Tóm tắt: Trong năm qua, những đột phá về trí tuệ nhân tạo đã chuyển từ khả năng mô hình sang khả năng hệ thống: hiểu chuỗi thời gian dài, duy trì tính nhất quán, thực hiện các tác vụ phức tạp và hợp tác với các tác nhân thông minh khác. Do đó, trọng tâm của việc nâng cấp công nghiệp đã chuyển từ đổi mới đơn lẻ sang định nghĩa lại cơ sở hạ tầng, quy trình làm việc và phương thức tương tác người dùng.
Trong báo cáo thường niên "Những ý tưởng lớn năm 2026", bốn nhóm đầu tư của a16z đã đưa ra những hiểu biết quan trọng cho năm 2026 từ bốn khía cạnh: cơ sở hạ tầng, tăng trưởng, chăm sóc sức khỏe và thế giới tương tác.
Về cơ bản, tất cả chúng đều thể hiện một xu hướng: Trí tuệ nhân tạo không còn là một công cụ, mà là một môi trường, một hệ thống và một tác nhân hoạt động song hành cùng con người.
Sau đây là đánh giá của bốn nhóm về những thay đổi cơ cấu trong năm 2026:
Với tư cách là nhà đầu tư, nhiệm vụ của chúng tôi là tìm hiểu kỹ lưỡng mọi ngóc ngách của ngành công nghệ, nắm bắt cách thức hoạt động của nó và dự đoán hướng phát triển tiếp theo. Do đó, vào tháng 12 hàng năm, chúng tôi mời các nhóm đầu tư chia sẻ những gì họ tin là "ý tưởng lớn" mà các doanh nhân công nghệ sẽ cần phải thực hiện trong năm tới.
Hôm nay, chúng tôi mang đến cho các bạn những góc nhìn từ các nhóm Cơ sở hạ tầng, Tăng trưởng, Sinh học + Sức khỏe và Chạy đua tốc độ. Quan điểm từ các nhóm khác sẽ được công bố vào ngày mai, vì vậy hãy đón chờ nhé.
Dữ liệu phi cấu trúc, đa phương thức luôn là nút thắt cổ chai lớn nhất đối với các doanh nghiệp, nhưng cũng là kho báu chưa được khai thác lớn nhất của họ. Mọi công ty đều bị choáng ngợp bởi các tệp PDF, ảnh chụp màn hình, video, nhật ký, email và đủ loại "dữ liệu hỗn độn" bán cấu trúc. Các mô hình ngày càng trở nên thông minh hơn, nhưng dữ liệu đầu vào lại ngày càng hỗn loạn—điều này khiến các hệ thống RAG tạo ra ảo giác, dẫn đến những lỗi tinh vi nhưng tốn kém do các tác nhân thông minh gây ra, và khiến các quy trình làm việc quan trọng phụ thuộc nhiều vào việc kiểm tra chất lượng thủ công.
Yếu tố hạn chế thực sự đối với các công ty AI hiện nay là sự suy giảm dữ liệu: trong một thế giới phi cấu trúc chứa đến 80% kiến thức của công ty, tính mới mẻ, cấu trúc và tính xác thực của dữ liệu đang liên tục giảm sút.
Đây là lý do tại sao việc gỡ rối "mớ hỗn độn" dữ liệu phi cấu trúc đang trở thành cơ hội kinh doanh cho cả một thế hệ. Các doanh nghiệp cần một phương pháp liên tục để làm sạch, cấu trúc, xác thực và quản lý dữ liệu đa phương thức của họ nhằm thực sự cho phép các khối lượng công việc AI tiếp theo hoạt động hiệu quả. Các ứng dụng này có mặt ở khắp mọi nơi: phân tích hợp đồng, tuyển dụng, xử lý khiếu nại, tuân thủ quy định, dịch vụ khách hàng, mua sắm, truy xuất kỹ thuật, hỗ trợ bán hàng, quy trình phân tích và tất cả các quy trình làm việc của nhân viên dựa trên ngữ cảnh đáng tin cậy.
Các công ty khởi nghiệp nền tảng có khả năng trích xuất cấu trúc từ tài liệu, hình ảnh và video, giải quyết xung đột, sửa chữa các đường dẫn dữ liệu và giữ cho dữ liệu luôn mới và có thể tìm kiếm được sẽ nắm giữ "chìa khóa mở cánh cửa" đến kho tàng tri thức và quy trình doanh nghiệp.
Trong thập kỷ qua, tuyển dụng là
