Tại hội nghị AI Ascent 2026, Sequoia Capital đã công bố sự ra đời của kỷ nguyên AGI, định nghĩa nó là các tác nhân AI có khả năng phục hồi sau thất bại và kiên trì hoàn thành nhiệm vụ. Bài báo chỉ ra rằng cuộc cách mạng AI đại diện cho một bước nhảy vọt về chất lượng từ giao tiếp sang điện toán, với các tác nhân có tuổi thọ cao đạt được những đột phá và mở khóa một thị trường dịch vụ trị giá nghìn tỷ đô la. Các doanh nhân nên theo đuổi chiến lược MAD: xây dựng hệ thống bảo vệ tập trung vào khách hàng, tối ưu hóa khả năng cung cấp sản phẩm và thu hẹp khoảng cách phổ biến công nghệ. Cuộc cách mạng nhận thức này sẽ thay đổi thế giới một cách sâu sắc giống như cuộc Cách mạng Công nghiệp, nhưng kết nối con người vẫn là giá trị cốt lõi.

Tác giả và nguồn bài viết: Deep Thinking Circle

Tại hội nghị AI Ascent năm 2026, Sequoia Capital đã đưa ra một tuyên bố mang tính đột phá: Chúng ta hiện đang ở trong kỷ nguyên Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI). Khi các tác nhân AI có thể phục hồi sau thất bại và kiên trì hoàn thành nhiệm vụ, điều này tạo nên trí tuệ nhân tạo khả thi về mặt thương mại. Bài viết này cung cấp độ sâu về ba đặc điểm chính của cuộc cách mạng nhận thức này: thị trường dịch vụ trị giá nghìn tỷ đô la, tăng trưởng theo cấp số nhân và bước nhảy vọt về chất lượng từ cuộc cách mạng truyền thông sang cuộc cách mạng điện toán.

Bạn đã bao giờ nghĩ rằng chúng ta có thể đang sống trong kỷ nguyên Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) chưa? Không phải một cảnh trong phim khoa học viễn tưởng, không phải một tương lai xa vời, mà là ngay bây giờ, ngay lúc này. Tại hội nghị AI Ascent năm 2026, ba đối tác của Sequoia Capital, Pat Grady, Sonya Huang và Konstantine Buhler, đã trực tiếp tuyên bố: Đây chính là AGI. Tuyên bố này đã gây ấn tượng sâu sắc với tôi. Không phải vì họ sử dụng thuật ngữ này, mà vì họ đã đưa ra một định nghĩa cực kỳ thực tế: Nếu bạn có thể gửi một tác nhân AI để hoàn thành một nhiệm vụ, và nó có thể phục hồi sau lỗi và kiên trì cho đến khi nhiệm vụ hoàn thành, thì đó chính là AGI. Từ góc độ kinh doanh, góc độ thực tiễn và góc độ chức năng, điều này là đủ.

Sau khi nghe toàn bộ bài phát biểu, tôi cảm thấy như mình vừa có một sự giác ngộ bất ngờ. Trong vài năm qua, chúng ta đã thảo luận về việc trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thay đổi thế giới như thế nào, nhưng hầu hết mọi người có lẽ vẫn tập trung vào tiềm năng của nó trong việc "cải thiện hiệu quả làm việc của chúng ta từ 10% đến 40%". Quan điểm của Sequoia là: ô tô đã đến. Không phải là một con ngựa nhanh hơn, mà là một chiếc ô tô thực sự. Điều này có nghĩa là không phải những cải tiến nhỏ, mà là một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta làm việc. Lái xe hoàn toàn khác với cưỡi ngựa, và sản xuất ô tô hoàn toàn khác với nuôi ngựa. Chúng ta đang trải nghiệm một cuộc đua có bản chất khác.

Đây không phải là cuộc cách mạng truyền thông, mà là cuộc cách mạng điện toán. Pat Grady đã nêu ra một quan điểm quan trọng trong bài phát biểu của mình mà tôi cho rằng là vô cùng quan trọng: cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI) khác biệt so với bất kỳ cuộc cách mạng công nghệ nào chúng ta từng trải qua trong quá khứ. Internet, điện toán đám mây, internet di động—tất cả đều là những cuộc cách mạng truyền thông, về cách thức phân phối thông tin. Nhưng AI là một cuộc cách mạng điện toán, về cách thức xử lý thông tin. Điều này nghe có vẻ chỉ là sự khác biệt về mặt ngữ nghĩa, nhưng trên thực tế, chúng là hai làn sóng hoàn toàn khác nhau.

Tôi hiểu sâu sắc những hệ lụy của sự khác biệt này. Cuộc cách mạng truyền thông được đặc trưng bởi cơ sở hạ tầng tương đối ổn định; khi bạn xây dựng các ứng dụng trên đó, cơ sở hạ tầng cơ bản không thay đổi hàng ngày. Nhưng cuộc cách mạng điện toán thì khác; nền tảng dưới chân bạn liên tục chuyển động. Bất cứ khi nào các khả năng mới xuất hiện, nền tảng công nghệ để xây dựng chúng đều thay đổi hàng ngày. Trong vài năm qua, chúng ta đã trải qua ba bước ngoặt lớn: ChatGPT vào tháng 11 năm 2022 đã chứng minh sức mạnh của việc huấn luyện trước; vài năm sau, khả năng suy luận của mô hình O1 đã dẫn đến sự xuất hiện của quy luật tỷ lệ thứ hai trong tính toán thời gian mở rộng; và gần đây hơn, Claude Code, Opus 4.5 và 4.7 đã cho thế giới thấy sức mạnh của các tác nhân tầm xa.

Tôi nghĩ Pat nói đúng. Có một bước ngoặt rõ rệt giữa điểm uốn thứ hai và thứ ba; đó là một sự thay đổi không liên tục. Hai điểm uốn đầu tiên vẫn đang giúp AI thông minh hơn, nhưng điểm uốn thứ ba cho phép AI thực sự hoàn thành công việc. Đó là lý do tại sao Sequoia dám tuyên bố, "Đây là AGI." Ngay cả khi bạn không đồng ý rằng đây là AGI, tôi cho rằng tất cả chúng ta đều có thể thấy rằng chiếc xe đã đến rồi. Trong vài năm qua, chúng ta đã có nhiều "con ngựa nhanh hơn" - các ứng dụng giúp tăng hiệu quả của bạn lên 10% hoặc 40%, nhưng không thay đổi căn bản cách bạn làm việc. Giờ đây, chúng ta bắt đầu thấy những "chiếc xe" - các ứng dụng giúp tăng hiệu quả của bạn lên gấp 10 hoặc 40 lần và hoàn toàn thay đổi cách bạn làm việc, bản chất công việc của bạn, và thậm chí cả bản chất của tổ chức của bạn.

