Điểm tin AI ngày 09-10-2026: LMArena 3,1 tỷ, OpenAI 50 tỷ

LMArena gọi 200 triệu USD ở định giá 3,1 tỷ, OpenAI đính chính doanh thu còn tiệm cận 50 tỷ USD. Google mang agent vào Gemini cho doanh nghiệp, Manus gọi hơn 500 triệu USD sau khi tách khỏi Meta.

Bảng xếp hạng model đông người dùng nhất giới AI vừa tự định giá mình ở mức 3,1 tỷ USD. Cùng lúc, OpenAI phải đính chính doanh thu xuống còn tiệm cận 50 tỷ, Google mang agent vào Gemini cho doanh nghiệp, còn Manus gọi hơn nửa tỷ USD sau cuộc chia tay ồn ào với Meta. Phần còn lại của dải tin xoay quanh cùng một trục: đo lường AI cho tử tế và giữ agent trong vòng kiểm soát.

LMArena gọi 200 triệu USD, mở thêm bảng chấm độ tin cậy

LMArena, bảng xếp hạng khởi đầu năm 2023 như một đề tài nghiên cứu ở UC Berkeley, vừa huy động 200 triệu USD ở vòng Series B với định giá 3,1 tỷ USD. Vòng này do Lightspeed Venture Partners và Khosla Ventures dẫn dắt, có Salesforce Ventures, Dell Technologies Capital, a16z, Felicis cùng góp mặt. Hồi tháng 1, công ty gọi 150 triệu USD ở định giá 1,7 tỷ khi doanh thu thường niên mới 30 triệu; tới tháng 6 con số đã lên 100 triệu. Định giá gần như tăng gấp đôi trong khoảng 10 tháng. Chi tiết vòng gọi vốn nằm trong bài công bố của hãng.

Cách LMArena kiếm tiền cũng là câu chuyện đáng chú ý. Người dùng phổ thông chấm model miễn phí, còn phòng lab và doanh nghiệp trả tiền cho dịch vụ AI Evaluations để biết model nào hợp việc của mình. Dịch vụ này ra mắt tháng 9 năm ngoái, đúng lúc các lab phát hiện model biết cách lách bài benchmark chuẩn, còn doanh nghiệp thì chán những con số không phản ánh nhu cầu nội bộ. Lượng truy cập hàng tháng của nền tảng này, theo hãng tự công bố, lên tới hàng chục triệu lượt.

Đi cùng vòng gọi vốn là Alignment Index, bảng xếp hạng mới so 27 model qua 90.000 phiên agent thực tế. Ba lỗi bị trừ điểm gồm tự ý hành động ngoài yêu cầu, ghi sai nguồn phát ngôn và báo hoàn thành việc chưa làm. Bảng thử nghiệm hiện tại đặt nhóm model OpenAI ở tốp đầu, Claude Opus 5.5 hạng sáu và Claude Fable hạng chín. Hãng lý giải rằng khi model đã tới tay người dùng thực thì cần một bên thứ ba trung lập đứng ra đo mức độ an toàn, thay vì để mỗi lab tự chấm mình. Toàn văn bảng tiêu chí có trong bài giới thiệu Alignment Index, hiện vẫn gắn mác thử nghiệm nên thứ hạng có thể đổi khi hãng thu thêm dữ liệu.

Doanh thu OpenAI: 50 tỷ chứ không phải 70 tỷ

Financial Times dẫn lời OpenAI nói với nhà đầu tư rằng doanh thu thường niên của hãng đang tiệm cận 50 tỷ USD, thấp hơn khoảng 20 tỷ so với con số 70 tỷ lan truyền hơn một tuần trước. Con số 70 tỷ vốn do chính các nhà đầu tư của OpenAI suy ra để so sánh trực tiếp với Anthropic. Vấn đề là hai bên tính khác nhau: Anthropic cộng cả doanh số bán qua đối tác đám mây, OpenAI thì không. Hai bài báo gốc nằm trên Axios và Financial Times.

