Không lâu trước đây, một bài viết "Dự báo năm 2028" đã lan truyền chóng mặt trên mạng, bài viết chỉ ra rằng do sự tiến bộ của AI, năm 2028 sẽ có một làn sóng thất nghiệp lớn, công việc của nhiều người sẽ bị AI thay thế.
Bài viết vừa xuất hiện, cộng thêm tình hình Trung Đông, đã khiến thị trường chứng khoán Mỹ trong ngày hôm đó lao dốc. Sự việc này có thể nói là kỳ ảo, bởi bài viết đó nhìn là biết ngay do AI viết, nhưng dường như lại khớp với tâm lý sợ hãi về "AI mang lại đại thất nghiệp" của mọi người, nên đã gây ra ảnh hưởng lớn như vậy.
Mới đây, một thông tin được OpenAI tiết lộ đã khiến mọi người nhận ra, "Đại thất nghiệp 2028", có lẽ không phải là không có cơ sở.
Gần đây, nhà khoa học trưởng của OpenAI, Jakub Pachocki, trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với MIT Technology Review, đã nói một câu khiến người ta lạnh sống lưng — "Bắc Cực" của họ là xây dựng một hệ thống nghiên cứu đa tác tử hoàn toàn tự động trước năm 2028.
Vào tháng 9 năm nay, mục tiêu giai đoạn đầu sẽ được triển khai:
một "Thực tập sinh nghiên cứu AI tự chủ" có thể xử lý độc lập các vấn đề nghiên cứu cụ thể.
Đây không phải là một chỗ giữ chỗ trong lộ trình sản phẩm, cũng không phải là một lời nói khoa trương ngẫu nhiên của Altman trên X. Đây là OpenAI đang đặt cược toàn bộ nguồn lực công ty vào một hướng đi.
Ý nghĩa của "Bắc Cực"
Khi các công ty công nghệ nói "Bắc Cực", thường có nghĩa hai điều: một là những việc khác phải nhường đường cho nó, hai là trong nội bộ công ty đã đạt được sự đồng thuận.
Nhìn vào động thái của OpenAI trong hai tuần qua, đánh giá này về cơ bản là chính xác.
Ngày 19 tháng 3, OpenAI thông báo mua lại công ty công cụ dành cho nhà phát triển Astral, đội ngũ được sáp nhập vào bộ phận Codex; cùng thời điểm, công ty thông báo tích hợp ChatGPT, Codex và trình duyệt thành một "siêu ứng dụng" desktop thống nhất, do trưởng bộ phận ứng dụng Fidji Simo dẫn dắt, Greg Brockman hỗ trợ thúc đẩy cải cách tổ chức.
Kỷ nguyên sản phẩm phân mảnh tuyên bố kết thúc, OpenAI đang đẩy tất cả các quân bài về một hướng.
Và hướng đi này, chỉ về phía "để AI tự nghiên cứu".
Logic của Pachocki thực ra rất rõ ràng: mô hình suy luận, tác tử, khả năng giải thích, ba hướng công nghệ này ban đầu trong nội bộ OpenAI hoạt động riêng rẽ, giờ đây cần được tích hợp vào một mục tiêu — tạo ra nhà nghiên cứu AI có thể vận hành tự động trong thời gian dài ở trung tâm dữ liệu. Anh ấy nói, một khi việc này thành công, "Đây là thứ chúng ta thực sự dựa vào."
Cựu nhà nghiên cứu OpenAI Andrej Karpathy có cách nhìn nhận trực tiếp hơn — "Tất cả các phòng thí nghiệm tiên phong về mô hình ngôn ngữ lớn đều sẽ làm như vậy, đây là trận chiến BOSS cuối cùng." Anh ấy bổ sung một câu đáng để suy ngẫm: "Việc mở rộng quy mô tất nhiên sẽ phức tạp hơn, nhưng làm việc này chỉ là vấn đề kỹ thuật, nó sẽ thành công."
Hãy chú ý cách dùng từ của anh ấy: không phải là "có thể hay không", mà là "khi nào".
Anthropic đang hành động
Cùng ngày OpenAI công bố "Bắc Cực", Anthropic đã lặng lẽ ra mắt Claude Code Channels — một tính năng cho phép các nhà phát triển tương tác trực tiếp với phiên Claude Code đang chạy thông qua Telegram và Discord.
Xem riêng thì việc này rất nhỏ, nhưng đặt vào xu hướng tổng thể thì rất quan trọng.
Logic của Anthropic là: Thay vì nói với nhà phát triển AI có thể làm gì trong tương lai, chi bằng ngay bây giờ hãy để nó nhúng vào quy trình làm việc thực tế của họ. Telegram và Discord không phải là bài báo học thuật, mà là nơi lập trình viên làm việc hàng ngày. Để Claude Code sống ở đây, có nghĩa là nó từ "công cụ" đã trở thành "đồng nghiệp".
Phản ứng trong cộng đồng đã xác nhận đánh giá này.
Có người dùng trực tiếp nói: "Claude thông qua bản cập nhật này đã giết chết OpenClaw, bạn không cần mua một chiếc Mac Mini nữa." Ý nghĩa đằng sau câu nói này là, cải tiến cơ sở hạ tầng của Anthropic đã khiến các giải pháp mã nguồn mở mất đi lợi thế về chi phí.
