Dự báo Công nghệ 2026: Tầm nhìn của Justine Moore và a16z về sự tiến hóa của AI qua bốn lĩnh vực quan trọng

Vào đầu năm 2026, gã khổng lồ vốn đầu tư mạo hiểm Andreessen Horowitz đã phát hành báo cáo hàng năm “Big Ideas 2026”, cung cấp những cái nhìn chiến lược về cách trí tuệ nhân tạo sẽ định hình lại công nghệ, kinh doanh và tương tác con người. Báo cáo, do bốn nhóm đầu tư chuyên biệt của a16z tổng hợp, tiết lộ một chủ đề thống nhất: AI không còn đơn thuần là một công cụ—nó đang trở thành một môi trường, một hệ thống, và một tác nhân tự động vận hành bên cạnh con người. Sự chuyển đổi này đánh dấu một bước ngoặt căn bản so với cách các doanh nghiệp và nhà sáng tạo đã tiếp cận công nghệ trong thập kỷ qua.

Thời điểm này mang ý nghĩa quan trọng. Trong năm qua, các đột phá về AI đã chuyển từ khả năng của các mô hình riêng lẻ sang khả năng của hệ thống toàn diện: hiểu các chuỗi thời gian mở rộng, duy trì tính nhất quán về hình ảnh và ngữ cảnh, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp nhiều bước, và hợp tác với các tác nhân thông minh khác. Do đó, trọng tâm của đổi mới công nghệ đã chuyển từ các cải tiến điểm đơn lẻ sang một cách hình dung lại toàn bộ hạ tầng, quy trình vận hành và các mô hình tương tác người dùng.

Kiềm chế Hỗn Loạn: Cách Hạ Tầng AI Sẽ Tiến Hóa Trong 2026

Cảnh quan hạ tầng của năm 2026 sẽ được định hình bởi các doanh nghiệp cuối cùng kiểm soát được tài sản hỗn loạn nhất của họ: dữ liệu không cấu trúc. Mỗi tổ chức đều ngập trong các tệp PDF, video, nhật ký, email, và các mảnh thông tin bán cấu trúc. Trong khi các mô hình AI đã trở nên mạnh mẽ hơn theo cấp số nhân, chất lượng đầu vào của chúng đã suy giảm, gây ra các hệ thống tạo ra ảo tưởng và các lỗi tinh vi nhưng tốn kém, làm suy yếu các quy trình công việc quan trọng.

Thách thức cốt lõi, theo các chuyên gia hạ tầng, là “entropy dữ liệu”—sự suy giảm tất yếu của cấu trúc, độ mới mẻ và tính xác thực trong thông tin không cấu trúc chiếm 80% kiến thức doanh nghiệp. Các startup có khả năng trích xuất cấu trúc từ các tài liệu phức tạp, hòa giải các điểm dữ liệu mâu thuẫn giữa các hệ thống, và duy trì độ mới mẻ của dữ liệu sẽ sở hữu thứ gọi là chìa khóa vạn năng cho hoạt động doanh nghiệp. Các ứng dụng bao gồm phân tích hợp đồng, onboarding khách hàng, tuân thủ quy định, quy trình mua sắm, và ngày càng nhiều, các quy trình làm việc của tác nhân AI dựa vào ngữ cảnh đáng tin cậy.

Song song đó, các đội ngũ an ninh mạng đối mặt với một cuộc khủng hoảng dai dẳng: thiếu hụt nhân tài toàn cầu đã tăng từ dưới 1 triệu vào năm 2013 lên 3 triệu vào năm 2021. Thay vì tuyển dụng thêm chuyên gia, AI sẽ phá vỡ chu kỳ này bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ mệt mỏi, lặp đi lặp lại—phân tích nhật ký, phát hiện mối đe dọa định kỳ, quản lý cảnh báo dư thừa—hiện đang tiêu tốn thời gian của các chuyên gia. Việc tự động hóa này cho phép các chuyên gia an ninh tập trung vào những gì họ đã vào ngành để làm: theo dõi các mối đe dọa tinh vi, xây dựng hệ thống bền vững, và khắc phục các lỗ hổng.

Một sự biến đổi hạ tầng song song liên quan đến việc thiết kế lại các hệ thống doanh nghiệp cho các khối lượng công việc “tốc độ tác nhân”. Các hệ thống backend truyền thống được thiết kế cho mối quan hệ 1:1 giữa hành động của con người và phản hồi của hệ thống. Chúng sụp đổ dưới sức nặng của các yêu cầu lặp đi lặp lại của tác nhân AI: một mục tiêu duy nhất từ tác nhân có thể sinh ra hàng nghìn nhiệm vụ phụ, truy vấn cơ sở dữ liệu, và cuộc gọi API trong mili giây—giống như một cuộc tấn công DDoS hơn là lưu lượng truy cập bình thường. Thế hệ nền tảng tiếp theo phải được xây dựng lại dựa trên giả định rằng các cơn bão tính toán là trạng thái mặc định, chứ không phải là ngoại lệ.

