Sự chuyển đổi của AI vào năm 2026: Nhìn nhận của các đội ngũ đầu tư của a16z về sự chuyển đổi từ công cụ sang đại lý, với tầm nhìn của Justine Moore về các lĩnh vực sáng tạo

Khi trí tuệ nhân tạo trưởng thành vượt ra ngoài các ứng dụng công cụ riêng lẻ, những thay đổi cấu trúc sắp tới đối với hạ tầng công nghệ, quy trình doanh nghiệp và sản xuất sáng tạo là sâu sắc và liên kết chặt chẽ. Trong báo cáo hàng năm “Ý tưởng lớn 2026” của mình, các nhóm đầu tư của Andreessen Horowitz phác thảo cách AI đang định vị lại chính nó — không còn như một tiện ích phản hồi lệnh của con người nữa, mà như một hệ thống tự động hợp tác với con người, dự đoán nhu cầu và định hình lại toàn bộ ngành công nghiệp. Justine Moore và các đồng nghiệp của cô trong các nhóm hạ tầng, tăng trưởng, chăm sóc sức khỏe và truyền thông tương tác vẽ nên bức tranh về 2026, nơi kiến trúc hỗ trợ tải trọng AI, các công cụ mà các chuyên gia sáng tạo sử dụng, và cách các doanh nghiệp vận hành đều đang trải qua sự biến đổi đồng thời.

Entropy dữ liệu và Cơ hội từ dữ liệu phi cấu trúc

Nền tảng của các hệ thống AI đáng tin cậy nằm ở việc kiểm soát cái Jennifer Li gọi là thách thức cốt lõi của AI doanh nghiệp: entropy dữ liệu. Mỗi tổ chức đều chìm trong thông tin phi cấu trúc, đa phương thức — PDFs, video, nhật ký, email, và các bộ dữ liệu bán cấu trúc chứa 80% kiến thức tổ chức của công ty nhưng vẫn còn phần lớn không thể truy cập đối với các hệ thống thông minh. “Bùn dữ liệu” này tạo ra vòng luẩn quẩn nơi các hệ thống RAG bị ảo tưởng, các tác nhân mắc lỗi tốn kém, và các quy trình quan trọng vẫn phụ thuộc vào xác nhận thủ công của con người.

Các doanh nghiệp hiện nhận thức rằng việc trích xuất cấu trúc từ hỗn loạn này không chỉ là một thách thức kỹ thuật mà còn là lợi thế cạnh tranh. Các startup tập trung vào trí thông minh tài liệu, xử lý hình ảnh và phân tích video có thể liên tục làm sạch, xác thực và quản lý dữ liệu đa phương thức sẽ mở khóa “vương quốc” kiến thức doanh nghiệp. Các ứng dụng bao gồm phân tích hợp đồng, tuân thủ, dịch vụ khách hàng, mua sắm và ngày càng nhiều hơn nữa, các quy trình dựa trên tác nhân đòi hỏi bối cảnh đáng tin cậy để hoạt động hiệu quả.

Định hình lại An ninh mạng qua Tự động hóa

Thiếu hụt nhân lực an ninh mạng toàn cầu — từ dưới 1 triệu vào năm 2013 lên 3 triệu vào năm 2021 — không xuất phát từ thiếu nhân tài mà từ các quy trình làm việc không phù hợp. Các nhóm an ninh đã tạo ra gánh nặng riêng của họ: triển khai các công cụ phát hiện không phân biệt, rồi phải xem xét thủ công và “cấm” mọi thứ, tạo ra chu kỳ khan hiếm nhân lực nhân tạo.

Trong năm 2026, AI sẽ đảo ngược động thái này. Bằng cách tự động hóa công việc bảo mật cấp độ 1 lặp đi lặp lại mà không ai muốn làm — phân tích nhật ký, nhận diện mẫu, thực thi các nhiệm vụ định kỳ — AI giúp các chuyên gia an ninh làm những gì họ đã vào ngành để làm: theo dõi kẻ tấn công, xây dựng hệ thống an toàn, và sửa chữa các lỗ hổng. Việc tự động hóa này không nhằm thay thế con người; mà là giải phóng khỏi sự nhàm chán.

Hạ tầng Tác nhân-Địa phương: Chuẩn bị cho Đám đông Hỗn loạn

Malika Aubakirova nhấn mạnh sự biến động của hạ tầng mà năm 2026 sẽ mang lại: các hệ thống nền tảng doanh nghiệp thiết kế cho “tốc độ con người, tần suất thấp” không thể xử lý các tải trọng “tốc độ tác nhân, đệ quy, bùng nổ”. Khi một tác nhân đơn lẻ nhắm mục tiêu một nhiệm vụ, nó có thể sinh ra 5.000 tác vụ phụ, truy vấn cơ sở dữ liệu, và cuộc gọi API trong mili giây — giống như một cuộc tấn công DDoS đối với các hệ thống truyền thống thiết kế cho tương tác theo nhịp độ con người.

