Cảnh quan công nghệ đang chờ đợi: Những dự đoán chính định hình năm 2026

Nhóm đầu tư từ các công ty mạo hiểm hàng đầu thường xuyên tổng hợp các tín hiệu thị trường để dự đoán những thách thức sẽ định hình chương tiếp theo của tiến bộ công nghệ. Khi công nghệ doanh nghiệp trưởng thành và các giải pháp gốc AI ngày càng phổ biến, một số chuyển đổi liên kết sẽ định hình lại cách tổ chức xây dựng, vận hành và tạo ra giá trị. Dưới đây là những gì các nhóm hạ tầng, tăng trưởng, chăm sóc sức khỏe và cơ hội mới thấy sẽ diễn ra trong năm tới.

Sự Tiến Hóa của Hạ Tầng: Từ Hỗn Loạn đến Điều Hướng

Kiềm Chế Lũ Lượt Dữ Liệu

Dữ liệu doanh nghiệp đã trở thành một nghịch lý: đồng thời là tài sản lớn nhất và vấn đề khó giải quyết nhất. Trong khi các tổ chức chìm đắm trong thông tin không cấu trúc—PDF, nhật ký video, chuỗi email, cơ sở dữ liệu phân mảnh—hệ thống AI của họ gặp khó khăn trong việc trích xuất ý nghĩa. Sự hỗn loạn này đại diện cho một cơ hội kinh tế khổng lồ: các công ty xây dựng nền tảng cấu trúc dữ liệu hiệu quả sẽ mở khóa giá trị lớn phía sau.

Quy mô của vấn đề thật đáng kinh ngạc. Hiện nay, khoảng 80% kiến thức doanh nghiệp tồn tại dưới dạng không cấu trúc, nhưng các hệ thống RAG thường xuyên thất bại và các tác nhân AI gặp sự cố ở các trường hợp ngoại lệ. Yếu tố giới hạn không còn là trí tuệ của mô hình nữa mà là chất lượng dữ liệu. Các startup tiên phong sẽ tập trung vào quản lý dữ liệu liên tục: trích xuất từ tài liệu và phương tiện truyền thông, giải quyết xung đột, đảm bảo tính toàn vẹn của pipeline và duy trì độ mới của dữ liệu. Các trường hợp sử dụng bao gồm phân tích hợp đồng, quy trình tuân thủ, onboarding khách hàng và các quy trình phức tạp do tác nhân điều khiển.

Các Nhóm An Ninh Mạng Trốn Chạy Khỏi Máy Chạy Bộ

Trong hơn một thập kỷ, các tổ chức an ninh mạng đối mặt với khủng hoảng tuyển dụng cấp tính—các vị trí tuyển dụng tăng từ dưới 1 triệu vào năm 2013 lên 3 triệu vào năm 2021. Nguyên nhân gốc rễ cho thấy một nghịch lý vận hành: các nhóm an ninh triển khai hệ thống phát hiện đến mức toàn diện đến nỗi tạo ra lượng lớn cảnh báo quá tải. Các nhà phân tích sau đó dành cả ngày để xử lý các cảnh báo ít giá trị thay vì săn lùng mối đe dọa hoặc xây dựng phòng thủ mới. Điều này tạo ra một thiếu hụt lao động giả tạo: công việc nhàm chán và tự động hóa, nhưng vẫn được phân công thủ công.

AI sẽ phá vỡ chu kỳ này. Đến năm 2026, tự động hóa thông minh sẽ đảm nhận gánh nặng lặp đi lặp lại, giải phóng các chuyên gia an ninh tham gia vào các hoạt động có tác động cao: săn lùng mối đe dọa, kiến trúc hệ thống và khắc phục lỗ hổng. Các nền tảng tự động hóa phân loại cảnh báo và điều tra định kỳ sẽ mở khóa năng lực tổ chức lớn.

Cưỡng Bức Hạ Tầng: Chuẩn Bị Cho Khối Lượng Công Việc Quy Mô Agent

Các hệ thống doanh nghiệp ngày nay được thiết kế cho tương tác con người dự đoán được, tuần tự—tỷ lệ 1:1 giữa hành động của người dùng và phản hồi của hệ thống. Giả định này sắp bị phá vỡ. Các quy trình do tác nhân điều khiển sẽ tạo ra lưu lượng truy cập đệ quy, bùng nổ, quy mô lớn không giống với mẫu hình con người. Một tác nhân AI đơn lẻ chỉnh sửa mã hoặc phân tích nhật ký có thể kích hoạt hàng nghìn truy vấn cơ sở dữ liệu và cuộc gọi API song song trong mili giây.

