Các chuyên gia công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo — như CEO của Mistral, Perplexity, Cursor, Reflection AI và Thinking Machines Lab — đều đồng ý rằng những nỗ lực xây dựng mô hình mở mang lại lợi ích cho sự đổi mới trong toàn bộ hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ định hình thời đại chúng ta, nhanh chóng trở thành hạ tầng kinh doanh cốt lõi. Nó được thúc đẩy bởi một hệ sinh thái đa dạng các mô hình: lớn và nhỏ, mã nguồn mở và độc quyền, tổng quát và chuyên biệt.
Sự đa dạng này rất cần thiết cho một tương lai nơi mọi ứng dụng đều được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, mọi quốc gia đều xây dựng nó và mọi công ty đều sử dụng nó. Và đây không phải là cuộc tranh luận giữa đổi mới mở và đổi mới đóng.
Như người sáng lập kiêm CEO của NVIDIA, Jensen Huang, đã nói với những người tham dự một phiên thảo luận đặc biệt về các mô hình tiên tiến mở tại NVIDIA GTC , “Không có sự khác biệt giữa độc quyền và mã nguồn mở. Mà đó là sự kết hợp giữa độc quyền và mã nguồn mở.”
Đó là lý do tại sao tương lai của đổi mới AI không chỉ xoay quanh một mô hình khổng lồ duy nhất. Mỗi ngành công nghiệp — y tế, tài chính, sản xuất — đều đối mặt với những thách thức riêng biệt. Tất cả đều cần AI có khả năng suy luận về dữ liệu và quy trình làm việc của họ theo nhiều cách khác nhau. Và điều đó đòi hỏi các hệ thống mô hình, được tinh chỉnh và chuyên biệt hóa cho các phương thức, lĩnh vực và tổ chức khác nhau, cùng nhau hoạt động để giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể.
NVIDIA là nơi đã đóng góp lớn cho trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở: hiện nay, đây là tổ chức lớn nhất trên Hugging Face, với gần 4.000 thành viên nhóm. Và tại GTC, hãng đã công bố Liên minh NVIDIA Nemotron, một sự hợp tác toàn cầu đầu tiên thuộc loại này giữa các nhà xây dựng mô hình và các phòng thí nghiệm AI nhằm thúc đẩy các mô hình nền tảng mở, tiên tiến thông qua việc chia sẻ chuyên môn, dữ liệu và sức mạnh tính toán.
Dự án đầu tiên xuất phát từ liên minh này sẽ là một mô hình cơ bản được đồng phát triển bởi Mistral AI và NVIDIA, với sự đóng góp dữ liệu, đánh giá và chuyên môn từ các thành viên liên minh để hỗ trợ quá trình huấn luyện sau đào tạo và phát triển liên tục của mô hình. Mô hình này sẽ được chia sẻ với hệ sinh thái mở và là nền tảng cho thế hệ tiếp theo của các mô hình NVIDIA Nemotron, vốn đã được tải xuống hơn 45 triệu lượt từ Hugging Face.
Một số thành viên của Liên minh Nemotron đã cùng các công ty dẫn dắt trong ngành khác xây dựng và sử dụng các mô hình mở tham gia vào một phiên thảo luận dài tại GTC.
Phiên thảo luận đầu tiên có sự tham gia của Harrison Chase, đồng sáng lập kiêm CEO của LangChain; Mira Murati, người sáng lập kiêm CEO của Thinking Machines Lab; Aravind Srinivas, CEO kiêm đồng sáng lập của Perplexity; Michael Truell, CEO kiêm đồng sáng lập của Cursor; và Misha Laskin, đồng sáng lập kiêm CEO của Reflection AI. Phiên thứ hai bao gồm Arthur Mensch, đồng sáng lập kiêm CEO của Mistral; Daniel Nadler, CEO của OpenEvidence; và Robin Rombach, đồng sáng lập kiêm CEO của Black Forest Labs, cùng với Hanna Hajishirzi, giám đốc cấp cao về xử lý ngôn ngữ tự nhiên tại Ai2, và Anjney Midha, người sáng lập AMP PBC.
Năm điểm chính nổi bật từ buổi chia sẻ:
1. Các tác nhân AI đang trở thành những cộng sự có năng lực cao.
“Chúng ta sẽ sớm thấy các đặc vụ thực sự trở thành đồng nghiệp, có thể đảm nhận những nhiệm vụ kéo dài nhiều giờ hoặc nhiều ngày, và xử lý khối lượng công việc cực kỳ phức tạp”, Truell tại Cursor cho biết.
