Ngành công nghiệp Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang chuyển đổi nhanh chóng sau giai đoạn đột phá về mô hình lớn trong năm 2025. Nhìn về năm 2026, các cơ hội đổi mới được dự đoán sẽ tập trung vào việc khắc phục những hạn chế về cấu trúc hiện tại của mô hình và chuyển đổi giá trị công nghệ thành kết quả kinh doanh thực tế.
1. Khả năng Học tập Liên tục Trực tuyến (Online Continuous Learning) Trọng tâm kỹ thuật chính sẽ chuyển sang việc liệu AI có thể đạt được khả năng học trực tuyến liên tục hay không. Mục tiêu là vượt qua những hạn chế về cấu trúc do "tham số đóng băng" gây ra, cho phép các mô hình lớn hoặc tác nhân thông minh liên tục học hỏi, tiếp nhận phản hồi, tự điều chỉnh và thậm chí tự động viết lại chiến lược của riêng chúng trực tuyến.
2. AI Vật lý trở thành Cơ sở Hạ tầng Mới (Physical AI as New Infrastructure) AI được kỳ vọng sẽ thực sự bước vào thế giới vật chất và trở thành một loại cơ sở hạ tầng mới trong các lĩnh vực như robot, xe tự hành, công cụ trò chơi và bản sao kỹ thuật số. AI vật lý yêu cầu các hệ thống thông minh phải hiểu các quy luật vật lý, "nhìn," "hành động" và "hiểu" môi trường thực tế của nó.
3. Sự trưởng thành của Mô hình Thế giới (World Models) Các mô hình thế giới, vốn cho phép AI xây dựng "một thế giới thu nhỏ trong tâm trí" để mô phỏng và dự đoán các trạng thái tương lai của môi trường khi một hành động được thực hiện, sẽ chuyển dần sang giai đoạn "mô phỏng - môi trường vật lý - triển khai hệ thống thực tế". Cơ chế "diễn tập tinh thần" này sẽ cải thiện tính khái quát hóa, tính an toàn và khả năng lập kế hoạch dài hạn của hệ thống.
4. Chuyển đổi Logic Đầu tư sang "Nền tảng Kinh doanh" Logic đầu tư sẽ chuyển từ "Câu chuyện công nghệ" (tập trung vào sự đột phá của mô hình/chip/robot thông minh) sang "Nền tảng Kinh doanh". Các nhà đầu tư sẽ tìm kiếm các dự án có lợi thế cạnh tranh thực sự, mô hình kinh tế rõ ràng và khả năng xây dựng "bánh đà dữ liệu" thông qua sự tích lũy dữ liệu và phản hồi của người dùng.
5. Xây dựng Rào cản Cạnh tranh cho Ứng dụng (Application Moats) Các công ty ứng dụng độc lập phải xây dựng rào cản cạnh tranh riêng ở các lĩnh vực dọc vượt ra ngoài ranh giới của các mô hình lớn. Cơ hội nằm ở những nơi đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ngành, tích hợp quy trình làm việc phức tạp, hoặc các yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu, tuân thủ và triển khai cục bộ.
6. Tích hợp Phần mềm và Phần cứng (Software-Hardware Integration) Sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm có thể trở thành một con đường đáng để khám phá, đặc biệt đối với các doanh nhân Trung Quốc. Chiến lược này bao gồm việc bắt đầu với phần mềm để củng cố nền tảng công nghệ, sau đó đưa các thiết bị phần cứng vào để đạt được hiệu ứng hiệp đồng của "phần cứng được xác định bằng phần mềm" nhằm xây dựng rào cản cạnh tranh cao hơn.
7. Thúc đẩy Tác nhân Thông minh Tự động (Autonomous Agent Development) Các ứng dụng AI sẽ tiếp tục phát triển theo hướng thông minh, chuyển từ các công cụ phản hồi thụ động (Copilot) sang các tác nhân thông minh có thể chủ động lập kế hoạch, gọi công cụ và tự tối ưu hóa. Mục tiêu tương lai là một tác nhân thông minh hoàn toàn tự động, hoạt động như một thực thể kỹ thuật số "sống".
8. Sự trỗi dậy của Mô hình Biên và Hợp tác Đám mây-Biên (Edge Models and Cloud-Edge Collaboration) "Suy luận biên" (Edge inference) trở thành chiến trường quan trọng, với khả năng suy luận được chuyển sang phía thiết bị để thực thi. Sự phát triển này hình thành cấu trúc "cộng tác đám mây-biên" đa quy mô, cung cấp phản hồi độ trễ thấp và bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ trong các kịch bản gia đình và văn phòng.
9. "Kỹ thuật Ngữ cảnh" là Cốt lõi Phát triển ("Context Engineering" as Core) Công việc cốt lõi của các ứng dụng AI gốc đã chuyển sang "kỹ thuật ngữ cảnh". Điều này bao gồm việc sắp xếp động các lời nhắc, bộ nhớ, trạng thái và lệnh gọi công cụ để xây dựng một môi trường thông tin cho phép các mô hình lớn hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả.
10. Phá vỡ "Nghịch lý Năng suất Solow" (Breaking the Solow Paradox) AI có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi, giúp giải phóng năng lực trí tuệ và thể chất. Nếu sự chuyển đổi này lan tỏa đến các lĩnh vực then chốt như sản xuất, năng lượng và nghiên cứu khoa học, nó có tiềm năng thúc đẩy cải thiện năng suất tổng yếu tố (TFP), làm thay đổi dữ liệu năng suất kinh tế vĩ mô.
Bước sang năm 2026, ngành AI sẽ tập trung vào việc chuyển đổi từ giai đoạn khám phá công nghệ sang giai đoạn tích hợp hệ thống, nơi các câu hỏi về khả năng học tập lâu dài, sự hiện diện vật lý và mô hình kinh doanh bền vững sẽ quyết định hướng đi tương lai của ngành.
