Trong nhiều năm sau khi ChatGPT ra đời, một nhận định lặp đi lặp lại trong giới công nghệ toàn cầu là Google đã tụt lại phía sau trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo. Khi Nvidia đóng vai trò “bán công cụ” với các nền tảng GPU và OpenAI nổi lên như kẻ khai phá mỏ vàng AI tạo sinh, Google, dù là tác giả của bài báo Transformer mang tính nền tảng, lại bị xem là chậm chạp và thận trọng quá mức.
Nhận định này chỉ thực sự thay đổi khi đồng sáng lập Google Sergey Brin quay trở lại tuyến đầu, trực tiếp tham gia điều hành và thúc đẩy mảng AI của công ty. Sự trở lại đó gắn liền với việc Google liên tiếp tung ra các thế hệ mô hình Gemini mới và đẩy mạnh phát triển hạ tầng phần cứng riêng, đánh dấu một cuộc phản công rõ rệt trong ngành.
Ngày 13/12, tại lễ kỷ niệm 100 năm Trường Kỹ thuật Đại học Stanford, nơi ông từng theo học, Sergey Brin lần đầu công khai thừa nhận Google đã có những phán đoán chiến lược sai lầm trong giai đoạn đầu của làn sóng AI tạo sinh. Trước hàng trăm sinh viên và giảng viên, ông mô tả sự chậm trễ đó không đến từ việc thiếu năng lực nghiên cứu, mà từ sự bảo thủ trong cách đưa công nghệ ra thị trường.
Theo Brin, dù Google công bố Transformer từ tám năm trước, công ty khi đó đã không đầu tư đủ mạnh vào việc mở rộng năng lực tính toán và cũng quá dè dặt trong việc triển khai chatbot cho người dùng. Nỗi lo về việc AI có thể đưa ra thông tin sai lệch hoặc phát ngôn không phù hợp đã khiến Google chần chừ, trong khi OpenAI tận dụng khoảng trống này để nhanh chóng chiếm lĩnh thị trường với ChatGPT.
Brin cho biết một phần lý do ông quay lại Google là để trực tiếp “chữa cháy”. Thay vì chỉ ngồi ở cấp hoạch định chiến lược, ông tham gia sâu vào quá trình phát triển Gemini, thậm chí sử dụng phiên bản nội bộ của mô hình này để trò chuyện bằng giọng nói hằng ngày trong lúc di chuyển, nhằm kiểm tra giới hạn thực tế của hệ thống. Ông tiết lộ các phiên bản Gemini đang được thử nghiệm nội bộ mạnh hơn đáng kể so với những gì người dùng bên ngoài đang tiếp cận và có thể sẽ được công bố trong thời gian ngắn.
Cuộc phản công của Google, theo Brin, không dựa vào một bước nhảy đơn lẻ mà đến từ sự tích lũy dài hạn của công nghệ nền tảng. Ở tầng phần cứng, dòng TPU do Google tự phát triển, đặc biệt là thế hệ Ironwood mới, đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hiệu năng và hiệu quả năng lượng cho các mô hình Gemini, tạo lợi thế trước GPU truyền thống ở một số kịch bản huấn luyện và suy luận.
Ở tầng mô hình, Gemini được thiết kế với khả năng đa phương thức ngay từ nền tảng, cho phép hiểu và tạo văn bản, mã, hình ảnh, âm thanh và video trong một kiến trúc thống nhất, thay vì ghép nối nhiều hệ thống riêng lẻ. Cửa sổ ngữ cảnh dài và kiến trúc hiệu quả hơn giúp Google không chỉ chạy theo việc tăng số tham số, mà tập trung vào chất lượng suy luận và khả năng xử lý các tác vụ phức tạp.
Ở tầng ứng dụng, Google tích hợp Gemini sâu vào hệ sinh thái sẵn có. Từ bộ công cụ Workspace cho đến sản phẩm tìm kiếm, nơi danh sách liên kết truyền thống dần được thay thế bằng câu trả lời tổng hợp đa phương thức, AI trở thành một phần trực tiếp của trải nghiệm người dùng. Theo Brin, đây là lợi thế mà ít công ty AI thuần túy có thể sao chép nhanh chóng.
