1. Giới Thiệu: Bức Tranh Toàn Cảnh AI Năm 2025

Năm 2025 đánh dấu một bước ngoặt quan trọng đối với Trí tuệ Nhân tạo (AI), khi lĩnh vực này chuyển mình mạnh mẽ từ giai đoạn thử nghiệm ban đầu sang tích hợp hữu hình vào nền kinh tế và xã hội toàn cầu. Sự thay đổi này không chỉ là một tiến bộ công nghệ mà còn là một động lực chiến lược, định hình lại cách thức các tổ chức hoạt động và tạo ra giá trị. (Báo này do nhóm chuyên gia tại GC FOOD nghiên cứu, tổng hợp và trình bày với mục đích tham khảo cho nhân sự nội bộ công ty nhằm cập nhật nhanh chóng các thay đổi và thành tựu của AI trong 5 tháng đầu năm 2025)

Trong khi năm 2024 được xem là năm của các thử nghiệm AI, năm 2025 đang chứng kiến các tổ chức kỳ vọng thu được lợi tức đầu tư (ROI) có thể đo lường được từ các sáng kiến AI của mình. Hội nghị IBM Think 2025 đã nhấn mạnh sự chuyển dịch trọng tâm này, hướng tới việc đạt được tác động có thể mở rộng và ROI cụ thể. Các công ty tiên phong trong việc mở rộng quy mô AI, được gọi là “AI Scalers,” đang vượt xa việc triển khai AI đơn thuần. Thay vào đó, họ đang tái định hình cách thức công việc được thực hiện, nhúng AI vào cốt lõi hoạt động của mình để tối ưu hóa hiệu quả và đổi mới.

Sự tăng trưởng đầu tư vào AI và mức độ chấp nhận trong doanh nghiệp đã trở nên chưa từng có. Sau một thời gian chậm lại, đầu tư vào AI đã phục hồi mạnh mẽ, với số lượng công ty khởi nghiệp AI tạo sinh mới được cấp vốn tăng gần gấp ba lần. Dữ liệu cho thấy 78% các tổ chức đã báo cáo sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh vào năm 2024, một bước nhảy vọt đáng kể so với 55% vào năm 2023. Hơn nữa, hơn hai phần ba các tổ chức có kế hoạch tăng cường đầu tư vào AI tạo sinh (GenAI) vào năm 2025. Các doanh nghiệp đang bắt đầu nhận thấy những lợi ích hữu hình từ AI, được đo lường bằng doanh thu trên mỗi nhân viên. Điều này được củng cố bởi thực tế là gần một nửa (49%) các nhà lãnh đạo công nghệ đã cho biết AI hiện đã được nhúng hoàn toàn vào các chiến lược kinh doanh cốt lõi của công ty họ.

Những diễn biến này cho thấy một sự chuyển dịch chiến lược từ việc coi AI là một thí nghiệm công nghệ sang một yếu tố chiến lược để tạo ra giá trị kinh doanh thực sự và có thể đo lường được. Các lĩnh vực AI được quan tâm nhất không chỉ là những gì mới mẻ, mà còn là những gì có khả năng mang lại ROI rõ ràng và tích hợp sâu rộng vào hoạt động cốt lõi. Sự tăng trưởng đầu tư và mức độ chấp nhận trong doanh nghiệp là kết quả trực tiếp của kỳ vọng về lợi nhuận này. Các công ty đã thử nghiệm thành công trong năm 2024 và giờ đây đang tìm cách mở rộng quy mô để gặt hái lợi ích tài chính và năng suất. Điều này ngụ ý rằng các giải pháp AI không chỉ cần mạnh mẽ về mặt kỹ thuật mà còn phải có lộ trình rõ ràng để tích hợp, quản lý rủi ro và chứng minh giá trị kinh doanh. Các nhà cung cấp AI cần tập trung vào các giải pháp doanh nghiệp, khả năng mở rộng và các trường hợp sử dụng cụ thể có thể mang lại lợi ích hữu hình.

2. Các Lĩnh Vực AI Trọng Tâm và Xu Hướng Nổi Bật

2.1. AI Tác Tử (Agentic AI): Đột Phá Về Khả Năng Tự Chủ và Năng Suất

AI Tác Tử (Agentic AI) đại diện cho một sự phát triển đáng kể hướng tới các hệ thống AI tự chủ hơn, được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, đưa ra quyết định và học hỏi độc lập mà không cần sự giám sát của con người. Không giống như các mô hình AI tạo sinh truyền thống chỉ tạo ra nội dung dựa trên một truy vấn nhất định, các mô hình AI tác tử có khả năng đưa ra quyết định và thực hiện các hành động tự động để đạt được các mục tiêu cụ thể. PwC đã mô tả AI Tác Tử là một “bộ nhân năng suất lao động theo cấp số mũ” (exponential workforce multiplier), cho phép người lao động đạt được nhiều hơn đáng kể.

Các ứng dụng của AI Tác Tử đang lan rộng khắp các ngành công nghiệp. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, AI tác tử đang cách mạng hóa hoạt động bằng cách tự động hóa các quy trình làm việc phức tạp như điều phối chăm sóc, lập kế hoạch điều trị và hậu cần. Gartner dự đoán rằng đến năm 2028, ít nhất 15% các quyết định kinh doanh hàng ngày sẽ được đưa ra một cách tự động bằng cách sử dụng các tác tử AI, so với gần 0% vào năm 2024. Các tác tử AI được kỳ vọng sẽ giúp các công ty quản lý các dự án kỹ thuật phức tạp hơn, tự động hóa trải nghiệm khách hàng và tăng tốc ra quyết định. PwC còn dự đoán rằng việc áp dụng sớm các tác tử AI sẽ giúp các công ty không chỉ cắt giảm chi phí mà còn tạo ra các tổ chức có khả năng tư duy, thích ứng và thực thi nhanh hơn đối thủ cạnh tranh.

