Ngày 8/7, SpaceXAI, được đổi tên từ xAI ngày 6/7, tung ra Grok 4.5 với nhiều cải tiến, đặc biệt ở khả năng lập trình – một trong những yếu tố mà Grok còn hạn chế. AI mới tận dụng sức mạnh từ công cụ Cursor của Anysphere – công ty đạt thỏa thuận sáp nhập vào SpaceX với giá 60 tỷ USD hồi tháng 5.
SpaceXAI cho biết bản 4.5 được huấn luyện trên hàng chục nghìn GPU Nvidia GB300 với siêu máy tính Colossus ở Memphis (Mỹ), tập trung vào lọc dữ liệu tỉ mỉ, loại bỏ dữ liệu trùng lặp và chấm điểm chất lượng. Đại diện Anysphere cho biết cũng tham gia sâu vào quá trình huấn luyện.
Điểm mạnh của Grok 4.5 không nằm ở yếu tố tốt nhất nhưng giá rẻ, ít nhất so với các sản phẩm phương Tây, theo Decrypt. Grok 4.5 có giá 2 USD cho một triệu token đầu vào và 6 USD cho một triệu token đầu ra. Trong khi đó. Claude Opus 4.8, sản phẩm chủ lực của Anthropic, có giá 5 và 25 USD tương ứng, còn GPT 5.6 Sol của OpenAI là 5 và 30 USD.
Token là đơn vị cơ bản của AI. Token đầu vào là văn bản, mã hoặc dữ liệu khác được gửi đến mô hình AI, trong khi token đầu ra là văn bản hoặc code tạo ra để phản hồi. Giống như phát video trực tuyến tiêu tốn megabyte, việc yêu cầu chatbot AI viết bài luận, gỡ lỗi mã hoặc tạo hình ảnh cũng tiêu tốn token.
Theo Business Insider, trên mạng xã hội X, Musk đăng và phản hồi ít nhất 20 bài viết liên quan đến Grok 4.5 sau khi ra mắt. Ông thừa nhận AI mới chỉ ngang sức mạnh so với thế hệ cũ của đối thủ, chẳng hạn Opus 4.7 ra hồi tháng 4.
“Đánh giá nội bộ là Grok 4.5 xấp xỉ Opus 4.7, nhưng nhanh hơn hẳn. Sự kết hợp giữa khả năng, tốc độ và chi phí là điều làm cho mô hình có tính cạnh tranh”, Musk viết. “Chúng tôi đang hoàn thiện vòng lặp về tính hữu ích thực tế, không phải bài kiểm tra chuẩn. Bằng chứng là, các kỹ sư thâm niên tại Tesla và SpaceX ghi nhận Grok 4.5 thực sự hữu ích. Và đó mới là điều thực sự quan trọng”.
SpaceXAI cũng công bố bốn kết quả kiểm tra hiệu năng Grok 4.5. DeepSWE 1.1, công cụ đo lường mức độ đáng tin cậy của AI trong khắc phục lỗi phần mềm thực tế, ghi nhận Grok 4.5 đạt 53%, đứng sau Claude Opus 4.8 với 59% và GPT 5.5 với 67%. Claude Fable 5 của Anthropic dẫn đầu bảng xếp hạng với 70%.
Còn trên SWE Bench Pro, công cụ đo hiệu năng và đánh giá khả năng giải quyết các bài toán kỹ thuật phần mềm, lại chấm Grok 4.5 đạt 64,7%, trong khi GPT 5.5 là 58,6%. Hai AI của Anthropic là Opus 4.8 và Fable 5 vẫn dẫn đầu với 69,2% và 80,4% tương ứng.
Tuy nhiên, khả năng sử dụng token trên mô hình của SpaceXAI được cho là hiệu quả hơn, khi Grok 4.5 dùng trung bình 15.954 token đầu ra để hoàn thành mỗi công việc, còn Opus 4.8 đã tốn 67.020 token, gấp 4,2 lần. Theo giới chuyên gia, ngay cả khi đạt điểm thấp trong các bài kiểm tra chất lượng, việc tiêu tốn ít token và hiệu quả sử dụng cao hơn cho phép người dùng thực hiện nhiều lần lặp hơn nhưng không phải cần quá nhiều chi phí.
Grok 4.5 hiện có mặt thông qua công cụ lập trình AI của SpaceXAI, Grok Build, trong Cursor ở dạng API. Tuy nhiên, sản phẩm chưa triển khai tại thị trường châu Âu cho đến giữa tháng.
