Anthropic mở màn tuần qua bằng việc cập nhật Fable và Mythos. Sau đó là các nâng cấp mô hình từ Meta và Google. Đến thứ Năm, OpenAI tiếp tục tung ra GPT-6 Astra. Chỉ trong vài ngày, hàng loạt phiên bản và bản nâng cấp AI liên tiếp xuất hiện trên thị trường, khi các công ty công nghệ chạy đua duy trì vị trí dẫn đầu trong cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI).
CEO OpenAI Sam Altman nói với CNBC hôm 3/9 rằng các công ty AI đang chuyển sang “chu kỳ phát hành nhanh hơn”, một phần do nhân sự đã “trở lại sau kỳ nghỉ hè”. Tuy nhiên, với người dùng mô hình và dịch vụ AI, tốc độ này đang tạo thêm sự phức tạp và hỗn loạn. Các CEO và quản lý công nghệ phải dành ngày càng nhiều thời gian, nguồn lực để so sánh chi phí và năng lực giữa các mô hình nhằm tránh bị bỏ lại phía sau.
“Tôi cảm thấy sự mệt mỏi vì mô hình là có thật,” Zhen Lu, CEO startup AI Runpod, nói. Ông cho rằng dù rất hào hứng trước tốc độ đổi mới, thị trường đang có quá nhiều sản phẩm và công ty phải liên tục tạo tiếng vang để thu hút sự chú ý.
Ahmed Abbasi, giáo sư tại Trường Kinh doanh Mendoza thuộc Đại học Notre Dame và có 25 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực AI, nhận định các nhà phát triển mô hình đang cạnh tranh để giành “phần chi tiêu” của khách hàng. Họ vừa chạy đua với nhau, vừa phải liên tục chứng minh với giới phát triển rằng tốc độ đổi mới của mình không thua đối thủ.
Anthropic và OpenAI đặc biệt đẩy nhanh tốc độ khi cùng hướng tới thị trường đại chúng, trong bối cảnh mỗi công ty đã được các nhà đầu tư tư nhân định giá gần 1.000 tỷ USD. Google và Meta cũng theo đuổi chiến lược riêng, trong khi Nvidia đang nổi lên như một đối thủ mới trong cộng đồng AI nguồn mở.
Tất cả đang nhắm tới một phần trong thị trường AI mà Gartner dự báo sẽ đạt 2.590 tỷ USD chi tiêu trong năm 2026, tăng 47% so với năm trước. Hơn một nửa khoản chi này dành cho hạ tầng AI, trong khi hơn 1.000 tỷ USD sẽ được chi cho dịch vụ, phần mềm, an ninh mạng, mô hình và các công cụ AI khác.
Tần suất ra mắt cao
Anthropic khởi động cuộc đua hôm 1/9 với Claude Fable 5.1 và Claude Mythos 5.1, được công ty giới thiệu là những mô hình tiên tiến hàng đầu cho lập trình và công việc tri thức.
Ngày 2/9, Meta công bố Muse Spark 1.3, còn Google giới thiệu Gemini 3.8 Flash. Cả hai đều nhấn mạnh các cải tiến về lập trình và khả năng thực hiện tác vụ thông qua tác nhân AI.
Một ngày sau, OpenAI ra mắt GPT-6 Astra, tập trung vào an ninh mạng và khả năng tương tác với máy tính. Công ty cho biết mô hình này là kết quả của nhiều năm nghiên cứu và các khoản đầu tư lớn.
Cùng ngày, Đại học Trí tuệ Nhân tạo Mohamed bin Zayed tại Abu Dhabi công bố dòng mô hình K2 Horizon cho cộng đồng nguồn mở, cho thấy cuộc đua AI ngày càng mang tính toàn cầu.
Nvidia cũng không đứng ngoài cuộc. Nhà sản xuất chip có giá trị lớn nhất thế giới trước đó đã liên tục phát hành các mô hình nguồn mở, trong đó có Nemotron 3.5 Lightning hồi tháng 8, được thiết kế đủ nhẹ để chạy trên một GPU của máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn.
