Báo cáo về trí tuệ nhân tạo dài 423 trang của Đại học Stanford: Khoảng cách giữa Trung Quốc và Mỹ chỉ là 2,7%, và DeepSeek của Đại học Thanh Hoa đã lọt vào top 10 toàn cầu.

Tác giả: Tân Chí Nguyên

Biên tập bởi: Sleepy Peach

Báo cáo "Chỉ số AI năm 2026" của Stanford đã được công bố! Báo cáo dài 432 trang này vô cùng giá trị: cuộc cạnh tranh AI giữa Mỹ và Trung Quốc gần như đã thu hẹp khoảng cách, chỉ còn 2,7%. Thế giới sản sinh ra 95 tài năng AI hàng đầu mỗi năm, phần lớn tập trung ở các công ty lớn. Điều đáng kinh ngạc nhất là, việc làm cho các nhà phát triển phần mềm trong độ tuổi 22-25 đã giảm 20%.

Hôm nay, Stanford HAI đã công bố "Báo cáo Chỉ số AI năm 2026"!
 

Báo cáo thường niên dài 423 trang này trình bày một cách toàn diện bức tranh quyền lực mới nhất trong ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo toàn cầu.

Nghiên cứu đã đưa ra một kết luận quan trọng: Khả năng của trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng; tuy nhiên, khả năng đo lường và quản lý nó của nhân loại lại không theo kịp.

Kết luận gây sốc nhất là—

Khoảng cách về hiệu năng giữa các mô hình AI của Trung Quốc và Mỹ phần lớn đã biến mất, với hai bên thường xuyên thay đổi vị trí dẫn đầu trong những cuộc cạnh tranh gay cấn nhất. Hiện tại, Anthropic chỉ còn dẫn trước 2,7%.

Hoa Kỳ đang chi nhiều tiền cho trí tuệ nhân tạo hơn bất kỳ quốc gia nào khác, nhưng lại ngày càng gặp khó khăn trong việc thu hút nhân tài hàng đầu.

Báo cáo cũng chỉ ra rằng sự phát triển của trí tuệ nhân tạo không gặp phải bất kỳ "nút thắt cổ chai" nào mà thay vào đó đang phát triển với tốc độ chưa từng có.

Trong năm qua, hơn 90% các mô hình hàng đầu thế giới đã đạt được hoặc thậm chí vượt qua hiệu suất của con người trong các vấn đề khoa học cấp tiến sĩ, suy luận đa phương thức và toán học cạnh tranh.

Đặc biệt về khả năng lập trình, điểm số SWE-bench đã tăng vọt từ 60% lên gần 100% trong vòng một năm.

Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo lại thể hiện sự "không đồng đều" nghiêm trọng trong các chuyên môn của nó, tạo ra một tình trạng méo mó:

LLM có thể giành huy chương vàng IMO, nhưng nó không thể đọc chính xác đồng hồ kim, với tỷ lệ chính xác chỉ 50,1%.

Trong khi đó, dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo sẽ cướp đi việc làm đã trở thành hiện thực, và những người đầu tiên chịu thiệt thòi chính là tầng lớp "lao động trẻ" ngày nay.

Đây mới là thông tin thực sự: 12 xu hướng quan trọng đáng chú ý trong "Báo cáo Chỉ số AI năm 2026".

Một số điểm nổi bật khác:

Năng lực tính toán AI toàn cầu đã tăng gấp 30 lần trong 3 năm, với Nvidia chiếm 60% thị phần, và hầu hết các chip đều do TSMC sản xuất.

Dự kiến đầu tư toàn cầu vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong doanh nghiệp sẽ đạt 581,7 tỷ đô la vào năm 2025, gấp hơn hai lần so với cùng kỳ năm ngoái, trong đó Hoa Kỳ chiếm gần một nửa.

Số lượng nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đến Mỹ đã giảm 89% trong bảy năm, với mức giảm 80% chỉ riêng trong năm ngoái.

