Làn sóng AI thứ hai hướng tới việc tạo ra những sản phẩm chưa từng tồn tại
3 năm qua, AI chủ yếu được sử dụng như công cụ giúp giảm chi phí. Song ngày càng nhiều người sáng lập và nhà đầu tư đang cố gắng vượt qua giai đoạn đó.
Theo họ, chương tiếp theo của AI (trí tuệ nhân tạo) sẽ được định hình bởi những loại sản phẩm hoàn toàn mới - ứng dụng, game, trợ lý và dịch vụ đơn giản là không thể tồn tại trước khi có các mô hình ngôn ngữ lớn. Họ gọi đó là làn sóng AI thứ hai.
“Làn sóng AI đầu tiên đã làm cho những thứ hiện có trở nên rẻ hơn, nhờ vào tự động hóa và nâng cao hiệu quả. Làn sóng AI tiếp theo tạo ra những thứ trước đây không tồn tại: Những sản phẩm mới, trải nghiệm mới và nguồn doanh thu mới. Đó là sự khác biệt giữa việc tối ưu hóa chi phí và tạo ra nguồn doanh thu mới”, Kylan Gibbs, cựu quản lý sản phẩm của Google DeepMind và hiện là người điều hành công ty khởi nghiệp AI Inworld, cho biết.
Với Kylan Gibbs, sự khác biệt này mang tính sống còn. Nếu chỉ giúp cắt giảm chi phí, AI chỉ tái phân bổ giá trị trong các doanh nghiệp hiện có. Song nếu cho phép tạo ra các sản phẩm tiêu dùng hoàn toàn mới, những thứ mà người dùng sẵn sàng trả tiền, thì AI sẽ mở rộng chiếc bánh kinh tế.
“AI đạt được tiềm năng kinh tế thực sự khi tạo ra giá trị mà người tiêu dùng muốn trả tiền, chứ không chỉ là giá trị mà doanh nghiệp muốn tiết kiệm”, ông viết trên LinkedIn. Kylan Gibbs nói giai đoạn tiếp theo sẽ đòi hỏi một “hệ sinh thái AI quy mô người tiêu dùng” mới: phản hồi tức thời dưới 300 mili giây, hỗ trợ hàng triệu người dùng cùng lúc và trải nghiệm cá nhân hóa sâu sắc phù hợp với sở thích cá nhân.
Vào tháng 1, Kylan Gibbs đã ra mắt một chương trình tăng tốc tại Thung lũng Silicon để hỗ trợ tối đa 30 startup AI thuộc “làn sóng thứ hai”. Đó là những công ty xây dựng trải nghiệm tiêu dùng hoàn toàn mới thay vì chỉ gắn chatbot vào các quy trình cũ. Các quỹ đầu tư mạo hiểm như Khosla Ventures và Lightspeed Venture Partners tham gia chương trình này, cùng với lãnh đạo từ OpenAI, Google và Stripe. Một ngày trình diễn sản phẩm sẽ diễn ra vào đầu tháng 3 tại thành phố San Francisco (bang California, Mỹ).
Triết lý đó cũng phản ánh một bài đăng gần đây của Garry Tan, Giám đốc điều hành công ty tăng tốc khởi nghiệp Y Combinator. “Thay vì lo lắng về việc làm những gì chúng ta đang thực hiện với chi phí rẻ hơn, tại sao không tập trung vào việc làm những điều mà chúng ta thậm chí chưa từng mơ đến?”, ông viết.
Một số startup đã bắt đầu thể hiện triết lý đó.
Particle mang tin tức đến kỷ nguyên AI
Sara Beykpour, đồng sáng lập và giám đốc điều hành Particle - nền tảng tin tức được xây dựng ngay từ đầu cho AI, cho biết ngành công nghệ đang ở một thời điểm chuyển giao.
“Chúng ta đang ở giai đoạn chuyển tiếp giữa làn sóng thứ nhất và làn sóng thứ hai”, bà Sara Beykpour nói.
Làn sóng đầu tiên mang lại những cải thiện năng suất rất lớn. Tại Particle, công việc trước đây mất một tháng nay có thể được xây dựng, thử nghiệm và triển khai chỉ trong vài giờ.
