Musk đồng ý với đánh giá của Will Depue: Khả năng AI sẽ không chậm lại, và tự cải tiến đệ quy (RSI) sẽ xuất hiện trong vòng chưa đầy 24 tháng.

Tác giả bài viết, nguồn: 0x9999in1, ME News



Tóm tắt ngắn gọn

• Elon Musk đồng ý với đánh giá của Will Depue: Khả năng AI sẽ không chậm lại, và cải tiến tự thân lặp lại (RSI) sẽ xuất hiện trong vòng chưa đầy 24 tháng. Tôi đồng ý với câu đầu, nhưng vẫn giữ quan điểm về câu sau.
• Tuy nhiên, cuộc đối thoại này tồn tại một sự không khớp: lập luận chính thống để định giá thấp các phòng thí nghiệm tiên tiến không phải là "mô hình không còn hiệu quả", mà là "mô hình rất hiệu quả, nhưng bạn không thu được tiền".
• Câu nói của Musk rằng “AI cách đây hai năm đã già đến mức có thể đưa vào bảo tàng” thực ra là câu thoại hay nhất của các nhà đầu tư ngắn hạn. Nó nói về tốc độ hao mòn tài sản, không phải lợi thế cạnh tranh.
• Đường cong năng lực được hỗ trợ bởi dữ liệu thực tế: “Khoảng thời gian nhiệm vụ” do METR đo được gần như gấp đôi mỗi bảy tháng, và trong hai năm gần đây còn nhanh hơn nữa. Đây là thang đo đáng theo dõi nhất hiện nay.
• Vấn đề của RSI không nằm ở khả năng hay không, mà ở định nghĩa quá mỏng. Việc tự cải tiến trong phạm vi hẹp đã xảy ra (AlphaEvolve là minh chứng), nhưng vòng lặp kín toàn cầu vẫn bị kẹt ở năng lực tính toán, năng lượng, chu kỳ thí nghiệm và đánh giá.
• Lịch trình của Musk mang theo gánh nặng lịch sử. FSD đã nói "năm tới" trong mười năm, AGI cũng từng dự báo vào năm 2025 và 2026. Hướng đi đúng, nhưng nhịp độ thường sai.
• Kết luận của tôi: Khả năng mua vào không đồng nghĩa với việc mua vào bất kỳ bảng cân đối kế toán cụ thể nào. Hai việc này phải được đặt cược riêng biệt.

Họ đang trả lời một câu hỏi khác nhau

Hãy nói rõ ràng trước đã.

Lời của Will Depue có một câu điều kiện: quan điểm giảm giá này “nếu bỏ qua AGI, thì khá hợp lý”.

Trước tiên, câu này thực tế đã công nhận một nửa lập luận của những người bán khống.

Vì những người nhìn xuống giá trị của Frontier Labs phần lớn không cho rằng mô hình sẽ đình trệ. Luận điểm của họ nằm ở những điểm khác: kinh tế đơn vị không khả thi, mức độ chi tiêu vốn quá cao, chu kỳ khấu hao bị đánh giá thấp, cạnh tranh làm phẳng quyền định giá, và tỷ lệ triển khai trên phía doanh nghiệp xa dưới mức kỳ vọng.

Trong những điều này, không có điều nào phụ thuộc vào việc "khả năng AI chậm lại".

Vì vậy, câu nói của Musk rằng “AI sau hai năm sẽ khiến mọi người kinh ngạc đến nổ tung”, như một đánh giá về xu hướng năng lực, tôi cho rằng khả năng cao là đúng. Nhưng như một phản bác đối với quan điểm giảm giá, nó thực sự đã không trúng mục tiêu.

Đây là một cú đấm đẹp, nhưng lại đánh trúng không khí bên cạnh.

