CEO của Notion: Công ty AI nên là một 'Ban nhạc Jazz', còn tôi là 'Refounder'

marsbitXuất bản vào 2026-05-26Cập nhật gần nhất vào 2026-05-26

Tóm tắt

Giám đốc điều hành Notion Ivan Zhao chia sẻ trong podcast với Sequoia Capital về hành trình hai lần tái xây dựng công ty từ bờ vực thẳm. Lần đầu vào năm 2015, khi cạn vốn, ông và đồng sáng lập Simon quyết định sa thải toàn bộ nhân viên, chuyển đến Kyoto để làm lại từ đầu, và cuối cùng cho ra mắt Notion 1.0. Lần thứ hai là năm 2023, khi trải nghiệm GPT-4 thuyết phục ông chuyển hướng toàn bộ công ty 500 nhân sự sang AI, dẫn đến một giai đoạn khó khăn kéo dài trước khi đạt được thành công. Ông đưa ra công thức tuyển dụng mới: Nhân tài = Năng lực (Capability) × Gu thẩm mỹ (Taste) × Tính chủ động (Agency). Trong đó, Năng lực đang mất giá do AI, trong khi Gu thẩm mỹ (khả năng đưa ra phán đoán) và Tính chủ động (ý chí thúc đẩy công việc) mới là yếu tố khan hiếm. Notion áp dụng điều này bằng cách tuyển nhiều kỹ sư mới tốt nghiệp và thay đổi quy trình phỏng vấn cho vị trí sales, tập trung vào con người thực hơn là kinh nghiệm. Về cấu trúc tổ chức, Ivan Zhao mô tả Notion như một "ban nhạc jazz" linh hoạt, nơi mọi người có thể ứng biến, thay vì một "ban nhạc diễu hành" cứng nhắc. Điều này thể hiện qua: 1) Đội ngũ kỹ sư hình "tạ đòn" với các kỹ sư cấp cao đỉnh cao và cấp trẻ năng động, sử dụng AI Agent; 2) Loại bỏ vị trí CMO, tách marketing thành hai nhánh độc lập; 3) Thu nạp nhiều nhà sáng lập startup để họ dẫn dắt các lĩnh vực chuyên môn. Cuối cùng, Notion từ bỏ việc lập kế hoạch sản phẩm dài hạn. Thay vào đó, họ chỉ giữ kế hoạch tài chính bảo thủ làm "nhịp độ", còn chiến lược sản p...

Ivan Zhao, CEO của Notion, tuần trước đã đến Sequoia Capital để tham gia một tập podcast, chia sẻ về trải nghiệm hai lần công ty đứng trước bờ vực và hai lần ông xây dựng lại từ đầu. Giờ đây, ông đang sử dụng cùng một logic để 'tái cấu trúc' công ty nghìn người này, và tự gọi mình là 'Refounder':

Ông cho rằng AI đã biến khả năng kỹ thuật trở thành hàng hóa, thứ thực sự khan hiếm là Taste (gu thẩm mỹ/đánh giá) và Agency (tính chủ động), vì vậy tiêu chuẩn tuyển dụng phải thay đổi; công việc truyền tải thông tin và điều phối đang được AI tiếp quản, vì vậy cấu trúc tổ chức phải thay đổi; công nghệ thay đổi quá nhanh, bất kỳ kế hoạch nào dài hơn vài tuần đều có thể trở nên vô hiệu, cách thức lập kế hoạch cũng phải thay đổi. Enjoy!

01. Notion đã hai lần tái thiết như thế nào từ bờ vực sụp đổ

Năm 2015, Notion đã mất hai năm mà vẫn không tìm thấy PMF (Sản phẩm phù hợp thị trường). Tiền sắp cạn kiệt, Ivan và đồng sáng lập Simon đã đưa ra một quyết định mà hầu hết các nhà sáng lập không dám làm: sa thải tất cả mọi người, hai người chuyển đến Kyoto, và xây dựng lại từ đầu. Họ chuyển nhượng lại chỗ ở và văn phòng ở San Francisco, trong khoảng thời gian đó, Notion lần đầu tiên đạt được dòng tiền dương.

