Khởi nghiệp bằng AI 2026: Phân tích thị trường và thiếu hụt nhân lực

Những công ty khởi nghiệp bằng AI 2025 tại Việt Nam đang được các chuyên gia dự báo sẽ vượt mốc doanh thu trên 1 tỷ USD vào năm 2026, và một báo cáo gần đây (Cisco, 2024) chỉ ra rằng 74% doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam đã hoặc đang trong quá trình áp dụng AI. Những con số này tạo ra một “cơn sốt” khởi nghiệp công nghệ. Tuy nhiên, đằng sau sự hào nhoáng là một thực tế khắc nghiệt: cuộc chiến “đốt tiền” cho hạ tầng (GPU), sự cạnh tranh trực tiếp với các “hệ sinh thái” AI có sẵn (FPT.AI, Viettel AI, Zalo AI), và một rào cản chí mạng: sự thiếu hụt trầm trọng nhân lực AI chất lượng cao. Bài viết này sẽ phân tích dữ liệu thị trường để làm rõ: đâu là “ngách” thực sự cho một startup AI, và làm thế nào để tránh “cạm bẫy” tài chính khi gia nhập.

I. Khởi nghiệp bằng AI 2026: Bối cảnh, sự du nhập và tương lai

A. Nguồn gốc AI: Từ lý thuyết đến “mùa đông” và sự bùng nổ GPU

Để một startup không “chết yểu” vì theo ‘trend’, bạn phải hiểu bản chất của ‘trend’ đó.
– Khởi nguồn (1956): Thuật ngữ “Artificial Intelligence” (Trí tuệ nhân tạo) được John McCarthy đặt tên tại Hội thảo Dartmouth. Giai đoạn này AI chủ yếu mang tính lý thuyết và tham vọng.
– “Các mùa đông AI” (1974-1980 & 1987-1993): Đây là thuật ngữ quan trọng nhất mà startup phải biết. Đó là những giai đoạn mà AI thất bại trong việc đáp ứng kỳ vọng, các dự án bị cắt giảm ngân sách hàng loạt và niềm tin sụp đổ.
– Tại sao bây giờ lại bùng nổ? Sự trỗi dậy hiện tại (từ ~2012) được thúc đẩy bởi 2 yếu tố: (1) Dữ liệu lớn (Big Data) từ Internet và (2) Sức mạnh phần cứng (GPU). Việc sử dụng GPU (ban đầu để chơi game) cho phép xử lý song song hàng nghìn phép tính, “mở khóa” cho các mô hình Deep Learning phức tạp.
Lịch sử AI là lịch sử của các “chu kỳ cường điệu” (hype cycles) xen kẽ với “mùa đông”. Startup của bạn phải quản lý dòng tiền cực kỳ cẩn thận, bởi nếu “mùa đông AI” tiếp theo ập đến (do cạn kiệt ý tưởng đột phá hoặc thắt chặt pháp lý), những công ty không có doanh thu thực tế sẽ “đóng băng” đầu tiên.

Đọc thêm: https://goodgood.vn/cac-cong-ty-marketing-hang-dau/

B. Ai đã mang AI vào Việt Nam? Từ học thuật đến cuộc chiến hệ sinh thái

– Không có “một cá nhân” cụ thể nào mang AI vào Việt Nam. Thay vào đó, AI du nhập qua 3 làn sóng chính:
Làn sóng học thuật: Các giáo sư, nhà khoa học người Việt tại nước ngoài (Pháp, Mỹ, Nhật Bản) và các viện nghiên cứu trong nước (như Viện CNTT, Đại học Bách Khoa) đã nghiên cứu AI từ sớm, nhưng chủ yếu dừng ở mức R&D.
– Làn sóng “Outsourcing” (Gia công): Các công ty gia công phần mềm của Việt Nam nhận các dự án liên quan đến AI (đặc biệt là gán nhãn dữ liệu – data labeling) cho thị trường Nhật Bản, Mỹ. Đây là giai đoạn “học việc” quan trọng.
– Làn sóng thương mại hóa (Từ ~2013-2017): Đây là thời điểm then chốt. Các tập đoàn công nghệ lớn bắt đầu xây dựng hệ sinh thái AI của riêng mình. FPT là một trong những đơn vị tiên phong mạnh mẽ nhất khi ra mắt nền tảng FPT.AI vào năm 2017 (sau nhiều năm R&D nội bộ).
Đối với một startup, đối thủ lớn nhất không phải các startup khác, mà là các “hệ sinh thái” AI có sẵn như FPT.AI, Viettel AI, Zalo AI, VNG (VinAI). Họ có lợi thế tuyệt đối:
+ Nguồn vốn R&D khổng lồ
+ Hạ tầng Cloud/GPU riêng
+ Nguồn dữ liệu người dùng nội bộ (Viettel có dữ liệu viễn thông, Zalo có dữ liệu mạng xã hội, FPT có dữ liệu từ hệ sinh thái công nghệ của mình).

