Stanford 423 trang báo cáo về AI đã ra mắt! Khoảng cách giữa Trung Quốc và Mỹ chỉ còn 2,7%, Tsinghua DeepSeek vươn vào top 10 toàn cầu

Viết bài: Tân Trí Nguyên

Biên tập: Hảo Khốn Táo Tử

【Tân Trí Nguyên Dẫn Đầu】Báo cáo Chỉ số AI 2026 của Stanford đã chính thức ra mắt! Bản dài 432 trang này chứa đựng nhiều giá trị: cuộc đối đầu đỉnh cao giữa AI Trung Quốc và Mỹ, khoảng cách gần như đã được san bằng, giảm còn chỉ còn 2,7%. Các AI hàng đầu toàn cầu sản xuất hơn 95 mô hình mỗi năm, hầu hết đều tập trung tại các tập đoàn lớn. Điều tàn khốc nhất là, việc làm của các nhà phát triển 22-25 tuổi đã bị cắt giảm tới 20%.

Hôm nay, Stanford HAI chính thức phát hành “Báo cáo Chỉ số AI 2026”!

Bản báo cáo dài 423 trang này tiết lộ toàn diện về bản đồ quyền lực mới nhất của ngành công nghiệp AI toàn cầu.

Nó đưa ra một kết luận cốt lõi: khả năng của AI phát triển nhanh như vũ bão; nhưng khả năng của con người trong việc đánh giá và kiểm soát nó thì chưa theo kịp.

Trong đó, kết luận gây sốc nhất là——

Khoảng cách hiệu suất mô hình AI giữa Trung Quốc và Mỹ đã gần như biến mất, hai bên thường xuyên thay đổi vị trí trong cuộc đối đầu đỉnh cao, hiện tại lợi thế dẫn đầu của Anthropic chỉ còn 2,7%.

Mỹ chi nhiều tiền hơn bất kỳ quốc gia nào cho AI, nhưng việc thu hút nhân tài hàng đầu ngày càng trở nên khó khăn hơn.

Báo cáo còn chỉ ra rằng, sự tiến hóa của AI không chỉ không gặp phải “điểm nghẽn” như đồn đoán, mà còn đang tăng tốc chưa từng có tiền lệ.

Trong năm qua, hơn 90% các mô hình hàng đầu toàn cầu về khả năng giải quyết các vấn đề khoa học cấp tiến sĩ, suy luận đa phương thức, thi toán cạnh tranh đều đạt hoặc vượt qua con người.

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

Tuy nhiên, hiện tượng “chuyên môn quá mức” của AI lại cực kỳ nghiêm trọng, thể hiện rõ qua một thực trạng méo mó:

LLM có thể giành huy chương vàng IMO, nhưng lại không đọc đúng đồng hồ mô phỏng, tỷ lệ chính xác chỉ 50,1%.

Trong khi đó, việc AI tranh giành công việc đã không còn chỉ là dự đoán nữa mà đã trở thành hiện thực, và những người bị ảnh hưởng đầu tiên chính là giới trẻ “lao động” ngày nay.

Dưới đây là phần nội dung chính, 12 xu hướng cứng nhất của “Báo cáo Chỉ số AI 2026” đáng chú ý nhất.

Các điểm sáng khác:

Công suất tính toán AI toàn cầu tăng gấp 30 lần trong 3 năm, Nvidia chiếm 60%, hầu hết các chip đều xuất xứ từ TSMC

Dự kiến đến 2025, tổng đầu tư AI của các doanh nghiệp toàn cầu đạt 581,7 tỷ USD, gấp đôi so với năm trước, Mỹ chiếm gần một nửa trong đó

Số lượng nhà nghiên cứu AI tại Mỹ giảm 89% trong 7 năm, riêng năm vừa qua giảm 80%

Việc làm của các nhà phát triển phần mềm 22-25 tuổi giảm 20% kể từ 2024, các vị trí nhập môn bị cắt giảm chính xác

