1. Tóm tắt

Năm 2025 được dự đoán sẽ là một năm then chốt cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), với sự tăng trưởng đáng kể về quy mô thị trường và đầu tư. Các tiến bộ công nghệ vượt bậc trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), AI tạo sinh (Generative AI) và sự trỗi dậy của các tác nhân AI (AI agents) sẽ định hình lại nhiều ngành công nghiệp và thay đổi cách chúng ta làm việc và sinh sống. Ứng dụng AI dự kiến sẽ tăng trưởng mạnh mẽ trong các lĩnh vực như y tế, giao thông vận tải và kinh doanh. Sự phát triển này được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng về tự động hóa và hiệu quả, cùng với sự sẵn có của lượng lớn dữ liệu và những đột phá công nghệ. Tuy nhiên, sự phát triển của AI cũng phải đối mặt với những thách thức như lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, thiếu hụt nhân lực có kỹ năng và các vấn đề đạo đức. Các tổ chức và chính phủ ngày càng chú trọng đến quản trị, an ninh và các cân nhắc về đạo đức liên quan đến AI. Các dự đoán từ các công ty phân tích hàng đầu như Gartner và Forrester cho thấy năm 2025 sẽ chứng kiến sự tập trung mới vào chiến lược AI, hợp tác sâu rộng hơn giữa các bộ phận kinh doanh và công nghệ, sự trở lại của AI mang tính dự đoán và các công nghệ mới cho quản trị dữ liệu và AI. Nhìn chung, năm 2025 hứa hẹn sẽ là một năm đầy biến động và mang tính chuyển đổi đối với lĩnh vực AI.  

Sự nhấn mạnh nhất quán từ nhiều nguồn về sự tăng trưởng đáng kể của thị trường và đầu tư vào AI, đặc biệt là AI tạo sinh, cho thấy một niềm tin mạnh mẽ vào tiềm năng tạo ra lợi nhuận đáng kể của nó. Điều này cho thấy rằng sự cường điệu ban đầu xung quanh AI đang chuyển thành sự hỗ trợ tài chính và mở rộng thị trường cụ thể. Các số liệu đầu tư cao phản ánh sự tin tưởng từ các lĩnh vực tư nhân và doanh nghiệp. Sự tin tưởng này có khả năng được thúc đẩy bởi những cải tiến đã được chứng minh trong khả năng của AI và sự tích hợp ngày càng tăng của nó vào các ứng dụng và quy trình kinh doanh khác nhau. Sự tăng trưởng mạnh mẽ trong đầu tư vào AI tạo sinh đặc biệt làm nổi bật tiềm năng đổi mới và tạo ra giá trị của nó.  

Việc lặp đi lặp lại đề cập đến “AI tác nhân” như một xu hướng lớn biểu thị sự thay đổi từ AI như một công cụ đòi hỏi sự chỉ đạo của con người sang các hệ thống tự trị hơn có khả năng hoàn thành nhiệm vụ độc lập. Sự phát triển này có thể dẫn đến những thay đổi đáng kể trong cách tổ chức và thực hiện công việc trên các ngành công nghiệp. Sự chuyển đổi từ chatbot sang hệ thống đa tác nhân (như đã lưu ý trong ) và sự tập trung vào các chương trình AI tự trị có thể lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ (như được mô tả trong và ) cho thấy sự trưởng thành của công nghệ AI. Điều này cho thấy rằng AI đang vượt ra ngoài việc chỉ truy xuất và tạo thông tin để trở thành một phần chủ động và không thể thiếu trong quy trình làm việc.  

2. Tình hình AI năm 2025: Tổng quan thị trường và bối cảnh đầu tư

Thị trường AI toàn cầu dự kiến sẽ đạt quy mô đáng kể vào năm 2025, với các ước tính khác nhau tùy thuộc vào nguồn. Một báo cáo ước tính quy mô thị trường khoảng 180 tỷ đô la Mỹ , trong khi một báo cáo khác dự đoán con số ấn tượng hơn là 4,8 nghìn tỷ đô la Mỹ. Sự khác biệt này có thể là do phạm vi và phương pháp luận khác nhau được sử dụng trong các dự báo. Tuy nhiên, có một sự đồng thuận chung về tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đáng kể của thị trường AI. Tỷ lệ CAGR dự kiến dao động từ 28,46% đến 37,3% trong giai đoạn dự báo.  

Đầu tư tư nhân vào AI đã chứng kiến sự tăng trưởng kỷ lục, đặc biệt là ở Hoa Kỳ, nơi đã đạt 109,1 tỷ đô la Mỹ vào năm 2024, vượt xa đáng kể so với các khu vực khác như Trung Quốc và Vương quốc Anh. Động lực mạnh mẽ và dòng vốn đầu tư đáng kể cũng đổ vào AI tạo sinh, với tổng đầu tư tư nhân toàn cầu đạt 33,9 tỷ đô la Mỹ vào năm 2024, tăng 18,7% so với năm 2023. Việc sử dụng AI trong kinh doanh cũng đang tăng tốc, với 78% tổ chức báo cáo sử dụng AI vào năm 2024, tăng từ 55% so với năm trước. Mặc dù Hoa Kỳ vẫn dẫn đầu về số lượng mô hình AI hàng đầu, nhưng các mô hình của Trung Quốc đã nhanh chóng thu hẹp khoảng cách về chất lượng. Doanh thu từ chip AI cũng dự kiến sẽ tăng đáng kể, dự kiến đạt 83,25 tỷ đô la Mỹ vào năm 2027.  

