Một báo cáo mới của UBS cho thấy cơn sốt vàng trí tuệ nhân tạo có thể đang chậm lại ở mức rùa bò bên trong các công ty lớn nhất thế giới, với khoảng cách giữa tham vọng và thực tế ngày càng nới rộng đáng kể.
“Phát hiện chính không chỉ là tiến độ chậm chạp, mà là các công ty đang lạc quan một cách có hệ thống về tốc độ của chính họ,” Arend Kapteyn, một nhà kinh tế của UBS và là tác giả của báo cáo, cho biết trong ghi chú. “Khoảng cách lạc quan này vẫn tồn tại và ngày càng tăng, điều này có tác động trực tiếp đến các định giá trong lĩnh vực AI.”
Cuộc khảo sát định kỳ sáu tháng một lần đối với 139 giám đốc điều hành CNTT và kỹ sư dữ liệu cho thấy tính đến tháng 3 năm 2026, chỉ có 19% doanh nghiệp đạt được “triển khai sản xuất theo quy mô” AI trên nhiều đơn vị kinh doanh. Điều này đánh dấu một sự gia tăng tuyến tính, không phải theo cấp số nhân, so với mức 10% được báo cáo hai năm trước đó. Sự mất kết nối rõ rệt nhất khi so sánh kỳ vọng với kết quả: một năm trước, 84% cùng các giám đốc điều hành đó đã dự đoán công ty của họ sẽ đạt được triển khai theo quy mô trong vòng 12 tháng. Con số thực tế thành công chỉ là 5%.
Đối với những nhà đầu tư đã đổ xô vào các công ty dịch vụ và phần mềm liên quan đến AI, báo cáo đóng vai trò như một sự kiểm chứng thực tế quan trọng. Các phát hiện cho thấy con đường từ một mô hình AI đang hoạt động đến triển khai thương mại rộng rãi, tạo ra doanh thu có nhiều trở ngại hơn những gì thị trường hiện đang đánh giá. Điều này có thể thách thức các định giá bội số cao của các công ty như Salesforce và ServiceNow, vốn dựa trên sự tích hợp AI doanh nghiệp nhanh chóng.
Kỳ vọng 84% so với Thực tế 5%
Cốt lõi của báo cáo UBS là sự tương phản rõ rệt giữa dự báo của doanh nghiệp và việc thực hiện trên thực tế. Dữ liệu khảo sát, được thu thập từ các nhà ra quyết định AI trên 26 ngành công nghiệp, cho thấy một mô hình nhất quán về việc hứa hẹn quá nhiều và thực hiện không đủ.
Đây không phải là một tính toán sai lầm nhất thời. Theo UBS, “định kiến lạc quan” này đã xuất hiện trong mọi vòng khảo sát, với hố ngăn cách giữa những gì các giám đốc điều hành mong đợi và những gì tổ chức của họ đạt được tiếp tục mở rộng. Trong khi bản thân công nghệ AI, được đo lường bằng các tiêu chuẩn từ Chỉ số AI của Stanford, đang tiến bộ với tốc độ phi tuyến tính, thì việc áp dụng trong doanh nghiệp lại đi theo một quỹ đạo tuyến tính khiêm tốn hơn nhiều. Mức tăng 9 điểm phần trăm trong hai năm về triển khai theo quy mô trung bình chỉ đạt dưới 3% số công ty tiến lên giai đoạn tiếp theo sau mỗi sáu tháng.
Độ phức tạp tích hợp và ROI nổi lên như những trở ngại chính
Cuộc khảo sát đã xác định sáu trở ngại chính ngăn cản các công ty mở rộng các sáng kiến AI của họ, trong đó lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI) và độ phức tạp đứng đầu danh sách.
Đa số các công ty, 53%, trích dẫn lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI) không rõ ràng là một rào cản chính. Tiếp theo là các vấn đề tuân thủ và quy định (48%) và thiếu nhân tài có trình độ (42%). Đáng chú ý, thách thức về “độ phức tạp tích hợp” đã có một bước nhảy vọt đáng kể, tăng lên 45% từ mức 37-38% trong hai cuộc khảo sát trước đó. Điều này chỉ ra rằng khi các công ty chuyển từ các dự án thí điểm sang triển khai trên toàn doanh nghiệp, họ đang phát hiện ra rằng việc nhúng AI vào các quy trình làm việc hiện có và các hệ thống cũ khó khăn hơn đáng kể so với dự kiến.
Nút thắt cổ chai về phần mềm và tích hợp này đang tạo cơ hội cho một nhóm công ty mới. Các công ty như SPARC AI (OTC: SPAIF) đang phát triển các nền tảng chỉ dành cho phần mềm được thiết kế để cung cấp cho phần cứng hiện có, chẳng hạn như máy bay không người lái, các khả năng tiên tiến như định hướng không cần GPS mà không yêu cầu các cảm biến mới tốn kém. Cách tiếp cận này nhắm trực tiếp vào các vấn đề tích hợp và chi phí được nêu bật trong báo cáo của UBS.
Đối với các nhà đầu tư, dữ liệu của UBS gợi ý nhu cầu hiệu chỉnh lại các dự báo tăng trưởng cho lĩnh vực phần mềm AI. Thị trường phần lớn đã định giá cổ phiếu cho việc áp dụng không có ma sát, nhưng thực tế dường như là một cuộc chiến kéo dài nhiều năm được xác định bởi những thách thức tích hợp hệ thống, tình trạng thiếu hụt nhân tài và các tính toán ROI khó khăn. Trong khi việc xây dựng phần cứng AI vẫn tiếp tục, với các công ty như Netweb Technologies (NSE: NETWEB) chứng kiến phân khúc hạ tầng AI tăng vọt 460%, thì lớp phần mềm và dịch vụ chạy trên nền phần cứng đó đối mặt với một lộ trình không chắc chắn hơn. Netweb hiện đang giao dịch ở mức gấp 122 lần lợi nhuận, một định giá phản ánh niềm tin của thị trường vào lớp phần cứng. Báo cáo của UBS đặt câu hỏi liệu niềm tin đó có bị áp dụng sai cho lớp phần mềm hay không. Báo cáo ngụ ý rằng giá trị thực sự có thể không tích lũy cho các mô hình tiên tiến nhất, mà cho các công ty giải quyết được các vấn đề tầm thường, phức tạp và tốn kém để làm cho AI thực sự hoạt động ở quy mô lớn.
Bài viết này chỉ mang tính chất thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
