Mùa thu năm ngoái, Ben Spector đã có một bài thuyết trình khiến không ít nhà đầu tư bất ngờ. Là nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Stanford, sở hữu nền tảng trí tuệ nhân tạo được đánh giá cao, Spector không mang theo một kế hoạch kinh doanh ngắn hạn, cũng không có bản trình bày dự án theo khuôn mẫu quen cũ. Thậm chí, anh chàng còn chưa xác định rõ một sản phẩm AI mang tính đột phá để thương mại hóa.
Thứ duy nhất Spector có trong tay là một phòng thí nghiệm mang tên Flapping Airplanes, một ý tưởng mới mẻ về cách huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo, cùng khát vọng xây dựng một đội ngũ gồm những nhà nghiên cứu trẻ, sẵn sàng theo đuổi những câu hỏi lớn nhất của ngành AI.
Dù vậy, các quỹ đầu tư mạo hiểm vẫn nhanh chóng quyết định đặt cược.
“Những nhóm nhỏ gồm các tài năng trẻ, có khả năng nhìn nhận vấn đề theo cách hoàn toàn mới, mới chính là những tổ chức thực sự có thể giành chiến thắng,” Spector, khi đó mới 25 tuổi, chia sẻ.
Flapping Airplanes-cái tên gợi liên tưởng đến các tín hiệu sinh học mà AI tương lai có thể học hỏi từ tự nhiên - là một phần của làn sóng startup mới mà giới công nghệ gọi là “neolabs”. Đây là những phòng thí nghiệm ưu tiên nghiên cứu dài hạn và phát triển các mô hình AI nền tảng, thay vì chạy theo lợi nhuận tức thời.
Sự quan tâm dành cho neolabs tăng vọt khi giới đầu tư ráo riết tìm kiếm “OpenAI tiếp theo” - một tổ chức khởi đầu như phòng nghiên cứu, trước khi trở thành một trong những công ty khởi nghiệp giá trị nhất thế giới. Trong bối cảnh đó, ngày càng nhiều nhà nghiên cứu AI hàng đầu cho rằng các mô hình hiện nay như ChatGPT hay Claude đã tiến gần đến giới hạn, khó có thể đạt hoặc vượt mức trí thông minh của con người, dù các công ty AI lớn không đồng tình với nhận định này.
Dù toàn cầu có hơn 1.000 startup đạt mức định giá trên 1 tỷ USD, các nhà nghiên cứu và nhà đầu tư ước tính số neolabs thực sự chỉ dao động ở mức vài chục. Một số trong đó đã nhanh chóng được định giá lên tới hàng chục tỷ USD, làm dấy lên lo ngại rằng phần lớn sẽ khó tạo ra lợi nhuận bền vững hoặc sản phẩm thương mại thành công. Tuy vậy, các phòng thí nghiệm này vẫn đang tạo ra một “cơn sốt” tuyển dụng, hút nhiều sinh viên xuất sắc rời bỏ con đường hàn lâm.
Tháng này, Flapping Airplanes huy động thành công 180 triệu USD với mức định giá 1,5 tỷ USD từ các quỹ như GV, Sequoia Capital, Index Ventures và Menlo Ventures. Spector cũng tạm dừng chương trình tiến sĩ của mình từ tháng 9 năm ngoái.
Xu hướng này không chỉ dừng lại ở Flapping Airplanes. Tháng 1, Humans gọi vốn 480 triệu USD với định giá 4,48 tỷ USD để xây dựng các hệ thống AI hỗ trợ cộng tác giữa con người. Reflection AI huy động 2 tỷ USD vào tháng 10 với định giá 8 tỷ USD nhằm phát triển mô hình mã nguồn mở. Periodic Labs - công ty theo đuổi mục tiêu tự động hóa nghiên cứu khoa học bằng AI - cũng kêu gọi được khoản tài trợ 300 triệu USD vào tháng 9.
Đáng chú ý nhất là Safe Superintelligence, phòng thí nghiệm do Ilya Sutskever - đồng sáng lập và cựu giám đốc khoa học của OpenAI - thành lập. Tháng 6/2024, Sutskever tuyên bố sẽ xây dựng một công ty với mục tiêu duy nhất: phát triển trí tuệ siêu việt an toàn. Đến nay, ông đã huy động khoảng 3 tỷ USD, với mức định giá gần nhất lên tới 32 tỷ USD, đồng thời thẳng thắn với nhà đầu tư rằng ông không cam kết về sản phẩm hay doanh thu.
