Năm 2026, AI và bộ dữ liệu hiện đại sẽ tái cấu trúc hạ tầng doanh nghiệp

Báo cáo “Ý tưởng lớn” thường niên của a16z đang thu hút sự chú ý một lần nữa trong năm nay. Nhiều nhóm đầu tư đã phân tích ngành công nghệ vào năm 2026 và đã chứng kiến một sự thay đổi lớn. Tức là, AI sẽ không còn là một công cụ riêng biệt, mà là toàn bộ cơ sở hạ tầng của doanh nghiệp. Đặc biệt, sự phát triển của ngăn xếp dữ liệu hiện đại sẽ chiếm vị trí trung tâm.

Trong năm qua, những đột phá của AI đã thay đổi đáng kể từ cải thiện hiệu suất mô hình sang khả năng cấp hệ thống trong thế giới thực. Họ bắt đầu có các khả năng cần thiết cho hoạt động thực tế, chẳng hạn như hiểu chuỗi thời gian dài hạn, duy trì tính nhất quán, thực hiện các tác vụ phức tạp và cộng tác với nhiều tác nhân. Cùng với đó, trọng tâm của đổi mới trong các ngành đã chuyển từ một điểm đổi mới duy nhất sang định nghĩa lại toàn diện về cơ sở hạ tầng, quy trình làm việc và phương pháp tương tác người dùng.

Chuyển đổi cơ sở hạ tầng dựa trên tác nhân

Hệ thống back-end của doanh nghiệp phải đối mặt với những thách thức đáng kể. Kiến trúc hiện tại được thiết kế với mô hình một-một về “hành động của con người → phản ứng của hệ thống”. Tuy nhiên, khi các nhân viên thông minh bắt đầu làm việc, tình hình sẽ thay đổi hoàn toàn.

Một “lệnh” duy nhất tạo ra tới 5.000 tác vụ con, truy vấn cơ sở dữ liệu và lệnh gọi API nội bộ trong một chuỗi. Nó giống như một “cuộc tấn công” đệ quy trong mili giây. Đối với các bộ giới hạn tốc độ và cơ sở dữ liệu thông thường, mô hình hành vi gần giống với các cuộc tấn công DDoS.

Để giải quyết vấn đề này, toàn bộ mặt phẳng điều khiển cần được thiết kế lại. Cơ sở hạ tầng gốc của tác nhân sẽ bắt đầu xuất hiện nhanh chóng. Khởi động nguội ngắn hơn, độ trễ thấp hơn và số lượng quy trình đồng thời cao hơn là những yêu cầu thiết yếu. Cuối cùng, chỉ những nền tảng có thể chịu được cơn lũ gọi công cụ mới giành chiến thắng trong cuộc thi.

Biên giới phát triển ngăn xếp dữ liệu hiện đại

Xử lý dữ liệu đa phương thức phi cấu trúc vẫn là nút thắt cổ chai lớn nhất đối với doanh nghiệp. Vô số công ty bị choáng ngợp bởi PDF, ảnh chụp màn hình, video, nhật ký, email và “bùn dữ liệu” bán cấu trúc. Các mô hình đang trở nên thông minh hơn, trong khi dữ liệu đầu vào hỗn loạn hơn.

Đây là phần lớn lý do tại sao hệ thống RAG ảo giác và các tác nhân thông minh gây ra các lỗi nhỏ nhưng tốn kém. Trong một thế giới phi cấu trúc, chiếm 80% kiến thức của công ty, độ mới, cấu trúc và độ tin cậy của dữ liệu không ngừng suy giảm.

Entropy dữ liệu này là điều khiến nó trở thành một yếu tố hạn chế thực sự đối với các công ty AI hiện đại. Ngăn xếp dữ liệu hiện đại rõ ràng đã trở nên tích hợp hơn trong năm qua. Sự chuyển đổi từ các dịch vụ mô-đun sang các nền tảng tích hợp, chẳng hạn như sáp nhập Fivetran/dbt và mở rộng Databricks, là đáng chú ý.

