[MoneyF Opinion] AI là “lưỡi hái” hay “thanh gươm” mới của FPT?

Giờ công rẻ đi, nhưng thị trường không nhỏ lại

Hãy hình dung một hợp đồng dịch vụ CNTT quen thuộc: khách hàng thuê một nhóm kỹ sư và trả tiền theo số giờ làm việc, theo mô hình Time & Materials (T&M). Khi công cụ AI giúp viết mã, kiểm thử và tra cứu tài liệu nhanh hơn, cùng khối lượng việc ấy chỉ cần ít giờ hơn. Khách hàng được lợi ngay. Còn nhà cung cấp, nếu vẫn tính tiền theo giờ, sẽ thấy doanh thu co lại dù không mất khách hàng nào.

Tại Ấn Độ, thị trường dịch vụ CNTT lớn nhất thế giới, các doanh nghiệp đầu ngành đều đã nhắc đến hiện tượng “giảm phát do AI”. HCLTech cho biết AI đang làm giá trị các mảng dịch vụ truyền thống giảm khoảng 2–3% mỗi năm. TCS, doanh nghiệp lớn nhất ngành, ghi nhận doanh thu năm tài chính 2026 giảm 0,5%, lần đầu đi lùi sau hơn hai thập kỷ. Kotak Institutional Equities dự báo mức giảm phát có thể lên 3–3,5% mỗi năm đến năm tài chính 2029, khi khách hàng muốn giữ lại một phần khoản tiết kiệm từ năng suất tăng thêm.

Bài toán sẽ khác nếu hợp đồng được tính phí theo kết quả đầu ra (outcome-based), tức khách hàng trả tiền cho sản phẩm bàn giao hoặc chỉ tiêu đạt được, như một hệ thống vận hành ổn định hay số hồ sơ được xử lý, thay vì số giờ kỹ sư bỏ ra. Khi đó, phần thời gian AI tiết kiệm được trở thành biên lợi nhuận của nhà cung cấp. ICICI Direct ước tính riêng các doanh nghiệp CNTT Ấn Độ có thể có thêm 300–400 tỷ USD thị trường mới nhờ AI đến năm 2030.

Ở điểm này, tín hiệu từ thị trường khá tích cực. Theo dữ liệu của Gartner (quý I/2026), dịch vụ CNTT vẫn là hạng mục chi tiêu lớn nhất của thị trường công nghệ toàn cầu, dự kiến tăng 9% lên khoảng 1.870 tỷ USD trong năm 2026 và đạt khoảng 2.580 tỷ USD vào năm 2030, tương đương mức tăng bình quân khoảng 8,5% mỗi năm. Trong đó, chi tiêu cho dịch vụ CNTT gắn với AI được dự báo tăng từ 436 tỷ USD năm 2025 lên khoảng 1.260 tỷ USD năm 2030, nhanh gần gấp ba nhịp tăng chung.

Tác động của AI không giống nhau giữa các phân khúc dịch vụ CNTT. Những công việc có tính lặp lại cao, quy trình chuẩn hóa và dễ tự động hóa có nguy cơ chịu sức ép lớn hơn, trong khi các hoạt động đòi hỏi hiểu biết sâu về nghiệp vụ, kiến trúc hệ thống, tích hợp dữ liệu và quản trị rủi ro vẫn cần năng lực chuyên môn đáng kể.

Điều này khiến lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp công nghệ dần dịch chuyển. Quy mô nhân lực và khả năng cung cấp nguồn lực lớn vẫn có ý nghĩa, nhưng có thể không còn đủ để bảo đảm tăng trưởng nếu khách hàng ngày càng quan tâm đến kết quả đầu ra thay vì số lượng nhân sự tham gia dự án.

Ở chiều ngược lại, chi phí phát triển phần mềm thấp hơn có thể mở rộng thị trường. Khi doanh nghiệp có thể triển khai công nghệ với ngân sách hợp lý hơn, nhu cầu số hóa các quy trình trước đây chưa được ưu tiên có thể tăng lên. Các dịch vụ mới như xây dựng hệ thống AI, phát triển AI Agent, quản trị mô hình, bảo mật và vận hành nền tảng cũng tạo thêm dư địa cho các nhà cung cấp có năng lực triển khai toàn diện.

