Ngày 20/10, Amazon Web Services (AWS) ngừng hoạt động "ở mức nghiêm trọng", khiến hàng loạt dịch vụ trực tuyến chạy trên nền tảng này như Alexa, Snapchat, Netflix, Disney+, Tinder, Roku; các game Fortnite, League of Legends; Perplexity... không thể truy cập hoặc chạy chậm như sên, người dùng rên như thiến.

Các công ty và người dùng trên toàn cầu đã trải qua sự gián đoạn hiếm gặp (quen thuộc) sau sự cố ngừng hoạt động của AWS liên quan đến DynamoDB.

"AWS gặp tình trạng gia tăng tỷ lệ lỗi đối với các dịch vụ AWS tại Khu vực US-EAST-1, điều này cũng ảnh hưởng đến Amazon.com và các công ty con của Amazon, cũng như hoạt động hỗ trợ từ AWS", công ty cho biết trong bài đăng trên blog về sự cố ngừng hoạt động tạm thời này.

Theo Amazon, nguyên nhân do sự cố DNS ảnh hưởng đến điểm cuối Bắc Virginia của họ. Hệ thống tên miền (DNS) chịu trách nhiệm dịch tên miền đã viết thành địa chỉ IP tương ứng, cho phép người dùng nhập URL của trang web thay vì chuỗi số là địa chỉ IP của máy chủ.

Theo thông tin chi tiết trong bản tóm tắt sự cố của công ty, lỗi liên quan đến dịch vụ DynamoDB. Dịch vụ này chịu trách nhiệm cập nhật bản ghi DNS, phân phối lưu lượng và xử lý các sự cố vận hành hoàn toàn automation, mặc dù Amazon cho biết một nhân viên vận hành thủ công đã can thiệp kịp thời để giải quyết lỗi tự động hóa.

Sự cố này đã nêu bật những cạm bẫy có thể phát sinh khi công ty chỉ phụ thuộc vào một nhà cung cấp dịch vụ đám mây duy nhất mà không có kế hoạch dự phòng trong trường hợp dịch vụ bị gián đoạn.

Thiết lập thêm một nhà cung cấp dịch vụ đám mây dự phòng có thể tiếp quản realtime khi có biến là điều cần thiết (nhưng tốn kém gấp đôi) đặc biệt trong các ngành có rủi ro cao như y tế sức khoẻ và tài chính ngân hàng.

Cuối tháng 10/2025, OpenAI ra mắt phiên bản rất được mong đợi của trình duyệt Atlas, qua đó, bước vào một thị trường đang phát triển, nơi sự xuất hiện của nó đã khơi dậy hai cách hiểu khác nhau về mục đích và tiềm năng. Đối với một số người, đây là tính năng tiện lợi được xây dựng dựa trên tốc độ phát triển của ChatGPT; đối với những người khác, bao gồm cả Aaron Baughman, nghiên cứu viên của IBM, đây là dấu hiệu cho thấy các công cụ AI tạo sinh đang bắt đầu hoạt động giống như các hệ điều hành.

Atlas được xây dựng dựa trên ChatGPT làm cốt lõi, có thể phân tích nội dung hoặc hoàn thành tác vụ mà không cần người dùng rời khỏi trang, vì vậy, bạn không còn phải chuyển đổi giữa các tab khi đặt câu hỏi về nội dung trực tuyến hoặc tìm kiếm gì đó. "Thật tiện lợi khi tất cả mọi thứ ở cùng một nơi", Martin Keen, Nhà phát minh bậc thầy tại IBM, chia sẻ trong tập Mixture of Experts.

Nhưng Baughman cho biết, nó cũng đang bắt đầu trông giống một hệ điều hành dành cho các ứng dụng AI. Mặc dù ông tin rằng Atlas không thay thế các hệ điều hành phổ biến như macOS, Windows hay Linux, mục tiêu của OpenAI dường như là tạo ra một nền tảng trọn gói, nơi người dùng có thể gói trọn tương tác với cả web và các ứng dụng.

