Nvidia và Ineffable Intelligence tạo bước đột phá tiếp theo của AI
Nvidia vừa công bố quan hệ hợp tác với Ineffable Intelligence, chỉ vài tháng sau khi startup AI này được thành lập bởi cựu nhà khoa học hàng đầu Google DeepMind.
Ineffable Intelligence được thành lập vào cuối năm 2025 bởi David Silver - cựu trưởng nhóm học tăng cường của Google DeepMind. Công ty đang theo đuổi mục tiêu siêu trí tuệ.
Hôm 13/5, Ineffable Intelligence cho biết sẽ hợp tác ở cấp độ kỹ thuật với Nvidia để xây dựng “các hệ thống AI học hỏi bằng phương pháp thử và sai”.
Thử và sai là phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản và trực quan, trong đó một người hoặc hệ thống sẽ thực hiện nhiều lần thử các giải pháp khác nhau cho đến khi tìm được giải pháp hoạt động hoặc chấp nhận được.
Công ty khởi nghiệp có trụ sở tại London (thủ đô Anh) đã công bố vòng gọi vốn hạt giống kỷ lục trị giá 1,1 tỉ USD vào tháng 4, do quỹ đầu tư mạo hiểm Mỹ là Sequoia và Lightspeed đồng dẫn dắt, với sự tham gia của Nvidia, DST Global, Index Ventures, Google và Quỹ AI chủ quyền của Anh.
“Bước đột phá tiếp theo của AI là các siêu hệ thống học hỏi, tức có khả năng học liên tục từ trải nghiệm”, Jensen Huang, Giám đốc điều hành Nvidia, tuyên bố.
Ông nói thêm: “Chúng tôi rất vui mừng được hợp tác với Ineffable Intelligence để cùng thiết kế hạ tầng cho học tăng cường quy mô lớn, khi họ thúc đẩy bước đột phá AI và tiên phong cho thế hệ hệ thống thông minh mới”.
“Giải bài toán khó hơn của AI”
Khác với nhiều mô hình AI hàng đầu được huấn luyện trên dữ liệu do con người tạo ra, Ineffable Intelligence sẽ tập trung vào học tăng cường.
Học tăng cường là phương pháp trong lĩnh vực AI, trong đó mô hình học cách đưa ra quyết định thông qua quá trình thử và sai rồi nhận phần thưởng hoặc hình phạt. Nói đơn giản, học tăng cường hoạt động giống cách con người hoặc động vật học hỏi từ trải nghiệm. Một mô hình AI sẽ tương tác với môi trường, thực hiện các hành động và nhận phản hồi. Nếu hành động đó dẫn đến kết quả tốt, mô hình AI nhận “phần thưởng”. Nếu có kết quả xấu, nó nhận “hình phạt”. Qua nhiều lần thử nghiệm, mô hình AI dần học được chiến lược tối ưu để đạt phần thưởng cao nhất.
“Hệ thống này sẽ được huấn luyện trên các dạng trải nghiệm phong phú, rất khác với ngôn ngữ con người và các dữ liệu khác do chúng ta tạo ra, đồng thời có thể cần đến những kiến trúc mô hình và thuật toán huấn luyện mới”, Ineffable Intelligence cho biết.
Nvidia và Ineffable Intelligence sẽ tập trung xây dựng quy trình có thể cung cấp dữ liệu cho các hệ thống học tăng cường ở quy mô lớn, với các kỹ sư từ cả hai công ty cùng phối hợp thực hiện. Công việc này sẽ sử dụng hệ thống Grace Blackwell và Vera Rubin của Nvidia.
Theo Nvidia, Vera Rubin được cấu thành từ 1,3 triệu linh kiện, sẽ mang lại hiệu năng trên mỗi watt cao hơn gấp 10 lần so với hệ thống trước đó là Grace Blackwell. Đây là bước tiến quan trọng trong bối cảnh mức tiêu thụ năng lượng là một trong những vấn đề then chốt với quá trình xây dựng hạ tầng AI.
Nvidia cho biết Vera Rubin là một mạng lưới phức tạp gồm các linh kiện được cung cấp từ khắp nơi trên thế giới. Các chip lõi gồm 72 GPU (bộ xử lý đồ họa) Rubin và 36 CPU (bộ xử lý trung tâm) Vera, chủ yếu do TSMC sản xuất. TSMC (Đài Loan) là hãng sản xuất chip theo hợp đồng số 1 thế giới. Các linh kiện khác, từ hệ thống làm mát bằng chất lỏng đến nguồn điện và khay tính toán, đến từ hơn 80 nhà cung cấp tại ít nhất 20 quốc gia, gồm cả Trung Quốc, Việt Nam, Thái Lan, Mexico, Israel và Mỹ.
