Kiến tạo độ thông minh dồi dào

Cơ sở hạ tầng AI không có giá trị chỉ vì quy mô lớn. Giá trị của nó nằm ở những điều nó biến thành hiện thực: độ thông minh mạnh mẽ hơn, đến được với nhiều người hơn và có chi phí thấp hơn.

Đó là cách tôi nhìn nhận sự dồi dào. Điều này vừa được thể hiện trong sứ mệnh của chúng tôi—đảm bảo trí tuệ nhân tạo tổng hợp mang lại lợi ích cho toàn nhân loại—vừa là một phần của động lực kinh tế thúc đẩy hoạt động kinh doanh.

Khi chi phí của độ thông minh hữu ích giảm xuống, nhiều công việc hơn sẽ trở nên đáng để thực hiện. Khi các mô hình trở nên mạnh mẽ hơn, công việc đó sẽ tạo ra nhiều giá trị hơn. Khi mức độ ứng dụng tăng lên, chúng tôi có thêm doanh thu, phản hồi thực tế và khả năng nắm bắt nhu cầu để tiếp tục đầu tư vào thế hệ nghiên cứu và cơ sở hạ tầng tiếp theo.

Độ thông minh tốt hơn thúc đẩy việc ứng dụng rộng rãi hơn. Việc ứng dụng rộng rãi hơn tạo điều kiện cho đầu tư nhiều hơn. Đầu tư nhiều hơn giúp cải thiện độ thông minh và hiệu quả. Đó là chu trình chúng tôi đang xây dựng.

Thông báo giá gần đây của chúng tôi cho thấy chu trình này nhanh chóng mang lại lợi ích cho khách hàng như thế nào. Hôm qua, chúng tôi đã giảm 80% giá GPT‑5.6 Luna và 20% giá GPT‑5.6 Terra. Luna hiện có giá 0,20 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 1,20 USD cho mỗi triệu token đầu ra; mức giá tương ứng của Terra là 2 USD và 12 USD.

Đối với GPT‑5.6 Sol, Chế độ nhanh cho tốc độ cao gấp 2,5 lần so với xử lý tiêu chuẩn với mức giá gấp đôi mà không làm thay đổi độ thông minh.

Đây không đơn thuần là những thay đổi trong bảng giá. Những thay đổi này mở rộng phạm vi công việc có thể triển khai trên thực tế và giúp khách hàng linh hoạt hơn khi cân bằng độ thông minh, tốc độ, độ tin cậy và chi phí.

Câu hỏi đúng không phải là mô hình nào phù hợp với tác vụ nào. Câu hỏi đúng là kết quả mong muốn đòi hỏi độ thông minh ở mức nào, cần độ thông minh đó nhanh đến đâu và chi phí hợp lý để đạt được kết quả là bao nhiêu. Điểm cân bằng đó có thể thay đổi nhiều lần ngay trong cùng một quy trình làm việc.

Khách hàng không mua token chỉ để sở hữu token. Họ muốn vấn đề hỗ trợ được giải quyết, phần mềm được phát hành, hợp đồng được rà soát hoặc câu hỏi khoa học được giải đáp. Thước đo phù hợp là chi phí để đạt được kết quả thành công, bao gồm thời gian, số lần thử lại, công sức giám sát và sai sót phát sinh trong quá trình đó.

Xét cho cùng, một mô hình mạnh hơn có thể hoàn thành công việc chính xác và hiệu quả với chi phí thấp hơn một mô hình rẻ hơn nhưng đòi hỏi nhiều lần thử hoặc sự can thiệp đáng kể của con người. Ngược lại, một mô hình có chi phí thấp hơn có thể mở rộng đáng kể khả năng tiếp cận nếu đáp ứng cùng tiêu chuẩn chất lượng. Cơ hội nằm ở việc áp dụng mức độ thông minh hữu ích cao nhất với mức giá phù hợp.

Để mang lại giá trị đó, chỉ xây thêm trung tâm dữ liệu là chưa đủ. Cần nâng cao hiệu suất của từng đơn vị điện toán.

