Lĩnh vực bất động sản và xây dựng sẽ thay đổi như thế nào sau khi AGI ra đời?

Giới thiệu

Mặc dù các AI hiện tại (ChatGPT, Gemini, Claude, v.v.) đã sở hữu kiến thức vượt trội hơn các chuyên gia phổ thông, nhưng khi AGI (Artificial General Intelligence - Trí tuệ Nhân tạo Đa năng) với hiệu suất được tổng quát hóa thêm nữa được hiện thực hóa, dự kiến cuộc sống của con người sẽ thay đổi căn bản.
Tại đây, chúng tôi sẽ tổng hợp những thay đổi sẽ xảy ra trong lĩnh vực bất động sản và xây dựng.

Tài liệu tham khảo

Mặc dù có nhiều thông tin liên quan đến AGI, chúng tôi chỉ tổng hợp thông tin dựa trên các tài liệu đáng tin cậy cao như những tác giả sau

• Các công ty phát triển AI hàng đầu: OpenAI, Google, v.v.
• Các công ty tư vấn hàng đầu: McKinsey & Company, BCG, v.v.
• Các công ty chứng khoán và đầu tư hàng đầu: Goldman Sachs, Sequoia Capital, v.v.
• Các cơ quan nghiên cứu hàng đầu: Harvard University, Stanford University, v.v.
• Các tạp chí học thuật hàng đầu: Nature, Science, v.v.
• Các tổ chức quốc tế: World Economic Forum, OECD, v.v.

Tổng hợp này được thực hiện dựa trên nội dung của các tài liệu sau đây. Để biết chi tiết về nội dung, vui lòng tham khảo các tài liệu này.

• Autodesk. (2025). 2025 State of Design & Make. Autodesk, Inc.
• Bengio, Y., Mindermann, S., Privitera, D., Besiroglu, T., Bommasani, R., Casper, S., ... & Zeng, Y. (2025). International AI Safety Report (No. DSIT 2025/001). Department for Science, Innovation and Technology. https://www.gov.uk/government/publications/international-ai-safety-report-2025
• Deloitte. (2026). TMT Predictions.
• Deloitte. (2026). Operating Models for Commercial Real Estate Companies in the age of AI.
• Deloitte. (2026). Next-Generation Office Strategies.
• Deloitte. (2026). Social Value and Technology in New UK Communities: Insights and Opportunities.
• Deloitte. (2026). Outsourcing in Real Estate: People first.
• Deloitte. (2026). Future-proof Strategic Options for Developers.
• Goldman Sachs. (2026). AI and the Gigawatt Ceiling.
• International Energy Agency (IEA). (2025). World Energy Outlook 2025.
• JLL. (2024). Case studies: AI creating value for real estate.
• Gujral, V. (2024). McKinsey & Company.
• Wolkomir, A., & Kapoor, A. (2026). McKinsey & Company.
• Morgan Stanley. (2025). How AI Is Reshaping Real Estate.
• Scott, B. (2025). NAIOP.
• Procore. (2025). The Future State of Construction.
• PwC, & Urban Land Institute (ULI). (2026). Emerging Trends in Real Estate: Global Outlook 2026.
• Salas, M., Singh, A., Pignataro, C., & Pal, L. (2026). AI-powered open-source infrastructure for accelerating materials discovery and advanced manufacturing. Communications Materials, 7(65). https://doi.org/10.1038/s43246-026-01105-0
• Suleyman, M., & Bhaskar, M. (2023). The Coming Wave: Technology, Power, and the Twenty-First Century's Greatest Dilemma. Crown.
• Susskind, D. (2020). A World Without Work: Technology, Automation, and How We Should Respond. Metropolitan Books.
• World Economic Forum. (2025). The Future of Jobs Report 2025.

Những thay đổi trong quy trình công việc và hoạt động

1. Đầu tư và Quản lý Tài sản (Investment & Asset Management)

• Nâng cao mức độ ra quyết định và phương pháp dựa trên dữ liệu: Thông qua phân tích dự báo sử dụng AGI, các dự báo về doanh thu cho thuê, tỷ lệ trống và chi phí vốn được tinh vi hóa, quản lý danh mục đầu tư trở nên cao cấp hơn. Hơn nữa, từ sàng lọc thị trường đến phát hiện rủi ro trong hợp đồng và báo cáo kỹ thuật trong xác diệu kiểm tra được tự động hóa, kỳ vọng về sự cải thiện tốc độ kỳ diệu với thời gian chu kỳ giao dịch giảm 20-30%.
• Sự thay đổi trong vai trò của con người: Phần lớn thời gian trước đây dành cho công việc tập trung và back-office như tổng hợp dữ liệu và tạo báo cáo tiêu chuẩn sẽ được AI thay thế. Điều này sẽ chuyển dịch vai trò của con người sang xử lý các trường hợp ngoại lệ, quyết định chiến lược về phân bổ vốn, và xây dựng mối quan hệ với khách hàng - những công việc yêu cầu phán đoán cao cấp và sự đồng cảm.

2. Quy trình Phát triển, Thiết kế và Xây dựng (Development Design & Construction)

• Thiết kế tạo sinh và tự động hóa thiết kế: Trong giai đoạn đầu của thiết kế kiến trúc (Design optionering), AI sẽ tạo ra hàng nghìn phương án thiết kế đáp ứng các yêu cầu và ràng buộc chỉ trong vài phút. Trở thành có thể kết hợp các yếu tố như chi phí, tuân thủ quy định pháp lý và khả năng thi công ngay từ đầu quy trình thiết kế, và các chuyên gia trong ngành xây dựng cũng xác định việc tối ưu hóa thiết kế này là "lĩnh vực sẽ chịu tác động lớn nhất từ AI trong 5 năm tới".
• Tối ưu hóa xây dựng thông qua BIM và Digital Twin: Thông qua kết nối dữ liệu thời gian thực và Digital Twin, có thể phát hiện các xung đột thiết kế trước khi xây dựng, thực hiện mô phỏng để giảm đáng kể lãng phí thời gian do sửa chữa và trì hoãn (chiếm khoảng 28% của dự án hiện nay).
• Tự động hóa công trường xây dựng và cải thiện an toàn: Các robot tự định vị bố cục, cần cẩu điều khiển từ xa, công nghệ in 3D, v.v., sẽ thay thế và hỗ trợ các công việc nguy hiểm, nhàm chán và khắc nghiệt (3D: Dull Dirty Dangerous). Hơn nữa, sẽ xây dựng một hệ thống giám sát, báo cáo và dự đoán các rủi ro an toàn tại công trường theo thời gian thực thông qua AI nhận dạng hình ảnh, v.v., dẫn đến cải thiện vượt bậc trong an toàn và hiệu quả.