David Silver nói: “Các nhà nghiên cứu phần lớn giải được bài toán dễ hơn của AI: làm thế nào để xây dựng các hệ thống biết tất cả những gì con người đã biết.
“Giờ đây, chúng ta cần giải bài toán khó hơn của AI: làm thế nào để xây dựng các hệ thống có thể tự khám phá tri thức mới. Điều đó đòi hỏi một cách tiếp cận hoàn toàn khác, tức các hệ thống học từ trải nghiệm”, ông lý giải.
Các phòng thí nghiệm AI thế hệ mới
Ineffable Intelligence là một trong nhiều phòng thí nghiệm AI mới được các cựu nhà nghiên cứu hàng đầu tại các hãng công nghệ lớn thành lập những tháng gần đây, khi các nhà đầu tư rót hàng tỉ USD vào các dự án này.
Hôm 13/5, Recursive Superintelligence, startup mới vài tháng tuổi do cựu kỹ sư Google DeepMind là Tim Rocktäschel sáng lập, thông báo đã huy động được 650 triệu USD.
Recursive Superintelligence đang xây dựng các công cụ AI để hỗ trợ thiết kế chip. Anna Goldie và Azalia Mirhoseini, hai nhà sáng lập Recursive Superintelligence, trước đây đều từng làm việc cho Anthropic cũng như Google DeepMind, nơi họ đóng góp vào dự án AlphaChip nhằm mục đích tự động hóa thiết kế chip.
AMI Labs công bố vòng gọi vốn 1,03 tỉ USD vào tháng 3, vài tháng sau khi nhà sáng lập Yann LeCun thông báo rời vị trí giám đốc AI của Meta. AMI Labs đang phát triển các mô hình AI có thể học hỏi từ dữ liệu thực tế liên tục.
Trong năm qua, các cựu nhân viên OpenAI, Google DeepMind, Anthropic và xAI cũng đã huy động hàng trăm triệu USD từ các nhà đầu tư cho những công ty mới thành lập được vài tháng, gồm cả các phòng thí nghiệm AI như Periodic Labs và Humans&. Nhiều startup trong số này đã tuyển dụng ồ ạt từ những công ty cũ và gã khổng lồ AI, khi nhà đầu tư cung cấp cho họ nguồn vốn cần thiết để thu hút nhà nghiên cứu hàng đầu.
Elise Stern, Giám đốc điều hành tại quỹ đầu tư mạo hiểm Eurazeo (Pháp), nói cuộc đua AI giữa các hãng lớn đã tạo cơ hội cho những công ty nhỏ hơn, linh hoạt hơn. Bà có rót vốn vào AMI Labs.
Elise Stern nhận định: “Khi tham gia cuộc đua khốc liệt, các công ty thường phải thu hẹp trọng tâm vào những mục tiêu cấp bách nhất. Điều này vô tình tạo ra những khoảng trống, khiến nhiều hướng nghiên cứu như kiến trúc mới, tác tử AI, khả năng giải thích hay các mô hình AI chuyên biệt bị giảm mức độ ưu tiên. Không phải vì chúng không quan trọng, mà vì không mang lại lợi thế ngay lập tức trong cuộc đua trước mắt”.
Nhà đầu tư đang đổ xô rót vốn vào các phòng thí nghiệm AI được thành lập bởi một số nhà nghiên cứu hàng đầu từng làm tại các hãng công nghệ lớn.
Đến nay trong năm 2026, các quỹ đầu tư mạo hiểm đã rót 18,8 tỉ USD vào các startup AI được thành lập từ đầu 2025, theo Dealroom. Con số này đang trên đà vượt qua mức 27,9 tỉ USD mà các startup thành lập từ đầu năm 2024 đã huy động được trong 2025.
Dealroom là nền tảng dữ liệu toàn cầu về startup, đầu tư mạo hiểm và hệ sinh thái công nghệ.
Theo Elise Stern, những nhà sáng lập từng làm việc tại các phòng thí nghiệm AI tiên phong sở hữu góc nhìn độc đáo. “Họ biết điều gì hiệu quả ở quy mô lớn và biết chính xác những gì đang bị bỏ phí trong nội bộ”, bà nói.
Việc tập trung ngày càng nhiều vào các mục tiêu thương mại, khi các phòng thí nghiệm AI lớn tìm cách chứng minh cho mức định giá khổng lồ, đã hạn chế sự tự do của giới tinh hoa, theo Alexander Joël-Carbonell, đối tác tại HV Capital - công ty cũng đầu tư vào AMI Labs.
“Bên trong các phòng thí nghiệm nền tảng lớn, áp lực phải đạt hiệu suất chuẩn mực và duy trì chu kỳ phát hành nhanh chóng đã hạn chế không gian cho nghiên cứu khám phá thực sự, đặc biệt là bên ngoài lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn”, ông nói thêm.
