Dấu chân toàn cầu của AI mở rộng từ silicon đến chiến lược: Nhìn tổng thể về những chuyển đổi do AI dẫn dắt trong năm 2025

Trí tuệ nhân tạo không còn là một công nghệ mang tính chất giả thuyết mà là một động lực căn bản cho năng suất, quản trị và quyết định chiến lược trên khắp các ngành. Trong năm 2025, các nhà quan sát đang chứng kiến AI chuyển từ các thí điểm riêng lẻ sang các thói quen vận hành hàng ngày. Một yếu tố thúc đẩy nổi bật cho sự chuyển đổi này là nhu cầu ngày càng tăng về khả năng được AI hỗ trợ trong sản xuất, sự xuất hiện nhanh chóng của các trợ lý AI hướng tới người tiêu dùng và làn sóng nghiên cứu nhấn mạnh sự cần thiết của quản trị dữ liệu mạnh mẽ và triển khai AI có nhận thức về chính sách. Một nghiên cứu của BearingPoint dựa trên khảo sát toàn cầu với lãnh đạo cấp cao cho thấy bức tranh rõ ràng: chỉ khoảng 7% tổ chức đã tích hợp AI toàn diện vào hoạt động, nhấn mạnh một yêu cầu cấp bách đối với lãnh đạo cấp cao để đưa AI vào lõi các mô hình vận hành chứ không để nó giới hạn ở thử nghiệm. Thông điệp không phải là AI là tùy chọn; mà là AI phải được thiết kế, quản trị và mở rộng có chủ ý để tránh chi phí và rủi ro của các thí điểm lan rộng mà không đạt tác động hệ thống.

Các yếu tố giao thoa giữa AI và sản xuất có lẽ rõ nhất ở ngành bán dẫn, nơi khoa học vật liệu và tối ưu hóa số kết hợp để đẩy nhanh phát triển sản phẩm và hiệu quả sản xuất. Aixtron SE vừa thông báo đã giao hệ thống epitaxy G10-SiC thứ 100 của họ, một mốc đánh dấu không chỉ thành tựu của một nhà cung cấp. Công nghệ lắng đọng silic cacbide (SiC) cho phép điện tử công suất hiệu quả cao ở nhiệt độ cao, quan trọng cho xe điện, biến tần năng lượng tái tạo, và các thiết bị điện tử tiêu dùng thế hệ tiếp theo. Việc giao hàng thứ 100 phản ánh không chỉ một cột mốc nhà cung cấp mà còn sự bùng nổ nhu cầu toàn cầu đã phát triển trong ba năm qua, được thúc đẩy bởi nhu cầu cho các thiết bị công suất mạnh hơn, quản lý nhiệt tốt hơn và các hệ thống nhỏ gọn, tiết kiệm năng lượng hơn. Các nhà phân tích cho rằng đây là bằng chứng cho thấy tối ưu hóa quy trình dựa vào AI, bảo trì dự báo và cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu đang trở thành chuẩn trong chuỗi sản xuất tiên tiến.

Hệ thống epitaxy G10-SiC của Aixtron trên dây chuyền sản xuất, tiêu biểu cho một hệ sinh thái sản xuất dựa trên SiC đang phát triển.

Vượt ra khỏi sàn nhà máy, sự mở rộng của AI vào các quy trình làm việc hàng ngày đang đẩy nhanh công cụ tăng năng suất cho người tiêu dùng. Amanda Caswell của Tom’s Guide nhấn mạnh Gemini Gems — ba trợ lý AI được tùy chỉnh mà cô ấy xây dựng để chứng minh khả năng tiết kiệm thời gian. Bài viết nhấn mạnh một xu hướng rộng hơn trong đó các trợ lý AI đồng hành được thiết kế để bổ sung cho công việc của con người chứ không thay thế nó, chuyển đổi luồng thông tin thành các nhiệm vụ thực tế, nhắc nhở và đầu ra sẵn sàng cho quyết định. Chuỗi AI dành cho người tiêu dùng này phản ánh một nguyên tắc thiết kế quan trọng cho AI doanh nghiệp: giá trị được tạo ra khi AI giảm tải nhận thức, rút ngắn chu kỳ quyết định và tích hợp mượt mà với các công cụ và thói quen hiện có. Khi các nhà cung cấp liên tục cập nhật và mở rộng khả năng, người dùng đối mặt với một danh sách trợ lý ngày càng phong phú, phù hợp với ngữ cảnh chuyên nghiệp, từ viết lách và nghiên cứu đến lập lịch và diễn giải dữ liệu.