Giải pháp đòi hỏi phải thiết kế lại chính mặt điều khiển. Hạ tầng bản địa tác nhân phải chấp nhận hiệu ứng đám đông hỗn loạn như mặc định, rút ngắn đáng kể thời gian khởi động lạnh, giảm dao động độ trễ, và tăng giới hạn đồng thời lên nhiều lần. Thủ phạm thực sự trở thành sự phối hợp: định tuyến, kiểm soát khóa, quản lý trạng thái, và thực thi chính sách trên quy mô thực thi song song khổng lồ. Các nền tảng có khả năng tồn tại qua cơn bão này sẽ chiến thắng.

Tư duy Sáng tạo Đa phương tiện của Justine Moore: Sự hội tụ của Video, Nhân vật và Tính nhất quán

Trong số những chuyển đổi mang tính đột phá nhất, có tầm nhìn của Justine Moore về các công cụ sáng tạo đạt được đa phương tiện thực sự. Trong khi các thành phần của kể chuyện AI — âm thanh, nhạc, hình ảnh, video sinh ra đã tồn tại, chúng vẫn còn rời rạc. Một nhà sáng tạo cung cấp một đoạn video 30 giây cho mô hình AI nên có khả năng giới thiệu nhân vật mới, phù hợp chuyển động với tài liệu tham khảo, và quay lại các cảnh từ các góc khác nhau — duy trì tính nhất quán, nguyên nhân, và vật lý hợp lý xuyên suốt.

Justine Moore xác định 2026 là điểm biến đổi nơi AI cho phép tạo ra đa phương tiện liền mạch. Các sản phẩm như Kling O1 và Runway Aleph đại diện cho các giải pháp thế hệ đầu, nhưng cuộc cách mạng thực sự đòi hỏi đổi mới cả về mô hình lẫn ứng dụng. Việc tạo nội dung là một trong những “ứng dụng chủ chốt” của AI, và Justine Moore dự đoán sẽ xuất hiện nhiều sản phẩm đột phá — từ các nhà tạo meme tận dụng chỉnh sửa nhanh đến các đạo diễn Hollywood chỉ huy các sản phẩm phức tạp. Khả năng làm việc linh hoạt qua văn bản, hình ảnh, video và âm thanh sẽ định nghĩa lại không chỉ cách các nhà sáng tạo làm việc, mà còn những gì có thể sáng tạo ra.

Sự tiến hóa của Ngăn xếp Dữ liệu Tích hợp AI

Trong khi ngăn xếp dữ liệu hiện đại đã hợp nhất quanh các nền tảng thống nhất — như Fivetran và dbt hợp nhất, Databricks mở rộng — chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của kiến trúc dữ liệu gốc AI thực sự. Jason Cui xác định ba chân trời quan trọng: cách dữ liệu liên tục chảy vượt ra ngoài lưu trữ có cấu trúc truyền thống vào các cơ sở dữ liệu vector hiệu suất cao; cách các tác nhân AI giải quyết “vấn đề ngữ cảnh” bằng cách duy trì hiểu biết nhất quán qua nhiều hệ thống thông qua truy cập liên tục vào ý nghĩa dữ liệu chính xác; và cách các công cụ BI truyền thống và bảng tính tiến hóa khi các quy trình làm việc trở nên thông minh và tự động hơn.

Việc tích hợp hạ tầng dữ liệu và hạ tầng AI là không thể đảo ngược, tạo ra các hệ thống nơi dữ liệu và tác nhân gắn bó chặt chẽ hơn là phân tách riêng biệt.

Video Tương tác: Từ Nội dung Thụ Động đến Môi trường Khám Phá

Yoko Li dự đoán đẩy video vượt ra khỏi việc xem thụ động. Trong năm 2026, video trở thành nơi chúng ta “bước vào” — các môi trường hiểu thời gian, ghi nhớ trạng thái trước, phản ứng với hành động của chúng ta, và duy trì tính nhất quán vật lý. Nhân vật, vật thể, và các quy luật vật lý tồn tại xuyên suốt các tương tác mở rộng, tạo cảm giác nguyên nhân rõ ràng nơi hành động có ảnh hưởng thực sự.

