Ghi chú của biên tập viên: Bài viết này tóm tắt các xu hướng chính của a16z cho năm 2026—từ dữ liệu đa phương thức và công cụ sáng tạo đến AI, các trường đại học bản địa, chuỗi bảo mật và tích hợp theo chiều dọc. Từ sự hợp tác AI đến sự hồi sinh của ngành công nghiệp Mỹ, một tầm nhìn đa tầng, toàn cảnh về tương lai được trình bày. Cơ sở hạ tầng: Dữ liệu đa phương thức: Cấu trúc bổ sung từ tài liệu, hình ảnh và video cho các kịch bản doanh nghiệp. Các công cụ sáng tạo AI sẽ trở nên hoàn toàn đa phương thức: người dùng có thể cung cấp bất kỳ nội dung tham chiếu nào (chẳng hạn như video, hình ảnh và âm thanh) để cho phép các mô hình tạo ra các cảnh mới, tiếp tục câu chuyện, chỉnh sửa các clip hiện có hoặc quay lại từ các góc độ khác nhau, do đó cung cấp cho người sáng tạo từ những người tạo meme đến các đạo diễn Hollywood khả năng kiểm soát chi tiết ở cấp độ đạo diễn truyền thống và tạo ra nhiều sản phẩm thành công. **Hạ tầng gốc tác nhân: Hỗ trợ khối lượng công việc quy mô lớn với tốc độ "tác nhân"** Hạ tầng phụ trợ doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với thách thức đáng kể từ các tác nhân AI nội bộ: chuyển từ khối lượng công việc có độ đồng thời thấp với tốc độ của con người sang các tác vụ đệ quy, bùng nổ và song song quy mô lớn với tốc độ của tác nhân. Điều này đòi hỏi phải xây dựng hạ tầng "gốc tác nhân", áp dụng chế độ cụm Thunder làm mặc định, tăng đáng kể giới hạn đồng thời và tối ưu hóa các cơ chế phối hợp; nếu không, các hệ thống cũ có thể hiểu sai hành vi của tác nhân là các cuộc tấn công DDoS. Công cụ sáng tạo đa phương thức: Cung cấp bất kỳ hình thức nội dung tham chiếu nào cho mô hình để tạo ra các tác phẩm mới hoặc chỉnh sửa các cảnh hiện có. Các công cụ sáng tạo AI sẽ thực sự hướng tới hỗ trợ đa phương thức, cho phép người dùng cung cấp bất kỳ hình thức nội dung tham chiếu nào (chẳng hạn như video, hình ảnh và âm thanh) để tạo ra các cảnh mới, tiếp tục câu chuyện, chỉnh sửa các clip hiện có hoặc quay lại các góc máy, do đó cung cấp cho người sáng tạo thuộc mọi lĩnh vực, từ người tạo meme đến đạo diễn Hollywood, độ chính xác đạo diễn gần như truyền thống. Kiến trúc dữ liệu gốc AI: Cách các tác nhân AI xử lý các vấn đề ngữ cảnh và sự phát triển của các công cụ Business Intelligence. Mặc dù kiến trúc dữ liệu hiện đại đã trưởng thành và được tích hợp trong năm qua thông qua các vụ sáp nhập và mua lại (như vụ sáp nhập giữa Fivetran và dbt) và các nền tảng thống nhất (như Databricks), nhưng kiến trúc dữ liệu gốc AI thực sự vẫn còn ở giai đoạn đầu. Trong tương lai, AI sẽ làm thay đổi sâu sắc luồng dữ liệu, cơ sở dữ liệu vector, truy cập ngữ cảnh dựa trên proxy và quy trình làm việc tự động, cho phép cơ sở hạ tầng dữ liệu… Cơ sở hạ tầng AI được tích hợp không thể tách rời. Video tương tác: Bắt đầu tạo ra những trải nghiệm sống động thực sự khiến bạn cảm thấy như thể có thể "bước vào" thế giới đó. Video sẽ chuyển đổi từ một phương tiện xem thụ động thành một không gian tương tác mà bạn thực sự có thể "bước vào": các mô hình video cuối cùng có thể hiểu thời gian, duy trì tính nhất quán, ghi nhớ lịch sử và phản hồi hành vi của người dùng trong thời gian thực, từ đó liên tục duy trì các quy tắc của con người, vật thể và vật lý. Điều này cho phép các video được tạo ra trở thành "môi trường sống" có thể xây dựng được để thực hành robot, phát triển trò chơi, tạo mẫu thiết kế và học tập tác nhân, lần đầu tiên cho phép con người trải nghiệm các video do AI tạo ra. Về phía người tiêu dùng: Đại học AI bản địa: Giáo sư trở thành kiến trúc sư học tập, lập kế hoạch dữ liệu và điều chỉnh mô hình. Trường Đại học AI bản địa đầu tiên sẽ được thành lập, một tổ chức học thuật thích ứng được xây dựng từ đầu và hoạt động xung quanh các hệ thống thông minh. Chương trình giảng dạy, hướng dẫn, nghiên cứu và hoạt động sẽ được tối ưu hóa liên tục thông qua phản hồi dữ liệu thời gian thực. Các giáo sư sẽ trở thành kiến