Tóm tắt nội dung

Năm 2025 là một năm đầy ắp các sự kiện trong ngành AI. Sự kiện DeepSeek vào đầu năm âm lịch đã đã gây ra sự hỗn loạn trong thị trường ngành AI, làm bốc hơi 600 tỷ vốn hóa của Nvidia còn Meta phải lập “phòng chiến tranh” để giải mã mô hình đang thay đổi cuộc chơi của Trung Quốc. Tiếp đó là sự phát triển mạnh mẽ của các tác nhân lập trình (coding agent hay agentic coding): các mô hình AI, hệ thống AI với năng lực lập trình vượt trội liên tục , làm thay đổi cơ bản cách thức phát triển phần mềm. Năm 2025 cũng là năm mà Google vươn lên mạnh mẽ để lấy lại vị thế ông lớn trong ngành AI với một loạt những mô hình, sản phẩm, dịch vụ AI mới, tích hợp sâu vào hệ sinh thái của Google. Sự phát triển sôi nổi trong ngành AI trong năm 2025 là chỉ dấu cho những đột phá của ngành AI năm 2026. Trong bài viết này, chúng tôi tổng hợp và lựa chọn những dự đoán về xu hướng phát triển chính trong ngành AI năm 2026 và đưa ra những khuyến nghị cho các doanh nghiệp, tổ chức để vượt qua những thách thức và đón đầu cơ hội mà AI mang lại.

1. Các xu hướng AI nổi bật trong năm 2026

Ngành AI được dự đoán sẽ tiếp tục phát triển với tốc độ rất nhanh trong năm 2026 [2]. Để lựa chọn ra các xu thế AI chính trong năm 2026, người viết bài dựa trên những kết quả nghiên cứu học thuật, các báo cáo phân tích thị trường, ý kiến của các chuyên gia hàng đầu trong ngành và theo kinh nghiệm và quan sát cá nhân.

Các xu hướng AI nổi bật và có ảnh hưởng trong năm 2026 bao gồm:

1. Agentic AI tiếp tục là từ khóa của năm 2026. Các hệ thống AI tự chủ, đa tác nhân và sẽ được phát triển và ứng dụng rộng rãi hơn trong doanh nghiệp, tổ chức.
2. Các mô hình suy luận chuyên biệt cho lĩnh vực được phát triển và ứng dụng ngày càng nhiều.
3. Bảo mật cho các hệ thống thông tin trong kỷ nguyên agentic AI ngày càng được chú trọng.
4. Xu hướng tăng quy mô cho post-training, suy luận (inference) trở thành chủ đạo thay vì tăng quy mô cho pre-training.
5. Physical AI có những bước tiến đột phá về công nghệ và được ứng dụng nhiều hơn trong sản xuất và đời sống.
6. Các quốc gia ngày càng chú trọng hơn về vấn đề chủ quyền AI (AI Sovereignty), tăng tốc làm chủ về công nghệ, hạ tầng AI.

1.1. Trí tuệ nhân tạo tự chủ (Agentic AI)

Trí tuệ nhân tạo tự chủ (Agentic AI) đại diện cho sự tiến hóa từ các trợ lý thụ động, trả lời câu hỏi sang các hệ thống tự chủ có khả năng tự phân tích mục tiêu, lập kế hoạch nhiều bước, điều khiển công cụ và tự động điều chỉnh hành động với sự can thiệp tối thiểu từ con người [2]. Trong khi AI agent thường là một tác nhân làm một nhóm nhiệm vụ tương đối rõ ràng, agentic AI là các hệ thống AI có tính tự chủ cao hơn: điều phối nhiều tác nhân, dữ liệu và công cụ để chạy xuyên suốt quy trình, tối ưu theo ngữ cảnh thay vì chỉ làm theo kịch bản. Ứng dụng nổi bật của Agentic AI là trong lĩnh vực phát triển phần mềm khi hệ thống AI đa tác nhân có khả năng tự lập kế hoạch, chia nhỏ nhiệm vụ, viết code – test – sửa lỗi – và lặp lại cho đến khi hoàn thành mục tiêu.