Nói rõ hơn một chút: Đường cong kỹ thuật và đường cong dòng tiền không phải là một đường. Trong lịch sử, chúng thường ngược chiều nhau. Càng đẩy nhanh việc lắp đặt sợi quang, băng thông càng rẻ, và các công ty lắp đặt sợi quang càng dễ phá sản. Cuối những năm 1990, công suất sợi quang liên bang của Mỹ tăng đột biến, sau đó giá sụp đổ, Global Crossing và WorldCom đều lọt vào danh sách phá sản. Những người thực sự hưởng lợi từ đợt cơ sở hạ tầng đó là những người làm dịch vụ phát trực tuyến và điện toán đám mây mười năm sau đó.

Công nghệ đã thắng. Những người đầu tư vào công nghệ thì không thắng.

Đây không phải là phủ nhận AI. Đây là lời nhắc nhở: giữa việc “AI sẽ trở nên cực kỳ mạnh mẽ” và “định giá hiện tại là hợp lý”, còn thiếu rất nhiều bước suy luận.

Hai, ẩn dụ “vào bảo tàng” thực chất là bằng chứng của những người bán khống

Tôi công nhận sự nhạy bén của Musk trong câu nói này.

Hai năm trước, vào giữa năm 2024, nhóm hàng đầu lúc đó là GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Llama 3.1 405B. Chúng không có khả năng tính toán suy luận đáng kể, không thể gọi công cụ chuỗi dài một cách đáng tin cậy, và không thể thực hiện các nhiệm vụ tự chủ kéo dài vài giờ.

Today, it really seems like a specimen.

But please note what this sentence actually describes.

Nó mô tả rằng: Mô hình AI như một tài sản, giá trị giảm rất nhanh.

Tuổi thọ kinh tế của các mô hình tiên tiến có thể chỉ kéo dài từ 12 đến 24 tháng. Sau khi mô hình thế hệ tiếp theo ra đời, chi phí tính toán, dữ liệu và nhân lực đã bỏ ra cho mô hình thế hệ trước sẽ nhanh chóng giảm giá trị biên. Bạn không thể dựa vào nó để thu lợi trong mười năm.

Còn phần cứng hỗ trợ tất cả những điều này thì sao? Các nhà sản xuất quy mô lớn thường khấu hao GPU và máy chủ trong báo cáo tài chính từ năm đến sáu năm. Giả định này có quá dài không? Năm 2025, nó đã bị đặt câu hỏi công khai, và Michael Burry đã trực tiếp chỉ ra vấn đề này vào tháng 11 năm đó: Nếu tuổi thọ kinh tế thực tế ngắn hơn, thì lợi nhuận trên sổ sách đã được tô điểm.

Tôi không muốn đứng về phía những người bán khống, nhưng logic cần được làm rõ: nếu một mô hình chỉ sau hai năm đã nên được đưa vào bảo tàng, thì những tấm thép và chip silicon mang nó lại凭什么 có thể khấu hao ổn định trong sáu năm?

Câu này của Musk càng đúng, vấn đề này càng cấp bách.

Điều khiến mọi thứ phức tạp hơn là giá cả. Theo theo dõi của Epoch AI, giá推理 để đạt được cùng một mức độ năng lực có thể giảm xuống một cấp độ lớn mỗi năm. Điều này là tin tuyệt vời cho người dùng, nhưng là lưỡi dao cạo liên tục đối với các công ty muốn thu phí dựa trên mô hình.

Sản phẩm của bạn mỗi năm cải tiến mạnh mẽ, nhưng giá của bạn mỗi năm lại bị giảm mạnh.

Đây là nguồn gốc của cơ chế “nỗ lực vượt trội, lợi nhuận chật vật”. Nó không phải do thực thi kém, mà là do cấu trúc.

Ba, năng lực sẽ không chậm lại: Điểm này, dữ liệu đang đứng về phía Musk

Bây giờ tôi sẽ nói về những phần tôi đồng ý.

Nếu chỉ thảo luận dựa trên “cảm giác”, thì sẽ không bao giờ giải quyết được. Vì vậy, tôi thích xem một thang đo cụ thể hơn: mô hình có thể hoàn thành nhiệm vụ nào trong bao lâu mà không cần sự hỗ trợ?