Vì vậy, vấn đề đặt ra với FPT không đơn giản là AI sẽ làm giảm bao nhiêu giờ công, mà là doanh nghiệp có thể tham gia vào những phần việc mới nào và giữ lại được bao nhiêu giá trị từ quá trình chuyển đổi. Đây là cơ sở để đánh giá AI như một rủi ro đối với mô hình cũ hay một động lực giúp doanh nghiệp nâng cấp mô hình kinh doanh.

AI First: FPT chuẩn bị cho cuộc chuyển dịch từ bán nguồn lực sang bán giải pháp

FPT đang theo đuổi chiến lược AI First, đưa trí tuệ nhân tạo vào hoạt động nội bộ và các dịch vụ cung cấp cho khách hàng. Hướng đi này không chỉ tập trung vào phát triển sản phẩm AI mà còn nhằm cải thiện năng suất, thay đổi quy trình phát triển phần mềm và mở rộng năng lực từ dữ liệu, nền tảng đến hạ tầng tính toán.

FPT có hơn 30.000 kỹ sư được chứng nhận và ứng dụng AI, trong đó có hơn 5.000 kỹ sư AI và 3.000 kỹ sư dữ liệu. Doanh nghiệp vận hành hai AI Factory tại Việt Nam và Nhật Bản với hàng nghìn GPU NVIDIA H100/H200. Theo thông tin được cung cấp, cả hai cơ sở này đều đã có lợi nhuận.

FPT cũng phát triển hệ sinh thái AI gồm phương pháp luận CASAN, nền tảng FleziPT và Digital Foundry, đồng thời hợp tác với các tập đoàn công nghệ như Microsoft, NVIDIA, SAP, Anthropic và OpenAI. Những năng lực này tạo cơ sở để doanh nghiệp kết hợp công nghệ AI với tư vấn, tích hợp hệ thống và triển khai giải pháp theo nhu cầu của khách hàng.

Lợi thế của FPT còn nằm ở mạng lưới khách hàng quốc tế với hơn 1.100 doanh nghiệp, trong đó có hơn 130 doanh nghiệp thuộc Fortune 500. Sự hiện diện trong các lĩnh vực như tài chính – ngân hàng, sản xuất, ô tô, y tế và năng lượng tạo điều kiện để doanh nghiệp tiếp cận những bài toán phức tạp, nơi giá trị dịch vụ không chỉ nằm ở phần mềm mà còn ở hiệu quả vận hành và khả năng tích hợp công nghệ.

Dù vậy, quy mô nhân lực, hạ tầng và hệ sinh thái đối tác mới phản ánh năng lực triển khai, chưa tự động chứng minh hiệu quả thương mại. Để chuyển lợi thế công nghệ thành lợi thế kinh doanh, FPT cần chứng minh khả năng mở rộng hợp đồng, tạo ra doanh thu thực tế và duy trì hiệu quả sinh lời trong quá trình đầu tư.

Từ tối ưu chi phí đến gia tăng giá trị trên mỗi khách hàng

AI First có thể tạo giá trị cho FPT theo hai hướng. Thứ nhất, ứng dụng AI vào lập trình, kiểm thử và các công việc lặp lại giúp rút ngắn thời gian triển khai, giảm chi phí thực hiện dự án và giải phóng nguồn lực cho những nhiệm vụ phức tạp hơn. Thứ hai, năng lực tích lũy từ AI, dữ liệu và hạ tầng có thể giúp doanh nghiệp mở rộng sang các dịch vụ như tư vấn, xây dựng hệ thống AI, quản trị nền tảng và Managed Services.

Sự chuyển dịch này có ý nghĩa quan trọng đối với mô hình định giá dịch vụ. Nếu vẫn chủ yếu bán giờ công, FPT có thể phải chia sẻ phần lợi ích năng suất với khách hàng thông qua việc giảm thời gian tính phí hoặc đơn giá. Ngược lại, nếu cung cấp giải pháp đầu cuối hoặc dịch vụ quản trị xuyên suốt vòng đời hệ thống, doanh nghiệp có cơ hội định giá dựa nhiều hơn vào phạm vi công việc, độ phức tạp và giá trị mang lại.

