AI đang bước vào giai đoạn trưởng thành, nơi các ứng dụng không chỉ gây ấn tượng về mặt kỹ thuật mà còn tạo ra giá trị thực cho doanh nghiệp. Trong bối cảnh đó, 5 xu hướng then chốt đang định hình tương lai của AI – từ hạ tầng phần cứng, khả năng lý luận, đến các hệ thống tự chủ và đo lường hiệu quả đầu tư. Bài viết này sẽ giúp bạn nắm bắt những chuyển động quan trọng, để không chỉ theo kịp làn sóng AI, mà còn khai thác được tiềm năng sinh lời bền vững từ nó.
1. AI Reasoning và nhu cầu tăng mạnh đối với chip bán dẫn chuyên dụng
Sự phát triển mạnh mẽ của AI reasoning – loại trí tuệ nhân tạo có khả năng phân tích logic, học sâu và ra quyết định – đang trở thành yếu tố then chốt thúc đẩy nhu cầu về sức mạnh tính toán. Khác với các hệ thống AI truyền thống chỉ dừng lại ở việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên hoặc xử lý thông tin cơ bản, AI reasoning yêu cầu khả năng xử lý nâng cao hơn trong cả ba giai đoạn: huấn luyện, tinh chỉnh, và suy luận (inference).
Để đáp ứng các yêu cầu này, các công ty công nghệ đang tập trung đầu tư vào kiến trúc hạ tầng tính toán tùy chỉnh, đặc biệt là trong quản lý bộ nhớ, hiệu suất năng lượng, và thiết kế chip chuyên biệt (custom silicon) nhằm tối ưu hiệu quả cho các tác vụ AI cụ thể.
Một trong những thay đổi đáng chú ý trong xu hướng thiết kế phần cứng cho AI là sự chuyển dịch từ GPU đa năng sang ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) – loại chip được thiết kế riêng cho các ứng dụng AI chuyên biệt.
So với GPU vốn nổi bật về tính linh hoạt và khả năng xử lý nhiều loại tác vụ khác nhau, ASIC mang lại hiệu suất cao hơn, tiết kiệm điện năng hơn, và đặc biệt phù hợp khi doanh nghiệp muốn tối ưu hóa cho một nhóm chức năng cụ thể.
Xu hướng này được dự đoán sẽ tăng tốc cùng với sự phát triển của Edge AI – khi trí tuệ nhân tạo được triển khai trực tiếp trên các thiết bị như điện thoại thông minh, cảm biến IoT, camera giám sát, v.v. Việc tích hợp AI vào thiết bị nhỏ đòi hỏi phần cứng cực kỳ hiệu quả và tiêu tốn ít năng lượng – điều mà ASIC đang làm tốt hơn GPU.
Tuy nhu cầu phần cứng cho AI đang bùng nổ, ngành bán dẫn vẫn phải đối mặt với thách thức về năng lực sản xuất. Việc xây dựng nhà máy đúc chip mới tốn nhiều thời gian và vốn đầu tư, trong khi mặt bằng và năng lực xây dựng vẫn là những rào cản vật lý.
Thêm vào đó, các chính sách kiểm soát xuất khẩu công nghệ từ các quốc gia lớn (như Mỹ) đang tạo ra sự bất định trong chuỗi cung ứng toàn cầu. Khi các quy định này chưa rõ ràng, nhiều doanh nghiệp vẫn chưa thể dự đoán đầy đủ tác động lên hoạt động kinh doanh và chiến lược sản phẩm.
2. Cloud migration và AI workload: Đòn bẩy tăng trưởng mới cho các hyperscalers
Trong kỷ nguyên AI tăng tốc, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn — thường gọi là hyperscalers — đang tận dụng lợi thế hạ tầng tính toán, lưu trữ và mạng mạnh mẽ để thu hút doanh nghiệp chuyển đổi toàn bộ lên cloud.