Nghiên cứu của METR được công bố năm 2025 đưa ra một xu hướng khá vững chắc: tính theo thời gian mà chuyên gia con người cần để hoàn thành các nhiệm vụ tương tự, độ dài các nhiệm vụ mà mô hình có thể hoàn thành với xác suất 50% gần như gấp đôi mỗi bảy tháng. Và các mẫu sau năm 2024 còn có độ dốc lớn hơn.

Đến nửa sau năm 2025, mô hình mạnh nhất đã bước vào khoảng thời gian “hai giờ”.

Hãy cảm nhận ý nghĩa của đường cong này. Sự tăng trưởng theo cấp số nhân ở giai đoạn đầu trông có vẻ nhẹ nhàng, nhưng ở giai đoạn sau lại trông bỗng nhiên bùng nổ. Chỉ cần hai đến ba lần tăng gấp đôi, từ hai giờ đến một ngày làm việc.

Cùng thời gian đó còn có các mốc quan trọng khác. OpenAI ra mắt GDPval vào tháng 9 năm 2025, sử dụng các sản phẩm nghề nghiệp thực tế để đánh giá, và các mô hình tiên tiến đã tiếp cận mức độ chuyên gia ngành trong một số nhiệm vụ nghề nghiệp. Vào tháng 7 năm 2025, các mô hình thí nghiệm từ nhiều phòng thí nghiệm đã đạt thành tích cấp huy chương vàng tại Olympic Toán học Quốc tế. Đây không phải là những khẩu hiệu tiếp thị, mà là những sự kiện công khai có thể xác minh.

Vì vậy, tôi cho rằng cách nói “tiến triển前沿 bị chậm lại” không đúng về mặt năng lực.

Điều thực sự chậm lại là một điều khác: ngưỡng ngạc nhiên của người dùng.

Chúng ta bị sốc mỗi ba tháng, và sự sốc ấy trở thành điều bình thường. Sự tê liệt chủ quan này dễ bị hiểu nhầm là sự đình trệ khách quan.

At this point, Musk is sober.

Bốn, RSI dưới 24 tháng: Phía nào là sự thật, phía nào là niềm tin

Đây là phần tôi không đồng tình nhất trong toàn bộ cuộc thảo luận.

Không phải vì nó quá lạc quan, mà vì nó quá mơ hồ.

RSI có ít nhất ba phiên bản hoàn toàn khác biệt về mức độ.

Phiên bản đầu tiên: AI cải thiện các thành phần của chính nó trong phạm vi hẹp.

Điều này đã xảy ra. AlphaEvolve do Google DeepMind công bố năm 2025 là minh chứng: nó tự động phát hiện ra thuật toán tối ưu hơn, giảm số phép nhân trong phép nhân ma trận phức 4×4 từ 49 xuống còn 48, phá vỡ kỷ lục đã tồn tại hơn năm mươi năm, đồng thời thu hồi khoảng 0,7% tổng năng lực tính toán trong việc điều phối trung tâm dữ liệu của Google.

Đây là một ví dụ thực tế, có thể xác minh về AI cải thiện cơ sở hạ tầng AI.

Phiên bản thứ hai: AI đảm nhận đáng kể quy trình phát triển của chính nó.

Đang được thực hiện. Các tác nhân mã hóa đã đảm nhận một tỷ lệ đáng kể các nhiệm vụ kỹ thuật trong phòng thí nghiệm, bao gồm kiểm tra mã, kịch bản thí nghiệm và đường ống dữ liệu đều đang được tự động hóa.

Phiên bản thứ ba: Vòng lặp tăng tốc tự chủ, thoát khỏi giới hạn của con người.

Còn được gọi là "smart explosion".

Hai phiên bản đầu tiên được sử dụng để biện minh cho phiên bản thứ ba, đây là sự suy giảm phổ biến nhất trong các dự đoán loại này.

Tại sao khó? Nút thắt không nằm ở ý tưởng thuật toán.

