Thị trường “đại dương xanh” của các “trí thông minh” khổng lồ: lập trình phần mềm chiếm một nửa, y tế, tài chính, pháp lý và các lĩnh vực khác “rất ít”

Một nghiên cứu mới về ứng dụng thực tế của các AI thông minh đã tiết lộ một bức tranh thị trường cực kỳ mất cân đối: phần lớn phần mềm kỹ thuật chiếm gần một nửa thị trường, trong khi các lĩnh vực y tế, pháp lý, tài chính và hơn mười lĩnh vực dọc khác chỉ chiếm phần còn lại, mỗi lĩnh vực đều dưới 5%. Tình trạng này chỉ rõ hướng đi cho các nhà sáng lập — cơ hội thực sự không nằm ở các lĩnh vực đã được khai thác, mà ở những thị trường xanh chưa được chạm tới gần như chưa có gì.

Nghiên cứu tổng hợp của Anthropic cho thấy, trong các công cụ AI gọi qua API của họ, phần phần mềm kỹ thuật chiếm tới 49,7%. Ngược lại, y tế chỉ chiếm 1%, pháp lý 0,9%, giáo dục 1,8%. Đây không phải là các thị trường đã bão hòa, mà là những thị trường gần như chưa tồn tại.

Nghiên cứu cũng tiết lộ một phát hiện quan trọng: khả năng thực tế của các mô hình AI đã vượt xa mức độ tin tưởng của người dùng vào chúng. Đánh giá năng lực của METR cho thấy, Claude có thể giải quyết các nhiệm vụ mà gần năm giờ đồng hồ mới người ta mới hoàn thành, nhưng trong thực tế, thời gian hội thoại ở mức 99,9% chỉ khoảng 42 phút. Khoảng cách lớn giữa khả năng và việc triển khai này chính là cơ hội sản phẩm mà các nhà sáng lập có thể nắm bắt.

Garry Tan, Chủ tịch Y Combinator, và Aaron Levie, CEO của Box, đều cho rằng, bức tranh này dự báo sẽ có 300 doanh nghiệp AI dọc độc lập ra đời trong tương lai, tương ứng với hơn 170 kỳ lân đã xuất hiện trong thời kỳ SaaS trước đó. Và quy mô của các phiên bản AI này có thể mở rộng gấp 10 lần, vì chúng không chỉ thay thế phần mềm mà còn có thể thay thế nhân viên vận hành.

Phần mềm kỹ thuật chiếm ưu thế, các lĩnh vực dọc gần như trống rỗng

Dữ liệu của Anthropic cho thấy, phần mềm kỹ thuật chiếm một nửa hoạt động của tất cả các AI thông minh, phần còn lại phân bổ đều trong 16 lĩnh vực dọc, không lĩnh vực nào vượt quá 9%. **Thị phần của các lĩnh vực như y tế, pháp lý, giáo dục, dịch vụ khách hàng, logistics đều ở mức thấp nhất.

Phân bổ này không phải vì các lĩnh vực dọc này không cần AI, mà là do các ứng dụng liên quan vẫn chưa thực sự được phát triển. Phần mềm kỹ thuật chiếm ưu thế vì các nhà phát triển tự nhiên là những người tiên phong trong việc sử dụng các công cụ AI, và rào cản kỹ thuật tương đối thấp.

Ngược lại, các lĩnh vực như y tế, pháp lý liên quan đến dữ liệu độc quyền, quy định pháp luật và quy trình tổ chức phức tạp. Những yếu tố tưởng chừng là rào cản này thực ra lại tạo thành các hàng rào cạnh tranh có thể phòng thủ. Ai cũng có thể xây dựng một bộ bao bọc chung chung, nhưng rất ít người hiểu sâu về quy trình cụ thể của các công việc như thanh toán y tế, khám phá pháp lý hay cấp phép xây dựng.

Khoảng cách giữa năng lực và sự tin tưởng trong triển khai

Hiện tượng “triển khai chậm” được phát hiện trong nghiên cứu đáng để các nhà sáng lập chú ý. Khả năng của mô hình đã vượt xa mức độ người dùng sẵn sàng để chúng phát huy.

Từ tháng 10 năm 2025 đến tháng 1 năm 2026, thời gian hội thoại ở mức 99,9% đã gần như tăng gấp đôi, từ dưới 25 phút lên hơn 45 phút. Sự tăng trưởng này duy trì ổn định qua nhiều phiên bản mô hình. Đây không chỉ là sự nâng cao năng lực của mô hình, mà còn là sự tích lũy niềm tin của người dùng — họ học cách hợp tác với các AI qua từng cuộc hội thoại.

Các nhà nghiên cứu của Anthropic, Miles McCain và cộng sự, chỉ ra rằng, từ tháng 8 đến tháng 12, tỷ lệ thành công của Claude Code trong các nhiệm vụ thử thách nhất đối với người dùng nội bộ đã tăng gấp đôi, trong khi số lần can thiệp của con người trung bình mỗi cuộc hội thoại giảm từ 5,4 xuống còn 3,3 lần. Điều này cho thấy, khi người dùng hiểu rõ hơn về khả năng của AI, họ sẵn sàng giao phó nhiều quyền tự chủ hơn.

Khả năng đã có, còn triển khai chưa theo kịp. Đây không phải là vấn đề, mà chính là cơ hội sản phẩm.

