AGI Không Phải Là Vấn Đề Của Năm 2030. Đó Là Vấn Đề Của Năm 2026.

Những hiểu biết từ Hội nghị Thượng đỉnh Kinh doanh Quy mô 2026, Thành phố Hồ Chí Minh.

Lars Jankowfsky khai mạc hội nghị thượng đỉnh với một sự điều chỉnh. Năm ngoái tại SBS, ông đã đưa ra những dự đoán táo bạo: AGI vào năm 2030, các trường ngôn ngữ đóng cửa, thần giao cách cảm trong một thập kỷ. Ông trở lại để kiểm tra bảng điểm. Hầu hết đã xảy ra rồi. Một số xảy ra nhanh hơn. Và một phần đã trở nên nguy hiểm hơn đáng kể.

Lars Jankowfsky, Founder tại Gradion, đã trình bày bài phát biểu khai mạc: một bản cập nhật sắc nét, không khoan nhượng về tình trạng AI vào năm 2026. Không có sự thổi phồng, không có tuyên bố từ chối. Chỉ là tín hiệu, rủi ro và ba điều mà mọi nhà sáng lập và nhà điều hành cần làm ngay tuần này.

Đây là những gì ông đã nói và ý nghĩa của nó đối với doanh nghiệp của bạn.

1. Mốc Thời Gian AGI Vừa Sụp Đổ

Một năm trước, sự đồng thuận trong số các nhà khoa học AI nghiêm túc đặt AGI - Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát, có nghĩa là AI đạt hoặc vượt quá khả năng lý luận của con người trên tất cả các lĩnh vực, ở đâu đó trong khoảng từ năm 2030 đến 2032. Sự đồng thuận đó đã biến mất.

“Hầu hết mọi nhà khoa học nghiêm túc trong lĩnh vực AI hiện đều kỳ vọng AGI trong nhiệm kỳ tổng thống Mỹ này,” Lars nói. “Vậy là năm nay hoặc năm tới. Đó là một sự thay đổi lớn.”

Cuộc tranh luận về việc liệu AGI có phải là vấn đề năm 2030 hay không đã kết thúc. Đó là vấn đề năm 2025 hoặc 2026.

Những con số đằng sau sự chuyển dịch này không trừu tượng. Kể từ GPT-4, chi phí thông minh mỗi token đã giảm 200 lần. Các cụm tính toán trị giá hàng trăm tỷ đô la hiện là cơ sở hạ tầng tiêu chuẩn. Ray Kurzweil — từ lâu được coi là giọng nói lạc quan nhất trong dự báo AI — hiện là người bảo thủ. Tất cả những người khác đã tiến nhanh hơn.

Điều này có nghĩa thực tế là: các quyết định mà công ty bạn dự định đưa ra về AI trong ba năm tới cần phải được thực hiện ngay bây giờ. Môi trường bạn đang hoạt động sẽ không giống như vậy trong 18 tháng nữa. Các nhà lãnh đạo được hiệu chỉnh theo thực tế đó sẽ có lợi thế khổng lồ so với những người vẫn coi AI là thử nghiệm.

Bài học 1: Mốc thời gian AGI đã chuyển từ năm 2030 sang 2026. Mọi kế hoạch chiến lược không tính đến điều đó đã lỗi thời.

2. Đường Cong J Là Thực Tế Và Hầu Hết Các Công Ty Bỏ Cuộc Ngay Trước Khi Đạt Thành Quả

Bảy mươi phần trăm tất cả các dự án AI thất bại. Không phải vì công nghệ không hoạt động — nó hoạt động. Họ thất bại vì những gì xảy ra trong vài tháng đầu tiên sau khi triển khai: đường cong J.

“Bạn nói, này, tôi có AI, mọi thứ tốt hơn nhưng thực ra nó trở nên tệ hơn," Lars mô tả. Năng suất giảm xuống. Sự bối rối gia tăng. Các đội nhóm phản đối. Hầu hết các công ty chạm đến điểm trũng này và kết luận rằng AI không phù hợp với họ. Họ dừng lại. Họ tụt hậu.

Đường cong J không phải là dấu hiệu rằng có điều gì đó sai. Đó là chi phí bình thường của bất kỳ sự chuyển đổi thực sự nào. Các công ty hiểu nó từ trước, lên kế hoạch cho sự sụt giảm, giao tiếp qua nó và giữ vững lập trường là những công ty thoát ra phía bên kia với lợi thế kép.

Giải pháp thực tế không phải là kỹ thuật. Đó là khả năng lãnh đạo.

“Lên kế hoạch cho đường cong J,” Lars nói. “Lên kế hoạch cho sự sụt giảm. Vâng, đó là bình thường. Năng suất sẽ giảm. Sẽ có sự phản đối.”

Đặt tên cho nó trước khi nó xảy ra. Cho nhóm của bạn biết điều gì sẽ xảy ra. Chỉ cần cách đóng khung đó thôi sẽ ngăn được hầu hết các thất bại ban đầu.

