AI tác tử đang nổi lên như một động lực thay đổi mới của thị trường công nghệ, khi làn sóng này không còn dừng ở mảng lập trình mà đã lan sang phần mềm doanh nghiệp và mô hình kinh doanh SaaS. Trong bối cảnh doanh nghiệp lẫn chính phủ tiếp tục đẩy mạnh đầu tư vào AI, nhiều hãng công nghệ lớn cũng tăng tốc tái cấu trúc sản phẩm theo hướng lấy AI làm trung tâm, vượt khỏi khẩu hiệu “AI first” để tiến tới mô hình “AI native”.

Trong số các xu hướng mới của giai đoạn AX, AI tác tử được xem là một trong những khái niệm đáng chú ý nhất. Khác với chatbot truyền thống, AI tác tử có thể tự lập kế hoạch và xử lý một chuỗi nhiệm vụ với mức độ can thiệp tối thiểu từ con người. Vì vậy, công nghệ này đang được nhìn nhận là yếu tố có thể làm thay đổi cục diện cạnh tranh trên thị trường AI.

Làn sóng này trước hết bùng lên từ lĩnh vực lập trình. Từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, lập trình đã nhanh chóng trở thành “ứng dụng sát thủ” của AI tạo sinh, đồng thời cũng là lĩnh vực phù hợp nhất để triển khai AI tác tử. Đây vì thế trở thành mặt trận thể hiện rõ nhất tốc độ đổi mới của công nghệ này.

Cạnh tranh giữa các doanh nghiệp công nghệ cũng đang nóng lên. Claude Code của Anthropic tăng trưởng nhanh nhờ nhấn mạnh khả năng hoạt động theo cơ chế tác tử, buộc các đối thủ phải tăng đầu tư để đáp trả. Từ đó, xu hướng “lập trình tác tử” - nơi AI trực tiếp viết mã thay cho con người - ngày càng sôi động.

Ra mắt từ năm ngoái, Claude Code nhanh chóng tạo tiếng vang trong cộng đồng lập trình viên. Chưa đầy một năm sau khi xuất hiện, sản phẩm này đã tiến tới mốc doanh thu thường niên 1 tỷ USD. Anthropic cho biết tính đến tháng 3, Claude Code đạt doanh thu định kỳ hằng năm 2,5 tỷ USD và có hơn 300.000 khách hàng doanh nghiệp. Diễn biến này không chỉ giúp Anthropic củng cố vị thế đứng sau OpenAI và Google, mà còn tạo hình ảnh là một trong những doanh nghiệp dẫn dắt xu hướng AI tác tử.

Sau thành công của Claude Code, OpenAI, Cursor và nhiều đối thủ khác cũng nhanh chóng đưa AI tác tử vào nhóm tính năng trọng tâm. OpenAI tăng cường mạnh năng lực tác tử cho công cụ lập trình Codex, đồng thời áp dụng chính sách giá thấp hơn Anthropic. Trong khi đó, Cursor - vốn tăng trưởng nhờ trình soạn thảo mã - cũng bổ sung hàng loạt tính năng tác tử trong bản cập nhật gần đây.

Nỗ lực mở rộng AI tác tử ra ngoài lập trình, sang các mảng công việc khác, cũng đang được đẩy nhanh. Nhiều thử nghiệm đã bắt đầu xuất hiện trong vận hành thực tế, từ công cụ hỗ trợ công việc đến thương mại điện tử.

Anthropic giới thiệu Claude Cowork, một công cụ AI tác tử dành cho người dùng không chuyên lập trình. Microsoft cũng đưa Copilot Cowork vào nền tảng năng suất Microsoft 365. Với tính năng này, những tác vụ nhiều bước và kéo dài - vốn trước đây đòi hỏi con người giám sát liên tục - có thể được giao cho AI xử lý. Người dùng chỉ cần nêu kết quả mong muốn, còn tác tử sẽ tự xây dựng kế hoạch và thực hiện chuỗi công việc cần thiết.

Nhiều hãng phần mềm doanh nghiệp lớn khác, trong đó có Salesforce, cũng đang nhanh chóng cơ cấu lại danh mục sản phẩm theo hướng lấy AI tác tử làm trung tâm. Xu hướng này đồng thời kéo theo những thay đổi lớn trong giao diện và cách sử dụng phần mềm doanh nghiệp.

