2026: Năm Chi Phí AI Buộc Mọi Công Ty Phải Suy Nghĩ Lại Chiến Lược

Trong vài năm qua, tôi đã chứng kiến tận mắt tốc độ thay đổi chóng mặt của bối cảnh dữ liệu và AI, đặc biệt khi các doanh nghiệp nỗ lực hiện đại hóa các kiến trúc phức tạp trong khi vẫn phải đảm bảo hiệu suất ổn định trên quy mô toàn cầu. Áp lực lên các nhà lãnh đạo ngày càng gia tăng khi kỳ vọng xung quanh AI tăng tốc và khoảng cách ngày càng nới rộng giữa những gì tổ chức muốn đạt được với những gì cơ sở hạ tầng của họ thực tế có thể hỗ trợ. Sự căng thẳng này đang định hình lại các ưu tiên của ngành và tạo tiền đề cho những gì sắp tới. Dựa trên chuyên môn ngành và kinh nghiệm dẫn dắt Teradata qua nhiều lần chuyển đổi, đây là ba dự đoán của tôi cho năm 2026.

1. Đột Phá Sản Xuất AI Tác Nhân

2026 sẽ là năm các doanh nghiệp cuối cùng vượt qua vực thẳm từ các dự án thí điểm sang AI tác nhân ở quy mô sản xuất. Trong khi năm 2025 chứng kiến Nghịch lý AI, với 92% doanh nghiệp tăng đầu tư AI nhưng chỉ 1% đạt đến độ trưởng thành, thì năm 2026 sẽ phân định rõ người thắng kẻ thua. Nút thắt sản xuất AI không bao giờ là về việc xây dựng mô hình hay tạo ra ý tưởng; mà là về việc triển khai AI ở quy mô doanh nghiệp với sự tin cậy, ngữ cảnh và hiệu quả kinh tế.

Năm tới, chúng ta sẽ thấy các tương tác tác nhân-tới-tác nhân trở thành xu hướng chính trong ít nhất một ngành B2B lớn, dù là mua sắm, chuỗi cung ứng hay dịch vụ khách hàng. Các tổ chức chuẩn bị cho nhu cầu tính toán khổng lồ của AI tác nhân sẽ vượt lên trước đến mức các đối thủ cạnh tranh gần như không thể bắt kịp. Không giống như các ứng dụng truyền thống chỉ thực hiện vài truy vấn mỗi phút, các hệ thống AI tác nhân với tiềm năng truy vấn luôn bật 24/7 tạo ra số lượng yêu cầu cơ sở dữ liệu nhiều hơn 25 lần và tiêu thụ tài nguyên tính toán gấp 50 đến 100 lần khi chúng lý giải vấn đề, thu thập ngữ cảnh và thực thi nhiệm vụ.

Đây không chỉ là những con số lớn hơn; chúng đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong cách vận hành cơ sở hạ tầng doanh nghiệp. Thách thức về cơ sở hạ tầng là sâu sắc, và nó đòi hỏi các kiến trúc xử lý song song khổng lồ – một phương pháp tính toán sử dụng nhiều bộ xử lý để thực hiện tính toán đồng thời trên các phần khác nhau của một tập dữ liệu lớn – có thể xử lý các khối lượng công việc hỗn hợp ở quy mô lớn. Khi các doanh nghiệp triển khai hàng nghìn tác nhân như vậy đánh giá hàng triệu mối quan hệ trên hàng nghìn bảng để đưa ra một quyết định duy nhất, từng mili giây sẽ bắt đầu trở nên quan trọng. Chúng ta không còn nói về các trợ lý AI riêng lẻ nữa; chúng ta đang nói về toàn bộ hệ sinh thái các tác nhân chuyên biệt làm việc cùng nhau, mỗi tác nhân truy vấn dữ liệu, lý giải các lựa chọn và phối hợp với các tác nhân khác trong thời gian thực. Các công ty tìm ra cách xử lý khối lượng này một cách hiệu quả với chi phí dự đoán được sẽ thống trị, trong khi những công ty bị bất ngờ bởi chi phí cơ sở hạ tầng leo thang sẽ gặp khó khăn.