(Văn phòng đầu tiên của Notion tại San Francisco)

Sau khi đặt chân đến, cuộc sống trở nên cực kỳ đơn giản. Viết mã, ăn uống, rồi lại viết mã, lại ăn uống. Không có đội ngũ, không có quy trình, không có nguồn lực, chỉ có hai người và một ý tưởng. Trải nghiệm này giúp Ivan lần đầu tiên thực sự hiểu: điều thúc đẩy mọi việc xảy ra luôn phụ thuộc vào khả năng phán đoán và ý chí, nguồn lực dồi dào hay không chỉ là yếu tố thứ yếu. Một năm rưỡi sau, Notion 1.0 ra mắt.

(Nơi ở của Ivan và đồng sáng lập Simon tại Kyoto)

Lần thứ hai là năm 2023. Khi đội ngũ đang họp ngoài văn phòng ở Cancún, Ivan đã có được quyền truy cập sớm vào GPT-4. Trải nghiệm đó đối với ông là một cú sốc gần như gây chấn động, ông đánh giá ngay lập tức: điều này sẽ thay đổi tất cả, nếu không đặt cả công ty vào cuộc, thì việc gì làm tiếp theo cũng vô nghĩa. Vì vậy, ông đã thông báo khởi động lại trong một công ty quy mô 500 người, và tập trung toàn lực chuyển hướng sang AI.

Nhưng sau đó là gần một năm rưỡi khổ sở. Công nghệ mô hình chưa chín muồi, họ đã thử hầu hết mọi hướng đi, nhưng không có hướng nào thành công. Tăng trưởng đình trệ, tinh thần sa sút. Mãi cho đến khi các mô hình nền tảng thực sự trưởng thành, sản phẩm mới bắt đầu cất cánh, điểm bùng phát doanh thu và sức mạnh của sản phẩm AI gần như xuất hiện đồng thời.

Trong hai lần trải nghiệm này, điều thực sự phát huy tác dụng là khả năng phán đoán và ý chí kiên trì tiến lên trong sự bất định của ông, và đây cũng là điểm khởi đầu cho việc ông viết lại công ty sau này.

02. 'Khả năng' đang mất giá, nhưng doanh nghiệp vẫn trả phí bảo hiểm cho nó

Ivan đã đưa ra một công thức về nhân tài:

Talent = Capability × Taste × Agency (Nhân tài = Năng lực × Gu thẩm mỹ/Đánh giá × Tính chủ động).

Hiểu công thức này, then chốt nằm ở quá trình suy luận.

Tại sao Capability đang mất giá?

Trước khi Google xuất hiện, việc tiếp cận thông tin là nguồn lực khan hiếm, người có thể tra cứu thông tin có lợi thế cạnh tranh thực sự. Sau khi Google xuất hiện, lợi thế này biến mất, 'tôi có thể tìm thấy thông tin này' trở thành khả năng cơ bản. AI đang khiến điều tương tự xảy ra ở cấp độ sản xuất khả năng. Viết mã, viết nội dung, phân tích dữ liệu, những việc trước đây cần tích lũy nhiều năm mới làm tốt, giờ đây những sinh viên mới ra trường cùng với công cụ AI cũng có thể làm được ở mức khá. Tính khan hiếm của Capability đang bị nén lại một cách có hệ thống.

Nguyên văn lời của Ivan là: 'Những gì LLM làm được, giống như việc Google cho phép mọi người tiếp cận thông tin, nó cho phép mọi người trở thành người viết và lập trình viên khá tốt, ai cũng có Capability. Nhưng Taste vẫn quan trọng, đó là hệ thống giá trị của bạn, là thể hiện của việc bạn muốn mang lại điều gì cho thế giới; Agency cũng vậy, bạn nỗ lực đến mức nào, điều này doanh nghiệp không thể thay đổi. Vì vậy, hiện tại chúng tôi đang tối ưu hóa hai yếu tố sau.'

Tại sao Taste và Agency không bị san bằng?

Taste, là hệ thống giá trị của bạn, là khả năng đưa ra phán đoán khi không có câu trả lời chuẩn mực. Một sản phẩm nên đi theo hướng nào, một kiến trúc nên đánh đổi ra sao, AI có thể đưa ra gợi ý, nhưng việc phán đoán gợi ý nào là đúng, vẫn cần người có khả năng phán đoán thực sự để quyết định. Taste bắt nguồn từ thẩm mỹ và giá trị quan, trong ngắn hạn, dù nỗ lực cũng khó thay đổi nhiều.

