Các quỹ đầu tư mạo hiểm dự báo phần lớn doanh nghiệp sẽ tăng ngân sách cho AI trong năm 2026, nhưng dòng tiền sẽ tập trung vào số ít sản phẩm và nhà cung cấp tạo ra kết quả rõ ràng.
Khảo sát với nhóm nhà đầu tư tập trung vào khách hàng doanh nghiệp cho thấy giai đoạn “thử nghiệm nhiều công cụ” đang nhường chỗ cho chiến lược chọn người thắng cuộc, ưu tiên hệ thống an toàn, dễ kiểm soát và tối ưu chi phí tích hợp.
- Doanh nghiệp được dự báo tăng chi tiêu cho AI năm 2026, nhưng sẽ giảm số lượng hợp đồng và nhà cung cấp.
- Ngân sách có xu hướng dồn vào công cụ chứng minh hiệu quả, lớp bảo vệ an toàn và các hệ thống hợp nhất.
- Startup AI có thể chịu áp lực khi ngân sách thử nghiệm giảm, trừ các sản phẩm khác biệt khó sao chép.
Doanh nghiệp sẽ tăng ngân sách AI năm 2026 nhưng chi tiêu có chọn lọc
Các nhà đầu tư dự báo ngân sách AI tăng, song doanh nghiệp sẽ rót vốn vào ít hạng mục hơn và ưu tiên giải pháp chứng minh được hiệu quả thay vì mở rộng thử nghiệm.
Một khảo sát do TechCrunch thực hiện với 24 nhà đầu tư mạo hiểm tập trung vào khách hàng doanh nghiệp cho thấy xu hướng tăng đầu tư AI trong năm tới. Điểm nhấn không nằm ở “chi nhiều cho mọi thứ”, mà là tái phân bổ ngân sách sang các công cụ, nền tảng và lớp quản trị giúp AI triển khai ổn định ở quy mô lớn.
Trong bối cảnh doanh nghiệp đang thử nhiều công cụ cho cùng một nhu cầu, việc đánh giá khác biệt giữa các nhà cung cấp trở nên khó hơn, đặc biệt ở giai đoạn thử nghiệm khái niệm (PoC). Từ đó, chiến lược mua sắm có thể chuyển sang giảm trùng lặp, tinh gọn danh mục sản phẩm, và đẩy mạnh các hợp đồng mang lại tác động đo lường được.
Ngân sách AI sẽ được “hợp nhất” và chọn người thắng cuộc
Năm 2026 có thể là thời điểm nhiều doanh nghiệp hợp nhất chi tiêu AI, cắt bớt công cụ chồng chéo và tập trung vào vài nhà cung cấp được xem là “người thắng”.
Andrew Ferguson, Phó chủ tịch Databricks Ventures, dự báo doanh nghiệp sẽ bắt đầu hợp nhất đầu tư và chọn người thắng trong năm 2026. Ông cho rằng hiện nay các tổ chức đang thử nghiệm nhiều công cụ cho một trường hợp sử dụng, trong khi số lượng startup bùng nổ ở một số “trung tâm mua sắm” khiến việc phân biệt giá trị khác biệt ngay cả trong PoC cũng rất khó.
Khi doanh nghiệp thấy các bằng chứng hiệu quả thực tế từ AI, họ sẽ cắt bớt ngân sách thử nghiệm, hợp lý hóa các công cụ chồng lấp và chuyển phần tiết kiệm đó sang các công nghệ AI đã chứng minh được giá trị.
– Andrew Ferguson, Phó chủ tịch Databricks Ventures
Thị trường có thể phân hóa: ít nhà cung cấp chiếm phần lớn ngân sách
Các nhà đầu tư dự báo một nhóm nhỏ nhà cung cấp sẽ chiếm tỷ trọng lớn ngân sách AI, còn phần còn lại có thể chững lại hoặc sụt giảm doanh thu.
Rob Biederman, Đối tác quản lý tại Asymmetric Capital Partners, nhận định bức tranh chi tiêu AI của doanh nghiệp có thể thu hẹp xuống chỉ vài nhà cung cấp trên toàn ngành. Theo ông, doanh nghiệp sẽ ưu tiên các sản phẩm “rõ ràng tạo ra kết quả”, trong khi những giải pháp không chứng minh được tác động sẽ giảm mạnh.
Chúng tôi kỳ vọng sự phân hóa, nơi một số ít nhà cung cấp nắm giữ phần ngân sách AI doanh nghiệp không tương xứng, trong khi nhiều bên khác chứng kiến doanh thu đi ngang hoặc thu hẹp.
