a16z dự đoán năm 2026: Ba bước chuyển lớn của AI trong thời đại bộ dữ liệu hiện đại

Trong vòng một năm qua, ngành công nghiệp AI đã bước vào một điểm chuyển đổi căn bản. Từ việc nâng cao hiệu suất của một mô hình đơn lẻ, chuyển sang thiết kế lại toàn bộ hệ thống. Trong báo cáo “Ý tưởng lớn” được a16z công bố hàng năm vào tháng 12, bốn nhóm đầu tư phân tích các xu hướng chính vào năm 2026. Trung tâm của những xu hướng này là AI không còn chỉ là công cụ nữa mà đã tiến hóa thành môi trường tích hợp toàn diện trong hoạt động của doanh nghiệp.

Cách mạng hạ tầng: Xây dựng nền tảng cho kỷ nguyên AI đại lý

Chuyển đổi hạ tầng năm 2026 sẽ bắt đầu từ bên trong doanh nghiệp, chứ không phải từ bên ngoài.

Hệ thống backend doanh nghiệp truyền thống được thiết kế theo mô hình 1:1, phản hồi một phản hồi duy nhất cho một hành động của người dùng. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của AI đại lý, tình hình đã thay đổi hoàn toàn. Một yêu cầu có thể dẫn đến hàng nghìn tác vụ phụ, truy vấn cơ sở dữ liệu, gọi API theo chuỗi. Điều này diễn ra trong mili giây, theo cách đệ quy, trông giống như các cuộc tấn công DDoS theo các giới hạn tốc độ cũ.

Như Jennifer Lee đã chỉ ra, việc giải quyết “rối loạn” của dữ liệu đa dạng, đa phương thức không cấu trúc chính là cơ hội khởi nghiệp của thế hệ mới. Trong thế giới dữ liệu phi cấu trúc chứa 80% kiến thức của doanh nghiệp, độ mới của dữ liệu, cấu trúc và độ tin cậy luôn giảm sút. Hiện tượng ảo giác của hệ thống RAG và lỗi tốn kém do đại lý thông minh dễ xảy ra hơn.

Trong lĩnh vực an ninh mạng, thiếu hụt nhân lực đang rất nghiêm trọng. Từ năm 2013 đến 2021, thiếu hụt nhân lực toàn cầu đã tăng từ dưới 1 triệu lên hơn 3 triệu người. Tuy nhiên, nếu AI tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và thừa thãi, chu kỳ tiêu cực này có thể bị phá vỡ. Nhóm an ninh sẽ tập trung hơn vào các nhiệm vụ chính như theo dõi tấn công và xây dựng hệ thống.

Sự hòa quyện sâu sắc giữa dữ liệu và AI: Xu hướng của Mô hình dữ liệu hiện đại 2.0

Trong vòng một năm qua, “Mô hình dữ liệu hiện đại” đã ngày càng hướng tới tích hợp chặt chẽ hơn. Như việc hợp nhất Fivetran và dbt hay mở rộng của Databricks cho thấy, toàn ngành đang chuyển từ dịch vụ mô-đun sang nền tảng tích hợp gói gọn.

Tuy nhiên, việc hiện thực hóa kiến trúc dữ liệu bản địa AI thực sự vẫn còn ở giai đoạn sơ khai. Jason Cui nhấn mạnh các điểm trọng tâm năm 2026 như sau:

Làm thế nào để vượt qua lưu trữ dữ liệu có cấu trúc truyền thống và duy trì dòng chảy dữ liệu liên tục vào cơ sở dữ liệu vector. Để các đại lý AI có thể giải quyết “vấn đề ngữ cảnh”, việc luôn truy cập đúng các ý nghĩa dữ liệu và định nghĩa kinh doanh là điều bắt buộc. Các công cụ BI truyền thống và bảng tính sẽ tiến hóa như thế nào nhờ tự động hóa và trí tuệ nhân tạo.

Việc tích hợp mô hình dữ liệu hiện đại và AI không chỉ là tiến bộ kỹ thuật, mà còn là một sự chuyển đổi về tư duy khai thác insights từ dữ liệu. Các kỹ sư sẽ không cần phải nhìn chằm chằm vào màn hình Grafana nữa, mà AI SRE sẽ tự động phân tích telemetry và báo cáo kết quả qua Slack. Những thay đổi này sẽ thúc đẩy quyết định dựa trên dữ liệu trong toàn doanh nghiệp.

Tự động hóa phần mềm doanh nghiệp: Tiến hóa của AI theo chiều dọc

Sự cách mạng thực sự trong phần mềm doanh nghiệp bắt nguồn từ việc vai trò trung tâm của hệ thống ghi chép dần suy giảm. AI có thể đọc, ghi và suy luận trực tiếp từ dữ liệu vận hành của doanh nghiệp, khiến các hệ thống như ITSM, CRM chuyển đổi từ cơ sở dữ liệu thụ động sang động cơ quy trình tự chủ.

Các doanh nghiệp AI theo chiều dọc trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, pháp lý, nhà ở đã đạt lợi nhuận hàng năm (ARR) vượt quá 100 triệu USD, và lĩnh vực tài chính, kế toán cũng theo sau. Các bước tiến rõ ràng như sau:

Đến năm 2025, “thu thập thông tin” vẫn là trung tâm. Hebbia phân tích báo cáo tài chính, EliseAI chẩn đoán các vấn đề bảo trì.

