FPT kiếm tiền từ AI bằng cách làm mới những hệ thống cũ trị giá hàng tỷ USD

Trong khi thị trường công nghệ toàn cầu vẫn đang bị cuốn vào cuộc đua phát triển các mô hình AI thế hệ mới, một hướng đi khác ít ồn ào hơn lại đang tạo ra giá trị bền vững hơn: hiện đại hóa các hệ thống công nghệ cũ. Đây là những hệ thống âm thầm vận hành các lĩnh vực trọng yếu của nền kinh tế, từ ngân hàng, bảo hiểm đến sản xuất và logistics trên toàn cầu. Và đây cũng chính là “mặt trận” mà FPT đang tham gia với một cách tiếp cận thực dụng: dùng AI để giải quyết những bài toán cũ nhưng khó.

Hàng trăm tỷ dòng mã cũ đang giữ huyết mạch kinh tế toàn cầu

Ít người ngoài ngành biết rằng, đằng sau phần lớn các giao dịch tài chính toàn cầu vẫn là những dòng mã được viết bằng COBOL – một ngôn ngữ lập trình ra đời từ cuối những năm 1950. Ước tính hiện nay vẫn còn khoảng 220 đến 300 tỷ dòng mã COBOL đang hoạt động, đóng vai trò xương sống của nhiều hệ thống công nghệ thông tin quy mô lớn. Tuy nhiên, chính sự bền bỉ này lại trở thành rào cản. Các hệ thống “di sản” ngày càng khó duy trì khi đội ngũ kỹ sư am hiểu công nghệ cũ dần thu hẹp do đã lớn tuổi hoặc đã mất, chi phí vận hành tăng cao, trong khi khả năng kết nối với các nền tảng hiện đại như điện toán đám mây hay AI lại hạn chế.

Bài toán đặt ra cho doanh nghiệp không phải là xóa bỏ những hệ thống này, mà là làm thế nào để hiện đại hóa chúng mà không gây gián đoạn giao dịch toàn cầu. Đây là một thách thức lớn, bởi các hệ thống COBOL không chỉ đơn thuần là mã lệnh, mà còn là nơi tích lũy hàng chục năm logic nghiệp vụ phức tạp. Trong nhiều trường hợp, những logic này không được tài liệu hóa đầy đủ, khiến việc chuyển đổi giống như cải tạo một công trình lớn đang có người ở nhưng không được biết cấu trúc, sơ đồ thiết kế. Việc thay đổi vì thế không thể làm theo cách “đập đi xây lại”, mà đòi hỏi một quá trình chuyển đổi thận trọng, từng bước, với mức độ kiểm soát rủi ro rất cao.

Công thức khai phá cơ hội tỷ đô từ di sản công nghệ tồn tại hơn 6 thập kỷ

Sự xuất hiện của Generative AI mang lại kỳ vọng rằng máy móc có thể đọc, hiểu và viết lại các hệ thống cũ. Tuy nhiên, trong thực tế triển khai, AI chỉ đóng vai trò là công cụ tăng tốc. Công nghệ có thể hỗ trợ phân tích mã nguồn, nhận diện mối liên kết và tái dựng cấu trúc hệ thống, nhưng không thể thay thế hoàn toàn kinh nghiệm thực tế trong việc hiểu nghiệp vụ và tổ chức triển khai. Chính vì vậy, hiện đại hóa hệ thống CNTT “di sản” không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà là bài toán tổng hợp giữa tư vấn, triển khai và vận hành ở quy mô lớn.

Đây cũng là cơ hội lớn mà FPT nhanh chóng nhận ra và lựa chọn để tạo khác biệt. Theo thông tin từ doanh nghiệp, trong hơn 1.100 khách hàng toàn cầu của tập đoàn, một tỷ lệ đáng kể vẫn đang vận hành các hệ thống CNTT cũ, đặc biệt tại thị trường Nhật Bản. Thay vì chỉ cung cấp công cụ, FPT tham gia vào toàn bộ quá trình, từ đánh giá hiện trạng, xây dựng lộ trình, triển khai chuyển đổi đến vận hành hệ thống mới. Cách tiếp cận này cho thấy FPT không chỉ cung cấp dịch vụ công nghệ thông tin theo cách trước đây, mà cung cấp dịch vụ có hàm lượng giá trị cao, gắn chặt với hoạt động cốt lõi của khách hàng.

