4 xu hướng AI được dự báo sẽ tái định hình doanh nghiệp vào năm 2026
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang bước vào giai đoạn phát triển mang tính quyết định. Các doanh nghiệp lúc này không còn xem AI là công cụ thử nghiệm mà đang đẩy nhanh việc tích hợp AI vào mô hình kinh doanh cốt lõi, qua đó tạo ra nguồn doanh thu mới và làm thay đổi cấu trúc của nhiều ngành công nghiệp.
AI chuyển từ thử nghiệm sang yếu tố sống còn của doanh nghiệp
Ông Dickson Woo, Tổng Giám đốc Quốc gia kiêm Trưởng bộ phận Công nghệ của IBM Malaysia, cho biết: “Những tổ chức biết tận dụng công nghệ để gia tăng tốc độ ra quyết định, khả năng phục hồi và tính minh bạch sẽ nắm giữ lợi thế cạnh tranh rõ rệt trong tương lai”. Theo ông, AI đang vượt qua giai đoạn thăm dò để trở thành yếu tố thiết yếu trong chiến lược phát triển dài hạn của doanh nghiệp.
Bên cạnh đó, ông cũng nhấn mạnh vai trò ngày càng quan trọng của AI chủ quyền (sovereign AI) trong việc xây dựng các hệ thống đổi mới đáng tin cậy, đồng thời chỉ ra rằng điện toán lượng tử sẽ là bước nhảy vọt tiếp theo của công nghệ trong thập kỷ tới. “Tương lai không còn là điều để dự đoán, mà là điều chúng ta có thể chủ động định hình,” ông nhận định.
4 xu hướng AI định hình lợi thế cạnh tranh năm 2026
1. AI supercomputing platform - Siêu máy tính AI thế hệ mới
Trong hành trình cách mạng hóa công nghệ, siêu máy tính AI (AI supercomputing platform) không chỉ đơn thuần là một phần trong hạ tầng CNTT, mà còn là hạt nhân của khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và huấn luyện các mô hình AI quy mô cực lớn. Với khả năng tính toán vượt trội, hệ thống này giúp rút ngắn thời gian xử lý từ hàng tuần xuống còn vài giờ, mở ra cơ hội thử nghiệm và tối ưu mô hình AI nhanh hơn bao giờ hết. Sự liên minh giữa High-Performance Computing (HPC), GPU chuyên dụng và kiến trúc mở rộng linh hoạt đã tạo ra một tầm cao mới cho phân tích dữ liệu lớn, dự báo chính xác và mô phỏng đòi hỏi tính liên tục và độ chính xác cao.
Chính vì vậy, các doanh nghiệp lớn đang có xu hướng chuyển sang kiến trúc hybrid và multi-cloud để tận dụng tối đa sức mạnh của AI supercomputing platform. Khi các bài toán phức tạp ngày càng gia tăng, việc đầu tư vào hệ thống có khả năng xử lý đa nhiệm, mở rộng linh hoạt và bảo mật cao sẽ quyết định thành bại trong thắng lợi cạnh tranh.
2. Multiagent system - Hệ thống đa tác nhân AI
Hệ thống đa tác nhân AI (Multiagent system) mở ra một cách tiếp cận mới trong việc hợp tác giữa các phần mềm và trí tuệ nhân tạo nhằm xử lý các quy trình phức tạp, có nhiều tác nhân cùng tham gia. Mô hình này cho phép các AI agents, mỗi cái có nhiệm vụ riêng, phối hợp với nhau để tối ưu hoá kết quả trong các lĩnh vực như logistics, bán hàng, y tế hay quản trị doanh nghiệp. Các tác nhân này có khả năng học hỏi, thích ứng và vận động độc lập nhưng vẫn phối hợp đồng bộ, tạo ra một hệ sinh thái AI linh hoạt, tự điều chỉnh và có khả năng mở rộng cao.
Thay vì phụ thuộc vào các hệ thống đơn lẻ, các doanh nghiệp hiện nay đang hướng tới các hệ thống đa tác nhân để giải quyết các bài toán đòi hỏi xử lý theo thời gian thực, dự đoán chính xác và tự điều chỉnh dựa trên dữ liệu mới.
Tương lai không xa, các hệ thống này sẽ trở thành trung tâm của giải pháp tự động hoá thông minh, giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro, tối ưu hoá quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua sự phối hợp của nhiều AI agent. Sự phối hợp này không chỉ đơn thuần là cộng tác, mà còn phản ánh xu hướng tạo ra "đại đội AI" để cạnh tranh và thích ứng linh hoạt hơn trong kỷ nguyên số.
