Hội nghị Hệ sinh thái AI 2026: Các chuyên gia đầu ngành thảo luận về tương lai phát triển trí tuệ nhân tạo

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

16/09/2026 16:51:02 Nguồn: QbitAI

Ngày 15 tháng 9, "Hội nghị Hệ sinh thái Công nghiệp AI 2026" do AI Big Model Factory tổ chức đã diễn ra tại Bắc Kinh.

Ngày 15 tháng 9, "Hội nghị Hệ sinh thái Công nghiệp AI 2026" do AI Big Model Factory tổ chức đã diễn ra tại Bắc Kinh. Sau hai năm, ngành công nghiệp AI lại hội tụ để cùng đối mặt với một câu hỏi mới: Khi trí tuệ nhân tạo ngày càng dễ tiếp cận, năng lực cạnh tranh trong tương lai thực sự đến từ đâu?

Câu trả lời cho câu hỏi này có lẽ nằm ngay trong chủ đề của hội nghị năm nay. Là hội nghị chuyên ngành uy tín nhất tại Trung Quốc về triển khai AI và hệ sinh thái công nghiệp, hội nghị năm nay lấy "Tăng trưởng thông minh, cộng sinh công nghiệp" làm chủ đạo, chuyển trọng tâm từ năng lực kỹ thuật sang khả năng cung ứng công nghiệp, thảo luận về cách AI chuyển mình từ trình diễn sang ứng dụng thực tế, từ công cụ đơn lẻ sang sự phối hợp trong toàn chuỗi công nghiệp.

Trong năm qua, kỳ vọng của ngành đối với AI đã thay đổi rõ rệt. Năng lực AI tiên tiến liên tục nhảy vọt, Agent (tác nhân) đang tăng tốc thâm nhập vào các quy trình kinh doanh thực tế, các lĩnh vực như công nghiệp, ăn uống, nội dung, thương hiệu, bảo mật... bắt đầu yêu cầu AI phải chuyển từ "có thể trả lời" sang "có thể bàn giao kết quả".

Đúng như lời của Meng Haowei, đồng sáng lập AI Big Model Factory trong bài phát biểu khai mạc: "Điều thực sự khan hiếm trong ngành AI không chỉ là thông tin, mà là khả năng biến thông tin thành phán đoán, biến phán đoán thành hợp tác và biến hợp tác thành kết quả có thể bàn giao."

Tại hội nghị, tám chuyên gia đầu ngành đã có mặt để thảo luận, chia sẻ tiến độ và những quan sát độc đáo của mình, từ đó đưa ra các góc nhìn đa chiều về sự phát triển và nhận định đối với ngành công nghiệp AI năm 2026. Các khách mời bao gồm: Meng Haowei (Đồng sáng lập AI Big Model Factory), Jia Anya (Phó chủ tịch phụ trách sản phẩm mô hình lớn tại SenseTime), Li Guang (Đồng sáng lập TaoSi Data), Wang Yu (Nhà sáng lập & CEO iPollo, Chủ tịch đơn vị đứng đầu chuỗi sinh thái kỹ năng AI "Sản - Giáo - Đánh giá" tại Bắc Kinh), Chen Xiaojun (Phụ trách sản phẩm AI tại Linggan Dao của IMS Group), Zhou Qiuye (Phó chủ tịch Shumei Technology), Song Xuan (Nhà sáng lập Spoon AI × Spoon Classroom, cựu Phó chủ tịch Xibei), và Li Jie (Đối tác sáng lập Weture).

Sức mạnh tính toán, dữ liệu, bảo mật và kịch bản: Đối thoại về toàn chuỗi triển khai công nghiệp AI.

Tại hội nghị, tám vị khách mời đã triển khai một cuộc thảo luận chuyên sâu, đa ngành xoay quanh mệnh đề cốt lõi về việc triển khai công nghiệp AI.

Trong bài phát biểu khai mạc, Meng Haowei, đồng sáng lập AI Big Model Factory, trước tiên đã mở rộng tầm nhìn ra quy mô chuỗi công nghiệp toàn cầu.

Từ một lệnh gọi AI ở Thung lũng Silicon, đến điện năng, trung tâm dữ liệu, cho đến các mỏ đồng, đường sắt và cảng biển ở châu Phi, ông cho rằng AI ngày nay không còn là một ngành công nghiệp phần mềm biệt lập. Các mô hình, sức mạnh tính toán, năng lượng, tài nguyên và cơ sở hạ tầng đang lồng ghép vào nhau, tạo nên sự liên kết công nghiệp ngày càng chặt chẽ giữa thượng nguồn và hạ nguồn.