Đối với các giới hạn tốc độ truyền thống và cơ sở dữ liệu, các mẫu này trông giống như các cuộc tấn công phân tán. Hạ tầng phải thiết kế lại căn bản. Trọng tâm chuyển từ độ trễ dự đoán sang xử lý các hiệu ứng “bầy đàn ầm ầm”. Thời gian khởi động lạnh phải rút ngắn, giới hạn đồng thời phải nhân lên, và phối hợp—định tuyến, khóa, quản lý trạng thái—trở thành nút thắt quan trọng. Chỉ các nền tảng hạ tầng xem đồng thời quy mô agent như chế độ vận hành mặc định mới có thể tồn tại qua chuyển đổi này.

Dây Chuyền Công Cụ Sáng Tạo Đa Chế Độ Trưởng Thành

Các thành phần xây dựng cho công việc sáng tạo gốc AI đã tồn tại: giọng nói sinh tạo, tổng hợp âm nhạc, tạo hình ảnh và video đều đạt độ trưởng thành chức năng. Tuy nhiên, việc ghép chúng thành các câu chuyện mạch lạc vẫn còn cồng kềnh. Tạo ra một chuỗi trong đó AI tiếp tục một cảnh, duy trì tính nhất quán của nhân vật hoặc định hình lại góc nhìn đòi hỏi sự can thiệp thủ công đáng kể. Có công cụ nào cho phép người sáng tạo cung cấp một video 30 giây và tạo ra các biến thể với nhân vật mới, góc máy khác hoặc hành động đồng bộ từ tài liệu tham khảo không?

Các nền tảng mới nổi như Kling O1 và Runway Aleph gợi ý về khả năng này. Đến năm 2026, theo phân tích từ các nhóm như nhóm công nghệ sáng tạo của Justine Moore, các công cụ sáng tạo đa chế độ sẽ đạt một ngưỡng mới. Người sáng tạo sẽ cung cấp nội dung tham khảo ở bất kỳ định dạng nào và các mô hình sẽ tạo hoặc chỉnh sửa cảnh một cách liền mạch. Điều này mở ra một hệ sinh thái sáng tạo rộng lớn: từ những người tạo nội dung giải trí bình thường đến các studio chuyên nghiệp. Những người chiến thắng sẽ đổi mới cả về kiến trúc mô hình lẫn thiết kế ứng dụng, thu hút giá trị từ nhiều phân khúc người dùng và các trường hợp sử dụng.

Hạ Tầng Dữ Liệu Hội Nhập Với Tích Hợp AI

“Ngăn xếp dữ liệu hiện đại” đã phần lớn hội tụ. Các nền tảng thống nhất như Databricks, theo các ví dụ như sự hợp nhất Fivetran-dbt, hiện chiếm ưu thế trên thị trường. Tuy nhiên, ngành công nghiệp đang đứng trước một điểm biến đổi: hạ tầng dữ liệu và hạ tầng AI không thể tách rời. Một số chuyển đổi sẽ định hình năm 2026:

Cơ sở dữ liệu vector sẽ chạy song song với các kho dữ liệu truyền thống, cung cấp khả năng tìm kiếm và truy xuất ngữ nghĩa. Các tác nhân AI sẽ giải quyết “vấn đề ngữ cảnh”—truy cập thông minh vào dữ liệu kinh doanh phù hợp và lớp ngữ nghĩa để đảm bảo các ứng dụng luôn hoạt động với các định nghĩa chính xác, cập nhật trên nhiều hệ thống ghi nhận. Các công cụ phân tích kinh doanh và bảng tính sẽ tiến hóa khi các quy trình làm việc ngày càng do tác nhân điều khiển, với tự động hóa thay thế việc khám phá dữ liệu thủ công.

