Chào các bạn 👋,
Chúc một ngày thứ Sáu vui vẻ và chào mừng trở lại với Liều Optimism hàng tuần thứ 179!
Chúng tôi bắt đầu viết chuyên mục "Liều lượng hàng tuần" trong thời kỳ thị trường gấu năm 2022 vì có sự mâu thuẫn giữa những thành tựu đáng kinh ngạc mà chúng tôi chứng kiến và sự bi quan (chủ yếu do thị trường gây ra). Vì vậy, tuần này thật tuyệt vời. Chúng tôi sinh ra trong bóng tối.
Ngay cả khi thị trường đang chao đảo, sự đổi mới vẫn tiếp tục diễn ra mạnh mẽ. Nhìn tổng thể hơn.
Chúng ta lại có một tuần tràn đầy Optimism, bao gồm bốn liều bổ sung bên dưới để không làm nhàm chán các thành viên trên toàn thế giới.
Chúng ta bắt đầu thôi.
Có lẽ nhóm của bạn đã sử dụng AI cho mọi thứ: nghiên cứu, hỗ trợ khách hàng, quyết định sản phẩm. Chỉ có một vấn đề… AI thường xuyên đưa ra dự đoán sai về kiến thức của công ty bạn đến 40%.
Trong khi mọi người đang chạy đua để triển khai nhiều công cụ AI hơn, họ lại đang xây dựng trên nền tảng của các wiki lỗi thời, các tài liệu rải rác và kiến thức truyền miệng vốn không được thiết kế để hỗ trợ các quyết định tự động.
Guru đã giải quyết vấn đề này cho các công ty như Spotify và Brex. Họ đã xây dựng hệ thống xác thực AI duy nhất tự động kiểm chứng kiến thức của công ty trước khi các tác nhân AI sử dụng nó. Hãy coi đó như là khâu kiểm soát chất lượng cho bộ não của AI.
Những công ty nào tìm ra giải pháp này đầu tiên sẽ có AI hoạt động hiệu quả. Còn những công ty không tìm ra giải pháp sẽ lãng phí thời gian quý báu của con người vào việc khắc phục những sai lầm tốn kém.
Hãy thử Guru ngay hôm nay!
(1) Giới thiệu Claude Opus 4.6 và Giới thiệu GPT-5.3-Codex
Anthropic và OpenAI, tương ứng
Cuộc đua giữa Anthropic và OpenAI để xây dựng những cỗ máy tư duy thông minh và hữu ích nhất đang ngày càng gay cấn. Một ngày sau khi Anthropic phát hành quảng cáo trong trận Super Bowl, trong đó họ chế giễu OpenAI vì kế hoạch đưa quảng cáo vào sản phẩm của mình (điều mà nhiều người, bao gồm cả Jordi Hays, cho là Bit lừa dối, nhưng lại vô cùng hài hước)…
… cả hai công ty đều tung ra những mô hình mới nhất, thông minh nhất của mình. Anthropic phát hành Opus 4.6 và OpenAI phát hành GPT-5.3-Codex (Codex là mô hình/ứng dụng lập trình của họ).
Opus 4.6 của Anthropic dành cho tất cả mọi người: lập trình tốt hơn, lập kế hoạch dài hạn hơn, chạy phân tích tài chính, nghiên cứu, ETC… Tôi đã dùng thử và thấy nó chắc chắn thông minh hơn (mặc dù may mắn thay, trình soạn thảo của nó vẫn tệ).
GPT-5.3-Codex của OpenAI, với cái tên rất đặc trưng của OpenAI, được dùng để lập trình. Nó tích hợp hoàn hảo vào ứng dụng Codex mà họ vừa phát hành tuần này. Tôi đã dùng GPT 5.2 để xây dựng một trang web cho Not Boring, và thật tuyệt vời khi nó có thể làm được điều đó, nhưng dù tôi có hướng dẫn thế nào đi nữa, thiết kế vẫn rất tệ. Tôi đã yêu cầu GPT 5.3 loại bỏ thiết kế tệ hại đó và tạo ra một cái gì đó đẹp hơn, và nó đã làm khá tốt ngay từ lần đầu tiên. Nó cũng có thể làm những việc như tạo mô hình, thuyết trình và tài liệu, mặc dù tính năng này chưa có sẵn trong Chat.