Tỷ lệ việc làm cho các nhà phát triển phần mềm trong độ tuổi 22-25 đã giảm 20% kể từ năm 2024, với các vị trí tuyển dụng dành cho người mới ra trường được nhắm mục tiêu chính xác.

Trung Quốc đã xây dựng tổng cộng 85 siêu máy tính trí tuệ nhân tạo công cộng, nhiều hơn gấp đôi so với Bắc Mỹ, đứng đầu thế giới.

Tỷ lệ sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong môi trường làm việc tại Trung Quốc vượt quá 80%, cao hơn nhiều so với mức trung bình toàn cầu là 58%.

Các mô hình mạnh nhất đang ngày càng trở nên khó hiểu; 80 trong số 95 mô hình tiêu biểu không có mã huấn luyện được công khai.

Khoảng cách địa lý giữa Trung Quốc và Mỹ đã thu hẹp xuống chỉ còn 2,7%.

Đại học Stanford đã lập bản đồ các tuyển thủ hàng đầu của Mỹ và Trung Quốc trên bảng xếp hạng Arena kể từ tháng 5 năm 2023 lên cùng một hệ tọa độ.

Vào tháng 5 năm 2023, GPT-4-0314 dẫn đầu với 1320 điểm, trong khi Trung Quốc vẫn ở chatglm-6b, chênh lệch hơn 300 điểm.

Vào tháng 2 năm 2025, DeepSeek-R1 đã có thời gian bay ngang bằng với mô hình dẫn đầu của Mỹ lần đầu tiên.

Vào tháng 3 năm 2026, Claude Opus 4.6 đến từ Hoa Kỳ đã ghi được 1503 điểm, trong khi dola-seed-2.0-preview đến từ Trung Quốc ghi được 1464 điểm.

Hiện tại, khoảng cách về trí tuệ nhân tạo giữa Trung Quốc và Mỹ chỉ là 39 điểm, tương đương với 2,7% mỗi năm.

Điều đáng chú ý hơn nữa là tần suất của những sự hoán đổi vai trò này trong năm qua. Kể từ đầu năm 2025, các người mẫu hàng đầu từ cả hai quốc gia đã nhiều lần đổi vị trí cho nhau trên Arena.

Số lượng cũng xấp xỉ bằng nhau.

Năm 2025, Hoa Kỳ đã công bố 50 "mẫu thiết kế quan trọng", và Trung Quốc cũng làm theo bằng cách công bố 30 mẫu thiết kế quy mô lớn hàng đầu.

Ở nhóm dẫn đầu, OpenAI, Google, Alibaba, Anthropic và xAI đều ngang hàng nhau, với top 5 toàn cầu chia sẻ lợi nhuận một cách bình đẳng.

Nhìn sâu hơn vào top 10, bốn vị trí thuộc về các tổ chức và công ty Trung Quốc: Alibaba, DeepSeek, Đại học Thanh Hoa và Bitgroup.

Trọng tâm của hệ sinh thái mã nguồn mở cũng đã dịch chuyển rõ rệt về phía Đông trong năm nay.

DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax và Kimi đều đã thúc đẩy khả năng xử lý trọng lượng trong mã nguồn mở tiến lên phía trước.

Nếu xét cả số lượng bài báo được công bố, số trích dẫn, số lượng bằng sáng chế và số lượng robot công nghiệp được lắp đặt, Trung Quốc đứng đầu thế giới ở tất cả các lĩnh vực này.

Giá cả là một khía cạnh khác.

Các nhà phát triển nước ngoài đã tính toán kỹ lưỡng và kết quả cho thấy giá thành của Seed 2.0 Pro chỉ bằng khoảng một phần mười so với Claude Opus 4.6.

Công nghệ gắn bề mặt hiệu suất cao, với giá chỉ bằng một phần mười. Hiệu ứng dây chuyền từ điều này mới chỉ bắt đầu.

