10 xu hướng công nghệ chiến lược và tầm nhìn quản trị tương lai (phần 1)
Trong bối cảnh thế giới đã bước sang ngưỡng cửa của năm 2026, dòng chảy đổi mới sáng tạo không còn diễn ra theo những bước tiến tuần tự mà chuyển sang trạng thái bùng nổ theo cấp số nhân. Sự hội tụ giữa trí tuệ nhân tạo (AI), các hệ thống tự chủ vật lý và các rủi ro địa chính trị đang buộc các tổ chức phải tái định nghĩa lại toàn bộ cấu trúc vận hành của mình. Nếu như giai đoạn trước đây được đánh dấu bằng sự say mê thử nghiệm với các mô hình ngôn ngữ lớn sơ khai, thì giai đoạn từ năm 2026 trở đi sẽ chứng kiến sự chuyển dịch mang tính quyết định từ thử nghiệm sang tác động thực tế. Các nhà lãnh đạo công nghệ hiện nay không còn coi đổi mới là một dự án phụ mà phải tích hợp nó vào lõi chiến lược để đảm bảo khả năng phục hồi và tăng trưởng bền vững.
10 xu hướng công nghệ chiến lược
Dưới đây là phân tích chuyên sâu về 10 xu hướng công nghệ chiến lược sẽ định hình lại tương lai kinh doanh và đời sống xã hội trong những năm tới.
1. Nền tảng phát triển thuần AI
Tái cấu trúc quy trình kỹ thuật phần mềm thông qua AI tạo sinh Các nền tảng phát triển thuần AI sử dụng AI tạo sinh để tăng tốc quá trình tạo phần mềm, cho phép các nhóm nhỏ, linh hoạt hoặc thậm chí là các chuyên gia nghiệp vụ xây dựng ứng dụng nhanh hơn với khả năng quản trị tích hợp. Xu hướng này không chỉ dừng lại ở việc hỗ trợ viết mã mà còn tiến tới và sử dụng các tác nhân AI để cùng sáng tạo ứng dụng. Gartner dự báo rằng, đến năm 2030, khoảng 80% các tổ chức sẽ chuyển đổi các đội ngũ phần mềm lớn hiện tại thành các nhóm nhỏ hơn, được tăng cường năng lực bởi AI. Điều này buộc các giám đốc thông tin (CIO) phải tư duy lại toàn bộ cách thức kỹ sư hóa phần mềm, chuyển dịch từ mô hình “xây dựng hay mua” sang tự đổi mới tại chỗ với năng suất cực cao.
2. Nền tảng siêu máy tính AI
Xây dựng hạ tầng chuyên biệt cho kỷ nguyên mô hình ngôn ngữ khổng lồ Sự phức tạp ngày càng tăng của AI đòi hỏi một loại hạ tầng mục đích đặc biệt, kết hợp giữa CPU, GPU, các chip chuyên dụng (AI ASICs) và máy tính lấy cảm hứng từ não bộ (neuromorphic computing). Những hệ thống này cung cấp hiệu suất và khả năng mở rộng chưa từng có để điều phối các khối lượng công việc phức tạp trong học máy, phân tích dữ liệu và mô phỏng. Đến năm 2028, dự kiến hơn 40% các doanh nghiệp hàng đầu sẽ áp dụng các mô hình máy tính lai vào các quy trình làm việc quan trọng, tăng đáng kể so với mức 8% hiện nay. Việc đầu tư vào siêu máy tính không chỉ giúp tăng tốc đổi mới mà còn giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí năng lượng và khả năng xử lý các mô hình AI có quy mô siêu lớn.
3. Điện toán bảo mật: Lá chắn bảo vệ dữ liệu trong quá trình xử lý tại môi trường lai và ít tin cậy
Điện toán bảo mật bảo vệ dữ liệu ngay trong quá trình sử dụng bằng cách cách ly các khối lượng công việc bên trong môi trường thực thi tin cậy (TEEs) dựa trên phần cứng. Điều này cho phép các tổ chức xử lý dữ liệu nhạy cảm một cách an toàn ngay cả trên các hạ tầng chung hoặc hạ tầng từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Dự kiến đến năm 2029, hơn 75% các hoạt động xử lý dữ liệu trên các hạ tầng sẽ được bảo mật bằng công nghệ này. Đây là yếu tố sống còn cho các ngành chịu sự quản lý chặt chẽ như y tế, tài chính, đồng thời hỗ trợ các kiến trúc đa đám mây và đa khu vực pháp lý theo mô hình zero trust (zero trust là mô hình luôn luôn xác thực, không bao giờ mặc định tin tưởng).

Ảnh minh họa
4. Hệ thống đa tác nhân: Sự chuyển dịch từ công cụ hỗ trợ đơn lẻ sang mạng lưới cộng tác tự chủ
Các hệ thống đa tác nhân bao gồm mạng lưới các tác nhân AI chuyên biệt cộng tác với nhau để thực hiện các mục tiêu chung và giải quyết các quy trình phức tạp nhiều bước. Khác với các mô hình đơn lẻ, MAS cho phép tự động hóa toàn bộ quy trình công việc bằng cách điều phối các tác nhân thực hiện các nhiệm vụ khác nhau một cách nhịp nhàng. Thị trường tác nhân AI tự chủ dự báo sẽ đạt quy mô 8,5 tỷ USD vào năm 2026 và có thể lên tới 45 tỷ USD vào năm 2030 nếu các doanh nghiệp giải quyết tốt bài toán về khả năng tương tác và quản trị hành vi của tác nhân. Xu hướng này đánh dấu sự chuyển dịch từ việc dùng AI như một công cụ hỗ trợ sang một động cơ điều phối thông minh trong doanh nghiệp.
5. Mô hình ngôn ngữ chuyên biệt: Tối ưu hóa độ chính xác và tính tuân thủ cho các lĩnh vực đặc thù
Thay vì phụ thuộc vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tổng quát, các doanh nghiệp đang hướng tới mô hình ngôn ngữ chuyên biệt (DSLMs) được đào tạo hoặc tinh chỉnh trên các tập dữ liệu chuyên biệt của từng ngành như pháp lý, lâm sàng hoặc công nghiệp. DSLMs mang lại độ chính xác cao hơn, hiểu rõ các thuật ngữ kỹ thuật và ngữ cảnh đặc thù, đồng thời giảm chi phí vận hành và tăng cường khả năng quản trị. Đối với các tổ chức đang số hóa môi trường pháp lý, DSLMs giúp xây dựng các hệ thống AI không chỉ xử lý thông tin mà còn hiểu logic đằng sau các quy định, hỗ trợ đưa ra các quyết định có tính minh bạch và có thể kiểm toán. Điều này giúp các doanh nghiệp biến sự tuân thủ thành một chất xúc tác cho đổi mới sáng tạo.
Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam, số 1+2 năm 2026 (ntqnhu)