Tuy nhiên, việc hiện thực hóa kiến trúc dữ liệu gốc AI thực sự vẫn đang ở giai đoạn đầu. Vào năm 2026, ngăn xếp dữ liệu hiện đại dự kiến sẽ phát triển nhanh chóng trong các lĩnh vực sau:

Đầu tiên, một cơ chế cho dòng dữ liệu liên tục vào cơ sở dữ liệu vectơ hiệu suất cao được thiết lập. Việc tích hợp sâu dữ liệu và cơ sở hạ tầng AI sẽ tăng tốc, tạo thành một lớp mới ngoài lưu trữ có cấu trúc.

Tiếp theo, tác nhân AI bước vào giai đoạn giải quyết “vấn đề ngữ cảnh”. Truy cập liên tục vào ngữ nghĩa dữ liệu chính xác và định nghĩa kinh doanh cho phép hiểu nhất quán trên nhiều hệ thống.

Ngoài ra, sự thông minh và tự động hóa của quy trình làm việc dữ liệu sẽ thách thức cách các công cụ và bảng tính BI (kinh doanh thông minh) truyền thống sẽ phát triển. Không còn cần phải nhìn chằm chằm vào Grafana và sẽ đến lúc AI sẽ tự động phân tích phép đo từ xa và cung cấp thông tin chi tiết trong Slack.

Quyền tự chủ phần mềm doanh nghiệp

Sự chuyển đổi thực sự của phần mềm doanh nghiệp đến từ những thay đổi cơ bản về cấu trúc. Vai trò trung tâm của ITSM, CRM và các hệ thống lưu trữ hồ sơ khác cuối cùng cũng bắt đầu suy giảm.

AI thu hẹp khoảng cách giữa “ý định” và “hành động”. Với các mô hình có thể đọc, ghi và suy luận trực tiếp trên dữ liệu hoạt động của công ty, các hệ thống trước đây là cơ sở dữ liệu thụ động được chuyển đổi thành công cụ quy trình làm việc tự động.

Với sự tiến bộ nhanh chóng của các mô hình suy luận và quy trình làm việc của tác nhân, các hệ thống này giờ đây không chỉ có thể đáp ứng nhu cầu mà còn dự đoán, điều phối và thực hiện các quy trình từ đầu đến cuối.

Giao diện sẽ trở thành một lớp tác nhân thông minh năng động và lớp bản ghi hệ thống truyền thống sẽ rút lui về “lưu trữ liên tục giá rẻ”. Lợi thế chiến lược sẽ được trao cho người chơi điều khiển môi trường thực thi thông minh.

Hướng tới kỷ nguyên hợp tác nhiều người với AI dọc

AI dọc đang có sự phát triển bùng nổ trong các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, pháp lý và dân cư. Một số công ty đã vượt quá 100 triệu đô la ARR (doanh thu định kỳ hàng năm) và lĩnh vực tài chính và kế toán đang làm theo.

Cuộc cách mạng đầu tiên là thu thập thông tin, tức là tìm kiếm, trích xuất và tóm tắt. Vào năm 2025, suy luận đã được giới thiệu, cho phép phân tích kinh doanh phức tạp. Hebbia phân tích báo cáo tài chính, Basis điều phối số dư dùng thử trên nhiều hệ thống và EliseAI chẩn đoán các vấn đề bảo trì và tạo lịch trình của nhà cung cấp.

Mở khóa vào năm 2026 là “Chế độ nhiều người chơi”. Công việc ngành dọc về cơ bản là sự hợp tác giữa nhiều bên liên quan, bao gồm người mua, người bán, người thuê, nhà tư vấn và nhà cung cấp, mỗi bên có quyền, quy trình và yêu cầu tuân thủ khác nhau.

Hiện tại, AI của mỗi bên liên quan hoạt động độc lập, dẫn đến điểm ủy quyền gây nhầm lẫn. AI nhiều người chơi cho phép tự động phối hợp giữa các bên liên quan, duy trì ngữ cảnh, đồng bộ hóa các thay đổi, định tuyến tự động đến các chuyên gia tính năng và đánh dấu sự bất đối xứng để con người xem xét.

