OpenAI ra mắt mô hình GPT-6 Astra, thực hiện bước chuyển đổi then chốt từ Answer Engine sang AI Agent. Astra đã có khả năng điều khiển máy tính, duyệt web, sử dụng phần mềm, viết và chạy mã, hoàn thành các luồng công việc phức tạp, đạt 72,6% trong bài kiểm tra OSWorld 2.0, cao hơn 65,7% của GPT-5. Điều này có nghĩa là AI đang tiến từ việc “trả lời tốt hơn” sang “hoàn thành công việc thành công”, không còn chỉ là công cụ trả lời câu hỏi mà trở thành lực lượng lao động số có thể “thuê mướn”. Nhu cầu về Token sẽ chuyển từ tăng trưởng đơn thuần của người dùng sang hiệu ứng nhân của ba biến: số lượng Agent, số nhiệm vụ mỗi Agent và lượng Token tiêu thụ mỗi nhiệm vụ. AI đang hình thành hiệu ứng vòng xoáy "Human+AI→Train→Better AI", trong đó chính sự nâng cao năng lực mô hình trở thành động cơ thúc đẩy tăng trưởng nhu cầu về năng lực tính toán.Tác giả bài viết, nguồn: Số Ít Quan Điểm Cục
Tin rằng hầu hết mọi người đều công nhận đoạn văn sau:
Trong thời đại AI, người hoặc công ty đánh bại bạn là người sử dụng AI sớm hơn và thành thạo hơn bạn.
Nhưng sau khi OpenAI ra mắt mô hình GPT-6 Astra của riêng mình, câu trên hoàn toàn không chính xác, hoặc nói cách khác là hoàn toàn sai. Bây giờ, cách nói chính xác đúng đắn phải là:
Trong thời đại AI, người hoặc công ty đánh bại bạn sẽ không còn là những người hoặc công ty sử dụng AI giỏi hơn bạn, mà là những người hoặc công ty tích cực tiên phong sở hữu, triển khai và thực sự khai thác hiệu quả các AI Agent.
Lưu ý đặc biệt: “bạn” ở trên cũng có thể là một công ty.
Bạn còn nhớ chứ? Tháng trước, Astra đã từng xuất hiện, khi đó là mô hình nội bộ bí mật của OpenAI, Astra đã đưa ra câu trả lời ở mức độ nghiên cứu toán học đỉnh cao (giải Fields) cho 10 vấn đề về toán học và khoa học máy tính lý thuyết. Và lần này, bước đột phá lớn nhất của Astra mà OpenAI chính thức phát hành không chỉ dừng lại ở việc trở nên “thông minh hơn (có khả năng toán học và khoa học mạnh hơn)” mà còn giúp AI thực sự chuyển từ Answer Engine thành AI Agent.
Vì vậy, trong lần ra mắt này, OpenAI không còn giới hạn ở việc nói về việc benchmark của Astra đã được cải thiện bao nhiêu, mà ngay từ đầu đã đưa ra một mô tả rất rõ ràng về giới hạn năng lực của Astra:
Astra đã có thể vận hành máy tính, duyệt web, sử dụng phần mềm, viết và chạy mã, hoàn thành các quy trình phức tạp, cũng như thực hiện các nhiệm vụ dài hạn trong lĩnh vực khoa học, an ninh mạng và chuyên nghiệp.
Câu này tóm tắt bước đột phá thực sự của Astra. Nghĩa là, AI đang thực sự chuyển từ “người→AI→đáp án” sang “người→AI Agent→nhiệm vụ→thực thi→kết quả”. Vì vậy, GPT-6 Astra có nghĩa là:
AI không còn chỉ là công cụ trả lời câu hỏi, mà bắt đầu trở thành một lực lượng lao động kỹ thuật số có thể được “thuê”, làm việc liên tục không nghỉ ngơi.
The improvement in Astra's capability for long-range missions is the most critical.
Trong OSWorld 2.0 (một bài kiểm tra do các nhóm từ CMU và Stanford đề xuất, đánh giá khả năng của AI Agent trong việc hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp như văn phòng kỹ thuật số, gỡ lỗi phần mềm đa tệp và cấu hình bảo mật hệ thống cấp hệ thống, sau đó so sánh với cơ sở dữ liệu của chuyên gia con người), Astra đạt 72,6%, cao hơn 65,7% của GPT-5.6 Sol; đồng thời, thời gian mô phỏng để hoàn thành nhiệm vụ giảm từ khoảng 75 phút xuống còn khoảng 40 phút.
Điều này có nghĩa là Astra đang trải qua một sự thay đổi rất quyết định:
Từ “trả lời tốt hơn” tiến đến “hoàn thành công việc thành công”.
