AI 24h | Điểm tin AI Hàng tuần ngày 23/11/2025

"Chúng ta sẽ không cần con người trong 10 năm tới."

Liệu tuyên bố táo bạo này của Emad Mostaque có trở thành sự thật? Tốc độ phát triển của AI trong tuần qua dường như đang củng cố cho nhận định này. Chỉ trong vòng chưa đầy 24 giờ, ngôi vương của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã đổi chủ, một sự kiện chấn động cho thấy cuộc đua đang gay cấn hơn bao giờ hết. Google Gemini 3 Pro đã chính thức trở thành mô hình AI mạnh nhất toàn cầu.

Chúng ta đang chứng kiến một cuộc biến đổi mang tính kiến tạo. AI không còn là công cụ thụ động mà đang trở thành đối tác tự hành (autonomous partner), có khả năng tự viết code, tự động hóa quy trình làm việc và suy luận ở cấp độ chuyên gia. Bài viết này sẽ phân tích sâu ba chủ đề chính đang định hình tương lai:

1. Cuộc đua hiệu năng LLM: Phân tích chiến thắng của Gemini 3 Pro và các chiến lược cạnh tranh từ OpenAI và xAI.

2. Sự trỗi dậy của hệ sinh thái AI tác nhân: Khám phá các công cụ tự động hóa đang thay đổi hoàn toàn cách chúng ta làm việc, từ lập trình đến quản lý công việc hàng ngày.

3. Các chuyển dịch địa chính trị: Đi sâu vào cuộc chiến phần cứng và các chiến lược dài hạn đang định hình cuộc đua giành quyền tối cao về AI trên toàn cầu.

1. Cuộc Đua Tam Mã Giành Ngôi Vương

Cuộc chiến giành quyền thống trị trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang diễn ra khốc liệt giữa ba thế lực chính: Google, xAI và OpenAI. Mỗi bên đều tung ra những vũ khí chiến lược với những nâng cấp đáng kể, tạo nên một thế chân vạc đầy kịch tính.

Gemini 3: Nhà Vua Mới của LM Arena

Tháng 11/2025 là một chiến trường thực sự của các gã khổng lồ công nghệ. Bảng xếp hạng LM Arena, một nền tảng đánh giá LLM dựa trên bình chọn của cộng đồng, đã chứng kiến những cuộc soán ngôi ngoạn mục.

Cú Lật Đổ Chớp Nhoáng của Gemini 3 Pro

Chỉ mới hôm trước, Grok 4.1 của xAI vươn lên dẫn đầu. Nhưng chưa đầy 24 giờ sau, Gemini 3 Pro của Google đã giành lại ngôi vương với số điểm ấn tượng 1501, vượt qua Grok 4.1 (1481 điểm) và GPT-5.1-high (1454 điểm). Điều gì đã tạo nên chiến thắng này?

• Đa Phương Thức Thực Thụ (True Multimodal): Gemini 3 không chỉ xử lý văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và mã code riêng lẻ, mà còn có khả năng tổng hợp và suy luận liền mạch giữa chúng. Nó có thể "xem" một video hướng dẫn nấu ăn và tự động tạo ra một danh sách công thức chi tiết.

• Lý Luận Cấp Tiến (Deep Think): Mô hình này có khả năng lý luận ở cấp độ Tiến sĩ, đạt 91.9% trong bài kiểm tra GPQA Diamond. Khả năng suy luận không gian (spatial reasoning) của nó là yếu tố then chốt cho xe tự hành và robot trong tương lai.

• Cửa Sổ Ngữ Cảnh Khổng Lồ: Với 1 triệu token đầu vào và 64K token đầu ra, Gemini 3 có thể phân tích các tài liệu cực dài, tương đương 1.500 trang giấy hoặc 30.000 dòng mã, mà không mất đi ngữ cảnh.

Chiến Lược Thực Dụng của OpenAI với GPT-5.1

Trong khi Google và xAI tập trung vào điểm benchmark, OpenAI chọn một hướng đi khác: năng suất thực dụng. GPT-5.1 giới thiệu khả năng Lý Luận Thích Ứng (Adaptive Reasoning), tự động điều chỉnh thời gian suy nghĩ—nhanh hơn cho các tác vụ đơn giản, sâu sắc hơn cho các vấn đề phức tạp. Điều này giúp cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác. Ngoài ra, OpenAI còn tung ra các mô hình Codex chuyên biệt (gpt-5.1-codex) để tạo ra mã nguồn sạch hơn và đáng tin cậy hơn, củng cố vị thế trong cộng đồng lập trình viên.

Nỗ Lực Của xAI với Grok 4.1

xAI cũng không đứng ngoài cuộc chơi. Grok 4.1 tạo ra sự khác biệt bằng cách tập trung vào việc giảm tỷ lệ ảo giác (hallucination) một cách đáng kể, từ 12.09% xuống chỉ còn 4.22%. Đồng thời, mô hình này được tăng cường trí tuệ cảm xúc (emotional intelligence), giúp nó hiểu và phản hồi các sắc thái trong giao tiếp của con người tốt hơn.

