Connect with us

Công Nghệ Phần Mềm

DeepSeek trượt ngã

Published

on

Từng dẫn đầu thị trường AI Trung Quốc, DeepSeek đang chững lại vì kiện tụng và cạnh tranh, trong khi MiniMax trở thành lựa chọn số một của nhà đầu tư.

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo tại Trung Quốc đang bước sang một trang mới. DeepSeek từng là một hiện tượng toàn cầu với mức chi phí siêu rẻ, nhưng đang dần chững lại do rắc rối pháp lý và sự cạnh tranh khắc nghiệt từ các đối thủ trong nước.

Trong khi đó, các công ty công nghệ Trung Quốc vừa trình làng 5 mô hình AI hoàn toàn mới, sở hữu hiệu năng và tối ưu hóa tài nguyên tốt. Với sự quan tâm của ngân hàng UBS và các nhà đầu tư lớn, thứ hạng của thị trường AI tỷ dân đang được định hình lại.

Ngôi vương AI mới

Thời gian gần đây, các tập đoàn công nghệ Trung Quốc tung ra 5 mô hình AI mới, bao gồm Kimi K2.5 của Moonshot AI, GLM-5 của Zhipu AI, Qwen của Alibaba. ByteDance gây chú ý với hệ thống Seedance 2.0. Tuy nhiên, ngân hàng đầu tư UBS lại dành sự chú ý đặc biệt cho startup MiniMax cùng mô hình M2.5.

Báo cáo của Openrouter cho biết Trung Quốc đã thiết lập kỷ lục mới, vượt qua Mỹ về tổng lưu lượng sử dụng AI toàn cầu. Có tới 4 trên 5 mô hình phổ biến nhất thế giới hiện nay đến từ Trung Quốc. Lưu lượng truy cập của MiniMax đã bằng 1/3 so với Claude của Anthropic.

DeepSeek tut doc anh 1
M2.5 có hiệu năng tương đương các đối thù với chi phí huấn luyện thấp. Ảnh: Minimax.

UBS đánh giá cực kỳ cao chiến lược phát triển của MiniMax khi chọn hướng đi tối ưu hóa chi phí tính toán chứ không sao chép mô hình thí nghiệm đắt tiền như phương Tây. Các bài kiểm tra nội bộ đã chứng minh MiniMax M2.5 có khả năng xử lý vượt trội hơn hẳn DeepSeek R1 trong nhiều tác vụ.

Đặc biệt, hệ thống này chỉ tiêu tốn khoảng 30% tài nguyên so với DeepSeek. “Với lợi thế cạnh tranh này, MiniMax đang cho thấy sức hút khổng lồ với các nhà phát triển và tối ưu chi phí cực tốt”, một chuyên gia phân tích của UBS nhận định. Vì vậy, dòng vốn đầu tư đang nhanh chóng dịch chuyển khỏi DeepSeek.

Alibaba cũng đang gặt hái thành công lớn trong giới doanh nghiệp nội địa với thị phần của Qwen đã tăng gần gấp đôi trong nửa cuối năm ngoái. Các startup như Zhipu AI và Moonshot AI cũng phát triển trong ngách lập trình và tạo dựng video.

Kimi K2.5 được đánh giá cao nhờ khả năng xử lý văn bản dài, đáp ứng rất trúng nhu cầu của thị trường trong nước. Các nhà phát triển Trung Quốc không còn phụ thuộc vào một vài ông lớn, cũng như chip tân tiến từ Mỹ. Họ liên tục tung ra các bản cập nhật với chất lượng ngày càng cao, cho thấy áp lực cạnh tranh lớn.

Bước lùi của biểu tượng AI Trung Quốc

DeepSeek từng làm chấn động giới công nghệ toàn cầu nhờ mô hình R1 hiệu suất cao với chi phí huấn luyện rất thấp. Sự xuất hiện của R1 thậm chí làm suy giảm giá trị cổ phiếu của nhiều hãng chip.

Nhưng tình thế hiện tại đã hoàn toàn đảo ngược. Startup này đang trở nên im hơi lặng tiếng do các rắc rối pháp lý toàn cầu, đặc biệt là vụ kiện từ Anthropic.

