a16z dự đoán rằng đến năm 2026, trí tuệ nhân tạo sẽ định hình lại các ngành công nghiệp, ứng dụng và tổ chức (Phần 2).

Tựa gốc: Những Ý Tưởng Lớn Năm 2026: Phần 2
Tác giả gốc: a16z New Media
Biên soạn bởi: Peggy, BlockBeats

Ghi chú của biên tập viên: Nếu những đột phá trong trí tuệ nhân tạo (AI) năm qua đã định nghĩa lại "khả năng của mô hình", thì xu hướng hiện nay đang định hình lại "logic ứng dụng" và "ranh giới ngành". Đến năm 2026, AI sẽ không còn chỉ là một công cụ thụ động, mà sẽ chủ động tích hợp vào mọi quy trình làm việc, trở thành một hệ điều hành vô hình thúc đẩy sự nâng cấp toàn diện trong công nghiệp, tài chính, tiêu dùng và hợp tác doanh nghiệp.

Trong phần thứ hai của báo cáo thường niên "Những Ý Tưởng Lớn Năm 2026", nhóm American Dynamism and Apps của a16z tin rằng từ khóa cho năm 2026 là "tái cấu trúc": tái cấu trúc cơ sở hạ tầng, tái cấu trúc logic phân phối và tái cấu trúc ranh giới hợp tác giữa con người và máy móc. Ai nắm bắt được những xu hướng này đầu tiên sẽ định hình thập kỷ tiếp theo.

Sau đây là văn bản gốc:

Hôm qua, chúng tôi đã phát hành phần đầu tiên trong chuỗi "Những Ý tưởng Lớn", bao gồm cơ sở hạ tầng, tăng trưởng, khoa học đời sống và sức khỏe, cũng như những vấn đề mà nhóm Speedrun tin rằng các công ty khởi nghiệp sẽ giải quyết vào năm 2026.

Bài viết liên quan: " a16z dự đoán năm 2026, tiết lộ bốn xu hướng chính (Phần 1) "

Hôm nay, chúng tôi mang đến cho các bạn phần thứ hai của loạt bài này, với những góc nhìn từ các nhóm Phát triển Năng động và Ứng dụng tại Mỹ. Hãy đón chờ thêm những ý tưởng từ nhóm chuyên về tiền điện tử vào ngày mai.

Đội năng động Mỹ

David Ulevitch: Xây dựng nền tảng công nghiệp dựa trên trí tuệ nhân tạo

Hoa Kỳ đang tái thiết các lĩnh vực kinh tế thực sự tạo nên sức mạnh quốc gia. Năng lượng, sản xuất, hậu cần và cơ sở hạ tầng đang được chú trọng trở lại, nhưng sự thay đổi đáng kể nhất là sự trỗi dậy của một nền tảng công nghiệp hoàn toàn dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và phần mềm. Những công ty này, bắt đầu từ mô phỏng, thiết kế tự động và vận hành dựa trên AI, không chỉ đang định hình lại quá khứ mà còn đang xây dựng tương lai.

Điều này mở ra những cơ hội to lớn: hệ thống năng lượng tiên tiến, sản xuất tự động hóa cao độ, khai thác mỏ thế hệ mới, và các quy trình sinh học và enzym (sản xuất các tiền chất hóa học quan trọng cần thiết cho nhiều ngành công nghiệp). Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thiết kế các lò phản ứng sạch hơn, tối ưu hóa việc khai thác tài nguyên, chế tạo các enzym hiệu quả hơn và điều phối các đàn tự hành với những hiểu biết sâu sắc mà các nhà điều hành truyền thống không thể sánh kịp.

Sự chuyển đổi tương tự cũng đang diễn ra bên ngoài các nhà máy. Các cảm biến tự động, máy bay không người lái và các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện đại giờ đây có thể liên tục giám sát các hệ thống quan trọng mà trước đây rất khó quản lý toàn diện, chẳng hạn như cảng, đường sắt, đường dây điện, đường ống dẫn dầu, căn cứ quân sự và trung tâm dữ liệu.

