Big Ideas 2026: Phần 1

Nhiệm vụ của chúng tôi với tư cách nhà đầu tư là phải hiểu sâu mọi ngóc ngách của ngành công nghệ để nhận diện xu hướng tiếp theo. Vì vậy, vào mỗi tháng 12, chúng tôi đều đề nghị các nhóm đầu tư chia sẻ một ý tưởng lớn mà họ tin rằng các nhà xây dựng công nghệ sẽ tập trung giải quyết trong năm tới.

Hôm nay, chúng tôi gửi tới bạn các ý tưởng từ các nhóm Hạ tầng, Tăng trưởng, Bio + Health và Speedrun. Hãy theo dõi để đón đọc ý kiến của các nhóm khác vào ngày mai.

Hạ tầng

Jennifer Li: Startup thuần hóa sự hỗn loạn của dữ liệu đa phương thức

Dữ liệu phi cấu trúc, đa phương thức vừa là điểm nghẽn lớn nhất vừa là kho tài sản chưa được khai thác của doanh nghiệp. Hầu hết các công ty đều đang ngập trong PDF, ảnh chụp màn hình, video, log, email và đủ loại dữ liệu bán cấu trúc. Mô hình AI ngày càng thông minh nhưng dữ liệu đầu vào lại ngày càng hỗn loạn, khiến hệ thống RAG sinh ra lỗi ảo giác, agent gặp lỗi ngầm tốn kém, quy trình trọng yếu vẫn phải phụ thuộc vào kiểm thử thủ công. Yếu tố giới hạn cho các công ty AI hiện nay chính là sự hỗn loạn dữ liệu: quá trình suy giảm liên tục về độ mới, cấu trúc và tính xác thực trong thế giới phi cấu trúc – nơi 80% tri thức doanh nghiệp đang tồn tại.

Chính vì vậy, việc gỡ rối dữ liệu phi cấu trúc trở thành cơ hội mang tính thế hệ. Doanh nghiệp cần một quy trình liên tục để làm sạch, cấu trúc, xác thực và quản trị dữ liệu đa phương thức để các tác vụ AI phía sau thực sự hoạt động hiệu quả. Ứng dụng ở khắp nơi: phân tích hợp đồng, quy trình onboarding, xử lý khiếu nại, tuân thủ, hỗ trợ, mua sắm, tìm kiếm kỹ thuật, hỗ trợ bán hàng, pipeline phân tích và mọi workflow agent phụ thuộc vào bối cảnh đáng tin cậy. Startup xây dựng nền tảng trích xuất cấu trúc từ tài liệu, hình ảnh, video; hòa giải xung đột; sửa chữa pipeline; hoặc đảm bảo dữ liệu luôn mới và dễ truy xuất sẽ nắm giữ chìa khóa tri thức và quy trình doanh nghiệp.

Joel de la Garza: AI hồi sinh tuyển dụng an ninh mạng

Trong phần lớn thập kỷ vừa qua, thách thức lớn nhất của các CISO là tuyển dụng nhân sự. Từ năm 2013 đến 2021, số lượng vị trí an ninh mạng chưa tuyển được đã tăng từ dưới 1 triệu lên 3 triệu. Nguyên nhân là các đội ngũ an ninh cần tuyển kỹ thuật viên trình độ cao để làm các công việc cấp 1 nhàm chán như kiểm tra log, mà không ai muốn làm. Vấn đề là chính các đội ngũ này tạo ra sự nhàm chán đó bằng việc mua sản phẩm phát hiện mọi thứ, khiến họ phải kiểm tra mọi thứ – từ đó phát sinh sự khan hiếm lao động giả tạo. Một vòng lặp luẩn quẩn.

Đến năm 2026, AI sẽ phá vỡ vòng lặp này và thu hẹp khoảng cách tuyển dụng bằng cách tự động hóa phần lớn các công việc lặp lại, dư thừa cho đội ngũ an ninh mạng. Bất kỳ ai từng làm việc trong đội an ninh lớn đều biết một nửa công việc có thể tự động hóa, nhưng không thể xác định nên tự động hóa gì khi bị quá tải. Công cụ AI-native giúp xác định điều này sẽ giải phóng đội ngũ an ninh để họ làm đúng việc mình muốn: truy vết kẻ xấu, xây dựng hệ thống mới, khắc phục lỗ hổng.