Video Trở Thành Không Gian Có Thể Sống Được

Đến năm 2026, video vượt qua mô hình tiêu thụ thụ động. Các mô hình sẽ hiểu nguyên nhân và thời gian, duy trì tính nhất quán của nhân vật và vật lý trong các chuỗi kéo dài, và tạo ra môi trường mà người dùng có thể khám phá thay vì chỉ quan sát. Một robot có thể thực hành trong môi trường được tạo ra. Một nhà thiết kế có thể mô phỏng các tương tác. Một tác nhân AI có thể học qua mô phỏng.

Chuyển đổi này biến video từ một định dạng thành một phương tiện—một nơi mà cảm nhận và hành động đan xen. Người dùng sẽ trải nghiệm nội dung được tạo ra không chỉ như các đoạn clip mà như các không gian kỹ thuật số tồn tại liên tục. Khả năng này sẽ trở nên vô giá cho huấn luyện AI, học robot, và cuối cùng là phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát nhân tạo.

Tăng Trưởng và Doanh Nghiệp: Từ Hồ Sơ Tĩnh đến Hệ Thống Thích Ứng

Cơ Sở Dữ Liệu Thụ Động Mất Ưu Thế Chiến Lược

Trong nhiều thập kỷ, “hệ thống ghi nhận”—ERP, CRM, nền tảng ITSM—đóng vai trò nền tảng chiến lược của công nghệ doanh nghiệp. Vai trò của chúng đang chuyển đổi. Các mô hình lý luận nâng cao giờ đây đọc, ghi và lý luận trên dữ liệu vận hành trực tiếp. Các hệ thống này đang tiến hóa từ các kho lưu trữ tĩnh thành các động cơ quy trình tự hành dự đoán, phối hợp và thực thi các quy trình từ đầu đến cuối.

Lợi thế chiến lược chuyển từ quyền sở hữu dữ liệu sang kiểm soát môi trường thực thi tác nhân. Các hệ thống ghi nhận lùi về thành các lớp duy trì chung chung. Giao diện chuyển sang các lớp tác nhân động mà nhân viên tương tác hàng ngày. Đến năm 2026, ai kiểm soát lớp tác nhân đó sẽ kiểm soát quy trình làm việc.

Phần Mềm Ngành Dọc Tiến Lên Từ Công Việc Thông Tin Đến Điều Phối Đa Bên

Phần mềm ngành dọc đã đạt được sự tăng trưởng đáng kể. Các startup trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, pháp lý và bất động sản hiện tạo ra hơn $100 triệu đô la doanh thu định kỳ hàng năm chỉ trong vài năm. Tài chính và kế toán theo sau gần đó. Quá trình này trải qua các giai đoạn rõ rệt:

Đầu tiên là truy xuất thông tin: tìm kiếm, trích xuất và tóm tắt dữ liệu phù hợp. Sau đó là lý luận: phân tích tài liệu tài chính, đối chiếu bảng tính qua các hệ thống, chẩn đoán các vấn đề bảo trì.

Năm 2026 mở ra hợp tác đa bên. Phần mềm ngành dọc xuất sắc vì nó mã hóa logic đặc thù lĩnh vực, tích hợp và quy trình làm việc. Nhưng công việc trong ngành vốn dĩ đa bên: người mua và người bán, người thuê và chủ nhà, tư vấn và nhà cung cấp mỗi bên hoạt động theo các quyền hạn và quy định tuân thủ khác nhau. Hiện tại, mỗi bên triển khai AI độc lập, gây ra các thất bại trong chuyển giao. AI bảo trì không biết nhân viên mặt đất đã hứa gì với người thuê. AI mua sắm không phối hợp với CFO.

Chuyển đổi này xuất hiện qua sự phối hợp giữa các bên. Các hệ thống AI định tuyến nhiệm vụ đến các chuyên gia chức năng, duy trì bối cảnh chung và đồng bộ các thay đổi. Các AI đối tác đàm phán trong phạm vi cho phép và cảnh báo các bất đối xứng. Lớp điều phối này trở thành một rào cản bền vững, tạo ra các hiệu ứng mạng trong các ứng dụng trước đây thiếu chúng.