C. Thị trường AI Việt Nam trong 5 năm tới (2025-2030)

Chính phủ Việt Nam đã xác định AI là công nghệ mũi nhọn, thể hiện qua “Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030” (Quyết định 127/QĐ-TTg). Mục tiêu là đưa Việt Nam vào Top 4 ASEAN về AI.
Điều này có nghĩa là thị trường sẽ được “bơm” vốn và chính sách hỗ trợ. Dưới đây là dự báo của ACT Group về các lĩnh vực sẽ bùng nổ và quy mô dự kiến. Vậy thì các Startup khởi nghiệp bằng AI sẽ có những lĩnh vực gì, chuyên gia của Goodgood đã đưa ra dự báo sau:

Bảng: Dự báo các lĩnh vực ứng dụng AI tăng trưởng mạnh nhất tại Việt Nam (2025 – 2030)

Sẽ có sự chuyển dịch mạnh mẽ từ “AI chung” (General AI) sang “AI ngành dọc” (Vertical AI). Thị trường sẽ không còn chỗ cho các chatbot “vô thưởng vô phạt”. Thay vào đó, các startup thành công sẽ là những startup cung cấp giải pháp AI giải quyết “nỗi đau” cực kỳ cụ thể: “AI giúp bác sĩ X-quang đọc phim nhanh hơn 15%”, “AI giúp nhà máy Y giảm 5% tỷ lệ hàng lỗi”, hoặc “AI giúp sàn TMĐT Z tăng 3% giá trị đơn hàng trung bình”. Đây chính là “ngách” mà bạn nên nhắm tới.

II. Phân tích thị trường: Nhu cầu “AI hóa” đang bùng nổ

• Đối với một startup công nghệ, việc xác định quy mô và tốc độ chấp nhận của thị trường là yếu tố sống còn. Dữ liệu hiện tại cho thấy thị trường Việt Nam đã sẵn sàng “hấp thụ” các giải pháp AI, đặc biệt là trong khối doanh nghiệp SME.
• Các doanh nghiệp không còn coi AI là một khái niệm tương lai; họ coi đó là một công cụ bắt buộc để tối ưu hóa vận hành, marketing, và chăm sóc khách hàng. Một khảo sát gần đây về mức độ ưu tiên đầu tư công nghệ của doanh nghiệp Việt Nam đã chỉ ra điều này.

Biểu đồ: Mức độ ưu tiên áp dụng AI của Doanh nghiệp SME Việt Nam (Năm 2024)

(Nguồn: Tổng hợp từ các báo cáo thị trường AdTech và MarTech Việt Nam)

Số liệu trên cho thấy rõ ràng “ngách” lớn nhất nằm ở khu vực MarTech (Marketing Technology) và Salestech. Các startup AI mới nên tập trung vào việc cung cấp các công cụ giải quyết bài toán cụ thể này, thay vì xây dựng các mô hình AI vĩ mô, tốn kém. Nhu cầu về các công cụ AI giúp tối ưu chi phí quảng cáo Facebook/Tiktok hoặc tự động hóa quy trình trả lời khách hàng đang ở mức rất cao.
Bên cạnh đó, một báo cáo từ Accenture liệt kê mức tăng chia sẻ lợi nhuận trên mỗi ngành vào năm 2035. So sánh giữa mức cơ bản không có AI với lợi nhuận dự kiến ​​​​có AI. Các ngành đứng đầu là:
– Học vấn: 84%
– Dịch vụ lưu trú và ăn uống: 74%
– Xây dựng: 71%
– Bán buôn và bán lẻ: 59%
– Chăm sóc sức khỏe: 55%
– Nông, lâm, ngư nghiệp: 53%

III. “Cơn khát” nhân lực và chi phí hạ tầng khi khởi nghiệp bằng AI:

Thị trường có thể “màu mỡ”, nhưng rào cản gia nhập ngành AI không nằm ở ý tưởng, mà nằm ở chi phí thực thi. Có hai “bức tường” chính mà mọi startup phải đối mặt:

A. Chi phí hạ tầng (Compute Costs):

Để huấn luyện (train) một mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc thị giác máy tính (Computer Vision), đòi hỏi năng lực xử lý khổng lồ từ các bộ xử lý đồ họa (GPU) chuyên dụng (như Nvidia H100). Chi phí thuê các máy chủ này cực kỳ đắt đỏ. Các “ông lớn” như FPT, Viettel, VNG có lợi thế tuyệt đối vì họ sở hữu hạ tầng đám mây (Cloud) riêng. Một startup sẽ phải “đốt” hàng trăm nghìn USD cho chi phí này trước khi có sản phẩm.