Trong cả hai trường hợp, các nhà nghiên cứu tại các phòng thí nghiệm đều sử dụng các tác nhân riêng của họ để hỗ trợ nghiên cứu và xây dựng các mô hình mới. OpenAI viết: “Nhìn chung, chúng tôi nhận thấy rằng những khả năng mới này đã giúp tăng tốc mạnh mẽ các nhóm nghiên cứu, kỹ thuật và sản phẩm của chúng tôi.” Đây chính là cơ chế mà những người tin vào sự cất cánh nhanh chóng tin tưởng: các mô hình thông minh đến mức chúng làm cho các mô hình tiếp theo trở nên thông minh hơn, và cứ thế tiếp diễn.
Tôi không biết nói gì khác ngoài việc chúc các bạn vui vẻ khi chơi đùa với những thiên tài mới của mình cuối tuần này.
(2) Như Đá có thể nghĩ
Eric Jang
Bất cứ khi nào các quá trình tư duy logic được vận dụng — tức là, bất cứ khi nào suy nghĩ trong một khoảng thời gian diễn ra theo một hướng dễ chấp nhận — thì đều có cơ hội cho cỗ máy hoạt động.
— Tiến sĩ Vannevar Bush, Như Chúng Ta Có Thể Nghĩ , 1945
Chúng ta đã đến đây bằng cách nào?
Eric Jang là Phó Chủ tịch phụ trách Trí tuệ Nhân tạo tại 1X Technologies, công ty chuyên về robot hình người, và trước đó đã có sáu năm làm việc tại Google Brain robotics, nơi ông đồng lãnh đạo nhóm phát triển SayCan. Ông là một trong những người chế tạo các robot mà chúng ta đã đề cập trong cuộc phỏng vấn về robot với Evan Beard vài tuần trước.
Bài tiểu luận mới của ông, "Như Đá Có Thể Nghĩ ", là một biến tấu dựa trên tác phẩm kinh điển năm 1945 của Vannevar Bush, "Như Chúng Ta Có Thể Nghĩ" , và tiêu đề chính là luận điểm: chúng ta đã dạy đá biết suy nghĩ, và chúng đang trở nên thực sự thông minh.
Bài viết này vừa là lịch sử kỹ thuật, vừa là cẩm nang thực hành, và nó khá chuyên sâu về kỹ thuật, nhưng đây là bản tổng quan ngắn gọn nhất về cách chúng ta đã đến được vị trí hiện tại và những gì chúng ta có thể hướng tới trong tương lai mà tôi từng thấy. Jang đã dẫn dắt người đọc qua dòng dõi trí tuệ của lý luận máy móc, từ các hệ thống logic ký hiệu sụp đổ khi một tiền đề duy nhất sai, đến các mạng lưới niềm tin Bayes bị vấp ngã trong sự bất định chồng chất, cho đến sự kết hợp đột phá giữa tìm kiếm suy luận và trực giác học được của AlphaGo, và cuối cùng là các mô hình lý luận hiện nay, như Opus 4.6 và GPT 5.3.
Trong phần hướng dẫn thực hành, Jang trình bày chi tiết cách xây dựng AlphaGo của riêng mình và cách anh ấy sử dụng AI hiện nay: “Thay vì để các tác vụ huấn luyện chạy qua đêm trước khi đi ngủ, giờ đây tôi để các 'tác vụ nghiên cứu' chạy ngầm với một phiên Claude xử lý một việc gì đó. Tôi thức dậy, đọc báo cáo thí nghiệm, ghi lại một vài nhận xét, rồi yêu cầu 5 cuộc điều tra song song mới.”