Gemini Gems: ba trợ lý AI được Tom’s Guide giới thiệu như những trợ giúp tăng năng suất thực tế.

Phối hợp AI không chỉ giới hạn ở thiết bị tiêu dùng hay dây chuyền sản xuất; nó phụ thuộc vào cách dữ liệu lưu thông qua các tổ chức. Một bài giải thích của TechTarget về nguồn gốc dữ liệu nhấn mạnh việc lập bản đồ nguồn gốc dữ liệu và hành trình dữ liệu qua các hệ thống sẽ củng cố quản trị, tuân thủ và khả năng nhìn thấy vòng đời của dữ liệu. Trong các doanh nghiệp dựa nhiều vào dữ liệu ngày nay, nguồn gốc dữ liệu định hình sự tin cậy, sẵn sàng cho kiểm toán và khả năng truy nguyên các lỗi về nguồn gốc của chúng. Các công cụ tự động hóa và trực quan hóa theo dõi nguồn gốc giúp giảm các khoảng trống, cho phép quản trị dữ liệu tốt hơn và hiệu suất AI dựa trên dữ liệu dự đoán được. Kết quả không chỉ là tuân thủ quy định mà còn là quyết định dựa trên dữ liệu thông minh hơn, nơi các mô hình AI dựa vào các đầu vào được hiểu rõ và quy trình dữ liệu minh bạch.

Minh họa nguồn gốc dữ liệu của TechTarget cho thấy cách dữ liệu di chuyển trong một tổ chức.

AI có thể được xem như một công cụ quy trình chứ không phải một viên đạn thần kỳ cho các kết quả chính sách. Bài viết Perspectives của RAND Corporation về The Well-Tempered AI Assistant for Policy Processes cho rằng các kỹ thuật gợi ý và các luồng công việc AI được hiệu chỉnh có thể tối ưu hóa đầu ra để phù hợp với mục tiêu chính sách, nhu cầu của các bên liên quan và giới hạn nguồn lực. Bài viết minh họa một nghiên cứu trường hợp giảm tội phạm bạo lực để cho thấy cách các gợi ý được thiết kế cẩn thận, xử lý giới hạn và vòng phản hồi có thể cải thiện tính phù hợp, tính hợp pháp và sự hợp lý của các khuyến nghị dựa trên AI. Khẳng định cốt lõi là thiết kế quản trị—định nghĩa các ràng buộc, tiêu chí đánh giá và đường thoái lui—quan trọng gần như không kém khả năng thô của mô hình. Trong bối cảnh chính sách, AI hoạt động hiệu quả nhất khi nó hoạt động dưới các mục tiêu minh bạch và các giới hạn có thể kiểm chứng.

RAND Perspectives: một khuôn khổ để điều tiết AI nhằm phù hợp với các mục tiêu chính sách.

Quá trình học thuật và quy trình nghiên cứu đang ngày càng chấp nhận AI để bổ sung lao động trí tuệ mà không làm suy giảm tính liêm chính. Sự hợp tác giữa Cassyni và EndNote là một ví dụ đáng chú ý về các hội thảo nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI cho phép khám phá đa phương tiện đồng thời củng cố tính liêm chính trong quản lý tham khảo. Những phát triển như vậy cho thấy AI có thể tạo điều kiện cho sự hợp tác hiệu quả hơn và thực hành trích dẫn mạnh mẽ hơn, với điều kiện có các cơ chế quản trị và xác thực thích hợp. Mặc dù chi tiết bài viết còn ít, ngụ ý là: các hội thảo được hỗ trợ AI, khám phá và tích hợp quy trình làm việc đang trở thành tính năng chuẩn của cơ sở hạ tầng nghiên cứu hiện đại.

