nhất thiết là việc của họ.

1:11:42

Um, and so, you know, I mean, these are people systems.

Và vậy nên, bạn biết đấy, ý tôi là, đây là những hệ thống con người.

1:11:45

They're not they're not straightforward rules-based things you can apply.

Chúng không phải là những quy tắc dựa trên quy tắc đơn giản mà bạn có thể áp dụng.

1:11:49

- And I especially love this advice because there's all this talk about what skills will matter in this world of AI doing other jobs.

- Và tôi đặc biệt thích lời khuyên này vì có rất nhiều bàn luận về những kỹ năng nào sẽ quan trọng trong thế giới AI làm các công việc khác.

1:11:55

And it feels like these three buckets are maybe the same thing, just are they good at solving problems?

Và có vẻ như ba nhóm này có thể là cùng một thứ, chỉ là họ có giỏi giải quyết vấn đề không?

1:12:00

Are they good leaders?

Họ có phải là nhà lãnh đạo giỏi không?

1:12:01

Can they collaborate well with other people?

Họ có thể cộng tác tốt với người khác không?

1:12:03

- Yeah, I don't think that the core like rise of humanity it will change.

- Ừ, tôi không nghĩ rằng cốt lõi như sự trỗi dậy của loài người sẽ thay đổi.

1:12:06

Um, and I think that these things are pretty core to like how humans have been successful for a long time.

Và tôi nghĩ những điều này khá cốt lõi đối với cách con người đã thành công trong một thời gian dài.

1:12:11

- Speaking of that, I'm going to take us to a recurring segment on this podcast that I call AI corner, where uh I ask folks this question.

- Nói về điều đó, tôi sẽ đưa chúng ta đến một phân đoạn định kỳ trên podcast này mà tôi gọi là góc AI, nơi tôi hỏi mọi người câu hỏi này.

1:12:19

What's some way that you've found uh a use for AI in your day-to-day life, in your work that makes you more effective, get more done, get better stuff done?

Bạn đã tìm ra cách nào để sử dụng AI trong cuộc sống hàng ngày, trong công việc khiến bạn hiệu quả hơn, hoàn thành nhiều hơn, làm được nhiều việc tốt hơn?

1:12:28

Honestly like uh when I came into scale uh you know so my history was in consumer and I'd done

Thành thật mà nói, khi tôi đến Scale, bạn biết đấy, lịch sử của tôi là trong lĩnh vực tiêu dùng và tôi đã làm

1:12:34

some application level stuff with government and this space is moving so quickly um AI is my uh you know I use it as a tutor you know as these new concepts come up uh you know I have a lot of people in the company who can educate me on the nuances of the technicals of like all of uh excuse me like the technical nature of like the data and the products but they only have

Một số thứ ở cấp ứng dụng với chính phủ và lĩnh vực này đang chuyển động quá nhanh, AI là công cụ tôi dùng như một gia sư, bạn biết đấy, khi các khái niệm mới xuất hiện, tôi có nhiều người trong công ty có thể giáo dục tôi về các sắc thái kỹ thuật của tất cả, xin lỗi, bản chất kỹ thuật của dữ liệu và sản phẩm, nhưng họ chỉ có

1:12:56

so much time and honestly like there's new concepts coming up all the time and I need to stay on top of it.

Rất ít thời gian và thành thật mà nói, các khái niệm mới xuất hiện liên tục và tôi cần theo kịp.

1:13:02

So I like it might sound crazy but you know a large percentage of my job is not dealing with the engineering issues related to AI.

Nên nghe có vẻ điên rồ nhưng bạn biết đấy, một phần lớn công việc của tôi không phải là xử lý các vấn đề kỹ thuật liên quan đến AI.

1:13:09

Um I'm managing an organization but I love understanding it.

Tôi đang quản lý một tổ chức nhưng tôi thích hiểu nó.

1:13:12

It's like one of the most enjoyable rewarding parts of my job is to learn

Đó là một trong những phần thú vị và bổ ích nhất trong công việc của tôi là học

1:13:17

from all these AI researchers but they don't always have the time to do it.

Từ tất cả các nhà nghiên cứu AI này nhưng họ không phải lúc nào cũng có thời gian để làm điều đó.

1:13:20

So I use it as a tutor like I turn on voice mode and talk to it on my way into work.

Nên tôi dùng nó như một gia sư, tôi bật chế độ thoại và nói chuyện với nó trên đường đi làm.

1:13:26

So, I think that's probably like the most impactful thing that I use it for.

Vậy nên, tôi nghĩ đó có lẽ là điều có tác động lớn nhất mà tôi dùng nó để làm.