Sự khác biệt lớn trong các dự báo về quy mô thị trường cho thấy rằng thị trường AI vẫn đang trong giai đoạn phát triển nhanh chóng và các phương pháp hoặc phạm vi phân tích khác nhau có thể dẫn đến các dự báo rất khác nhau. Điều này làm nổi bật sự không chắc chắn vốn có trong việc dự đoán quy mô chính xác của thị trường AI trong tương lai gần, nhưng chủ đề nhất quán về tăng trưởng đáng kể vẫn còn. Các báo cáo khác nhau có thể bao gồm hoặc loại trừ các khía cạnh khác nhau của hệ sinh thái AI (ví dụ: phần cứng, phần mềm, dịch vụ, doanh thu trực tiếp so với gián tiếp). Tốc độ đổi mới nhanh chóng cũng khiến việc dự báo chính xác trở nên khó khăn. Tuy nhiên, các dự báo tăng trưởng tích cực nhất quán trên nhiều nguồn cho thấy một xu hướng cơ bản mạnh mẽ về mở rộng thị trường.  

Sự thống trị áp đảo của Hoa Kỳ trong đầu tư AI tư nhân so với các quốc gia khác như Trung Quốc và Vương quốc Anh cho thấy một hệ sinh thái đổi mới mạnh mẽ và một môi trường đầu tư thuận lợi cho AI ở Hoa Kỳ. Tuy nhiên, việc thu hẹp khoảng cách hiệu suất của các mô hình AI Trung Quốc cho thấy sự cạnh tranh ngày càng tăng và tiềm năng thay đổi vị trí dẫn đầu AI toàn cầu theo thời gian. Đầu tư cao hơn thường thúc đẩy nhiều nghiên cứu và phát triển hơn, dẫn đến các mô hình và ứng dụng tiên tiến hơn. Việc các mô hình của Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách về chất lượng mặc dù đầu tư thấp hơn đáng kể cho thấy một cách tiếp cận tập trung và hiệu quả để phát triển AI ở Trung Quốc. Điều này có thể có ý nghĩa địa chính trị khi các quốc gia khác nhau cạnh tranh để giành vị trí dẫn đầu trong công nghệ quan trọng này.  

Bảng 1: Ước tính quy mô thị trường AI năm 2025

Nguồn	Quy mô thị trường dự kiến (tỷ đô la Mỹ)	Ghi chú
Exploding Topics	180	Ước tính cho năm 2025
UNCTAD	4,800	Báo cáo năm 2025
Research and Markets	2,530 (năm 2033)	184,15 tỷ đô la Mỹ năm 2024
Vention	826,7 (năm 2030)	184 tỷ đô la Mỹ năm 2024

