Trung Quốc và cuộc đua AI mới: Nhà đầu tư tìm kiếm “giá trị độc lập” sau làn sóng vốn khổng lồ

Thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) đang bước sang một giai đoạn mới khi dòng vốn đầu tư không còn chỉ tập trung vào các mô hình nền tảng, mà bắt đầu tìm kiếm những công nghệ và ứng dụng có khả năng tạo ra giá trị kinh tế thực tế.

Trong nửa đầu năm 2026, lượng vốn đầu tư vào thị trường AI toàn cầu được cho là đã vượt 1,7 lần tổng vốn đầu tư của cả năm 2025. Con số này cho thấy mức độ kỳ vọng rất lớn của giới đầu tư đối với AI, bất chấp những tranh luận ngày càng mạnh về định giá, khả năng thương mại hóa và nguy cơ hình thành bong bóng.

Tại Hội nghị Thượng đỉnh Bund diễn ra ở Thượng Hải, nhiều nhà đầu tư công nghệ và vốn mạo hiểm đã đưa ra quan điểm đáng chú ý về hướng đi tiếp theo của nền kinh tế AI.

Theo các nhà đầu tư, cơ hội mới có thể xuất hiện ở nhiều tầng khác nhau, từ cơ sở hạ tầng AI, phần cứng thông minh, AI doanh nghiệp, trí tuệ thể hiện hay còn gọi là AI vật lý, cho tới các công cụ AIGC và những phương thức tương tác mới giữa con người với máy móc.

Điểm chung trong các nhận định là thị trường AI vẫn chưa bước vào giai đoạn trưởng thành. Thay vào đó, nhiều lĩnh vực quan trọng vẫn đang ở giai đoạn khám phá và có thể chỉ đang tiến gần đến một bước ngoặt công nghệ.

Vốn AI toàn cầu tăng mạnh nhưng nhà đầu tư bắt đầu thận trọng hơn

He Fei, một nhà đầu tư của quỹ AEF NextGen thuộc Alibaba, cho biết tại hội nghị ở Thượng Hải rằng lượng vốn đầu tư vào AI trong nửa đầu năm 2026 đã vượt đáng kể tổng mức đầu tư của cả năm 2025.

Dòng tiền mạnh cho thấy AI tiếp tục được xem là một trong những động lực quan trọng nhất của nền kinh tế công nghệ mới.

Tuy nhiên, dòng vốn lớn cũng kéo theo một câu hỏi khó: Liệu AI đang thực sự tạo ra giá trị tương xứng với số tiền mà thị trường đang đổ vào hay một phần trong đó chỉ là hiệu ứng kỳ vọng?

Đây là vấn đề đặc biệt rõ ở lĩnh vực AI vật lý và robot hình người.

Một mặt, những màn trình diễn robot ngày càng ấn tượng, khả năng vận động được cải thiện và kế hoạch niêm yết của một số doanh nghiệp nổi tiếng đã kích thích sự quan tâm của nhà đầu tư.

Mặt khác, hiệu suất của một số cổ phiếu công nghệ sau khi niêm yết không đạt kỳ vọng, trong khi việc thương mại hóa robot vẫn gặp nhiều trở ngại. Điều này khiến câu hỏi về “bong bóng AI” tiếp tục xuất hiện.

Các nhà đầu tư tại hội nghị Bund cho rằng cần phân biệt rõ giữa định giá quá cao ở một số công ty và triển vọng dài hạn của toàn ngành.

Theo quan điểm này, một số phân khúc có thể đang được định giá quá mức, nhưng điều đó không đồng nghĩa toàn bộ AI là một bong bóng.

AI vật lý vẫn ở giai đoạn rất sớm và đang chờ bước ngoặt

Trí tuệ thể hiện, hay AI vật lý, là một trong những lĩnh vực được quan tâm nhất trong nền kinh tế AI mới.

Khác với các mô hình AI chủ yếu hoạt động trong môi trường kỹ thuật số, AI vật lý hướng tới việc giúp robot có khả năng quan sát, hiểu môi trường, lập kế hoạch và thực hiện hành động trong thế giới thực.

Đây là một bài toán khó hơn nhiều.