1:13:30

Um, that's also relevant to this topic.

Điều đó cũng liên quan đến chủ đề này.

1:13:32

- I do exactly the same thing, especially when I'm prepping for these podcasts.

- Tôi làm chính xác điều tương tự, đặc biệt khi tôi chuẩn bị cho những podcast này.

1:13:36

Like, what exactly is this?

Kiểu như, chính xác thì cái này là gì?

1:13:37

Uh, this I think about when you say this.

Điều này tôi nghĩ đến khi bạn nói điều này.

1:13:40

I did a interview with the founders of Perplexity a few years ago asking about how they work at Perplexity and the founders said that before they have a rule, before they ask a question of anyone on the team, they have to ask AI first.

Tôi đã phỏng vấn những người sáng lập Perplexity vài năm trước, hỏi về cách họ làm việc tại Perplexity và những người sáng lập nói rằng trước khi họ có một quy tắc, trước khi họ hỏi bất kỳ ai trong đội, họ phải hỏi AI trước.

1:13:53

And I was just like, that's crazy.

Và tôi chỉ kiểu, điều đó thật điên rồ.

1:13:55

Like now it's so obvious.

Kiểu bây giờ nó quá rõ ràng.

1:13:57

But back then I was like, that's an insane way of working.

Nhưng hồi đó tôi kiểu, đó là một cách làm việc điên rồ.

1:13:59

I've never heard of this before.

Tôi chưa từng nghe về điều này trước đây.

1:14:01

Uh just a sign of how ahead of the curve they were.

Uh chỉ là dấu hiệu cho thấy họ đã đi trước thời đại như thế nào.

1:14:04

- Yeah.

- Ừ.

1:14:04

I think number two would be I'll take internal documents and I'll ask what's the most important thing in this document.

Tôi nghĩ điều thứ hai sẽ là tôi sẽ lấy các tài liệu nội bộ và tôi sẽ hỏi điều quan trọng nhất trong tài liệu này là gì.

1:14:12

- And I'm shocked.

- Và tôi bị sốc.

1:14:13

And then I'll read it and just double check.

Và sau đó tôi sẽ đọc nó và chỉ kiểm tra lại.

1:14:15

Um but I'm shocked at how good it is at just pulling out.

Um nhưng tôi bị sốc vì nó giỏi đến mức nào trong việc chỉ trích xuất ra.

1:14:18

There's so much in organizations that is like I don't know what you want me to say and I don't know what I need to know but like we each have our own agendas and so this matching of and so then there's like this huge broadcast problem where it's

Có rất nhiều thứ trong các tổ chức kiểu như tôi không biết bạn muốn tôi nói gì và tôi không biết tôi cần biết gì nhưng kiểu như mỗi chúng ta có chương trình nghị sự riêng của mình và vì vậy sự kết hợp này và vì vậy sau đó có kiểu vấn đề phát sóng khổng lồ này nơi mà nó

1:14:32

like of all of the information you might want to receive like how what's actually important to you and so I use it a lot for that too.

Kiểu như trong tất cả thông tin bạn có thể muốn nhận, kiểu như điều gì thực sự quan trọng với bạn và vì vậy tôi cũng sử dụng nó rất nhiều cho việc đó.

1:14:40

- Amazing.

- Tuyệt vời.

1:14:40

Hey, that's a really good tip.

Này, đó là một mẹo thực sự hay.

1:14:41

I use it for legal documents.

Tôi sử dụng nó cho các tài liệu pháp lý.

1:14:42

Just like what should they know about what they're trying to do here for me or against me?

Kiểu như họ nên biết gì về điều họ đang cố gắng làm ở đây là ủng hộ tôi hay chống lại tôi?

1:14:48

- Jason, is there anything else you wanted to share or leave listeners with?

- Jason, có điều gì khác bạn muốn chia sẻ hoặc để lại cho người nghe không?

1:14:51

Maybe double down on a point before we get to our very exciting lightning round.

Có lẽ nhấn mạnh thêm một điểm trước khi chúng ta đến với vòng thi sét đánh rất thú vị của chúng ta.

1:14:55

- Yeah.

- Ừ.

1:14:55

Yeah, absolutely.

Ừ, chắc chắn rồi.

1:14:56

I mean, I think the really important the reason why I'm doing this, the reason why I um you know, wanted to spend time here outside of wanting to be on the show for a while and, you know, being a long-term um listener um is uh or longtime listener, excuse me.

Ý tôi là, tôi nghĩ điều thực sự quan trọng, lý do tại sao tôi làm điều này, lý do tại sao tôi um bạn biết đấy, muốn dành thời gian ở đây ngoài việc muốn lên chương trình một thời gian và, bạn biết đấy, là một người nghe lâu năm um hoặc là người nghe lâu năm, xin lỗi.