Công ty cáo buộc DeepSeek sử dụng kỹ thuật “chưng cất mô hình” một cách trái phép. Theo đơn kiện, DeepSeek đã dùng đầu ra của mô hình Claude để huấn luyện AI của riêng mình và thiết lập một hệ thống mạng proxy phức tạp để che giấu các hoạt động đánh cắp dữ liệu.

Mạng lưới này quản lý đồng thời hơn 20.000 tài khoản giả mạo. Nhờ đó, DeepSeek có thể sao chép kiến thức từ Claude với chi phí rẻ. “Họ đã trích xuất năng lực từ mô hình của chúng tôi mà không có sự đồng ý”, đại diện Anthropic tuyên bố. Vụ kiện này khiến tiến độ phát triển các dự án mới bị đình trệ và sụt giảm uy tín của hãng trên trường quốc tế.

Bên cạnh đó, chiến lược thị trường của DeepSeek cũng bộc lộ nhiều điểm yếu. Công ty này quyết định dồn toàn lực cho thị trường nội địa. Tuy nhiên, thị trường AI Trung Quốc lúc này lại gặp cạnh tranh trên nhiều lĩnh vực.

Thị trường AI Trung Quốc sở hữu nhiều đối thủ như MiniMax, Alibaba hay ByteDance với nguồn lực tài chính dồi dào. Khác với Mỹ, nơi cuộc chơi xoay quanh OpenAI, Anthropic hay Google, Trung Quốc chưa xuất hiện một “trung tâm AI” lớn.

Rào cản kiểm duyệt, hạn chế chip và quy mô thị trường nội địa đủ lớn khiến nhiều công ty có thể cùng tồn tại. Tuy nhiên, việc chậm trễ tung ra bản cập nhật khiến DeepSeek trở nên lép vế, người dùng đang dần chuyển hướng sang các nền tảng AI mới.

Ver2Solution theo Znews

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Công Nghệ Phần Mềm

Nút bấm reCAPTCHA “Tôi không phải là robot” thực chất không hề vô nghĩa: Sự thật kế hoạch hàng tỷ USD của Google

Published

on

Bạn đã bao giờ tự hỏi, những lần tỉ mẩn click vào ô vuông chứa đèn giao thông hay vạch kẻ đường để chứng minh mình là con người, thực chất đang phục vụ mục đích gì?

Mỗi ngày, hàng trăm triệu người dùng internet thực hiện một nghi thức quen thuộc: giải mã các ô hình ảnh mờ nhòe của reCAPTCHA để đăng nhập tài khoản hoặc gửi biểu mẫu. Chúng ta coi đó là một phiền toái nhỏ để bảo mật, nhưng đằng sau những cú nhấp chuột “vô hại” ấy là một cỗ máy khai thác dữ liệu khổng lồ, nơi nhân loại đang lặng lẽ huấn luyện không công cho các hệ thống xe tự lái của Google.

Từ giấc mơ số hóa tri thức đến công cụ gán nhãn dữ liệu

Câu chuyện bắt đầu vào năm 2000, khi Luis von Ahn, một nhà khoa học máy tính tại Đại học Carnegie Mellon, phát minh ra CAPTCHA để ngăn chặn nạn tin rác. Tuy nhiên, ông sớm nhận ra hàng triệu giờ lao động trí tuệ của con người đang bị lãng phí vào những ký tự vô nghĩa. Năm 2007, reCAPTCHA ra đời với một ý tưởng nhân văn: thay vì gõ linh tinh, người dùng sẽ giúp số hóa các cuốn sách cũ mà phần mềm nhận dạng chữ viết (OCR) không thể đọc được.

Dự án này đã thành công rực rỡ khi giúp số hóa toàn bộ kho lưu trữ của Google Books và 13 triệu bài báo của tờ The New York Times . Năm 2009, Google mua lại reCAPTCHA với giá hàng chục triệu USD. Kể từ đây, sứ mệnh của công cụ này bắt đầu rẽ hướng. Khi kỷ nguyên của sách giấy dần lùi xa, Google đối mặt với một thách thức mới: dữ liệu hình ảnh cho bản đồ và trí tuệ nhân tạo.