Khi chất lượng giao dịch được cải thiện nhờ sự hợp tác của nhiều đại lý và nhiều người, chi phí chuyển đổi tăng mạnh. Mạng lưới hợp tác này sẽ là một “con hào” (lợi thế cạnh tranh) mà các ứng dụng AI từ lâu đã thiếu.

Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng

Năm 2026 sẽ là “năm của bạn”. Chúng ta đang hướng tới một kỷ nguyên mà các sản phẩm không còn được sản xuất hàng loạt cho “người tiêu dùng bình thường” mà được tùy chỉnh cho “bạn”.

Trong quá khứ, các công ty đã tối ưu hóa cho hành vi của con người có thể dự đoán được, chẳng hạn như xếp hạng Google, danh sách sản phẩm hàng đầu của Amazon, tóm tắt tin tức và cơ hội bắt mắt. Tuy nhiên, vào năm 2026, các tác nhân thông minh sẽ nắm bắt và diễn giải nội dung thay vì con người.

Con người có thể bỏ lỡ những hiểu biết sâu sắc được chôn vùi ở trang 5, nhưng các tác nhân thông minh thì không. Phần mềm thay đổi tương ứng. Tầm quan trọng của thiết kế trực quan trong các ứng dụng giảm và khả năng đọc của máy trở nên được nhấn mạnh hơn.

Trong lĩnh vực giáo dục, người hướng dẫn AI hướng dẫn theo tốc độ và sở thích của từng học sinh. Về mặt sức khỏe, AI sẽ có thể tùy chỉnh các chất bổ sung, kế hoạch tập thể dục và kế hoạch bữa ăn. Trong phương tiện truyền thông, nội dung được phối lại theo thời gian thực để phù hợp với sở thích của người dùng.

Những gã khổng lồ của thế kỷ trước đã giành chiến thắng bằng cách tìm ra “người dùng trung bình”. Những người khổng lồ của thế kỷ tới sẽ giành chiến thắng bằng cách tìm ra “cá nhân”.

Xu hướng mới trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và truyền thông

Trong ngành chăm sóc sức khỏe, một nhóm người dùng mới, MAU khỏe mạnh, những người hoạt động hàng tháng nhưng không bị bệnh, sẽ chiếm vị trí trung tâm.

Y học thông thường chủ yếu phục vụ ba loại người: MAU không khỏe mạnh (nhu cầu theo chu kỳ chi phí cao), DAU bị bệnh (bệnh nhân nguy kịch dài hạn) và YAU khỏe mạnh (hiếm khi được chăm sóc y tế). YAU khỏe mạnh có thể dễ dàng biến thành MAU / DAU bệnh lý và chăm sóc phòng ngừa có thể đã trì hoãn sự thay đổi này. Tuy nhiên, hệ thống chăm sóc sức khỏe “tập trung vào điều trị” hiện tại hầu như không bao gồm xét nghiệm và giám sát tích cực.

Với sự ra đời của MAU khỏe mạnh, cấu trúc này thay đổi. Họ không bị bệnh, họ sẵn sàng theo dõi sức khỏe thường xuyên, có thể là nhóm dân số lớn nhất. Khi AI giảm chi phí cung cấp dịch vụ chăm sóc, giới thiệu các sản phẩm bảo hiểm phòng ngừa và người dùng sẵn sàng trả tiền cho các dịch vụ đăng ký, Healthy MAU trở thành nhóm khách hàng hứa hẹn nhất cho thế hệ công nghệ y tế tiếp theo liên tục hoạt động, dựa trên dữ liệu và định hướng phòng ngừa.

Mặt khác, trong lĩnh vực truyền thông video, vào năm 2026, video sẽ không còn là nội dung xem thụ động nữa mà sẽ bắt đầu biến thành một không gian mà người dùng có thể “bước vào”. Điều này là do các mô hình video cuối cùng sẽ có thể hiểu thời gian, ghi nhớ những gì được trình bày và phản hồi các hành động của người dùng.