Malika Aubakirova: Hạ tầng agent-native trở thành tiêu chuẩn cơ bản

Đến năm 2026, cú sốc lớn nhất về hạ tầng sẽ xuất phát từ nội bộ. Chúng ta đang chuyển đổi từ lưu lượng “tốc độ con người” – dự đoán được, ít đồng thời – sang tác vụ “tốc độ agent” với tính đệ quy, bùng nổ và quy mô lớn.

Backend doanh nghiệp hiện được xây dựng cho tỷ lệ 1:1 giữa hành động người dùng và phản hồi hệ thống. Nó không được thiết kế để một “mục tiêu” agent có thể kích hoạt đồng thời 5.000 tác vụ con, truy vấn dữ liệu và gọi API nội bộ chỉ trong vài mili giây. Khi agent refactor codebase hoặc xử lý log bảo mật, nó không giống người dùng thông thường. Đối với database cũ hoặc bộ giới hạn tốc độ, nó giống như một cuộc tấn công DDoS.

Xây dựng cho agent năm 2026 đồng nghĩa phải tái thiết mặt phẳng điều khiển. Chúng ta sẽ chứng kiến sự trỗi dậy của hạ tầng “agent-native”. Thế hệ tiếp theo phải coi mô hình “bầy đàn sấm sét” là trạng thái mặc định. Thời gian khởi động lạnh phải rút ngắn, độ trễ giảm mạnh, giới hạn đồng thời tăng theo cấp số nhân. Nút thắt sẽ là điều phối: định tuyến, khóa, quản lý trạng thái, thực thi chính sách trên quy mô thực thi song song lớn. Nền tảng chiến thắng sẽ là nền tảng duy nhất đủ sức chịu được làn sóng thực thi công cụ khổng lồ phía sau.

Justine Moore: Công cụ sáng tạo chuyển sang đa phương thức

Chúng ta đã có nền tảng để kể chuyện với AI: giọng nói, âm nhạc, hình ảnh, video sinh sinh. Nhưng với bất kỳ thứ gì vượt quá một đoạn clip ngắn, rất khó – nếu không muốn nói là bất khả thi – để có được kết quả như mong muốn, nhất là khi bạn muốn kiểm soát chi tiết như một đạo diễn truyền thống.

Tại sao không thể đưa vào mô hình một video 30 giây và yêu cầu nó tiếp tục cảnh đó với nhân vật mới tạo từ hình ảnh và giọng nói tham chiếu? Hoặc quay lại một cảnh để xem từ góc khác, hoặc điều chỉnh chuyển động theo video tham chiếu?

2026 là năm AI trở nên đa phương thức. Đưa vào mô hình bất kỳ loại nội dung tham chiếu nào bạn có và hợp tác để tạo mới hoặc chỉnh sửa cảnh có sẵn. Một số sản phẩm đầu tiên đã xuất hiện như Kling O1 và Runway Aleph, nhưng vẫn còn nhiều điều cần đổi mới ở cả tầng mô hình lẫn ứng dụng.

Sáng tạo nội dung là một trong những ứng dụng đột phá của AI, và tôi kỳ vọng sẽ xuất hiện nhiều sản phẩm thành công phục vụ đa dạng khách hàng – từ người làm meme đến đạo diễn Hollywood.

Jason Cui: Data stack AI-native tiếp tục tiến hóa

Chúng ta đã chứng kiến sự hợp nhất mạnh mẽ trong “modern data stack” năm qua khi các công ty dữ liệu chuyển từ chuyên biệt hóa các khâu ingest, transform, compute sang tích hợp và nền tảng hợp nhất. Ví dụ: thương vụ Fivetran/dbt và đà tăng trưởng của Databricks.

Dù hệ sinh thái đã trưởng thành hơn, chúng ta vẫn ở giai đoạn đầu của kiến trúc dữ liệu thực sự AI-native. Chúng tôi rất hứng thú với cách AI tiếp tục biến đổi nhiều phần của data stack, và bắt đầu thấy hạ tầng dữ liệu và AI ngày càng gắn bó chặt chẽ.