Sự thay đổi này đã tác động sâu sắc đến cá nhân tôi. Tôi nhận ra rằng chúng ta không thể tiếp tục suy nghĩ về AI theo những cách cũ nữa. Đây không phải là một sự thay đổi dần dần có thể thích nghi từ từ; đây là một sự chuyển đổi mô hình đòi hỏi phải suy nghĩ lại ngay lập tức về mọi thứ. Từ thiết kế sản phẩm và mô hình kinh doanh đến cấu trúc tổ chức, mọi thứ đều cần được xem xét lại.

Bước đột phá thực sự của các tác nhân dài hạn

Trong bài phát biểu của mình, Sonya Huang đã kể lại quá trình tiến hóa của các tác nhân, một lịch sử mà tôi thấy đặc biệt minh họa. Năm 2022, các dự án như AutoGPT và Baby AGI đã trở thành hiện tượng chỉ sau một đêm trên GitHub. Cách tiếp cận của họ là cung cấp cho GPT-3 một số công cụ, gói gọn nó trong một vòng lặp và cho nó chạy hướng tới một mục tiêu. Nghe có vẻ đầy hứa hẹn, cho đến khi bạn chứng kiến ​​những tác nhân này thất bại hết lần này đến lần khác. Nó có phần dễ thương, có phần đáng yêu, nhưng hoàn toàn vô dụng.

Ví dụ này nhắc nhở chúng ta rằng chúng ta đã biết các agent sẽ xuất hiện từ nhiều năm trước, nhưng các mô hình lúc đó chưa sẵn sàng. Quay trở lại hiện tại, và khoảng đầu năm nay, mọi thứ đã thực sự thay đổi. Đột nhiên, agent có mặt ở khắp mọi nơi, và chúng dường như thực sự hoạt động hiệu quả. Claude Code là một thành công lớn đối với cộng đồng công nghệ, trong khi OpenClaw (và tất cả các sản phẩm cùng dòng Lobster) đã giúp bất cứ ai có điện thoại đều có thể tạo ra agent. Cho dù bạn là một kỹ sư chuyên nghiệp hay một người bình thường, điểm mấu chốt là giờ đây bất cứ ai cũng có thể tạo ra agent.

Sonya đưa ra một định nghĩa về tác nhân mà tôi thấy rất chính xác: tác nhân là một hệ thống nhận thức hoàn cảnh, lựa chọn hành động và tự động tiến tới mục tiêu. Cụ thể hơn, tác nhân có ba thành phần chức năng. Thứ nhất là khả năng suy luận và lập kế hoạch, đây là mức độ cơ bản của trực giác và tư duy tức thời. Thứ hai là khả năng thực hiện hành động, bao gồm sử dụng công cụ, tìm kiếm, viết và biên soạn. Thứ ba là khả năng lặp đi lặp lại hướng tới mục tiêu; sự kiên trì này cho phép tác nhân hoàn thành nhiệm vụ trong thời gian dài. Khả năng hành động (năng lực hành động) kết hợp ba điểm này; nói một cách đơn giản, đó là khả năng hoàn thành công việc.

Tôi đặc biệt chú ý đến biểu đồ mà Sonya trình bày, được gọi là "Biểu đồ đo lường", dùng để đánh giá thời gian một mô hình có thể duy trì hiệu suất của nó trên nhiệm vụ phức tạp mà không bị sai lệch. Một năm trước, con số này chỉ khoảng vài chục phút; ngày nay, nó đã lên đến hàng giờ. Đây là bước tiến quan trọng nhất. Mô hình cuối cùng đã đủ mạnh để duy trì hiệu suất của nó trên nhiệm vụ kéo dài. Đây không phải là một cải tiến nhỏ; đó là một bước nhảy vọt về chất lượng từ "không thể sử dụng" sang "có thể sử dụng".

Các tác nhân mà chúng ta thấy ngày nay tồn tại trên một thang đo "tính tác nhân" khác nhau. Lấy lập trình làm ví dụ. Năm 2023, chúng ta có tính năng tự động hoàn thành bằng phím Tab, trong đó trí tuệ nhân tạo hỗ trợ con người trên một dòng lệnh duy nhất. Điều này ngày càng hữu ích, nhưng không mang tính cách mạng. Giờ đây, chúng ta có phát triển tác nhân, nơi con người trò chuyện với tác nhân, hướng dẫn nó phải làm gì và có khả năng quản lý một đội ngũ các tác nhân. Nhưng mô hình này đang được đẩy mạnh hơn nữa. Hiện nay, chúng ta thấy các tác nhân chạy ngầm, tác nhân bất đồng bộ và các tác nhân tạo ra các tác nhân con. Sonya cho rằng toàn bộ mô hình tác nhân bất đồng bộ có thể vượt trội hơn mô hình hiện tại về số lượng vì đòn bẩy trong hệ thống rất lớn. Đi đầu là cái mà bà gọi là "nhà máy bóng tối", loại bỏ hoàn toàn sự giám sát của con người khỏi hệ thống. Điều này nghe có vẻ điên rồ, nhưng bà nói rằng nó đã được thấy trong hoàn cảnh sản xuất, bao gồm cả các công ty an ninh mạng. Điều này là khả thi, miễn là có đủ các biện pháp bảo vệ và kỹ thuật tốt.

Tôi vừa hào hứng vừa lo lắng về khái niệm "nhà máy tối". Hào hứng vì nó đại diện cho bước nhảy vọt tối thượng về năng suất, lo lắng vì điều đó có nghĩa là chúng ta thực sự sẽ phải giao phó những quyết định quan trọng cho trí tuệ nhân tạo. Nhưng tôi cũng nhận ra rằng đây có thể là một xu hướng tất yếu. Các tác nhân đang phát triển từ những trợ lý thực hiện các nhiệm vụ nhỏ thành những thực tập sinh được quản lý, rồi đến những thực tập sinh tự quản lý, và cuối cùng là những thực tập sinh đủ tin cậy để được triển khai vào hoàn cảnh sản xuất mà không cần giám sát. Sự tiến hóa này không chỉ diễn ra trong lập trình, mà còn trong tất cả các ứng dụng tác nhân.

Tại sao cơ hội lần lại to lớn đến vậy?