90% các mô hình tiên tiến nhất hiện nay đều xuất phát từ ngành công nghiệp, đạt được tốc độ chuyển đổi chưa từng có.

Trong số 95 mô hình tiêu biểu nhất được công bố năm ngoái, hơn 90% đến từ ngành công nghiệp, chứ không phải từ các viện nghiên cứu học thuật hay phòng thí nghiệm chính phủ.

Cộng đồng học thuật đã tụt hậu so với tuyến đầu.

Tốc độ giải phóng cũng đang tăng nhanh một cách bất thường.

Chỉ riêng trong tháng 2 năm 2026, tám mẫu sản phẩm chủ lực đã ra mắt thị trường: Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.6, GPT-5.3 Codex, Grok 4.20, Qwen 3.5, Seed 2.0 Pro, MiniMax M2.5 và GLM-5.

Chu kỳ phong thần đã thay đổi từ "năm" thành "tháng".

Đạt chuẩn trong một năm, AI không gặp nút thắt cổ chai.

Đường cong biến đổi ngoạn mục nhất là ở mảng lập trình.

SWE-bench Verified, tiêu chuẩn đánh giá khả năng sửa lỗi thực tế, đã tăng từ 60% lên gần 100% chỉ trong một năm.

Nó không chỉ tăng vài điểm; về cơ bản nó đã đạt đến giới hạn của mình.

Terminal-Bench kiểm tra khả năng xử lý các tác vụ thực tế trên thiết bị đầu cuối của tác nhân, và tỷ lệ này đã tăng từ 20% năm ngoái lên 77,3%.

Tỷ lệ giải quyết sự cố thành công nhờ chuyên viên an ninh mạng đã tăng từ 15% lên 93%.

Gemini Deep Think đã giành huy chương vàng tại Olympic Toán học Quốc tế.

Các cuộc thi trả lời câu hỏi khoa học cấp độ tiến sĩ (GPQA Diamond), toán học thi đấu học thuật (AIME) và suy luận đa phương thức (MMMU) - ban đầu được coi là "không thể vượt qua đối với con người", nhưng các mô hình tiên tiến đã chinh phục tất cả.

Ví dụ điển hình nhất là "Kỳ thi cuối cùng của nhân loại".

Đây là bài kiểm tra được thiết kế đặc biệt để "loại bỏ trí tuệ nhân tạo và ưu tiên các chuyên gia con người", với các câu hỏi do các chuyên gia hàng đầu trong nhiều lĩnh vực khác nhau cung cấp.

Năm ngoái, điểm O1 của OpenAI đạt 8,8%, và mô hình tiên tiến nhất đã giúp tăng điểm số này thêm 30 điểm phần trăm nữa trong vòng một năm. Hiện tại, cả Claude Opus 4.6 và Gemini 3.1 Pro đều đã vượt quá 50%.

Lưỡi cưa răng cưa có thể giành huy chương vàng IMO nhưng lại không thể đọc giờ trên đồng hồ.

Nhưng cùng một chỉ số đó lại cho ra một tập hợp số liệu khác.

Mẫu mạnh nhất đạt độ chính xác 50,1% trong nhiệm vụ "đọc đồng hồ kim".

Robot đạt tỷ lệ thành công 89,4% trong môi trường mô phỏng phòng thí nghiệm (RLBench). Tuy nhiên, khi được đặt trong môi trường gia đình thực tế để thực hiện các công việc nhà như rửa bát và gấp quần áo, tỷ lệ thành công ngay lập tức giảm xuống còn 12%.

Chênh lệch giữa phòng thí nghiệm và nhà bếp là 77 điểm phần trăm.

Các nhà nghiên cứu đã đặt tên cho hiện tượng này là "biên giới gồ ghề". Sự phân bố khả năng của trí tuệ nhân tạo không đồng đều; nó có thể giành huy chương vàng trong kỳ thi Olympic Toán học nhưng lại không thể cho bạn biết chính xác thời gian hiện tại.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giành huy chương vàng trong các kỳ thi Olympic toán học, nhưng nó chỉ có 50% cơ hội hiểu được đồng hồ kim. AI đang phát triển nhanh chóng, nhưng theo một hướng khác.