Một số ý tưởng chúng tôi quan tâm:

• Dữ liệu sẽ tiếp tục đổ vào vector database hiệu suất cao song song với dữ liệu cấu trúc truyền thống ra sao
• Agent AI giải quyết “bài toán ngữ cảnh” thế nào: liên tục truy cập đúng ngữ cảnh dữ liệu và lớp ngữ nghĩa để xây dựng ứng dụng vững chắc, ví dụ chat với dữ liệu có định nghĩa nghiệp vụ chính xác trên nhiều hệ thống ghi nhận
• Công cụ BI truyền thống và bảng tính sẽ thay đổi ra sao khi workflow dữ liệu ngày càng agent hóa, tự động hóa

Yoko Li: Năm chúng ta bước vào bên trong video

Năm 2026, video sẽ không còn là thứ để xem thụ động mà trở thành không gian chúng ta thực sự có thể bước vào. Mô hình video cuối cùng cũng hiểu được thời gian, ghi nhớ những gì đã hiển thị, phản ứng khi chúng ta tương tác, duy trì sự nhất quán như thế giới vật lý. Thay vì chỉ tạo ra vài giây hình ảnh rời rạc, các hệ thống này duy trì nhân vật, vật thể, vật lý đủ lâu để hành động có ý nghĩa và hệ quả diễn ra. Sự chuyển đổi này biến video thành nền tảng xây dựng: nơi robot luyện tập, game phát triển, nhà thiết kế thử nghiệm, agent học qua thực hành. Thứ xuất hiện không còn là clip mà là môi trường sống động, thu hẹp khoảng cách giữa cảm nhận và hành động. Lần đầu tiên, chúng ta thực sự cảm nhận được sống trong video mình tạo ra.

Tăng trưởng

Sarah Wang: Hệ thống ghi nhận mất dần vị thế

Năm 2026, sự đột phá thực sự của phần mềm doanh nghiệp là hệ thống ghi nhận (system of record) cuối cùng cũng mất đi vị trí trung tâm. AI đang thu hẹp khoảng cách giữa ý định và thực thi: mô hình giờ đây có thể đọc, ghi, suy luận trực tiếp trên dữ liệu vận hành, biến ITSM và CRM từ cơ sở dữ liệu thụ động thành động cơ workflow tự động. Khi các tiến bộ về mô hình suy luận và workflow agent cộng hưởng, các hệ thống này không chỉ phản hồi mà còn dự đoán, điều phối và thực hiện quy trình đầu-cuối. Giao diện trở thành lớp agent động, còn hệ thống ghi nhận truyền thống lùi về làm tầng lưu trữ hàng hóa – quyền lực chiến lược thuộc về ai kiểm soát môi trường thực thi thông minh mà nhân viên thực sự sử dụng.

Alex Immerman: Vertical AI chuyển từ truy xuất thông tin, suy luận sang đa tác nhân

AI đã thúc đẩy phần mềm vertical phát triển vượt bậc. Các công ty y tế, pháp lý, nhà ở đạt doanh thu lặp lại hàng năm trên 100 triệu USD chỉ sau vài năm; tài chính và kế toán cũng đang theo sát. Giai đoạn đầu là truy xuất thông tin: tìm, trích xuất, tóm tắt thông tin đúng. Năm 2025 xuất hiện suy luận: Hebbia phân tích báo cáo tài chính, xây dựng mô hình; Basis đối chiếu số dư thử trên nhiều hệ thống; EliseAI chẩn đoán sự cố bảo trì, điều phối nhà thầu phù hợp.

2026 mở khóa chế độ đa tác nhân. Phần mềm vertical hưởng lợi từ giao diện, dữ liệu, tích hợp đặc thù ngành. Nhưng công việc vertical vốn đa bên. Nếu agent đại diện cho lao động, chúng cần hợp tác. Từ người mua-bán, cư dân, tư vấn đến nhà cung cấp, mỗi bên có quyền, workflow, yêu cầu tuân thủ riêng mà chỉ phần mềm vertical hiểu.

Hiện tại, mỗi bên dùng AI riêng lẻ, tạo ra điểm giao mà không có quyền hạn. AI phân tích hợp đồng mua bán không trao đổi với CFO để điều chỉnh mô hình. AI bảo trì không biết nhân viên onsite hứa gì với cư dân. Đa tác nhân sẽ điều phối giữa các bên: định tuyến tới chuyên gia chức năng, duy trì ngữ cảnh, đồng bộ thay đổi. AI đối tác đàm phán trong phạm vi, gắn cờ bất đối xứng để con người xem xét. Chỉnh sửa của đối tác cấp cao giúp hệ thống học cho cả công ty. Công việc AI thực hiện sẽ đạt tỷ lệ thành công cao hơn.

