Google ra mắt chiếc laptop AI đầu tiên: cuộc cách mạng từ hệ điều hành đến hệ thống thông minh

Viết bài: Tổng hợp của Techub News

Trước thềm hội nghị nhà phát triển Google I/O hàng năm, Google bất ngờ công bố một loạt sản phẩm AI đột phá và hợp tác chiến lược, trong đó nổi bật nhất là chiếc laptop đầu tiên dành riêng cho AI mang tên “Google Book”. Đây không chỉ là bước đổi mới phần cứng, mà còn đại diện cho sự tiến bộ toàn diện của Google từ “hệ điều hành” sang “hệ thống thông minh”. Đồng thời, các hoạt động của Google trong lĩnh vực hạ tầng AI và ứng dụng tiên phong cũng rất mạnh mẽ, bao gồm hợp tác với SpaceX xây dựng trung tâm dữ liệu AI ngoài không gian, và công ty con công nghệ sinh học Isomorphic Labs của họ huy động được 2,1 tỷ USD vốn đầu tư. Những bước đi này cùng nhau phác thảo lợi thế toàn diện của Google trong cuộc cạnh tranh AI thế hệ tiếp theo.

Laptop AI: Google Book và cuộc cách mạng hệ thống thông minh

Chiếc “Google Book” mà Google ra mắt lần này được thiết kế từ nền tảng để phục vụ AI. Ý tưởng cốt lõi là xây dựng một “hệ thống thông minh”, chứ không phải hệ điều hành truyền thống. Điều này có nghĩa là khả năng AI, đặc biệt là mô hình chủ lực Gemini, sẽ được tích hợp sâu vào mọi tầng tương tác của thiết bị, trở thành trung tâm của hệ thống.

Một tính năng tiêu biểu của thiết bị này là “Chỉ dẫn ma thuật” (Magic Pointer). Người dùng chỉ cần để con trỏ chuột dừng lại trên ngày trong email, Gemini sẽ tự động sắp xếp cuộc họp; dừng trên hình ảnh phòng khách, Gemini có thể tổng hợp ra hình ảnh mới của chiếc sofa mới. Người dùng thậm chí có thể yêu cầu nó lên kế hoạch cho một buổi họp gia đình, nó sẽ tự tạo ra bảng điều khiển thời gian thực chứa thông tin chuyến bay, khách sạn và đếm ngược. Tất cả các chức năng này đều tích hợp sẵn trong thiết bị mới này.

Về mặt phần cứng, Google Book là sự tiến hóa tự nhiên của ý tưởng Chromebook. Năm 2011, Google ra mắt Chromebook, dựa trên trình duyệt để định hình lại cách sử dụng laptop. Nay, Google Book đại diện cho một cuộc cách mạng mới: AI đang “nuốt chửng” trình duyệt, trở thành lớp tương tác trung tâm mới. Thiết bị có thiết kế tinh tế, pha trộn giữa MacBook Air và MacBook Pro, giá bán từ 200 đến 500 USD, rất cạnh tranh.

Quan trọng hơn, Google Book tích hợp sâu với hệ sinh thái điện thoại Android, mang lại trải nghiệm liền mạch như Apple, nhưng về khả năng AI phần mềm thì thực hiện những điều mà Apple từng hứa hẹn nhưng chưa thể giao. Đối với người dùng iOS, nó có thể chỉ là một thiết bị thử nghiệm thú vị, nhưng trải nghiệm AI nguyên bản mà nó thể hiện báo hiệu hướng phát triển của các thiết bị cá nhân trong tương lai.

