<div class="sc-longform-header sc-longform-header-default-normal block-sc-longform-header">
<div class="sc-longform-header-text">
<p class="sc-longform-header-sapo block-sc-sapo" data-gramm="false"><strong>OpenAI - "cha đẻ" của ChatGPT, đang đàm phán vòng gọi vốn mới, có thể đưa định giá công ty lên trên 100 tỷ USD trong thời gian tới.</strong></p>

</div>
</div>
<figure data-sub-html=".lg-caption" data-src="https://dddn.1cdn.vn/2024/08/29/cnbc-chatgpt.jpeg" data-lg-id="98b9ab66-cb95-4a1c-a564-985e21f76af4">

<div class="caption-img" id="" align="alignnone" width="1920"><img src="https://dddn.1cdn.vn/2024/08/29/cnbc-chatgpt.jpeg" alt="Open AI đang kêu gọi các khoản đầu tư hàng tỷ USD (Ảnh: CNBC)" width="1920" height="1280" data-src="https://dddn.1cdn.vn/2024/08/29/cnbc-chatgpt.jpeg" data-original="https://dddn.1cdn.vn/2024/08/29/cnbc-chatgpt.jpeg" data-src-mobile="" data-file-id="4736" /> Open AI đang kêu gọi các khoản đầu tư hàng tỷ USD (Ảnh: CNBC)</div></figure>
OpenAI của Sam Altman đang đàm phán để huy động hàng tỷ USD trong một vòng gọi vốn mới. Theo đó, định giá của công ty này dự kiến sẽ đạt trên 100 tỷ USD, theo Wall Street Journal.

Theo nguồn tin của tờ báo, công ty đầu tư mạo hiểm Thrive Capital đang dẫn đầu vòng gọi vốn và sẽ đầu tư khoảng 1 tỷ USD. Microsoft cũng dự kiến sẽ tiếp tục tham gia vào, sau khi đã đầu tư khoảng 13 tỷ USD vào OpenAI trong vài năm qua.

Nếu thành công, vòng gọi vốn mới này sẽ là lần bơm vốn lớn nhất từ bên ngoài vào OpenAI kể từ khi Microsoft đầu tư khoảng 10 tỷ USD vào tháng 1 năm 2023.

<strong>BigTech vẫn chạy đua AI</strong>

Mặc dù âm thầm hơn các đối thủ như Google hay Amazon, nhưng trọng tâm đầu tư của Microsoft cũng rất cô đọng, báo hiệu một cuộc “đua vũ trang” đang diễn ra ở Thung lũng Silicon xung quanh AI.

Bất chấp những lo ngại gần đây của giới đầu tư, AI vẫn được các BigTech chú ý, với tham vọng xây dựng các hệ thống AI tiên tiến nhất nhằm dẫn đầu trong một ngành công nghiệp mà nhiều người cho rằng sẽ cách mạng hóa nền kinh tế.

OpenAI được định giá 86 tỷ USD vốn hóa vào cuối năm 2023, thời điểm mà nhiều nhân viên bán cổ phiếu hiện có. Bên cạnh Thrive Capital và Microsoft, WSJ cho biết hiện chưa rõ các nhà đầu tư khác đang tham gia vào vòng gọi vốn mới này là ai.

Cạnh tranh trong lĩnh vực AI vẫn đang rất khốc liệt. Google cung cấp sản phẩm AI riêng và cùng với Amazon, đã rót 6 tỷ USD vào Anthropic, một đối thủ cạnh tranh do các cựu giám đốc của OpenAI thành lập. Meta Platforms của Mark Zukerberg đã phát triển mô hình AI riêng và phát hành miễn phí, đồng thời tích hợp vào các ứng dụng của mình, bao gồm Facebook và Instagram.

Dù vậy, <a href="https://varsland.vn/tin-tuc/chatgpt-phien-ban-viet-va-cau-chuyen-cua-nguoi-tien-phong/">ChatGPT</a> vẫn là cái tên giữ vị trí dẫn đầu thị trường và có hàng trăm triệu người dùng hàng tháng, cũng như nằm trong số ít các ứng dụng AI có khả năng sinh lời tại thời điểm hiện tại.

Việc duy trì vị trí dẫn đầu đó sẽ đòi hỏi OpenAI phải chi hàng tỷ USD khác để duy trì nghiên cứu tiên tiến và tiếp tục phát triển các sản phẩm có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra văn bản, hình ảnh và video phức tạp, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng.

