Điểm tin AI tuần (09/02 - 15/02/2026)
Đây là tuần đánh dấu bước ngoặt lớn khi các thực thể AI hàng đầu chính thức thương mại hóa dịch vụ thông qua quảng cáo và đưa agent vào quy trình vận hành thực tế.
1. OpenAI bắt đầu triển khai quảng cáo trong ChatGPT
Từ ngày 9/2, OpenAI triển khai thử nghiệm quảng cáo trong ChatGPT cho các nhóm người dùng sử dụng gói Miễn phí và Go. Động thái này khai thác lượng người dùng lên tới 800 triệu mỗi tuần, tập trung vào mô hình gắn quảng cáo với ứng dụng và hệ sinh thái agent thay vì các biểu ngữ truyền thống. Đây là bước chuẩn bị quan trọng khi OpenAI hướng tới mức định giá 1.000 tỷ USD và tìm cách đa dạng hóa nguồn thu nhằm giảm sự phụ thuộc vào doanh thu từ API. Mô hình quảng cáo mới được thiết kế theo triết lý ưu tiên các nhà phát triển công cụ thay vì các robot gửi tin nhắn rác.
Việc bật tính năng quảng cáo cho thấy áp lực duy trì chi phí vận hành khổng lồ của các mô hình ngôn ngữ lớn khi quy mô người dùng đạt mức kỷ lục. Đối với người dùng, trải nghiệm hội thoại sẽ bắt đầu bị thương mại hóa, nhưng đồng thời mở ra cơ hội tiếp cận nhiều công cụ được tài trợ chất lượng cao. Các nhà phát triển có thêm kênh tiếp cận khách hàng tiềm năng thông qua việc tài trợ ứng dụng, tạo ra một thị trường tiếp thị mới dựa trên bối cảnh hội thoại trực tiếp thay vì chỉ dựa vào từ khóa tìm kiếm đơn thuần.
Nguồn: Kernel Weekly, UniFuncs
2. Anthropic xác lập nguyên tắc đạo đức trong quảng cáo AI
Ngược lại với chiến lược của OpenAI, Anthropic vừa công bố lập trường hạn chế tối đa các dạng quảng cáo có nguy cơ thao túng hoặc làm suy giảm chất lượng trải nghiệm trí tuệ. Công ty nhấn mạnh triết lý AI Hiến pháp (Constitutional AI) và ưu tiên thu lợi nhuận từ khách hàng doanh nghiệp và các mô hình chuyên biệt hơn là khai thác dữ liệu người dùng cho mục đích tiếp thị. Động thái này diễn ra trong bối cảnh Anthropic chuẩn bị hoàn tất vòng gọi vốn mới, có thể đưa định giá công ty lên mức 380 tỷ USD để cạnh tranh trực tiếp với các đối thủ lớn.
Chiến lược của Anthropic nhắm vào nhóm người dùng và tổ chức coi trọng sự tin cậy và tính tách bạch trong kết quả phản hồi của AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế và pháp lý. Sự đối lập về mô hình kinh doanh giữa các phòng lab hàng đầu tạo ra sự phân hóa rõ rệt trên thị trường: một bên là siêu nền tảng đại chúng và một bên là hạ tầng chuyên sâu cho công việc chuyên môn. Điều này giúp các doanh nghiệp có thêm lựa chọn hạ tầng phù hợp với tiêu chuẩn đạo đức và yêu cầu về tính minh bạch của dữ liệu nội bộ.
Nguồn: UniFuncs, AI News Digest
3. Google ra mắt Data Commons MCP cho AI agent
Google chính thức giới thiệu Data Commons MCP vào ngày 9/2, một máy chủ giao thức ngữ cảnh mô hình (Model Context Protocol) cho phép AI agent truy cập tập trung vào kho dữ liệu công cộng khổng lồ. Công cụ này cung cấp số liệu chuẩn hóa về kinh tế, dân số và khoa học mà không yêu cầu người dùng phải tự tải lên hoặc xử lý dữ liệu thô. Đây là một phần trong chiến lược củng cố Gemini như một trợ lý phân tích dữ liệu thế giới thực, giúp giảm thiểu tình trạng AI đưa ra thông tin sai lệch do thiếu nguồn dẫn chứng chính thống từ các tổ chức quốc tế.
Việc chuẩn hóa cách thức mô hình truy cập dữ liệu công cộng giúp nâng cao đáng kể độ chính xác cho các báo cáo nghiên cứu và phân tích thị trường. Các nhà nghiên cứu độc lập và sinh viên có thể rút ngắn thời gian tìm kiếm số liệu thô để tập trung vào phần nhận định chuyên sâu. Xu hướng này thúc đẩy việc hình thành các hệ sinh thái agent có khả năng làm việc với số liệu thực thay vì chỉ xử lý ngôn ngữ, góp phần chuyên nghiệp hóa các trợ lý trí tuệ nhân tạo trong môi trường học thuật và kinh doanh.