Tốc độ nghiên cứu AI bị giới hạn bởi thời gian vật lý của các thí nghiệm. Một lần tiền huấn luyện quy mô lớn cần chạy trong vài tuần, phải chờ thiết bị, phải tranh giành điện năng, phải xếp hàng. Bạn có thể tăng tốc độ suy nghĩ của các nhà nghiên cứu lên 100 lần, nhưng hàng đợi thí nghiệm sẽ không nhanh hơn 100 lần.

Ở cấp độ sâu hơn là năng lượng và chuỗi cung ứng. Công suất đóng gói tiên tiến, nguồn cung HBM, chu kỳ giao hàng biến áp, thời gian xếp hàng kết nối lưới điện—tất cả đều di chuyển theo quý và năm. Vào khoảng năm 2025, thời gian chờ kết nối với nhiều lưới điện khu vực tại Hoa Kỳ đã ở mức hàng năm.

Silicon wafers can work overtime, but substations cannot.

Một ràng buộc ít được thảo luận hơn là đánh giá. Để AI tự cải thiện, nó cần biết liệu mình có tiến bộ hay không. Khi nhiệm vụ kéo dài đến hàng chục giờ và câu trả lời không còn có một lời giải duy nhất, việc xác định “tốt hơn” tự thân đã trở thành một vấn đề nghiên cứu. Tín hiệu phần thưởng sẽ trở nên ô nhiễm, và mô hình sẽ tối ưu hóa bộ đánh giá thay vì tối ưu hóa khả năng.

Vì vậy, phán đoán của tôi là: trong vòng 24 tháng, chúng ta rất có thể sẽ thấy phiên bản thứ hai được đẩy mạnh đáng kể, tỷ lệ AI đảm nhận các quy trình nghiên cứu và phát triển tiếp tục tăng lên. Nhưng đối với phiên bản thứ ba—vòng lặp đệ quy thực sự thoát khỏi nhịp điệu của con người—tôi cho rằng xác suất xuất hiện trong vòng 24 tháng thấp hơn 50%.

Đây không phải là chủ nghĩa bi quan về kỹ thuật, mà là thực tế kỹ thuật.

V. Lịch trình của Musk cần được điều chỉnh bằng một hệ số chiết khấu

Đây không phải là tấn công người, đây là hiệu chuẩn.

Phán đoán về hướng đi của anh ấy có tỷ lệ chính xác rất cao trong quá khứ: xe điện sẽ chiến thắng, tên lửa tái sử dụng là khả thi, internet vệ tinh sẽ thành hiện thực, và cụm GPU quy mô lớn là biến số then chốt. Việc cụm Colossus của anh ấy hoàn thành việc triển khai hàng chục nghìn card trong thời gian cực ngắn vào năm 2024 đã chứng minh rõ ràng rằng anh ấy hiểu bản chất của cuộc đua tính toán.

Tuy nhiên, nhận định về thời gian của anh ấy thường thiên về lạc quan trong dài hạn.

Tự lái hoàn toàn “sẽ đạt được vào năm tới”, từ năm 2015 đến nay. Ông từng dự đoán công khai rằng AI sẽ vượt qua bất kỳ cá nhân nào vào khoảng năm 2025, và cũng từng nói rằng AGI sẽ xuất hiện vào khoảng năm 2026. Hôm nay là ngày 31 tháng 7 năm 2026, những dự đoán này rõ ràng vẫn chưa được thực hiện.

Kinh nghiệm là: nhân lịch trình mà anh ấy đưa ra với hai đến ba lần.

Còn một điểm nữa cần làm rõ: anh ta không phải là người quan sát trung lập.

xAI đang đầu tư nặng tay trên con đường này, cần liên tục huy động vốn khổng lồ và cần thị trường tin tưởng rằng đường cong sẽ tiếp tục dốc đứng. Việc một người thể hiện sự tự tin mạnh mẽ vào hướng mà họ đang đặt cược là hoàn toàn bình thường, nhưng bên nhận cần tính đến mối quan hệ lợi ích này khi đánh trọng số.