<strong>Tham vọng cột mốc giá 100 tỷ USD</strong>

Mặc dù chi tiết của thương vụ chưa được xác định khiến định giá mới của OpenAI vẫn còn mù mờ, trong những tuần gần đây, một số cổ đông hiện tại của OpenAI được cho đã đàm phán để bán cổ phiếu của họ với mức giá có thể đưa định giá công ty cán mốc 103 tỷ USD, theo các tài liệu được Wall Street Journal xem xét.
<figure data-sub-html=".lg-caption" data-src="https://dddn.1cdn.vn/2024/08/29/adweek-_sam-altman-satya-nadella-2023-652x367.jpg" data-lg-id="5ae52bfc-acac-4eeb-9aed-46994fa9b386">

<div class="caption-img" id="" align="alignnone" width="652"><img src="https://dddn.1cdn.vn/2024/08/29/adweek-_sam-altman-satya-nadella-2023-652x367.jpg" alt="&quot;Cha đẻ&quot; của ứng dụng ChatGPT có mối quan hệ đầu tư mật thiết với tập đoàn Microsoft (Ảnh: Adweek)" width="652" height="367" data-src="https://dddn.1cdn.vn/2024/08/29/adweek-_sam-altman-satya-nadella-2023-652x367.jpg" data-original="https://dddn.1cdn.vn/2024/08/29/adweek-_sam-altman-satya-nadella-2023-652x367.jpg" data-src-mobile="" data-file-id="4735" /> "Cha đẻ" của ứng dụng ChatGPT có mối quan hệ đầu tư mật thiết với tập đoàn Microsoft (Ảnh: Adweek)</div></figure>
Huy động một lượng lớn vốn là điều then chốt cho mục tiêu của nhà sáng lập Sam Altman nhằm tạo ra AI tạo sinh, mà công ty định nghĩa là các hệ thống tự động có thể vượt trội con người trong hầu hết các nhiệm vụ có giá trị kinh tế.

Những bước nhảy vọt về công nghệ như vậy đòi hỏi khối lượng dữ liệu khổng lồ được xử lý trong các kho siêu máy tính được trang bị các chip đắt đỏ, tiêu tốn nhiều năng lượng. OpenAI đã chi hơn 100 triệu USD để xây dựng GPT-4, mô hình AI mạnh nhất của mình cho đến nay. Hiện tại công ty đang làm việc trên mô hình tiếp theo, dự kiến sẽ tốn kém hơn.

Những người ủng hộ đang đặt cược rằng AI sẽ làm thay đổi cách con người và các công ty làm việc và sáng tạo. Tuy nhiên, hiện tại, AI là một lĩnh vực kinh doanh mang tính đầu cơ, không tạo ra doanh thu đáng kể so với số tiền mà các nhà đầu tư và các công ty công nghệ đang đổ vào nó. Đầu năm nay, doanh thu của OpenAI được ước tính là 3,4 tỷ USD trong một năm.

<strong>Microsoft vẫn gây ảnh hưởng lớn</strong>

Có một điểm khác biệt về mặt đầu tư, đó là các nhà đầu tư về mặt kỹ thuật không sở hữu cổ phần trong OpenAI, vốn là một tổ chức phi lợi nhuận. Thay vào đó, họ đầu tư tiền vào một công ty con vì lợi nhuận và có quyền nhận phần lợi nhuận của thực thể đó.

Hiện tại, Microsoft nắm giữ 49% cổ phần của OpenAI sau khi rót 13 tỷ USD vào startup này kể từ năm 2019. Một phần trong số tiền đó đã được trả lại cho Microsoft, vì OpenAI đã sử dụng công nghệ của mình trên nền tảng đám mây Azure của gã khổng lồ công nghệ này.

Việc Microsoft có khả năng tiếp tục đầu tư vào OpenAI cho thấy mối quan hệ của họ vẫn quan trọng đối với cả hai công ty, ngay cả khi cả hai ngày càng cạnh tranh với nhau và hình thành các mối quan hệ hợp tác mới.

Vào tháng 7, Microsoft đã từ bỏ vị trí là thành viên không có quyền biểu quyết trong hội đồng quản trị của OpenAI, một động thái được cho là để né tránh các cơ quan quản lý đang xem xét mối quan hệ của họ, theo WSJ. Gần đây, công ty cũng đã thêm OpenAI vào danh sách các đối thủ cạnh tranh trong lĩnh vực AI và tìm kiếm trong một hồ sơ quy định.

