Với sự phát triển nhanh chóng của khả năng mô hình suy luận trong nửa cuối năm 2025, trọng tâm cạnh tranh của AI năm 2026 đang chuyển từ việc thông minh hơn sang việc có năng lực hơn, đáng tin cậy hơn và được định giá chính xác hơn. Ba thành viên của đội ngũ nghiên cứu và đầu tư a16z crypto gần đây đã trình bày dự đoán của họ về ba xu hướng chính trong phát triển AI năm 2026, tập trung vào quy trình nghiên cứu, cơ sở hạ tầng nhận dạng tác nhân và mô hình kinh tế mạng mở.
Giáo sư Scott Kominers của Đại học Harvard dự đoán rằng đến năm 2026, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ chuyển từ vai trò trợ lý sang đối tác nghiên cứu, mang đến quan điểm sáng tạo. Ông cho biết rằng vào tháng 11 năm 2025, ông đã có thể tương tác với các mô hình bằng các lệnh trừu tượng tương tự như những lệnh được đưa ra cho một nghiên cứu sinh tiến sĩ, và thu được những câu trả lời mới.
Sean Neville, đồng sáng lập của Circle, cho rằng việc cho phép AI Agent giao dịch như các thực thể, với khả năng truy vết, ủy quyền và xác minh thông qua KYA (Know Your Agent) sẽ là một xu hướng quan trọng.
Liz Harkavy thuộc đội ngũ đầu tư a16z crypto cho rằng AI trích xuất nội dung từ internet và tự phát triển mà không đóng góp lưu lượng truy cập quảng cáo, dẫn đến sự không phù hợp đáng kể giữa lớp ngữ cảnh và lớp thực thi của mạng lưới. Bà cho rằng phần thưởng nên được phân phối cho mỗi thực thể đã đóng góp thông tin, dữ liệu hoặc nội dung khi nhiệm vụ của tác nhân thành công. Bà cũng đề cập rằng các khoản thanh toán siêu nhỏ được hỗ trợ bởi blockchain và các tiêu chuẩn phân bổ hoàn thiện hơn có thể là một hướng đi công nghệ khả thi.
Xu hướng 1: Trí tuệ nhân tạo đang phát triển từ một trợ lý thành một đối tác nghiên cứu, ngày càng có khả năng thực hiện nhiệm vụ nghiên cứu chuyên sâu.
Scott Kominers, một thành viên của đội ngũ nghiên cứu a16z crypto và là giáo sư tại Trường Kinh doanh Harvard, cho biết rằng vào đầu năm 2025, các mô hình AI dành cho người tiêu dùng vẫn khó có thể hiểu được quy trình nghiên cứu của ông, nhưng đến tháng 11 năm 2025, ông đã có thể tương tác với các mô hình bằng các hướng dẫn trừu tượng tương tự như những hướng dẫn được sử dụng để hướng dẫn nghiên cứu sinh tiến sĩ, và các mô hình đôi khi sẽ đưa ra những câu trả lời mới và được thực thi chính xác.
Một phong cách nghiên cứu mới, mang tính học thuật cao, sẽ xuất hiện trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo vào năm 2026.
Kominers chỉ ra rằng việc sử dụng AI trong nghiên cứu đang trở nên phổ biến hơn, đặc biệt là trong các lĩnh vực đòi hỏi tư duy logic. Các mô hình đang bắt đầu hỗ trợ trực tiếp trong việc khám phá và thậm chí có thể tự động cho rằng các bài toán cực khó trong các cuộc thi toán học như Putnam. Tuy nhiên, lĩnh vực nào sẽ được hưởng lợi nhiều nhất và bằng những cách nào vẫn là những câu hỏi chưa có lời giải đáp.
Tuy nhiên, ông dự đoán một phong cách nghiên cứu Polymath mới sẽ xuất hiện vào năm 2026: các nhà nghiên cứu sẽ chú trọng hơn vào việc đề xuất các giả thuyết liên kết các khái niệm và nhanh chóng suy luận ra các hướng có thể kiểm chứng được từ những câu trả lời vẫn còn mang tính suy đoán.
Nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo vẫn tiềm ẩn rủi ro tạo ra ảo ảnh; công nghệ crypto có thể hỗ trợ điều này.
Ông cũng thừa nhận rằng phương pháp nghiên cứu này chắc chắn tiềm ẩn rủi ro không chính xác và ảo tưởng, nhưng khi mô hình đủ thông minh, việc cho phép nó có không gian để trừu tượng hóa và cho phép nó đi chệch hướng, giống như sự sáng tạo của con người, đôi khi có thể dẫn đến những đột phá. Ông đề xuất rằng đến năm 2026, quy trình nghiên cứu AI sẽ giống với mô hình tác nhân bao bọc tác nhân hơn: sử dụng nhiều lớp mô hình đánh giá, xác minh và sau đó tổng hợp các kết luận.