Mở rộng hệ sinh thái: Xâm lấn thị trường Apple và hình thành liên minh AI

Việc Google ra mắt lần này không chỉ tập trung vào phần cứng, mà còn là một chiến dịch toàn diện về hệ sinh thái. Họ giới thiệu “Gemini Intelligence”, một hệ thống mô hình AI có thể hoạt động xuyên suốt các ứng dụng, công cụ và sản phẩm của Google như Gmail, Maps, G Suite. Lợi thế tích hợp dọc của Google thể hiện rõ ở đây: họ sở hữu lớp mô hình (Gemini), lớp tính toán (GPU), và thông qua bộ sản phẩm đa dạng, khả năng phân phối vượt trội.

Google đang tích cực đơn giản hóa quá trình chuyển đổi dữ liệu từ hệ sinh thái của Apple sang của Google, phản ánh triết lý mở của Android. Phân tích cho thấy, khi Apple có vẻ chậm chân trong tiến trình AI, Google đang tranh thủ xâm lấn thị phần của họ. Dù Apple đã ký hợp đồng cấp phép mô hình Gemini trị giá hàng tỷ USD, nhưng chưa có dấu hiệu xây dựng mô hình nền tảng riêng. Trong khi đó, Google nhân cơ hội này, trước một tuần hội nghị lớn, đã ra mắt sản phẩm mới để tranh giành thị trường.

Thêm vào đó, một liên minh AI gồm SpaceX AI, Anthropic, Tesla, Google và Cursor đang hình thành. Đây là mối quan hệ cộng sinh cùng có lợi: Google có đường dẫn rẻ để ra ngoài không gian và nguồn năng lượng mặt trời vô hạn; Anthropic nhận được 300 MW sức mạnh tính toán suy luận từ trung tâm dữ liệu “Colossus One” của SpaceX; SpaceX qua các giao dịch với Anthropic và Cursor thu về khoảng 5-10 tỷ USD doanh thu; Cursor có được quyền truy cập vào các mô hình mã hóa cao cấp mà họ khó có thể tự trang bị. Đáng chú ý, OpenAI dường như bị loại khỏi liên minh này.

Tham vọng ngoài không gian: Hợp tác của Google và SpaceX về trung tâm dữ liệu AI ngoài không gian

Một tin lớn khác trong tuần là hợp tác giữa Google và SpaceX trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu AI ngoài không gian. SpaceX dường như đang hợp tác với nhiều ông lớn AI để triển khai trung tâm dữ liệu vào không gian. Sau khi ký hợp đồng với Anthropic tuần trước, tuần này Google cũng tham gia. SpaceX sẽ dùng khả năng vận chuyển của mình để đưa TPU (Tensor Processing Units) của Google lên không gian.

Điều này không phải là chuyện mới. CEO Google Sundar Pichai đã tuyên bố cách đây khoảng sáu tháng rằng Google đang phát triển TPU chống bức xạ để dùng trong không gian. Họ cần một phương thức đưa các thiết bị này vào quỹ đạo, và SpaceX cung cấp “đường cao tốc không gian” tiết kiệm nhất. Google đã là cổ đông của SpaceX (nắm 6,1% cổ phần), hai bên có lợi ích chung. Google còn sở hữu “Dự án Suncatcher” – một dự án học máy ngoài không gian đã có, và hợp tác với các công ty phóng tên lửa, thiết kế vệ tinh như Planet Labs.

Khi SpaceX chuẩn bị lên sàn, mục tiêu rõ ràng của họ là trở thành nhà cung cấp hạ tầng cho cuộc đua không gian mới này. Hợp tác giữa Google và SpaceX đánh dấu việc cạnh tranh hạ tầng tính toán AI đã mở rộng ra ngoài trái đất.

Tiền công nghệ sinh học: Isomorphic Labs và khám phá thuốc dựa trên AI

Công ty con của Google chuyên về khám phá thuốc dựa trên AI là Isomorphic Labs tuần này công bố huy động 2,1 tỷ USD, do Thrive Capital dẫn đầu. Công ty này do CEO Demis Hassabis của DeepMind điều hành, được xem như “DeepMind của lĩnh vực sinh học”.

