Công nghệ 2026 - Kỷ nguyên của AI từ thế giới số sang thế giới vật lý

Con người đang chứng kiến một giai đoạn chuyển đổi công nghệ hiếm có trong lịch sử. Các công nghệ lõi mà trước đây cần hàng thập kỷ để đi vào ứng dụng, nay lan rộng chỉ trong vài tháng. Thế giới đã trải qua giai đoạn điện thoại, internet, di động, cloud và giờ đến AI và hệ sinh thái công nghệ xung quanh nó. Những báo cáo chiến lược như Deloitte Tech Trends 2026, Capgemini Top Tech Trends & Banking Trends 2026, IBM AI & Tech Predictions 2026, Juniper Research Top 10 Emerging Tech Trends 2026 đều chỉ ra rằng bước ngoặt của cuộc cách mạng lần này không phải ở “AI mạnh hơn”, mà ở tốc độ chuyển từ thử nghiệm sang ứng dụng tác động sâu rộng đến kinh tế – xã hội, vận hành tổ chức, quản trị pháp lý lần đầu tiên trên phạm vi toàn cầu.

Những năm 1995, 1996 khi Internet mới vào, khi đó, ở Việt Nam có mạng TTVN là Intranet, nhưng giúp hình thành một mạng xã hội định hình. Khi Digital giới thiệu Internet trong hội thảo, họ demo tìm kiếm qua Yahoo với chữ “Việt Nam” kết quả hiện ra vài chục văn bản, rất ít! Rồi cũng phải mất chục năm, VDC, NetNam… sau có FPT bắt đầu bán các mailbox, email riêng. Tương tự, điện thoại trên thế giới mất 50 năm để đạt 50 triệu người dùng.

AI tạo sinh đạt 100 triệu người dùng chỉ trong 2 tháng, và hiện đạt khoảng 800 triệu người dùng mỗi tuần, tương đương gần 10% dân số thế giới. Ban đầu, đa số “à”, “ồ” ở mức tò mò, thú vị tìm hiểu như một khám phá vô thưởng vô phạt, vậy nhưng sau hơn 1 năm, rất nhiều doanh nghiệp, cá nhân đã sử dụng AI như một phần không thể thiếu trong hoạt động hằng ngày.

AI tăng trưởng rất nhanh.

1. AI trở thành kiến trúc nền tảng cho mọi lĩnh vực

Trong thập niên 2010s và đầu 2020s, AI chủ yếu tập trung ở các giải pháp phân tích dữ liệu, dự báo và trợ lý ảo. Nhưng theo những nhận định trong Deloitte Tech Trends 2026, AI đã vượt ra khỏi những vai trò tiền tuyến để trở thành lõi kiến trúc số của toàn bộ tổ chức và nền kinh tế. Nếu trước đây AI được coi là công cụ hỗ trợ, thì đến năm 2026 AI là hệ thống thiết yếu gắn chặt với mọi quyết định kinh doanh, vận hành, tuân thủ và tương tác khách hàng trong mọi ngành công nghiệp.

Các tổ chức giờ đây không hỏi “AI có thể làm gì?”, mà là “AI giúp chúng ta giải quyết vấn đề kinh doanh trọng yếu nào và đo lường nó bằng chỉ số gì?”. Đó không còn là câu hỏi công nghệ mà là bài toán chiến lược doanh nghiệp. Ví dụ, AI không chỉ hỗ trợ phân tích dữ liệu khách hàng mà còn gắn chặt với kết quả chuyển đổi số toàn diện, như tối ưu quy trình, giảm chi phí vận hành và tạo trải nghiệm người dùng mới.

Cách lập luận của Deloitte nhấn mạnh rằng AI không còn được triển khai như một dự án độc lập, mà là một phần của cấu trúc kiến trúc doanh nghiệp. Điều này có nghĩa là mọi dữ liệu, mọi hệ thống, mọi giao diện người dùng đều được thiết kế để tương tác hiệu quả với AI. IBM cũng cho rằng sự khác biệt giữa các tổ chức thành công và tụt hậu sẽ không phải ở việc sở hữu mô hình AI lớn nhất, mà ở AI orchestration, cách các mô hình, quy trình, dữ liệu và con người phối hợp nhịp nhàng để tạo ra kết quả đo lường được.

AI xâm nhập vào mọi ngóc ngách: từ các agent (đại lý AI) tự điều phối quy trình, tới các mô hình dự đoán phản ứng thị trường và tự động tối ưu hóa nhân lực. Đây không còn là câu chuyện “có AI hay không có AI”, mà là “doanh nghiệp vận hành X trước AI hay không X trong thế giới vận hành bởi AI?”.