Agency, là ý chí thúc đẩy sự việc xảy ra. Không chờ chỉ đạo vẫn tiến lên, gặp khó khăn không lùi bước, có thể thực sự hoàn thành một việc dang dở. Đây cũng là điều AI không thể cung cấp.

Trước đây tuyển người xem kinh nghiệm, sau này Thung lũng Silicon thịnh hành xem Slope (Độ dốc tăng trưởng), dùng tốc độ học tập thay thế cho tích lũy quá khứ. Nhưng Ivan nói hiện tại ngay cả Slope cũng không đủ, nó đo lường vẫn là tốc độ tiếp thu Capability, về bản chất vẫn đang xoay quanh một chiều đang mất giá. Taste và Agency hoàn toàn nằm trên một trục tọa độ khác, học nhanh hay chậm không dự đoán được chúng.

Hai hành động cụ thể trong tuyển dụng

Vị trí kỹ sư tuyển nhiều sinh viên mới ra trường, coi trọng không còn là kinh nghiệm quá khứ, mà là tính chủ động, sự tò mò và khả năng phán đoán; Vòng phỏng vấn đầu tiên cho vị trí Sales hủy bỏ hồ sơ, yêu cầu ứng viên trước hết phải làm ra một thứ gì đó, xem họ hiện tại có thể làm gì, có sẵn sàng chủ động làm không. Hai hành động này đều đang làm cùng một việc: thay thế 'bạn đã làm gì trong quá khứ' bằng 'bạn là người như thế nào hiện tại'.

Có thể suy nghĩ về vài câu hỏi: Lần cuối cùng quyết định tuyển một người, lý do thuyết phục là gì? Là ứng viên đã từng làm việc tương tự ở một công ty nào đó, là có nền tảng được bạn công nhận trong hồ sơ, hay quy mô dự án trước đây đủ lớn?

Đây đều là tín hiệu của Capability. Nếu không có một phương pháp đánh giá Taste và Agency, quy trình tuyển dụng của bạn rất có thể vẫn đang tối ưu hóa một chiều đang mất giá.

03. Trở thành một Ban nhạc Jazz linh hoạt

Ba năm trước, Notion nội bộ đã đặt ra một khẩu hiệu: Chúng ta phải trở thành một Ban nhạc Jazz, chứ không phải một Ban nhạc Hành khúc.

Sự khác biệt cơ bản giữa hai bên không nằm ở nhịp độ nhanh chậm, mà ở việc ai có thể ứng biến. Ban nhạc Hành khúc cần chỉ huy, mỗi nhạc công đi theo bản nhạc, sự đồng đều là mỹ đức; Ban nhạc Jazz có cấu trúc và sự ăn ý, nhưng mỗi người đều có thể ở bất kỳ thời điểm nào tiếp nhận người khác, ứng biến thúc đẩy. Người chỉ huy biến mất, cấu trúc không biến mất, vì cấu trúc đã được nội tại hóa trong mỗi người.

Ivan nói đây là cơ chế tự hiệu chỉnh của ông. Ông là người thuộc kiểu Ban nhạc Jazz, không thể chịu đựng cảm giác ủy thác mọi việc cho người khác, bản thân chỉ chịu trách nhiệm ra lệnh. Một khi đã suy nghĩ thấu đáo, ông bắt đầu tuyển dụng một cách có hệ thống những người cùng loại, xây dựng một công ty phù hợp với khí chất của mình.

Logic này thể hiện thành ba hành động cụ thể trong tổ chức.

Đội ngũ kỹ thuật hình 'tạ tay'

Đội ngũ kỹ thuật của Notion hiện tại có hình dạng một quả tạ tay: hai đầu lần lượt là Super Junior (Kỹ sư cấp cao siêu cấp) và Super Senior (Kỹ sư kỳ cựu siêu cấp), tầng giữa đang teo lại.

Trước đây giá trị của Senior Engineer là đa chiều, mã đáng tin cậy hơn, hiểu sâu hơn về hệ thống, có thể thúc đẩy độc lập các dự án phức tạp. Sau khi AI Coding Agent xuất hiện, phần lớn trong chuỗi giá trị này bắt đầu bị tiếp quản. Giá trị của Senior vì vậy được tập trung lại vào phần còn lại: phán đoán kiến trúc và cảm nhận phương hướng.