Tuy nhiên, thực tế triển khai AI Tác Tử vẫn đối mặt với những thách thức đáng kể và có sự khác biệt giữa kỳ vọng và khả năng hiện tại. Mặc dù 99% các nhà phát triển đang khám phá hoặc phát triển các tác tử AI, IBM cảnh báo rằng tuyên bố “2025 là năm của tác tử” cần được xem xét cẩn thận. Có một sự phân biệt quan trọng giữa khái niệm thị trường hiện tại về tác tử (các mô hình ngôn ngữ lớn với khả năng gọi công cụ cơ bản) và các tác tử thực sự tự chủ với khả năng lập luận và lập kế hoạch nâng cao. Các chuyên gia IBM bày tỏ sự hoài nghi rằng các tác tử có thể xử lý các nhiệm vụ cực kỳ phức tạp một cách độc lập vào năm 2025, nhấn mạnh nhu cầu kiểm tra nghiêm ngặt trong môi trường sandbox và cơ chế hoàn tác để đảm bảo độ tin cậy. Một rào cản lớn khác là nhiều tổ chức chưa “sẵn sàng tác tử” về mặt phơi bày giao diện lập trình ứng dụng (API) của họ, điều rất quan trọng cho các quy trình làm việc tác tử. MIT Sloan Review cũng đưa ra cảnh báo về sự cường điệu xung quanh AI tác tử, cho rằng các công cụ AI tác tử ban đầu sẽ tập trung vào các nhiệm vụ nội bộ nhỏ, có cấu trúc và ít rủi ro tài chính. Các nhà phân tích không dự đoán tác động lớn đến lực lượng lao động vào năm 2025 từ công nghệ này, ngoại trừ việc tạo ra các công việc mới liên quan đến việc viết nội dung về AI tác tử.

Những quan sát này cho thấy rằng mặc dù AI Tác Tử là một lĩnh vực được quan tâm và đầu tư mạnh mẽ, nhưng việc triển khai quy mô lớn vẫn đang đối mặt với những thách thức về công nghệ và tổ chức. Sự cường điệu ban đầu dẫn đến đầu tư và thử nghiệm, nhưng thực tế triển khai lại bộc lộ những rào cản như sự phức tạp của nhiệm vụ, yêu cầu về API, và nhu cầu giám sát của con người. Điều này sẽ thúc đẩy sự phát triển của các tác tử chuyên biệt, tập trung vào các “tác vụ nội bộ nhỏ, có cấu trúc” trước khi mở rộng sang các ứng dụng phức tạp hơn. Do đó, các doanh nghiệp nên tiếp cận AI tác tử một cách chiến lược, bắt đầu với các trường hợp sử dụng có rủi ro thấp và ROI rõ ràng, đồng thời đầu tư vào cơ sở hạ tầng API và đào tạo nhân sự. Việc quản lý kỳ vọng là rất quan trọng để tránh thất vọng và đảm bảo triển khai thành công.

2.2. Quản Trị và An Ninh AI (AI Governance and Security): Nền Tảng Cho Sự Phát Triển Bền Vững

Trí tuệ nhân tạo đang chiếm một vị trí nổi bật trong các xu hướng công nghệ năm 2025, nhưng đồng thời cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro đáng kể. Việc sử dụng các nền tảng quản trị AI được coi là một phương pháp hiệu quả để hạn chế những rủi ro này. Các chuyên gia dữ liệu đồng tình rằng việc tích hợp AI vào các cơ sở hạ tầng quan trọng đang làm tăng các thách thức về an ninh dữ liệu, thúc đẩy sự cần thiết phải thiết lập các khuôn khổ quản trị và an ninh mạnh mẽ. PwC dự đoán rằng quản trị AI sẽ chuyển từ một ưu tiên sang một yếu tố thiết yếu vào năm 2025, đòi hỏi các cách tiếp cận có hệ thống và minh bạch để quản lý rủi ro AI, xác thực kiểm soát và xây dựng giá trị bền vững. Các chính phủ trên toàn cầu đang tích cực thúc đẩy các khuôn khổ pháp lý mới nhằm thúc đẩy tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và công bằng trong lĩnh vực AI. Đáng chú ý, các cơ quan liên bang Hoa Kỳ đã ban hành 59 quy định liên quan đến AI vào năm 2024, hơn gấp đôi so với năm 2023, cho thấy sự gia tăng mạnh mẽ trong nỗ lực quản lý.

Các nền tảng quản trị AI đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm, đạo đức, an toàn và minh bạch. Cụ thể, chúng có thể được sử dụng để đánh giá các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến việc sử dụng hệ thống AI, như thiên vị thuật toán và bảo mật dữ liệu. Các cân nhắc chính trong quản trị AI bao gồm giảm thiểu thiên vị thuật toán có thể dẫn đến kết quả không công bằng hoặc có hại, tăng cường minh bạch trong hoạt động AI để các bên liên quan hiểu cách thức AI đưa ra quyết định, và duy trì trách nhiệm giải trình nghiêm ngặt để đảm bảo các hệ thống AI và kết quả của chúng tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức và yêu cầu pháp lý. Gartner dự báo rằng đến năm 2028, các công ty sử dụng nền tảng quản trị AI sẽ có điểm tin cậy của khách hàng cao hơn 30% và điểm tuân thủ quy định cao hơn 25% so với đối thủ cạnh tranh. Nghiên cứu học thuật cũng đang tập trung vào việc phát triển các mô hình học sâu có thể giải thích được, tăng cường niềm tin vào AI thông qua sự hợp tác giữa con người và AI, và cải thiện khả năng phát hiện thiên vị trong hệ thống AI.

Một khía cạnh quan trọng của an ninh AI là an ninh thông tin sai lệch (Disinformation Security). AI thường có khả năng tạo ra thông tin sai lệch một cách thuyết phục. Để tránh việc lan truyền thông tin sai lệch, Gartner đề xuất thiết lập các biện pháp bảo vệ được thiết kế đặc biệt để chống lại vấn đề ngày càng gia tăng này. An ninh thông tin sai lệch tìm cách giảm thiểu rủi ro bằng cách phát triển cả giải pháp kỹ thuật và chính sách, sử dụng các tiến bộ trong pháp y truyền thông và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát hiện và chống lại thông tin sai lệch. Gartner dự đoán rằng đến năm 2028, 50% các công ty sẽ sử dụng các dịch vụ hoặc giải pháp bảo mật để tự bảo vệ mình khỏi thông tin sai lệch, so với chỉ 5% hiện nay.