Khi giá trị tăng nhờ hợp tác đa người, đa agent, chi phí chuyển đổi cũng tăng. Tại đây sẽ xuất hiện hiệu ứng mạng mà ứng dụng AI trước nay chưa có: lớp hợp tác trở thành “hào lũy”.

Stephenie Zhang: Sáng tạo cho agent, không phải con người

Năm 2026, con người sẽ bắt đầu tương tác với web thông qua agent của mình. Những gì từng quan trọng với người dùng sẽ không còn ý nghĩa với agent như trước.

Chúng ta từng tối ưu cho hành vi người dùng dự đoán được: lên top Google, nằm trong vài sản phẩm đầu trên Amazon, dẫn đầu bằng TL;DR. Khi học báo chí ở phổ thông, tôi được dạy 5W+H cho tin tức, và phải mở đầu bằng “móc câu” cho bài đặc sắc. Có thể con người bỏ lỡ phát hiện sâu sắc ở trang 5, nhưng agent thì không.

Sự chuyển đổi này cũng liên quan đến phần mềm. Ứng dụng được thiết kế cho mắt và thao tác người dùng, tối ưu hóa là UI đẹp, flow trực quan. Khi agent đảm nhận truy xuất, diễn giải, thiết kế giao diện trực quan không còn là trung tâm. Thay vì kỹ sư dán mắt vào dashboard Grafana, AI SRE sẽ phân tích telemetry, đăng insight lên Slack. Thay vì đội sales lọc CRM, agent sẽ tự động phát hiện mẫu, tóm tắt.

Chúng ta không còn thiết kế cho con người, mà cho agent. Tối ưu hóa mới không phải cho thứ bậc thị giác mà là cho khả năng máy móc đọc hiểu – và điều đó sẽ thay đổi cách chúng ta sáng tạo cũng như công cụ sử dụng.

Santiago Rodriguez: Chấm dứt KPI thời gian màn hình trong ứng dụng AI

15 năm qua, thời gian màn hình là chỉ số giá trị chủ đạo cho cả ứng dụng tiêu dùng và doanh nghiệp. Chúng ta sống trong mô hình dựa trên số giờ xem Netflix, số click trên giao diện EHR y tế, hoặc thời gian sử dụng chatGPT như chỉ số then chốt. Khi chuyển sang mô hình định giá theo kết quả, căn chỉnh hoàn hảo lợi ích giữa nhà cung cấp và người dùng, chúng ta sẽ dần rời bỏ báo cáo thời gian màn hình.

Điều này đã diễn ra thực tế. Khi tôi chạy truy vấn DeepResearch trên ChatGPT, tôi thu được giá trị lớn dù gần như không dùng màn hình. Khi Abridge ghi lại cuộc trò chuyện bác sĩ-bệnh nhân và tự động hóa quy trình sau đó, bác sĩ hầu như không nhìn màn hình. Khi Cursor phát triển ứng dụng trọn gói, kỹ sư đã lên kế hoạch vòng phát triển tiếp theo. Khi Hebbia soạn pitch deck từ hàng trăm hồ sơ công khai, banker có thể ngủ ngon.

Điều này đặt ra thách thức mới: ứng dụng có thể tính phí mỗi người dùng bao nhiêu cần phương pháp đo ROI phức tạp hơn. Sự hài lòng của bác sĩ, năng suất lập trình viên, sức khỏe nhà phân tích tài chính, hạnh phúc người tiêu dùng đều tăng cùng ứng dụng AI. Các công ty truyền đạt ROI đơn giản nhất sẽ tiếp tục vượt đối thủ.

Bio + Health

Julie Yoo: MAU khỏe mạnh

Năm 2026, một phân khúc khách hàng y tế mới sẽ lên ngôi: “MAU khỏe mạnh”.