Thế giới thực cần phần mềm mới. Những doanh nhân có thể tạo ra nó sẽ định hình sự thịnh vượng của nước Mỹ trong thế kỷ tới. Nếu bạn là một trong số những người đó, hãy liên hệ với tôi.

Erin Price-Wright: Sự hồi sinh của nhà máy Mỹ

Thế kỷ huy hoàng đầu tiên của nước Mỹ được xây dựng trên sức mạnh công nghiệp, nhưng chúng ta đã đánh mất phần lớn sức mạnh đó—một phần do việc gia công ở nước ngoài và một phần do sự thất bại của toàn xã hội trong việc duy trì phát triển. Nhưng giờ đây, những bánh răng rỉ sét đang quay trở lại, và chúng ta đang chứng kiến sự hồi sinh của các nhà máy Mỹ, được thúc đẩy bởi phần mềm và trí tuệ nhân tạo.

Tôi tin rằng vào năm 2026, các doanh nghiệp sẽ áp dụng "tư duy nhà máy" để giải quyết các thách thức trong lĩnh vực năng lượng, khai thác mỏ, xây dựng và sản xuất. Điều này có nghĩa là triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ tự động một cách có hệ thống, hợp tác với lực lượng lao động lành nghề và vận hành các quy trình phức tạp, tùy chỉnh như một dây chuyền lắp ráp. Ví dụ: giải quyết nhanh chóng và lặp đi lặp lại các quy định và phê duyệt phức tạp; đẩy nhanh chu kỳ thiết kế, xem xét khả năng sản xuất ngay từ đầu; quản lý tốt hơn việc điều phối dự án quy mô lớn; và triển khai công nghệ tự động để đẩy nhanh các nhiệm vụ khó khăn hoặc nguy hiểm đối với con người.

Bằng cách áp dụng tầm nhìn trăm năm tuổi của Henry Ford—lập kế hoạch cho khả năng mở rộng và tính lặp lại ngay từ ngày đầu tiên—và kết hợp nó với các công nghệ AI mới nhất, chúng ta sẽ sớm đạt được sản xuất hàng loạt các lò phản ứng hạt nhân, đáp ứng nhu cầu nhà ở và xây dựng các trung tâm dữ liệu với tốc độ chóng mặt, mở ra một kỷ nguyên vàng mới của ngành công nghiệp. Như lời Elon Musk đã nói, "Chính nhà máy là sản phẩm."

Zabie Elmgren: Làn sóng quan sát tiếp theo sẽ diễn ra trong thế giới vật lý, chứ không phải thế giới kỹ thuật số.

Trong thập kỷ qua, khả năng quan sát phần mềm đã thay đổi cách chúng ta giám sát các hệ thống kỹ thuật số, giúp mã nguồn và máy chủ trở nên minh bạch thông qua nhật ký, số liệu và dấu vết. Một cuộc cách mạng tương tự sắp diễn ra trong thế giới vật lý.

Với hơn một tỷ camera và cảm biến kết nối đã được triển khai tại các thành phố của Hoa Kỳ, khả năng quan sát vật lý – khả năng hiểu được cách thức hoạt động của các thành phố, lưới điện và các cơ sở hạ tầng khác trong thời gian thực – đang trở nên cấp thiết và khả thi hơn bao giờ hết. Lớp nhận thức mới này cũng sẽ thúc đẩy bước tiến tiếp theo trong lĩnh vực robot và công nghệ tự động, cho phép máy móc dựa vào một mạng lưới toàn cầu trình bày thế giới vật lý dưới dạng mã có thể quan sát được.