“Chúng tôi thậm chí còn nhắc nhau trong các cuộc họp khi ai đó rơi vào cách suy nghĩ cũ. Chúng tôi gọi đùa rằng đó là tư duy của thế hệ Baby Boomer, dù tất cả đều thuộc thế hệ Y”, Sara Beykpour cho hay.
Thế hệ Baby Boomer là những người sinh từ năm 1946 đến 1964, giai đoạn bùng nổ dân số sau Thế chiến II. Thế hệ Y là nhóm người sinh từ năm 1981 đến 1996, lớn lên trong thời đại bùng nổ kỹ thuật số và internet.
Sự thay đổi trong tư duy này giúp startup có thêm thời gian tập trung vào việc mở khóa các định dạng mới do AI hỗ trợ. Particle gần đây đã ra mắt Podcast Clips, tính năng nhúng các đoạn quan trọng nhất từ podcast dài trực tiếp vào bài viết tin tức. Thay vì phải tìm kiếm trong một tập podcast dài 3 giờ, người dùng có thể xem các đoạn được tuyển chọn gắn với từng chủ đề cụ thể.
“Nó thay đổi cấu trúc ưu tiên của thông tin. Thay vì phải đi tìm podcast muốn nghe, chúng tôi mang podcast đến cho bạn dựa trên những phần liên quan nhất”, Sara Beykpour lý giải.
Về mặt kỹ thuật, Podcast Clips sử dụng embedding AI để lập bản đồ mối quan hệ giữa các bản ghi podcast và câu chuyện.
Một đoạn từ talk show về Greenland và Diễn đàn Kinh tế Thế giới, cùng với bình luận từ Tổng thống Mỹ Donald Trump, có thể được tự động liên kết với các bài viết liên quan. Sau đó, AI tạo sinh sẽ bổ sung phần tóm tắt và bối cảnh.
“Embedding AI đã được cải thiện đáng kể theo những cách quan trọng, hiểu và kết nối thông tin chính xác, hiệu quả hơn trước”, Sara Beykpour nói với trang Insider trong cuộc phỏng vấn gần đây.
Embedding AI là kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh thành các dãy số (vector) để AI có thể hiểu ý nghĩa và so sánh mức độ liên quan giữa chúng. Nói đơn giản, embedding AI giống như “bản dịch ý nghĩa sang ngôn ngữ số”. Máy tính không hiểu chữ như con người, nên embedding AI giúp biến mỗi từ, câu hoặc nội dung thành một điểm trong không gian số. Những nội dung có ý nghĩa giống nhau sẽ có vector gần nhau, còn nội dung khác nhau sẽ nằm xa nhau.
AI có thể trở thành “siêu động lực” trong lĩnh vực thể dục
Nếu Particle tái định hình tin tức, Luvu đang tái tạo lại việc huấn luyện cá nhân bằng AI tạo sinh.
Luvu được ra mắt vào tháng 8.2025 bởi Giám đốc điều hành Alexis Sursock và Giám đốc công nghệ Creston Brooks. Ứng dụng thể dục sử dụng AI này đã thu hút khoảng 250.000 người dùng, có một nhân vật AI dạng kẹo marshmallow hoạt động như huấn luyện viên cá nhân. Nhân vật này gửi các thông báo được cá nhân hóa cao và phản hồi theo thời gian thực.
“Điểm mấu chốt là tính cá nhân hóa, được hỗ trợ bởi các mô hình AI - điều mà trước đây không thể thực hiện trước khi công nghệ này xuất hiện trong vài năm qua”, Creston Brooks cho biết.
Thay vì những lời nhắc chung chung như “Đã đến giờ tập luyện”, Luvu điều chỉnh thông điệp theo từng người. Nếu người dùng ghi rằng họ vừa thi xong ngày hôm qua, ứng dụng có thể nhắn: “Bạn đã thi xong rồi. Đến giờ tập luyện thôi!”.
Kết quả rất ấn tượng. Tỷ lệ nhấp vào thông báo của Luvu cao gấp 4 lần so với các thông báo không cá nhân hóa thông thường. Trong một ngành mà chỉ 2% đến 3% người dùng còn hoạt động sau 30 ngày, Creston Brooks cho biết Luvu đạt tỷ lệ giữ chân họ cao hơn từ 2 đến 3 lần.
