Thần đồng AI Trung Quốc gia nhập startup Discovery Loop của Lê Viết Quốc?

Chỉ vài ngày sau khi thông báo rời Moonshot AI, Nathan Chen Guangyu - thần đồng AI người Trung Quốc - dường như đã tìm được điểm đến tiếp theo.

Hôm 20/10, Arfur Grok đăng thông tin cho biết Nathan Chen Guangyu sẽ gia nhập Discovery Loop. Đây là công ty khởi nghiệp về AI do bốn cựu nhà nghiên cứu cấp cao của Google sáng lập, gồm Jeff Dean (cựu nhà khoa học trưởng của Google), Lê Viết Quốc, Sanjay Ghemawat và Oriol Vinyals.

Arfur Grok là tài khoản X ẩn danh chuyên cập nhật biến động nhân sự trong ngành AI tại Mỹ, được nhiều người theo dõi.

Mới ra mắt cách đây hai tháng, Discovery Loop nhanh chóng thu hút sự chú ý của ngành công nghệ nhờ đội ngũ sáng lập gồm nhiều tên tuổi nổi bật và mục tiêu đầy tham vọng. Discovery Loop là công ty vì lợi ích công cộng, đặt mục tiêu tự động hóa quy trình làm việc của các nhà khoa học và kỹ sư, từ khâu đề xuất thí nghiệm, triển khai và thực hiện, cho đến khâu đánh giá kết quả.

Discovery Loop đã tuyển dụng một số nhà nghiên cứu nổi tiếng từ các tập đoàn công nghệ lớn của Mỹ, trong đó có những cựu kỹ sư Google. Song ở tuổi 17, Nathan Chen Guangyu nhiều khả năng sẽ là một trong những thành viên trẻ nhất của Discovery Loop.

Nathan Chen Guangyu chưa phản hồi khi được đề nghị bình luận hôm 20/10. Discovery Loop cho biết công ty không bình luận về các vấn đề nhân sự.

Nathan Chen Guangyu - thần đồng AI 17 tuổi người Trung Quốc. Ảnh: Handout

Nathan Chen Guangyu - một trong những tài năng AI trẻ triển vọng nhất Trung Quốc

Được xem là một trong những tài năng AI trẻ triển vọng nhất Trung Quốc, Nathan Chen Guangyu khiến dư luận đồn đoán rộng rãi về điểm đến tiếp theo sau khi thông báo vào tuần trước rằng anh sẽ rời Trung Quốc sang Mỹ làm việc.

Dù chỉ làm việc tại Moonshot AI chưa đầy một năm, Nathan Chen Guangyu đã góp phần tạo ra những đột phá kỹ thuật giúp nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán, giảm chi phí vận hành các mô hình Kimi chủ lực của công ty. Những cải tiến này giúp Kimi có khả năng cạnh tranh với các mô hình AI hàng đầu Mỹ như GPT của OpenAI và Claude của Anthropic.

Moonshot AI đã vươn lên thành một trong những công ty phát triển mô hình AI hàng đầu Trung Quốc. Ra mắt hồi tháng 7, Kimi K3 của Moonshot AI là mô hình AI có trọng số mở lớn nhất thế giới hiện nay với 2.800 tỉ tham số, trong đó khoảng 104 tỉ tham số được kích hoạt khi xử lí mỗi token.

Kimi K3 thu hút sự quan tâm trên toàn cầu nhờ năng lực mạnh mẽ và thiết kế có trọng số mở, cho phép các nhà phát triển tiếp cận những thành phần quan trọng của mô hình AI để sử dụng, nghiên cứu hoặc phát triển thêm.

Sau khi Nathan Chen Guangyu thông báo rời đi, nhà nghiên cứu cấp cao Du Yulun của Moonshot AI viết trên mạng xã hội X rằng ông và thần đồng AI người Trung Quốc có “một số cuộc trò chuyện dài về quyết định” này. Cuối cùng, Du Yulun cho rằng ở độ tuổi của Nathan Chen Guangyu, điều tốt nhất là để chàng trai trẻ “tự do khám phá và theo đuổi những điều mới mẻ mà mình tò mò nhiều nhất có thể”.

Dù chưa công bố sản phẩm nào, Discovery Loop đặt mục tiêu đạt định giá khoảng 50 tỉ USD trong một vòng gọi vốn mới, trang Insider đưa tin vào tháng 9.

Vòng gọi vốn ban đầu của Discovery Loop do Radical Ventures và Khosla Ventures dẫn đầu. Alphabet, công ty mẹ Google, cũng tham gia đầu tư vào Discovery Loop.