Phần 2: Hệ sinh thái Tác nhân (Agentic) và Công cụ Tự động hóa Mới

AI Tác nhân là một hệ thống có khả năng tự nhận thức, tự lên kế hoạch và tự thực hiện một chuỗi hành động để đạt được mục tiêu. Thay vì chờ đợi mệnh lệnh cho từng bước, bạn chỉ cần giao cho nó một mục tiêu cuối cùng. Nó không còn là một công cụ, mà là một đồng nghiệp ảo, một đối tác tự hành.(autonomous agents).

A. Lập trình Tác nhân: Từ Sáng tạo đến Sửa lỗi

Các công cụ mới đang biến lập trình thành một công việc hợp tác giữa con người và AI

1. Google Antigravity: Đây là một IDE (Môi trường Phát triển Tích hợp) tự động thế hệ tiếp theo, được xây dựng trên sở hữu trí tuệ của Windsurf. Antigravity không chỉ gợi ý code mà hoạt động như một Tác tử AI thực thụ, tự lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ phát triển, để kiến trúc sư con người chỉ cần giám sát.

2. Serena: Serena là bộ công cụ mã nguồn mở giúp các LLM hiểu mã nguồn ở mức độ sâu hơn. Nó sử dụng Language Server Protocol (LSP) để cung cấp khả năng hiểu ngữ nghĩa mã cấp độ IDE (IDE-grade semantic code intelligence). Điều này cho phép AI điều hướng cơ sở mã, xác định lỗi phức tạp và thực hiện các chỉnh sửa chính xác, chứ không chỉ là tìm kiếm văn bản.

🔑 Điểm then chốt: Sự trỗi dậy của AI Tác nhân (Agentic AI)

AI tác nhân là một hệ thống AI có khả năng tự nhận thức, tự lên kế hoạch và tự thực hiện một chuỗi các hành động để đạt được mục tiêu. Nó giống như việc thuê một nhân viên biết tự học (DeepMind SIMA 2), tự sửa lỗi code (Serena), và tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc (Google Flows), giúp bạn chuyển từ vai trò người thực thi sang người giám sát.

B. Tự động hóa Không cần Mã và Hiệu quả Dữ liệu

Đối với những người không chuyên về kỹ thuật, các công cụ tự động hóa đã trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết:

• Google Flows & Opal: Flows là nền tảng tự động hóa AI không cần mã trong Google Workspace, cho phép bạn tự động hóa quy trình làm việc (như Gmail, Drive, Chat) bằng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Opal cũng là một công cụ xây dựng ứng dụng no-code, cho phép tạo mini-app tùy chỉnh chỉ bằng mô tả.

• Nano Banana Pro: Đây là mô hình tạo ảnh 4K của Google, có khả năng bám sát các chỉ dẫn phức tạp. Nó được ví như "kẻ hủy diệt Adobe Photoshop" vì người dùng có thể chỉ cần yêu cầu mô hình thực hiện các chỉnh sửa phức tạp (ví dụ: "thay đổi ánh sáng trong bức ảnh này thành hoàng hôn ấm áp") bằng lời nói

TOON: Giải pháp tiết kiệm Token đột phá

Chi phí sử dụng LLM phụ thuộc vào số lượng token. TOON (Token-Oriented Object Notation) là định dạng dữ liệu mã nguồn mở được thiết kế để giảm 30-60% chi phí token so với JSON truyền thống.

TOON làm được điều này bằng cách loại bỏ cú pháp dư thừa của JSON—không có dấu ngoặc nhọn, ngoặc kép, hoặc lặp lại tên khóa. Đây là một bước tiến lớn cho các ứng dụng AI xử lý dữ liệu dạng bảng hoặc danh sách.

🔑 Điểm then chốt: Token là Tiền

Trong nền kinh tế AI, tối ưu hóa token là tối ưu hóa chi phí. Nếu bạn truyền dữ liệu qua API dưới dạng JSON, việc chuyển sang TOON sẽ giống như việc bạn chuyển từ việc gửi thư tay trang trọng (nhiều giấy mực) sang gửi một tin nhắn ngắn gọn (hiệu quả hơn) mà vẫn giữ nguyên nội dung.

Phần 3: Sóng Thần World Models

Cuộc đua AI không chỉ dừng lại ở phần mềm mà còn là cuộc chiến về triết lý, phần cứng và chiến lược địa chính trị.

A. Sự Biến Động của Hệ sinh thái và Nguồn lực

• Cuộc chiến Tính toán: Anthropic đã phải ký các thỏa thuận trị giá 30 tỷ đô la với Microsoft và NVIDIA để đảm bảo nguồn cung cấp sức mạnh tính toán (compute) cho các mô hình Claude. Intuit cũng đã ký một thỏa thuận 100 triệu USD/năm với OpenAI. Điều này nhấn mạnh rằng chi phí đào tạo và vận hành các mô hình hàng đầu đang ở mức khổng lồ.

