Chiến lược giúp Anthropic luôn dẫn đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Đó là một thách thức trực diện bao trùm bầu không khí Thung lũng Silicon, nơi các phòng thí nghiệm AI lớn và nhà đầu tư đứng sau coi “quy mô” là số phận tất yếu. Doanh nghiệp đua nhau huy động khoản vốn kỷ lục, đặt chip trước nhiều năm, đổ bê tông xây trung tâm dữ liệu khổng lồ khắp Hoa Kỳ, với niềm tin ai xây được “nhà máy trí tuệ” lớn nhất sẽ là người chiến thắng.

OpenAI là ví dụ điển hình cho cách tiếp cận đó. Công ty này công bố cam kết đầu tư vào năng lực tính toán và hạ tầng lên tới khoảng 1.400 tỷ USD, thông qua việc bắt tay với đối tác để xây dựng những “đại bản doanh” trung tâm dữ liệu và giành quyền tiếp cận thế hệ chip mới với tốc độ chưa từng có trong lịch sử ngành, theo CNBC.

Trong khi đó, thông điệp của Anthropic là vẫn còn một con đường khác trong cuộc đua này. Một con đường dựa trên chi tiêu kỷ luật, tối ưu thuật toán và triển khai thông minh, giúp doanh nghiệp duy trì vị thế dẫn đầu mà không cần phải “xây to hơn tất cả những người khác”.

“Tôi nghĩ điều Anthropic hướng tới là sử dụng nguồn lực một cách thận trọng nhất có thể, dù vẫn phải hoạt động trong lĩnh vực đòi hỏi rất nhiều năng lực tính toán”, bà Daniela Amodei chia sẻ với giới báo chí. “Anthropic luôn chỉ có một phần nhỏ về cả máy tính lẫn vốn so với đối thủ. Thế nhưng, trong phần lớn vài năm trở lại đây, chúng tôi vẫn khá đều đặn sở hữu những mô hình mạnh nhất, hiệu năng cao nhất”.

QUY MÔ CÓ CÒN LÀ LỢI THẾ?

Chủ tịch Daniela Amodei và anh trai bà – Dario Amodei, CEO của Anthropic, từng làm việc tại Baidu và Google, chính là những người góp phần xây dựng thế giới quan mà giờ đây họ đang đặt cược để đi ngược lại.

Ông Dario Amodei là một trong những nhà nghiên cứu góp công phổ biến “học thuyết mở rộng quy mô” (scaling paradigm) – nền tảng dẫn dắt cuộc đua mô hình AI hiện đại. Theo cách tiếp cận này, việc tăng năng lực tính toán, dữ liệu huấn luyện, kích thước mô hình và độ phức tạp thường mang lại cải thiện có thể dự đoán được về chất lượng mô hình.

Quy luật đó gần như trở thành nền móng tài chính của cuộc chạy đua vũ trang AI, biện minh cho mức chi tiêu khổng lồ của các hãng điện toán đám mây, nâng giá trị nhà sản xuất chip lên tầm cao mới, và khiến thị trường tư nhân sẵn sàng định giá rất cao các công ty vẫn đang “đốt tiền” để hướng tới lợi nhuận.

Anthropic cũng hưởng lợi từ logic này. Nhưng đồng thời, công ty đang cố gắng chứng minh rằng giai đoạn cạnh tranh tiếp theo không chỉ được quyết định bởi ai có thể chi nhiều tiền nhất cho các đợt huấn luyện tiền kỳ (pre-training) khổng lồ.

Chiến lược của Anthropic tập trung vào dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, kỹ thuật hậu huấn luyện giúp cải thiện khả năng suy luận, và những lựa chọn sản phẩm nhằm khiến mô hình rẻ hơn khi vận hành, dễ triển khai ở quy mô lớn.

Tất nhiên, Anthropic không phải đang “thắt lưng buộc bụng”. Công ty hiện có khoảng 100 tỷ USD cam kết cho năng lực tính toán, và nhu cầu này được dự báo sẽ còn tiếp tục tăng nếu họ muốn duy trì vị trí tiên phong.

“Yêu cầu về năng lực tính toán trong tương lai là rất lớn”, Chủ tịch Daniela Amodei nói. “Vì vậy, chúng tôi xác định rõ mình sẽ cần nhiều compute hơn nữa chỉ để có thể ở lại tuyến đầu khi quy mô ngày càng mở rộng”.

Dù vậy, Anthropic cho rằng những con số khổng lồ thường được nhắc đến trong ngành không phải lúc nào cũng có thể so sánh trực tiếp với nhau. Và sự chắc chắn của toàn ngành về “mức chi tiêu đúng đắn” thực ra không vững chắc như nhiều người tưởng.

“Rất nhiều con số được tung ra thực chất không hoàn toàn tương đương, do cấu trúc của thỏa thuận khác nhau”, bà Daniela Amodei nói, mô tả môi trường nơi các công ty cảm thấy bị áp lực phải cam kết sớm để giữ chỗ phần cứng trong nhiều năm tới.

BÀI TOÁN KINH TẾ

Theo bà Daniela Amodei, ngay cả người trong cuộc – những người góp phần tạo nên niềm tin vào quy luật mở rộng quy mô – cũng liên tục bất ngờ trước hiệu năng và tăng trưởng kinh doanh vẫn tiếp tục “lớn theo cấp số nhân”.

“Chúng tôi vẫn luôn ngạc nhiên, dù chính mình là những người tiên phong tin vào các định luật scaling”, bà nói. “Một câu mà tôi nghe rất nhiều từ đồng nghiệp là: ‘Xu hướng sẽ tiếp diễn cho đến khi không còn nữa’. Năm nào chúng tôi cũng nghĩ: ‘Không thể nào mọi thứ vẫn tiếp tục theo cấp số nhân như vậy được’ – và rồi năm nào điều đó cũng xảy ra”.