Năm 2026, “chế độ đa người chơi” sẽ mở khóa. Khi xem xét tính chất ngành có nhiều bên liên quan (người mua, người bán, người thuê, cố vấn, nhà cung cấp) có các quyền hạn và yêu cầu tuân thủ khác nhau, AI đa người chơi trở nên không thể thiếu. AI phân tích hợp đồng và mô hình CFO có thể giao tiếp, AI bảo trì nhận diện các cam kết tại hiện trường. Nhờ tự động điều chỉnh này, chất lượng giao dịch sẽ được nâng cao, chi phí chuyển đổi tăng vọt. Mạng lưới liên kết này sẽ trở thành “hố” mà các ứng dụng AI lâu nay thiếu hụt.

Dân chủ hóa sáng tạo: Kỷ nguyên thế giới tạo sinh

Chuyển đổi trong lĩnh vực sáng tạo do AI mang lại là sự chuyển đổi từ tiêu thụ thụ động sang sáng tạo chủ động.

Như Justin Moore đã chỉ ra, các yếu tố như âm thanh, nhạc, hình ảnh, video tạo sinh đã tồn tại, nhưng việc kiểm soát ở cấp độ đạo diễn vẫn còn khó khăn. Năm 2026, người dùng sẽ có thể nhập nội dung tham khảo dưới mọi dạng vào mô hình, cùng nhau tạo ra tác phẩm mới hoặc chỉnh sửa cảnh cũ. Các công cụ như Kling O1 và Runway Aleph sẽ dẫn đầu, thúc đẩy các đổi mới mới ở cả cấp độ mô hình lẫn ứng dụng.

Trong khi đó, video cũng sẽ chuyển từ phương tiện thụ động sang “môi trường có thể tham gia”. Như Yoko Lee đã chỉ ra, công nghệ mô hình thế giới của AI sẽ tạo ra toàn bộ thế giới 3D từ văn bản, cho phép người dùng khám phá như chơi game. Điều này sẽ trở thành nơi huấn luyện robot, phát triển game, thiết kế nguyên mẫu, và đào tạo AGI trong tương lai.

Điều đáng chú ý nữa là, mục tiêu tối ưu hóa nội dung sẽ chuyển từ con người sang “đại lý thông minh”. Trước đây, các doanh nghiệp tối ưu hóa theo hành vi của con người như xếp hạng Google, danh sách sản phẩm Amazon, khả năng hiển thị bài viết. Nhưng đến năm 2026, thiết kế ứng dụng sẽ ưu tiên khả năng đọc hiểu của máy móc. Nhóm bán hàng sẽ không cần xem màn hình CRM nữa, mà đại lý thông minh sẽ tự động tóm tắt các mẫu và insight.

Tối ưu hóa cá nhân trong chăm sóc sức khỏe và giáo dục

Năm 2026 sẽ là “năm của bạn”. Các sản phẩm không còn sản xuất hàng loạt cho “người tiêu dùng trung bình” nữa, mà sẽ được đặt hàng riêng cho “bạn”.

Trong giáo dục, giảng viên AI sẽ cung cấp hướng dẫn phù hợp với tốc độ và sở thích của từng học sinh. Đã có hàng trăm dự án AI hợp tác giữa Arizona State University và OpenAI, và Đại học bang New York đã tích hợp AI literacy vào chương trình giáo dục phổ thông.

Năm 2026, các trường đại học bản địa AI thực sự sẽ ra đời. Các khóa học, hướng dẫn, hợp tác nghiên cứu, vận hành campus sẽ được điều chỉnh theo phản hồi theo thời gian thực. Giảng viên sẽ trở thành “người thiết kế hệ thống học tập”, và sinh viên sẽ nhận đánh giá “nhận thức AI” dựa trên cách họ sử dụng AI.

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, nhóm người dùng mới “Healthy MAU” (người khỏe mạnh hoạt động hàng tháng nhưng không mắc bệnh) sẽ đóng vai trò trung tâm. Trước đây, y học phục vụ ba loại: MAU không có triệu chứng, DAU mắc bệnh, YAU khỏe mạnh. Nhưng với chuyển đổi sang phòng ngừa, các dịch vụ y tế dành cho dân số lớn nhất có ý thức theo dõi sức khỏe định kỳ sẽ mở rộng nhanh chóng. Nhờ giảm chi phí cung cấp dịch vụ y tế qua AI và ra đời các sản phẩm bảo hiểm phòng ngừa, “Healthy MAU” trở thành nhóm khách hàng tiềm năng nhất cho các công ty công nghệ y tế thế hệ mới.

Kết luận: Từ hệ thống sang môi trường

Phân tích của bốn nhóm đầu tư của a16z cho thấy điểm chung rõ ràng. Năm 2026 sẽ là điểm chuyển đổi khi AI tiến hóa từ công cụ sang hệ thống, rồi thành môi trường. Sự tiến bộ của mô hình dữ liệu hiện đại, xây dựng hạ tầng đại lý, tự động hóa ứng dụng theo chiều dọc, và dân chủ hóa môi trường sáng tạo — tất cả đều hình thành một nền kinh tế kỹ thuật số mới, nơi con người và đại lý thông minh cùng tồn tại.

Lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp không còn dựa vào hiệu suất của mô hình mới nhất nữa, mà là khả năng xây dựng và vận hành hệ thống tích hợp dữ liệu và AI một cách hiệu quả. Sự hòa quyện giữa mô hình dữ liệu hiện đại và AI sẽ là chìa khóa cho nâng cao công nghiệp trong tương lai.