Công ty AI Trung Quốc MiniMax đã ra mắt sáng kiến “10xTeam” để tìm kiếm bước đột phá lớn tiếp theo về hiệu quả cho trí tuệ nhân tạo, báo hiệu một nỗ lực của toàn ngành nhằm vươn xa hơn việc phát triển phần mềm sang các ứng dụng công nghiệp phức tạp hơn, nơi AI đang bắt đầu hoạt động như một thành viên của tổ chức. Động thái này phản ánh áp lực ngày càng tăng đối với ngành trong việc chứng minh giá trị thương mại và tìm kiếm các ứng dụng tạo doanh thu bền vững.
“Mục tiêu là tái hiện bước nhảy vọt về hiệu quả gấp 10 lần đã thấy trong lập trình vào các lĩnh vực phức tạp hơn,” một người phát ngôn của MiniMax cho biết về kế hoạch này, nhằm mục đích nhúng AI sâu vào các quy trình làm việc chuyên biệt. Công ty đang tích cực tuyển dụng các chuyên gia về kinh tế, khoa học đời sống và hóa học vật liệu để hợp tác với các nhà phát triển mô hình của mình.
Sáng kiến này được đưa ra sau khi AI đã định hình lại căn bản việc phát triển phần mềm, với các công cụ như Codex của OpenAI, AlphaCode của Google và mô hình M2.5 của chính MiniMax tự động hóa các nhiệm vụ lập trình thường nhật. Làn sóng áp dụng đầu tiên này đã chuyển đổi vai trò của các kỹ sư con người sang thiết kế và kiến trúc hệ thống cấp cao hơn. Giờ đây, MiniMax đang đặt cược rằng họ có thể khơi dậy những cuộc cách mạng tương tự trong các ngành công nghiệp có cơ sở kiến thức phức tạp, không công khai.
Chiến lược này là một phản ứng trực tiếp đối với áp lực ngày càng tăng đối với lĩnh vực AI trong việc chuyển đổi các định giá cao ngất ngưởng thành doanh thu hữu hình. Toàn bộ ngành hiện đang trong một cuộc đua để đưa AI từ một công cụ dựa trên trò chuyện thành một động cơ công nghiệp không thể thiếu, với các đối thủ như Anthropic và OpenAI cũng đang nỗ lực tập trung vào các thị trường ngách như tài chính và chăm sóc sức khỏe để đảm bảo khách hàng doanh nghiệp lâu dài.
Sự chuyển dịch từ các mô hình mục đích chung sang các tác nhân chuyên biệt đã đang được tiến hành. Tại công ty tiếp thị toàn cầu eclicktech, các “đồng nghiệp” AI đang đảm nhận các vai trò với KPI của riêng họ. Ví dụ, một hệ thống AI tên là Dexter hoạt động như một chuyên gia dữ liệu, giám sát hiệu suất chiến dịch, xác định các điểm bất thường và tạo báo cáo tối ưu hóa. Một tác nhân khác, Hubert, đóng vai trò là trung tâm cộng tác, cấu trúc thông tin khách hàng và điều phối các nhiệm vụ giữa các nhóm bán hàng và thiết kế. Theo công ty, các hệ thống AI nội bộ của họ hiện tiêu thụ hơn 4 tỷ token mỗi ngày, chuyển đổi sức mạnh tính toán thành tăng trưởng kinh doanh có thể đo lường được.
Quá trình chuyển đổi này làm nổi bật một thực tế mới trong lĩnh vực AI: tài nguyên quý giá nhất không còn chỉ là bản thân mô hình, mà là sự hiểu biết sâu sắc về các quy trình làm việc cụ thể của ngành. Thử thách cốt lõi khi áp dụng AI vào thiết kế chip, quản lý rủi ro tài chính hoặc khám phá thuốc là kiến thức cần thiết mang tính độc quyền và có cấu trúc, không có sẵn trong dữ liệu công khai được sử dụng để đào tạo hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn. Điều này làm cho các chuyên gia lĩnh vực — các nhà khoa học, kỹ sư và nhà phân tích hiểu rõ các quy trình phức tạp này — trở thành mắt xích quan trọng để mở khóa giai đoạn tiếp theo của năng suất do AI thúc đẩy.
Đối với các nhà đầu tư, cuộc đua công nghiệp hóa AI là một bài kiểm tra quan trọng về khả năng tồn tại lâu dài của lĩnh vực này. Thành công trong việc tạo ra các tác nhân công nghiệp tạo ra doanh thu sẽ bắt đầu chứng minh cho các định giá hàng nghìn tỷ đô la trên toàn bộ hệ sinh thái AI, từ các nhà sản xuất GPU như Nvidia đến các nhà cung cấp đám mây và chính các nhà phát triển mô hình. Việc không thể vượt qua sự cường điệu và mang lại giá trị kinh tế cụ thể sẽ làm tăng thêm lo ngại về một bong bóng không bền vững, gây rủi ro điều chỉnh thị trường. “10xTeam” của MiniMax là một trong nhiều vụ đặt cược nhằm đảm bảo AI trở thành cơ sở hạ tầng công nghiệp thực sự, chứ không chỉ là một sự bùng nổ công nghệ thoáng qua.
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