trúc sư học tập, và các bài đánh giá sẽ tập trung vào tính minh bạch và khả năng sử dụng AI thành thạo của sinh viên, từ đó nuôi dưỡng những tài năng hàng đầu thành thạo trong việc điều phối và quản trị AI cho nền kinh tế mới. Sự xuất hiện của người dùng hoạt động thường xuyên (MAU) trong lĩnh vực sức khỏe: Người dùng không phải là bệnh nhân, nhưng họ muốn theo dõi sức khỏe của mình. Công nghệ y tế sẽ chứng kiến một nhóm người dùng cốt lõi mới: "MAU khỏe mạnh" - những người tiêu dùng chưa bị bệnh nhưng muốn thường xuyên theo dõi và hiểu về sức khỏe của họ. Tận dụng AI để giảm chi phí chăm sóc sức khỏe, các sản phẩm bảo hiểm hướng đến phòng ngừa mới và sự trỗi dậy của các mô hình đăng ký, một làn sóng các công ty khởi nghiệp và các công ty hiện có chuyên về AI sẽ nhắm mục tiêu vào nhóm khách hàng tiềm năng lớn nhất này, cung cấp các dịch vụ phòng ngừa tương tác liên tục, dựa trên dữ liệu, từ đó chuyển từ phương pháp điều trị sang phương pháp phòng ngừa. ChatGPT như một cửa hàng ứng dụng AI: Các nhà phát triển có thể tiếp cận 900 triệu người dùng của ChatGPT. Với OpenAI Apps SDK, sự hỗ trợ của Apple cho các ứng dụng mini và việc ra mắt chức năng trò chuyện nhóm của ChatGPT, ChatGPT, với 900 triệu người dùng, sẽ trở thành "cửa hàng ứng dụng" của kỷ nguyên AI, cung cấp một kênh phân phối gốc hoàn toàn mới cho các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng, từ đó tạo ra một làn sóng vàng của công nghệ tiêu dùng chỉ có một lần trong thập kỷ cùng với các công nghệ mới và hành vi tiêu dùng mới. Mô hình thế giới trong kể chuyện: Tạo môi trường 3D hoàn chỉnh từ các gợi ý văn bản. Các mô hình thế giới AI (như Marble và Genie 3) sẽ thống trị lĩnh vực kể chuyện, làm mờ ranh giới giữa người chơi và người sáng tạo bằng cách tạo ra các thế giới ảo 3D tương tác từ văn bản. Điều này sẽ thúc đẩy việc đồng sáng tạo các đa vũ trụ như "Generative Minecraft", các định dạng câu chuyện mới và nền kinh tế kỹ thuật số, đồng thời trở thành một môi trường đào tạo cho các tác nhân AI, robot và thậm chí cả... Môi trường mô phỏng mạnh mẽ của AGI mở ra những chân trời mới cho truyền thông sáng tạo và nền kinh tế. Quyền riêng tư tạo ra hiệu ứng mạng lưới: Quyền riêng tư phân biệt các chuỗi và tạo ra sự khóa chuỗi. Quyền riêng tư sẽ trở thành rào cản quan trọng nhất trong lĩnh vực tiền điện tử: nó không chỉ là một tính năng quan trọng cho việc ghi chuỗi tài chính toàn cầu, mà còn tạo ra hiệu ứng khóa chuỗi mạnh mẽ và hiệu ứng mạng lưới thông qua độ khó của việc "kết nối các bí mật". Điều này khiến người dùng khó di chuyển sau khi họ tham gia vào một chuỗi riêng tư, do đó hình thành mô hình "kẻ thắng cuộc chiếm tất cả" trong một môi trường cạnh tranh hiệu suất đồng nhất, nơi một vài chuỗi riêng tư thống trị hầu hết thị trường tiền điện tử. Mở rộng thị trường dự đoán: Trở nên lớn hơn, rộng hơn và thông minh hơn Thị trường dự đoán sẽ trở nên lớn hơn, rộng hơn và thông minh hơn bằng cách: niêm yết các hợp đồng sự kiện phức tạp hơn và tăng tính minh bạch thông qua mật mã; giới thiệu quản trị phi tập trung và các oracle LLM để giải quyết các trường hợp tranh chấp; tận dụng các tác nhân giao dịch AI để khám phá các tín hiệu mới và tiết lộ các yếu tố dự đoán sâu sắc; và bổ sung, chứ không phải thay thế, hệ sinh thái thăm dò ý kiến được cải thiện nhờ trí tuệ nhân tạo và mật mã. Hiểu về Đại lý của bạn: Đại lý cần chữ ký mật mã cho các giao dịch. Nút thắt cổ chai trong nền kinh tế đại lý sẽ chuyển từ trí thông minh sang xác minh danh tính: Danh tính phi con người đã vượt xa danh tính của con người, nhưng vẫn là một "bóng ma không có ngân hàng". Cần khẩn cấp xây dựng nguyên tắc "Biết Đại lý của bạn" (KYA), ràng buộc các đại lý với người ủy thác, các hạn chế và trách nhiệm của họ thông qua chữ ký mật mã. Nếu không, các thương gia sẽ tiếp tục chặn các giao dịch của đại lý, và ngành tài chính chỉ còn vài tháng để thiết lập cơ sở hạ tầng quan trọng này.
