Vertical AI – Cuộc cách mạng AI theo chiều sâu ngành nghề kinh doanh

Vertical AI hướng đi cho ứng dụng AI vào kinh doanh

Lượt xem 9

Vertical AI – Cuộc cách mạng AI theo chiều sâu ngành nghề kinh doanh là một cuộc “cách mạng” giúp cho doanh nghiệp Việt Nam tiếp cận được công nghệ AI đưa vào kinh doanh nhằm tối ưu hiệu quả làm việc, hãy cùng tìm hiểu Vertical AI là gì? ứng dụng ra sao?…

1. Vertical AI là gì?

Vertical AI, hay còn gọi là AI theo chiều dọc, là khái niệm chỉ những mô hình trí tuệ nhân tạo được thiết kế riêng cho một ngành hoặc lĩnh vực cụ thể.
Khác với các mô hình nền tảng như GPT, Gemini hay Claude – vốn mang tính “đa năng”, có thể áp dụng rộng cho nhiều lĩnh vực – Vertical AI tập trung vào việc giải quyết các bài toán chuyên biệt trong từng ngành như y tế, tài chính, sản xuất, luật, bảo hiểm, nông nghiệp, bán lẻ, hay logistics.

Vertical AI được huấn luyện bằng dữ liệu chuyên sâu của ngành, hiểu được các quy trình nghiệp vụ, thuật ngữ chuyên môn, quy định pháp lý, và hành vi người dùng đặc thù.
Điều này giúp mô hình đạt được độ chính xác cao hơn, hiệu quả thực tế lớn hơn và dễ triển khai hơn so với các mô hình AI chung.

Ví dụ:
Một mô hình AI dành riêng cho bác sĩ chẩn đoán hình ảnh (X-ray, MRI) sẽ hiểu rõ cấu trúc giải phẫu và bệnh lý hơn hẳn so với một chatbot AI ngôn ngữ tổng quát.
Một AI cho ngân hàng có thể tự động phân tích rủi ro tín dụng, phát hiện gian lận và ra quyết định phê duyệt vay – điều mà một mô hình ngôn ngữ thông thường khó làm chính xác được.


2. Tại sao xuất hiện khái niệm Vertical AI?

2.1. Hạn chế của foundation AI trong ứng dụng chuyên ngành

Các mô hình nền tảng (foundation AI) tuy mạnh mẽ nhưng lại thiếu khả năng hiểu ngữ cảnh và quy trình cụ thể của từng lĩnh vực.
Chúng thường vấp phải các vấn đề sau:

  • Không hiểu thuật ngữ chuyên ngành hoặc quy định đặc thù.

  • Trả lời chung chung, không thể hành động trong workflow thực tế.

  • Không đảm bảo yếu tố tuân thủ và bảo mật của ngành như y tế, ngân hàng hay pháp lý.

  • Cần chi phí lớn để tinh chỉnh và tích hợp khi áp dụng vào doanh nghiệp thật.

Từ đó, các công ty và nhà đầu tư công nghệ nhận ra rằng để AI tạo ra giá trị thực, nó phải được “chuyên môn hóa” sâu hơn.
Vertical AI ra đời để lấp đầy khoảng trống giữa năng lực công nghệ mạnh mẽ của AI nền tảng và nhu cầu đặc thù trong từng ngành.

2.2. Động lực từ nhu cầu thực tế của doanh nghiệp

Các ngành công nghiệp lớn – đặc biệt là y tế, tài chính, bảo hiểm, logistics, giáo dục và sản xuất – đang chịu áp lực cắt giảm chi phí, tăng năng suất và tự động hóa.
Họ cần AI hiểu ngành của họ chứ không phải AI nói chuyện chung chung.

Điểm mạnh của Vertical AI là thời gian thu hồi vốn nhanh (ROI cao), vì nó được xây dựng để giải quyết đúng vấn đề mà doanh nghiệp đang đối mặt.
Thêm vào đó, dữ liệu ngành đặc thù tạo nên rào cản gia nhập cao – giúp các công ty Vertical AI xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững.

