Nghiên cứu chuyển dịch cấu trúc và tác động đa chiều của AI toàn cầu

1. ĐẶT VẤN ĐỀ VÀ BỐI CẢNH NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu cho rằng quá trình chuyển dịch này diễn ra đồng thời trên ba phương diện: công nghệ, hạ tầng vật chất và thể chế chính sách. Ở phương diện công nghệ, AI đang chuyển từ giao diện hỏi – đáp sang các tác nhân thông minh (Agentic AI) có khả năng duy trì trạng thái, ghi nhớ và tự thực hiện chuỗi nhiệm vụ phức tạp. Ở phương diện hạ tầng, sự phát triển AI làm nổi bật những giới hạn vật lý về điện năng, nước, đất đai và chuỗi cung ứng bán dẫn. Ở phương diện thể chế, các vấn đề an ninh quốc gia, bản quyền, dữ liệu và bất bình đẳng quyền lực công nghệ ngày càng buộc chính phủ phải tham gia sâu hơn vào quá trình định hình các chuẩn mực quản trị AI.

Nghiên cứu dựa trên hệ thống dữ liệu và các báo cáo, thông cáo được cập nhật vào cuối tháng 9/2026, qua đó nhận diện ba xu hướng lớn: sự trỗi dậy của Agentic AI; cuộc chạy đua hạ tầng vật lý quy mô lớn; và sự xuất hiện của những rủi ro hệ thống mới liên quan đến an ninh mạng, thao túng chính trị và bất bình đẳng công nghệ.

2. TỪ AI CÁ NHÂN SANG HỆ SINH THÁI DOANH NGHIỆP

Một trong những thay đổi đáng chú ý nhất là sự tái định vị chiến lược của các tập đoàn công nghệ từ thị trường người dùng cá nhân sang môi trường doanh nghiệp.

Microsoft được nghiên cứu dẫn chứng như một trường hợp tiêu biểu khi hợp nhất Copilot cá nhân và doanh nghiệp thành một nền tảng tập trung vào môi trường làm việc. Sự thay đổi này phản ánh bài toán kinh tế của AI: chi phí vận hành máy chủ, điện năng và hạ tầng rất lớn khiến các mô hình miễn phí hướng đến người dùng đại chúng khó bảo đảm lợi nhuận bền vững. Ngược lại, nhóm khách hàng doanh nghiệp với các dịch vụ thuê bao có giá trị cao tạo ra nguồn doanh thu ổn định hơn.

Meta cũng được nghiên cứu xem là một ví dụ về xu hướng thương mại hóa AI trong doanh nghiệp. Việc ra mắt Muse for Small Business vào cuối tháng 9/2026 cho thấy AI đang được đưa trực tiếp vào hoạt động kinh doanh, kết nối với quảng cáo, mạng xã hội và các phần mềm quản trị như Asana, Zoom, Intuit, Box, Canva và Slack. Mục tiêu là biến AI từ một công cụ tương tác thành một tác nhân có khả năng trực tiếp tham gia vào quy trình vận hành doanh nghiệp.

Sự trỗi dậy của Agentic AI

Điểm chuyển biến quan trọng nhất của AI doanh nghiệp là sự xuất hiện của các tác nhân tự chủ. Thay vì chỉ trả lời câu hỏi, Agentic AI có thể thực hiện hành động, duy trì trạng thái, sử dụng công cụ và phối hợp nhiều bước công việc.

Nghiên cứu dẫn chứng dịch vụ Dots của OpenAI, được thiết kế để các tổ chức triển khai trợ lý AI liên tục trên môi trường máy ảo đám mây. Hệ thống có khả năng kết nối với hàng nghìn ứng dụng văn phòng và chủ động nghiên cứu, tổng hợp thông tin nghiệp vụ. Trong lĩnh vực phần mềm, Codex cũng được phát triển theo hướng trở thành một hệ thống điều phối tác nhân trong môi trường phát triển đám mây, có thể hỗ trợ rà soát mã nguồn, phân tích pull request và chuẩn bị các bản vá bảo mật.

Như vậy, AI đang chuyển từ mô hình “người hỏi – máy trả lời” sang “con người giao mục tiêu – AI thực hiện chuỗi nhiệm vụ”. Đây là thay đổi có ý nghĩa lớn đối với năng suất lao động và cách tổ chức doanh nghiệp.

3. KINH TẾ HỌC AI: CHI PHÍ, HIỆU QUẢ VÀ NĂNG SUẤT

Khi AI được triển khai ở quy mô lớn, tiêu chí lựa chọn mô hình cũng thay đổi. Doanh nghiệp không thể chỉ nhìn vào giá trên mỗi triệu token mà phải đánh giá tổng chi phí để hoàn thành một nhiệm vụ, tốc độ xử lý, độ chính xác và độ ổn định.