Web Được Tổ Chức Lại Để Tiêu Thụ Máy

Trong nhiều năm, các tài sản kỹ thuật số tối ưu cho việc khám phá của con người: thuật toán xếp hạng tìm kiếm, bố cục trang sản phẩm, định dạng tóm tắt. Báo chí trung học dạy về công thức “5W1H” và các đoạn mở đầu gây chú ý. Người đọc con người bỏ lỡ những hiểu biết giá trị ở trang thứ năm. AI thì không.

Đến năm 2026, khi các tác nhân trở thành giao diện chính để truy cập thông tin kỹ thuật số, các mục tiêu tối ưu hóa chuyển từ thứ tự thị giác sang khả năng đọc máy. Các ứng dụng thiết kế lại để phù hợp với diễn giải của tác nhân. Các kỹ sư không còn nhìn chằm chằm vào bảng điều khiển Grafana nữa; AI diễn giải dữ liệu telemetry. Nhóm bán hàng không còn phải thủ công duyệt dữ liệu CRM; AI trích xuất các mẫu. Việc tạo nội dung ưu tiên tiêu thụ của máy hơn trải nghiệm hình ảnh của con người.

Mô Hình Định Giá Tiến Xa Hơn Ngoài Thời Gian Trên Màn Hình

Trong 15 năm, các chỉ số “thời gian trên màn hình” thống trị việc đo lường giá trị: giờ phát trực tuyến, nhấp chuột chuột, sự tham gia nền tảng. Mô hình này đang suy yếu khi giá dựa trên kết quả phù hợp với các ưu đãi của nhà cung cấp và người dùng.

Xem xét bằng chứng hiện tại: ChatGPT DeepResearch mang lại giá trị lớn mặc dù thời gian trên màn hình tối thiểu. Abridge ghi lại các cuộc trò chuyện giữa bác sĩ và bệnh nhân và tự động thực hiện các cuộc theo dõi—bác sĩ hầu như không tương tác với giao diện. Cursor tạo ra các ứng dụng hoàn chỉnh—kỹ sư tập trung vào các tính năng tiếp theo, không phải chi tiết triển khai. Hebbia tổng hợp các bài thuyết trình từ hàng trăm tài liệu—ngân hàng đầu tư lấy lại giấc ngủ.

Khi việc áp dụng tăng tốc, thời gian trên màn hình trở nên lỗi thời như một KPI. Các công ty trình bày rõ ROI—độ hài lòng của bác sĩ cải thiện, hiệu quả của nhà phát triển, phúc lợi của nhà phân tích, hạnh phúc của người tiêu dùng—sẽ vượt trội hơn các đối thủ. Điều này đòi hỏi các phép đo phức tạp hơn ngoài các chỉ số sử dụng truyền thống.

Chăm Sóc Sức Khỏe: Định Nghĩa Lại Phân Loại Bệnh Nhân

“Người Dùng Sạch Sẽ Hàng Tháng” Trở Thành Phân Khúc Thị Trường

Chăm sóc sức khỏe truyền thống tổ chức dựa trên ba kiểu người dùng: bệnh nhân mắc bệnh với nhu cầu biến động (chi phí cao), bệnh nhân cần chăm sóc tích cực (tham gia hàng ngày), và người khỏe mạnh (ít tương tác). Phân loại này bỏ lỡ một phân khúc quan trọng mới nổi: những cá nhân quan tâm đến sức khỏe, muốn theo dõi thường xuyên mà không mắc bệnh.

Những “người dùng sạch sẽ hàng tháng” này muốn hiểu về hành trình sức khỏe của họ, phát hiện xu hướng sớm và theo đuổi phòng ngừa. Họ có thể chiếm phần lớn nhóm tiêu dùng, nhưng hệ thống hoàn trả thưởng cho điều trị, không phải phòng ngừa. Bảo hiểm hiếm khi bao trả theo dõi chủ động.

Hiện tại, các lực lượng hội tụ đang định hình lại động thái này: AI giảm chi phí cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe, các sản phẩm bảo hiểm mới tập trung vào phòng ngừa, và người tiêu dùng chấp nhận mô hình thanh toán theo đăng ký. Các startup công nghệ y tế—cả các doanh nghiệp gốc AI và các công ty truyền thống nâng cấp—sẽ chiếm lĩnh phân khúc này qua sự tham gia liên tục, các insights dựa trên dữ liệu và hướng tới phòng ngừa.

