AI 24h | Điểm tin AI Hàng tuần ngày 14/12/2025

Chào bạn, Minh Trung đây.

Những tuần cuối cùng của năm 2025 đang bùng nổ với một tốc độ phát triển không tưởng trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo. Cuộc đua đến AGI (Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát) đã chính thức bước vào giai đoạn nước rút, và sân chơi đã thay đổi: trọng tâm không còn là những con số benchmark khô khan, mà là giá trị kinh doanh thực tiễn. Các mô hình không còn chỉ cạnh tranh trên lý thuyết mà đã bắt đầu chứng minh giá trị trong các quy trình vận hành phức tạp.

Trong bài phân tích này, chúng ta sẽ cùng nhau mổ xẻ những diễn biến sôi động nhất: từ cuộc đối đầu trực diện giữa các mô hình AI hàng đầu thế giới, sự trỗi dậy mạnh mẽ của làn sóng mã nguồn mở, những thay đổi kiến trúc nền tảng báo hiệu một kỷ nguyên mới, cho đến sự bùng nổ của các AI Agent đang tự động hóa công việc của chúng ta. Hãy cùng bắt đầu!

Mục Lục

1.  GPT-5.2 vs. Gemini 3: Cuộc Đua Song Mã Định Hình Tương Lai

2.  Làn Sóng Mở: Khi "Kẻ Thách Thức" Tái Lập Cuộc Chơi 

3.  Vượt Lên Trên LLM: Cuộc Cách Mạng Kiến Trúc AI Đã Bắt Đầu

4.   Từ Thử Nghiệm Đến Thực Thi: Kỷ Nguyên Của AI Agent và Tự Động Hóa

5.  Kết Luận

1.GPT-5.2 vs. Gemini 3: Cuộc Đua Song Mã Định Hình Tương Lai

Cuộc chiến trên đỉnh cao AI lại một lần nữa bùng nổ khi OpenAI, trong một động thái có phần "vội vã", đã chính thức ra mắt GPT-5.2 vào ngày 11/12, nhằm giành lại vị thế dẫn đầu đang bị lung lay.

Động thái của OpenAI với GPT-5.2:

• Ba phiên bản linh hoạt: Instant (Phản hồi tức thì), Thinking (Suy nghĩ sâu hơn), và Pro (Dành cho các tác vụ chuyên nghiệp, phức tạp).

• Thông số ấn tượng: Cửa sổ ngữ cảnh (context window) lên đến 400.000 token đối với phiên bản Thinking và Pro (với 128.000 token đầu ra), và tỷ lệ tạo ra thông tin sai lệch (hallucination) cực thấp, chỉ khoảng 1% ở phiên bản Thinking.

• Bảng giá cạnh tranh:

  • gpt-5.2 instant và thinking: $1.75 / $14.0 (input/output trên 1 triệu token)

  • gpt-5.2-pro: $21.0 / $168.0

  • So với Gemini 3.0 Pro ($2 / 12), *Claude 4.5 Sonnet (3 / 15)**, và Claude 4.5 Opus (5 / $25), mức giá của các phiên bản tiêu chuẩn là khá cạnh tranh, trong khi phiên bản Pro nhắm đến các bài toán cao cấp với chi phí tương xứng.

• Dự án tương lai: OpenAI cũng đang phát triển một mô hình mới với tên mã "Garlic", dự kiến ra mắt vào đầu năm 2026 với hiệu suất vượt trội.

Google không ngồi yên:

• "Deep Think" ra mắt: Google đã tung ra tính năng "Deep Think" trên Gemini 3 Pro cho người dùng gói Ultra (giá $250/tháng). Cơ chế này sử dụng "suy luận song song" (parallel reasoning), cho phép AI khám phá nhiều hướng giải quyết cùng lúc để đưa ra câu trả lời toàn diện nhất.