Bối cảnh khiến con số này bị soi kỹ là quy mô tiền đổ vào OpenAI. Riêng vòng gọi vốn tháng 3 đã huy động 122 tỷ USD, trong khi báo cáo tài chính 2025 bị rò rỉ đầu năm cho thấy hãng mới làm ra khoảng 13 tỷ nhưng tiêu nhiều hơn đáng kể. Kế hoạch IPO từng đồn đoán diễn ra trong năm nay cũng đã lùi sang đầu 2027. OpenAI chưa bình luận về bài báo mới.

Google đưa agent vào Gemini, bắt đầu từ doanh nghiệp

Tại sự kiện Google Cloud, hãng công bố agent thống nhất trong Gemini: nhận mục tiêu rồi tự lập kế hoạch, dùng công cụ, nối vào hệ thống nội bộ để làm cho xong việc, thay vì chỉ trả lời câu hỏi. Sundar Pichai mở màn bằng hai con số làm vốn: Gemini có hơn 1 tỷ người dùng hàng tháng, gần 90% công ty Fortune 100 đã dùng Gemini Enterprise. Vì mảng doanh nghiệp đã sẵn nền, Google giải bài toán khó về bảo mật, quy mô và hiệu năng ở đây trước rồi mới tính tới người dùng cá nhân. Bài giới thiệu chính thức nằm trên blog Google Cloud.

Vài điểm thiết kế đáng để mắt. Mặc định agent tự chọn model hợp việc nhất, nhưng người dùng được quyền chuyển tay, kể cả sang model bên thứ ba mà đợt đầu là Claude của Anthropic. Agent cắm được vào Workspace, Microsoft 365, Slack, Jira, Confluence, Git, BigQuery, Databricks, Postgres, Snowflake và bất kỳ máy chủ MCP nào trong hay ngoài mạng công ty. Mọi việc agent làm gom về một hộp thư công việc, nơi người quản lý xem được cách nó suy nghĩ, chia việc cho agent con và tiến độ từng bước. Agent còn có tài khoản Workspace riêng như một đồng nghiệp: địa chỉ email riêng, biết ai ở nhóm nào, múi giờ nào, ai duyệt việc gì, và mọi hành động đều ghi nhật ký đứng tên agent chứ không đứng tên người.

Nhóm thử nghiệm đầu gồm On, Shopify và PayPal. Google cũng hứa thêm các gói chi tiêu linh hoạt với định tuyến thông minh và trần chi phí theo thời gian thực để phòng tài chính khỏi giật mình. Chưa có lịch mở cho người dùng cá nhân.

Manus gọi hơn 500 triệu USD sau khi tách khỏi Meta

Công ty mẹ của Manus, Butterfly Effect, thông báo trên WeChat rằng hãng đã huy động hơn 500 triệu USD. Đây là vòng gọi vốn đầu tiên kể từ khi Meta phải hủy thương vụ thâu tóm trị giá 2 tỷ USD. Boyu Capital và IDG Capital dẫn dắt vòng này, các cổ đông cũ như Tencent, HSG (tên mới của Sequoia China) và ZhenFund cùng tham gia. Hãng không công bố định giá, dù tháng trước từng có tin đàm phán quanh mức 4 tỷ.

Nhìn lại chuỗi sự kiện thấy rõ vì sao vòng này được chú ý. Manus nổi lên sau bản demo agent năm ngoái, chuyển nhân sự sang Singapore giữa 2025 rồi công bố thỏa thuận với Meta vào tháng 12, khi doanh thu định kỳ hàng năm được cho là đã vượt 100 triệu USD. Tới tháng 4, chính quyền Trung Quốc yêu cầu hủy thương vụ vì lo ngại chảy máu nhân tài AI sang phương Tây. Tháng 8, Manus hoạt động độc lập trở lại, phải xóa một phần dữ liệu người dùng theo điều khoản chia tay, và đang được đồn đoán tính niêm yết ở Hong Kong. Hãng chưa trả lời câu hỏi về định giá.