Ông ấy nghi ngờ rằng chẳng bao lâu nữa tất cả chúng ta sẽ có quyền truy cập vào khả năng tính toán cấp độ nghiên cứu hiện nay, và khi đó, chúng ta sẽ cần một lượng sức mạnh tính toán khổng lồ. Ông ấy so sánh máy móc tư duy với máy điều hòa không khí, một công nghệ mà Lý Quang Diệu cho rằng đã thay đổi bản chất của nền văn minh bằng cách làm cho vùng nhiệt đới trở nên năng suất hơn. Máy điều hòa không khí hiện tiêu thụ 10% lượng điện toàn cầu. Các trung tâm dữ liệu tiêu thụ chưa đến 1%. Nếu tư duy tự động tạo ra dù chỉ một phần nhỏ lợi ích về năng suất mà điều hòa không khí đã mang lại, thì nhu cầu về sức mạnh tính toán suy luận sẽ rất lớn.
Có lẽ đó là lý do tại sao Google dự kiến chi 185 tỷ đô la cho chi tiêu vốn đầu tư (CapEx) vào năm 2026 và Amazon dự kiến con số thậm chí còn khổng lồ hơn, lên tới 200 tỷ đô la , điều này đã khiến giá cổ phiếu của cả hai công ty lao dốc sau giờ giao dịch.
Việc bán tháo thật tệ, nhưng nếu Jang nói đúng, tất cả những công trình xây dựng đó và nhiều hơn nữa sẽ được đưa vào sử dụng. Tôi đã hỏi "hòn đá biết suy nghĩ" của mình (Claude Opus 4.6) xem nó nghĩ gì về việc bán tháo này. Nó nói với tôi: "Nếu nút thắt cổ chai là điện toán suy luận, hãy xây dựng các trung tâm dữ liệu. Tích hợp theo chiều dọc, tuyệt vời!"
(3) Máy bay không người lái được điều khiển bởi tế bào não chuột nuôi cấy tham gia Giải Grand Prix AI Anduril
Palmer Luckey
Tuy nhiên, đừng vội loại bỏ khả năng tư duy của tế bào!
Giải đua máy bay không người lái AI Grand Prix của Anduril có những quy định nghiêm ngặt: máy bay không người lái giống hệt nhau, không được sửa đổi phần cứng, phần mềm trí tuệ nhân tạo điều khiển. Hơn 1.000 đội đã đăng ký trong 24 giờ đầu tiên để tranh giành giải thưởng 500.000 đô la và một công việc tại Anduril.
Sau đó, một nhóm xuất hiện với kế hoạch sử dụng một máy tính sinh học được chế tạo từ các tế bào não chuột nuôi cấy để điều khiển máy bay không người lái của họ.
Tế bào não chuột. Công ty Cortical Labs của Úc đã chính thức ra mắt CL1 vào năm ngoái: một thiết bị trị giá 35.000 đô la Mỹ, kết hợp các tế bào thần kinh được nuôi cấy trong phòng thí nghiệm với chip silicon. Các tế bào thần kinh được nuôi cấy trên các mảng điện cực, được giữ sống trong một thiết bị hỗ trợ sự sống và học các nhiệm vụ thông qua kích thích điện. Năm 2022, nhóm nghiên cứu đã đặt 800.000 tế bào não người và chuột lên một con chip và dạy mạng lưới này chơi trò Pong trong năm phút. Các tế bào thần kinh hoạt động với công suất vài watt và học hỏi từ lượng dữ liệu ít hơn nhiều so với trí tuệ nhân tạo thông thường.
Vậy: não chuột có phải là "phần mềm" không? Ai mà quan tâm chứ.
“Thoạt nhìn, điều này có vẻ đi ngược lại tinh thần của các quy tắc chỉ dành cho phần mềm. Nhưng nghĩ lại thì, đúng vậy.”