• Các mô hình mới xuất hiện: Hai mô hình thử nghiệm mang tên "Skyhawk" và "Seahawk" đã bất ngờ xuất hiện trên bảng xếp hạng LM Arena, cho thấy Google đang liên tục thử nghiệm các phiên bản cải tiến.

• Nâng cấp Agent nghiên cứu: Gemini Deep Research Agent đã được nâng cấp lên API và giờ đây sử dụng sức mạnh của Gemini 3 Pro, tăng cường khả năng nghiên cứu web đa bước.

Cuộc đua này được phản ánh rõ nét trên bảng xếp hạng LM Arena, nơi gemini-3-pro (Elo 1492) đang tạm dẫn trước, theo sau sát sao bởi các đối thủ nặng ký như grok-4.1-thinking (Elo 1478) và claude-opus-4-5-20251101-thinking-32k (Elo 1470). Cuộc rượt đuổi chỉ mới bắt đầu

2. Làn Sóng Mở: Khi "Kẻ Thách Thức" Tái Lập Cuộc Chơi 

Trong khi các gã khổng lồ đối đầu, một làn sóng khác đang âm thầm định hình lại cuộc chơi: mã nguồn mở. Dẫn đầu là Mistral AI từ Pháp, cùng với các đối thủ đáng gờm từ Trung Quốc

Mistral AI và cú hích Devstral-2:

• Hiệu suất đáng kinh ngạc: Devstral-2 đạt 72.2% trên benchmark lập trình SWE-bench Verified, một con số có thể cạnh tranh sòng phẳng với các mô hình độc quyền hàng đầu như Gemini 3 Pro và Claude 4.5 Sonnet.

• Hiệu quả và nhỏ gọn: Phiên bản Devstral Small 2 có thể chạy hoàn toàn trên laptop, trong khi Devstral-2 lớn hơn lại hiệu quả về chi phí hơn 7 lần so với Claude Sonnet 4.5 trong các tác vụ thực tế.

• Kiểm soát và tùy biến: Cả hai mô hình đều hỗ trợ triển khai tại chỗ (on-premises) và tinh chỉnh tùy chỉnh (fine-tuning), mang lại cho doanh nghiệp quyền kiểm soát tối đa đối với dữ liệu và ứng dụng của mình.

Các mô hình mạnh mẽ từ Trung Quốc:

• DeepSeek V3.2: Gây ấn tượng với kiến trúc "ưu tiên suy luận" (reasoning first), khả năng xử lý văn bản dài hiệu quả, và hiệu suất vượt qua cả Claude Sonnet 4.5 trong các bài kiểm tra lập trình.

• GLM-4.6 (Zhipu AI): Một lựa chọn cực kỳ đáng giá với kích thước chỉ bằng một nửa DeepSeek nhưng hiệu suất gần bằng Claude Sonnet 4, và quan trọng nhất, chi phí rẻ hơn từ 5-8 lần.

Sự trỗi dậy của ba mô hình này không phải là ngẫu nhiên. Chúng đại diện cho các lựa chọn chiến lược khác nhau cho doanh nghiệp: Devstral-2 cho hiệu suất hàng đầu từ châu Âu, DeepSeek V3.2 cho sức mạnh suy luận tối đa, và GLM-4.6 cho hiệu quả chi phí vượt trội. Bức tranh mã nguồn mở giờ đây đã đủ đa dạng để đáp ứng gần như mọi nhu cầu và ngân sách.

Toàn cảnh xu hướng này còn được củng cố bởi các sự kiện quan trọng khác. Agentic AI Foundation, được thành lập bởi Linux Foundation, hứa hẹn sẽ tạo ra một sân chơi chung cho các AI agent. Đồng thời, cộng đồng đang chứng kiến sự chuyển dịch từ các cơ sở dữ liệu vector chuyên dụng như Pinecone sang các giải pháp mã nguồn mở mạnh mẽ và tiết kiệm chi phí hơn như PostgreSQL với pgvector.

