Sáng sớm ngày 17, Kimi K3 ra mắt, làm bão mạng, AI mã nguồn mở đón "khoảnh khắc DeepSeek lần thứ hai".
Tờ Axios cho biết, giá của K3 thấp hơn nhiều so với các mô hình cao cấp mà nó thách thức, chiến lược giá cao của các công ty AI Mỹ còn duy trì được bao lâu? Trùng hợp là, gần đây, hai gã khổng lồ đang trong cuộc chiến giành khách hàng. Trước đó, Sam Altman đăng bài trên X, không nhắc tới mô hình mới, mà mở đầu bằng một lời thừa nhận sai lầm:
Trong 12 tháng qua, hiệu suất của chúng tôi không lý tưởng, và điều này chủ yếu là lỗi của tôi.
Người luôn dẫn dắt OpenAI đọ sức trực diện với Anthropic, công khai đánh giá một năm qua là "không đủ tốt", còn chủ động nhận lỗi về mình, bản thân điều đó đã đủ bất thường.
Điều thực sự khiến cả mạng nổ tung, nằm ở nửa sau.
Altman ngay sau đó chuyển hướng, nói rằng OpenAI sắp đón "12 tháng xuất sắc nhất trong lịch sử", đội ngũ cũng thể hiện xuất sắc, "đang đạt được kết quả khiến họ hài lòng".
"12 tháng xuất sắc nhất trong lịch sử" trong lời Altman, thực chất đặt cược vào cái gì?
Phản ứng đầu tiên của cộng đồng mạng hầu như giống nhau: Có phải GPT-6 sắp ra mắt?
Trong vài ngày
tăng thêm 3 triệu người dùng hoạt động
"Tắt Twitter đi, nhanh chóng lo việc chính thôi"!
Đồng vọng với bài đăng của Altman, là con số mới 9 triệu người dùng hoạt động mà Tibo, người phụ trách Codex của OpenAI, tung ra vào ngày 16.
Xếp các con số người dùng hoạt động lại: Tháng 2, Codex chưa tới 1 triệu; 12/7 là 6 triệu, 14/7 là 8 triệu, đến ngày 16, tổng Codex và ChatGPT Work vượt 9 triệu.
Bốn ngày, tăng thêm 3 triệu người.
Tibo nói trong bài đăng, ban định điều chỉnh lại hạn mức sớm hơn, nhưng bị "hàng triệu nhiệm vụ" của đội ngũ đang bận đảm bảo hệ thống không sập, chạy ổn định làm vướng chân.
Cuối bài, anh ấy còn nhắc mọi người hạn mức sẽ được khôi phục sau vài phút nữa, hãy lo việc của mình, đừng lướt Twitter nữa.
Nói thẳng ra là, người dùng tăng quá nhanh, đội kỹ sư đang làm việc xuyên suốt để lấp lỗ hổng.
Điều này khiến người ta nhớ lại vài tháng trước, lời "khoe khoang" của CEO Anthropic Dario.
Tháng 5 năm nay, Dario tại hội nghị nhà phát triển nói, công ty ban đầu lên kế hoạch tăng trưởng gấp 10 lần mỗi năm, kết quả doanh thu và mức sử dụng quý I tính theo năm hóa, bùng nổ 80 lần: đấy là lý do tài nguyên tính toán căng thẳng.
Anh ấy than phiền nửa đùa nửa thật: Thực sự hy vọng 80 lần đừng tiếp tục nữa, khó chịu quá, mong trở lại con số bình thường hơn một chút, "chỉ gấp 10 lần" thôi là được rồi.
Hai gã khổng lồ AI, một bên làm xuyên suốt lấp lỗ hổng, một bên chê mình tăng quá nhanh. Ngọn lửa trí tuệ nhân tạo, cháy nhanh hơn kế hoạch của bất kỳ ai.
Cùng một tuần
hai bên tranh nhau tặng bạn hạn mức
Chính bài đăng thừa nhận sai lầm này của Altman, rơi vào giữa cuộc chiến tiêu hao mà OpenAI và Anthropic đang đánh nhau hăng say.