Ngoài ra, trong nhiệm vụ tác nhân thông minh, trong bài kiểm tra OSWorld, hiệu suất AI tiên tiến (66,3%) đang tiến gần đến chuẩn mực của con người.

Tuy nhiên, trong bài kiểm tra PaperArena, bài kiểm tra đặc biệt đánh giá tính logic của nghiên cứu khoa học, tác nhân AI mạnh nhất chỉ đạt 39%, bằng một nửa khả năng của một nghiên cứu sinh tiến sĩ.

Tuy nhiên, sự không đồng đều này không còn ngăn cản các công ty tích hợp trí tuệ nhân tạo vào dây chuyền sản xuất của họ nữa.

Một số liệu khác từ AI Index cho thấy tỷ lệ ứng dụng AI trong doanh nghiệp toàn cầu đã đạt 88%. Chín trong mười công ty đã tích hợp AI vào một số quy trình làm việc.

Chi phí cũng đang tăng lên song song. Số lượng sự cố liên quan đến AI đã tăng từ 233 vào năm 2024 lên 362.

Tiền đang đổ vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo với tốc độ chóng mặt: 581,7 tỷ nhân dân tệ.

Dự kiến đầu tư toàn cầu vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong doanh nghiệp sẽ đạt 581,7 tỷ đô la vào năm 2025, tăng 130% so với năm trước. Trong đó, đầu tư vốn tư nhân dự kiến sẽ đạt 344,7 tỷ đô la, tăng 127,5% so với năm trước.

Cả hai đường cong đều tăng gần gấp đôi.

Xét về các quốc gia, Hoa Kỳ dẫn đầu rất xa. Đầu tư vốn tư nhân vào trí tuệ nhân tạo (AI) tại Mỹ đạt 285,9 tỷ đô la vào năm 2025. Hơn nữa, Mỹ chứng kiến 1.953 công ty khởi nghiệp AI mới được thành lập mỗi năm, gấp hơn mười lần so với quốc gia đứng thứ hai.

Tiền đang đổ vào Hoa Kỳ một cách nhanh chóng. Nhưng một nguồn lực cốt lõi khác của Hoa Kỳ lại đang chảy theo hướng ngược lại.

Số lượng nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo chuyển đến Hoa Kỳ đã giảm 89%.

Có một dãy số trong tài liệu khiến tôi bất ngờ.

Kể từ năm 2017, số lượng nhà nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo nhập cư vào Hoa Kỳ đã giảm 89%.

Quan trọng hơn, sự suy giảm này đang ngày càng tăng tốc. Chỉ riêng trong năm qua, mức giảm đã lên tới 80%.

Hoa Kỳ vẫn là quốc gia có mật độ nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo cao nhất thế giới, nhưng nguồn cung đang bị thu hẹp dần.

Đường cong về tiền tệ và dân số đã bắt đầu đảo chiều. Đây là tình trạng chưa từng xảy ra trong thập kỷ qua.

Chìa khóa để tăng sức mạnh tính toán lên gấp 30 lần trong vòng ba năm nằm trong tay một công ty duy nhất.

Đường cong năng lực trí tuệ nhân tạo đang tăng tốc, và đường cong sức mạnh tính toán hỗ trợ nó thậm chí còn tăng nhanh hơn.

Từ năm 2021, tổng sức mạnh tính toán AI toàn cầu đã tăng gấp 30 lần. Trong ba năm qua, con số này đã tăng hơn gấp ba lần mỗi năm.

Chỉ có một vài công ty đang ủng hộ xu hướng này.

GPU của Nvidia chiếm hơn 60% sức mạnh tính toán AI trên thế giới. Amazon và Google đứng thứ hai và thứ ba với các chip tự phát triển, nhưng ngay cả khi kết hợp lại, họ vẫn còn rất xa mới bắt kịp Nvidia.