Trung Quốc đã xây dựng 85 siêu máy tính AI công cộng, gấp đôi Bắc Mỹ, đứng đầu thế giới

Tỷ lệ sử dụng AI trong giới công sở Trung Quốc vượt 80%, cao hơn nhiều so với trung bình toàn cầu 58%

Các mô hình mạnh nhất ngày càng “hộp đen”, trong 95 mô hình tiêu biểu, có tới 80 mô hình không công khai mã nguồn huấn luyện

Khoảng cách Trung Quốc - Mỹ chỉ còn 2,7%

Stanford đã đưa xếp hạng Arena từ tháng 5 năm 2023 của Mỹ và Trung Quốc vào cùng một hệ tọa độ.

Tháng 5 năm 2023, GPT-4-0314 đạt 1320 điểm dẫn đầu, trong khi ChatGLM-6B của Trung Quốc vẫn còn cách hơn 300 điểm.

Tháng 2 năm 2025, DeepSeek-R1 lần đầu tiên tạm hòa cùng các mô hình hàng đầu của Mỹ.

Tháng 3 năm 2026, Claude Opus 4.6 của Mỹ đạt 1503 điểm, trong khi Dola-seed-2.0-preview của Trung Quốc đạt 1464 điểm.

Hiện tại, khoảng cách AI Trung Quốc - Mỹ chỉ còn 39 điểm. Quy đổi ra phần trăm, là 2,7%.

Điều đáng nói hơn là tần suất đổi vị trí trong năm qua. Từ đầu năm 2025, các mô hình hàng đầu của hai quốc gia đã nhiều lần thay đổi vị trí trên Arena.

Về số lượng, cũng gần như chia đều.

Năm 2025, Mỹ phát hành 50 mô hình “đáng chú ý”, Trung Quốc theo sau với 30 mô hình lớn hàng đầu.

Trong nhóm hàng đầu, OpenAI, Google, Alibaba, Anthropic, xAI cùng đứng chung, chiếm 50% thị phần toàn cầu.

Trong top 10, có 4 vị trí thuộc về các tổ chức và doanh nghiệp Trung Quốc, gồm Alibaba, DeepSeek, Tsinghua, ByteDance.

Hệ sinh thái mã nguồn mở cũng có xu hướng dịch chuyển rõ rệt sang phía Đông trong năm này.

DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax, Kimi đều đẩy mạnh khả năng mở rộng của các mô hình mã nguồn mở.

Cộng thêm số lượng bài báo, trích dẫn, bằng sáng chế, robot công nghiệp lắp đặt, Trung Quốc đều đứng đầu toàn cầu.

Về giá cả, đây là một chiến tuyến khác.

Các nhà phát triển nước ngoài đã tính toán trên X rằng, giá xuất ra của Seed 2.0 Pro chỉ bằng khoảng một phần mười của Claude Opus 4.6.

Hiệu năng gần như tương đương, giá chỉ bằng một phần mười. Chuỗi phản ứng của điều này mới chỉ bắt đầu.

Hơn 90% các mô hình tiên tiến nhất đều xuất phát từ ngành công nghiệp, tốc độ “phủ sóng” chưa từng có trong lịch sử

Trong số 95 mô hình tiêu biểu được ra mắt năm ngoái, hơn 90% đến từ ngành công nghiệp, không phải từ các tổ chức học thuật hay phòng thí nghiệm chính phủ.

Giới học thuật đã không còn kịp theo đuổi các mô hình tiên tiến nữa.

Tốc độ ra mắt cũng đang tăng vọt.

Chỉ riêng tháng 2 năm 2026, đã có tới 8-9 mô hình flagship như 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, GLM-5 cùng ra mắt trong cùng tháng.

Chu kỳ “phủ sóng” nhanh đến mức từ “năm” chuyển thành “tháng”.