Các lĩnh vực sáng tạo và hạ tầng dữ liệu sẽ trải qua những thay đổi đột phá tương tự. Các công cụ sáng tạo như Kling O1 và Runway Aleph đã thể hiện thành công ban đầu, nhưng việc tạo ra đa phương thức thực sự vẫn còn phần lớn chưa được khai thác. Justine Moore, chuyên gia về công cụ sáng tạo của a16z, nhấn mạnh rằng năm 2026 sẽ là năm đột phá khi AI thực sự cho phép các quy trình làm việc đa phương thức liền mạch—cho phép nhà sáng tạo cung cấp nội dung tham khảo vào các mô hình và hợp tác tạo hoặc chỉnh sửa các cảnh phức tạp, mạch lạc mà không cần các can thiệp thủ công đau đớn, tốn thời gian như hiện nay. Tương tự, hệ thống dữ liệu gốc AI tiếp tục tiến hóa hướng tới sự tích hợp sâu giữa luồng dữ liệu, cơ sở dữ liệu vector, và các hệ thống dựa trên tác nhân, cho phép nhiều tác nhân AI duy trì sự hiểu biết nhất quán và ngữ cảnh kinh doanh trên các nền tảng khác nhau.

Cuối cùng, video đang trải qua một cuộc chuyển đổi căn bản từ nội dung thụ động thành không gian tương tác. Các mô hình AI bắt đầu hiểu được tính liên tục thời gian, ghi nhớ thông tin đã trình bày, và tôn trọng các quy luật vật lý trong các chuỗi dài. Sự chuyển đổi này mở ra những khả năng hoàn toàn mới: các nhà thiết kế có thể tạo mẫu các môi trường 3D nhất quán, bền vững; robot có thể huấn luyện trong các thế giới mô phỏng thực tế; và các cơ chế trò chơi có thể tiến hóa dựa trên phản hồi của người dùng—tất cả trong các môi trường duy trì tính nhân quả và nhất quán nội bộ.

Chuyển Đổi Doanh Nghiệp: Các Tác Nhân AI Định Nghĩa Lại Quy Trình Kinh Doanh

Trong lĩnh vực phần mềm tăng trưởng và doanh nghiệp, năm 2026 đánh dấu một điểm ngoặt quyết định. Trụ cột trung tâm của phần mềm doanh nghiệp trong hai thập kỷ qua—hệ thống “ghi chép hồ sơ” (CRM, ITSM, ERP)—bắt đầu nhường chỗ cho một lớp mới: các nền tảng điều phối tác nhân thông minh.

AI đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách giữa ý định của con người và thực thi. Các hệ thống này giờ đây có thể đọc, viết và suy luận dữ liệu vận hành, biến các cơ sở dữ liệu thụ động thành các động cơ quy trình tự động có khả năng dự đoán các kịch bản, phối hợp giữa các nhóm, và thực thi các quy trình từ đầu đến cuối mà không cần can thiệp của con người. Giao diện người dùng biến đổi thành một lớp tác nhân thông minh động, trong khi lớp ghi chép truyền thống dần trở thành lưu trữ bền vững, phổ biến.

Phần mềm AI chuyên biệt—giải pháp dành riêng cho y tế, pháp lý, bất động sản, và tài chính—đang trải qua sự bùng nổ, với các công ty hàng đầu vượt qua $100 triệu đô la doanh thu định kỳ hàng năm. Giai đoạn ban đầu tập trung vào trích xuất thông tin và lý luận: xác định, tóm tắt, và phân tích dữ liệu quan trọng. Giai đoạn tiếp theo, sẽ xuất hiện vào 2026, giới thiệu “chế độ hợp tác nhiều người chơi.”

Các quy trình công nghiệp vốn dĩ là nỗ lực đa bên: người mua và người bán, người thuê và chủ nhà, tư vấn và nhà cung cấp—mỗi bên có các quyền hạn, yêu cầu quy trình, và nghĩa vụ tuân thủ riêng biệt. Các giải pháp AI ngày nay hoạt động độc lập, tạo ra các silo thông tin và hiệu quả chuyển giao kém. Các hệ thống AI đa người chơi sẽ tự động phối hợp giữa các bên, duy trì ngữ cảnh nhất quán, đồng bộ các thay đổi qua các hệ thống, chuyển vấn đề đến các chuyên gia chức năng, và cảnh báo các bất đối xứng cần xem xét của con người. Sự hợp tác này tạo ra các chi phí chuyển đổi mạnh mẽ và trở thành “mương phòng thủ” mà các ứng dụng AI doanh nghiệp từ lâu chưa có.