1:15:08

Um is, you know, there's there's a lot of amazing work going on at scale.

Um là, bạn biết đấy, có rất nhiều công việc tuyệt vời đang diễn ra ở quy mô lớn.

1:15:12

Um the teams are

Um các đội đang

1:15:13

working super hard.

Làm việc cực kỳ chăm chỉ.

1:15:13

We're delivering a ton of value for our customers.

Chúng tôi đang mang lại rất nhiều giá trị cho khách hàng của mình.

1:15:16

The public narrative has not represented the work that the people here are doing and and the work that our customers are doing with what we're doing uh for them.

Câu chuyện công khai đã không thể hiện được công việc mà những người ở đây đang làm và công việc mà khách hàng của chúng tôi đang làm với những gì chúng tôi đang làm uh cho họ.

1:15:24

And I just think that deserves the respect and reward that um all those people are putting in.

Và tôi chỉ nghĩ rằng điều đó xứng đáng được tôn trọng và đền đáp mà um tất cả những người đó đang bỏ ra.

1:15:28

And you know, we you know, we'd like people to know that.

Và bạn biết đấy, chúng tôi bạn biết đấy, chúng tôi muốn mọi người biết điều đó.

1:15:32

- I appreciate you saying all that.

- Tôi trân trọng vì bạn đã nói tất cả những điều đó.

1:15:33

With that, we've reached our very exciting lightning round.

Với điều đó, chúng ta đã đến với vòng thi sét đánh rất thú vị của chúng ta.

1:15:36

I've got five questions for you.

Tôi có năm câu hỏi cho bạn.

1:15:37

You ready?

Bạn sẵn sàng chưa?

1:15:38

- Yeah.

- Ừ.

1:15:38

Let's go for it.

Hãy bắt đầu thôi.

1:15:40

- What are two or three books that you find yourself recommending most to other people?

- Hai hoặc ba cuốn sách mà bạn thấy mình giới thiệu nhiều nhất cho người khác là gì?

1:15:44

- Uh some of these sound interesting.

- Uh một số trong số này nghe có vẻ thú vị.

1:15:45

Uh The Selfish Gene is like one of my favorite books.

Uh The Selfish Gene là một trong những cuốn sách yêu thích của tôi.

1:15:48

- I love that book.

- Tôi yêu cuốn sách đó.

1:15:49

I love I don't know if anyone's ever mentioned it.

Tôi yêu, tôi không biết liệu có ai đã từng nhắc đến nó chưa.

1:15:51

It was one of the most influential books for me, too.

Đó cũng là một trong những cuốn sách có ảnh hưởng nhất đối với tôi.

1:15:53

So, sorry.

Vậy, xin lỗi.

1:15:53

Keep going.

Tiếp tục đi.

1:15:54

- Yes.

- Vâng.

1:15:54

I think selfish gene um road less traveled I've read more than once just uh I mean it's just a like one of the classic human psychology book.

Tôi nghĩ Selfish Gene um Road Less Traveled tôi đã đọc nhiều hơn một lần chỉ uh ý tôi là nó chỉ là một trong những cuốn sách tâm lý học con người kinh điển.

1:16:03

And then I think in business I think uh like good to great.

Và sau đó tôi nghĩ trong kinh doanh tôi nghĩ uh kiểu như Good to Great.

1:16:07

It's it's not the like it's not the read that you're going to be most excited to you know enjoy on a vacation.

Nó không phải là kiểu nó không phải là cuốn đọc mà bạn sẽ hào hứng nhất để bạn biết đấy thưởng thức trong một kỳ nghỉ.

1:16:14

But like it's pretty much right.

Nhưng kiểu như nó khá đúng.

1:16:15

And I think we should take advice

Và tôi nghĩ chúng ta nên nhận lời khuyên

1:16:18

from people who have analyzed these business problems before because not a lot's changed, but we keep acting like everything's changed.

Từ những người đã phân tích những vấn đề kinh doanh này trước đây bởi vì không có nhiều thứ thay đổi, nhưng chúng ta cứ hành xử như thể mọi thứ đã thay đổi.

1:16:24

- What's crazy about that book, you look at all the companies they talk about, I haven't read in a while, but just like the whole book is about companies that last I believe.

- Điều điên rồ về cuốn sách đó, bạn nhìn vào tất cả các công ty họ nói đến, tôi đã không đọc nó một thời gian, nhưng kiểu như toàn bộ cuốn sách là về những công ty tồn tại lâu dài tôi tin vậy.

