Từ "quản năng lực" hướng lên "xây dựng hệ thống".

Tác giả bài viết, nguồn: L猎云精选

Jia Yangqing, thần mã nguồn mở, khởi nghiệp

Giả Dương Thanh, thần mã nguồn mở, đã có động thái mới.

Hôm nay, Jia Yangqing chính thức công bố khởi nghiệp lần nữa, anh đang khởi động dự án khởi nghiệp mang tên Intent Lab và xây dựng một đội ngũ AI tự chủ được gọi là "fleet", chuyển đổi ý định thành phần mềm sản xuất.

Đồng thời, anh ấy cũng giới thiệu ba thành quả sớm: động cơ suy luận GLM 5.2 nhanh nhất, động cơ cơ sở dữ liệu được tạo ra bằng một câu lệnh, và một hệ thống tệp được xác minh hình thức.

Nguồn: Tài khoản X của Jia Yangqing

Cùng với việc đăng bài tweet này, Jia Yangqing đã có vai trò mới.

Hồ sơ X của anh ấy đã được cập nhật thành Nhà sáng lập và CEO của Intent Lab, đồng thời thêm NVIDIA vào danh sách kinh nghiệm làm việc trước đây, chính thức chấm dứt tin đồn về sự "đình chỉ hợp tác" với NVIDIA trong suốt một tháng qua.

Nhà khoa học người Hoa được mệnh danh là "nhà khoa học xuất sắc nhất lĩnh vực khung AI tại Thung lũng Silicon", sau khi rời Alibaba, sáng lập Lepton AI và sau đó bán lại với giá 700 triệu USD cho NVIDIA, giờ đây lại một lần nữa đứng trên điểm khởi đầu mới.

Cuộc khởi nghiệp lần hai của Giáp Dương Thanh đã có những dấu hiệu rõ ràng từ trước.

Ngày 29 tháng 6, tổ chức nghiên cứu bán dẫn SemiAnalysis đã đăng một bài đăng trên Twitter cho biết Jia Yangqing, người sáng lập và CEO của Lepton AI, đã rời đi chỉ sau một năm công ty mua lại.

Lúc đó, dù tin nhắn này chưa được xác thực, nhưng đã đủ thu hút sự tò mò của nhiều người trong ngành, đặc biệt là cộng đồng nhà phát triển, khiến bài đăng lập tức lan truyền rộng rãi.

Gần như cùng thời điểm SemiAnalysis tiết lộ, đầu tháng 6 năm 2026, nhà cung cấp dịch vụ GPU đám mây Hyperbolic thông báo bổ nhiệm Jia Yangqing làm cố vấn công ty.

Hyperbolic cho biết, Jia Yangqing sẽ cung cấp hỗ trợ kinh nghiệm cho các hướng như hệ thống AI, cơ sở hạ tầng đám mây, thị trường GPU, sắp xếp đa đám mây và nâng cao hiệu suất sử dụng GPU. Về mặt kinh doanh, điều này có sự tương đồng cao với nền tảng DGX Lepton mà ông từng phụ trách tại NVIDIA.

Khi xem xét hai tin tức này cùng nhau, rõ ràng đã tạo tiền đề cho sự ra đi của Giang Dương Thanh.

Và lý do rời đi rất có thể là Huang Renxun đã thay đổi ý định, khiến niềm tin vào mã nguồn mở của Jia Yangqing tan vỡ.

Nhớ lại năm 2023, Giang Dương Thanh rời Alibaba vào tháng 3, sau đó vào tháng 4 thành lập nền tảng AI native trên đám mây Lepton AI tại Thung lũng Silicon, với đội ngũ sáng lập đầy sao: quy tụ đồng sáng lập ONNX Bạch Tuấn Kiệt và người sáng lập etcd Lý Hướng.

Lúc đó, Lepton xác định rõ vị thế: nền tảng tính toán suy luận AI đa đám mây, xây dựng lớp điều phối thống nhất, giúp các nhà phát triển điều phối tài nguyên GPU xuyên suốt các nhà cung cấp đám mây lớn, đồng thời giảm rào cản triển khai mô hình lớn nhờ động cơ suy luận Tuna nhẹ.