Điều này không ảnh hưởng đến khả năng phán đoán của anh ấy có thể đúng. Nó chỉ ảnh hưởng đến mức độ tự tin bạn nên đưa ra.

Sáu, việc triển khai tại phía doanh nghiệp mới chính là khe nứt thực sự

Tháng 8 năm 2025, một nghiên cứu của nhóm liên quan đến MIT đã gây ra nhiều tranh luận: 95% các dự án thử nghiệm AI tạo sinh trong doanh nghiệp không mang lại cải thiện về lợi nhuận hoặc tổn thất có thể đo lường được. Phương pháp nghiên cứu này sau đó đã bị nhiều người đặt câu hỏi, với mẫu và tiêu chí đo lường gây tranh cãi; tôi không khuyến nghị coi đây là bằng chứng tuyệt đối.

Nhưng những điểm đau mà nó chạm đến là có thật.

Giữa năng lực mô hình và giá trị doanh nghiệp là cả một hệ thống công việc bẩn thỉu mà không ai muốn làm: quản lý dữ liệu, hệ thống quyền hạn, tái cấu trúc quy trình, ghi lại hồ sơ kiểm toán, xác định trách nhiệm và đảm bảo xử lý sự cố.

Một mô hình có thể giành huy chương vàng vẫn không thể bước vào quy trình cốt lõi của một ngân hàng; điểm nghẽn không bao giờ là chỉ số IQ.

Điều này cũng giải thích một hiện tượng dường như mâu thuẫn: lượng sử dụng đang bùng nổ, nhưng lợi ích khó đo lường. Lượng token xử lý hàng tháng mà Google công bố vào năm 2025 đã tăng nhanh từ mức hàng triệu tỷ lên hàng chục triệu tỷ, trong khi số người dùng hoạt động hàng tuần của OpenAI vào mùa thu năm 2025 đã đạt khoảng tám trăm triệu. Lượng sử dụng chắc chắn đang bùng nổ.

Tuy nhiên, đồng thời, theo nhiều báo cáo truyền thông, các phòng thí nghiệm hàng đầu vẫn đang ở trong tình trạng lỗ ròng lớn trong giai đoạn 2025 đến 2026, và kỳ vọng lợi nhuận thường bị đẩy sang khoảng năm 2029. Đồng thời, tổng chi tiêu vốn hàng năm của các nhà sản xuất quy mô siêu lớn đã tiếp tục được điều chỉnh tăng lên từ mức hàng trăm tỷ đô la Mỹ vào năm 2025.

Sự gia tăng khối lượng giao dịch giải quyết vấn đề “có người sử dụng”. Nó không tự động giải quyết vấn đề “ai kiếm tiền”.

Giữa hai việc này, đứng đó là quyền định giá. Và quyền định giá đang bị vài đối thủ có năng lực tương đương làm mỏng đi.

Bảy, đừng nghe theo kết luận, hãy theo dõi các vạch chia

Việc tranh luận về việc “AI có đang chậm lại không” là không mang nhiều ý nghĩa, vì hai bên có định nghĩa khác nhau về “chậm lại”.

Tôi khuyên bạn nên theo dõi ba điều có thể kiểm chứng được.

Đầu tiên, khoảng thời gian thực hiện nhiệm vụ. Tiếp tục theo dõi đường cong của METR. Nếu khoảng thời gian với tỷ lệ thành công 50% trong vòng một năm tới được đẩy lên trên tám giờ, thì phán đoán của Depue sẽ nhận được sự hỗ trợ mạnh mẽ. Nếu nó liên tục dao động trong khoảng hai đến bốn giờ trong hơn một năm, điều đó cho thấy chúng ta đã chạm phải một mức trần cấu trúc nào đó.

Thứ hai, độ tin cậy, chứ không phải khả năng đỉnh cao. Hãy xem khoảng thời gian trong điều kiện đạt 80% hoặc 90% thành công. Doanh nghiệp mua sự ổn định, chứ không phải những màn biểu diễn thiên tài hiếm hoi. Tốc độ tiến bộ của chỉ số này trực tiếp quyết định độ dốc của việc thương mại hóa.

