Tại sao Google có thể đã âm thầm rời khỏi cuộc đua AI để nhường chỗ cho OpenAI và Anthropic

Google không còn cạnh tranh đến cùng với OpenAI và Anthropic trong cuộc đua AI nữa. Hai đối thủ này muốn phát triển AI có khả năng tự nâng cấp chính nó, còn Google hướng đến AI hiểu được thế giới thực.

Sự khác biệt này khá dễ bỏ qua vì Google vẫn đang liên tục ra mắt các mô hình AI và vẫn kiếm tiền đều đặn. Tuy nhiên, bản phát hành mới nhất của hãng lại chỉ xếp thứ 10 trên một bảng xếp hạng độc lập.

Những điều Google đã và chưa nói về cuộc đua AI

Ngày 21/07/2024, Google đã giới thiệu Gemini 3.6 Flash. Lần này, điểm nhấn là tốc độ và chi phí thấp, chứ không nhấn mạnh vào sức mạnh vượt trội.

We’re rolling out three new models to make AI agents faster, smarter, and cheaper at scale:🔵 Gemini 3.6 Flash: It uses fewer tokens than 3.5 Flash to deliver higher quality work at the exact same cost.🔵 Gemini 3.5 Flash-Lite: A fast, cost-effective option for everyday tasks… pic.twitter.com/SP1eU3FCW5

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) July 21, 2026

Theo dõi chúng tôi trên X để cập nhật tin tức mới nhất ngay khi sự kiện diễn ra

Theo blog của Google, mô hình mới tạo ra ít hơn 17% token so với phiên bản trước đó. Token là các đơn vị nhỏ của đoạn văn bản mà AI tạo ra. Ít token hơn đồng nghĩa với việc câu trả lời sẽ có chi phí rẻ hơn.

Tuy nhiên, sức mạnh lại là chuyện khác. Một đánh giá trên chỉ số Artificial Analysis đã xếp mô hình này ở vị trí thứ 10, trong khi các phòng thí nghiệm lớn khác đều xếp trên Google.

Google không đứng yên tại chỗ. Hãng đã bắt đầu quá trình huấn luyện lớn nhất từ trước đến nay cho Gemini 4. Bản Gemini 3.5 Pro – mô hình lớn hơn – vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm cùng các đối tác.

Sundar Pichai lại hướng tới một mục tiêu khác. Ông cho biết bản đồ phát triển AI của Google sẽ gắn liền với các agent cá nhân hóa thay vì chỉ cố đạt vị trí cao trên các bảng xếp hạng.

Tuy vậy, các nhà đầu tư lại tỏ ra không mấy yên tâm. Cổ phiếu Alphabet giảm 6% trong tháng 06/2024 sau khi hai nhà nghiên cứu cấp cao chuyển sang công ty đối thủ.

Bên trong “canh bạc” thế giới thật của DeepMind

World model là loại AI học cách các sự vật vật lý hoạt động: như trọng lực, chuyển động, mối liên hệ nguyên nhân – kết quả… AI này sẽ dự đoán điều gì xảy ra tiếp theo trong một căn phòng, chứ không chỉ là đoán từ tiếp theo trong câu.

Ngay trên website của DeepMind cũng thể hiện rõ điều đó: Genie 3 và Gemini Robotics được xếp vào nhóm world models và embodied AI – tức AI có thể điều khiển máy móc thực sự.

Vào tháng 05/2024, phòng thí nghiệm này mở rộng Project Genie đến Street View. Họ còn giới thiệu SIMA 2 – agent học hỏi bằng cách “chơi” bên trong những thế giới 3D ảo.

Trong khi đó, OpenAI và Anthropic lại tập trung phát triển recursive self-improvement, hay còn gọi ngắn gọn là RSI.

Nói cách đơn giản, đó là AI đủ thông minh để tự xây dựng phiên bản tốt hơn của chính nó. Sau đó, phiên bản mới lại tiếp tục tạo ra phiên bản kế tiếp còn mạnh mẽ hơn nữa.

Tác giả Alberto Romero cho rằng chính Google đã chủ động rời khỏi cuộc đua này.

“Hassabis đang đặt cược vào hướng đi khác: các world model. Những mô hình có thể hiểu và mô phỏng thế giới thực, chứ không chỉ dự đoán token tiếp theo,” Alberto Romero viết trong một phân tích gần đây.

Nhưng thực tế, Google chưa bao giờ công khai nói như vậy. Demis Hassabis – người đứng đầu Google DeepMind – cũng chưa từng tuyên bố loại trừ hướng phát triển RSI trước công chúng.

Tại sao một nhà sáng lập đối thủ nhận định DeepMind là một “kẻ ngoại lệ”?

Nhận định sắc bén nhất lại đến từ một đối thủ, từ vài tháng trước.

Jack Clark là đồng sáng lập Anthropic. Ngày 04/05/2024, ông đã đăng một bài phân tích về tương lai của AI.

Jack Clark cho rằng có 60% khả năng AI sẽ tự nghiên cứu và phát triển vào cuối năm 2028. Còn xác suất tới năm 2027 là 30%.

