Người sáng lập a16z: Trong kỷ nguyên Agent, những thứ thực sự quan trọng đã thay đổi

Tiêu đề gốc: Marc Andreessen introspects on Death of the Browser, Pi + OpenClaw, and Why "This Time Is Different"

Biên dịch: FuturePulse

Nguồn tín hiệu: Đây là cuộc phỏng vấn mới nhất của người sáng lập a16z Marc Andreessen trên podcast Latent Space. Ông là một doanh nhân internet nổi tiếng của Mỹ, một trong những nhân vật then chốt trong sự phát triển ban đầu của internet; sau khi thành lập a16z, ông cũng trở thành nhân vật tiêu biểu cho các nhà đầu tư hàng đầu Thung lũng Silicon. Toàn bộ cuộc trò chuyện xoay quanh lịch sử phát triển và xu hướng mới nhất của AI, rất đáng đọc.

I. Đợt AI này không phải bỗng nhiên xuất hiện, mà là lần đầu tiên "bắt đầu làm việc" toàn diện sau 80 năm chạy đua công nghệ

• Đợt AI này không phải bỗng nhiên xuất hiện, mà là sau 80 năm chạy đua công nghệ

• Marc Andreessen trực tiếp gọi hiện tại là "80-year overnight success", ý nói sự bùng nổ đột ngột trong mắt công chúng, đằng sau thực chất là sự tích lũy công nghệ hàng chục năm được tập trung giải phóng.

• Ông truy ngược manh mối công nghệ này về nghiên cứu mạng neural thời kỳ đầu, và nhấn mạnh rằng ngành công nghiệp ngày nay thực tế đã chấp nhận phán đoán "mạng neural là kiến trúc đúng".

• Trong trình bày của ông, điểm mấu chốt không phải là thời điểm đơn lẻ, mà là một chuỗi chồng chất: AlexNet, Transformer, ChatGPT, mô hình reasoning, rồi đến agents và self-improvement.

• Ông đặc biệt nhấn mạnh, lần này không chỉ tạo văn bản mạnh hơn, mà bốn loại chức năng đồng thời xuất hiện: LLMs, reasoning, coding, và agents / recursive self-improvement.

• Lý do ông cho rằng "this time is different" không phải vì câu chuyện hay hơn, mà vì những năng lực này đã bắt đầu làm việc trong nhiệm vụ thực tế.

II. Kiến trúc agent mà Pi và OpenClaw đại diện là một thay đổi kiến trúc phần mềm sâu sắc hơn chatbot

• Ông nói về agent rất cụ thể: về bản chất là "LLM + shell + file system + markdown + cron/loop". Trong cấu trúc này, LLM là lõi suy luận và tạo, shell cung cấp môi trường thực thi, hệ thống file lưu trữ trạng thái, markdown làm cho trạng thái có thể đọc được, cron/loop cung cấp đánh thức theo chu kỳ và thúc đẩy nhiệm vụ.

• Ông cho rằng tầm quan trọng của bộ kết hợp này nằm ở: ngoài bản thân mô hình là mới, các thành phần khác đều là phần có thể tái sử dụng, có thể hiểu được, đã trưởng thành từ lâu trong thế giới phần mềm.

• Trạng thái của agent được lưu trong file, do đó có thể di chuyển xuyên mô hình, xuyên runtime; mô hình cơ bản có thể thay thế, nhưng ký ức và trạng thái vẫn được giữ lại.

• Ông nhấn mạnh đi nhấn lại introspection: agent biết file của mình, có thể đọc trạng thái của mình, thậm chí có thể viết lại file và chức năng của mình, tiến theo hướng "extend yourself".

• Theo ông, đột phá thực sự không chỉ là "mô hình biết trả lời", mà là agent có thể tận dụng toolchain Unix có sẵn, kết nối toàn bộ năng lực tiềm tàng của máy tính.

III. Trình duyệt, GUI truyền thống và thời đại "con người nhấp vào phần mềm" sẽ dần bị thay thế bởi cách tương tác agent-first

• Marc Andreessen đã nói rõ ràng, trong tương lai "bạn có thể không còn cần giao diện người dùng nữa".