Nghiên cứu so sánh GPT-6 Sol và Claude Opus 5.5 cho thấy mỗi mô hình có lợi thế khác nhau. GPT-6 Sol có ưu thế về tốc độ và chi phí đối với một số tác vụ lập trình, trong khi Claude Opus 5.5 thể hiện độ chính xác cao hơn trong những nhiệm vụ yêu cầu suy luận phức tạp và độ tin cậy nghiêm ngặt. Điều này cho thấy mô hình rẻ và nhanh chưa chắc là lựa chọn tốt nhất đối với các quy trình tài chính, bảo mật hoặc vận hành lõi.

Claude Sonnet 5.5 được nghiên cứu dẫn chứng như một hướng tiếp cận khác nhằm giải quyết bài toán cân bằng giữa chi phí và chất lượng. Việc giảm số lượng token trung gian, hạn chế các lần gọi công cụ không cần thiết và giảm vòng lặp sửa lỗi có thể làm giảm tổng chi phí thực tế cho mỗi nhiệm vụ. Điều này đặc biệt quan trọng khi Agentic AI được triển khai trên quy mô hàng nghìn hoặc hàng triệu tác vụ.

Tác động đến thị trường lao động

AI đồng thời tạo ra những biến động mới trong tuyển dụng. Dữ liệu LinkedIn được nghiên cứu dẫn lại cho thấy số hồ sơ ứng tuyển trung bình trên mỗi người tìm việc tăng khoảng 30%, một phần do ứng viên sử dụng AI để tự động hóa việc viết và tùy biến hồ sơ.

Hệ quả là doanh nghiệp phải xử lý lượng hồ sơ lớn hơn nhưng chất lượng tín hiệu lại thấp hơn. Để giải quyết vấn đề này, LinkedIn phát triển các công cụ tuyển dụng tích hợp AI tác nhân, trong đó AI hỗ trợ phân tích, xếp hạng và đề xuất ứng viên nhưng vẫn giữ quyết định cuối cùng trong tay con người. Mô hình này cho thấy nguyên tắc AI hỗ trợ quyết định thay vì hoàn toàn thay thế trách nhiệm của con người đang trở nên quan trọng.

4. CUỘC CHẠY ĐUA HẠ TẦNG VÀ CHIẾN LƯỢC QUỐC GIA

Sự phát triển của AI không chỉ là cuộc đua về thuật toán. Nó ngày càng trở thành cuộc đua về điện, nước, đất đai, trung tâm dữ liệu và bán dẫn.

Tại Hoa Kỳ, nhu cầu xây dựng trung tâm dữ liệu đã trở thành vấn đề chính trị – xã hội do tác động đến giá điện, môi trường và cộng đồng địa phương. Những phản ứng này cho thấy việc mở rộng năng lực tính toán không thể tách rời khỏi khả năng cung cấp năng lượng và sự chấp nhận của xã hội. Các tập đoàn công nghệ, tổ chức tài chính và công đoàn vì vậy bắt đầu hình thành những liên minh nhằm tạo ra khuôn khổ xã hội và kinh tế thuận lợi cho phát triển hạ tầng AI.

Ở châu Á, Hàn Quốc được nghiên cứu xem là trường hợp điển hình của chiến lược AI cấp quốc gia. Chính phủ nước này thúc đẩy siêu dự án AI quy mô lớn, kết hợp sản xuất chip nhớ hiệu năng cao, trung tâm dữ liệu và các ứng dụng “AI vật lý” trong sản xuất công nghiệp và phương tiện tự hành. Mục tiêu không chỉ là tăng năng lực tính toán mà còn gắn phát triển AI với tái cấu trúc vùng kinh tế và tạo việc làm kỹ thuật cao.

Ở lĩnh vực dịch vụ công, nghiên cứu đề cập America.gov như một ví dụ về việc đưa AI vào chính quyền số. Hệ thống sử dụng các mô hình AI để tổng hợp và truy xuất dữ liệu từ hàng chục nghìn cổng thông tin cơ quan liên bang. Tuy nhiên, cùng với lợi ích về hiệu quả hành chính là các câu hỏi về xung đột lợi ích và nguy cơ thông tin sai lệch nếu thiếu cơ chế kiểm chứng phù hợp.

5. RỦI RO AN NINH, THAO TÚNG CHÍNH TRỊ VÀ BẢN QUYỀN

Sự phổ biến của AI tạo ra một nghịch lý: cùng một công nghệ giúp tăng năng suất cũng có thể làm giảm đáng kể chi phí thực hiện các hành vi nguy hiểm.