Tác động của AI tác tử hiện không chỉ dừng ở việc thay đổi trải nghiệm phần mềm, mà còn làm dấy lên các dự báo về một đợt tái cấu trúc sâu hơn của toàn ngành. Một trong những kịch bản được nhắc đến nhiều nhất là AI tác tử có thể thay thế phần mềm doanh nghiệp truyền thống, qua đó hình thành câu chuyện “SaaSpocalypse” trong giới công nghệ.

Cốt lõi của kịch bản này là khi ngày càng nhiều doanh nghiệp tự phát triển phần mềm bằng AI thay vì mua hoặc thuê bao từ các nhà cung cấp hiện hữu, vị thế của các công ty phần mềm truyền thống sẽ suy yếu. Dù không ít ý kiến cho rằng đây là một nhận định bị thổi phồng, thị trường đầu tư rõ ràng đã bắt đầu phản ứng. Từ đầu năm đến nay, giá cổ phiếu của nhiều công ty phần mềm lớn đã đi xuống bất chấp làn sóng AI tác tử.

Ngay cả khi coi “SaaSpocalypse” là kịch bản cường điệu, việc nhóm cổ phiếu phần mềm bị thị trường định giá thấp hơn cũng không phải không có lý do. Khi doanh nghiệp có thêm lựa chọn mới, rủi ro thực tế là các công ty phần mềm có thể khó duy trì tốc độ tăng doanh thu như trước. Diễn biến giá cổ phiếu gần đây phần nào phản ánh nỗi lo đó.

AI cũng đang tác động trực tiếp tới mô hình kinh doanh phần mềm. Nhiều công ty đã bắt đầu điều chỉnh cách tính giá để phù hợp hơn với AI, mở rộng các gói thu phí không chỉ dựa trên số lượng người dùng mà còn theo mức sử dụng, thậm chí theo kết quả đầu ra.

Tác động thay thế hoặc làm rung chuyển các sản phẩm công nghệ hiện hữu của AI hiện cũng đang lan ra ngoài lĩnh vực phần mềm. Gần đây, thông tin cho rằng mô hình AI mới Claude Mythos do Anthropic phát triển có năng lực phát hiện lỗ hổng bảo mật mạnh đã khiến cổ phiếu của một số công ty an ninh mạng lớn giảm điểm.

Dù vậy, bài toán lợi nhuận vẫn là dấu hỏi lớn. Các doanh nghiệp AI hiện tăng trưởng nhanh hơn nhiều lĩnh vực khác, nhưng tính bền vững về hiệu quả tài chính vẫn chưa được chứng minh rõ ràng. Những công ty cung cấp hạ tầng phục vụ phát triển và vận hành AI đang thu được nguồn tiền lớn, trong khi các doanh nghiệp trực tiếp bán sản phẩm AI vẫn khó thoát lỗ.

OpenAI và Anthropic - hai đại diện tiêu biểu của làn sóng startup AI toàn cầu - đều đặt mục tiêu chuẩn bị cho các thương vụ IPO quy mô rất lớn trong năm nay. Tuy nhiên, vẫn có những đánh giá cho rằng nền tảng tài chính nội tại của họ còn mong manh. Chi phí huấn luyện các mô hình AI mới tăng vọt cũng được xem là điểm yếu lớn của cả hai công ty.

Theo Wall Street Journal, OpenAI dự kiến chi 121 tỷ USD cho năng lực tính toán phục vụ nghiên cứu AI vào năm 2028. Ngay cả khi doanh thu năm 2027 gần như tăng gấp đôi, công ty này vẫn có thể đốt 85 tỷ USD dòng tiền trong năm 2028, cho thấy quy mô chi vẫn lớn hơn rất nhiều so với dòng tiền tạo ra.

Anthropic có thể không chi tiêu mạnh như OpenAI, nhưng về áp lực chi phí tính toán leo thang, công ty này cũng ở hoàn cảnh tương tự. Cả hai đang tung ra các phiên bản mô hình AI mới với tốc độ chưa từng có và hiện chưa có dấu hiệu nào cho thấy cuộc đua đó sẽ sớm chậm lại.

Một câu hỏi lớn khác là liệu AI có thể mở rộng hiệu quả năng suất đã thể hiện trong lập trình sang các lĩnh vực khác hay không. Các hãng công nghệ đang tìm cách đem “công thức thành công” của AI tác tử trong viết mã sang những mảng công việc rộng hơn, nhưng đến nay vẫn chưa rõ mức độ thay đổi thực tế sẽ lớn đến đâu.