Tất nhiên, sự chuyển đổi này tiềm ẩn những rủi ro thực sự: các công cụ có thể phát hiện cháy rừng hoặc ngăn ngừa tai nạn tại công trường xây dựng cũng có thể gây ra những cơn ác mộng kinh hoàng. Làn sóng người chiến thắng tiếp theo sẽ là những người giành được lòng tin của công chúng và xây dựng các hệ thống bảo vệ quyền riêng tư, có khả năng tương tác, dựa trên trí tuệ nhân tạo, giúp xã hội minh bạch hơn chứ không phải kém tự do hơn. Bất cứ ai xây dựng được mạng lưới đáng tin cậy này sẽ định hình khả năng quan sát trong thập kỷ tới.

Ryan McEntush: Ngành công nghiệp điện sẽ thúc đẩy thế giới tiến lên.

Cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo sẽ không chỉ diễn ra trong các nhà máy, mà còn cả bên trong những cỗ máy vận hành chúng.

Phần mềm đã thay đổi cách chúng ta suy nghĩ, thiết kế và giao tiếp. Giờ đây, nó đang thay đổi cách chúng ta di chuyển, xây dựng và sản xuất. Những tiến bộ trong điện khí hóa, vật liệu và trí tuệ nhân tạo đang hội tụ, mang lại khả năng điều khiển phần mềm thực sự cho thế giới vật lý. Máy móc đang bắt đầu sở hữu khả năng cảm nhận, học hỏi và hành động tự chủ.

Đây là sự trỗi dậy của hệ thống công nghiệp điện tử – công nghệ tích hợp cung cấp năng lượng cho xe điện, máy bay không người lái, trung tâm dữ liệu và sản xuất hiện đại. Nó kết nối các nguyên tử vận hành thế giới với các bit điều khiển chúng: khoáng chất được tinh chế thành các thành phần, năng lượng được lưu trữ trong pin, điện được điều khiển bởi các thiết bị điện tử công suất, chuyển động được truyền qua các động cơ chính xác, và tất cả điều này được phối hợp bởi phần mềm. Đây là nền tảng vô hình đằng sau bước đột phá trong tự động hóa vật lý; nó quyết định rằng phần mềm không chỉ có thể ra lệnh cho một chiếc xe, mà còn có thể tự lái.

Nhưng khả năng xây dựng toàn bộ hệ thống này—từ việc tinh chế các vật liệu quan trọng đến sản xuất các chip tiên tiến—đang bị mất đi. Nếu Hoa Kỳ muốn dẫn đầu kỷ nguyên công nghiệp tiếp theo, nước này phải kiểm soát phần cứng làm nền tảng cho nó. Quốc gia nào kiểm soát được hệ thống công nghiệp điện sẽ định hình các công nghệ công nghiệp và quân sự trong tương lai.

Phần mềm đã từng thống trị thế giới; giờ đây nó sẽ thúc đẩy thế giới tiến lên.

Oliver Hsu: Các phòng thí nghiệm tự động thúc đẩy khám phá khoa học

Khi khả năng của mô hình tiếp tục phát triển trong lĩnh vực đa phương thức và khả năng thao tác của robot tiếp tục được cải thiện, các nhóm nghiên cứu sẽ đẩy nhanh quá trình theo đuổi khám phá khoa học tự động. Những công nghệ song song này sẽ tạo ra các phòng thí nghiệm tự động có khả năng khám phá khoa học theo vòng khép kín—từ việc hình thành giả thuyết đến thiết kế và thực hiện thí nghiệm, rồi đến suy luận, phân tích kết quả và lặp lại các hướng nghiên cứu trong tương lai. Các nhóm xây dựng những phòng thí nghiệm này sẽ là các nhóm liên ngành, tích hợp chuyên môn từ trí tuệ nhân tạo, robot học, vật lý và khoa học sự sống, sản xuất, vận hành và các lĩnh vực khác, cho phép thử nghiệm liên ngành liên tục thông qua "phòng thí nghiệm không người giám sát" và mở ra một kỷ nguyên mới của khám phá khoa học.

