Trong thập kỷ vừa qua, dữ liệu đã trở thành hạ tầng cốt lõi của nhiều ngành kinh tế, từ tài chính, logistics đến marketing và nông nghiệp. Tuy nhiên, thiên nhiên và đa dạng sinh học – dù được thừa nhận ngày càng rõ là nền tảng của tăng trưởng dài hạn – lại là một trong những lĩnh vực cuối cùng được “đưa vào hệ thống dữ liệu”. Lý do không nằm ở việc thiếu nhận thức, mà ở chỗ thiên nhiên vốn khó đo lường, phụ thuộc bối cảnh và thiếu chuẩn chung để so sánh theo thời gian và không gian.
Sự xuất hiện của biodiversity tech đánh dấu một bước ngoặt quan trọng. Các startup trong lĩnh vực này không tiếp cận thiên nhiên bằng diễn ngôn đạo đức hay trách nhiệm xã hội, mà bằng câu hỏi rất kinh tế: liệu dữ liệu sinh học có thể trở thành một loại dữ liệu vận hành, được mua lặp lại, dùng cho ra quyết định và quản trị rủi ro hay không?
Bài viết này phân tích hai startup tiêu biểu đang trả lời câu hỏi đó theo hai hướng khác nhau: NatureMetrics và Biome Makers. Cả hai đều khai thác eDNA và giải trình tự DNA môi trường, nhưng lại xây dựng mô hình kinh doanh, chuỗi giá trị dữ liệu và lợi thế cạnh tranh rất khác nhau. Case được thiết kế để giúp người học hiểu sâu logic “data-as-a-service” trong biodiversity tech, thay vì chỉ quan sát công nghệ bề mặt.
Vấn đề trung tâm của case
Vấn đề chiến lược cốt lõi mà cả hai công ty cùng đối mặt có thể tóm gọn trong một câu hỏi: làm thế nào biến dữ liệu sinh học – vốn mang tính khoa học, phức tạp và không chắc chắn – thành một sản phẩm dữ liệu đáng tin, có giá trị kinh tế và được thị trường chấp nhận?
Câu hỏi này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh biodiversity tech đang thu hút dòng vốn đầu tư sớm, nhưng chưa có “công thức chuẩn” như fintech hay SaaS truyền thống. Các startup không chỉ phải chứng minh công nghệ, mà còn phải xây dựng niềm tin thể chế, khả năng chuẩn hóa và sự gắn kết lâu dài với khách hàng.
Case 1: NatureMetrics – từ eDNA đến quản trị rủi ro thiên nhiên
NatureMetrics ra đời trong bối cảnh các dự án hạ tầng, năng lượng và bảo tồn ngày càng chịu áp lực phải chứng minh tác động lên đa dạng sinh học. Trước đây, các đánh giá tác động môi trường thường mang tính tĩnh, dựa vào khảo sát thủ công và khó so sánh giữa các giai đoạn. NatureMetrics tiếp cận vấn đề này bằng cách coi đa dạng sinh học là một biến số cần được đo lặp lại theo thời gian, tương tự như cách doanh nghiệp đo doanh thu hay phát thải.
Giá trị cốt lõi của NatureMetrics không nằm ở việc “phát hiện được bao nhiêu loài”, mà ở khả năng chuyển eDNA thành các chỉ số có thể dùng cho quản trị rủi ro thiên nhiên. Bộ kit lấy mẫu cho phép khách hàng thu mẫu nước, đất hoặc trầm tích một cách chuẩn hóa. Dữ liệu sau đó được giải trình tự và xử lý bằng pipeline sinh tin học, rồi được tích hợp vào nền tảng Nature Intelligence – nơi các kết quả sinh học được chuyển thành dashboard và chuỗi thời gian.
Điểm then chốt trong mô hình của NatureMetrics là baseline và xu hướng. Một phép đo đơn lẻ có thể mang tính khoa học, nhưng chỉ chuỗi đo lặp lại mới tạo ra dữ liệu đủ mạnh để nói về rủi ro, phục hồi hay suy thoái. Khi khách hàng đã xây baseline và quy trình báo cáo trên Nature Intelligence, việc chuyển sang nhà cung cấp khác trở nên tốn kém, không chỉ về chi phí mà còn về tính liên tục của dữ liệu.
Về mặt doanh thu, NatureMetrics kết hợp phí dự án theo mẫu với subscription nền tảng. Cấu trúc này khiến chu kỳ bán hàng dài và phụ thuộc nhiều vào niềm tin, nhưng khi đã “vào hệ thống”, khách hàng có xu hướng gắn bó lâu dài. Đây là mô hình quen thuộc trong các ngành bán dữ liệu rủi ro hoặc compliance, nơi độ tin cậy quan trọng hơn tốc độ tăng trưởng ngắn hạn.