LLM hiện tại trong việc kiến trúc hệ thống vẫn còn rất yếu, các đề xuất đưa ra nhìn riêng lẻ có vẻ hợp lý, nhưng ghép lại trong hệ thống phức tạp thường gặp vấn đề, lúc này cần đến Taste, đây là điểm thực sự không thể thay thế của một số ít Senior đỉnh cao.

Sự kết hợp tối ưu mà Ivan mô tả đại khái như thế này: Một kiến trúc sư kỳ cựu đỉnh cao, dẫn dắt hai ba kỹ sư trẻ, mỗi người tự điều phối hai ba Coding Agent. Cấu trúc này so với một nhóm Senior mỗi người quản lý Agent riêng, sản lượng cao hơn, hiệu ứng nhân tố tốt hơn. Tầng giữa bị nén từ cả hai đầu, tầng thực thi được tiếp quản bởi Junior + Agent, tầng phán đoán chỉ có những Senior đỉnh cao thực sự có năng lực kiến trúc mới có thể giữ vững, giá trị của vị trí trung gian ngày càng không rõ ràng.

Giải thể tổ chức CMO

Notion hiện tại không có CMO. Marketing được chia thành hai đường hoạt động độc lập: một đường gần sản phẩm, kết nối trực tiếp với mạng xã hội, đi theo nhịp độ ra mắt sản phẩm; đường còn lại phục vụ bán hàng, tập trung vào tạo ra đầu mối và nhu cầu.

Lý do loại bỏ tầng điều phối trung gian rất đơn giản: Sau khi AI đảm nhận phần lớn công việc truyền tải thông tin và điều phối, việc để thông tin đi một vòng qua CMO rồi mới phân phối ra ngoài, tổn thất của vòng này đã quá đắt. Hai bên tự giải quyết việc của mình, ngược lại còn nhanh hơn.

Giới thiệu hàng chục doanh nhân khởi nghiệp

Notion thông qua việc mua lại đã đưa vào một lượng lớn những nhà sáng lập có kinh nghiệm khởi nghiệp, mỗi người chủ trì lĩnh vực mình quen thuộc nhất. Người phụ trách tính năng ghi chép cuộc họp, trước đây đã có một công ty khởi nghiệp chuyên về ghi chép cuộc họp; người phụ trách tìm kiếm doanh nghiệp, trước đây là người sáng lập sản phẩm tìm kiếm doanh nghiệp. Cung cấp cho họ nền tảng và nguồn lực tốt hơn, để họ tiếp tục làm việc mình giỏi nhất, bản thân điều đó đã là một logic giữ chân người.

Bản thân Ivan cũng là một 'Refounder', có thể nhảy vào bất kỳ lĩnh vực nào bất cứ lúc nào, cũng có thể hoàn toàn buông tay, cả hai bên đều không có mối đe dọa lãnh thổ. Đây là việc từ cấu thành nhân sự củng cố thuộc tính ban nhạc jazz của tổ chức, những người gia nhập vốn đã là những người có thể biểu diễn độc lập.

04. Việc lập kế hoạch sản phẩm, Notion đã từ bỏ rồi

Ivan chia việc lập kế hoạch thành hai việc bản chất khác nhau, xử lý bằng logic hoàn toàn khác nhau.

Kế hoạch tài chính ông cho rằng vẫn còn hữu ích, giống như tốc độ máy chạy bộ, bạn đặt ở mấy nấc, bạn biết mình đang chạy với tốc độ nào, con số đọc được này là thực. Notion trong tài chính có xu hướng bảo thủ đến trung lập, để lại đủ Buffer cho bản thân. Chi phí trong thời đại AI cũng trở thành biến số mới, chi phí Token sẽ tăng lên trực tiếp theo mức độ sử dụng sản phẩm, phải tính toán nghiêm túc đưa vào.

Chiến lược sản phẩm là chuyện khác.

Không có kế hoạch, thực sự không có, không phải sáu tháng, không phải ba tháng, mà là ứng biến từng tuần.

