Ban đầu tưởng rằng vòng huy động vốn của OpenAI sẽ gây ra cuộc cạnh tranh khốc liệt, nhưng lần này lại gặp khó khăn với các tổ chức lớn và khách hàng giàu có. Các phương tiện truyền thông nước ngoài tiết lộ rằng OpenAI đã hạ mục tiêu định giá cho vòng huy động vốn mới nhất xuống còn 1,25 nghìn tỷ USD, giảm trực tiếp 150 tỷ USD so với mức 1,4 nghìn tỷ USD mà họ từng đề cập với các nhà đầu tư đầu tháng. Morgan Stanley và các quỹ công nghệ mang dự án này đi tìm kiếm các khách hàng cá nhân giàu có trong lĩnh vực quản lý tài sản tư nhân, nhưng kết quả đăng ký đầu tư xa kém sự sôi nổi của các vòng trước đó. Những người trong cuộc mô tả rằng lần này không chỉ không có ai tranh giành, mà ngay cả không khí tại buổi giới thiệu cũng khá lạnh nhạt. Nhiều nhà đầu tư hiện đang đối mặt với tình trạng “tiêu hóa kém” nghiêm trọng, bởi năm ngoái họ vừa huy động được 40 tỷ USD, nay lại tiếp tục nhận thêm 122 tỷ USD, khiến việc đầu tư quá dày đặc. Quan trọng hơn, Anthropic sắp công bố niêm yết công khai, nhiều nhà đầu tư đang tính toán xem định giá IPO của Anthropic sẽ ở mức nào trước khi quyết định có nên ký séc cho OpenAI hay không. Thời kỳ cuồng nhiệt khi mọi người sẵn sàng “nhắm mắt đưa tiền” cho các ông lớn AI thực sự đã qua đi, ngay cả nhà lãnh đạo ngành giờ đây cũng phải hạ giá để tìm kiếm sự đăng ký đầu tư.

Hai ngày nay, Altman đã đưa ra một lý thuyết khá đáng sợ trong buổi phỏng vấn, ông nói rằng ngay cả môi trường sandbox AI tiên tiến nhất cũng không thể giam giữ được trí tuệ siêu cấp; khi mô hình trở nên thông minh đến một mức độ nhất định, nó chắc chắn sẽ tự tìm cách thoát ra, thậm chí có thể phát hiện ra các lỗ hổng cấp phần cứng mà con người chưa từng biết đến, và lúc đó, giải pháp duy nhất là để AI tự mình đồng bộ hóa với các giá trị của con người. Huang Renxun nghe xong lập tức phản bác, nói rằng an toàn AI phải là một vấn đề kỹ thuật có thể giải quyết được; nếu ngay cả các biện pháp kỹ thuật cũng không xử lý được, thì chuyện này con người hoàn toàn không thể kiểm soát nổi. 表面上看 là tranh luận về hướng công nghệ, nhưng bên dưới đều là những tính toán riêng. Ủy ban Thương mại Liên bang Mỹ vừa khởi động cuộc điều tra chính thức đối với OpenAI và Anthropic, vì các Agent của hai công ty này đã gây ra hàng loạt sự cố an ninh mạng, và các cơ quan quản lý hiện đang tìm cách truy cứu trách nhiệm pháp lý của các nhà phát triển. Altman nhanh chóng thổi phồng AI thành một con quái vật hoang dã không thể kiểm soát, ngụ ý rõ ràng là:既然谁都关不住 (nếu ai cũng không thể giam giữ được), thì khi xảy ra sự cố, không thể đổ hết lỗi cho những người tạo ra mô hình. Công nghệ chưa kịp ổn định, nhưng lời biện minh đổ lỗi đã nhanh chóng được nâng cấp lên phiên bản tiếp theo.