Mục tiêu của họ không chỉ dừng lại ở cung cấp dịch vụ lưu trữ hay tính toán cơ bản, mà là xây dựng nền tảng AI toàn diện, trong đó doanh nghiệp sử dụng xuyên suốt hệ sinh thái phần mềm, từ tiền xử lý dữ liệu đến triển khai mô hình AI chuyên biệt. Điều này vừa tăng giá trị vòng đời khách hàng, vừa mở rộng thị phần AI trên nền tảng của riêng họ.
Để bắt kịp nhu cầu tăng vọt từ doanh nghiệp, các hyperscalers đang đẩy mạnh chi tiêu vốn vào máy chủ đám mây thương mại, đồng thời mở rộng danh mục AI bằng cách:
- Cải thiện năng lực AI reasoning
- Phát triển ứng dụng AI chuyên sâu
- Tiến gần hơn đến mô hình agentic AI
Một chiến lược quan trọng khác là tận dụng các loại chip tùy chỉnh, nhằm tối ưu hiệu suất tính toán và giảm thiểu chi phí vận hành. Điều này giúp cân bằng giữa chi phí đầu tư ban đầu và hiệu suất dài hạn, đặc biệt khi họ hướng tới tối ưu hóa sử dụng đất và hạ tầng xây dựng đã có.
Ngoài ra, những tiến bộ gần đây trong AI – ví dụ như mô hình hiệu quả hơn hoặc hạ tầng tiết kiệm điện – được xem là yếu tố tích cực, giúp giảm chi phí triển khai nhưng lại tăng tốc nhu cầu ứng dụng AI ở nhiều ngành.
Một khía cạnh thú vị là hiện tượng được gọi là “Nghịch lý Jevons”: khi một công nghệ trở nên hiệu quả hơn, nhu cầu sử dụng nó thực tế lại tăng lên thay vì giảm.
Với AI, điều này nghĩa là càng tiết kiệm tài nguyên, càng nhiều doanh nghiệp sẽ đầu tư AI hơn, từ đó mở rộng thị trường và cơ hội doanh thu cho toàn bộ hệ sinh thái — bao gồm hạ tầng, phần mềm, dữ liệu, và dịch vụ triển khai.
3. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và tiềm năng AI reasoning trong doanh nghiệp
Các công ty đứng sau những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hàng đầu thế giới đang hướng đến mục tiêu không chỉ là tạo ra sản phẩm AI mạnh nhất, mà còn là xây dựng hạ tầng phần mềm và phần cứng tối ưu để cung cấp dịch vụ AI thiết yếu cho cả doanh nghiệp và người tiêu dùng.
Dù những ứng dụng ban đầu của LLM chủ yếu tập trung vào tạo nội dung, tóm tắt, và phân loại thông tin, thì tiềm năng chưa được khai thác hết lại nằm ở khả năng lý luận dữ liệu doanh nghiệp — tức giúp AI không chỉ “trả lời” mà còn “hiểu sâu” và ra quyết định.
Hiện nay, các mô hình LLM đã được triển khai rộng rãi trong các lĩnh vực như:
- Hỗ trợ khách hàng và chatbot nội bộ
- Truy vấn thông tin nội bộ và tìm kiếm kiến thức chuyên sâu
- Tự động hóa tạo nội dung marketing
- Sinh mã lập trình và hỗ trợ kỹ thuật
- Hệ thống phân tích dữ liệu kinh doanh
Nhưng với AI reasoning nâng cao, LLM có thể tiến xa hơn:
→ Đưa ra đề xuất phù hợp theo ngữ cảnh
→ Rút trích insight từ dữ liệu lớn
→ Tối ưu hóa quy trình vận hành
→ Hỗ trợ tuân thủ quy định
→ Đề xuất chiến lược kinh doanh
Một số lĩnh vực có khả năng ứng dụng AI tùy chỉnh ở cấp độ sâu ngay từ đầu là:
- Công nghệ sinh học, trong quy trình thử nghiệm lâm sàng và nộp hồ sơ pháp lý
- Pháp lý, với AI hỗ trợ soạn thảo, nghiên cứu và xử lý hồ sơ
Một số báo cáo nội bộ thậm chí cho thấy hiệu suất làm việc của một kỹ sư phần mềm đã tăng gấp 10 lần nhờ ứng dụng LLM vào quy trình phát triển.