Bàn về “Định luật mở rộng”, vốn nhấn mạnh việc tăng dữ liệu và sức mạnh tính toán để cải thiện mô hình, Brin đưa ra một góc nhìn thận trọng hơn. Ông cho rằng trong dài hạn, tiến bộ thuật toán mới là yếu tố quyết định. Lịch sử phát triển khoa học máy tính cho thấy nhiều bước nhảy lớn đến từ cải tiến cách tiếp cận vấn đề, chứ không chỉ từ việc xếp chồng phần cứng.
Quan điểm này cũng giải thích vì sao Google ngày càng chú trọng các kiến trúc hiệu quả hơn, thay vì chạy đua phô trương quy mô. Dù vậy, Brin nhấn mạnh công ty chưa bao giờ từ bỏ đầu tư vào hạ tầng tính toán. Dự án TPU đã được khởi động hơn một thập kỷ trước và chính sự làm chủ toàn bộ chuỗi từ chip, trung tâm dữ liệu đến thuật toán giúp Google duy trì tốc độ lặp nhanh trong bối cảnh nguồn lực tính toán toàn cầu ngày càng khan hiếm.
Nhìn về tương lai, Brin cho rằng rất khó xác định liệu trí tuệ nhân tạo có giới hạn hay không, hoặc liệu nó có thể làm được những điều con người không thể. Theo ông, AI không chỉ là công cụ viết mã hay tạo nội dung, mà là một hệ số khuếch đại năng lực con người. Thay vì lo lắng bị thay thế, thế hệ trẻ nên học cách cộng tác với AI để mở rộng khả năng sáng tạo và tư duy.
Bài phát biểu tại Stanford cho thấy một Sergey Brin thẳng thắn hơn về những sai lầm trong quá khứ, đồng thời cũng thể hiện niềm tin rằng với nền tảng nghiên cứu, hạ tầng và hệ sinh thái sẵn có, Google vẫn có đủ điều kiện để không chỉ bắt kịp mà còn định hình giai đoạn tiếp theo của cuộc đua AI toàn cầu.
Nhận định này chỉ thực sự thay đổi khi đồng sáng lập Google Sergey Brin quay trở lại tuyến đầu, trực tiếp tham gia điều hành và thúc đẩy mảng AI của công ty. Sự trở lại đó gắn liền với việc Google liên tiếp tung ra các thế hệ mô hình Gemini mới và đẩy mạnh phát triển hạ tầng phần cứng riêng, đánh dấu một cuộc phản công rõ rệt trong ngành.
Ngày 13/12, tại lễ kỷ niệm 100 năm Trường Kỹ thuật Đại học Stanford, nơi ông từng theo học, Sergey Brin lần đầu công khai thừa nhận Google đã có những phán đoán chiến lược sai lầm trong giai đoạn đầu của làn sóng AI tạo sinh. Trước hàng trăm sinh viên và giảng viên, ông mô tả sự chậm trễ đó không đến từ việc thiếu năng lực nghiên cứu, mà từ sự bảo thủ trong cách đưa công nghệ ra thị trường.
Theo Brin, dù Google công bố Transformer từ tám năm trước, công ty khi đó đã không đầu tư đủ mạnh vào việc mở rộng năng lực tính toán và cũng quá dè dặt trong việc triển khai chatbot cho người dùng. Nỗi lo về việc AI có thể đưa ra thông tin sai lệch hoặc phát ngôn không phù hợp đã khiến Google chần chừ, trong khi OpenAI tận dụng khoảng trống này để nhanh chóng chiếm lĩnh thị trường với ChatGPT.