“Có một số ý tưởng mà tôi cho là đầy hứa hẹn và tôi muốn dành thời gian nghiên cứu chúng,” Sutskever nói trong một tập podcast Dwarkesh hồi tháng 11. Ông cũng nhận định rằng AI đang quay trở lại “thời kỳ nghiên cứu”, sau giai đoạn tăng trưởng bùng nổ từ năm 2020 đến 2025.
Trước đây, những nghiên cứu AI tham vọng nhất chủ yếu diễn ra trong các trường đại học hoặc bộ phận nghiên cứu của các tập đoàn lớn. Các startup thường chỉ tập trung khai thác ứng dụng thương mại từ những nghiên cứu đó. Tuy nhiên, làn sóng AI đã khiến nhà đầu tư sẵn sàng rót vốn trực tiếp vào các phòng thí nghiệm nghiên cứu.
“Một phòng thí nghiệm được hậu thuẫn bởi vốn đầu tư mạo hiểm là điều hoàn toàn mới,” Pete Sonsini, đồng sáng lập Laude Ventures, nhận xét. “Nó không giống mô hình đầu tư mạo hiểm truyền thống.”
Theo PitchBook, các startup AI tại Mỹ đã huy động kỷ lục 222 tỷ USD trong năm ngoái. Các nhà đầu tư cho biết số lượng nhà nghiên cứu tìm đến họ với ý định thành lập phòng thí nghiệm mới đang tăng nhanh.
Dẫu vậy, không phải ai cũng tin rằng các neolabs sẽ mang lại lợi nhuận tài chính.
Bài toán giữ chân nhân tài cũng là thách thức lớn. Khi các tập đoàn công nghệ sẵn sàng chi hàng trăm triệu USD để chiêu mộ chuyên gia AI, việc startup giữ được đội ngũ nghiên cứu ngày càng khó khăn.
Thinking Machines Lab là một ví dụ điển hình. Đồng sáng lập bởi cựu lãnh đạo OpenAI Mira Murati, công ty này đã lần lượt mất các nhà sáng lập Barret Zoph và Luke Metz vào tay OpenAI, rồi đến Andrew Tulloch chuyển sang Meta. Dù vậy, Thinking Machines vẫn đang tìm kiếm thêm vốn, với mức định giá tiềm năng lên tới 50 tỷ USD.
Những biến động này khiến nhà đầu tư ngày càng quan tâm đến động cơ của người sáng lập các công ty AI.
“Họ làm điều này vì đam mê tạo ra tác động hay vì mục tiêu tài chính?” Dave Munichiello, đối tác quản lý tại GV và là nhà đầu tư của Flapping Airplanes, đặt câu hỏi. “Họ sẵn sàng gắn bó 10 năm, hay chỉ cần đủ tiền mua vài căn nhà?”
Để cạnh tranh trong cuộc chiến nhân tài, Flapping Airplanes không nhắm đến những ngôi sao đã thành danh, mà tập trung tuyển dụng các gương mặt trẻ - những người có thể sẽ theo đuổi bằng tiến sĩ hoặc sự nghiệp tài chính định lượng. Công ty mời các tên tuổi như Andrej Karpathy và Jeff Dean làm cố vấn và nhà đầu tư thiên thần. Một hướng nghiên cứu ban đầu của nhóm là huấn luyện mô hình AI với lượng dữ liệu ít hơn.
Hiện Flapping Airplanes có 11 nhân viên, trong đó có anh trai của Spector là Asher Spector. Công ty thậm chí còn chiêu mộ cả một học sinh trung học 18 tuổi. Các nhà đầu tư tỏ ra đặc biệt hứng thú với đội ngũ trẻ này.
“Tôi rất quan tâm đến những người trong độ tuổi 22, những người sẽ dành 10 năm tới để theo đuổi AGI,” David Cahn, đối tác tại Sequoia Capital, nói. Ông nhắc lại rằng nhiều đột phá khoa học lớn nhất lịch sử được tạo ra bởi những con người ở độ tuổi 20, dẫn chứng “năm kỳ diệu” của Albert Einstein khi ông mới 26 tuổi.
Tuy nhiên, sự dịch chuyển nhân lực này cũng khiến giới học thuật lo ngại. Stefano Ermon, giáo sư khoa học máy tính tại Stanford, cho biết đây là mức độ luân chuyển nhân sự cao nhất ông từng chứng kiến.
“Sẽ có ít người theo đuổi con đường học thuật hơn, và việc đào tạo thế hệ tiếp theo có thể trở nên khó khăn,” ông nói.
Theo: WSJ, Financial Times