Bài viết bởi: a16z New Media

Biên soạn bởi: Block unicorn

Hôm qua, chúng tôi đã chia sẻ phần đầu tiên trong chuỗi "Những ý tưởng lớn", bao gồm cơ sở hạ tầng, tăng trưởng, công nghệ sinh học + sức khỏe, và những gì các đối tác trong nhóm Speedrun của chúng tôi tin rằng các công ty khởi nghiệp sẽ phải đối mặt vào năm 2026.

Hôm nay, chúng ta tiếp tục với phần thứ hai của loạt bài này, với sự đóng góp từ American Dynamism (một nhóm đầu tư được thành lập bởi a16z vào năm 2021) và nhóm ứng dụng.

Động lực Mỹ

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

Hoa Kỳ đang tái thiết những thành phần cốt lõi của nền kinh tế, những yếu tố thực sự tạo nên sức mạnh cho quốc gia. Năng lượng, sản xuất, hậu cần và cơ sở hạ tầng một lần nữa được chú trọng, nhưng sự thay đổi quan trọng nhất là sự trỗi dậy của một nền tảng công nghiệp ưu tiên phần mềm, được xây dựng hoàn toàn dựa trên trí tuệ nhân tạo. Các công ty này bắt đầu với thiết kế tự động hóa theo kiểu truyền thống và vận hành dựa trên AI. Họ không hiện đại hóa quá khứ, mà đang xây dựng tương lai.

Điều này tạo ra những cơ hội to lớn cho các hệ thống năng lượng tiên tiến, sản xuất robot hạng nặng, khai thác mỏ thế hệ mới và các quy trình sinh học và enzym (sản xuất các hóa chất tiền chất được nhiều ngành công nghiệp sử dụng). Trí tuệ nhân tạo có thể thiết kế các lò phản ứng sạch hơn, tối ưu hóa khai thác mỏ, thiết kế các enzym tốt hơn và điều phối các đàn máy tự hành với những hiểu biết sâu sắc mà các nhà điều hành truyền thống không thể sánh kịp.

Sự chuyển đổi tương tự đang định hình lại thế giới 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 cảng, đường sắt, đường dây điện, đường ống dẫn dầu, căn cứ quân sự, trung tâm dữ liệu và các hệ thống quan trọng khác mà trước đây quá lớn và khó quản lý toàn diện.

Thế giới thực cần phần mềm mới. Những người sáng lập xây dựng phần mềm này sẽ định hình sự thịnh vượng của nước Mỹ trong thế kỷ tới.

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

Thế kỷ huy hoàng đầu tiên của nước Mỹ được xây dựng trên nền tảng sức mạnh công nghiệp đáng gờm, nhưng như nhiều người thừa nhận, chúng ta đã đánh mất phần lớn sức mạnh đó—một phần do việc thuê ngoài và một phần do sự thiếu gắn kết mang tính xây dựng có chủ đích trong xã hội. Tuy nhiên, những cỗ máy cũ kỹ đang bắt đầu hoạt động trở lại, và chúng ta đang chứng kiến ​​sự hồi sinh của các nhà máy Mỹ, tập trung vào phần mềm và trí tuệ nhân tạo.

Tôi tin rằng đến năm 2026, chúng ta sẽ thấy các doanh nghiệp áp dụng tư duy giống như nhà máy để giải quyết các thách thức trong các lĩnh vực như năng lượng, khai thác mỏ, xây dựng và sản xuất. Điều này có nghĩa là kết hợp trí tuệ nhân tạo và tự động hóa với lực lượng lao động lành nghề để vận hành các quy trình phức tạp, tùy chỉnh một cách hiệu quả như dây chuyền lắp ráp. Cụ thể, điều này bao gồm:

Bằng cách áp dụng các công nghệ do Henry Ford phát triển cách đây một thế kỷ, lập kế hoạch cho quy mô và khả năng lặp lại ngay từ đầu, và tích hợp những tiến bộ mới nhất trong trí tuệ nhân tạo, chúng ta sẽ sớm đạt được sản xuất hàng loạt các lò phản ứng hạt nhân, xây dựng nhà ở đáp ứng nhu cầu của quốc gia, xây dựng các trung tâm dữ liệu với tốc độ đáng kinh ngạc, và bước vào một kỷ nguyên vàng mới của sức mạnh công nghiệp. Như Elon Musk đã nói, "Nhà máy chính là sản phẩm."

