Phạm Thanh Bình✔
Writer
Ngày hôm nay 29/7, giới AI chứng kiến một sự trùng hợp thú vị khi ba nhà nghiên cứu và doanh nhân nổi tiếng là Jia Yangqing, Andrew Ng và Sonia Joseph cùng lúc công bố startup mới. Điều đáng chú ý không nằm ở việc họ cùng khởi nghiệp, mà ở chỗ cả ba đều đại diện cho những hướng phát triển rất khác nhau của trí tuệ nhân tạo trong thập kỷ tới.
Jia Yangqing là một trong những kỹ sư AI có ảnh hưởng lớn của thế hệ đầu. Ông từng là người tạo ra framework Caffe, làm việc tại Meta và sau đó giữ vai trò Phó chủ tịch phụ trách AI của Alibaba. Trong khi đó, Andrew Ng là đồng sáng lập Coursera, nhà sáng lập DeepLearning.AI và là một trong những gương mặt có sức ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực giáo dục AI toàn cầu. Sonia Joseph trẻ hơn nhưng cũng là một nhà nghiên cứu nổi bật tại Meta FAIR, tham gia phát triển JEPA, mô hình thế giới (world model) do Yann LeCun dẫn dắt, được xem là một trong những hướng nghiên cứu quan trọng để xây dựng AI có khả năng hiểu thế giới giống con người.
Ba người, ba startup và ba cách nhìn khác nhau về tương lai của AI.
Trong ba startup, Intent Lab của Jia Yangqing có lẽ là tham vọng nhất. Mục tiêu của công ty không phải tạo ra một công cụ hỗ trợ lập trình như GitHub Copilot hay Cursor, mà là xây dựng một "đội ngũ kỹ sư AI" có thể đảm nhận gần như toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm.
Theo Jia Yangqing, các AI hiện nay chủ yếu giúp lập trình viên viết từng đoạn mã, nhưng vẫn cần con người lên ý tưởng, thiết kế kiến trúc, chia nhỏ công việc, kiểm thử và bảo trì. Intent Lab muốn AI làm luôn tất cả những công việc đó. Người dùng chỉ cần đưa ra yêu cầu, hệ thống sẽ tự phân tích mục tiêu, thiết kế phần mềm, phân chia nhiệm vụ giữa nhiều AI, lập trình, kiểm thử, triển khai và tiếp tục nâng cấp sản phẩm sau khi đưa vào sử dụng.
Để chứng minh năng lực, Intent Lab giới thiệu ba thử nghiệm. Ở thử nghiệm đầu tiên, AI tự tối ưu TensorRT-LLM của Nvidia, giúp tốc độ xử lý tăng hơn 6 lần mà không cần kỹ sư hướng dẫn. Trong thử nghiệm thứ hai, AI xây dựng lại một hệ quản trị cơ sở dữ liệu tương thích SQLite mà không sử dụng mã nguồn gốc, chỉ dựa trên việc quan sát cách hệ thống hoạt động. Thử nghiệm cuối cùng còn tham vọng hơn khi AI tự thiết kế một hệ thống lưu trữ phân tán mới dành riêng cho các tác nhân AI trong tương lai.
Nếu thành công, Intent Lab không chỉ thay đổi cách viết phần mềm mà còn có thể thay đổi mô hình hoạt động của các công ty công nghệ, nơi nhiều công việc của đội ngũ kỹ sư được giao cho các "đồng nghiệp AI".
Nếu Intent Lab hướng tới lập trình viên, LearnVector của Andrew Ng lại tập trung vào giáo dục.
Andrew Ng cho rằng mô hình giáo dục hiện nay vẫn gần như không thay đổi suốt hàng trăm năm. Một giáo viên vẫn phải dạy hàng chục, thậm chí hàng trăm học sinh cùng lúc. Các chatbot AI hiện nay tuy trả lời rất nhanh nhưng không thực sự giúp người học tiến bộ, thậm chí còn khiến nhiều người phụ thuộc vào đáp án thay vì tự tư duy.
LearnVector muốn thay đổi điều đó bằng cách biến AI thành một gia sư cá nhân. Thay vì chỉ trả lời câu hỏi, AI sẽ xây dựng lộ trình học tập riêng, theo dõi điểm mạnh, điểm yếu của từng người, điều chỉnh phương pháp giảng dạy và đồng hành lâu dài cho đến khi người học thực sự nắm vững kiến thức.