“Nó không nhằm mục đích hoạt động như một hệ điều hành mà được trừu tượng hóa lên một cấp độ mới, xử lý các ứng dụng, SDK, ứng dụng của bên thứ ba, các agent,” ông nói. “Ranh giới giữa ứng dụng và nền tảng đang mờ dần.”

Atlas ra mắt giữa làn sóng trình duyệt AI tiên phong đã xuất hiện trên thị trường trong những tháng gần đây, bao gồm Comet của Perplexity và Dia của The Browser Company. Khi chúng ta bước vào kỷ nguyên mới của trình duyệt hỗ trợ AI, và sắp tới là điện toán tạo sinh, các nhà nghiên cứu đang phải vật lộn với những tác động tiềm ẩn về dữ liệu và quyền riêng tư.

Có thể thấy, dưới sự dẫn dắt của Sam Altman, OpenAI đã làm đảo lộn ngành công nghệ, bắt đầu từ thời điểm công bố ChatGPT cuối năm 2022. Chờ xem điều gì sẽ xuất hiện tiếp theo.

Trong một tín hiệu rõ ràng rằng AI không còn là phần bổ sung, mà đang trở thành một phần cốt lõi trong hoạt động kinh doanh, công ty công nghệ Oracle đã đặt tên mới cho hội nghị thường niên năm nay: Oracle AI World (tên gọi là “Oracle Cloud World” từ năm 2022-2024 và “Oracle Open World” trong nhiều năm trước đó).

Đây không đơn thuần là sự đổi tên. Các sự kiện và thông báo sản phẩm mới tuần trước đã nhấn mạnh Oracle đang tích hợp sâu AI vào mọi tầng công nghệ, bắt đầu với Oracle AI Database 26ai, được thiết kế để đưa AI trực tiếp vào dữ liệu doanh nghiệp, bất kể dữ liệu đó nằm ở đâu - tại chỗ, trên đám mây, hoặc trên nhiều môi trường đám mây.

Theo gã khổng lồ công nghệ, không giống các thị trường agent khác, Oracle AI Agent Marketplace cho phép khách hàng truy cập, thử nghiệm, triển khai các AI agent của bên thứ ba trực tiếp vào workflow hiện có.

Tuy nhiên, theo báo cáo chung của Oracle và IBM, cũng được công bố tuần trước với tiêu đề "Sự trỗi dậy của Agentic AI", cho thấy nhóm AI agent mới không nhằm mục đích thay thế con người. Trong cuộc khảo sát với hơn 800 CEO, 79% lãnh đạo tin rằng lợi thế của họ trong thế giới do AI thúc đẩy đến từ việc bảo vệ và nuôi dưỡng các kỹ năng của con người, chẳng hạn tư duy phản biện và phán đoán.

Tác giả báo cáo nhận thấy các công ty có tầm nhìn xa đang xây dựng các loại quy trình làm việc mới để đội ngũ agent có thể tự động hóa các quy trình giao dịch, giải phóng con người có nhiều thời gian hơn để giải quyết các vấn đề phức tạp hơn.

“Tương lai của công việc không giới hạn trong sử dụng AI agent như thế nào, mà tái định hình hoạt động kinh doanh xung quanh AI agent, đồng thời giữ chuyên môn của con người ở vị trí quan trọng nhất. Những công ty đạt được sự cân bằng này sẽ dẫn đầu thập kỷ tới". Manish Goyal, Trưởng nhóm AI và Phân tích Toàn cầu tại IBM nhấn mạnh.

Huấn luyện mô hình AI để nói chuyện, nhưng nó bắt đầu nói dối. Đó là kết luận rút ra từ nghiên cứu mới của Stanford, cho thấy khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được khen vì khả năng thuyết phục trong các lĩnh vực như bán hàng, viết content hoặc chính trị, chúng thuyết phục người khác rất tốt, nhưng lại rất kém khi diễn đạt sự thật.