Sau đó, ông đặt câu hỏi: phòng lab nào đang thật sự đẩy mạnh mục tiêu này? Theo Clark, DeepMind là “cẩn trọng nhất trong ba ông lớn.” “Cẩn trọng” ở đây nghĩa là dè dặt hơn.

Bằng chứng được lấy ngay từ DeepMind. Clark dẫn lại bài công bố về an toàn AI năm 2025 do đồng sáng lập Shane Legg đồng tác giả.

Anthropic lại “liều lĩnh” hơn hẳn. Trong một nghiên cứu về recursive self-improvement, hãng báo cáo rằng đến tháng 05/2026 Claude đã tự viết hơn 80% lượng mã code được đem ra sử dụng.

Trước tháng 02/2025, con số này gần như bằng 0.

Anthropic cũng đã ghi nhận quá trình AI xây dựng AI mới tốt hơn. Trên một bài kiểm tra tốc độ, mô hình của họ đạt mức tăng trưởng 52 lần trong tháng 04/2026, trong khi một năm trước chỉ là 2.9 lần.

Một kỹ sư giỏi phải mất từ 4-8 tiếng mới có thể thực hiện mức tăng trưởng gấp 4 lần cho cùng một nhiệm vụ.

I've spent the past few weeks reading 100s of public data sources about AI development. I now believe that recursive self-improvement has a 60% chance of happening by the end of 2028. In other words, AI systems might soon be capable of building themselves.

— Jack Clark (@jackclarkSF) May 4, 2026

Tại sao có thể Google chưa hề rời bỏ cuộc đua AI?

Có hai điểm thực tế “phản bác” lại nhận định này:

• Google dẫn đầu các bài kiểm tra gần nhất trong việc đánh giá kỹ năng nghiên cứu AI.

MLE-Bench yêu cầu một mô hình tự xây dựng hệ thống machine learning. Vào tháng 02/2024, Gemini 3 ghi được 64.4%. Khi đó, đây là kết quả cao nhất. Đến tháng 07/2024, Google đưa 3.6 Flash lên mức 63.9%.

Thông thường, những phòng lab đã rời khỏi một lĩnh vực sẽ ít khi đứng đầu bảng xếp hạng của lĩnh vực đó.

• Google vẫn đang hoạt động mạnh mẽ trên thị trường.

Ông Pichai chia sẻ với các nhà đầu tư rằng ứng dụng Gemini hiện có 950 triệu người dùng hàng tháng. Tháng này, Google đã không tham gia liên minh AI mở của NVIDIA. OpenAI và Anthropic cũng vậy.

Google có đủ kiên nhẫn để chờ đợi?

Lý do để kiên nhẫn rất đơn giản. Quảng cáo tìm kiếm mang lại nguồn thu lớn nên DeepMind có thể phát triển chậm rãi, không cần vội vàng.

Tuy nhiên, báo cáo tài chính của chính Alphabet đang cho thấy “tấm đệm” tài chính này ngày càng mỏng hơn.

Doanh thu trong quý 06/2024 đạt 119.8 tỷ USD, tăng 24% so với cùng kỳ năm trước, theo kết quả công bố ngày 22/07/2024. Riêng mảng tìm kiếm đã mang về 63.3 tỷ USD.

Nhưng chi tiêu cũng tăng mạnh. Chỉ trong ba tháng, Alphabet đầu tư 44.9 tỷ USD cho trung tâm dữ liệu và thiết bị, gấp đôi so với cùng kỳ năm trước.

Kết quả là, dòng tiền tự do âm 5.86 tỷ USD. Dòng tiền tự do là số tiền còn lại sau khi đã thanh toán hết chi phí xây dựng và đầu tư.

Con số này vẫn dương 10.1 tỷ USD vào tháng 03/2024 và dương 24.6 tỷ USD vào tháng 12/2023.

Tháng 06/2024, Alphabet bù đắp khoản thiếu hụt này bằng việc bán 49.6 tỷ USD cổ phiếu mới và vay thêm 20.3 tỷ USD.

Nợ dài hạn đã tăng gấp đôi chỉ trong 6 tháng, từ 46.5 tỷ USD lên 98.2 tỷ USD.

Mục chi “nghiên cứu AI chung” ghi nhận lỗ 5.79 tỷ USD, tăng lên từ 3.37 tỷ USD. Sự kiên nhẫn lúc này đang trở nên rất đắt đỏ.

Các điểm cần chú ý trong 30 ngày tới

• Xem liệu Gemini 3.5 Pro có được ra mắt và kết quả xếp hạng ra sao
• Liệu DeepMind có công bố kết quả world-model liên quan đến Gemini 4 không?
• Dòng tiền của Alphabet trong tháng 09/2024 có chuyển sang trạng thái dương trở lại?
• Ông Hassabis có trả lời trực tiếp câu hỏi về khả năng tự cải tiến không?

Gemini 4 mới là bài kiểm tra thực sự. Nếu các world-model phát huy hiệu quả ở những nơi các agent code bị hạn chế, tốc độ phát triển chậm rãi sẽ được xem là sự lựa chọn khôn ngoan chứ không phải do e ngại.

Báo cáo tài chính kỳ tiếp theo sẽ hé lộ Alphabet có thể “chịu lỗ” vì AI được bao lâu nữa.