1. Khả năng Học tập Liên tục Trực tuyến (Online Continuous Learning) Trọng tâm kỹ thuật chính sẽ chuyển sang việc liệu AI có thể đạt được khả năng học trực tuyến liên tục hay không. Mục tiêu là vượt qua những hạn chế về cấu trúc do "tham số đóng băng" gây ra, cho phép các mô hình lớn hoặc tác nhân thông minh liên tục học hỏi, tiếp nhận phản hồi, tự điều chỉnh và thậm chí tự động viết lại chiến lược của riêng chúng trực tuyến.
2. AI Vật lý trở thành Cơ sở Hạ tầng Mới (Physical AI as New Infrastructure) AI được kỳ vọng sẽ thực sự bước vào thế giới vật chất và trở thành một loại cơ sở hạ tầng mới trong các lĩnh vực như robot, xe tự hành, công cụ trò chơi và bản sao kỹ thuật số. AI vật lý yêu cầu các hệ thống thông minh phải hiểu các quy luật vật lý, "nhìn," "hành động" và "hiểu" môi trường thực tế của nó.
3. Sự trưởng thành của Mô hình Thế giới (World Models) Các mô hình thế giới, vốn cho phép AI xây dựng "một thế giới thu nhỏ trong tâm trí" để mô phỏng và dự đoán các trạng thái tương lai của môi trường khi một hành động được thực hiện, sẽ chuyển dần sang giai đoạn "mô phỏng - môi trường vật lý - triển khai hệ thống thực tế". Cơ chế "diễn tập tinh thần" này sẽ cải thiện tính khái quát hóa, tính an toàn và khả năng lập kế hoạch dài hạn của hệ thống.
4. Chuyển đổi Logic Đầu tư sang "Nền tảng Kinh doanh" Logic đầu tư sẽ chuyển từ "Câu chuyện công nghệ" (tập trung vào sự đột phá của mô hình/chip/robot thông minh) sang "Nền tảng Kinh doanh". Các nhà đầu tư sẽ tìm kiếm các dự án có lợi thế cạnh tranh thực sự, mô hình kinh tế rõ ràng và khả năng xây dựng "bánh đà dữ liệu" thông qua sự tích lũy dữ liệu và phản hồi của người dùng.
5. Xây dựng Rào cản Cạnh tranh cho Ứng dụng (Application Moats) Các công ty ứng dụng độc lập phải xây dựng rào cản cạnh tranh riêng ở các lĩnh vực dọc vượt ra ngoài ranh giới của các mô hình lớn. Cơ hội nằm ở những nơi đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về ngành, tích hợp quy trình làm việc phức tạp, hoặc các yêu cầu nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu, tuân thủ và triển khai cục bộ.
6. Tích hợp Phần mềm và Phần cứng (Software-Hardware Integration) Sự kết hợp giữa phần cứng và phần mềm có thể trở thành một con đường đáng để khám phá, đặc biệt đối với các doanh nhân Trung Quốc. Chiến lược này bao gồm việc bắt đầu với phần mềm để củng cố nền tảng công nghệ, sau đó đưa các thiết bị phần cứng vào để đạt được hiệu ứng hiệp đồng của "phần cứng được xác định bằng phần mềm" nhằm xây dựng rào cản cạnh tranh cao hơn.
7. Thúc đẩy Tác nhân Thông minh Tự động (Autonomous Agent Development) Các ứng dụng AI sẽ tiếp tục phát triển theo hướng thông minh, chuyển từ các công cụ phản hồi thụ động (Copilot) sang các tác nhân thông minh có thể chủ động lập kế hoạch, gọi công cụ và tự tối ưu hóa. Mục tiêu tương lai là một tác nhân thông minh hoàn toàn tự động, hoạt động như một thực thể kỹ thuật số "sống".
8. Sự trỗi dậy của Mô hình Biên và Hợp tác Đám mây-Biên (Edge Models and Cloud-Edge Collaboration) "Suy luận biên" (Edge inference) trở thành chiến trường quan trọng, với khả năng suy luận được chuyển sang phía thiết bị để thực thi. Sự phát triển này hình thành cấu trúc "cộng tác đám mây-biên" đa quy mô, cung cấp phản hồi độ trễ thấp và bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ trong các kịch bản gia đình và văn phòng.
9. "Kỹ thuật Ngữ cảnh" là Cốt lõi Phát triển ("Context Engineering" as Core) Công việc cốt lõi của các ứng dụng AI gốc đã chuyển sang "kỹ thuật ngữ cảnh". Điều này bao gồm việc sắp xếp động các lời nhắc, bộ nhớ, trạng thái và lệnh gọi công cụ để xây dựng một môi trường thông tin cho phép các mô hình lớn hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả.
10. Phá vỡ "Nghịch lý Năng suất Solow" (Breaking the Solow Paradox) AI có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi, giúp giải phóng năng lực trí tuệ và thể chất. Nếu sự chuyển đổi này lan tỏa đến các lĩnh vực then chốt như sản xuất, năng lượng và nghiên cứu khoa học, nó có tiềm năng thúc đẩy cải thiện năng suất tổng yếu tố (TFP), làm thay đổi dữ liệu năng suất kinh tế vĩ mô.
Bước sang năm 2026, ngành AI sẽ tập trung vào việc chuyển đổi từ giai đoạn khám phá công nghệ sang giai đoạn tích hợp hệ thống, nơi các câu hỏi về khả năng học tập lâu dài, sự hiện diện vật lý và mô hình kinh doanh bền vững sẽ quyết định hướng đi tương lai của ngành.