Hầu hết các chip này đều đến từ một nhà máy sản xuất duy nhất, TSMC. Đường cong sức mạnh tính toán càng dốc, lỗ hổng bảo mật càng hẹp.

Đồng thời, chi phí cũng đang tăng lên.

Tổng công suất của các trung tâm dữ liệu AI toàn cầu đã đạt 29,6 GW, tương đương với toàn bộ nhu cầu điện của bang New York trong giờ cao điểm. Lượng khí thải carbon ước tính từ một phiên huấn luyện xAI Grok 4 duy nhất là 72.816 tấn CO2 tương đương, tương đương với lượng khí thải từ 17.000 ô tô hoạt động trong cả năm.

Xây dựng trung tâm dữ liệu ở đâu, lấy điện ở đâu và sản xuất chip ở đâu – ba câu hỏi này đã trở thành những vấn đề đau đầu lớn nhất đối với tất cả các CEO của các công ty AI trong năm nay.

Tỷ lệ ứng dụng AI tạo sinh đã đạt 53% trong ba năm, với mức độ sử dụng vượt quá 80% tại các nơi làm việc ở Trung Quốc.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đã đạt tỷ lệ thâm nhập dân số toàn cầu là 53% chỉ trong vòng ba năm.

Tốc độ này nhanh hơn máy tính cá nhân và nhanh hơn cả internet.

Tuy nhiên, tỷ lệ thâm nhập có mối tương quan cao với quốc gia. Singapore (61%) và UAE (54%) đều vượt trội hơn Mỹ. Mỹ chỉ xếp thứ 24 về số lượng quốc gia được khảo sát, với tỷ lệ thâm nhập là 28,3%.

Sự tương phản càng trở nên rõ rệt hơn nếu chúng ta chuyển góc nhìn từ người tiêu dùng sang môi trường làm việc.

Một bộ dữ liệu khác trong báo cáo cho thấy rằng đến năm 2025, 58% nhân viên trên toàn thế giới sẽ bắt đầu thường xuyên sử dụng AI trong công việc của họ. Tuy nhiên, tại năm quốc gia—Trung Quốc, Ấn Độ, Nigeria, Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất và Ả Rập Xê Út—con số này vượt quá 80%.

Tỷ lệ ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong môi trường làm việc tại Trung Quốc đã cao hơn 20 điểm phần trăm so với mức trung bình toàn cầu.

Điều thú vị hơn nữa là giá trị mà nó mang lại cho người tiêu dùng.

AI Index ước tính rằng các công cụ AI tạo sinh sẽ tạo ra giá trị 172 tỷ đô la mỗi năm cho người tiêu dùng Mỹ vào đầu năm 2026. Giá trị trung bình trên mỗi người dùng sẽ tăng gấp ba lần từ năm 2025 đến năm 2026.

Đa số người dùng vẫn sử dụng phiên bản miễn phí.

Người bình thường sẵn sàng trả ít hơn nhiều cho trí tuệ nhân tạo (AI) so với giá trị mà AI mang lại cho họ. Khoảng cách này chính là điều mà tất cả các công ty AI hiện đang cố gắng thu hẹp.

Số lượng việc làm dành cho người mới ra trường đã giảm mạnh, trong khi số lượng việc làm phát triển phần mềm dành cho nhóm tuổi 22-25 đã giảm 20%.

Phần về việc làm cho thanh niên, có lẽ gây im lặng nhất đối với độc giả Trung Quốc trong toàn bộ Chỉ số AI, chính là phần về vấn đề này.

Số lượng lập trình viên phần mềm trong độ tuổi từ 22 đến 25 đã giảm khoảng 20% kể từ năm 2024.

Trong khi đó, nhóm bạn cùng trang lứa lớn tuổi hơn thực sự đang ngày càng đông đảo.