Các dự án triển khai AI trong thực tế thường đòi hỏi nhiều hơn việc phát triển một ứng dụng đơn lẻ. Doanh nghiệp có thể cần xây dựng nền tảng dữ liệu tập trung, tích hợp AI vào quy trình nghiệp vụ, tự động hóa xử lý hồ sơ và tăng cường bảo mật. Những yêu cầu này mở ra cơ hội để nhà cung cấp tham gia sâu hơn vào quá trình chuyển đổi của khách hàng, thay vì chỉ đảm nhận một phần công việc kỹ thuật.

Ngoài ra, các hợp đồng dịch vụ giá trị cao thường đòi hỏi năng lực tư vấn, trách nhiệm triển khai, bảo đảm chất lượng và hỗ trợ vận hành liên tục. FPT cần chứng minh rằng những năng lực này có thể được thương mại hóa ở quy mô đủ lớn, đồng thời tạo ra biên lợi nhuận phù hợp với chi phí đầu tư công nghệ và nhân lực.

Doanh thu AI tăng trưởng nhanh, bài toán chuyển đổi sẽ để thời gian kiểm chứng

Kết quả 9 tháng năm 2026 của FPT cho thấy AI chưa làm suy giảm khả năng sinh lời của FPT. Doanh thu đạt 40.023 tỷ đồng, tăng 12,4%; lợi nhuận trước thuế đạt 8.770 tỷ đồng, tăng 17% so với cùng kỳ. Lợi nhuận tăng nhanh hơn doanh thu, đưa biên lợi nhuận trước thuế từ khoảng 21% lên gần 22%. Khối Công nghệ cũng đi theo hướng này với doanh thu tăng 14,8% và lợi nhuận trước thuế tăng 16,6%. Nếu năng suất AI đang bị chuyển hết sang khách hàng, biên lợi nhuận thường là nơi lộ ra sớm nhất. Ở FPT, diễn biến đang theo chiều ngược lại.

Doanh thu dịch vụ AI/Data Analytics 9 tháng đạt 2.915 tỷ đồng, tăng 55%, chiếm khoảng 10% doanh thu dịch vụ CNTT nước ngoài. Theo FPT, doanh thu mảng này đã tăng từ 980 tỷ đồng năm 2022 lên 2.612 tỷ đồng năm 2025. Như vậy, chỉ sau 9 tháng, con số năm nay đã vượt cả năm 2025.

Cùng giai đoạn, doanh số ký của FPT đạt 33.285 tỷ đồng, tăng 28,2% so với cùng kỳ năm trước. Doanh nghiệp giành được 15 dự án có giá trị trên 10 triệu USD, trong đó có hợp đồng AI trị giá hàng chục triệu USD với một tập đoàn vật liệu toàn cầu, đồng thời mở rộng hợp tác với Intel và nhiều tập đoàn lớn tại ASEAN.

Những dữ liệu này cho thấy FPT đang tiếp cận được nhu cầu AI và có những dấu hiệu thương mại hóa cụ thể. Tuy nhiên, doanh thu AI/Data Analytics chưa phản ánh toàn bộ tác động của AI lên doanh nghiệp.

AI vì thế vừa có thể là “lưỡi hái” cắt giảm một phần nhu cầu đối với mô hình gia công phần mềm, vừa là “thanh gươm” giúp FPT mở rộng sang các dịch vụ có giá trị cao hơn. Doanh nghiệp có nền tảng nhân lực, hạ tầng và khách hàng để theo đuổi quá trình chuyển dịch này, nhưng mức độ thành công vẫn phụ thuộc vào tốc độ thương mại hóa và khả năng giữ lại giá trị kinh tế do AI tạo ra. Nếu chuyển đổi đủ nhanh, AI có thể trở thành động lực nâng cấp mô hình tăng trưởng; nếu không, sức ép lên nguồn thu truyền thống có thể xuất hiện trước khi các dịch vụ mới đạt quy mô cần thiết.