Will Bitsky: Chinh phục dữ liệu trong các ngành công nghiệp trọng điểm

Năm 2025, kỷ nguyên AI sẽ được đặc trưng bởi những hạn chế về sức mạnh tính toán và việc xây dựng trung tâm dữ liệu; trong khi đó, năm 2026, nó sẽ được định hình bởi những hạn chế về dữ liệu và là tâm điểm của cuộc chiến dữ liệu tiếp theo: các ngành công nghiệp trọng điểm của chúng ta.

Các ngành công nghiệp trọng điểm này vẫn là nguồn dữ liệu tiềm năng, chưa được cấu trúc. Mỗi lần điều phối xe tải, đọc chỉ số thiết bị, vận hành bảo trì, chạy sản xuất, lắp ráp và thử nghiệm bắn đều cung cấp nguyên liệu cho việc huấn luyện mô hình. Tuy nhiên, thu thập dữ liệu, chú thích và huấn luyện mô hình không phải là những thuật ngữ thường được sử dụng trong lĩnh vực công nghiệp.

Nhu cầu về dữ liệu này không hề thiếu. Các công ty như Scale, Mercer và các phòng nghiên cứu AI đang không ngừng thu thập dữ liệu quy trình (không chỉ "những gì đã được thực hiện", mà còn cả "cách thức thực hiện") và trả giá rất cao cho mỗi đơn vị "dữ liệu về quy trình sản xuất".

Các công ty công nghiệp có cơ sở hạ tầng vật chất và lực lượng lao động hiện có sẽ có lợi thế cạnh tranh trong việc thu thập dữ liệu và sẽ bắt đầu tận dụng lợi thế này. Hoạt động của họ tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ có thể được thu thập với chi phí cận biên gần bằng không để huấn luyện các mô hình của riêng họ hoặc cấp phép cho bên thứ ba.

Chúng ta cũng có thể kỳ vọng các công ty khởi nghiệp sẽ xuất hiện để hỗ trợ. Những công ty khởi nghiệp này sẽ cung cấp một hệ thống phối hợp: các công cụ phần mềm để thu thập, chú thích và cấp phép dữ liệu; phần cứng cảm biến và SDK; môi trường học tăng cường và quy trình huấn luyện; và cuối cùng, thậm chí cả những cỗ máy thông minh của riêng họ.

Nhóm ứng dụng

David Haber: Trí tuệ nhân tạo nâng cao mô hình kinh doanh

Các công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo (AI) tốt nhất không chỉ tự động hóa các tác vụ mà còn khuếch đại lợi ích kinh tế cho khách hàng của họ. Ví dụ, trong luật tòa án theo thỏa thuận phí thành công, các công ty chỉ kiếm được tiền khi thắng kiện. Các công ty như Eve sử dụng dữ liệu kết quả độc quyền để dự đoán tỷ lệ thành công của vụ kiện, giúp các công ty lựa chọn các vụ kiện tốt hơn, phục vụ nhiều khách hàng hơn và cải thiện tỷ lệ thắng kiện.

Trí tuệ nhân tạo (AI) củng cố chính mô hình kinh doanh. Nó không chỉ giảm chi phí mà còn tạo ra nhiều doanh thu hơn. Đến năm 2026, chúng ta sẽ thấy logic này mở rộng sang tất cả các ngành, với các hệ thống AI ngày càng phù hợp hơn với động lực của khách hàng và tạo ra những lợi thế tổng hợp mà phần mềm truyền thống không thể đạt được.

Anish Acharya: ChatGPT trở thành cửa hàng ứng dụng AI

Vòng đời sản phẩm tiêu dùng đòi hỏi ba điều kiện: công nghệ mới, hành vi tiêu dùng mới và kênh phân phối mới.

Cho đến gần đây, làn sóng AI đã đáp ứng được hai điều kiện đầu tiên, nhưng lại thiếu các kênh phân phối bản địa mới. Hầu hết các sản phẩm đều dựa vào các mạng lưới hiện có (như X) hoặc tiếp thị truyền miệng.