Năm 1 không còn giới hạn, AI không còn có điểm nghẽn

Mô hình lập trình là ví dụ rõ nhất.

Chỉ trong một năm, SWE-bench Verified đã tăng từ 60% lên gần 100% khả năng sửa lỗi.

Không chỉ tăng vài điểm, mà gần như đã đạt đỉnh.

Terminal-Bench đo khả năng xử lý các nhiệm vụ thực tế của Agent, từ mức 20% năm ngoái, đã tăng lên 77,3%.

Khả năng giải quyết vấn đề của Agent an ninh mạng từ 15% lên 93%.

Gemini Deep Think đã giành huy chương vàng Olympic Toán quốc tế.

Các câu hỏi khoa học cấp tiến sĩ (GPQA Diamond), toán thi đấu (AIME), suy luận đa phương thức (MMMU) — những “điểm cứng” từng được xem là không thể vượt qua của con người, đều đã bị các mô hình tiên tiến “xóa sổ”.

Điều minh chứng rõ nhất là Humanity’s Last Exam.

Đây là một bài kiểm tra đặc biệt được thiết kế để “làm khó AI, thiên vị các chuyên gia con người”, với đề bài do các chuyên gia hàng đầu cung cấp.

Năm ngoái, OpenAI o1 đạt 8,8%, các mô hình tiên tiến đã nâng điểm số lên thêm 30 điểm phần trăm trong vòng một năm, hiện tại Claude Opus 4.6 và Gemini 3.1 Pro đều đã vượt qua 50%.

Cạnh tranh khốc liệt

Có thể giành huy chương IMO nhưng lại không hiểu đồng hồ mô phỏng

Tuy nhiên, cùng một chỉ số này lại cho ra một bộ số khác.

Mô hình mạnh nhất có tỷ lệ chính xác trong “đọc đồng hồ mô phỏng” chỉ là 50,1%.

Robot trong môi trường mô phỏng phòng thí nghiệm (RLBench) đã đạt tỷ lệ thành công 89,4%. Nhưng khi chuyển sang các tác vụ gia đình thực tế như rửa chén, gấp quần áo, tỷ lệ thành công ngay lập tức giảm còn 12%.

Giữa phòng thí nghiệm và nhà bếp, cách biệt tới 77 điểm phần trăm.

Các nhà nghiên cứu gọi hiện tượng này là “đường biên răng cưa” (jagged frontier). Khả năng của AI có dạng phân bố không đều, có thể giành huy chương vàng Olympic Toán nhưng lại không thể ổn định cho biết đúng giờ hiện tại.

AI có thể đoạt huy chương vàng Olympic Toán, nhưng chỉ có 50% khả năng hiểu đồng hồ mô phỏng. AI đang tăng tốc, nhưng không phải theo cùng một hướng.

Ngoài ra, trong các nhiệm vụ của trí thông minh nhân tạo, thử nghiệm OSWorld cho thấy, khả năng của AI tiên tiến (66,3%) đang tiến gần đến mức của con người.

Tuy nhiên, trong bài kiểm tra PaperArena chuyên đánh giá logic nghiên cứu khoa học, AI mạnh nhất chỉ đạt 39%, chỉ bằng một nửa trình độ của tiến sĩ.

Nhưng những điểm “đường biên răng cưa” này không còn cản trở các doanh nghiệp đưa AI vào dây chuyền sản xuất.

Một con số khác của AI Index là, tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng AI toàn cầu đã đạt 88%. Gần chín phần mười công ty đã tích hợp AI vào một quy trình làm việc nào đó.

Chi phí cũng đang tăng theo. Ghi nhận các sự cố liên quan đến AI từ năm 2024 đã tăng từ 233 lên 362 vụ.

Tiền đổ vào AI tăng tốc, 581,7 tỷ USD

Năm 2025, tổng đầu tư AI của các doanh nghiệp toàn cầu đạt 581,7 tỷ USD, tăng 130% so với năm trước. Trong đó, đầu tư tư nhân chiếm 344,7 tỷ USD, tăng 127,5%.