3. Cho thuê và Quản lý Tài sản/Cơ sở vật chất (Leasing & Property Management)

• Cải thiện trải nghiệm khách hàng và tương tác 24 giờ: Các tác nhân AI và trợ lý ảo sẽ tự động xử lý các yêu cầu từ người thuê và lên lịch xem tài sản 24/7. Hơn nữa, thông qua việc tự động tạo nội dung staging ảo và tiếp thị được cá nhân hóa theo sở thích của nhóm mục tiêu, tỷ lệ chuyển đổi sang ký kết hợp đồng sẽ cải thiện.
• Bảo trì dự phòng và hóa thành Smart Building: Bằng cách kết hợp cảm biến IoT, dữ liệu thiết bị với AI, "bảo trì dự phòng" phát hiện trước các sự cố của thiết bị như HVAC (sưởi ấm, thông gió, điều hòa không khí) trở nên khả thi. Điều này không chỉ dẫn đến giảm chi phí bảo trì 10-20% mà còn đóng góp lớn vào đạt được mục tiêu khử carbon (Net Zero) thông qua tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng.
• Tự động hóa quản lý hợp đồng và back-office: Bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để đọc các hợp đồng cho thuê một cách tức thì, tự động trích xuất các lệch lạc từ điều khoản tiêu chuẩn cũng như tác động đối với doanh thu và rủi ro, giảm đáng kể gánh nặng cho bộ phận pháp chế và quản lý.

4. Biến cách căn bản trong mô hình hoạt động và mô hình kinh doanh (Operating & Business Models)

• Cách mạng quy trình làm việc end-to-end bằng Agentic AI: Tiến tới từ hỗ trợ AI nhiệm vụ đơn lẻ truyền thống, sự triển khai AI Agentic (tác nhân tự chủ) độc lập kéo dữ liệu giữa các hệ thống, lập kế hoạch và thực hiện sẽ tiến tới. Điều này sẽ đạt được tối ưu hóa toàn bộ quy trình liên bộ phận, không chỉ cải thiện công việc riêng lẻ, dẫn trực tiếp đến cải thiện NOI (Doanh thu Kinh doanh Ròng).
• Sự thay đổi từ "Quản lý Tài sản" sang "Quản lý Sản phẩm": Các nhà điều hành bất động sản chiến thắng sẽ thoát khỏi mô hình truyền thống quản lý tài sản vật chất và chuyển đổi sang mô hình kinh doanh kết hợp các phương pháp "quản lý sản phẩm" cung cấp liên tục trải nghiệm không gian tốt nhất cho người thuê bằng cách sử dụng dữ liệu.
• Nhu cầu cơ sở hạ tầng AI và "Space as a Service": Cùng với sự bùng nổ nhu cầu học tập và suy luận của AI, nhu cầu trung tâm dữ liệu tăng đột ngột. Đặc biệt, để đáp ứng nhu cầu xử lý thời gian thực độ trễ thấp (suy luận), xu hướng chuyển đổi các tầng hầm trống, bãi đỗ xe, cửa hàng bán lẻ đóng cửa ở khu vực đô thị thành "trung tâm dữ liệu biên" sẽ tạo ra giá trị bất động sản mới và mô hình doanh thu.
• Thiết lập cơ sở dữ liệu và biến cách trong mô hình nhân sự: Để các AGI và tác nhân cao cấp hoạt động, việc hợp nhất, làm sạch dữ liệu được silo hóa là không thể thiếu. Đồng thời, định nghĩa các vai trò mới như Trình quản lý sản phẩm AI và chuyên gia dữ liệu, cũng như tiến hành nhanh chóng các thay đổi văn hóa tổ chức như lập lại kỹ năng (tái giáo dục) lao động sẽ quyết định thành bại của công ty.

Những thay đổi trong đầu tư bất động sản và quản lý tài sản

1. Nâng cao mức độ và tốc độ quyết định đầu tư và quy trình giao dịch

• Khám phá cơ hội đầu tư dựa trên dữ liệu: Bằng cách AI nhanh chóng xử lý và phân tích các dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc khổng lồ (xu hướng thị trường, hình ảnh vệ tinh, v.v.), việc sàng lọc thị trường và xác định cơ hội đầu tư hấp dẫn sẽ được tự động hóa.
• Dự báo chính xác trong tương lai và mô phỏng: Bằng cách sử dụng máy học, nâng cao mô phỏng dự báo doanh thu cho thuê, tỷ lệ trống, chi phí vốn (CAPEX), thực hiện kiểm tra căng thẳng chính xác chống lại rủi ro như thay đổi lãi suất, quản lý danh mục đầu tư tối ưu trở thành khả thi.
• Hiệu quả hóa xác diệu kiểm tra: Sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), AI sẽ thực hiện review các hợp đồng, báo cáo kỹ thuật, đánh giá môi trường, v.v. một cách tức thì, phát hiện rủi ro tự động. Dự kiến thời gian chu kỳ giao dịch sẽ giảm 20-30%.