3. Các lĩnh vực công nghệ tiên phong: Tiến bộ trong các công nghệ AI cốt lõi

• 3.1. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs): Khả năng suy luận nâng cao, đa phương thức và ứng dụng trong doanh nghiệp Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang cho thấy những tiến bộ đáng kể trong khả năng suy luận giống như con người và ngày càng mạnh mẽ hơn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo hình ảnh và viết mã. Các mô hình như o1 của OpenAI và Gemini 2.0 Flash của Google có khả năng suy luận tiên tiến, cho phép giải quyết vấn đề đa bước và phân tích sắc thái. Một xu hướng ngày càng tăng là tính đa phương thức trong LLMs, với các mô hình như Claude 3.5, Gemini 2.0 Flash, Llama 3.3, Phi-4 và o1 của OpenAI kết hợp văn bản, âm thanh và hình ảnh. Các doanh nghiệp ngày càng sử dụng LLMs cho các tác vụ như hỗ trợ khách hàng, truy xuất kiến thức, tạo nội dung, tự động hóa mã hóa và phân tích kinh doanh. LLMs cũng có tiềm năng lớn trong suy luận AI cho dữ liệu doanh nghiệp, cho phép đưa ra các đề xuất theo ngữ cảnh, hiểu biết dữ liệu, tối ưu hóa quy trình, tuân thủ và lập kế hoạch chiến lược. Khả năng hiểu ngữ cảnh cũng được cải thiện, cho phép LLMs duy trì mạch lạc trong các cuộc hội thoại dài.   Sự kết hợp giữa khả năng suy luận và đa phương thức trong LLMs cho thấy sự tiến tới các tương tác AI toàn diện và giống con người hơn. Khả năng xử lý và hiểu nhiều loại dữ liệu (văn bản, âm thanh, hình ảnh) và tham gia vào suy luận phức tạp mở ra những khả năng cho các ứng dụng tinh vi hơn trong các lĩnh vực đa dạng. Theo truyền thống, các mô hình AI chuyên về một loại dữ liệu hoặc tập trung vào các tác vụ cụ thể. Việc phát triển LLMs có thể xử lý nhiều phương thức và thực hiện suy luận nâng cao đánh dấu một bước tiến đáng kể hướng tới AI đa năng hơn. Điều này có thể dẫn đến những đột phá trong các lĩnh vực đòi hỏi sự hiểu biết toàn diện về thông tin, chẳng hạn như chẩn đoán y tế hoặc giải quyết vấn đề phức tạp.   Việc các doanh nghiệp ngày càng áp dụng LLMs cho thấy sự công nhận ngày càng tăng về giá trị thực tế của chúng trong việc cải thiện hiệu quả và thúc đẩy đổi mới. Sự thay đổi từ các ứng dụng ban đầu như chatbot sang các ứng dụng tinh vi hơn như phân tích dữ liệu và lập kế hoạch chiến lược làm nổi bật sự hiểu biết ngày càng phát triển về tiềm năng của LLMs trong bối cảnh kinh doanh. Khi LLMs trở nên mạnh mẽ và dễ tiếp cận hơn, các doanh nghiệp đang tìm ra nhiều cách hơn để tích hợp chúng vào hoạt động của mình. Việc áp dụng này có khả năng tăng tốc khi công nghệ trưởng thành và khi các công ty phát triển các chiến lược rõ ràng hơn để tận dụng LLMs để đạt được các kết quả kinh doanh cụ thể.  
• 3.2. AI tạo sinh (Generative AI): Mở rộng khả năng tạo nội dung và các ứng dụng kinh doanh mới AI tạo sinh đang chứng kiến sự đầu tư và động lực đáng kể. Nó ngày càng được sử dụng để tạo nội dung chất lượng cao trên nhiều nền tảng kỹ thuật số khác nhau, bao gồm văn bản, video và âm thanh cho mục đích tiếp thị. AI tạo sinh có tiềm năng mở ra những lợi ích lớn về năng suất, đặc biệt là trong các lĩnh vực dịch vụ và công việc liên quan đến tri thức. Dự kiến 40% giải pháp AI tạo sinh sẽ là đa phương thức vào năm 2027. AI tạo sinh cũng đang được tích hợp vào các công cụ phần mềm.   Sự đầu tư mạnh mẽ và tăng trưởng dự kiến của thị trường AI tạo sinh đa phương thức cho thấy một tương lai nơi nội dung do AI tạo ra ngày càng trở nên tinh vi và khó phân biệt với nội dung do con người tạo ra trên nhiều định dạng phương tiện khác nhau. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các ngành như truyền thông, giải trí và tiếp thị, có khả năng cách mạng hóa quy trình sản xuất nội dung. Khả năng tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh và video chất lượng cao từ các lời nhắc đơn giản làm giảm rào cản gia nhập cho việc tạo nội dung và mang đến những khả năng mới cho nội dung được cá nhân hóa và động. Điều này có thể dẫn đến sự gia tăng của phương tiện truyền thông do AI tạo ra và đặt ra câu hỏi về tính xác thực và quyền sở hữu trí tuệ.   Những lợi ích năng suất dự kiến từ AI tạo sinh trong các lĩnh vực dịch vụ và công việc liên quan đến tri thức cho thấy một sự chuyển đổi tiềm năng trong cách các lĩnh vực này hoạt động. Việc tự động hóa các tác vụ như viết, mã hóa và phân tích dữ liệu có thể giải phóng nhân viên để tập trung vào các nỗ lực chiến lược và sáng tạo hơn. AI tạo sinh có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian, cho phép nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn. Điều này có thể dẫn đến tăng hiệu quả, thời gian hoàn thành nhanh hơn và tiềm năng cho các mô hình kinh doanh và dịch vụ mới.  
• 3.3. Tác nhân AI (AI Agents): Sự trỗi dậy của các tác nhân tự trị và tác động của chúng đến quy trình làm việc Các tác nhân AI là các hệ thống AI tự trị được thiết kế để thực hiện các tác vụ phức tạp, đưa ra quyết định và học hỏi độc lập. Chúng đại diện cho sự phát triển từ chatbot sang hệ thống đa tác nhân. Các tác nhân AI được kỳ vọng sẽ thay đổi cách thực hiện công việc, tác động đến nhiều khía cạnh của cuộc sống cá nhân và nghề nghiệp. Chúng có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp một cách tự động, chẳng hạn như xử lý thanh toán và kiểm tra gian lận. Các nền tảng AI tác nhân như Agentforce của Salesforce và Agentspace của Google đang được phát triển. Các tác nhân AI có tiềm năng hỗ trợ nhân viên, xử lý các tác vụ thông thường và giải phóng họ cho các hoạt động sáng tạo. Gartner dự đoán rằng ít nhất 15% quyết định công việc hàng ngày sẽ được đưa ra một cách tự động thông qua AI tác nhân vào năm 2028. Sự tập trung vào việc xây dựng các nền tảng AI để đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp về hiệu suất, lợi nhuận và bảo mật tối ưu thông qua các tác nhân AI ngày càng tăng.   Sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào các tác nhân AI như một xu hướng quan trọng trong năm 2025 cho thấy một sự thay đổi đáng kể hướng tới các hệ thống AI chủ động và tự trị hơn. Điều này có thể dẫn đến một sự thay đổi cơ bản trong cách cá nhân và tổ chức tương tác với công nghệ, với AI đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn trong việc hoàn thành nhiệm vụ và đưa ra quyết định. Sự phát triển từ các chatbot đơn giản đến các tác nhân AI có khả năng xử lý các quy trình làm việc phức tạp và đưa ra các quyết định độc lập cho thấy một sự tiến bộ đáng kể trong khả năng của AI. Xu hướng này có tiềm năng tự động hóa một loạt các tác vụ, cải thiện hiệu quả và tạo ra các cơ hội mới cho sự đổi mới. Tuy nhiên, nó cũng đặt ra câu hỏi về vai trò của con người trong lực lượng lao động và sự cần thiết của quản trị và giám sát thích hợp đối với các hệ thống tự trị này.   Việc phát triển các nền tảng như Agentspace cho phép các tổ chức xây dựng và triển khai các tác nhân AI cho thấy một sự chuyển dịch hướng tới dân chủ hóa quyền truy cập vào công nghệ này. Điều này có thể trao quyền cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô để tận dụng lợi ích của các tác nhân AI mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu rộng. Việc làm cho việc phát triển tác nhân AI trở nên dễ tiếp cận hơn thông qua các nền tảng thân thiện với người dùng có khả năng đẩy nhanh việc áp dụng chúng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Điều này có thể dẫn đến sự gia tăng của các tác nhân AI chuyên biệt được điều chỉnh cho các nhu cầu và trường hợp sử dụng kinh doanh cụ thể.  
• 3.4. Các tiến bộ quan trọng khác AI đa phương thức ngày càng phổ biến, tích hợp các nguồn dữ liệu đa dạng như hình ảnh, video, mã và âm thanh cùng với văn bản. Xu hướng hướng tới các mô hình AI nhỏ hơn và hiệu quả hơn đang diễn ra. Chi phí truy vấn các mô hình nhỏ hơn đã giảm đáng kể. Đã có những tiến bộ trong việc tối ưu hóa AI, với các công ty chuyển trọng tâm từ việc triển khai sang tối đa hóa giá trị và lợi tức đầu tư. Đổi mới phần cứng và sức mạnh tính toán cũng có những tiến bộ, bao gồm cả silicon tùy chỉnh và tăng hiệu quả. Nghiên cứu và phát triển trong học máy tăng cường (Reinforcement Learning) vẫn đang tiếp tục, mặc dù không nổi bật bằng LLMs và AI tạo sinh trong các đoạn trích được cung cấp.   Việc phát triển các mô hình AI nhỏ hơn, hiệu quả hơn là rất quan trọng để AI được áp dụng và triển khai rộng rãi hơn, đặc biệt là trên các thiết bị biên và trong các môi trường hạn chế về tài nguyên. Việc chi phí suy luận giảm đáng kể giúp AI dễ tiếp cận hơn với nhiều ứng dụng và doanh nghiệp hơn. Các mô hình AI lớn đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể, khiến chúng tốn kém để đào tạo và triển khai. Xu hướng hướng tới các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn giải quyết những hạn chế này, cho phép AI được tích hợp vào nhiều loại thiết bị và ứng dụng hơn, bao gồm điện thoại di động, thiết bị IoT và hệ thống nhúng.   Việc ngày càng chú trọng vào việc tối ưu hóa ngăn xếp AI biểu thị một bối cảnh AI đang trưởng thành, nơi việc chỉ xây dựng và triển khai các mô hình không còn đủ nữa. Các tổ chức hiện đang ưu tiên hiệu suất, hiệu quả chi phí và tối đa hóa giá trị kinh doanh thu được từ các khoản đầu tư AI của họ. Khi việc áp dụng AI trở nên phổ biến hơn, các tổ chức đang nhận ra tầm quan trọng của việc tối ưu hóa cơ sở hạ tầng và quy trình làm việc AI của họ để đảm bảo họ nhận được lợi tức đầu tư tốt nhất có thể. Điều này bao gồm việc chọn đúng mô hình cho các trường hợp sử dụng cụ thể, tối ưu hóa phần cứng và phần mềm, đồng thời liên tục giám sát và cải thiện hiệu suất AI.  