Zabie Elmgren: Làn sóng quan sát tiếp theo sẽ là quan sát vật lý, chứ không phải 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 sự chuyển đổi tương tự sắp sửa diễn ra trong thế giới vật lý.

Với hơn một tỷ camera và cảm biến được kết nối và triển khai tại các thành phố lớn của Hoa Kỳ, khả năng quan sát vật lý – khả năng hiểu được hoạt động thời gian thực của các thành phố, lưới điện và các cơ sở hạ tầng khác – đang trở nên cấp thiết và khả thi hơn bao giờ hết. Mức độ nhận thức mới này cũng sẽ thúc đẩy bước tiến tiếp theo trong lĩnh vực robot và công nghệ tự động, nơi máy móc sẽ dựa vào một khuôn khổ phổ quát giúp quan sát thế giới vật lý, giống như mã lập trình.

Với hơn một tỷ camera và cảm biến được kết nối và triển khai tại các thành phố lớn của Hoa Kỳ, khả năng quan sát vật lý – khả năng hiểu được hoạt động thời gian thực của các thành phố, lưới điện và các cơ sở hạ tầng khác – đang trở nên cấp thiết và khả thi hơn bao giờ hết. Mức độ nhận thức mới này cũng sẽ thúc đẩy bước tiến tiếp theo trong lĩnh vực robot và công nghệ tự động, nơi máy móc sẽ dựa vào một khuôn khổ phổ quát giúp quan sát thế giới vật lý, giống như mã lập trình.

Tất nhiên, sự chuyển đổi này cũng tiềm ẩn những rủi ro thực sự: các công cụ có khả năng 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. Những người chiến thắng trong làn sóng tiếp theo sẽ là các công ty giành được lòng tin của công chúng, xây dựng các hệ thống bảo vệ quyền riêng tư, có khả năng tương tác với sự hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI) tích hợp, từ đó tăng cường tính minh bạch xã hội mà không làm tổn hại đến tự do xã hội. Bất cứ ai có thể xây dựng được khuôn khổ đáng tin cậy này sẽ định hình hướng đi của khả năng quan sát trong thập kỷ tới.

Ryan McEntush: Kiến trúc ngành công nghiệp điện tử sẽ thay đổi thế giới

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 các nhà máy đó.

Phần mềm đã cách mạng hóa cách chúng ta suy nghĩ, thiết kế và giao tiếp. Ngày nay, nó đang thay đổi cách chúng ta đi lại, xây dựng và sản xuất. Những tiến bộ trong điện khí hóa, vật liệu và trí tuệ nhân tạo đang hội tụ, cho phép phần mềm thực sự kiểm soát thế giới vật lý. Máy móc đang bắt đầu cảm nhận, học hỏi và hành động một cách 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 nó: từ khoáng chất được tinh chế thành linh kiện, năng lượng được lưu trữ trong pin, điện năng được điều khiển bởi các thiết bị điện tử, đến chuyển động đạt được thông qua các động cơ chính xác – tất cả đều được phối hợp bởi phần mềm. Nó là nền tảng vô hình đằng sau mọi đột phá trong tự động hóa vật lý; nó quyết định liệu phần mềm chỉ đơn thuần gọi taxi hay thực sự điều khiển vô lăng.

Tuy nhiên, 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 dần bị mai một. Nếu Hoa Kỳ muốn dẫn đầu kỷ nguyên công nghiệp tiếp theo, nước này phải tự sản xuất phần cứng hỗ trợ cho kỷ nguyên đó. Quốc gia nào làm chủ được hệ thống công nghiệp điện tử sẽ định hình tương lai của công nghệ công nghiệp và quân sự.

Phần mềm đã thống trị thế giới. Giờ đây, nó sẽ thúc đẩy thế giới tiến lên phía trước.

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

Với những tiến bộ trong khả năng mô hình đa phương thức và những cải tiến liên tục trong thao tác robot, nhóm nghiên cứu sẽ đẩy nhanh quá trình khám phá khoa học tự động. Những công nghệ song song này sẽ tạo ra các phòng thí nghiệm tự động có khả năng đạt được một vòng khép kín trong khám phá khoa học—từ việc hình thành giả thuyết đến thiết kế và thực hiện thí nghiệm, đến suy luận, phân tích kết quả và nghiên cứu lặp đi lặp lại về các hướng đi 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 và vận hành, cho phép thử nghiệm và khám phá liên ngành liên tục thông qua các phòng thí nghiệm không cần người giám sát.