Phần lớn doanh nghiệp đều đặt yếu tố an toàn dữ liệu và minh bạch mô hình AI lên hàng đầu. Điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực có quy định nghiêm ngặt như tài chính, pháp lý hay chăm sóc sức khỏe.
Vì vậy, nhiều công ty đang nghiên cứu các kỹ thuật như “cơ chế diễn giải cơ học” (mechanistic interpretability) – nhằm lý giải vì sao AI lại đưa ra một kết quả nhất định, thay vì chỉ xem đó là “hộp đen”.
Đây không chỉ là yếu tố giúp tăng niềm tin vào AI, mà còn là điều kiện tiên quyết để AI được chấp nhận trong môi trường doanh nghiệp quy mô lớn.
Một xu hướng khác đang nổi lên là việc thiết kế chip silicon tùy chỉnh kết hợp với các xưởng đúc bán dẫn (foundry), nhằm giảm chi phí vận hành và tối ưu các tác vụ như hệ thống đề xuất quảng cáo, video hoặc sản phẩm.
Bên cạnh đó, các tiến bộ trong continuous learning – cho phép mô hình thích nghi với các tương tác và dữ liệu mới mà không cần huấn luyện lại toàn bộ – cũng được đánh giá là bước đệm quan trọng để AI mở rộng ra thế giới thực.
Việc ứng dụng LLM trong phần mềm doanh nghiệp, kết hợp với dữ liệu thực tế ngày càng phong phú, sẽ mở ra cơ hội huấn luyện mô hình tinh tế và bám sát mục tiêu kinh doanh hơn bao giờ hết.
4. Các công ty dữ liệu tập trung vào đánh giá hiệu quả AI
Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng áp dụng trí tuệ nhân tạo vào quy trình vận hành, các công ty dữ liệu và hạ tầng đám mây đang đẩy mạnh phát triển các công cụ hỗ trợ đánh giá và theo dõi hiệu quả AI.
Một trọng tâm đáng chú ý là tự động hóa khả năng quan sát (observability) – tức khả năng hiểu được hành vi và tình trạng của hệ thống thông qua phân tích dữ liệu do hệ thống đó tạo ra. Song song, các nền tảng đánh giá AI đang được xây dựng để giúp doanh nghiệp xác định mức độ hiệu quả, tính phù hợp và lợi tức đầu tư (ROI) của các giải pháp AI đang sử dụng.
Việc lập trình bằng AI ngày nay đã nhanh hơn rất nhiều, nhờ vào các mô hình hỗ trợ sinh mã tự động. Tuy nhiên, giá trị thực của AI không chỉ nằm ở tốc độ tạo ra kết quả, mà còn ở khả năng kiểm thử, đánh giá và xác nhận rằng kết quả đó thật sự hữu ích cho doanh nghiệp.
Do đó, nhiều nền tảng dữ liệu đang tập trung phát triển các công cụ AI kiểm thử và giám sát mô hình, đặc biệt là trong các ứng dụng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhằm đảm bảo đầu ra của AI là đúng đắn, đáng tin cậy và phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
Một xu hướng nổi bật là việc kết hợp giữa các công ty dữ liệu và đơn vị phát triển LLM để tạo ra các mô hình tiên tiến (frontier models). Mục tiêu là giúp người dùng – kể cả khi không có nền tảng phân tích dữ liệu chuyên sâu – vẫn có thể khai thác insight từ dữ liệu một cách dễ dàng.
Các giải pháp thường bao gồm giao diện trò chuyện tùy chỉnh (custom chat interfaces), cho phép AI truy vấn và phân tích dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc trong nội bộ tổ chức. Đây là giải pháp quan trọng với các ngành có quy định nghiêm ngặt về dữ liệu hoặc các quốc gia yêu cầu lưu trữ dữ liệu tại chỗ (on-premises).
