Năm 2026 có thể trở thành phép thử quyết định cho AI khi dòng tiền đầu tư hạ tầng dự kiến lên tới 500 tỷ USD, buộc các doanh nghiệp phải chứng minh công nghệ này vừa đáng tin cậy vừa tạo hiệu quả kinh tế.
Sau giai đoạn 2024 thử nghiệm và 2025 triển khai rộng, AI bước vào thời kỳ bị soi kỹ về chất lượng, chi phí và lợi thế cạnh tranh, nhất là khi người dùng đã trải nghiệm cả lợi ích lẫn các sai sót gây tốn kém.
- Chiến lược “càng nhiều dữ liệu và compute càng tốt” đang bị nghi ngờ về tính bền vững, thúc đẩy cách tiếp cận tiết kiệm năng lượng hơn.
- Các công ty AI phải chứng minh mô hình kinh doanh có thể tạo lợi nhuận và lợi thế dài hạn khi AI trở nên phổ biến.
- Hệ thống AI Trung Quốc giá rẻ, mở và dễ tùy biến đang tăng thị phần, tạo áp lực cạnh tranh lên các hãng Mỹ.
Đầu tư AI tăng mạnh khiến bài toán hiệu quả và độ tin cậy trở nên bắt buộc
Càng nhiều tiền đổ vào AI, thị trường càng đòi hỏi bằng chứng rằng hệ thống hoạt động ổn định và mang lại lợi ích tài chính rõ ràng.
Nhiều doanh nghiệp và hàng trăm triệu người đã đưa AI vào công việc theo các cách khác nhau, tạo ra kết quả trái chiều: có nơi cải thiện năng suất, có nơi gặp vấn đề dẫn đến sai sót tốn kém.
Trong các tháng tới, AI sẽ bị đánh giá gắt gao về mức độ “đáng tin để vận hành” và “đáng tiền để mở rộng”. Quy mô đầu tư vào thiết bị và hạ tầng AI được dự báo có thể đạt 500 tỷ USD vào năm 2026, làm nổi bật nhu cầu trả lời các câu hỏi cốt lõi về tăng trưởng, lợi nhuận và cạnh tranh.
Chiến lược tăng trưởng dựa trên compute đang chạm giới hạn
Nhiều chuyên gia cho rằng cách làm “mở rộng bằng dữ liệu và sức mạnh tính toán” đang giảm hiệu quả, buộc AI phải tiến hóa theo hướng tối ưu thuật toán và tiết kiệm năng lượng.
Từ năm 2019, bài viết “Bài học đắng” của Rich Sutton nhấn mạnh rằng việc bơm thêm dữ liệu và compute cho deep learning thường là con đường hiệu quả nhất để tăng năng lực. Thực tế, các hệ thống mạnh hơn liên tục xuất hiện, nhưng kèm theo nhu cầu tài nguyên tính toán ngày càng lớn.
Hiện nay, chính Sutton cùng nhiều nhà nghiên cứu khác cho rằng cách tiếp cận này đang “hụt hơi”. Điều đó không đồng nghĩa AI ngừng tiến bộ, mà hàm ý các công ty phải chứng minh họ có thể viết chương trình tốt hơn, tìm phương pháp nâng cấp năng lực mà không chỉ dựa vào mở rộng compute và tiêu thụ nhiều năng lượng.
Một hướng được dự đoán sẽ được chú ý hơn là AI neurosymbolic, kết hợp hệ thống dựa trên dữ liệu với các chương trình tuân theo quy tắc. Mục tiêu là tăng độ chính xác và tính nhất quán trong suy luận ở một số bối cảnh, thay vì chỉ “phình to” mô hình.
AI phổ cập khiến các công ty phải chứng minh lợi nhuận và lợi thế bền vững
Khi AI trở thành hàng hóa phổ biến, doanh nghiệp AI phải chỉ ra họ kiếm tiền ra sao và vì sao họ không dễ bị sao chép.
Các tập đoàn công nghệ lớn như Alphabet, Amazon và Microsoft có thể tiếp tục dùng AI để giảm chi phí và cải thiện dịch vụ vốn đã tiếp cận hàng tỷ người, từ đó biến AI thành đòn bẩy tối ưu vận hành.
Ngược lại, các công ty mới như OpenAI và Anthropic, những đơn vị dự kiến lên sàn trong năm nay, chịu áp lực chứng minh “hào lũy” giúp giữ đối thủ ở ngoài. Dù định giá toàn ngành tăng mạnh trong năm 2025, thị trường có xu hướng chuyển sang chấm điểm kỹ hơn theo năng lực riêng từng công ty, thay vì chỉ dựa vào làn sóng hứng khởi với AI.
Hệ thống AI Trung Quốc mở và rẻ đang bành trướng, ép các hãng Mỹ đổi chiến lược
AI Trung Quốc thu hút người dùng nhờ chi phí thấp và khả năng tùy biến, làm gia tăng áp lực cạnh tranh lên các mô hình đóng và đắt đỏ.
Khoảng một năm trước, DeepSeek gây chú ý khi phát hành một mô hình có chất lượng cao nhưng chi phí huấn luyện thấp hơn đáng kể so với các sản phẩm tương tự từ Mỹ, tạo cú hích cho xu hướng “hiệu năng/chi phí” và khả năng triển khai linh hoạt.
Kể từ đó, nhiều hệ thống Trung Quốc tập trung hơn vào nhu cầu cụ thể, rẻ hơn và dễ điều chỉnh đã mở rộng hiện diện thị trường. Nghiên cứu từ MIT và Hugging Face cho thấy các hệ thống do Trung Quốc sản xuất, dạng mở cho phép nhiều người truy cập, đã vươn lên chiếm 17% tổng số lượt tải xuống.
Sam Altman, CEO OpenAI, cũng thừa nhận công ty có thể đã chọn “sai phía của lịch sử” khi tập trung chủ yếu vào hệ thống riêng tư, chi phí cao và không cho người dùng tùy biến. Trước áp lực cạnh tranh, các hãng Mỹ đang phát hành thêm các hệ thống mở để bám sát nhu cầu thị trường.
Giá trị thật của AI sẽ được tách khỏi sự cường điệu
AI vẫn có tiềm năng lớn, nhưng giai đoạn tới sẽ ưu tiên các sản phẩm tạo giá trị thực và vận hành an toàn, thay vì chỉ dựa vào kỳ vọng.
Nếu được dùng đúng cách, AI có thể làm mượt quy trình vận hành, giúp nhân sự hoàn thành công việc nhanh hơn và tăng tốc nghiên cứu khoa học. Tuy nhiên, người dùng và nhà đầu tư ngày càng có xu hướng phân biệt rõ giữa các dịch vụ tạo lợi ích đo lường được với các sản phẩm chỉ “ăn theo” sức nóng AI.
Những câu hỏi thường gặp
Vì sao năm 2026 được xem là thời điểm then chốt để đánh giá AI?
Vì quy mô đầu tư vào thiết bị và hạ tầng AI được dự báo có thể đạt 500 tỷ USD vào năm 2026, khiến thị trường đòi hỏi bằng chứng rõ ràng về độ tin cậy và hiệu quả tài chính thay vì chỉ tăng trưởng theo kỳ vọng.
Chiến lược “mở rộng bằng dữ liệu và compute” đang gặp vấn đề gì?
Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng hiệu quả biên của việc tăng dữ liệu và compute đang giảm, đồng thời chi phí năng lượng và hạ tầng tăng cao. Do đó, các công ty phải tối ưu chương trình và tìm hướng tiến bộ ít tiêu hao hơn.
AI neurosymbolic là gì trong bối cảnh này?
Đó là hướng kết hợp hệ thống AI dựa trên dữ liệu với các thành phần tuân theo quy tắc, nhằm tăng khả năng suy luận và tính ổn định trong một số tác vụ, thay vì chỉ dựa vào việc mở rộng kích thước mô hình.
Vì sao các công ty AI mới bị áp lực hơn so với các tập đoàn công nghệ lớn?
Các tập đoàn lớn có thể dùng AI để tối ưu dịch vụ sẵn có và giảm chi phí trên quy mô lớn. Trong khi đó, các công ty AI mới phải chứng minh họ có lợi thế dài hạn và mô hình kiếm tiền bền vững khi AI ngày càng phổ biến.
Điều gì khiến AI Trung Quốc thu hút người dùng?
Các hệ thống AI Trung Quốc được mô tả là rẻ hơn, tập trung hơn và dễ tùy biến, nhiều mô hình còn ở dạng mở. Nghiên cứu từ MIT và Hugging Face ghi nhận các hệ thống dạng này chiếm 17% tổng số lượt tải xuống.