Những bằng chứng này cho thấy quản trị AI không còn là một lựa chọn mà là một yêu cầu bắt buộc và chiến lược. Nó không chỉ là việc tuân thủ quy định mà còn là cách để xây dựng niềm tin của khách hàng, giảm thiểu rủi ro và thúc đẩy sự chấp nhận quy mô lớn. Việc thiếu quản trị sẽ dẫn đến rủi ro về danh tiếng, pháp lý và mất niềm tin, cản trở việc triển khai AI quy mô lớn. Ngược lại, quản trị tốt sẽ tạo ra một môi trường an toàn và đáng tin cậy, khuyến khích đầu tư và đổi mới, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe và tài chính. Do đó, các doanh nghiệp cần tích hợp quản trị AI vào chiến lược tổng thể của họ từ giai đoạn đầu, không phải là một suy nghĩ sau này. Điều này bao gồm đầu tư vào các nền tảng quản trị, đào tạo nhân sự về đạo đức AI và minh bạch, và chủ động tham gia vào các cuộc thảo luận về chính sách.

2.3. AI Tạo Sinh (Generative AI) và AI Đa Phương Thức (Multimodal AI): Đổi Mới Sáng Tạo và Tích Hợp Rộng Rãi

AI tạo sinh (GenAI) đã trở thành xu hướng lớn nhất trong lĩnh vực AI trong vài năm qua và dự kiến sẽ tiếp tục tích hợp sâu rộng vào nhiều ứng dụng hàng ngày vào năm 2025. Đầu tư tư nhân toàn cầu vào GenAI đã đạt 33,9 tỷ USD vào năm 2024, tăng 18,7% so với năm 2023, và số lượng công ty khởi nghiệp GenAI mới được cấp vốn đã tăng gần gấp ba lần.

Các ứng dụng của GenAI đang ngày càng đa dạng. Trong lĩnh vực pháp lý và tài chính, các ứng dụng GenAI như Harvey AI và BloombergGPT đang được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu, tạo báo cáo và hỗ trợ nghiên cứu pháp lý, giúp hợp lý hóa việc ra quyết định trong các ngành được quản lý chặt chẽ này. Trong marketing, AI đang chuyển đổi quảng cáo thông qua việc tạo nội dung cá nhân hóa, tự động hóa việc tạo chiến dịch và sản xuất các tài sản hình ảnh ấn tượng. Các công cụ như Midjourney V6, DALL·E 3 và RunwayML đang tạo ra hình ảnh và video chất lượng cao cho các chiến dịch, cắt giảm đáng kể chi phí sản xuất và cho phép lặp lại sáng tạo nhanh chóng.

Sự phát triển của các mô hình AI đa phương thức là một yếu tố quan trọng khác. Các mô hình này có khả năng nắm bắt thông tin từ các loại dữ liệu khác nhau như âm thanh, video và hình ảnh, ngoài văn bản. Công nghệ này đang giúp các công cụ tìm kiếm và tạo nội dung trở nên liền mạch và trực quan hơn, dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng hiện có mà người dùng đã quen thuộc. Google Cloud dự đoán rằng AI đa phương thức sẽ là một trong năm xu hướng AI lớn định hình kinh doanh vào năm 2025, với khả năng “giải phóng sức mạnh của ngữ cảnh”. Multimodal AI được kỳ vọng sẽ thay đổi quy trình bằng cách tăng tốc lặp lại thiết kế, tăng cường thử nghiệm ảo và khám phá các giải pháp mà các kỹ sư có thể bỏ lỡ. Đặc biệt, AI tạo sinh không chỉ đơn thuần xuất nội dung mà còn giúp đồng sáng tạo, với các nhà văn, nhà thiết kế, nhà tiếp thị và nhà phát triển làm việc cùng với các công cụ AI như đối tác sáng tạo, nâng cao năng suất và tiêu chuẩn sáng tạo.

Sự tăng trưởng đầu tư và ứng dụng rộng rãi của GenAI cho thấy nó không còn là một công nghệ mới nổi mà là một công cụ thiết yếu. Sự phát triển của AI đa phương thức nâng cao khả năng của GenAI, cho phép xử lý và tạo nội dung phức tạp hơn, đa dạng hơn, từ đó mở rộng đáng kể các trường hợp sử dụng trong các ngành. Việc tích hợp GenAI và Multimodal AI vào các ứng dụng hàng ngày và quy trình làm việc là nguyên nhân trực tiếp dẫn đến sự tăng năng suất và đổi mới sáng tạo. Điều này cũng thúc đẩy nhu cầu về các công cụ và nền tảng hỗ trợ sự hợp tác giữa con người và AI. Do đó, các doanh nghiệp cần tiếp tục đầu tư vào GenAI và Multimodal AI để duy trì lợi thế cạnh tranh, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi sáng tạo nội dung, phân tích dữ liệu đa dạng và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Đồng thời, cần chú ý đến các vấn đề đạo đức và bản quyền liên quan đến nội dung do AI tạo ra.

2.4. AI trong Các Ngành Công Nghiệp Trọng Điểm

AI đang trở thành một công cụ không thể thiếu để chuyển đổi các ngành công nghiệp, không chỉ đơn thuần là cải tiến. Nhu cầu về hiệu quả, độ chính xác, giảm chi phí và khả năng cá nhân hóa đang thúc đẩy việc áp dụng AI trong các ngành này.

Chăm sóc Sức khỏe và Khoa học Đời sống: AI đang cách mạng hóa lĩnh vực y tế. Trong khám phá thuốc, các mô hình GenAI thiết kế các hợp chất thuốc mới và mô phỏng tương tác, giảm thời gian phát triển, với các công cụ như AlphaFold dự đoán cấu trúc protein, đẩy nhanh nghiên cứu các bệnh phức tạp. AI tăng cường phân tích hình ảnh y tế bằng cách xác định các mẫu trong ảnh quét, hỗ trợ phát hiện sớm các tình trạng như ung thư và rối loạn thần kinh với tốc độ và độ chính xác cao hơn. Trong y học chính xác, bằng cách phân tích dữ liệu di truyền, tiền sử bệnh án và yếu tố lối sống, GenAI giúp điều chỉnh kế hoạch điều trị cho từng bệnh nhân, cải thiện kết quả và giảm thiểu tác dụng phụ. Các công cụ chuyển giọng nói thành văn bản đang tự động hóa tài liệu lâm sàng, giúp bác sĩ ghi lại thông tin, giảm 64,76% thời gian làm giấy tờ và cải thiện 37,1% quyết định y tế. AI tạo sinh sẽ tự động hóa mã hóa tài liệu y tế, giảm lỗi và tăng tốc toàn bộ quá trình. Các tổ chức chăm sóc sức khỏe cũng đang tìm hiểu cách AI tác tử có thể phá vỡ các rào cản về hiệu quả và chăm sóc bệnh nhân.