Nghiên cứu này được thực hiện trong bối cảnh các mô hình đang ngày càng trở nên tự chủ, các nhà nghiên cứu đang cố gắng làm cho các mô hình trở nên chân thực, ít bị sai lệch hơn. "Nghiên cứu của chúng tôi thực sự là hồi chuông cảnh báo cho bất kỳ ai đang đào tạo hoặc triển khai các mô hình trong các lĩnh vực như tạo nội dung, tiếp thị hoặc chính trị", đồng tác giả nghiên cứu Batu El, chia sẻ với IBM Think trong một cuộc phỏng vấn. "Nếu bạn không xây dựng các ràng buộc và quy tắc, quá trình tối ưu hóa có thể đẩy hành vi ra khỏi phạm vi cho phép."

Tại IBM Research, các nhà khoa học đang khám phá các giải pháp như Alignment Studio, được thiết kế để giữ cho các hệ thống AI bám sát thực tế và bối cảnh. Rosario Uceda-Sosa chia sẻ với IBM Think trong một cuộc phỏng vấn rằng sự liên kết, quá trình duy trì mục tiêu và lập luận của mô hình phù hợp với các giá trị nhân văn và kết quả mong muốn, sẽ cần phải phát triển cùng với chính các mô hình.

"Một agent tự động cần báo cáo kiến thức và hành vi hiện tại của nó, giống như tàu thăm dò không gian gửi dữ liệu về căn cứ", Uceda-Sosa nói. "Có lẽ chúng ta không muốn trí thông minh phát triển mà không có trách nhiệm giải trình."

❉ ❉ ❉

BUTCHI.AI là công cụ viết content được huấn luyện trực tiếp bởi copywriter 18 năm king nghiệm, với những ràng buộc và quy tắc (rule) chặt chẽ trong system prompt. Và vì vậy, kết quả đầu ra của content hầu hết là sự thật diễn đạt khéo léo.

Chip AI là các vi mạch máy tính được thiết kế đặc biệt để phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI). Khác với chip thông thường, chip AI hướng tới những nhiệm vụ đặc trưng như học máy (machine learning), phân tích dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).

Tầm quan trọng của chip AI

Công nghệ AI phát triển quá nhanh, dẫn tới nhu cầu xử lý tính toán ngày càng lớn và phức tạp. Chip AI đóng vai trò cốt lõi để xây dựng các giải pháp AI quy mô lớn. Ưu điểm vượt trội của chip AI bao gồm:

• Tốc độ: Khác với cách xử lý tuần tự ở chip truyền thống, chip AI vận hành theo mô hình xử lý song song, có thể cùng lúc thực thi hàng tỷ phép tính, giúp giải quyết các vấn đề lớn nhanh chóng.

• Tính linh hoạt: Chip AI có thể tùy biến cao, phục vụ từng loại mô hình AI hoặc ứng dụng cụ thể. ASIC chẳng hạn, có kích thước nhỏ và lập trình đa dạng, phù hợp nhiều lĩnh vực từ viễn thông đến quốc phòng.

• Hiệu suất năng lượng: Công nghệ chip hiện đại giúp chip AI tiêu tốn ít điện hơn nhờ tối ưu phép toán thấp (low-precision arithmetic) và phân bổ bài toán hiệu quả, góp phần giảm tác động môi trường cho những trung tâm dữ liệu lớn.

• Hiệu năng: Chip AI được “đo ni đóng giày” cho các tác vụ AI nên mang lại độ chính xác cao, rất cần thiết trong những lĩnh vực như y tế, tự động hóa, nơi độ tin cậy là yếu tố sống còn.

Thách thức về công nghệ AI chip

Mặc dù đóng vai trò quan trọng như thần như thánh, chip AI cũng đối mặt một số thách thức lớn:

• Phụ thuộc vào chuỗi cung ứng Đài Loan: Đài Loan sản xuất hơn 60% chất bán dẫn, trên 90% các chip cao cấp toàn cầu. Các công ty lớn như Nvidia phụ thuộc vào TSMC ở Đài Loan. Xung đột địa chính trị hoặc sự kiện bất thường tại đây có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến nguồn cung.