2. Sự chuyển dịch mô hình từ "Quản lý tài sản" sang "Quản lý Sản phẩm"

• Tự động hóa quy trình làm việc end-to-end: Các công việc như phân tích hợp đồng cho thuê, xử lý yêu cầu từ người thuê, sắp xếp bảo trì tự động sẽ được AI tác nhân xử lý 24/7 mà không cần can thiệp của con người.
• Cải thiện trải nghiệm người thuê dưới dạng "Sản phẩm": Bất động sản không còn là một "tài sản tài chính" tĩnh mà được xem lại là một "sản phẩm" liên tục cung cấp trải nghiệm tuyệt vời cho người thuê. Những trình quản lý tài sản chiến thắng sẽ phát triển thành "trình quản lý sản phẩm" dự báo nhu cầu của người thuê bằng cách sử dụng AI và cung cấp không gian và dịch vụ được siêu cá nhân hóa.
• Bảo trì dự phòng và cải thiện doanh thu (NOI): Thông qua "bảo trì dự phòng" kết hợp cảm biến IoT, thị giác máy tính với AI, có thể ngăn chặn trước các sự cố thiết bị. Dự kiến điều này sẽ cải thiện doanh thu kinh doanh ròng (NOI) trên toàn bộ danh mục đầu tư lớn 1-3% và giảm chi phí bảo trì 10-20%.

3. Sự nổi lên của các loại tài sản mới và định nghĩa lại giá trị bất động sản

• Nhu cầu cơ sở hạ tầng AI và "Trung tâm dữ liệu biên": Cùng với sự phổ biến bùng nổ của AI, nhu cầu bất động sản cho trung tâm dữ liệu cũng như cơ sở hạ tầng điện lực và viễn thông tăng đột ngột. Đặc biệt, để thực hiện suy luận độ trễ thấp (xử lý thời gian thực) gần người dùng, xu hướng chuyển đổi tầng hầm, bãi đỗ xe, cửa hàng trống ở khu vực đô thị thành "trung tâm dữ liệu biên" được chú ý như một cơ hội tạo giá trị mới.
• Sự thay đổi trong mô hình doanh thu: Trong các tòa nhà có cơ sở hạ tầng AI được tích hợp, có khả năng sẽ xảy ra sự chuyển dịch từ mô hình cho thuê truyền thống dựa trên "diện tích sàn (mét vuông)" sang mô hình doanh thu dựa trên "khả năng tính toán, khả năng cung cấp điện và kết nối".
• Tăng giá trị của "đất": Cũng có dự báo rằng khi công nghệ robot và AI phát triển, chi phí xây dựng và chi phí lao động sẽ giảm đáng kể trong tương lai, trong khi giá trị của "đất" là một tài sản vật chất có hạn sẽ tăng tương đối đáng kể.

4. Tự động hóa hoàn toàn tài chính/back-office và cải thiện lợi nhuận

• Giảm đáng kể công việc back-office: Các công việc ở bộ phận trung tâm và back-office như xử lý hóa đơn, đối chiếu phí dịch vụ, dự báo dòng tiền, tạo báo cáo tài chính phức tạp sẽ được tự động hóa bởi AI. Dự kiến chi phí cho bộ phận tài chính sẽ giảm 20-40%.
• Tác dụng hiệu quả hóa trên toàn bộ ngành bất động sản: Theo tính toán của Morgan Stanley, với việc triển khai AI, dự kiến sẽ có hiệu ứng hiệu quả hóa khoảng 34 tỷ đô la trên toàn bộ ngành bất động sản cho đến năm 2030, đặc biệt là kỳ vọng về giảm chi phí nhân sự và cải thiện năng suất ở các bộ phận môi giới (trung gian) và dịch vụ.

5. Sự phát triển trong vai trò con người và quản lý dữ liệu

• Tập trung vào công việc chỉ con người mới có thể làm: Khi AI thay thế việc tổng hợp dữ liệu và tạo báo cáo tiêu chuẩn, vai trò của con người sẽ thay đổi đáng kể sang "xử lý các sự kiện ngoại lệ", "quyết định chiến lược cao cấp về phân bổ vốn", và "xây dựng mối quan hệ (Moments that matter)" yêu cầu sự đồng cảm và tin tưởng với người thuê.
• Bắt buộc phải có cơ sở dữ liệu sạch và quản lý dữ liệu: Để các hệ thống AI hoạt động đúng cách, cơ sở dữ liệu tích hợp với silo hóa bị loại bỏ khỏi tổ chức là không thể thiếu. Quản lý dữ liệu để ngăn chặn sự cố hoạt động của AI dựa trên dữ liệu không chính xác sẽ trực tiếp ảnh hưởng đến sức cạnh tranh (doanh thu alpha) của công ty.
• Sự thay đổi trong dòng vốn do mã hóa: Cùng với sự phát triển của công nghệ AI và blockchain, "mã hóa" bất động sản (chứng khoán hóa nhỏ) sẽ trở nên phổ biến, và các nguồn vốn mới từ không chỉ các nhà đầu tư tổ chức mà cả những cá nhân giàu có có thể chảy vào thị trường bất động sản, khả năng là sẽ làm tăng tính thanh khoản một cách đáng kể.

Những thay đổi trong quy trình thiết kế và xây dựng

1. Đổi mới quy trình thiết kế

• Sự phổ biến của Thiết kế Tổng quát (Generative Design) và Tối ưu hóa Tùy chọn Thiết kế AI tác động cực lớn trong giai đoạn ban đầu của thiết kế. Trong một cuộc khảo sát các chuyên gia xây dựng, "Tối ưu hóa Tùy chọn Thiết kế (xem xét và tối ưu hóa các tùy chọn thiết kế)" được xếp hạng cao nhất là lĩnh vực mà AI sẽ có tác động lớn nhất trong 5 năm tới. Bằng cách sử dụng thuật toán Generative AI, các kỹ sư và kiến trúc sư có thể tạo và khám phá hàng nghìn tùy chọn bố cục dựa trên các yêu cầu được chỉ định chỉ trong vài phút, nâng cao đáng kể năng suất thiết kế.
• Kỹ thuật Tiền tố và Tiến bộ của BIM Trong quy trình truyền thống, sau khi kiến trúc sư tạo ra bản vẽ, các kỹ sư và nhà thầu đánh giá tính khả thi, dẫn đến nhiều công việc chỉnh sửa lại (rework). Với việc triển khai AGI, AI được huấn luyện trên dữ liệu dự án quá khứ và các quy chuẩn xây dựng sẽ tự động tính toán các ràng buộc kỹ thuật và chi phí trong giai đoạn thiết kế ban đầu, thực hiện kiểm tra tuân thủ. Điều này tăng cường sự liên kết giữa thiết kế và thi công thông qua BIM (Mô hình Thông tin Tòa nhà), và bằng cách mô phỏng trước xây dựng trên kỹ thuật số song sinh, lãng phí được giảm đáng kể.
• Tối ưu hóa Tính bền vững (Sustainability) Khoảng 80% tác động môi trường của sản phẩm hoặc tòa nhà được xác định bởi các quyết định được đưa ra trong giai đoạn thiết kế. AI sẽ trở thành một động lực mạnh mẽ để thực hiện thiết kế bền vững bằng cách tối ưu hóa luồng khí của tòa nhà, không gian, ngăn chặn lãng phí vật liệu và đánh giá tác động môi trường trong toàn bộ vòng đời.