Dịch vụ Pháp lý và Tài chính: AI đang hợp lý hóa các quy trình trong ngành pháp lý và tài chính. Các công cụ AI tự động hóa việc soạn thảo và xem xét hợp đồng, đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý và giảm thời gian xem xét thủ công. AI tạo sinh tăng tốc nghiên cứu pháp lý bằng cách tóm tắt luật án, luật định và tiền lệ, cung cấp quyền truy cập nhanh hơn vào các thông tin pháp lý liên quan với độ chính xác được cải thiện. Các mô hình AI đánh giá rủi ro tài chính và pháp lý bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và quy định hiện hành. AI tạo sinh phát hiện các mẫu và bất thường trong giao dịch, gắn cờ hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực để ngăn chặn gian lận trên các hệ thống ngân hàng và bảo hiểm. Chatbot được hỗ trợ bởi AI xử lý các truy vấn pháp lý và tài chính với các phản hồi theo ngữ cảnh, cải thiện dịch vụ khách hàng. Deloitte dự đoán GenAI sẽ tiếp tục chuyển đổi các bộ phận pháp lý nội bộ vào năm 2025, với hơn hai phần ba các tổ chức có kế hoạch tăng cường đầu tư.

Marketing và Cá nhân hóa: Thị trường AI trong marketing dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 26,7% đến năm 2034, đạt giá trị 217,33 tỷ USD. Các công cụ như Persado tạo ra bản sao quảng cáo thuyết phục được điều chỉnh cho các phân khúc đối tượng, thúc đẩy tỷ lệ nhấp và chuyển đổi cao hơn. Các nền tảng AI tạo ra các thông điệp, email và đề xuất cá nhân hóa dựa trên hành vi, sở thích và tương tác trong quá khứ của người dùng, tăng cường tương tác và giữ chân khách hàng. Midjourney V6, DALL·E 3 và RunwayML tạo ra hình ảnh và video chất lượng cao cho các chiến dịch, cắt giảm chi phí sản xuất và cho phép lặp lại sáng tạo nhanh chóng.

Năng suất Làm việc và Ứng dụng Doanh nghiệp: AI đang tăng cường năng suất tại nơi làm việc bằng cách tự động hóa các tác vụ tốn thời gian hoặc lặp đi lặp lại, giải phóng con người để tập trung vào sự sáng tạo, trí tuệ cảm xúc và phán đoán đạo đức. Các công cụ chatbot và trợ lý AI hàng đầu như ChatGPT, Claude, Meta AI và Zapier Agents cho phép người dùng tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn, tự động hóa quy trình làm việc và phân tích dữ liệu. Các công cụ tìm kiếm AI như Perplexity, Google AI Overviews và Arc Search tích hợp tìm kiếm web để chống lại “ảo giác” của AI, cung cấp câu trả lời chất lượng cao với trích dẫn nguồn. Các công cụ quản lý tác vụ và dự án như Asana, Any.do, Motion sử dụng AI để tăng cường sự rõ ràng, tối ưu hóa quy trình và giúp hoàn thành nhiệm vụ. Các nền tảng tự động hóa quy trình làm việc như Zapier tích hợp AI để xây dựng các quy trình tự động hóa bằng ngôn ngữ tự nhiên, kết nối các công cụ khác nhau.

AI giải quyết vấn đề thiếu hụt lao động và gánh nặng hành chính trong chăm sóc sức khỏe, cho phép các chuyên gia y tế tập trung hơn vào bệnh nhân. Trong pháp lý, nó giảm thời gian nghiên cứu và soạn thảo, tăng tốc các quy trình. Các doanh nghiệp trong các ngành này cần xác định các điểm đau cụ thể mà AI có thể giải quyết và đầu tư vào các giải pháp phù hợp. Sự hợp tác giữa các chuyên gia AI và chuyên gia lĩnh vực là rất quan trọng để phát triển các ứng dụng AI có tác động thực sự.

3. Các Yếu Tố Nền Tảng và Động Lực Thị Trường

3.1. Hiệu Suất và Hiệu Quả của Mô Hình AI

Một xu hướng quan trọng định hình bức tranh AI vào năm 2025 là sự gia tăng đáng kể về hiệu quả mô hình và giảm chi phí triển khai, chủ yếu do sự trỗi dậy của các Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLMs) có khả năng cao. Các SLM đạt hiệu suất ấn tượng với số lượng tham số nhỏ hơn nhiều so với các mô hình lớn hơn. Ví dụ, vào năm 2022, để đạt được điểm trên 60% trên điểm chuẩn MMLU cần một mô hình như PaLM của Google (540 tỷ tham số), nhưng đến năm 2024, Phi-3-mini của Microsoft đã đạt được hiệu suất tương tự chỉ với 3,8 tỷ tham số, giảm 142 lần kích thước mô hình trong hơn hai năm.

Chi phí truy vấn một mô hình AI ở mức hiệu suất GPT-3.5 đã giảm đáng kể, hơn 280 lần, từ 20 USD/triệu token vào tháng 11 năm 2022 xuống còn 0,07 USD/triệu token vào tháng 10 năm 2024 khi sử dụng Gemini-1.5-Flash-8B của Google. Đồng thời, chi phí phần cứng cho tính toán AI đang giảm khoảng 30% hàng năm, và hiệu quả năng lượng đang cải thiện khoảng 40% mỗi năm. Sự kết hợp giữa các mô hình hiệu quả hơn, suy luận rẻ hơn và phần cứng được cải thiện đang hạ thấp rào cản gia nhập để triển khai AI, dân chủ hóa quyền truy cập vào các khả năng AI tinh vi. Edge AI (AI trên thiết bị) cũng đang thu hút sự chú ý, với các PC và thiết bị di động hỗ trợ AI dự kiến sẽ mở rộng. Microsoft và Apple đã thúc đẩy xu hướng này bằng cách tích hợp AI vào hệ điều hành, tăng gấp đôi doanh số dự kiến của bộ xử lý hỗ trợ NPU vào năm 2025.

