Dẫn đầu cuộc đua AI tạo sinh toàn cầu hiện tại chính là Microsoft, điều đó không cần bàn cãi. Google cũng không tệ với Gemini. Meta thì đang gặt hái thành công với LLaMa mã nguồn mở. Grok của xAI thì đang dần khẳng định được vị thế ở nhiều quốc gia phương Tây. WWDC 2025 vừa kết thúc. Có lẽ cần tiếp tục bàn về Apple Intelligence, và những gì Tim Cook cùng những giám đốc cấp cao dưới quyền của ông vẫn chưa làm được, bất chấp những gì họ đã hứa hẹn.
Thất bại ở thời điểm hiện tại của Apple trên phương diện AI tạo sinh dễ khiến chúng ta quên đi những lần lỡ bước của Google tròn hai năm trước, khi Bard ra mắt tại I/O 2023, và sau đó là Gemini tại I/O 2024. Câu hỏi của chúng ta hôm nay, là vì sao cùng bị bất ngờ với ChatGPT, mà Google lại kịp đi về đúng quỹ đạo, còn Apple thì không?
Ở một khía cạnh nào đó, chính bản thân trợ lý ảo Siri là một dạng trí thông minh nhân tạo có phần sơ khai, hiểu được câu hỏi của người dùng iPhone hay iPad rồi đưa ra câu trả lời cũng như thực hiện vài lệnh cơ bản vận hành thiết bị. Apple cũng hoàn toàn hiểu tiềm năng của những hệ thống máy móc mô phỏng não bộ con người, những neural network vận hành bằng chip bán dẫn. Neural network cũng chính là giải pháp nền móng cho nhiều ứng dụng AI phổ biến nhất hiện tại, bao gồm cả ChatGPT.
Thất bại ở thời điểm hiện tại của Apple trên phương diện AI tạo sinh dễ khiến chúng ta quên đi những lần lỡ bước của Google tròn hai năm trước, khi Bard ra mắt tại I/O 2023, và sau đó là Gemini tại I/O 2024. Câu hỏi của chúng ta hôm nay, là vì sao cùng bị bất ngờ với ChatGPT, mà Google lại kịp đi về đúng quỹ đạo, còn Apple thì không?
Cả Apple lẫn Google đều đã nghiên cứu AI hơn chục năm qua
Ở một khía cạnh nào đó, chính bản thân trợ lý ảo Siri là một dạng trí thông minh nhân tạo có phần sơ khai, hiểu được câu hỏi của người dùng iPhone hay iPad rồi đưa ra câu trả lời cũng như thực hiện vài lệnh cơ bản vận hành thiết bị. Apple cũng hoàn toàn hiểu tiềm năng của những hệ thống máy móc mô phỏng não bộ con người, những neural network vận hành bằng chip bán dẫn. Neural network cũng chính là giải pháp nền móng cho nhiều ứng dụng AI phổ biến nhất hiện tại, bao gồm cả ChatGPT.
Bằng chứng là, Chuck Wooters, chuyên gia về AI có khả năng trò chuyện và mô hình ngôn ngữ lớn, làm việc cho Apple tháng 12/2013, làm việc 2 năm ở dự án Siri từng nói: "Trong khoảng thời gian tôi làm việc ở Apple, một trong những mục tiêu tập trung nghiên cứu ở nhóm phát triển Siri là tạo ra kiến trúc neural network có khả năng nhận diện giọng nói. Ngay cả từ thời điểm đó, trước cả khi mô hình ngôn ngữ lớn trở thành xu hướng như ngày nay, Apple cũng đã là những người rất quan tâm và muốn đẩy mạnh công nghệ neural network."
