- Ngày 12/10/2026, The New Stack dẫn nhận định của Andrej Karpathy, thành viên sáng lập OpenAI và hiện làm việc tại Anthropic, rằng phần lớn thế giới chưa thực sự hiểu khả năng của AI tiên tiến.
- Theo ước lượng cá nhân của Karpathy, khoảng 6 tỷ người gần như chưa sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn, 1-2 tỷ người sử dụng chatbot thông thường, khoảng 20 triệu người dùng mô hình tiên tiến trong lập trình và toán học và chỉ khoảng 5.000 người được tiếp cận hệ thống AI mạnh nhất trong các phòng thí nghiệm.
- Những con số này là ước tính sơ bộ của Karpathy, không phải kết quả khảo sát thống kê.
- CEO Box Aaron Levie cho rằng khoảng cách trên phản ánh giai đoạn rất sớm của quá trình phổ cập AI, khi đa số người dùng vẫn coi AI là chatbot hoặc công cụ tìm kiếm nâng cao.
- Levie dự báo “agent swarms”, tức các nhóm AI agent phối hợp thực hiện nhiều nhiệm vụ song song, có thể trở thành hình thức ứng dụng AI quan trọng trong doanh nghiệp.
- Tuy nhiên, rất ít người hiện sử dụng AI theo cách này. Những rào cản chính gồm chi phí vận hành, năng lực mô hình chưa đồng đều, thiếu công cụ điều phối và khả năng tiếp cận hệ thống tiên tiến còn hạn chế.
- Doanh nghiệp cũng phải giải quyết các vấn đề về kết nối dữ liệu, bảo mật, tuân thủ và thay đổi quy trình làm việc trước khi triển khai AI agent ở quy mô lớn.
- Karpathy nhấn mạnh sự khác biệt rất lớn giữa chatbot miễn phí trả lời câu hỏi đơn giản và AI agent cao cấp có thể dành hàng giờ để tái cấu trúc phần mềm hoặc giải quyết bài toán phức tạp.
- Ông cho biết chỉ trong thời gian ngắn đã chuyển từ tự viết mã với công cụ gợi ý sang sử dụng AI agent để giải quyết những nhiệm vụ lập trình trước đây cần nhiều ngày hoặc nhiều tuần.
- Karpathy gọi phương thức mới là “agentic engineering”, trong đó kỹ sư tập trung giao nhiệm vụ, định hướng và kiểm tra kết quả thay vì trực tiếp viết từng dòng mã.
- Theo Karpathy, AI phát triển mạnh nhất trong những lĩnh vực có 3 đặc điểm: công việc thực hiện trên môi trường số, kết quả có thể kiểm chứng và giá trị kinh tế cao.
- Lập trình và toán học đặc biệt phù hợp với học tăng cường vì hệ thống có thể tự kiểm tra kết quả, phát hiện sai sót và cải thiện qua nhiều vòng thử nghiệm.
- Dự án AutoResearch của Karpathy minh họa cách tiếp cận này khi AI thực hiện 50 thử nghiệm trong 1 đêm trên 1 GPU, tìm được tham số tốc độ học tốt hơn và tự cập nhật mã nguồn.
- Karpathy cho rằng việc chỉ yêu cầu AI trả lời những câu hỏi ngắn chưa khai thác hết năng lực công nghệ. Giá trị lớn hơn xuất hiện khi AI được giao nhiệm vụ kéo dài nhiều giờ, có khả năng thử nghiệm và tự điều chỉnh.
📌 Nhận định của Karpathy và Levie cho thấy khoảng cách quan trọng trong kỷ nguyên AI không chỉ nằm ở việc có sử dụng AI hay không mà còn ở mức độ khai thác năng lực AI. Trong khi hàng tỷ người mới sử dụng chatbot, một nhóm rất nhỏ đang tiếp cận hệ thống có khả năng tự nghiên cứu, lập trình và giải quyết nhiệm vụ phức tạp. Xu hướng tiếp theo là chuyển từ AI hỗ trợ từng thao tác sang các nhóm AI agent phối hợp thực hiện toàn bộ quy trình. Đối với doanh nghiệp, ưu tiên không chỉ là phổ cập kỹ năng sử dụng AI mà còn phải phát triển năng lực thiết kế bài toán, tổ chức quy trình, kiểm chứng kết quả và quản trị hệ thống AI tự chủ.
Tổng hợp.