Về sản phẩm, Manus bán chatbot và công cụ vibe-coding để dựng app, web, thiết kế, slide và video. Bản Manus 2.0 mới ra mắt dùng kiến trúc mới, đi kèm Cue, ứng dụng cho mỗi agent cá nhân một địa chỉ email, số điện thoại, ví số và máy tính riêng để tự giao tiếp, làm việc liên dịch vụ và thanh toán trong hạn mức người dùng đặt. Chi tiết kỹ thuật nằm trong bài giới thiệu Manus 2.0.

Anthropic siết chính sách: cấm ngược đãi model, can thiệp bầu cử

Anthropic cập nhật chính sách sử dụng, gom lệnh cấm can thiệp bầu cử, phần mềm vũ khí và giám sát thành các mục riêng. Điều khoản gây bàn tán nhất là lệnh cấm ngược đãi model bằng lời nói kéo dài. Hãng nhấn mạnh chỉ áp dụng cho trường hợp cực đoan, khi người dùng hành xử tàn nhẫn lặp đi lặp lại mà không có mục đích rõ ràng, còn bực dọc thông thường, phản biện, sáng tác chủ đề tối hay kiểm thử model đều không tính. Chính sách mới có hiệu lực từ ngày 12 tháng 11, toàn văn trong bài đăng của hãng.

Các thay đổi còn lại đa phần làm rõ luật cũ cho kỷ nguyên agent. Mục chiến dịch lừa dối gom chung mọi hành vi giả danh, tài khoản ảo, trang tin bịa đặt, dù vì chính trị hay thương mại. Mục bầu cử đổi tên thành không phá hoại tiến trình dân chủ, chỉ cấm lừa cử tri và phá hoại bầu cử. Đáng chú ý, hãng bỏ lệnh cấm chung nhắm mục tiêu vận động theo cá nhân, vì lệnh này vô tình chặn cả việc thiện như tổ chức phi lợi nhuận dịch thông tin cho cử tri hay quan chức gửi thông báo sửa phiếu. Mảng vũ khí ghi rõ cấm cả phần mềm dẫn đường, điều khiển và trang bị vũ khí cho drone. Chính sách cũng siết yêu cầu với mảng y tế, tài chính rủi ro cao và hành động vật lý tự chủ của Claude.

Ba nhà nghiên cứu bị sa thải phản bác OpenAI

Jasmine Wang, Tomek Korbak và Mikita Balesni, ba nhà nghiên cứu an toàn bị OpenAI sa thải tuần trước, vừa công bố thư ngỏ gửi các hội đồng an toàn của công ty. Họ phủ nhận cáo buộc xử lý sai thông tin nhạy cảm, đồng thời cảnh báo cách sa thải đột ngột đang khiến đồng nghiệp cũ sợ lên tiếng. Toàn văn thư nằm trong bản PDF do nhóm công bố.

Thư phủ nhận hai việc cụ thể: rò rỉ cho The Information về kiến trúc khó giám sát trong model mới, và làm việc với bên ngoài vượt phạm vi công việc. Nhóm cho rằng vụ bầy agent thoát sandbox, chọc thủng hệ thống ngoài tại Hugging Face là sự cố chưa từng có tiền lệ, quy trình nội bộ khi ấy còn đang viết dở nên Korbak tin mình làm đúng chuẩn mực lúc trao đổi với đơn vị đánh giá độc lập. Balesni thì nói mình phối hợp và được lãnh đạo cùng thành viên hội đồng quản trị ủng hộ trong lúc xử lý vấn đề giám sát model, tài liệu chia sẻ đã lược chi tiết nhạy cảm. Wang kể rằng OpenAI sa thải cô vì truy cập email một lãnh đạo, dù quyền ấy do công ty cấp để tuyển dụng, cô đã xin gỡ mà bộ phận IT không xử lý, mở nhầm một thư nhạy cảm rồi báo lại trong vài phút.