Nói tóm lại, thông qua một nền tảng vận hành đóng gói những độ phức tạp này, chúng tôi giảm thiểu rào cản để các kỹ sư AI sử dụng và quản lý cụm GPU, giúp các nhà phát triển tập trung vào chính mô hình.

Chỉ sau 2 năm khởi nghiệp, Lepton AI đã lọt vào nhóm thứ hai "Vàng" trong hệ thống xếp hạng dịch vụ GPU cloud SemiAnalysis ClusterMAX, cùng hạng với Microsoft Azure, Together AI và Oracle.

The following was NVIDIA's acquisition of Lepton AI for $700 million in April 2025.

Giao dịch này từng được ngành xem là đôi bên cùng có lợi.

Trước khi thương vụ sáp nhập hoàn tất, Huang Renxun từng phát biểu tại hội nghị GTC vào tháng Ba năm ngoái: NVIDIA không còn là một công ty chip, cũng không còn là một công ty AI, mà là một công ty về thuật toán và hạ tầng.

Lý luận của Huang Renxun là NVIDIA không chỉ là nhà bán GPU, mà còn phải trở thành cổng vào đám mây và phần mềm của thời đại AI.

Anh ấy mong muốn NVIDIA bổ sung khả năng lập lịch phần mềm cho DGX Cloud, xây dựng thị trường tính toán toàn cầu riêng, trực tiếp cạnh tranh với các nhà cung cấp đám mây công cộng và các đối thủ như CoreWeave, và việc mua lại Lepton AI là một trong những mảnh ghép cuối cùng trong tham vọng "nhà máy AI" của Huang.

Đối với nhóm của Giang Dương Thanh, việc tận dụng mạng lưới phần cứng của NVIDIA có thể giúp hiện thực hóa ý tưởng về nền tảng tính toán đa đám mây.

But soon, the ideal encountered the impact of reality.

Tư tưởng sản phẩm của Lepton AI, như "nguyên bản Python, sẵn sàng sử dụng ngay", hoàn toàn không phù hợp với hệ thống quản lý sản phẩm đóng kín của NVIDIA nhắm đến khách hàng doanh nghiệp lớn.

Theo các báo cáo công khai, DGX Lepton sau khi đổi tên đã cơ bản ngừng hoạt động对外 vào giữa năm 2025, với hiệu quả hoạt động không đạt kỳ vọng.

Nhưng mâu thuẫn sâu sắc và không thể điều hòa hơn lại nằm ở cam kết mã nguồn mở.

Khi mua lại, NVIDIA đã cam kết mở nguồn nền tảng lõi Lepton vào năm 2026, nhưng đối với NVIDIA, mô hình kinh doanh cốt lõi dựa vào doanh thu bán phần cứng GPU.

Khi mã lịch trình lõi Lepton được mở ra, AMD và các nhà sản xuất chip dị hợp trong nước đều có thể sử dụng công cụ hiệu quả này để điều phối năng lực tính toán, tương đương với việc chủ động làm suy yếu hàng rào bảo vệ phần cứng của chính mình.

Cuối cùng, kế hoạch mã nguồn mở đã chính thức bị bác bỏ.

Và lời hứa này từng là nền tảng cốt lõi khiến Jia Yangqing đồng ý bị mua lại, dẫn dắt đội ngũ gia nhập NVIDIA với vai trò Phó Chủ tịch Phần mềm Hệ thống, báo cáo trực tiếp cho Huang Renxun.

Hãy nhớ rằng, toàn bộ sự nghiệp của Jia Yangqing được xây dựng trên tinh thần mã nguồn mở "mọi người vì tôi, tôi vì mọi người".

Anh ấy đã tái định hình cơ sở hạ tầng kỹ thuật AI bằng phần mềm nguồn mở, từ Caffe, PyTorch đến ONNX, tất cả các cột mốc quan trọng trong sự nghiệp của anh đều được mở nguồn.