Điều này không chỉ giới hạn ở các vai trò phát triển phần mềm. Mô hình tương tự đang xuất hiện trong các ngành khác có mức độ tiếp xúc cao với AI, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng.

Điều đáng lo ngại hơn nữa là kết quả của cuộc khảo sát doanh nghiệp. Nhìn chung, các nhà quản lý được khảo sát dự đoán rằng số lượng sa thải trong tương lai sẽ còn lớn hơn so với vài tháng qua.

Vấn đề không phải là tỷ lệ thất nghiệp vĩ mô; mà là sự biến mất cụ thể của các công việc cấp thấp.

Mất việc làm đầu tiên đồng nghĩa với việc bạn sẽ bỏ lỡ một bước tiến trong sự nghiệp. Tác động lâu dài của việc này là điều mà hiện tại không ai có thể tính toán đầy đủ.

Trí tuệ nhân tạo đang viết lại cách thức khám phá khoa học được thực hiện.

Nếu phần về việc làm có không khí lạnh lẽo, thì phần về khoa học lại có không khí ấm áp.

Số lượng bài báo liên quan đến trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực khoa học tự nhiên, khoa học vật lý và khoa học sự sống đã tăng từ 26% đến 28% mỗi năm vào năm 2025.

Về các ứng dụng cụ thể, năm nay đánh dấu lần đầu tiên trí tuệ nhân tạo (AI) hoàn thành thành công toàn bộ quy trình dự báo thời tiết từ đầu đến cuối. Nó trực tiếp đưa ra dự báo cuối cùng về nhiệt độ, tốc độ gió và độ ẩm từ dữ liệu quan trắc khí tượng thô, mà không cần sự can thiệp của các mô hình số truyền thống.

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển từ việc "giúp bạn viết bài báo" và "giúp bạn tính toán số liệu" đến việc "tự mình thực hiện các khám phá".

Điều tương tự cũng áp dụng cho các bệnh viện. Đến năm 2025, nhiều bệnh viện bắt đầu triển khai các công cụ AI có thể tự động tạo ra hồ sơ bệnh án từ các cuộc trò chuyện với bệnh nhân. Các bác sĩ tại nhiều hệ thống bệnh viện báo cáo rằng thời gian dành cho việc viết hồ sơ y tế đã giảm tới 83%, và tình trạng kiệt sức trong công việc cũng giảm đáng kể.

Tuy nhiên, chỉ số tương tự lại dội gáo nước lạnh vào trí tuệ nhân tạo trong y tế. Một đánh giá về hơn 500 nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo trong lâm sàng cho thấy gần một nửa số nghiên cứu dựa trên các bộ dữ liệu kiểu bài kiểm tra, trong khi chỉ có 5% sử dụng dữ liệu lâm sàng thực tế.

Chắc chắn rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giảm thời gian bác sĩ dành cho việc gõ máy. Tuy nhiên, giá trị lâm sàng của AI đối với bệnh nhân thực tế vẫn còn nhiều câu hỏi chưa được giải đáp.

Làn sóng tự học đã lan rộng toàn cầu, và giáo dục chính quy đã bị tụt hậu.

Giáo dục chính quy đang tụt hậu so với trí tuệ nhân tạo.

Tại Hoa Kỳ, cứ năm học sinh trung học và sinh viên đại học thì có bốn người sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hoàn thành bài tập về nhà. Tuy nhiên, chỉ một nửa số trường trung học có chính sách sử dụng AI, và chỉ 6% giáo viên tin rằng các chính sách này được soạn thảo rõ ràng.

Các học sinh đang chạy về phía trước, trong khi giáo viên vẫn đứng im; các quy tắc vẫn chưa được giải thích.

Trong khi giáo dục chính quy còn tụt hậu, làn sóng tự học đang lan rộng toàn cầu. Báo cáo cho biết ba quốc gia có tốc độ tăng trưởng kỹ năng kỹ sư trí tuệ nhân tạo nhanh nhất là UAE, Chile và Nam Phi.