Điều này sẽ hoàn toàn thay đổi cách chúng ta hiểu về “tỷ lệ thâm nhập AI” và cách tính toán tổng nhu cầu về Token. Trước đây, khi ước tính quy mô thị trường AI, chúng ta tự nhiên sẽ đặt câu hỏi: Có bao nhiêu người đang sử dụng ChatGPT? Có bao nhiêu nhân viên doanh nghiệp đang sử dụng Copilot? Tỷ lệ thâm nhập AI trong các nhóm lập trình viên, nhân viên dịch vụ khách hàng, nhân viên văn phòng và nhà khoa học là bao nhiêu?
Sau đó, dùng “số lượng người dùng × ARPU” để ước tính quy mô thị trường AI. Logic này đương nhiên không có vấn đề trong thời đại Answer Engine. Nhưng trong thời đại AI Agent, vấn đề nảy sinh:
- Một người sử dụng AI không có nghĩa là chỉ có một lượng công việc AI của một người; một người có thể thiết lập nhiều nhiệm vụ Agent; một doanh nghiệp có thể đồng thời triển khai hàng trăm乃至 hàng nghìn Agent. Một Agent có thể chạy liên tục trong vài giờ, thậm chí 24 giờ.
Do đó, có bất đẳng thức sau:
1 người ≠ 1 người dùng AI ≠ 1 khối lượng công việc AI.
Một nhà khoa học vật liệu có thể đồng thời cấu hình hàng chục AI Agent để thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu khác nhau theo các hướng nghiên cứu khác nhau. Do đó, biến thực sự cần được quan tâm đã trở thành:
- Có bao nhiêu AI Agent đang chạy trên toàn thế giới?
- Mỗi AI Agent đang chạy thực hiện bao nhiêu nhiệm vụ mỗi ngày? Tiêu tốn bao nhiêu Token?
Tích của hai con số này mới là hàm cầu thực sự của AI.
Việc bạn có đang sử dụng AI hay không, bạn có quan sát thấy bạn bè xung quanh có sử dụng AI hay không, công ty của bạn có sử dụng AI hay không, đều không quan trọng đối với tỷ lệ thâm nhập của AI và tổng nhu cầu về Token. Nếu bạn không sử dụng AI, tự nhiên sẽ có người dùng AI Agent thay thế lợi thế hoặc nghiệp vụ của bạn, sau đó thay thế bạn và công ty của bạn.
Vì vậy, ở đây xin bổ sung thêm một câu:
Ngày nay, ít nhất tất cả các công ty vừa và lớn đều nên coi trọng việc xây dựng chiến lược AI cho chính mình ở cấp hội đồng quản trị, vì thế giới này có quá nhiều người thông minh đang ngắm nghía các hoạt động sinh lời của bạn.
Do đó, định nghĩa về mức độ thâm nhập của AI đã từ “Per Human” chuyển sang “Per Agent”. Trước đây từng nghĩ rằng:
Tỷ lệ thâm nhập AI = Số người sử dụng AI / Dân số tiềm năng
Sau Astra, công thức về tỷ lệ thâm nhập của AI Agent là như sau:
Tỷ lệ thâm nhập của Agent = Số nhiệm vụ công việc được AI Agent tiếp quản / Số nhiệm vụ công việc có thể được Agent thực hiện
Hai công thức này đương nhiên có sự khác biệt lớn về bậc số. Vì Agent không còn cần phải tương ứng một-một với số lượng con người, một người có thể đồng thời sở hữu nhiều Agent AI cá nhân. Về số lượng "công việc có thể được Agent thực hiện", tôi cho rằng trang giới thiệu Astra mà OpenAI vừa phát hành đã đưa ra một gợi ý.
Trên đây là bản đồ sao vũ trụ mà OpenAI đã đưa ra trong trang giới thiệu Astra lần này; mặt khác của sự nhỏ bé của con người trước vũ trụ chính là sự vô biết của con người đối với thế giới vũ trụ, và mọi nỗ lực khám phá sự vô biết này đều có thể trở thành các nhiệm vụ nghiên cứu mà AI Agent thực hiện, như vậy, số lượng AI Agent có thể là vô tận.
Vì vậy, “có bao nhiêu người trên toàn cầu bắt đầu sử dụng AI” và “có bao nhiêu lực lượng lao động kỹ thuật số đang hoạt động” là hai con số hoàn toàn khác biệt về quy mô.
Tổng nhu cầu về token có độ co giãn lớn hơn
Đối với tổng nhu cầu đối với Token, sẽ xuất hiện độ co giãn nhu cầu lớn hơn nhiều so với “số lượng người dùng AI Agent tăng lên”. Bởi vì nhu cầu Token trong thời đại Agent không chỉ đơn giản tăng theo số lượng người dùng, mà còn tăng theo “khối lượng công việc AI mà mỗi Agent gánh vác”.