Robot không chỉ cần “biết” điều gì đang xảy ra mà còn phải phản ứng chính xác với những thay đổi liên tục của môi trường. Chúng phải xử lý hình ảnh, âm thanh, không gian, vật thể, lực tác động và các tình huống bất ngờ trong thời gian thực.

Triệu Phúc Hằng, Giám đốc đầu tư của 9H Capital, cho rằng giai đoạn hiện tại của AI vật lý có nhiều điểm tương đồng với ngành mô hình AI trước thời điểm ChatGPT xuất hiện vào năm 2022.

Trước khi các mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra bước ngoặt, ngành này từng tồn tại nhiều tranh luận về quy mô dữ liệu, phương pháp tiền huấn luyện và chiến lược hậu huấn luyện.

Chỉ sau khi các quy luật mở rộng được kiểm chứng và hướng phát triển công nghệ dần hội tụ, thị trường mới bước vào giai đoạn bùng nổ mạnh.

Theo lập luận này, AI vật lý hiện cũng đang ở một thời kỳ tương tự.

Các nhóm phát triển đang thử nghiệm nhiều hướng khác nhau. Một số tập trung vào những ứng dụng đơn nhiệm có thể nhanh chóng tạo doanh thu, trong khi các nhóm khác đặt cược vào việc xây dựng mô hình nền tảng quy mô lớn với khả năng khái quát hóa cao hơn.

Sự tồn tại đồng thời của nhiều hướng công nghệ cho thấy ngành vẫn còn rất sớm và chưa có một mô hình chiến thắng rõ ràng.

Robot cần vượt qua “bài kiểm tra thế giới thực”

Một trong những vấn đề quan trọng nhất đối với AI vật lý là khả năng chuyển từ trình diễn sang thương mại hóa.

Một robot có thể thực hiện một động tác phức tạp trong môi trường được kiểm soát không đồng nghĩa với việc nó có thể hoạt động ổn định trong nhà máy, kho hàng, bệnh viện hoặc gia đình.

Theo Triệu Phúc Hằng, bước ngoặt thực sự sẽ đến khi các doanh nghiệp hàng đầu chứng minh được rằng quy luật mở rộng có thể tạo ra tiến bộ đáng kể trong thế giới vật lý.

Nói cách khác, nếu dữ liệu lớn hơn, mô hình lớn hơn và quá trình huấn luyện tốt hơn có thể liên tục cải thiện khả năng tự chủ, suy luận và khái quát hóa của robot, ngành AI vật lý mới có cơ sở để bước sang giai đoạn phát triển mới.

Trước thời điểm đó, các màn trình diễn hoặc điều khiển từ xa chủ yếu phản ánh mức độ hoàn thiện kỹ thuật.

Chúng chưa đủ để chứng minh rằng robot đã đạt đến một trình độ trí thông minh tổng quát cao.

Đây cũng là lý do nhà đầu tư cần thận trọng khi đánh giá những video trình diễn robot đang lan truyền trên thị trường.

“Quản lý kỳ vọng” trở thành yếu tố quan trọng

Nham Thiên Hàng, Phó Chủ tịch Quỹ Frees, nhấn mạnh rằng sự phát triển của AI vật lý không diễn ra theo đường thẳng giống như nhiều sản phẩm Internet trước đây.

Trong lĩnh vực phần mềm, một sản phẩm có thể được cập nhật nhanh chóng và tiếp cận hàng triệu người dùng trong thời gian ngắn.

Nhưng với robot, quá trình phát triển liên quan đến cả phần cứng, phần mềm, dữ liệu, môi trường vật lý và an toàn vận hành.

Một thay đổi nhỏ trong thiết kế phần cứng có thể kéo theo hàng loạt yêu cầu mới đối với mô hình AI.

Theo ông, nút thắt hiện nay nằm ở khả năng khái quát hóa và mức độ tự chủ của các mô hình nền tảng.

Robot có thể thực hiện tốt một nhiệm vụ cụ thể nhưng gặp khó khăn khi môi trường thay đổi. Đây là khoảng cách lớn giữa một hệ thống được lập trình cho một tình huống và một hệ thống thực sự có khả năng thích nghi.