4. Tiêu điểm ngành: Các lĩnh vực ứng dụng AI tăng trưởng chính trong năm 2025

• 4.1. Y tế Số lượng thiết bị y tế hỗ trợ AI được FDA phê duyệt đã tăng đáng kể. AI đang được sử dụng ngày càng nhiều để chẩn đoán bệnh, cá nhân hóa kế hoạch điều trị và nâng cao khả năng chụp ảnh y tế. AI tác nhân có tiềm năng tự động hóa các quy trình làm việc trong y tế, chẳng hạn như điều phối chăm sóc và lập kế hoạch điều trị. Cũng có sự tập trung vào việc sử dụng các mô hình AI để tạo dữ liệu hỗ trợ sự an toàn và hiệu quả của sản phẩm cho mục đích phê duyệt của FDA.   Sự gia tăng nhanh chóng số lượng thiết bị y tế hỗ trợ AI được FDA phê duyệt cho thấy sự chấp nhận và tích hợp ngày càng tăng của AI trong ngành y tế. Điều này cho thấy một tương lai nơi AI đóng vai trò ngày càng quan trọng trong chẩn đoán, điều trị và chăm sóc bệnh nhân, có khả năng dẫn đến kết quả và hiệu quả được cải thiện. Việc phê duyệt quy định là một rào cản đáng kể đối với các thiết bị y tế. Số lượng thiết bị hỗ trợ AI ngày càng tăng nhận được sự chấp thuận của FDA chứng minh sự tiến bộ và độ tin cậy của AI trong các ứng dụng y tế. Xu hướng này có khả năng tiếp tục, với AI trở thành một phần không thể thiếu trong thực hành y tế.  
• 4.2. Giao thông vận tải Công nghệ xe tự lái đã có những tiến bộ đáng kể và các dịch vụ đi xe tự động đang hoạt động ở Mỹ và Trung Quốc. AI có tiềm năng cho các hệ thống quản lý giao thông thông minh, giúp đường xá an toàn và hiệu quả hơn. Các “Tác nhân AI ô tô” đang được phát triển để mang lại trải nghiệm đa phương thức được cá nhân hóa cho người lái và hành khách trong xe.   Sự chuyển đổi của xe tự lái từ thử nghiệm sang hoạt động đánh dấu một cột mốc quan trọng trong ứng dụng AI trong lĩnh vực giao thông vận tải. Việc tiếp tục mở rộng các dịch vụ xe tự hành cho thấy một tương lai nơi giao thông vận tải do AI điều khiển trở nên phổ biến hơn, có khả năng tác động đến hậu cần, quy hoạch đô thị và khả năng di chuyển cá nhân. Việc triển khai thành công xe tự hành trong các tình huống thực tế chứng minh sự trưởng thành của công nghệ AI cơ bản. Xu hướng này có khả năng tăng tốc khi công nghệ được cải thiện, các quy định phát triển và sự chấp nhận của công chúng tăng lên.  
• 4.3. Tài chính AI đang được sử dụng để phát hiện gian lận, tối ưu hóa thuật toán giao dịch và cung cấp hỗ trợ khách hàng thông qua chatbot. Nhu cầu ngày càng tăng về phân tích dự đoán trong y tế và ngân hàng đang thúc đẩy sự tăng trưởng của học máy. AI có tiềm năng cung cấp lời khuyên tài chính cá nhân hóa. AI cũng đang được sử dụng trong việc tìm kiếm giao dịch và thẩm định trong ngành tài chính.   Việc ứng dụng AI trên nhiều khía cạnh khác nhau của ngành tài chính cho thấy tầm quan trọng ngày càng tăng của nó trong việc nâng cao hiệu quả, bảo mật và dịch vụ khách hàng. Việc sử dụng AI cho các tác vụ từ phát hiện gian lận đến tư vấn đầu tư cho thấy một sự thay đổi cơ bản trong cách các tổ chức tài chính hoạt động và tương tác với khách hàng của họ. Khả năng của AI trong việc phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính và xác định các mẫu khiến nó trở nên vô giá đối với các tác vụ như phòng chống gian lận và quản lý rủi ro. Việc ứng dụng nó trong dịch vụ khách hàng và tư vấn cá nhân hóa cũng có tiềm năng cải thiện trải nghiệm và sự tương tác của khách hàng.  
• 4.4. Sản xuất Robot hỗ trợ AI đang được sử dụng để nâng cao hiệu quả trong các khu vực sản xuất. AI đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Các công cụ di chuyển và AI cũng có sẵn để tối ưu hóa chuỗi giá trị sản xuất.   Việc tích hợp AI vào quy trình sản xuất biểu thị một sự chuyển dịch hướng tới tự động hóa, hiệu quả và tối ưu hóa cao hơn trong lĩnh vực này. Việc sử dụng AI trong robot và quản lý chuỗi cung ứng có tiềm năng giảm chi phí, cải thiện năng suất và tăng cường khả năng phục hồi của các hoạt động sản xuất. Tự động hóa là một xu hướng dài hạn trong sản xuất, và AI là sự phát triển tiếp theo trong quá trình này. Robot hỗ trợ AI có thể thực hiện các tác vụ phức tạp với độ chính xác và khả năng thích ứng cao hơn, trong khi phân tích dựa trên AI có thể tối ưu hóa chuỗi cung ứng và dự đoán các gián đoạn tiềm ẩn.  
• 4.5. Giáo dục AI ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc định hình lại giáo dục thông qua dạy kèm hỗ trợ AI và hỗ trợ cá nhân hóa. AI có tiềm năng tạo ra tài liệu học tập tùy chỉnh, hỗ trợ chấm điểm và cung cấp phân tích dự đoán về hiệu suất của học sinh. Sự chú trọng vào khả năng hiểu biết về AI và việc đưa nó vào chương trình giảng dạy ngày càng tăng. AI cũng đang được sử dụng để mô phỏng và tối ưu hóa các can thiệp giáo dục.   Việc tích hợp AI ngày càng tăng vào giáo dục cho thấy một tương lai nơi việc học tập trở nên cá nhân hóa, dễ tiếp cận và hiệu quả hơn. Các công cụ hỗ trợ AI có thể cung cấp hỗ trợ phù hợp cho học sinh, tự động hóa các tác vụ hành chính cho nhà giáo dục và có khả năng đẩy nhanh tốc độ đổi mới giáo dục. AI có tiềm năng giải quyết một số thách thức lâu dài trong giáo dục, chẳng hạn như cung cấp sự quan tâm cá nhân cho học sinh và làm cho tài liệu học tập dễ dàng tiếp cận hơn. Tuy nhiên, nó cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng về tính công bằng, vai trò của giáo viên và việc sử dụng dữ liệu học sinh một cách đạo đức.  
• 4.6. Các lĩnh vực khác AI đang được sử dụng trong bán lẻ để mang lại trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa và quản lý hàng tồn kho. Nó cũng đóng một vai trò quan trọng trong an ninh mạng để phát hiện các vi phạm tiềm ẩn và tăng cường phòng thủ. AI cũng được ứng dụng trong lĩnh vực truyền thông và giải trí.  