Phán đoán này trực tiếp đến từ bài học lần xây dựng lại thứ hai. Cuối năm 2022 Notion đã muốn làm sản phẩm AI Agent, đang thúc đẩy rất nghiêm túc. Một năm rưỡi gần như không có tiến triển, đội ngũ không phải không đủ cố gắng, mà là bản thân mô hình nền tảng vẫn chưa sẵn sàng. Bất kỳ kế hoạch sản phẩm nào ở giai đoạn đó đều trống rỗng, điều thực sự phát huy tác dụng là việc không ngừng ứng biến trong phạm vi công nghệ cho phép.

Bạn có thể lập kế hoạch chỉ có Tempo (Nhịp điệu), mục tiêu tài chính định nghĩa tốc độ máy chạy bộ; Melody (Giai điệu) là ứng biến, viết ngay theo tình hình thực tế của công nghệ và thị trường hàng tuần. Đây chính là lý do cốt lõi vì sao Ban nhạc Jazz phù hợp với hiện tại hơn Ban nhạc Hành khúc: Ban nhạc Hành khúc phải sắp xếp toàn bộ bản nhạc trước khi lên sân khấu, Ban nhạc Jazz ứng biến linh hoạt tại chỗ, không biết đoạn tiếp theo sẽ đi về đâu, nhưng có khả năng tiếp nhận nó trong hiện tại.

05. Công ty của bạn, ở tầng nào chưa bắt đầu viết lại

Khi được hỏi tổ chức sẽ phát triển như thế nào sau ba bốn năm nữa, Ivan không mô tả bất kỳ bản đồ công nghệ nào, mà trước tiên hỏi: Điều gì không thay đổi?

Câu trả lời của ông là bản chất con người. Con người vốn có tính phân cấp, phân công lao động có ý nghĩa, con người có sở thích và giá trị quan khác nhau, đây là những hằng số hàng nghìn năm. Trong hệ thống pháp luật cũng không có công ty tự trị, CEO và CFO vẫn phải ký tên chịu trách nhiệm. Những biến số không thay đổi này là điểm neo thiết kế tổ chức, AI thay đổi cách thức truyền tải thông tin và luân chuyển quyết định giữa những người này, còn bản thân bản chất con người thì không thể động chạm.

Nhưng trên điểm neo này, việc viết lại ở ba tầng đã và đang diễn ra. Đáng để tự hỏi ba câu hỏi nghiêm túc:

  • Quy trình tuyển dụng, vẫn chủ yếu tối ưu hóa Capability? Có một phương pháp đánh giá Taste, một phương pháp đánh giá Agency không?
  • Trong tổ chức của bạn, có bao nhiêu người có giá trị cốt lõi là truyền tải thông tin và thực hiện chỉ đạo? Áp lực cấu trúc mà những vị trí này phải đối mặt sẽ tiếp tục gia tăng cùng với sự trưởng thành của công cụ AI.
  • Kế hoạch sản phẩm của bạn, vẫn đang cố gắng sắp xếp bản nhạc sáu tháng trước? Đây không phải nói bản thân việc lập kế hoạch theo quý có vấn đề, mà là cách thức bạn sử dụng nó, là coi như một cam kết, hay như một tham chiếu sẽ được điều chỉnh hàng tuần?

Cuối cùng:

'Modern knowledge work is only about 150 years old. It's invented. It's not as old as fire or language. Why can't it be a new flavor of it?'

Công việc tri thức hiện đại mới chỉ bắt đầu khoảng 150 năm, là do con người phát minh, logic vận hành của công ty cũng do con người quyết định. Có thể được phát minh thì có thể được viết lại, Notion đã đang viết lại rồi, và sớm hơn hầu hết mọi người hai năm.

Câu hỏi Liên quan

QIvan Zhao, CEO của Notion, mô tả công ty AI nên giống như một ban nhạc kiểu gì, và ông tự gọi mình là gì?

AÔng mô tả công ty AI nên giống như một 'Jazz Band' (ban nhạc Jazz), và tự gọi mình là 'Refounder' (Người tái lập).

QTheo Ivan Zhao, công thức mới để đánh giá nhân tài trong kỷ nguyên AI là gì?

ACông thức mới là Talent = Capability × Taste × Agency (Nhân tài = Năng lực × Gu thẩm mỹ/Phán đoán × Khả năng chủ động). Ông nhấn mạnh Capability đang mất giá trị, trong khi Taste và Agency mới là yếu tố khan hiếm và quan trọng cần tối ưu.