Vì vậy, AI vật lý cần thời gian tích lũy dữ liệu và nghiên cứu dài hạn.

Các tín hiệu quản lý chặt chẽ hơn đối với AI, theo cách nhìn này, không nhất thiết chỉ là rào cản. Chúng cũng có thể trở thành một bộ lọc giúp thị trường loại bỏ những dự án dựa quá nhiều vào câu chuyện marketing nhưng thiếu nền tảng công nghệ.

Vốn kiên nhẫn sẽ quyết định cuộc đua AI dài hạn

Wang Chao, Giám đốc điều hành của CAS Star, nhìn nhận AI là một lĩnh vực công nghệ có chu kỳ phát triển dài và độ khó kỹ thuật cao.

Đặc điểm này khiến AI khác với nhiều mô hình khởi nghiệp Internet truyền thống.

Một startup phần mềm có thể đạt doanh thu nhanh nhờ sản phẩm đơn giản, trong khi một công ty phát triển robot hoặc mô hình AI nền tảng phải đầu tư rất lớn vào dữ liệu, máy tính, nhân sự nghiên cứu, phần cứng và thử nghiệm.

Nguồn vốn ngắn hạn vì thế khó tạo ra lợi thế bền vững.

Theo Wang Chao, nguồn lực mà nhiều doanh nghiệp hiện nhận được vẫn chưa đủ để đồng thời giải quyết những bài toán lớn về dữ liệu và mô hình.

Điều ngành công nghiệp cần là “vốn kiên nhẫn”, tức nguồn vốn chấp nhận thời gian nghiên cứu dài hơn và không đòi hỏi doanh nghiệp phải nhanh chóng chứng minh kết quả thương mại bằng mọi giá.

Trong cuộc cạnh tranh dài hạn, những doanh nghiệp có khả năng kết hợp giữa triển khai hệ thống, dữ liệu độc quyền và năng lực cải thiện mô hình có thể có lợi thế lớn hơn.

“Giá trị độc lập” trở thành tiêu chí mới để đầu tư AI

Nếu giai đoạn đầu của AI tập trung vào câu hỏi “mô hình nào mạnh nhất?”, thì logic đầu tư hiện nay đang chuyển sang câu hỏi khác: ứng dụng đó tạo ra giá trị gì mà chính mô hình nền tảng không thể dễ dàng thay thế?

Đây được xem là sự thay đổi quan trọng trong tư duy đầu tư AI.

Các ứng dụng chỉ đóng vai trò lớp giao diện bên ngoài của một mô hình lớn có thể gặp rủi ro rất cao.

Khi nhà cung cấp mô hình nâng cấp chức năng gốc, những tính năng từng được xem là lợi thế của startup có thể nhanh chóng trở thành một phần mặc định của nền tảng.

Ví dụ, một ứng dụng video AI chỉ sử dụng API của mô hình để tạo nội dung có thể mất lợi thế nếu chính mô hình nền tảng tích hợp trực tiếp chức năng đó.

Tương tự, một công cụ lập trình AI đơn giản cũng có nguy cơ bị thay thế nếu nhà cung cấp mô hình đưa tính năng tương tự vào sản phẩm cốt lõi.

Do đó, “giá trị độc lập” ngày càng trở thành tiêu chí quan trọng.

Startup AI phải xây được thứ mà mô hình không dễ sao chép

Theo Nham Thiên Hàng, một ứng dụng AI có giá trị bền vững cần tạo ra nhiều lớp lợi thế vượt ra ngoài bản thân mô hình.

Đó có thể là quy trình làm việc được thiết kế riêng cho một ngành, dữ liệu độc quyền, mạng lưới khách hàng, trải nghiệm sản phẩm, khả năng tích hợp sâu hoặc vòng phản hồi dữ liệu liên tục.

Một startup AI tốt không nhất thiết phải sở hữu mô hình mạnh nhất.

Điều quan trọng hơn là doanh nghiệp có thể biến năng lực của mô hình thành một sản phẩm mà người dùng thực sự cần và khó thay thế.

Nếu mô hình là “động cơ”, ứng dụng phải tạo ra một hệ thống hoàn chỉnh xung quanh động cơ đó.