Với sự ra mắt của OpenAI Apps SDK, sự hỗ trợ của Apple cho các chương trình mini và việc ChatGPT giới thiệu tính năng nhắn tin nhóm, các nhà phát triển ứng dụng dành cho người tiêu dùng giờ đây có thể tiếp cận trực tiếp 900 triệu người dùng của ChatGPT và đạt được sự tăng trưởng thông qua các mạng lưới chương trình mini như Wabi. Là mảnh ghép cuối cùng trong vòng đời sản phẩm dành cho người tiêu dùng, kênh phân phối mới này được kỳ vọng sẽ tạo ra một cơn sốt công nghệ tiêu dùng hiếm có trong thập kỷ vào năm 2026. Nếu bỏ qua, bạn sẽ phải gánh chịu hậu quả.

Olivia Moore: Công nghệ Voice Proxy đang dần chiếm lĩnh thị trường.

Trong 18 tháng qua, khái niệm về các trợ lý giọng nói AI cho phép tương tác thực tế trong quản lý doanh nghiệp đã chuyển từ khoa học viễn tưởng thành hiện thực. Hàng nghìn công ty, từ các doanh nghiệp vừa và nhỏ đến các tập đoàn lớn, đang sử dụng AI giọng nói để lên lịch hẹn, hoàn tất đặt chỗ, tiến hành khảo sát và thu thập dữ liệu. Những trợ lý này giúp doanh nghiệp giảm chi phí, tăng doanh thu và giải phóng nhân viên để họ tập trung vào những công việc có giá trị cao hơn và thú vị hơn.

Tuy nhiên, vì lĩnh vực này vẫn còn ở giai đoạn sơ khai, nhiều công ty vẫn đang ở giai đoạn "điểm tiếp nhận cuộc gọi bằng giọng nói", chỉ cung cấp một hoặc một vài loại cuộc gọi như một giải pháp. Tôi mong muốn được thấy các tổng đài viên giọng nói mở rộng để xử lý toàn bộ quy trình làm việc (có thể đa phương thức) và thậm chí quản lý toàn bộ vòng đời quan hệ khách hàng.

Điều này có thể bao gồm các tác nhân được tích hợp sâu hơn vào hệ thống kinh doanh, cho phép chúng xử lý các tương tác phức tạp hơn. Khi mô hình cơ bản tiếp tục được cải thiện—các tác nhân giờ đây có thể gọi các công cụ và hoạt động trên nhiều hệ thống—không có lý do gì mà mọi công ty không nên sử dụng các sản phẩm AI ưu tiên giọng nói để tối ưu hóa các khía cạnh quan trọng của hoạt động kinh doanh.

Marc Andrusko: Sự xuất hiện của các ứng dụng chủ động, không báo trước

Năm 2026 sẽ đánh dấu sự kết thúc của kỷ nguyên các lời nhắc bật lên dành cho người dùng phổ thông. Làn sóng ứng dụng AI tiếp theo sẽ hoàn toàn không có lời nhắc nhập liệu hiển thị – chúng sẽ quan sát hành động của bạn và chủ động đề xuất các hành động để bạn xem xét. Môi trường phát triển tích hợp (IDE) của bạn sẽ đề xuất việc tái cấu trúc trước cả khi bạn nói; hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của bạn sẽ tự động soạn thảo email theo dõi sau khi bạn kết thúc cuộc gọi; các công cụ thiết kế của bạn sẽ tạo ra các biến thể khi bạn làm việc. Giao diện trò chuyện sẽ chỉ là những công cụ hỗ trợ; AI sẽ trở thành một khung đỡ vô hình, len lỏi vào mọi quy trình làm việc, được kích hoạt bởi ý định chứ không phải mệnh lệnh.

Angela Strange: Trí tuệ nhân tạo sẽ thực sự nâng cấp cơ sở hạ tầng ngân hàng và bảo hiểm.