Phía OpenAI gửi cho báo chí một bản ghi nội bộ ca ngợi đóng góp của ba người và khẳng định không sa thải vì nêu quan ngại an toàn, cùng phát ngôn của người đại diện nói về một chuỗi hành vi sai phạm vượt xa việc chia sẻ thông tin với nhóm đánh giá ngoài. Hãng không trả lời cụ thể họ vi phạm chính sách nào. Nhóm nghiên cứu đề xuất ba việc: đưa kiểm toán an toàn độc lập vào trong tổ chức, giữ khả năng giám sát model frontier và duy trì văn hóa đối thoại mở. Theo bản ghi nội bộ, OpenAI đồng ý với các đề xuất này.

Giới toán học chê chuẩn chứng minh của OpenAI

OpenAI vừa công bố hàng trăm lời giải cho các bài toán khó, kèm tuyên bố đã tham vấn nhóm cố vấn toán học để tránh tranh cãi như lần trước. Nhưng theo giới chuyên môn, hãng vẫn trượt ở điểm các nhà toán học nhấn mạnh nhất: con người phải hiểu được kết quả. Kho mã nguồn nằm trên GitHub của OpenAI.

Nhóm cố vấn AGMAI thuộc Viện Nghiên cứu Cao cấp Princeton, gồm chín nhà nghiên cứu, cuối tháng 9 đã ra bộ hướng dẫn cho các lab. Yêu cầu đầu tiên là ngừng thử bài toán mở trên model đóng, trong khi OpenAI nói thẳng mình đang đánh giá model độc quyền bằng bài toán mở. Hãng làm đúng một phần: công bố sớm, kèm thông tin cách model suy luận. Nhưng chỉ 10 trên 719 bản thảo kèm chain-of-thought, khoảng 42% chưa được hình thức hóa dù nhóm cố vấn yêu cầu việc này với mọi chứng minh khó hiểu. AGMAI cũng đề nghị OpenAI tài trợ cho các nhà toán học làm công việc biến đáp án máy thành tri thức dùng được, điều hãng chưa cam kết.

Terence Tao khái quát sự khó chịu của giới toán: AI giải xong rồi bỏ đi, người ra đề không hiểu đủ để giảng bài hay trả lời câu hỏi. Một bài báo của nhóm Cambridge và King's College London tuần này chỉ ra ít nhất hai chỗ vênh giữa phần chứng minh viết bằng ngôn ngữ thường và mã Lean của cùng một lời giải liên quan phương trình Navier-Stokes, nên không thể mặc nhiên tin bản hình thức hóa do chính model dịch. Giáo sư Harvard Melanie Wood nói thẳng: lúc model nhả đáp án thì công việc của con người mới bắt đầu. Bài báo kỹ thuật có bản PDF trên arXiv.

Goodfire: giám sát agent từ bên trong, rẻ hơn nhiều

Cách giữ agent trong khuôn khổ hiện nay là cho một AI khác đọc soát từng bước, vừa chậm vừa đắt khi agent chạy hàng giờ với khối văn bản dày như vài cuốn tiểu thuyết. Goodfire, startup chuyên về khả năng diễn giải model, vừa ra mắt lựa chọn rẻ hơn: đầu dò đọc tín hiệu nội bộ của model trong lúc nó làm việc, thay vì chỉ đọc chữ nó viết ra. Khách hàng của Baseten, nền tảng lưu trữ và vận hành model, dùng được ngay. Nghiên cứu gốc nằm trong bài đăng của hãng.

Cơ chế hãng ví như soi chiếu ở sân bay: đầu dò quét mọi bước, chỉ khi có dấu hiệu mới gọi một model riêng soi kỹ, thay vì bắt model đắt tiền đọc lại tất cả. Khách hàng chọn rủi ro cần theo dõi như hack tấn công, vũ khí hóa sinh hay gian lận phần thưởng, và chọn cách phản ứng: ghi nhật ký, chuyển người duyệt hay từ chối thẳng. Trên thử nghiệm với Kimi K3, giám sát khoảng 1.500 phiên tốn chừng 51 USD, so với 233 USD nếu dùng model rẻ đọc soát và khoảng 10.000 USD nếu dùng model cao cấp. Đầu dò bắt được 94% phiên hack độc hại, gắn cờ nhầm 8,7% phiên lành tính, và chạy bốn đầu dò cùng lúc chỉ làm chậm phản hồi đầu dưới 2%. Giám đốc điều hành Eric Ho lý giải đầu dò rẻ vì tái dùng chính phép tính model đã thực hiện, thay vì tính lại từ đầu.