2.3. Sự phát triển của nền tảng AI chung

Vertical AI chỉ thật sự bùng nổ khi foundation AI đủ mạnh và mở.
Các mô hình nền tảng như GPT, Gemini hay Claude tạo ra “bộ não” chung, trong khi Vertical AI xây lớp “chuyên môn hóa” ở phía trên.
Mối quan hệ giữa hai tầng này giống như giữa hệ điều hành và ứng dụng: foundation AI là nền tảng, còn Vertical AI là sản phẩm thực tế phục vụ từng ngành cụ thể.


3. Ai là người đưa ra khái niệm này đầu tiên?

Khái niệm Vertical AI không thuộc về một cá nhân hay tổ chức cụ thể, mà xuất phát từ cộng đồng công nghệ, giới đầu tư mạo hiểm và các công ty SaaS trong khoảng 2020–2022.

Tuy nhiên, các quỹ đầu tư lớn như Bessemer Venture Partners, Sequoia và Lightspeed là những đơn vị đầu tiên hệ thống hóa khái niệm này trong chiến lược đầu tư.

Họ nhận định rằng “tương lai của AI là Vertical AI”, khi các doanh nghiệp cần AI chuyên sâu để tạo ra giá trị thực, thay vì chạy theo xu hướng công nghệ tổng quát.

Khái niệm vertical AI được phổ biến rộng rãi từ khoảng năm 2021–2023 khi các công ty như Harvey AI (pháp lý), Abridge (y tế), và ServiceTitan (dịch vụ) bắt đầu triển khai các giải pháp AI chuyên biệt.

Các nhà đầu tư như Y Combinator và các chuyên gia từ NEA, Forbes Technology Council đã thúc đẩy khái niệm này như một xu hướng kế tiếp sau SaaS


4. Các ứng dụng và thành công của Vertical AI trên thế giới

Dưới đây là một số ví dụ tiêu biểu về các mô hình Vertical AI đã chứng minh được hiệu quả kinh doanh:

Tên / Công ty Lĩnh vực Ứng dụng thực tế
PathAI Y tế AI đọc hình ảnh mô bệnh học, hỗ trợ bác sĩ phát hiện ung thư sớm
Tempus Y tế Phân tích dữ liệu gen và hồ sơ bệnh án để cá nhân hóa điều trị ung thư
Zest AI Tài chính Đánh giá rủi ro tín dụng, ra quyết định cho vay chính xác hơn
Kensho (S&P Global) Phân tích tài chính Phân tích dữ liệu kinh tế và thị trường, dự báo biến động tài chính
Olive AI Quản lý bệnh viện Tự động hóa quy trình xác nhận bảo hiểm, quản lý lịch hẹn và hồ sơ
C3.ai Công nghiệp Dự báo nhu cầu năng lượng, tối ưu vận hành chuỗi cung ứng
Aforza Bán hàng tiêu dùng AI giúp tối ưu trưng bày, kiểm tra tuân thủ và gợi ý sản phẩm
Farmers Business Network Nông nghiệp AI dự đoán năng suất mùa vụ và tối ưu chuỗi cung ứng nông sản

Các mô hình này cho thấy Vertical AI không chỉ là khái niệm, mà đã trở thành lực lượng thực sự giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu suất và tạo ra lợi nhuận mới.


5. So sánh giữa Foundation AI và Vertical AI

Tiêu chí Foundation AI Vertical AI
Phạm vi ứng dụng Rộng, đa lĩnh vực Hẹp, tập trung trong từng ngành
Dữ liệu huấn luyện Dữ liệu tổng hợp từ nhiều nguồn Dữ liệu chuyên sâu theo ngành
Mức độ chính xác Trung bình, mang tính tổng quát Cao trong bối cảnh ngành cụ thể
Tính tùy chỉnh Cần fine-tuning lớn Được xây dựng sẵn theo workflow ngành
Khả năng mở rộng Linh hoạt đa ngành Mạnh trong ngành nhưng khó chuyển ngành
Lợi thế cạnh tranh Công nghệ mạnh, phổ biến Dữ liệu ngành độc quyền, rào cản cao
ROI triển khai Chậm, do cần tùy chỉnh Nhanh, vì giải quyết đúng bài toán
Vai trò trong hệ sinh thái Là nền tảng công nghệ Là ứng dụng thực tế tạo doanh thu

Có thể xem Foundation AI như “bộ não tổng hợp” còn Vertical AI là “chuyên gia” trong từng ngành cụ thể.