Trong bài phát biểu của mình, Pat đã nhấn mạnh ba khía cạnh độc đáo của làn sóng AI lần, mỗi khía cạnh theo tôi cho rằng xứng đáng được xem xét kỹ lưỡng. Thứ nhất, đây là làn sóng lớn nhất từ ​​trước đến nay. Trong 15 năm trước khi chuyển đổi sang điện toán đám mây, tổng thị trường tiềm năng (TAM) của phần mềm tăng trưởng từ khoảng 350 tỷ đô la lên 650 tỷ đô la, trong đó điện toán đám mây chiếm khoảng 400 tỷ đô trong đó. Nhưng giờ đây, khía cạnh hoàn toàn mới là thu nhập dịch vụ, có thể lên tới 10 nghìn tỷ đô la. Pat cho biết họ không biết con số chính xác – 10 nghìn tỷ đô la, 5 nghìn tỷ đô la hay 50 nghìn tỷ đô la – nhưng họ biết rằng chỉ riêng dịch vụ pháp lý tại Mỹ đã đại diện cho một thị trường trị giá 400 tỷ đô la. Đó chỉ là một lĩnh vực chuyên ngành và một khu vực địa lý, nhưng nó đã tương đương với quy mô toàn bộ thị trường phần mềm.

Tôi hiểu con số này như sau: trước đây, chúng ta chỉ tối ưu hóa phần mềm; giờ đây, chúng ta đang thay thế các dịch vụ. Mặc dù thị trường phần mềm rất lớn, nhưng thị trường dịch vụ còn lớn hơn nhiều. Khi AI thực sự có thể thực hiện công việc của luật sư, bác sĩ, nhà phân tích và chuyên gia tư vấn, chúng ta đang mở ra một thị trường có quy mô hoàn toàn khác. Đây không phải là phần mềm đang thống trị thế giới; mà là AI đang "nuôi" ngành dịch vụ. Ý nghĩa sâu sắc của sự thay đổi này là chúng ta không còn bị giới hạn bởi việc cấp phép phần mềm và các mô hình kinh doanh dựa trên đăng ký, mà có thể tính phí trực tiếp dựa trên kết quả, giống như việc thuê một nhà cung cấp dịch vụ.

Con số này thật đáng kinh ngạc. Chúng ta luôn coi phần mềm là một thị trường khổng lồ, nhưng giờ đây trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một thị trường dịch vụ – một cơ hội lớn hơn nhiều lần. Sonya đã nhấn mạnh điều này trong bài phát biểu của mình: dịch vụ là phần mềm mới. Đây không chỉ là một khẩu hiệu; đó là hiện thực. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, bạn có thể thuê một người đại diện để phân tích bộ gen của mình, cung cấp lời khuyên cá nhân hóa, thậm chí kê đơn thuốc và đề xuất các thử nghiệm lâm sàng. Trong lĩnh vực luật pháp, bạn có thể thuê người đại diện để đàm phán hợp đồng, xử lý các vụ kiện và giải quyết tranh chấp thay mặt bạn. Trong toán học và khoa học, chúng ta thấy các người đại diện giải quyết bài toán Erdős hoặc khám phá ra các siêu dẫn mới. Trong lĩnh vực tiêu dùng, các người đại diện cá nhân có thể quản lý hộp thư đến, lịch, tài chính của bạn và thậm chí giúp bạn khai thuế.

Tôi cho rằng lý do các tác nhân có thể được triển khai nhanh chóng và trên quy mô lớn như vậy là vì tính kinh tế rất rõ ràng. Những so sánh của Sonya rất thuyết phục: con người khó có mở rộng, trong khi các tác nhân có thể mở rộng vô hạn nhờ khả năng tính toán; con người khó giữ được sự hạnh phúc (cô ấy nói đùa rằng chỉ có cô ấy là luôn hạnh phúc), trong khi các tác nhân ít tốn kém chi phí bảo trì; con người đắt đỏ, bạn trả token cho họ, nhưng bạn trả cho các tác nhân bằng token, và chi phí hoàn thành nhiệm vụ bằng token thường thấp hơn chi phí lương tương đương. Con người ngày nay nhìn chung thông minh hơn, nhưng những bài học cay đắng vẫn tiếp tục được rút ra, và chẳng bao lâu nữa các tác nhân sẽ thông minh hơn con người trong nhiều lĩnh vực.

Đặc điểm thứ hai là đây là làn sóng nhanh nhất. Tất cả chúng ta đều cảm nhận được điều đó. Trên các slide của Pat, khoảng trống về trí tuệ nhân tạo đang được lấp đầy rất nhanh chóng. Những logo này đến từ các công ty đã đạt thu nhập hơn 1 tỷ đô la nhờ sự chuyển đổi do điện toán đám mây, internet di động và giờ là trí tuệ nhân tạo mang lại. Với tốc độ hiện tại, sẽ có nhiều công ty khác nữa xuất hiện. Tốc độ này có nghĩa là chúng ta không có nhiều thời gian để thích nghi chậm rãi; chúng ta phải hành động nhanh chóng. Nhưng Pat cũng nhắc nhở chúng ta về một thực tế quan trọng: không có vị trí dẫn đầu nào là an toàn. Ông sử dụng một phép so sánh trong cuộc đua: "Bạn không thể vượt qua 15 chiếc xe dưới trời nắng, nhưng bạn có thể vượt qua 15 chiếc xe dưới trời mưa." Giờ đây, các mô hình nền tảng đang tung ra các khả năng mới như một cơn mưa xối xả, điều đó có nghĩa là không có vị trí dẫn đầu nào là an toàn, nhưng cũng có nghĩa là bất cứ ai cũng có thể chiến thắng.

Tôi hiểu quan điểm này như sau: Trong hoàn cảnh công nghệ ổn định (những ngày thuận lợi), lợi thế người tiên phong là rất quan trọng, và những người đến sau sẽ khó bắt kịp. Tuy nhiên, trong hoàn cảnh công nghệ thay đổi nhanh chóng (những ngày khó khăn), mọi thứ trở nên không chắc chắn, và các cơ hội mới liên tục xuất hiện. Những người dẫn đầu ngày hôm nay có thể trở thành những người tụt hậu ngày mai bởi vì những khả năng mới làm thay đổi cuộc chơi. Điều này tạo ra cả thách thức và cơ hội cho các doanh nhân. Thách thức nằm ở việc cần phải liên tục thích nghi và phát triển, trong khi cơ hội nằm ở chỗ bạn luôn có cơ hội vượt qua các đối thủ cạnh tranh, miễn là bạn có thể tận dụng tốt hơn các khả năng mới.