Đây là lý do các nhà đầu tư đang quan tâm nhiều hơn đến khả năng xây dựng dữ liệu riêng, tối ưu mô hình cho từng ngành và tạo ra quy trình sử dụng mà đối thủ khó sao chép.

AI cho người dùng cá nhân sẽ thay đổi cách tương tác

Feng Tian, phụ trách đầu tư AI tại BAI Capital, cho rằng cơ hội ở thị trường người dùng cuối có thể đến từ các phương thức tương tác mới.

Trong tương lai, người dùng có thể không còn phải phụ thuộc quá nhiều vào bàn phím, màn hình hoặc các câu lệnh văn bản.

Giọng nói, cử chỉ, ánh mắt và các phương thức tương tác đa phương thức có thể được kết hợp để tạo ra trải nghiệm tự nhiên hơn.

Điều này mở ra cơ hội cho nhiều sản phẩm AI mới.

Thay vì xây dựng một chatbot khác, doanh nghiệp có thể phát triển trợ lý cá nhân có khả năng hiểu ngữ cảnh, quan sát môi trường và tương tác với người dùng theo thời gian thực.

Đây có thể là một trong những hướng quan trọng của thế hệ ứng dụng AI tiếp theo.

AI doanh nghiệp cần kết hợp mô hình với chuyên môn ngành

Ở thị trường doanh nghiệp, câu chuyện lại khác.

Một công ty có thể sử dụng cùng một mô hình AI với hàng nghìn doanh nghiệp khác, nhưng cách tích hợp vào quy trình vận hành mới là yếu tố tạo khác biệt.

Ví dụ, AI dành cho tài chính cần hiểu quy trình nghiệp vụ, quy định và dữ liệu tài chính. AI trong y tế cần được thiết kế phù hợp với quy trình chuyên môn và yêu cầu an toàn. AI trong sản xuất phải có khả năng kết nối với hệ thống vận hành thực tế.

Do đó, lợi thế không chỉ nằm ở mô hình mà còn nằm ở kiến thức ngành và dữ liệu chuyên biệt.

Đây là cơ sở để nhà đầu tư tìm kiếm các công ty có khả năng kết hợp giữa chuyên môn ngành với năng lực AI.

Hơn 90% vốn của một quỹ có thể dành cho AI

Nham Thiên Hàng cho biết AI có thể tiếp tục trở thành trọng tâm lớn trong chiến lược đầu tư của quỹ trong nhiều năm tới.

Theo định hướng được nêu, hơn 90% vốn đầu tư của quỹ có thể được phân bổ vào các lĩnh vực liên quan đến AI trong vòng 5 năm tới.

Con số này cho thấy mức độ kỳ vọng rất lớn đối với nền kinh tế AI.

Tuy nhiên, dòng vốn lớn cũng đồng nghĩa với việc tiêu chuẩn lựa chọn dự án sẽ ngày càng cao.

Khi ngày càng nhiều startup có thể tiếp cận các mô hình AI mạnh thông qua API, chỉ riêng việc “có AI” sẽ không còn là lợi thế.

Startup cần chứng minh được sản phẩm, dữ liệu, khách hàng và mô hình kinh doanh của mình có thể tạo ra giá trị độc lập.

Thế hệ doanh nhân “bản địa AI” đang xuất hiện

Một thay đổi khác có thể định hình thị trường AI là sự xuất hiện của thế hệ doanh nhân trẻ lớn lên cùng công nghệ AI.

Jiang Haonan và Triệu Phúc Hằng nhận thấy những doanh nhân sinh vào đầu những năm 2000, thậm chí khoảng năm 2005, đang ngày càng tham gia mạnh vào nền kinh tế AI mới.

Đây là thế hệ có trải nghiệm công nghệ khác biệt.

Họ lớn lên trong thời kỳ Transformer và các mô hình AI phát triển nhanh chóng. Vì vậy, việc sử dụng AI để tìm kiếm thông tin, viết nội dung, lập trình, thiết kế hoặc giải quyết vấn đề đã trở thành một phần tự nhiên trong quá trình học tập và làm việc.