Sau khi ChatGPT Work ra mắt vài ngày, OpenAI tạm thời hủy bỏ giới hạn sử dụng 5 giờ cho Plus, Pro, Business, còn liên tục reset hạn mức người dùng: đầu tiên cho khoảng 500.000 người dùng, sau đó mở rộng đến 7 triệu người dùng, ai cũng được bổ sung một lần.
Anthropic cũng không chịu thua kém.
Họ lại gia hạn một lần nữa quyền truy cập trả phí cho Claude Fable 5, đồng thời tăng hạn mức tuần của Claude Code thêm 50%, cả hai đều gia hạn đến ngày 19/7.
Một bên hủy giới hạn, điên cuồng tặng hạn mức; một bên tăng hạn mức truy cập, nâng cao giới hạn trên.
Bề ngoài, cả hai đều chiều người dùng, thực chất là tranh giành người dùng.
Nhìn sâu hơn một tầng, đây là một cuộc chạy đua vũ trang thời đại trí tuệ nhân tạo: Ai có thể giữ chân người dùng trong cơn sốt này, người đó sẽ nắm giữ nhiều dữ liệu sử dụng thực tế về các nhiệm vụ dài hơn.
Thứ giá trị nhất, chính là dữ liệu sử dụng thực tế được tạo ra khi trí tuệ nhân tạo thay bạn làm việc hàng giờ đồng hồ. Hạn mức của ai lỏng hơn, người dùng và mức sử dụng của người đó càng nhiều, dữ liệu người đó nhận được cũng càng nhiều.
Và CFO của OpenAI, đã dùng thuật toán này lên đối thủ.
Theo thông tin OpenAI đưa ra, trên benchmark nhiệm vụ kỹ thuật dài hạn DeepSWE v1.1, GPT-5.6 Sol mở đến mức suy luận cao nhất đạt 72.7%, vượt Claude Fable 5 (69.9%); và ước tính chi phí API, thấp hơn đối thủ 36.2%.
Làm tốt hơn, còn rẻ hơn – đây chính là điều mà "mỗi đồng tiền mua được bao nhiêu công việc" muốn chứng minh. Đồng thời token đầu ra giảm 54%, chi phí API ước tính giảm 36.2%.
Thú vị là, Anthropic bị chỉ tên gần như cùng lúc làm một việc khác: gia hạn thêm một lần quyền truy cập trả phí cho Fable 5, tăng hạn mức tuần Claude Code thêm 50%, đều gia hạn đến 19/7.
Một bên dùng biểu đồ chứng minh mình kinh tế hơn, một bên trực tiếp mở to cửa cho bạn tự thử.
Điều này cũng giải thích, tại sao cả hai bên sẵn sàng chịu áp lực hệ thống, cũng phải cố gắng đẩy mức sử dụng lên cao. Bản thân việc sử dụng thực tế cường độ cao, chính là hào bảo vệ.
Tuy nhiên, cũng có người từ cơn sốt này ngửi thấy mùi vị khác.
Nhà kinh tế học Jeremy Nguyen bình luận "Codex và Claude Code reset hạn mức cùng ngày" rằng, có lẽ nhiều năm sau, chúng ta sẽ kể cho giới trẻ nghe về cuộc "đại chiến token trí tuệ nhân tạo" thời kỳ đầu này, kể về việc token năm đó được trợ cấp điên cuồng thế nào.
Anh ấy lật lại chuyện cũ thời bong bóng dot-com: lúc đó, có startup để bạn treo một thanh quảng cáo trên máy tính, mỗi tháng trả ngược cho bạn vài trăm đô.
Câu hỏi của anh ấy rất thực tế: Nếu cánh cửa như vậy chỉ có một lần, làm thế nào để tận dụng bây giờ, dùng Codex và Claude Code cho xứng đáng?