Hệ thống y tế truyền thống chủ yếu phục vụ ba nhóm người dùng chính: (a) “MAU bệnh”: người có nhu cầu đột biến, chi phí cao; (b) “DAU bệnh”: nhóm chăm sóc tích cực, dài hạn; (c) “YAU khỏe mạnh”: cá nhân khỏe mạnh, ít gặp bác sĩ. YAU khỏe mạnh có nguy cơ thành MAU/DAU bệnh, và chăm sóc dự phòng có thể làm chậm quá trình đó. Tuy nhiên, hệ thống chi trả y tế hiện nay lại ưu tiên điều trị hơn phòng ngừa, nên dịch vụ kiểm tra, theo dõi chủ động không được ưu tiên, bảo hiểm cũng hiếm khi chi trả.

Xuất hiện MAU khỏe mạnh: người tiêu dùng không bệnh nhưng muốn theo dõi, hiểu sức khỏe thường xuyên – đồng thời cũng là nhóm đông đảo nhất. Chúng tôi dự đoán làn sóng công ty – cả startup AI-native lẫn phiên bản làm mới của các ông lớn – sẽ cung cấp dịch vụ định kỳ cho nhóm này.

Với tiềm năng AI giúp giảm chi phí chăm sóc, sự xuất hiện của sản phẩm bảo hiểm sức khỏe mới tập trung vào phòng ngừa, và người tiêu dùng sẵn sàng trả phí định kỳ, “MAU khỏe mạnh” là phân khúc khách hàng tiềm năng tiếp theo của healthtech: luôn tương tác, quyết định dựa trên dữ liệu và định hướng phòng ngừa.

Speedrun

Jon Lai: World model lên ngôi trong kể chuyện

Năm 2026, world model vận hành bởi AI sẽ cách mạng hóa kể chuyện thông qua thế giới ảo tương tác và kinh tế số. Công nghệ như Marble (World Labs) và Genie 3 (DeepMind) đã tạo ra môi trường 3D đầy đủ từ prompt văn bản, cho phép người dùng khám phá như trong game. Khi nhà sáng tạo ứng dụng các công cụ này, định dạng kể chuyện hoàn toàn mới sẽ xuất hiện, có thể dẫn đến “Minecraft sinh sinh”, nơi người chơi đồng sáng tạo vũ trụ rộng lớn, luôn tiến hóa. Các thế giới này có thể kết hợp cơ chế game với lập trình ngôn ngữ tự nhiên, ví dụ: “tạo cọ vẽ đổi mọi thứ chạm vào thành màu hồng”.

Các mô hình này sẽ xóa nhòa ranh giới giữa người chơi và nhà sáng tạo, biến người dùng thành đồng tác giả của thực tại động. Sự tiến hóa này có thể tạo ra multiverse sinh sinh kết nối, nơi nhiều thể loại như fantasy, kinh dị, phiêu lưu tồn tại song song. Trong đó, kinh tế số nở rộ khi nhà sáng tạo kiếm tiền từ việc làm tài sản, hướng dẫn người mới, phát triển công cụ tương tác mới. Ngoài giải trí, thế giới sinh sinh này còn là môi trường mô phỏng giàu dữ liệu để huấn luyện agent AI, robot, thậm chí AGI. Sự trỗi dậy của world model không chỉ báo hiệu thể loại chơi mới mà còn là phương tiện sáng tạo và biên giới kinh tế hoàn toàn mới.

Josh Lu: “Năm của bản thân tôi”

2026 sẽ là “năm của bản thân”: thời điểm sản phẩm không còn đại trà mà được cá nhân hóa cho từng người.

Điều này đã diễn ra ở mọi lĩnh vực.

Trong giáo dục, startup như Alphaschool xây dựng gia sư AI cá nhân hóa theo tốc độ, sở thích của từng học sinh, giúp mỗi trẻ nhận nền giáo dục phù hợp – điều trước đây chỉ có thể với hàng chục nghìn USD/gia sư/học sinh.

Trong y tế, AI thiết kế gói bổ sung, kế hoạch tập luyện, thực đơn theo sinh học của bạn. Không cần PT hay phòng lab.

Ngay cả truyền thông, AI cho phép nhà sáng tạo phối lại tin tức, chương trình, câu chuyện thành feed cá nhân hóa đúng sở thích, tông giọng của bạn.

Các công ty lớn nhất thế kỷ trước thắng nhờ tìm ra khách hàng trung bình.

Các công ty lớn nhất thế kỷ tới sẽ thắng nhờ tìm ra cá nhân trong số đông trung bình.