Đây không phải là Hoa Kỳ, cũng không phải là châu Âu.

Phần khó khăn nhất trong quá trình phát triển kỹ năng lại là nơi không ai để ý đến.

Mô hình mạnh mẽ nhất lại trở nên thiếu minh bạch nhất, gây ra sự tranh cãi giữa các chuyên gia và công chúng.

Mô hình mạnh nhất lại đang trở thành mô hình khó hiểu nhất.

Điểm trung bình của Chỉ số Minh bạch Mô hình của Tổ chức (Foundation Model Transparency Index) đã giảm xuống còn 40 trong năm nay, từ mức 58 của năm ngoái. AI Index đã trực tiếp nêu tên Google, Anthropic và OpenAI, cho biết tất cả các công ty này đều đã ngừng công khai quy mô dữ liệu huấn luyện mô hình mới nhất và thời gian huấn luyện.

Trong số 95 mô hình tiêu biểu nhất được công bố năm ngoái, có 80 mô hình không công bố mã huấn luyện của chúng.

Dư luận ngày càng trở nên phức tạp hơn.

Trên phạm vi toàn cầu, tỷ lệ người tin rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có lợi nhiều hơn là có hại đã tăng từ 52% lên 59%. Tuy nhiên, trong cùng thời gian đó, tỷ lệ người cảm thấy lo lắng về AI đã tăng từ 50% lên 52%.

Chúng đang phát triển theo hai hướng cùng một lúc.

Hoa Kỳ là quốc gia có sự chia rẽ lớn nhất. Chỉ 33% người Mỹ tin rằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ giúp công việc của họ tốt hơn, so với mức trung bình toàn cầu là 40%. Người Mỹ cũng có mức độ tin tưởng thấp nhất vào việc chính phủ quản lý AI trong số các quốc gia được khảo sát, ở mức 31%.

Người dân Singapore có mức độ tin tưởng 81% vào việc chính phủ quản lý trí tuệ nhân tạo.

Sau vụ tấn công gần đây vào nhà của Sam Altman, người dân ở Thung lũng Silicon đã "ngạc nhiên" khi thấy những người bình thường trong phần bình luận trên Instagram không hề tỏ ra thông cảm, thậm chí một số người còn cho rằng "đáng lẽ ra phải có phản ứng dữ dội hơn".

Họ không nhận ra tình hình đã trở nên tồi tệ đến mức này.

Theo dữ liệu của Pew và Ipsos được trích dẫn trong báo cáo nghiên cứu, khoảng cách giữa nhận thức của các chuyên gia và công chúng về tác động của AI đối với việc làm, chăm sóc sức khỏe và nền kinh tế nói chung vượt quá 30 điểm phần trăm, với khoảng cách lớn nhất lên tới 50 điểm phần trăm.

Một mặt, số ca nhiễm trong phòng thí nghiệm đang tăng vọt, mặt khác, sự bất an đang tích tụ trong lòng người dân bình thường.

Không có cây cầu nào ở giữa.

Tóm lại

Bản báo cáo dài 423 trang chứa hàng trăm biểu đồ và đồ thị, nhưng trên thực tế, chỉ có một biểu đồ được vẽ ra.

Trục hoành biểu thị thời gian, và trục tung biểu thị khả năng.

Các đường cong thể hiện khả năng của mô hình đang tăng vọt, sức mạnh tính toán đang tăng vọt, đầu tư đang tăng vọt, và tỷ lệ áp dụng cũng đang tăng vọt. Mọi thứ khác đều đang trì trệ hoặc suy giảm.

Đó là toàn bộ nội dung của Chỉ số AI năm 2026.

Trí tuệ nhân tạo đang phát triển vượt bậc. Mọi thứ khác đều đang tụt hậu.

Nếu bạn đang làm việc trong ngành này, câu hỏi bạn nên đặt ra bây giờ không phải là "Tương lai sẽ ra sao?", mà là "Tôi đang ở trên đường cong nào của tương lai?".