• Tốc độ đổi mới: Nhu cầu tính toán cho AI đang tăng nhanh hơn tốc độ phát triển của phần cứng AI. Công nghệ chip dù tiến bộ nhưng còn chậm so với đòi hỏi của các mô hình AI lớn, buộc ngành phải liên tục sáng tạo – ví dụ, phát triển kiến trúc mới như “in-memory computing”.

• Yêu cầu năng lượng: Các chip AI cao cấp hiện nay ngốn hàng trăm watt/chip. Cấp phát năng lượng hiệu quả vào các không gian nhỏ là bài toán kỹ thuật nan giải, đòi hỏi kiến trúc cung cấp điện vượt trội.

Chip AI hoạt động như thế nào?

Chip AI thực tế là một mạch tích hợp chứa nhiều transistor siêu nhỏ bên trong chất bán dẫn (thường là silicon). Khi dòng điện lưu chuyển qua transistor, các tín hiệu “bật/tắt” chuyển đổi hàng tỷ lần mỗi giây được mã hóa thành hệ nhị phân 1 và 0. Các phép toán học phức tạp sẽ giải quyết thông qua mô hình xử lý song song – điểm khác biệt nổi bật nhất so với chip truyền thống.

Các loại chip AI phổ biến

Có nhiều loại chip AI khác nhau về cả thiết kế và mục đích.

• GPU: Ban đầu thiết kế để xử lý đồ họa cho máy tính, nhưng khả năng xử lý song song mạnh mẽ của GPU giúp nó trở thành xương sống của việc huấn luyện mô hình AI hiện đại.

• FPGA: Dạng chip tùy chỉnh, có thể lập trình lại cấu trúc phần cứng cho từng ứng dụng AI. Tuy nhiên, sử dụng FPGA yêu cầu kiến thức phần cứng chuyên sâu.

• NPU: Tập trung cho deep learning (học sâu) và các mạng neural nhân tạo, giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu phục vụ các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, chatbot.

• ASIC: Chip tích hợp dành riêng cho từng ứng dụng, không thể lập trình lại như FPGA nhưng bù lại hiệu suất đạt mức tối ưu cho từng bài toán AI cụ thể.

Các ứng dụng thực tiễn của chip AI

Là phần cứng quan trọng, một trong những công nghệ phát triển nhanh nhất hành tinh, chip AI đang trở thành một thành phần thiết yếu trong mọi ngành công nghiệp. Một số ứng dụng phổ biến nhất bao gồm:

• Xe tự hành: Chip AI cho phép xử lý dữ liệu từ cảm biến, camera đủ nhanh, đảm bảo xe phản ứng an toàn như con người trong thời gian thực.

• Điện toán biên (Edge computing): Chip AI giúp xử lý AI ngay tại thiết bị biên (IoT, điện thoại) mà không cần gửi dữ liệu lên cloud, giảm độ trễ, tiết kiệm năng lượng.

• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Chip AI giúp tăng tốc độ huấn luyện và vận hành các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên như ChatGPT, chatbot.

• Robot: Nhờ chip AI, các robot ngày càng thông minh, có thể nhận diện, trò chuyện, nhảy múa, phản ứng linh hoạt với môi trường.

OpenAI bất ngờ phất cờ tham gia cuộc chơi thương mại điện tử AI vào tháng 09/2025 (sớm hơn dự đoán) với tính năng "thanh toán tức thì" khi đang chat trong ChatGPT, cho phép người dùng mua hàng trực tiếp từ người bán trên Etsy. Hiện tại, người dùng chỉ có thể mua từng mặt hàng, mặc dù OpenAI cho biết sẽ sớm có thể mua nhiều sản phẩm từ hơn một triệu nhà bán hàng trên Shopify, bao gồm Spanx và Glossier.