Cơ Hội Mới Nổi Lên: Thế Giới Sinh Tạo và Tối Ưu Cá Nhân

Thế Giới Ảo Tương Tác Định Hình Giải Trí và Mô Phỏng

Các công nghệ như Marble của World Labs và Genie 3 của DeepMind tạo ra các môi trường 3D hoàn chỉnh từ các lệnh văn bản. Người dùng khám phá các không gian này như thể đang chơi game. Khi các nhà sáng tạo áp dụng các công cụ này, các hình thức kể chuyện hoàn toàn mới xuất hiện: trải nghiệm “Minecraft sinh tạo” nơi người dùng đồng sáng tạo vũ trụ rộng lớn, phát triển liên tục.

Các thế giới này kết hợp cơ chế trò chơi với lập trình ngôn ngữ tự nhiên—người chơi ra lệnh “tạo một cọ vẽ biến mọi thứ thành màu hồng.” Ranh giới giữa người chơi và nhà sáng tạo tan biến. Người dùng trở thành đồng sáng tạo của các thực tại chung động. Các vũ trụ sinh tạo liên kết có thể xuất hiện, đồng thời chứa các thể loại giả tưởng, kinh dị và phiêu lưu.

Ngoài giải trí, các mô hình này còn phục vụ như các môi trường mô phỏng phong phú để huấn luyện các tác nhân AI, robot và hệ thống AI tiên tiến. Các nền kinh tế kỹ thuật số sẽ phát triển mạnh trong các thế giới này khi các nhà sáng tạo kiếm thu nhập qua phát triển tài sản, hướng dẫn và đổi mới công cụ.

Tùy Biến Thay Thế Mass Production

Năm 2026 đánh dấu sự chuyển đổi từ các giải pháp sản xuất hàng loạt sang trải nghiệm cá nhân hóa từng người. Alphaschool xây dựng các gia sư AI thích ứng với tốc độ học tập và sở thích của từng học sinh—giáo dục cá nhân hóa quy mô lớn. AI thiết kế các chế độ bổ sung, tập luyện và kế hoạch ăn uống dựa trên sinh lý cá nhân. Các nền tảng truyền thông phối trộn nội dung thành các dòng cá nhân phù hợp với sở thích riêng.

Các công ty lớn nhất của thế kỷ 20 thành công nhờ tìm ra khách hàng trung bình. Các công ty lớn nhất của thế kỷ 21 sẽ thành công nhờ tìm ra cá nhân trong trung bình. Đến năm 2026, mục tiêu tối ưu hóa là con người, không phải toàn bộ dân số.

Trường Đại Học Gốc AI: Thiết Kế Tổ Chức Từ Nền Tảng

Các trường đại học đã thử nghiệm các ứng dụng AI trong chấm điểm, hướng dẫn và lập lịch. Nhưng các cách chuyển đổi sâu hơn: các tổ chức được thiết kế từ đầu xung quanh các hệ thống AI thích ứng và tự tối ưu trong thời gian thực.

Hãy tưởng tượng: các khóa học và danh sách đọc cập nhật hàng đêm khi có nghiên cứu mới. Việc tư vấn thích ứng với hoàn cảnh cá nhân. Các hợp tác nghiên cứu tổ chức lại dựa trên phản hồi dữ liệu. Hoạt động xây dựng tự tối ưu. Hợp tác của Đại học Bang Arizona với OpenAI và yêu cầu về kiến thức AI của SUNY báo hiệu bước đi ban đầu.

Trong các trường đại học gốc AI, giảng viên trở thành kiến trúc sư của các hệ thống học tập—quản lý dữ liệu, tinh chỉnh mô hình, hướng dẫn sinh viên qua lý luận máy móc. Đánh giá chuyển đổi: phát hiện đạo văn nhường chỗ cho đánh giá khả năng hiểu biết về AI. Sinh viên nhận điểm không phải để tránh AI mà để thể hiện khả năng sử dụng AI chiến lược, minh bạch.

Khi mọi ngành đều cần nhân tài quen thuộc trong việc thiết kế và hợp tác với các hệ thống AI, các tổ chức này trở thành các trung tâm phát triển nhân tài, đào tạo ra các sinh viên thành thạo phối hợp AI. Họ sẽ cung cấp lực lượng lao động cho nền kinh tế mới nổi.