Nhiều ngân hàng và công ty bảo hiểm đã tích hợp các tính năng AI vào hệ thống truyền thống của họ, chẳng hạn như xử lý tài liệu và trợ lý giọng nói, nhưng AI chỉ thực sự có thể chuyển đổi dịch vụ tài chính khi chúng ta xây dựng lại cơ sở hạ tầng nền tảng của nó.

Đến năm 2026, rủi ro khi không nâng cấp để tận dụng tối đa trí tuệ nhân tạo sẽ lớn hơn rủi ro thất bại. Chúng ta sẽ chứng kiến các tổ chức tài chính lớn chấm dứt hợp đồng với nhà cung cấp cũ và bắt đầu triển khai các giải pháp thay thế mới hơn, tích hợp trí tuệ nhân tạo. Những công ty này sẽ không còn bị ràng buộc bởi các ranh giới phân loại trước đây mà sẽ trở thành các nền tảng, tập trung hóa, chuẩn hóa và làm phong phú dữ liệu cơ bản từ các hệ thống truyền thống và các nguồn bên ngoài.

Kết quả là gì?

Quy trình làm việc sẽ được đơn giản hóa và thực hiện song song đáng kể, loại bỏ nhu cầu chuyển đổi giữa các hệ thống và giao diện. Ví dụ, bạn có thể xem và xử lý hàng trăm tác vụ song song trong một hệ thống cho vay thế chấp, và các nhân viên thậm chí có thể xử lý cả những tác vụ nhỏ nhặt hơn.

Các danh mục truyền thống sẽ được hợp nhất để tạo thành các danh mục mới lớn hơn. Ví dụ, dữ liệu KYC của khách hàng có thể được tích hợp với dữ liệu giám sát quá trình tiếp nhận và chuyển đổi vào một nền tảng quản lý rủi ro duy nhất.

Những doanh nghiệp chiến thắng trong các hạng mục mới này sẽ lớn gấp 10 lần so với các tập đoàn khổng lồ đã thành lập: các hạng mục này lớn hơn, và thị trường phần mềm đang ngốn rất nhiều nhân lực. Tương lai của dịch vụ tài chính không phải là việc áp dụng AI vào các hệ thống cũ, mà là xây dựng một hệ điều hành mới dựa trên AI.

Joe Schmidt: Mô hình triển khai tiên tiến đưa AI đến 99% doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo (AI) là bước đột phá công nghệ thú vị nhất của thế hệ chúng ta. Nhưng cho đến nay, phần lớn doanh thu của các công ty khởi nghiệp tập trung vào 1% các công ty hàng đầu ở Thung lũng Silicon—cho dù đó là ở khu vực Vịnh San Francisco hay trong mạng lưới rộng lớn hơn của nó. Điều này cũng dễ hiểu: các doanh nhân muốn bán sản phẩm cho những công ty mà họ biết và có thể dễ dàng tiếp cận, cho dù bằng cách lái xe đến văn phòng hay bằng cách liên hệ với các nhà đầu tư mạo hiểm trong hội đồng quản trị của họ.

Đến năm 2026, tình hình sẽ đảo ngược. Các doanh nghiệp sẽ nhận ra rằng phần lớn cơ hội về AI nằm ngoài Thung lũng Silicon, và chúng ta sẽ thấy các doanh nhân mới áp dụng mô hình triển khai tiên tiến để khám phá những cơ hội tiềm ẩn trong các ngành công nghiệp truyền thống quy mô lớn. Những cơ hội này mang lại tiềm năng to lớn trong các ngành tư vấn và dịch vụ truyền thống (như các công ty tích hợp và triển khai hệ thống) và các lĩnh vực phát triển chậm như sản xuất.

Seema Amble: Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra các lớp điều phối và vai trò mới trong danh sách Fortune 500.

