Thế giới trí tuệ nhân tạo dường như không bao giờ ngừng nghỉ. Hầu như không tuần nào trôi qua mà không có những thông báo quan trọng hứa hẹn về khả năng nâng cao, ứng dụng mới lạ hoặc sự tái cấu trúc chiến lược trong ngành. Gần đây, một số nhân tố chủ chốt, từ những gã khổng lồ công nghệ đã thành danh đến các công ty khởi nghiệp đầy tham vọng, đã tiết lộ những phát triển nhấn mạnh sự tiến hóa nhanh chóng và chuyên môn hóa ngày càng tăng trong lĩnh vực AI. Những tiến bộ này bao gồm khả năng suy luận nâng cao trong các mô hình ngôn ngữ lớn, sự trỗi dậy của AI đa phương thức và nhỏ gọn, sự phát triển tập trung vào các hệ thống agentic (có khả năng hành động tự chủ), và các quan hệ đối tác phần cứng sáng tạo nhằm mở rộng các tùy chọn triển khai. Hiểu rõ từng động thái riêng lẻ này cung cấp một bức tranh rõ ràng hơn về các dòng chảy cạnh tranh và công nghệ rộng lớn hơn đang định hình tương lai của chúng ta.
Google Nhắm Cao Hơn với Gemini 2.5: Kỷ Nguyên của ‘Mô Hình Tư Duy’?
Google, một đối thủ nặng ký lâu năm trong đấu trường AI, gần đây đã tung ra một thách thức mới với việc công bố Gemini 2.5. Được định vị một cách táo bạo là ‘mô hình AI thông minh nhất’ của công ty cho đến nay, bản phát hành này báo hiệu sự thúc đẩy liên tục của Google hướng tới khả năng suy luận AI tinh vi hơn. Đợt triển khai ban đầu có Gemini 2.5 Pro Experimental, được quảng cáo là tiên phong trong việc giải quyết các thách thức phức tạp. Điều làm nên sự khác biệt của phiên bản này, theo Google, là bản chất của nó như một ‘mô hình tư duy’. Cách gọi hấp dẫn này gợi ý một sự khác biệt so với các mô hình chủ yếu truy xuất và tổng hợp thông tin, hướng tới các hệ thống có khả năng thực hiện các quy trình phân tích sâu sắc hơn.
Ý tưởng cốt lõi đằng sau những ‘mô hình tư duy’ này, xây dựng dựa trên các khái niệm được giới thiệu trong các phiên bản trước đó như Gemini 2.0 Flash Thinking, liên quan đến việc AI thực hiện một hình thức cân nhắc nội bộ hoặc chuỗi suy luận trước khi tạo ra phản hồi. Điều này ngụ ý một cách tiếp cận có cấu trúc hơn để giải quyết vấn đề, có khả năng phản ánh các bước nhận thức của con người một cách chặt chẽ hơn. Google cho rằng khả năng nâng cao này là sự kết hợp của kiến trúc mô hình nền tảng được cải thiện và các kỹ thuật tinh chỉnh sau đào tạo tiên tiến. Trong số các kỹ thuật này có học tăng cường (reinforcement learning), nơi mô hình học hỏi từ phản hồi, và chuỗi tư duy gợi ý (chain-of-thought prompting), một phương pháp khuyến khích AI chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các bước trung gian, từ đó cải thiện tính minh bạch và độ chính xác của quá trình suy luận của nó.