5. Các lực lượng định hình tương lai: Động lực và hạn chế của sự phát triển AI

• 5.1. Các động lực chính Sự tiến bộ và đột phá công nghệ trong lĩnh vực AI. Nhu cầu ngày càng tăng về tự động hóa và hiệu quả trong các ngành công nghiệp. Sự sẵn có ngày càng tăng của lượng lớn dữ liệu và những tiến bộ trong xử lý dữ liệu. Sự trỗi dậy của khả năng suy luận AI và tiềm năng giải quyết các vấn đề phức tạp của nó. Tiềm năng của AI trong việc giảm bớt các rào cản kỹ năng và trao quyền cho người lao động. Sự hợp tác và các sáng kiến toàn cầu thúc đẩy sự phát triển AI.   Sự tương tác giữa những tiến bộ công nghệ, nhu cầu tự động hóa và sự sẵn có của dữ liệu tạo ra một vòng phản hồi tích cực mạnh mẽ thúc đẩy sự phát triển của AI. Khi khả năng của AI được cải thiện, nhiều ngành công nghiệp được khuyến khích áp dụng nó để tự động hóa, từ đó tạo ra nhiều dữ liệu hơn để đào tạo và phát triển AI hơn nữa. Ba yếu tố này củng cố lẫn nhau. Những đột phá công nghệ cho phép các ứng dụng mới của AI, thúc đẩy nhu cầu tự động hóa để cải thiện hiệu quả và giảm chi phí. Việc áp dụng ngày càng tăng này tạo ra nhiều dữ liệu hơn, có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình AI mạnh mẽ và chính xác hơn, dẫn đến những tiến bộ công nghệ hơn nữa.  
• 5.2. Các hạn chế chính Lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Sự thiếu hụt các chuyên gia có kỹ năng và chuyên môn cần thiết về AI. Các cân nhắc về đạo đức, bao gồm sự thiên vị của thuật toán và khả năng sử dụng sai mục đích. Bối cảnh pháp lý và quy định đang phát triển và đôi khi không chắc chắn đối với AI. Khả năng mất việc làm và nhu cầu đào tạo lại lực lượng lao động. Sự phức tạp và chi phí triển khai và mở rộng các giải pháp AI.   Những lo ngại lặp đi lặp lại về quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật và các vấn đề đạo đức làm nổi bật nhu cầu cấp thiết về phát triển và triển khai AI có trách nhiệm. Việc không giải quyết những lo ngại này có thể làm xói mòn niềm tin của công chúng và cản trở việc áp dụng rộng rãi các công nghệ AI. Khi các hệ thống AI trở nên mạnh mẽ hơn và tích hợp vào nhiều khía cạnh của cuộc sống, các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến vi phạm dữ liệu, thuật toán thiên vị và sử dụng phi đạo đức cũng tăng lên. Giải quyết những lo ngại này thông qua các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, hướng dẫn đạo đức và khuôn khổ quản trị minh bạch là điều cần thiết để đảm bảo sự thành công lâu dài và lợi ích xã hội của AI.   Sự thiếu hụt được xác định về các chuyên gia AI có tay nghề gây ra một nút thắt đáng kể cho sự phát triển và ứng dụng AI. Tốc độ tiến bộ nhanh chóng của AI càng làm trầm trọng thêm khoảng cách này, đòi hỏi phải liên tục nâng cao kỹ năng và phát triển các chương trình giáo dục mới để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về nhân tài AI. Việc phát triển và triển khai các hệ thống AI đòi hỏi kiến thức và kỹ năng chuyên môn trong các lĩnh vực như học máy, khoa học dữ liệu và đạo đức AI. Sự thiếu hụt hiện tại về các chuyên gia có trình độ khiến các tổ chức khó có thể tận dụng hết tiềm năng của AI và có thể làm chậm tốc độ đổi mới.  

