Việc chấp nhận AI doanh nghiệp có thể cuối cùng sẽ tăng tốc vào năm 2026 — Hoặc các nhà đầu tư lại quá lạc quan một lần nữa

Ba năm đã trôi qua kể từ khi ChatGPT ra đời, thổi bùng làn sóng đầu tư vào AI và nhiệt huyết khởi nghiệp. Tuy nhiên, các doanh nghiệp vẫn còn khá thờ ơ về lợi nhuận thu được. Một khảo sát của MIT phát hiện rằng 95% các công ty chưa đạt được giá trị đáng kể từ khoản chi tiêu vào AI của họ. Câu hỏi còn treo lơ lửng ở Silicon Valley: khi nào thì làn sóng này thực sự sẽ đổi chiều?

Các nhà đầu tư mạo hiểm vẫn liên tục dự đoán rằng năm tới sẽ là bước đột phá. Họ đã nói điều này vào năm 2024. Họ đã nói vào năm 2025. Giờ đây, khi năm 2026 đang đến gần, 24 nhà đầu tư tập trung vào doanh nghiệp lại đặt cược giống như vậy—đây chính là thời điểm chuyển đổi thực sự của AI quy mô lớn, ngân sách mở rộng đáng kể, và các công ty cuối cùng cũng thấy lợi nhuận để ăn mừng.

Thực tế về AI: Tại sao các doanh nghiệp lại gặp khó khăn

Sự khác biệt rõ rệt. Các LLMs được kỳ vọng sẽ thay đổi cuộc chơi trong kinh doanh. Thay vào đó, nhiều doanh nghiệp xem chúng như các công cụ thử nghiệm—triển khai các dự án thử nghiệm, thử nghiệm các khung làm việc, nhưng hiếm khi chuyển vào sản xuất quy mô lớn.

Các nhà đầu tư thừa nhận điều này. Thống nhất rút ra từ các cuộc thảo luận về VC: các doanh nghiệp đang phát hiện ra rằng AI không phải là giải pháp phù hợp cho mọi vấn đề. Họ học được rằng chỉ vì một công nghệ có thể được triển khai không có nghĩa là nó nên được triển khai. Các mô hình tùy chỉnh, được tinh chỉnh đặc biệt cho các vấn đề kinh doanh, sẽ trở thành trung tâm. Cũng vậy là quản trị dữ liệu, các công cụ quan sát, và các lớp điều phối—hạ tầng không hào nhoáng nhưng thực sự giúp các hệ thống AI hoạt động ổn định.

Một số công ty AI doanh nghiệp đang chuyển hướng. Những công ty bắt đầu với các sản phẩm hẹp—hỗ trợ khách hàng bằng AI hoặc trợ lý lập trình—đang phát triển thành các đối tác triển khai. Khi họ tích lũy đủ các quy trình khách hàng trên nền tảng của mình, họ có thể cử kỹ sư trực tiếp vào tổ chức khách hàng, mở rộng giá trị vượt ra ngoài một tính năng đơn lẻ. Thực tế, nhiều công ty sản phẩm AI chuyên biệt đang chuyển đổi thành các công ty tư vấn AI quy mô lớn.

Nơi thực sự tăng trưởng

Các công ty có đà tăng trưởng đều theo một mô hình: họ xác định các khoảng trống do chính việc áp dụng AI tạo ra. Trong an ninh mạng, các nhà cung cấp đang xây dựng các lớp bảo vệ dữ liệu để các mô hình ngôn ngữ có thể tương tác an toàn với dữ liệu doanh nghiệp nhạy cảm. Trong tương tác khách hàng, “Tối ưu hóa Máy Trả Lời” đang nổi lên như một danh mục thực sự—các công ty giúp các thương hiệu xuất hiện trong các câu trả lời do AI tạo ra, chứ không chỉ trong kết quả Google.

Đây không phải là ngành trong hai năm trước. Giờ đây, chúng là những lĩnh vực thiết yếu cho các doanh nghiệp triển khai AI một cách nghiêm túc.

Những nhà chơi mạnh nhất tập trung vào các phần hẹp. Họ thành thạo một trường hợp sử dụng—một chân dung khách hàng, một quy trình công việc—trước khi mở rộng theo chiều ngang. Phương pháp kỷ luật này tạo ra sự gắn bó lâu dài. Khách hàng xem họ như các công cụ thiết yếu chứ không chỉ là các công cụ tiện ích.

Cuộc cách mạng Agent (Dần dần)

Các agent AI sẽ ngày càng phổ biến, nhưng có thể không theo cách mà khoa học viễn tưởng hình dung. Đến cuối năm 2026, các agent vẫn còn trong giai đoạn chấp nhận ban đầu. Các rào cản kỹ thuật vẫn còn. Khung pháp lý về tuân thủ chưa rõ ràng. Các tiêu chuẩn cho giao tiếp giữa các agent chưa xuất hiện.