Đến cuối năm 2026, tôi kỳ vọng sẽ có những câu chuyện về ROI có thể định lượng được tính bằng hàng trăm triệu, không chỉ là những dự báo đầy hy vọng. Các triển khai sản xuất đầu tiên sẽ chứng minh giá trị kinh doanh cụ thể vượt ra ngoài việc tăng năng suất để đi vào chuyển đổi kinh doanh thực sự. Đây sẽ không phải là những chatbot đơn giản hay công cụ tóm tắt tài liệu; chúng sẽ là những hệ thống thông minh thay đổi cơ bản cách thức công việc được thực hiện trên toàn bộ tổ chức.

2. Cuộc Chiến Nền Tảng Tri Thức: Khi Mili Giây Trở Thành Triệu Đô

Vào năm 2026, các doanh nghiệp sẽ nhận ra rằng các tác nhân AI của họ chỉ thông minh bằng tốc độ của cơ sở hạ tầng dữ liệu. Khi một hệ thống tác nhân thực hiện 10.000 truy vấn để trả lời một câu hỏi duy nhất của khách hàng, sự khác biệt giữa thời gian phản hồi truy vấn 100ms và 10ms không chỉ là trải nghiệm người dùng: đó là sự khác biệt giữa hóa đơn cơ sở hạ tầng 50.000 đô la mỗi tháng và 5 triệu đô la.

Dữ liệu ngành ủng hộ sự chuyển dịch này. IDC’s FutureScape 2026 dự đoán rằng đến năm 2028, 45% tương tác sản phẩm và dịch vụ CNTT sẽ sử dụng tác nhân làm giao diện chính cho các hoạt động liên tục. Khảo sát tình trạng AI năm 2025 của McKinsey tiết lộ rằng ở những nơi tiềm năng thâm nhập AI cao, các hệ thống tác nhân đang nhanh chóng chuyển đổi cách các tổ chức tiêu thụ công nghệ. Các triển khai sản xuất ban đầu cho thấy các quy trình làm việc tác nhân tạo ra số lượng truy vấn cơ sở dữ liệu nhiều gấp 25 lần so với các ứng dụng truyền thống. Một tương tác dịch vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI mà trước đây chỉ cần ba lệnh gọi API giờ đây kích hoạt hàng nghìn truy vấn theo ngữ cảnh khi tác nhân lý giải các lựa chọn, xác thực thông tin và tổng hợp phản hồi.

Các kho dữ liệu đám mây truyền thống được tối ưu hóa cho phân tích theo lô sẽ không chịu nổi những yêu cầu tác nhân thời gian thực này. Bản chất luôn bật của các nền tảng tác nhân về cơ bản xung đột với các môi trường tính toán động được thiết kế để khởi động cho các khối lượng công việc đã lên lịch và tắt đi để tiết kiệm chi phí. Sáng kiến NANDA của MIT phát hiện ra rằng 95% chương trình thí điểm AI không tạo ra tác động đo lường được đến P&L, không phải vì chất lượng mô hình, mà do “khoảng cách học hỏi” nơi các hệ thống không thể thích ứng đủ nhanh với quy trình làm việc của doanh nghiệp. Khi độ trễ cơ sở hạ tầng làm trầm trọng thêm khoảng cách này, ngay cả những tác nhân tinh vi nhất cũng trở nên kém hiệu quả. Các tổ chức sẽ nhận ra rằng tối ưu hóa truy vấn – từng được coi là một vấn đề đã được giải quyết và giao cho các quản trị viên cơ sở dữ liệu – đã trở thành nút thắt cổ chai quan trọng trong ROI của AI.

Đây là lúc các nền tảng được xây dựng trên kiến trúc xử lý song song khổng lồ đáp ứng tương lai AI. Các hệ thống được xây dựng từ đầu cho các khối lượng công việc hỗn hợp (xử lý các truy vấn vận hành và khối lượng công việc phân tích đồng thời mà không làm suy giảm hiệu suất) sẽ phân định người thắng với những người tụt lại phía sau. Khi mỗi mili giây hiệu suất truy vấn trực tiếp tác động đến trí thông minh của tác nhân, chất lượng phản hồi và kết quả kinh doanh, thì các quyết định về cơ sở hạ tầng trở thành mệnh lệnh chiến lược.