Thứ ba, hãy tập trung vào kinh tế đơn vị, chứ không phải doanh thu tổng. Hãy xem tỷ lệ lợi nhuận gộp và tốc độ giảm chi phí trên mỗi đơn vị có thể vượt qua cuộc chiến giá cả hay không. Hãy xem liệu có công ty nào thực sự tạo ra dòng tiền hoạt động dương hay không.

Ba mức độ, không cần tin vào lời tiên tri của bất kỳ ai.

Tám, Kết luận

Vị thế của tôi rất đơn giản.

Tôi cho rằng câu nhận định của Musk về năng lực là đúng. Mô hình cách đây hai năm thực sự đã như một mẫu vật, và hai năm sau, có lẽ nó sẽ khiến mô hình mạnh nhất hôm nay trông thật vụng về. Đường cong này chưa bắt đầu uốn cong.

But his response to the valuation质疑 was misplaced.

Vì những người bán khống thực sự đang hỏi: Khi mô hình mất giá một lần mỗi mười tám tháng, khi giá của trí tuệ tương đương giảm một cấp độ mỗi năm, và khi bốn hoặc năm công ty đồng thời sở hữu khả năng gần như tương đương, thì ai sẽ chi trả cho hàng nghìn tỷ đô la chi phí vốn này, và thu hồi lại nó bằng cách nào?

Câu hỏi này, “AI sẽ mạnh hơn” không thể trả lời.

Tôi vẫn giữ quan điểm về phần RSI. Không phải vì nó không thể xảy ra, mà vì nó đòi hỏi sức mạnh tính toán, điện năng, chu kỳ thí nghiệm và hệ thống đánh giá cùng nhường bước, nhưng những thứ này không tuân theo sự tăng trưởng theo cấp số nhân.

Cuối cùng, hãy nói một câu có thể không được ưa chuộng.

Cuộc cách mạng công nghệ là có thật, bong bóng cũng có thể là có thật, hai điều này hoàn toàn có thể xảy ra đồng thời, và trong lịch sử thường xảy ra cùng nhau. Đường sắt là có thật, cổ phiếu đường sắt đã sụp đổ. Internet là có thật, Nasdaq đã giảm 78%.

Điều kiện kỹ thuật tích cực không đồng nghĩa với việc tích cực đối với mọi bảng cân đối kế toán.

Đặt cược riêng biệt. Không phải là chần chừ, mà là biết tính toán.

Về việc AI sau hai năm có sẽ “khiến bạn kinh ngạc đến mức nổ tung” hay không, tôi có xu hướng tin rằng sẽ như vậy.

Tôi không đặt cược vào việc ai vẫn còn ở bàn bài lúc đó.

Nguồn tham khảo

1. METR, "Đo lường khả năng của AI trong việc hoàn thành các nhiệm vụ dài," METR Research, tháng 3 năm 2025.
2. Google DeepMind, "AlphaEvolve: Một tác giả mã hóa được hỗ trợ bởi Gemini để thiết kế các thuật toán nâng cao," tháng 5 năm 2025.
3. OpenAI, "Giới thiệu GDPval," Blog OpenAI, tháng 9 năm 2025.
4. Epoch AI, "Xu hướng giá suy luận LLM" và "Xu hướng tính toán học máy," Dữ liệu phân tích Epoch AI, 2024–2025.
5. MIT Media Lab / Dự án NANDA, "Sự phân hóa GenAI: Trạng thái AI trong kinh doanh 2025," tháng 8 năm 2025.
6. Nghiên cứu của Goldman Sachs, "AI tạo sinh: Chi tiêu quá nhiều, lợi ích quá ít?," tháng 6 năm 2024.
7. Elon Musk và Will Depue, các bài đăng trên X về định giá frontier lab và tự cải tiến lặp lại, tháng 7 năm 2026.
8. Reuters và The Information, đưa tin về doanh thu, thua lỗ và thời gian đạt lợi nhuận của OpenAI và Anthropic, 2025–2026.