Cùng ngày 8/7, OpenAI cho biết sẽ công bố GPT-5.6 vào 9/7 sau thời gian trì hoãn do yêu cầu đánh giá an toàn của chính phủ Mỹ, bao gồm mô hình chủ lực Sol dành cho những tác vụ đòi hỏi khả năng suy luận chuyên sâu, lập trình, an ninh mạng, sinh học và quy trình tác nhân; mô hình tầm trung Terra dành cho “tác vụ khối lượng lớn”; và Luna cho các yêu cầu “nhanh với giá cả phải chăng”, chủ yếu sử dụng hàng ngày.
Trước khi GPT-5.6 được phân phối rộng rãi, OpenAI tung ra GPT-Live, AI với khả năng “nghe và nói thời gian thực” nhằm thay thế ChatGPT Voice. Điểm khác biệt lớn nhất của GPT-Live là khả năng nghe và nói đồng thời (full-duplex), cho phép AI phản hồi ngay khi người dùng đang nói, xử lý ngắt lời tự nhiên và duy trì cuộc hội thoại giống giao tiếp giữa hai người hơn.
Ngoài hội thoại tự nhiên hơn, GPT-Live còn hỗ trợ dịch trực tiếp theo thời gian thực, gồm hai phiên bản GPT-Live-1 và GPT-Live-1 mini. Trong đó, GPT-Live-1 cung cấp cho người dùng trả phí (Go, Plus và Pro), còn GPT-Live-1 mini dành cho người dùng miễn phí.
Một số thống kê gần đây cho thấy các công ty AI đang ra mắt mô hình với tốc độ chưa từng có. Peter Assentorp, lập trình viên kiêm nhà thiết kế đến từ Đan Mạch, người đã xây dựng phần mềm chuyên theo dõi sự phát triển của AI có tên AIReleaseTracker, cho biết chu kỳ phát hành mô hình lớn hàng tháng đã tăng gấp bốn lần trong giai đoạn 2023-2025, từ mức 18 lên 69. Tính từ đầu năm đến cuối tháng 6, các doanh nghiệp AI lớn đã phát hành thêm 30 mô hình hoặc phiên bản mới.
Ngày 4/6, Trung tâm dịch vụ dữ liệu và trí tuệ nhân tạo Viettel (Viettel AI) cho biết VT-Super-120B-A12B "do đội ngũ kỹ sư Việt trực tiếp huấn luyện, tinh chỉnh và tối ưu cho tiếng Việt".
Mô hình được xây dựng trên kiến trúc mở Nvidia Nemotron 3 Super, với quy mô 120 tỷ tham số. Theo đại diện Trung tâm, nhờ khả năng xử lý ngữ cảnh dài của kiến trúc Nvidia Nemotron, VT-Super-120B-A12B có thể duy trì mạch thông tin xuyên suốt giữa nhiều tài liệu, quy trình và hội thoại phức tạp trong cùng một tác vụ.
Trong các mô hình ngôn ngữ lớn, "tham số" (parameter) để chỉ các giá trị mà mô hình học được trong quá trình huấn luyện nhằm nhận diện quy luật trong dữ liệu, từ đó đưa ra dự đoán hoặc phản hồi. Tham số càng cao tức quy mô của mô hình càng lớn, có khả năng biểu diễn những mối quan hệ phức tạp, nhưng đồng thời cũng đòi hỏi nhiều dữ liệu, năng lực tính toán và chi phí vận hành hơn. Mô hình của Việt Nam thường từ vài tỷ đến vài chục tỷ tham số, trong khi các mô hình tiên tiến nhất của OpenAI, Google có thể có hàng nghìn tỷ tham số.
Tuy nhiên, lượng tham số lớn không đồng nghĩa chất lượng luôn tốt hơn, bởi hiệu quả còn phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện, kiến trúc mô hình và cách tối ưu. Trong bảng xếp hạng đánh giá năng lực VLMU, một bản tinh chỉnh dựa trên VT-Super-120B-A12B hiện đạt điểm số trung bình 85,47, đứng thứ ba trong số các mô hình tại Việt Nam, trong đó mạnh nhất ở phần xếp hạng về STEM với hơn 89 điểm.
Viettel AI cho biết qua các bài kiểm tra, mô hình của họ đạt hiệu suất "trong nhóm dẫn đầu" về độ chính xác so với các mô hình cùng quy mô. "Đây là kết quả huấn luyện trên dữ liệu bản địa và tối ưu cho các bài toán nghiệp vụ trong nước", đại diện Trung tâm nói.
Mô hình này được đánh giá đã tăng cường năng lực xử lý tiếng Việt mà không làm suy giảm hiệu năng tiếng Anh của mô hình gốc, đồng thời hạn chế hiện tượng quên kiến thức cũ, vấn đề thường gặp trong quá trình huấn luyện và tinh chỉnh. Theo nhà phát triển, việc này quan trọng với các bài toán đặc thù tại Việt Nam, nơi nhiều quy định và quy trình có thể thay đổi tùy theo loại hồ sơ, hoặc bối cảnh thực thi cụ thể.