Theo báo cáo của McKinsey, 62% doanh nghiệp đã thử nghiệm agentic AI trong 2025. Theo Protiviti’s AI Pulse Survey, hơn 68% doanh nghiệp được dự báo sẽ tích hợp AI tự chủ hoặc bán tự chủ vào hoạt động vận hành vào năm 2026. Trong khi đó, Gartner dự báo đến cuối năm 2026, 40% ứng dụng doanh nghiệp sẽ tích hợp các AI agent theo tác vụ, tăng mạnh từ mức dưới 5% năm 2025 – một dấu hiệu cho thấy phần lớn doanh nghiệp ít nhất sẽ ứng dụng AI agent trong kiến trúc ứng dụng. Tuy nhiên, chính Gartner cũng cảnh báo về rủi ro khi kỳ vọng quá mức: hơn 40% dự án agentic AI có thể bị hủy trước cuối 2027 do kỳ vọng cao hơn năng lực công nghệ hiện tại, vấn đề chi phí cao, và khó kiểm soát hành vi.

Khi xem xét năng lực và độ sẵn sàng của hệ thống đa tác nhân, vào năm 2026, chúng ta sẽ chứng kiến các tiến bộ: (1) mô hình nền tảng tốt hơn trong lập kế hoạch và suy luận theo chuỗi hành động; (2) công cụ hoá (tooling) ngày càng chuẩn, bao gồm tìm kiếm, truy xuất tri thức (RAG), thực hiện các tác vụ văn phòng, gọi API doanh nghiệp; đồng thời (3) các yêu cầu cho các hệ thống agentic AI bao gồm: quan sát được (observability), kiểm soát (guardrails), và đánh giá (evals) cho hành vi của tác nhân trở thành tiêu chuẩn công nghiệp [4].

Về kiến trúc phổ biến, mẫu số chung là “orchestrator–worker”: một tác nhân đóng vai trò điều phối (lead/orchestrator), chia việc cho các tác nhân chuyên trách chạy song song (tìm kiếm, phân tích, viết, kiểm chứng), sau đó tổng hợp và tự kiểm tra chất lượng đầu ra. Anthropic đã mô tả rất rõ mô hình đa tác nhân dạng này trong hệ thống nghiên cứu của họ (Hình 1). Các thành phần phổ biến khác trong hệ thống agentic AI bao gồm: bộ nhớ/ngữ cảnh (memory & state), kho tri thức (RAG), lớp công cụ (tool adapters), và lớp chính sách (policy/permissions) để hạn chế hành động rủi ro.

Hình 1: Kiến trúc AI đa tác nhân của hệ thống deep research đa tác nhân của Anthropic. Tham khảo: https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system

Cuối cùng, vai trò con người trong hệ thống agentic AI không giảm mà thay đổi về tính chất: con người chuyển từ “thực thi” sang “thiết kế mục tiêu – giám sát – can thiệp”. Con người đặt KPI, định nghĩa ranh giới hành động, phê duyệt các bước nhạy cảm (human-in-the-loop), và chịu trách nhiệm về quản trị dữ liệu, minh bạch và tuân thủ. Nếu 2026 là năm mở rộng ứng dụng agentic AI vào doanh nghiệp, thì lợi thế cạnh tranh sẽ thuộc về tổ chức biết kết nối tính tự chủ của tác nhân với kỷ luật vận hành và trách nhiệm giải trình của con người.

1.2. Mô hình nhỏ chuyên biệt cho lĩnh vực

Năm 2026 chứng kiến một xu hướng rõ rệt: thay vì chỉ dựa vào một mô hình nền tảng khổng lồ (general-purpose LLM), nhiều tổ chức chuyển sang mô hình nhỏ chuyên biệt (domain-specific/small language models – SLMs) cho từng lĩnh vực cụ thể.