Các hệ thống này có thể duy trì các tính cách, đối tượng và định luật vật lý trong một thời gian dài, cho phép các hành động thực sự ảnh hưởng và phát triển các mối quan hệ nhân quả. Video biến đổi từ một phương tiện đơn giản thành một không gian nơi có thể xây dựng nhiều thứ khác nhau.

Phương tiện tương tác và giáo dục thích ứng

Khi các công nghệ mô hình thế giới (Marble, Genie 3, v.v.) có thể tạo ra thế giới 3D hoàn chỉnh từ văn bản, một hình thức kể chuyện hoàn toàn mới sẽ xuất hiện khi những người sáng tạo bắt đầu áp dụng nó. Ngoài ra còn có khả năng tạo ra các môi trường như “phiên bản phổ quát của Minecraft”, nơi người chơi cùng tạo ra các thế giới rộng lớn và đang phát triển.

Ranh giới giữa người chơi và người sáng tạo bị xóa nhòa, tạo ra một thực tế năng động được chia sẻ. Với sự tồn tại của các thể loại khác nhau và sự hồi sinh của nền kinh tế kỹ thuật số, người sáng tạo có thể kiếm thu nhập thông qua việc tạo tài sản, hướng dẫn người chơi và phát triển công cụ tương tác.

Thế giới được tạo ra cũng sẽ đóng vai trò là nơi đào tạo cho các tác nhân AI, robot và AGI trong tương lai. Mô hình thế giới không chỉ tạo ra các thể loại game mới mà còn tạo ra các phương tiện truyền thông sáng tạo và biên giới kinh tế hoàn toàn mới.

Về mặt giáo dục, các trường đại học AI thực sự sắp xuất hiện. Mặc dù AI đã được sử dụng để chấm điểm, dạy kèm và lên lịch trong các trường đại học truyền thống, nhưng một sự chuyển đổi sâu sắc hơn đang xuất hiện. Nó là một “tổ chức học thuật thích ứng”.

Hãy tưởng tượng một trường đại học nơi các khóa học, cố vấn, hợp tác nghiên cứu và hoạt động trong khuôn viên trường đều được điều phối trong thời gian thực và được tối ưu hóa dựa trên phản hồi. Tại Đại học AI Native, các giáo sư trở thành “nhà thiết kế hệ thống học tập” và phương pháp đánh giá cũng sẽ thay đổi thành đánh giá “nhận dạng AI”. Thay vì hỏi học sinh xem họ có sử dụng AI hay không, trọng tâm sẽ là cách họ sử dụng nó.

Hiểu những thay đổi cơ cấu vào năm 2026 một cách tích hợp

Trục chung của những xu hướng này là rõ ràng. AI đã tốt nghiệp từ giai đoạn công cụ và đang phát triển thành một hệ thống xác định lại cơ sở hạ tầng, quy trình làm việc và tương tác của người dùng của công ty nói chung.

Sự phát triển của ngăn xếp dữ liệu hiện đại là cốt lõi của sự chuyển đổi tổng thể này. Nếu không đảm bảo chất lượng, cấu trúc và khả năng truy cập của dữ liệu, các tác nhân thông minh sẽ không hoạt động. Đồng thời, nếu không có quy trình làm việc do tác nhân điều khiển, giá trị của ngăn xếp dữ liệu hiện đại sẽ không được tối đa hóa.

KPI đánh giá hiệu suất cũng sẽ thay đổi. Trong 15 năm qua, “thời gian sử dụng thiết bị” là tiêu chuẩn vàng để đo lường giá trị sản phẩm. Nhưng khi kỷ nguyên định giá dựa trên hiệu suất đến, thời gian sử dụng thiết bị sẽ bị loại bỏ hoàn toàn. Các chỉ số ROI phức tạp hơn như sự hài lòng của bác sĩ, năng suất của nhà phát triển và sự hài lòng của người dùng sẽ rất quan trọng.

Các công ty có thể kể câu chuyện ROI rõ ràng nhất sẽ tiếp tục giành chiến thắng. Và phần lớn ROI đó sẽ đến từ việc tích hợp cơ sở hạ tầng dữ liệu và các tác nhân AI.