Các chỉ số hiệu suất ban đầu có vẻ đầy hứa hẹn. Google nhấn mạnh rằng Gemini 2.5 Pro Experimental đã leo lên vị trí hàng đầu của bảng xếp hạng Chatbot Arena, một nền tảng dựa trên cộng đồng nơi các mô hình AI khác nhau được đối đầu ẩn danh với nhau và được người dùng đánh giá. Điều này cho thấy hiệu suất thực tế mạnh mẽ trong tương tác người dùng. Hơn nữa, công ty nhấn mạnh khả năng của mình trong các nhiệm vụ suy luận và lập trình, những lĩnh vực quan trọng cho cả ứng dụng phân tích và tự động hóa phát triển phần mềm. Việc cung cấp mô hình tiên tiến này cho người đăng ký Gemini Advanced biểu thị chiến lược phân tầng các dịch vụ AI của Google, cung cấp các khả năng tiên tiến cho người dùng trả phí trong khi có khả năng tích hợp các phiên bản tinh chỉnh vào hệ sinh thái sản phẩm rộng lớn hơn của mình theo thời gian. Bản phát hành này rõ ràng làm tăng cường sự cạnh tranh đang diễn ra với các đối thủ như dòng GPT của OpenAI và các mô hình Claude của Anthropic, đẩy xa hơn giới hạn của những gì các mô hình ngôn ngữ lớn có thể đạt được về mặt giải quyết nhiệm vụ phức tạp và hiểu biết sâu sắc. Sự nhấn mạnh vào ‘tư duy’ và ‘suy luận’ có thể báo trước một giai đoạn mới, nơi các mô hình AI được đánh giá không chỉ dựa trên khả năng nhớ lại kiến thức mà còn dựa trên sự nhạy bén trong giải quyết vấn đề.
Alibaba Cloud Đáp Trả với Qwen2.5: Sức Mạnh Đa Phương Thức trong Gói Nhỏ Gọn
Không chịu thua kém, Alibaba Cloud, xương sống công nghệ kỹ thuật số và trí tuệ của Alibaba Group, đã giới thiệu bước tiến đáng kể của riêng mình với việc ra mắt mô hình AI Qwen2.5-Omni-7B. Bản phát hành này nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của AI đa phương thức (multimodal AI), các hệ thống có khả năng hiểu và xử lý thông tin trên nhiều định dạng khác nhau - không chỉ văn bản mà còn cả hình ảnh, âm thanh và thậm chí cả video. Mô hình Qwen2.5 được thiết kế để tiếp nhận các đầu vào đa dạng này và phản hồi bằng văn bản được tạo ra hoặc giọng nói tự nhiên đáng kinh ngạc.
Một điểm khác biệt chính được Alibaba nhấn mạnh là bản chất nhỏ gọn của mô hình. Trong khi nhiều mô hình tiên tiến tự hào về số lượng tham số khổng lồ, thường tương quan với chi phí tính toán cao và độ phức tạp khi triển khai, Qwen2.5-Omni-7B lại hướng đến hiệu quả. Alibaba gợi ý rằng dấu chân nhỏ hơn này làm cho nó trở thành nền tảng lý tưởng để xây dựng các tác nhân AI (AI agents) linh hoạt và tiết kiệm chi phí. Các tác nhân AI, được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ một cách tự chủ, được hưởng lợi đáng kể từ các mô hình mạnh mẽ nhưng tiết kiệm tài nguyên, cho phép triển khai rộng rãi hơn trên các phần cứng đa dạng, có khả năng bao gồm cả các thiết bị biên (edge devices). Sự tập trung vào hiệu quả này giải quyết một nút thắt quan trọng trong việc áp dụng AI - chi phí và yêu cầu cơ sở hạ tầng thường quá cao liên quan đến việc chạy các mô hình lớn nhất.
Mở rộng hơn nữa phạm vi tiếp cận và tác động của mình, Alibaba đã làm cho mô hình Qwen2.5 trở thành mã nguồn mở, cung cấp sẵn sàng cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu trên toàn thế giới thông qua các nền tảng phổ biến như Hugging Face và GitHub. Chiến lược này trái ngược với cách tiếp cận độc quyền hơn được thực hiện bởi một số đối thủ cạnh tranh và phục vụ nhiều mục đích. Nó thúc đẩy sự tham gia của cộng đồng, cho phép kiểm tra và cải tiến độc lập mô hình, và có khả năng tăng tốc đổi mới bằng cách cho phép một phạm vi rộng lớn hơn các nhà phát triển xây dựng dựa trên công nghệ của Alibaba. Đối với Alibaba Cloud, nó cũng có thể thúc đẩy việc áp dụng các dịch vụ đám mây rộng lớn hơn của mình khi các nhà phát triển thử nghiệm và triển khai các ứng dụng dựa trên mô hình mã nguồn mở. Việc phát hành một mô hình mạnh mẽ, nhỏ gọn, đa phương thức và mã nguồn mở như Qwen2.5 định vị Alibaba như một người chơi toàn cầu quan trọng trong bối cảnh AI, đặc biệt phục vụ các nhà phát triển tìm kiếm các giải pháp linh hoạt và hiệu quả để tạo ra các ứng dụng AI tương tác, tinh vi.