Radical Ventures và Khosla Ventures đều là quỹ đầu tư mạo hiểm, chuyên rót vốn vào những công ty khởi nghiệp có tiềm năng tăng trưởng lớn, đặc biệt trong lĩnh vực AI và công nghệ tiên tiến.

Trong một trong những lần xuất hiện công khai đầu tiên sau khi rời Google, Jeff Dean đã chia sẻ về định hướng của Discovery Loop tại hội nghị Agentic AI Summit ở Đại học California - Berkeley (Mỹ) vào đầu tháng 8. Ông cho biết công việc của Discovery Loop có nét tương đồng với nỗ lực đạt được khả năng tự cải tiến đệ quy (RSI), mục tiêu mà nhiều công ty AI hàng đầu tại cả Mỹ và Trung Quốc đang theo đuổi.

RSI hướng đến việc sử dụng chính AI để tự động hóa quá trình phát triển AI. Cụ thể là AI không chỉ tham gia phát triển phiên bản tốt hơn của chính mình, mà còn cải thiện cả quá trình tạo ra những cải tiến tiếp theo.

Tương tự, Jeff Dean giải thích rằng trong tương lai, AI có thể tự tiến hành hàng nghìn thí nghiệm khoa học cùng lúc, phân tích kết quả rồi xác định những thí nghiệm tiếp theo có triển vọng nhất. Cách làm này có thể rút ngắn quá trình nghiên cứu khoa học từ nhiều năm xuống còn vài giờ, thậm chí vài phút.

“Bằng cách xây dựng những mô hình AI thực sự giỏi để hiểu biết nhiều lĩnh vực khoa học và kỹ thuật khác nhau, chúng ta có thể tạo ra một mô hình sở hữu kiến thức chuyên môn ở cấp độ tiến sĩ trong nhiều lĩnh vực”, ông nói.

Vai trò của Lê Viết Quốc và Jeff Dean tại Discovery Loop

Trong bài đăng giới thiệu, Discovery Loop cho biết: "Chúng tôi đang xây dựng AI có thể thực hiện các thí nghiệm ở quy mô chưa từng có nhằm giải quyết những nút thắt lớn nhất trong khoa học và kỹ thuật". Cụ thể hơn, Discovery Loop muốn phát triển các hệ thống AI có khả năng giải quyết một phần trong 14 thách thức lớn của nhân loại do những nhà khoa học và kỹ sư hàng đầu thế giới đề xuất nhằm cải thiện cuộc sống con người.

Danh sách này trước đây được gọi là 14 Grand Challenges của Học viện Kỹ thuật Quốc gia Mỹ, bao gồm cả chủ đề như giải mã hoạt động của não người, ngăn chặn khủng bố hạt nhân.

Bốn nhà sáng lập Discovery Loop đều từng góp phần xây dựng hạ tầng AI và các mô hình tại Google.

Theo một số nguồn tin, Jeff Dean giữ vai trò Giám đốc điều hành Discovery Loop, phụ trách định hướng chiến lược, xây dựng công ty và dẫn dắt tầm nhìn phát triển AI phục vụ khám phá khoa học.

Lê Viết Quốc là Giám đốc AI của Discovery Loop, phụ trách nghiên cứu các mô hình nền tảng và hệ thống AI phục vụ tự động hóa nghiên cứu khoa học.

Sanjay Ghemawat là Giám đốc công nghệ Discovery Loop, chịu trách nhiệm kiến trúc hạ tầng tính toán, hệ thống phân tán và nền tảng kỹ thuật. Đây cũng là lĩnh vực ông có nhiều đóng góp tại Google với các công nghệ như MapReduce, Google File System và Bigtable.

Oriol Vinyals là Giám đốc khoa học Discovery Loop, dẫn dắt định hướng nghiên cứu khoa học, đặc biệt về các mô hình AI tiên tiến và agentic AI (AI có tính tự chủ).

Jeff Dean đồng sáng lập Discovery Loop cùng Lê Viết Quốc, Sanjay Ghemawat và Oriol Vinyals. Ảnh: X

Jeff Dean - huyền thoại của Google

Nếu từng sử dụng Google trong hơn 20 năm qua, rất có thể bạn đã và đang hưởng lợi từ những công nghệ mà Jeff Dean góp phần tạo ra.

Là nhân viên thứ 30 của Google, Jeff Dean gắn bó với công ty từ những ngày đầu. Ông chứng kiến toàn bộ quá trình Google vươn lên thống trị lĩnh vực tìm kiếm trước khi trở thành một trong những công ty AI hàng đầu thế giới.