Trong bối cảnh công nghiệp rộng hơn, những tiếng rì rầm về các dấu chân sản xuất mới gợi ý một sự dịch chuyển có thể xảy ra về nơi diễn ra sản xuất có giá trị cao được AI hỗ trợ. Dreame Technology, một công ty điện tử tiêu dùng Trung Quốc nổi tiếng với máy hút bụi, được cho là đang xem xét xây dựng một nhà máy ô tô điện sang trọng tại Brandenburg, Đức. Mặc dù chưa có xác nhận từ chính phủ, tin này cho thấy khả năng hội tụ giữa khả năng sản xuất được hỗ trợ bởi AI và sản xuất cấp ô tô ở châu Âu. Ý tưởng một tập đoàn công nghệ mở rộng sang sản xuất xe điện cho thấy cách tối ưu hóa quy trình bằng AI, chuỗi cung ứng toàn cầu và cải tiến robotics có thể ảnh hưởng đến chiến lược sản xuất châu Âu, cân nhắc lao động và cạnh tranh khu vực. Dù dự án Brandenburg có thể vẫn ở dạng suy đoán, nó nhấn mạnh nhu cầu ngày càng tăng đối với sản xuất cao cấp được AI hỗ trợ ở châu Âu.

Trong khi đó, một lo ngại khác mang tính nhân văn hơn trong câu chuyện AI nổi lên trong diễn đàn xã hội. Một bài trên Business Today India kể về sự bực bội của một người dùng Reddit khi biết rằng bạn của họ đã nhận được công việc trị giá ₹15 LPA thông qua con đường ngắn, làm nổi bật lo ngại rằng các shortcut được AI hỗ trợ có thể làm suy yếu phát triển kỹ năng và sự công bằng trên thị trường lao động. Câu chuyện gợi mở một cuộc tranh luận rộng hơn về an ninh mạng, chứng chỉ và đạo đức của tìm kiếm việc làm nhờ AI. Nó cũng nhắc nhở rằng cuộc cách mạng AI đòi hỏi quản trị cẩn thận phát triển kỹ năng, giáo dục và lộ trình nghề nghiệp để đảm bảo tự động hóa bổ trợ người lao động chứ không làm giảm cơ hội.

Nhìn về phía trước, sự hội tụ của AI trên các lĩnh vực sản xuất, quản trị, nghiên cứu và tăng năng suất cho người tiêu dùng gợi ý một tương lai nơi sự hiểu biết về AI, triển khai có trách nhiệm và quản trị dữ liệu mạnh mẽ quan trọng không kém khả năng kỹ thuật. Doanh nghiệp phải thiết kế các chương trình AI với các rào chắn, đo lường và kiểm toán, trong khi các nhà hoạch định chính sách phải xây dựng các khuôn khổ thích ứng để bắt kịp với đổi mới nhanh chóng. Giai đoạn tiếp theo của việc áp dụng AI sẽ phụ thuộc vào ba nhánh liên kết với nhau: quản trị dữ liệu có thể mở rộng (bao gồm nguồn gốc và chu trình dữ liệu), thiết kế AI có quản trị (chiến lược gợi ý, phản hồi đánh giá và xử lý giới hạn), và hệ sinh thái AI lấy con người làm trung tâm nhằm duy trì niềm tin, tính toàn vẹn và cơ hội việc làm trong một nền kinh tế được hỗ trợ bởi AI.

Khả năng sản xuất được tăng cường bằng AI của Dreame Technology ở Brandenburg.