OpenAI mở rộng đội ngũ bán hàng doanh nghiệp một cách mạnh mẽ từ 10 lên 500 nhân viên chỉ trong chưa đầy hai năm, với Anthropic nhanh chóng theo sau, đặt mục tiêu doanh thu từ 20 đến 26 tỷ USD vào năm 2026. Cả hai công ty đều đang tuyển dụng tích cực trong bối cảnh có thể là môi trường bán hàng doanh nghiệp dễ dàng nhất trong lịch sử phần mềm. Tuy nhiên, kịch bản này cũng đặt ra những thách thức. Ben Horowitz đã nhấn mạnh trong cuộc thảo luận gần đây của Sequoia Capital rằng các khách hàng đã có xu hướng muốn mua AI từ OpenAI và Anthropic, tạo ra một môi trường bán hàng đầy rủi ro hơn là lợi thế. Hiện tượng này, được gọi là "Vấn đề Người Nhận Đơn", đã được CEO Cloudflare Matthew Prince thừa nhận vào tháng 5 năm 2023, khi ông thừa nhận rằng nhiều nhân viên bán hàng thành công chủ yếu là do "nhận đơn" vì nhu cầu cao đối với các sản phẩm giải quyết các vấn đề phổ biến. Khi điều kiện kinh tế vĩ mô thay đổi, Cloudflare đã cắt bỏ khoảng 100 nhân viên bán hàng chỉ góp khoảng 4% doanh thu mới, qua đó lộ rõ một khuyết điểm cấu trúc trong các thị trường nóng: với nhu cầu trong nước quá mạnh, kỹ năng bán hàng thực sự trở nên khó đo lường, cho phép những nhân viên trung bình nổi bật và thăng tiến vào các vị trí lãnh đạo mà không cần có khả năng bán hàng thực thụ—cho đến khi nhu cầu trong nước giảm sút. Nhà bình luận bán hàng TechSalesGuy đã minh họa điều này qua trải nghiệm của anh trai anh tại một công ty có nhu cầu cao, nơi mà nửa công việc bán hàng chỉ đơn giản là nhận đơn hàng. Sự tăng trưởng nhanh chóng về nhân sự tại OpenAI và Anthropic có thể tạo ra các đội nhóm giỏi trong việc bám theo đà tăng trưởng của nhu cầu trong nước, nhưng thiếu các kỹ năng cốt lõi của bán hàng—những kỹ năng thường dẫn đến việc thay đổi công việc nhanh chóng, được thưởng bằng sự liên kết thương hiệu hơn là năng lực thực sự. Horowitz so sánh điều này với kỷ luật bán hàng nghiêm ngặt tại PTC vào những năm 1990, một công ty có sản phẩm khó cài đặt, trình diễn và bán hàng, buộc các nhân viên bán hàng phải thành thạo việc lập bản đồ tài khoản hệ thống, thay thế đối thủ cạnh tranh, và biện minh kỹ thuật cho từng giao dịch một. Ông nhắc đến nhân viên xuất sắc của mình tại Databricks, Ron Gabrisko, người đã chứng tỏ kỹ năng qua việc bán các sản phẩm đòi hỏi kỹ thuật cao, áp dụng nguyên tắc tương tự khi tuyển dụng cho Okta—ưa thích các ứng viên đặt câu hỏi và đánh giá kỹ công ty tuyển dụng hơn là chỉ thể hiện sự nhiệt huyết. Những trực giác và kỷ luật như vậy hình thành năng lực bán hàng thực sự cần thiết để chốt những thương vụ khó. Các suy thoái thị trường trong quá khứ minh chứng cho điều này: Sự chậm lại của thị trường dot-com năm 2001 đã khiến các nhân viên bán hàng trước đó chỉ dựa vào yêu cầu khách hàng phải tuân thủ quy trình; sự tăng trưởng quảng cáo của Facebook chậm lại vào năm 2012 khi các nhà quảng cáo tìm kiếm ROI rõ ràng hơn; và AWS đối mặt với cạnh tranh thực sự vào khoảng 2015 khi Azure và Google Cloud đã tích cực theo đuổi khách hàng doanh nghiệp. Những công ty thành công trong quá trình chuyển đổi này đều có đội ngũ bán hàng đã quen với các điều kiện bán hàng khắc nghiệt trước đó, còn các công ty dựa vào tài năng inbound gặp khó khăn. Thị trường AI cũng theo đà này. Một khảo sát của a16z vào tháng 2 năm 2026 cho thấy 78% các CIO doanh nghiệp sử dụng OpenAI và 44% dùng Anthropic, với xu hướng hợp nhất đang diễn ra.