Đầu năm nay, Microsoft đã thuê Giám đốc điều hành và phần lớn đội ngũ tại Inflection AI, một đối thủ cạnh tranh của OpenAI, để phát triển các công cụ AI cho người tiêu dùng. Trong khi đó, OpenAI đang hợp tác với Apple để cung cấp các tính năng AI mới cho thế hệ iPhone tiếp theo của họ.
<p style="text-align: right;"></p>
<p style="text-align: right;"><strong>Theo Tạp chí Diễn đàn Doanh Nghiệp, </strong></p>
<p style="text-align: right;"><em>https://diendandoanhnghiep.vn/cha-de-chatgpt-sap-duoc-dinh-gia-100-ty-usd-10141202.html</em></p>

ChatGPT

Microsoft

100 tỷ USD

Thrive Capital

định giá

Inflection AI

"Cha đẻ" ChatGPT sắp được định giá 100 tỷ USD

<strong>OpenAI, cha đẻ của ChatGPT vừa giới thiệu ứng dụng tạo video dựa trên trí tuệ nhân tạo với tên gọi là Sora. Sự ra mắt của Sora đã khiến giới công nghệ kinh ngạc khi tạo video chỉ cần bằng câu lệnh.</strong>
<figure id="attachment_33223" class="wp-caption aligncenter" aria-describedby="caption-attachment-33223">

<div class="caption-img" id="attachment_20724" align="aligncenter" width="659"><img class="wp-image-20724 size-full" src="https://static.vars.vn/news/s1/media/2024/02/open-ai.jpg" alt="" width="659" height="369" /> Một phụ nữ rảo bước trên đường phố Tokyo. Câu lệnh đã được đưa vào để thực hiện video này là: “Cô gái mặc chiếc áo khoác da màu đen, mặc chiếc váy dài đỏ, đi giày bốt màu đen và cầm theo chiếc ví cũng màu đen. Kính râm che kín đôi mắt, cùng lớp son đỏ tô điểm trên môi của cô. Bước đi của cô phản ánh sự tự tin và thản nhiên, trên con đường ẩm ướt phản chiếu ánh đèn, tạo nên hiệu ứng đèn sáng đa dạng màu sắc. Nơi đây còn thu hút nhiều người đi bộ đi lại.</div>

<figcaption id="caption-attachment-33223" class="wp-caption-text"></figcaption></figure>
Theo CNBC, Sora hoạt động tương tự như công cụ AI tạo hình ảnh DALL-E của <a href="https://vars.vn/ai-se-dinh-hinh-tuong-lai-nhu-the-nao-goc-nhin-chien-luoc-nam-2024">OpenAI</a>. Người dùng nhập câu lệnh về hoạt cảnh mong muốn và Sora sẽ trả về một video clip có độ phân giải cao. Sora cũng có thể tạo các video clip lấy cảm hứng từ hình ảnh tĩnh và mở rộng các video hiện có hoặc điền vào các khung hình còn thiếu.

Video là chân trời tiếp theo cho AI sáng tạo, sau khi các chatbot và trình tạo hình ảnh đã trở nên phổ biến trong thời gian gần đây. Mặc dù sự sáng tạo này sẽ kích thích những người đam mê AI, nhưng các công nghệ mới như Sora cũng gây ra mối lo ngại nghiêm trọng về nội dung ảo, thông tin giả mạo. Theo dữ liệu từ Clarity, một công ty máy học, số lượng video và hình ảnh deepfake do AI tạo ra đã tăng 900% so với năm trước.

Với Sora, OpenAI đang tìm cách cạnh tranh với các công cụ AI tạo video từ các công ty như Meta và Google. Các công cụ AI tương tự cũng có sẵn từ các công ty khởi nghiệp khác, chẳng hạn như Stability AI, có sản phẩm có tên là Stable Video Diffusion. Amazon cũng đã phát hành “Create with Alexa”, một mô hình chuyên tạo nội dung hoạt hình dạng ngắn dành cho trẻ em dựa trên câu lệnh (prompt).