Nhà khoa học 58 tuổi người Mỹ góp phần phát triển hàng loạt sản phẩm cốt lõi của Google như Google Search, Google News, Google Translate, Google Ads. Không chỉ vậy, Jeff Dean còn đồng sáng lập Google Brain, nhóm nghiên cứu AI nổi tiếng.

Theo Geoffrey Hinton - nhà khoa học được gọi là "cha đỡ đầu của AI" giành giải Nobel Vật lí năm 2024, Google Brain đã biến nghiên cứu cơ bản về mạng nơ-ron thành những sản phẩm làm thay đổi cả ngành công nghệ.

Một trong những đóng góp lớn nhất của Jeff Dean là tham gia phát triển TPU, dòng chip AI chuyên dụng được xem là yếu tố quan trọng giúp tăng tốc phát triển và huấn luyện mô hình AI của Google trong nhiều năm, gồm cả Gemini.

Khi giữ vai trò giám đốc khoa học Google, Jeff Dean phụ trách các hoạt động nghiên cứu AI và sau đó đồng lãnh đạo quá trình phát triển Gemini, dòng mô hình AI chủ lực của Google.

Trong suốt sự nghiệp của mình, Jeff Dean từng làm việc cùng nhiều tên tuổi lớn của ngành AI như Dario Amodei (Giám đốc điều hành Anthropic), Ilya Sutskever (cựu giám đốc khoa học OpenAI và giám đốc điều hành Safe Superintelligence) cùng nhiều nhà nghiên cứu AI hàng đầu khác.

Lê Viết Quốc

Tiến sĩ Lê Viết Quốc là nhà khoa học máy tính người Mỹ gốc Việt, sinh năm 1982 tại Huế, nổi tiếng với các nghiên cứu về AI và học máy. Ông là một trong những thành viên sáng lập Google Brain và sau đó làm việc tại Google DeepMind.

Khi Lê Viết Quốc học tại Đại học Stanford (Mỹ), người hướng dẫn nghiên cứu của ông là chuyên gia Andrew Ng. Sau này, Andrew Ng cũng đồng sáng lập Google Brain.

Lê Viết Quốc là một trong những thành viên chủ chốt của dự án đột phá đầu tiên của Google Brain, mang tên Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning. Dự án xây dựng một mạng nơ-ron sâu với hơn 1 tỉ kết nối, chạy trên 1.000 máy tính (16.000 lõi xử lí) và được huấn luyện bằng 10 triệu hình ảnh lấy từ các video YouTube.

Theo bài viết của The New York Times năm 2012, hệ thống đã tự học cách nhận diện các vật thể mà không cần con người gắn nhãn dữ liệu. Đúng với "truyền thống của internet", điều đầu tiên mà hệ thống này tự học được chính là nhận diện... mèo.

Sanjay Ghemawat

Sanjay Ghemawat là một trong những cộng sự lâu năm nhất của Jeff Dean. Hai người đã làm việc cùng nhau từ trước khi gia nhập Google, khi còn ở hãng máy tính Digital Equipment Corporation (DEC).

Tại Google, họ gắn bó đến mức theo bài viết trên tờ The New Yorker năm 2018, các con của Jeff Dean xem Sanjay Ghemawat như chú ruột.

Jeff Dean và Sanjay Ghemawat cũng là hai kỹ sư đầu tiên của Google đạt cấp bậc 11, mang danh hiệu Senior Fellow - cấp kỹ sư cao nhất tại Google.

Theo bộ tài liệu gọi vốn của Jeff Dean, ông là nhà nghiên cứu về hệ thống phân tán có số lượng trích dẫn khoa học nhiều nhất thế giới, còn Sanjay Ghemawat đứng thứ tư trong lĩnh vực này.

Oriol Vinyals

Oriol Vinyals từng là nhà khoa học chính tại Google DeepMind. Theo hồ sơ của Google, Oriol Vinyals tập trung nghiên cứu học máy và học tăng cường.

Trước đó, ông từng tham gia các dự án làm nền tảng cho những công cụ như Google Translate.

Một trong những công trình nổi tiếng nhất của Oriol Vinyals là AlphaStar, tác tử AI có thể đánh bại một tuyển thủ StarCraft II chuyên nghiệp hàng đầu thế giới.

Theo bộ hồ sơ gọi vốn của Jeff Dean, Oriol Vinyals là nhà nghiên cứu AI được trích dẫn nhiều thứ sáu trên thế giới.

Sơn Vân