Thành tựu đột phá của họ bắt nguồn từ công trình sớm về “gập cấu trúc protein”. Protein là chìa khóa điều chỉnh chức năng cơ thể, hiểu rõ cấu trúc của chúng cực kỳ quan trọng để phát triển thuốc điều trị các bệnh đặc thù. Đội ngũ của Demis Hassabis đã phát triển các mô hình AI (như AlphaFold, AlphaGo) có khả năng dự đoán cấu trúc gập 3D của protein, từ đó thiết kế ra các phân tử thuốc có thể “khóa-đúng” vào các “ổ khóa” của protein mục tiêu.

Công nghệ cốt lõi của Isomorphic Labs là mô hình “ISO DDE” (Isomorphic AI Drug Design Engine), có khả năng nhận diện hàng triệu phân tử mới. Công nghệ này đã được hơn 300.000 nhà nghiên cứu tiên phong toàn cầu dùng miễn phí, và đã phát hiện ra hàng loạt phân tử tiềm năng điều trị Alzheimer, ung thư và các bệnh lớn khác. Vốn huy động lớn sẽ giúp đẩy nhanh quá trình thử nghiệm lâm sàng, dự kiến trong vài năm tới sẽ có các liệu pháp thực tế đầu tiên.

Không chỉ phòng chống bệnh tật, về lâu dài, công nghệ này còn mở ra khả năng điều chỉnh chức năng cơ thể người, thậm chí đạt tới khả năng “kỳ ảo” như nhìn thấy tia hồng ngoại bằng mắt thường. Demis Hassabis, với đam mê dài hạn trong lĩnh vực này, trở thành nhân vật trung tâm thúc đẩy cuộc cách mạng đột phá này.

Kỳ quan phần cứng và tiến bộ robot Trung Quốc

Ngoài phần mềm và hạ tầng, lĩnh vực phần cứng cũng có những bước tiến đáng chú ý. Trung Quốc xuất hiện robot khổng lồ giá khoảng 50.000 USD, có thể “điều khiển” bởi người. Robot nặng hơn 500 kg, trong buổi trình diễn còn thể hiện khả năng đập đổ tường gạch. Dù mục đích sử dụng còn mơ hồ (“chỉ vì có thể”), nhưng nó thể hiện hình thái thiết bị tương lai, đồng thời phản ánh lợi thế truyền thống của Trung Quốc trong sản xuất phần cứng robot và quy mô lớn.

Cùng lúc, Thinking Machines Labs do cựu CTO OpenAI Mira Murati sáng lập, sau gần hai năm im ắng, tuần này ra mắt mô hình mới. Không phải là LLM truyền thống, mà là một “mô hình tương tác” sáng tạo. Đặc điểm nổi bật là thiết kế “đơn mô hình” (single-modal), có thể xử lý đồng thời âm thanh, video và văn bản, tạo ra khả năng tương tác hai chiều, giống như con người. Nó có thể vừa nói chuyện vừa nghe người dùng gián đoạn, phản hồi ngay lập tức, vượt qua giới hạn “đường truyền một chiều” của nhiều AI hiện nay.

Tuy nhiên, mô hình này có quy mô khoảng 12 tỷ tham số, nhỏ hơn nhiều so với các mô hình tiên tiến hiện truyền tin đồn đạt 1,5 nghìn tỷ tham số. Điều này có thể giới hạn mức độ thông minh. Sau vài giờ, Meta cũng ra mắt sản phẩm đối thoại bằng giọng nói AI tương tự. Điều này cho thấy, dù có nhà sáng lập danh tiếng và huy động lớn, các phòng thí nghiệm AI nhỏ vẫn gặp nhiều thách thức trong việc bắt kịp các phòng thí nghiệm AI lớn như OpenAI, Anthropic.

