0
0
Sự kiện OpenAI ra mắt GPT-5 vào tuần trước từng được coi là cột mốc quan trọng trong hành trình hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). CEO Sam Altman mô tả đây là “bước tiến quan trọng” trong nỗ lực tạo ra hệ thống AI vượt trội hơn con người.
Các lãnh đạo OpenAI khẳng định mô hình này sẽ khắc phục hạn chế của ChatGPT và mang lại trải nghiệm khác biệt cho người dùng.
Thế nhưng, thực tế lại không như mong đợi. Ngay sau khi ra mắt, nhiều người dùng phản ánh GPT-5 vẫn mắc lỗi cơ bản, chẳng hạn gắn nhãn sai bản đồ nước Mỹ. Người dùng nâng cao còn bày tỏ thất vọng với “tính cách” mới của mô hình. Các bài kiểm tra chuẩn cũng cho thấy hiệu suất của GPT-5 không thực sự vượt trội so với các đối thủ như Google Gemini, Anthropic Claude hay DeepSeek.
Thomas Wolf, đồng sáng lập Hugging Face, thẳng thắn nhận định: “Với GPT-5, mọi người mong chờ điều gì đó hoàn toàn mới, nhưng rốt cuộc đây chỉ là một bước cải thiện dần dần”. Nhận xét này đã châm ngòi cho làn sóng tranh cãi trong giới công nghệ về việc liệu AI đang bước vào giai đoạn chững lại.
Các nhà đầu tư, vốn đã rót hàng trăm tỷ USD vào hạ tầng tính toán và startup AI, bắt đầu đặt câu hỏi: Nếu GPT-5 chỉ có vậy, phải chăng kỳ vọng về một bước nhảy vọt đã quá lạc quan? Giáo sư Stuart Russell (Đại học Berkeley) thậm chí so sánh tình hình hiện nay với giai đoạn “mùa đông AI” những năm 1980, khi công nghệ không đáp ứng được kỳ vọng và giới đầu tư tháo chạy chỉ trong vài tháng.
Từ AGI đến ứng dụng thực tiễn
Trong 5 năm qua, công thức thành công của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là “nhiều dữ liệu, nhiều sức mạnh tính toán”. Tuy nhiên, giới hạn đã lộ rõ. Nguồn dữ liệu mở trên internet gần như đã khai thác hết, buộc các công ty phải mua quyền sử dụng từ nhà xuất bản. Việc huấn luyện mô hình cũng trở nên đắt đỏ đến mức khó duy trì: GPT-4 cần hàng nghìn chip Nvidia, còn GPT-5 được cho là sử dụng tới hàng trăm nghìn chip thế hệ mới. Altman thừa nhận: ChatGPT khó cải thiện nhiều thêm, dù mô hình nền tảng vẫn tiến bộ.
Yann LeCun, nhà khoa học trưởng của Meta, cho rằng LLM dựa trên văn bản đã bước vào giai đoạn “lợi nhuận giảm dần”. Hướng đi mới có thể nằm ở AI đa mô thức, học từ hình ảnh, video và dữ liệu thế giới thực, giúp hệ thống có khả năng lập kế hoạch, suy luận, ghi nhớ lâu dài. Điều này mở ra cơ hội cho xe tự lái, robot và các trợ lý ảo thông minh hơn.
Đồng thời, chính sách của Mỹ đối với AI cũng thay đổi. Dưới thời Donald Trump, trọng tâm không còn là quản lý và kiểm soát rủi ro như giai đoạn trước, mà chuyển sang thúc đẩy cạnh tranh công nghệ toàn cầu. Chính quyền Trump đã đạt thỏa thuận với Nvidia để nối lại việc bán chip H20 cho Trung Quốc, thậm chí cân nhắc mở rộng sang các dòng chip mạnh hơn. Đây là dấu hiệu cho thấy AI không chỉ là cuộc đua công nghệ mà còn là địa chính trị.
Dù GPT-5 không tạo cú hích như kỳ vọng, thị trường AI vẫn cho thấy sức sống mạnh mẽ. Doanh thu thường niên của ChatGPT đã đạt 12 tỷ USD, Nvidia có vốn hóa 4,4 nghìn tỷ USD, SoftBank tăng giá cổ phiếu hơn 50% chỉ trong một tháng. Các startup AI tiếp tục thu hút vốn đầu tư, đồng thời tập trung vào triển khai ứng dụng thực tế. Nhiều công ty cử kỹ sư làm việc trực tiếp trong hệ thống khách hàng để tích hợp AI vào dịch vụ tài chính, chăm sóc khách hàng hay nghiên cứu khoa học.
Miles Brundage, cựu nhân viên OpenAI, nhận định: “Điều hợp lý là khi AI được áp dụng rộng rãi, trọng tâm sẽ chuyển từ AGI trừu tượng sang ứng dụng thực tiễn”. Nói cách khác, thay vì mơ về siêu trí tuệ, các công ty đang xây dựng hạ tầng và sản phẩm giúp AI thực sự hữu ích trong đời sống và kinh doanh.
GPT-5 có thể chưa đáp ứng kỳ vọng, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc bong bóng AI chắc chắn sẽ nổ tung. Dù lo ngại về giới hạn công nghệ và chi phí ngày càng tăng, làn sóng ứng dụng thực tế cùng nguồn vốn khổng lồ vẫn đang giữ cho ngành AI sôi động. Câu hỏi đặt ra không phải là “AI có sụp đổ hay không”, mà là liệu thế hệ mô hình sau GPT-5 có đủ sức mở ra một kỷ nguyên mới hay chỉ tiếp tục là những bước đi nhỏ trong hành trình dài hướng tới AGI.