Có nhiều lý do để lý giải cho xu hướng này. Trước hết là lý do kinh tế. Các mô hình rất lớn đòi hỏi hạ tầng tính toán đắt đỏ, tiêu tốn GPU cao cấp và chi phí suy luận (inference) cao. Trong môi trường doanh nghiệp, nơi AI được triển khai ở quy mô lớn và chạy liên tục, chi phí này trở thành rào cản cho việc ứng dụng AI. Báo cáo State of AI của McKinsey (2023) cho thấy tối ưu chi phí và đảm bảo ROI là ưu tiên hàng đầu khi doanh nghiệp mở rộng AI vào vận hành thực tế. Thay vì sử dụng một mô hình lớn cho mọi tác vụ, việc triển khai nhiều mô hình nhỏ chuyên biệt giúp giảm độ trễ, tiết kiệm tài nguyên và kiểm soát ngân sách tốt hơn.

Thứ hai là hiệu quả về mặt năng lực của mô hình. Khi được huấn luyện hoặc tinh chỉnh trên dữ liệu chuyên ngành (ví dụ: tài chính, pháp lý, y tế), các mô hình nhỏ có thể đạt hiệu năng tương đương mô hình lớn trong phạm vi hẹp. Bài báo của NVIDIA “Small Language Models are the Future of Agentic AI” nhấn mạnh rằng SLMs mang lại hiệu năng cao trong các miền cụ thể, tiêu thụ ít năng lượng hơn và dễ triển khai trong môi trường doanh nghiệp. Báo cáo AI Index 2024 của Stanford cũng ghi nhận xu hướng các mô hình nhỏ ngày càng thu hẹp khoảng cách hiệu năng so với mô hình lớn nhờ kỹ thuật huấn luyện và tinh chỉnh hiệu quả hơn.

Trong các hệ thống agentic AI, xu hướng này càng trở nên quan trọng. Thay vì để toàn bộ hệ thống phụ thuộc vào một LLM khổng lồ, kiến trúc đa tác nhân hiện đại cho phép mỗi agent sử dụng mô hình phù hợp với vai trò của mình: agent pháp lý dùng mô hình huấn luyện trên văn bản luật; agent phân tích tài chính dùng mô hình tối ưu cho dữ liệu kế toán; agent truy xuất tri thức dùng mô hình nhỏ kết hợp RAG. Cách tiếp cận “lựa chọn mô hình đúng cho các tác vụ” giúp tối ưu chi phí, tăng độ chính xác và giảm rủi ro lan truyền sai sót.

Tóm lại, năm 2026 đánh dấu sự chuyển dịch từ “bigger is better” sang chiến lược đa mô hình, nơi các mô hình nhỏ chuyên biệt đóng vai trò trung tâm trong kiến trúc AI thực tế, tiết kiệm và bền vững của doanh nghiệp.

1.3. Tăng cường bảo mật hệ thống thông tin trong kỷ nguyên Agentic AI

Năm 2026, khi các hệ thống Agentic AI tự chủ bắt đầu được triển khai ở quy mô sản xuất, vấn đề bảo mật không còn là lựa chọn mà trở thành điều kiện tiên quyết. Khác với chatbot truyền thống chỉ trả lời câu hỏi, Agentic AI được trao quyền tự chủ cao hơn: truy cập cơ sở dữ liệu nội bộ, đọc – ghi tài liệu doanh nghiệp, gọi API tài chính, gửi email, thực thi các quy trình vận hành thông qua các công cụ (tools). Chính sự “trao quyền hành động” này khiến bề mặt tấn công (attack surface) mở rộng đáng kể. Gartner dự báo hơn 40% dự án agentic AI có thể bị hủy trước năm 2027 do lo ngại về rủi ro, chi phí và kiểm soát bảo mật. Điều đó cho thấy bảo mật đang trở thành rào cản thực sự trong việc thương mại hóa Agentic AI.

Thách thức lớn nhất nằm ở việc kiểm soát quyền truy cập và hành vi của agent. Khi một AI agent có thể truy vấn dữ liệu nhạy cảm hoặc thực thi giao dịch, nguy cơ lộ lọt thông tin, leo thang đặc quyền (privilege escalation) hoặc bị khai thác qua prompt injection trở nên nghiêm trọng. Trong môi trường đa tác nhân, rủi ro còn phức tạp hơn do các agent có thể tương tác và truyền thông tin qua lại, làm tăng khả năng lan truyền sai sót hoặc tấn công dây chuyền.