3. Vượt Lên Trên LLM: Cuộc Cách Mạng Kiến Trúc AI Đã Bắt Đầu

Cuộc đua AI không chỉ dừng lại ở việc tăng kích thước mô hình. Một sự thay đổi về kiến trúc nền tảng đang diễn ra, hứa hẹn sẽ phá vỡ những giới hạn hiện tại của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM).

Hội nghị NeurIPS 2025 vừa qua đã cho thấy rõ điều này. Trong khi các phòng lab lớn của Mỹ "im hơi lặng tiếng", các nhà nghiên cứu Trung Quốc lại thống trị với hàng loạt công bố mở. Trọng tâm nghiên cứu xoay quanh LLMs, đa phương thức (Multimodality) và học tăng cường (RL), báo hiệu nhu cầu cấp thiết về những kiến trúc đột phá.

Google Titans Transformer-2: Kiến trúc mô phỏng não người

• Dựa trên framework lý thuyết MIRAS, kiến trúc Titans của Google giới thiệu một hệ thống bộ nhớ 3 cấp lấy cảm hứng từ khoa học thần kinh:

  • Core (Bộ nhớ ngắn hạn): Xử lý thông tin trong ngữ cảnh hiện tại.

  • Long-term Neural Memory (Bộ nhớ thần kinh dài hạn): Một mạng nơ-ron sâu có khả năng học và tự cập nhật liên tục.

  • Persistent Memory (Bộ nhớ bền vững): Lưu trữ kiến thức chuyên biệt, ổn định.

• Sự kết hợp này cho phép Titans xử lý các ngữ cảnh siêu dài (hơn 2 triệu token) một cách hiệu quả, mở ra tiềm năng giải quyết các bài toán phức tạp mà trước đây không thể thực hiện được.

World Models: AI hiểu thế giới 3D

• "World Models" là ý tưởng về các mô hình có khả năng hiểu và suy luận về thế giới vật lý 3 chiều, không chỉ dừng lại ở văn bản. Lĩnh vực này đang thu hút sự chú ý đặc biệt khi huyền thoại AI Yann LeCun quyết định rời Meta để thành lập một startup riêng tập trung vào nó. Thậm chí, khi một người dùng yêu cầu ChatGPT xếp hạng các phương pháp tiếp cận World Models hứa hẹn nhất, kết quả trả về đã đặt JEPA (mô hình của LeCun) ở vị trí hàng đầu.

Molmo VLM: Sức mạnh từ nguyên tắc cơ bản

• Molmo là một ví dụ điển hình cho cách tiếp cận "nguyên tắc cơ bản" (first-principles). Thay vì "chưng cất" kiến thức từ các mô hình độc quyền, Molmo được xây dựng hoàn toàn từ dữ liệu mở chất lượng cao do con người tạo ra, chứng minh rằng không cần phụ thuộc vào các ông lớn để tạo ra một mô hình thị giác-ngôn ngữ mạnh mẽ.

4. Từ Thử Nghiệm Đến Thực Thi: Kỷ Nguyên Của AI Agent và Tự Động Hóa

Năm 2025 đánh dấu sự chuyển mình mạnh mẽ từ thử nghiệm sang ứng dụng thực tiễn. Báo cáo "State of Enterprise AI 2025" của OpenAI đã chỉ ra rằng, rào cản lớn nhất hiện nay không còn là công nghệ, mà là "sự sẵn sàng của tổ chức" (organizational readiness). Những doanh nghiệp đi đầu đang gặt hái thành quả bằng cách tích hợp AI sâu vào quy trình làm việc.

Sự bùng nổ của AI Agent:

Các "agent" (tác tử) AI, có khả năng tự động thực thi các chuỗi công việc phức tạp, đang xuất hiện ở khắp mọi nơi.

• Các Agent từ Trung Quốc: Genspark Super Agent có thể gọi điện, gửi email; Quark AI Agent của Alibaba hỗ trợ hàng triệu người dùng trong hệ sinh thái thương mại điện tử; Coze Space của ByteDance giúp tạo ứng dụng không cần code.