Giữa những gã khổng lồ chip buộc phải duy trì rào cản phần cứng và những tín đồ của cơ sở hạ tầng theo đuổi tính trung lập và mở, hai bên không thể cùng tồn tại lâu dài.

Chỉ sau một năm của "sự đồng hành hai chiều", Jia Yangqing lại một lần nữa rời bỏ công việc để khởi nghiệp.

Về đội ngũ sáng lập, Intent Lab vẫn là đội ngũ cũ.

Các đồng sáng lập bao gồm Bạch Tuấn Kiệt và Lý Tưởng từ Lepton AI, hai người bạn thân thiết trong cộng đồng mã nguồn mở, nhưng nội dung họ thực hiện hoàn toàn khác với Lepton AI.

Jia Yangqing không còn tập trung vào việc xây dựng nền tảng điện toán đám mây và lập lịch suy luận thế hệ mới, mà thay vào đó hướng công ty mới đến kỹ sư phần mềm AI tự chủ.

Sản phẩm mới Fleet không còn nhắm đến mục tiêu "giúp con người triển khai mô hình AI", mà trực tiếp để các đội tác nhân AI hoàn thành toàn bộ quy trình từ hiểu yêu cầu, thiết kế kiến trúc, mã hóa phát triển, kiểm thử xác minh đến vận hành liên tục.

Logic cốt lõi đằng sau nó là cơ sở hạ tầng AI đang trải qua một sự đánh giá lại giá trị.

Hiện nay, các công cụ lập trình mang tính chất tác nhân như Cursor, Claude Code và Codex đang tái định hình logic nền tảng của phát triển phần mềm.

"Vibe-coding" cho phép các nhà phát triển mô tả yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên, AI Agent tự động tạo, gỡ lỗi và triển khai mã cơ sở hạ tầng hoàn chỉnh.

Ví dụ như dự án Spur do AMD mã nguồn mở, là một lựa chọn thay thế trình lập lịch tương thích với Slurm, có thể được AI Agent gọi và cấu hình trực tiếp với mức độ khó gần như bằng không.

Điều này cũng có nghĩa là độ phức tạp mà cơ sở hạ tầng AI truyền thống cố gắng đóng gói theo cách sản phẩm đang bị Agentic Coding bỏ qua trực tiếp thông qua việc tạo mã.

Đây cũng là bối cảnh khách quan dẫn đến các vấn đề như DGX Lepton không đạt kỳ vọng của Jensen Huang và các cam kết mã nguồn mở chưa được thực hiện.

Không đi theo con đường mà Lepton đã đi, đó là sự tỉnh thức của Jia Yangqing với tư cách là một doanh nhân; việc thành lập Intent Lab còn là hành động thuận theo xu thế.

Nguồn: Tài khoản X của Jia Yangqing

Jia Yangqing đã viết trên nền tảng mạng xã hội về suy nghĩ cốt lõi trong việc chuyển hướng lĩnh vực của mình: Trong vài thập kỷ qua, chúng ta đã tự tay xây dựng các hệ thống AI phân tán, mỗi lần chỉ có thể tạo ra một hệ thống. Bây giờ, anh ấy mong muốn xây dựng một hệ thống có thể tạo hàng ngàn phần mềm cùng lúc.

Theo anh ấy, hiện tại các mô hình viết mã rất nhanh, nhưng vẫn còn khoảng cách lớn giữa việc "mã có thể chạy được" và "có thể an tâm đưa vào sản xuất và duy trì trong nhiều năm".

Anh ấy không cho rằng sự khác biệt này là hạn chế của mô hình, mà giống như thiếu một lớp.

Khả năng bị thiếu hụt ở đây là một hệ thống sản xuất tự chủ có thể biến ý định mơ hồ thành thiết kế thực tế, kiểm tra xem kết quả có vững chắc hay không, và tiếp tục phát triển nó sau khi hệ thống chạy, tất cả đều được thực hiện tự động.