1:16:30

Uh or maybe that's the other book.

Uh hoặc có thể đó là cuốn sách khác.

1:16:31

I don't know.

Tôi không biết.

1:16:32

But anyway, all the companies that they talk about, I don't know if they're still around.

Nhưng dù sao, tất cả các công ty mà họ nói đến, tôi không biết liệu chúng còn tồn tại không.

1:16:35

It's like so hard for a business to last a long time.

Có vẻ như rất khó để một doanh nghiệp tồn tại lâu dài.

1:16:38

- I would also recommend uh uh thinking slow and fast, right?

- Tôi cũng sẽ đề xuất uh uh suy nghĩ chậm và nhanh, phải không?

1:16:42

That's the Yes.

Đó là cuốn Yes.

1:16:43

- Thinking fast and slow.

- Suy nghĩ nhanh và chậm.

1:16:45

- Thinking fast and slow.

- Suy nghĩ nhanh và chậm.

1:16:45

Excuse me.

Xin lỗi.

1:16:46

Sorry.

Xin lỗi.

1:16:46

It's been like a decade since I read it.

Đã khoảng một thập kỷ kể từ khi tôi đọc nó.

1:16:48

Like just in terms of point there being like human biases are very important to understand.

Giống như chỉ về quan điểm rằng những thiên kiến của con người rất quan trọng để hiểu.

1:16:52

- What's really crazy to me about that book and Canaman in general, someone asked him just how's your life been impacted by learning all these biases humans have.

- Điều thực sự điên rồ với tôi về cuốn sách đó và Canaman nói chung, ai đó đã hỏi ông ấy cuộc sống của ông ấy bị ảnh hưởng thế nào khi học tất cả những thiên kiến này của con người.

1:16:59

He's like not much.

Ông ấy nói không nhiều lắm.

1:17:01

Like I have the same biases.

Giống như tôi có cùng những thiên kiến.

1:17:02

Knowing them doesn't really help me avoid them.

Biết chúng không thực sự giúp tôi tránh chúng.

1:17:05

- See, I find myself checking myself whenever I get super convicted on something now.

- Thấy chưa, tôi thấy mình tự kiểm tra bản thân mỗi khi tôi trở nên quá tin chắc vào điều gì đó bây giờ.

1:17:10

I will like be like, "Okay, what is the list of things that I'm like inclined to do to try to like catch myself?" Because, you know, I think we're most um inclined to have these bad decisions impulsively.

Tôi sẽ kiểu như, "Được rồi, danh sách những điều mà tôi có xu hướng làm để cố gắng bắt lấy bản thân là gì?" Bởi vì, bạn biết đấy, tôi nghĩ chúng ta có xu hướng đưa ra những quyết định tồi này một cách bốc đồng.

1:17:23

Uh which is which is what I think the book is largely about.

Uh đó là điều mà tôi nghĩ cuốn sách chủ yếu nói về.

1:17:27

I mean, it's a long book.

Ý tôi là, đó là một cuốn sách dài.

1:17:29

- So long.

- Dài quá.

1:17:29

Oh my god.

Ôi Chúa ơi.

1:17:30

Uh feels like that's where AI could help us in the future.

Uh có vẻ như đó là nơi AI có thể giúp chúng ta trong tương lai.

1:17:32

Just like, "Hey, Jason, have you sure this isn't a framing effect or whatever?" - Yes.

Kiểu như, "Này, Jason, bạn có chắc đây không phải là hiệu ứng đóng khung hay gì đó không?" - Đúng.

1:17:38

- Okay.

- Được rồi.

1:17:38

Okay.

Được rồi.

1:17:38

Uh, next question.

Uh, câu hỏi tiếp theo.

1:17:39

Do you have a favorite recent movie or TV show that you've really enjoyed?

Bạn có bộ phim hay chương trình TV gần đây yêu thích nào mà bạn thực sự thích không?

1:17:43

- Most of the movies I watch are with my kids.

- Hầu hết các bộ phim tôi xem là với các con tôi.

1:17:46

So, um, I wish I had something deep and profound, but - no, kids content also is a very acceptable one.

Vì vậy, um, tôi ước mình có điều gì đó sâu sắc và thâm thúy, nhưng - không, nội dung cho trẻ em cũng là một lựa chọn rất chấp nhận được.

1:17:53

- Yeah, the Formula 1 movie I thought was really good.

- Ừ, bộ phim Formula 1 tôi nghĩ thực sự hay.

1:17:55

I mean, you know, it's a classic, you know, classic action movie.

Ý tôi là, bạn biết đấy, đó là một bộ phim hành động kinh điển, bạn biết đấy, kinh điển.

