SAN FRANCISCO — Trong nửa đầu năm 2026, cuộc cạnh tranh giữa các phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo hàng đầu Hoa Kỳ như OpenAI, Google DeepMind và Anthropic đang chuyển dịch rõ rệt sang phát triển các hệ thống tác tử (agent) tự cải thiện. Các hãng này tập trung vào việc xây dựng mô hình có khả năng tự đánh giá, điều chỉnh tham số và tối ưu hóa quy trình làm việc mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

Theo báo cáo công nghệ giữa năm 2026, chiến lược sản phẩm của nhóm này đang được định hình lại để phục vụ trực tiếp cho các tác vụ phức tạp. OpenAI và Anthropic đã tung ra nhiều phiên bản cập nhật tập trung vào khả năng lập trình tự động và hỗ trợ doanh nghiệp, trong khi Google DeepMind tích hợp công nghệ Gemini vào chuỗi phát triển phần mềm nội bộ và đối tác bên ngoài.

Yếu tố then chốt trong giai đoạn này là nhu cầu điện toán tăng vọt. Việc huấn luyện và vận hành các mô hình tự tối ưu hóa đòi hỏi hạ tầng máy chủ chuyên dụng và nguồn năng lượng ổn định, khiến các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tại Mỹ đang phải điều chỉnh kế hoạch mở rộng trung tâm dữ liệu. Chi phí tính toán cho mỗi lần chạy tác tử tự hành cũng được ước tính tăng đáng kể so với giai đoạn trước.

Bên cạnh đó, vấn đề đánh giá an toàn (safety evaluation) trở thành ưu tiên hàng đầu của các hãng công nghệ. Trước nguy cơ hệ thống đưa ra quyết định sai lệch trong môi trường sản xuất, các phòng thí nghiệm đang triển khai quy trình kiểm thử đa lớp, bao gồm giám sát tự động và cơ chế can thiệp thủ công khi phát hiện bất thường.

Đối với doanh nghiệp, việc tích hợp các giải pháp AI tự cải thiện vào vận hành vẫn gặp phải rào cản về độ chính xác và tuân thủ quy định. Nhiều tổ chức tài chính và y tế tại Mỹ đang thận trọng trong quá trình thử nghiệm, yêu cầu đối tác công nghệ cung cấp báo cáo minh bạch về nguồn dữ liệu huấn luyện và cơ chế kiểm soát rủi ro trước khi phê duyệt triển khai trên diện rộng.

Thị trường Việt Nam cũng chịu tác động trực tiếp từ xu hướng này. Các doanh nghiệp phần mềm trong nước đang tăng cường kết nối với hệ sinh thái API của Mỹ để nâng cấp công cụ hỗ trợ lập trình và tự động hóa quy trình nội bộ. Tuy nhiên, nhóm chuyên gia lưu ý rằng việc phụ thuộc vào hạ tầng và mô hình nước ngoài đòi hỏi chiến lược dự phòng về dữ liệu và khả năng tương thích kỹ thuật.

Nguồn: Báo cáo công nghệ IBD, chủ đề đua trí tuệ nhân tạo siêu cấp tháng 7/2026.