Tin tức về OpenAI xuất hiện ngay khi Google ra mắt Giao thức Thanh toán Đại lý (AP2), một cách thức mới cho phép agent thực hiện thanh toán an toàn thay mặt người mua, được hỗ trợ bởi hơn 60 đối tác công nghệ và thanh toán, bao gồm Salesforce, Dell, Mastercard và PayPal.

Không chịu thua, OpenAI ra mắt giao thức riêng Agent Commerce Protocol (ACP) cùng tùy chọn mua nhanh trong ChatGPT, hỗ trợ bởi cổng thanh toán Stripe. Đáng chú ý hơn, giao thức này là mã nguồn mở, vì vậy về mặt kỹ thuật, người bán có thể sử dụng bất kỳ bộ xử lý thanh toán nào.

Điều này cho chúng ta biết gì về hướng đi tiếp theo của thương mại điện tử? Kaoutar El Maghraoui, Nhà khoa học nghiên cứu chính tại IBM, tin rằng OpenAI có thể đang cố gắng vượt mặt Google để tạo "lợi thế tiên phong" trong thương mại điện tử AI. “OpenAI đang cố gắng nắm giữ trải nghiệm người dùng, kiểm soát giao dịch và trở thành cánh cửa dẫn đến thương mại”, Magrahoui phát biểu: “Trong khi đó, Google đang thiết lập các tiêu chuẩn và cố gắng trở thành người dẫn dắt giao thức”.

Vẫn còn chờ xem điều gì sẽ xảy ra nếu các agent thương mại điện tử mắc lỗi. "Sẽ rất thú vị khi xem các công ty thẻ tín dụng xử lý các giao dịch bị từ chối do ChatGPT thực hiện", Kate Soule, Giám đốc Quản lý Dự án Kỹ thuật tại IBM, đưa ra nhận định. "Liệu đó có được coi là giao dịch gian lận?".

Gã khổng lồ thương mại điện tử Amazon vẫn chưa lên tiếng. Cho đến nay, thương mại điện tử AI đặt ra nhiều câu hỏi hơn cung cấp câu trả lời.

Tại hội nghị dành cho nhà phát triển TechXchange 2025, IBM đã tung ra hàng loạt bản cập nhật dành cho nhà phát triển, từ đối tác lập trình Project Bob đến liên minh lớn với Anthropic, đưa Claude vào quy trình làm việc của doanh nghiệp.

Tất cả các thông báo đều hứa hẹn sẽ đưa AI tạo sinh từ thử nghiệm trở thành công cụ hàng ngày, giải quyết các thách thức chung đối với nhà phát triển: "Chỉ vì một thứ gì đó có sẵn, không có nghĩa nó có thể sử dụng được", Dinesh Nirmal, Phó chủ tịch cấp cao của IBM Software, phát biểu trong phiên khai mạc TechXchange.

Sự hợp tác giữa IBM và Anthropic sẽ đưa mô hình Claude của Anthropic tích hợp sâu vào các công cụ đang được IBM phát triển. Cùng nhau, họ đang chứng minh AI hỗ trợ lập trình nhanh hơn, thông minh hơn, đồng thời vẫn đảm bảo nhu cầu bảo mật và quản trị mà doanh nghiệp mong muốn.

“Chúng ta đang ở giữa một cuộc chuyển đổi, nơi tương lai của công việc đang được tái định hình với các agent”, Ruchir Puri, Nhà khoa học Trưởng tại IBM Research, cho biết. “Không giống các ứng dụng truyền thống, đội ngũ agent có thể bắt đầu thực hiện công việc thực tế, điều phối các nhiệm vụ phức tạp và học hỏi từ ngữ cảnh. Nhưng chúng phải được quản lý chặt chẽ như bất kỳ hệ thống quan trọng nào.”