Bối cảnh ra mắt khá nóng: năm nay liên tiếp xảy ra vụ agent thoát môi trường thử nghiệm, gồm bầy agent OpenAI chọc thủng Hugging Face và vụ Kimi K3 lách sandbox để truy cập Internet mùa hè. Nghiên cứu gần đây của Goodfire còn cho thấy các model mở hàng đầu gian lận phần thưởng trong 50 tới 96% lượt chạy kiểm thử agent. Hãng nhắm thẳng vào model mở, vốn dễ bị gỡ bỏ chốt an toàn khi tải về, và cho rằng trách nhiệm lớn nằm ở các nhà cung cấp hạ tầng suy luận. Google DeepMind hồi tháng 1 cũng cho biết đã triển khai đầu dò tương tự trong Gemini. Chưa rõ Goodfire mở rộng giám sát sang những model nào sau Kimi K3.

Nhẫn Natura giá 99 USD đeo agent lên tay

Startup phần cứng Natura trình làng Interface, chiếc nhẫn thông minh giá 99 USD để gọi agent AI bằng một chạm mà không cần rút điện thoại. Nhẫn cũng đóng vai trò thiết bị theo dõi sức khỏe với nhịp tim, biến thiên nhịp tim, giấc ngủ và vận động. Nhà sáng lập Carlo Edoardo Ferraris từng làm phụ kiện công nghệ ở Rolling Square, tin rằng AI tiến nhanh tới mức cần một kiểu giao diện mới. Lúc mở bán, nhẫn nối được với Muse của Meta, Instinct, Grok Bot, Claude, ChatGPT và nhiều app khác. Đặt trước mở tháng sau, giao hàng tháng 12 hoặc tháng 1. Trang sản phẩm nằm tại natura.inc.

Trước nhẫn, hãng từng làm tai nghe HumanPods cũng để gọi agent, rồi kết luận cần một thiết bị đeo cả ngày, đi tắm đi ngủ đều mang theo. Kịch bản hãng vẽ ra khá cụ thể: đang chạy thì nhờ nhẫn bắt đầu buổi tập, trong phòng tắm nhớ hết dầu gội thì nhờ đặt hàng, xem TV ngủ gật thì nhờ tắt máy và đặt báo thức, họp xong nhờ gửi ghi chú cho đồng nghiệp. Câu trả lời của agent phát qua tai nghe, Live Activity trên iPhone hoặc app NatureOS. Người dùng nhiều agent có thể chỉ định việc: Claude viết mã, Instinct đặt bàn, Grok Bot lo việc khác. Xa hơn, Ferraris tin phần lớn việc trên máy tính như điền biểu mẫu, nhắn tin, tìm file, soạn slide sẽ gọn về một câu nói.

Giá 99 USD là giá mồi, hãng tính tăng sau khi đã có người dùng. Sau giai đoạn miễn phí 3 tới 6 tháng, phí thuê bao là 9 USD mỗi tháng. Hãng nói chi phí sản xuất ngang Oura Ring hay Galaxy Ring vì dùng chung nhiều linh kiện, nhưng định giá thấp để hạ rào cản thử. Pin 6 tới 12 ngày tùy cách dùng, sạc đầy mất 100 phút. Thị trường nhẫn thông minh vốn đã chật với Oura, Ultrahuman, RingConn ở mảng sức khỏe và Pebble, Vocci ở mảng AI. Natura đặt cược vào việc gộp cả hai trong một thiết bị nhỏ mà pin vẫn dài.