Will Bitsky: Hành trình dữ liệu trong các ngành công nghiệp trọng điểm

Năm 2025, xu hướng chủ đạo của trí tuệ nhân tạo sẽ được định hình bởi những hạn chế về tài nguyên tính toán và việc xây dựng các trung tâm dữ liệu. Đến năm 2026, nó sẽ được định hình bởi những hạn chế về tài nguyên dữ liệu và bước tiến tiếp theo trong hành trình dữ liệu—các ngành công nghiệp trọng điểm của chúng ta.

Các ngành công nghiệp trọng điểm của chúng ta vẫn là một kho tàng dữ liệu tiềm năng, chưa được cấu trúc. Mỗi lần điều phối xe tải, mỗi lần đọc đồng hồ, mỗi hoạt động bảo trì, mỗi chu kỳ sản xuất, mỗi lần lắp ráp và mỗi lần lái thử đều cung cấp nguyên liệu để huấn luyện mô hình. Tuy nhiên, cả việc thu thập dữ liệu, chú thích dữ liệu lẫn huấn luyện mô hình đều không phải là những thuật ngữ thường được sử dụng trong ngành.

Nhu cầu về loại dữ liệu này là vô tận. Các công ty như Scale, Mercer và các phòng nghiên cứu AI không ngừng thu thập dữ liệu quy trình (không chỉ "những gì đã được thực hiện," mà còn "cách thức thực hiện"). Họ trả những khoản phí cắt cổ cho mỗi mẩu dữ liệu mà họ thu thập được từ các "xưởng gia công bóc lột sức lao động".

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 lượng dữ liệu khổng lồ có thể được thu thập với chi phí cận biên gần như bằng không và được sử dụng để huấn luyện các mô hình của riêng họ hoặc cấp phép cho bên thứ ba.

Chúng ta cũng nên kỳ vọng các công ty khởi nghiệp sẽ xuất hiện và cung cấp hỗ trợ. Những công ty khởi nghiệp này sẽ cung cấp một hệ thống đồng bộ: các công cụ phần mềm để thu thập, gắn nhãn và cấp phép; phần cứng cảm biến và bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK); môi trường học tăng cường (RL) và các quy trình huấn luyện; và cuối cùng là các máy móc thông minh của riêng họ.

Nhóm ứng dụng

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

Những công ty khởi nghiệp AI tốt nhất không chỉ đơn thuần là tự động hóa các tác vụ; họ còn giúp gia tăng lợi nhuận tài chính cho khách hàng. Ví dụ, trong lĩnh vực luật chia sẻ lợi nhuận, các công ty luật chỉ nhận được doanh thu 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 những vụ kiện phù hợp hơn, phục vụ nhiều khách hàng hơn và cải thiện tỷ lệ thắng kiện.

Những công ty khởi nghiệp AI tốt nhất không chỉ đơn thuần là tự động hóa các tác vụ; họ còn giúp gia tăng lợi nhuận tài chính cho khách hàng. Ví dụ, trong lĩnh vực luật chia sẻ lợi nhuận, các công ty luật chỉ nhận được doanh thu 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 những vụ kiện phù hợp hơn, phục vụ nhiều khách hàng hơn và cải thiện tỷ lệ thắng kiện.

Trí tuệ nhân tạo (AI) tự thân có thể củng cố 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 nhiều ngành công nghiệp khác nhau khi các hệ thống AI ngày càng gắn kết chặt chẽ hơn với các cơ chế khuyến khích khách hàng và tạo ra những lợi thế tổng hợp mà phần mềm truyền thống không thể sánh kịp.

Anish Acharya: ChatGPT sẽ trở thành một cửa hàng ứng dụng AI.

Để một chu kỳ sản phẩm tiêu dùng thành công, cần có ba yếu tố: công nghệ mới, hành vi người 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 phát triển bằng cách dựa vào các mạng lưới hiện có hoặc tiếp thị truyền miệng, chẳng hạn như X.