Ở phía ứng dụng, sự thay đổi cũng rõ rệt không kém: AI đang chuyển dịch từ Copilot sang "nhân viên kỹ thuật số" – trước đây con người hoàn thành công việc và AI hỗ trợ một khâu; sắp tới, khả năng cao sẽ là con người đưa ra mục tiêu, AI thực thi liên tục, và con người cuối cùng sẽ nghiệm thu kết quả cũng như chịu trách nhiệm.

Từ đó, ông để lại ba câu hỏi cho ngành: Doanh nghiệp của tôi nắm giữ năng lực khó thay thế nào? Vấn đề khó giải quyết nhất tiếp theo trong ngành của tôi nằm ở đâu? Tôi có thể biến nó thành một kết quả mà khách hàng sẵn sàng chi trả hay không?

Jia Anya, Phó chủ tịch phụ trách sản phẩm mô hình lớn tại SenseTime, sau đó đã đưa ra một nhận định sắc bén: AI giải quyết vấn đề "có làm được hay không", còn con người quyết định "có đáng làm hay không".

Theo bà, hai năm qua AI đang trải qua ba bước ngoặt rõ rệt: từ "biết nói" sang "biết làm", từ mô hình đơn lẻ sang một bộ công nghệ (tech stack), và quan trọng hơn, ngành công nghiệp đang chuyển từ "định hướng năng lực" sang "định hướng giá trị".

Khi các mô hình, sản phẩm và thậm chí mã nguồn mở dần trở nên "bình đẳng", doanh nghiệp không còn cần phải tìm kiếm kịch bản cho AI, mà phải tìm ra những vấn đề thực sự có giá trị cao trước, sau đó mới suy nghĩ xem AI có thể tạo ra giá trị gia tăng đo lường được như thế nào. Đối với cá nhân, điều này có thể đồng nghĩa với việc nâng cao hiệu suất, tăng thu nhập và mở rộng giới hạn năng lực; nhưng đối với doanh nghiệp, hiệu suất cá nhân không đương nhiên bằng hiệu suất doanh nghiệp, doanh nghiệp quan tâm hơn đến việc thu hút khách hàng, tăng trưởng, tối ưu hóa vận hành và cuối cùng là ROI (tỷ suất hoàn vốn).

Chính vì vậy, AI khi thâm nhập vào doanh nghiệp không thể dừng lại ở việc "cung cấp một bộ công cụ". Dữ liệu, quy trình và nhu cầu kinh doanh của doanh nghiệp có tính cá nhân hóa cao, thách thức thực sự là liệu có thể chuyển hóa năng lực AI phổ quát thành hệ thống bàn giao tiêu chuẩn hóa, sau đó thông qua năng lực tiêu chuẩn hóa để đạt được kết quả cá nhân hóa hay không.

Sản phẩm "Little Raccoon" của SenseTime hiện đã bao phủ hơn 20 triệu người dùng cá nhân, phục vụ hơn 8.000 doanh nghiệp, và đang dần chuyển từ phân tích dữ liệu sang lập kế hoạch tác vụ phức tạp, gọi công cụ và quy trình làm việc kết hợp giữa đám mây và thiết bị đầu cuối của doanh nghiệp.

Bà đặc biệt nhấn mạnh, doanh nghiệp không cần Demo, mà cần giá trị thực sự từ đầu đến cuối và có thể đo lường được. Công cụ chỉ là bước đầu tiên, làm thế nào để kết hợp với dữ liệu, quy trình và kịch bản kinh doanh cụ thể của doanh nghiệp, đồng thời đưa độ chính xác và khả năng sử dụng đạt đến yêu cầu của môi trường sản xuất, mới là chìa khóa để AI thâm nhập vào doanh nghiệp. Đồng thời, AI không phải để thay thế con người, mà là để khuếch đại kinh nghiệm, phán đoán và năng lực cốt lõi của con người.

Khi AI bước từ văn phòng vào nhà máy, dữ liệu trở thành rào cản đầu tiên cần vượt qua.