DeepSeek Nâng Cấp Mô Hình V3: Tăng Cường Suy Luận và Kỹ Năng Thực Tế
Sự đổi mới không chỉ giới hạn ở những gã khổng lồ công nghệ. DeepSeek, một công ty khởi nghiệp AI đáng chú ý của Trung Quốc, cũng gây chú ý khi phát hành phiên bản nâng cấp của mô hình ngôn ngữ lớn V3 của mình. Bản cập nhật này, cụ thể là DeepSeek-V3-0324, tập trung vào việc nâng cao các khả năng thực tế quan trọng cho các ứng dụng trong thế giới thực. Theo công ty khởi nghiệp này, phiên bản mới mang lại những cải tiến đáng kể trong một số lĩnh vực chính.
Thứ nhất, có một ‘sự thúc đẩy lớn về hiệu suất suy luận’. Giống như Gemini 2.5 của Google, điều này cho thấy một xu hướng rõ ràng của ngành hướng tới việc đánh giá cao các khả năng phân tích sâu hơn thay vì chỉ đơn giản là khớp mẫu hoặc truy xuất thông tin. Khả năng suy luận nâng cao cho phép các mô hình giải quyết các vấn đề logic phức tạp hơn, hiểu các ngữ cảnh tinh tế và cung cấp những hiểu biết đáng tin cậy hơn.
Thứ hai, DeepSeek nhấn mạnh ‘kỹ năng phát triển front-end mạnh mẽ hơn’. Đây là một chuyên môn hóa hấp dẫn, cho thấy mô hình đang được tinh chỉnh để hỗ trợ hoặc thậm chí tự động hóa các khía cạnh của việc tạo giao diện web và ứng dụng. Một LLM thành thạo trong việc tạo mã cho giao diện người dùng có thể tăng tốc đáng kể chu kỳ phát triển phần mềm.
Thứ ba, bản nâng cấp tự hào về ‘khả năng sử dụng công cụ thông minh hơn’. Điều này đề cập đến khả năng của mô hình trong việc sử dụng hiệu quả các công cụ hoặc API bên ngoài để truy cập thông tin thời gian thực, thực hiện các phép tính hoặc tương tác với các hệ thống phần mềm khác. Việc tăng cường sử dụng công cụ làm cho LLM trở nên mạnh mẽ và linh hoạt hơn nhiều, cho phép chúng thoát khỏi những hạn chế của dữ liệu đào tạo và tương tác động với thế giới kỹ thuật số.
Tương tự như chiến lược của Alibaba, DeepSeek đã làm cho mô hình nâng cấp này có thể truy cập được cho cộng đồng toàn cầu thông qua Hugging Face. Cách tiếp cận mở này cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển tận dụng những tiến bộ của DeepSeek, đóng góp vào sự phát triển của hệ sinh thái rộng lớn hơn. Việc tập trung vào các kỹ năng thực tế, cụ thể như phát triển front-end và sử dụng công cụ cho thấy sự trưởng thành của lĩnh vực này, vượt ra ngoài các mô hình đa năng hướng tới các trợ lý AI chuyên biệt hơn được thiết kế cho các lĩnh vực chuyên môn cụ thể. Sự tiến bộ của DeepSeek cũng nhấn mạnh những đóng góp đáng kể đến từ bối cảnh nghiên cứu và phát triển AI sôi động của Trung Quốc.