Viettel AI cũng cho biết đang xây dựng quy trình huấn luyện LLM dựa trên các nguồn dữ liệu mang tính bản địa như dữ liệu hành chính, nghiệp vụ doanh nghiệp, hội thoại thực tế và hệ thống văn bản chuyên ngành tại Việt Nam. Quá trình này bao gồm nhiều giai đoạn, như tiếp tục tiền huấn luyện (continued pre-training) mở rộng năng lực ngôn ngữ và tri thức tiếng Việt trên kho dữ liệu quy mô lớn; tinh chỉnh có giám sát (supervised fine-tuning) nhằm cải thiện khả năng suy luận, sau đó là học tăng cường (reinforcement learning) để nâng cao độ chính xác trong phản hồi và khả năng xử lý nghiệp vụ.
"Làm chủ LLM tiếng Việt là bước đi cốt lõi để hình thành các giải pháp AI chủ quyền có khả năng đồng hành thực sự cùng các tổ chức, doanh nghiệp Việt Nam", ông Nguyễn Mạnh Quý, Giám đốc Viettel AI, nhận định.
Bà Shilpa Kolhatkar, Giám đốc AI Nations của Nvidia, đánh giá việc phát triển mô hình ngôn ngữ lớn tiếng Việt sẽ góp phần phổ cập khả năng tiếp cận trí tuệ nhân tạo trên quy mô lớn tại Việt Nam, đồng thời chuyển hóa ngôn ngữ và dữ liệu bản địa thành những giá trị ứng dụng thực tiễn cho cơ quan chính phủ và doanh nghiệp.
Viettel AI cho biết đang phát triển nền tảng AI Agent cho người Việt với khả năng tự thực hiện chuỗi tác vụ trong cùng một không gian làm việc. Trong đó, Trợ lý AI Pháp luật là một trong những ứng dụng đầu tiên, được kỳ vọng sở hữu khả năng hỗ trợ phân tích hồ sơ, đối chiếu quy định, tổng hợp dữ liệu và đề xuất giải pháp xử lý theo bài toán cụ thể của người dùng, với chất lượng được nâng cao so với các phiên bản trước đây.
Chiều 17/4, TP HCM giới thiệu Quỹ đầu tư mạo hiểm với pháp nhân vận hành là Công ty Cổ phần Quỹ Đầu tư mạo hiểm TP HCM (HCM VIF JSC). Đây là quỹ đầu tư mạo hiểm đầu tiên trên cả nước được thiết kế riêng, hỗ trợ và đồng hành cùng các startup từ giai đoạn ươm mầm đến khi tăng trưởng.
Quỹ hoạt động dưới hình thức công ty cổ phần theo Luật Doanh nghiệp, đảm bảo sự minh bạch, tính tự chủ trong quản trị và ra quyết định đầu tư.
Vốn điều lệ ban đầu 500 tỷ đồng, trong đó ngân sách góp 40%, tương đương 200 tỷ đồng; phần còn lại huy động từ các nhà đầu tư tư nhân, doanh nghiệp và tổ chức tài chính, gồm Vingroup (60 tỷ đồng), Sovico (100 tỷ đồng), Becamex (50 tỷ đồng), VinaCapital và Sunwah mỗi đơn vị góp 25 tỷ đồng, các tập đoàn góp 10 tỷ đồng gồm VNG, CT Group, FPT, Hoa Sen.
Trong số các nhà đầu tư ngoài nhà nước, nhiều đơn vị do Bí thư Thành ủy TP HCM Trần Lưu Quang trực tiếp kêu gọi tại buổi gặp mặt cộng đồng doanh nghiệp khoa học công nghệ diễn ra cuối năm ngoái. Mục tiêu đặt ra là các doanh nghiệp lớn, quỹ đầu tư tham gia cùng thành phố nâng đỡ, hỗ trợ các startup, để thành phố thêm nhiều "kỳ lân".
TP HCM đặt mục tiêu đến năm 2035, tổng vốn điều lệ của Quỹ lên 5.000 tỷ đồng, trong đó tư nhân giữ tỷ lệ vốn góp 60%.
Quỹ ưu tiên đầu tư vào doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo, doanh nghiệp khoa học và công nghệ, doanh nghiệp công nghiệp công nghệ số có tiềm năng tăng trưởng nhanh.
Các lĩnh vực trọng tâm được chọn đầu tư gồm trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, công nghệ vi mạch bán dẫn, công nghệ sinh học, công nghệ xanh, tự động hóa và robot... cùng với các giải pháp kinh tế số, kinh tế tuần hoàn và các giải pháp chuyển đổi số phù hợp với định hướng phát triển bền vững của thành phố.