Và đây chính là cấp độ mà Intent Lab đang nỗ lực.

Nguồn: Trang web chính thức của Intentlab

Do đó, khác với các công cụ hỗ trợ mã như Cursor và Claude Code, Fleet hướng đến việc tạo ra các hệ thống cấp nền tảng có thể vận hành ổn định lâu dài, nhằm lấp đầy khoảng trống này.

Hiện tại, Jia Yangqing đã nộp ba bài tập đầu tiên.

Đầu tiên, Fleet đã thiết kế lại bộ xử lý suy luận TRT-LLM, biến nó thành bộ xử lý GLM 5.2 nhanh nhất mà nhóm từng biết: trên hai nút Grace Blackwell, tốc độ đầu ra đã được tăng từ 102 token/giây lên 647 token/giây, tăng tới 6,3 lần.

Đây là kết quả của việc Fleet xây dựng và triển khai tối ưu hóa từ đầu đến cuối.

Nguồn: Trang web chính thức của Intentlab

Thứ hai, bắt đầu từ một prompt duy nhất, đã tạo ra một cơ sở dữ liệu động.

Fleet bắt đầu từ không có tài liệu hay mã nguồn nào, đảm nhận mọi vai trò của một đội ngũ mạnh mẽ: thiết kế kiến trúc, lập trình, kiểm thử, duyệt code, đảm bảo chất lượng, tự vận hành cho đến khi tất cả 6 triệu bài kiểm tra tương thích SQLite đều vượt qua.

Thứ ba là xây dựng một hệ thống tệp tin cho một thế giới nơi cơ sở hạ tầng được sử dụng bởi agent thay vì con người.

Trong ví dụ này, Fleet đã sử dụng xác minh hình thức để phát hiện và sửa chữa trạng thái hư hỏng tạm thời, bắt được lỗi do agent mã hóa tạo ra.

Ba nhiệm vụ này dường như không có mối liên hệ với nhau, nhưng mục tiêu rõ ràng là贾扬清 muốn nhấn mạnh khả năng của cùng một hệ thống Fleet đằng sau chúng.

AI không chỉ thực hiện công việc lập trình mà còn chịu trách nhiệm cho hệ thống cuối cùng như một đội ngũ kỹ sư phần mềm hoàn chỉnh.

Nếu thành công, Jia Yangqing cho rằng mô hình kinh tế của kỹ thuật máy tính sẽ thay đổi vĩnh viễn.

Trong 50 năm qua, cách làm khôn ngoan là phát triển một phần mềm, sau đó bán cho càng nhiều người dùng có nhu cầu khác nhau càng tốt, dù nhu cầu có khác biệt. Bây giờ tình huống này có thể thay đổi. Thế giới sẽ chứng kiến nhiều phần mềm hơn, những phần mềm được tùy chỉnh cao hơn.

Nói cách khác, một khi AI có thể ổn định tạo ra và vận hành các hệ thống sản xuất, trong tương lai, các doanh nghiệp hoặc cá nhân đều có thể mô tả trực tiếp quy trình và các điều kiện hạn chế của mình, để AI tạo ra một phần mềm được thiết kế riêng phù hợp với nhu cầu.

Hiện tại, Intent Lab đang hợp tác với bên ngoài, tập trung vào các hệ thống có "khối lượng công việc quá lớn và luôn nằm trên danh sách nhưng chưa có nhân lực thực hiện".

Xem xét hành trình của Jia Yangqing, thực ra tuyến chính luôn rất rõ ràng.

Từ việc phát triển Caffe, thúc đẩy tiêu chuẩn mở ONNX, đến khi làm việc tại Alibaba Cloud và sáng lập Lepton AI, anh ấy luôn thực hiện cùng một việc ở các phiên bản khác nhau: giúp người khác dễ dàng tiếp cận hơn với sức mạnh tính toán.

Đồng thời, khi AI trở thành người xây dựng hạ tầng, bước tiếp theo của anh ấy cũng từ "quản lý năng lực tính toán" tiến lên "xây dựng hệ thống".