Một nhân tố quan trọng khiến AI trở thành nền tảng của tổ chức là tốc độ tiến hóa nhanh và hiệu ứng lan tỏa: AI tạo ra dữ liệu, dữ liệu giúp cải thiện mô hình, mô hình tốt hơn thu hút thêm đầu tư, đầu tư gia tăng hạ tầng, hạ tầng giảm chi phí và tạo điều kiện cho nhiều ứng dụng AI hơn, đây là vòng lặp tăng tốc mang tính nhân quả kép (compounding) mà Deloitte mô tả như flywheel (bánh đà). (Theo Kelly Raskovich Executive editor, Tech Trends)

AI tác động, tham gia mọi lĩnh vực đời sống.

2. Physical AI,  AI không chỉ “suy nghĩ” mà “hành động” trực tiếp trong thế giới vật lý

Không chỉ như phim viễn tưởng “Chappie”, “Terminator” hay “Bicentennial Man”, ngay thời điểm hiện tại, một trong những điểm mới lớn nhất so với các năm trước là sự hình thành của Physical AI, tức AI được gắn vào robot, phương tiện, drone, máy móc trong nhà máy, kho vận, bệnh viện và không gian đô thị, khiến những hệ thống này không chỉ làm theo kịch bản lặp lại mà tự nhận biết, tự phản ứng và tự thích nghi với môi trường vật lý trong thời gian thực. Đây là một bước tiến lớn so với AI chỉ hoạt động trên dữ liệu số.

Deloitte chỉ ra rằng Physical AI là sự hội tụ giữa thị giác máy tính, mô hình ngôn ngữ, mô hình hành động, cảm biến (sound, light, temperature, touch), bộ truyền động (actuators), và đặc biệt là edge computing và onboard processing để phản ứng tức thì thay vì phụ thuộc vào cloud. Những robot không còn chỉ “theo kịch bản” mà có thể học hỏi từ môi trường, tự điều chỉnh chiến lược di chuyển, tối ưu nhiệm vụ và hợp tác với con người và các thực thể khác.

Trong nhiều ngành, Physical AI đã bắt đầu tạo ra giá trị thật sự: tại các kho vận siêu lớn, robot điều phối hàng hóa linh hoạt hơn con người; tại các nhà máy hiện đại, thiết bị thông minh tự tối ưu hoạt động khi điều kiện thay đổi; tại logistics, drone vận chuyển hàng hóa trọng lượng nhỏ và nhanh hơn trong môi trường phức tạp. Tương lai gần còn là các robot với độ tự chủ cao hơn, có thể tương tác trong các không gian con người hiện hữu, làm việc song song hoặc hỗ trợ con người trong các nhiệm vụ vật lý phức tạp.

Thậm chí, trong danh sách Top 10 Emerging Tech Trends 2026 của Juniper Research, một trong các xu thế được phân tích là “Wireless Charging for Electric Vehicles” (sạc không dây cho xe điện), bao gồm cả Static wireless charging, sạc không dây khi xe đỗ cũng như Dynamic wireless charging, sạc không dây khi xe chạy trên đường. Có lẽ đây cũng là bài toán “Power Beaming” mà NASA đã nghiên cứu hơn 50 năm trước khi phóng tàu vũ trụ Voyager 1 và 2 rồi đến nay công nghệ hiện thực hóa vào đời sống?

Physical AI trở thành một phần bình thường của đời sống. 

3. Agentic AI - lực lượng lao động silicon song hành cùng con người

Cùng với Physical AI, một xu thế khác nổi lên là agentic AI, những hệ thống AI không chỉ phản hồi theo lệnh mà tự đặt mục tiêu, lập kế hoạch, phối hợp nhiều tác vụ và thực thi theo quy trình. IBM mô tả đây là mô hình “AI agents” hoạt động như các thành viên trong doanh nghiệp số; Deloitte gọi đây là “lực lượng lao động silicon” vì các thực thể này ngày càng tham gia sâu hơn vào công việc, từ xử lý dịch vụ khách hàng đến quản trị nội bộ và phân tích chiến lược.

Khác với chatbot đơn thuần dựa trên dữ liệu đầu vào và phản hồi dựa trên mẫu mà các ngân hàng Việt Nam cũng đã, đang sử dụng mấy năm qua, agentic AI có thể tiếp cận nhiều hệ thống nội bộ, tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, tự động hóa các quy trình phức tạp và thậm chí học hỏi để cải thiện hiệu quả theo thời gian. Capgemini nhấn mạnh rằng điều quan trọng không phải là triển khai agent AI trong vài dự án rải rác, mà là tái cấu trúc quy trình vận hành xung quanh các agent, từ đó tạo ra đột phá về năng suất và gia tăng giá trị doanh nghiệp.