Sự xuất hiện của SLM và việc giảm đáng kể chi phí suy luận là một động lực mạnh mẽ. Trước đây, AI tiên tiến chỉ dành cho các tập đoàn lớn có ngân sách khổng lồ, nhưng giờ đây, chi phí thấp hơn và khả năng chạy trên phần cứng ít mạnh mẽ hơn đang mở ra cánh cửa cho các doanh nghiệp nhỏ hơn, các nhà phát triển và thậm chí cả thiết bị biên. Hiệu quả chi phí này trực tiếp dẫn đến việc tăng cường chấp nhận và tích hợp AI vào các ứng dụng hàng ngày và các quy trình kinh doanh. Nó cũng thúc đẩy sự phát triển của các giải pháp AI chuyên biệt, phù hợp với các trường hợp sử dụng cụ thể, thay vì chỉ dựa vào các mô hình tổng quát lớn. Các doanh nghiệp nên tận dụng các SLM và các giải pháp AI tiết kiệm chi phí để thử nghiệm và triển khai AI ở quy mô nhỏ hơn, sau đó mở rộng dần. Điều này cũng tạo ra cơ hội cho các công ty khởi nghiệp cung cấp các giải pháp AI chuyên biệt, giá cả phải chăng cho các nhu cầu của doanh nghiệp.

3.2. Đầu Tư và Hệ Sinh Thái AI

Thị trường AI đang trưởng thành với sự phân hóa và hội tụ. Đầu tư mạo hiểm toàn cầu vào các công ty AI đã tăng trưởng đáng kể vào năm 2024, vượt 100 tỷ USD, tăng hơn 80% so với năm 2023. Trong quý 1 năm 2025, các công ty AI đã thu hút khoảng 58% tổng số vốn VC toàn cầu – một tỷ lệ kỷ lục. Số lượng kỳ lân AI (công ty khởi nghiệp trị giá trên 1 tỷ USD) đã tăng 74% chỉ trong một năm, đạt hơn 370 công ty trên toàn thế giới. Hoa Kỳ dẫn đầu với hơn 160 kỳ lân AI, chiếm 40-45% tổng số toàn cầu. Trung Quốc là cường quốc với 70-75 kỳ lân AI. Vương quốc Anh dẫn đầu châu Âu với khoảng 20 kỳ lân. Các lĩnh vực nóng nhất cho việc tạo ra kỳ lân AI bao gồm Fintech, Chăm sóc sức khỏe & Công nghệ sinh học, Phần mềm doanh nghiệp & SaaS, Bán lẻ & Thương mại điện tử, Cơ sở hạ tầng AI/ML, và AI tạo sinh & NLP.

Hệ sinh thái AI vào năm 2025 được đánh dấu bằng sự tương tác năng động giữa các mô hình mã nguồn mở đang phát triển nhanh chóng và các hệ thống độc quyền đã có. Khoảng cách hiệu suất giữa các mô hình mã nguồn mở hàng đầu và các đối tác độc quyền đang thu hẹp nhanh chóng, giảm từ 8% xuống chỉ còn 1,7% trên một số điểm chuẩn trong năm qua. Các công ty lớn như Meta (với dòng Llama) là những người ủng hộ mạnh mẽ mã nguồn mở, trong khi OpenAI và Anthropic chủ yếu theo đuổi mô hình độc quyền. Google và Microsoft áp dụng các chiến lược kết hợp, vừa thúc đẩy các mô hình độc quyền hàng đầu vừa đóng góp vào hệ sinh thái mã nguồn mở. Mặc dù mã nguồn mở có lợi thế, các mô hình độc quyền hàng đầu thường duy trì lợi thế ở mức độ tiên tiến nhất về hiệu suất và khả năng.

Sự tăng trưởng đầu tư khổng lồ cho thấy niềm tin mạnh mẽ vào tiềm năng của AI. Tuy nhiên, thị trường không còn là một sân chơi đơn thuần cho các mô hình lớn, độc quyền. Sự nổi lên của mã nguồn mở cho thấy sự dân chủ hóa công nghệ và sự cạnh tranh về hiệu suất và chi phí. Việc giảm chi phí và tăng hiệu quả của các mô hình (đặc biệt là SLM) là một yếu tố thúc đẩy sự phát triển của mã nguồn mở. Đồng thời, áp lực pháp lý và yêu cầu về quản trị cũng ảnh hưởng đến chiến lược đầu tư, ưu tiên các công ty có nền tảng vững chắc và tuân thủ. Các doanh nghiệp cần theo dõi chặt chẽ cả hai xu hướng này. Đối với các giải pháp tiên tiến, độc quyền có thể vẫn là lựa chọn hàng đầu. Nhưng đối với các ứng dụng có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí, mã nguồn mở đang trở thành một lựa chọn rất khả thi. Các nhà đầu tư cần đánh giá các công ty AI không chỉ dựa trên công nghệ mà còn dựa trên mô hình kinh doanh, khả năng sinh lời và chiến lược tuân thủ.

Để hình dung rõ hơn về các xu hướng chi phí này, Bảng 1 và Bảng 2 trình bày chi phí suy luận và chi phí đào tạo ước tính cho các mô hình AI hàng đầu.

Bảng 1: Xu hướng Chi phí Suy luận AI (AI Inference Cost Trends)

Mô hình/Tác vụ tương đương	Nhà phát triển	Chi phí ước tính trên mỗi triệu token (đầu vào/đầu ra)	Thời gian
GPT-4o (OpenAI)	OpenAI	~$5 đầu vào / ~$15 đầu ra	Giá 2025
Claude 3 Sonnet (Anthropic)	Anthropic	~$3 đầu vào (bao gồm đầu ra)	Giá 2025
Gemini 2 Pro (Google)	Google	~$3-$5 đầu vào (bao gồm đầu ra)	Giá 2025
DeepSeek V3	DeepSeek AI	~$0.50-$1.50 đầu vào (bao gồm đầu ra)	Giá 2025

Export to Sheets

Bảng này minh họa rõ ràng sự giảm đáng kể chi phí sử dụng các mô hình AI, đặc biệt là chi phí suy luận. Điều này rất quan trọng vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tiếp cận và mở rộng quy mô của AI cho các doanh nghiệp. Việc minh bạch hóa chi phí này giúp các doanh nghiệp lập kế hoạch ngân sách và đánh giá ROI, đồng thời thúc đẩy việc áp dụng AI do rào cản gia nhập thấp hơn. Nó cũng cung cấp cơ sở cho các quyết định chiến lược về việc sử dụng mô hình nào, dựa trên nhu cầu hiệu suất và hạn chế chi phí, và cho thấy sự cạnh tranh về giá giữa các nhà cung cấp mô hình.