Hai đường cong này gần như gấp đôi.

Về quốc gia, Mỹ dẫn đầu tuyệt đối. Năm 2025, đầu tư tư nhân của Mỹ vào AI đạt 285,9 tỷ USD. Đồng thời, có thêm 1953 công ty khởi nghiệp AI mới, gấp hơn 10 lần so với vị trí thứ hai.

Tiền đổ vào Mỹ ngày càng nhiều. Nhưng nguồn lực cốt lõi khác của Mỹ lại đang chảy ngược lại.

Người rời đi, số nhà nghiên cứu AI tại Mỹ giảm 89%

Có một con số khiến người ta giật mình.

Từ năm 2017 đến nay, số nhà nghiên cứu và nhà phát triển AI đến Mỹ đã giảm 89%.

Quan trọng hơn, tốc độ giảm này còn đang tăng. Chỉ trong năm qua, giảm 80%.

Mỹ vẫn là quốc gia có mật độ nhà nghiên cứu AI cao nhất thế giới, nhưng nguồn cung đang siết chặt.

Hai đường cong về tiền và người bắt đầu đi theo chiều hướng ngược lại. Đây là tình trạng chưa từng xảy ra trong mười năm qua.

Tăng trưởng về khả năng tính toán trong ba năm đã lên tới 30 lần, nhưng “cổ họng” của nó chỉ nằm trong tay một số ít công ty.

Các công ty này, đặc biệt Nvidia, chiếm hơn 60% tổng công suất GPU toàn cầu. Amazon và Google dựa vào chip tự nghiên cứu, xếp thứ hai, thứ ba, nhưng tổng lại vẫn không thể vượt Nvidia.

Hầu hết các chip này đều do TSMC gia công. Độ dốc của đường cong tính toán càng lớn, “cổ họng” càng hẹp.

Song song đó, chi phí cũng tăng theo.

Tổng công suất các trung tâm dữ liệu AI toàn cầu đã đạt 29,6 GW, tương đương với nhu cầu điện cao điểm của bang New York. Một lần huấn luyện của xAI Grok 4 tiêu tốn khoảng 72.816 tấn CO2, tương đương khí thải của 17.000 xe ô tô chạy suốt một năm.

Vị trí xây dựng trung tâm dữ liệu, nguồn điện, nguồn cung chip — ba vấn đề này đã trở thành nỗi đau đầu của các CEO AI trong năm nay.

AI tạo sinh thâm nhập 53% trong 3 năm, tỷ lệ sử dụng tại Trung Quốc vượt 80%

Trong vòng 3 năm, AI tạo sinh đã đạt tỷ lệ thâm nhập toàn cầu 53%.

Tốc độ này nhanh hơn máy tính cá nhân, nhanh hơn internet.

Tuy nhiên, tốc độ thâm nhập lại rất phụ thuộc vào từng quốc gia. Singapore 61%, UAE 54%, đều vượt Mỹ. Trong các quốc gia khảo sát, Mỹ xếp thứ 24, tỷ lệ thâm nhập 28,3%.

Nếu chuyển đổi từ người tiêu dùng sang môi trường làm việc, sự khác biệt còn rõ rệt hơn.

Một số dữ liệu khác trong báo cáo cho thấy, năm 2025, 58% nhân viên toàn cầu đã bắt đầu thường xuyên sử dụng AI trong công việc. Nhưng tại Trung Quốc, Ấn Độ, Nigeria, UAE, Saudi Arabia, tỷ lệ này đều vượt quá 80%.

Tỷ lệ thâm nhập AI trong giới công sở Trung Quốc đã cao hơn trung bình toàn cầu hơn 20 điểm phần trăm.

Điều thú vị hơn nữa là giá trị dành cho người tiêu dùng.

