Ngày 19/6, hai tin tức AI đáng chú ý bao gồm: Noam Shazeer, đồng tác giả kiến trúc transformer và đồng lãnh đạo Gemini, rời Google sang OpenAI chỉ hai năm sau thương vụ 2,7 tỷ USD. Trong khi đó General Intuition đàm phán gọi vốn 300 triệu USD để huấn luyện AI agent từ 2 tỷ clip game mỗi năm. Cả hai đều xoay quanh hai tài nguyên tranh giành khốc liệt nhất trong ngành AI: nhân tài và dữ liệu.
1. Người viết nền tảng transformer rời Google DeepMind sang OpenAI
Năm 2017, Noam Shazeer là đồng tác giả bài báo “Attention Is All You Need”, công trình giới thiệu kiến trúc transformer. Kiến trúc này là nền tảng cho ChatGPT, Gemini, Claude và hầu hết mọi mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay. Ông rời Google lần đầu để đồng sáng lập Character.AI. Năm 2024, Google trả khoảng 2,7 tỷ USD để đưa ông cùng nhóm nghiên cứu trở lại từ Character.AI, với vai trò Phó Chủ tịch Kỹ thuật kiêm đồng lãnh đạo mô hình Gemini tại Google DeepMind.
Ngày 18/6/2026, chưa đầy hai năm sau, Shazeer thông báo trên mạng xã hội X rằng ông sẽ gia nhập OpenAI để làm về kiến trúc các mô hình thế hệ mới. Hiện cả Google và OpenAI đều chưa lên tiếng về thông tin này.
Ý nghĩa không dừng ở câu chuyện đổi người. Khi một trong những kiến trúc sư AI quan trọng nhất thế giới rời đi chỉ hai năm sau khi công ty cũ bỏ 2,7 tỷ USD để giữ chân, đó là bằng chứng cho thấy tiền không mua được sự gắn bó lâu dài của những nhà nghiên cứu AI giỏi nhất. Khi OpenAI đang hướng tới IPO, việc chiêu mộ một trong những người đồng phát minh transformer vừa là nước đi nghiên cứu, vừa là tín hiệu gởi tới thị trường và giới nhân tài về nơi đang là trung tâm của ngành.
Nguồn: The Next Web
Ghi chú thuật ngữ
- Transformer: Kiến trúc AI ra đời năm 2017, cho phép máy xử lý cả câu cùng lúc và tự nhận ra từ nào liên quan đến từ nào, nhờ đó hiểu được ngữ cảnh dài. Đây là bước đột phá mở đường cho ChatGPT, Gemini, Claude và gần như mọi mô hình ngôn ngữ lớn ngày nay.
- LLM (mô hình ngôn ngữ lớn): Mô hình AI được huấn luyện trên lượng văn bản khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ.
2. General Intuition gọi vốn 300 triệu USD: AI agent học cách di chuyển trong không gian từ 2 tỷ clip game
Hầu hết mô hình AI hiện được huấn luyện trên văn bản, hình ảnh hoặc mã nguồn. General Intuition đặt cược vào một nguồn dữ liệu khác hoàn toàn: clip game.
Công ty khởi nghiệp có trụ sở tại New York này đang đàm phán vòng gọi vốn khoảng 300 triệu USD với mức định giá hơn 2 tỷ USD. Nhà đầu tư bao gồm Jeff Bezos, Eric Schmidt cùng hai quỹ đầu tư Khosla Ventures và General Catalyst. Vòng này diễn ra chỉ tám tháng sau khi General Intuition tách ra từ Medal, một nền tảng chia sẻ clip game, với vòng hạt giống (seed) trị giá 134 triệu USD, tức định giá tăng khoảng 15 lần trong chưa đầy một năm.
Hướng đi của họ xây dựng xung quanh “world model”: dạy AI suy luận không gian – thời gian (spatial-temporal reasoning), tức hiểu cách di chuyển và tồn tại trong không gian theo thời gian thực, thay vì chỉ xử lý văn bản hay nhận diện hình ảnh tĩnh. Nguồn dữ liệu là 2 tỷ clip game mỗi năm từ 10 triệu người dùng tháng của Medal. Với mỗi clip, mô hình học nhận biết không gian, dự đoán chuyển động và ra quyết định trong môi trường động.
Điểm khác biệt của General Intuition là họ xây world model để huấn luyện agent, không phải để bán. Dataset clip game của Medal từng thu hút sự quan tâm của OpenAI, vốn trước đó đã tìm cách mua lại Medal, và theo nguồn tin thì OpenAI không phải phòng nghiên cứu AI lớn duy nhất để mắt tới nguồn dữ liệu này. Sự tham gia của Bezos và Schmidt vì vậy không chỉ đem lại vốn tài chính cho công ty mà còn là tín hiệu về niềm tin của những nhà đầu tư giàu kinh nghiệm vào hướng đi này.
Nguồn: TechCrunch
Ghi chú thuật ngữ
- World model: Mô hình AI hiểu cấu trúc không gian và quan hệ nhân quả trong thế giới thực, không chỉ xử lý văn bản hay hình ảnh riêng lẻ.
- AI agent: Hệ thống AI tự thực hiện chuỗi hành động để đạt mục tiêu, thay vì chỉ trả lời câu hỏi một lần.
- Vòng hạt giống (seed): Vòng gọi vốn đầu tiên của một công ty khởi nghiệp, thường ở giai đoạn rất sớm.
- Suy luận không gian – thời gian (spatial-temporal reasoning): Khả năng suy luận về không gian và thời gian cùng lúc, cần thiết để AI tương tác trong môi trường vật lý.
Bài viết của đội ngũ ZTO Labs, chuyên đào tạo và nghiên cứu AI tại Việt Nam.