Điều sẽ xảy ra: các agent bắt đầu phá vỡ các silo tổ chức. Hiện tại, mỗi agent đều bị cô lập—các agent bán hàng, dịch vụ khách hàng, sản phẩm hoạt động độc lập. Đến cuối năm 2026, các agent hợp nhất với ngữ cảnh và bộ nhớ chung sẽ bắt đầu hội tụ các vai trò này. Hãy nghĩ về nó như một sự hợp tác tinh vi giữa con người và AI trong các nhiệm vụ phức tạp thay vì phân chia công việc rõ ràng nơi AI xử lý công việc thường nhật còn con người suy nghĩ. Ranh giới khả năng của chúng sẽ tiếp tục dịch chuyển.

Aaron Jacobson, một nhà đầu tư, dự đoán nhiều người trong các quỹ mạo hiểm tin tưởng: hầu hết các nhân viên tri thức sẽ có ít nhất một đồng nghiệp AI biết tên vào cuối năm.

Những gì các nhà đầu tư Series A thực sự muốn thấy

Quên các ước tính TAM lý thuyết và doanh thu thử nghiệm đi. Các VC giờ đây yêu cầu bằng chứng về việc doanh nghiệp thực sự đã áp dụng.

Tiêu chuẩn: doanh thu định kỳ hàng năm từ 1-2 triệu đô la là mức tối thiểu. Nhưng câu hỏi thực sự các nhà đầu tư đặt ra là khách hàng có xem sản phẩm của bạn là thực sự mang tính chiến lược hay chỉ tiện lợi. Doanh thu mà không có câu chuyện đi kèm thì mỏng manh; câu chuyện mà không có sự tăng trưởng thì chỉ là vaporware. Bạn cần cả hai.

Khách hàng nên đang vận hành sản phẩm của bạn trong các hoạt động hàng ngày thực sự, sẵn sàng tham gia các cuộc gọi tham khảo, và có thể bảo vệ quyết định mua hàng qua các đánh giá về an ninh và pháp lý. Bạn cần chứng minh rõ ràng về tiết kiệm thời gian, giảm chi phí hoặc tăng năng suất mà vẫn vượt qua các kiểm tra mua hàng.

Quan điểm của Aaron Jacobson về xây dựng giá trị bền vững áp dụng ở đây: các nhà sáng lập huy động vốn Series A nên thể hiện họ đang xây dựng trong các lĩnh vực mà TAM mở rộng cùng AI chứ không co lại. Một số thị trường có nhu cầu đàn hồi—giảm giá 90% tạo ra tăng trưởng gấp 10 lần. Những thị trường khác có nhu cầu không đàn hồi—giảm giá sẽ làm tan rã thị trường, và khách hàng sẽ chiếm lấy toàn bộ giá trị tạo ra. Các nhà đầu tư thích cái trước hơn.

Một tín hiệu nữa quan trọng: chất lượng người sáng lập. Bạn có thu hút được nhân tài hàng đầu từ các công ty siêu lớn và đối thủ cạnh tranh không? Nếu có, bạn đã vượt qua một tiêu chí uy tín mà tiền không thể giả mạo.

Sắp tới sẽ phân đôi

Ngân sách AI doanh nghiệp sẽ tăng trong năm 2026, nhưng không đều. Tăng trưởng sẽ tập trung mạnh vào các nhà cung cấp mang lại kết quả đã được chứng minh. Mọi thứ còn lại sẽ phẳng hoặc co lại.

Điều này tạo ra một mô hình chiến thắng chiếm phần lớn ngân sách. Một số ít nhà cung cấp sẽ chiếm phần lớn ngân sách trong khi nhiều đối thủ khác chứng kiến doanh thu trì trệ. Các CIO, mệt mỏi với sự lan tràn của nhà cung cấp và các công cụ thử nghiệm, sẽ hợp nhất các giải pháp chồng chéo và tập trung vào các nhà cung cấp đã chứng minh thành công.

Quan điểm lạc quan: các doanh nghiệp sẽ chuyển ngân sách thử nghiệm thành các khoản mục cố định lâu dài. Các công ty từng cố gắng xây dựng giải pháp AI nội bộ—và nhận ra độ phức tạp vận hành—sẽ đẩy nhanh việc áp dụng các nền tảng bên ngoài.

Câu hỏi năm 2026 vẫn còn bỏ ngỏ

Liệu đây có phải là năm cuối cùng các doanh nghiệp thu được giá trị AI đo đếm được không? Cuộc tranh luận chia thành các phe.

Những người lạc quan chỉ ra rằng các doanh nghiệp đã đang nhận được giá trị—họ chỉ chưa nhận ra điều đó. Hỏi bất kỳ kỹ sư phần mềm nào xem họ có bỏ các công cụ lập trình AI không, họ sẽ lắc đầu. Đó chính là giá trị đang diễn ra âm thầm ngay bây giờ. Nó sẽ nhân lên trong tổ chức vào năm 2026.