Một trong những rủi ro nổi bật là sự phổ biến năng lực tấn công mạng thông qua các mô hình nguồn mở. Nghiên cứu dẫn báo cáo của Anthropic về GLM-5.3, cho thấy mô hình này có khả năng tự động hóa nhiều bước trong quá trình phát hiện và khai thác lỗ hổng. Đáng chú ý hơn, khả năng tùy biến mô hình nguồn mở có thể cho phép loại bỏ các cơ chế an toàn, khiến công nghệ trở nên dễ tiếp cận hơn đối với những chủ thể có mục đích xấu.

Một rủi ro khác là thao túng chính trị vi mô. AI có thể tạo ra các nội dung được cá nhân hóa ở quy mô lớn dựa trên hành vi, sở thích và thông tin của từng người. Nếu được kết hợp với các tác nhân tự động có khả năng tương tác trực tiếp trong những cộng đồng trực tuyến, công nghệ này có thể làm mờ ranh giới giữa vận động chính trị hợp pháp và thao túng tâm lý.

Tranh chấp bản quyền cũng trở thành một mặt trận quan trọng. Các vụ kiện giữa các nhà xuất bản và doanh nghiệp AI đặt ra câu hỏi nền tảng: liệu việc sử dụng các tác phẩm có bản quyền để huấn luyện mô hình có được xem là “sử dụng hợp lý” hay không. Cách các tòa án giải quyết vấn đề này có thể ảnh hưởng sâu rộng đến mô hình kinh tế của ngành AI và quan hệ giữa dữ liệu, quyền sở hữu trí tuệ và đổi mới công nghệ.

6. AI VÀ BẤT BÌNH ĐẲNG GIỮA CÁC QUỐC GIA

Một vấn đề ngày càng nổi bật là khoảng cách giữa các quốc gia sở hữu công nghệ AI tiên tiến và các nền kinh tế đang phát triển.

Tại các diễn đàn quốc tế, nhiều quốc gia thuộc Global South cảnh báo nguy cơ AI làm sâu sắc thêm bất bình đẳng nếu công nghệ, dữ liệu huấn luyện và quyền thiết lập tiêu chuẩn chỉ tập trung trong tay một số ít nước phát triển. Các quốc gia này không muốn chỉ trở thành thị trường tiêu thụ công nghệ mà mong muốn có tiếng nói thực chất trong việc quyết định cách AI được thiết kế, quản trị và phân phối lợi ích.

Vấn đề vì thế không chỉ là “ai sở hữu mô hình AI”, mà còn là ai sở hữu hạ tầng, dữ liệu, nhân lực, tiêu chuẩn và quyền quyết định luật chơi.

7. HÀM Ý ĐỐI VỚI CÁC NỀN KINH TẾ ĐANG PHÁT TRIỂN, TRONG ĐÓ CÓ VIỆT NAM

Theo nghiên cứu, các nền kinh tế đang phát triển đứng trước một cơ hội lớn để tận dụng AI nhằm rút ngắn khoảng cách công nghệ, nhưng đồng thời cũng đối mặt nguy cơ phụ thuộc vào hạ tầng và nền tảng của các tập đoàn nước ngoài.

Về hạ tầng, phát triển trung tâm dữ liệu và năng lực tính toán phải được đánh giá đồng thời với nhu cầu điện, nước, đất công nghiệp, môi trường và lợi ích kinh tế – xã hội. Việc thu hút đầu tư AI chỉ thực sự có ý nghĩa khi đi kèm chuyển giao công nghệ, tạo việc làm chất lượng cao và phát triển doanh nghiệp nội địa.

Về kinh tế công nghệ, doanh nghiệp cần chuyển từ tư duy lựa chọn AI dựa trên giá token sang đánh giá tổng chi phí hoàn thành nhiệm vụ, chất lượng đầu ra và mức độ kiểm soát dữ liệu. Các mô hình có khả năng triển khai và tinh chỉnh cục bộ có thể góp phần tăng tính tự chủ dữ liệu và kiểm soát chi phí.

Về an ninh, sự phát triển của AI tác nhân và các mô hình nguồn mở đòi hỏi cơ chế bảo vệ nhiều lớp. Doanh nghiệp nên áp dụng nguyên tắc đặc quyền tối thiểu, xác thực tập trung, luân chuyển khóa API và duy trì phê duyệt của con người đối với các hành động nhạy cảm.

Về chính sách, các quốc gia đang phát triển cần chủ động tham gia vào quá trình xây dựng tiêu chuẩn quốc tế, đồng thời xây dựng cơ chế trách nhiệm giải trình thuật toán và bảo vệ quyền tự quyết thông tin của công dân.