Công trình kỹ thuật gần đây của chúng tôi minh họa rõ điều đó. Khi phối hợp với các nhóm kỹ thuật, GPT‑5.6 Sol đã giúp tối ưu hóa phần mềm sản xuất dùng để phục vụ các mô hình, qua đó giảm 20% tổng chi phí phục vụ từ đầu đến cuối. Mô hình cũng giúp cải thiện kỹ thuật giải mã suy đoán, qua đó tăng hơn 15% hiệu quả tạo token.

Một điều cũng quan trọng không kém là hiệu quả không chỉ do mô hình quyết định. Hệ thống bao quanh mô hình cũng rất quan trọng. Cơ chế định tuyến tốt hơn giúp phần cứng luôn được khai thác hiệu quả. Quản lý ngữ cảnh thông minh hơn giúp các tác tử tránh lặp lại công việc. Công cụ mạnh hơn và thiết kế sản phẩm tốt hơn giúp giảm số bước cần thiết để hoàn thành một tác vụ.

Trong một phân tích điểm chuẩn gần đây, những cải tiến về khả năng duy trì suy luận và quản lý ngữ cảnh đã nâng điểm của GPT‑5.6 Sol trên bộ tác vụ ARC-AGI-3 công khai từ 13,3% lên 38,3%, đồng thời sử dụng số token đầu ra ít hơn sáu lần. Mô hình không thay đổi. Chính hệ thống bao quanh mô hình đã thay đổi.

Những cải tiến này cộng hưởng với nhau. Các mô hình mạnh mẽ hơn giúp đội ngũ của chúng tôi tìm ra những cách nâng cao hiệu quả mới. Những cải tiến về hiệu quả đó giúp giảm chi phí phục vụ khách hàng và mở rộng phạm vi công việc mà chúng tôi có thể hỗ trợ bằng cùng một cơ sở hạ tầng. Đến lượt mình, điều đó giúp thế hệ độ thông minh tiếp theo trở nên dễ tiếp cận hơn.

Lợi thế của việc phát triển đồng bộ từ cơ sở hạ tầng, mô hình, nền tảng đến sản phẩm không chỉ nằm ở chỗ chúng tôi hiện diện trong từng lớp. Quan trọng hơn, mỗi lớp đều giúp các lớp còn lại trở nên tốt hơn.

Việc sử dụng sản phẩm trong thực tế cho chúng tôi biết khách hàng tìm thấy giá trị ở đâu và gặp trở ngại ở điểm nào. Phản hồi đó giúp định hướng hoạt động nghiên cứu của chúng tôi. Những tiến bộ trong nghiên cứu giúp củng cố sản phẩm và giảm chi phí cung cấp sản phẩm. Nhu cầu đối với ChatGPT, ChatGPT Công việc, Codex và API giúp chúng tôi đưa ra quyết định tốt hơn về nơi cần bổ sung năng lực.

Quy mô của quá trình học hỏi đó rất quan trọng. Các mô hình của chúng tôi hiện phục vụ hơn một tỷ người dùng đang hoạt động và hơn hai triệu doanh nghiệp. Khi ngày càng tin tưởng vào công nghệ, mọi người sử dụng công nghệ đó chuyên sâu hơn. Sáu tháng sau khi đăng ký, mỗi ngày người dùng gửi nhiều hơn khoảng 50% số tin nhắn và sử dụng ChatGPT cho số loại công việc nhiều gần gấp đôi. ChatGPT Công việc đang thay đổi ý nghĩa của việc trở thành lao động tri thức: không chỉ trả lời câu hỏi mà còn hoàn thành những công việc phức tạp gồm nhiều bước—chuyển từ “hỏi” sang “làm”. Trên toàn OpenAI, công việc mang tính tác tử thông qua Codex hiện chiếm 99,8% số token đầu ra hằng tuần; trong đó, bộ phận Tài chính là một trong những nhóm đã đưa công cụ tác tử thành phần cốt lõi trong cách làm việc.