Đặc điểm thứ ba, mà tôi đã đề cập trước đó, là đây là một cuộc cách mạng về điện toán, chứ không phải là một cuộc cách mạng về truyền thông. Pat đặc biệt nhấn mạnh tầm quan trọng của điểm này. Các cuộc cách mạng trong quá khứ như internet, điện toán đám mây và internet di động là những cuộc cách mạng về cách thức phân phối thông tin—chúng là những cuộc cách mạng về truyền thông. Những cuộc cách mạng này được đặc trưng bởi cơ sở hạ tầng tương đối ổn định; bạn có thể xây dựng các ứng dụng trên một nền tảng tương đối ổn định. Nhưng AI thì khác. AI là một cuộc cách mạng về cách thức xử lý thông tin—đó là một cuộc cách mạng về điện toán. Điều này có nghĩa là nền tảng công nghệ mà bạn đang sử dụng liên tục thay đổi, và nền tảng công nghệ đó cũng thay đổi hàng ngày.

Pat nói rằng trong suốt sự nghiệp của thế hệ ông, họ chỉ trải qua cuộc cách mạng truyền thông. Đây mới là cuộc cách mạng máy tính thực sự lần. Sự khác biệt này có ý nghĩa vô cùng sâu sắc. Trong cuộc cách mạng truyền thông, bạn có thể lập kế hoạch 5 năm và thực hiện nó. Nhưng trong cuộc cách mạng máy tính, kế hoạch 5 năm trở nên vô nghĩa vì khả năng cơ bản của nó có thể thay đổi căn bản mỗi tháng. Điều này đòi hỏi một tư duy chiến lược hoàn toàn khác – một tư duy linh hoạt và dễ thích ứng hơn.

Khung chiến lược MAD dành cho doanh nhân

Pat đưa ra một khuôn khổ tư vấn cho các doanh nhân xây dựng ứng dụng dựa trên các mô hình, mà ông gọi là MAD. Ông nói đùa rằng đó là lời khuyên miễn phí, vì vậy nó đáng giá từng xu bạn bỏ ra. Nhưng tôi nghĩ khuôn khổ này vô cùng quý giá vì nó trực tiếp giải quyết cách xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững trong thế giới thay đổi nhanh chóng này. HỆ THỐNG BẢO VỆ là viết tắt của Modes (Chế độ), Affordance (Khả năng tương tác) và Diffusion (Sự lan tỏa).

Trước khi thảo luận về MAD (Marketing as a Demand - Tiếp thị theo nhu cầu), Pat đã giới thiệu khái niệm về chu kỳ bán hàng, đại diện cho các giai đoạn khác nhau trong Chuỗi giá trị từ ý tưởng đến sự hài lòng của khách hàng. Quan điểm cốt lõi của ông là: nếu bạn nhìn nhận từ góc độ công nghệ, bạn sẽ xử lý từng giai đoạn của Chuỗi giá trị theo một cách nhất định. Nhưng nếu bạn nhìn nhận từ góc độ khách hàng, bạn sẽ xử lý từng giai đoạn theo một cách hoàn toàn khác.

Đây là một điểm khá trái ngược với trực giác nhưng lại khiến tôi chú ý. Trong cuộc cách mạng máy tính – cuộc cách mạng xử lý thông tin – bạn có thể muốn nhìn xuống tất cả những thứ mới mẻ thú vị liên tục xuất hiện. Nhưng để xây dựng hệ thống bảo vệ bảo vệ" vững chắc, bạn thực sự nên nhìn lên, bởi vì khách hàng của bạn thay đổi nhanh hơn nhiều so với khả năng của bạn. Sản phẩm bạn xây dựng có thể trở nên lỗi thời vào ngày mai, nhưng độ sâu mà bạn xây dựng xung quanh khách hàng sẽ tồn tại lâu hơn nhiều.

Về các Mô hình, Pat nhấn mạnh rằng điều này không có nghĩa là sản phẩm và công nghệ không quan trọng—chúng cực kỳ quan trọng, và thường thì những sản phẩm tốt nhất sẽ chiến thắng. Tuy nhiên, trong một thế giới mà sản phẩm và khả năng thay đổi nhanh chóng, khi nghĩ về hệ thống bảo vệ bền vững, ông khuyến khích chúng ta nên tập trung vào khách hàng nhất có thể, xem xét tất cả các cách chúng ta có thể xây dựng xung quanh khách hàng. Tôi hiểu điều này có nghĩa là thấu hiểu sâu sắc quy trình làm việc, khó khăn và quá trình ra quyết định của khách hàng, xây dựng lòng tin và trở thành một phần không thể thiếu trong việc kinh doanh của họ. Khi công nghệ thay đổi, mối quan hệ khách hàng này cho phép bạn tiếp tục phục vụ họ, ngay cả với các công nghệ khác nhau.

Pat đã mượn khái niệm về khả năng sử dụng (affordance) từ thế giới thiết kế, và tôi nghĩ đó là một lựa chọn đặc biệt tốt. Cái búa là một vật thể có khả năng sử dụng. Nếu anh ấy đưa cho con trai hai tuổi của mình một cái búa, đứa trẻ sẽ biết phải làm gì—cầm lấy nó và bắt đầu đập vào mọi thứ. Đó là lý do tại sao họ không đưa búa cho con trai mình. Một vật thể có khả năng sử dụng không cần giải thích; mọi người biết cách sử dụng nó.

Pat đã đưa ra một ví dụ điển hình. Claude Code vô cùng mạnh mẽ, nhưng đối với một nhân viên trung bình của các công ty thuộc Fortune 500, việc mở một thiết bị đầu cuối và xem họ có thể đi được bao xa lại là một câu chuyện khác. Mặc dù mạnh mẽ, nhưng nó không hề dễ tiếp cận về mặt chi phí. Đây không phải là lời chỉ trích dành cho Anthropic, mà là một cơ hội cho bất kỳ ai muốn phát triển dựa trên nền tảng này. Nhiệm vụ của bạn là tạo ra con đường dễ dàng nhất cho khách hàng cụ thể của bạn và các vấn đề cụ thể của họ, cho phép họ dễ dàng tìm thấy kết quả mà việc kinh doanh của họ cần.

Theo hiểu biết của tôi, khái niệm về khả năng tương tác (affordance) cho rằng có một khoảng cách đáng kể giữa khả năng kỹ thuật và khả năng thực tế của người dùng trong việc sử dụng chúng. Ngay cả công cụ mạnh mẽ nhất cũng vô dụng nếu người dùng không biết cách sử dụng hoặc nếu nó quá phức tạp để sử dụng. Cơ hội dành cho các công ty ở lớp ứng dụng là thu hẹp khoảng cách này, chuyển đổi công nghệ mạnh mẽ nhưng phức tạp thành trải nghiệm người dùng đơn giản và trực quan. Điều này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về mô hình tư duy của người dùng, trình độ kỹ năng của họ và hoàn cảnh làm việc của họ. Bạn không cần phải dạy người dùng cách sử dụng công nghệ phức tạp; bạn đang điều chỉnh công nghệ cho phù hợp với thói quen làm việc hiện có của người dùng.