QTại sao Notion lại có cấu trúc nhóm kỹ sư hình 'quả tạ' (dumbbell-shaped)?

ANhóm kỹ sư có hình 'quả tạ' với hai đầu là Super Junior (kỹ sư cấp cao siêu cấp) và Super Senior (kỹ sư cấp cao siêu cấp), tầng giữa đang thu hẹp. Lý do là AI Coding Agent có thể đảm nhận nhiều công việc của kỹ sư trung cấp. Super Junior + Agent có thể xử lý công việc thực thi, trong khi Super Senior cung cấp phán đoán kiến ​​trúc và định hướng mà AI chưa làm tốt.

QNotion đã thay đổi cách tiếp cận lập kế hoạch sản phẩm như thế nào?

ANotion gần như từ bỏ việc lập kế hoạch sản phẩm dài hạn. Thay vào đó, họ tập trung vào kế hoạch tài chính (đặt tốc độ/Tempo) và để chiến lược sản phẩm (giai điệu/Melody) được 'ứng biến' theo từng tuần dựa trên thực tế thị trường và công nghệ, giống như một ban nhạc Jazz.

QTheo bài viết, ba câu hỏi nào mà các công ty nên tự vấn để đánh giá xem họ đã bắt đầu 'viết lại' tổ chức cho kỷ nguyên AI chưa?

ABa câu hỏi là: 1. Quy trình tuyển dụng có còn chủ yếu tối ưu hóa cho Capability (Năng lực) không? Có phương pháp đánh giá Taste (Gu/Phán đoán) và Agency (Tính chủ động) không? 2. Trong tổ chức, bao nhiêu người có giá trị cốt lõi là truyền đạt thông tin và thực thi mệnh lệnh? Những vị trí này sẽ chịu áp lực cấu trúc ngày càng lớn. 3. Kế hoạch sản phẩm có còn cố gắng lập lịch trình cho sáu tháng tới không? Nó được sử dụng như một lời hứa hay một điểm tham chiếu có thể điều chỉnh hàng tuần?

Nội dung Liên quan

PA Hình ảnh | Một hình ảnh hiểu rõ các sự kiện Web3 đáng chú ý trong tháng 6

Bản tóm tắt sự kiện Web3 đáng chú ý tháng 6: Thị trường tiền mã hóa tháng 6 tập trung vào các yếu tố chính: dữ liệu kinh tế vĩ mô của Mỹ (như CPI, phi nông nghiệp), quyết định lãi suất từ Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FOMC), Ngân hàng Trung ương Châu Âu và Ngân hàng Nhật Bản, tiếp tục ảnh hưởng đến kỳ vọng thanh khoản và tâm lý thị trường. Một số dự án như SUI, ENA sẽ có đợt mở khóa token, cần lưu ý rủi ro tiềm ẩn. Về tin tức sản phẩm, Coinbase dự kiến ra mắt hợp đồng tương lai chỉ số chứng khoán, trong khi CME Group lên kế hoạch cho hợp đồng tương lai chỉ số tiền mã hóa Nasdaq. Tình trạng thanh lý dự án vẫn tiếp diễn, với các dịch vụ như trình duyệt Bitcoin Ordinals (Ord.io) ngừng hoạt động, người dùng cần chú ý đến việc rút và di chuyển tài sản. Các sự kiện công nghệ và truyền thống đáng chú ý khác bao gồm World Cup, Hội nghị Nhà phát triển Toàn cầu của Apple (WWDC26), SpaceX lên sàn chứng khoán, và thượng hội IPO của công ty robot Unitree. Tóm lại, tháng 6 hứa hẹn tiếp tục là giai đoạn thị trường tìm kiếm phương hướng mới dưới tác động của kỳ vọng thanh khoản, biến động chính sách và sự luân chuyển trong hệ sinh thái.

marsbit1 giờ trước

PA Hình ảnh | Một hình ảnh hiểu rõ các sự kiện Web3 đáng chú ý trong tháng 6

marsbit1 giờ trước

Alibaba 'Bán Hàng', ByteDance 'Luyện Công'