2. Trí tuệ nhân tạo không phải là một mô hình đơn lẻ — nó là một hệ thống được điều phối bài bản.
“Điều bạn cần là một dàn nhạc đa phương thức, đa mô hình và đa đám mây,” Srinivas của Perplexity cho biết. “Tất cả những gì bạn phải làm là phân công nhiệm vụ. Bạn không cần phải lo lắng về việc mô hình nào giỏi việc gì — hệ thống điều phối sẽ tự tìm ra điều đó.”
3. Sự cởi mở thúc đẩy đổi mới trong toàn bộ hệ sinh thái mô hình.
“Các mô hình là cơ sở hạ tầng tri thức nền tảng, và cơ sở hạ tầng tri thức nền tảng cần sự cởi mở,” Laskin của Reflection AI cho biết. “Có một hệ sinh thái đang phát triển mạnh mẽ gồm các mô hình đóng mạnh mẽ, nhưng cũng có những mô hình mở có khả năng tương đương sẽ xuất hiện trong vài năm tới.”
Sự kết hợp giữa các mô hình mã nguồn mở và mô hình độc quyền này thúc đẩy những tiến bộ tại các công ty AI tiên phong cũng như trong giới học thuật.
“Còn rất nhiều nghiên cứu cần thực hiện, và không thể hoàn toàn tiến hành trong các phòng thí nghiệm lớn,” Murati của Thinking Machines Lab cho biết. “Đây là lúc sự cởi mở có thể rất hữu ích… nó thúc đẩy khoa học về trí tuệ nhân tạo, khoa học về sự thông minh.”
4. Hệ thống mở đáng tin cậy và dễ tiếp cận.
“Suy cho cùng, bạn đang trao đi sự tin tưởng… và việc tin tưởng vào một hệ thống mở sẽ dễ dàng hơn nhiều,” Midha của AMP PBC cho biết.
Với một hệ thống đáng tin cậy, các nhà phát triển có thể triển khai các tác nhân AI hoạt động lâu dài, có khả năng giải quyết hầu hết mọi nhiệm vụ.
Ông Chase của LangChain cho biết: “Các mô hình và hệ thống điều phối các mô hình sẽ trở nên mạnh mẽ hơn nhiều. Vì vậy, bạn sẽ có thể có các trợ lý năng suất cá nhân có khả năng đảm nhận các nhiệm vụ phức tạp hơn và chạy trong thời gian dài hơn.”
Các hệ sinh thái mở cũng thúc đẩy sự hợp tác, giúp dân chủ hóa việc tiếp cận trí tuệ nhân tạo.
“Chúng tôi tin rằng các mô hình mở rộng nên là nền tảng để xây dựng tất cả phần mềm trí tuệ nhân tạo trên thế giới,” ông Mensch của Mistral cho biết. “Bằng cách có một hệ sinh thái mở gồm những người có chung động lực để tạo ra những tài sản có lợi cho nhân loại, chúng ta có thể đẩy nhanh tiến độ và đảm bảo rằng mọi người trên toàn thế giới đều được tiếp cận trí tuệ nhân tạo một cách công bằng.”
5. Xã hội cần trí tuệ nhân tạo đa năng và chuyên biệt để tạo ra giá trị.
“Bạn phải định hình trí tuệ nhân tạo theo cách bạn định hình xã hội,” Nadler của OpenEvidence nói, mô tả cách các bệnh viện được tổ chức thành các bác sĩ đa khoa làm việc cùng với các chuyên gia hàng đầu thế giới. “Tôi nghĩ hình dạng của trí tuệ nhân tạo sẽ phản ánh điều đó.”
Trí tuệ nhân tạo chuyên biệt đang ngày càng phát triển vì nó cho phép các tổ chức kết hợp nền tảng mở với dữ liệu độc quyền của riêng họ. Chính những dữ liệu độc đáo đó là nơi họ khai phá ra giá trị thực sự, khác biệt trong kinh doanh và học thuật.
“Ngày nay, người ta có thể cho rằng sự tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo đang bị giới hạn trong một vài phòng thí nghiệm khép kín, nhưng thực tế nó rất quan trọng đối với phần lớn giới học thuật và các nhà nghiên cứu, hoặc các tổ chức phi lợi nhuận và những nơi khác cũng muốn tham gia vào sự tiến bộ này,” Hajishirzi của Ai2 cho biết. “Và chúng ta đã thấy rằng tất cả sự tiến bộ này đã diễn ra nhờ vào việc mọi thứ đều được mở.”
“Đây thực sự là một trong những thời điểm thú vị nhất để làm việc với các mô hình tiên tiến, các mô hình lớn hoặc các mô hình mở chuyên biệt hơn, sau đó được triển khai trên thiết bị,” Rombach của Black Forest Labs cho biết. “Có rất nhiều lĩnh vực tiên tiến khác nhau, và tất cả chúng đều nên có một số thành phần mở.”