Đến khoảng năm 2012, những dòng chữ cong vẹo biến mất, thay thế bằng các lưới ảnh thực tế từ Street View. Người dùng bắt đầu được yêu cầu “chọn tất cả các ô có biển báo đường phố” hoặc “nhận diện cửa hiệu”. Về bản chất, Google đã biến hàng tỷ người dùng thành những cộng tác viên gán nhãn dữ liệu (data labeler) quy mô nhất thế giới mà không phải trả một xu tiền lương.

Thương vụ 6 tỷ USD từ những cú nhấp chuột “miễn phí”

Quy mô của hoạt động này lớn đến mức khó tin. Một nghiên cứu năm 2023 từ Đại học California, Irvine (UCI) mang tên “Dazed & Confused” đã chỉ ra rằng, trong hơn 13 năm qua, nhân loại đã tiêu tốn khoảng 819 triệu giờ để giải reCAPTCHA. Nếu tính theo mức lương tối thiểu, giá trị lao động này tương đương ít nhất 6,1 tỷ USD.

Nghiên cứu cũng ước tính giá trị trọn đời của dữ liệu từ các cookie theo dõi mà reCAPTCHA thu thập được có thể lên tới 888 tỷ USD. Những con số này cho thấy reCAPTCHA không chỉ là một công cụ bảo mật đơn thuần; nó là một “trang trại” dữ liệu khổng lồ.

Dữ liệu hình ảnh sau khi được con người xác nhận sẽ chảy trực tiếp vào hệ thống của Google Maps để nhận diện địa chỉ và cấu trúc đô thị. Đáng chú ý hơn, nhiều chuyên gia tin rằng đây chính là nền tảng để huấn luyện Waymo – dự án xe tự lái của Alphabet (công ty mẹ của Google). Dù Google từng phủ nhận việc dữ liệu reCAPTCHA trực tiếp đào tạo Waymo, nhưng sự trùng khớp giữa các vật thể cần nhận diện (đèn giao thông, vạch kẻ đường, người đi bộ) và nhu cầu của xe tự lái là không thể phủ nhận.

Sự đánh đổi giữa bảo mật và quyền riêng tư

Năm 2018, Google tiến thêm một bước với reCAPTCHA v3. Phiên bản này không còn yêu cầu người dùng giải đố, mà âm thầm theo dõi hành vi trong nền. Nó phân tích quỹ đạo chuột, cách cuộn trang và môi trường trình duyệt để đánh giá độ tin cậy của người dùng.

Tuy nhiên, tính hiệu quả của nó đang bị đặt dấu hỏi lớn. Nghiên cứu của UCI phát hiện ra rằng ngay từ năm 2016, các thuật toán đã có thể vượt qua xác thực hình ảnh với độ chính xác 70%, thậm chí là 100% đối với một số loại xác thực khác. Điều này dẫn đến một kết luận sắc bén: reCAPTCHA hiện nay giống một công cụ thu thập dữ liệu và theo dõi người dùng hơn là một lá chắn bảo mật hiệu quả.

Các cơ quan quản lý tại châu Âu đã bắt đầu vào cuộc. Tòa án Liên bang Áo từng phán quyết rằng reCAPTCHA vi phạm quy định GDPR vì truyền dữ liệu người dùng sang Google mà không có sự đồng ý rõ ràng. Tại sao chúng ta phải giúp một công ty trị giá hàng nghìn tỷ USD huấn luyện sản phẩm thương mại của họ chỉ để được quyền truy cập vào tài khoản ngân hàng của chính mình?

Hành trình từ một ý tưởng số hóa sách miễn phí cho nhân loại đến một công cụ huấn luyện AI cho Waymo – doanh nghiệp vừa huy động thêm 16 tỷ USD với định giá 126 tỷ USD vào đầu năm 2026 – là minh chứng rõ nhất cho việc “không có gì là miễn phí trên Internet”. Khi bạn nhấn vào ô “Tôi không phải là người máy”, bạn thực chất đang khẳng định vai trò của mình trong một dây chuyền sản xuất công nghệ hiện đại: một người lao động không lương, cung cấp tài nguyên quý giá nhất của kỷ nguyên mới – dữ liệu.