1:17:58

I don't think it informs anything in AI or business, but uh, it's good to check out from the craziness of tech once in a while.

Tôi không nghĩ nó cung cấp thông tin gì về AI hay kinh doanh, nhưng uh, thật tốt khi thoát khỏi sự điên rồ của công nghệ một lúc.

1:18:05

- Is there a product you recently discovered that you really love?

- Có sản phẩm nào bạn mới khám phá gần đây mà bạn thực sự yêu thích không?

1:18:08

Could be an app, could be clothing, could be a kitchen gadget, anything along those lines.

Có thể là một ứng dụng, có thể là quần áo, có thể là một tiện ích nhà bếp, bất cứ thứ gì tương tự.

1:18:13

- V3, right?

- V3, phải không?

1:18:13

Not totally new, but um uh when I was in high school, I wanted to be a screenwriter.

Không hoàn toàn mới, nhưng um uh khi tôi học trung học, tôi muốn trở thành một nhà biên kịch.

1:18:18

This is I actually grew up in the Bay Area and everybody was an engineer, but like I wanted to be a screenwriter.

Thực ra tôi lớn lên ở Bay Area và mọi người đều là kỹ sư, nhưng kiểu như tôi muốn trở thành một nhà biên kịch.

1:18:23

And so I went back and I got the first page of one of my old scripts.

Và vì vậy tôi đã quay lại và tôi lấy trang đầu tiên của một trong những kịch bản cũ của tôi.

1:18:28

Um which not good scripts, but like you know, I got the first page.

Um, những kịch bản không hay, nhưng kiểu như bạn biết đấy, tôi lấy trang đầu tiên.

1:18:31

I took a picture of the script and I fed

Tôi chụp ảnh kịch bản và tôi đưa

1:18:34

it to V3 and I said, "Make this scene." and it got it right.

Nó cho V3 và tôi nói, "Làm cảnh này." và nó làm đúng.

1:18:38

- Wow.

- Ồ.

1:18:38

I was shocked.

Tôi đã sốc.

1:18:39

I was I was just like absolutely shocked that you could just take a picture of a script.

Tôi đã tôi đã hoàn toàn sốc rằng bạn có thể chỉ cần chụp ảnh một kịch bản.

1:18:44

Um, and so now I'm thinking about that for like you know how do I use these tools for like family videos like you know um uh uh some of the GRT tools now with like you know live you know making live images um uh more active I think are like really interesting like I think

Um, và vì vậy bây giờ tôi đang nghĩ về điều đó kiểu như bạn biết đấy làm thế nào tôi sử dụng những công cụ này cho kiểu như video gia đình kiểu như bạn biết đấy um uh uh một số công cụ GRT bây giờ với kiểu như bạn biết đấy trực tiếp bạn biết đấy tạo hình ảnh trực tiếp um uh hoạt động hơn tôi nghĩ là thực sự thú vị kiểu như tôi nghĩ

1:19:02

they need one more step of iteration but uh I think those are going to be really like emotionally life-changing for people because you because just like a little bit of movement in an image from a grandparent or a relative or whatever you haven't seen in a while.

Chúng cần thêm một bước lặp lại nữa nhưng uh tôi nghĩ những thứ đó sẽ thực sự thay đổi cuộc sống về mặt cảm xúc đối với mọi người bởi vì bạn bởi vì chỉ cần một chút chuyển động trong một hình ảnh từ ông bà hoặc người thân hoặc bất cứ ai bạn chưa gặp trong một thời gian.

1:19:16

It really does make a big emotional impact on you.

Nó thực sự tạo ra tác động cảm xúc lớn đối với bạn.

1:19:20

- I love that when you play with these tools, you probably can think about, oh, here's like the people that helped train this thing.

- Tôi thích điều đó khi bạn chơi với những công cụ này, bạn có thể nghĩ về, ồ, đây là những người đã giúp huấn luyện thứ này.

1:19:24

Here's the people that helped unpack a problem that I had.

Đây là những người đã giúp giải quyết một vấn đề mà tôi gặp phải.

1:19:27

- I was actually talking to someone who was who was working on V3 and I told him the script thing and he goes, "Oh, actually scripts.

- Thực ra tôi đang nói chuyện với một người đang làm việc trên V3 và tôi kể cho anh ấy về chuyện kịch bản, rồi anh ấy bảo, "Ồ, thực ra kịch bản thì.

1:19:33

Yeah.

Ừ.

1:19:33

No, like the way the data is formatted in a script that would actually be very good because you know they start with like you know set looks dark interior this uh character says it in this raspy voice and so it gives you all the instructions in the script.