– Rob Biederman, Đối tác quản lý, Asymmetric Capital Partners
Lớp an toàn và giám sát trở thành hạng mục chi tiêu then chốt
Doanh nghiệp có xu hướng ưu tiên chi tiêu cho các lớp bảo vệ và giám sát để AI an toàn, đáng tin cậy, từ đó tự tin chuyển từ thử nghiệm sang triển khai diện rộng.
Kết quả khảo sát cho thấy dù ngân sách AI tăng, đây sẽ là các khoản “đầu tư tập trung”, trong đó một phần đáng kể có thể dành cho công cụ giúp AI an toàn khi đưa vào vận hành. Scott Beechuk, đối tác tại Norwest Venture Partners, cho rằng doanh nghiệp đã nhận ra giá trị đầu tư thực sự nằm ở các lớp kiểm soát và bảo vệ giúp AI “đáng tin cậy”.
Khi các năng lực này trưởng thành và giảm rủi ro, tổ chức sẽ tự tin chuyển từ giai đoạn thí điểm sang triển khai ở quy mô lớn, và ngân sách sẽ tăng.
– Scott Beechuk, Đối tác, Norwest Venture Partners
Ba mũi nhọn chi tiêu AI được nhắc đến: dữ liệu, tối ưu sau huấn luyện, hợp nhất công cụ
Một hướng nhìn cho năm 2026 là chi tiêu AI dồn vào nền tảng dữ liệu, tối ưu mô hình sau huấn luyện, và hợp nhất công cụ để giảm chi phí tích hợp và tăng ROI.
Harsha Kapre, Giám đốc tại Snowflake Ventures, cho biết chi tiêu AI có thể tập trung vào ba mảng: củng cố nền tảng dữ liệu, tối ưu mô hình sau huấn luyện, và hợp nhất công cụ. Ông cũng nói các bên ra quyết định đầu tư đang tìm kiếm hệ thống hợp nhất, thông minh, giúp giảm chi phí tích hợp và tạo ra lợi tức đầu tư (ROI) đo lường được, từ đó các giải pháp “AI-enabled” có thể hưởng lợi lớn.
Startup AI có thể đối mặt áp lực khi ngân sách thử nghiệm giảm
Khi doanh nghiệp giảm thử nghiệm và tập trung nhà cung cấp, nhiều startup AI có thể gặp khó, trừ khi có khác biệt rõ rệt như giải pháp dọc hoặc dữ liệu độc quyền.
Báo cáo nêu khả năng startup AI có thể đối mặt “điểm tính sổ” tương tự một số startup SaaS vài năm trước. Tham chiếu trong bài viết cũng đề cập rằng năm 2025, vốn đầu tư mạo hiểm rót vào startup AI đạt mức kỷ lục 192,7 tỷ USD, nhưng đoạn thông tin này không đi kèm phương pháp kiểm chứng trong nội dung trích dẫn.
Dù vậy, cơ hội vẫn mở cho các doanh nghiệp tạo ra sản phẩm nguyên bản, khó sao chép, như giải pháp theo ngành dọc hoặc dựa trên dữ liệu độc quyền. Ngược lại, các startup cung cấp sản phẩm trùng lớp với các nhà cung cấp doanh nghiệp lớn (ví dụ Salesforce hoặc AWS) có thể bị thu hẹp dự án thí điểm và đối mặt rủi ro nguồn vốn suy giảm.
Đọc thêm bối cảnh được nhắc tới trong bài về quỹ đạo của startup SaaS tại: câu chuyện phục hồi của startup SaaS.
Những câu hỏi thường gặp
Vì sao doanh nghiệp vẫn tăng ngân sách AI nhưng lại giảm số lượng nhà cung cấp?
Vì giai đoạn thử nghiệm nhiều công cụ đang chuyển sang giai đoạn tối ưu hóa và mở rộng triển khai. Doanh nghiệp muốn cắt các công cụ chồng chéo, giảm chi phí tích hợp và tập trung vào nhà cung cấp chứng minh hiệu quả vận hành và ROI.
Những hạng mục nào có thể hút ngân sách AI mạnh trong năm 2026?
Các ý kiến trong khảo sát nhấn mạnh lớp an toàn và giám sát để AI đáng tin cậy, củng cố nền tảng dữ liệu, tối ưu mô hình sau huấn luyện, và hợp nhất công cụ để tạo hệ thống thống nhất, dễ quản trị.
Startup AI cần điều gì để không bị mất cơ hội khi thị trường hợp nhất?
Nội dung cho rằng cơ hội nghiêng về sản phẩm khác biệt khó sao chép, như giải pháp theo ngành dọc hoặc dựa trên dữ liệu độc quyền. Ngược lại, sản phẩm “na ná” các nhà cung cấp lớn có thể khó duy trì dự án thí điểm và gọi vốn.