Trong loạt dự báo công bố hôm thứ Bảy, Sridhar Ramaswamy - CEO của Snowflake - khẳng định kỷ nguyên các ông lớn công nghệ (Big Tech) thống trị các mô hình AI đang đi đến hồi kết. Ông dự đoán năm 2026 sẽ chứng kiến sự dân chủ hóa mạnh mẽ trong phát triển AI, nhờ vào các phương pháp huấn luyện mới với chi phí thấp hơn và sự trỗi dậy của mã nguồn mở.

Minh chứng rõ nhất là startup DeepSeek của Trung Quốc, vừa ra mắt các mô hình vào đầu tháng 12/2025 với hiệu năng ngang ngửa GPT-5 của OpenAI nhưng chi phí huấn luyện thấp hơn nhiều. Bên cạnh đó, Ramaswamy cũng dự báo về sự xuất hiện của một giao thức chuẩn chung cho các AI Agent (tác nhân AI), được ví như "khoảnh khắc HTTP" của ngành trí tuệ nhân tạo.

1. "So What?" – Tại sao thị trường AI đang đảo chiều?

Những dự báo này không chỉ là lý thuyết mà phản ánh sự thay đổi cấu trúc của ngành công nghiệp phần mềm toàn cầu:

• Sự sụp đổ của rào cản chi phí: Quan niệm cũ cho rằng chỉ những gã khổng lồ nhiều tiền mới xây dựng được mô hình AI mạnh nhất đã bị phá vỡ. DeepSeek chứng minh rằng việc tùy biến các mô hình nền tảng mã nguồn mở (Open-source Foundation Models) kết hợp với dữ liệu độc quyền (Proprietary Data) là con đường nhanh hơn, rẻ hơn để đạt hiệu suất cao.
• "Khoảnh khắc HTTP" cho AI Agents: Tương tự như cách giao thức HTTP giúp các website kết nối với nhau tạo nên Internet, năm 2026 sẽ cần một giao thức chuẩn để các AI Agent của Anthropic, Google hay OpenAI có thể cộng tác. Điều này giúp doanh nghiệp tránh bị khóa chặt vào một nhà cung cấp (Vendor lock-in).
• Cuộc chiến chống "Rác AI" (AI Slop): Với 82% phản ứng tiêu cực về các nội dung AI chất lượng thấp (Slop), doanh nghiệp buộc phải dùng AI để khuếch đại sự sáng tạo thực sự thay vì sản xuất nội dung rác hàng loạt, nếu không muốn bị khách hàng tẩy chay.

2. Góc nhìn MPR: Độ tin cậy định lượng và Shadow AI

Góc nhìn MPR (Phân tích Doanh nghiệp):

Thách thức lớn nhất của năm 2026 không phải là tạo ra AI thông minh hơn, mà là AI đáng tin cậy hơn (Quantified Reliability).

• ROI là thước đo cuối cùng: Với 95% dự án AI thất bại trong việc mang lại lợi nhuận, các doanh nghiệp sẽ ngừng chạy theo trào lưu (Hype) để tập trung vào hạ tầng dữ liệu. AI tiêu dùng có thể sai sót, nhưng AI doanh nghiệp phải trả lời chính xác doanh thu ngày hôm qua là bao nhiêu.
• Shadow AI là động lực: Giống như xu hướng BYOD (Mang thiết bị cá nhân đi làm) trước đây, nhân viên đang tự mang các công cụ AI miễn phí vào công việc ("Shadow AI"). Thay vì cấm đoán, lãnh đạo cần xây dựng chính sách để hợp thức hóa và quản lý các công cụ này.

3. Khuyến nghị cho Doanh nghiệp Công nghệ Đà Nẵng

Cộng đồng công nghệ tại địa phương có thể nắm bắt cơ hội từ xu hướng này:

• Tận dụng Mã nguồn mở: Các startup Đà Nẵng không cần đợi Big Tech. Hãy sử dụng các mô hình mở (như Llama, DeepSeek) và tinh chỉnh (fine-tune) chúng bằng dữ liệu địa phương hoặc dữ liệu chuyên ngành để tạo ra lợi thế cạnh tranh riêng.
• Chuẩn hóa giao tiếp Agent: Khi phát triển các ứng dụng AI, hãy chú ý đến các giao thức giao tiếp mới (như Model Context Protocol của Anthropic). Xây dựng sản phẩm có khả năng tương thích cao sẽ giúp dễ dàng tích hợp vào hệ thống của các khách hàng lớn sau này.

Góc nhìn từ Trung tâm HTKNĐMST Đà Nẵng:

"Năm 2026 sẽ là năm của 'AI thực dụng'. Đà Nẵng không nên chạy đua làm mô hình nền tảng, mà hãy tập trung vào tầng ứng dụng và dữ liệu sạch. Một con Chatbot trả lời sai thông tin du lịch sẽ là thảm họa, do đó 'độ tin cậy' phải được đặt lên hàng đầu trong mọi sản phẩm AI Make-in-Danang."