Bảng 2: Chi phí Đào tạo Ước tính cho các Mô hình Nền tảng Lớn (Estimated Training Costs for Major Foundation Models)

Mô hình	Nhà phát triển	Chi phí đào tạo ước tính (đã điều chỉnh lạm phát)
Mistral Large	Mistral AI	$41M
Grok-2	xAI	$107M
Claude 3 Sonnet	Anthropic	Hàng chục triệu USD
DeepSeek V3	DeepSeek AI	$5.6M – $6M (Tranh cãi)

Export to Sheets

Bảng này làm nổi bật khía cạnh “khả năng xây dựng các mô hình nền tảng tiên tiến nhất vẫn tập trung cao độ do chi phí đào tạo khổng lồ.” Nó cho thấy chi phí khổng lồ liên quan đến việc phát triển các mô hình nền tảng hàng đầu, giải thích tại sao việc tạo ra các mô hình tiên tiến nhất vẫn là sân chơi của một số ít tập đoàn lớn. Điều này giúp người đọc hiểu tại sao việc phát triển AI tiên tiến vẫn tập trung vào một số ít công ty có nguồn lực tài chính khổng lồ, đồng thời phân biệt rõ ràng sự khác biệt giữa các công ty “xây dựng” mô hình nền tảng và các công ty “sử dụng” hoặc “triển khai” AI.

4. Tác Động Đến Lực Lượng Lao Động và Yêu Cầu Kỹ Năng

AI đang tăng tốc sự thay đổi trong lực lượng lao động, với dự báo rằng đến năm 2030, 70% các kỹ năng được sử dụng trong hầu hết các công việc sẽ thay đổi. Các công việc “tiếp xúc với AI” bao gồm nhiều nhiệm vụ mà AI có thể được sử dụng để tăng cường hoặc tự động hóa. Các công việc có thể tăng cường (augmentable jobs) là những công việc mà AI tăng cường hoặc hỗ trợ phán đoán và chuyên môn của con người, ví dụ như bác sĩ phẫu thuật hoặc thẩm phán. Ngược lại, các công việc có thể tự động hóa (automatable jobs) là những công việc mà AI có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ, ví dụ như lập trình viên phần mềm hoặc nhân viên dịch vụ khách hàng.

Một điểm quan trọng là các công ty đang sử dụng AI để giúp người lao động tạo ra nhiều giá trị hơn, thay vì chỉ để kiểm soát số lượng nhân viên. Ví dụ, các công ty sử dụng AI cho marketing đang chuyển nhân tài của họ sang các vai trò chiến lược hơn, tập trung vào tư duy sáng tạo và lập kế hoạch. Điều này tạo ra nhu cầu cao cho các kỹ năng AI mới; người lao động có kỹ năng AI như kỹ thuật nhắc lệnh (prompt engineering) hiện đang có mức lương cao hơn 56%, một sự gia tăng đáng kể so với 25% của năm trước.

Sự cộng tác giữa con người và AI là một yếu tố then chốt. AI thường chỉ đơn thuần là một công cụ để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, để lại chỗ cho con người tập trung vào sự sáng tạo, trí tuệ cảm xúc và phán đoán đạo đức. Các tác tử AI được ví như “trợ lý điều hành không mệt mỏi, siêu thông minh” giúp người lao động hoàn thành nhiều việc hơn, nhanh hơn bằng cách hiểu mục tiêu, lập kế hoạch chiến lược và thúc đẩy hành động. Các chuyên gia IBM tin rằng các tác tử sẽ ổn định ở vai trò tăng cường, với con người đưa ra quyết định cuối cùng, và các nhiệm vụ phức tạp vẫn sẽ yêu cầu sự can thiệp của con người. Để tối đa hóa lợi ích, các công ty cần chuẩn bị cho một mức độ thay đổi chức năng trong cách chúng ta làm việc với AI vào năm 2025, ưu tiên tích hợp AI dễ sử dụng để giải phóng thời gian cho các hoạt động chiến lược hơn.

Những bằng chứng này cho thấy AI không chủ yếu thay thế công việc mà thay đổi bản chất của chúng. Trọng tâm là “tăng cường” khả năng của con người, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại để giải phóng thời gian cho các hoạt động chiến lược, sáng tạo và đòi hỏi trí tuệ cảm xúc. Điều này tạo ra nhu cầu cấp thiết về việc đào tạo lại và nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động. Sự gia tăng năng suất từ AI là kết quả trực tiếp của việc tự động hóa các tác vụ thông thường, cho phép con người tập trung vào những gì AI không thể làm được. Điều này dẫn đến sự thay đổi trong yêu cầu kỹ năng, với những kỹ năng liên quan đến AI (như prompt engineering) trở nên rất có giá trị. Do đó, các tổ chức cần đầu tư mạnh vào các chương trình học tập và phát triển để trang bị cho nhân viên các kỹ năng AI cần thiết. Việc tạo ra một văn hóa “thử nghiệm và học hỏi” và tích hợp AI vào các công cụ hàng ngày sẽ là chìa khóa để thúc đẩy sự chấp nhận và tối đa hóa lợi ích của AI trong lực lượng lao động.

5. Xu Hướng Nghiên Cứu Học Thuật và Phát Triển

Nghiên cứu học thuật đang định hình các biên giới tiếp theo của AI, tập trung vào tính ứng dụng, đạo đức và khả năng mở rộng. Các trường đại học và viện nghiên cứu đang đi đầu trong việc khám phá các khả năng mới của AI, cung cấp nền tảng lý thuyết và các nguyên mẫu ban đầu cho các ứng dụng AI thương mại trong tương lai.