Mặc dù Sora chưa được phát hành rộng rãi, mới chỉ được lưu hành trong một nhóm những người thử nghiệm an toàn, nhưng những video mà OpenAI đưa ra khiến người xem phải kinh ngạc về mức độ chân thực cũng như sức mạnh của phần mềm tạo video.
<p style="text-align: right;"><strong>Theo Tạp chí Tự động hóa ngày nay</strong></p>
<p style="text-align: right;"><em>(https://vnautomate.net/sora-ung-dung-tao-video-cua-openai-gay-sot.html)</em></p>

OpenAI

Sora

Sora – ứng dụng tạo video của OpenAI gây sốt

<strong>Năm 2023 đã chứng kiến một bước phát triển nhảy vọt của công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence), đặc biệt là công nghệ AI tạo sinh (Generative AI) với sự ra đời và ngày càng trở nên phổ biến của ChatGPT (Generative Pretrained Transformer) và các Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM).</strong>

ChatGPT và LLM đã đạt đến khả năng thông hiểu ngôn ngữ tự nhiên và ra quyết định như người trưởng thành có tri thức. ChatGPT cán mốc 1 triệu người sử dụng chỉ trong vỏn vẹn 5 ngày, một kỳ tích chưa từng có trong lịch sử các nền tảng công nghệ. Kể từ đó đến này, các gã khổng lồ Big Tech và <a href="https://varsland.vn/tin-tuc/viet-nam-thang-hang-trong-linh-vuc-tri-tue-nhan-tao/">AI</a> Start-up đã và đang chạy đua với nhau, giới thiệu ra công chúng hàng chục mô hình LLM khác nhau, phần lớn dưới dạng mã nguồn mở như LaMDA (Google AI), Megatron-Turing NLG (NVIDIA), PaLM (Google AI), Llama-2 (Meta AI), Bloom (Hugging Face), Wu Dao 2.0 (Beijing Academy of Artificial Intelligence), Jurasic-1 Jumbo (AI21 Labs) và Bard (Google AI),…

Bên cạnh cuộc đua nói trên, việc ứng dụng ChatGPT và LLM vào sản xuất kinh doanh cũng đang diễn ra sôi nổi. Theo báo cáo của tổ chức Master of Code Global: “Thống kê về việc sử dụng ChatGPT và LLM trong sản xuất kinh doanh: báo cáo năm 2023,” 49% các công ty đang sử dụng ChatGPT, 30% dự định sẽ sử dụng ChatGPT trong tương lai. Một báo cáo khác của tạp chí Forbes chỉ ra rằng 70% các tổ chức doanh nghiệp đang tìm hiểu đánh giá công nghệ AI tạo sinh, bao gồm LLM. Điều này cho thấy LLM đang được cộng đồng doanh nghiệp đặc biệt quan tâm. Ngày càng nhiều doanh nghiệp nhận ra tiềm năng của LLM trong việc thay đổi mang tính cách mạng hoạt động sản xuất kinh doanh.

Trong bài báo này, Giám đốc Khoa học Trí tuệ nhân tạo của Tập đoàn Verysell, tiến sĩ Đào Hữu Hùng sẽ chia sẻ những góc nhìn sâu sắc và chiến lược về tương lai của AI và tác động của nó đến doanh nghiệp và xã hội.

<img class="aligncenter wp-image-20632 size-full" src="https://static.vars.vn/news/s1/media/2024/02/ew-generative-ai-versus-machine-learning.jpg" alt="" width="1000" height="643" />
<h1>AI tạo sinh dữ liệu đa phương thức (Multimodal Generative AI)</h1>
Mặc dù ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn LLM đã thể hiện được hiệu năng siêu việt trong việc thông hiểu ngôn ngữ tự nhiên ở dạng văn bản, nhưng văn bản chỉ là một loại dữ liệu mà con người tiếp nhận và xử lý hằng ngày. Chúng ta giao tiếp và tương tác với nhiều loại dữ liệu khác nhau từ văn bản cho đến hình ảnh, video, và âm thành,… Dữ liệu đa phương thức cũng đặt ra những thách thức to lớn cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo, bao gồm tính đa dạng dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, hợp nhất dữ liệu, biểu diễn dữ liệu, độ phức tạp mô hình, chi phí tính toán và phương thức đánh giá. Vì vậy, cộng đồng nghiên cứu AI thường lựa chọn giải quyết thành công dữ liệu đơn phương thức trước khi đối mặt với những loại dữ liệu phức tạp hơn.