• Các nền tảng từ Mỹ: Amazon Nova trên AWS Bedrock cung cấp giải pháp tự động hóa cho doanh nghiệp; Google Workspace Studio cho phép người dùng tự tạo các agent để kết nối Gmail, Drive với các dịch vụ khác như Asana, Salesforce.

• Ứng dụng chuyên ngành: Agentive là một ví dụ điển hình, một AI được xây dựng chuyên để tự động hóa các quy trình kiểm toán tẻ nhạt.

Dân chủ hóa AI với nền tảng No-Code:

Giờ đây, ngay cả những người không có chuyên môn về lập trình cũng có thể tạo ra các ứng dụng AI mạnh mẽ.

• Krea AI Node App Builder: Cho phép người dùng kết nối các mô hình AI khác nhau trên một giao diện trực quan để tạo ra các ứng dụng xử lý ảnh/video phức tạp mà không cần viết một dòng code nào.

• Abacus AI's Deep Agent: Đưa mọi thứ lên một tầm cao mới, cho phép xây dựng một doanh nghiệp trực tuyến hoàn chỉnh (giao diện người dùng, hệ thống backend, cổng thanh toán) chỉ từ các câu lệnh văn bản.

Sự thay đổi này cũng đang định hình lại vai trò công việc. Trong các công ty AI-native, vai trò của Giám đốc Sản phẩm (PM) truyền thống đang mờ dần. Thay vào đó, họ ưa chuộng những cá nhân "T-shaped" – những người vừa có chuyên môn sâu, vừa có khả năng tự mình xây dựng các sản phẩm mẫu (prototype) một cách nhanh chóng.

Nhìn Về Tương Lai: Cuộc Đua Toàn Cầu và Bức Tranh Lớn 

Khi nhìn lại những diễn biến cuối năm 2025, bốn xu hướng chính đã hiện ra vô cùng rõ nét: cuộc cạnh tranh khốc liệt giữa các gã khổng lồ công nghệ, sự trỗi dậy không thể ngăn cản của mã nguồn mở, những cuộc cách mạng về kiến trúc nền tảng đang thách thức giới hạn của LLM, và sự chuyển dịch mạnh mẽ sang tự động hóa dựa trên các AI agent.

Bức tranh này được đặt trong một bối cảnh địa chính trị phức tạp. Cuộc đua "Đông-Tây", được nhấn mạnh tại hội nghị NeurIPS, cho thấy Trung Quốc đang vươn lên mạnh mẽ như một cường quốc AI. Trong khi đó, tại Mỹ, một sắc lệnh hành pháp mới do Tổng thống Trump ký ngày 12/12 vừa được ban hành nhằm thiết lập một khung pháp lý AI chung ở cấp liên bang, một nỗ lực để ngăn chặn sự hỗn loạn từ các quy định riêng lẻ của từng tiểu bang và duy trì khả năng cạnh tranh toàn cầu.

Chúng ta đang sống trong một thời kỳ chuyển đổi chưa từng có. Đây không phải là lúc để đứng ngoài quan sát. Thay vào đó, hãy chủ động tham gia, thử nghiệm và tận dụng những thay đổi mang tính kiến tạo này. Cơ hội để tạo ra giá trị đột phá cho bản thân, doanh nghiệp và xã hội đang ở ngay trước mắt.

🔚 Bản tin AI 24h hôm nay kết thúc tại đây!

Hẹn gặp bạn trong bản tin tiếp theo với những cập nhật mới nhất!

Theo dõi và phản hồi để chúng tôi ngày càng hoàn thiện bản tin cho bạn!

Tái bút: Chúng tôi làm bản tin AI này hoàn toàn miễn phí mỗi ngày. Sự ủng hộ của bạn là động lực giúp chúng tôi tiếp tục. Nếu bạn thấy hữu ích, chia sẻ cho ít nhất một, hai (hoặc 20) bạn bè của bạn nhé 😉

Hẹn gặp lại ở bài viết sau!

Bạn muốn nghe Podcast?