Startup này nhận được khoản đầu tư chiến lược 100 triệu USD từ Coursera, nền tảng học trực tuyến mà Andrew Ng đồng sáng lập cách đây 15 năm. Theo kế hoạch, những sản phẩm đầu tiên của LearnVector sẽ ra mắt vào năm 2027.
Trong khi hai startup còn lại tập trung vào phần mềm và giáo dục, World Mechanics của Sonia Joseph lại hướng đến một mục tiêu khó hơn nhiều: giúp AI hiểu thế giới vật lý.
Hiện nay, phần lớn mô hình AI rất giỏi xử lý văn bản, hình ảnh hay video nhưng vẫn gặp khó khăn khi phải dự đoán cách vật thể chuyển động, mô phỏng hiện tượng tự nhiên hoặc điều khiển robot trong môi trường thực.
World Mechanics muốn phát triển các mô hình nền tảng có khả năng mô phỏng thế giới vật lý, phục vụ cho robot, nghiên cứu khí hậu, lưới điện, chuỗi cung ứng hay vật lý thiên văn. Điểm đặc biệt là startup này hoạt động theo mô hình phi lợi nhuận và nhấn mạnh yếu tố minh bạch, khả năng giải thích cũng như hợp tác với giới học thuật nhằm đảm bảo AI vật lý phát triển an toàn.
Jia Yangqing muốn AI trở thành một đội ngũ kỹ sư phần mềm hoàn chỉnh. Andrew Ng muốn AI trở thành gia sư cá nhân cho mọi người. Còn Sonia Joseph muốn AI có thể hiểu và dự đoán thế giới vật lý.
Ba con đường khác nhau, nhưng đều phản ánh một xu hướng chung: AI đang dịch chuyển từ việc tạo ra nội dung sang khả năng tự thực hiện những công việc ngày càng phức tạp, từ viết phần mềm, dạy học cho đến mô phỏng và tương tác với thế giới thực. Đây cũng có thể là những lĩnh vực cạnh tranh quan trọng nhất của AI trong vài năm tới.
Jia Yangqing là một trong những kỹ sư AI có ảnh hưởng lớn của thế hệ đầu. Ông từng là người tạo ra framework Caffe, làm việc tại Meta và sau đó giữ vai trò Phó chủ tịch phụ trách AI của Alibaba. Trong khi đó, Andrew Ng là đồng sáng lập Coursera, nhà sáng lập DeepLearning.AI và là một trong những gương mặt có sức ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực giáo dục AI toàn cầu. Sonia Joseph trẻ hơn nhưng cũng là một nhà nghiên cứu nổi bật tại Meta FAIR, tham gia phát triển JEPA, mô hình thế giới (world model) do Yann LeCun dẫn dắt, được xem là một trong những hướng nghiên cứu quan trọng để xây dựng AI có khả năng hiểu thế giới giống con người.
Ba người, ba startup và ba cách nhìn khác nhau về tương lai của AI.
Intent Lab: Không chỉ viết code mà thay cả đội ngũ kỹ sư phần mềm
Trong ba startup, Intent Lab của Jia Yangqing có lẽ là tham vọng nhất. Mục tiêu của công ty không phải tạo ra một công cụ hỗ trợ lập trình như GitHub Copilot hay Cursor, mà là xây dựng một "đội ngũ kỹ sư AI" có thể đảm nhận gần như toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm.
Theo Jia Yangqing, các AI hiện nay chủ yếu giúp lập trình viên viết từng đoạn mã, nhưng vẫn cần con người lên ý tưởng, thiết kế kiến trúc, chia nhỏ công việc, kiểm thử và bảo trì. Intent Lab muốn AI làm luôn tất cả những công việc đó. Người dùng chỉ cần đưa ra yêu cầu, hệ thống sẽ tự phân tích mục tiêu, thiết kế phần mềm, phân chia nhiệm vụ giữa nhiều AI, lập trình, kiểm thử, triển khai và tiếp tục nâng cấp sản phẩm sau khi đưa vào sử dụng.