Một sự thay đổi đi kèm liên quan đến các mục tiêu tối ưu hóa cho nội dung và phần mềm. Trong nhiều thập kỷ, các ứng dụng được thiết kế cho hành vi con người dự đoán được: Google tối ưu cho tỷ lệ nhấp, Amazon làm nổi bật sản phẩm trên trang đầu, các bài báo tin tức nhấn mạnh đoạn mở đầu. Con người có thể bỏ lỡ những hiểu biết sâu sắc nằm sâu trong trang thứ năm, nhưng các tác nhân thông minh sẽ không.

Khi các tác nhân AI ngày càng xử lý việc truy xuất và diễn giải, thứ tự thiết kế trực quan mất đi tính liên quan. Các kỹ sư không còn phải nhìn vào các bảng điều khiển Grafana nữa; các hệ thống độ tin cậy trang web dựa trên AI tự động phân tích telemetry và cung cấp các hiểu biết trực tiếp qua Slack. Các đội bán hàng không còn phải xem xét thủ công các mục trong CRM; các tác nhân thông minh trích xuất mẫu và tạo tóm tắt. Yêu cầu tối ưu mới trở thành khả năng đọc hiểu của máy móc thay vì thẩm mỹ của con người—một sự đảo ngược căn bản sẽ định hình lại việc tạo nội dung và thiết kế công cụ phần mềm.

Có lẽ gây sốc nhất, chỉ số “thời gian trên màn hình”—tiêu chuẩn vàng để đo giá trị sản phẩm trong 15 năm qua—đang dần bị loại bỏ hoàn toàn. Các hệ thống AI như ChatGPT Deep Research, tự động hóa tài liệu lâm sàng của Abridge, và phát triển ứng dụng đầy đủ của Cursor cho phép người dùng khai thác giá trị khổng lồ với mức tương tác màn hình tối thiểu. Các công ty thể hiện rõ lợi tức đầu tư qua sự hài lòng của bác sĩ, năng suất của nhà phát triển, hoặc sự an tâm của nhà phân tích sẽ nổi lên như những người chiến thắng trong kỷ nguyên định giá dựa trên kết quả.

Cuộc Cách Mạng Sức Khỏe: Tại Sao ‘MAUs Khoẻ Mạnh’ Đang Định Hình Chăm Sóc Phòng Ngừa

Chăm sóc sức khỏe cùng lúc đang trải qua một sự tổ chức lại khái niệm xoay quanh một phân khúc người dùng mới nổi lên: “MAUs Khoẻ Mạnh”—những cá nhân khỏe mạnh theo dõi tình trạng sức khỏe của họ hàng tháng.

Y học truyền thống chủ yếu phục vụ ba nhóm dân số: người bệnh cần can thiệp cấp cứu, bệnh nhân nặng trong chăm sóc liên tục, và người khỏe mạnh hiếm khi tương tác với hệ thống y tế cho đến khi bệnh phát triển. Cơ hội chăm sóc phòng ngừa—can thiệp trước khi bệnh cấp tính phát triển—đã phần lớn chưa được khai thác do hệ thống y tế tối ưu cho điều trị chứ không phải phòng ngừa.

“MAUs Khoẻ Mạnh” đại diện cho nhóm dân số lớn nhất chưa được khai thác: những cá nhân sẵn sàng trả tiền cho việc theo dõi sức khỏe dựa trên đăng ký và các can thiệp chủ động. Khi AI giảm chi phí cung cấp dịch vụ y tế, và các sản phẩm bảo hiểm phòng ngừa xuất hiện để bảo hiểm liên tục theo dõi, nhóm này sẽ trở thành động lực chính cho công nghệ y tế thế hệ tiếp theo. Họ là những người có ý thức về dữ liệu, hướng tới phòng ngừa, liên tục tham gia, và cùng nhau tạo thành một phân khúc thị trường vượt xa nhóm bệnh nhân cấp tính truyền thống.

Thế Giới Tương Tác và Kinh Tế Cá Nhân: Tương Lai của Sáng Tạo Kỹ Thuật Số

Lĩnh vực thứ tư liên quan đến những gì a16z gọi là “Speedrun” hoặc dự báo của nhóm thế giới tương tác—tái tưởng tượng căn bản cách con người tương tác với môi trường kỹ thuật số và tiêu thụ nội dung.