Do đó, tổng nhu cầu về Token có thể được ước lượng như sau:
Tổng nhu cầu token ≈ Số lượng AI Agent × Số nhiệm vụ mỗi Agent × Lượng token tiêu thụ mỗi nhiệm vụ
Và ba biến số này đều có thể cùng tăng trưởng nhanh chóng.
Đầu tiên, sự gia tăng số lượng Agent. Trước đây, một người có thể chỉ sử dụng một ChatGPT, nhưng trong tương lai, một người có thể đồng thời chạy các Agent trợ lý cá nhân, Agent lập trình, Agent nghiên cứu, Agent tài chính, Agent mua sắm... Các doanh nghiệp có thể mở rộng từ vài chục, vài trăm Agent lên hàng ngàn, hàng vạn Agent.
Thứ hai, số lượng nhiệm vụ mà mỗi Agent thực hiện ngày càng tăng. Trước đây, chỉ là “giúp tôi tóm tắt bài viết này,” có thể chỉ cần vài nghìn Token, nhưng trong tương lai sẽ là “nghiên cứu ngành này, đọc 500 tài liệu, so sánh 50 công ty, xây dựng mô hình, phát hiện bất thường, lập báo cáo, sau đó đưa ra đề xuất đầu tư dựa trên báo cáo đó,” và ý nghĩa của Astra nằm ở đây: mô hình càng có khả năng hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, con người càng dám giao những nhiệm vụ phức tạp đó cho Agent.
Thứ ba, Agent sẽ chuyển từ việc “gọi ngẫu nhiên” sang “chạy liên tục”. Đây là thay đổi quan trọng nhất. ChatGPT truyền thống chỉ được gọi khi người dùng đặt câu hỏi, đưa ra câu trả lời và kết thúc. Trong khi đó, AI Agent thì
Nhận mục tiêu → Lập kế hoạch → Tìm kiếm → Thực hiện → Xác minh → Sửa đổi → Thực hiện lại → Hoàn thành.
Đó là một chuỗi tính toán chạy liên tục, liên tục tạo ra các lệnh gọi API. Càng phức tạp nhiệm vụ, thì Reasoning càng dài, Context càng lớn, Tool Call càng nhiều, Output càng nhiều, và lượng Token tiêu thụ càng lớn.
Do đó, AI Agent không chỉ tăng số lượng người dùng AI mà còn khuếch đại nhu cầu Token đằng sau mỗi người dùng AI.
Vì vậy, hoàn toàn có thể xảy ra trường hợp số lượng AI Agent chỉ tăng 20%, nhưng tổng nhu cầu Token lại tăng 300%.
RSI sẽ giúp Astra có hiệu ứng “bánh đà” mạnh mẽ hơn
Astra là đợt huấn luyện lớn nhất từ trước đến nay của OpenAI, và các thông tin công khai cho thấy quy mô huấn luyện đã vượt quá 100.000 GPU. Quan trọng hơn, AI đang ngày càng tham gia nhiều hơn vào chính quá trình huấn luyện mô hình.
Trước đây là “Human→Train→AI”, hiện đang dần chuyển thành:
Con người + AI → Đào tạo → AI tốt hơn
Đây đã là chế độ cơ bản của RSI, mô hình có thể tham gia tạo dữ liệu huấn luyện, phát hiện vấn đề, đánh giá, cung cấp phản hồi, thậm chí hỗ trợ một phần công việc kỹ thuật và nghiên cứu trong quá trình huấn luyện.
Do đó, sẽ hình thành một chuỗi hiệu ứng bánh đà rất đẹp:
Mô hình mạnh hơn sẽ mang lại khả năng AI Agent mạnh hơn, sau đó AI Agent có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ thực tế hơn, tạo ra nhiều dữ liệu nhiệm vụ chất lượng cao và phản hồi hơn, ngược lại giúp đào tạo mô hình mạnh hơn, và mô hình mạnh hơn lại nâng cao khả năng của Agent, từ đó đảm nhận thêm nhiều nhiệm vụ…
Điều này có nghĩa là sự phát triển của AI sẽ không giống như “phiên bản cập nhật” của phần mềm truyền thống, mà giống như một hệ thống sản xuất tự tăng tốc. Kết quả là, nhu cầu đối với Token sẽ có hiệu ứng nhân nhiều biến cùng lúc mở rộng, và mô hình càng mạnh, hiệu ứng nhân này càng rõ rệt.
Vì vậy, chúng ta chắc chắn sẽ thấy:
Việc nâng cao năng lực mô hình chính là động cơ thúc đẩy nhu cầu về năng lực tính toán AI, dẫn đến sự xuất hiện của hàng tỷ, chục tỷ và ngày càng nhiều lao động số AI Agent, sau đó nhu cầu về Token trào dâng không ngừng nghỉ.
Đây chính là ý nghĩa quan trọng của việc ra mắt GPT-6 Astra lần này.