Đến năm 2026, các doanh nghiệp sẽ tiếp tục chuyển dịch từ các công cụ AI riêng lẻ sang các hệ thống đa tác nhân cần hoạt động như các nhóm kỹ thuật số phối hợp. Khi các tác nhân bắt đầu quản lý các quy trình công việc phức tạp, phụ thuộc lẫn nhau—như lập kế hoạch, phân tích và thực thi—các tổ chức cần phải suy nghĩ lại về cấu trúc công việc và luồng ngữ cảnh giữa các hệ thống. Chúng ta đã thấy các công ty như AskLio và HappyRobot triển khai các tác nhân trong toàn bộ quy trình, chứ không chỉ cho các nhiệm vụ đơn lẻ.

Các công ty trong danh sách Fortune 500 sẽ cảm nhận rõ rệt nhất sự thay đổi này: họ sở hữu nguồn dữ liệu khổng lồ, kiến thức chuyên môn sâu rộng và sự phức tạp trong hoạt động, phần lớn nằm trong bộ não con người. Việc chuyển đổi bối cảnh này thành một cấu trúc nền tảng được chia sẻ bởi các nhân viên tự động sẽ giúp đưa ra quyết định nhanh hơn, tinh giản quy trình và cho phép các quy trình từ đầu đến cuối không còn phụ thuộc vào sự quản lý vi mô.

Sự chuyển đổi này cũng sẽ buộc các nhà lãnh đạo phải định hình lại vai trò và phần mềm. Các chức năng mới sẽ xuất hiện, chẳng hạn như nhà thiết kế quy trình làm việc AI, người giám sát tác nhân và các nhà lãnh đạo quản trị chịu trách nhiệm điều phối và kiểm toán lực lượng lao động kỹ thuật số. Bên cạnh các hệ thống lưu trữ hồ sơ hiện có, các doanh nghiệp sẽ cần các hệ thống phối hợp để quản lý tương tác đa tác nhân, phân xử ngữ cảnh và đảm bảo độ tin cậy của các quy trình làm việc tự động. Con người sẽ tập trung vào việc xử lý các trường hợp phức tạp và khó khăn nhất. Sự trỗi dậy của các hệ thống đa tác nhân không chỉ là một bước tiến nữa trong tự động hóa, mà là sự tái cấu trúc cách thức hoạt động, ra quyết định và tạo ra giá trị của các doanh nghiệp.

Bryan Kim: Trí tuệ nhân tạo dành cho người tiêu dùng đang chuyển từ "giúp đỡ tôi" sang "nhìn thấy tôi".

Năm 2026 sẽ là năm các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng chuyển từ năng suất sang kết nối. AI sẽ không chỉ giúp bạn hoàn thành công việc mà còn giúp bạn nhìn nhận bản thân rõ ràng hơn và xây dựng các mối quan hệ bền chặt hơn.

Tất nhiên, điều này rất khó. Nhiều sản phẩm AI xã hội đã ra mắt và thất bại. Nhưng nhờ vào cửa sổ ngữ cảnh đa phương thức và chi phí suy luận giảm dần, các sản phẩm AI giờ đây có thể học hỏi từ toàn bộ khía cạnh cuộc sống của bạn, chứ không chỉ những gì bạn nói với chatbot. Hãy tưởng tượng: album ảnh thể hiện những khoảnh khắc cảm xúc chân thực, chế độ nhắn tin 1:1 và trò chuyện nhóm thích ứng với người bạn đang nói chuyện cùng, và thói quen hàng ngày tự điều chỉnh khi căng thẳng.

Khi các sản phẩm này được ra mắt, chúng sẽ trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nhìn chung, sản phẩm "See Me" có cơ chế giữ chân khách hàng tốt hơn sản phẩm "Help Me". Sản phẩm "Help Me" kiếm tiền thông qua các nhiệm vụ riêng lẻ với mức độ sẵn lòng chi trả cao và tối ưu hóa việc giữ chân người dùng; sản phẩm "See Me" kiếm tiền thông qua các tương tác hàng ngày liên tục: mức độ sẵn lòng chi trả thấp hơn, nhưng mô hình sử dụng gắn bó hơn.