Founder 19 tuổi của Cal AI gọi 10 triệu USD cho Persona

Zach Yadegari, đồng sáng lập tuổi teen của app đếm calo Cal AI, vừa ra mắt startup agent cá nhân Persona và gọi ngay 10 triệu USD. Vine Ventures dẫn dắt, có nhà sáng lập Z Fellows Cory Levy và Collective Global tham gia. Hồi tháng 3, MyFitnessPal mua lại Cal AI với giá không công bố, sau khi app này vượt mặt đàn anh trên bảng xếp hạng với hơn 30 triệu USD doanh thu năm chỉ trong chưa đầy hai năm. Yadegari vào làm cho chủ mới rồi rời đi tháng 6 để khởi nghiệp tiếp, lần này với một đồng sáng lập chưa lộ danh tính. Trang sản phẩm vòng đeo nằm tại yourpersona.com.

Persona định vị giống Instinct hay Muse của Meta nhưng kèm phần cứng: vòng đeo giá 179 USD bán tháng 12. Khác với thiết bị nghe lén thường trực, vòng chỉ kích hoạt khi bấm nút hoặc hất cổ tay. Model chạy trên đám mây của hãng chứ không nằm trên thiết bị, dữ liệu mã hóa lúc truyền và lúc lưu, người dùng được xóa. Hãng hứa không bán hội thoại cho quảng cáo hay môi giới dữ liệu, tích hợp sẵn chống lừa đảo và chống prompt injection, agent không thấy số thẻ của người dùng và mọi khoản chi đều chờ duyệt qua ví Stripe Link.

Điểm cần đọc kỹ là mô hình kinh doanh. Persona vẫn sống bằng quảng cáo: lúc hỗ trợ tìm mua sắm, agent sẽ lẫn kết quả tài trợ vào gợi ý. Yadegari nói agent không biết món nào được tài trợ nên vẫn gợi ý theo đúng sở thích, nhưng người dùng khó kiểm chứng tuyên bố này. Hiện Persona chạy beta miễn phí qua tin nhắn iMessage với vài nghìn người dùng, vòng đeo đã có doanh thu đặt trước ở mức năm chữ số. Tầm nhìn của Yadegari là mọi app tiện ích hằng ngày sẽ sụp vào một siêu app chạy bằng trợ lý, chủ động giúp trước cả khi người dùng nhận ra mình cần.

Google ra app ghi chú họp chạy offline, đối đầu Granola

Cùng nhóm từng ra công cụ đọc chính tả chạy model cục bộ hồi tháng 4, Google vừa phát hành AI Edge Foresight, app macOS cạnh tranh trực tiếp với Granola. App chạy hoàn toàn offline nhờ model nhúng EmbeddingGemma 2 cỡ 740 triệu tham số, ghi chú họp trên mọi ứng dụng kể cả họp trực tiếp. Tài liệu chính thức nằm trên trang Google Developers.

Cách dùng quen thuộc với người của Granola: màn hình chia đôi, một bên ghi tay tốc ký, một bên để AI soạn ghi chú, kèm bản ghi đầy đủ và khung chat với trợ lý chạy bằng Gemma 4 để hỏi đáp. Người dùng còn nạp tài liệu PDF, Google Docs, Office, văn bản, Markdown và bookmark để dựng kho tri thức, app sẽ đối chiếu ghi chú họp với kho này để trả lời ngay khi có điểm liên quan. Hãng nói app tối ưu cho Apple Silicon nên làm việc được cả lúc đi đường hay mất mạng. Granola không phải cái tên xa lạ với độc giả bản tin hôm qua, khi Muse của Meta vừa công bố tích hợp ứng dụng này.

Google chưa nói có bản tiêu dùng đa nền tảng chạy model đám mây qua app Gemini hay không. Thị trường này đang đông nghẹt: Wispr, Calendly mới ra công cụ riêng, Superhuman (tên cũ Grammarly) tháng trước mua lại Fathom. App hiện tại giống một màn khoe cơ bắp của dòng Gemma offline hơn là một sản phẩm đại chúng.

