3 xu hướng AI đáng chú ý nhất năm 2026

Năm 2026, điều đáng theo dõi không chỉ là mô hình nào mạnh hơn, mà là AI có thể thực hiện công việc thực tế đến đâu, có thể mở rộng vận hành với chi phí nào, và được kiểm soát ra sao.

1. Tác nhân AI bắt đầu đi vào quy trình vận hành

AI không còn chỉ dùng để trò chuyện hoặc tạo nội dung. Các tác nhân AI có thể gọi công cụ, kết nối dữ liệu doanh nghiệp và phối hợp với quy trình làm việc để xử lý các tác vụ nhiều bước như lập trình, chăm sóc khách hàng, vận hành hay xử lý dữ liệu.

Xu hướng này đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang mở rộng trong doanh nghiệp: Deloitte cho biết số lao động được tiếp cận các công cụ AI được phê duyệt đã tăng từ dưới 40% lên khoảng 60% trong một năm, và 85% doanh nghiệp kỳ vọng sẽ tùy biến tác nhân theo nhu cầu riêng. Tuy nhiên, việc triển khai giữa các tổ chức vẫn không đồng đều; quản trị tác nhân tự hành còn là điểm yếu đáng kể.129

Điểm cần quan tâm vì thế không phải chỉ là “đã có tác nhân AI hay chưa”, mà là độ tin cậy, phân quyền truy cập, cách đánh giá kết quả và mô hình phối hợp giữa con người với AI.

2. Suy luận, đa phương thức và AI cho khoa học tăng tốc

Các mô hình tiên phong đang cải thiện nhanh ở những nhiệm vụ đòi hỏi suy luận phức tạp, lập trình và xử lý đa phương thức — tức kết hợp văn bản, hình ảnh và các dạng dữ liệu khác. Báo cáo AI Index 2026 của Stanford HAI ghi nhận một số mô hình đã đạt hoặc vượt mức chuẩn của con người ở câu hỏi khoa học trình độ tiến sĩ, suy luận đa phương thức và toán thi đấu; trên SWE-bench Verified, hiệu suất của các mô hình hàng đầu đã tăng từ 60% lên gần 100% chỉ trong một năm.4

Song song đó, AI đang thâm nhập sâu hơn vào sinh học, hóa học, vật lý và thiên văn học. Năm 2025, số công bố khoa học liên quan AI trong khoa học tự nhiên đạt khoảng 80.150 bài, tăng 26% so với năm trước.3

Vì vậy, AI for Science — AI phục vụ khám phá khoa học — và các mô hình chuyên biệt theo ngành sẽ là hướng ứng dụng giá trị cao, dù khả năng tái lập đầy đủ các kết quả nghiên cứu đã công bố vẫn là một thách thức.3

3. Chi phí suy luận, hạ tầng và quản trị trở thành lợi thế cạnh tranh

Khi AI được dùng ở quy mô lớn, chi phí không dừng ở giai đoạn huấn luyện. Stanford HAI lưu ý rằng năng lượng tích lũy để phục vụ các lượt truy vấn sau khi mô hình được triển khai có thể vượt chi phí năng lượng huấn luyện một lần chỉ trong vài tháng.1

Do đó, doanh nghiệp sẽ phải chú trọng hơn đến hạ tầng chip và đám mây, lựa chọn hoặc định tuyến mô hình phù hợp với từng tác vụ, cũng như tối ưu chi phí vận hành liên tục. Đồng thời, quản trị trở nên cấp thiết hơn khi hơn 90% các mô hình AI đáng chú ý năm 2025 được tạo ra bởi khu vực doanh nghiệp, trong khi những mô hình mạnh nhất lại ngày càng ít công khai mã huấn luyện, số tham số, quy mô dữ liệu và thời lượng huấn luyện.2

Các vấn đề như chủ quyền dữ liệu, bảo mật, tuân thủ và khả năng kiểm toán vì vậy không còn là phần việc phụ trợ; chúng sẽ quyết định liệu AI có thể được triển khai bền vững hay không.29

Nguồn tham khảo: Stanford HAI, 2026 AI Index Report.1234 Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026.912