Trong giai đoạn đầu của làn sóng AI, thế giới tập trung vào việc tạo ra những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ hơn. Tuy nhiên, một nhận định đáng suy ngẫm gần đây cho thấy: nút thắt cổ chai của AI đang dịch chuyển từ “năng lực của model” sang “cách chúng ta xây dựng hệ thống sử dụng model”. Đây không đơn thuần là thay đổi về công nghệ, mà là một sự dịch chuyển mang tính chiến lược.

1. Khi Model trở thành hạ tầng phổ thông

Chúng ta đã đi qua giai đoạn chạy đua về quy mô: xây dựng model lớn hơn, huấn luyện khắt khe hơn và đầu tư khổng lồ vào GPU. Hiện nay, các model hàng đầu như GPT, Claude hay Gemini đã đạt đến ngưỡng năng lực rất cao. Khoảng cách về hiệu suất giữa các model không còn tạo ra lợi thế cạnh tranh tuyệt đối.

Thực tế cho thấy, model đang dần trở thành một dạng hạ tầng phổ thông (commodity) mà bất kỳ ai cũng có thể tiếp cận.

2. Giá trị cốt lõi nằm ở “Agent Loop” (Vòng lặp tác tử)

Một model mạnh đến đâu nếu chỉ dừng lại ở việc phản hồi một lần (single-turn) thì vẫn chưa thể giải quyết các bài toán phức tạp trong thực tế. Điểm tạo nên sự khác biệt chính là Agent Loop – quy trình mô phỏng cách làm việc của con người:

• Tiếp nhận: Đọc và hiểu yêu cầu.

• Phân tích: Hình thành giả thuyết và lập kế hoạch.

• Thực thi: Triển khai hành động.

• Kiểm chứng: Kiểm tra kết quả và sửa lỗi.

• Tối ưu: Lặp lại cho đến khi đạt mục tiêu.

Khi AI vận hành theo vòng lặp này, nó chuyển mình từ một “công cụ trả lời câu hỏi” thành một “hệ thống giải quyết vấn đề”.

3. Scaffold và Harness: “Hệ điều hành” cho bộ não AI

Nếu coi model là “bộ não”, thì Scaffold/Harness chính là hệ thống điều phối. Đây mới là nơi quyết định hiệu quả thực tế của AI thông qua:

• Khả năng phân rã bài toán phức tạp thành các tác vụ nhỏ.

• Cách điều phối công cụ (API, Database, hệ thống bên ngoài).

• Cơ chế lưu trữ và quản lý bộ nhớ.

• Khả năng tự sửa sai và phối hợp giữa nhiều agent khác nhau.

Trong bối cảnh các model ngày càng tương đồng, đội ngũ nào xây dựng được lớp điều phối (orchestration) tốt hơn sẽ là đội chiến thắng.

4. Bài toán chiến lược cho doanh nghiệp Việt Nam

Hiện nay, nhiều đơn vị tại Việt Nam vẫn tập trung vào việc đầu tư GPU hay fine-tune LLM riêng. Đây là hướng đi đầy rủi ro và khó tạo lợi thế bền vững khi đối đầu với các gã khổng lồ công nghệ toàn cầu.

Thay vào đó, cơ hội thực sự nằm ở việc:

• Tập trung thiết kế Agent System: Xây dựng lớp orchestration layer tối ưu.

• Khai thác lợi thế bản địa: Tận dụng sự am hiểu sâu về nghiệp vụ (kế toán, thuế, vận hành), dữ liệu thực tế và hệ sinh thái khách hàng tại Việt Nam.

Kết luận

Cuộc chơi AI đang chuyển từ việc xây dựng “bộ não” sang việc xây dựng “hệ điều hành” cho bộ não đó. Những tổ chức chiến thắng sẽ là những đơn vị xây dựng được hệ thống Agent có khả năng làm việc liên tục, tự cải thiện và vận hành mượt mà trong quy trình thực tế.

AI không còn chỉ là công cụ hỗ trợ, mà đang dần trở thành một lực lượng lao động số thực thụ trong doanh nghiệp.

(Theo Chủ tịch HĐQT VnResource Lữ Thành Long)