Trong các tổ chức, xu hướng cũng tương tự. Một công ty có thể bắt đầu với một nhóm hoặc một quy trình làm việc. Khi chất lượng và hiệu quả kinh tế được cải thiện, việc ứng dụng sẽ lan rộng sang nhiều bộ phận và AI trở thành một phần trong cách doanh nghiệp vận hành.

Điều đó tạo nên một vòng phản hồi có giá trị giữa nhu cầu, cải tiến sản phẩm, hiệu quả và hoạch định cơ sở hạ tầng. Điều này không đòi hỏi chúng tôi phải sở hữu mọi tài sản hay tự xây dựng mọi thành phần. Chúng tôi có thể tự sở hữu, hợp tác hoặc mua, tùy theo phương án nào phục vụ khách hàng tốt nhất và hợp lý nhất về mặt kinh tế. Điều quan trọng là điều phối toàn hệ thống và học hỏi từ mọi phần trong đó.

Cơ sở hạ tầng AI phải được hoạch định trước nhiều năm, trong khi mô hình, sản phẩm và nhu cầu của khách hàng thay đổi nhanh hơn nhiều. Sự chênh lệch đó khiến tính kỷ luật trở nên thiết yếu.

Chúng tôi đưa ra quyết định đầu tư dựa trên bằng chứng: mức tăng trưởng người dùng và khối lượng công việc, cam kết của doanh nghiệp, mức sử dụng API, hiệu suất khai thác, doanh thu cùng tiến bộ về năng lực và hiệu quả của mô hình. Các cột mốc kỹ thuật và thương mại giúp xác định thời điểm dự án chuyển sang giai đoạn tiếp theo. Các quan hệ đối tác dài hạn tập hợp nguồn tài chính, cơ sở hạ tầng và chuyên môn vận hành cần thiết để triển khai trên quy mô lớn.

Doanh thu sản phẩm, vốn tư nhân và quan hệ đối tác thương mại đóng những vai trò khác nhau trong việc hỗ trợ tăng trưởng đó. Mục tiêu không phải là xây dựng nhiều cơ sở hạ tầng nhất. Mục tiêu là triển khai đúng năng lực, vào đúng thời điểm, để đáp ứng nhu cầu đáng tin cậy.

Với tôi, những câu hỏi then chốt rất rõ ràng: Năng lực mới có thể đi vào hoạt động hiệu quả nhanh đến đâu? Năng lực đó được sử dụng hiệu quả đến mức nào? Năng lực đó đáp ứng nhu cầu nào của khách hàng? Tiến bộ kỹ thuật có thể giảm chi phí cung cấp độ thông minh hữu ích nhanh đến đâu?

Những câu hỏi đó gắn kết tham vọng dài hạn với kỷ luật vận hành.

Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu. Những hệ thống có năng lực cao hơn sẽ hoàn thành các dự án dài hơn, phối hợp nhiều công cụ và đảm nhiệm nhiều công việc hơn từ khi hình thành ý tưởng đến lúc tạo ra thành phẩm. Các cá nhân và doanh nghiệp nhỏ sẽ có được những năng lực trước đây chỉ dành cho các tổ chức lớn hơn nhiều. Các doanh nghiệp sẽ ứng dụng độ thông minh rộng rãi hơn trong hoạt động của mình.

Mục tiêu của chúng tôi không chỉ là có thêm năng lực điện toán, mô hình lớn hơn hay giá token thấp hơn. Mục tiêu là đưa độ thông minh hữu ích đến gần hơn với mọi người.

Đó chính là sự dồi dào: độ thông minh ngày càng mạnh mẽ, dễ tiếp cận về chi phí và mang lại nhiều giá trị hơn cho người sử dụng. Chúng tôi sẽ đo lường tiến bộ dựa trên lượng công việc hữu ích mà độ thông minh đó có thể tạo ra, hiệu quả cung cấp và mức độ phổ biến rộng rãi của những lợi ích mà nó mang lại.