Một sai lầm phổ biến là doanh nghiệp cố gắng đưa agent vào các quy trình hiện tại mà không thay đổi thiết kế quy trình. Gartner đã cảnh báo rằng nhiều dự án agent sẽ thất bại vì máy móc đơn thuần được áp vào quy trình không phù hợp, thay vì thiết kế lại để tận dụng năng lực tự học, tự điều chỉnh của agent.

Agentic AI, một nấc thang mới.

4. Hạ tầng AI thế hệ mới từ cloud-first sang hybrid, edge và AI Native

Cloud từng là trụ cột cho cách mạng số một thập kỷ qua, nhưng khi AI được triển khai ở quy mô lớn, câu chuyện hạ tầng lại bước sang giai đoạn mới. Deloitte và IBM đều chỉ ra rằng mô hình cloud-first đơn thuần không đủ đáp ứng cho các workload AI nặng, nơi cần cả sức mạnh tính toán lớn, độ trễ thấp và kiểm soát dữ liệu nghiêm ngặt.

Hybrid cloud là mô hình kết hợp giữa cloud công cộng, on-premise và edge, giúp doanh nghiệp phân bổ workload một cách tối ưu: huấn luyện mô hình trên cloud, suy luận tại biên (edge) để phản ứng thời gian thực, và các dữ liệu nhạy cảm được giữ trên hệ thống riêng (on-premise) để kiểm soát rủi ro và chi phí. IBM gọi đây là “inference economy” - tức nền kinh tế dựa trên việc suy luận AI diễn ra ở mọi nơi và liên tục, chứ không chỉ ở trung tâm dữ liệu.

Juniper Research mở rộng quan điểm này khi chỉ ra rằng hạ tầng AI cũng đang tích hợp các công nghệ mới như neuromorphic computing (chip mô phỏng hoạt động não người) để giải quyết bài toán hiệu suất năng lượng và độ phản hồi, đặc biệt trong các ứng dụng edge và robot.

Khi AI tăng trưởng, điểm nghẽn phần cứng, hạ tầng cũng đột phá thay đổi.

5. Hệ thống AI tổng quát và orchestration - hơn cả mô hình đơn lẻ

IBM nhấn mạnh một điểm rất quan trọng: chiến thắng trong kỷ nguyên AI 2026 không thuộc về tổ chức có mô hình AI lớn nhất, mà thuộc về tổ chức có hệ thống AI hiệu quả nhất. Điều này có nghĩa là AI không chỉ là một mô hình đơn lẻ mà là sự phối hợp giữa nhiều mô hình, từ xử lý ngôn ngữ, hình ảnh, suy luận logic đến các agent hiệu quả, được điều phối bởi một lớp orchestration thông minh.

Trong thực tế, điều này có nghĩa là AI được tích hợp phong phú vào quy trình doanh nghiệp, từ chuỗi cung ứng, hoạch định sản xuất, marketing, dịch vụ khách hàng đến dự báo tài chính, và tất cả đều có thể phối hợp thông suốt thay vì hoạt động độc lập.

6. AI và an ninh mạng - một mặt trận mới

Khi AI mở rộng sang mọi ngóc ngách của tổ chức, an ninh mạng trở thành một trong những thách thức lớn nhất. Deloitte và IBM cùng cảnh báo rằng AI không chỉ là công cụ để phòng thủ mà cũng là vũ khí cho kẻ tấn công. Các phương pháp tấn công tự động, deepfake, lừa đảo máy học và khai thác dữ liệu thời gian thực đều là những nguy cơ mới khiến doanh nghiệp phải có các hệ thống bảo vệ tương đương, thậm chí dựa trên AI để phát hiện và phản ứng tự động.

Giám đốc an ninh thông tin của AT&T nói: “Những gì chúng ta đang trải nghiệm hôm nay không khác gì quá khứ. Điểm khác duy nhất của AI là tốc độ và mức độ tác động.” Doanh nghiệp phải bảo vệ AI trên bốn mặt trận: dữ liệu, mô hình, ứng dụng và hạ tầng đồng thời tận dụng AI để chống lại các mối đe dọa vận hành ở tốc độ máy.