Thành công vượt bậc của mô hình ngôn ngữ lớn LLM tạo động lực to lớn cho cộng đồng nghiên cứu AI phát triển mô hình dữ liệu đa phương thức lớn (Large Multimodal Model – LMM), với khả năng đạt được mức độ tổng quát và biểu đạt tương tự, đối với dữ liệu đa phương thức. LMM có thể tận dụng nguồn dữ liệu khổng lồ đa phương thức và thực hiện các nhiệm vụ đa dạng mà không cần phải tinh chỉnh lại mô hình. LMM có thể giải quyết nhiều nhiệm vụ phức tạp liên quan đến cả văn bản, hình ảnh, âm thanh, video,… chẳng hạn như mô tả hình ảnh, trả lời câu hỏi về nội dung một bức ảnh và chỉnh sửa hình ảnh bằng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên,…

OpenAI đã tiên phong phát triển GPT-4V, phiên bản dữ liệu đa phương thức được nâng cấp từ mô hình GPT-4. GPT-4V có khả năng hiểu và tạo thông tin từ cả văn bản và hình ảnh. Nó có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ như tạo hình ảnh từ mô tả văn bản, trả lời câu hỏi về nội dung một bức ảnh và chỉnh sửa hình ảnh bằng các lệnh ở dạng ngôn ngữ tự nhiên. LLaVA-1.5: Đây là một mô hình có thể hiểu và tạo thông tin từ cả văn bản và hình ảnh. Nó có thể thực hiện các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi về hình ảnh, tạo chú thích cho hình ảnh và chỉnh sửa hình ảnh bằng các lệnh ở dạng ngôn ngữ tự nhiên.

Adept đang nhắm đến một mục tiêu lớn hơn, đó là xây dựng mô hình AI có thể tương tác với mọi thứ trên máy tính. “Adept đang xây dựng một cách hoàn toàn mới để hoàn thành công việc. Nó lấy mục tiêu của bạn dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên, và biến chúng thành hành động trên các phần mềm bạn sử dụng hàng ngày”. Họ tin rằng các mô hình AI đọc và viết văn bản vẫn có giá trị, nhưng những mô hình AI tạo sinh sử dụng máy tính như con người còn đem lại giá trị to lớn hơn đối với doanh nghiệp.

Chính vì thế, một cuộc đua quyết liệt giữa các công ty Big Tech trong việc phát triển LMM vẫn tiếp diễn trong năm 2024. Mất một vài năm nữa thì LMM mới đạt được hiệu năng tương đương với mô hình ngôn ngữ lớn LLM hiện nay. Bởi vì dữ liệu văn bản trên internet hiện nay đã bao trùm gần như toàn bộ những kiến thức chung của loài người về hầu khắp các lĩnh vực. Nhưng dữ liệu hình ảnh chủ yếu được lấy từ các nguồn mạng xã hội, chia sẻ những khoảnh khắc trong cuộc sống thường nhật.

Những hình ảnh trong dây chuyền sản xuất công nghiệp đều là dữ liệu bảo mật, không xuất hiện trên mạng internet. LandingAI đang tiên phong hợp tác với khối công nghiệp để khắc phục trở ngại này.
<h2>Mô hình nền tảng lớn: xây dựng hay tận dụng mô hình</h2>
Xây dựng ứng dụng AI chưa bao giờ trở nên dễ dàng và nhanh chóng như bây giờ. Chỉ vài năm trước đây để xây dựng ứng dụng “Phân tích cảm xúc”, (sentiment analysis) sẽ phải mất vài tháng để phát triển mô hình thử nghiệm với các tập dữ liệu khác nhau. Sau khi kiểm nghiệm được độ chính xác, để đưa mô hình AI lên môi trường chính thức (production system) cũng mất thêm vài tháng nữa. Bây giờ mô hình ngôn ngữ lớn LLM dễ dàng giúp chúng ta xây dựng và triển khai ứng dụng phân tích cảm xúc chỉ trong vài giờ bằng việc thiết kế prompts cho LLM đánh giá văn bản là tích cực, trung lập, hay tiêu cực.

Trong lĩnh vực thị giác máy tính, kỹ thuật “visual prompting” được Landing AI tiên phong phát triển tận dụng sức mạnh của mô hình hình ảnh lớn (Large Vision Model – LVM) để giải quyết nhiều tác vụ thị giác máy tính khác nhau, bao gồm phát hiện vật thể, nhận dạng vật thể, phân đoạn vật thể (semantic segmentation),… Visual Prompting sử dụng các dấu hiệu hình ảnh (visual hints) hay nhãn dữ liệu ở dạng tối giản để hướng dẫn mô hình LVM giải quyết một tác vụ mới.