Ver2Solution theo Phụ Nữ Mới

Continue Reading

Công Nghệ Phần Mềm

Kỹ sư trưởng Google: Team tôi mất cả năm mới làm xong giải pháp, dùng AI đối thủ chỉ cần 1 giờ

Published

on

Những tưởng câu chuyện này là minh chứng AI đã vượt qua con người về khả năng lập trình, nhưng hóa ra vấn đề còn phức tạp hơn nhiều so với tưởng tượng của mọi người.

Một bài đăng tưởng chừng bình thường của kỹ sư Google đã nhanh chóng lan truyền với tốc độ chóng mặt khi thu hút 4 triệu lượt xem, châm ngòi cho cuộc tranh luận về tốc độ phát triển chóng mặt của công cụ AI lập trình và ý nghĩa của nó đối với ngành phát triển phần mềm truyền thống.

Jaana Dogan, Kỹ sư trưởng tại Google chịu trách nhiệm cho Gemini API, gần đây đã chia sẻ một trải nghiệm gây chấn động. Khi thử nghiệm Claude Code của Anthropic – một công cụ AI được thiết kế để hỗ trợ viết và tổ chức code – cô đưa cho nó một vấn đề mà team của cô đã làm việc trong gần một năm.

Điều khiến cô ngạc nhiên là Claude đã tạo ra thứ gì đó rất giống với giải pháp của Google chỉ trong vòng 60 phút. “Tôi không đùa và điều này không buồn cười. Chúng tôi đã cố xây dựng điều này từ năm ngoái. Tôi đưa Claude một mô tả và nó tạo ra những gì chúng tôi xây năm ngoái trong một giờ,”.

Nhiệm vụ mà Dogan đề cập liên quan đến việc thiết kế các hệ thống quản lý nhiều Tác nhân AI làm việc cùng nhau – giống như điều khiển giao thông nhưng dành cho các bot AI. Team của Google đã khám phá nhiều cách tiếp cận khác nhau nhưng chưa đi đến thiết kế cuối cùng.

Để thử nghiệm Claude một cách công bằng, Dogan tránh sử dụng bất kỳ dữ liệu nội bộ nào và thay vào đó đóng khung một phiên bản đơn giản hóa của vấn đề bằng các ý tưởng công khai. Prompt của cô chỉ có 3 đoạn văn ngắn, không có thông tin độc quyền hay thủ thuật ẩn nào.

Kỹ sư trưởng Google: Team tôi mất cả năm mới làm xong giải pháp, dùng AI đối thủ chỉ cần 1 giờ - Ảnh 2.

Sau khi bài đăng thu hút hàng triệu lượt xem, Dogan đã lên tiếng làm rõ để tránh hiểu lầm. Sự thật là Google không phải “không làm được” mà đã xây dựng thành công nhiều phiên bản khác nhau của hệ thống này. Vấn đề nằm ở chỗ mỗi phiên bản đều có ưu và nhược điểm riêng, khiến team khó quyết định nên chọn giải pháp nào. Khi Dogan đưa những ý tưởng tốt nhất mà team đã nghiên cứu cho Claude Code, công cụ AI này tạo ra một phiên bản demo khá tốt chỉ trong khoảng một giờ.

Dogan nhấn mạnh rằng phiên bản Claude tạo ra chỉ là “toy version” – một mô hình thử nghiệm đơn giản, chưa đủ tiêu chuẩn để đưa vào sản xuất thực tế. Tuy nhiên, nó là một điểm khởi đầu hữu ích. Điều làm cô ngạc nhiên là mặc dù không đưa ra những chỉ dẫn chi tiết về cách thiết kế, Claude Code vẫn tự động đưa ra một số gợi ý thiết kế khá hay.