Các lĩnh vực nghiên cứu trọng điểm bao gồm:

Học tăng cường đa tác tử (Multi-agent reinforcement learning): Nghiên cứu tập trung vào nền tảng học tập đa tác tử trong môi trường năng động, nơi học tăng cường đáp ứng ra quyết định chiến lược. Các hệ thống AI đa tác tử cho phép quản lý tác vụ đồng thời trên nhiều lĩnh vực, hứa hẹn tăng cường đáng kể hiệu quả và độ phức tạp của các hệ thống tự động.
AI lượng tử (Quantum AI): Lĩnh vực này khám phá các thuật toán học máy lượng tử, mật mã lượng tử được hỗ trợ bởi AI để tăng cường bảo mật, và các ứng dụng AI lượng tử trong khám phá thuốc và khoa học vật liệu, tận dụng khả năng tính toán vượt trội của máy tính lượng tử.
AI giải thích được (Explainable AI – XAI): Khi các mô hình AI trở nên phức tạp hơn, nhu cầu về tính minh bạch và khả năng giải thích tăng lên. Nghiên cứu trong XAI bao gồm phát triển các mô hình học sâu có thể giải thích được, tăng cường niềm tin vào AI thông qua sự hợp tác giữa con người và AI, và cải thiện khả năng phát hiện thiên vị trong hệ thống AI để đảm bảo công bằng.
AI trong sinh học và hóa học: Ứng dụng AI trong khám phá thuốc, dự đoán cấu trúc protein, và thiết kế/tạo ra các phân tử và protein đang cách mạng hóa nghiên cứu khoa học, đặc biệt trong lĩnh vực y sinh.
AI trên thiết bị biên (Edge AI) và học liên kết (Federated Learning): Với nhu cầu ngày càng tăng về các ứng dụng AI thời gian thực, nghiên cứu tập trung vào việc nâng cao hiệu quả của các mô hình AI trên thiết bị biên, đào tạo AI bảo vệ quyền riêng tư trên dữ liệu phi tập trung, và các ứng dụng trong IoT và thành phố thông minh.
AI và an ninh mạng: AI đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ tài sản kỹ thuật số. Các chủ đề nghiên cứu bao gồm phát hiện và phản ứng mối đe dọa do AI điều khiển, kiến trúc AI an toàn để ngăn chặn các cuộc tấn công đối kháng, và các kỹ thuật học máy bảo vệ quyền riêng tư.
AI và phát triển bền vững: AI đang được tận dụng để giải quyết các thách thức bền vững toàn cầu, bao gồm dự đoán và giảm thiểu biến đổi khí hậu, tối ưu hóa các nguồn năng lượng tái tạo, nông nghiệp thông minh và ứng phó thảm họa.
AI đa phương thức nâng cao: Các mô hình có khả năng xử lý thông tin từ nhiều loại dữ liệu (văn bản, âm thanh, video, hình ảnh) để thực hiện các tác vụ phức tạp hơn mà không cần sự can thiệp của con người, mở rộng đáng kể khả năng của AI.
AI trong giáo dục: AI sẽ tác động đến giảng dạy và học tập, khả năng đọc viết AI và sự sẵn sàng cho sự nghiệp, cũng như hoạt động và ra quyết định trong giáo dục đại học, hứa hẹn các trải nghiệm học tập cá nhân hóa và hiệu quả hơn.

Các chủ đề như AI lượng tử, học tăng cường đa tác tử, và AI giải thích được là những lĩnh vực có tiềm năng lớn nhưng vẫn còn ở giai đoạn đầu. Sự tập trung vào “AI và xã hội” , “AI đạo đức và minh bạch” , và “AI cho phát triển bền vững” cho thấy một sự thay đổi sang việc phát triển AI có trách nhiệm và có lợi cho xã hội. Nghiên cứu học thuật cung cấp nền tảng lý thuyết và các nguyên mẫu ban đầu cho các ứng dụng AI thương mại trong tương lai. Ví dụ, tiến bộ trong học tăng cường đa tác tử có thể dẫn đến các hệ thống AI tác tử phức tạp hơn trong doanh nghiệp. Nhu cầu về “AI giải thích được” là phản ứng trực tiếp với các lo ngại về thiên vị và trách nhiệm giải trình trong các hệ thống AI hiện tại. Do đó, các doanh nghiệp và nhà đầu tư nên theo dõi chặt chẽ các xu hướng nghiên cứu học thuật để xác định các cơ hội đổi mới dài hạn. Sự hợp tác giữa học viện và công nghiệp là rất quan trọng để chuyển đổi nghiên cứu thành các giải pháp thực tế và đảm bảo rằng AI được phát triển một cách có đạo đức và bền vững.

6. Kết Luận và Khuyến Nghị Chiến Lược

Năm 2025 là một năm bản lề đối với Trí tuệ Nhân tạo, đánh dấu sự chuyển dịch rõ rệt từ giai đoạn thử nghiệm sang việc tạo ra giá trị kinh doanh hữu hình. Đầu tư và mức độ chấp nhận AI đã tăng vọt trên toàn cầu, phản ánh niềm tin mạnh mẽ vào tiềm năng chuyển đổi của công nghệ này.

Các lĩnh vực AI quan trọng nhất và triển vọng tương lai:

AI Tác Tử nổi lên như một lĩnh vực được quan tâm hàng đầu, hứa hẹn khả năng tự chủ và tăng năng suất đáng kể thông qua các hệ thống tự hành động. Tuy nhiên, việc triển khai quy mô lớn vẫn còn đối mặt với những thách thức thực tế về công nghệ và sự sẵn sàng của tổ chức.
Quản trị và An ninh AI, bao gồm an ninh thông tin sai lệch, là nền tảng không thể thiếu để xây dựng niềm tin, đảm bảo sự phát triển bền vững và tuân thủ quy định trong bối cảnh các quy định về AI ngày càng chặt chẽ.
AI Tạo Sinh và AI Đa Phương Thức tiếp tục là động lực chính cho sự đổi mới sáng tạo và cá nhân hóa. Chúng đang được tích hợp sâu rộng vào các quy trình làm việc và ứng dụng hàng ngày trong các ngành như marketing, pháp lý và truyền thông.
AI đang chuyển đổi các ngành công nghiệp cốt lõi như chăm sóc sức khỏe, dịch vụ pháp lý-tài chính, và năng suất làm việc, giải quyết các điểm đau cụ thể và thúc đẩy hiệu quả hoạt động.
Sự trỗi dậy của Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLMs) và việc giảm đáng kể chi phí suy luận đang dân chủ hóa quyền truy cập AI, mở rộng khả năng áp dụng cho nhiều đối tượng hơn, từ các doanh nghiệp nhỏ đến các thiết bị biên.
Thị trường AI đang trưởng thành với sự cạnh tranh gay gắt giữa các mô hình mã nguồn mở và độc quyền, cùng với sự gia tăng đáng kể trong đầu tư mạo hiểm, cho thấy một hệ sinh thái đa dạng và năng động.
AI sẽ tăng cường năng lực con người, đòi hỏi sự tái định hình kỹ năng và quy trình làm việc, tập trung vào sự cộng tác giữa con người và AI để tối đa hóa năng suất và sự sáng tạo.
Nghiên cứu học thuật đang khám phá các biên giới mới của AI, tập trung vào tính ứng dụng, đạo đức và khả năng mở rộng trong tương lai, định hình các đột phá tiếp theo của công nghệ.