Li Guang, đồng sáng lập TaoSi Data, cho rằng trong kịch bản công nghiệp tồn tại ba sự đứt gãy: dữ liệu, ngữ nghĩa và trí tuệ. Xoay quanh vấn đề này, TDengine đã hình thành nền tảng dữ liệu hoàn chỉnh từ thu thập dữ liệu, lưu trữ chuỗi thời gian, bản thể luận công nghiệp, tính toán thời gian thực đến vận hành tác nhân AI, đồng thời cố gắng khép kín quy trình từ cảm biến lỗi thiết bị, phân tích dữ liệu, phán đoán đến hành động.

Đồng thời, thông qua cơ chế Skills, các thuật toán phân tích công nghiệp, kiến thức ngành và khả năng kết nối hệ thống bên thứ ba được đóng gói thành các mô-đun có thể cắm rút. Li Guang cho rằng, AI công nghiệp không thể do một doanh nghiệp độc lập hoàn thành, tương lai chắc chắn cần sự chung tay xây dựng từ các nền tảng, chuyên gia ngành, doanh nghiệp thiết bị và các đối tác hệ sinh thái.

Wang Yu, Nhà sáng lập & CEO iPollo, Chủ tịch đơn vị đứng đầu chuỗi sinh thái kỹ năng AI "Sản - Giáo - Đánh giá" tại Bắc Kinh, đã chia sẻ những suy nghĩ về việc tổ chức lại công việc sau khi AI đạt được năng lực.

Theo ông, thay đổi cốt lõi nhất trong kỷ nguyên AI có thể tóm gọn trong hai việc: sao chép năng lực và song song hóa thời gian.

Trước đây, một người muốn có năng lực của luật sư, kỹ sư hay nhà phân tích, hoặc là tự học, hoặc là thuê chuyên gia; sau khi AI xuất hiện, con người có thể trực tiếp gọi các năng lực đã được đóng gói và để nhiều tác nhân (Agent) làm việc song song. Điều thực sự quan trọng trong tương lai sẽ chuyển từ "tôi biết làm gì" sang "tôi có thể tổ chức và điều phối những gì".

Dựa trên nhận định này, iPolloWork đang cố gắng xây dựng nền tảng AI Work hướng tới công việc thế hệ tiếp theo, để Agent với con người, và Agent với Agent hình thành mối quan hệ hợp tác mới.

Wang Yu cho rằng, mặc dù AI đã có thể hoàn thành phần lớn công việc cơ bản, nhưng "dặm cuối" vẫn cần con người phán đoán, chỉnh sửa và hiệu chuẩn. Tương lai không phải là con người rút lui khỏi công việc, mà là vị trí của con người được nâng lên từ việc thực thi số lượng lớn sang xác định mục tiêu, tổ chức năng lực và ra quyết định cuối cùng.

AI thâm nhập vào doanh nghiệp cũng đang thay đổi cách kết nối giữa thương hiệu và người dùng.

Chen Xiaojun, phụ trách sản phẩm AI tại Linggan Dao của IMS Group, cho rằng năm 2026 tiếp thị AI của thương hiệu sẽ xuất hiện ba thay đổi rõ rệt: nâng cấp nhận thức, tái cấu trúc ngân sách và cơ sở hạ tầng dữ liệu.

Khi AI dần trở thành cửa ngõ thông tin và quyết định mới, cạnh tranh thương hiệu không còn chỉ là "có được nhìn thấy hay không", mà là "có được AI hiểu, trích dẫn và cuối cùng đi vào quyết định của người dùng hay không". Do đó, GEO, Agent, AIGC không nên chỉ là một dự án thử nghiệm trong ngân sách tiếp thị truyền thống, mà doanh nghiệp cần thiết lập ngân sách độc lập và tiêu chuẩn đánh giá ROI mới.

Đồng thời, trước đây phần lớn đầu tư tiếp thị là tiêu hao một lần, còn dữ liệu có thể lắng đọng thành tài sản doanh nghiệp được gọi lại nhiều lần. IMS Group đang thông qua cơ sở dữ liệu người có ảnh hưởng (KOL/KOC), Agent tiếp thị và trung tâm dữ liệu doanh nghiệp để AI hóa hơn nữa các quy trình như chọn người, phân phối, giám sát và đánh giá lại.

Chen Xiaojun cho rằng, ý nghĩa của AI không chỉ là giảm chi phí sản xuất nội dung, mà quan trọng hơn là liệu có thể cải thiện hiệu quả phân phối và ROI cuối cùng hay không.

Nhưng khi AI sở hữu nhiều dữ liệu, công cụ và quyền thực thi hơn, một vấn đề khác cũng được đẩy lên hàng đầu – đó là bảo mật.