Tuy nhiên, Kominers cũng cảnh báo rằng việc vận hành các cụm tác nhân suy luận như vậy trên quy mô lớn đòi hỏi khả năng tương tác mô hình tốt hơn và phương pháp để xác định và bù đắp một cách thích hợp cho đóng góp của từng mô hình. Ông cho rằng công nghệ crypto có thể giúp giải quyết hai vấn đề này.
Xu hướng thứ hai: Từ KYC đến KYA – Việc hiểu rõ người đại lý của bạn trở thành nút thắt cổ chai trong nền kinh tế đại lý.
Sean Neville, đồng sáng lập của Circle, kiến trúc sư của USDC và CEO hiện tại của Catena Labs, tập trung vào một nút thắt quan trọng trong nền kinh tế tác nhân: sự chuyển đổi từ trí tuệ sang định danh.
Neville chỉ ra rằng trong các lĩnh vực như dịch vụ tài chính, số lượng các thực thể phi con người vượt xa số lượng nhân viên là con người, có thể lên tới tỷ lệ 96:1. Tuy nhiên, hầu hết các thực thể này vẫn chỉ là những "bóng ma", không thể mở tài khoản hoặc chịu trách nhiệm. Do đó, ông lập luận rằng yếu tố cơ bản quan trọng tiếp theo là KYA (Know Your Agent - Biết người đại diện của bạn).
Theo định nghĩa, KYA giải quyết yêu cầu rằng một đại lý phải sở hữu thông tin xác thực có thể kiểm chứng, truy vết và chịu trách nhiệm để thực hiện các giao dịch thay mặt cho một thực thể. Giống như con người cần điểm tín dụng để vay mượn, các đại lý cũng cần thông tin xác thực crypto ký điện tử để liên kết người ủy thác, các ràng buộc và trách nhiệm pháp lý của họ. Trước khi KYA được triển khai, các nhà bán lẻ và nhà cung cấp dịch vụ thường chặn quyền truy cập của các đại lý ở cấp độ tường lửa để ngăn chặn gian lận, lạm dụng và trách nhiệm pháp lý không rõ ràng.
Ông cũng thẳng thắn tuyên bố rằng ngành công nghiệp KYC và khung pháp lý, vốn mất hàng thập kỷ để xây dựng, giờ đây có thể chỉ còn vài tháng để nghiên cứu và triển khai KYA.
Xu hướng 3: AI Agent áp đặt các loại thuế ngầm lên internet, khai thác giá trị nội dung và né tránh lợi nhuận .
Liz Harkavy thuộc đội ngũ đầu tư a16z crypto tập trung vào cách các tác nhân đang định hình lại nền tảng kinh tế của web mở. Bà mô tả sự trỗi dậy của AI Agent như một loại thuế vô hình áp đặt lên web mở: các tác nhân trích xuất nội dung từ các trang web có quảng cáo (mà bà gọi là lớp ngữ cảnh) để cung cấp cho người dùng các câu trả lời và hành động thuận tiện hơn (lớp thực thi), nhưng lại bỏ qua một cách có hệ thống các nguồn thu nhập hỗ trợ sản xuất nội dung, chẳng hạn như lượt hiển thị quảng cáo, chuyển đổi đăng ký và giới thiệu.
Harkavy cho rằng rằng điều này dẫn đến sự không phù hợp đáng kể giữa lớp ngữ cảnh và lớp triển khai của internet: các nhà cung cấp nội dung phải chịu chi phí, các tác nhân và nền tảng thu được giá trị, và con đường kiếm tiền ban đầu bị cắt đứt. Bà chỉ ra rằng các thỏa thuận cấp phép AI hiện tại hầu hết chỉ là màn khói che mắt, thường chỉ bồi thường cho các nhà cung cấp nội dung một phần nhỏ thu nhập lưu lượng truy cập bị mất, điều này vẫn có thể không bền vững về mặt tài chính trong dài hạn.
Bà lập luận rằng để ngăn chặn sự suy yếu của internet mở (đồng thời bảo vệ các nguồn nội dung đa dạng mà AI dựa vào), cần phải triển khai quy mô lớn các giải pháp công nghệ và kinh tế vào năm 2026: chẳng hạn như các mô hình nội dung được tài trợ thế hệ tiếp theo, hệ thống phân bổ vi mô hoặc các mô hình tài trợ mới khác. Sự thay đổi quan trọng nằm ở việc chuyển từ cấp phép tĩnh sang bồi thường dựa trên mức sử dụng theo thời gian thực, cho phép giá trị được luân chuyển tự động.
Sau khi hoàn thành thành công nhiệm vụ của một đại lý, phần thưởng sẽ được phân phối cho mỗi thực thể đã đóng góp thông tin, dữ liệu hoặc nội dung. Bà cũng đề cập rằng các khoản thanh toán siêu nhỏ được hỗ trợ bởi blockchain, cùng với các tiêu chuẩn ghi nhận nguồn gốc hoàn thiện hơn, có thể là một hướng đi công nghệ khả thi.
Bài viết này, "a16z : Sự trỗi dậy của AI định hướng nghiên cứu, KYA thay thế KYC và cuộc khủng hoảng thuế ẩn trên Internet," lần đầu tiên xuất hiện trên ABMedia, ABMedia .