Bài học 2: Sự sụt giảm không phải là tín hiệu thất bại. Đó là bằng chứng rằng sự chuyển đổi đang xảy ra. Các công ty bỏ cuộc trong thung lũng là những công ty cuối cùng tụt lại phía sau nhất.

3. AI Không Thất Bại. Nỗi Sợ Hãi Mới Thất Bại.

Lý do thực sự tại sao các dự án AI sụp đổ không có gì liên quan đến mô hình, dữ liệu hay cơ sở hạ tầng. Nó liên quan đến những người đang ngồi trong văn phòng của bạn, những người đang xem quá trình triển khai và thầm đặt ra một câu hỏi: điều này có nghĩa là tôi sẽ là người tiếp theo không?

“Tại sao họ lại ủng hộ nó? Hoàn toàn có lý khi họ nói, hãy giữ mọi thứ như cũ. Tôi không muốn điều đó,” Lars nói. “Bởi vì con người có cảm xúc. Họ có nỗi sợ hãi. Họ có gia đình cần nuôi dưỡng." Khi các công ty quên điều đó, họ không gặp phải sự kháng cự. Họ gặp phải sự phá hoại — thường là thụ động, thường vô hình, nhưng luôn luôn hiệu quả.

Giải pháp mà Lars đề xuất không phải là các biện pháp khuyến khích hay mệnh lệnh. Đó là sự rõ ràng. Ông gọi đó là khung "AI sớm": hãy nói thẳng với đội nhóm của bạn về những gì sẽ được tự động hóa và, quan trọng hơn, những gì sẽ không bao giờ bị tự động hóa. "Chúng tôi sẽ không bao giờ lấy đi kết nối con người từ nhóm tuyển dụng nhân tài của chúng tôi. Máy móc sẽ không thể làm điều đó, ít nhất là không phải trong tương lai gần." Tuyên bố đó cho mọi người một điểm tựa. Nó biến mối đe dọa thành một ranh giới rõ ràng.

Điều nguy hiểm nhất mà một nhà lãnh đạo có thể làm ngay bây giờ là triển khai AI mà không giải quyết nỗi sợ hãi trước. Điều hiệu quả nhất là làm cho ranh giới trở nên rõ ràng trước khi quá trình triển khai bắt đầu.

Bài học 3: Giải quyết nỗi sợ hãi trước khi ra mắt công cụ. Đặt tên cho những gì sẽ không được tự động hóa. Một cuộc trò chuyện đó sẽ làm được nhiều hơn cho sự chấp nhận hơn bất kỳ lựa chọn công nghệ nào.

4. Ngừng Mở Rộng Nhân Lực. Bắt Đầu Mở Rộng Năng Lực Tính Toán.

Trong mười hai năm, công thức tăng trưởng là tuyến tính và đơn giản: doanh thu nhiều hơn đòi hỏi nhân lực nhiều hơn. Công thức đó không còn áp dụng nữa.

"Điều chúng ta cần là: bạn muốn doanh thu cao hơn, hãy mở rộng năng lực tính toán, không nhất thiết phải tăng nhân sự," Lars nói.

Chỉ số quan trọng hiện nay là doanh thu trên mỗi nhân viên. Nếu con số đó không tăng, có điều gì đó không ổn. Nếu nó đang tăng, AI đang làm tốt công việc của mình.

Điều này thay đổi cách bạn kiểm tra doanh nghiệp của mình. Câu hỏi không phải là phòng ban nào có thể hưởng lợi từ AI. Câu hỏi là đâu là nỗi đau lớn nhất, và AI có thể loại bỏ nó ở quy mô nào. Lars đưa ra một ví dụ cụ thể: một khách hàng tự động hóa 80% phản hồi email hỗ trợ khách hàng bằng AI, chỉ giữ các tác nhân con người cho các trường hợp phức tạp. Kết quả là một nhóm nhỏ hơn, đòn bẩy cao hơn và chi phí đơn vị giảm đáng kể.

Cảnh báo mà ông đính kèm theo đây: tự xây dựng LLM gần như không bao giờ là câu trả lời đúng. Các công ty đã đầu tư từ nửa triệu đến một triệu đô-la để xây dựng các mô hình độc quyền phát hiện ra rằng nhân viên của họ vẫn âm thầm tiếp tục dùng ChatGPT, bởi vì các mô hình thương mại đơn giản là vượt trội hơn. "Bất cứ điều gì bạn tự triển khai, nó sẽ không bao giờ tốt bằng GPT," Lars nói. Hãy bắt đầu với các hệ thống agentic được áp dụng cho các vấn đề cụ thể, có giá trị cao. Đừng bắt đầu với cơ sở hạ tầng.

Bài học 4: Công thức tăng trưởng đã thay đổi. Doanh thu mở rộng theo năng lực tính toán, không phải số nhân viên. Kiểm tra các điểm đau lớn nhất của bạn và tự động hóa một trong số đó ngay tuần này.