Chuyển đổi này cho phép video trở thành phương tiện xây dựng: robot được huấn luyện trong môi trường mô phỏng, cơ chế trò chơi phát triển, nhà thiết kế thử nghiệm trải nghiệm, và các tác nhân AI học hỏi qua tương tác trực tiếp. Môi trường “sống” do các mô hình video tạo ra thu hẹp khoảng cách giữa nhận thức và hành động theo những cách trước đây không thể.

Sự suy giảm vai trò của hệ thống ghi chép

Trong phần mềm doanh nghiệp, Sarah Wang dự đoán một bước chuyển lớn: vai trò trung tâm của các hệ thống ghi chép cuối cùng sẽ bắt đầu lung lay. AI kết nối “ý định” và “thực thi,” đọc, viết và suy luận dữ liệu vận hành trực tiếp. Các hệ thống ITSM và CRM biến đổi từ các cơ sở dữ liệu thụ động thành các động cơ quy trình tự động có khả năng dự đoán, phối hợp và thực thi các quy trình từ đầu đến cuối. Lớp giao diện trở thành lớp tác nhân thông minh, trong khi các ghi chép hệ thống truyền thống lùi về “lưu trữ bền vững giá rẻ.” Thế lực chiến lược chuyển sang người kiểm soát môi trường thực thi thông minh.

Sự trỗi dậy của AI Ngành dọc: Từ Thông tin đến Hợp tác Đa tác nhân

Alex Immerman theo dõi hành trình của AI ngành dọc qua luật pháp, chăm sóc sức khỏe và bất động sản — các lĩnh vực đã vượt qua 100 triệu đô la doanh thu hàng năm (ARR). Cuộc cách mạng đầu tiên tập trung vào thu thập thông tin: trích xuất và tóm tắt dữ liệu. Làn sóng 2025 mang lại khả năng suy luận. Trong năm 2026, “chế độ nhiều người chơi” mở ra: phần mềm ngành dọc tự nhiên có các giao diện và dữ liệu đặc thù ngành, trong khi công việc ngành dọc liên quan đến nhiều bên liên quan với các quyền, quy trình và yêu cầu tuân thủ khác nhau.

AI đa tác nhân tự động phối hợp giữa các bên, duy trì ngữ cảnh, đồng bộ hóa các thay đổi, định tuyến đến các chuyên gia chức năng, và cho phép AI đối kháng đàm phán trong phạm vi. Khi hợp tác giữa nhiều tác nhân và con người nâng cao chất lượng giao dịch, chi phí chuyển đổi tăng vọt, tạo ra “vây cánh” mà các ứng dụng AI từ lâu đã thiếu hụt.

Thiết kế lại cho Máy móc, Không còn cho Con người

Stephenie Zhang thách thức một giả định cơ bản: các ứng dụng tương lai không còn tối ưu cho nhận thức của con người nữa. Khi mọi người tương tác qua các tác nhân thông minh, tối ưu hóa nội dung hướng tới con người trở nên không còn phù hợp. Các tác nhân thông minh sẽ tìm ra những hiểu biết sâu sắc ở trang thứ năm mà con người bỏ lỡ. Thiết kế phần mềm theo xu hướng này: các kỹ sư không còn nhìn chằm chằm vào bảng điều khiển Grafana — các SRE AI tự động phân tích telemetry và đưa ra các hiểu biết trong Slack. Các nhóm bán hàng không còn phải lật qua CRM thủ công — các tác nhân thông minh tự động tóm tắt các mẫu.

Việc tối ưu mới hướng tới khả năng đọc máy hơn là thứ tự trực quan, thay đổi căn bản cách nội dung được tạo ra và các công cụ mà nhà phát triển sử dụng.

Vượt ra ngoài Thời gian Trên Màn hình: Cuộc Cách mạng ROI

Santiago Rodriguez tuyên bố rằng “thời gian trên màn hình” — tiêu chuẩn 15 năm để đo lường giá trị sản phẩm — đã lỗi thời. Các truy vấn DeepResearch của ChatGPT mang lại giá trị lớn với mức tương tác trên màn hình tối thiểu. Abridge tự động ghi lại và xử lý các theo dõi y tế với bác sĩ gần như không nhìn vào màn hình. Cursor hoàn thành toàn bộ phát triển ứng dụng. Hebbia tạo ra các bản trình bày pitch đầu tư từ kho tài liệu khổng lồ, cuối cùng cho phép các nhà phân tích ngủ ngon.

Giá dựa trên kết quả thay thế các chỉ số tương tác. Thách thức là đo lường ROI tinh vi: sự hài lòng của bác sĩ, năng suất của nhà phát triển, phúc lợi của nhà phân tích, hạnh phúc của người dùng — tất cả đều tăng lên cùng AI. Các công ty rõ ràng trình bày câu chuyện ROI của mình sẽ tiếp tục chiến thắng.