Một ví dụ điển hình là giải pháp xMainframe của FPT, nơi AI được sử dụng để phân tích và “giải mã” các hệ thống CNTT “di sản”. Trong một dự án tại tập đoàn sản xuất thép lớn của Nhật Bản, FPT đã ứng dụng AI để phân tích hơn 6 triệu dòng mã, qua đó giảm khoảng 30% khối lượng công việc ở giai đoạn đánh giá ban đầu. Đây là giai đoạn được xem là tốn kém và phức tạp nhất trong các dự án hiện đại hóa.

Tính đến nay, FPT cho biết đã tham gia hiện đại hóa hơn 300 hệ thống và chuyển đổi trên 200 triệu dòng mã cho hơn 40 doanh nghiệp toàn cầu.

Để hiểu độ phức tạp của công việc hiện đại hoá hệ thống công nghệ cũ, phải kể đến câu chuyện của Thời báo New York. Tờ báo tên tuổi này đã khởi đầu nỗ lực chuyển đổi ngôn ngữ COBOL vào năm 2006, nhưng đến năm 2009 đành chấp nhận thất bại. Phải đến năm 2015, họ mới khởi động lại nỗ lực này và mất 2 năm mới hoàn tất việc chuyển đổi từ COBOL sang Java nhờ một phần mềm tái cấu trúc tự động, do đối tác của họ cung cấp. Hay Ngân hàng Commonwealth Bank of Australia phải mất tới 5 năm và khoản tiền 750 triệu USD, cao gấp đôi so với dự kiến ban đầu để viết lại hệ thống lõi của họ bằng một ngôn ngữ mới.

Đáng chú ý, các dự án này thường chuyển đổi này kéo dài nhiều năm và gắn liền với ngân sách công nghệ thông tin ổn định của khách hàng. Điều này đồng nghĩa với việc nguồn doanh thu không chỉ đến từ một lần triển khai, mà hình thành dòng thu dài hạn dựa trên dịch vụ tư vấn và vận hành. Nhìn rộng hơn, hiện đại hóa hệ thống CNTT “di sản” đang trở thành một thị trường lớn trên toàn cầu, với nhu cầu tăng nhanh do doanh nghiệp buộc phải chuyển đổi số nhưng không thể từ bỏ các hệ thống cốt lõi. Dự báo của Mordor Intelligence cho thấy thị trường này dự kiến đạt khoảng 29,39 tỷ USD vào năm 2026 và tăng lên 66,21 tỷ USD vào năm 2031, tương ứng tốc độ tăng trưởng kép (CAGR) 17,64%.

Tuy nhiên, đây không phải là sân chơi dành cho số đông. Rào cản nằm ở việc phải kết hợp được hiểu biết về công nghệ cũ, năng lực AI và khả năng triển khai ở quy mô lớn – những yếu tố không dễ hội tụ trong cùng một doanh nghiệp.

Trong bối cảnh đó, cách tiếp cận của FPT cho thấy họ đang chọn cách đi thể hiện trình độ công nghệ cao: giúp các doanh nghiệp trên toàn cầu giảm rủi ro, tiết kiệm chi phí và từng bước chuyển đổi sang mô hình vận hành hiện đại hơn.

Có thể nói, FPT đang kiếm tiền từ AI không phải bằng cách tạo ra những thứ hoàn toàn mới, mà bằng cách làm cho những hệ thống cũ tiếp tục hoạt động tốt hơn trong một thế giới công nghệ mới. Và trong khi những câu chuyện AI hào nhoáng có thể thay đổi theo xu hướng, những bài toán “cũ nhưng khó” như COBOL lại đang mở ra một thị trường đủ lớn, đủ bền và đòi hỏi năng lực thực thi thực sự. Đây cũng là nơi mà các doanh nghiệp công nghệ như FPT có thể khẳng định vị thế của mình, không chỉ bằng công nghệ, mà bằng khả năng giải quyết những vấn đề phức tạp nhất của khách hàng.