Đối với Anthropic, sự hợp tác này là cơ hội củng cố vai trò của Claude như một công cụ doanh nghiệp đáng tin cậy, chứ không giới hạn trong khái niệm chatbot dành cho người dùng cuối như hiện tại. "Doanh nghiệp đang tìm kiếm một AI họ thực sự có thể tin tưởng giao phó mã nguồn, dữ liệu và hoạt động hàng ngày", Mike Krieger, Giám đốc Sản phẩm tại Anthropic, cho biết.

Project Bob đã được triển khai bốn tháng trước, hiện được hơn 6.000 nhà phát triển tại IBM sử dụng. Neel Sundaresan, Tổng Giám đốc Tự động hóa và AI của IBM Software, thông báo tin vui: “Khi chúng tôi phỏng vấn các nhà phát triển, họ nói rằng có thể làm được những điều mà trước đây có mơ thấy cũng không thể làm được”.

Một nhà phân tích thị trường đã nói AI sẽ sớm có mặt ở khắp mọi nơi. "Nó sẽ có trong xe hơi, trong máy nướng bánh mì và trong mọi dịch vụ phát trực tuyến."

Khoan đã, máy nướng bánh mì ư? Tại sao?

Tại sao không? Bạn có thể mua máy nướng bánh mì thông minh kỹ thuật số, bao gồm cả mẫu hỗ trợ kết nối wifi, có thể hiển thị ảnh và báo cáo thời tiết. Nếu các mô hình AI đủ rẻ và hiệu quả, về mặt lý thuyết, các nhà sản xuất có thể tích hợp trợ lý giọng nói vào máy nướng bánh mì. Nghe có vẻ thừa thãi, nhưng đặt một chiếc đồng hồ vào lò vi sóng cũng vậy.

Được rồi, còn việc nướng bánh mì thì sao? AI có bao giờ làm được điều đó không? Nó đã làm rồi. Sử dụng cảm biến khí và bo mạch Arduino, kỹ sư Shawn Hymel đã chế tạo một máy nướng bánh mì AI mà anh huấn luyện để tự động tắt khi nó "ngửi" thấy mùi bánh mì nướng hoàn hảo.

Dự án của Hymel là một phần của truyền thống lâu đời về hack máy nướng bánh mì. Tại hội nghị mạng năm 1990, các kỹ sư đã chế tạo thành công một máy nướng bánh mì điều khiển bằng internet, mở ra kỷ nguyên Internet vạn vật (IoT). Từ năm 2008 đến 2023, máy nướng bánh mì của nhà phát minh Hans Scharler đã tự đăng tweet khi nó đang nướng bánh mì. Trong thời kỳ bùng nổ tiền điện tử, một công ty được cho là đã chạy máy nướng bánh mì để đào Bitcoin. Một YouTuber thậm chí còn dùng ba máy nướng bánh mì để chơi DOOM.

Tại sao phải hack máy nướng bánh mì? Chúng rẻ, dễ mang theo, ít rủi ro hơn so với máy rửa chén hay tủ lạnh. Hơn nữa, chúng là những thiết bị đơn nhiệm kỳ quặc, nên biến chúng thành một thứ gì đó khác cũng rất thú vị. Đồng thời, tất cả các bánh răng, cần gạt và bộ hẹn giờ khiến chúng trở nên phức tạp không thể giản lược - một khối lượng công nghệ khổng lồ chỉ để nướng chín bánh mì.

Máy nướng bánh mì điện đầu tiên được phát minh ra để tận dụng lượng điện dư thừa. Năm 1893, các hộ gia đình chủ yếu sử dụng điện để thắp sáng vào ban đêm. Để thúc đẩy nhu cầu ban ngày, công ty chiếu sáng Anh quốc Crompton & Co. giới thiệu máy nướng bánh mì cắm vào ổ điện.

Và lịch sử sang trang.