MAUs Khỏe mạnh: Tương lai Phòng ngừa của Chăm sóc sức khỏe

Julie Yoo xác định một nhóm người dùng mới đang định hình lại lĩnh vực chăm sóc sức khỏe: “MAUs khỏe mạnh” — những người không ốm nhưng tích cực theo dõi tình trạng sức khỏe của mình. Y học truyền thống phục vụ ba nhóm: Sick MAUs (chi phí cao, theo chu kỳ), Sick DAUs (chăm sóc mãn tính), và Healthy YAUs (ít khi tìm kiếm chăm sóc). MAUs khỏe mạnh chiếm phần lớn dân số chưa khai thác, sẵn sàng trả phí đăng ký cho các dịch vụ phòng ngừa và thoải mái với các insights dựa trên dữ liệu.

Khi AI giảm chi phí cung cấp dịch vụ y tế và các sản phẩm bảo hiểm phòng ngừa xuất hiện, nhóm khách hàng này trở thành nhóm tiềm năng hứa hẹn nhất cho công nghệ y tế thế hệ mới.

Mô hình Thế giới, Cá nhân hóa Siêu cao, và Các trường đại học Gốc AI

Nhóm Speedrun (truyền thông tương tác và trò chơi) mô tả ba xu hướng liên kết chặt chẽ. Jon Lai dự đoán rằng các mô hình thế giới AI sẽ tạo ra các thế giới 3D có thể khám phá từ mô tả bằng văn bản — các công nghệ như Marble và Genie 3 — mở ra các hình thức kể chuyện hoàn toàn mới và tạo ra các nền kinh tế kỹ thuật số chia sẻ, nơi các nhà sáng tạo kiếm thu nhập qua tài sản, hướng dẫn và công cụ tương tác. Những thế giới này trở thành môi trường huấn luyện cho các tác nhân AI và robot.

Josh Lu dự đoán kỷ nguyên của “Năm của tôi,” nơi các sản phẩm từ bỏ tối ưu hóa đại trà để cá nhân hóa từng người. Giáo dục thích nghi với tốc độ của từng học sinh; các thực phẩm bổ sung và chế độ tập luyện cá nhân hóa theo từng cá nhân; các bản remix truyền thông theo sở thích cá nhân theo thời gian thực. Các tập đoàn lớn trong quá khứ thành công nhờ tìm ra “người dùng trung bình”; các tập đoàn trong tương lai sẽ chiến thắng bằng cách tìm ra cá nhân trong các trung bình đó.

Emily Bennett hình dung ra trường đại học thực sự gốc AI đầu tiên — một “hệ sinh thái học tập thích ứng” xây dựng từ đầu dựa trên các hệ thống thông minh. Các khóa học, hướng dẫn, hợp tác nghiên cứu và vận hành điều chỉnh theo phản hồi theo thời gian thực. Danh sách đọc thay đổi linh hoạt khi có nghiên cứu mới; lộ trình học tập thay đổi theo từng cá nhân. Các giảng viên trở thành “kiến trúc sư của hệ thống học tập”; việc đánh giá chuyển sang “nhận thức AI” — không phải xem sinh viên có dùng AI hay không, mà là cách họ dùng AI. Với các ngành công nghiệp đang khát nhân tài có khả năng hợp tác với các hệ thống thông minh, các trường đại học gốc AI trở thành các trung tâm nhân lực cho nền kinh tế mới.

Tầm nhìn Thống nhất: Từ Công cụ đến Môi trường đến Tác nhân

Điều nổi bật qua bốn nhóm đầu tư của a16z là một câu chuyện mạch lạc: sự tiến hóa của AI từ công cụ riêng lẻ sang môi trường tích hợp và tác nhân tự động vận hành cùng con người. Đây không phải là cải tiến từng bước — mà là sự tổ chức lại cấu trúc của hạ tầng, quy trình doanh nghiệp và sáng tạo. Các tổ chức nhận thức được sự thay đổi căn bản này và xây dựng lại hệ thống, quy trình, và chiến lược nhân sự phù hợp sẽ phát triển mạnh mẽ vào năm 2026. Những ai còn bám vào các mô hình tối ưu hóa hướng tới con người sẽ tự đặt mình vào thế bất lợi khi các hệ thống vận hành ngành của họ thích nghi để phục vụ các tác nhân thông minh trước, trong khi sự giám sát của con người vẫn được giữ lại ở những nơi quan trọng nhất.