Thị trường đầu tư và tranh cãi cổ phần AI

Anthropic, một trong các phòng thí nghiệm AI nóng nhất hiện nay, huy động hàng trăm tỷ USD vốn, cũng gây ra tranh cãi về đầu tư trên thị trường thứ cấp. Do cổ phần của họ chưa niêm yết, một “thị trường thứ cấp” hoạt động sôi động, trong đó qua các SPV (quỹ mục đích đặc biệt), nhà đầu tư có thể bán lại phần của mình cho các nhà đầu tư bán lẻ thông thường.

Tuần này, một người dùng tên Ash Aurora tuyên bố trên mạng xã hội rằng, qua trung gian, họ đã thực hiện giao dịch thứ cấp của Anthropic, thu lợi vượt quá giá trị tích lũy của cả sự nghiệp 20 năm. Điều này gây chú ý rộng rãi. Ngay sau đó, Anthropic đã cập nhật trang hỗ trợ, khẳng định “mọi giao dịch bán hoặc chuyển nhượng cổ phần chưa được phê duyệt của Hội đồng quản trị đều vô hiệu và không được công ty công nhận”.

OpenAI cũng đã phát đi tuyên bố tương tự. Điều này đồng nghĩa, nhiều nhà đầu tư mua qua các SPV không chính thức có thể sẽ không thể thực hiện quyền lợi khi công ty lên sàn, rủi ro về tài chính tăng cao. Động thái này phần nào làm dịu cơn sốt đầu tư thứ cấp. Trong khi đó, trên blockchain, cổ phần của Anthropic đã được token hóa và giao dịch với mức định giá lên tới 1,5 nghìn tỷ USD, vượt xa giá trị thực của công ty (dự đoán vòng gọi vốn mới định giá khoảng 90 tỷ USD). Các tuyên bố của công ty giúp thị trường điều chỉnh lại.

Chính trị kinh tế AI toàn cầu: Lãnh đạo doanh nghiệp Mỹ thăm Trung Quốc

Tuần này, CEO SpaceX AI cùng đoàn đại biểu Mỹ đã tới Bắc Kinh thăm chính thức. Đoàn gồm Elon Musk, Jensen Huang và các lãnh đạo công nghệ khác, nhằm bàn về cân bằng thương mại, an ninh năng lượng (đặc biệt là thúc đẩy Iran mở eo Hormuz để đạt hòa bình), chuỗi cung ứng đất hiếm, và các khung hợp tác về rủi ro, an toàn AI.

Việc chọn đi cùng Musk và Huang không phải ngẫu nhiên. Tesla của Musk đã hoạt động lâu dài tại Trung Quốc, còn Jensen Huang luôn cố gắng bán GPU NVIDIA tại đây. Trước đó, ông từng nói, hiểu rõ tiến trình AI của Trung Quốc là điều cực kỳ quan trọng, và dựa trên phần cứng (đặc biệt là phần cứng Mỹ) mà họ dùng, có thể suy ra trình độ mô hình AI của họ.

Tuy nhiên, chính sách Mỹ hiện nay đang hướng tới cấm bán GPU cao cấp cho Trung Quốc, và yêu cầu “đưa sản xuất và GPU về Mỹ”. Điều này gây bế tắc: Trung Quốc cần mua GPU, còn Mỹ muốn hạn chế. Đáp lại, chính phủ Trung Quốc đã ra lệnh cho các phòng thí nghiệm AI trong nước dùng phần cứng và GPU nội địa để huấn luyện mô hình. Các mô hình mới như DeepSeek V4, Kimi K2 ra mắt gần đây đều dựa chủ yếu vào GPU nội địa của Huawei, thể hiện hiệu năng khá tốt, gần như Claude Opus 4.7, nhưng chi phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn. Chuyến thăm này có thể nhằm giảm căng thẳng, mở ra thị trường lớn cho các hãng như NVIDIA.

Với sự có mặt của các lãnh đạo công nghệ này, cục diện cạnh tranh và hợp tác toàn cầu trong lĩnh vực AI đang có những biến chuyển tinh tế và quan trọng.