(4)Waymo huy động được 16 tỷ đô la, hiện thực hiện 400.000 chuyến đi mỗi tuần
Waymo
Nhắc đến xe tự lái… Công ty xe tự lái của Alphabet có rất nhiều tiền để cứu sống nhiều người.
Gần 40.000 người Mỹ đã thiệt mạng trong các vụ tai nạn giao thông năm ngoái. Các nguyên nhân hàng đầu, như mất tập trung, say xỉn, mệt mỏi, đều là những vấn đề cơ bản của con người. Waymo không gặp phải những vấn đề đó. Nó an toàn hơn người lái xe, và càng sớm đưa thêm nhiều xe tự lái Waymo (và các loại xe tự lái khác) ra đường thì càng tốt.
May mắn thay, công ty vừa huy động được 16 tỷ đô la, về cơ bản đây là vòng gọi vốn ban đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và chỉ bằng khoảng 10% số tiền mà bất kỳ nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn nào dự định chi cho vốn đầu tư trong năm nay, nhưng điều này sẽ đồng nghĩa với việc sẽ có nhiều xe tự lái hơn trên đường. Vòng gọi vốn này định giá Waymo ở mức 126 tỷ đô la và nâng tổng số vốn đầu tư lên khoảng 27 tỷ đô la. Danh sách các nhà đầu tư cho thấy nếu họ tiếp tục làm tốt công việc của mình, sẽ còn nhiều khoản đầu tư hơn nữa: Sequoia, a16z, DST Global, Dragoneer, Silver Lake, Tiger Global, Fidelity, T. Rowe Price, Kleiner Perkins và Temasek, cùng với nhà đầu tư chính Alphabet. Đây là khoản đầu tư tư nhân lớn nhất từ trước đến nay vào một công ty xe tự lái.
Tuần này chúng ta đang bàn luận rất nhiều về những sự cất cánh nhanh chóng, và Waymo là một ví dụ điển hình về sự phát triển dần dần rồi đột ngột.
Waymo khởi đầu vào năm 2009 như một dự án bí mật của Google, với một nhóm nhỏ kỹ sư đã cải tiến một chiếc Toyota Prius để nó tự lái trên cầu Golden Gate. Trong nhiều năm, câu chuyện cười về xe tự lái luôn là điều phải mất năm năm nữa mới thành hiện thực. Google đã chi 1,1 tỷ đô la từ năm 2009 đến năm 2015 mà hầu như không có gì để bán. Những người bi quan đã thắng thế. Câu chuyện cười về việc xe tự lái phải mất năm năm nữa mới thành hiện thực vẫn tiếp tục được đón nhận.
Và rồi nó bắt đầu hoạt động hiệu quả. 127 triệu dặm đường đã được lái hoàn toàn tự động. Giảm 90% số vụ tai nạn gây thương tích nghiêm trọng so với người lái. 15 triệu chuyến đi chỉ riêng trong năm 2025 (gấp 3 lần năm 2024). Hơn 400.000 chuyến đi mỗi tuần trên sáu khu vực đô thị lớn của Hoa Kỳ.
Chúng hiện có mặt ở Phoenix, San Francisco, Los Angeles, Austin, Atlanta, Miami. Nếu bạn đã từng trải nghiệm đi thử ở một trong những thành phố đó, điều khiến bạn ấn tượng là cảm giác từ viễn tưởng chuyển sang bình thường diễn ra nhanh chóng đến mức nào. Giờ đây, họ đang lên kế hoạch triển khai tại hơn 20 thành phố khác vào năm 2026, bao gồm Tokyo và London. Cứu sống nhiều người trên toàn cầu.
Con cái tôi sẽ chẳng bao giờ có bằng lái xe, phải không?
(5) Báo cáo về xu hướng công nghệ trái ngược
Vốn ngược Vốn
Bạn bè tôi ở Contrary vừa phát hành Báo cáo Xu hướng Công nghệ thường niên, đầy ắp biểu đồ, dữ liệu và những phân tích chuyên sâu trên nhiều lĩnh vực công nghệ. Đây là một trong những tài liệu lạc quan nhất mà tôi từng đọc trong thời gian gần đây.