Khoảng cách lan tỏa là chiều thứ ba của cơ hội dành cho các công ty ở lớp ứng dụng. Pat chỉ ra rằng tốc độ lan tỏa năng lực ra thị trường chậm hơn nhiều so với tốc độ tạo ra những năng lực đó. Khoảng cách này càng mở rộng khi các mô hình nền tảng phát triển nhanh hơn mức trung bình của các công ty trong danh sách Fortune 500, và cơ hội cũng tăng lên tương ứng.

Theo tôi hiểu, quan điểm này cho rằng sự đổi mới luôn bắt nguồn từ các phòng thí nghiệm và các công ty tiên tiến, nhưng hầu hết các doanh nghiệp cần thời gian để áp dụng những đổi mới này. Họ cần đánh giá, thử nghiệm, tích hợp và đào tạo. Khoảng cách này đặc biệt lớn trong kỷ nguyên AI vì công nghệ đang phát triển rất nhanh chóng. Các mô hình và khả năng mới được ra mắt mỗi ngày, nhưng hầu hết các doanh nghiệp vẫn đang cố gắng tìm hiểu cách sử dụng các công nghệ từ sáu tháng trước. Khoảng cách này tạo ra cơ hội cho các công ty ở lớp ứng dụng – giúp các doanh nghiệp thu hẹp khoảng cách này và cho phép họ thực sự sử dụng các khả năng mới nhất.

Pat tóm tắt: Đối với hệ thống bảo vệ , hãy suy nghĩ càng nhiều càng tốt từ góc nhìn của khách hàng; đối với khả năng chi trả, hãy nghĩ nhiều nhất có thể về việc tạo ra con đường dễ dàng nhất cho khách hàng của bạn; khoảng cách phân phối đó chính là cơ hội của bạn. Ba khía cạnh này kết hợp lại tạo thành một khuôn khổ hoàn chỉnh để xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên AI.

Nhưng Pat không dừng lại ở đó. Ông ấy cũng đặc biệt nhắc nhở chúng ta rằng, mặc dù hình ảnh minh họa các khoảng trống đang được lấp đầy có thể khiến một số người nản lòng, cảm thấy không còn cơ hội nào, nhưng điều quan trọng cần nhớ là: không có vị trí dẫn đầu nào là an toàn. Các mô hình nền tảng hiện đang triển khai các khả năng mới với tốc độ chóng mặt, có nghĩa là các công ty dường như đã nắm chắc thị phần có thể bị Sự lật đổ địa vị dẫn đầu chỉ sau một đêm. Đồng thời, điều đó cũng có nghĩa là bất cứ ai cũng có thể chiến thắng, miễn là bạn có thể tận dụng tốt hơn các khả năng mới và thích ứng với sự thay đổi nhanh hơn.

Tôi hoàn toàn đồng ý với quan điểm này. Trong một hoàn cảnh công nghệ ổn định, lợi thế người tiên phong là rất quan trọng; hiệu ứng mạng lưới và lợi thế quy mô có thể tạo ra những rào cản đáng kể. Tuy nhiên, trong một hoàn cảnh công nghệ thay đổi nhanh chóng, những rào cản này có thể trở nên không đáng kể chỉ sau một đêm. Các khả năng mới có thể khiến kiến ​​trúc sản phẩm cũ trở nên lỗi thời, và các phương pháp tương tác mới có thể thay đổi thói quen của người dùng. Đó là lý do tại sao Pat nói, "Thật tuyệt vời khi được sống trong thời đại này" - cơ hội vô cùng rộng mở cho những ai dám đổi mới và hành động nhanh chóng.

Đặc vụ có mặt ở khắp mọi nơi

Trong bài thuyết trình của mình, Sonya đã phác họa một bức tranh về một thế giới nơi các tác nhân (agent) hiện diện ở khắp mọi nơi, một viễn cảnh mong đợi mà tôi thấy vừa thú vị vừa đáng suy ngẫm. Cô ấy nói rằng mọi người đang xây dựng các tác nhân cho mọi thứ. Một số thì khá ngớ ngẩn, chẳng hạn như một tác nhân OpenClaw báo cáo hành vi trốn thuế của hàng xóm bạn cho cơ quan thuế (cô ấy nói, "Xin đừng làm vậy, hoặc có thể cứ làm đi"). Một số thì mang tính khởi nghiệp, với các tác nhân chạy các chiến dịch truyền thông tạo sinh để bán dịch vụ xây dựng. Và sau đó là cấp độ chuyên nghiệp, cô ấy nói, với một cuộc cạnh tranh khốc liệt trong nội bộ Sequoia để xem ai có thể xây dựng các tác nhân tốt nhất để hoàn thành công việc hiệu quả hơn.

Tốc độ và quy mô triển khai tác nhân sẽ chưa từng có tiền lệ vì lợi ích kinh tế quá rõ ràng, và bản thân các tác nhân vốn dĩ có mở rộng. Điều này không có nghĩa là con người chúng ta sẽ mất việc; Sonya cho rằng khả năng thích ứng là một đặc điểm độc đáo của con người. Nhưng chúng ta kỳ vọng việc triển khai các tác nhân ở lớp ứng dụng sẽ diễn ra cực kỳ nhanh chóng và trên quy mô lớn.

Khi cộng tất cả những điều này lại, số lượng các đại lý đang tăng lên theo cấp số nhân, thậm chí có thể là siêu cấp số nhân. Sonya cho rằng chúng ta đang tiến gần đến một điểm mà mọi thứ trở nên thực sự kỳ lạ. Điều gì sẽ xảy ra khi giao dịch diễn ra giữa các đại lý? Họ có thể trả tiền cho nhau không? Điều gì sẽ xảy ra khi các đại lý thực sự có thể đàm phán các điều khoản với nhau? Liệu chúng ta sẽ có một lượng lớn đại lý giám sát chúng ta để ngăn chặn các vấn đề an ninh mạng hoặc sự gián đoạn lớn? Tất cả những gì chúng ta biết là thế giới đang trở nên kỳ lạ với tốc độ cực kỳ nhanh chóng.

Tôi vừa hào hứng vừa hơi lo lắng về tương lai này. Hào hứng vì nó đại diện cho một bước tiến khổng lồ trong năng suất lao động của con người. Cuối cùng chúng ta có thể giao phó nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tẻ nhạt cho trí tuệ nhân tạo và tập trung vào những công việc sáng tạo và mang tính chiến lược hơn. Nhưng lo lắng vì sự thay đổi này sẽ mang đến nhiều vấn đề xã hội và đạo đức chưa được biết đến. Làm thế nào để chúng ta quản lý các tác nhân khi chúng có thể giao dịch một cách tự chủ? Ai chịu trách nhiệm khi các tác nhân đưa ra quyết định sai lầm? Đây là những câu hỏi chúng ta cần nghiêm túc xem xét.