Câu chuyện này phơi bày một vấn đề lớn hơn về cách các tổ chức lớn làm việc. Trong 12 tháng vừa qua, các team nội bộ của Google mất phần lớn thời gian với hàng loạt cuộc họp, tranh luận về cách tiếp cận nào tốt hơn, và chờ đợi sự đồng thuận từ nhiều bộ phận khác nhau – một vấn đề hoàn toàn do sự quan liêu của tổ chức và không liên quan đến kỹ thuật – một điểm nghẽn mà các hệ thống AI không hề gặp phải.

Kỹ sư trưởng Google: Team tôi mất cả năm mới làm xong giải pháp, dùng AI đối thủ chỉ cần 1 giờ - Ảnh 3.

Nhưng đây có phải câu trả lời cho câu hỏi rằng liệu các kỹ sư phần mềm có trở nên lỗi thời hay không?

Trên thực tế, câu hỏi cần thiết hơn là công việc của kỹ sư sẽ thay đổi như thế nào. Nếu AI có thể gói gọn một năm làm việc thành một giờ hoạt động, thì khả năng viết code không còn là điều quyết định nữa mà là khả năng tư duy rõ ràng về kiến trúc hệ thống và ra quyết định đúng đắn.

Bà Dogan giải thích rằng việc trở thành một kỹ sư giỏi đòi hỏi nhiều năm học tập và tích lũy kinh nghiệm. Bạn cần thời gian để hiểu sâu về sản phẩm, rút ra những bài học từ các dự án trước và xây dựng những giải pháp có thể tồn tại lâu dài. Nhưng một khi đã có được kiến thức và hiểu biết đó, việc xây dựng lại hệ thống trở nên đơn giản hơn nhiều.

“Ngày nay, việc lấy kiến thức của bạn và xây dựng lại nó hoàn toàn dễ dàng, điều mà trước đây không thể làm được,” cô viết. Lợi ích của việc xây từ đầu là bạn không phải kéo theo những đoạn code cũ kỹ hoặc các quyết định thiết kế không còn phù hợp nữa.

Vì vậy, trong tương lai, có thể kỹ sư sẽ dành ít thời gian hơn cho việc viết code và nhiều thời gian hơn cho việc định nghĩa rõ ràng vấn đề cần giải quyết, kiểm tra xem kết quả AI tạo ra có đúng không, và tích hợp các giải pháp vào hệ thống phức tạp. Với tốc độ phát triển chóng mặt của AI chỉ trong thời gian ngắn ngủi vài năm vừa qua, có thể điều này sẽ đến rất nhanh trong tương lai.

Câu trả lời của bà Dogan khiến nhiều người nhận ra câu trả lời cho câu hỏi trên: AI có thể chưa thay thế bảng trắng hay đồ ăn nhẹ, nhưng chắc chắn có thể thay thế một năm cuộc họp. Đây không phải là về việc AI thay thế kỹ sư, mà là về việc nó thay đổi cách chúng ta làm việc và những kỹ năng nào thực sự có giá trị trong tương lai.

Ver2Solution theo VTV

Continue Reading

Công Nghệ Phần Mềm

Meta sắp thu phí Facebook, Instagram, WhatsApp người dùng muốn xài AI

Published

on

Meta đang lên kế hoạch triển khai các gói dịch vụ trả phí cho Facebook, Instagram và WhatsApp, trong đó người dùng có thể tiếp cận thêm nhiều tính năng AI.

Trong bối cảnh AI đang trở thành ưu tiên lớn của các công ty công nghệ, Meta bắt đầu nhắc tới khả năng triển khai các gói dịch vụ trả phí cho Facebook, Instagram và WhatsApp.

Theo thông tin Meta chia sẻ với các cơ quan quản lý, các gói này được nghiên cứu theo hướng bổ sung thêm nhiều tính năng AI, mở rộng trải nghiệm trên nền tảng.

Dù chưa có sản phẩm cụ thể nào được đưa ra, việc Meta chủ động đặt vấn đề thu phí cho các dịch vụ vốn quen thuộc với người dùng miễn phí đang gợi mở nhiều thay đổi đáng chú ý phía trước.