Theo ước tính của AI Index, đến đầu năm 2026, các công cụ AI tạo sinh sẽ mang lại giá trị 172 tỷ USD mỗi năm cho người tiêu dùng Mỹ. Từ 2025 đến 2026, giá trị trung bình mỗi người dùng đã tăng gấp ba lần.

Phần lớn người dùng vẫn đang dùng phiên bản miễn phí.

Người bình thường sẵn sàng trả tiền cho AI, nhưng giá trị mà AI tạo ra cho họ còn cao hơn nhiều. Khoảng cách này chính là điều các công ty AI hiện đang cố gắng thu hẹp.

Việc làm nhập môn giảm mạnh, tuyển dụng nhà phát triển 22-25 tuổi giảm 20%

Phần khiến người đọc Trung Quốc im lặng nhất trong toàn bộ Báo cáo AI Index có lẽ chính là phần về việc làm của giới trẻ.

Số lượng nhà phát triển phần mềm 22-25 tuổi từ năm 2024 đến nay đã giảm khoảng 20%.

Trong khi đó, nhóm người lớn tuổi hơn lại tăng lên.

Không chỉ các vị trí phát triển. Các ngành nghề khác như dịch vụ khách hàng cũng xuất hiện xu hướng tương tự.

Điều đáng lo hơn là kết quả khảo sát của các doanh nghiệp. Các lãnh đạo được phỏng vấn đều dự đoán, trong tương lai, tỷ lệ sa thải sẽ còn lớn hơn cả những tháng gần đây.

Đây không phải là vấn đề về tỷ lệ thất nghiệp chung, mà là việc các vị trí nhập môn bị cắt giảm chính xác.

Mất việc đầu tiên, toàn bộ bậc thang nghề nghiệp sẽ bị đứt quãng. Tác động dài hạn của chuyện này hiện chưa ai có thể dự đoán rõ.

AI đang thay đổi cách phát hiện khoa học

Nếu nói về phần việc làm là lạnh lùng, thì phần khoa học lại nóng bỏng hơn bao giờ hết.

Các bài báo liên quan đến AI trong các lĩnh vực khoa học tự nhiên, vật lý, sinh học, năm 2025 đã tăng trưởng từ 26% đến 28% so với cùng kỳ.

Cụ thể trong ứng dụng, năm nay lần đầu tiên AI đã hoàn chỉnh quy trình dự báo thời tiết từ đầu đến cuối. Từ dữ liệu quan trắc khí tượng ban đầu, AI trực tiếp đưa ra dự báo nhiệt độ, tốc độ gió, độ ẩm cuối cùng, không cần qua các mô hình số truyền thống trung gian.

AI đang dần biến thành “người tự phát hiện” thay vì chỉ “hỗ trợ viết bài” hay “tính toán số”.

Trong bệnh viện cũng vậy. Năm 2025, nhiều bệnh viện bắt đầu triển khai các công cụ AI có thể tự động tạo ra hồ sơ lâm sàng từ các cuộc đối thoại khám bệnh. Các bác sĩ phản hồi rằng, thời gian viết hồ sơ bệnh án giảm tới 83%, giảm thiểu mệt mỏi công việc rõ rệt.

Tuy nhiên, cùng chỉ số này lại làm lạnh đi một chút hy vọng về AI trong y tế. Một tổng quan về hơn 500 nghiên cứu AI trong lâm sàng cho thấy, gần một nửa dựa trên dữ liệu dạng đề thi, chỉ 5% sử dụng dữ liệu thực tế từ bệnh viện.

AI có thể giảm thời gian nhập dữ liệu của bác sĩ, điều này đã rõ. Nhưng giá trị thực tế của AI trong điều trị bệnh nhân thật vẫn còn nhiều câu hỏi chưa rõ.

Làn sóng tự học toàn cầu bùng nổ, giáo dục chính quy đã tụt lại phía sau

Giáo dục chính quy không theo kịp AI.