Năm 2016, Apple mua lại Perpetual Machines, công ty được thành lập bởi giáo sư Ruslan Salakhutdinov và hai sinh viên theo học ông ở trường đại học Carnegie Mellon. Công nghệ mà Perpetual Machines phát triển cho phép nhận diện hình ảnh bằng thuật toán AI. Ông Salakhutdinov trả lời tờ FT: “Thời điểm ấy Apple cũng lôi kéo vài nhà nghiên cứu, cùng lúc cố gắng xây dựng cơ sở hạ tầng để huấn luyện những mô hình AI.”
Còn trong khi đó, nền móng của công nghệ trí tuệ nhân tạo tạo sinh mà ngày hôm nay hàng trăm triệu người đang dùng trên toàn thế giới chính là thành quả nghiên cứu của những nhà khoa học dưới mái nhà của Google. Khởi điểm chính là những nghiên cứu của giáo sư Geoffrey Hinton cùng các nghiên cứu sinh làm việc cùng ông, trong đó có cả những người như Ilya Sutskever, Vlad Mnih hay Tijmen Tieleman…
Thực tế giáo sư Geoffrey Hinton được mệnh danh là “người cha đỡ đầu” của ngành nghiên cứu trí thông minh nhân tạo. Năm 2012, tiến sĩ Hinton cùng hai nghiên cứu sinh ở đại học Toronto đã tạo ra công nghệ cho phép những thuật toán deep learning và neural network “học” kiến thức của thế giới bằng cách phân tích hàng nghìn hình ảnh, để máy móc hiểu như thế nào là bông hoa, trái táo, ô tô,… với mức độ chính xác đáng kinh ngạc.
Cả hai cùng bị bất ngờ vì ChatGPT
Về phần Google, đầu năm 2023, vài tháng sau khi ChatGPT được OpenAI mở cửa rộng rãi tới hàng tỷ người trên toàn thế giới, Google cũng đang chạy nước rút để ra mắt một mô hình ngôn ngữ vận hành chatbot cạnh tranh với GPT-4.
Ở thời điểm ấy, nhóm kỹ sư nghiên cứu phát triển sản phẩm tìm kiếm trực tuyến đã có vài tháng thử nghiệm phần mềm AI tạo nội dung. Nhưng khi ấy, thời điểm tập đoàn Alphabet dồn toàn bộ nguồn lực để ra mắt sản phẩm thương mại tích hợp vào công cụ tìm kiếm, thì mỗi bộ phận của Google lại đưa ra một mô hình AI riêng, tất cả cạnh tranh với nhau để thu hút sự chú ý của đội ngũ lãnh đạo tập đoàn, để mô hình của họ được lựa chọn dùng làm nền tảng vận hành chatbot AI.
Quảng cáo
Không một mô hình nào trong số đó được xác định là có chất lượng đủ để trở thành mô hình cạnh tranh trực tiếp với GPT-4 của OpenAI. Kết quả là Google buộc phải tạm hoãn kế hoạch ra mắt chatbot AI, phải xem xét lại từng nghiên cứu, từng sản phẩm do các kỹ sư thuộc các nhóm khác nhau phát triển. Cùng thời điểm ấy, Bard ra mắt, với chất lượng nội dung tạo ra kém hơn hẳn so với những gì ChatGPT có thể làm được. Nhưng đó là thứ duy nhất Google sẵn sàng thương mại hóa ở thời điểm ấy.
Sản phẩm hoàn thiện chính là Gemini, ra mắt đầu tháng 2/2024. Nhưng rồi chỉ vài ngày sau khi ra mắt, những hình ảnh chẳng hề phù hợp và đúng với lịch sử mà Gemini tạo ra đã khiến CEO Sundar Pichai buộc phải lên tiếng thừa nhận là “không thể chấp nhận nổi.”
Nhưng chí ít thì Google còn có sản phẩm phục vụ cộng đồng. Còn ở thời điểm mình viết bài tổng hợp này gửi tới anh em, Apple vừa đưa ra thông tin rằng họ dự kiến ra mắt Siri phiên bản mới, vận hành bằng AI vào đầu năm 2026.