Landbase Ra Mắt Phòng Thí Nghiệm AI Ứng Dụng: Tập Trung vào AI Agentic cho Doanh Nghiệp
Chuyển từ phát triển mô hình sang ứng dụng chuyên biệt, Landbase, tự nhận mình là một ‘công ty AI Agentic’, đã công bố thành lập một Phòng thí nghiệm AI Ứng dụng (Applied AI Lab) mới được đặt tại vị trí chiến lược ở Silicon Valley. Động thái này báo hiệu một nỗ lực tập trung nhằm đẩy mạnh ranh giới của AI agentic, một lĩnh vực tập trung vào việc tạo ra các hệ thống AI tự chủ (agents) có thể lập kế hoạch, đưa ra quyết định và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Việc tập hợp đội ngũ của phòng thí nghiệm nói lên nhiều điều về tham vọng của nó. Landbase nhấn mạnh việc tuyển dụng nhân tài từ các tổ chức và công ty uy tín, bao gồm Đại học Stanford (Stanford University), Meta (trước đây là Facebook) và NASA. Sự tập trung chuyên môn này cho thấy cam kết giải quyết các thách thức nghiên cứu cơ bản cùng với việc phát triển ứng dụng thực tế trong không gian AI agentic. Nhiệm vụ đã nêu của phòng thí nghiệm là đẩy nhanh đổi mới trong ba lĩnh vực cốt lõi:
- Tự động hóa quy trình làm việc (Workflow Automation): Phát triển các tác nhân AI có khả năng đảm nhận các quy trình kinh doanh phức tạp, nhiều bước, có khả năng hợp lý hóa hoạt động và giải phóng nhân viên con người cho các nhiệm vụ cấp cao hơn.
- Trí tuệ dữ liệu (Data Intelligence): Tạo ra các tác nhân có thể chủ động phân tích dữ liệu, xác định các mẫu, tạo ra thông tin chi tiết và thậm chí có thể đưa ra các đề xuất dựa trên dữ liệu một cách tự chủ.
- Học tăng cường (Reinforcement Learning): Sử dụng các kỹ thuật học tăng cường không chỉ để đào tạo mô hình, mà còn có khả năng cho phép các tác nhân học hỏi và điều chỉnh chiến lược của chúng dựa trên kết quả và phản hồi trong thế giới thực trong các bối cảnh kinh doanh cụ thể.
Landbase kết nối sáng kiến này với mô hình GTM-1 Omni hiện có của mình, mà họ tuyên bố là mô hình AI agentic đầu tiên và duy nhất được xây dựng đặc biệt cho mục đích go-to-market (GTM). Điều này ngụ ý sự tập trung vào việc áp dụng AI agentic vào bán hàng, tiếp thị và quản lý quan hệ khách hàng - những lĩnh vực chín muồi cho tự động hóa và tối ưu hóa dựa trên dữ liệu. Daniel Saks, CEO của Landbase, nhấn mạnh tầm quan trọng của đội ngũ chuyên gia trong việc thúc đẩy đổi mới cho mô hình chuyên biệt này.
Phòng thí nghiệm AI Ứng dụng sẽ tập trung nỗ lực vào việc phát triển các loại mô hình riêng biệt quan trọng cho các hệ thống agentic hiệu quả:
- Mô hình Lập kế hoạch và Ra quyết định: Trí tuệ cốt lõi cho phép các tác nhân đặt mục tiêu, hoạch định chiến lược và chọn hành động phù hợp.
- Mô hình Tạo tin nhắn: AI có khả năng tạo ra các thông điệp phù hợp theo ngữ cảnh và hiệu quả cho các nhiệm vụ như tiếp cận bán hàng hoặc hỗ trợ khách hàng.
- Mô hình Dự đoán và Phần thưởng: Các hệ thống giúp các tác nhân dự đoán kết quả, đánh giá sự thành công tiềm năng của các hành động khác nhau và học hỏi từ kinh nghiệm của chúng.