Các mô hình thế giới AI hiện nay có khả năng tạo ra các thế giới 3D hoàn chỉnh, có thể khám phá trực tiếp từ mô tả bằng văn bản. Các công nghệ như Marble và Genie 3 cho phép người dùng điều hướng các môi trường tổng hợp này như thể đang chơi một trò chơi tương tác. Khi các nhà sáng tạo áp dụng các công cụ này, các phương pháp kể chuyện hoàn toàn mới sẽ xuất hiện. Hãy tưởng tượng một “Minecraft chung” nơi người chơi hợp tác xây dựng vũ trụ rộng lớn, liên tục tiến hóa, nơi ranh giới giữa nhà sáng tạo và người tham gia hoàn toàn tan biến.

Các thế giới được tạo ra này sẽ trở thành nơi huấn luyện cho các tác nhân tự động và robot, cung cấp môi trường không rủi ro để AI học hỏi qua tương tác. Các nền kinh tế kỹ thuật số trong các thế giới này sẽ phát triển mạnh, cho phép nhà sáng tạo kiếm thu nhập bằng cách thiết kế tài sản, hướng dẫn trải nghiệm người chơi, và xây dựng các công cụ tương tác.

Bên cạnh các mô hình thế giới là sự xuất hiện của “My Year”—các sản phẩm siêu cá nhân hóa phù hợp với sở thích riêng của từng cá nhân thay vì trung bình thị trường. Trong giáo dục, các hệ thống gia sư AI điều chỉnh theo tốc độ và sở thích của từng học sinh. Trong y tế, AI kê đơn các chế độ bổ sung, kế hoạch tập luyện, và chế độ ăn uống cá nhân. Trong tiêu thụ nội dung, nội dung được phối trộn lại theo thời gian thực để phù hợp với khẩu vị cá nhân. Các tập đoàn công nghệ của thế kỷ tới sẽ chiến thắng không phải bằng việc xác định “người dùng trung bình”, mà bằng khả năng tạo ra trải nghiệm phù hợp cho từng cá nhân độc đáo.

Cuối cùng, năm 2026 sẽ chứng kiến sự ra đời của trường đại học thực sự gốc AI—một tổ chức được thiết kế từ đầu dựa trên trí tuệ thích ứng. Khác với các trường đại học truyền thống nâng cấp các công cụ AI vào các cấu trúc hiện có, tổ chức thế hệ tiếp theo này tích hợp AI vào thiết kế cơ bản của nó: các khóa học tự tối ưu dựa trên phản hồi, danh sách đọc cập nhật động khi có nghiên cứu mới, các cặp mentor và học sinh phù hợp dựa trên chuyên môn phù hợp với sở thích đang tiến triển, và lộ trình học tập của từng người học thay đổi theo thời gian thực. Các tiền lệ đang xuất hiện—Arizona State University hợp tác với OpenAI đã tạo ra hàng trăm thử nghiệm giáo dục dựa trên AI, và Đại học Bang New York đang tích hợp kiến thức AI vào các yêu cầu giáo dục chung. Trong các tổ chức gốc AI này, giảng viên chuyển từ người truyền đạt nội dung sang kiến trúc sư của các hệ thống học tập, tuyển chọn dữ liệu, tinh chỉnh mô hình, và dạy sinh viên cách đánh giá lý luận của máy móc một cách phản biện. Đánh giá sẽ tiến xa hơn câu hỏi liệu sinh viên có dùng AI hay không, mà là cách họ sử dụng AI một cách chiến lược—một kỹ năng ngày càng cấp bách trong mọi ngành công nghiệp đang khát khao nhân tài có khả năng hợp tác hiệu quả với các hệ thống thông minh.

Hội Tụ: AI Như Một Hệ Sinh Thái

Chủ đề chung liên kết bốn lĩnh vực này là nhận thức rằng năm 2026 đánh dấu một ngưỡng quan trọng. AI không đơn thuần trở nên mạnh mẽ hơn trong các hệ thống hiện có; thay vào đó, nó đang trở thành nền tảng để xây dựng các hệ thống đó. Dù trong tối ưu hóa hạ tầng, quy trình doanh nghiệp, cung cấp dịch vụ y tế, hay giải trí và giáo dục, câu hỏi cốt lõi mà các tổ chức cần trả lời không phải là có nên áp dụng AI hay không, mà là làm thế nào để tái hình dung các hoạt động cốt lõi của họ xung quanh các khả năng đặc biệt của AI—tốc độ, nhận dạng mẫu, tích hợp đa lĩnh vực, và khả năng lặp lại không mệt mỏi.

Những cái nhìn từ các nhóm của a16z gợi ý rằng các tổ chức còn bám vào các giả định cũ về cấu trúc, quy trình làm việc, và giao diện người-máy sẽ nhanh chóng bị các đối thủ cạnh tranh nắm bắt và vượt mặt nhờ các chuyển đổi kiến trúc này. Năm 2026 hứa hẹn sẽ là năm mà sự thay đổi đó diễn ra một cách quyết đoán.