Câu chuyện về phần cứng AI trong hai năm qua không mấy sáng sủa — Humane bán mình cho HP rồi đóng cửa, Rabbit sa thải một nửa nhân viên, Friend bị chỉ trích thậm tệ sau khi giao hàng. Một vấn đề chung: Các công ty làm phần cứng không ai biết làm phần mềm.
Era, startup vừa huy động được 11 triệu USD, muốn tạo ra lớp phần mềm đó.
Nhìn vào vòng gọi vốn
- Tổng số: 11 triệu USD
- Vòng Seed A: 9 triệu USD, do Abstract Ventures và BoxGroup dẫn đầu, với sự tham gia của Collaborative Fund và Mozilla Ventures
- Vòng pre-seed trước đó: 2 triệu USD, từ Topology Ventures và Betaworks
Đội ngũ nhà đầu tư thiên thần còn đáng chú ý hơn: Caterina Fake (đồng sáng lập Flickr), Ken Kocienda (người tạo ra bàn phím iPhone), Tony Wang (người sáng lập OAS), ShaoBo Z (cựu CPO của Rabbit), Kelin Zhang (Poetry Camera) — những cái tên này gần như là "nhóm kiến tạo" của ngành điện tử tiêu dùng và phần mềm di động trong 20 năm qua. Việc cựu CPO của Rabbit cũng đặt cược vào một công ty xây dựng lớp phần mềm cho phần cứng AI tự nó đã là một tín hiệu thú vị.
Hồ sơ của ba nhà sáng lập nói lên nhiều điều hơn bản thân công ty
- Liz Dorman (CEO): Trước đây làm việc tại Humane về mảng AI orchestration, sau đó gia nhập HP khi Humane được mua lại
- Alex Ollman (CTO): Từ HP, từng xây dựng các framework agentic cấp doanh nghiệp
- Megan Gole (CPO): Trước đây tại Sutter Hill Ventures, từng tham gia dự án io của Jony Ive và Sam Altman
Điểm chung trong hồ sơ của cả ba: họ đều đã trực tiếp tham gia hoặc chứng kiến cận cảnh cách mà phần cứng AI thất bại. Humane và io là hai nỗ lực được chú ý nhất trong làn sóng phần cứng AI này; cái trước đã chứng minh phần cứng là ngõ cụt, cái sau được OpenAI mua lại với giá 6,5 tỷ USD và vẫn đang ấp ủ điều lớn lao.
Nhận định của Dorman rất thẳng thắn:
"Tôi muốn giành lại quyền lựa chọn thiết bị của chính mình."
Cô muốn lớp phần mềm của Era "thay thế lớp ứng dụng" — nghĩa là, trong tương lai, kính, nhẫn, mặt dây chuyền của bạn sẽ không cài đầy ứng dụng, mà kết nối vào một lớp thông minh thống nhất.
Era thực sự bán gì?
Không phải phần cứng, mà là một nền tảng phần mềm dành cho các nhà sản xuất phần cứng:
- Định tuyến đa mô hình: Kết nối hơn 130 LLM từ hơn 14 nhà cung cấp
- Xử lý đa phương thức: Giọng nói, hình ảnh, dữ liệu cảm biến đều có thể được xử lý
- Định tuyến động: Tự động chọn mô hình dựa trên tác vụ, mạng và chi phí
- Quản lý kết nối: Xử lý các tình huống thiết bị ngoại tuyến hoặc mạng yếu
- Khả năng mở rộng: Lên đến hàng triệu thiết bị
Định vị nghe có vẻ như "iOS cho phần cứng AI", nhưng cách nói chính xác hơn là "Vercel cho phần cứng AI" — bạn làm phần cứng, còn suy luận mô hình, định tuyến, giảm cấp, tính phí đều giao cho Era.
Các hình thức phần cứng mục tiêu: kính, nhẫn, mặt dây chuyền, loa gia đình.
Tại sao là bây giờ?
Sự thay đổi nhận thức lớn nhất trong làn sóng phần cứng AI này là mọi người cuối cùng cũng thừa nhận một điều: Bản thân phần cứng không thể trở thành cửa ngõ của AI.
Lý do thực tế:
- Cơ cấu chi phí sai lệch: Humane pin bán với giá 699 USD vẫn lỗ vì chi phí suy luận liên tục đốt tiền
- Không ai muốn trả phí hàng tháng cho một phần cứng AI đơn lẻ: Người dùng đã trả tiền cho ChatGPT, Claude, Gemini, họ sẽ không trả thêm một khoản riêng cho "AI" nhét trong kính
- Mô hình thay đổi hai lần một năm, phần cứng ba năm chưa chắc đã thay: Các nhà sản xuất phần cứng không kịp cập nhật ngăn xếp mô hình của chính họ
Đây chính là cơ hội của Era: Các nhà sản xuất phần cứng cần một lớp phần mềm có thể liên tục cập nhật mô hình, tự động chọn tuyến đường rẻ nhất, không bị ràng buộc vào một nhà cung cấp duy nhất. Tự làm thì quá tốn kém và ROI quá thấp.
So sánh: Trong thời kỳ đầu của điện thoại thông minh, không ai có thể bắt tất cả các nhà sản xuất điện thoại tự viết một hệ điều hành iOS, và cuối cùng Android đã trở thành giải pháp cho các nhà sản xuất phần cứng. Era muốn chiếm vị trí tương tự như Android trong thế giới phần cứng AI.
Nhưng có một vài vấn đề thực sự
Thứ nhất: 130 mô hình nghe có vẻ nhiều, nhưng thực sự có bao nhiêu mô hình có thể chạy được trong bối cảnh phần cứng? Suy luận trên thiết bị có yêu cầu về kích thước mô hình, lượng tử hóa và độ trễ hoàn toàn khác với đám mây; chỉ kết nối API là chưa đủ.
Thứ hai: Các nhà sản xuất phần cứng có thực sự muốn bị một lớp phần mềm của bên thứ ba chi phối? Anthropic vừa khiến giá cổ phiếu của Figma giảm 6,8% vì Claude Design, CPO đã từ chức khỏi hội đồng quản trị Figma trong tuần đó — các nhà sản xuất phần cứng rất nhạy cảm với việc "lớp phần mềm của tôi do người khác quản lý".
Thứ ba: 11 triệu USD trước tốc độ đốt tiền của phần cứng AI sẽ không kéo dài được lâu. Vòng tiếp theo của Era nhất định phải có cam kết từ ít nhất một vài khách hàng rõ ràng, nếu không câu chuyện sẽ không thể tiếp tục.
Một câu kết
Tất cả những sai lầm trong hai năm qua của làn sóng phần cứng AI đều chứng minh một điều: Kinh doanh này cần một đội ngũ vừa hiểu phần cứng vừa hiểu về điều phối mô hình. Đội ngũ của Era, xét về mặt hồ sơ, có vẻ như hội tụ được cả hai yếu tố. Nhưng liệu công việc kinh doanh có thành công hay không còn phụ thuộc vào việc, một năm sau, những phần cứng chạy trên nền tảng Era đầu tiên có thực sự khiến người dùng muốn sử dụng hay không.
Nguồn tham khảo: CocoLoop, Era raises $11M to build a software platform for AI gadgets (TechCrunch); Era raises $11M from Abstract Ventures and BoxGroup to bring AI to smart gadgets (TechFundingNews)