Những người hoài nghi thì cẩn trọng hơn. Việc thực thi vẫn còn khó khăn. AI tiếp tục tiến bộ, nhưng còn nhiều khoảng trống. Nhiều giám đốc điều hành đang một cách hoài nghi sử dụng “đầu tư AI” như một chiếc lá chắn cho các cắt giảm nhân sự hoặc chi tiêu sai hướng từ các năm trước. AI trở thành cái cớ cho các sai lầm trong quá khứ.

Quan điểm cân bằng nhất: các doanh nghiệp sẽ thu được giá trị trong năm 2026, nhưng theo từng bước nhỏ. Các giải pháp thực sự cho các điểm đau cụ thể sẽ xuất hiện trong các ngành khác nhau. Vấn đề mô phỏng sang thực tế—dùng AI để huấn luyện hệ thống chuyển đổi các hiểu biết sang thế giới vật lý—sẽ mở ra cơ hội trong sản xuất, hạ tầng, và giám sát khí hậu.

Hạ tầng và vật lý quan trọng hơn mô hình

Một chủ đề xuyên suốt trong tư duy đầu tư: hiệu suất của mô hình thô ít quan trọng hơn nhiều so với những gì người ta nghĩ. Các phòng thí nghiệm AI tiên phong (OpenAI, Anthropic) có khả năng sẽ phát hành nhiều ứng dụng hoàn chỉnh hơn dự kiến, đặc biệt trong tài chính, luật, y tế, và giáo dục.

Nhưng một giới hạn đang ràng buộc: năng lượng. Chúng ta đang tiến gần khả năng của nhân loại trong việc tạo ra đủ năng lượng để cung cấp cho các GPU tiêu thụ nhiều điện năng. Aaron Jacobson nhấn mạnh điều này: các đột phá về phần mềm và phần cứng về hiệu suất trên mỗi watt sẽ định hình làn sóng tiếp theo. Quản lý GPU tốt hơn, các chip AI hiệu quả hơn, mạng quang học, và tái cấu trúc tải nhiệt trong các trung tâm dữ liệu—đây là những biên giới nơi các khoản đầu tư đột phá sẽ xuất hiện.

Voice AI là một cạnh khác. Giọng nói là cách con người giao tiếp tự nhiên nhất. Sau nhiều thập kỷ gõ bàn phím và nhìn màn hình, các giao diện dựa trên giọng nói thực sự là một bước chuyển đổi mô hình trong cách mọi người tương tác với trí tuệ.

Câu hỏi về rào chắn: Điều gì thực sự bảo vệ một công ty AI?

Trong AI, các rào chắn không chỉ dựa vào hiệu suất mô hình. Những lợi thế đó sẽ bị xói mòn trong vòng vài tháng khi các mô hình tốt hơn ra mắt.

Thực sự bảo vệ bền vững đến từ dữ liệu, quy trình làm việc, và sự gắn kết. Các công ty tích hợp sâu vào hoạt động của khách hàng, có quyền truy cập vào dữ liệu độc quyền liên tục được cải tiến, và chi phí chuyển đổi cao sẽ duy trì lợi thế lâu dài. Một công ty trở thành hệ thống ghi nhận—trung tâm thần kinh vận hành mà khách hàng không thể tách ra—đạt được sự gắn bó thực sự.

Các rào chắn theo chiều dọc dễ xây dựng hơn so với theo chiều ngang. Trong các lĩnh vực chuyên môn như sản xuất, xây dựng, y tế hoặc luật, dữ liệu khách hàng nhất quán và dễ sao chép hơn. Kiến thức chuyên ngành làm tăng khả năng phòng thủ. Một công cụ theo chiều ngang đối mặt với vô số cạnh tranh; một giải pháp theo chiều dọc khi đã tích hợp sẽ trở nên không thể thay thế.

Các rào chắn mạnh nhất đến từ việc biến dữ liệu hiện có của công ty thành các quyết định, quy trình, và trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Các doanh nghiệp đang sở hữu dữ liệu phong phú, được quản lý chặt chẽ. Họ thiếu khả năng lý luận dựa trên dữ liệu đó một cách có mục tiêu, đáng tin cậy. Các startup kết hợp sự tinh vi kỹ thuật với kiến thức sâu về ngành và mang các giải pháp đặc thù ngành trực tiếp đến dữ liệu khách hàng—mà không tạo ra các silo mới—sẽ chiến thắng.

Phán quyết cuối cùng

2026 có thể là điểm ngoặt. Hoặc có thể là 2027. Hoặc 2028.

Điều rõ ràng: AI doanh nghiệp không còn là lý thuyết nữa. Nó đã vận hành thực sự. Các công ty đang học hỏi điều gì hiệu quả và điều gì không. Ngân sách sẽ chảy về các giải pháp đã được chứng minh. Hạ tầng sẽ được cải thiện. Các agent sẽ nhân lên. Câu hỏi không phải là AI có biến đổi phần mềm doanh nghiệp hay không—chắc chắn rồi. Câu hỏi là thời điểm. Và về điều đó, ngay cả các nhà đầu tư sắc sảo nhất cũng vẫn còn do dự trong việc đặt cược rõ ràng.