2. Tiến bộ của Tiền xây dựng (Chuẩn bị trước xây dựng) và Quản lý Dự án

• Lập lịch trình dựa trên Dữ liệu và Tối ưu hóa Chuỗi Cung ứng Trước đây, các dự án xây dựng lãng phí nhiều thời gian trong việc tìm kiếm dữ liệu và chỉnh sửa công việc do lỗi. Bằng cách triển khai AI và học máy, có thể trích xuất những hiểu biết thực tế từ dữ liệu không có cấu trúc, tự động cập nhật lịch trình và trả lời các câu hỏi quan trọng trong thời gian thực. Ngoài ra, bằng cách phân tích các mô hình quá khứ để dự đoán nhu cầu trong tương lai, tránh được tình trạng thiếu hụt hay dư thừa vật liệu, và việc đặt hàng cũng như lập lịch được hợp lý hóa.
• Tự động hóa Xem xét Hợp đồng/Tài liệu và Quản lý Rủi ro AI không chỉ đóng góp vào giám sát tiến độ và quản lý lịch trình mà còn cải thiện đáng kể các tác vụ tập trung vào dữ liệu như xem xét hợp đồng và tài liệu dự án tự động, quản lý chi phí và quản lý rủi ro. Điều này dẫn đến việc thiết kế lại toàn bộ quy trình công việc vận hành dự án như tối ưu hóa mua sắm và lịch trình.

3. Tự động hóa Hiện trường Xây dựng/Quy trình Thi công và Làm việc Kết hợp (Hybrid)

• Thay thế các công việc "3D" bằng Robotics Tại các hiện trường xây dựng, sự tự động hóa các công việc nhàm chán, bẩn và nguy hiểm (3D - Dull Dirty Dangerous) đang tiến hành. Ví dụ, rô-bốt bố cục tự động in bản vẽ trực tiếp lên sàn với độ chính xác cao, giảm gánh nặng thể chất của công nhân khi họ phải quỳ và đánh dấu tay, ngăn chặn lỗi và xung đột với các công đoạn khác. Ngoài ra, các tháp cần cẩu có thể điều khiển từ xa phân tích dữ liệu khác nhau và đề xuất tối ưu hóa, tạo ra một môi trường nơi con người và máy móc phối hợp làm việc cùng nhau.
• Giám sát Tiến độ, Chất lượng và An toàn Theo thời gian Thực Sử dụng dữ liệu hiện trường được thu thập bằng các thiết bị IoT, drone và điện thoại thông minh, một "Kỹ thuật số Song sinh Hình ảnh" được xây dựng như một bản sao hình ảnh của hiện trường. Các tác nhân AI hoạt động trong không gian ảo này, tự động giám sát chất lượng, tiến độ và rủi ro an toàn ở quy mô mà con người không thể. Thực tế, AI phân tích các bức ảnh giàn công ở hiện trường không an toàn và tính toán mức độ nguy hiểm so với các tiêu chuẩn của OSHA (Cơ quan An toàn và Sức khỏe Lao động), và sau đó AI pháp lý tự động soạn thảo thông báo sửa chữa cho các nhà thầu phụ - các quá trình tinh vi với nhiều AI phối hợp cùng nhau đang được chứng minh.
• Ra quyết định Kết hợp (Hybrid) giữa Con người và AI Ngay cả khi AGI trở nên phổ biến, con người cũng không bị loại bỏ hoàn toàn khỏi hiện trường. Các quyết định phức tạp chuyển sang mô hình "Kết hợp (Hybrid)" nơi con người có kinh nghiệm xác minh và đánh giá các khuyến nghị dựa trên phân tích dự đoán và dữ liệu do AI cung cấp. Công nhân hiện trường chuyển từ lao động thể chất đơn thuần sang các vai trò tiên tiến hơn như chỉ huy rô-bốt và sử dụng dữ liệu do AI cung cấp.

Thay đổi Thành phố Thông minh và Tính bền vững

1. Tiến bộ của Tòa nhà Thông minh tự chủ được điều khiển bởi AI và Thực hiện Bảo trì Dự báo

• Những công việc quản lý mà con người đã từng thực hiện sẽ được tự động hóa cao độ thông qua sự tích hợp của các cảm biến IoT và AI. Quản lý cơ sở được tự động hóa bằng cách khai thác dữ liệu thiết bị, và AI kiểm soát các hệ thống HVAC (Sưởi, Thông gió, Điều hòa không khí) đã chứng minh rằng giảm năng lượng tối đa 59% và giảm đáng kể lượng khí thải carbon dioxide.
• Hơn nữa, Agentic AI (Trí tuệ Nhân tạo Tác nhân) có khả năng phán đoán và hành động một cách tự chủ sẽ thiết kế lại toàn bộ quy trình công việc từ phân loại phiếu sửa chữa đến sắp xếp kỹ thuật viên và giải quyết vấn đề, nâng cao đáng kể hiệu quả vận hành tòa nhà và tốc độ phản ứng.

2. Tạo động lực cho Thiết kế Bền vững thông qua Kỹ thuật số Song sinh và Generative AI

• Trong lĩnh vực Thiết kế và Chế tạo (Design and Make), AI trở thành lực tạo động lực lớn nhất (Enabler) để đạt được các mục tiêu bền vững.
• Bằng cách sử dụng "Kỹ thuật số Song sinh" được hỗ trợ bởi AI, có thể mô phỏng trước hiệu quả cải tạo và tiêu thụ năng lượng, giúp có thể lập kế hoạch Deep Energy Retrofit (cải tạo quy mô lớn để cải thiện hiệu quả năng lượng hơn 50%) của các tòa nhà hiện có hiệu quả và thực tế hơn.
• Ngoài ra, bằng cách sử dụng Generative Design (Thiết kế Tổng quát), có thể tạo và xem xét hàng nghìn tùy chọn thiết kế chỉ trong vài phút trong khi giảm thiểu gánh nặng môi trường và lãng phí vật liệu, góp phần giảm đáng kể Carbon Footprint.