5. Những Cỗ Máy Đầy Ân Cần hay Ngày Tận Thế

Lars không né tránh mặt tối. P-Doom — xác suất ước tính rằng AGI dẫn đến sự tuyệt chủng của loài người — ở mức khoảng 5% vào năm ngoái. Năm nay, mức trung bình trong giới khoa học đã tăng lên, không phải giảm. Safe Superintelligence (SSI), do Ilya Sutskever sáng lập, đã huy động được 32 tỷ USD vốn hạt giống mà chưa có sản phẩm nào. "Tôi chưa bao giờ nghe về một công ty nhận được 32 tỷ đô la mà không có gì," Lars lưu ý.

Rủi ro địa chính trị cũng không kém phần rõ ràng. Nếu một quốc gia đạt AGI trước — dù là Mỹ hay Trung Quốc — quốc gia kia sẽ không đơn giản chấp nhận khoảng cách. Kịch bản mà Lars mô tả không phải là khoa học viễn tưởng. Đó là loại tính toán mà các bộ quốc phòng đang thực hiện.

Nhưng ông không dừng lại ở đó. Luận điểm phản bác chính là bài luận năm 2025 của Dario Amodei, "Những Cỗ Máy Đầy Ân Sủng" — nguồn gốc của tiêu đề bài keynote này. Amodei, đồng sáng lập Anthropic, lập luận rằng nếu chúng ta làm AI đúng cách, chúng ta sẽ chữa được ung thư, khắc phục được bệnh tâm thần, ổn định khí hậu và giải quyết gần như mọi thách thức nghiêm trọng mà nhân loại đang đối mặt. Mặt tích cực lớn không kém gì mặt tiêu cực. Kết quả phụ thuộc hoàn toàn vào những gì chúng ta chọn xây dựng và cách chúng ta chọn quản trị nó.

“Đó chỉ là công nghệ,” Lars nói. “Điều đó phụ thuộc vào những gì bạn làm với nó." Ông đã nêu tên Dario Amodei và Demis Hassabis như những ví dụ về những người đang cố gắng làm đúng. Ông ít tin tưởng hơn vào những người còn lại. Vấn đề không phải là phân loại anh hùng và kẻ phản diện. Đó là nhắc nhở mọi người trong căn phòng rằng những lựa chọn đang được đưa ra ngay lúc này — bởi các nhà sáng lập, nhà điều hành và nhà đầu tư — đều là một phần của khoảnh khắc Oppenheimer chung, khoảnh khắc khi công nghệ trở nên đủ mạnh đến mức những gì chúng ta làm với nó sẽ định hình tất cả những gì theo sau.

Bài học 5: Rủi ro và cơ hội đều có thật và đều to lớn. Những nhà sáng lập luôn cập nhật thông tin, duy trì sức khỏe và ở trong đấu trường là những người sẽ giúp xác định bên nào chiến thắng.

Sổ Tay Thực Thi Của CEO: Phải Làm Gì Ngày Mai

1. 1. Hiệu chỉnh lại mốc thời gian AGI của bạn. Xóa năm 2030 khỏi tầm nhìn kế hoạch của bạn. Hãy coi sự xuất hiện của AGI như một kịch bản 12-24 tháng và hỏi điều đó có ý nghĩa gì đối với sản phẩm hiện tại, cơ cấu nhóm và vị thế cạnh tranh của bạn.
2. 2. Chọn một tự động hóa tác nhân để triển khai trong tháng này. Không phải chatbot. Không phải LLM. Một quy trình cụ thể, gây đau đầu nhiều nhất — hỗ trợ khách hàng, sàng lọc nhân sự, xử lý hóa đơn — và xây dựng một tác nhân chuyên biệt cho nó. Bắt đầu nhỏ, chứng minh mô hình, rồi mở rộng.
3. 3. Tiến hành cuộc trò chuyện 'AI sắp đến' với nhóm của bạn. Trước khi triển khai AI tiếp theo, hãy lập bản đồ rõ ràng những gì sẽ được tự động hóa và những gì sẽ không. Ghi lại bằng văn bản. Sự rõ ràng đó sẽ tạo ra nhiều sự chấp nhận hơn bất kỳ buổi đào tạo nào.
4. 4. Theo dõi doanh thu trên mỗi nhân viên, không phải số lượng nhân viên. Đặt mục tiêu hàng quý cho con số này và xem xét nó cùng với các chỉ số tăng trưởng tiêu chuẩn. Nó sẽ cho bạn biết nhanh hơn bất cứ điều gì khác liệu khoản đầu tư AI của bạn có đang hoạt động hay không.
5. 5. Bảo vệ năng lực thể chất để lãnh đạo của bạn. Tốc độ thay đổi sẽ không chậm lại. Nếu cơ thể và tâm trí của bạn không được tối ưu hóa cho hiệu suất cao bền vững, các quyết định bạn đưa ra trong 24 tháng tới sẽ phản ánh điều đó. Hãy coi sức khỏe là ưu tiên kinh doanh, không phải cá nhân.

→ Xem toàn bộ bài phát biểu chính trên YouTube