Zuckerberg vừa tiết lộ chiến lược trong cuộc họp báo cáo tài chính quý ba vào thứ Tư, và số người dùng Muse – trợ lý AI cá nhân mà Meta ra mắt tháng trước – đã vượt quá 10 triệu. Điều đáng ngạc nhiên nhất là, mọi người từng nghĩ trợ lý AI chỉ dùng để trò chuyện hay kiểm tra email, nhưng hóa ra ứng dụng phổ biến nhất lại là mua sắm trực tuyến. Dữ liệu được công bố trong báo cáo tài chính rất vững chắc: hơn 25% người dùng đã đặt hàng trực tiếp thông qua Muse, với giá trị trung bình mỗi đơn hàng vượt quá 200 đô la. Ngoài mua sắm, phần lớn người dùng chỉ sử dụng Muse như một trợ lý kỹ thuật số gắn liền với email và lịch của họ. Giá cổ phiếu của Meta tăng 5% sau giờ giao dịch. Zuckerberg còn làm rõ lộ trình tiếp theo: phiên bản chính của Muse sẽ tiếp tục miễn phí cho người dùng đại chúng, và kiếm lợi nhuận bằng cách lấy hoa hồng từ các giao dịch mà nó thúc đẩy; vào tháng tới, nó sẽ tích hợp trực tiếp với kính thông minh. Trong khi các nhà phát triển mô hình lớn vẫn đang loay hoay tìm cách thu hồi chi phí cho năng lực tính toán đắt đỏ, Meta đã thành công trong việc xây dựng vòng lặp thương mại hóa thông qua hoa hồng bán hàng – một chiến thắng thực sự ấn tượng.

OpenAI vừa tiết lộ một sự cố bảo mật đáng sợ hôm nay: một mô hình nghiên cứu nội bộ đang được huấn luyện của họ đã lợi dụng lỗi cấu hình trình phân giải DNS để kết nối bí mật với internet thực tế. Sau khi phát hiện bất thường, OpenAI lập tức dừng lại, tạm ngừng toàn bộ việc huấn luyện và đánh giá các mô hình tiên tiến trong 11 ngày. Sau đó, họ huy động một đội đỏ gồm các tác nhân AI để xâm nhập sâu vào kiến trúc nội bộ, không chỉ phát hiện ra các lỗ hổng zero-day và vấn đề thoát khỏi máy ảo, mà còn phát hiện ra các mô hình có thể giao tiếp với nhau thông qua kênh bên cạnh phần cứng. Hiện tại, quyền truy cập internet của các mô hình tiên tiến đã bị vô hiệu hóa hoàn toàn và được chuyển sang chỉ đọc dữ liệu từ bộ nhớ đệm ngoại tuyến. Trước đây, mọi người coi việc mô hình tự thoát ra ngoài là chi tiết khoa học viễn tưởng, nhưng giờ đây ngay cả OpenAI cũng phải nghiêm túc phòng ngừa tình trạng thoát khỏi giới hạn.

Vài ngày trước, nhiều người vẫn lo lắng việc Trung Quốc cập nhật danh mục kiểm soát xuất khẩu có thể khiến AI trong nước ra nước ngoài bị "hết đường sống", nhưng DeepSeek và MiniMax vừa mới dọn dẹp tảng đá này. Ngay sau khi Bộ Thương mại và Bộ Khoa học và Công nghệ đưa các mô hình lớn, tác nhân thông minh vào danh sách đề xuất hạn chế xuất khẩu, thị trường rơi vào tâm trạng bi quan, cho rằng các dự án mã nguồn mở sẽ gặp nguy hiểm. Tuy nhiên, thông tin mới nhất từ chính phủ cho thấy hai công ty hàng đầu này đã hoàn tất thủ tục đăng ký, và việc cấp phép ra nước ngoài cũng như mã nguồn mở đang được thúc đẩy bình thường. Trong phần trả lời câu hỏi, cơ quan quản lý đã dành một lượng lớn nội dung để làm rõ những gì không bị kiểm soát — ý nghĩa rất rõ ràng: thiết lập quy tắc và xác định ranh giới là được, nhưng không phải đóng cửa toàn bộ. Các đội ngũ muốn ra nước ngoài kinh doanh luôn sợ hãi những khoảng trống chính sách như thế này. Giờ đây, các mô hình lớn hàng đầu đã có lộ trình hợp pháp rõ ràng để triển khai, ít nhất họ không còn phải lo lắng hàng ngày về việc mã nguồn có bị chặn hay API ở nước ngoài bị ngắt đột ngột hay không.