Tuần cuối tháng 5, hai sự kiện AI liền kề đã phơi bày hai cách tiếp cận khác biệt của các gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc. Alibaba tập trung vào tích hợp và thương mại hóa AI. Họ kết nối ứng dụng Qwen với Taobao, cho phép mua sắm và sử dụng các tính năng AI như thử đồ, so giá. Tổ chức được tái cấu trúc để tập trung vào AI, với động lực rõ ràng từ thị trường vốn. Doanh thu bên ngoài của Alibaba Cloud tăng 40%, cho thấy chiến lược "lắp AI vào quầy thu ngân" đang tạo ra dòng tiền. Tuy nhiên, cách tiếp cận thực dụng này có thể đi kèm rủi ro nếu có sự chênh lệch lớn về năng lực mô hình nền trong tương lai. Ngược lại, ByteDance theo đuổi giới hạn công nghệ thông qua bộ phận Seed. Họ đạt được thành tích đỉnh cao với mô hình tạo video Seedance 2.0 và đầu tư mạnh vào nghiên cứu cơ bản, thu hút nhân tài với các mục tiêu thuần túy học thuật. Ngân sách vốn (capex) của ByteDance được báo cáo là tăng vọt, lên tới 4700 tỷ NDT vào năm 2026, được tài trợ chủ yếu từ lợi nhuận. Lợi thế lớn của họ là không bị áp lực thị trường công khai, cho phép tập trung vào nghiên cứu dài hạn. Bài viết chỉ ra rằng sự khác biệt chiến lược này không chỉ là triết lý, mà chủ yếu bị chi phối bởi việc công ty có niêm yết hay không. Các công ty đại chúng như Alibaba chịu áp lực phải thể hiện kết quả tài chính ngắn hạn, dẫn đến chiến lược "bán AI". Các công ty chưa niêm yết như ByteDance có "sự xa xỉ" để "làm AI" và tập trung vào đột phá công nghệ. Tương lai của con đường nghiên cứu dài hạn tại ByteDance có thể được kiểm chứng nếu công ty này tiến hành IPO.

marsbit1 giờ trước

Alibaba 'Bán Hàng', ByteDance 'Luyện Công'

marsbit1 giờ trước

Tại sao nhiều AI Agent hơn không đồng nghĩa với năng suất cao hơn?

Biên tập viên: Khi AI Agent ngày càng rẻ và dễ gọi, phát triển phần mềm đang bước vào giai đoạn mới. Vấn đề không còn là có thể chạy nhiều Agent hơn hay không, mà là liệu con người có đủ sự chú ý để quản lý, đánh giá và hợp nhất đầu ra của chúng hay không. Bài viết giới thiệu khái niệm "thuế điều phối". Chi phí khởi chạy Agent rất thấp, chỉ cần một Prompt hoặc một cú nhấp chuột. Nhưng các bước tiếp theo mới thực sự đắt đỏ: kiểm tra kết quả, hiểu tác động đến kiến trúc hệ thống, xử lý xung đột giữa các Agent, và quyết định mã nào được đưa vào nhánh chính. Những công việc này không thể song song hóa đơn giản, mà vẫn phải quay về một tài nguyên tuần tự duy nhất: khả năng phán đoán của con người. Tác giả ví nhà phát triển như "GIL" trong hệ thống AI Agent - khóa luồng đơn hạn chế thông lượng cuối cùng của hệ thống đồng thời. Nhiều Agent có thể chạy cùng lúc, nhưng một khi bước vào giai đoạn đánh giá kiến trúc, xem xét mã và hợp nhất xung đột, chúng phải đi qua bộ não của nhà phát triển. Do đó, càng nhiều Agent không nhất thiết có nghĩa là sản lượng cao hơn, mà có thể chỉ làm cho hàng đợi công việc chờ xem xét dài hơn, khiến nhà phát triển mệt mỏi vì chuyển đổi ngữ cảnh liên tục. Điều dễ bị bỏ qua trong cơn sốt công cụ lập trình AI hiện nay là cảm giác hiệu quả không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với năng suất thực. Một bảng điều khiển đầy Agent đang chạy tạo ra ảo giác "năng suất cao", nhưng nếu nhà phát triển không thực sự hiểu, xem xét và tích hợp các thay đổi, hệ thống cuối cùng tích lũy có thể là nợ kỹ thuật và nợ nhận thức. Vì vậy, bài viết thảo luận về "cách thiết kế lại quy trình làm việc xoay quanh sự chú ý của con người". Trong thời đại Agent, năng lực then chốt không chỉ là biết đặt câu hỏi và phân công nhiệm vụ, mà là biết nhiệm vụ nào có thể giao cho máy móc xử lý song song, nhiệm vụ nào phải dành cho con người đánh giá; khi nào nên xem xét hàng loạt, khi nào nên dừng điều phối để tập trung lại vào một vấn đề cốt lõi. AI đang mở rộng khả năng xử lý đồng thời trong sản xuất phần mềm, nhưng sự chú ý của con người vẫn là tài nguyên khan hiếm và không thể nhân bản nhất trong hệ thống. Một quy trình làm việc với Agent thực sự trưởng thành không phải là ném mọi nhiệm vụ cho máy móc, mà là thiết kế kiến trúc sự chú ý của chính mình một cách cẩn thận, giống như thiết kế một hệ thống sản xuất.