3. Đánh giá Giá trị nhấn mạnh "NEBs (Non-Energy Benefits - Lợi ích Ngoài Năng lượng)" và Cải thiện Độ Khoẻ mạnh (Wellbeing)

• Đánh giá Tính bền vững của bất động sản đang chuyển từ đơn thuần "giảm chi phí thực - giảm tiêu thụ năng lượng (tiết kiệm năng lượng)" sang đánh giá toàn diện "NEBs (Non-Energy Benefits - Lợi ích Ngoài Năng lượng)" bao gồm sức khỏe của người dùng, cải thiện năng suất trí tuệ, tăng cường khả năng phục hồi sau thảm họa, v.v.
• Các hệ thống Tòa nhà Thông minh không chỉ giám sát tình trạng sử dụng năng lượng mà còn giám sát theo thời gian thực các mẫu hoạt động của người dùng. Điều này không chỉ nâng cao mức độ Khoẻ mạnh (Wellbeing) của người thuê mà còn trở thành yếu tố trực tiếp nâng cao Net Operating Income (NOI) và giá trị bất động sản như một tài sản chất lượng cao đáp ứng các tiêu chuẩn ESG.

4. Tự động hóa Phản ứng Nhu cầu (Demand Response) thông qua Tích hợp với Lưới Năng lượng (Energy Grid)

• Tòa nhà Thông minh phát triển từ chỉ đơn thuần tiêu thụ năng lượng thành một hệ thống chủ động hỗ trợ ổn định lưới điện. Bằng cách sử dụng AI, có thể liên kết các máy điều hòa thông minh, bơm nhiệt, sạc xe điện (EV), v.v., và tự động thực hiện chuyển dịch nhu cầu điện (Demand Response).
• Điều này cho phép các tòa nhà linh hoạt hấp thụ những biến động cung cấp năng lượng tái tạo (năng lượng mặt trời, gió, v.v.), góp phần lớn vào các kế hoạch khử cacbon ở cấp độ khu vực và quốc gia.

5. Vấn đề Gánh nặng Môi trường do Sự Gia tăng Nhanh chóng của Cơ sở Hạ tầng AI và Sự Nổi lên của "Trung tâm Dữ liệu Cạnh (Edge Data Center) Đô thị"

• Việc huấn luyện và suy luận AI đòi hỏi tài nguyên tính toán khổng lồ, dẫn đến sự gia tăng bùng nổ trong tiêu thụ điện năng và tài nguyên nước tại các trung tâm dữ liệu. Điều này tạo ra một thách thức bền vững mới được gọi là "gánh nặng môi trường của chính AI".
• Như một biện pháp đối phó, để thực hiện xử lý suy luận AI gần với người dùng, các "Trung tâm Dữ liệu Cạnh (Edge Data Center)" được xây dựng bằng cách sử dụng không gian ngầm, cửa hàng trống và bãi đậu xe ở các thành phố. Tại các cơ sở này, nhiệt lãng phí từ máy chủ được tích hợp và tái sử dụng trong hệ thống sưởi tòa nhà hoặc mạng cung cấp nhiệt khu vực, giảm thiểu lãng phí năng lượng.
• Hơn nữa, việc triển khai các trung tâm dữ liệu trung lập carbon được trang bị các hệ thống làm mát không sử dụng nước và điều chỉnh pin nhiên liệu cũng đang tiến hành, tìm cách coexist giữa AI và môi trường.

6. Tìm kiếm Vật liệu Mới cho Xây dựng Xanh (Materials Informatics)

• AGI và học máy sẽ đáng kể rút ngắn chu kỳ khám phá các "Vật liệu Bền vững" mới được sử dụng trong xây dựng và Tòa nhà Thông minh. Bằng cách tích hợp AI với các Phòng thí nghiệm Tự lái (Self-Driving Laboratories), sự phát triển của các vật liệu có chức năng cao nhưng có khả năng phân hủy sinh học và các bộ phận xây dựng có thể tái chế được được tăng tốc.
• Điều này cho phép giảm gánh nặng môi trường trong toàn bộ vòng đời (Nền kinh tế Tuần hoàn) từ giai đoạn thiết kế và sản xuất vật liệu xây dựng cho đến loại bỏ.

Thay đổi trong Trải nghiệm Khách hàng và Mô hình Kinh doanh

1. Cải thiện Trải nghiệm Khách hàng/Người thuê một cách Triệt để

• Tham gia Tự chủ 24/7 và Hỗ trợ: Các trợ lý ảo và chatbot được trang bị AI sẽ tự động xử lý lịch xem nhà, hướng dẫn bất động sản, yêu cầu bảo trì, xử lý thanh toán tiền thuê, v.v. 24/7. Điều này cho phép thoát khỏi mô hình bán hàng do người đó quản lý từ "9 giờ sáng đến 5 giờ chiều" truyền thống, cho phép người thuê nhận được hỗ trợ cần thiết ngay lập tức bất kể thời gian hay địa điểm, nâng cao đáng kể sự hài lòng của khách hàng.
• Siêu Cá nhân hóa (Hyperpersonalization) và Thiết kế Điều khiển bởi Trải nghiệm: Bằng cách sử dụng Generative AI, thông tin tiếp thị bất động sản và Staging Ảo (bố trí nội thất ảo, v.v.) được cá nhân hóa cao độ một cách tự động phù hợp với các tầng mục tiêu cụ thể hoặc sở thích cá nhân. Ngoài ra, vị trí tối ưu và thiết kế không gian được đề xuất theo yêu cầu cụ thể dựa trên nhu cầu của công ty người thuê hoặc xu hướng lưu lượng giao thông của cửa hàng bán lẻ.
• Tòa nhà Thông minh và Tối ưu hóa Độ Khoẻ mạnh (Wellbeing): "Tòa nhà Thông minh" thực sự được tích hợp IoT và AI trở nên phổ biến, cho phép cấu hình môi trường tiên tiến tập trung vào trải nghiệm của từng người thuê. Ngoài ra, nền tảng kỹ thuật số giám sát lượng tiêu thụ năng lượng và mẫu hoạt động, và các tính năng để cải thiện sức khỏe (Wellbeing) của người thuê và mối liên kết cộng đồng (Sense of Belonging) được tích hợp từ giai đoạn xây dựng mới.
• Định nghĩa lại và Tăng giá trị "Chạm tay Nhân tạo (Human Touch)": Vì hầu hết công việc hành chính và xử lý các yêu cầu tiêu chuẩn được AI thay thế, nhân viên con người có thể tập trung vào việc xây dựng các mối quan hệ với người thuê và cung cấp các hỗ trợ phức tạp đòi hỏi "cảm thông" trong những tình huống khẩn cấp như rò rỉ nước, v.v. - những giá trị cao được cung cấp chỉ bởi con người (Moments that matter).