• Nền tảng Hợp nhất: Magai.co cung cấp quyền truy cập vào hơn 50 mô hình AI (LLM, hình ảnh, video) trong một giao diện duy nhất, cho phép người dùng giữ ngữ cảnh khi chuyển đổi giữa các mô hình khác nhau.

B. Tầm quan trọng của World Models và Sự Ra đi của LeCun

Yann LeCun, một trong những nhà khoa học AI hàng đầu, đang rời Meta để thành lập công ty khởi nghiệp riêng tập trung vào World Models (Mô hình Thế giới).

LeCun và Dr. Fei-Fei Li (ImageNet) đều tin rằng sau khi giải quyết được ngôn ngữ (LLM), bước tiếp theo là giải quyết trí tuệ không gian (spatial intelligence) và khả năng hiểu, mô phỏng thế giới 3D.

World Models cho phép AI xây dựng mô hình thế giới nội bộ và sau đó học hỏi thông qua "trí tưởng tượng" (imagination-based learning), giảm đáng kể nhu cầu dữ liệu huấn luyện thực tế. DeepMind DreamerV4 đã làm chủ Minecraft với dữ liệu huấn luyện ít hơn 100 lần chính là một minh chứng [Conversation History].

🔍 Phân tích sâu: World Models là GPS của AGI

Nếu LLM là khả năng đọc và viết, thì World Models là khả năng cảm nhận, hiểu vật lý và lập kế hoạch trong không gian 3D. Khả năng này cực kỳ quan trọng đối với robot hình người (Humanoid Robots) và xe tự hành. Việc các nhà lãnh đạo chuyển hướng sang World Models cho thấy họ tin rằng đây là con đường ngắn nhất để đạt được Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI).

Phần 4：Viễn cảnh Tương lai: Chip Quang tử, Robot Hình người và Chiến lược Involution

Cuộc chiến AI thực chất là một "Chiến tranh Lạnh Silicon". Trung Quốc đang có những bước tiến đột phá với chip lượng tử quang tử (photonic quantum chip). Loại chip này sử dụng ánh sáng (photon) thay vì electron, được tuyên bố có tốc độ nhanh hơn 1000 lần so với GPU của NVIDIA cho các tác vụ AI chuyên biệt. Quan trọng hơn, Trung Quốc đã có dây chuyền sản xuất "cấp công nghiệp" đầu tiên, cho thấy khả năng thương mại hóa nhanh chóng và đe dọa vị thế thống trị của phương Tây.

Chiến Lược 'Nội Cuốn' (Involution) và Tương Lai Ngành Robot Hình Người

Những nhân vật có tầm ảnh hưởng lớn như Elon Musk và Jensen Huang đều tin rằng robot hình người sẽ là ngành công nghiệp lớn nhất trong lịch sử. Trung Quốc đang áp dụng chiến lược "Involution" (Nội cuốn) để thống trị lĩnh vực này. Mô hình này hoạt động theo các bước:

1. Đổ tài nguyên: Nhà nước đầu tư mạnh mẽ vào ngành.

2. Cạnh tranh cực đoan: Khuyến khích hàng chục công ty trong nước cạnh tranh khốc liệt để chọn ra những đơn vị siêu hiệu quả.

3. Bán phá giá toàn cầu: Trợ cấp cho các công ty chiến thắng để họ mở rộng ra thị trường quốc tế với mức giá cực thấp, loại bỏ các đối thủ phương Tây. Dự báo robot hình người giá rẻ của Trung Quốc sẽ tràn ngập thị trường vào năm 2026.

Cuộc đua AI năm 2025 với sự lên ngôi của Gemini 3 đã cho thấy tốc độ phát triển chóng mặt của công nghệ. Từ các mô hình ngôn ngữ ngày càng thông minh hơn, các công cụ tự động hóa đang thay đổi cách chúng ta làm việc, cho đến viễn cảnh robot hình người hiện diện trong đời sống, chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một kỷ nguyên mới.

Đối với người dùng AI tại Việt Nam, đây vừa là cơ hội, vừa là thách thức. Việc chủ động tìm hiểu, thử nghiệm và ứng dụng các công cụ mới là yếu tố sống còn. Hãy bắt đầu bằng việc tích hợp các trợ lý AI vào công việc hàng ngày, khám phá các nền tảng tự động hóa không cần mã để tối ưu hóa quy trình, và luôn cập nhật các xu hướng toàn cầu. Thay vì lo sợ bị thay thế, hãy xem AI như một cộng sự đắc lực, một công cụ giúp chúng ta nâng cao năng lực, giải phóng sức sáng tạo và tập trung vào những gì thực sự mang lại giá trị. Tương lai đang được viết nên mỗi ngày, và việc chuẩn bị sẵn sàng để thích ứng và nắm bắt cơ hội chính là chìa khóa để chúng ta không bị bỏ lại phía sau trong cuộc cách mạng công nghệ này.

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

Hẹn gặp bạn trong bản tin ngày mai với những cập nhật mới nhất!

Nghe thêm phân tích chuyên sâu trên Podcast AI 24h.

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?