Tuy nhiên, với sự ra mắt của OpenAI Apps SDK, sự hỗ trợ của Apple cho các chương trình mini và việc ChatGPT giới thiệu chức năng trò chuyện nhóm, các nhà phát triển ứng dụng dành cho người tiêu dùng giờ đây có thể trực tiếp tận dụng lượng người dùng khổng lồ 900 triệu người của ChatGPT và đạt được sự tăng trưởng thông qua các mạng lưới chương trình mini mới như Wabi. Là mắt xích cuối cùng trong vòng đời sản phẩm dành cho người tiêu dùng, kênh phân phối mới này được kỳ vọng sẽ tạo nên 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: Trợ lý ảo đang dần chiếm được chỗ đứng.

Trong 18 tháng qua, viễn cảnh các trợ lý AI xử lý các tương tác thực tế cho 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 điều khiển bằng giọng nói để lên lịch hẹn, hoàn tất đặt chỗ, tiến hành khảo sát, thu thập thông tin khách hàng, v.v. Những trợ lý này không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và tạo ra doanh thu bổ sung mà còn giải phóng thời gian của nhân viên để họ có thể dành cho những công việc có giá trị 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 "giọng nói như một điểm khởi đầu", chỉ cung cấp một hoặc một vài loại cuộc gọi như một giải pháp duy nhất. Tôi rất hào hứng khi thấy trợ lý 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 nghĩa là các trợ lý ảo sẽ được tích hợp sâu hơn vào hệ thống kinh doanh và được trao quyền xử lý các loại tương tác phức tạp hơn. Khi mô hình cơ bản tiếp tục được cải thiện—hiện nay các trợ lý ảo có thể sử dụng các công cụ và hoạt động trên nhiều hệ thống khác nhau—mọi công ty nên triển khai các sản phẩm AI điều khiển bằng giọng nói và tận dụng chúng để tối ưu hóa các khía cạnh quan trọng trong kinh doanh của mình.

Marc Andrusko: Các ứng dụng chủ động, không cần nhắc nhở sẽ sớm xuất hiện.

Đến năm 2026, người dùng phổ thông sẽ nói lời tạm biệt với các cửa sổ nhắc nhở bật lên. Thế hệ ứng dụng AI tiếp theo sẽ hoàn toàn không cần nhắc nhở – chúng sẽ quan sát hành động của bạn và chủ động đưa ra gợi ý. Môi trường phát triển tích hợp (IDE) của bạn sẽ đề xuất việc tái cấu trúc mã trước khi bạn đặt câu hỏi. Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của bạn sẽ tự động tạo email theo dõi sau khi bạn kết thúc cuộc gọi. Công cụ thiết kế của bạn sẽ tạo ra nhiều giải pháp khác nhau khi bạn làm việc. Giao diện trò chuyện sẽ chỉ là công cụ hỗ trợ. Ngày nay, AI sẽ trở thành một khung đỡ vô hình xuyên suốt mọi quy trình làm việc, được kích hoạt bởi ý định của người dùng chứ không phải bằng mệnh lệnh.

Angela Strange: Trí tuệ nhân tạo cuối cùng sẽ 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 như nhập tài liệu và trợ lý giọng nói AI vào hệ thống truyền thống của họ, nhưng AI chỉ có thể thực sự chuyển đổi ngành dịch vụ tài chính bằng cách xây dựng lại cơ sở hạ tầng hỗ trợ nó.

Đến năm 2026, rủi ro khi không hiện đại hóa và tận dụng tối đa trí tuệ nhân tạo sẽ lớn hơn rủi ro của chính sự thất bại. Khi đó, chúng ta sẽ chứng kiến ​​các tổ chức tài chính lớn từ bỏ hợp đồng với các nhà cung cấp truyền thống để chuyển sang các lựa chọn thay thế mới hơn, tích hợp AI tốt hơn. Những công ty này sẽ thoát khỏi các phân loại cũ và trở thành các nền tảng có khả năng 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?

Tương lai của ngành dịch vụ tài chính không nằm ở việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống cũ, mà là xây dựng một hệ điều hành hoàn toàn mới dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Joe Schmidt: Các chiến lược tiên tiến sẽ đưa trí tuệ nhân tạo đến 99% doanh nghiệp.

Tương lai của ngành dịch vụ tài chính không nằm ở việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào các hệ thống cũ, mà là xây dựng một hệ điều hành hoàn toàn mới dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Joe Schmidt: Các chiến lược tiên tiến sẽ đưa trí tuệ nhân tạo đến 99% doanh nghiệp.