2. Chuyển đổi Cơ bản của Mô hình Kinh doanh

• Chuyển đổi từ "Quản lý Tài sản (Asset Management)" sang "Quản lý Sản phẩm (Product Management)": Trước đây, ngành bất động sản tập trung chủ yếu vào việc quản lý bất động sản như một tài sản tài chính vật lý và thực hiện bổ sung vốn thích hợp. Tuy nhiên, từ bây giờ trở đi, vai trò sẽ thay đổi lớn lao theo hướng "Quản lý Sản phẩm (Product Management)" - cách tiếp cận để xem lại bất động sản như một "Sản phẩm (Product)" cung cấp liên tục trải nghiệm không gian tốt nhất cho người thuê.
• Kết thúc của mô hình "Sản xuất để bán" và Chuyển đổi sang "Nhà phát triển kiêm Nhà điều hành": Do lãi suất tăng, chi phí xây dựng tăng cao, và sự chậm trễ trong cấp phép, mô hình suy đoán truyền thống của "mua đất, phát triển, bán" (Buy-Develop-Sell) không còn đảm bảo lợi nhuận. Trong tương lai, sẽ có sự chuyển đổi sang các chiến lược tạo ra doanh thu liên tục, chẳng hạn như mô hình nắm giữ bất động sản dài hạn để nắm bắt tăng trưởng cho thuê, chiến lược nền tảng asset-light thông qua liên doanh với các nhà đầu tư tổ chức, hoặc mô hình cải tạo và vận hành tài sản hiện tại. Các nhà kinh doanh thành công sẽ chuyển đổi sang mô hình "Nhà phát triển kiêm Nhà điều hành" không chỉ phát triển và sở hữu mà còn tự mình vận hành.
• Sự mở rộng của "Space as a Service (Không gian như một Dịch vụ)" và Đa dạng hóa Nguồn Doanh thu: Khi cơ sở hạ tầng hỗ trợ AI và tích hợp plugin của nhiều hệ thống trở nên khả thi, bất động sản không còn chỉ là một cái hộp tĩnh mà là cơ sở hạ tầng dịch vụ động và linh hoạt, mang lại các dòng doanh thu mới cho các nhà kinh doanh.
• Định nghĩa lại giá trị của Bất động sản Đô thị như là Cơ sở hạ tầng AI, chẳng hạn như Trung tâm Dữ liệu Biên: Khi AI được tích hợp vào các công việc hàng ngày, nhu cầu không chỉ là các trung tâm dữ liệu học tập quy mô lớn mà còn khả năng tính toán để xử lý thời gian thực độ trễ thấp (suy luận) gần người dùng và doanh nghiệp. Do đó, các không gian chưa sử dụng trong thành phố như tầng hầm, bãi đỗ xe và cửa hàng bỏ hoang sẽ được chuyển đổi thành "Trung tâm Dữ liệu Biên". Điều này có khả năng chuyển đổi từ mô hình cho thuê truyền thống dựa trên "diện tích sàn (mét vuông)" sang mô hình doanh thu mới dựa trên "Hiệu suất (Cung cấp Cơ sở hạ tầng)" cung cấp khả năng tính toán, điện năng và kết nối.
• Tự động hóa Toàn bộ Quy trình Công việc bằng Agent AI và Cải thiện NOI (Doanh thu Vận hành Thuần): Không chỉ hỗ trợ AI cho các tác vụ riêng lẻ, các Agent AI tự chủ sẽ thiết kế lại và tự động hóa toàn bộ quy trình công việc từ đầu đến cuối bao gồm hợp đồng cho thuê, sắp xếp bảo trì, và báo cáo tài chính. Thông qua sự thay đổi cơ bản của mô hình vận hành này, sẽ có sự tạo ra giá trị và hiệu quả hóa ở quy mô hàng trăm tỷ đến hàng nghìn tỷ đô la trên toàn bộ ngành bất động sản và xây dựng, dẫn đến giảm chi phí vận hành và cải thiện đáng kể NOI.

Sự thay đổi của Nhu cầu Bất động sản

1. Đầu tư Khổng lồ vào Trung tâm Dữ liệu Siêu quy mô và Nâng cao Yêu cầu Vật lý

• Mở rộng Quy mô Đầu tư Bùng nổ: Đầu tư vào các trung tâm dữ liệu hỗ trợ đào tạo mô hình AI đang mở rộng nhanh chóng. Năm 2025, dự kiến đầu tư vào trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới sẽ đạt khoảng 580 tỷ đô la, vượt quá tổng đầu tư vào nguồn cung dầu. Hơn nữa, dự báo chi tiêu vốn vào trung tâm dữ liệu AI của các siêu quy mô và nhà cung cấp đám mây sẽ đạt khoảng 400-500 tỷ đô la vào năm 2026 và đạt 1 nghìn tỷ đô la vào năm 2028.
• Phức tạp hóa Yêu cầu Xây dựng: Các trung tâm dữ liệu AI thế hệ tiếp theo khác về cơ bản so với các trung tâm truyền thống. Chúng yêu cầu các yêu cầu vật lý và xây dựng phức tạp và tiên tiến hơn nhiều, bao gồm sàn dày để hỗ trợ các giá đỡ máy chủ nặng và mật độ cao, các hệ thống làm mát mới để xử lý lượng nhiệt khổng lồ, và cơ sở hạ tầng cung cấp điện khổng lồ.

