2025 năm đột phá lớn của mô hình AI được công bố, Jensen Huang tại Diễn đàn Davos vẽ ra hướng đi mới

Huang Renxun tại diễn đàn Davos đã tổng kết ba bước đột phá lớn trong mô hình AI của năm qua: sự trưởng thành của AI dạng đại lý, sự thịnh vượng của hệ sinh thái mô hình mã nguồn mở, và tiến bộ quan trọng của AI vật lý. Những đột phá này đánh dấu bước chuyển của AI từ giai đoạn xác thực khái niệm sang giai đoạn ứng dụng rộng rãi, đồng thời phản ánh toàn bộ ngành công nghiệp đang trải qua những chuyển đổi sâu sắc.

Ba bước đột phá của mô hình AI

AI dạng đại lý: Từ ảo tưởng đến suy luận đáng tin cậy

Các mô hình AI ban đầu gặp phải vấn đề nghiêm trọng về “ảo tưởng”, nhưng Huang Renxun chỉ ra rằng trong năm qua, vấn đề này đã được cải thiện rõ rệt. Quan trọng hơn, các mô hình này hiện có thể được ứng dụng trong lĩnh vực nghiên cứu, có khả năng suy luận, lập kế hoạch và trả lời câu hỏi mà không cần huấn luyện đặc thù cho lĩnh vực đó. Đây chính là khả năng cốt lõi của AI dạng đại lý (Agentic AI) — mô hình có thể tự chủ hoàn thành các nhiệm vụ nhiều bước, chứ không chỉ phản hồi thụ động.

Ý nghĩa của bước đột phá này là AI đã nâng cấp từ thuộc tính công cụ thành trợ lý. Nó không còn cần sự hướng dẫn từng bước của con người nữa, mà có thể hiểu mục tiêu, lập kế hoạch và thực thi nhiệm vụ.

Mô hình mã nguồn mở: Bước ngoặt trong dân chủ hóa AI

Huang Renxun gọi việc DeepSeek ra mắt mô hình suy luận mã nguồn mở đầu tiên là “sự kiện quan trọng”. Sau sự kiện này, hệ sinh thái mô hình suy luận mã nguồn mở bắt đầu phát triển mạnh mẽ, nhiều công ty, tổ chức nghiên cứu, tổ chức giáo dục đều có thể sử dụng mô hình mã nguồn mở để đổi mới sáng tạo.

Điều này có ý nghĩa gì? AI không còn là đặc quyền của các tập đoàn lớn nữa. Các doanh nghiệp vừa và nhỏ, nhóm khởi nghiệp, tổ chức nghiên cứu, thậm chí cả các nhà giáo dục đều có cơ hội xây dựng ứng dụng của riêng mình dựa trên mô hình mã nguồn mở. Điều này giảm đáng kể rào cản tiếp cận AI, thúc đẩy quá trình thâm nhập của AI vào các ngành công nghiệp khác nhau.

AI vật lý: Từ ảo đến thực tế mở rộng

Bước đột phá thứ ba là AI vật lý, một lĩnh vực còn khá xa lạ nhưng đầy tiềm năng. AI vật lý không chỉ hiểu ngôn ngữ mà còn hiểu thế giới vật lý — bao gồm các quy luật trong sinh học protein, hóa học, vật lý. Trong lĩnh vực vật lý, AI có thể hiểu các lĩnh vực như động lực học chất lỏng, vật lý hạt, vật lý lượng tử.

Ý nghĩa của bước đột phá này là phạm vi ứng dụng của AI đã mở rộng từ xử lý thông tin sang nghiên cứu khoa học và ứng dụng kỹ thuật. Phát hiện thuốc, khoa học vật liệu, mô hình khí hậu và các lĩnh vực khác có thể nhận được các công cụ mới từ đây.

Thực tế ngành đằng sau những đột phá này

Các tin tức liên quan cho thấy giá thuê GPU đang tăng do nhu cầu tăng vọt, đồng thời Huang Renxun nhấn mạnh rằng AI cần hạ tầng cơ sở trị giá hàng nghìn tỷ đô la Mỹ. Điều này phản ánh một hiện tượng: khả năng của mô hình AI càng nâng cao thì nhu cầu về tài nguyên tính toán càng lớn.

Ba đột phá này cùng hướng tới một mục tiêu chung — AI đang chuyển từ phòng thí nghiệm sang môi trường sản xuất. AI dạng đại lý nâng cao khả năng tự chủ của mô hình, mô hình mã nguồn mở giảm rào cản sử dụng, AI vật lý mở rộng lĩnh vực ứng dụng. Những tiến bộ này cộng hưởng, đang thúc đẩy làn sóng đầu tư hạ tầng mới.

Tóm lại

Ba đột phá do Huang Renxun tổng kết phản ánh ba hướng phát triển chính của ngành AI. AI dạng đại lý giải quyết vấn đề độ tin cậy của mô hình, giúp AI từ công cụ nâng cấp thành trợ lý; mô hình mã nguồn mở phá vỡ độc quyền của các tập đoàn lớn, cho phép nhiều người tham gia đổi mới sáng tạo; AI vật lý mở rộng ứng dụng của AI từ lĩnh vực thông tin sang khoa học và kỹ thuật.

Những đột phá này không tồn tại độc lập mà thúc đẩy lẫn nhau. Khả năng của mô hình mạnh hơn đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn, sự thịnh vượng của hệ sinh thái mã nguồn mở sẽ tiếp tục kích thích nhu cầu về sức mạnh tính toán. Dự kiến, vào năm 2026, trọng tâm phát triển của ngành AI sẽ xoay quanh ba hướng này, trong khi xây dựng hạ tầng và đầu tư sẽ tiếp tục là động lực chính của ngành.