Mô hình tiến bộ hơn niềm tin: nghịch lý trong tiến trình

Nghiên cứu phát hiện ra một hiện tượng trong quá trình phát triển niềm tin của người dùng: người dùng có kinh nghiệm tự động phê duyệt nhiều hơn các hội thoại, đồng thời cũng can thiệp nhiều hơn.

Người dùng mới tự động phê duyệt khoảng 20% các hội thoại của Claude Code. Sau 750 cuộc hội thoại, tỷ lệ này tăng lên hơn 40%. Nhưng đồng thời, người dùng mới chỉ can thiệp trong 5% các vòng hội thoại, trong khi người dùng lâu năm có tỷ lệ can thiệp lên tới 9%.

Điều này không mâu thuẫn. Nhóm nghiên cứu giải thích, đây là sự chuyển đổi trong chiến lược giám sát. Người mới phê duyệt trước từng bước thực thi, còn người có kinh nghiệm thì ủy thác và can thiệp sau, chuyển từ phê duyệt trước sang giám sát chủ động.

Nghiên cứu cũng phát hiện một đặc điểm an toàn quan trọng: trong các nhiệm vụ phức tạp, Claude Code chủ động yêu cầu làm rõ gấp hơn hai lần so với can thiệp của con người. AI sẽ tạm dừng xác nhận khi không chắc chắn, thay vì cứ tiến tới. Các nhà nghiên cứu cho rằng, “quyền tự chủ mà AI thực thi trong thực tế là do mô hình, người dùng và sản phẩm cùng xây dựng. Claude hạn chế khả năng độc lập của mình bằng cách tạm dừng hỏi khi không chắc chắn.”

73% các lần gọi công cụ có sự tham gia của con người, chỉ 0,8% các thao tác là không thể đảo ngược. Các kịch bản triển khai có rủi ro cao như lấy khóa API hoặc giao dịch tiền mã hóa tự động chủ yếu là các đánh giá về an toàn, chứ không phải môi trường sản xuất thực tế.

Chiến lược phòng thủ của AI dọc

Chiến lược AI dọc do Aaron Levie đề xuất hé lộ con đường xây dựng doanh nghiệp có khả năng phòng thủ: xây dựng phần mềm AI có thể truy cập dữ liệu độc quyền; khiến phần mềm thực sự giải quyết vấn đề thực tế; tận dụng tối đa ngữ cảnh để tối ưu hóa đầu ra thông minh; và một yếu tố mà hầu hết các nhà sáng lập bỏ qua — thúc đẩy quản lý chuyển đổi cho khách hàng.

Điều cuối cùng chính là lý do khiến AI dọc có khả năng phòng thủ. Trong các lĩnh vực dọc, việc nắm vững quy trình làm việc truyền thống, quy định pháp luật và các trở ngại tổ chức là chìa khóa để phân biệt các công ty có khả năng phòng thủ với các bộ bao bọc chung chung.

Ngành SaaS đã tăng trưởng gấp 10 lần mỗi thập kỷ trong vài chục năm qua. Trong 20 năm qua, hơn 40% vốn đầu tư mạo hiểm đổ vào các công ty SaaS, ngành này đã tạo ra hơn 170 kỳ lân. Logic của AI dọc cũng tương tự: mỗi kỳ lân SaaS đều có phiên bản AI dọc tương ứng đang chờ đợi, và quy mô của các phiên bản AI này có thể lớn gấp 10 lần, vì chúng không chỉ thay thế phần mềm mà còn thay thế nhân viên vận hành.

Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh, chính sách yêu cầu “phê duyệt từng thao tác” sẽ giết chết lợi ích năng suất mà không tăng cường an toàn. Mục tiêu tốt hơn là đảm bảo con người có thể giám sát và can thiệp, chứ không phải bắt buộc phải phê duyệt từng bước một.

Chốn ẩn náu của 300 kỳ lân

Bản đồ thị trường đã rõ ràng. Lĩnh vực phần mềm kỹ thuật đã có chỗ đứng, các lĩnh vực như y tế, pháp lý, tài chính, giáo dục, dịch vụ khách hàng, logistics đều chiếm thị phần nhỏ, đang chờ các chuyên gia lĩnh vực đưa kiến thức chuyên môn vào AI.

Mô hình đã có thể làm việc năm giờ, nhưng người dùng chỉ cho phép chúng làm việc 42 phút. Khoảng cách này cho thấy thị trường vẫn còn rất sơ khai, còn rất nhiều việc phải làm, và nhiều lĩnh vực thậm chí chưa có ứng dụng AI trong vòng một phút.

Trước đó đã có hơn 300 kỳ lân SaaS ra đời, còn trong tương lai, sẽ có thêm 300 kỳ lân AI dọc. Chọn một lĩnh vực dọc, tích hợp kiến thức chuyên môn của lĩnh vực đó vào AI, và giải quyết các vấn đề quản lý chuyển đổi — những nhà sáng lập này sẽ dẫn dắt ngành phần mềm doanh nghiệp trong thập kỷ tới.

Rủi ro và điều khoản miễn trừ

Thị trường có rủi ro, đầu tư cần thận trọng. Bài viết này không phải là lời khuyên đầu tư cá nhân, cũng chưa xem xét các mục tiêu, tình hình tài chính hoặc nhu cầu đặc thù của từng người dùng. Người đọc cần cân nhắc xem các ý kiến, quan điểm hoặc kết luận trong bài có phù hợp với tình hình của mình hay không. Đầu tư theo đó, chịu trách nhiệm hoàn toàn.