Thế hệ này cũng có xu hướng thử nghiệm nhanh.

Thay vì phải xây dựng toàn bộ đội ngũ kỹ thuật ngay từ đầu, một nhóm nhỏ có thể tận dụng các công cụ AI để thực hiện nhiều công việc vốn cần nhiều nhân sự hơn trước.

Điều đó có thể làm thay đổi đáng kể cấu trúc của startup AI.

Nhà đầu tư không còn chỉ nhìn vào kinh nghiệm

Trong quá khứ, kinh nghiệm nhiều năm trong ngành thường được xem là một lợi thế lớn khi đánh giá đội ngũ sáng lập.

Nhưng AI đang tạo ra một sự thay đổi.

Một doanh nhân trẻ có thể thiếu kinh nghiệm quản lý truyền thống nhưng lại hiểu rất sâu cách sử dụng các mô hình AI, cách thiết kế trải nghiệm tương tác mới và cách tiếp cận nhóm người dùng trẻ.

Các nhà đầu tư vì thế có xu hướng đánh giá cao hơn khả năng “bản địa AI” của doanh nhân.

Điều này không có nghĩa kinh nghiệm trở nên vô giá trị. Thay vào đó, tiêu chuẩn đánh giá đang chuyển sang sự kết hợp giữa hiểu biết công nghệ, khả năng xây dựng sản phẩm, tốc độ thử nghiệm và khả năng nắm bắt nhu cầu người dùng.

Những startup tỷ USD tiếp theo trong nền kinh tế AI có thể xuất hiện từ những đội ngũ trẻ có khả năng kết nối công nghệ mới với hành vi người dùng mới.

Doanh nhân cũng đang “lựa chọn ngược” nhà đầu tư

Sự thay đổi trong thị trường vốn mạo hiểm AI không chỉ diễn ra từ phía nhà đầu tư.

Các doanh nhân cũng ngày càng có nhiều lựa chọn và bắt đầu đánh giá ngược lại nhà đầu tư.

Nguồn vốn vẫn quan trọng, nhưng trong một thị trường cạnh tranh cao, tiền không phải lúc nào cũng là yếu tố quyết định.

Một startup AI có thể cần nhà đầu tư giúp đánh giá nhu cầu thị trường, kết nối khách hàng, mở rộng kênh phân phối, xây dựng thương hiệu hoặc tìm kiếm đối tác trong chuỗi cung ứng.

Đối với các công ty phát triển phần cứng AI và robot, mạng lưới sản xuất và chuỗi cung ứng thậm chí có thể quan trọng hơn một khoản vốn bổ sung.

Một nhà sáng lập trong lĩnh vực chăm sóc thú cưng thông minh nhận định rằng hiểu biết ngành và nguồn lực mà nhà đầu tư mang lại đôi khi có giá trị không kém, thậm chí quan trọng hơn tiền.

AI đang chuyển từ cuộc đua mô hình sang cuộc đua giá trị

Bức tranh được các nhà đầu tư đưa ra cho thấy thị trường AI đang bước vào giai đoạn phân hóa.

Ở tầng nền tảng, cuộc đua vẫn tập trung vào mô hình, dữ liệu, năng lực tính toán và khả năng khái quát hóa.

Ở tầng AI vật lý, robot và trí tuệ thể hiện vẫn cần thời gian để chứng minh rằng quy mô dữ liệu và mô hình có thể tạo ra những bước tiến thực sự trong thế giới vật chất.

Trong khi đó, ở tầng ứng dụng, tiêu chuẩn đang thay đổi rõ rệt.

Không còn đơn giản là doanh nghiệp nào tiếp cận được mô hình mạnh nhất.

Câu hỏi quan trọng hơn là doanh nghiệp nào có thể tạo ra giá trị độc lập, xây dựng dữ liệu riêng, tích hợp AI vào quy trình thực tế và tạo ra trải nghiệm mà chính mô hình nền tảng không dễ dàng thay thế.

Đây có thể là logic quan trọng nhất của làn sóng đầu tư AI tiếp theo.