• Ông chỉ ra thêm, người sử dụng phần mềm chính trong tương lai có thể không phải là con người, mà là "other bots".

• Điều này có nghĩa nhiều giao diện được thiết kế cho con người nhấp, duyệt, điền biểu mẫu ngày nay, sẽ thoái hóa thành tầng thực thi được gọi đằng sau bởi agent.

• Trong thế giới này, con người giống như người đề ra mục tiêu: nói cho hệ thống biết mình muốn gì, rồi agent đi gọi dịch vụ, thao tác phần mềm, hoàn thành quy trình.

• Ông kết nối sự thay đổi này với tương lai phần mềm lớn hơn: phần mềm chất lượng cao sẽ ngày càng "dồi dào", không còn là sản phẩm khan hiếm được một số ít kỹ sư làm thủ công.

• Ông còn đánh giá, tầm quan trọng của ngôn ngữ lập trình sẽ giảm; mô hình sẽ viết code xuyên ngôn ngữ, dịch lẫn nhau, thậm chí tương lai con người quan tâm hơn đến việc giải thích tại sao AI tổ chức code như vậy, hơn là bám chặt lấy bản thân một ngôn ngữ cụ thể.

• Ông thậm chí đề cập một hướng cấp tiến hơn: Về mặt khái niệm, AI không chỉ có thể xuất code, mà còn có thể trực tiếp xuất mã nhị phân (binary) cấp thấp hơn hoặc model weights (trọng số mô hình).

IV. Chu kỳ đầu tư AI lần này có điểm tương đồng với bong bóng internet năm 2000, nhưng cấu trúc cung cầu cơ bản không giống nhau

• Khi nhìn lại năm 2000, ông nhấn mạnh, vỡ bong bóng phần lớn không phải là "internet không được", mà là cơ sở hạ tầng viễn thông và băng thông được xây dựng quá mức, cáp quang và trung tâm dữ liệu được lắp đặt siêu tiên phong, sau đó trải qua thời gian tiêu hóa dài.

• Ông cho rằng ngày nay cũng có thể thấy lo ngại "xây dựng quá mức", nhưng chủ thể đầu tư chủ yếu hiện nay là các công ty lớn có tiền mặt dồi dào như Microsoft, Amazon, Google, chứ không phải là những người chơi mong manh có đòn bẩy cao.

• Ông đặc biệt chỉ ra, hiện nay chỉ cần hình thành đầu tư GPU có thể chạy được, thường nhanh chóng chuyển thành doanh thu, điểm này khác với năm 2000 có大量 dung lượng nhàn rỗi.

• Ông còn nhấn mạnh, công nghệ chúng ta đang sử dụng thực chất là phiên bản "bị bị hạn chế (sandbagged)": vì GPU, bộ nhớ, trung tâm dữ liệu等 cung không đủ cầu, tiềm năng mô hình chưa được giải phóng hoàn toàn.

• Trong đánh giá của ông,ràng buộc thực sự trong vài năm tới không chỉ là GPU, mà còn包括 CPU, bộ nhớ, mạng và điểm nghẽn liên động của toàn bộ hệ sinh thái chip.

• Ông đặt AI scaling laws cạnh Moore’s Law trước đây, cho rằng chúng không chỉ mô tả quy luật, mà còn liên tục kích thích vốn, kỹ thuật và công nghiệp cùng tiến lên.

• <极 style="text-align: justify; font-size: 16px; font-weight: inherit; word-break: break-all; line-height: 2; font-family: PingFang SC,Helvetica Neue,Helvetica,Arial,Hiragino Sans GB,Heiti SC,Microsoft YaHei,WenQuanYi Micro Hei,sans-serif;">Ông đề cập một hiện tượng rất bất thường nhưng quan trọng: Khi tốc độ tối ưu hóa phần mềm ngày càng nhanh, một số chip thế hệ cũ thậm chí có thể có giá trị kinh tế cao hơn lúc mới mua.