Ví dụ để thực hiện tác vụ phân đoạn hình ảnh lá cây, chúng ta thường phải sử dụng đường bao lá cây làm nhãn huấn luyện mô hình AI. Nhưng khi sử dụng kỹ thuật Visual Prompting chúng ta chỉ cần cung cấp hai đường sọc, một đường bên trong và một đường bên ngoài chiếc lá (xem Hình 1). LVM sẽ dự đoán phạm vi của lá cây một cách lặp đi lặp lại cho đến khi hoàn tất việc phân đoạn hình ảnh lá cây. Việc này hoàn toàn tương đồng với việc chúng ta dạy các cháu bé tô màu lá cây. Bằng việc chỉ vào một vài điểm trên hình vẽ: đây là lá cây, đây là hình nền. Cháu bé hoàn toàn có khả năng tô màu lá cây và hình nền một cách dễ dàng.

Việc xây dựng mô hình nền tảng lớn (Large Foundation Model – LFM) bao gồm cả LLM và LVM yêu cầu cả kiến thức cao cấp về AI cũng như đầu tư lớn về cơ sở hạ tầng tính toán như datalake và máy chủ tính toán.

<img class="aligncenter wp-image-20633 size-full" src="https://static.vars.vn/news/s1/media/2024/02/Picture1-2.jpg" alt="" width="624" height="233" />

Vì vậy cuộc chạy đua xây dựng mô hình LFM sẽ tiếp diễn giữa các gã khổng lồ Big Tech và AI Start-up trong năm 2024 và một vài năm sắp tới. Phần lớn các mô hình LFM sẽ được cung cấp miễn phí cho cộng đồng dưới dạng mã nguồn mở để thúc đẩy sự phát triển của công nghệ AI tạo sinh. Khối doanh nghiệp sẽ được hưởng lợi khi được tiếp cận với nhiều lựa chọn LFM.

Trong khi đó các công ty IT sẽ là lực lượng chính để phát triển ứng dụng của LFM giải quyết các bài toán thực tế của khối doanh nghiệp. Công ty IT sẽ không đủ nguồn lực và tiềm lực tài chính để xây dựng LFM. Phát triển ứng dụng của LFM cũng không phải lĩnh vực cốt lõi (core business) của những gã khổng lồ Big Tech và AI Start-up.
<h3>AI Agent</h3>
Agent là một khái niệm mới trong công nghệ AI tạo sinh, hứa hẹn sẽ làm thay đổi cách thức con người giao tiếp và tương tác với máy tính. AI Agent là những thực thể tự chủ có khả năng cảm nhận môi trường, xử lý thông tin, đưa ra quyết định và hành động để đạt được mục tiêu được đặt ra.

Công nghệ AI tạo sinh đặc biệt là LLM có thể hiểu được mục tiêu con người đặt ra ở dạng ngôn ngữ tự nhiên. Thay vì trả lời câu hỏi của chúng ta, LLM sẽ phác thảo bản kế hoạch từng bước cần phải thực hiện để đạt được mục tiêu. Agent sẽ tự chủ thực thi bản kế hoạch. Kể từ cuối năm 2022, sự bùng nổ về độ phổ biến của ChatGPT và LLM đã thổi bùng lên sự phát triển của công nghệ AI Agent trong năm 2023 và sẽ tiếp diễn trong những năm tiếp theo.

AutoGPT là chương trình mã nguồn mở tận dụng năng lực thông hiểu siêu việt ngôn ngữ tự nhiên của ChatGPT đưa ra những bước cần và đủ để đạt được mục tiêu. Ví dụ nếu đặt ra mục tiêu tổ chức một bữa tiệc cuối năm cho một công ty 500 người, AutoGPT sẽ đưa ra các đầu việc cần phải thực hiện bao gồm: gửi thư mời cho cán bộ nhân viên, khách danh dự, lập lịch trình buổi tiệc, và hậu cần,… dựa trên các nguồn thông tin tin cậy hướng dẫn tổ chức các sự kiện tương tự.

BabyAGI (Artificial General Intelligence) là một ví dụ về hệ thống quản lý công việc được hỗ trợ bởi AI. Hệ thống này sử dụng nhiều agent dựa trên LLMs. Chẳng hạn, có một agent tạo công việc mới dựa trên mục tiêu và kết quả của công việc trước đó, một agent điều phối danh sách công việc, và một agent để hoàn thành công việc/nhiệm vụ con. Trở lại ví dụ tổ chức buổi tiệc cuối năm ở trên, một vị khách mời quan trọng, muốn biểu diễn piano dành tặng nhân việc trong buổi tiệc. Sau khi agent gửi thư mời xác nhận điều này, agent tổ chức sự kiện sẽ thêm nhiệm vụ thuê pinao vào phần hậu cần.