6. Hệ sinh thái AI: Các công ty hàng đầu và vai trò chiến lược của họ

Các công ty sản xuất chip đóng vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu tính toán ngày càng tăng cho suy luận AI và đầu tư vào silicon tùy chỉnh. Các công ty như vậy đang thiết kế và sản xuất các chất bán dẫn cung cấp sức mạnh cho khối lượng công việc AI. Các siêu đại gia (nhà cung cấp dịch vụ đám mây) đang theo đuổi chiến lược thuyết phục các doanh nghiệp di chuyển lên đám mây và sử dụng các dịch vụ AI của họ, bao gồm việc mở rộng các dịch vụ AI và phát triển các ứng dụng chuyên biệt và AI tác nhân. Google Cloud là một ví dụ điển hình trong lĩnh vực này. Các công ty phát triển LLM tập trung vào suy luận AI cho dữ liệu doanh nghiệp và hướng tới việc cung cấp các dịch vụ AI không thể thiếu. Các nhà phát triển chính trong không gian này bao gồm OpenAI, Google, Anthropic, Meta, Mistral và Cohere. Các công ty dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các công cụ để quan sát và đánh giá AI, giúp các doanh nghiệp đo lường lợi tức đầu tư (ROI) của họ. Các công ty phần mềm đang tập trung vào một tương lai điện toán tác nhân, nhằm mục đích tạo ra các hệ thống triển khai các tác nhân AI cho các ứng dụng thực tế. Salesforce, với Agentforce, là một ví dụ về công ty đang theo đuổi hướng đi này. Các công ty hàng đầu khác như Microsoft và IBM cũng đóng góp đáng kể vào nghiên cứu và phát triển AI.  

Hệ sinh thái AI năm 2025 được đặc trưng bởi một bối cảnh vừa hợp tác vừa cạnh tranh , nơi các loại công ty khác nhau chuyên về các lớp khác nhau của ngăn xếp công nghệ AI. Quan hệ đối tác và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các công ty sản xuất chip, siêu đại gia, nhà phát triển LLM và nhà cung cấp phần mềm là rất quan trọng để thúc đẩy sự đổi mới và cung cấp các giải pháp AI toàn diện cho khách hàng doanh nghiệp. Không một công ty đơn lẻ nào có thể cung cấp tất cả các thành phần cần thiết cho một giải pháp AI hoàn chỉnh. Các công ty sản xuất chip cung cấp phần cứng, siêu đại gia cung cấp cơ sở hạ tầng, nhà phát triển LLM tạo ra trí thông minh cốt lõi và các công ty phần mềm tích hợp AI vào các ứng dụng. Sự chuyên môn hóa và hợp tác này cho phép đổi mới nhanh hơn và phát triển các hệ thống AI tinh vi hơn.  

Sự cạnh tranh gay gắt giữa các công ty công nghệ lớn để tinh chỉnh các ứng dụng AI tiên tiến và giành được thị phần lớn hơn cho thấy một cuộc đua có tính chất sống còn để thống trị tương lai của AI. Sự cạnh tranh này có khả năng thúc đẩy sự đổi mới nhanh chóng và phát triển các công nghệ AI ngày càng mạnh mẽ và linh hoạt. Lợi ích kinh tế và chiến lược tiềm năng của việc dẫn đầu trong lĩnh vực AI là rất lớn, thúc đẩy các công ty công nghệ lớn đầu tư mạnh vào nghiên cứu, phát triển và mua lại. Môi trường cạnh tranh này có khả năng dẫn đến những tiến bộ nhanh chóng trong khả năng của AI và một dòng sản phẩm và dịch vụ mới liên tục.  

7. Điều hướng bối cảnh đạo đức và pháp lý của AI

Số lượng các sự cố liên quan đến AI đang gia tăng và việc áp dụng không đồng đều các đánh giá AI có trách nhiệm (RAI) đang diễn ra. Các chính phủ ngày càng khẩn trương hơn trong việc quản trị AI và các khuôn khổ đang được các tổ chức như OECD, EU, Liên Hợp Quốc và Liên minh Châu Phi ban hành. Số lượng các quy định liên quan đến AI do các cơ quan liên bang ban hành và số lượng luật pháp đề cập đến AI trên toàn cầu đang tăng lên. Các mô hình AI vẫn gặp khó khăn với các chuẩn mực suy luận phức tạp. Việc giải quyết các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu, thiên vị thuật toán và khả năng mất việc làm trong các chính sách AI quốc gia là rất quan trọng. Có khả năng các cơ quan quản lý sẽ tăng cường giám sát việc sử dụng AI trong lĩnh vực y tế. Đạo luật AI của EU và tác động tiềm tàng của nó đang được theo dõi chặt chẽ.  

