Nếu 2025 là năm AI trải qua một đợt “vibe check” (kiểm chứng thực tế), thì 2026 sẽ là năm công nghệ này đi vào thực tiễn. Trọng tâm đang dịch chuyển: thay vì chạy đua xây dựng các mô hình ngôn ngữ ngày càng lớn, ngành công nghiệp đang tập trung vào công việc khó khăn hơn là đưa AI vào đời sống.

Thực tế, quá trình này bao gồm việc triển khai các Small Models (mô hình nhỏ) phù hợp với từng mục đích, tích hợp trí tuệ nhân tạo vào các thiết bị vật lý và thiết kế các hệ thống kết nối mượt mà vào quy trình làm việc của con người.

Các chuyên gia nhận định năm 2026 là một năm chuyển đổi: từ brute-force scaling (mở rộng quy mô dựa trên sức mạnh tính toán) sang nghiên cứu các architectures (kiến trúc) mới; từ những bản demo hào nhoáng sang triển khai có mục tiêu; và từ các agents (tác nhân) hứa hẹn sự tự chủ sang những tác nhân thực sự hỗ trợ hiệu quả công việc của con người.

Cơn sốt AI chưa kết thúc, nhưng ngành công nghiệp đang bắt đầu trở nên tỉnh táo hơn.

Định luật Scaling Laws đã chạm ngưỡng?

Vào năm 2012, bài báo về ImageNet của Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton đã chứng minh các hệ thống AI có thể “học” cách nhận diện vật thể thông qua hàng triệu ví dụ. Cách tiếp cận này tốn kém về tài nguyên tính toán nhưng khả thi nhờ GPUs. Kết quả là một thập kỷ nghiên cứu AI cường độ cao để tạo ra các kiến trúc mới cho những tác vụ khác nhau.

Đỉnh điểm là năm 2020 khi OpenAI ra mắt GPT-3, cho thấy việc đơn giản là mở rộng mô hình lên gấp 100 lần có thể mở khóa các khả năng như lập trình và lập luận mà không cần đào tạo chuyên biệt. Đây là thời kỳ mà Kian Katanforoosh, CEO của Workera, gọi là “age of scaling” (kỷ nguyên mở rộng): giai đoạn tin rằng càng nhiều compute (sức mạnh tính toán), càng nhiều dữ liệu và các mô hình transformer càng lớn sẽ dẫn đến những đột phá tiếp theo.

Tuy nhiên, hiện nay nhiều nhà nghiên cứu tin rằng ngành AI đang cạn kiệt giới hạn của scaling laws và sẽ chuyển sang một kỷ nguyên nghiên cứu mới. Yann LeCun (Meta) hay Ilya Sutskever gần đây đều nhấn mạnh rằng kết quả pretraining (tiền huấn luyện) đang đi ngang, báo hiệu nhu cầu cấp thiết về những ý tưởng kiến trúc mới thay thế cho transformer.

Đôi khi “Ít lại là Nhiều”

Mặc dù Large Language Models (LLMs) rất giỏi trong việc khái quát kiến thức, nhưng làn sóng ứng dụng AI trong doanh nghiệp tiếp theo sẽ được dẫn dắt bởi các Small Language Models (SLMs) – nhỏ gọn, linh hoạt và có thể được fine-tuned (tinh chỉnh) cho các giải pháp chuyên biệt.

“Các SLM được fine-tuned sẽ trở thành xu hướng lớn và là trụ cột của các doanh nghiệp AI trưởng thành vào năm 2026,” Andy Markus, Giám đốc Dữ liệu của AT&T, chia sẻ.

Ưu điểm của SLM nằm ở chi phí thấp, tốc độ nhanh và khả năng bảo mật khi triển khai trên các thiết bị cục bộ (edge computing). Các startup như Mistral đã chứng minh rằng các mô hình nhỏ của họ, sau khi được tinh chỉnh, có thể vượt qua các mô hình lớn trong nhiều bài kiểm tra benchmark cụ thể.

Học hỏi thông qua trải nghiệm: Kỷ nguyên World Models

Con người học qua trải nghiệm thế giới thực, trong khi LLMs chỉ dự đoán từ tiếp theo. Đó là lý do nhiều nhà nghiên cứu tin rằng bước nhảy vọt tiếp theo sẽ đến từ World Models: các hệ thống AI học cách các vật thể di chuyển và tương tác trong không gian 3D.

Năm 2026 hứa hẹn là năm của World Models với sự tham gia của các “ông lớn”:

• Yann LeCun khởi động phòng lab riêng về world model.
• Google DeepMind ra mắt Genie – mô hình xây dựng thế giới tương tác thời gian thực.
• World Labs của Fei-Fei Li ra mắt mô hình thương mại đầu tiên mang tên Marble.
• Runway phát hành GWM-1 (General World Model).

Tác động ngắn hạn của công nghệ này sẽ thay đổi ngành trò chơi điện tử (gaming), tạo ra các thế giới tương tác và nhân vật (NPC) sống động như thật.

Quốc gia của các Agents (Tác nhân AI)

Vào năm 2025, các AI Agents chưa đạt được kỳ vọng do khó khăn trong việc kết nối với các hệ thống làm việc thực tế. Tuy nhiên, giao thức Model Context Protocol (MCP) của Anthropic – được ví như “USB-C cho AI” – đang trở thành tiêu chuẩn chung.

MCP cho phép các AI agents giao tiếp với các công cụ bên ngoài như cơ sở dữ liệu và APIs một cách dễ dàng. Với sự ủng hộ từ OpenAI, Microsoft và Google, năm 2026 sẽ là năm các quy trình agentic workflows bước ra khỏi phòng thí nghiệm để đi vào công việc hàng ngày trong các lĩnh vực như y tế, bất động sản và hỗ trợ khách hàng.

Hỗ trợ con người, không phải thay thế

Dù các quy trình tự động hóa gia tăng, Katanforoosh tin rằng: “2026 sẽ là năm của con người.”

Sau giai đoạn kỳ vọng quá mức về việc thay thế hoàn toàn nhân sự, các doanh nghiệp đang nhận ra AI hoạt động tốt nhất khi đóng vai trò augmentation (tăng cường năng lực) cho con người thay vì automation (tự động hóa hoàn toàn). Các vai trò mới về quản trị AI, tính minh bạch, an toàn và quản lý dữ liệu sẽ xuất hiện, giữ tỷ lệ thất nghiệp ở mức thấp.

AI hữu hình (Physical AI)

Sự phát triển của SLMs và World Models sẽ thúc đẩy Physical AI bùng nổ. Robot, thiết bị không người lái (drones), xe tự hành (AVs) và đặc biệt là thiết bị đeo (wearables) sẽ tích hợp AI mạnh mẽ hơn.

Các sản phẩm như kính thông minh Ray-Ban Meta, nhẫn sức khỏe hay đồng hồ thông minh tích hợp AI đang bình thường hóa việc on-body inference (suy luận ngay trên thiết bị đeo), giúp AI hiện diện mọi lúc mọi nơi trong thế giới thực.

Nguồn: TechCrunch