Phương tiện truyền thông được đặt cọc: Nó không chỉ thể hiện khái niệm "đầu tư", mà còn cung cấp bằng chứng có thể kiểm chứng
“Phương tiện truyền thông được đặt cọc sẽ xuất hiện: Người tạo nội dung sẽ sử dụng các công cụ mật mã như tài sản token, khóa lập trình, thị trường dự đoán và lịch sử trên chuỗi để chứng minh công khai và có thể kiểm chứng rằng họ đang "đặt cọc tiền của mình vào lời nói", từ đó thay thế tính trung lập giả tạo hoặc những tuyên bố suông của phương tiện truyền thông truyền thống bằng sự ràng buộc lợi ích minh bạch và cam kết rủi ro, cung cấp một tín hiệu mới và mạnh mẽ về độ tin cậy của thông tin, và bổ sung chứ không phải thay thế các hình thức truyền thông hiện có. Doanh nghiệp và Fintech Sự gián đoạn thực sự của phần mềm doanh nghiệp nằm ở chỗ "hệ thống ghi nhận" sẽ bắt đầu mất đi vị thế thống trị của nó: AI, thông qua việc đọc, ghi và suy luận trực tiếp về dữ liệu hoạt động, sẽ chuyển đổi ITSM, ... Các cơ sở dữ liệu thụ động như CRM được chuyển đổi thành các công cụ quy trình làm việc tự động. Với sự tiến bộ của các mô hình suy luận và quy trình dựa trên tác nhân, khả năng dự đoán, phối hợp và thực thi từ đầu đến cuối được đạt được, biến lớp tác nhân động thành giao diện chính, trong khi các hệ thống ghi chép truyền thống bị đẩy xuống lớp lưu trữ thương mại hóa. Giá trị chiến lược của chúng nhường chỗ cho những người chơi kiểm soát môi trường thực thi thông minh mà nhân viên thực sự sử dụng. Trí tuệ nhân tạo theo chiều dọc phát triển thành cộng tác đa người dùng: Lớp cộng tác trở thành một rào cản. Trí tuệ nhân tạo theo chiều dọc sẽ phát triển từ việc truy xuất thông tin và suy luận của người dùng đơn lẻ sang "chế độ đa người dùng": các tác nhân AI đại diện cho nhiều bên liên quan (chẳng hạn như người mua và người bán, người thuê nhà và nhà cung cấp, CFO và luật sư) để cộng tác và phối hợp trong phạm vi quyền hạn, quy trình làm việc và khung tuân thủ cụ thể theo lĩnh vực. Điều này đảm bảo đồng bộ hóa theo ngữ cảnh, đàm phán tự động trong các tham số và gắn cờ bất thường, cải thiện đáng kể tỷ lệ thành công của nhiệm vụ. Thông qua cộng tác đa người dùng và đa tác nhân, giá trị được khuếch đại, cuối cùng tạo thành hiệu ứng mạng lưới mạnh mẽ và một rào cản chống lại chi phí chuyển đổi.