2. Sự Nổi lên của "Trung tâm Dữ liệu Biên" hướng tới Suy luận (Inference) và Tái sử dụng Bất động sản Đô thị

• Chuyển đổi sang Nhu cầu Độ trễ Thấp (Low Latency): Trong tương lai, các ứng dụng AI sẽ chuyển từ "Học tập" Mô hình sang "Suy luận (Inference)" trong các công việc hàng ngày và xử lý thời gian thực. Dự báo cho rằng khối lượng công việc suy luận sẽ chiếm khoảng 2/3 tổng nhu cầu tính toán tính đến năm 2026, và xử lý độ trễ thấp gần với nguồn dữ liệu và người dùng sẽ cực kỳ quan trọng trong giao dịch tài chính, hỗ trợ khách hàng, thành phố thông minh, và tối ưu hóa logistics.
• Chuyển đổi Bất động sản Hiện tại ở Thành phố: Không thể đáp ứng tất cả nhu cầu AI bằng các trung tâm dữ liệu khổng lồ ở vùng sâu. Do đó, các không gian bỏ hoang ở đô thị như tầng hầm, sàn bãi đỗ xe, cửa hàng bỏ hoang, tài sản công nghiệp cũ, v.v. sẽ được chuyển đổi thành "Trung tâm Dữ liệu Biên" gần với người dùng cuối. Đây được xem là cơ hội tạo ra giá trị lớn nhất hiện đang bị bỏ qua trong bất động sản thương mại.

3. Sự Mờ nhạt của Ranh giới giữa Bất động sản và Cơ sở hạ tầng và Chuyển đổi Mô hình Kinh doanh

• Thay đổi từ "Diện tích Sàn" sang "Khả năng Tính toán & Điện" trong Đánh giá Giá trị: Tiêu chí giá trị bất động sản đang chuyển từ những tiêu chí truyền thống dựa trên kích thước vật lý như "cho thuê trên một mét vuông" sang những tiêu chí dựa trên "Khả năng Hiệu suất như Cơ sở hạ tầng Kỹ thuật số" bao gồm "công suất điện" có sẵn, sự gần gũi với các trạm biến áp, đường dẫn mạng sợi quang, và khả năng mở rộng cơ sở hạ tầng điện.
• Định nghĩa lại như là Cơ sở hạ tầng Dịch vụ: Các nhà phát triển chiến thắng không chỉ cung cấp một "hộp" vật lý mà còn định nghĩa lại bất động sản như là "Cơ sở hạ tầng Dịch vụ Động" tích hợp quản lý năng lượng và giải pháp tự động hóa. Điều này tạo ra mô hình kinh doanh mới kết hợp doanh thu truyền thống từ người thuê bất động sản và doanh thu từ cơ sở hạ tầng kỹ thuật số. Ngoài ra, ranh giới giữa lớp tài sản bất động sản và cơ sở hạ tầng trở nên mờ nhạt, và cả hai được xử lý như một "Tài sản Thực" tích hợp.

4. Điểm nghẽn về Điện và Tài nguyên Nước và Tính Bền vững (Ứng phó Môi trường)

• Giới hạn Cung cấp Cơ sở hạ tầng và Tăng trầm trọng Tình trạng Chờ Kết nối: Sự tăng đột biến trong nhu cầu trung tâm dữ liệu đã tạo ra một điểm nghẽn nghiêm trọng về thiếu hụt công suất lưới điện. Ở một số vùng của Hoa Kỳ và Ireland, các trung tâm dữ liệu đã chiếm hơn 10%-20% nhu cầu điện, và thời gian chờ kết nối với lưới điện kéo dài nhiều năm, hoặc yêu cầu kết nối mới thậm chí bị tạm dừng. Mức tiêu thụ nước dự kiến sẽ vượt quá 250 tỷ gallon mỗi năm tính đến năm 2030.
• Tích hợp Môi trường với Cơ sở hạ tầng Đô thị và Xanh hóa: Để đảm bảo Tính bền vững, việc triển khai pin nhiên liệu và vận hành các trung tâm dữ liệu trung lập carbon không dùng nước đang được thúc đẩy. Hơn nữa, ở các trung tâm dữ liệu biên ở thành phố, những nỗ lực tích hợp môi trường mới như tích hợp và tái sử dụng lượng nhiệt khổng lồ từ máy chủ AI vào hệ thống sưởi ấm bên trong tòa nhà hoặc mạng cấp nhiệt khu vực đang được thực hiện.

5. Sự Thay đổi của Đầu tư Bất động sản và Huy động Vốn

• Trung tâm Dữ liệu như một Lĩnh vực Hàng đầu: Trung tâm Dữ liệu được định vị là một lĩnh vực hàng đầu đầy hứa hẹn cho đầu tư và phát triển ở tất cả các khu vực Bắc Mỹ, Châu Âu, và Châu Á Thái Bình Dương.
• Nhu cầu về các Mô hình Tài chính Mới: Phát triển trung tâm dữ liệu thường yêu cầu nguồn vốn khổng lồ ở quy mô 10-15 tỷ Euro mỗi dự án, vượt quá khả năng cho vay của các ngân hàng thông thường. Do đó, nhu cầu về tài chính có tài sản đảm bảo như chứng chỉ hóa và chứng chỉ thế chấp bất động sản thương mại (CMBS) đang tăng lên. Ngoài ra, do rủi ro về sự lỗi thời nhanh chóng của cơ sở vật chất do tiến bộ công nghệ, các đặc tính rủi ro của bất động sản cũng khác, vì vậy các nhà đầu tư cần có kiến thức chuyên môn sâu hơn bao giờ hết về vận hành và công nghệ.