3. Domain-specific language models - Mô hình ngôn ngữ chuyên ngành
Trong thế giới ngày càng đa dạng, các mô hình ngôn ngữ chuyên ngành (domain-specific language models) đang nổi lên như một xu hướng chủ đạo để phục vụ các ngành nghề đặc thù. Thay vì dựa vào các mô hình lớn, chung chung, doanh nghiệp và tổ chức đang tập trung vào việc phát triển các mô hình ngôn ngữ thấm đẫm kiến thức của ngành, giúp khả năng hiểu và phản hồi của AI sát hơn với đặc thù công việc, ngữ cảnh hoặc thuật ngữ kỹ thuật. Từ y tế, pháp lý đến tài chính, các mô hình này giúp đẩy nhanh quá trình phân tích, tự động tạo nội dung, tư vấn và ra quyết định dựa trên dữ liệu chuyên ngành.
Việc này không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành mà còn giảm thiểu các sai sót, đồng thời tăng độ chính xác trong các tác vụ phức tạp. Các doanh nghiệp đang đầu tư mạnh mẽ để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ chuyên sâu, không chỉ từ dữ liệu chung chung mà còn từ bộ dữ liệu ngành, giúp AI hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và sự đặc thù của từng lĩnh vực.
4. AI security platform - Nền tảng bảo mật cho AI
Nền tảng bảo mật AI (AI security platform) không chỉ giúp phát hiện các mối đe dọa, xâm nhập dựa trên phân tích dữ liệu liên tục mà còn xây dựng cơ chế phòng vệ, phòng tránh các cuộc tấn công đặc thù nhằm vào hệ thống AI, dữ liệu nhạy cảm và các mô hình học máy. Công nghệ này tích hợp các phương pháp kiểm thử liên tục, tự phát hiện điểm yếu và cân bằng quyền truy cập, đảm bảo cho các hệ thống AI không bị khai thác hoặc gây thiệt hại cho doanh nghiệp và khách hàng.
Điều quan trọng hơn, các nền tảng bảo mật AI còn hỗ trợ xây dựng các chính sách quản trị dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư khách hàng theo quy định quốc tế như GDPR, CCPA...
Thị trường sẽ chứng kiến sự ra đời của các nền tảng tích hợp AI và Cybersecurity, đem lại sự yên tâm cho doanh nghiệp trong hành trình chuyển đổi số toàn diện. Để thành công trong kỷ nguyên AI, việc đầu tư cho nền tảng bảo mật không chỉ là cần thiết mà còn là yếu tố quyết định sự thành bại của chiến lược số hóa dài hạn.
Sẵn sàng kiến trúc CNTT cho kỷ nguyên AI
Trong cuộc chơi của các xu hướng AI, việc chuẩn bị kiến trúc CNTT đúng chuẩn là bước đi chiến lược để không bị tụt lại phía sau. Điều này bao gồm việc xây dựng hệ thống linh hoạt, mở rộng được theo chiều hướng của AI, tích hợp các nền tảng như AI-native, supercomputing, multi-agent và mô hình ngôn ngữ chuyên ngành một cách đồng bộ. Các doanh nghiệp cần chú trọng đến việc quản lý dữ liệu, bảo mật, khả năng phát triển và vận hành hệ sinh thái AI để đảm bảo tính liên tục, minh bạch và hiệu quả.
Hạ tầng CNTT trong kỷ nguyên AI còn yêu cầu khả năng tích hợp linh hoạt, phù hợp với các mô hình đa đám mây, đa nền tảng, và đặc biệt là khả năng đồng bộ dữ liệu lớn trong thời gian thực. Điều này đặc biệt quan trọng để doanh nghiệp không chỉ chạy mô hình AI tốt mà còn kiểm soát được chi phí, đảm bảo an toàn dữ liệu và thích ứng nhanh với những thay đổi của thị trường. Hiện nay, các tổ chức lớn trên thế giới đang bắt đầu chuyển đổi hạ tầng của mình theo hướng này, nhằm đảm bảo khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững trong kỷ nguyên số
Kết luận
Xu hướng AI năm 2026 đánh dấu một bước chuyển quan trọng trong cách các doanh nghiệp xây dựng hạ tầng, vận hành và phát triển các hệ thống AI toàn diện. Từ các nền tảng siêu máy tính AI, hệ thống đa tác nhân, mô hình ngôn ngữ chuyên ngành cho đến các giải pháp bảo mật tích hợp, từng xu hướng đều hướng tới việc thúc đẩy khả năng thích ứng linh hoạt, an toàn và tối ưu chi phí cho doanh nghiệp.
Để thành công, các tổ chức cần chuẩn bị kiến trúc CNTT phù hợp, tích hợp các công nghệ mới một cách bài bản và đồng bộ, từ đó khai thác tối đa tiềm năng của xu hướng AI để tạo ra lợi thế cạnh tranh vượt trội trong kỷ nguyên số.