Vì vậy, các lá chắn bảo vệ (guardrails) trở thành yêu cầu bắt buộc. OpenAI trong tài liệu “A Practical Guide to Building Agents” nhấn mạnh vai trò của cơ chế phân quyền chặt chẽ, sandbox công cụ, logging và giám sát hành vi theo thời gian thực. Các mô hình Zero Trust, cơ chế human-in-the-loop cho các hành động nhạy cảm, và hệ thống đánh giá (evaluation & red teaming) định kỳ đang dần trở thành chuẩn mực triển khai. Đồng thời, tiêu chuẩn quản trị AI như ISO/IEC 42001:2023 cũng nhấn mạnh yêu cầu về kiểm soát rủi ro và trách nhiệm giải trình trong hệ thống AI.

Ngoài ra, nỗi lo về các cuộc tấn công sử dụng các tác nhân AI đã trở thành hiện thực vào cuối năm 2025, tiêu biểu là vụ tấn công sử dụng phiên bản bẻ khóa của Claude Code từ Anthropic để tự động nhận diện cơ sở hạ tầng nhạy cảm và trích xuất dữ liệu mà không cần con người can thiệp (tự trị tới 80-90%) [8].

Tóm lại, khi Agentic AI được trao quyền tự chủ và khả năng hành động thực tế, bảo mật không còn là lớp phủ bên ngoài mà phải được thiết kế ngay từ kiến trúc hệ thống. Chính các yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt – dù là rào cản ban đầu – sẽ quyết định khả năng mở rộng bền vững của các hệ thống Agentic AI trong doanh nghiệp.

1.4. Tăng quy mô cho post-training và suy luận

Năm 2026 tiếp tục chứng kiến một sự chuyển dịch quan trọng trong chiến lược phát triển mô hình AI: từ việc mở rộng pre-training sang tăng quy mô post-training và suy luận (inference scaling).

Pre-training là quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên khối lượng dữ liệu khổng lồ theo cơ chế tự giám sát (self-supervision), nhằm giúp mô hình học cấu trúc ngôn ngữ và tri thức tổng quát của thế giới. Trong khi đó, post-training bao gồm các bước tinh chỉnh (fine-tuning), alignment, học tăng cường dựa trên phản hồi của người dùng (RLHF) hoặc huấn luyện bổ sung trên dữ liệu chuyên biệt để mô hình phù hợp với một lĩnh vực, nhiệm vụ hoặc tiêu chuẩn an toàn cụ thể. Nếu pre-training tạo ra “năng lực nền”, thì post-training giúp mô hình trở nên “hữu dụng trong thực tế”.

Xu hướng này được củng cố bởi quan điểm của chuyên gia Ilya Sutskever – đồng sáng lập OpenAI – người nhận định rằng giai đoạn “mở rộng vô hạn pre-training” đang dần đi đến giới hạn và ngành AI cần tập trung hơn vào suy luận và các phương pháp huấn luyện sau pre-training để đạt được bước nhảy tiếp theo về năng lực [5]. Theo ông, cải tiến về cách mô hình suy nghĩ và thực thi nhiều bước có thể mang lại tiến bộ lớn hơn việc chỉ tăng thêm dữ liệu và tham số.

Điều này đặc biệt đúng trong bối cảnh các hệ thống Agentic AI ngày càng phổ biến. Khi một hệ thống phải thực hiện chuỗi công việc nhiều bước: lập kế hoạch, truy xuất thông tin, phân tích, gọi API, kiểm chứng và điều chỉnh thì khả năng suy luận lặp và mở rộng thời gian tính toán (compute at inference time) trở nên quan trọng hơn việc có thêm vài tỷ tham số từ pre-training. Các nghiên cứu gần đây cho thấy việc cho phép mô hình “nghĩ lâu hơn” hoặc phân rã bài toán thành nhiều bước có thể cải thiện đáng kể chất lượng đầu ra mà không cần tăng kích thước mô hình.