Tác nhân trí tuệ giọng nói Mở rộng: Xử lý toàn bộ quy trình làm việc và vòng đời quan hệ khách hàng
AI Các tác nhân thoại sẽ phát triển từ các "giải pháp điểm truy cập" một cuộc gọi duy nhất thành các sản phẩm cốt lõi được tích hợp sâu vào hệ thống doanh nghiệp, xử lý toàn bộ quy trình làm việc đa phương thức và thậm chí toàn bộ vòng đời quan hệ khách hàng. Với những tiến bộ trong các mô hình cơ bản và khả năng gọi công cụ được cải thiện, mọi công ty sẽ có các tác nhân AI ưu tiên giọng nói để tối ưu hóa các quy trình kinh doanh chính. Cơ sở hạ tầng ngân hàng dựa trên AI: Quy trình làm việc song song, mượt mà hơn. AI sẽ thực sự chuyển đổi ngành ngân hàng và bảo hiểm: Các tổ chức tài chính lớn sẽ từ bỏ các hệ thống cũ và chuyển sang các nền tảng cơ sở hạ tầng dựa trên AI để tập trung và chuẩn hóa dữ liệu, do đó đơn giản hóa đáng kể các quy trình làm việc song song, hợp nhất các danh mục truyền thống để tạo thành một thị trường lớn hơn và tạo ra những người chiến thắng mới lớn hơn gấp 10 lần so với những gã khổng lồ cũ. Điều này là bởi vì tương lai của dịch vụ tài chính nằm ở việc xây dựng lại một hệ điều hành hoàn toàn mới dựa trên AI, chứ không chỉ đơn giản là thêm AI vào các hệ thống cũ. Cường quốc đổi mới của Mỹ: Hoa Kỳ sẽ xây dựng lại một Nền tảng công nghiệp ưu tiên phần mềm và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI): Bắt đầu từ mô phỏng, thiết kế tự động và vận hành dựa trên AI trong các lĩnh vực năng lượng, sản xuất, logistics và cơ sở hạ tầng, xây dựng tương lai trực tiếp thay vì hiện đại hóa quá khứ. Điều này sẽ mở ra những cơ hội đáng kể trong các hệ thống năng lượng tiên tiến, sản xuất công nghiệp nặng bằng robot, khai thác mỏ thế hệ tiếp theo, quy trình sinh học enzyme và hệ thống giám sát thời gian thực bằng cảm biến/máy bay không người lái tự hành, định hình thế kỷ thịnh vượng tiếp theo của nước Mỹ. Tư duy nhà máy: Triển khai AI theo mô-đun, kết hợp với lực lượng lao động lành nghề, cho phép các quy trình phức tạp hoạt động như một dây chuyền lắp ráp. Các nhà máy của Mỹ đang sẵn sàng cho sự hồi sinh, tập trung vào phần mềm và AI, áp dụng phương pháp "tư duy nhà máy" để giải quyết các thách thức trong năng lượng, khai thác mỏ, xây dựng và sản xuất. Bằng cách triển khai AI và các hệ thống tự động theo mô-đun cùng với lực lượng lao động lành nghề, các quy trình phức tạp, tùy chỉnh được chuyển đổi thành các hoạt động dây chuyền lắp ráp. Ngay từ ngày đầu tiên, việc lập kế hoạch cho quy mô và khả năng lặp lại cho phép điều hướng và giám sát nhanh chóng, chu kỳ thiết kế được đẩy nhanh, phối hợp tối ưu các dự án lớn và xử lý tự động các nhiệm vụ nguy hiểm. Cuối cùng, điều này sẽ dẫn đến sản xuất quy mô lớn các lò phản ứng hạt nhân, nhà ở và trung tâm dữ liệu, mở ra một kỷ nguyên vàng mới. của ngành công nghiệp. "Nhà máy chính là sản phẩm." Khả năng quan sát vật lý: Hiểu biết thời gian thực về hoạt động của các hệ thống như thành phố và lưới điện. Cuộc cách mạng quan sát sẽ mở rộng từ thế giới kỹ thuật số sang thế giới vật lý: tận dụng hàng tỷ camera và cảm biến được triển khai và kết nối để đạt được sự hiểu biết thời gian thực về cơ sở hạ tầng như thành phố và lưới điện, cung cấp kết cấu nhận thức vật lý chung cho robot và hệ thống tự động. Người chiến thắng sẽ là những người xây dựng các hệ thống đáng tin cậy, bảo vệ quyền riêng tư, có khả năng tương tác và tích hợp AI, cải thiện khả năng đọc hiểu xã hội mà không làm mất đi sự tự do. Phòng thí nghiệm khoa học tự động: Một vòng lặp khép kín từ giả thuyết đến thiết kế thí nghiệm. Với những tiến bộ trong các mô hình đa phương thức và khả năng thao tác của robot, các nhóm liên ngành sẽ xây dựng các phòng thí nghiệm tự động để đạt được một vòng lặp khép kín trong khám phá khoa học: từ việc tạo ra giả thuyết, thiết kế và thực hiện thí nghiệm, đến lý luận kết quả và nghiên cứu lặp đi lặp lại. Bằng cách tích hợp chuyên môn về AI, robot, khoa học vật lý/sinh học, sản xuất và vận hành, và sử dụng "phòng thí nghiệm không cần ánh sáng", các thí nghiệm liên tục có thể được tiến hành trên nhiều lĩnh vực, đẩy nhanh đáng kể quá trình khám phá khoa học.
Hui Xin
Brian
Aaron
YouQuan
Joy
Alex