Các bản trình diễn tại WWDC 2024 đều chỉ là video của concept ban đầu, mô tả những gì công ty nghĩ rằng hệ thống sẽ có thể đạt được một cách nhất quán, chứ không phải live demo chạy trực tiếp. Việc triển khai đã bị trì hoãn đến tháng 5 và rồi sau đó không xác định thời gian ra mắt, ngay cả khi các tính năng vẫn được quảng cáo trong các chương trình quảng cáo cho iPhone 16. Một số khách hàng, những người đã mua những thiết bị mà họ nghĩ là được hỗ trợ bởi AI, đã tham gia các vụ kiện tập thể với cáo buộc Apple đã quảng cáo sai sự thật.
Quảng cáo
Còn năm nay, chắc anh em thấy rồi, Apple nghĩ một bộ cánh UI đẹp tuyệt vời sẽ có thể khiến mọi người tạm quên đi việc Apple đã quá chậm chạp trong cuộc đua thương mại hóa thứ công nghệ được coi là quan trọng nhất thế kỷ XXI.
Vậy Google và Apple đã có những bước đi sai vì đâu?
Google: Kỹ sư DeepMind cạnh tranh với kỹ sư nội bộ
Những nguồn tin nội bộ của Google cho rằng, những nỗ lực của họ để chạy đua về công nghệ và giải pháp AI đã bị kìm hãm bởi những đấu đá nội bộ giữa những mảng nghiên cứu và kinh doanh bên trong tập đoàn Alphabet. Kết hợp với điều đó là việc thiếu hụt rõ ràng tầm nhìn quản trị, và việc Google gặp khó khăn trong việc thích ứng với những thay đổi của thế giới công nghệ khi vẫn còn đang là ông vua của thị trường tìm kiếm trực tuyến.
Đương nhiên vấn đề văn hóa doanh nghiệp và kết cấu tập đoàn cũng lại là một yếu tố khác. Những giám đốc đã và đang làm việc ở Google đều mô tả tập đoàn Alphabet giống như một loạt những vương quốc nằm trong cùng một vùng đất. Mỗi sản phẩm lại có một giám đốc sản phẩm riêng.
Chính bản thân những quyết định liên quan tới cách ứng dụng AI tạo nội dung cũng bị dàn trải trên nhiều nhóm phát triển sản phẩm tìm kiếm và sản phẩm thông tin: Từ nhóm nền tảng điện toán, bao gồm cả nhóm nghiên cứu Android và trình duyệt Chrome, cho tới điện toán đám mây, bao gồm những nhóm phát triển Gmail và những ứng dụng công việc, và thậm chí là cả YouTube. Không ai chịu ai cả.
Tháng 4/2023, một quyết định lớn được ông Pichai đưa ra, đó là sáp nhập DeepMind, trụ sở tại London với Google Brain, trụ sở tại California hồi tháng 4 năm ngoái. Ngài Demis Hassabis, đồng sáng lập DeepMind được đưa lên làm giám đốc quản lý cả hai, đổi tên thành Google DeepMind. Ấy vậy nhưng nội bộ Google cũng có những người không vừa lòng. Đó là những người làm sản phẩm. Họ cho rằng nên tập trung cho mảng phát triển sản phẩm thay vì mảng nghiên cứu, và Google nên nhanh chóng tung ra những giải pháp AI thương mại vào những dịch vụ trực tuyến có sẵn của họ.
Ngay cả khi về chung một mái nhà, DeepMind và Brain vẫn có dấu hiệu không vừa lòng nhau. Họ bị chia đôi thành hai mảng, một nửa chỉ nghiên cứu, nửa còn lại chỉ tập trung phát triển sản phẩm Gemini. Những nhà nghiên cứu AI gặp khó khăn trong việc tiếp cận nguồn lực sức mạnh điện toán để làm việc, dẫn tới việc những cơ hội đột phá sáng tạo bị bỏ phí.