Chúng ta đã thấy điều này với các khách hàng đang chạy các tác nhân AI sản xuất. Họ kinh ngạc khi phát hiện ra rằng kho dữ liệu đám mây ‘hiện đại’ của họ thêm 2-3 giây vào mỗi tương tác với tác nhân, khiến AI cảm giác chậm chạp và không phản hồi. Nhân độ trễ đó lên hàng nghìn tương tác hàng ngày, và trải nghiệm người dùng trở nên không thể chấp nhận được. Đến cuối năm 2026, hiệu suất truy vấn sẽ trở thành tiêu chí đánh giá chính cho các quyết định về cơ sở hạ tầng AI, thay thế chi phí lưu trữ và khả năng mở rộng trở thành mối quan tâm hàng đầu.

Động lực quyền lực thay đổi đáng kể khi các công ty có thể triển khai AI trực tiếp trên cơ sở hạ tầng dữ liệu được tối ưu hóa với kinh nghiệm phân tích quyết định hàng thập kỷ được tích hợp sẵn. Thay vì bị giới hạn bởi các kiến trúc của nhà cung cấp không thể xử lý khối lượng truy vấn tác nhân, họ có sự linh hoạt để đổi mới với tốc độ AI, cung cấp trải nghiệm tác nhân đáp ứng nhanh và tránh những cơn ác mộng về hiệu suất đến từ cơ sở hạ tầng không phù hợp với khối lượng công việc.

Sự chuyển dịch này sẽ buộc phải có một cuộc thanh toán trên toàn bộ bối cảnh nền tảng dữ liệu. Các nhà cung cấp tồn tại sẽ là những người có thể chứng minh kiến trúc của họ được xây dựng cho thời điểm này: nơi thời gian phản hồi truy vấn dưới một giây ở quy mô lớn không phải là một tính năng, mà là nền tảng của tự động hóa thông minh.

3. Thời Phục Hưng Của Hybrid: Chủ Quyền Dữ Liệu Trở Thành Chiến Lược

Con lắc đang quay trở lại với các môi trường hybrid khi các doanh nghiệp nhận ra rằng không chỉ đơn giản là lựa chọn giữa đám mây và tại chỗ nữa. Mà là về việc vận hành hiệu quả trên cả hai để đáp ứng các nhu cầu kinh doanh đa dạng. Vào năm 2026, chủ quyền dữ liệu sẽ chứng minh không chỉ là về tuân thủ mà còn là về lợi thế cạnh tranh chiến lược và ngày càng trở nên quan trọng, là về sự tồn tại kinh tế.

Tính kinh tế là không thể phủ nhận: khi AI tác nhân thúc đẩy khối lượng truy vấn theo cấp số nhân, chi phí đám mây được dự báo sẽ tăng vọt. Gartner dự đoán rằng đến năm 2030, các công ty không tối ưu hóa môi trường tính toán AI cơ bản sẽ phải trả hơn 50% so với những công ty làm được, trong khi 50% tài nguyên tính toán đám mây sẽ được dành cho các khối lượng công việc AI vào năm 2029, tăng từ mức dưới 10% hiện nay – tăng gấp năm lần khối lượng công việc đám mây liên quan đến AI. Các tổ chức đang phát hiện ra rằng hybrid không phải là di sản lỗi thời; đó là con đường thực tế hướng tới tương lai. Chúng ta đang chứng kiến sự hồi sinh của các triển khai hybrid phản ánh sự hiểu biết ngày càng tăng về cách các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa chi phí trong khi tận dụng chiến lược cả khả năng tại chỗ và đám mây.

Bài toán kinh tế rất thuyết phục. Khi bạn đang chạy hàng nghìn tác nhân AI thực hiện hàng triệu truy vấn mỗi ngày, sự khác biệt giữa chi phí đám mây và tại chỗ trở nên đáng kinh ngạc. Các tổ chức thông minh đã mô hình hóa các kịch bản này và nhận ra rằng triển khai hybrid chiến lược không chỉ là một điều tốt nên có; mà là điều cần thiết cho hoạt động AI bền vững. Khi AI trở thành yếu tố khác biệt, các tổ chức sẽ hiểu rằng chiến lược dữ liệu và kiến thức ngành của họ quá giá trị để hoàn toàn giao phó cho các nhà cung cấp đám mây công cộng. Họ sẽ muốn kiểm soát và sở hữu dữ liệu của mình, biết nó nằm ở đâu về mặt địa lý, và quản lý tính kinh tế của AI ở quy mô lớn.

Chúng ta sẽ thấy