Sự Thay đổi của Thị trường Lao động

1. Giảm nhẹ Tình trạng Thiếu hụt Lao động Trầm trọng và Tự động hóa Công việc "3D"

Ngành xây dựng đang phải đối mặt với vấn đề già hóa lực lượng lao động, và các cuộc khảo sát ở các nước như Hoa Kỳ dự báo rằng 53% lực lượng lao động hiện tại sẽ về hưu tính đến năm 2036. AI và Robotics sẽ là giải pháp cho cuộc khủng hoảng lao động này. Các công việc tẻ nhạt, bẩn thỉu và nguy hiểm (Dull, Dirty, Dangerous - "3D") sẽ được tự động hóa và cơ giới hóa tích cực. Điều này không chỉ giải phóng công nhân khỏi nguy hiểm vật lý và cải thiện an toàn mà còn định vị AI không phải là mối đe dọa lấy đi công việc của người lao động mà là một đối tác "mở rộng" khả năng con người và nâng cao năng suất một cách đáng kể.

2. Giảm Công việc Hành chính & Văn phòng Hậu cần và Thay thế Tác vụ Nhận thức

 Mặt khác, các công việc văn phòng giữa và hậu cần trong đầu tư và quản lý bất động sản như nhập dữ liệu, xử lý hoá đơn, xác minh ban đầu hợp đồng, và tạo báo cáo sẽ được tự động hóa phần lớn bởi AI. Theo dự báo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF), các công việc hành chính như nhân viên nhập dữ liệu, tiếp tân, và thư ký được liệt kê như những công việc sẽ giảm nhanh nhất toàn cầu. Tuy nhiên, thời gian dôi dư được tạo ra sẽ được phân bổ lại cho các công việc nhận thức có giá trị cao mà chỉ con người mới có thể thực hiện được như xây dựng mối quan hệ với người thuê, ứng phó với các vấn đề ngoại lệ, và đưa ra các quyết định phân bổ vốn tiên tiến.

3. Nổ Nhu cầu Công nhân Kỹ thuật Lành nghề (Blue-collar) do Xây dựng Cơ sở hạ tầng AI 

Sự phổ biến của AI tự nó sẽ tạo ra một nhu cầu mới khổng lồ trên thị trường lao động. Điều này là do nhu cầu xây dựng về các trung tâm dữ liệu để hỗ trợ sức mạnh tính toán khổng lồ cần để vận hành AI cũng như cơ sở hạ tầng điện và viễn thông đang tăng đột biến. Theo dự báo của Goldman Sachs, chỉ ở Hoa Kỳ sẽ cần khoảng 500,000 việc làm mới tính đến năm 2030 để đáp ứng tăng cầu điện. Cụ thể, việc làm trong các công việc kỹ thuật lành nghề thực địa như công nhân xây dựng, thợ điện, thợ cơ điều hòa (HVAC), và thợ sửa ống nước sẽ tăng lên chưa từng có, trở thành cơ sở vật chất quan trọng hỗ trợ hệ sinh thái AI về mặt vật lý.

4. Ra đời của Các Công việc Mới và Chuyển đổi sang "Quyết định Loại hỗn hợp" 

Khi triển khai AI tiếp tục, nhu cầu về các công việc liên quan công nghệ trong ngành bất động sản và xây dựng như Nhà khoa học Dữ liệu, Chuyên gia AI & Học máy, và Chuyên gia Chuyển đổi Kỹ thuật số (DX) sẽ tăng đột biến. Đồng thời, quá trình ra quyết định kinh doanh sẽ chuyển từ chỉ dựa trên trực giác con người sang "Loại hỗn hợp" kết hợp dự báo phân tích của AI với kinh nghiệm con người. Điều này dẫn đến sự phát triển của vai trò con người thành "Nhạc trưởng AI" hoặc "Ông chủ Agent" người chỉ huy và giám sát nhiều Agent AI tự động hoạt động để đưa ra phán quyết kinh doanh cuối cùng.

5. Tăng Tầm quan trọng của Kỹ năng Mềm và "Sự Phục hồi của Nhân tính"

Khi công nghệ phát triển và nhiều tác vụ thường lệ được tự động hóa, giá trị thị trường của "Kỹ năng Mềm" độc đáo của con người sẽ tăng vọt. Tư duy phân tích, tính linh hoạt, lãnh đạo, và tư duy sáng tạo sẽ được yêu cầu hơn bao giờ hết. Ví dụ, khi một vụ rò rỉ nước lớn xảy ra ở tòa nhà vào giữa đêm, những gì người thuê cần không phải là hiệu quả của AI mà là "đồng cảm" của con người và "cách tiếp cận có nhân tính" đi kèm với việc hiểu được các mối quan tâm của họ và giải thích tình huống một cách chính xác. Trong thời đại AI, việc xây dựng các mối quan hệ và khả năng đồng cảm sẽ được đánh giá cao như một yếu tố phân biệt doanh nghiệp.

6. Tái huấn luyện Liên tục và Chia sẻ Kiến thức Giữa các Thế hệ (Thay đổi Văn hóa Tổ chức) 

Để thích ứng với những thay đổi nhanh chóng trong yêu cầu kỹ năng như vậy, các công ty phải cung cấp cho nhân viên hiện tại những cơ hội tái huấn luyện (đào tạo lại) và nâng cao kỹ năng liên tục để họ có thể hợp tác với AI. Ngoài ra, "Chuyển giao Kiến thức Hai chiều (Upward Knowledge Transfer)" sẽ trở nên quan trọng bên trong tổ chức, trong đó các công nhân trẻ sáng suốt với công nghệ dạy các lao động kỹ niên cách sử dụng công nghệ, và ngược lại, các lao động kỹ niên truyền đạt kiến thức ẩn dụ tại hiện trường cho các công nhân trẻ. Không chỉ triển khai các công cụ AI, "Quản lý Thay đổi (Thay đổi Văn hóa Tổ chức)" hỗ trợ nhân viên tin tưởng vào AI và sử dụng nó một cách tích cực sẽ đóng một vai trò quyết định trong việc lôi kéo và giữ chân nhân tài trên thị trường lao động.

Lời kết

Sự tiến bộ của AI dự kiến sẽ thay đổi lớn lĩnh vực bất động sản và xây dựng. Ở cấp độ công ty và cá nhân, cần phải đưa ra quyết định thích hợp dựa trên các dịch vụ và vai trò cần thiết cho ngành trong tương lai.