B. “Chiến tranh” giành giật nhân tài (Talent War):

Đây là rào cản chí mạng nhất. Dữ liệu từ các nền tảng tuyển dụng công nghệ hàng đầu Việt Nam cho thấy sự mất cân đối nghiêm trọng giữa cung và cầu.

Bảng: Cung – Cầu nhân lực ngành AI & Khoa học dữ liệu tại Việt Nam (Ước tính 2024-2025)

(Nguồn: Tổng hợp từ báo cáo của TopDev và các đơn vị tuyển dụng IT)
Với tỷ lệ thiếu hụt trên 80%, các startup không chỉ phải trả mức lương cực kỳ cao để thu hút nhân tài, mà còn phải cạnh tranh trực tiếp với các trung tâm R&D của Samsung, LG, FPT AI… vốn có ngân sách tuyển dụng không giới hạn. Một startup AI không thể thành công nếu không giải quyết được bài toán con người.

Đọc thêm: https://goodgood.vn/khoi-nghiep-cong-ty-chung-khoan/

4. Kết luận: Đâu là “ngách” cho các startup khởi nghiệp bằng AI?

Phân tích dữ liệu cho thấy, một startup AI mới không nên đối đầu trực tiếp với các “ông lớn” trong việc xây dựng các mô hình AI nền tảng (Foundation Models). Chiến lược khôn ngoan là tập trung vào AI ứng dụng (Applied AI) và chọn những thị trường “ngách” cụ thể:
– AI cho ngành dọc (Vertical AI): Thay vì làm AI chung chung, hãy làm AI cho ngành Logistics, AI cho ngành Nông nghiệp, AI cho ngành Bất động sản. Những ngành này đòi hỏi sự am hiểu sâu về nghiệp vụ (domain knowledge), vốn là điểm yếu của các tập đoàn công nghệ lớn.
– Dịch vụ gán nhãn dữ liệu (Data Labeling): AI cần “thức ăn” là dữ liệu chất lượng cao. Các startup có thể cung cấp dịch vụ “dọn dẹp” và “gán nhãn” dữ liệu chuyên nghiệp cho các công ty lớn đang muốn triển khai AI.
– Tối ưu hóa (Optimization): Tập trung vào các công cụ AI có ROI (Tỷ suất hoàn vốn) rõ ràng, ví dụ: công cụ AI giúp doanh nghiệp E-commerce giảm 15% chi phí quảng cáo Facebook hoặc tăng 10% tỷ lệ chuyển đổi.

Một công cụ AI mạnh mẽ là chưa đủ; nó cần một thị trường rõ ràng và một chiến lược tiếp cận sắc bén. Bạn có thể xây dựng một thuật toán thiên tài, nhưng làm thế nào để thị trường (các SME) biết đến và trả tiền cho nó?

Goodgood không xây dựng AI, nhưng chúng tôi giúp các công ty AI thành công. Chúng tôi chuyên cung cấp các gói tư vấn, các bản báo cáo khảo sát thị trường (để xác định chính xác “nỗi đau” của khách hàng mà AI của bạn có thể giải quyết) và các giải pháp marketing đột phá trên Facebook, Tiktok để đưa sản phẩm công nghệ phức tạp của bạn đến đúng tệp khách hàng mục tiêu.

Goodgood sẽ tiếp tục cập nhật thêm các xu hướng trong bài viết tiếp theo. Bạn đọc vui lòng truy cập website https://goodgood.vn/ hoặc https://actgroup.com.vn/ để không bỏ lỡ thông tin và được tư vấn một cách tận tình nhất!
——————-
THÔNG TIN LIÊN HỆ
Website: https://goodgood.vn/, 
Hotline: 0973 405 082
Email: contact@actgroup.com.vn
Địa chỉ: Số 27, Ngõ 16 Hoàng Cầu, Q. Đống Đa, TP. Hà Nội