Số lượng các sự cố liên quan đến AI ngày càng tăng cùng với việc áp dụng chậm các đánh giá RAI tiêu chuẩn nhấn mạnh khoảng cách ngày càng lớn giữa khả năng của AI và các cơ chế để đảm bảo việc sử dụng AI an toàn và đạo đức. Điều này làm nổi bật nhu cầu cấp thiết về các khuôn khổ RAI mạnh mẽ hơn và việc triển khai rộng rãi chúng trên toàn ngành. Khi AI trở nên phổ biến và mạnh mẽ hơn, các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến vi phạm dữ liệu, thuật toán thiên vị và việc sử dụng phi đạo đức cũng tăng lên. Giải quyết sự mất cân bằng này là rất quan trọng để xây dựng niềm tin của công chúng và ngăn chặn các hậu quả tiêu cực.  

Sự tập trung ngày càng tăng vào quản trị AI của các chính phủ và tổ chức quốc tế cho thấy sự công nhận ngày càng tăng về nhu cầu có các khuôn khổ pháp lý để hướng dẫn sự phát triển và triển khai AI. Số lượng các quy định liên quan đến AI và các đề cập lập pháp ngày càng tăng cho thấy một xu hướng toàn cầu hướng tới sự giám sát chính thức hơn đối với các công nghệ AI. Các chính phủ trên toàn thế giới đang vật lộn với cách điều chỉnh AI theo cách thúc đẩy sự đổi mới đồng thời giảm thiểu rủi ro. Việc phát triển các khuôn khổ quản trị AI và việc giới thiệu các quy định mới phản ánh nỗ lực thiết lập các quy tắc và tiêu chuẩn rõ ràng cho việc phát triển và sử dụng AI.  

8. Thông tin chi tiết từ chuyên gia: Các dự đoán và xu hướng chính từ Gartner và Forrester

Gartner đã xác định 10 xu hướng công nghệ hàng đầu cho năm 2025, bao gồm AI tác nhân, bảo mật quản trị AI và bảo mật chống thông tin sai lệch. Các xu hướng khác được đề cập bao gồm mật mã hậu lượng tử và robot đa chức năng. Gartner dự đoán rằng 25% doanh nghiệp sử dụng AI sẽ triển khai các tác nhân AI vào năm 2025. Forrester dự đoán năm 2025 sẽ chứng kiến sự tập trung mới vào chiến lược AI, quan hệ đối tác sâu rộng hơn giữa kinh doanh và CNTT, sự trở lại của AI mang tính dự đoán và các công nghệ mới cho quản trị dữ liệu và AI. Forrester cũng kỳ vọng một “sự kiểm tra thực tế về AI”, với các doanh nghiệp tập trung vào thực thi hơn là thử nghiệm. Forrester dự đoán rằng hầu hết các doanh nghiệp chỉ tập trung vào ROI (lợi tức đầu tư) từ AI sẽ thu hẹp quy mô quá sớm. Forrester cũng dự báo rằng một tỷ lệ đáng kể các nỗ lực xây dựng kiến trúc AI tác nhân tự làm sẽ thất bại.  

Sự hội tụ của các xu hướng chính được xác định bởi cả Gartner và Forrester, chẳng hạn như sự trỗi dậy của AI tác nhân và tầm quan trọng ngày càng tăng của quản trị và bảo mật AI , củng cố tầm quan trọng của những phát triển này trong việc định hình bối cảnh AI năm 2025. Sự nhấn mạnh vào cả đổi mới (AI tác nhân) và triển khai có trách nhiệm (quản trị, bảo mật) cho thấy sự hiểu biết ngày càng trưởng thành về tiềm năng và rủi ro của AI. Các công ty phân tích lớn như Gartner và Forrester thực hiện nghiên cứu và phân tích sâu rộng để xác định các xu hướng công nghệ chính. Khi các dự đoán của họ phù hợp với các chủ đề quan trọng, nó cung cấp bằng chứng mạnh mẽ về tầm quan trọng và tác động có khả năng xảy ra của các xu hướng này. Sự tập trung vào AI tác nhân cho thấy niềm tin vào tiềm năng chuyển đổi của nó, trong khi sự nhấn mạnh vào quản trị và bảo mật phản ánh nhận thức ngày càng tăng về sự cần thiết phải quản lý các rủi ro liên quan đến AI tiên tiến.  

Dự đoán của Forrester về “sự kiểm tra thực tế về AI” cho thấy rằng sự cường điệu ban đầu và sự tập trung vào việc áp dụng AI nhanh chóng có thể nhường chỗ cho một cách tiếp cận thực dụng hơn vào năm 2025. Các doanh nghiệp có khả năng trở nên tập trung hơn vào việc đạt được giá trị kinh doanh hữu hình và giải quyết các thách thức về triển khai và quản trị, có khả năng dẫn đến tốc độ mở rộng AI có chừng mực hơn. Sự phấn khích ban đầu xung quanh AI thường dẫn đến đầu tư và thử nghiệm đáng kể. Tuy nhiên, khi các tổ chức có thêm kinh nghiệm, họ nhận ra tầm quan trọng của việc có một chiến lược rõ ràng, quản lý chi phí và chứng minh lợi tức đầu tư. Dự đoán của Forrester cho thấy năm 2025 có thể là một năm mà các doanh nghiệp xem xét kỹ lưỡng hơn các sáng kiến AI của họ và ưu tiên những sáng kiến mang lại kết quả kinh doanh thực sự.  