Không, kiểu như cách dữ liệu được định dạng trong một kịch bản thực sự sẽ rất tốt vì bạn biết đấy, chúng bắt đầu kiểu như bạn biết đấy, bối cảnh trông tối, nội thất, nhân vật này nói điều đó bằng giọng khàn khàn, và như vậy nó cho bạn tất cả các chỉ dẫn trong kịch bản.

1:19:45

- Oh man, just unlocked a whole new business unit right there.

- Trời ơi, vừa mở khóa cả một mảng kinh doanh hoàn toàn mới ngay đó.

1:19:48

- Yeah.

- Ừ.

1:19:48

Okay.

Được rồi.

1:19:49

Two more questions.

Còn hai câu hỏi nữa.

1:19:50

One is do you have a favorite life motto that you often think about find useful in work or in life?

Một là bạn có câu châm ngôn sống yêu thích nào mà bạn thường nghĩ đến và thấy hữu ích trong công việc hay trong cuộc sống không?

1:19:57

- Yeah.

- Ừ.

1:19:57

Uh the end is never the end.

Uh, cái kết không bao giờ là cái kết.

1:20:00

That's like my favorite like internal saying.

Đó kiểu như là câu nói nội tâm yêu thích của tôi.

1:20:02

Um, and it goes to the comments uh before about survival being a precursor surviving being a precursor to thriving.

Um, và nó liên quan đến những bình luận uh trước đó về việc sinh tồn là tiền đề, sinh tồn là tiền đề để phát triển.

1:20:07

You know, you got to survive before you thrive, which is your brain tells you.

Bạn biết đấy, bạn phải sinh tồn trước khi phát triển, đó là điều não bạn nói với bạn.

1:20:12

And along these entrepreneurial journeys, I think this is most applicable.

Và trên những hành trình khởi nghiệp này, tôi nghĩ điều này áp dụng nhiều nhất.

1:20:15

It I mean this is the hardest journey anyone can go on.

Ý tôi là đây là hành trình khó khăn nhất mà bất kỳ ai có thể đi.

1:20:19

Like if you go on this journey for 5 years, like you are mentally harder than like 99.9% of the population.

Kiểu như nếu bạn đi trên hành trình này trong 5 năm, thì về mặt tinh thần bạn cứng cỏi hơn khoảng 99,9% dân số.

1:20:24

This is like people don't understand the Chinese water torture of like having self-doubt and like having things go wrong etc.

Điều này giống như người ta không hiểu được kiểu tra tấn bằng nước của Trung Quốc, kiểu như có sự tự nghi ngờ và kiểu như mọi thứ đi sai, vân vân.

1:20:30

And so um you know more tactically you get this when you're working out and you know like in a day like oh I'm too tired like I need to stop.

Và vì vậy um bạn biết đấy, thực tế hơn, bạn gặp điều này khi bạn tập luyện và bạn biết đấy, kiểu như trong một ngày, kiểu như ôi tôi quá mệt, tôi cần dừng lại.

1:20:39

But the truth

Nhưng sự thật

1:20:40

is you can keep going um and the world's going to keep spinning.

Là bạn có thể tiếp tục um và thế giới sẽ tiếp tục quay.

1:20:43

So I find in the moments where it's just like the hardest or you have this hard decision that seems impassible and your body you're having this visceral reaction to like this is not this is impassible just to remind yourself that like I'm going to wake up tomorrow like this isn't the end there's another end

Vì vậy tôi thấy trong những khoảnh khắc khi mọi thứ kiểu như khó khăn nhất hoặc bạn có quyết định khó khăn này dường như không thể vượt qua và cơ thể bạn có phản ứng nội tạng kiểu như điều này là không thể vượt qua, chỉ cần tự nhắc mình rằng kiểu như tôi sẽ thức dậy vào ngày mai, điều này không phải là kết thúc, còn một cái kết khác

1:20:59

somewhere I just find that to unlock me to be like okay there might not be a perfect solution there might be like an imperfect solution but it's a solution so let's just keep going.

Ở đâu đó, tôi chỉ thấy điều đó mở khóa cho tôi để kiểu như được rồi, có thể không có giải pháp hoàn hảo, có thể có một giải pháp không hoàn hảo nhưng nó là một giải pháp, vậy cứ tiếp tục đi.

1:21:07

Final question.

Câu hỏi cuối cùng.

1:21:08

You helped create Uber Eats.

Bạn đã giúp tạo ra Uber Eats.

1:21:09

I imagine you're still a power user of Uber Eatats.

Tôi tưởng tượng bạn vẫn là một người dùng tích cực của Uber Eats.