Như đã đề cập trong các mục trước, xu hướng sử dụng mô hình nhỏ chuyên biệt trong các hệ thống đa tác nhân cũng làm gia tăng nhu cầu post-training. Thay vì một mô hình khổng lồ, doanh nghiệp triển khai nhiều mô hình nhỏ được tinh chỉnh sâu trên dữ liệu của các lĩnh vực như tài chính, pháp lý, y tế nhằm tối ưu hiệu năng và chi phí. Điều này đồng nghĩa với việc nguồn lực sẽ được phân bổ nhiều hơn cho fine-tuning, alignment và đánh giá chất lượng.

Cuối cùng, trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng chú trọng tối ưu chi phí, tối ưu hóa phần cứng cho suy luận trở thành ưu tiên chiến lược. Các kỹ thuật như nén mô hình (quantization), chưng cất (distillation), KV cache giúp giảm chi phí vận hành mà vẫn đảm bảo chất lượng. Năm 2026 vì thế được dự báo là giai đoạn cạnh tranh về hiệu quả post-training và tối ưu suy luận – nơi năng lực thực thi trong môi trường thực tế quan trọng hơn kích thước mô hình thuần túy.

1.5. Physical AI mở ra nền kinh tế mới

Xu hướng Physical AI đang nổi lên như bước tiến tiếp theo sau làn sóng Agentic AI. Nếu Agentic AI cho phép các hệ thống phần mềm tự chủ lập kế hoạch và thực thi công việc trong môi trường số, thì Physical AI mở rộng năng lực đó ra thế giới vật lý. Theo nhận định của Jensen Huang, sau kỷ nguyên Agentic AI, ngành công nghệ sẽ bước vào kỷ nguyên Physical AI – nơi trí tuệ nhân tạo không chỉ thao tác trên màn hình mà còn điều khiển robot, phương tiện tự hành và các hệ thống cơ điện tử trong đời sống thực. Ông nhiều lần nhấn mạnh rằng sự hội tụ giữa AI, mô phỏng vật lý (simulation) và robot hình người sẽ tạo nên nền tảng cho một cuộc cách mạng công nghiệp mới.

Trong giai đoạn này, robot hình người (humanoid robots) và robot chuyên dụng được tích hợp AI ngày càng thông minh hơn nhờ khả năng nhận thức môi trường, lập kế hoạch hành động và học hỏi liên tục. AI không chỉ giúp robot “nhìn” và “nghe”, mà còn hiểu ngữ cảnh, dự đoán chuyển động và phối hợp nhiều bước hành động phức tạp – tương tự cách Agentic AI vận hành trong không gian số.

CEO nói về tương lai của ngành AI. Nguồn ảnh: https://www.rcrwireless.com/20250112/ai-ml/nvidia-takes-on-physical-ai-for-automotive-industrial-robotics

Các quốc gia châu Á như Trung Quốc và Nhật Bản đang đẩy mạnh đầu tư vào robot tích hợp AI. Trung Quốc xem robot thông minh là trụ cột trong chiến lược nâng cấp sản xuất công nghiệp, đặc biệt trong các nhà máy tự động hóa cao [6]. Nhật Bản – với thách thức già hóa dân số – tập trung phát triển robot hỗ trợ chăm sóc người cao tuổi và dịch vụ đời sống [7]. Việc kết hợp AI với robot giúp giảm phụ thuộc vào lao động phổ thông, đồng thời nâng cao năng suất và chất lượng dịch vụ.

Một yếu tố quan trọng thúc đẩy Physical AI là sự phát triển của world models – các mô hình thế giới cho phép hệ thống AI mô phỏng, tư duy về không gian (spatial reasoning), dự đoán cách môi trường vật lý vận hành. Theo dự báo công nghệ năm 2026 của Arm (Arm 2026 Tech Predictions), các mô hình thế giới sẽ đóng vai trò trung tâm trong việc huấn luyện và kiểm thử robot trong môi trường mô phỏng trước khi triển khai ngoài thực tế. Điều này giúp rút ngắn chu kỳ phát triển, giảm rủi ro và tối ưu chi phí.

Tóm lại, Physical AI đánh dấu bước chuyển từ “AI biết suy nghĩ” sang “AI biết hành động trong thế giới thực”. Khi robot hình người, mô phỏng số và AI hội tụ, ranh giới giữa không gian số và vật lý sẽ ngày càng mờ nhạt, mở ra kỷ nguyên mới cho sản xuất, dịch vụ và đời sống xã hội.