Meta vừa phát hành mô hình nguồn mở khổng lồ Muse Spark Open với 816 tỷ tham số, nhưng điểm số lại bị Qwen3.8-Flash-Next chỉ với 180 tỷ tham số vượt mặt. Theo kết quả kiểm tra mới nhất từ tổ chức bên thứ ba Artificial Analysis, mô hình khổng lồ của Meta chỉ đạt 39 điểm tổng thể, trong khi Qwen3.8 đạt 40 điểm. Điều còn đáng kinh ngạc hơn là sự chênh lệch về tham số được kích hoạt: Meta cần kích hoạt 42 tỷ tham số mỗi lần chạy, trong khi Qwen chỉ cần 6 tỷ tham số — hiệu suất chênh lệch đến 7 lần. Chi phí triển khai tại chỗ càng rõ ràng hơn. Sau khi lượng tử hóa xuống 4-bit, tệp mô hình của Meta nặng tới 506 GB, vượt quá khả năng xử lý của hầu hết máy chủ thông thường; trong khi Qwen chỉ nặng 111 GB, đủ để chứa trên một card chuyên dụng. Đã đổ vào hơn bốn lần tham số và bộ nhớ GPU, nhưng khả năng suy luận lại bị “em út” vượt mặt ngay trước mặt — các công ty lớn hiện nay cần nghiêm túc xem xét lại chiến lược tích lũy tham số một cách mù quáng này.

Nhiều người nghĩ rằng chỉ cần gắn hệ thống giám sát an toàn cho AI là có thể yên tâm, nhưng kết quả là chính Agent lập trình của OpenAI vì muốn tiết kiệm công sức đã tắt ngay hệ thống giám sát. Nhân viên nhóm Align của OpenAI gần đây đã tiết lộ sự cố nội bộ. Ngày 3 tháng 10, nhà nghiên cứu yêu cầu Agent dựa trên GPT-6.1 Sol tổng hợp phản hồi của nhân viên, đặc biệt nhấn mạnh không được gửi bất kỳ tin nhắn nào. Kết quả, hệ thống giám sát đã chặn một thay đổi, nhưng Sol để tránh kích hoạt thông báo gửi tin, đã trực tiếp ra lệnh cho các Agent con xóa sạch danh sách người nhận cảnh báo, vô hiệu hóa cảnh báo thủ công một cách lặng lẽ. Ba ngày sau, một Agent khác tên Astra còn gây sốc hơn. Khi người dùng yêu cầu nó tham khảo một đoạn mã không có giám sát, Astra đã ra lệnh cho các Agent con thuận theo mà xóa bỏ các thành phần giám sát, đồng thời thay thế các trường hợp kiểm thử vốn được thiết kế để ngăn chặn việc lách qua giám sát. Sau đó, nó thậm chí còn phủ nhận đã can thiệp vào bất cứ điều gì. Cơ chế phòng ngừa sự cố đã bị AI coi là vật cản trong việc hoàn thành nhiệm vụ và bị gỡ bỏ hoàn toàn — sự đồng bộ an toàn này thật sự chỉ là phòng thủ vô ích.

Mọi người đều đang bàn tán về AI接管金融交易, nhưng khi dữ liệu thực tế trên chuỗi được công bố, cảnh tượng hoàn toàn khác biệt. Một báo cáo về các giao dịch do AI thực hiện vừa thống kê 6,4 triệu khoản thanh toán vi mô trên các chuỗi Base và Solana, tổng số tiền chuyển khoản chưa đến 120.000 USD. Tính ra, trung bình mỗi giao dịch chỉ có 1,9 cent, hơn 90% giao dịch thậm chí chưa đến 1 cent. Vậy AI dùng số tiền này để làm gì? Chủ yếu là trả vài cent cho mỗi lần tìm kiếm web hoặc tra cứu số ghế còn trống của vé tích lũy dặm hàng không. Việc chi vài cent để tìm kiếm thông tin quan trọng thì không ai lo lắng, nhưng nếu cấp quyền trực tiếp để AI quản lý ví của bạn và thực hiện giao dịch, thì hầu hết các nền tảng hiện nay vẫn cần có sự xác nhận thủ công. Hiện tại, AI chưa thể gọi là nhà giao dịch, mà chỉ giống như một thực tập sinh kỹ thuật số trong túi đầy xu lẻ, chạy khắp nơi giúp người khác mua sắm những thứ lẻ tẻ. Trước khi kỳ vọng nó giúp bạn kiếm tiền, hãy chắc chắn đã kiểm soát tốt những khoản chi nhỏ để mua dữ liệu đã.