Bảng 2: Các dự đoán chính về AI năm 2025 từ Gartner và Forrester

Công ty phân tích	Dự đoán
Gartner	AI tác nhân là một trong 10 xu hướng công nghệ hàng đầu
Gartner	An ninh quản trị AI là một xu hướng quan trọng
Gartner	An ninh chống thông tin sai lệch là một ưu tiên
Gartner	25% doanh nghiệp sử dụng AI sẽ triển khai tác nhân AI vào năm 2025
Forrester	Tập trung mới vào chiến lược AI và hợp tác kinh doanh-CNTT
Forrester	“Kiểm tra thực tế về AI” dẫn đến tập trung vào thực thi
Forrester	Hầu hết các doanh nghiệp tập trung vào ROI sẽ thu hẹp quy mô AI quá sớm
Forrester	75% nỗ lực tự xây dựng kiến trúc AI tác nhân sẽ thất bại

9. Tác động rộng lớn hơn: AI trong công việc và xã hội

AI ngày càng được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày, ảnh hưởng đến cách chúng ta học tập, làm việc và kinh doanh. Sự hợp tác giữa con người và AI có tiềm năng trở thành một phần không thể thiếu trong việc ra quyết định. Khái niệm “Siêu năng lực tại nơi làm việc” (Superagency in the workplace) cho thấy AI trao quyền cho mọi người để phát huy hết tiềm năng của họ. AI có tiềm năng hạ thấp các rào cản kỹ năng và thay đổi cách mọi người tiếp cận và sử dụng kiến thức. Mức độ lạc quan của công chúng về AI khác nhau giữa các quốc gia. Vẫn còn nhiều tranh luận về tác động của AI đối với việc làm, với các chuyên gia và công chúng có quan điểm khác nhau về khả năng mất việc làm trong các lĩnh vực khác nhau. Sự tập trung vào việc AI hỗ trợ người học và doanh nghiệp ngày càng tăng. Điều quan trọng là phải hiểu cơ chế cơ bản của công nghệ để thành công trong lực lượng lao động năm 2025.  

Việc tích hợp AI ngày càng tăng vào cuộc sống hàng ngày và nơi làm việc cho thấy một sự thay đổi cơ bản trong mối quan hệ giữa con người và công nghệ. AI đang vượt ra ngoài việc là một công cụ chuyên dụng để trở thành một phần không thể thiếu trong thói quen hàng ngày và các hoạt động chuyên môn của chúng ta, với tiềm năng nâng cao năng suất và cá nhân hóa trải nghiệm. Khi AI trở nên dễ tiếp cận và thân thiện với người dùng hơn, nó đang được kết hợp vào nhiều ứng dụng và dịch vụ mà cá nhân và tổ chức sử dụng thường xuyên. Xu hướng này có khả năng tiếp tục, với AI trở thành một phần ngày càng vô hình nhưng không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta.  

Sự khác biệt trong quan điểm của công chúng và các chuyên gia về tác động của AI đối với việc làm làm nổi bật sự không chắc chắn và tranh luận đang diễn ra về tương lai của công việc trong kỷ nguyên AI. Trong khi các chuyên gia có xu hướng lạc quan hơn về tiềm năng của AI trong việc tăng cường khả năng của con người và tạo ra các cơ hội mới, công chúng thường bày tỏ lo ngại về việc mất việc làm. Khoảng cách trong nhận thức này nhấn mạnh sự cần thiết của việc giao tiếp rõ ràng và các chiến lược chủ động để giải quyết các tác động tiềm ẩn của AI đối với lực lượng lao động. Khả năng tự động hóa của AI chắc chắn làm dấy lên lo ngại về việc mất việc làm. Tuy nhiên, AI cũng có tiềm năng tạo ra các vai trò mới và tăng cường các vai trò hiện có. Quan điểm khác nhau giữa các chuyên gia và công chúng có khả năng phản ánh các quan điểm khác nhau về tốc độ và bản chất của sự chuyển đổi này, cũng như sự chuẩn bị của lực lượng lao động để thích ứng với những thay đổi này.  

10. Kết luận: Tổng hợp các xu hướng phát triển AI năm 2025 và xa hơn nữa

Năm 2025 dự kiến sẽ là một năm then chốt cho sự phát triển của AI, được đánh dấu bằng sự tăng trưởng thị trường đáng kể, những tiến bộ công nghệ đột phá trong LLMs, AI tạo sinh và AI tác nhân, cùng với việc áp dụng ngày càng tăng trong nhiều ngành công nghiệp. Các động lực chính thúc đẩy sự phát triển này bao gồm nhu cầu ngày càng tăng về tự động hóa, sự sẵn có của lượng lớn dữ liệu và những tiến bộ công nghệ. Tuy nhiên, sự phát triển của AI cũng phải đối mặt với những hạn chế như lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu, thiếu hụt nhân lực có kỹ năng và các vấn đề đạo đức.

Việc tập trung ngày càng tăng vào các cân nhắc về đạo đức, quản trị và bảo mật AI là điều cần thiết để đảm bảo sự phát triển và triển khai có trách nhiệm của AI. Các dự đoán từ các công ty phân tích hàng đầu như Gartner và Forrester cho thấy năm 2025 sẽ chứng kiến sự tập trung mới vào chiến lược AI, sự trỗi dậy của AI tác nhân và sự cần thiết của quản trị AI mạnh mẽ.

AI có tiềm năng to lớn để chuyển đổi các ngành công nghiệp và có tác động sâu sắc đến nơi làm việc và xã hội nói chung. Việc tích hợp AI vào cuộc sống hàng ngày và nơi làm việc ngày càng tăng cho thấy một sự thay đổi cơ bản trong mối quan hệ giữa con người và công nghệ. Mặc dù vẫn còn những lo ngại về tác động của AI đối với việc làm, nhưng tiềm năng của nó trong việc tăng cường khả năng của con người và tạo ra các cơ hội mới là rất lớn.

Nhìn về tương lai, sự phát triển của AI sẽ tiếp tục được định hình bởi những tiến bộ công nghệ, nhu cầu của ngành và các cân nhắc về đạo đức và pháp lý. Năm 2025 sẽ là một năm quan trọng trong hành trình AI, đặt nền móng cho những đổi mới và ứng dụng hơn nữa trong những năm tới.

Gemini Deep Research