Nguồn: UniFuncs
4. DeepSeek chuẩn bị ra mắt mô hình V4 chuyên dụng cho lập trình
Phòng lab AI DeepSeek tại Trung Quốc thông báo kế hoạch ra mắt mô hình DeepSeek-V4 trong tháng 2 với trọng tâm là khả năng lập trình phần mềm. Theo các báo cáo nội bộ, mô hình mới cam kết vượt qua các đối thủ từ Mỹ trên các bài kiểm tra coding nhờ khả năng xử lý prompt dài và tối ưu hóa cho các bài toán kiến trúc phức tạp. DeepSeek-V4 cũng được thiết kế để có mức chi phí vận hành thấp hơn, hướng tới việc phổ cập công nghệ lập trình hỗ trợ bởi AI cho cộng đồng mã nguồn mở và các nhà phát triển tự do trên toàn thế giới.
Sự xuất hiện của một mô hình lập trình mạnh mẽ ngoài khu vực Mỹ làm gia tăng tính đa cực trong cuộc đua công nghệ toàn cầu, góp phần kéo mặt bằng chi phí dịch vụ AI xuống thấp hơn. Các lập trình viên có thêm lựa chọn công cụ hiệu quả để tối ưu hóa năng suất làm việc mà không đòi hỏi ngân sách đầu tư quá lớn. Tuy nhiên, việc ứng dụng rộng rãi các mô hình này trong môi trường doanh nghiệp vẫn đặt ra những yêu cầu khắt khe về việc kiểm soát dòng dữ liệu xuyên biên giới và đảm bảo an ninh mạng cho các dự án phần mềm quan trọng.
Nguồn: Reuters, UniFuncs
5. Các tập đoàn lớn bắt đầu vận hành AI agent trong quy trình lõi
Goldman Sachs hiện đang hợp tác với Anthropic để thử nghiệm các AI agent tự động xử lý các quy trình back-office nặng nề như rà soát tài liệu tuân thủ và chuẩn bị báo cáo tài chính. Song song đó, các tập đoàn như Uber, HP, Oracle và T-Mobile cũng bắt đầu đưa agent vào quy trình vận hành thực tế trong mảng logistics và dịch vụ khách hàng thay vì chỉ dừng lại ở các phiên bản thử nghiệm. Những dự án này đánh dấu giai đoạn AI bắt đầu gánh vác các chuỗi công việc lặp lại có quy mô lớn và yêu cầu độ chính xác tuyệt đối trong môi trường doanh nghiệp.
Việc các tổ chức tài chính và công nghệ hàng đầu triển khai agent thực tế cho thấy sự dịch chuyển trọng tâm từ AI trò chuyện sang AI hành động (Action-oriented AI). Kỹ năng quản trị và giám sát các tác vụ tự trị của AI trở nên quan trọng hơn đối với nhân sự văn phòng trong bối cảnh máy móc đảm nhận các phần việc thủ tục. Sự thay đổi này buộc các doanh nghiệp phải thiết lập các tiêu chuẩn mới về quản trị rủi ro, kiểm toán hệ thống và bảo mật để kiểm soát các hành động thực thi tự động bên trong hệ thống kinh doanh cốt lõi.
Nguồn: Lazarev.agency
6. Giá trị thị trường của các công ty AI ghi nhận biến động mạnh
Định giá của Anthropic hiện đạt mức khoảng 380 tỷ USD nhờ các khoản đầu tư chiến lược từ Amazon và Google, tạo áp lực cạnh tranh trực tiếp lên vị thế dẫn đầu của OpenAI. Các bản tin tài chính ghi nhận Anthropic sắp hoàn tất vòng gọi vốn mới để mở rộng mảng plugin và agent chuyên biệt cho các lĩnh vực như tài chính, pháp lý và y tế. Cuộc đua giữa các “siêu kỳ lân” AI không còn chỉ nằm ở việc nâng cấp thông số mô hình mà đã chuyển sang khả năng thu hút khách hàng doanh nghiệp và xây dựng hệ sinh thái ứng dụng có khả năng sinh lời bền vững.