2026 là năm thế giới ngừng tối ưu hóa cho tất cả và bắt đầu tối ưu hóa cho bạn.

Emily Bennett: Đại học AI-native đầu tiên

Năm 2026, tôi kỳ vọng sẽ chứng kiến sự ra đời của đại học AI-native đầu tiên – một tổ chức xây dựng từ đầu quanh hệ thống thông minh.

Những năm gần đây, các trường đại học đã thử nghiệm chấm điểm, gia sư, xếp lịch nhờ AI. Nhưng điều đang nổi lên sâu sắc hơn: một tổ chức học thuật thích nghi, học hỏi, tối ưu hóa liên tục nhờ vòng lặp dữ liệu.

Hãy hình dung một tổ chức nơi khóa học, tư vấn, hợp tác nghiên cứu, vận hành tòa nhà đều tự động thích nghi dựa trên phản hồi dữ liệu. Lịch học tự động tối ưu. Danh mục đọc thay đổi hàng đêm theo nghiên cứu mới. Lộ trình học điều chỉnh theo thời gian thực cho từng sinh viên.

Chúng ta đã thấy tiền đề: ASU hợp tác toàn trường với OpenAI, tạo ra hàng trăm dự án AI trong giảng dạy, quản trị. SUNY đã tích hợp giáo dục AI vào chương trình chung. Đây là nền móng cho triển khai sâu rộng hơn.

Tại đại học AI-native, giảng viên trở thành kiến trúc sư học tập: quản lý dữ liệu, tinh chỉnh mô hình, dạy sinh viên cách truy vấn lý luận máy.

Đánh giá cũng thay đổi. Công cụ phát hiện, cấm đạo văn nhường chỗ cho chấm điểm AI-aware, đánh giá sinh viên dựa vào cách họ sử dụng AI chứ không phải có dùng hay không. Minh bạch, ứng dụng khéo léo thay cho cấm đoán.

Khi mọi ngành đều thiếu người biết thiết kế, quản trị, hợp tác với hệ thống AI, đại học mới này sẽ là lò đào tạo, cung cấp nhân lực phối hợp cho lực lượng lao động đang chuyển dịch nhanh chóng.

Đại học AI-native sẽ trở thành động cơ nhân tài cho nền kinh tế mới.

Đón đọc phần 2 vào ngày mai.

Đăng ký nhận bản tin

Bản tin này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin, không được xem là tư vấn pháp lý, kinh doanh, đầu tư hay thuế. Ngoài ra, nội dung này không phải là lời khuyên đầu tư, cũng không dành cho nhà đầu tư hiện tại hoặc tiềm năng của bất kỳ quỹ nào của a16z. Bản tin này có thể liên kết đến các trang web khác hoặc chứa thông tin lấy từ nguồn bên thứ ba – a16z chưa xác minh độc lập và không cam kết về tính chính xác hiện tại hay lâu dài của các thông tin đó. Nếu nội dung này có quảng cáo bên thứ ba, a16z chưa kiểm duyệt và không xác nhận bất kỳ nội dung quảng cáo hay công ty liên quan nào. Bất kỳ khoản đầu tư hoặc công ty trong danh mục nào được đề cập, nhắc đến hoặc mô tả đều không đại diện cho toàn bộ danh mục đầu tư do a16z quản lý; xem danh mục đầy đủ tại https://a16z.com/investment-list/. Các thông tin quan trọng khác tại a16z.com/disclosures. Bạn nhận được bản tin này vì đã đăng ký trước đó; nếu muốn hủy nhận các bản tin tiếp theo, bạn có thể hủy đăng ký ngay lập tức.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm:

1. Bài viết này được đăng lại từ [a16z]. Mọi bản quyền thuộc về tác giả gốc [a16z New Media]. Nếu có ý kiến về việc đăng lại, vui lòng liên hệ đội ngũ Gate Learn để được xử lý kịp thời.
2. Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Quan điểm, ý kiến trong bài viết này hoàn toàn thuộc về tác giả, không cấu thành lời khuyên đầu tư nào.
3. Bản dịch sang các ngôn ngữ khác do đội ngũ Gate Learn thực hiện. Trừ khi có thông báo, nghiêm cấm sao chép, phân phối hoặc đạo văn nội dung dịch này.