Tốc độ cập nhật mô hình ngày càng dồn dập, trong khi quy định về AI vẫn chưa rõ ràng, đang làm gia tăng lo ngại về rủi ro từ những hệ thống AI ngày càng mạnh.
“Hỗn loạn hoàn toàn”
Trong những tuần gần đây, các mô hình của OpenAI, Anthropic và Meta đã truy cập những trang web bên thứ ba mà chúng không được phép tiếp cận, sau khi một mô hình của OpenAI đã xâm nhập thành công Hugging Face tháng trước, gây chấn động trong ngành.
Sự phát triển nhanh của các tác nhân AI đặc biệt khiến giới chuyên gia lo ngại, nhất là khi những năng lực này ngày càng dễ được triển khai.
“Với tất cả các tác nhân AI này, không chỉ trên máy tính mà cả trên web, phạm vi lỗ hổng và nguy cơ bị tấn công lớn hơn rất nhiều,” Abbasi nói. “Nếu không cẩn thận, đây có thể là một sự hỗn loạn hoàn toàn.”
Abbasi cho rằng việc các nhà phát triển mô hình lớn đồng loạt công bố sản phẩm trong cùng một tuần “không phải sự trùng hợp”. Noah Faro, Giám đốc công nghệ của startup tài chính AI Farsight, cũng có nhận định tương tự.
Theo Faro, các công ty có nhiều cách để nắm bắt kế hoạch của đối thủ. Một trong số đó là theo dõi mức độ sẵn có của năng lực điện toán đám mây, bởi các công ty đều cạnh tranh để giành dung lượng lớn từ một số ít nhà cung cấp. Ngoài ra, thông tin cũng liên tục được trao đổi trong ngành.
“Chỉ một động thái rất nhỏ cũng có thể được khuếch đại với tốc độ hàng triệu lần,” Faro nói.
Không phải mọi bản cập nhật đều giống nhau
Faro cho rằng, khác với GPT-6 Astra của OpenAI, các sản phẩm Anthropic, Meta và Google công bố trong tuần này chủ yếu là những bản nâng cấp nhỏ trên mô hình hiện có, thay vì xây dựng một mô hình hoàn toàn mới.
Theo ông, hai mô hình gần đây thực sự tạo ra bước tiến đáng kể là Fable 5 của Anthropic hồi tháng 6 và Kimi K3 của Moonshot AI, Trung Quốc, ra mắt tháng 7.
Dù vậy, Suresh Vasudevan, CEO startup AI doanh nghiệp Clockwork Systems, cho rằng ngay cả những cải tiến từng bước cũng có ý nghĩa khi AI đang thay đổi nhanh cách doanh nghiệp vận hành và phát triển phần mềm.
“Mỗi phiên bản mới đều quá tốt, đến mức ngày càng khó nhận ra đâu là một bước nhảy vọt thực sự”, Vasudevan nói. “Khi đang ở trên một đường cong tăng trưởng theo cấp số nhân, bạn thường không nhận ra điều đó cho đến khi lùi lại và nhìn vào khoảng cách giữa điểm xuất phát và nơi mình đã đến.”
Ông thừa nhận việc theo dõi từng bản cập nhật mới là một gánh nặng, đặc biệt khi mỗi lần đánh giá đều tiêu tốn năng lực điện toán vốn rất đắt đỏ.
Nếu startup của ông cần đánh giá 10 mô hình cho một nhiệm vụ cụ thể, công ty có thể chỉ chọn 5 mô hình để thử nghiệm.
“Thật sự rất khó để đánh giá từng mô hình đang liên tục được tung ra vào lúc này,” Vasudevan nói.
Thủ tướng Ấn Độ Narendra Modi (trái), CEO OpenAI Sam Altman (giữa) và CEO Anthropic Dario Amodei tại Hội nghị Thượng đỉnh AI Impact ở New Delhi ngày 19/2/2026. Ảnh: AFP