Để chứng minh năng lực, Intent Lab giới thiệu ba thử nghiệm. Ở thử nghiệm đầu tiên, AI tự tối ưu TensorRT-LLM của Nvidia, giúp tốc độ xử lý tăng hơn 6 lần mà không cần kỹ sư hướng dẫn. Trong thử nghiệm thứ hai, AI xây dựng lại một hệ quản trị cơ sở dữ liệu tương thích SQLite mà không sử dụng mã nguồn gốc, chỉ dựa trên việc quan sát cách hệ thống hoạt động. Thử nghiệm cuối cùng còn tham vọng hơn khi AI tự thiết kế một hệ thống lưu trữ phân tán mới dành riêng cho các tác nhân AI trong tương lai.
Nếu thành công, Intent Lab không chỉ thay đổi cách viết phần mềm mà còn có thể thay đổi mô hình hoạt động của các công ty công nghệ, nơi nhiều công việc của đội ngũ kỹ sư được giao cho các "đồng nghiệp AI".
Andrew Ng muốn AI trở thành gia sư riêng cho từng người
Nếu Intent Lab hướng tới lập trình viên, LearnVector của Andrew Ng lại tập trung vào giáo dục.
Andrew Ng cho rằng mô hình giáo dục hiện nay vẫn gần như không thay đổi suốt hàng trăm năm. Một giáo viên vẫn phải dạy hàng chục, thậm chí hàng trăm học sinh cùng lúc. Các chatbot AI hiện nay tuy trả lời rất nhanh nhưng không thực sự giúp người học tiến bộ, thậm chí còn khiến nhiều người phụ thuộc vào đáp án thay vì tự tư duy.
LearnVector muốn thay đổi điều đó bằng cách biến AI thành một gia sư cá nhân. Thay vì chỉ trả lời câu hỏi, AI sẽ xây dựng lộ trình học tập riêng, theo dõi điểm mạnh, điểm yếu của từng người, điều chỉnh phương pháp giảng dạy và đồng hành lâu dài cho đến khi người học thực sự nắm vững kiến thức.
Startup này nhận được khoản đầu tư chiến lược 100 triệu USD từ Coursera, nền tảng học trực tuyến mà Andrew Ng đồng sáng lập cách đây 15 năm. Theo kế hoạch, những sản phẩm đầu tiên của LearnVector sẽ ra mắt vào năm 2027.
Sonia Joseph muốn AI hiểu thế giới vật lý
Trong khi hai startup còn lại tập trung vào phần mềm và giáo dục, World Mechanics của Sonia Joseph lại hướng đến một mục tiêu khó hơn nhiều: giúp AI hiểu thế giới vật lý.
Hiện nay, phần lớn mô hình AI rất giỏi xử lý văn bản, hình ảnh hay video nhưng vẫn gặp khó khăn khi phải dự đoán cách vật thể chuyển động, mô phỏng hiện tượng tự nhiên hoặc điều khiển robot trong môi trường thực.
World Mechanics muốn phát triển các mô hình nền tảng có khả năng mô phỏng thế giới vật lý, phục vụ cho robot, nghiên cứu khí hậu, lưới điện, chuỗi cung ứng hay vật lý thiên văn. Điểm đặc biệt là startup này hoạt động theo mô hình phi lợi nhuận và nhấn mạnh yếu tố minh bạch, khả năng giải thích cũng như hợp tác với giới học thuật nhằm đảm bảo AI vật lý phát triển an toàn.
Ba startup, ba xu hướng lớn của AI
Nhìn vào ba startup mới có thể thấy AI đang bước sang một giai đoạn mới. Thay vì chỉ tập trung xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn, các nhà nghiên cứu hàng đầu bắt đầu hướng đến những ứng dụng cụ thể hơn.Jia Yangqing muốn AI trở thành một đội ngũ kỹ sư phần mềm hoàn chỉnh. Andrew Ng muốn AI trở thành gia sư cá nhân cho mọi người. Còn Sonia Joseph muốn AI có thể hiểu và dự đoán thế giới vật lý.
Ba con đường khác nhau, nhưng đều phản ánh một xu hướng chung: AI đang dịch chuyển từ việc tạo ra nội dung sang khả năng tự thực hiện những công việc ngày càng phức tạp, từ viết phần mềm, dạy học cho đến mô phỏng và tương tác với thế giới thực. Đây cũng có thể là những lĩnh vực cạnh tranh quan trọng nhất của AI trong vài năm tới.