Ở bước đầu tiên, đầu năm 2023, Bard đã thất bại trong việc thu hút sự chú ý, chứ đừng nói đến chuyện lôi kéo được người dùng. Trong một màn trình diễn, khi Bard đưa ra câu trả lời sai cho một lệnh tìm kiếm thông tin, giá trị vốn hóa của Google mất trắng 100 tỷ USD chỉ trong một ngày. Dần dần, Bard trở thành Gemini. Đương nhiên cuộc lột xác này không hoàn mĩ, nhưng Google giờ đã ổn với những gì Gemini đem lại cho người dùng.
Apple: John Giannandrea bị Craig Federighi kìm hãm
Vậy còn Apple thì sao? Trong 7 năm ròng rã từ 2018 đến 2025, Apple liên tục chậm trễ trong việc cải tiến Siri, rồi kèm theo đó là những tính năng AI tạo sinh có ích cho hàng tỷ người dùng iPhone hay MacBook trên toàn thế giới.
Một điều vô cùng rõ ràng, với AI, họ phải thử, phải sai, phải điều chỉnh liên tục, thậm chí còn phải mã nguồn mở những mô hình họ tạo ra, như cái cách mà Meta đang làm, để mô hình ngôn ngữ hay sau này là mô hình suy luận logic liên tục được hoàn thiện. Và dám thử dám sai ở đây đồng nghĩa với việc có cái gì mới là phải tung ra thử nghiệm ngay. Đấy chính là lợi thế mà OpenAI và Microsoft đang có ở thời điểm hiện tại.
Bỗng nhiên, công thức thành công trong vòng gần 20 năm qua của Apple bị bỏ sọt rác. Anh em biết bao năm qua đã khen ngợi Apple hết lời vì cách nghiên cứu phát triển sản phẩm để các đơn vị khác đi trước với một công nghệ, một tính năng hay một loại vật liệu mới, rồi sau đó họ mới nhảy vào cuộc chơi khi đã có đầy đủ những bài học từ sản phẩm thương mại của các hãng khác. Phát triển AI giờ tạo ra những cải tiến, những phiên bản và những đột phá mới theo tốc độ hàng quý, hàng tháng, thậm chí hàng tuần. iPhone và MacBook của Apple thì mỗi năm ra một phiên bản mới. Họ đang quá chậm.
Khuếch đại sự chậm chạp này chính là do tư duy thủ cựu và muốn mọi thứ an toàn, hoàn hảo và mỹ miều của phó chủ tịch Craig Federighi. Những nỗ lực của Giannandrea thường bị cản trở. Federighi, giám đốc phần mềm của Apple, miễn cưỡng và ngần ngại đầu tư lớn vào AI.
Ông không coi đó là một khả năng cốt lõi cho máy tính cá nhân hoặc thiết bị di động và không muốn chuyển nguồn lực khỏi việc phát triển các bản cập nhật hàng năm cho hệ điều hành iPhone, Mac và iPad, theo nhiều đồng nghiệp. "Craig không phải loại người sẽ nói: 'Này, chúng ta cần làm điều này với ngân sách lớn và nhiều nhân viên hơn'," một cựu giám đốc điều hành lâu năm của Apple nói.
Các nhà lãnh đạo khác cũng chia sẻ những lo ngại của Federighi. "Trong thế giới AI, bạn thực sự không biết sản phẩm là gì cho đến khi bạn đã đầu tư," một cựu giám đốc điều hành lâu năm khác nói. "Apple được thiết kế để vận hành theo cách đó. Khi Apple xây dựng một sản phẩm, luôn phải biết rõ mục tiêu cuối cùng."
Trong vòng một tháng sau khi ChatGPT ra mắt, Federighi đã sử dụng AI tạo sinh để viết mã cho một dự án phần mềm cá nhân mà ông thực hiện. Tiềm năng của công nghệ đột ngột trở nên rõ ràng đối với ông.