Mọi người hiện đang liên tục trao đổi dữ liệu để lấy giá trị: câu hỏi đặt ra là liệu những gì họ nhận được có đáng giá hay không. Và chẳng bao lâu nữa, điều này sẽ trở thành hiện thực.

Kimberly Tan: Các mô hình cơ bản mới mở ra những hình thức doanh nghiệp chưa từng có

Năm 2026, chúng ta sẽ chứng kiến sự xuất hiện của những công ty mà trước đây đơn giản là không thể, nhưng giờ đây đã trở nên khả thi nhờ những đột phá trong các mô hình như suy luận, điện toán đa phương thức và thao tác máy tính. Cho đến nay, nhiều ngành công nghiệp (như pháp lý hoặc hỗ trợ khách hàng) chỉ đơn thuần tận dụng khả năng suy luận được cải thiện để nâng cao các sản phẩm hiện có. Nhưng chúng ta mới chỉ bắt đầu thấy những công ty mà khả năng cốt lõi của sản phẩm hoàn toàn được thúc đẩy bởi các nguyên tắc cơ bản của mô hình mới này.

Những tiến bộ trong khả năng suy luận có thể mở khóa các chức năng mới, chẳng hạn như đánh giá các yêu cầu tài chính phức tạp hoặc xử lý các nghiên cứu học thuật hoặc phân tích chuyên sâu (ví dụ: giải quyết tranh chấp hóa đơn). Các mô hình đa phương thức cho phép trích xuất dữ liệu video tiềm năng từ các ngành công nghiệp có cơ sở vật chất (ví dụ: camera tại nhà máy sản xuất). Và sức mạnh tính toán cho phép tự động hóa trong các ngành công nghiệp rộng lớn, nơi giá trị từ lâu đã bị khóa bởi phần mềm máy tính để bàn, API kém hiệu quả và quy trình làm việc rời rạc.

James da Costa: Các công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo bán lại cho các công ty khởi nghiệp khác về trí tuệ nhân tạo và phát triển quy mô.

Chúng ta đang sống trong một kỷ nguyên chưa từng có về sự hình thành các công ty mới, được thúc đẩy bởi chu kỳ sản phẩm AI hiện tại. Nhưng không giống như trước đây, các tập đoàn khổng lồ hiện hữu không hề "ngủ quên"; họ đang tích cực ứng dụng AI. Vậy, các công ty khởi nghiệp có thể thành công bằng cách nào?

Một trong những cách hiệu quả và thường bị đánh giá thấp nhất để các công ty khởi nghiệp giành được quyền phân phối là phục vụ giai đoạn khởi nghiệp: các công ty mới thành lập (greenfield companies). Nếu bạn có thể thu hút họ ngay từ giai đoạn khởi nghiệp và cùng phát triển với họ, bạn sẽ trở thành một công ty lớn khi lượng khách hàng tăng lên. Các công ty như Stripe, Deel, Mercury và Ramp đều đã theo đuổi chiến lược này. Trên thực tế, nhiều khách hàng của Stripe thậm chí còn chưa tồn tại khi công ty được thành lập.

Đến năm 2026, chúng ta sẽ chứng kiến những công ty khởi nghiệp hướng đến thị trường mới này phát triển mạnh mẽ trên nhiều lĩnh vực phần mềm doanh nghiệp. Bí quyết rất đơn giản: xây dựng sản phẩm tốt hơn và tập trung vào những khách hàng mới, những người không bị ràng buộc bởi các ông lớn hiện có.

Hãy đón chờ nhé, chúng tôi sẽ chia sẻ một số ý tưởng sáng tạo từ nhóm chuyên gia tiền điện tử vào ngày mai.

[ Liên kết gốc ]