Case 2: Biome Makers – từ microbiome đất đến quyết định canh tác
Biome Makers xuất phát từ một bài toán rất khác. Trong nông nghiệp, đặc biệt là nông nghiệp thâm canh, đất thường được nhìn như một giá thể vật lý, trong khi hệ vi sinh vật đất – yếu tố quyết định dinh dưỡng, bệnh và khả năng phục hồi – lại bị “ẩn”. Biome Makers tiếp cận đất như một hệ sinh thái sống, trong đó DNA vi sinh vật có thể tiết lộ chức năng sinh học của đất.
Khác với NatureMetrics, Biome Makers không đặt trọng tâm vào báo cáo hay rủi ro vĩ mô, mà tập trung vào quyết định vận hành hằng ngày. Nền tảng BeCrop không chỉ mô tả đa dạng vi sinh, mà dùng AI để suy luận chức năng sinh học liên quan đến chu trình dinh dưỡng, rủi ro bệnh và hiệu quả của đầu vào nông nghiệp. Kết quả được trình bày theo bản đồ thửa ruộng, cho phép so sánh theo mùa vụ.
Mô hình doanh thu của Biome Makers phản ánh logic này. BeCrop Test đóng vai trò cửa vào theo mẫu, trong khi BeCrop Platform tạo dòng subscription gắn với quản lý farm và dự án. Đặc biệt, hợp tác với các nhà sản xuất phân bón và chế phẩm sinh học giúp Biome Makers mở rộng quy mô nhanh hơn, bởi dữ liệu không chỉ phục vụ nông dân mà còn trở thành công cụ chứng minh giá trị sản phẩm đầu vào.
Lợi thế cạnh tranh của Biome Makers nằm ở cơ sở dữ liệu microbiome tích lũy theo cây trồng, vùng địa lý và mùa vụ. Dữ liệu này không chỉ giúp cải thiện mô hình AI, mà còn tạo ra “ngôn ngữ chức năng” riêng về sức khỏe đất, rất khó để đối thủ mới tái tạo trong thời gian ngắn.
Hai logic dữ liệu, hai chiến lược mở rộng
So sánh hai case cho thấy, dù cùng sử dụng eDNA, NatureMetrics và Biome Makers đang xây hai loại “data flywheel” khác nhau. NatureMetrics xây flywheel ở cấp danh mục và rủi ro: càng nhiều site và chuỗi thời gian, mô hình rủi ro càng tốt và giá trị cho khách hàng enterprise càng cao. Biome Makers xây flywheel ở cấp vận hành: càng nhiều mùa vụ và thử nghiệm, khuyến nghị càng chính xác và ROI cho nông nghiệp càng rõ.
Sự khác biệt này kéo theo các lựa chọn chiến lược khác nhau về khách hàng mục tiêu, định giá và nhịp độ tăng trưởng. NatureMetrics ưu tiên chuẩn mực, hợp tác thể chế và độ tin cậy; Biome Makers ưu tiên volume, tích hợp sâu vào chuỗi giá trị nông nghiệp và khả năng mở rộng theo sản xuất.
Một điểm chung quan trọng là công nghệ giải trình tự không phải lợi thế khó sao chép nhất. Thứ khó sao chép là cơ sở dữ liệu domain-specific, quy trình QA/QC và niềm tin thị trường tích lũy theo thời gian.
Đối với Việt Nam và ASEAN, case cho thấy cơ hội không nằm ở việc sao chép các nền tảng toàn cầu, mà ở việc đi sâu vào một hệ sinh thái cụ thể, đo đủ lâu và gắn dữ liệu với quyết định kinh tế rõ ràng. Khi đó, dữ liệu không chỉ mô tả thiên nhiên, mà trở thành hạ tầng cho phân bổ vốn và hành động.
NatureMetrics và Biome Makers cho thấy biodiversity tech không phải là cuộc đua công nghệ, mà là cuộc đua xây dựng hạ tầng dữ liệu đáng tin. Trong cuộc đua này, ai đi trước về dữ liệu, chuẩn hóa và niềm tin sẽ tạo ra lợi thế tích lũy rất lớn. Teaching case này cung cấp một nền tảng phân tích để người học đánh giá các chiến lược dữ liệu trong biodiversity tech, cũng như suy ngẫm về con đường khả thi cho startup và nhà đầu tư ở các nền kinh tế mới nổi.
© Bản quyền thuộc về KisStartup. Mọi hình thức sao chép, trích dẫn hoặc sử dụng lại cần ghi rõ nguồn KisStartup.
Tài liệu tham khảo (IEEE)
[1] NatureMetrics, “Nature Intelligence platform overview,” 2024.
[2] Renewable Matter, “NatureMetrics: scalable biodiversity metrics powered by eDNA,” 2024.
[3] Biome Makers, “BeCrop technology overview,” 2024.
[4] EU CORDIS, “AI-driven soil microbiome analysis project,” 2023.
[5] TNFD, Recommendations of the Taskforce on Nature-related Financial Disclosures, 2023.
[6] Serena Capital, “VC funding trends in Nature Tech,” 2024.