Trên đường đua này, Claude Code của Anthropic cùng kỳ có nhiều động thái, các trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp hướng tới tài chính, kỹ thuật đã ra mắt từ lâu.
Cuộc chiến trí tuệ nhân tạo của hai bên, mới chỉ vừa bắt đầu.
Vài giờ sau khi nhận lỗi
CFO đưa lên một cuốn sổ sách
Trùng hợp là, chính ngày Altman đăng bài, trên trang web chính thức của OpenAI cũng đăng một bài viết khác.
Tác giả không phải Altman, mà là CFO Sarah Friar.
Friar mở đầu nói, cô ấy nghe thấy các CFO ở khắp nơi hỏi cùng một câu: Làm thế nào để tiền đầu tư vào AI có giá trị hơn. Câu trả lời cô ấy đưa ra là một thước đo mới – Useful Intelligence per Dollar, mỗi đồng tiền mua được bao nhiêu trí tuệ hữu ích.
Trước đây đo lường thành công phần mềm, nhìn vào tỷ lệ chấp nhận: mua bao nhiêu chỗ ngồi, bao nhiêu người hoạt động, gia hạn bao nhiêu. Friar nói, AI cần một tiêu chí khắt khe hơn: nhìn vào việc hoàn thành được bao nhiêu công việc.
Cô ấy thậm chí trực tiếp phá vỡ ảo tưởng "đơn giá token": Giá token thấp nhất ≠ Chi phí kết quả thấp nhất.
Mô hình rẻ token thì rẻ, nhưng có thể phải thử nhiều lần hơn, tốn nhiều thời gian hơn, khiến người xem xét nhiều lần hơn; mô hình đắt tiền một lần là xong. Thứ thực sự cần tính, là tổng chi phí để hoàn thành một nhiệm vụ đạt chuẩn, thực sự cần tính là
Công thức toàn bộ chi phí = (Phí gọi mô hình + Tài nguyên tính toán + Thời gian xem xét thủ công + Số lần thử lại + Chi phí làm lại) ÷ Số nhiệm vụ thành công đạt chuẩn.
Thứ thực sự quyết định tỷ lệ giá trị/chi phí, không bao giờ là giá token đơn lẻ, mà là chi phí hoàn chỉnh cho một nhiệm vụ thành công.
Gia đình GPT-5.6 (Sol cao cấp, Terra cân bằng, Luna tốc độ cao giá thấp) chính được sinh ra vì điều này.
Một "hoàn thành" của đội hỗ trợ, là vấn đề khách hàng được giải quyết; "hoàn thành" của đội kỹ thuật, là thay đổi mã vượt qua kiểm thử; "hoàn thành" của đội pháp lý, là hợp đồng được xem xét xong và không sai sót.
Đọc đến đây, nhìn lại cuộc chiến hạn mức phía trước, mùi vị đã thay đổi.
OpenAI hủy giới hạn 5 giờ, liên tục reset hạn mức, Anthropic tăng hạn mức tuần Claude Code 50% – đây không chỉ là trợ cấp người dùng để tranh dữ liệu. Khi đơn vị tính toán chuyển từ "chỗ ngồi" và "token" thành "công việc hoàn thành", tặng hạn mức không còn là nhượng lợi, mà là thay đổi tiêu chí.
Ai khiến mọi người quen dùng "hoàn thành bao nhiêu việc" để tính toán trước, người đó sẽ định nghĩa lại thị trường này so sánh thế nào.
Năng lực giành lần sử dụng đầu tiên, độ tin cậy biến AI thành chính cách thức làm việc.
Cùng với sự tăng trưởng của mức sử dụng, mỗi đô la AI có đang tạo ra nhiều giá trị hơn cho bạn không?
Câu trả lời nằm trong bánh đà cơ sở hạ tầng tính toán: Cơ sở hạ tầng tốt hơn → Mô hình mạnh hơn → Sản phẩm tốt hơn → Mức chấp nhận cao hơn → Doanh thu nhiều hơn → Tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu và năng lực tính toán thế hệ tiếp theo.