Mà nhìn từ dòng thời gian vĩ mô hơn, tốc độ lặp lại của Anthropic trên Claude Code quả thật đáng kinh ngạc. Chỉ trong vài tuần ngắn ngủi, nó đã hợp nhất khả năng xử lý văn bản, tích hợp hàng nghìn kỹ năng MCP và khả năng sửa lỗi tự động. Trong khi OpenAI đang củng cố Codex thông qua việc mua lại Astral, thì Anthropic đã đưa Claude Code thẳng vào cửa sổ trò chuyện của nhà phát triển.
Hai công ty đều đang hướng đến cùng một điểm kết thúc, nhưng lộ trình lại hoàn toàn khác biệt — OpenAI đang làm "Nhà nghiên cứu tự động hoàn toàn vào năm 2028", Anthropic đang làm "Công cụ tác tử có thể dùng ngay hôm nay".
Vấn đề nan giải thực sự
Tuy nhiên, có một chi tiết không thể bỏ qua.
Pachocki trong cuộc phỏng vấn đã làm một việc rất hiếm thấy — anh ấy chủ động nói về thách thức về an toàn và khả năng kiểm soát, và nói khá thẳng thắn.
Anh ấy nói, ý tưởng của họ là sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn khác để "giám sát ghi chú của nhà nghiên cứu AI", bắt giữ hành vi xấu trước khi nó xảy ra vấn đề. Nhưng ngay sau đó anh ấy thừa nhận: "Mức độ hiểu biết về mô hình ngôn ngữ lớn, không đủ để chúng tôi hoàn toàn kiểm soát chúng, để thực sự nói 'vấn đề này đã được giải quyết', vẫn cần rất nhiều thời gian."
Nhà khoa học trưởng của một công ty nói "chúng tôi chưa có khả năng kiểm soát hoàn toàn", đồng thời tuyên bố sẽ giao hệ thống nghiên cứu AI tự động hoàn toàn vào năm 2028, hai việc này đặt cạnh nhau, đáng để mọi người suy nghĩ nghiêm túc.
Đây không phải là hạ thấp, mà là để hiểu độ khó thực sự của việc này. Việc Pachocki có thể nói ra câu này, bản thân nó đã nói lên rằng nội bộ OpenAI có nhận thức tỉnh táo về sự khó khăn của con đường này.
Về mặt kỹ thuật, có một "vòng lặp Karpathy" được các nhà nghiên cứu tổng kết đáng để tham khảo — một khuôn khổ nghiên cứu AI tự động hóa thành công cần ba yếu tố: một tác tử có quyền sửa đổi tập tin đơn lẻ, một chỉ số duy nhất có thể kiểm tra khách quan, một giới hạn thời gian thí nghiệm cố định.
Bộ khuôn khổ này đã bắt đầu tạo ra kết quả trong môi trường thực tế. CEO Shopify Tobias Lütke đã công khai chia sẻ một trường hợp: anh ấy để tác tử autoresearch chạy vào ban đêm, sáng hôm sau, tác tử đã chạy 37 thí nghiệm, nâng cao hiệu suất mô hình lên 19%.
Từ khái niệm đến triển khai, con đường này ngắn hơn tưởng tượng.
Tương lai với phí đăng ký 20000 USD
Dự án "Bắc Cực" không chỉ là lợi thế về kỹ thuật, mà còn là nước bài thắng thua về thương mại.
Một con số của Paul Roetzer khiến người ta muốn xem đi xem lại: ông viện dẫn dự báo nội bộ của OpenAI, đến năm 2029, riêng ngành kinh doanh tác tử có thể mang lại doanh thu hàng năm 29 tỷ USD, bao gồm "Đại lý tri thức" với phí hàng tháng 2000 USD và "Đại lý nghiên cứu" với phí hàng tháng 20000 USD.
Nhóm con số này nói rõ, "Nhà nghiên cứu AI" không bao giờ chỉ là một mục tiêu kỹ thuật, nó là một lộ trình doanh thu.
"Đại lý nghiên cứu" với phí hàng tháng 20000 USD, quy đổi ra, là một phần nhỏ so với mức lương hàng năm của một nhà nghiên cứu kỳ cựu, nhưng nó có thể làm việc 24 giờ không ngừng nghỉ, đồng thời chạy 37 thí nghiệm. Đây không phải là thay thế một người cụ thể nào, mà là định nghĩa lại bản thân "năng suất nghiên cứu" là gì.
Điều này khiến tôi nhớ đến câu nói của Karpathy — "Đây là trận chiến BOSS cuối cùng". BOSS mà anh ấy nói, không phải là đối thủ cạnh tranh, mà là chính trần nhà năng lực của AI.
Một khi AI có thể tự chủ thúc đẩy nghiên cứu khoa học, tốc độ tiến bộ của AI, sẽ không còn bị giới hạn bởi số lượng và thời gian làm việc của nhà nghiên cứu con người.
Pachocki cũng nói ý tương tự, chỉ là diễn đạt một cách kìm chế hơn — "Một khi hệ thống có thể vận hành tự động trong thời gian dài ở trung tâm dữ liệu, đây là thứ chúng ta thực sự dựa vào."
Thực tập sinh nghiên cứu AI vào tháng 9 năm 2026, không phải là điểm kết thúc, mà là một khởi đầu quan trọng.