1:21:12

You have a favorite restaurant on URIs that maybe people should know about maybe that you order most from?

Bạn có nhà hàng yêu thích nào trên Uber Eats mà có thể mọi người nên biết, có thể là nơi bạn đặt nhiều nhất không?

1:21:17

- I order a shocking amount of McDonald's actually despite my like original story.

- Thực ra tôi đặt McDonald's với số lượng đáng kinh ngạc, bất chấp câu chuyện ban đầu của tôi.

1:21:22

Um uh it's it's sort of the family treat in the house.

Um uh, đó kiểu như là món đãi cả nhà trong nhà.

1:21:27

I would say that's uh that's probably the top thing that we order.

Tôi sẽ nói đó là uh, đó có lẽ là thứ hàng đầu mà chúng tôi đặt.

1:21:32

- Oh man, I'm worried for your health, but I love I haven't had McDonald's in so long.

- Trời ơi, tôi lo cho sức khỏe của bạn, nhưng tôi thích, tôi đã lâu lắm rồi không ăn McDonald's.

1:21:36

this is like maybe I should give it another - I mean I mean more practically we will order like mixed greens or tender greens or something like that like on a day-to-day basis but like you know I think that like the more notable surprising thing is that despite my initial aversion to working um with a

Điều này kiểu như có lẽ tôi nên thử lại - Ý tôi là, thực tế hơn, chúng tôi sẽ đặt kiểu như rau trộn hỗn hợp hoặc rau mềm hoặc đại loại thế, kiểu như hàng ngày, nhưng bạn biết đấy, tôi nghĩ điều đáng chú ý và bất ngờ hơn là bất chấp sự ác cảm ban đầu của tôi với việc làm việc um với một

1:21:52

global chain like it's a good treat once in a while you just shouldn't have it all the time Jason this was incredible I really appreciate you making time for this I'm really honored to be the first chat you've had since taking over at scale um where can folks find you online if they want to maybe reach out, learn more about what you're I don't know, maybe look for maybe a join scale.

Chuỗi toàn cầu, kiểu như đó là một món đãi ngon thỉnh thoảng, bạn chỉ không nên ăn nó suốt ngày thôi. Jason, điều này thật tuyệt vời, tôi thực sự cảm kích vì bạn đã dành thời gian cho việc này. Tôi thực sự vinh dự khi là người đầu tiên bạn trò chuyện kể từ khi tiếp quản ở Scale. Um, mọi người có thể tìm bạn ở đâu trên mạng nếu họ muốn có thể liên hệ, tìm hiểu thêm về những gì bạn đang làm, tôi không biết, có thể tìm cơ hội tham gia Scale.

1:22:10

1:22:11

where do you want to point people to and how can listeners be useful to you?

Bạn muốn hướng mọi người đến đâu và làm thế nào để người nghe có thể hữu ích cho bạn?

1:22:14

- Yeah, absolutely.

- Ừ, chắc chắn rồi.

1:22:14

I'm J Droy.

Tôi là J Droy.

1:22:15

Uh J D R O E G at uh you know on X.

Uh J D R O E G tại uh bạn biết đấy, trên X.

1:22:18

That's probably the easiest way to follow me, keep up with things, and you know, you can shoot me a DM if you like.

Đó có lẽ là cách dễ nhất để theo dõi tôi, cập nhật mọi thứ, và bạn biết đấy, bạn có thể gửi tin nhắn trực tiếp cho tôi nếu muốn.

1:22:25

And uh so I think that's how you would um keep in touch.

Và uh tôi nghĩ đó là cách bạn sẽ um giữ liên lạc.

1:22:28

And sorry, what was your other question?

Và xin lỗi, câu hỏi khác của bạn là gì nhỉ?

1:22:30

- Uh if you're hiring, I don't know where should people go check it out if you are.

- Uh nếu bạn đang tuyển dụng, tôi không biết mọi người nên vào đâu để xem nếu có.

1:22:34

And then also just Yeah.

Và rồi cũng chỉ là, ừ.

1:22:36

Yeah, absolutely.

Ừ, chắc chắn rồi.

1:22:36

Just go to scale.com, go to our careers page, and we have 250 open roles.

Chỉ cần vào scale.com, vào trang tuyển dụng của chúng tôi, và chúng tôi có 250 vị trí đang mở.

1:22:40

Uh to the point about, you know, we're in business and we're growing.

Uh, về điểm bạn biết đấy, chúng tôi đang kinh doanh và đang phát triển.

1:22:44

Uh we're hiring a ton of people.

Uh chúng tôi đang tuyển rất nhiều người.