AutoAgents là một bước phát triển đột phá, có khả năng tự động tạo ra và phối hợp nhiều agent chuyên gia để xây dựng một đội ngũ chuyên gia ảo AI, tuỳ theo từng nhiệm vụ khác nhau. Nó gắn kết mối quan hệ giữa các nhiệm vụ và vai trò bằng cách tự động tạo ra nhiều agent cần thiết (chuyên gia) dựa trên nội dung nhiệm vụ và lập kế hoạch giải quyết cho nhiệm vụ hiện tại. Các agent chuyên gia này hợp tác với nhau để hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả. Ví dụ trong nghiên cứu khám phá thuốc (drug discovery), AutoAgents sẽ tạo ra một đội Agent chuyên gia bao gồm: Agent nghiên cứu tài liệu khoa học, Agent phân tích dữ liệu, Agent mô phỏng phản ứng thuốc, Agent thiết kế thực nghiệm và Agent giao tiếp. Đội Agent chuyên gia thực thi nhiệm vụ chuyên biệt và giao tiếp với nhau cho đến khi khám phá ra một loại thuốc mới.
<h4>AI tại biên (AI at the Edge)</h4>
Trí tuệ nhân tạo tại biên (AI at the edge) là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng và cạnh tranh khốc liệt, liên quan đến việc triển khai mô hình AI trên các thiết bị như máy tính xách tay, điện thoại thông minh, camera, drone, robot và cảm biến.

Cùng với sự phát triển của các ứng dụng AI, xu hướng chuyển xử lý AI xuống thiết bị biên – gần hơn với nguồn dữ liệu – đã nhận được sự quan tâm đáng kể. Cuộc đua giữa các công ty Big Tech và nhà sản xuất chip để đưa công nghệ AI vào ứng dụng hàng ngày và thiết bị di động đang diễn ra sôi động, nhằm cải thiện tốc độ, quyền riêng tư, bảo mật và hiệu quả năng lượng, mà không phụ thuộc vào máy chủ đám mây.

NVIDIA là công ty tiên phong trong lĩnh vực AI tại biên với nền tảng Jetson mạnh mẽ và đa năng, nhờ khoản đầu tư lớn vào công nghệ GPU hiệu suất cao trong giai đoạn đầu phát triển của công nghệ học sâu.

Họ có mối quan hệ chặt chẽ với các doanh nghiệp và nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Amazon Web Service, Microsoft Azure và Google Cloud Platform,… Quan trọng hơn, NVIDIA cung cấp hệ sinh thái phần mềm và các công cụ như TensorRT, Deepstream và Triton,… hỗ trợ một cách toàn diện các nhà phát triển xây dựng và tăng tốc mô hình AI một cách hiệu quả trên phần cứng của NVIDIA. Mặc dù chi phí GPU của NVIDIA thường cao hơn đối thủ, nhưng vẫn được ưa chuộng bậc nhất trong cộng đồng nghiên cứu AI.

Một số đối thủ đang cung cấp các lựa chọn thay thế rẻ hơn và thậm chí nhanh hơn so với Jetson. Google Edge TPU là ASIC tùy chỉnh được tối ưu hóa để chạy các mô hình TensorFlow Lite tại biên.

Intel Movidius Myriad X là chip xử lý hình ảnh (VPU) được thiết kế để chạy các ứng dụng AI tại biên. Xilinx Zynq UltraScale+ MPSoC là hệ thống trên chip (SoC) đa năng có trang bị FPGA và bộ xử lý ARM. NXP i.MX 8M Plus là SoC trang bị bộ xử lý ARM và chip xử lý nơ ron(NPU).

Qualcomm Snapdragon 865 là SoC di động có trang bị NPU. Các công ty này không chỉ tập trung vào thiết kế phần cứng mà còn cả hệ sinh thái phần mềm và công cụ để hỗ trợ các nhà phát triển ứng dụng AI tận dụng phần cứng một cách hiệu quả. Nhưng nó vẫn kém toàn diện hơn nhiều so với hệ sinh thái phần mềm và công cụ của NVIDIA. Sự cạnh tranh gay gắt này vẫn sẽ tiếp tục trong những năm tới.