Định giá khổng lồ của các thực thể AI cho thấy sự kỳ vọng cực lớn từ giới đầu tư vào khả năng thay đổi cấu trúc nền kinh tế của công nghệ trí tuệ nhân tạo. Sự cạnh tranh đa cực giúp người dùng cá nhân và doanh nghiệp nhỏ hưởng lợi từ việc giá dịch vụ linh hoạt hơn và các tính năng mới được cập nhật liên tục để chiếm lĩnh thị phần. Tuy nhiên, bối cảnh này cũng đặt ra những câu hỏi về tính ổn định của thị trường chứng khoán phần mềm và nguy cơ hình thành bong bóng công nghệ khi chi phí hạ tầng tính toán vẫn duy trì ở mức rất cao.
Nguồn: Lao Động, AI News Digest
AI Việt Nam tuần này
7. Doanh nghiệp nước ngoài đánh giá cao tiềm năng AI tại Việt Nam
Tại một tọa đàm công nghệ tổ chức ở TP.HCM, lãnh đạo nhiều doanh nghiệp quốc tế ghi nhận tốc độ ứng dụng trí tuệ nhân tạo nhanh chóng của lực lượng lao động Việt Nam. Các chuyên gia đánh giá Việt Nam có tiềm năng lớn trong việc trở thành mắt xích quan trọng của chuỗi cung ứng bán dẫn và hạ tầng trung tâm dữ liệu tại khu vực Đông Nam Á. Các đại diện nước ngoài nhấn mạnh sự tăng trưởng của đội ngũ nhân sự công nghệ trẻ và các chính sách linh hoạt trong việc xây dựng khung pháp lý cho AI là những yếu tố then chốt thu hút dòng vốn đầu tư quốc tế vào các dự án đổi mới sáng tạo trong nước.
Những nhận xét tích cực từ giới đầu tư quốc tế tạo ra tín hiệu khả quan về nhu cầu nhân lực và cơ hội việc làm cho người học AI tại Việt Nam. Để khai thác hiệu quả cơ hội này, các doanh nghiệp và lập trình viên trong nước cần chủ động nâng cấp năng lực quản trị dữ liệu và tiêu chuẩn bảo mật theo chuẩn toàn cầu. Sự công nhận về tốc độ thích ứng cũng góp phần thúc đẩy lộ trình hoàn thiện các quy định pháp luật về trí tuệ nhân tạo, dự kiến sẽ có những tác động rõ rệt khi các bộ luật liên quan chính thức có hiệu lực vào tháng 3/2026.
Nguồn: Tuổi Trẻ Online
8. Tác động của các mô hình coding giá rẻ đến thị trường outsourcing Việt Nam
Sự xuất hiện của các mô hình chuyên dụng cho lập trình như DeepSeek-V4 với chi phí thấp đang tác động trực tiếp đến chiến lược vận hành của các công ty gia công phần mềm tại Việt Nam. Nhiều doanh nghiệp outsourcing bắt đầu thử nghiệm tích hợp các mô hình này vào quy trình sản xuất để tối ưu hóa giá thành dịch vụ so với các giải pháp từ các đối thủ quốc tế. Việc sử dụng AI để hỗ trợ viết mã giúp các nhà phát triển Việt Nam tăng năng suất lập trình đối với các dự án có cấu trúc phức tạp, từ đó duy trì sức cạnh tranh về chi phí và chất lượng trên thị trường phần mềm toàn cầu.
Khả năng tiếp cận các hạ tầng trí tuệ nhân tạo giá rẻ giúp các startup công nghệ Việt Nam giảm bớt rào cản tài chính trong giai đoạn đầu phát triển sản phẩm. Tuy nhiên, sự phụ thuộc vào các mô hình xuyên biên giới đòi hỏi các nhà phát triển trong nước phải xây dựng chiến lược đa dạng hóa công cụ để tránh rủi ro gián đoạn dịch vụ hoặc thay đổi chính sách từ nhà cung cấp. Việc làm chủ các kỹ năng tùy biến mô hình và đảm bảo tính bảo mật cho mã nguồn của khách hàng sẽ là yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh bền vững của nhân sự công nghệ Việt trong tương lai.
Nguồn: Phân tích dựa trên xu hướng thị trường
Kết luận
Tuần qua chứng kiến sự chuyển dịch từ các cuộc đua thông số thuần túy sang các chiến lược thương mại hóa thực dụng và ứng dụng sâu vào quy trình kinh doanh. Từ việc OpenAI triển khai quảng cáo đến việc các tập đoàn tài chính đưa agent vào vận hành, ngành trí tuệ nhân tạo đang xác lập một nền tảng giá trị kinh tế rõ nét hơn. Những chuyển động này cho thấy nửa đầu năm 2026 sẽ là giai đoạn các tiêu chuẩn về đạo đức, quản trị rủi ro và hiệu quả chi phí AI được đặt lên hàng đầu.