Việc Walmart chuyển niêm yết sang Nasdaq vào ngày 9 tháng 12 không chỉ mang tính biểu tượng đơn thuần. Nhà bán lẻ với vốn hóa 905 tỷ USD này đang đưa ra tuyên bố táo bạo nhất từ trước đến nay: họ không còn là chuỗi cửa hàng giảm giá truyền thống mà đã trở thành một doanh nghiệp công nghệ, sử dụng AI để tái cấu trúc toàn bộ hoạt động bán lẻ.
Tuy nhiên, ngoài những chiến dịch quảng cáo và các thông báo rầm rộ về AI, điều gì thực sự đang thay đổi tại nhà bán lẻ lớn nhất thế giới – và đâu là khoảng cách giữa tham vọng và khả năng triển khai?
Chuyển hướng sang Agentic AI: Thiết kế riêng biệt, không phải giải pháp sẵn có
Chiến lược AI của Walmart hoàn toàn khác biệt so với các đối thủ theo đuổi các mô hình ngôn ngữ phổ thông. Theo CTO Hari Vasudev, công ty triển khai cái họ gọi là “Agentic AI thiết kế chuyên biệt” – những công cụ được đào tạo trên dữ liệu bán lẻ độc quyền của Walmart, thay vì các giải pháp dùng chung cho tất cả.
“Cách tiếp cận Agentic AI của chúng tôi tại Walmart rất có tính chọn lọc,” Vasudev viết trong một bài blog đăng tháng 5 năm 2025. “Qua thử nghiệm mở rộng ban đầu cho thấy, với chúng tôi, các agent hoạt động hiệu quả nhất khi triển khai cho những nhiệm vụ rất cụ thể, tạo kết quả có thể liên kết để phối hợp và giải quyết các quy trình phức tạp.”
Điều này được thể hiện rõ qua các ứng dụng thực tế: hệ thống “Trend-to-Product” rút ngắn thời gian sản xuất thời trang đến 18 tuần. Trợ lý hỗ trợ khách hàng GenAI hiện tự động phân loại và giải quyết vấn đề mà không cần sự can thiệp của con người.
Các công cụ hỗ trợ lập trình viên tự động tạo test và xử lý lỗi trong CI/CD pipelines. Trong khi đó, mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt cho bán lẻ “Wallaby” – được huấn luyện trên hàng thập kỷ dữ liệu giao dịch của Walmart – quản lý từ so sánh sản phẩm đến cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm.
Cơ sở hạ tầng nền tảng cho những điều này chính là Element, nền tảng MLOps độc quyền của Walmart, được thiết kế để tránh bị khóa nhà cung cấp và tối ưu hiệu suất GPU trên nhiều nhà cung cấp Cloud khác nhau. Đây là “nhà máy” nội bộ đảm bảo tốc độ và sự linh hoạt mà các đối thủ đang vật lộn với các nền tảng của bên thứ ba khó có thể theo kịp.
Con số thực: AI mang lại tác động đo lường được ở đâu?
Walmart khá minh bạch về các chỉ số ROI cụ thể, mang đến cái nhìn hiếm hoi về kinh tế học AI trong doanh nghiệp:
Vận hành dữ liệu: GenAI đã cải thiện hơn 850 triệu điểm dữ liệu danh mục sản phẩm – một công việc đòi hỏi nhân lực tăng gấp 100 lần nếu làm thủ công, theo CEO Doug McMillon trong buổi gọi báo cáo tài chính tháng 8 năm 2024.
Hiệu suất chuỗi cung ứng: Tối ưu tuyến đường bằng AI giúp tiết kiệm 30 triệu dặm vận chuyển không cần thiết và tránh được 94 triệu pound CO2 thải ra. Công nghệ này giúp Walmart nhận được Giải thưởng Franz Edelman danh giá năm 2023 và sau đó được thương mại hóa dưới dạng sản phẩm SaaS cho các doanh nghiệp khác.
Vận hành cửa hàng: Công nghệ Digital Twin dự đoán hỏng hóc thiết bị làm lạnh trước đến hai tuần, tự động sinh các phiếu công việc kèm theo mô hình trực quan, sơ đồ dây điện và các phụ tùng cần thiết. Công nghệ tự động hóa ra vào tại Sam’s Club đã giảm 21% thời gian thanh toán thành viên, với hơn 64% thành viên hiện sử dụng hệ thống không ma sát này ở tất cả các địa điểm.
Trải nghiệm khách hàng: Thuật toán Dynamic Delivery phân tích lưu lượng giao thông, điều kiện thời tiết và độ phức tạp đơn hàng để dự đoán thời gian giao hàng chính xác đến từng phút, từ đó cho phép giao hàng nhanh trong vòng 17 phút tại các thị trường thử nghiệm.
Chi phí nhân sự: “AI sẽ thay đổi mọi công việc”
McMillon không né tránh những tác động tới lực lượng lao động. Phát biểu tại hội nghị nhân sự Bentonville hồi tháng 9 năm 2025, ông thẳng thắn: “Rõ ràng AI sẽ thay đổi gần như mọi công việc. Có thể tồn tại công việc mà AI không thay đổi, nhưng tôi vẫn chưa nghĩ ra.”