Theo ông Lâm Đình Thắng, Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP HCM, quỹ đầu tư mạo hiểm là mô hình tài chính hoàn toàn mới ở địa phương, cho phép nguồn vốn nhà nước được "chấp nhận rủi ro có kiểm soát", qua đó huy động và dẫn dắt hiệu quả các nguồn lực xã hội đồng hành cùng hệ sinh thái khởi nghiệp sáng tạo của thành phố.
Đại diện nhà đầu tư, ông Hoàng Đức Trung, Giám đốc Quỹ đầu tư VinaCapital Ventures, được giao phụ trách điều hành Quỹ Đầu tư mạo hiểm TP HCM, nói mục tiêu của quỹ là mỗi đồng vốn bỏ ra sẽ trở thành một "nam châm" thu hút thêm từ ba đến năm đồng vốn từ các quỹ đầu tư tư nhân và quốc tế. Nguồn vốn này tập trung vào những hạt giống khởi nghiệp xuất sắc trong các lĩnh vực công nghệ lõi, giải pháp xanh và chuyển đổi số.
Quỹ sẽ tập trung vào các vòng gọi vốn Series A và B - giai đoạn mà nhiều startup Việt Nam khát vốn để bứt phá. Quỹ không chỉ cung cấp nguồn vốn tài chính mà còn đồng hành về quản trị, kết nối mạng lưới chuyên gia và nhà đầu tư, hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh và mở rộng thị trường trong nước cũng như quốc tế.
TP HCM là địa phương tập trung cộng đồng doanh nghiệp khởi nghiệp đông nhất cả nước và là nơi đặt trụ sở của nhiều tập đoàn công nghệ lớn. Tuy nhiên, hệ sinh thái vẫn thiếu vắng các quỹ đầu tư mạo hiểm địa phương vận hành theo cơ chế thị trường để đóng vai trò "vốn mồi", dẫn dắt dòng vốn xã hội.
Phát biểu tại lễ ra mắt, ông Nguyễn Mạnh Cường, Phó chủ tịch UBND TP HCM, cam kết tiếp tục đồng hành, tạo mọi điều kiện thuận lợi để quỹ vận hành theo nguyên tắc thị trường, minh bạch, hiệu quả, thu hút các nguồn lực xã hội cho hệ sinh thái khởi nghiệp sáng tạo.
Một nghiên cứu vừa được các nhà bảo mật tại Đại học công nghệ Graz (Áo) công bố, vạch trần một phương thức tấn công tinh vi mang tên FROST. Công nghệ này cho phép tin tặc lợi dụng ổ cứng thể rắn (SSD) để rình mò thói quen lướt mạng của nạn nhân từ xa mà không cần cài đặt mã gốc lên hệ thống.
Theo đó, chỉ cần người dùng sở hữu ổ SSD và vô tình truy cập vào một trang web chứa mã độc, lỗ hổng sẽ lập tức được kích hoạt. Điểm đáng sợ là phương thức này sử dụng một API có sẵn trên hầu hết trình duyệt hiện nay để biến ổ cứng của nạn nhân thành công cụ gián điệp.
Về mặt kỹ thuật, mã độc của FROST sẽ chiếm quyền điều khiển Hệ thống tệp riêng tư gốc (OPFS) nhằm tạo ra một phân vùng cô lập lớn. Do ổ SSD có hiệu suất đầu vào/đầu ra cao và độ trễ thấp, mọi hoạt động lướt web của bạn sẽ tạo ra các đỉnh độ trễ đặc trưng riêng. Đoạn mã JavaScript độc hại sẽ đo lường các mốc thời gian này, rồi nạp dữ liệu vào một mạng thần kinh nhân tạo tích chập (CNN). Hệ thống có thể nhận diện chính xác các trang web đã truy cập với tỷ lệ thành công 89% trên Windows và 96% đối với máy Mac.
Dù FROST hiện mới dừng lại ở mức nghiên cứu thử nghiệm và chưa bị khai thác ngoài thực tế, người dùng vẫn cần nâng cao cảnh giác. Dấu hiệu dễ nhận biết nhất khi bị tấn công là ổ cứng bỗng dưng bốc hơi hàng trăm Gigabyte dung lượng một cách bất thường.
Để tự bảo vệ, bạn có thể dựa vào các chương trình duyệt web đã được loại bỏ hoàn toàn cấu trúc API này. Hoặc một giải pháp khác là tiến hành tinh chỉnh hệ thống máy tính để luôn hiển thị hộp thoại yêu cầu cấp quyền trước khi tạo các tệp OPFS mới.