Apple cũng tham gia vào lĩnh vực này, thiết kế chip cho các sản phẩm của riêng mình, bao gồm máy tính xách tay và thiết bị di động. Chip M1 có Neural Engine 16 lõi có thể thực hiện tới 11 nghìn tỷ phép tính mỗi giây. Mặc dù chip M2 có Neural Engine 10 lõi nhưng có thể hoạt động nhanh hơn M1 35%. Điều này khiến nó trở thành lựa chọn lý tưởng để chạy các mô hình AI cho các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy.

Chip A16 Bionic của Apple, được trang bị cho iPhone 14 và iPhone 14 Pro, thậm chí còn mạnh mẽ hơn chip M1. Nó có Neural Engine 16 lõi có thể thực hiện tới 17 nghìn tỷ phép tính mỗi giây. Chip A17 trên iPhone 15 Pro có thể hoạt động nhanh hơn 20% với chỉ GPU 6 lõi.

Qualcomm dự kiến sẽ ra mắt Snapdragon Elite Gen 3 vào đầu năm 2024 dựa trên quy trình 4 nm. Engine AI của nó nhanh gấp đôi so với thế hệ trước. Nó có thể chạy tới 15 nghìn tỷ phép tính mỗi giây (TOPS) trên AI Benchmark. Nó có thể chạy đồng thời nhiều mô hình AI, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô hình học máy. Cả chip Qualcomm và Apple đều có thể chạy mô hình AI với mức tiêu thụ điện năng thấp.

Do đó, dự kiến chúng ta sẽ thấy sự cạnh tranh ngày càng gay gắt hơn trong lĩnh vực thiết bị AI tại biên trong năm 2024 và những năm tiếp theo.
<p style="text-align: right;"><em>Theo Tạp chí Tự động hóa ngày nay</em></p>
<p style="text-align: right;"><em>(Link: https://vnautomate.net/ai-se-dinh-hinh-tuong-lai-nhu-the-nao-goc-nhin-chien-luoc-nam-2024.html)</em></p>

trí tuệ nhân tạo

AI tạo sinh

Mô hình ngôn ngữ lớn

AI sẽ định hình tương lai như thế nào? góc nhìn chiến lược năm 2024

Thành phố Thủ Đức

Hiển thị

Thanh Sương

Mua bán

Tin Thường

Thành phố Hồ Chí Minh

Đang hiển thị

<mark style="background-color: transparent; font-weight: 400; ">Bán đất tặng nhà trệt lửng, khu tái định cư Long Sơn, Long Bình, DT:114m2, giá chỉ 5,5 🏤 tỷ</mark>

Bán đất tặng nhà trệt lửng, khu tái định cư Long Sơn, Long Bình, DT:114m2, giá chỉ 5,5 🏤 tỷ

Chưa giao dịch

Nhà mặt phố

Phường Long Bình

Quận Hoàng Mai

Nguyen Huong

Thành phố Hà Nội

<mark style="background-color: transparent; font-weight: 400; ">Chủ cần bán Nhà trong hẻm 40m²</mark>

Chủ cần bán Nhà trong hẻm 40m²

Nhà trong hẻm

Phường Lĩnh Nam

Đông Nam

Quận Hà Đông

Đỗ Đức Mạnh

<mark style="background-color: transparent; font-weight: 400; ">Chính Chủ Trực Tiếp BÁN nhà mặt 💥 phố quang trung hà đông</mark>

Chính Chủ Trực Tiếp BÁN nhà mặt 💥 phố quang trung hà đông

Phường Dương Nội

Đông Bắc

Quận Cái Răng

Nguyễn Quốc Thịnh

Thành phố Cần Thơ

<mark style="background-color: transparent; font-weight: 400; ">Còn 1 nền 🌊 vị trí đẹp giá mềm đường B3 KDC Phú An, Phường Hưng Phú, TP. Cần Thơ</mark>

Còn 1 nền 🌊 vị trí đẹp giá mềm đường B3 KDC Phú An, Phường Hưng Phú, TP. Cần Thơ

Đất nền riêng lẻ

Phường Hưng Phú

Thành phố Bắc Ninh

Nguyễn Quang Nam

Tỉnh Bắc Ninh

<mark style="background-color: transparent; font-weight: 400; ">Bán Nhà 4 🆘 Tầng Cực Rẻ Ngay Chung Cư Green Peal Đường Nguyễn Cao, Võ Cường</mark>

BÁN NHÀ 4 🆘 TẦNG CỰC RẺ NGAY CHUNG CƯ GREEN PEAL ĐƯỜNG NGUYỄN CAO, VÕ CƯỜNG

Phường Võ Cường

VARs News - Trang tin tức Bất động sản - Chatgpt