Khi cùng một quy trình công việc theo thời gian, tốc độ tăng số nhiệm vụ thành công vượt quá tốc độ tăng tổng chi phí, và chất lượng không giảm mà tăng lên, thì "trí tuệ hữu ích mỗi đô la" đã đạt được lãi kép tích cực.
Hai hùng tranh giành
ai sẽ trở thành đồng nghiệp AI của bạn
Nếu đặt góc nhìn xa hơn, sẽ thấy rõ hơn.
Đầu năm, người ra tay trước là Anthropic. Claude Code một trận định thần trong giới nhà phát triển, tiếp theo Cowork đẩy trí tuệ nhân tạo từ lập trình viên đến người lao động tri thức thông thường, giành được thế chủ động trong mảng "văn phòng AI".
ChatGPT Work do OpenAI ra mắt ngày 9/7, hầu như đánh thẳng vào điểm bán của Cowork, tích hợp sẵn Codex, còn kèm theo mô hình mới nhất vừa ra mắt cùng ngày GPT-5.6 Sol.
Một câu "giúp tôi tạo một bảng theo dõi dự án", nó đưa ra một biểu đồ Gantt với 18 dự án, 29 việc cần làm: đây không phải trò chuyện, mà là giao việc.
Lần này thay đổi không phải tham số, mà là hình thái.
Trước đây dùng ChatGPT là bạn hỏi, nó trả lời; giờ bạn chỉ đưa ra một mục tiêu, phần còn lại nó tự làm: phân tách nhiệm vụ, điều chỉnh công cụ, xem file và ứng dụng của bạn, một mạch làm việc hàng giờ, cho đến khi thực sự hoàn thành công việc.
Một câu nói chính thức đã nói rõ định vị: ChatGPT không còn chỉ là cỗ máy trả lời câu hỏi, mà là đối tác giúp bạn xử lý công việc phức tạp.
OpenAI cũng dùng toàn bộ công ty làm thí nghiệm: hiện nay gần như 100% đội ngũ nội bộ, từ tài chính đến bán hàng, đều dùng ChatGPT Work và Codex để làm việc.
Ngoài ra, so với Anthropic, OpenAI trong tay còn có một lá bài ngắn hạn khó giải: phân phối.
Cowork phải để người dùng chủ động tải về một phiên bản desktop; còn việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào ChatGPT, nghĩa là hơn 900 triệu người dùng hoạt động hàng tuần mở ứng dụng quen thuộc nhất đó, đã đang dùng trí tuệ nhân tạo rồi.
Cách nói của chính Altman là, mức sử dụng sản phẩm agentic tăng 2.5 lần so với tuần trước. Đường cong này, chính là một trong những điểm tựa cho "năm tiếp theo mạnh nhất" của ông ấy.
Quay lại lời dự báo của Altman.
Điều ông ấy đặt cược có lẽ không phải một mô hình mới tên GPT-6, mà là một sự chuyển đổi hình thái triệt để hơn: để AI từ "trả lời câu hỏi", chính thức trở thành "thay bạn làm việc". Và cây thước của Friar, chính được chuẩn bị cho sự chuyển đổi này – khi AI bắt đầu làm việc, thước đo nó không còn là tham số, mà là hoàn thành bao nhiêu việc, tiêu bao nhiêu tiền.
Một người ở sân khấu phát biểu, một người ở hậu trường thay đổi sổ sách.
Thắng bại cuối cùng của cuộc cạnh tranh này, có lẽ không phụ thuộc vào mô hình của ai mạnh hơn, mà phụ thuộc vào ai thực sự sống trong quy trình công việc của mỗi người trước, trở thành "đồng nghiệp" AI của bạn.
Tài liệu tham khảo:
https://x.com/sama/status/2077817060068057493?s=20
https://x.com/JeremyNguyenPhD/status/2077719990116258162
Bài viết từ tài khoản công chúng WeChat "New Zhiyuan", tác giả: ASI Apocalypse, biên tập: Yuan Yu Aeneas