Trí tuệ nhân tạo là một trong những đột phá công nghệ thú vị nhất trong thời đại chúng ta. Tuy nhiên, cho đến nay, phần lớn doanh thu từ các công ty khởi nghiệp mới đều chảy về top 1% các công ty ở Thung lũng Silicon—hoặc thực sự nằm ở khu vực Vịnh San Francisco hoặc là một phần của mạng lưới rộng lớn ở đó. Điều này không khó hiểu: các doanh nhân muốn bán sản phẩm của họ cho các công ty mà họ biết và có thể dễ dàng tiếp cận, cho dù bằng cách đến thăm văn phòng trực tiếp hay thiết lập mối quan hệ thông qua các nhà đầu tư mạo hiểm trong hội đồng quản trị của họ.

Đến năm 2026, mọi thứ sẽ hoàn toàn khác. Các doanh nghiệp sẽ nhận ra rằng phần lớn cơ hội về AI nằm ngoài Thung lũng Silicon, và chúng ta sẽ thấy các công ty khởi nghiệp mới sử dụng các chiến lược tiên tiến để khám phá thêm nhiều cơ hội tiềm ẩn trong các ngành công nghiệp truyền thống quy mô lớn. AI có tiềm năng to lớn trong các ngành tư vấn và dịch vụ truyền thống (như các công ty tích hợp hệ thống và triển khai) và các lĩnh vực tăng trưởng chậm hơn như sản xuất.

Seema Amble: Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra các lớp phối hợp mới và các vai trò mới trong các công ty thuộc 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 tử cần hoạt động như các nhóm kỹ thuật số phối hợp. Khi các tác tử bắt đầu quản lý các quy trình công việc phức tạp và phụ thuộc lẫn nhau (như lập kế hoạch, phân tích và thực thi chung), các doanh nghiệp cần phải suy nghĩ lại về cấu trúc công việc và cách thức luồng thông tin giữa các hệ thống. Chúng ta đã thấy các công ty như AskLio và HappyRobot trải qua sự chuyển đổi này, triển khai các tác tử trong toàn bộ quy trình thay vì chỉ trong từng nhiệm vụ riêng lẻ.

Các công ty trong danh sách Fortune 500 sẽ cảm nhận rõ rệt nhất sự thay đổi này: họ sở hữu lượng dữ liệu, kiến ​​thức nội bộ và sự phức tạp trong hoạt động lớn nhất, phần lớn nằm trong trí tuệ của nhân viên. Việc chuyển đổi thông tin này thành nền tảng chung cho người lao động tự chủ sẽ giúp đưa ra quyết định nhanh hơn, rút ​​ngắn chu kỳ và tạo ra các quy trình hoàn chỉnh không còn phụ thuộc vào sự quản lý vi mô liên tục của con người.

Sự thay 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 quản lý tác nhân và người lãnh đạo quản trị chịu trách nhiệm điều phối và phê duyệt các nhân viên kỹ thuật số cộng tác. Ngoài các hệ thống lưu trữ hồ sơ hiện có, các doanh nghiệp sẽ cần các hệ thống phối hợp: các lớp mới để quản lý tương tác đa tác nhân, xác định 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 ngoại lệ và các tình huống phức tạp nhất. Sự trỗi dậy của các hệ thống đa tác nhân không chỉ đơn thuần là một bước tiến nữa trong tự động hóa; nó đại diện cho sự tái cấu trúc cách thức hoạt động, ra quyết định và cuối cùng là 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 "hiểu tôi".

Năm 2026 đánh dấu một bước ngoặt, khi các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng phổ thông sẽ chuyển trọng tâm từ việc tăng năng suất sang nâng cao các mối liên kết giữa người với người. AI sẽ không chỉ đơn thuần giúp bạn hoàn thành công việc, mà còn giúp bạn hiểu rõ hơn về bản thân và xây dựng các mối quan hệ bền chặt hơn.

Điều quan trọng cần làm rõ: đây không phải là việc dễ dàng. Nhiều sản phẩm AI xã hội đã được ra mắt, nhưng cuối cùng đều thất bại. Tuy nhiên, nhờ vào cửa sổ ngữ cảnh đa phương thức và chi phí suy luận ngày càng giảm, các sản phẩm AI giờ đây có thể học hỏi từ mọi khía cạnh trong cuộc sống của bạn, chứ không chỉ những gì bạn nói với chatbot. Hãy tưởng tượng album ảnh trên điện thoại của bạn tiết lộ những khoảnh khắc cảm xúc chân thật, chế độ nhắn tin riêng và trò chuyện nhóm thích ứng với cuộc trò chuyện, và thói quen hàng ngày của bạn thay đổi khi căng thẳng.