Một vài điều thực sự nổi bật. Các công cụ AI đang được áp dụng với tốc độ chóng mặt, khiến đường cong tăng trưởng của internet trông có vẻ chậm chạp. OpenEvidence, một công cụ AI dành cho bác sĩ, đã đạt 300.000 người kê đơn hoạt động chỉ trong 11 tháng, một cột mốc mà Doximity, công ty dẫn đầu trước đây, phải mất 11 năm mới đạt được. ChatGPT có 800 triệu người dùng hoạt động hàng tuần với tỷ lệ giữ chân người dùng gần bằng Google Search. Và các công cụ AI lập trình như GitHub Copilot, Cursor và Claude Code đều đang tiến gần hoặc đạt doanh thu hàng năm 1 tỷ đô la. Các công ty AI đang đạt được các cột mốc doanh thu nhanh hơn 37% so với các công ty SaaS truyền thống.
Về năng lượng, các con số thật đáng kinh ngạc. Chào mừng đến với KỶ NGUYÊN ĐIỆN TỬ. Tổng sản lượng điện của Mỹ dự kiến sẽ tăng 35-50% vào năm 2040, được thúc đẩy bởi các trung tâm dữ liệu, xe điện và sản xuất công nghiệp. Quốc gia này đang đầu tư 1,3 nghìn tỷ đô la vào chi phí Vốn liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) vào năm 2027, và 3-5 nghìn tỷ đô la vào chi tiêu cho trung tâm dữ liệu toàn cầu vào năm 2030. Trong khi đó, năng lượng gió và năng lượng mặt trời là những nguồn năng lượng phát triển nhanh nhất trên toàn cầu, và công suất sản xuất chip của Mỹ dự kiến sẽ tăng 203% từ năm 2022 đến năm 2032, gấp hơn hai lần mức trung bình toàn cầu. Nước Mỹ đang xây dựng lại.
Và rồi còn những dự án đột phá nữa. Lonestar Data Holdings đã gửi một thiết bị lưu trữ dữ liệu lên Moon vào năm 2025. Báo cáo này chỉ ra cách các căn cứ trên Mặt Trăng có thể khai thác heli-3 để tạo ra năng lượng nhiệt hạch sạch (điều mà For All Mankind đã dự đoán), các kim loại đất hiếm cho xe điện và pin, và các kim loại nhóm bạch kim cho pin nhiên liệu hydro. Artemis II, một chuyến bay có người lái ngang qua Mặt Trăng, dự kiến diễn ra vào tháng 4 năm 2026. Lực lượng Không gian Hoa Kỳ muốn xây dựng một lò phản ứng hạt nhân 100kW trên Mặt Moon vào cuối thập kỷ này. Microsoft đã nhấn chìm một trung tâm dữ liệu xuống dưới nước và ghi nhận số lỗi phần cứng giảm đi 8 lần. 90% nhà máy của Mỹ vẫn hoạt động mà không cần robot, điều đó có nghĩa là chúng ta còn rất nhiều tiềm năng tăng năng suất phía trước.
Tất nhiên, cũng có những thách thức: cơ sở hạ tầng lưới điện cũ kỹ, tình trạng thiếu nước xung quanh các trung tâm dữ liệu, và thực tế là 60% CEO cho rằng các dự án AI vẫn chưa mang lại lợi nhuận đầu tư tích cực. Nhưng điều quan trọng nhất là quá trình xây dựng đang diễn ra, tốc độ áp dụng là có thật, và quy mô đầu tư chưa từng thấy trước đây.
Chúng ta đang sống trong một cuốn tiểu thuyết khoa học viễn tưởng. Thật là một thời đại tuyệt vời!
Skyryse, Machina Labs, OpenAI x Gingko, General Matter x Mario
Đọc thêm