Thế rồi Federighi, Giannandrea và các giám đốc điều hành khác bắt đầu gặp gỡ OpenAI, Anthropic và các bên liên quan khác để được hướng dẫn nhanh về các mô hình mới nhất và thị trường. Federighi yêu cầu hệ điều hành iPhone dự kiến ra mắt năm 2024, iOS 18, có càng nhiều tính năng hỗ trợ AI càng tốt. Giannandrea đã tập hợp một nhóm để tăng cường công việc phát triển LLM, điều mà đối thủ cạnh tranh của họ đã làm xong nhiều năm trước đó.
Sao Google làm được còn Apple thì không?
Hãy liệt kê 3 lý do giải đáp câu hỏi trên đây để kết thúc bài viết.
Đầu tiên, Apple đơn giản là đã chậm chân so với các đối thủ cạnh tranh trong ngành trí tuệ nhân tạo, nhất là trong số các tập đoàn thuộc diện Magnificent Seven, những cái tên lớn nhất ngành công nghệ trên thị trường chứng khoán New York. Microsoft hoảng loạn vì tốc độ nghiên cứu của Google nên rót tiền cho OpenAI để đốt cháy giai đoạn. Meta thì đi theo hướng mã nguồn mở. Google thì đã đầu tư nghiên cứu công nghệ máy học và neural network từ cái thời kỳ anh em còn đang lên mạng cãi nhau xem iPhone 5 sẽ dùng cổng sạc 30 pin hay cổng Lightning mới, tức là từ năm 2012, với Google Brain, thành lập năm 2011.
Thứ hai, tư duy của các giám đốc cấp cao tại Apple quá an toàn. Đồng ý là không ai muốn một sự cố như Gemini tạo hình quân Đức gốc Phi hay gốc Á như lúc công cụ này mới ra mắt. Nhưng “méo mó có hơn không”. Anh em có thể nhận ra một điều vô cùng mỉa mai, rằng không nhờ những sự cố như vậy, Google sẽ không thể biết thực tế sử dụng AI của họ như thế nào, từ đó điều chỉnh cả hàng rào an toàn tạo sinh lẫn sức mạnh tham số của mô hình AI.
Cuối cùng, cái vòng luẩn quẩn của Apple. Một mặt, họ cần AI để bán iPhone và MacBook, tức là dùng Apple Intelligence để tạo ra lợi thế bán hàng riêng có của những sản phẩm đóng cái logo Táo Khuyết. Nhưng Apple Intelligence giờ chỉ dừng lại ở chuyện tích hợp các tính năng AI của ChatGPT để hỗ trợ người dùng, hay tạo sinh vài tấm hình emoji vui vẻ nhưng chẳng mấy ai dùng.
Giờ AI của iPhone bị lôi ra so sánh với AI trên các máy Android gần như hàng ngày. Bỗng nhiên Apple phải làm cùng lúc hai việc, và cả hai đều không dễ. Thứ nhất là lột xác dàn sản phẩm iPhone gần như không có nhiều biến đổi trong vòng gần 10 năm qua kể từ khi iPhone X ra mắt. Thứ hai là cân bằng cả “bộ não” (Apple Intelligence) với “dáng vẻ” (thiết kế sản phẩm) để thu hút người dùng.
Còn trong khi đó, Google, ở khía cạnh một tập đoàn công nghệ kinh doanh dịch vụ trực tuyến làm chủ đạo, đương nhiên họ gặp những vấn đề riêng của họ, chẳng hạn như làm thế nào để vừa bảo vệ mảng tìm kiếm trực tuyến, vừa tận dụng thế mạnh của Gemini để giữ chân người dùng tiếp tục mua dịch vụ của họ. Nhưng với lợi thế của một đơn vị kinh doanh dịch vụ trực tuyến, không phụ thuộc nền tảng thiết bị, Google có nhiều khoảng không gian để kinh doanh hơn Apple rất nhiều.
Tổng hợp 1, 2, 3, 4, 5