Ở Mỹ, 4/5 học sinh trung học và đại học hiện nay dùng AI để hoàn thành bài tập. Nhưng chỉ có một nửa số trường trung học có chính sách về AI, chỉ 6% giáo viên cho rằng các chính sách này rõ ràng.

Học sinh đi trước, giáo viên vẫn đứng yên, chưa có quy định rõ ràng.

Trong khi đó, làn sóng tự học trên toàn cầu đang bùng nổ. Trong đó, ba quốc gia có tốc độ học AI kỹ năng nhanh nhất lần lượt là UAE, Chile và Nam Phi.

Không phải Mỹ, không phải châu Âu.

Phần dốc nhất của đường học tập lại nằm ở những nơi mà mọi người ít để ý nhất.

Mô hình mạnh nhất trở thành “hộp đen” nhất, giới chuyên gia và công chúng xung đột dữ dội

Các mô hình mạnh nhất, đang dần trở thành những mô hình “hộp đen” nhất.

Chỉ số Transparency Index của Foundation Model năm nay trung bình giảm từ 58 điểm xuống còn 40 điểm. AI Index trực tiếp chỉ rõ, Google, Anthropic, OpenAI đều đã từ bỏ việc công khai quy mô dữ liệu huấn luyện và thời gian huấn luyện của các mô hình mới nhất.

Trong 95 mô hình tiêu biểu ra mắt năm ngoái, có tới 80 mô hình không công khai mã nguồn huấn luyện.

Tâm lý của cộng đồng cũng trở nên phức tạp hơn.

Trên toàn cầu, tỷ lệ người tin rằng AI có lợi nhiều hơn hại đã tăng từ 52% lên 59%. Nhưng cùng lúc, tỷ lệ lo ngại về AI cũng tăng từ 50% lên 52%.

Hai xu hướng này cùng diễn ra.

Tại Mỹ, chỉ 33% người dân tin rằng AI sẽ giúp công việc của họ tốt hơn, so với trung bình toàn cầu là 40%. Niềm tin vào chính phủ Mỹ trong việc quản lý AI thấp nhất trong các quốc gia khảo sát, chỉ 31%.

Ngược lại, tại Singapore, niềm tin vào chính phủ trong quản lý AI lên tới 81%.

Gần đây, sau vụ tấn công vào nhà Sam Altman, giới Silicon Valley “ngạc nhiên phát hiện” rằng bình luận trên Instagram của người bình thường không đồng tình, thậm chí còn cho rằng “nên gay gắt hơn nữa”.

Họ chưa nhận thức rõ mức độ tồi tệ của tình hình.

Dữ liệu từ Pew và Ipsos được trích dẫn trong báo cáo cho thấy, khoảng cách cảm nhận về tác động của AI đối với việc làm, y tế, kinh tế giữa các chuyên gia và công chúng thường vượt quá 30 điểm phần trăm, có nơi lên tới 50 điểm.

Một bên là các đường cong trong phòng thí nghiệm đang tăng vọt, một bên là sự bất an trong lòng người dân đang tích tụ.

Không có cầu nối nào giữa hai phía.

Kết luận

Trong 423 trang báo cáo, có hàng trăm biểu đồ, nhưng thực ra chỉ vẽ đúng một biểu đồ.

Trục hoành là thời gian, trục tung là năng lực.

Đường cong năng lực của mô hình đang bay cao, đường cong tính toán đang bay cao, đường đầu tư đang bay cao, tỷ lệ sử dụng đang bay cao. Các thứ khác đều đứng yên hoặc đi xuống.

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

AI đang tăng tốc. Mọi thứ khác đều đang rời xa nhau.

Nếu bạn là người trong ngành này, câu hỏi cần đặt ra không phải là “Tương lai sẽ ra sao”, mà là “Mình đứng trên đường cong nào”.