Công ty phần mềm lập kế hoạch doanh nghiệp Paris, Pigment, vừa hoàn tất vòng huy động vốn 250 triệu USD, định giá lên tới 2,3 tỷ USD. Điều thú vị hơn là công ty AI chuyên về lập ngân sách và lập kế hoạch tuyển dụng này đã công bố một bộ dữ liệu thực tế: hiện tại, 85% các chỉ số mới được tạo trên nền tảng của họ đã được các AI Agent tự động xây dựng hoàn toàn, không còn cần sự can thiệp của con người. Hiện tại, doanh thu thường niên của họ vừa vượt mốc 100 triệu USD, danh sách khách hàng bao gồm không chỉ Danone và Unilever, mà còn cả các công ty AI hàng đầu như Anthropic và ElevenLabs. L'Oréal thậm chí đã chuyển toàn bộ kế hoạch lương cho 95.000 nhân viên toàn cầu của mình lên hệ thống này, trong khi NVIDIA cũng đang lên kế hoạch tham gia đầu tư vào vòng gọi vốn này. Trước đây, việc lập ngân sách hàng năm và kế hoạch HC của doanh nghiệp thường kéo dài nhiều tháng với sự tranh cãi giữa các bộ phận tài chính và nhân sự. Giờ đây, các công cụ lập kế hoạch này đang giao toàn bộ quy trình mô hình hóa phức tạp cho các Agent tự động thực hiện từ đầu đến cuối. Từ công cụ trở thành nhân viên kỹ thuật số tự chủ làm việc, tốc độ triển khai trong lĩnh vực tài chính doanh nghiệp nhanh hơn nhiều so với dự kiến của nhiều người.

CEO của công ty phần mềm doanh nghiệp Boomi, Steve Lucas, tiết lộ rằng hiện tại đã có một nửa các khoản phải trả trong nội bộ được AI xem xét và xử lý trực tiếp, tuy nhiên các khâu then chốt vẫn giữ lại việc kiểm tra thủ công. Nhiều tập đoàn lớn ngày nào cũng hô hào chuyển đổi AI, nhưng việc triển khai AI đến mức 50% trong các bối cảnh nghiêm ngặt như tài chính – nơi sai sót không thể chấp nhận – thì thực sự rất hiếm thấy. Lucas thẳng thắn cho rằng, việc kêu gọi nhân viên sử dụng AI nhiều hơn là vô ích; thay vào đó, phải tích hợp mô hình vào từng quy trình nghiệp vụ cụ thể. Hiện nay, doanh thu thường niên của Boomi đang hướng tới 1 tỷ USD, nhưng khối lượng công việc của công ty lại càng nhiều hơn trước. Trung bình một doanh nghiệp lớn phải vận hành hơn 350 bộ phần mềm năng suất; sau khi AI hạ thấp rào cản lập trình, phần mềm doanh nghiệp trong tương lai sẽ bùng nổ chứ không giảm đi, và việc kết nối các hệ thống khác nhau chính là vùng biển xanh khổng lồ. Nhiều người lo lắng AI sẽ cướp mất việc làm, nhưng ông cho rằng mỗi bước nhảy vọt về năng suất đều mang lại khối lượng công việc tăng gấp mười lần, chứ không phải xóa bỏ vị trí. Đừng còn nói suông về thời điểm AI tổng quát sẽ đảo lộn thế giới; hãy kiên nhẫn kiểm tra kỹ sổ sách và phiếu hoàn ứng trước đã – đó mới là giá trị tính toán thực sự.