Lộ trình triển khai AI 2.0 trong năm 2026 đánh dấu bước chuyển mình quan trọng từ việc xây dựng cơ sở hạ tầng (như sản xuất chip, trung tâm dữ liệu) sang giai đoạn ứng dụng rộng rãi trong doanh nghiệp. Sự chuyển đổi này được kỳ vọng sẽ thúc đẩy lợi nhuận doanh nghiệp thông qua việc tăng năng suất, giảm chi phí và tạo ra các luồng doanh thu mới.
Giai đoạn AI 2.0 được định nghĩa là sự chuyển dịch từ việc các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng công nghệ hưởng lợi chính sang việc áp dụng rộng rãi trên toàn doanh nghiệp.
Nếu như năm 2025 tập trung vào các Người xây dựng cơ sở hạ tầng (như Nvidia, Microsoft) thì năm 026 sẽ chứng kiến sự trỗi dậy của các Người tiêu dùng (Consumers) và Nhà cung cấp (Suppliers) công nghệ AI. Đây là những công ty sử dụng AI để giải quyết các vấn đề thực tế và cải thiện biên lợi nhuận. Năm 2026 dự kiến sẽ đánh dấu sự khởi đầu của một chu kỳ chi tiêu vốn mới, nơi các quy tắc khấu hao mới và làn sóng đổi mới dẫn đầu bởi AI sẽ khuyến khích đầu tư doanh nghiệp, tạo đà cho tăng trưởng thu nhập rộng lớn hơn.
Một động lực chính của lợi nhuận trong giai đoạn AI 2.0 là sự xuất hiện của Agentic AI — các hệ thống AI có khả năng chủ động thực hiện chuỗi tác vụ thay vì chỉ phản hồi thụ động như các chatbot hiện tại. Các hệ thống AI tác nhân đang được các doanh nghiệp lớn áp dụng để đơn giản hóa các quy trình kinh doanh hiện có. Robeco dự báo rằng từ năm 2026, các tác nhân này sẽ được tích hợp vào hệ điều hành và nền tảng doanh nghiệp, đánh dấu bước tiến tới Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).
Bank of America nhận định Agentic AI là làn sóng đổi mới lớn tiếp theo, có khả năng đặt chỗ nghỉ, lên kế hoạch sự kiện và tự động hóa các tác vụ phức tạp, tạo ra những độc lực thúc đẩy năng suất.
Các nhà phân tích của Fidelity dự báo rằng AI sẽ bắt đầu có tác động tích cực đáng kể đến lợi nhuận doanh nghiệp vào năm 2026, với gần một nửa số nhà phân tích kỳ vọng lợi nhuận sẽ tăng nhờ AI.
- Tài chính & Ngân hàng: AI giúp giảm chi phí thông qua việc tự động hóa các tác vụ lặp lại (như nhập liệu, hỗ trợ khách hàng) và tạo doanh thu mới thông qua các đề xuất bán hàng được cá nhân hóa cao độ. McKinsey ước tính AI có thể giảm 15-20% chi phí ngân hàng.
- Y tế: AI giúp tăng tốc độ phát triển thuốc và cải thiện chẩn đoán, giảm thời gian và chi phí đưa sản phẩm ra thị trường.
- Công nghiệp & Bán lẻ: Các công ty sử dụng nhiều lao động nhưng có quyền định giá (như dịch vụ ăn uống, khách sạn) sẽ hưởng lợi lớn từ việc tăng hiệu quả lao động nhờ AI. Ví dụ, AI giúp tối ưu hóa định giá động, quản lý tồn kho và thanh toán liền mạch trong bán lẻ thực phẩm.
- Phát triển phần mềm: Mặc dù có lo ngại về việc AI thay thế lập trình viên, nhưng nó cũng giúp tạo ra mã nhanh hơn và hiệu quả hơn. Thị trường phát triển phần mềm AI dự kiến sẽ rất sôi động vào năm 2026.
AI 2.0 được kỳ vọng sẽ giảm sự phụ thuộc vào lao động trong một số lĩnh vực, từ đó cải thiện biên lợi nhuận.
- Tiết kiệm chi phí lương: Các trường hợp sử dụng AI trong ngắn hạn tập trung vào việc cắt giảm chi phí, đặc biệt là chi phí tiền lương (vốn lên tới 13 nghìn tỷ USD/năm chỉ riêng tại Mỹ). Một số công ty đã báo cáo tăng trưởng doanh thu 15-20% mà không cần tăng số lượng nhân viên.
- Giải quyết thiếu hụt lao động: Đối với các công ty vừa và nhỏ (SMID caps), AI giúp tăng năng suất và giảm chi phí, tạo lợi thế cạnh tranh mà trước đây chỉ các công ty lớn mới có. Tại Nhật Bản, AI và tự động hóa đang được đầu tư mạnh để bù đắp cho lực lượng lao động đang già hóa và thu hẹp.
Mặc dù triển vọng lợi nhuận là tích cực, lộ trình này không phải không có rủi ro:
- Chi phí năng lượng: Nhu cầu điện năng cho các trung tâm dữ liệu AI dự kiến tăng gấp đôi vào năm 2030, có thể gây ra tình trạng thiếu hụt năng lượng và tăng chi phí vận hành (Nghịch lý Jevons).
- Thời gian thích ứng: Việc tích hợp Agentic AI đòi hỏi thời gian để thay đổi quy trình và con người. Nếu việc kiếm tiền từ AI (monetization) diễn ra chậm hơn dự kiến, sự kiên nhẫn của nhà đầu tư có thể cạn kiệt, dẫn đến rủi ro bong bóng tài sản.
Tóm lại, AI 2.0 sẽ thúc đẩy lợi nhuận bằng cách chuyển trọng tâm từ đầu tư hạ tầng tốn kém sang ứng dụng thực tế giúp tiết kiệm chi phí nhân sự, tối ưu hóa quy trình thông qua các tác nhân AI tự chủ, và mở rộng biên lợi nhuận cho các ngành ngoài công nghệ như tài chính, y tế và công nghiệp.