1.6. Chủ quyền AI

Trong bối cảnh cuộc đua toàn cầu về trí tuệ nhân tạo, chủ quyền AI (AI Sovereignty) đang trở thành một chiến lược trọng tâm của nhiều quốc gia, không chỉ là chuyện công nghệ mà còn là vấn đề chiến lược an ninh, kinh tế và chính trị. Chủ quyền AI được hiểu là khả năng của một quốc gia kiểm soát và tự chủ toàn bộ “stack” AI, từ hạ tầng, dữ liệu, mô hình đến chính sách vận hành – thay vì phụ thuộc vào công nghệ nước ngoài hoặc các tập đoàn xuyên quốc gia. Đây là bước đi nhằm tăng khả năng tự quyết định, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và duy trì lợi thế cạnh tranh quốc gia trong kỷ nguyên số.

Chủ quyền AI đang định hình lại các quyết định đầu tư trên toàn cầu. Theo báo cáo của IBM, 93% các nhà điều hành hiện coi chủ quyền AI là một ưu tiên chiến lược đối với tổ chức của họ. Bên cạnh đó, xu hướng “địa phương hóa dữ liệu” (geopatriation) – các yêu cầu lưu trữ dữ liệu trong biên giới quốc gia đang dẫn tới cơ hội cho các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ AI trong nước. 75% các doanh nghiệp tại Châu Âu và Trung Đông sẽ tuân thủ các quy định về về chủ quyền dữ liệu cho tới năm 2030.

Các chuyên gia nhận định rằng sự chuyển dịch này bắt nguồn từ những lo ngại về an ninh mạng, luật lưu trú dữ liệu và căng thẳng địa chính trị. Việc sở hữu một hệ sinh thái AI có chủ quyền giúp các quốc gia đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm của người dân và doanh nghiệp không được gửi sang các nền tảng đặt ở bên ngoài biên giới quốc gia.

Tóm lại, xu hướng AI có có chủ quyền phản ánh một nhận thức chung: AI không chỉ là công cụ kỹ thuật mà là tài sản chiến lược quốc gia. Đầu tư vào năng lực tự chủ AI giúp các quốc gia giảm rủi ro lệ thuộc vào đối tác ngoại quốc, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và đặt nền tảng cho tăng trưởng bền vững trong thế kỷ 21.

2. Chuẩn bị để đón đầu xu hướng AI năm 2026

2.1. Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì để đón đầu xu hướng AI năm 2026?

Bước sang năm 2026, AI không còn là thử nghiệm mà trở thành hạ tầng cốt lõi của doanh nghiệp và quốc gia. Để chuẩn bị và đón đầu xu hướng AI, các doanh nghiệp và tổ chức cần có một cách tiếp cận chiến lược để xây dựng năng lực nội tại bền vững.

Thứ nhất, doanh nghiệp cần chuyển từ tư duy ứng dụng rời rạc sang kiến trúc AI tổng thể. Agentic AI, mô hình nhỏ chuyên biệt và tối ưu suy luận đang thay đổi cách thiết kế giải pháp. Điều quan trọng là xác định rõ bài toán kinh doanh, lựa chọn mô hình đúng thay vì chạy theo mô hình lớn nhất. Việc đầu tư vào post-training, dữ liệu chuyên ngành và khả năng tích hợp hệ thống sẽ mang lại hiệu quả thực tế hơn là chỉ tập trung vào pre-training.

Thứ hai, dữ liệu và hạ tầng trở thành nền tảng chiến lược. AI Sovereignty, bảo mật đa lớp và tối ưu chi phí suy luận là những yếu tố bắt buộc khi AI đi vào vận hành quy mô lớn. Doanh nghiệp cần chuẩn hóa quản trị dữ liệu, phân quyền truy cập, và thiết kế cơ chế giám sát (observability) cho các hệ thống agentic AI.