Khi các khách hàng doanh nghiệp bắt đầu chú trọng vào giá cả, hỗ trợ, rủi ro nhà cung cấp và độ sâu tích hợp, các cuộc đàm phán bán hàng sẽ trở nên phức tạp hơn so với phương pháp dựa vào yêu cầu trong nước như hiện nay. Đối với các nhà đầu tư, mức độ rủi ro là rất đáng kể. OpenAI dự kiến gần như nhân đôi quy mô nhân sự đến năm 2026, đạt 8. 000 người, với khoản đầu tư lớn vào các vai trò bán hàng và hỗ trợ khách hàng. Anthropic đặt mục tiêu doanh thu từ 20 đến 26 tỷ USD dựa trên các hợp tác với Deloitte, Cognizant và Snowflake, thực hiện phần lớn công đoạn triển khai qua các đối tác này. Cả hai chiến lược đều chứa đựng các yếu tố tổ chức đắt đỏ khó đảo ngược. Thêm vào đó, Reuters đã đưa tin vào tháng 3 năm 2026 rằng OpenAI và Anthropic cạnh tranh trong các liên doanh tư nhân, trong đó OpenAI đề nghị đảm bảo lợi nhuận tối thiểu 17. 5% để thu hút các đối tác. Những chiến lược này phụ thuộc nhiều vào đà bán hàng trong nước liên tục; nếu bị sụt giảm, cấu trúc chi phí cố định sẽ gây ra những rủi ro nghiêm trọng. Thêm nữa, các lãnh đạo bán hàng được đào tạo trong môi trường inbound toàn diện có xu hướng sao chép các mô hình tuyển dụng và quản lý phù hợp chỉ cho thị trường dễ dàng, kéo theo một khuyết điểm trong việc lựa chọn tài năng, điều này còn gia tăng qua các cấp tổ chức. Horowitz đề xuất phương pháp đầu tư giá trị trong việc tuyển dụng nhân viên bán hàng phù hợp: không chú trọng vào danh tiếng của các thương hiệu lớn, vì chúng không đảm bảo khả năng bán hàng xuất sắc. Thay vào đó, tìm kiếm những người bị thị trường xem nhẹ—những người có sự nghiệp tại các công ty ít tên tuổi hơn, nơi họ phải chiến đấu để giành từng thương vụ chống lại đối thủ cạnh tranh cứng đầu, xây dựng pipeline mà không dựa vào inbound tự nhiên, và thay thế các đối thủ cũ theo hệ thống chứ không chỉ phản ứng theo các yêu cầu báo giá tích cực. Các nhân viên như vậy thường không đến từ OpenAI hay Anthropic, mà từ các công ty đòi hỏi kỹ năng bán hàng thực sự. Sự sẵn có và kinh nghiệm của họ làm tăng giá trị trong việc tuyển dụng. Cuối cùng, bài kiểm tra thực sự cho các ông lớn AI không phải là mở rộng đội ngũ trong thời kỳ bùng nổ, mà là khả năng của lực lượng bán hàng mới này giữ chân và phát triển các tài khoản doanh nghiệp khi thị trường không còn tự động thúc đẩy doanh số nữa.