marsbit2 giờ trước

Tại sao nhiều AI Agent hơn không đồng nghĩa với năng suất cao hơn?

marsbit2 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

**Tóm tắt tiếng Việt:** Năm 2026, tác giả Vương Kiến Thạc nhìn lại 20 dự đoán của mình về ChatGPT từ năm 2023, sử dụng AI (41 agent Opus 4.8) để đối chiếu với dữ liệu thực tế. **Kết quả chính:** Phần lớn các dự đoán về **cơ chế và xu hướng** là đúng: * **Đúng:** Kiến trúc RAG + tìm kiếm trở thành chuẩn để giảm ảo giác. LUI (Giao diện ngôn ngữ tự nhiên) tạo ra một "lục địa mới" cho tương tác máy tính. Mạng lưới agent với giao thức kết nối mới đang hình thành. Trung Quốc thu hẹp khoảng cách về mô hình lớn có thể sử dụng. ChatGPT không có ý thức, vượt qua bài kiểm tra Turing nhờ biểu diễn. Nó là bước tiến lớn nhưng chưa phải AGI, chưa gây ra làn sóng thất nghiệp hàng loạt. * **Sai/Sai một phần:** Dự đoán cụ thể **GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số** là sai hoàn toàn (thực tế ~1.8 nghìn tỷ). Nhận định **LLM không thể tự học toán** bị bác bỏ khi các mô hình giành huy chương IMO. **Giá trị sẽ thuộc về lớp ứng dụng** bị chứng minh ngược lại khi lợi nhuận khổng lồ thuộc về lớp nền tảng tính toán (như NVIDIA). **AI có thể né tránh vấn đề bản quyền** là sai, với các vụ kiện và khoản bồi thường lớn. Dự đoán **chi phí đào tạo mô hình lớn chỉ 5-10 tỷ USD** là quá thấp so với thực tế. **Bài học rút ra:** 1. **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể hay mức độ tuyệt đối.** 2. **Có xu hướng đánh giá quá cao tốc độ thay đổi trong ngắn hạn, nhưng lại đánh giá thấp mức độ thay đổi trong dài hạn.** 3. **Sai lầm tinh vi thường nằm ở "sự phân bố":** tổng thể đúng nhưng tác động không đồng đều (ví dụ: việc làm). 4. **Những phát biểu có giới hạn, thận trọng thường đứng vững theo thời gian.** 5. **Ba năm là chưa đủ để kết luận cho một số vấn đề sâu xa** (như ý thức máy móc, sự xuất hiện năng lực). Bài viết kết luận rằng việc nhìn đúng hướng đi lớn không quá khó, nhưng thừa nhận những sai lầm trong ước tính chi tiết, tốc độ và phân bố mới là điều đáng ghi nhớ cho những dự đoán trong tương lai.

marsbit9 giờ trước

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

marsbit9 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua BAND

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Band Protocol (BAND) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Band Protocol (BAND) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Band Protocol (BAND) của BạnSau khi mua Band Protocol (BAND), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Band Protocol (BAND)Giao dịch Band Protocol (BAND) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 131Xuất bản vào 2024.12.12Cập nhật vào 2025.03.21

Làm thế nào để Mua BAND

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của BAND (BAND) được trình bày dưới đây.

活动图片