8. KẾT LUẬN

Đến cuối quý III/2026, AI toàn cầu đã bước sang giai đoạn thực tế và phân hóa sâu sắc hơn. Trọng tâm của cuộc cạnh tranh không còn chỉ nằm ở việc tạo ra mô hình có khả năng trả lời thông minh, mà chuyển sang khả năng triển khai AI với chi phí hợp lý, độ tin cậy cao, hạ tầng bền vững và cơ chế quản trị an toàn.

Agentic AI đang mở ra một phương thức tổ chức công việc mới, trong đó AI có thể chủ động thực hiện nhiều chuỗi nhiệm vụ. Tuy nhiên, sự gia tăng quyền tự chủ của AI đồng thời làm tăng rủi ro về an ninh mạng, thao túng thông tin, bản quyền và trách nhiệm pháp lý.

Vì vậy, lợi thế trong giai đoạn tiếp theo sẽ không chỉ thuộc về quốc gia hay doanh nghiệp sở hữu mô hình AI mạnh nhất, mà thuộc về những chủ thể có khả năng kết hợp đổi mới, hạ tầng, năng lượng, dữ liệu, nhân lực và quản trị rủi ro thành một hệ sinh thái thống nhất.

Đối với các nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam, bài toán quan trọng nhất là tận dụng AI để tăng năng suất và tạo lợi thế cạnh tranh nhưng không rơi vào tình trạng phụ thuộc công nghệ. Điều đó đòi hỏi chiến lược dài hạn về hạ tầng tính toán, dữ liệu, nhân lực AI, an ninh mạng, tiêu chuẩn quốc tế và quyền tự chủ công nghệ.

Cuối cùng, sự thành công của cuộc cách mạng AI không nên chỉ được đo bằng tốc độ phát triển công nghệ hay giá trị vốn hóa của các tập đoàn, mà còn phải được đánh giá bằng khả năng tạo ra tăng trưởng bền vững, bảo vệ an toàn hệ thống và phân bổ công bằng những lợi ích mà công nghệ mang lại.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Anthropic Research. (2026, September 28). GLM-5.3 and the Spread of Advanced Cyber Capabilities. Anthropic Cybersecurity Whitepapers.
2. Axios. (2026, September 28). AI Industry and Unions Form Coalition for Responsible Data Center Infrastructure. Axios Technology Policy.
3. CNBC. (2026, September 29). Meta Launches Muse for Small Business as Mark Zuckerberg Pushes Enterprise AI Expansion. CNBC Technology News.
4. CNBC. (2026, September 29). Trump Administration Launches America.gov Powered by Google Gemini and xAI Grok. CNBC Politics and Tech.
5. Nikkei Asia. (2026, September 29). South Korea's President Lee Jae Myung Orders Officials to Accelerate $589B AI Hub Megaproject. Nikkei Asian Review.
6. Politico. (2026, September 28). Major Publishers Urge Federal Court to Reject Justice Department Intervention in OpenAI Copyright Lawsuit. Politico Legal Affairs.
7. TechCrunch. (2026, September 29). OpenAI Gives Codex Reusable Cloud Environments That Work Across Devices. TechCrunch Developer Tools.
8. TechCrunch. (2026, September 29). OpenAI Expands ChatGPT Plugins into Full App-Like Interactive Experiences and Automations. TechCrunch Enterprise AI.
9. The Economist. (2026, September 28). Artificial Intelligence Is Coming for Israel's Voters: Microtargeting and Autonomous Political Influence. The Economist Middle East & Africa.
10. The New Stack. (2026, September 29). Benchmark Analysis: GPT-6 Sol Cost-Speed Advantages vs. Claude Opus 5.5 High-Context Precision. The New Stack Architecture.
11. The Straits Times. (2026, September 29). At United Nations, Developing Nations Call for Equal Voice and Structural Governance in Shaping AI Future. The Straits Times World.
12. The Wall Street Journal. (2026, September 29). LinkedIn CEO Dan Shapero on How AI Creates Labor Market Noise and Shapes Enterprise Recruitment. The Wall Street Journal CIO Journal.
13. VentureBeat. (2026, September 29). Anthropic Launches Claude Sonnet 5.5 Delivering 30% Task-Level Cost Reduction Through Reduced Latency. VentureBeat AI Infrastructure.
14. Ynetnews. (2026, September 29). Microsoft Pulls Back from Consumer Chatbot Race, Unifies Focus on Enterprise Copilot Capabilities. Ynet Tech & Digital.
15. ZDNet. (2026, September 29). OpenAI Dots: Autonomous Agents on Virtual Machines Raise Cost-Access Governance Dilemmas. ZDNet Innovation.

Ban biên tập VietIO_30/09/2026