Một xu hướng khác đang được nhiều công ty dữ liệu chú trọng là mô hình “data lakehouse” – tức kết hợp ưu điểm của data lake (lưu trữ linh hoạt, chi phí thấp) và data warehouse (quản lý dữ liệu hiệu quả, có cấu trúc).
Mục tiêu là tạo ra nền tảng dữ liệu hợp nhất, đủ mạnh để phục vụ các tác vụ AI và machine learning ở quy mô lớn, đồng thời đáp ứng yêu cầu về bảo mật, phân tích, chia sẻ dữ liệu và tích hợp theo ngành.
Để hiện thực hóa điều này, các công ty dữ liệu đang thiết lập quan hệ hợp tác chiến lược với các tập đoàn lớn trong hệ sinh thái AI – nhằm cung cấp những giải pháp “tốt nhất trong từng mảng” (best-of-breed) cho từng lĩnh vực cụ thể: từ bảo mật, hạ tầng đám mây, đến phân tích dữ liệu chuyên sâu theo ngành.
5. Các công ty phần mềm hướng tới kỷ nguyên Agentic AI
Nhiều công ty phần mềm đang đẩy mạnh ứng dụng AI vào các lĩnh vực như marketing và phát triển sản phẩm, nhằm tăng năng suất ngắn hạn. Tuy nhiên, về dài hạn, họ đặt mục tiêu lớn hơn: chiếm lĩnh thị trường trong tương lai mà AI có thể ra quyết định và hành động độc lập – hay còn gọi là agentic computing.
Chiến lược dài hạn của các công ty này là xây dựng hệ thống phần mềm quy mô lớn, nơi các AI agent không chỉ xử lý yêu cầu, mà còn tự hành động, thích nghi với môi trường, và phục vụ nhiều lĩnh vực ứng dụng thực tế – từ thương mại, y tế, tài chính đến giải trí và dịch vụ khách hàng.
Một trong những hướng đi nổi bật là phát triển trợ lý kỹ thuật số có khả năng cá nhân hóa sâu – hiểu rõ hành vi, sở thích, và ngữ cảnh người dùng. Những trợ lý này không chỉ trả lời câu hỏi mà còn có thể đưa ra đề xuất mua sắm, tạo nội dung cá nhân hoá, hoặc tự động hóa những thói quen kỹ thuật số hàng ngày.
Sự dịch chuyển từ AI phản ứng sang AI hành động này hứa hẹn mở ra một kỷ nguyên mới về trải nghiệm người dùng, nơi phần mềm không chỉ “phục vụ” mà còn “hiểu và thay mặt” người dùng hành động.
Mặc dù tiềm năng của Agentic AI rất lớn, nhiều chuyên gia trong ngành cảnh báo rằng sự kỳ vọng quá mức (hype) có thể khiến thị trường đưa ra những đánh giá sai lệch về tốc độ thương mại hóa.
Đa số đồng thuận rằng khả năng sinh lời thực tế từ Agentic AI sẽ cần từ 3 đến 5 năm nữa, do vẫn còn nhiều thách thức về kỹ thuật, chi phí, bảo mật và trải nghiệm người dùng cần được giải quyết.
Mục tiêu cuối cùng của các công ty phần mềm hàng đầu là tạo ra một nền tảng tích hợp toàn diện, kết hợp các công nghệ như:
- Học máy (machine learning)
- Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
- AI tạo sinh (generative AI)
- Thuật toán ra quyết định tự động
Những hệ thống này được kỳ vọng sẽ thay đổi căn bản cách con người và doanh nghiệp tương tác với phần mềm, tạo ra giá trị lớn không chỉ cho người dùng cuối, mà cả nhà sáng tạo nội dung, nhà quảng cáo, và tổ chức doanh nghiệp.
Kết Luận
5 xu hướng nổi bật đang định hình cách doanh nghiệp tiếp cận AI: từ tối ưu hạ tầng, tăng hiệu quả đến hướng tới tự động hóa thông minh. AI không chỉ thúc đẩy đổi mới mà còn mở ra cơ hội sinh lời thực tế – nếu được áp dụng đúng mục tiêu và đo lường hiệu quả rõ ràng.
Đọc thêm:
