Mùa báo cáo quý 2/2026 của cổ phiếu Mỹ và Trung Quốc: Điều gì thực sự xảy ra với Agent?

Tác giả: qinbafrank

Hai ngày qua, tôi đã xem xét báo cáo tài chính của các công ty Agent trên thị trường chứng khoán Mỹ và Trung Quốc (A-share), nhận thấy rõ ràng: Agent đang bắt đầu bước từ các buổi ra mắt vào báo cáo tài chính.

Trong năm qua, thị trường nhìn vào Agent chủ yếu tập trung vào việc mô hình có thể gọi công cụ hay không, có thể liên tục hoàn thành các nhiệm vụ nhiều bước hay không, và một công ty đã ra mắt bao nhiêu Agent.

Đến mùa báo cáo tài chính lần này, các chỉ số quan sát đã thay đổi rõ rệt. Bây giờ người ta bắt đầu xem Agent đóng góp bao nhiêu ARR, bao nhiêu ACV, mang lại bao nhiêu đơn hàng mới, có bao nhiêu khách hàng đã triển khai vào môi trường sản xuất, và mỗi quý thực tế hoàn thành bao nhiêu khối lượng công việc.

Sự thay đổi này rất quan trọng.

Sản phẩm hoạt động được chỉ chứng minh hướng công nghệ là đúng đắn. Doanh thu, hợp đồng, thu hồi tiền và lợi nhuận bắt đầu xuất hiện mới cho thấy doanh nghiệp sẵn sàng trả tiền liên tục cho năng lực này.

Vì vậy, tôi nghiêng về việc định nghĩa năm 2026 là "năm khởi đầu cho việc xác nhận tài chính" cho Agent cấp doanh nghiệp. Ở đây nói là năm đầu tiên xác nhận, còn khoảng cách đến sự trưởng thành của ngành vẫn còn rất dài, nhưng ít nhất đã xuất hiện lứa dữ liệu thực tế đầu tiên có thể đưa vào mô hình tài chính.

1. Thị trường chứng khoán Mỹ đã đưa ra câu trả lời vòng đầu tiên

Hiện tại, những công ty nhìn rõ nhất về cơ bản đều nắm giữ dữ liệu, quyền hạn và quy trình làm việc nội bộ của doanh nghiệp.

1. Doanh thu đăng ký quý 2 của ServiceNow đạt 3.877 tỷ USD, tăng 24,5% so với cùng kỳ; ACV mảng AI vượt 1 tỷ USD, số lượng Agent triển khai tăng gấp 9 lần trong chín tháng.

Trước đây nhiều người xem ServiceNow là phần mềm quản lý phiếu yêu cầu IT và quy trình làm việc, giờ đây nó ngày càng giống trung tâm điều khiển Agent của doanh nghiệp.

Trong tương lai, nội bộ doanh nghiệp có thể đồng thời chạy Claude, Gemini, OpenAI và nhiều mô hình dọc khác nhau. Cuối cùng, Agent nào có thể truy cập dữ liệu nào, có thể đại diện cho ai thực thi nhiệm vụ, hành động nào cần phê duyệt, sau khi xảy ra lỗi thì làm sao để quay lại, tất cả những vấn đề này đều cần một tầng quản trị thống nhất.

ServiceNow đã đứng ở vị trí này. Sản phẩm nó bán dần chuyển từ phần mềm quy trình làm việc sang hệ thống định danh, quyền hạn, giám sát và thực thi của Agent.

2. Sự xác nhận của Salesforce cũng rất trực tiếp

ARR của Agentforce đã vượt 1,5 tỷ USD, tăng hơn 240% so với cùng kỳ; ARR tổng cộng của Agentforce và Data 360 đạt gần 3.9 tỷ USD. Trong quý 2, Agentforce và Slack đã hoàn thành 3,2 tỷ Agentic Work Units, tăng 97% so với quý trước.

Trước đây thị trường bàn về Salesforce, lo ngại các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ bỏ qua CRM, trực tiếp tiếp quản bán hàng và dịch vụ khách hàng. Giờ nhìn lại, mô hình ngôn ngữ lớn muốn thực sự hoàn thành nhiệm vụ doanh nghiệp vẫn cần dữ liệu khách hàng, đơn hàng lịch sử, trạng thái hợp đồng, đầu mối bán hàng và hệ thống quyền hạn.

Claude có thể đảm nhận việc hiểu ý định, Salesforce nắm giữ ngữ cảnh nghiệp vụ và lộ trình thực thi.

Tất nhiên, tốc độ tăng trưởng 240% so với cùng kỳ cần điều chỉnh một chút. Salesforce từ quý này đã mở rộng phạm vi thống kê ARR của Agentforce, bổ sung các sản phẩm AI khác, Slackbot và Headless 360. Hướng đi đã rất rõ ràng, tốc độ tăng trưởng cụ thể vẫn cần kết hợp với sự thay đổi về phạm vi thống kê để đánh giá.

3. Báo cáo tài chính của Workday cũng rất tiêu biểu

AI đã đóng góp hơn 25% ACV mới tăng thêm, hơn 5.500 khách hàng đang sử dụng ít nhất một Agent do Workday tự phát triển.

Dữ liệu này cho thấy, trong các tình huống nhạy cảm như nhân sự, tài chính và kiểm toán, doanh nghiệp không đơn giản bỏ qua nền tảng phần mềm sẵn có. Dữ liệu nhân viên, quy tắc lương thưởng, chế độ tài chính, quyền hạn tổ chức đều lắng đọng bên trong Workday, Agent cần làm việc theo những quỹ đạo xác định này.

Đối với nhiều công ty SaaS truyền thống, AI thực sự sẽ làm giảm bớt một số trang, nút bấm và vị trí người dùng giá trị thấp. Nhưng nền tảng sở hữu dữ liệu lõi và quy tắc nghiệp vụ, ngược lại có thể nhờ Agent mà có được cơ hội bán thêm mới.

4. Palantir đại diện cho một hình thái khác

Doanh thu quý 2 tăng 93% so với cùng kỳ, doanh thu thương mại tại Mỹ tăng 149%. Điểm mạnh của Palantir luôn nằm ở việc kết nối dữ liệu doanh nghiệp, đối tượng nghiệp vụ, quyền hạn và quy trình sản xuất thực tế, sau đó dùng phần mềm hoàn thành quyết định và thực thi.

Nhiều sản phẩm Agent dừng ở mức "giúp bạn tạo ra một câu trả lời", Palantir gần hơn với "giúp doanh nghiệp hoàn thành một kết quả".

Doanh nghiệp sản xuất quan tâm thời gian ngừng máy giảm bao nhiêu, doanh nghiệp chuỗi cung ứng quan tâm vòng quay tồn kho cải thiện bao nhiêu, đội ngũ bán hàng quan tâm tỷ lệ chuyển đổi tăng bao nhiêu. Thứ doanh nghiệp cuối cùng sẵn sàng trả giá cao thường là những kết quả kinh doanh có thể định lượng được.

Đặt mấy công ty này lại với nhau, sẽ thấy một xu hướng rất rõ ràng:

Những đơn vị hưởng lợi đầu tiên từ Agent phổ biến là các công ty vốn đã nằm trong hệ thống nghiệp vụ lõi của doanh nghiệp.

Năng lực mô hình tất nhiên quan trọng, nhưng doanh nghiệp triển khai Agent còn cần dữ liệu, quyền hạn, quy trình, kiểm toán và cổng khách hàng. Chỉ đơn thuần kết nối một mô hình, làm một lớp giao diện chat, ngưỡng cửa sẽ nhanh chóng hạ xuống. Đây cũng là điều đã bàn trong bài viết dài trước đây về việc áp dụng AI bước vào thời đại công nghiệp hóa: SaaS thực sự sở hữu quy trình làm việc và dữ liệu độc quyền lõi nắm giữ cổng công việc, đối tượng nghiệp vụ, ngữ nghĩa nghiệp vụ, quyền hạn người dùng, dữ liệu thao tác lịch sử, bản ghi hệ thống, quy tắc ngành, hành động thực thi cuối cùng, phản hồi kết quả khách hàng.

2. Thay đổi quan trọng nhất của mùa báo cáo tài chính lần này thực ra là cách đo lường đã thay đổi

Trước đây đánh giá sản phẩm AI, thị trường thường nhìn vào người dùng đăng ký, khách hàng dùng thử, lượng Token gọi. Những chỉ số này có thể chứng minh mọi người có hứng thú, nhưng khó chứng minh mô hình kinh doanh thành lập.

Bây giờ ngày càng nhiều công ty bắt đầu công bố: AI đóng góp bao nhiêu ACV mới, Agent tạo ra bao nhiêu ARR, có bao nhiêu khách hàng từ dùng thử bước vào môi trường sản xuất, thực tế hoàn thành bao nhiêu nhiệm vụ.

Salesforce bắt đầu dùng Agentic Work Units để đo lường khối lượng công việc, chính là một tín hiệu rất quan trọng.

Trước đây SaaS chủ yếu thu phí theo ghế ngồi: một doanh nghiệp có mười nghìn nhân viên, mua mười nghìn tài khoản. Tương lai Agent thay doanh nghiệp hoàn thành lượng lớn nhiệm vụ, cách thu phí có thể dần chuyển thành:

Phí ghế ngồi cơ bản + lượng sử dụng AI + lượng nhiệm vụ hoàn thành;

Xa hơn nữa, một số tình huống giá trị cao thậm chí có thể thu phí theo kết quả.

Ví dụ Agent chăm sóc khách hàng giải quyết bao nhiêu phiếu yêu cầu, Agent bán hàng hoàn thành bao nhiêu sàng lọc đầu mối, Agent tài chính thuế xử lý bao nhiêu chứng từ, Agent an ninh đóng bao nhiêu sự kiện rủi ro.

Một khi đơn vị tính phí chuyển từ "có bao nhiêu người đang dùng phần mềm" sang "phần mềm hoàn thành bao nhiêu công việc", trần doanh thu của SaaS cũng sẽ thay đổi.

Nó bắt đầu cắt vào chi phí nhân công, chi phí thuê ngoài và ngân sách vận hành của doanh nghiệp, thay vì chỉ phân bổ lại bên trong ngân sách IT.

3. Vì sao trí tuệ mô hình tăng lên sẽ khiến Agent trở thành một ngành dài hạn

Tuyến Agent có một ngưỡng năng lực rất rõ ràng: giả sử một Agent thực hiện nhiệm vụ một bước có tỷ lệ thành công 95%, sau khi liên tục thực hiện mười bước, xác suất toàn bộ nhiệm vụ thành công trọn vẹn chỉ còn khoảng sáu phần mười.

Vì vậy Agent giai đoạn đầu thường gặp một vấn đề: mỗi bước nhìn có vẻ khá thông minh, nhưng thực sự đưa vào quy trình dài là bắt đầu xảy ra lỗi. Doanh nghiệp còn phải bố trí nhân viên kiểm tra, sửa sai và làm lại, cuối cùng thời gian tiết kiệm được không nhiều.

Khi năng lực suy luận của mô hình, độ dài ngữ cảnh, khả năng gọi công cụ và trí nhớ tăng lên, tình trạng này sẽ dần cải thiện: Agent có thể liên tục hoàn thành càng nhiều bước, số điểm cần con người can thiệp càng ít, những công việc trước đây không thể tự động hóa sẽ vượt qua ngưỡng thương mại hóa.

Đây không phải là một quá trình phát triển đều tốc độ.

Năng lực mô hình tăng một chút, có thể chỉ khiến câu trả lời trôi chảy hơn; khi độ tin cậy vượt qua một ngưỡng nào đó, cả một quy trình làm việc đều có cơ hội được tự động hoàn thành.

Vì vậy doanh thu Agent trong tương lai có thể thể hiện tính phi tuyến rất mạnh.

Hôm nay chỉ có thể sắp xếp tài liệu, bước tiếp theo có thể điền vào hệ thống, xa hơn nữa có thể nộp phê duyệt, theo dõi tiến độ và xử lý bất thường. Mỗi khi hoàn thành thêm một khâu, giá trị thương mại đều tăng rõ rệt.

Đây cũng là lý do vì sao Agent không cần trước tiên đạt được cái gọi là trí tuệ nhân tạo tổng quát.

Tài chính thuế, chăm sóc khách hàng, vận hành IT, sàng lọc đầu mối bán hàng và xử lý tài liệu, đều có lượng lớn nhiệm vụ ranh giới rõ ràng, tần suất lặp lại cao, kết quả có thể kiểm tra. Đây cũng là tình huống thứ hai được bàn đến sau mã độc trước đây:

Chỉ cần Agent có thể ổn định hoàn thành phần lớn trong số đó, ROI của khách hàng đã thành lập.

4. Thị trường A cũng bắt đầu xác nhận, nhưng lộ trình khác với thị trường Mỹ

Thị trường Mỹ hiện tại đi đầu hiện thực hóa là các công ty nền tảng doanh nghiệp và quy trình làm việc, thị trường A đáng chú ý hơn là các tình huống dọc.

1. Kingsoft Office nửa đầu năm doanh thu 3.313 tỷ NDT, tăng 24,69% so với cùng kỳ, WPS 365 đã duy trì tăng trưởng trên 60% trong sáu quý liên tiếp.

Ưu thế của Kingsoft Office rất trực quan. Nó sở hữu cổng tài liệu, năng lực định dạng, quan hệ cộng tác và dữ liệu văn phòng doanh nghiệp. Agent văn phòng tương lai có thể trực tiếp tạo, sửa, phê duyệt và bàn giao tài liệu, điều này có giá trị hơn việc đặt một cửa sổ chat bên cạnh tài liệu.

Nhưng lợi nhuận ròng thuộc về công ty mẹ của Kingsoft Office nửa đầu năm tăng hơn 200%, phần lớn đến từ thu nhập đầu tư. Khi nhìn vào hoạt động kinh doanh chính, vẫn phải loại bỏ các khoản một lần này.

2. Servyou là trường hợp khá điển hình trong các Agent dọc của thị trường A

Nửa đầu năm doanh thu 1.012 tỷ NDT, tăng 9,72% so với cùng kỳ; lợi nhuận ròng sau khi loại trừ các khoản không thường xuyên tăng 44,04%. Thu hồi tiền từ sản phẩm và nghiệp vụ AI đã chiếm 33% thu hồi tiền của nghiệp vụ tài chính thuế số hóa, cao hơn mức 28% của cả năm 2025.

Tình huống tài chính thuế rất phù hợp với Agent. Quy tắc tương đối rõ ràng, mức độ cấu trúc hóa dữ liệu cao, kết quả có thể kiểm tra lại, khách hàng cũng sẵn sàng trả tiền để giảm chi phí nhân công và rủi ro thuế.

Loại nghiệp vụ này không cần mô hình bao trùm tất cả. Chỉ cần trong một tình huống hẹp làm đủ tin cậy, là có thể hình thành doanh thu thực tế.

3. Hand Enterprise Solutions

Nửa đầu năm doanh thu nghiệp vụ trí tuệ hóa AI khoảng 220 triệu NDT, tăng hơn 100% so với cùng kỳ, đã chiếm tỷ lệ hai chữ số trong doanh thu công ty.

Hand làm lâu năm về triển khai hệ thống ERP, chuỗi cung ứng, sản xuất và tài chính. Khó khăn lớn nhất khi triển khai Agent doanh nghiệp thường xuất hiện ở kết nối hệ thống cũ, dữ liệu phi chuẩn và quy trình phê duyệt phức tạp. Hand quen thuộc các khâu này, có cơ hội trở thành tầng triển khai và tích hợp AI doanh nghiệp trong nước.

Nhưng ở thị trường A cần đặc biệt chú ý chất lượng tài chính, vì vậy cơ hội Agent ở thị trường A rất lớn, nhưng độ khó phân tích có thể cao hơn thị trường Mỹ.

Nhiều công ty vẫn lấy doanh thu theo dự án làm chính, nghiệp vụ AI có thể chuẩn hóa hay không, tỷ suất lợi nhuận gộp có thể tăng hay không, có thể chuyển từ triển khai một lần sang thu phí đăng ký và sử dụng liên tục hay không, hiện vẫn cần tiếp tục quan sát.

5. Chuỗi ngành Agent có thể hình thành cấu trúc bốn tầng

Tầng thứ nhất là mô hình nền tảng và sức mạnh tính toán, quyết định trần trí tuệ và chi phí suy luận của Agent.

Tầng thứ hai là dữ liệu, định danh, quyền hạn và quản trị. ServiceNow, Salesforce, Workday hiện đều đang tranh giành tầng này.

Tầng thứ ba là điều phối và thực thi quy trình làm việc. Palantir, UiPath và một số nhà cung cấp dịch vụ số hóa doanh nghiệp cạnh tranh ở đây.

Tầng thứ tư là Agent ngành dọc, bao gồm tài chính thuế, văn phòng, pháp lý, y tế, sản xuất, chăm sóc khách hàng và bán hàng

Hiện tại xác nhận tài chính rõ ràng nhất là tầng thứ hai.

Doanh nghiệp không dám để một Agent thiếu ranh giới quyền hạn, không thể kiểm toán trực tiếp thao tác hệ thống lõi, vì vậy nền tảng dữ liệu và quản trị có ưu thế chiếm vị trí rất mạnh.

Không gian dài hạn co giãn hơn có thể là tầng thứ tư. Agent dọc có thể trực tiếp tương ứng với khối lượng công việc cụ thể, ROI dễ tính toán, cũng dễ đi vào ngân sách nhân công và thuê ngoài hơn.

Tầng thứ ba quyết định Agent có thể thực sự bước vào môi trường sản xuất hay không. Mô hình biết suy nghĩ vẫn chưa đủ, nó còn phải kết nối hệ thống cũ, gọi công cụ, xử lý bất thường, chạy trọn vẹn quy trình.

UiPath sẽ là một mẫu quan sát rất quan trọng. Công ty dự kiến công bố báo cáo tài chính quý 2 sau giờ giao dịch ngày 3 tháng 9 năm 2026 theo giờ miền Đông nước Mỹ, khi đó có thể phán đoán thêm tốc độ nâng cấp từ RPA truyền thống lên tầng thực thi Agent.

6. Tiếp theo nhìn các công ty Agent thế nào

Sau này nhìn loại công ty này, tôi nghĩ mấy chỉ số sẽ ngày càng quan trọng:

1. Trước tiên xem ARR, ACV liên quan đến AI và doanh thu thực tế, rồi xem số khách hàng môi trường sản xuất, giá trị tham khảo của khách hàng dùng thử sẽ ngày càng thấp;

2. Sau đó xem đóng góp của AI đối với hợp đồng mới. Việc Workday công bố "AI chiếm hơn 25% ACV mới" có ý nghĩa hơn việc phát hành bao nhiêu Agent;

3. Còn phải xem lượng gọi nhiệm vụ, tỷ lệ thành công nhiệm vụ trọn vẹn, tỷ lệ gia hạn và tỷ lệ mở rộng khách hàng;

4. Cuối cùng quay lại báo cáo tài chính, quan sát tỷ suất lợi nhuận gộp sau khi trừ chi phí suy luận, chu kỳ triển khai, khoản phải thu và dòng tiền hoạt động.

Nếu mỗi lần triển khai một Agent đều phải đầu tư lượng lớn kỹ sư làm tùy chỉnh nửa năm, nó gần hơn với dịch vụ IT truyền thống.

Nếu Agent có thể nhanh chóng nhân bản, khách hàng dùng càng nhiều, chi phí đơn vị càng thấp, đòn bẩy kinh doanh của công ty phần mềm mới thực sự được giải phóng.

Cuối cùng, cách hiểu về tuyến Agent:

1) Trí tuệ mô hình tăng lên, quyết định Agent có thể làm bao nhiêu việc;

2) Dữ liệu, quyền hạn và quy trình làm việc của doanh nghiệp, quyết định trí tuệ này có thể an toàn đi vào hệ thống sản xuất hay không;

3) Kết quả nhiệm vụ thực tế, quyết định khách hàng sẵn sàng trả bao nhiêu tiền.

Mỗi lần mô hình nâng cấp, đều đẩy ranh giới nhiệm vụ có thể tự động hóa ra xa hơn.

Hôm nay là lập trình, chăm sóc khách hàng và tài liệu, sau này sẽ đi vào tài chính, bán hàng, chuỗi cung ứng, y tế và nhiều tình huống chuyên môn hơn. Sau khi độ tin cậy tăng lên, kiểm tra thủ công giảm, kinh tế đơn vị sẽ liên tục cải thiện.

Vì vậy Agent rất có thể là một ngành mới nâng cao hiệu suất có thể kéo dài nhiều năm.

Tuy nhiên cơ hội vòng này sẽ không phân bổ đều.

Lứa người thắng đầu tiên xác suất lớn là các nền tảng đã kiểm soát dữ liệu và quy trình nghiệp vụ doanh nghiệp. Lứa thứ hai là các công ty tầng thực thi có thể triển khai AI vào môi trường sản xuất, thực sự hoàn thành vòng khép kín nhiệm vụ. Độ co giãn của thị trường A đến nhiều hơn từ tình huống dọc, nhưng chất lượng tài chính và chuẩn hóa doanh thu cần theo dõi chặt hơn.

Năm 2026 giống năm đầu tiên xác nhận tài chính của Agent hơn. Trước đây thị trường bàn mô hình thông minh đến mức nào, tiếp theo sẽ ngày càng quan tâm: nó rốt cuộc hoàn thành bao nhiêu công việc, giúp khách hàng tiết kiệm bao nhiêu tiền, và bao nhiêu giá trị cuối cùng đi vào doanh thu, lợi nhuận và dòng tiền của công ty niêm yết.