Brin cho biết một phần lý do ông quay lại Google là để trực tiếp “chữa cháy”. Thay vì chỉ ngồi ở cấp hoạch định chiến lược, ông tham gia sâu vào quá trình phát triển Gemini, thậm chí sử dụng phiên bản nội bộ của mô hình này để trò chuyện bằng giọng nói hằng ngày trong lúc di chuyển, nhằm kiểm tra giới hạn thực tế của hệ thống. Ông tiết lộ các phiên bản Gemini đang được thử nghiệm nội bộ mạnh hơn đáng kể so với những gì người dùng bên ngoài đang tiếp cận và có thể sẽ được công bố trong thời gian ngắn.
Cuộc phản công của Google, theo Brin, không dựa vào một bước nhảy đơn lẻ mà đến từ sự tích lũy dài hạn của công nghệ nền tảng. Ở tầng phần cứng, dòng TPU do Google tự phát triển, đặc biệt là thế hệ Ironwood mới, đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hiệu năng và hiệu quả năng lượng cho các mô hình Gemini, tạo lợi thế trước GPU truyền thống ở một số kịch bản huấn luyện và suy luận.
Ở tầng mô hình, Gemini được thiết kế với khả năng đa phương thức ngay từ nền tảng, cho phép hiểu và tạo văn bản, mã, hình ảnh, âm thanh và video trong một kiến trúc thống nhất, thay vì ghép nối nhiều hệ thống riêng lẻ. Cửa sổ ngữ cảnh dài và kiến trúc hiệu quả hơn giúp Google không chỉ chạy theo việc tăng số tham số, mà tập trung vào chất lượng suy luận và khả năng xử lý các tác vụ phức tạp.
Ở tầng ứng dụng, Google tích hợp Gemini sâu vào hệ sinh thái sẵn có. Từ bộ công cụ Workspace cho đến sản phẩm tìm kiếm, nơi danh sách liên kết truyền thống dần được thay thế bằng câu trả lời tổng hợp đa phương thức, AI trở thành một phần trực tiếp của trải nghiệm người dùng. Theo Brin, đây là lợi thế mà ít công ty AI thuần túy có thể sao chép nhanh chóng.
Bàn về “Định luật mở rộng”, vốn nhấn mạnh việc tăng dữ liệu và sức mạnh tính toán để cải thiện mô hình, Brin đưa ra một góc nhìn thận trọng hơn. Ông cho rằng trong dài hạn, tiến bộ thuật toán mới là yếu tố quyết định. Lịch sử phát triển khoa học máy tính cho thấy nhiều bước nhảy lớn đến từ cải tiến cách tiếp cận vấn đề, chứ không chỉ từ việc xếp chồng phần cứng.
Quan điểm này cũng giải thích vì sao Google ngày càng chú trọng các kiến trúc hiệu quả hơn, thay vì chạy đua phô trương quy mô. Dù vậy, Brin nhấn mạnh công ty chưa bao giờ từ bỏ đầu tư vào hạ tầng tính toán. Dự án TPU đã được khởi động hơn một thập kỷ trước và chính sự làm chủ toàn bộ chuỗi từ chip, trung tâm dữ liệu đến thuật toán giúp Google duy trì tốc độ lặp nhanh trong bối cảnh nguồn lực tính toán toàn cầu ngày càng khan hiếm.
Nhìn về tương lai, Brin cho rằng rất khó xác định liệu trí tuệ nhân tạo có giới hạn hay không, hoặc liệu nó có thể làm được những điều con người không thể. Theo ông, AI không chỉ là công cụ viết mã hay tạo nội dung, mà là một hệ số khuếch đại năng lực con người. Thay vì lo lắng bị thay thế, thế hệ trẻ nên học cách cộng tác với AI để mở rộng khả năng sáng tạo và tư duy.
Bài phát biểu tại Stanford cho thấy một Sergey Brin thẳng thắn hơn về những sai lầm trong quá khứ, đồng thời cũng thể hiện niềm tin rằng với nền tảng nghiên cứu, hạ tầng và hệ sinh thái sẵn có, Google vẫn có đủ điều kiện để không chỉ bắt kịp mà còn định hình giai đoạn tiếp theo của cuộc đua AI toàn cầu.