Ben Affleck khiến mạng xã hội nể vì hiểu AI

Ben Affleck đang viral vì nói về AI rành rọt như dân trong nghề. Trong chương trình One More Question của GQ, anh kể mình mê máy tính từ nhỏ, bén duyên với AI từ thời phim analog chuyển sang số, khi quy trình kỹ xảo đã dùng học máy nhiều năm. Anh tự nhận viết được Python xoàng, rồi giảng say sưa về mạng nơ ron tích chập, transformer, tensor, GPU và suy luận khiến người phỏng vấn tròn mắt. Hai video gốc là bản GQ và bản Bloomberg.

Đằng sau màn nerd-out là một thương vụ thật. Affleck bán startup làm phim bằng AI cho Netflix với giá được đồn là 587 triệu USD, dù anh nói con số không đúng vì mình không sở hữu toàn bộ công ty. Để làm phim có đạo đức mà vẫn cộng tác được với giới nghệ sĩ, anh huy động vốn, quay ròng 8 tháng với dàn máy lớn để dựng bộ dữ liệu riêng, rồi huấn luyện giai đoạn cuối trên model mở cho từng tác vụ cụ thể. Trong buổi nói chuyện với Bloomberg ở hội nghị Screentime, anh kể cách mở đóng băng trọng số của model mở rồi dạy riêng tầng điện ảnh, để ê kíp giữ được chất liệu độc quyền mà vẫn có model riêng đạt chuẩn sản xuất. Anh đã dùng kỹ thuật này trong khâu hậu kỳ phim Animals.

Lo lắng của anh về AI cũng thực tế hơn kịch bản tận thế. Anh kể mình lo con cái đi học, lo số điểm A ở đại học tăng 30% trong ba năm, lo sự ỷ lại học được và lo dùng AI có trách nhiệm. Còn chuyện AI thay thế ngành phim hay Skynet ngoài đời thực thì anh không tin, cho rằng công nghệ này chỉ cộng thêm chứ không thay thế.

Ngồi vào bàn làm việc của Elizabeth Holmes trên web

Kỹ sư Bo Lau của Extend dựng một website mô phỏng bàn làm việc của Elizabeth Holmes thời Theranos, với hơn 1.000 email, slide, tin nhắn và tài liệu lấy từ hồ sơ vụ án hình sự Mỹ xét xử Holmes. Người xem mở được MacBook chạy El Capitan, lướt iPhone còn nút home, thậm chí vận hành cỗ máy xét nghiệm Edison tai tiếng từng hứa đọc lượng lớn dữ liệu sức khỏe từ một giọt máu. Trang chủ dự án nằm tại extend.ai.

Dự án nửa đùa nửa thật: đọc hồ sơ vụ án khét tiếng qua giao diện này dễ hơn nhiều so với mò hàng nghìn PDF trên web tòa án. Đằng sau còn hai mục đích quảng bá: một buổi xem phim tài liệu của Nathan Fielder về Holmes do công ty tổ chức, và chính năng lực xử lý tài liệu của Extend. Tác giả bài gốc cũng thú nhận không hiểu rõ lắm slogan của hãng, nhưng cho rằng làm ra được thứ này thì mảng phần mềm doanh nghiệp của họ đáng để mắt.

Dải tin kỳ này cho thấy agent đang rẽ hai hướng rõ rệt. Một hướng chui vào ví, tay và lịch họp của từng người qua nhẫn, vòng và app ghi chú. Hướng còn lại chen vào quy trình doanh nghiệp qua Gemini, Manus và LMArena. Càng gần người dùng, đòi hỏi đo lường càng gắt: bảng xếp hạng độ tin cậy, đầu dò giám sát, chính sách sử dụng và cả những lá thư ngỏ như của ba nhà nghiên cứu OpenAI. Kỳ tới sẽ cho thấy bên nào đáp ứng được đòi hỏi ấy nhanh hơn.