Khó có thể phủ nhận Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần thiết yếu của cuộc sống hiện nay. Công nghệ này không còn là chủ đề xa vời trong phim khoa học viễn tưởng nữa mà đang hiện diện ở khắp mọi nơi, từ việc tạo ra những bức ảnh đẹp mắt đến soạn thảo email và hỗ trợ các cuộc họp trực tuyến. Tuy nhiên, thị trường AI đang đứng trước một bước ngoặt quan trọng, chuyển mình từ những mô hình phức tạp, đồ sộ sang một thế hệ AI mới, hứa hẹn mang lại nhiều lợi ích thiết thực và sâu sắc cho người dùng trên toàn thế giới.

Cuộc đua mô hình nền tảng: Lợi thế và hạn chế

Cuộc cạnh tranh chính trong lĩnh vực AI hiện nay đang diễn ra giữa các mô hình nền tảng, hay còn gọi là mạng nơ-ron đồ sộ được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ để xử lý đa dạng các tác vụ, bao gồm tạo văn bản, hình ảnh, mã code và video. Những gã khổng lồ hiện đại như OpenAI với GPT-5, Google với Gemini 2.5 Pro, Anthropic với Claude 4, và Meta với Llama 4 đều đang cạnh tranh để tạo ra những mô hình mạnh mẽ nhất.

Cuộc đua này đang diễn ra với tốc độ đáng kinh ngạc. Theo Báo cáo Chỉ số AI 2025, sức mạnh máy tính cần thiết để đào tạo mô hình tăng gấp đôi sau mỗi năm tháng. Tuy nhiên, một xu hướng đáng chú ý khác cũng đang diễn ra: khoảng cách hiệu suất giữa.

Các mô hình hàng đầu đang bắt đầu thu hẹp. Báo cáo cho thấy hệ thống Elo, một phương pháp được áp dụng để đánh giá các mô hình, chỉ ra rằng sự khác biệt về điểm kỹ năng giữa các mô hình xếp vị trí đầu và mô hình xếp hạng 10 đã giảm từ 11,9% xuống 5,4% trong một năm, và hai mô hình hàng đầu hiện chỉ cách nhau 0,7%.

Điều này cho thấy rằng các mô hình lớn có thể đang đạt đến giới hạn mở rộng của chúng và việc phát triển hơn nữa sẽ trở nên khó khăn hơn. Trong bối cảnh này, một số tiếng nói nổi bật, bao gồm cả Bill Gates, đã bắt đầu đặt câu hỏi liệu sự phát triển của AI nói chung liệu đã chạm đỉnh hay chưa.

Thách thức về cơ sở hạ tầng và chi phí khổng lồ

Đằng sau những mô hình AI ấn tượng này là một khoản đầu tư khổng lồ vào cơ sở hạ tầng. Việc xây dựng một mô hình nền tảng đòi hỏi cụm phần cứng mạnh mẽ, thường là hàng trăm hoặc hàng nghìn GPU hoặc TPU cao cấp, được hỗ trợ bởi mạng ổn định và bộ nhớ SSD dung lượng lớn, tốc độ cao.

Cơ sở hạ tầng dữ liệu cũng rất quan trọng, đòi hỏi các hệ thống phải thu thập, làm sạch và tải hiệu quả các tập dữ liệu khổng lồ, với quy mô đến petabyte, đồng thời đảm bảo chất lượng, quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Theo ước tính của Epoch AI, chi phí đào tạo các mô hình tiên tiến đã tăng gấp hai đến ba lần mỗi năm trong tám năm qua, và các nhà nghiên cứu dự kiến ​​chi phí đào tạo các mô hình lớn nhất sẽ vượt quá một tỷ đô la vào năm 2027.

Sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng như AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, và đặc biệt là nhà sản xuất chip NVIDIA, đã thúc đẩy các công ty AI tìm kiếm các giải pháp hiệu quả hơn. Ví dụ điển hình là DeepSeek, một công ty Trung Quốc đã tạo ra sự đột phá lớn nhờ mô hình của họ có thể đạt được kết quả tương tự như ChatGPT trong khi tiêu thụ ít cơ sở hạ tầng và sức mạnh tính toán hơn nhiều.

Sự chuyển đổi sang AI tự chủ: Từ xu hướng hỗ trợ sang chủ động

Khi các mô hình nền tảng ngày càng trở nên mạnh mẽ hơn, chúng ta đang chứng kiến ​​sự thay đổi trong cách chúng được sử dụng. Xu hướng lớn tiếp theo của AI không phải là tạo ra các mô hình lớn hơn mà là phát triển các “tác nhân thông minh” có thể hành động và thực hiện các nhiệm vụ được cá nhân hóa.

Hãy tưởng tượng bạn chỉ cần nói: “Tìm và đặt một món quà sinh nhật phù hợp cho con gái tôi” và AI sẽ tự động tìm kiếm, so sánh giá cả và hoàn tất đơn hàng. Hoặc, đơn giản hơn, bạn có thể nói: “Đặt bàn cho tôi ăn tối thứ Bảy này” và AI sẽ xử lý việc đặt chỗ, dựa trên nhà hàng và lịch trình yêu thích của bạn.

Theo Ông Sergej Loiter, Giám đốc Điều hành mảng AI, AdTech và Tìm kiếm tại Yango Group:

“Sự chuyển dịch này sẽ mở ra một kỷ nguyên mới tập trung vào tính tiện lợi và hiệu quả. Các lĩnh vực như trị liệu và kết nối bạn bè, năng suất cá nhân và văn phòng, giáo dục, phát triển phần mềm, tiếp thị, giải trí và chăm sóc sức khỏe đều có thể được cách mạng hóa bởi AI tự chủ.

Đối với Việt Nam, điều này đặc biệt quan trọng. Thay vì sử dụng AI như một công cụ đa năng, cá nhân và doanh nghiệp có thể tận dụng AI để giải quyết các vấn đề cụ thể, được cá nhân hóa, từ việc tối ưu hóa quy trình kinh doanh đến quản lý cuộc sống cá nhân hiệu quả hơn. Điều này phản ánh sự lạc quan cao độ của người tiêu dùng trong khu vực về lợi ích của AI.”

Tương lai đầy hứa hẹn cho Việt Nam

Sự phát triển của AI tự chủ tạo ra một cơ hội lớn cho các công ty công nghệ Việt Nam. Thay vì cạnh tranh trực tiếp trong cuộc đua mô hình nền tảng tốn kém, các doanh nghiệp trong nước đang tập trung vào việc tạo ra các giải pháp chuyên biệt, đáp ứng nhu cầu nội địa độc đáo. Cách tiếp cận này phù hợp với một báo cáo gần đây xếp hạng Việt Nam ở vị trí thứ sáu trong Chỉ số AI Toàn cầu năm 2025, nhấn mạnh sự lạc quan và sẵn sàng cao của người tiêu dùng đối với việc áp dụng AI.

Các tập đoàn hàng đầu Việt Nam đã đạt được những bước tiến đáng kể trong lĩnh vực này với các sản phẩm “Made in Vietnam”, trong khi chính phủ đang tích cực thúc đẩy hệ sinh thái này thông qua nhiều sáng kiến ​​cung cấp các ưu đãi tài chính cho hoạt động nghiên cứu và phát triển. Trọng tâm chiến lược này vào các giải pháp thực tiễn, được bản địa hóa sẽ đưa Việt Nam trở thành thị trường tiên phong trong việc ứng dụng độc lập, mang lại giá trị hữu hình cho cộng đồng và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế số.