Câu nói ấy phản ánh đồng thời cả sự lạc quan lẫn nỗi lo âu đang bao trùm làn sóng xây dựng hạ tầng AI hiện nay. Nếu xu hướng tiếp tục đi lên, những công ty có sẵn điện, chip và mặt bằng từ sớm sẽ được xem là nhìn xa trông rộng. Nhưng nếu gãy hoặc việc ứng dụng thực tế không theo kịp tốc độ cải thiện năng lực, những doanh nghiệp “đặt cược quá tay” có thể phải gánh lỗ chi phí hạ tầng trong nhiều năm.

Bà Daniela Amodei phân biệt rõ giữa bức tranh công nghệ và kinh tế – một sắc thái thường bị trộn lẫn trong các tranh luận công khai. Về mặt công nghệ, Anthropic hiện chưa thấy dấu hiệu cho thấy tiến bộ đang chậm lại, dựa trên những gì quan sát được.

“Công nghệ dù có tiên tiến đến mấy thì cũng không thể được áp dụng ngay lập tức. Doanh nghiệp và người dùng đều cần thời gian để làm quen, điều chỉnh cách làm việc và đưa vào thực tế. Vì vậy, điều quan trọng nhất là: các công ty và từng cá nhân có thể sử dụng hiệu quả công nghệ này nhanh đến đâu?”, Daniela Amodei chia sẻ.

Chính sự tập trung vào doanh nghiệp khiến Anthropic trở thành “thước đo” quan trọng của toàn thị trường AI tạo sinh. Công ty định vị mình là nhà cung cấp mô hình ưu tiên doanh nghiệp, với phần lớn doanh thu đến từ việc các công ty khác trả tiền để tích hợp Claude vào quy trình, sản phẩm và hệ thống nội bộ – những hình thức sử dụng có xu hướng bền vững hơn so với ứng dụng tiêu dùng, nơi người dùng dễ rời bỏ khi hết mới mẻ.

Anthropic cho biết doanh thu của họ đã tăng gấp 10 lần mỗi năm trong ba năm liên tiếp. Đồng thời, công ty xây dựng được mạng lưới phân phối khá khác biệt trong thị trường vốn cạnh tranh khốc liệt: mô hình Claude hiện có mặt trên hầu hết nền tảng đám mây lớn, kể cả thông qua đối tác cũng đang phát triển và bán mô hình cạnh tranh.

Chủ tịch Daniela Amodei không coi đây là sự “đình chiến”, mà là kết quả từ nhu cầu khách hàng. Các tập đoàn lớn muốn có nhiều lựa chọn trên nhiều nền tảng đám mây khác nhau, còn nhà cung cấp đám mây thì muốn bán đúng thứ mà khách hàng lớn cần.

Nhờ chiến lược đa đám mây, Anthropic không “đặt cược” vào một hạ tầng duy nhất. Khác với OpenAI, vốn đầu tư mạnh vào trung tâm dữ liệu riêng, Anthropic linh hoạt lựa chọn nơi vận hành theo chi phí và nhu cầu thực tế, đồng thời tối ưu mô hình để tiết kiệm tài nguyên tính toán.

CHIẾN LƯỢC NĂM 2026

Từ năm 2026, khác biệt chiến lược giữa Anthropic và OpenAI càng trở nên quan trọng, khi cả hai vừa phải chuẩn bị cho thị trường đại chúng, vừa phải xoay xở với nhu cầu tính toán tăng nhanh trong bối cảnh còn nhiều yếu tố chưa chắc chắn.

Cả Anthropic lẫn OpenAI hiện vẫn chưa công bố thời điểm IPO, nhưng đều đang chuẩn bị cho khả năng đó. Hai công ty lần lượt bổ sung đội ngũ tài chính, củng cố hệ thống quản trị, cải thiện khả năng dự báo và xây dựng cách vận hành đủ minh bạch, đủ chặt chẽ để có thể đứng trước sự giám sát của thị trường công khai.

Song song với quá trình chuẩn bị này, họ vẫn tiếp tục gọi thêm vốn và ký thỏa thuận tính toán ngày càng lớn, nhằm tài trợ cho vòng phát triển mô hình AI tiếp theo.

Chính điều đó biến cuộc đua hiện nay thành bài kiểm tra chiến lược thực sự, chứ không chỉ là cuộc tranh luận trên lý thuyết. Nếu thị trường tiếp tục ưu ái những công ty dám chi mạnh để mở rộng quy mô, cách làm của OpenAI có thể vẫn là hình mẫu của ngành. Nhưng nếu nhà đầu tư bắt đầu đòi hỏi hiệu quả sử dụng vốn cao hơn, triết lý “làm nhiều hơn với ít nguồn lực hơn” của Anthropic có thể trở thành lợi thế rõ rệt.

Theo cách nhìn này, Anthropic không phủ nhận vai trò của việc mở rộng quy mô. Điều họ đặt cược là quy mô không phải yếu tố quyết định duy nhất. Người chiến thắng ở giai đoạn tiếp theo có thể là người biết cách liên tục nâng cao năng lực mô hình, trong khi vẫn chi tiêu ở mức mà nền kinh tế thực có thể chấp nhận được.

“Đà tăng theo cấp số nhân sẽ tiếp diễn cho đến khi dừng lại”, bà Daniela Amodei nói. Và câu hỏi đặt ra cho năm 2026 là điều gì sẽ xảy ra với cuộc đua AI – cũng như với chính những công ty đang dẫn dắt thị trường công nghệ – nếu đường cong tăng trưởng mà cả ngành tin tưởng bấy lâu nay cuối cùng không còn vận hành như trước?