1:22:45

Um our applications business, you know, our data business is growing.

Um mảng ứng dụng của chúng tôi, bạn biết đấy, mảng dữ liệu của chúng tôi đang phát triển.

1:22:48

Our

Mảng

1:22:49

applications and services business is growing like crazy.

Ứng dụng và dịch vụ của chúng tôi đang phát triển điên cuồng.

1:22:50

Um and so we're going to need a lot of people to help us on that journey.

Um và vì vậy chúng tôi sẽ cần rất nhiều người giúp chúng tôi trên hành trình đó.

1:22:55

- You guys just signed some insanely large contracts with the government.

- Các bạn vừa ký một số hợp đồng lớn đến điên rồ với chính phủ.

1:22:58

I was reading - two 100 million contracts.

Tôi đang đọc - hai hợp đồng trị giá 100 triệu.

1:23:01

- 100 million contracts.

- Hợp đồng 100 triệu.

1:23:03

- Yeah.

- Ừ.

1:23:03

We didn't sign just one, we signed two in one month.

Chúng tôi không chỉ ký một, chúng tôi ký hai trong một tháng.

1:23:06

So yes, no, the our um our federal business is doing well.

Vậy nên vâng, không, mảng kinh doanh liên bang của chúng tôi đang làm ăn tốt.

1:23:09

Our enterprise business is doing well.

Mảng kinh doanh doanh nghiệp của chúng tôi đang làm ăn tốt.

1:23:11

Our our international government's business is doing well.

Mảng kinh doanh chính phủ quốc tế của chúng tôi đang làm ăn tốt.

1:23:13

Um there's a lot of demand out there.

Ừm, có rất nhiều nhu cầu ngoài kia.

1:23:16

- Some sales people are getting some great commissions.

- Một số nhân viên bán hàng đang nhận được những khoản hoa hồng tuyệt vời.

1:23:18

Good job, Jason.

Làm tốt lắm, Jason.

1:23:19

Thank you so much for being here.

Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã ở đây.

1:23:21

- Yeah, thank you.

- Vâng, cảm ơn bạn.

1:23:22

Yeah.

Vâng.

1:23:22

Yeah.

Vâng.

1:23:22

Honored to be a guest here.

Rất vinh dự được làm khách ở đây.

1:23:24

Um you know, super excited to be with, you know, be with you, especially so early in the journey, um or at least my journey here, uh leading scale.

Ừm, bạn biết đấy, cực kỳ hào hứng được ở cùng, bạn biết đấy, được ở cùng bạn, đặc biệt là khi hành trình còn rất sớm, ừm hoặc ít nhất là hành trình của tôi ở đây, uh, dẫn dắt scale.

1:23:32

I appreciate it.

Tôi trân trọng điều đó.

1:23:33

Thanks for Thanks for coming.

Cảm ơn vì Cảm ơn vì đã đến.

1:23:35

Thanks for joining us.

Cảm ơn vì đã tham gia cùng chúng tôi.

1:23:36

Bye everyone.

Tạm biệt mọi người.

1:23:37

Thank you so much for listening.

Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã lắng nghe.

1:23:38

If you found this valuable, you can subscribe to the show on Apple Podcasts, Spotify, or your favorite podcast app.

Nếu bạn thấy điều này hữu ích, bạn có thể đăng ký chương trình trên Apple Podcasts, Spotify hoặc ứng dụng podcast yêu thích của bạn.

1:23:45

Also, please consider giving us a rating or leaving a review as that really helps other listeners find the podcast.

Ngoài ra, hãy cân nhắc cho chúng tôi một đánh giá hoặc để lại nhận xét vì điều đó thực sự giúp những người nghe khác tìm thấy podcast.

1:23:51

You can find all past episodes or learn more about the show at lennispodcast.com.

Bạn có thể tìm tất cả các tập trước hoặc tìm hiểu thêm về chương trình tại lennispodcast.com.

1:23:56

See you in the next episode.

Hẹn gặp bạn trong tập tiếp theo.

Transcript

Hiển thị

AI's Shift from Knowing to Doing

Jason Droy, the new CEO of Scale AI, discusses how AI is evolving from models that know things to models that do things. The conversation covers the evolution of data labeling, the need for expert human input, and the challenges of implementing AI in enterprises.

Jason Droy, CEO mới của Scale AI, thảo luận về cách AI đang phát triển từ các mô hình biết mọi thứ thành các mô hình làm mọi thứ. Cuộc trò chuyện bao gồm sự phát triển của gán nhãn dữ liệu, nhu cầu về đầu vào của chuyên gia con người và những thách thức khi triển khai AI trong doanh nghiệp.