Sonya kết luận bằng cách trích dẫn lời của Eliezer Yudkowsky (một nhà nghiên cứu bảo mật AI): "Các tác nhân thời gian dài đã xuất hiện, và đường cong tăng trưởng của chúng rất rõ ràng. Đối với các doanh nhân, ai cũng có những ví dụ về cách AI đã giúp họ hoàn thành những thời hạn cực kỳ khó khăn. Nathan của Zed đã một mình hoàn thành dự án đổ bộ lên mặt trăng kéo dài ba năm bằng cách sử dụng Claude Code trong kỳ nghỉ của mình. Brett Taylor đã xây dựng lại chiếc Sierra chỉ trong một cuối tuần. Đội ngũ Notion đã viết lại 8 triệu dòng mã chỉ trong sáu tuần."

Ai cũng có những ví dụ về các dòng thời gian được nén này, nhưng Sonya cho rằng ít người ngoài AGI Labs thấy được điều gì xảy ra khi bạn chồng các dòng thời gian được nén này lên nhau. Đây là điều khả thi ngay bây giờ. Vì vậy, bất cứ điều gì bạn có thể tưởng tượng xây dựng trong 100 năm tới, giờ đây đều có thể đạt được trong 100 ngày, nhờ vào các tác nhân. Quan điểm này thực sự gây ấn tượng mạnh với tôi. Chúng ta không nói về những cải tiến nhỏ, mà là về sự nén trong chiều thời gian. Điều này có nghĩa là tốc độ đổi mới sẽ tăng trưởng theo cấp số nhân.

Cuộc cách mạng nhận thức: Cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo

Bài thuyết trình của Konstantine Buhler có lẽ là bài thuyết trình độ sâu nhất về mặt triết học trong toàn bộ sự kiện. Ông chia công việc thành hai loại: công việc chân tay và công việc trí óc. Công việc chân tay giống như những gói hàng trên dịch vụ Pony Express, những vệ tinh trên tên lửa Falcon 9—công việc bằng lực nhân với khoảng cách, đó là chuyển động vật lý. Công việc trí óc giống như Pythagoras đề xuất các định lý, DeepMind giải quyết vấn đề gấp nếp protein—đó là tư duy có ý thức. Đây là hai loại công việc rất khác nhau, nhưng Konstantine cho rằng chúng sẽ tuân theo những mô hình cách mạng rất giống nhau.

Ông ấy nói về cuộc cách mạng lao động chân tay, cuộc Cách mạng Công nghiệp. Trong phần lớn lịch sử loài người, hầu hết mọi công việc phục vụ con người đều được thực hiện bởi sức lao động cơ bắp, bởi con người hoặc động vật. Con người di chuyển đồ vật hoặc động vật kéo người. Điều này bắt đầu khoảng năm 1700, nhưng có thể truy ngược lại hàng nghìn năm. Sau đó, mọi thứ bắt đầu thay đổi. Năng lượng nước và gió, động cơ hơi nước, và sau đó mọi thứ tăng tốc. Động cơ hơi nước, động cơ đốt trong, động cơ điện. Đến năm 2026, bạn có thể ước tính rằng hơn 99% tất cả các công việc chân tay phục vụ con người trên Trái đất đều do máy móc thực hiện. Chiếc máy bay đã đưa bạn đến đây, việc sản xuất tất cả hàng hóa trong căn phòng này, tất cả hệ thống giao thông được thiết lập cho đỉnh cao của trải nghiệm con người mà bạn đang trải nghiệm hiện nay.

Konstantine cho rằng một mô hình tương tự sẽ xuất hiện trong lĩnh vực nhận thức, chỉ là chúng ta đang ở giai đoạn sớm hơn nhiều. Trong phần lớn lịch sử lịch sử, hầu hết mọi hoạt động tư duy trên Trái đất đều do con người thực hiện, có lẽ với một phần nhỏ đóng góp từ động vật như chó chăn cừu. Một phần nhỏ công việc mang tính cơ học, chẳng hạn như kính thiên văn hoặc đồng hồ. Trong vài thế kỷ gần đây, cho đến khi máy tính điện tử ra đời, tiến bộ là rất ít. Trong một trăm năm qua, hãy xem xét hàng nghìn lần phép tính đang diễn ra tại bất kỳ thời điểm nào để phục vụ bạn với tư cách là một con người. Tất cả công việc nhận thức liên tục này, hàng nghìn lần phép tính đó đang phục vụ chúng ta tại bất kỳ thời điểm nào.

Konstantine tin rằng mạng lưới thần kinh là làn sóng lớn tiếp theo, và trong tương lai gần, 99,9% hoạt động nhận thức trên Trái đất sẽ do máy móc thực hiện. Sự tương đồng khá rõ ràng. Tin tốt là chúng ta đã từng trải qua một cuộc cách mạng như vậy trước đây. Cuộc cách mạng nhận thức sẽ rất giống với cuộc Cách mạng Công nghiệp, chỉ khác là quy mô và tốc độ lớn hơn nhiều.

Quan điểm này khiến tôi phải suy nghĩ. Điều gì sẽ xảy ra nếu công việc trí óc thực sự bị máy móc thay thế, giống như công việc chân tay? Nhân vật của con người chúng ta sẽ như thế nào? Konstantine đưa ra câu trả lời thông qua bốn truyện ngắn.

Bốn câu chuyện về tương lai

Bốn câu chuyện của Konstantine đã lay động sâu sắc tôi, mỗi câu chuyện đều hé lộ một sự thật quan trọng về kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo. Câu chuyện đầu tiên là về nhôm. Vào giữa thế kỷ 19, Hoa Kỳ muốn xây dựng một tượng đài tráng lệ để tưởng nhớ vị tổng thống đầu tiên và anh hùng chiến tranh vĩ đại nhất của họ, George Washington. Họ đã thiết kế công trình khi đó là tòa nhà cao nhất thế giới, Đài tưởng niệm Quốc gia Washington. Họ muốn đặt lên đỉnh tượng đài kim loại quý nhất thế giới—100 ounce kim loại quý nhất. Kim loại này quý đến nỗi họ đã trưng bày nó tại cửa hàng Tiffany's ở Manhattan. Kim loại đó chính là nhôm.

Chỉ vài thập kỷ sau khi Đài tưởng niệm Quốc gia Washington hoàn thành, một nhà phát minh trẻ đã nghĩ ra quy trình điện phân để tách nhôm khỏi đất. Vài thập kỷ sau, nhôm được dùng để gói kẹo và bánh mì, rồi vứt vào thùng rác. Nhôm là trí tuệ, và điện phân là trí tuệ nhân tạo. Chúng ta sắp bước vào một thế giới nơi một số kỹ năng quý giá nhất, những kỹ năng ở trình độ tiến sĩ, cần hàng thập kỷ để có được, có thể được sử dụng ngay lập tức đến mức sau khi dùng xong, bạn có thể vò nát chúng và vứt vào thùng rác.