6. Xu hướng và tương lai nào cho Vertical AI

6.1. Tăng tốc đầu tư và xuất hiện nhiều startup mới

Các startup Vertical AI sẽ bùng nổ tương tự làn sóng SaaS theo ngành trước đây.
Mỗi ngành lớn như y tế, ngân hàng, giáo dục, năng lượng, du lịch… sẽ có các công ty Vertical AI chuyên biệt.

6.2. Mô hình kết hợp Foundation + Vertical

Doanh nghiệp sẽ không chọn một trong hai, mà dùng mô hình kết hợp: nền tảng Foundation AI đảm nhiệm khả năng ngôn ngữ và tổng hợp, còn Vertical AI đảm nhiệm chuyên môn hóa và hành động.

6.3. Vertical AI Agent

Tương lai sẽ xuất hiện những “AI agent” hoạt động chuyên biệt trong từng ngành, có thể tự động giao tiếp, ra quyết định và thực thi hành động trong quy trình doanh nghiệp, ví dụ:

  • AI bác sĩ hỗ trợ chuẩn đoán và kê đơn.

  • AI cố vấn tài chính tự động tối ưu danh mục đầu tư.

  • AI logistics tự động điều phối kho vận và phương tiện.

6.4. Dữ liệu ngành trở thành lợi thế cạnh tranh mới

Do dữ liệu là nhiên liệu chính của AI, doanh nghiệp nào sở hữu kho dữ liệu ngành đủ lớn và sạch sẽ nắm lợi thế tuyệt đối trong việc huấn luyện Vertical AI.
Điều này mở ra một “cuộc đua dữ liệu” giữa các tập đoàn lớn, nơi dữ liệu ngành chính là tài sản chiến lược.

6.5. Chuẩn hóa mô hình Vertical AI Framework

Các nền tảng trung gian sẽ xuất hiện để giúp các doanh nghiệp xây dựng Vertical AI dễ dàng hơn – giống như cách các nền tảng đám mây (AWS, Azure, GCP) từng giúp democratize công nghệ cloud.


7. Triển vọng và tác động đối với doanh nghiệp

Vertical AI mang lại sự thay đổi lớn trong cách doanh nghiệp vận hành:

  • Giảm chi phí và tăng tốc độ ra quyết định.

  • Cá nhân hóa dịch vụ và trải nghiệm khách hàng.

  • Nâng cao năng suất lao động trong môi trường phức tạp.

  • Biến dữ liệu ngành thành lợi thế cạnh tranh thực sự.

  • Theo nhiều chuyên gia, Vertical AI có tiềm năng vượt SaaS gấp 10 lần nhờ khả năng tự động hóa toàn bộ quy trình chuyên ngành.
  • AI agent chuyên biệt sẽ thay thế các bộ phận chức năng trong doanh nghiệp, tạo ra các công ty trị giá hàng tỷ đô.
  • Tích hợp với Generative AI và Quantum AI sẽ giúp Vertical AI xử lý các bài toán phức tạp như tối ưu chuỗi cung ứng, phát triển thuốc, v.v..
  • Tăng trưởng theo cấp số nhân: giống như sự bùng nổ của smartphone, Vertical AI sẽ có hàng triệu ứng dụng trong vài năm tới.

Nếu Foundation AI là “nền móng công nghệ” của thời đại trí tuệ nhân tạo, thì Vertical AI chính là “kiến trúc sư” xây nên giá trị kinh doanh thực tiễn.


Vertical AI là bước tiến tất yếu của kỷ nguyên AI.
Nó đánh dấu sự chuyển dịch từ trí tuệ nhân tạo tổng quát sang trí tuệ nhân tạo chuyên biệt – từ công nghệ thuần túy sang ứng dụng có giá trị kinh doanh rõ ràng.

Trong tương lai, mọi ngành công nghiệp sẽ có những “AI chuyên gia” riêng – hiểu sâu nghiệp vụ, nói ngôn ngữ của ngành, và giải quyết những vấn đề cụ thể mà con người từng phải mất hàng chục năm tích lũy.
Đó chính là thời kỳ mà AI không chỉ “thông minh”, mà còn “am hiểu con người và công việc” – kỷ nguyên của Vertical AI.

