Nghiên cứu của IDC & Intel: Gần 90% lãnh đạo công nghệ thông tin xem Agentic AI là ưu tiên trọng yếu trong 12–24 tháng tới

Theo nghiên cứu của IDC & Intel công bố mới đây, Agentic AI (Trí tuệ nhân tạo tác nhân) đang phát triển với tốc độ chóng mặt, biến bài toán AI từ thách thức về mô hình thuật toán thuần túy trở thành thách thức trực tiếp về cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin. 

Trong khi các mô hình AI truyền thống chỉ tiếp nhận câu lệnh và tạo phản hồi đơn lẻ, một tác nhân (agent) trong môi trường doanh nghiệp phải liên tục truy xuất dữ liệu độc quyền, kích hoạt mô hình, gọi ứng dụng nghiệp vụ, thực thi mã và áp dụng các chính sách an ninh nhiều lần trước khi hoàn tất một tác vụ phức tạp. Quy trình đa bước mang tính lặp lại liên tục này đặt ra yêu cầu chưa từng có đối với năng lực xử lý, băng thông mạng và kiến trúc phân bổ tài nguyên của toàn hệ thống.

KHOẢNG CÁCH LỚN GIỮA KỲ VỌNG VÀ NGUỒN LỰC ĐẦU TƯ

Khảo sát của IDC cũng nhấn mạnh sự cấp bách của làn sóng chuyển dịch. Theo đó, 89% người ra quyết định công nghệ thông tin đánh giá Agentic AI sẽ giữ vai trò trọng yếu trong 12 đến 24 tháng tới. Tuy nhiên, hạ tầng dành cho Agentic AI lại là hạng mục nhận mức đầu tư thấp nhất, khi chỉ 56% tổ chức khẳng định họ được cấp ngân sách đầy đủ hoặc thỏa đáng.

Thực trạng này đặt ra yêu cầu cấp bách và cơ hội không nằm ở việc chạy đua mua sắm thêm phần cứng rời rạc, mà cần xác lập chiến lược hạ tầng phù hợp với cách thức vận hành thực tế. 

Cụ thể, hạ tầng cho Agentic AI cần đáp ứng ba tiêu chuẩn cốt lõi: Triển khai linh hoạt theo mô hình kết hợp; đa dạng hóa năng lực tính toán không đồng nhất và liên tục tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên theo từng tác vụ thực tế. Do đó, doanh nghiệp cần nhìn nhận toàn bộ hệ thống như một chỉnh thể thống nhất thay vì phụ thuộc vào một linh kiện đơn lẻ.

AI DOANH NGHIỆP SẼ ĐI LIỀN CÙNG DỮ LIỆU NỘI BỘ

Nghiên cứu này cũng khẳng định AI phải vận hành song hành cùng nơi lưu trữ dữ liệu. 

Cụ thể, 55% người tham gia duy trì cách tiếp cận cân bằng giữa hạ tầng CNTT nội bộ (on-premises) và đám mây công cộng (public cloud). 38% chủ yếu hoặc hoàn toàn ưu tiên cho hệ thống công nghệ thông tin nội bộ. 45% xác định hiện đại hóa hoặc hợp nhất hạ tầng trung tâm dữ liệu là ưu tiên  công nghệ thông tin hàng đầu trong năm 2026, bên cạnh các mục tiêu về bảo mật, tuân thủ và khả năng phục hồi.

Lý do của sự phân bổ này là do ứng dụng nghiệp vụ và kho dữ liệu độc quyền vốn đã hiện diện lâu năm trên các môi trường phân tán. Dù đám mây công cộng mang lại lợi thế về quy mô, nhiều tác vụ quan trọng buộc phải vận hành gần nguồn dữ liệu nội bộ vì yêu cầu khắt khe về độ trễ, chi phí băng thông, an ninh, chủ quyền dữ liệu và tính tuân thủ pháp lý.

Chính vì vậy, việc triển khai AI ngay tại nơi lưu trữ dữ liệu đang biến mô hình AI lai (Hybrid AI) trở thành một kiến trúc hạ tầng tất yếu cho các doanh nghiệp.

AGENTIC AI: TỪ THÁCH THỨC KIẾN TRÚC ĐẾN BÀI TOÁN HỆ THỐNG TỔNG THỂ

Khảo sát của IDC cũng ghi nhận nhận thức mới về năng lực điện toán. Cụ thể, 27% người mua tin rằng GPU quyết định sức mạnh hệ thống, 23% đánh giá cao CPU, song khoảng một nửa lại khẳng định hiệu năng phụ thuộc vào từng ngữ cảnh cụ thể, nơi cả CPU lẫn GPU đều giữ vai trò thiết yếu.

Thêm vào đó, Agentic AI không chỉ đơn thuần là việc trang bị các cụm GPU đắt đỏ, mà đòi hỏi sự kết hợp hài hòa giữa nhiều tài nguyên điện toán không đồng nhất nhằm tối đa hóa giá trị mỗi token - cả về số lượng token trên mỗi chi phí đầu tư lẫn chất lượng công việc hoàn thành. Tương lai của AI doanh nghiệp là mô hình CPU kết hợp GPU, hướng tới tích hợp thêm các bộ tăng tốc chuyên dụng. Khảo sát cho thấy khoảng 40% người mua ưu tiên máy chủ tiêu chuẩn có khả năng tăng tốc ma trận, vector hoặc hỗ trợ thẻ cắm PCIe.

Theo Intel, giai đoạn tiếp theo của AI được định hình bởi hiệu quả thực tế khi đưa trí tuệ nhân tạo vào phục vụ hoạt động cốt lõi của doanh nghiệp. Mục tiêu là tối ưu hóa hạ tầng sẵn có kết hợp bồi đắp năng lực AI theo thời gian.

Sau giai đoạn thử nghiệm mô hình,ngành công nghệ đang bước vào giai đoạn quyết định: đưa Agentic AI tích hợp trực tiếp vào dữ liệu và quy trình vận hành thực tế để chuyển hóa tiềm năng công nghệ thành giá trị kinh tế đo đếm được.