Sự so sánh này vô cùng chính xác. Chúng ta thường coi một số khả năng nhận thức nhất định là quý giá và khan hiếm, nhưng trí tuệ nhân tạo đang làm cho chúng trở nên rẻ và dồi dào. Điều này không nhằm mục đích hạ thấp trí thông minh của con người, mà là minh họa cách tiến bộ công nghệ đang định nghĩa lại giá trị. Khi chuyên môn trở nên phổ biến như nhôm, điều gì mới thực sự có giá trị?

Câu chuyện thứ hai nói về thiết kế của người ngoài hành tinh. Thế giới chúng ta thấy ngày nay được thiết kế dành cho con người. Nó được tối ưu hóa theo cách phù hợp với bộ não của chúng ta vì chúng ta thực hiện hầu hết các công việc nhận thức trên thế giới. Mọi chuyện sẽ khác một chút khi máy móc thực hiện các công việc nhận thức. Năm 2006, NASA đang tối ưu hóa một ăng-ten cho một nhiệm vụ không gian lớn. Theo truyền thống, các ăng-ten của họ trông giống như những hình mẫu đối xứng hình học đẹp mắt, với diện tích bề mặt được tối ưu hóa trong những ràng buộc về công suất nhất định. Lần, họ nói rằng họ sẽ giao việc này cho máy tính, để các thuật toán tiến hóa (tương tự như học tăng cường) xử lý nó. Kết quả là một ăng-ten hiệu quả hơn đáng kể, nhưng không trực quan đối với tư duy của con người.

Trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo này, khi chúng ta giao phó khả năng nhận thức của mình cho máy móc, chúng ta sẽ nhận được những kết quả không hề trực quan. Khi AI thiết kế chip, ô tô và các tòa nhà, chúng có thể trông rất khác biệt. Chúng ta phải giữ thái độ cởi mở về thế giới mà chúng ta đang bước vào, bởi vì AI không suy nghĩ giống như chúng ta. Nó có thể có những thiết kế kỳ lạ.

Câu chuyện này nhắc nhở tôi không nên đánh giá sản phẩm của trí tuệ nhân tạo dựa trên trực giác của con người. Trí tuệ nhân tạo có thể tìm ra những giải pháp mà chúng ta chưa từng tưởng tượng ra, những giải pháp có vẻ kỳ lạ hoặc thiếu tinh tế, nhưng lại hiệu quả hơn. Chúng ta cần học cách trân trọng "thẩm mỹ ngoài hành tinh" này.

Câu chuyện thứ ba nói về những ngành khoa học mới nổi. Vào những ngày đầu của Cách mạng Công nghiệp, những kỹ sư vĩ đại như Newcomen và Watt hoàn thiện động cơ đốt trong. Về cơ bản, bạn cho các chất hóa dầu vào pít-tông, đốt cháy nó, và hàng triệu, hàng tỷ hạt phát nổ, đẩy pít-tông chuyển động. Trong gần một thế kỷ, tất cả điều này chỉ là việc tinh chỉnh và vá lỗi. Các kỹ sư sẽ nói, "À, cái này hoạt động tốt hơn một chút." Có thể bạn sẽ thấy những thứ như định luật tỷ lệ, nhưng tất cả đều là các kỹ sư thử nghiệm với sản phẩm, tìm cách cải thiện nó một chút.

Hơn 120 năm sau, Sadi Carnot xuất hiện và chính thức hóa tất cả những điều này trong một ngành khoa học mới: nhiệt động lực học. Ông nói, "Khoan đã, có hàng triệu hoặc hàng tỷ hạt, và chúng ta thực sự có thể chính thức hóa hình dạng của tất cả chúng." Trong trường hợp đó, có hàng tỷ tế bào thần kinh, hàng nghìn tỷ token. Hiện tại, chúng ta đang ở giai đoạn chắp vá của trí tuệ nhân tạo. Ngay cả khi chúng ta cho rằng đó là một ngành khoa học đã được hiểu rõ, thì thực tế không phải vậy. Trong tương lai, trong những thập kỷ tới, chúng ta sẽ giới thiệu một ngành khoa học cơ bản như nhiệt động lực học. Ai đó trong căn phòng này có thể đề xuất ngành khoa học này. Ngành khoa học này sẽ được dạy ở trường trung học, và nó sẽ rất cơ bản. Nó sẽ giúp chúng ta làm chủ trí tuệ nhân tạo, và thậm chí giúp chúng ta làm chủ ý thức.

Quan điểm này giúp tôi hiểu rằng sự hiểu biết của chúng ta về trí tuệ nhân tạo vẫn còn rất hời hợt. Phần lớn những gì chúng ta làm hiện nay đều dựa trên kinh nghiệm thực tế, giống như các kỹ sư chế tạo động cơ hơi nước thời kỳ đầu. Nhưng một ngày nào đó, sẽ có người đề xuất một khung lý thuyết hoàn chỉnh để giải thích cách thức hoạt động của trí tuệ nhân tạo, và đó sẽ là một khoảnh khắc mang tính cách mạng.

Câu chuyện thứ tư nói về nghệ thuật của sự phi lý. Trong phần lớn lịch sử loài người, hàng chục nghìn năm, nghệ thuật đã tiến bộ theo hướng hiện thực. Từ những bức tranh hang động 25.000 năm tuổi, chữ tượng hình Ai Cập, đồ gốm Hy Lạp, tranh Phục Hưng, cho đến sự chuyển mình mạnh mẽ sang nghệ thuật hiện thực. Hãy nhìn vào sự khác biệt. Sau hàng chục nghìn năm, nhân loại đã chiến thắng. Rồi kỹ thuật xuất hiện, nhiếp ảnh Daguerreotype, nhiếp ảnh sơ khai, và đột nhiên, kỹ năng dành hàng thập kỷ hoàn thiện từng nét vẽ của một bức tranh biến mất.

Thế giới đã phản ứng như thế nào? Mọi người cho rằng hội họa đã kết thúc. Ồ, thế là hết rồi, máy móc có thể làm tốt hơn bất kỳ con người nào, nghệ thuật đã lỗi thời. Vậy điều gì đã xảy ra? Nhân loại đã đáp lại như thế nào? Nhân loại đã đáp lại bằng cách đặt câu hỏi: Mục đích của nghệ thuật này là để nắm bắt khoảnh khắc mà mắt nhìn thấy, hay khoảnh khắc mà trái tim và tâm hồn cảm nhận? Trường phái Ấn tượng, Trường phái Biểu hiện, Trường phái Lập thể, Trường phái Tân Biểu hiện. Tất cả những hình thức nghệ thuật mới này là phản ứng của nhân loại trước sự thay đổi to lớn trong khoa học.