Về an ninh, bảo mật, chúng ta còn phải đối mặt với Post-Quantum Cryptography (PQC) – Bảo mật hậu lượng tử, khi máy tính lượng tử sẽ phá vỡ mã hóa hiện tại.
Xu hướng 2026 sau khi NIST chuẩn hóa thuật toán PQC, doanh nghiệp sẽ triển khai mô hình mã hóa lai (vừa mã hóa cũ vừa PQC) để bảo vệ dữ liệu dài hạn, giảm rủi ro khi “Q-Day” xảy ra (ngày lượng tử phá mã).

AI trong an ninh mạng không chỉ dừng lại ở việc phát hiện mối đe dọa, mà còn hỗ trợ phân tích, dự đoán và khắc phục hậu quả với tốc độ máy, thay vì với tốc độ con người.

Bảo mật và Phá khóa luôn là những thách thức.

7. AI trong ngành tài chính và ngân hàng - chuyển đổi mô hình kinh doanh

Ngành ngân hàng là một trong những lĩnh vực bị ảnh hưởng sâu sắc nhất bởi AI, và Capgemini Top Trends 2026: Banking phân tích rất rõ cách mà AI tái cấu trúc toàn bộ mô hình ngân hàng. Trong đó, AI đóng vai trò chiến lược chứ không còn là công cụ hỗ trợ.

AI đang thúc đẩy siêu cá nhân hóa (hyper-personalization) trong dịch vụ ngân hàng. Thay vì phân khúc khách hàng theo nhóm thô như thu nhập hay tuổi tác, ngân hàng ngày nay dùng AI để phân tích hành vi, lịch sử giao dịch và ngữ cảnh dữ liệu real-time để tạo trải nghiệm riêng cho từng khách hàng. Điều này bao gồm gợi ý sản phẩm đúng thời điểm, ưu đãi linh hoạt và đề xuất tài chính cá nhân hóa, từ quản lý tài sản đến kế hoạch tiết kiệm.

Agentic AI giúp đội ngũ Relationship Manager tối ưu năng suất, giảm các tác vụ hành chính thủ công và tập trung vào tư vấn chiến lược. Trong khi đó, AI giúp tự động hóa quy trình tuân thủ (compliance) và phòng chống gian lận (fraud detection) theo thời gian thực, thay vì kiểm tra sau giao dịch. Điều này ngày càng quan trọng trong bối cảnh các mối đe dọa tài chính sử dụng AI để tinh vi hóa các cuộc tấn công.

Thanh toán thông minh cũng là một lĩnh vực mà AI tạo ra khác biệt lớn. AI không chỉ xác thực giao dịch mà còn tối ưu đường đi thanh toán, cân bằng chi phí và rủi ro, tạo trải nghiệm liền mạch giữa ngân hàng, fintech và thương mại điện tử. Khi các dịch vụ tài chính được nhúng vào mọi ứng dụng số (embedded finance), AI là lớp điều phối trung tâm đảm bảo tính nhất quán và an toàn.

Không chỉ trong ngành tài chính, ngân hàng, các ngành khác cũng phải Tái cấu trúc toàn bộ tổ chức IT. 99% CIO đang thay đổi mô hình vận hành. IT chuyển từ “vận hành hệ thống” sang chỉ huy đội quân người + AI. Khi đó, CIO trở thành Nhạc trưởng của một dàn nhạc con người – agent – dữ liệu – mô hình.

Ngành ngân hàng đứng trước thay đổi từng ngày.

8. Nhận thức và chiến lược cho Việt Nam

Ở Việt Nam, AI đã được xác định là một trong những trụ cột chiến lược của chuyển đổi số quốc gia. Các doanh nghiệp lớn trong nước đang đầu tư mạnh vào AI và hạ tầng số. Reuters đưa tin rằng FPT đã đầu tư hàng trăm triệu đô la vào các trung tâm AI và cơ sở hạ tầng dữ liệu để thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng ứng với chiến lược phát triển năng lực AI tại Việt Nam; Qualcomm cũng mở trung tâm R&D AI tại Hà Nội nhằm thúc đẩy chuyển giao công nghệ và đào tạo lực lượng chuyên môn trong nước. Hay Viettel đầu tư mạnh mẽ vào DC công nghệ mới, sẵn sàng hạ tầng cho nghiên cứu và phát triển AI.

Tuy nhiên, để bắt kịp xu thế toàn cầu này, Việt Nam dù có nhiều lợi thế như nguồn nhân lực trẻ, cộng đồng startup năng động và chính sách quốc gia về chuyển đổi số cần có quan điểm chiến lược lâu dài. Điều này bao gồm phát triển hệ sinh thái AI bền vững, xây dựng lực lượng nhân lực chất lượng cao, đầu tư vào hạ tầng tính toán và dữ liệu và đặc biệt là tuân thủ các nguyên tắc quản trị AI hiện đại và an ninh mạng.