V. Mã nguồn mở, suy luận biên và chạy cục bộ, không phải là thứ yếu, mà là một phần của cục diện cạnh tranh AI

• Marc Andreessen rõ ràng cho rằng open source rất quan trọng, nguyên nhân không chỉ là miễn phí, mà là "để cả thế giới học được nó được tạo ra như thế nào".

• Ông mô tả việc phát hành mã nguồn mở kiểu như DeepSeek là một "món quà cho thế giới", vì code + paper sẽ nhanh chóng lan truyền kiến thức, nâng cao mức sàn của toàn ngành.

• Trong trình bày của ông, mã nguồn mở không chỉ là lựa chọn kỹ thuật, mà cũng có thể là một chiến lược địa chính trị và thị trường: các quốc gia và công ty khác nhau sẽ dựa trên hạn chế thương mại và mục tiêu ảnh hưởng của mình, áp dụng chiến lược mở cửa khác nhau.

• Ông đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của suy luận biên ("Edge inference"): trong vài năm tới chi phí suy luận tập trung chưa chắc đã đủ thấp, nhiều ứng dụng cấp người tiêu dùng không thể承担 chi phí suy luận đám mây cao lâu dài.

• Ông đề cập một mô hình lặp đi lặp lại: mô hình ngày nay tưởng như "không thể chạy trên PC", vài tháng sau thường thực sự có thể chạy trên máy cục bộ.

• Ngoài chi phí, thúc đẩy chạy cục bộ còn包括 trust, privacy, độ trễ và tình huống sử dụng: thiết bị đeo, khóa cửa, thiết bị mang theo等都 phù hợp hơn với suy luận tại chỗ, độ trễ thấp.

• Đánh giá của ông rất trực tiếp: hầu như tất cả thứ gì带 chip, trong tương lai đều có thể mang một mô hình AI.

VI. Vấn đề khó thực sự của AI, không chỉ ở năng lực mô hình, mà ở an ninh, danh tính, dòng tiền, tổ chức và lực cản thể chế

• Về an ninh, đánh giá của ông rất sắc bén: hầu như tất cả security bug tiềm tàng都会 dễ dàng bị phát hiện hơn, trong ngắn hạn có thể xuất hiện một giai đoạn "thảm họa an ninh máy tính lớn".

• Nhưng ông đồng thời cho rằng, thể thông minh lập trình会将 khả năng vá lỗ hổng mở rộng quy mô; cách "bảo vệ phần mềm" trong tương lai, có thể就是 để bot đi quét và sửa nó.

• Về vấn đề danh tính, ông cho rằng "chứng minh robot (proof of bot)" không khả thi, vì bots会 ngày càng mạnh; hướng khả thi thực sự là "chứng minh con người (proof of human)", tức là sự kết hợp của nhận dạng sinh trắc học, xác thực mã hóa và tiết lộ có chọn lọc (selective disclosure).

• Ông còn nói đến một vấn đề经常 bị bỏ qua: Nếu agents thực sự phải làm việc trong thế giới thực, chúng cuối cùng会 cần tiền, khả năng thanh toán, thậm chí một dạng tài khoản ngân hàng, thẻ或 cơ sở hạ tầng kiểu stable coin. Ở tầng tổ chức, ông mượn khung chủ nghĩa tư bản quản lý (managerial capitalism), cho rằng AI có thể tăng cường lại founder-led company, vì bots rất giỏi báo cáo, phối hợp, văn bản và大量 "công việc quản lý".

• Nhưng ông không cho rằng xã hội会 nhanh chóng trơn tru chấp nhận AI: ông nêu ra ví dụ giấy phép hành nghề, công đoàn, đình công công nhân bến cảng, cơ quan chính phủ, giáo dục K-12, y tế等,说明 thế giới thực có大量 bộ giảm tốc thể chế.

• Đánh giá của ông là, những người theo chủ nghĩa không tưởng AI và thuyết tận thế đều dễ bỏ qua一点: kỹ thuật一旦 có thể, không đại diện 8 tỷ người会 lập tức thay đổi theo.