Cách đây 2.500 năm, triết gia Hy Lạp Protagoras đã viết: "Con người là thước đo của vạn vật." Ông muốn nói rằng không có gì tồn tại độc lập mà có giá trị đối với nhân loại. Không phải nhôm, không phải nghệ thuật, không phải trí tuệ. Nó chỉ có giá trị nhờ trải nghiệm. Trí tuệ nhân tạo có thể làm việc, trí tuệ nhân tạo sẽ làm việc. Nhưng chỉ có sự kết nối giữa người với người mới cho bạn lý do để quan tâm. Đó là lý do tại sao tất cả chúng ta có mặt trong căn phòng này hôm nay. Mười năm nữa, công việc sẽ rất khác, mọi thứ sẽ thay đổi rất nhiều. Nhưng một điều sẽ vẫn không đổi: những mối quan hệ bạn xây dựng với những người xung quanh bạn hôm nay sẽ trường tồn. Đây là điều bạn sẽ nhìn lại; đây là điều có giá trị ngày hôm nay.

Kết thúc này đã làm tôi vô cùng xúc động. Sau tất cả những cuộc thảo luận về khả năng, hiệu quả và năng suất của trí tuệ nhân tạo, Konstantine nhắc nhở chúng ta về điều thực sự quan trọng: sự kết nối giữa con người. Trí tuệ nhân tạo có thể làm việc, nhưng nó không thể mang lại ý nghĩa cho công việc đó. Chỉ có con người mới làm được điều đó.

Những suy ngẫm độ sâu của tôi về cuộc cách mạng này

Sau khi nghe toàn bộ bài diễn thuyết, tôi đã có được một vài nhận thức sâu sắc.

Thứ nhất, chúng ta thực sự đang ở một bước ngoặt lịch sử. Tuyên bố của Sequoia, "Đây là AGI," không phải là lời quảng cáo thổi phồng, mà là một đánh giá thực tế dựa trên khả năng hiện có. Từ góc độ kinh doanh, chỉ cần các tác nhân có thể phục hồi sau thất bại và kiên trì hoàn thành nhiệm vụ là đủ. Chúng ta không cần phải chờ đợi siêu trí tuệ như trong phim khoa học viễn tưởng; chúng ta đã sở hữu những công cụ có khả năng thay đổi cuộc chơi.

Thứ hai, tốc độ là đặc điểm nổi bật nhất lần. Không ngoa khi nói rằng 100 năm làm việc có thể hoàn thành trong 100 ngày. Tôi ngày càng thấy nhiều ví dụ xung quanh mình về việc mọi người sử dụng AI để hoàn thành các nhiệm vụ mà trước đây cần đến cả một đội ngũ nhiều tháng. Sự rút ngắn thời gian này sẽ tạo ra hiệu ứng tích lũy, dẫn đến tăng trưởng theo cấp số nhân về tốc độ đổi mới. Điều này có nghĩa là chúng ta phải hành động nhanh chóng vì cơ hội vô cùng ngắn ngủi.

Thứ ba, lấy khách hàng làm trung tâm quan trọng hơn bao giờ hết. Trong thời đại thay đổi công nghệ nhanh chóng, điểm tựa duy nhất chính là nhu cầu của khách hàng. Khả năng công nghệ thay đổi hàng ngày, nhưng những vấn đề mà khách hàng muốn giải quyết vẫn tương đối ổn định. Các công ty có thể thấu hiểu sâu sắc khách hàng của mình và xây dựng các giải pháp xoay quanh họ sẽ tạo ra được hệ thống bảo vệ bền vững.

Thứ tư, chúng ta cần chuẩn bị cho một thế giới nơi các tác nhân hiện diện khắp mọi nơi. Đây không phải là khoa học viễn tưởng; đó là một thực tế sắp xảy ra. Khi số lượng tác nhân tăng trưởng theo cấp số nhân, xã hội, nền kinh tế và luật pháp đều cần phải thích ứng. Chúng ta cần thiết lập các khuôn khổ mới để quản lý sự tương tác giữa các tác nhân và đảm bảo hành vi của chúng phù hợp với các giá trị nhân văn.

Thứ năm, và quan trọng nhất, sự kết nối giữa con người vẫn là yếu tố cốt lõi trong mọi thay đổi công nghệ. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp chúng ta làm việc hiệu quả hơn, nhưng nó không thể thay thế các mối quan hệ và sự gắn kết tình cảm giữa người với người. Trong một thế giới nơi máy móc đảm nhiệm công việc nhận thức, điều thực sự có giá trị sẽ là những phẩm chất độc đáo của con người: sự sáng tạo, lòng trắc ẩn, sự tò mò và khả năng thích ứng.

Tôi tin rằng chúng ta đang chứng kiến ​​lịch sử. Cuộc cách mạng nhận thức sẽ thay đổi thế giới một cách sâu sắc, giống như cuộc Cách mạng Công nghiệp, nhưng ở quy mô lớn hơn và tốc độ nhanh hơn. Điều này vừa thú vị vừa đáng kinh ngạc. Chúng ta có trách nhiệm đảm bảo rằng cuộc cách mạng này mang lại lợi ích cho toàn nhân loại, chứ không chỉ một số ít người được chọn. Điều này đòi hỏi nỗ lực chung của tất cả chúng ta, sự tham gia của các chuyên gia công nghệ, các nhà hoạch định chính sách, các doanh nhân và người dân bình thường.

Bài phát biểu của Sequoia rất truyền cảm hứng, nhưng nó cũng đặt ra nhiều câu hỏi. Chúng ta đã sẵn sàng cho tương lai này chưa? Hệ thống giáo dục, khung pháp lý và cấu trúc xã hội của chúng ta có theo kịp tốc độ thay đổi không? Làm thế nào để chúng ta đảm bảo không đánh mất nhân tính trong khi theo đuổi hiệu quả? Đây là những câu hỏi chúng ta cần nghiêm túc xem xét và thảo luận.

Dù câu trả lời là gì, một điều rõ ràng là: chiếc xe đã xuất hiện, nhưng nó không phải là một con ngựa nhanh hơn. Chúng ta cần học cách lái chiếc xe này, cách chế tạo một chiếc xe tốt hơn, và quan trọng nhất là làm thế nào để đảm bảo chiếc xe này dẫn chúng ta đến một tương lai tốt đẹp hơn.