Walmart xem đây là sự chuyển đổi chứ không phải là cắt giảm lao động. McMillon dự đoán tổng số nhân viên vẫn giữ nguyên, trong khi doanh thu tăng – tức là công việc sẽ thay đổi chứ không biến mất. Các vai trò văn phòng sẽ bị tác động sớm nhất khi chatbot xử lý dịch vụ khách hàng và theo dõi chuỗi cung ứng, trong khi nhân viên cửa hàng và kho sẽ dần được tự động hóa các nhiệm vụ bằng hệ thống Tự vận hành.
Công ty đang đầu tư mạnh vào các chương trình đào tạo lại. “Chúng tôi phải tạo cơ hội cho tất cả nhân viên bước qua giai đoạn chuyển đổi,” McMillon nói tại hội nghị Bentonville. Chance, một nhân viên vận hành thiết bị tự động tại trung tâm phân phối Walmart ở Palestine, Texas, mô tả sự thay đổi: “Trước đây 85% công việc là thể chất. Giờ đây 85% là tư duy. Tôi đang giải quyết vấn đề bằng trí óc, chứ không chỉ bằng cơ bắp.”
Bước đi lên Nasdaq: Định vị cho mức định giá công nghệ
Việc chuyển sang sàn Nasdaq được thể hiện rõ ràng xoay quanh chuyển đổi AI. CFO John David Rainey khẳng định động thái này phản ánh việc công ty “đặt tiêu chuẩn mới cho bán lẻ đa kênh bằng cách tích hợp tự động hóa và AI.”
Ý nghĩa ngấm ngầm? Walmart muốn đạt được mức hệ số định giá giống các công ty công nghệ. Với tỷ lệ P/E 40,3 lần – cao hơn Amazon và Microsoft – thị trường đang phần nào chấp nhận câu chuyện chuyển đổi. Việc có thể được đưa vào chỉ số Nasdaq 100 tập trung nhiều công ty công nghệ sẽ thu hút dòng vốn đầu tư thụ động bất kể hiệu quả triển khai AI ra sao.
Phân tích viên cũng chia rẽ về việc mức định giá cao này có xứng đáng không. Corey Tarlowe từ Jefferies cho rằng đây là tín hiệu Walmart “ít giống công ty bán lẻ truyền thống hơn mà giống công ty công nghệ hơn.” Tuy nhiên, những người hoài nghi lưu ý công ty vẫn kiếm doanh thu chủ yếu từ biên lợi nhuận mỏng trong bán lẻ, không phải từ phần mềm hay dịch vụ Cloud có biên lợi nhuận cao – dù đã thương mại hóa công cụ như Tối ưu tuyến đường.
Kết luận: Chuyển đổi thực chất nhưng tiềm ẩn rủi ro triển khai
Chiến lược AI của Walmart không phải chỉ là tuyên truyền hay thành công đã được đảm bảo. Công ty đang đầu tư cấu trúc vào hạ tầng độc quyền, triển khai AI quy mô lớn với lợi ích vận hành đo lường được, đồng thời thẳng thắn thừa nhận tác động đến lực lượng lao động – điều mà nhiều doanh nghiệp còn né tránh.
Tuy nhiên, những rủi ro trong triển khai vẫn không nhỏ: quản lý hệ sinh thái agent phân mảnh, ngăn ngừa thiên lệch thuật toán ở quy mô lớn, cạnh tranh với các AI agent bên ngoài, và tìm ra ranh giới hợp lý cho tự động hóa trong khi vẫn đảm bảo độ chính xác.
Sự cởi mở của công ty về các thách thức – “thường thì mô hình đồng lái, với con người và AI hợp tác cùng nhau, là cách hiệu quả nhất” – cho thấy lãnh đạo hiểu rằng AI không phải là giải pháp hoàn hảo.
Đối với các doanh nghiệp theo dõi sách lược của Walmart, bài học rất rõ ràng: xây dựng AI cho các nhiệm vụ cụ thể thay vì đại trà. Đầu tư vào hàng rào dữ liệu độc quyền. Lập kế hoạch chuyển đổi lực lượng lao động thay vì chỉ cắt giảm chi phí. Và nhận ra rằng dù có nguồn lực khổng lồ và tài năng kỹ thuật, Agentic AI vẫn còn ở giai đoạn sơ khai và có giới hạn thực sự.
Câu hỏi không phải là Walmart có dùng AI hay không – điều đó đã rõ ràng. Mà là cách tiếp cận có tính chọn lọc và có hạ tầng mạnh mẽ này có mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững hay không, hay công ty chỉ đơn giản là tự động hóa mình vào vòng xoáy biên lợi nhuận thấp với công cụ mới bóng bẩy hơn.
Câu trả lời sẽ không rõ nét trong vài năm tới – nhưng việc Walmart sẵn sàng đặt cược vốn hóa thị trường 905 tỷ USD vào sự chuyển đổi này cho thấy lãnh đạo tin vào viễn cảnh tích cực.
Nguồn : https://www.artificialintelligence-news.com/