Ứng dụng cung cấp ba phong cách tạo động lực khác nhau: Nhẹ nhàng hỗ trợ, trung lập hoặc nghiêm khắc hơn với nhân vật marshmallow. Ở phía sau, Luvu sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra những thông điệp cá nhân hóa chi tiết, được thiết kế riêng cho từng người dùng.
Công ty cũng đang thử nghiệm học tăng cường với phần thưởng được xác minh, một kỹ thuật để huấn luyện và cải thiện mô hình AI. Người dùng có thể đặt smartphone dựa vào một bề mặt và tự quay video khi tập thể dục. Ứng dụng này sử dụng các mô hình thị giác máy tính để xác minh xem squat hoặc các động tác khác có được thực hiện đúng cách hay không, đồng thời đưa ra chỉnh sửa theo thời gian thực, chẳng hạn "duỗi thẳng đầu gối". Những tín hiệu đã được xác minh này sẽ quay trở lại hệ thống, giúp huấn luyện những gì Creston Brooks hình dung là một mô hình "siêu động lực" trong tương lai.
Đây không chỉ là chatbot được tích hợp trên thiết bị theo dõi thể dục. Đó là vòng phản hồi giữa hành vi của con người và AI, điều mà khó có thể tồn tại trước khi các mô hình hiện đại ra đời.
Game Status giúp bạn sống cuộc đời mơ ước trên mạng
Với Fai Nur, giám đốc điều hành và đồng sáng lập Status - game mô phỏng mạng xã hội bằng AI, làn sóng thứ hai là về trí tưởng tượng.
“Status không thể tồn tại trước khi có các mô hình ngôn ngữ lớn”, bà nói.
Status đã vượt mốc 3 triệu lượt tải, cho phép người dùng nhập vai trong các thế giới mạng xã hội do AI tạo ra. Hãy liên tưởng đến game The Sims, nhưng được thể hiện dưới dạng một nguồn cấp dữ liệu xã hội sống động.
Người dùng có thể hóa thân thành bất cứ nhân vật nào mà họ tưởng tượng ra, chẳng hạn học sinh trường phép thuật Hogwarts trong loạt phim Harry Potter, ngôi sao bóng đá hoặc các nhân vật ở loạt phim Stranger Things (Cậu bé mất tích).
Khi đăng bài, các nhân vật do AI tạo ra sẽ phản hồi ngay lập tức. Các sự kiện diễn ra động: Nếu đá hỏng quả phạt đền, bạn sẽ phải đối mặt với phản ứng dữ dội. Một hệ thống AI sẽ chấm “điểm hào quang” để đánh giá phản hồi và tăng hoặc giảm cấp độ người chơi.
Trong nhiều môi trường doanh nghiệp, tính không xác định của kết quả từ mô hình ngôn ngữ lớn là điểm yếu. AI có thể trả lời cùng một câu hỏi theo những cách khác nhau, điều này không phù hợp với các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối.
Song trong game, điều này lại là một lợi thế, vì mỗi phản hồi mới đều có thể khác nhau, tạo ra trải nghiệm phong phú và đa dạng hơn.
“Trước đây bạn không thể nhập vai theo cách này”, Fai Nur nói.
Trước khi có các mô hình ngôn ngữ lớn, việc tạo ra các thế giới người hâm mộ sống động đòi hỏi phải thuyết phục những người thật tham gia. Giờ đây, toàn bộ vũ trụ xã hội có thể xuất hiện ngay lập tức.
Với Kylan Gibbs và những người ủng hộ làn sóng AI thứ hai, đó chính là điểm mấu chốt. Tương lai của công nghệ này sẽ không được định nghĩa bằng những khoản tiết kiệm chi phí nhỏ lẻ, mà bởi các sản phẩm mang đậm dấu ấn AI. Đó là những trải nghiệm có thể gây bất ngờ, tạo động lực, cung cấp thông tin và giải trí ở quy mô hàng triệu người dùng.
Nếu làn sóng AI đầu tiên giúp doanh nghiệp trở nên tinh gọn hơn, làn sóng thứ hai có thể khiến cuộc sống hàng ngày trở nên lạ thường hơn, phong phú hơn và tương tác hơn. Quan trọng hơn cả, đó là thứ mà người dùng sẽ sẵn sàng trả tiền.