Table of Contents

Bài viết liên quan

Kiến thức từ thực tế, Chiến lược và Kinh doanh

10/10/2025

Gia tộc Rockefeller 150 năm: Bí mật quyền lực từ 4 nguyên tắc “KHÔNG” trong tư duy kinh doanh, là

Kiến thức từ thực tế, Công nghệ và AI

10/10/2025

Công nghệ thanh toán Visa và Tether có gì khác biệt mà năm 2024 Visa với đội ngũ 28.800 nhân

8 đòn bẩy trong kinh doanh: Nghệ thuật mượn lực để tăng tốc

Kiến thức từ thực tế, Chiến lược và Kinh doanh

10/10/2025

8 đòn bẩy trong kinh doanh: Nghệ thuật mượn lực để tăng tốc: Tìm hiểu 8 đòn bẩy quyền năng

Câu chuyện thương trường, Công nghệ và AI

09/10/2025

Phân tích bong bóng AI so với bong bóng dot com trước đây là cả một bài toán lớn cho

Kiến thức từ thực tế, Công nghệ và AI

08/10/2025

Hệ thống vận chuyển Amazon hoạt động như thế nào? Bí mật đằng sau 16 triệu đơn hàng mỗi ngày,

Kiến thức từ thực tế, Chiến lược và Kinh doanh

06/10/2025

Máy lạnh Carrier – Hành trình 120 năm của “Cha đẻ” điều hòa không khí hiện đại Khám phá lịch

Kiến thức từ thực tế, Công nghệ và AI

06/10/2025

Ba thế hệ thiết kế đã định hình triết lý thẩm mỹ của Apple – và hành trình quay trở

Kiến thức từ thực tế, Công nghệ và AI

03/10/2025

SOT – Bí mật phía sau những chiếc màn hình tự gọi món của McDonald’s là cả một nghệ thuật

Công nghệ tương lai Nhận định từ Elon Musk đến các Tỷ phú công nghệ

Công nghệ và AI, Kiến thức từ thực tế

28/09/2025

Công nghệ tương lai: Nhận định từ Elon Musk đến các Tỷ phú công nghệ Trong bối cảnh thế giới

Bài 2 Malaysia, một thị trường thị trường có mức chi tiêu cao

Chiến lược và Kinh doanh, Kiến thức từ thực tế

28/09/2025

Malaysia, một thị trường thị trường có mức chi tiêu cao, nếu so với Việt Nam thì Malaysia có mức

Thi truong indonesia

Chiến lược và Kinh doanh, Kiến thức từ thực tế

28/09/2025

Thấy gì qua chuyến đi Indonesia và Malaysia. Không chỉ là trải nghiệm mà là bài học thực chiến từ

Hiện tượng Pi Network Cơ hội và thách thức cho doanh nghiệp Việt Nam

Công nghệ và AI, Kiến thức từ thực tế

28/09/2025

Pi Network, một dự án tiền điện tử ra đời năm 2019 từ nhóm kỹ sư Stanford, đã tạo nên

Chuyen doi so

Công nghệ và AI, Ứng dụng công nghệ và AI

28/09/2025

Chuyển đổi số – cụm từ nghe quen nhưng lại khiến nhiều doanh nghiệp phải trả giá đắt. Không ít

Quan ly ban hàng

Kiến thức từ thực tế, Chiến lược và Kinh doanh

28/09/2025

Quản lý bán hàng dễ không? là câu hỏi rất thuờng gặp và hiện nay đã khác xưa nhiều! ngày

Ai trong 10 nam toi ra sao

Công nghệ và AI, Kiến thức từ thực tế

28/09/2025

AI: 10 năm tới sẽ tác động đến kinh doanh ra sao!, tương lai 10 năm tới AI kết hợp

Moi gioi BDS

Kiến thức tổng quát, Kiến thức từ thực tế

28/09/2025

Shark Lê Hùng Anh, một nhà đầu tư nổi tiếng tại Việt Nam, từng gây tranh cãi khi phát biểu

Liên hệ chuyên gia

Let's have a chat