Google không bị tụt lại trong cuộc đua AI, mà đang đi theo hướng riêng?

Trong cuộc đua công nghệ AI hiện nay, OpenAI và Anthropic đang dẫn đầu với chiến lược dùng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tự động hóa việc phát triển AI – một vòng lặp gọi là 'tự cải thiện đệ quy' (recursive self-improvement). Tuy nhiên, Google, từng được xem là đối thủ nặng ký nhất, dường như đang đứng ngoài cuộc chơi này. Theo Alberto Romero, người vận hành bản tin AI 'The Algorithmic Bridge', Google không hề bị tụt lại mà đang chủ động 'bước ra' khỏi cuộc đua, tập trung vào một hướng tiếp cận khác: phát triển 'world model' (mô hình thế giới) có khả năng hiểu các quy luật vật lý và thực tại.

Coding agent và cuộc đua tự cải thiện đệ quy

OpenAI và Anthropic đang đặt cược lớn vào coding agent – các tác nhân AI có thể viết mã, chạy thí nghiệm và phân tích kết quả, từ đó giúp cải tiến chính các mô hình AI. Anthropic công bố rằng tính đến tháng 5/2026, hơn 80% mã nguồn được tích hợp vào kho lưu trữ nội bộ của hãng do Claude (mô hình AI của Anthropic) viết. Trong quý II/2026, mỗi kỹ sư của Anthropic tích hợp trung bình số dòng mã gấp 8 lần so với năm 2024, dù hãng thừa nhận con số này có thể phản ánh quá mức năng suất thực tế. Trong khi đó, OpenAI cho biết lượng token đầu ra (output tokens) do Codex xử lý trong bộ phận nghiên cứu đã tăng 56 lần từ tháng 11/2025 đến tháng 6/2026. Những con số này cho thấy cả hai công ty đang đẩy nhanh vòng lặp 'AI phát triển AI', dù chưa thể khẳng định đã đạt đến mức tự cải thiện hoàn toàn tự động.

Google chọn con đường 'world model'

Trái ngược với cách tiếp cận của OpenAI và Anthropic, Google DeepMind – đơn vị nghiên cứu AI của Google – có vẻ không coi coding agent là con đường chính dẫn đến AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát). Alberto Romero đưa ra giả thuyết dựa trên các phát biểu công khai của CEO Demis Hassabis và các nghiên cứu nội bộ. Hassabis từng đề cập đến 'bài kiểm tra Einstein' – một bài kiểm tra AGI khắt khe, trong đó một AI chỉ được huấn luyện trên kiến thức trước một thời điểm nhất định phải tự mình tái tạo lại những phát minh khoa học vĩ đại như của Einstein. Ông tin rằng AI không chỉ cần xử lý ngôn ngữ hay mã code, mà còn phải hiểu được cơ chế vận hành của thế giới thực.

Nhà nghiên cứu Tom Zahavy của Google DeepMind, trong bài báo 'LLMs can’t jump' (LLM không thể nhảy vọt) trình bày tại hội nghị ICML 2026, cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay thiếu khả năng 'suy luận giả thuyết' (abductive reasoning) – tức là khả năng đưa ra giả thuyết mới để giải thích các hiện tượng quan sát được. Theo Zahavy, khoảng trống này chỉ có thể được lấp đầy bằng một 'world model' đa phương thức, nhất quán về mặt vật lý. World model là mô hình mô phỏng thế giới thực bên trong AI, có thể dự đoán hành vi của các vật thể và kết quả của các hành động, từ đó cho phép AI thực hiện các thí nghiệm ảo và khám phá tri thức mới.

Google vẫn đầu tư mạnh và cam kết dẫn đầu

Dù chiến lược có khác biệt, Google không hề giảm đầu tư vào AI. Trong cuộc họp báo cáo tài chính ngày 22/7/2026, CEO Sundar Pichai thừa nhận lĩnh vực coding agent cần cải thiện, nhưng khẳng định Google vẫn 'cam kết mạnh mẽ với việc đi đầu' và đang huấn luyện Gemini 4 – một 'nỗ lực rất tham vọng'. Ông cho biết kể từ nay, Google sẽ công bố các mô hình mới với tần suất gần như hàng tháng. Kết quả kinh doanh của Alphabet cũng rất tích cực: doanh thu quý II/2026 đạt 119,8 tỷ USD, tăng 24% so với cùng kỳ năm trước. Riêng Google Cloud đạt 24,8 tỷ USD, tăng 82%, với lợi nhuận hoạt động tăng từ 2,8 tỷ lên 8,8 tỷ USD. Những con số này cho thấy Google có đủ nguồn lực để theo đuổi đồng thời cả hai hướng: cạnh tranh mã nguồn mở và nghiên cứu world model dài hạn.

Giả thuyết hay sự thật?

Romero thừa nhận giả thuyết của ông chỉ là 'suy luận có cơ sở' từ các thông tin công khai, chứ không phải tuyên bố chính thức từ Google. Quan điểm của Zahavy cũng chỉ là ý kiến cá nhân, không đại diện cho chiến lược toàn cầu của Google DeepMind. Việc Google tập trung vào world model không đồng nghĩa với việc họ từ bỏ coding agent. Tuy nhiên, nếu Romero đúng, Google đang đặt cược vào một con đường dài hạn hơn, nơi AI không chỉ viết code mà còn khám phá các quy luật vật lý, mở ra cánh cửa đến những đột phá khoa học thực sự. Cuộc đua AI vì thế có thể sẽ rẽ thành hai nhánh: một nhánh tối ưu hóa tốc độ phát triển phần mềm và một nhánh mô phỏng thế giới để đạt được trí thông minh tổng quát.

Ý nghĩa với người đọc Việt Nam

Đối với người dùng và doanh nghiệp Việt Nam, câu chuyện này đặt ra một câu hỏi: nên đặt kỳ vọng vào AI nào? Nếu Google thành công với world model, các sản phẩm như Google Cloud, YouTube, Search có thể được nâng cấp bằng những AI hiểu sâu hơn về thế giới thực, thay vì chỉ xử lý văn bản. Hiện tại, Google vẫn là nền tảng quen thuộc với hàng triệu người Việt, và các khoản đầu tư khổng lồ của họ vào AI (doanh thu 119,8 tỷ USD trong quý II/2026) cho thấy họ sẽ tiếp tục cải tiến dịch vụ. Dù con đường nào đi nữa, người dùng Việt Nam sẽ được hưởng lợi từ công nghệ AI ngày càng thông minh hơn.

Ảnh: meinen ryu / Pexels