Thứ ba, yếu tố con người vẫn giữ vai trò trung tâm. Việc đào tạo đội ngũ hiểu cách làm việc cùng AI, xây dựng văn hóa thử nghiệm có kiểm soát và cơ chế human-in-the-loop cho các quyết định quan trọng là chìa khóa để giảm rủi ro. AI không thay thế con người, mà nâng cao năng lực ra quyết định và tốc độ thực hiện công việc.

Cuối cùng, việc đón đầu xu thế AI năm 2026 không phải là cuộc đua công nghệ đơn thuần, mà là cuộc đua về năng lực tích hợp, tối ưu chi phí và quản trị rủi ro. Tổ chức nào xây dựng được nền tảng vững chắc sẽ là tổ chức dẫn dắt trong kỷ nguyên agentic AI và physical AI.

2.2. FPT đồng hành cùng doanh nghiệp, tổ chức trong quá trình chuyển đổi AI

FPT đồng hành cùng doanh nghiệp và tổ chức trong toàn bộ hành trình chuyển đổi AI – từ xây dựng tầm nhìn chiến lược đến triển khai và vận hành thực tế. Không chỉ cung cấp giải pháp công nghệ, FPT đóng vai trò tư vấn tổng thể, giúp lãnh đạo xác định đúng bài toán ưu tiên, đánh giá mức độ sẵn sàng về dữ liệu, hạ tầng và nhân sự, từ đó xây dựng lộ trình chuyển đổi AI phù hợp với đặc thù từng ngành. Với kinh nghiệm triển khai trong các lĩnh vực như tài chính – ngân hàng, viễn thông, sản xuất, y tế và khu vực công, FPT hỗ trợ thiết kế kiến trúc AI hiện đại, tích hợp Agentic AI, mô hình chuyên biệt theo ngành và các nền tảng dữ liệu thông minh.

Bên cạnh đó, FPT đặc biệt chú trọng yếu tố bảo mật, chủ quyền dữ liệu và tối ưu chi phí vận hành – những vấn đề then chốt khi AI đi vào sản xuất quy mô lớn. Doanh nghiệp được hỗ trợ xây dựng năng lực chuyển đổi AI thông qua đào tạo, chuyển giao công nghệ, chuẩn hóa quy trình quản trị AI và thiết lập cơ chế giám sát minh bạch. FPT AI Factory sở hữu hạ tầng GPU mạnh mẽ của NVIDIA – giúp triển khai các hệ thống AI trên hạ tầng trong nước, bảo đảm về chủ quyền AI, chủ quyền dữ liệu khi không yêu cầu gửi dữ liệu của doanh nghiệp, tổ chức ra các nền tảng nước ngoài nằm bên ngoài biên giới quốc gia. Với vai trò đối tác chiến lược dài hạn, FPT cam kết giúp các tổ chức, doanh nghiệp chuyển đổi AI một cách thực chất, an toàn và tạo ra giá trị kinh doanh rõ ràng.

Tài liệu tham khảo

1. 15 AI Trends That Will Reshape Enterprises in 2026, siggan blog. Link: https://sisgain.com/blogs/ai-trends
2. The trends that will shape AI and tech in 2026. IBM Think. Link: https://www.ibm.com/think/news/ai-tech-trends-predictions-2026
3. How we built our multi-agent research system. Anthropic Blog. Link: https://www.anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system
4. A Practical Guide to Building Agents. OpenAI. Link: https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf
5. OpenAI cofounder Ilya Sutskever says the way AI is built is about to change. The Verge. Link: https://www.theverge.com/2024/12/13/24320811/what-ilya-sutskever-sees-openai-model-data-training
6. Is China Leading the Robotics Revolution? Link: https://chinapower.csis.org/china-industrial-robots
7. ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASIC PLAN. Link: https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/ai_plan/aiplan_eng_20260116.pdf
8. Disrupting the first reported AI-orchestrated cyber espionage campaign. Link: https://www.anthropic.com/news/disrupting-AI-espionage
9. Stanford AI Experts Predict What Will Happen in 2026. Link: https://hai.stanford.edu/news/stanford-ai-experts-predict-what-will-happen-in-2026
10. What’s next in AI: 7 trends to watch in 2026. Link: https://hai.stanford.edu/news/stanford-ai-experts-predict-what-will-happen-in-2026