Khi những sản phẩm này thực sự được ra mắt, chúng sẽ trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Nói chung, các sản phẩm "hiểu tôi" có cơ chế giữ chân người dùng tốt hơn so với các sản phẩm "giúp tôi". Các sản phẩm "giúp tôi" tạo ra doanh thu thông qua sự sẵn lòng chi trả cao của người dùng cho các nhiệm vụ cụ thể và tập trung vào việc cải thiện tỷ lệ giữ chân người dùng. Các sản phẩm "theo dõi tôi" tạo ra doanh thu thông qua tương tác hàng ngày liên tục: người dùng có mức độ sẵn lòng chi trả thấp hơn, nhưng tỷ lệ giữ chân người dùng cao hơn.

Mọi người liên tục trao đổi dữ liệu để lấy giá trị: câu hỏi đặt ra là liệu những phần thưởng họ nhận được có xứng đáng hay không. Câu trả lời sẽ sớm được hé lộ.

Kimberly Tan: Các mô hình nguyên thủy mới tạo ra những công ty chưa từng có tiền lệ

Đến năm 2026, chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự trỗi dậy của những công ty mà trước đây không hề tồn tại nếu không có những đột phá trong lập luận, đa phương thức và ứng dụng điện toán. Cho đến nay, nhiều ngành công nghiệp—như luật hoặc dịch vụ khách hàng—đã tận dụng các công nghệ lập luận được cải tiến để nâng cao chất lượng sản phẩm hiện có. Nhưng chúng ta chỉ mới bắt đầu thấy những công ty mà chức năng cốt lõi của sản phẩm về cơ bản dựa trên những mô hình cơ bản mới này.

Những tiến bộ trong khả năng suy luận có thể tạo ra những năng lực mới để đánh giá các yêu cầu tài chính phức tạp hoặc hành động dựa trên 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 thế giới vật lý (ví dụ: camera tại một địa điểm sản xuất). Ứng dụng máy tính đã cho phép tự động hóa trong các ngành công nghiệp lớn mà giá trị của chúng trước đây bị hạn chế bởi phần mềm máy tính để bàn, API kém hiệu quả và quy trình làm việc rời rạc.

Những tiến bộ trong khả năng suy luận có thể tạo ra những năng lực mới để đánh giá các yêu cầu tài chính phức tạp hoặc hành động dựa trên 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 thế giới vật lý (ví dụ: camera tại một địa điểm sản xuất). Ứng dụng máy tính đã cho phép tự động hóa trong các ngành công nghiệp lớn mà giá trị của chúng trước đây bị hạn chế 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 phát triển bằng cách bán sản phẩm của họ cho các công ty khởi nghiệp khác cũng về trí tuệ nhân tạo.

Chúng ta đang ở giữa một làn sóng thành lập công ty chưa từng có, chủ yếu được thúc đẩy bởi chu kỳ sản phẩm AI hiện tại. Nhưng không giống như các chu kỳ sản phẩm trước đây, các công ty hiện tại không đứng ngoài cuộc; họ đang tích cực áp 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 vượt mặt các công ty lâu đời trong kênh phân phối là phục vụ họ ngay từ đầu: tức là phục vụ các công ty mới thành lập (các doanh nghiệp hoàn toàn mới). Nếu bạn có thể thu hút tất cả các công ty mới và phát triển cùng với họ, bạn sẽ trở thành một công ty lớn khi cơ sở khách hàng của bạn mở rộng. Các công ty như Stripe, Deel, Mercury và Ramp đã theo đuổi chiến lược này. Trên thực tế, nhiều khách hàng của Stripe thậm chí còn chưa tồn tại khi Stripe được thành lập.

Đến năm 2026, chúng ta sẽ chứng kiến ​​các công ty khởi nghiệp từ con số không đạt được quy mô lớn trong nhiều lĩnh vực phần mềm doanh nghiệp. Họ chỉ cần xây dựng sản phẩm tốt hơn và tập trung vào việc phát triển khách hàng mới, những người chưa bị ràng buộc bởi các nhà cung cấp hiện tại.