Nếu giai đoạn đầu là cuộc đua xây dựng mô hình, giai đoạn tiếp theo có thể là cuộc đua biến AI thành năng suất, doanh thu và những sản phẩm có giá trị thực.

Dòng vốn khổng lồ đang đổ vào AI cho thấy niềm tin của thị trường đối với công nghệ này chưa suy giảm. Tuy nhiên, thị trường cũng đang bước vào giai đoạn mà câu chuyện về AI đơn thuần có thể không còn đủ để thuyết phục nhà đầu tư.

AI vật lý và robot vẫn cần chứng minh khả năng khái quát hóa, tự chủ và thương mại hóa trong thế giới thực. Các mô hình nền tảng tiếp tục cạnh tranh về dữ liệu, năng lực tính toán và hiệu quả huấn luyện. Trong khi đó, lớp ứng dụng phải tìm cách tạo ra giá trị vượt ra ngoài những gì mô hình nền tảng có thể cung cấp.

“Giá trị độc lập” vì thế có thể trở thành một trong những tiêu chí quan trọng nhất của nền kinh tế AI mới.

Những doanh nghiệp có khả năng kết hợp công nghệ nền tảng với dữ liệu riêng, chuyên môn ngành, trải nghiệm người dùng và mạng lưới khách hàng sẽ có cơ hội tạo ra lợi thế bền vững hơn.

Với nhà đầu tư, điều này đồng nghĩa cuộc chơi AI đang chuyển từ việc tìm kiếm công ty “có AI” sang tìm kiếm doanh nghiệp thực sự biến AI thành giá trị kinh tế.

Câu hỏi thường gặp về đầu tư AI và nền kinh tế AI mới

1. Thị trường AI toàn cầu đang thu hút bao nhiêu vốn?

Theo thông tin được nêu tại hội nghị ở Thượng Hải, lượng vốn đầu tư vào AI trong nửa đầu năm 2026 đã vượt 1,7 lần tổng vốn đầu tư của cả năm 2025. Đây là dấu hiệu cho thấy kỳ vọng của giới đầu tư đối với AI vẫn rất lớn.

2. AI vật lý có phải đang hình thành bong bóng?

Không thể kết luận toàn bộ AI vật lý là bong bóng. Một số doanh nghiệp hoặc phân khúc có thể có định giá cao hơn khả năng tạo doanh thu hiện tại, nhưng các nhà đầu tư được dẫn lời cho rằng công nghệ vẫn đang ở giai đoạn rất sớm và còn nhiều dư địa để phát triển.

3. Vì sao robot chưa thể thương mại hóa nhanh như phần mềm?

Robot phải đồng thời giải quyết bài toán phần cứng, phần mềm, dữ liệu, khả năng nhận thức, an toàn và hoạt động trong môi trường thực tế. Vì vậy, chu kỳ phát triển thường dài và phức tạp hơn nhiều so với các ứng dụng phần mềm thuần túy.

4. “Giá trị độc lập” trong ứng dụng AI nghĩa là gì?

Đó là phần giá trị mà doanh nghiệp xây dựng được ngoài bản thân mô hình AI nền tảng. Nó có thể bao gồm dữ liệu độc quyền, quy trình chuyên biệt, trải nghiệm người dùng, mạng lưới khách hàng, kiến thức ngành hoặc khả năng tích hợp sâu vào hoạt động của doanh nghiệp.

5. Vì sao ứng dụng chỉ sử dụng API của AI có thể gặp rủi ro?

Nếu sản phẩm chủ yếu đóng gói lại chức năng của mô hình nền tảng, nhà cung cấp mô hình có thể tích hợp chức năng tương tự vào sản phẩm gốc. Khi đó lợi thế cạnh tranh của startup có thể suy giảm nhanh chóng.

6. Thế hệ doanh nhân trẻ có lợi thế gì trong nền kinh tế AI?

Những người lớn lên cùng AI thường có khả năng sử dụng công cụ AI một cách tự nhiên, thử nghiệm sản phẩm nhanh và hiểu rõ hơn hành vi tương tác của thế hệ người dùng mới. Tuy nhiên, thành công vẫn phụ thuộc vào khả năng xây dựng sản phẩm, thị trường và mô hình kinh doanh bền vững.