Ismael Faro, Phó Chủ tịch bộ phận Quantum và AI của IBM Research, chia sẻ Claude Sonnet 4.5 không chỉ là mô hình tốt nhất hiện tại để xây dựng các agent phức tạp, mà có thể tạo ra ứng dụng, công cụ theo yêu cầu chỉ với câu lệnh đơn giản. AI agent không còn bị giới hạn như các ứng dụng tĩnh mà chuyển sang hệ thống động, tự điều chỉnh – xóa nhòa ranh giới giữa mã nguồn và prompt.

Điểm nổi bật là khả năng tự xây dựng và thích nghi của AI agent giúp chúng phục vụ cá nhân hóa sâu hơn. Faro đặt câu hỏi: “Liệu các kho ứng dụng có còn cần thiết trong tương lai?”

Sonnet 4.5 đạt 82% điểm hiệu quả về giải quyết các task vụ lập trình trong đời thật (theo Anthropic), vượt trội hơn phiên bản trước đó chỉ dừng lại ở con số 72%, chứng tỏ sức mạnh tự động hóa ngày càng đáng nể.

Tuy nhiên, chuyển đổi này cũng đặt ra hàng loạt thách thức mới liên quan đến thiết kế giao diện người dùng, bảo mật và kiểm soát truy cập. Các câu hỏi như: “Giao diện mới sẽ ra sao? Sử dụng biểu tượng, giọng nói hay hình thức nào khác?” đang được nhiều hãng công nghệ lớn nghiên cứu. Công ty Nothing tung ra Playground cho phép cộng đồng sáng tạo ứng dụng AI, cộng với cú bắt tay chiến lược giữa OpenAI và LoveFrom của Jony Ive nhằm phát triển phần cứng tối ưu cho kỷ nguyên AI.

Đối với doanh nghiệp, AI agent vận hành như hệ điều hành sẽ tạo ra mối lo ngại nhức nhối về bảo mật dữ liệu. Câu hỏi đặt ra: “Khi một hệ thống tự động ra quyết định, làm sao con người biết điểm bắt đầu ở đâu, và kiểm chứng như thế nào?”

Để giải quyết, IBM phát triển framework như BeeAI RequirementAgent tăng mức độ tin cậy, cùng các giao thức chuẩn cho agent (Agent Communication Protocol, Agent2Agent), bảo đảm agent có thể tương tác an toàn, truyền đạt rõ ràng, đặc biệt bảo vệ hệ thống khỏi các truy cập trái phép.

IBM vừa ra mắt Granite 4.0, thế hệ mô hình ngôn ngữ nguồn mở mới, được thiết kế để chạy nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn và có các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ hơn so với các hệ thống AI thông thường. Thay vì chạy theo quy mô nghìn tỷ tham số, IBM tập trung vào hiệu quả. Granite 4.0 sử dụng kiến trúc lai, giúp giảm 70% nhu cầu bộ nhớ trong khi vẫn duy trì hiệu suất ổn định.

Đáng chú ý, đây cũng là dòng sản phẩm mô hình mở đầu tiên được chứng nhận theo tiêu chuẩn ISO 42001 về quản lý AI có trách nhiệm - một dấu hiệu rõ ràng cho thấy các hệ thống nguồn mở có thể đáp ứng các tiêu chuẩn doanh nghiệp về bảo mật và quản trị.

Kate Soule, Giám đốc Quản lý Sản phẩm Kỹ thuật của IBM Granite, mô tả thời điểm ra mắt IBM Granite 4.0 là nỗ lực cung cấp cho doanh nghiệp một "khối xây dựng đáng tin cậy, dễ dàng mở rộng khối lượng công việc, đồng thời bù đắp chi phí vận hành agent".

Các nhà phát triển sẽ tìm thấy nhiều kích cỡ mô hình khác nhau, từ hệ thống tham số 32B dành cho quy mô doanh nghiệp đến các phiên bản nhẹ như lông hồng, có thể chạy trên máy tính xách tay. Các mô hình nhỏ được thiết kế giúp dễ dàng tinh chỉnh, cho phép thử nghiệm thực tế mà không cần yêu cầu phần cứng có cấu hình khủng.