Kế hoạch mới của Meta

Manus được cho là trợ lý AI nội bộ mà Meta đang thử nghiệm cho các gói dịch vụ trả phí. Công cụ này được thiết kế để hỗ trợ người dùng trong các tác vụ quen thuộc như soạn nội dung, trả lời tin nhắn, gợi ý phản hồi hoặc hỗ trợ sáng tạo bài đăng ngay bên trong ứng dụng, thay vì phải chuyển sang các dịch vụ AI bên ngoài.

Bên cạnh đó, Vibes là tiện ích tạo video bằng AI đang được Meta nghiên cứu cho Facebook và Instagram. Công cụ hướng tới việc giúp người dùng tạo video trực tiếp trong ứng dụng, đơn giản hóa quá trình sản xuất nội dung và giảm sự phụ thuộc vào các nền tảng chỉnh sửa bên thứ ba.

Các dấu hiệu cho thấy những công cụ này đã được chuẩn bị ở mức kỹ thuật cũng đã xuất hiện. Alessandro Paluzzi, chuyên gia phân tích các phiên bản thử nghiệm của ứng dụng di động, cho biết ông phát hiện phím tắt dẫn thẳng tới Manus AI đã xuất hiện trên giao diện Instagram trong một số bản dựng thử, dù tính năng này hiện chưa được mở cho người dùng phổ thông.

Sự hiện diện của các công cụ như Manus hay Vibes cho thấy kế hoạch của Meta không chỉ dừng lại ở định hướng. Dù chưa có mốc triển khai cụ thể hay thông báo chính thức, những thử nghiệm này cho thấy Meta đang từng bước chuẩn bị cho một mô hình dịch vụ mới, trong đó AI giữ vai trò trung tâm.

Những tiện ích nhỏ chạm đúng nhu cầu người dùng

Thay vì tiếp tục mở rộng các đặc quyền mang tính hình thức, các gói đăng ký mới được cho là đang hướng tới những tình huống sử dụng rất quen thuộc với người dùng phổ thông. Đây là những thao tác vốn diễn ra hằng ngày trên Instagram, nhưng trước đó chưa từng được nền tảng hỗ trợ trực tiếp.

Một trong những thay đổi đáng chú ý là khả năng sắp xếp và quản lý danh sách người theo dõi theo cách linh hoạt hơn, không còn bị giới hạn như hiện nay. Điều này giúp người dùng, đặc biệt là các tài khoản có lượng kết nối lớn, dễ theo dõi và kiểm soát các mối quan hệ trên nền tảng.

Song song với đó, các tùy chọn xem story theo chế độ kín đáo hơn cũng được nhắc tới, cho phép người dùng tiếp cận nội dung mà không để lại dấu hiệu hiển thị. Ngoài ra, việc hiển thị rõ những mối quan hệ theo dõi một chiều được xem là cách giúp người dùng nắm bắt tình trạng kết nối của mình, thay vì phải tự kiểm tra thủ công như trước.

Dịch vụ trả phí và bài toán thay đổi hành vi người dùng

Nhìn từ các kế hoạch và thử nghiệm đang được hé lộ, Meta cho thấy đang từng bước định hình một mô hình dịch vụ mới cho Facebook, Instagram và WhatsApp. Thay vì tạo ra thay đổi đột ngột, các gói đăng ký trả phí được đặt ở vai trò bổ sung, tập trung vào tiện ích sử dụng và các công cụ hỗ trợ, đặc biệt là AI, dành cho nhóm người dùng có nhu cầu cao hơn.

Dù vậy, câu hỏi lớn nhất vẫn là mức độ sẵn sàng chi trả của người dùng. Khi các nền tảng của Meta đã gắn liền với thói quen miễn phí trong nhiều năm, giá trị thực tế của các tính năng AI và sự khác biệt so với những giải pháp miễn phí bên ngoài sẽ là yếu tố quyết định mô hình này có được đón nhận hay không.

Ver2Solution theo Tuổi Trẻ

Continue Reading

Đọc nhiều nhất

Copyright © 2024 Ver2solution.com .