9. Luật Trí tuệ Nhân tạo của Việt Nam - cân bằng quản lý và đổi mới

Một bước ngoặt pháp lý quan trọng của Việt Nam trong năm 2025 là việc Quốc hội thông qua Luật Trí tuệ nhân tạo, một khung pháp lý toàn diện về quản lý, phát triển và ứng dụng AI, có hiệu lực từ 1/3/2026. Đây là đạo luật đầu tiên trong khuôn khổ pháp luật chuyên biệt tại Việt Nam điều chỉnh toàn diện về AI, đánh dấu cam kết của quốc gia trong việc vừa thúc đẩy đổi mới sáng tạo vừa quản lý rủi ro liên quan đến công nghệ này .

Luật AI của Việt Nam được xây dựng với nguyên tắc “human-centric” – lấy con người làm trung tâm, đặt mục tiêu AI phải phục vụ con người, không thay thế các quyết định quan trọng của con người, và đảm bảo sự kiểm soát của con người trong tất cả các hệ thống AI. Khung này sử dụng phân loại hệ thống AI theo mức độ rủi ro, từ thấp đến cao, tương ứng với các yêu cầu minh bạch, gắn nhãn, giám sát và xử lý sự cố, phù hợp với các tiêu chuẩn quốc tế về quản trị AI an toàn và có trách nhiệm .

Luật cũng mở ra các cơ chế thúc đẩy đổi mới như sandbox kiểm thử AI có kiểm soát, Quỹ Phát triển AI Quốc gia và hệ thống “AI Voucher” hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận và áp dụng công nghệ thực tế. Những cơ chế này giúp giảm rủi ro, giảm chi phí thử nghiệm và tạo động lực cho startup và doanh nghiệp trong nước thử nghiệm các ứng dụng AI phức tạp trong các lĩnh vực nhạy cảm như tài chính, y tế và giáo dục. Hơn nữa, đạo luật còn cho phép Nhà nước đầu tư vào trung tâm tính toán quốc gia và hệ thống dữ liệu mở được quản lý, nhằm giảm rào cản về hạ tầng và thúc đẩy cạnh tranh cho hệ sinh thái AI Việt Nam.

Quy định này không chỉ xử lý các rủi ro như minh bạch hóa thuật toán, trách nhiệm khi xảy ra sự cố mà còn đặt nền tảng pháp lý để doanh nghiệp yên tâm đầu tư vào AI, đồng thời bảo vệ quyền lợi người dùng và tuân thủ các chuẩn mực đạo đức trong AI. Tinh thần của luật cho thấy Việt Nam muốn giữ cân bằng giữa quản lý rủi ro và thúc đẩy đổi mới, phù hợp với xu hướng quốc tế, đồng thời phù hợp với mục tiêu nâng cao năng lực cạnh tranh trong nền kinh tế số.

Luật Trí tuệ nhân tạo của Việt Nam lấy con người làm trung tâm.

Kết luận 

Năm 2026 là mốc đánh dấu một sự dịch chuyển không chỉ trong công nghệ mà trong tổ chức xã hội và nền kinh tế: AI không còn là công nghệ phụ trợ mà là nền tảng vận hành, Physical AI và agentic AI tạo ra một hệ thực thể thực thi quyết định, và kiến trúc hạ tầng mới phải hỗ trợ quy mô triển khai lớn và an ninh vững chắc.

Trong bối cảnh đó, ngành ngân hàng đã đi đầu trong nhiều ứng dụng mô hình AI phức hợp, từ cá nhân hóa trải nghiệm đến tối ưu tuân thủ và thanh toán, là minh chứng cho cách AI tái cấu trúc mô hình kinh doanh và vận hành.

Đối với Việt Nam, để không bị tụt lại phía sau, cần tiếp tục đầu tư vào hạ tầng, đào tạo nhân lực, đổi mới pháp lý và tạo môi trường thuận lợi để AI phát triển một cách bền vững và an toàn, đồng thời tuân thủ các chuẩn mực quốc tế nhưng vẫn phù hợp với điều kiện quốc gia. Luật Trí tuệ nhân tạo vừa thông qua là một bước quan trọng hướng tới mục tiêu đó, đặt con người làm trung tâm và cân bằng giữa quản lý rủi ro với thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong một thế giới AI đầy biến động.

Đặng Vân Phúc - Chuyên gia công nghệ