47% các dự án AI thất bại ở giai đoạn thử nghiệm, theo báo cáo của Boston Consulting Group. Điều này cho thấy dù trở thành tâm điểm đầu tư trên toàn cầu nhưng sự thành công của các dự án AI vẫn cần rất nhiều nỗ lực. 

Ngay cả các với các “ông lớn” công nghệ, họ cũng đang rất chật vật. Microsoft đã chi hơn 13 tỷ USD vào OpenAI, tập trung vào việc tích hợp các mô hình AI tiên tiến vào hệ sinh thái sản phẩm của mình như Azure và Microsoft 365. Trong khi đó, Google tập trung phát triển Bard, DeepMind và đầu tư vào Anthropic với số vốn 3 tỷ USD.

Mặc dù việc đổ hàng tỷ USD đầu tư cũng giúp thị phần chatbot AI của Microsoft (nhờ tích hợp ChatGPT vào Bing) tăng từ 2% lên 8% vào năm 2023. Nhưng con số này còn quá nhỏ, nhưng chưa thể tạo ra áp lực với Google đang chiếm tới 85% thị phần nhờ sự phổ biến của Google Search và YouTube, theo Statista.

Còn gã khổng lồ Meta dù có hướng đi khác 2 đối thủ còn lại là tập trung phát triển các mô hình AI mở rộng cho metaverse (vũ trụ ảo), nhưng đang gặp khó khăn khi thương mại hóa vì việc thuyết phục người dùng không dễ dàng, trong khi các đối thủ tập trung vào những ứng dụng AI thực tế hơn. 

Amazon dù đang có ứng dụng thực tiễn với khoản đầu tư 4 tỷ USD vào Anthropic, Amazon nhắm đến việc cải thiện các giải pháp logistic và trải nghiệm khách hàng trong thương mại điện tử thông qua Alexa và Amazon Web Services (AWS), nhưng AWS đang phải đối mặt với áp lực từ Microsoft Azure và Google Cloud, đặc biệt khi các nền tảng này tích hợp AI mạnh mẽ hơn. 

Với Apple, thay vì chạy đua trong các mô hình AI lớn, “ông lớn” này tập trung phát triển trí tuệ nhân tạo dành riêng cho thiết bị cá nhân, như cải thiện Siri, Face ID và các tính năng bảo mật. Dẫu vậy, việc Siri bị đánh giá thấp hơn so với các trợ lý AI khác như Alexa hay Google Assistant đã khiến Apple phải tăng tốc đầu tư vào lĩnh vực này. 

Một báo cáo của McKinsey đã chỉ ra rằng chi phí xây dựng và triển khai một mô hình AI cấp doanh nghiệp có thể lên đến hàng chục triệu USD. Google đã đầu tư hơn 1 tỷ USD vào hạ tầng máy tính TensorFlow để hỗ trợ AI. Chỉ riêng việc phát triển GPT-4 của OpenAI đã tiêu tốn hàng trăm triệu USD cho chi phí nghiên cứu và vận hành. Điều này cho thấy việc phát triển ứng dụng AI vẫn chỉ dành cho số ít.

Chưa kể, các mô hình AI hiện nay vẫn đang phải đối diện với vấn đề đạo đức và quy định. Đơn cử như Amazon, năm 2021 từng bị chỉ trích vì một thuật toán tuyển dụng có xu hướng phân biệt giới tính, ưu tiên nam giới hơn nữ giới.

Năm 2025, AI dự kiến sẽ thúc đẩy sự phát triển của các lĩnh vực mới như AI sáng tạo (generative AI), tự động hóa quy trình robot (RPA), và chăm sóc sức khỏe thông minh. Các ứng dụng như xe tự lái, chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa và AI trong giáo dục sẽ trở nên phổ biến hơn. 

Điều này buộc các mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ phải ngày càng tinh vi hơn. Người dùng sẽ yêu cầu ứng dụng công nghệ phải có khả năng xử lý đến mức gần với trí tuệ con người. Thực tế OpenAI, Google, và các công ty khác đang đặt mục tiêu phát triển các hệ thống AI có khả năng tự học và cải thiện mà không cần sự can thiệp từ con người.

Theo một nghiên cứu của Accenture, hơn 60% doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tích hợp AI vào cơ sở hạ tầng hiện tại. Vì vậy, các công ty đang tìm kiếm những giải pháp AI có thể giải quyết các vấn đề cụ thể trong ngành, từ tự động hóa dây chuyền sản xuất trong ngành công nghiệp đến cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực bán lẻ. Điều này yêu cầu các sản phẩm AI có giao diện thân thiện, dễ dàng tích hợp và triển khai với các hệ thống hiện tại và phải mang lại hiệu quả tức thì.

Dự kiến các quy định về AI sẽ trở nên nghiêm ngặt hơn khi các chính phủ trên thế giới áp đặt những tiêu chuẩn mới về bảo mật dữ liệu và đạo đức trong AI. Đặc biệt những nơi mà công nghệ này đang bùng nổ như EU, Mỹ và Trung Quốc  cũng đang dẫn đầu trong việc phát triển các khung pháp lý để quản lý AI. Vì vậy, các công ty công nghệ lớn không chỉ cần nguồn lực tài chính mạnh mẽ mà còn phải phát triển chiến lược dài hạn để cân bằng giữa đổi mới, phát triển và trách nhiệm xã hội.