Khuyến nghị chiến lược để tận dụng cơ hội và quản lý rủi ro trong kỷ nguyên AI:

Đối với Doanh nghiệp:

Ưu tiên ROI và tích hợp quy mô lớn: Chuyển từ các dự án thử nghiệm sang các sáng kiến AI có thể đo lường giá trị kinh doanh rõ ràng và tích hợp AI vào cơ sở hạ tầng cốt lõi của doanh nghiệp.
Đầu tư vào AI Tác Tử một cách chiến lược: Bắt đầu với các trường hợp sử dụng có rủi ro thấp, tập trung vào tự động hóa các tác vụ nội bộ, và xây dựng cơ sở hạ tầng API cần thiết để hỗ trợ các quy trình làm việc tác tử phức tạp hơn.
Xây dựng khung quản trị AI vững chắc: Phát triển các chính sách rõ ràng về đạo đức, bảo mật dữ liệu, giảm thiểu thiên vị và tuân thủ quy định để xây dựng niềm tin của các bên liên quan và giảm thiểu rủi ro pháp lý, danh tiếng.
Nâng cao kỹ năng lực lượng lao động: Đầu tư mạnh vào các chương trình đào tạo và phát triển để trang bị cho nhân viên các kỹ năng cần thiết để cộng tác hiệu quả với AI, tập trung vào các vai trò tăng cường đòi hỏi tư duy chiến lược và sáng tạo.
Tận dụng AI Tạo Sinh và Đa Phương Thức: Khám phá các ứng dụng sáng tạo và cá nhân hóa trong marketing, phát triển sản phẩm và dịch vụ khách hàng để duy trì lợi thế cạnh tranh.

Đối với Nhà đầu tư:

Đánh giá kỹ lưỡng các mô hình kinh doanh: Tập trung vào các công ty AI có mô hình kinh doanh bền vững, khả năng sinh lời rõ ràng và chiến lược tuân thủ quy định chặt chẽ để đảm bảo tăng trưởng dài hạn.
Phân bổ danh mục đầu tư đa dạng: Cân nhắc cả các công ty phát triển mô hình nền tảng (độc quyền và mã nguồn mở) và các công ty chuyên biệt ứng dụng AI trong các ngành cụ thể để giảm thiểu rủi ro và tối đa hóa cơ hội.
Theo dõi xu hướng quy định: Nhận thức được tác động của các khuôn khổ pháp lý mới đối với thị trường AI và các công ty trong danh mục đầu tư, vì chúng có thể ảnh hưởng đáng kể đến định giá và hoạt động kinh doanh.

Đối với Nhà hoạch định chính sách:

Phát triển các khuôn khổ pháp lý linh hoạt: Tạo ra các quy định khuyến khích đổi mới đồng thời giải quyết các mối lo ngại về đạo đức, bảo mật và trách nhiệm giải trình, tránh kìm hãm sự phát triển của công nghệ.
Đầu tư vào nghiên cứu và phát triển AI có trách nhiệm: Hỗ trợ các sáng kiến học thuật và công nghiệp tập trung vào AI giải thích được, giảm thiểu thiên vị và các ứng dụng AI cho lợi ích xã hội để đảm bảo AI phục vụ mục đích tốt đẹp.
Thúc đẩy hợp tác công-tư: Khuyến khích sự hợp tác giữa chính phủ, học viện và ngành công nghiệp để chuyển đổi nghiên cứu thành các giải pháp thực tế và đào tạo lực lượng lao động cho tương lai, xây dựng một hệ sinh thái AI vững mạnh.

TÀI LIỆU THAM KHẢO & TỔNG HỢP

email

1. Giới Thiệu: Bức Tranh Toàn Cảnh AI Năm 2025

2. Các Lĩnh Vực AI Trọng Tâm và Xu Hướng Nổi Bật

2.1. AI Tác Tử (Agentic AI): Đột Phá Về Khả Năng Tự Chủ và Năng Suất

2.2. Quản Trị và An Ninh AI (AI Governance and Security): Nền Tảng Cho Sự Phát Triển Bền Vững

2.3. AI Tạo Sinh (Generative AI) và AI Đa Phương Thức (Multimodal AI): Đổi Mới Sáng Tạo và Tích Hợp Rộng Rãi

2.4. AI trong Các Ngành Công Nghiệp Trọng Điểm

3. Các Yếu Tố Nền Tảng và Động Lực Thị Trường

3.1. Hiệu Suất và Hiệu Quả của Mô Hình AI

3.2. Đầu Tư và Hệ Sinh Thái AI

4. Tác Động Đến Lực Lượng Lao Động và Yêu Cầu Kỹ Năng

5. Xu Hướng Nghiên Cứu Học Thuật và Phát Triển

6. Kết Luận và Khuyến Nghị Chiến Lược

Tóm tắt: Các Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo Nổi Bật Nhất Năm 2025

1. Bức Tranh Toàn Cảnh AI Năm 2025: Từ Thử Nghiệm Đến Giá Trị Thực

2. Các Lĩnh Vực AI Trọng Tâm và Xu Hướng Nổi Bật

2.1. AI Tác Tử (Agentic AI): Tự Chủ và Năng Suất Vượt Trội

2.2. Quản Trị và An Ninh AI: Nền Tảng Phát Triển Bền Vững

2.3. AI Tạo Sinh (GenAI) và AI Đa Phương Thức: Đổi Mới Sáng Tạo

2.4. AI trong Các Ngành Công Nghiệp Trọng Điểm

3. Các Yếu Tố Nền Tảng và Động Lực Thị Trường

3.1. Hiệu Suất và Hiệu Quả của Mô Hình AI

3.2. Đầu Tư và Hệ Sinh Thái AI

4. Tác Động Đến Lực Lượng Lao Động và Yêu Cầu Kỹ Năng

5. Xu Hướng Nghiên Cứu Học Thuật và Phát Triển

6. Kết Luận và Khuyến Nghị Chiến Lược

Admin gcfood

Để lại một bình luận Hủy

Về Chúng Tôi

Chính Sách