CEO NVIDIA và các lãnh đạo AI thảo luận về tương lai của mô hình mở và AI agent
Tại phiên thảo luận "Open Models: Where We Are And Where We're Headed" (Mô hình AI mở: chúng ta đang ở đâu và sẽ đi về đâu) trong khuôn khổ sự kiện NVIDIA GTC, CEO NVIDIA Jensen Huang cùng nhiều lãnh đạo hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đã cùng nhau trao đổi sâu về hướng phát triển tiếp theo của hệ sinh thái AI toàn cầu. Sự kiện có sự tham gia của các chuyên gia nổi bật như Mira Murati từ Thinking Machines Lab, Aravind Srinivas - CEO Perplexity, Michael Truell - đồng sáng lập Cursor và Misha Laskin từ Reflection AI.
AI không chỉ là một mô hình đơn lẻ
Mở đầu phiên thảo luận, Jensen Huang đã đặt câu hỏi về những hiểu lầm phổ biến xung quanh các công ty xây dựng Large Language Model (mô hình ngôn ngữ lớn - LLM). Ông nhấn mạnh rằng nhiều người vẫn lầm tưởng AI chỉ đơn giản là các mô hình như chatbot, trong khi trên thực tế, công nghệ này là sự kết hợp phức tạp của nhiều thành phần trong một hệ thống tổng thể. Các diễn giả đồng thuận rằng giá trị của AI ngày càng nằm ở việc xây dựng các hệ thống có khả năng kết nối đa dạng mô hình, công cụ và nguồn dữ liệu khác nhau.
Aravind Srinivas, CEO Perplexity, mô tả xu hướng này như một nền tảng orchestration system (hệ thống điều phối), nơi người dùng chỉ cần giao nhiệm vụ và hệ thống sẽ tự động lựa chọn mô hình và công cụ phù hợp nhất để thực hiện. Theo ông, các mô hình AI đang dần trở thành một "thành phần" trong hệ thống lớn hơn, tương tự các dịch vụ cơ bản như file system (hệ thống tập tin) hay connector (trình kết nối dữ liệu). Điều quan trọng không còn chỉ là bản thân mô hình, mà là cách các mô hình được kết hợp một cách thông minh để giải quyết nhiệm vụ cụ thể.
Misha Laskin từ Reflection AI bổ sung rằng phần lớn công việc của các nhà phát triển hiện nay tập trung vào việc xây dựng lớp công nghệ xung quanh mô hình, bao gồm kết nối dữ liệu, tích hợp công cụ và tối ưu môi trường thực thi. Ông gọi xu hướng này là harness engineering (kỹ thuật xây dựng lớp điều phối), tức hệ thống kết nối giúp AI hoạt động hiệu quả trong các ứng dụng thực tế. Cách tiếp cận này cũng khiến ranh giới giữa mô hình mở và mô hình đóng trở nên linh hoạt hơn, cho phép doanh nghiệp kết hợp cả hai để tối ưu chi phí, hiệu năng và khả năng kiểm soát.
AI agent tiến tới vai trò "đồng nghiệp số" trong doanh nghiệp
Một chủ đề nóng khác được Jensen Huang đặt ra là những bước ngoặt khiến AI bắt đầu trở nên hữu ích trong các ứng dụng doanh nghiệp. Michael Truell, đồng sáng lập Cursor, cho rằng những tiến bộ gần đây của mô hình AI đã giúp các AI agent có thể đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn nhiều so với trước đây. Các hệ thống này có khả năng chia nhỏ công việc, sử dụng đa dạng mô hình khác nhau và tự điều phối quá trình thực hiện một cách độc lập.
Theo ông, một AI agent hiện đại có thể xử lý những nhiệm vụ kéo dài nhiều giờ hoặc thậm chí nhiều ngày, thay vì chỉ trả lời một câu hỏi đơn lẻ như các chatbot truyền thống. Các diễn giả nhận định lĩnh vực đầu tiên chứng kiến sự thay đổi rõ rệt là coding agent (tác nhân lập trình), với những công cụ AI hỗ trợ viết mã có thể tự động thực hiện nhiều bước trong quy trình phát triển phần mềm, từ viết mã, kiểm tra lỗi đến điều chỉnh chương trình.
Mira Murati nhấn mạnh rằng sự phát triển của AI đang diễn ra với tốc độ rất nhanh và hệ sinh thái mở có thể đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy nghiên cứu cũng như ứng dụng thực tiễn. Việc mở các công cụ, dữ liệu và hạ tầng giúp nhiều nhà phát triển tham gia cải tiến công nghệ và tạo ra các sản phẩm mới đột phá. Khi năng lực của các mô hình tiếp tục cải thiện, AI agent được kỳ vọng sẽ đảm nhiệm ngày càng nhiều quy trình công việc hoàn chỉnh.
Trong môi trường doanh nghiệp, những hệ thống này có thể hoạt động như các "co-worker" (đồng nghiệp số), phối hợp nhịp nhàng với con người trong nhiều nhiệm vụ từ lập trình, phân tích dữ liệu đến xử lý công việc văn phòng. Sự xuất hiện của các AI agent phản ánh bước chuyển lớn của ngành AI, khi trọng tâm không còn chỉ nằm ở việc xây dựng mô hình ngày càng lớn mà là phát triển những hệ thống có khả năng thực hiện công việc thực tế một cách hiệu quả và tự chủ.