Việc thành lập phòng thí nghiệm chuyên dụng này nhấn mạnh một xu hướng ngày càng tăng đối với các công ty AI chuyên biệt tập trung vào các ứng dụng kinh doanh có giá trị cao, đặc biệt là tận dụng tiềm năng của các tác nhân tự chủ để chuyển đổi các chức năng hoạt động cốt lõi.
Thu Hẹp Khoảng Cách Phần Cứng: webAI và MacStadium Hợp Tác Triển Khai trên Apple Silicon
Cuối cùng, giải quyết lớp cơ sở hạ tầng quan trọng mà mọi hoạt động phát triển AI phụ thuộc vào, công ty giải pháp AI webAI và nhà cung cấp đám mây doanh nghiệp MacStadium đã công bố một quan hệ đối tác chiến lược. Sự hợp tác của họ nhằm giải quyết một thách thức đáng kể: triển khai các mô hình AI lớn, mạnh mẽ một cách hiệu quả, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp đối mặt với hạn chế về phần cứng hoặc tìm kiếm các giải pháp thay thế cho cơ sở hạ tầng đám mây tập trung vào GPU truyền thống.
Quan hệ đối tác giới thiệu một nền tảng mới lạ được thiết kế để triển khai các mô hình AI lớn tận dụng công nghệ Apple silicon. MacStadium chuyên cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây dựa trên phần cứng Mac của Apple, bao gồm các máy được trang bị chip M-series mạnh mẽ (Apple silicon). Những con chip này, được biết đến với kiến trúc tích hợp kết hợp CPU, GPU và Neural Engine, mang lại hiệu suất ấn tượng trên mỗi watt, có khả năng cung cấp một nền tảng hiệu quả hơn về mặt tính toán cho một số khối lượng công việc AI nhất định so với phần cứng máy chủ truyền thống.
Sự hợp tác này nhằm mục đích khai thác tiềm năng này cho việc triển khai AI. Bằng cách kết hợp chuyên môn của MacStadium trong môi trường đám mây macOS với ‘cách tiếp cận mô hình liên kết’ (interconnected model approach) của webAI (chi tiết cụ thể cần được làm rõ thêm nhưng có khả năng đề cập đến các kỹ thuật tối ưu hóa hoặc phân phối khối lượng công việc của mô hình), các đối tác dự định tạo ra một nền tảng thay đổi cách các tổ chức phát triển và triển khai các hệ thống AI tiên tiến, đặc biệt là trên phần cứng Apple. Điều này có thể đặc biệt hấp dẫn đối với các tổ chức đã đầu tư mạnh vào hệ sinh thái Apple hoặc những người đang tìm kiếm các giải pháp thay thế tiết kiệm chi phí, tiết kiệm năng lượng cho việc thuê dung lượng GPU đắt đỏ từ các nhà cung cấp đám mây lớn.
Ken Tacelli, CEO tại MacStadium, mô tả quan hệ đối tác này là một ‘cột mốc quan trọng’ trong việc mang lại khả năng AI cho doanh nghiệp thông qua cơ sở hạ tầng phần cứng của Apple. Sáng kiến này hứa hẹn hiệu quả tính toán và hiệu suất cao hơn, có khả năng dân chủ hóa quyền truy cập vào việc triển khai mô hình AI lớn cho các doanh nghiệp trước đây bị hạn chế bởi chi phí hoặc tính sẵn có của phần cứng. Quan hệ đối tác này nhấn mạnh việc tìm kiếm liên tục các giải pháp phần cứng đa dạng và hiệu quả để cung cấp năng lượng cho nhu cầu tính toán ngày càng tăng của trí tuệ nhân tạo hiện đại, khám phá các kiến trúc vượt ra ngoài mô hình GPU thống trị. Nó biểu thị rằng tương lai của cơ sở hạ tầng AI có thể không đồng nhất hơn so với giả định trước đây, kết hợp các silicon chuyên dụng như của Apple cùng với phần cứng trung tâm dữ liệu truyền thống.