Anh cùng 3 “bộ não” hàng đầu của Google — Jeff Dean, Sanjay Ghemawat và Oriol Vinyals — quyết định rời tập đoàn để thành lập Discovery Loop, tạo một bước ngoặt quan trọng của ngành trí tuệ nhân tạo (AI) và nghiên cứu khoa học.

Đặc biệt, đây là mô hình CÔNG TY VÌ LỢI ÍCH CỘNG ĐỒNG (PUBLIC BENEFIT CORPORATION - PBC). Và cũng đặc biệt nữa là dù chia tách khỏi Google, dự án nhận được sự hậu thuẫn tài chính lớn từ chính Alphabet (công ty mẹ Google) cùng các quỹ đầu tư hàng đầu như Khosla Ventures, Radical Ventures, Kleiner Perkins và Lightspeed.

Đội ngũ sáng lập quy tụ những nhân vật kiệt xuất bậc nhất lịch sử công nghệ:
- Jeff Dean (CEO): Cựu Giám đốc Khoa học của Google, kiến trúc sư trưởng nền tảng hạ tầng phân tán (MapReduce, BigTable) và Google Brain.
- Sanjay Ghemawat: Kỹ sư cấp cao bậc nhất (Senior Fellow) tại Google, chuyên gia hệ thống phân tán hàng đầu thế giới.
- Oriol Vinyals: Cựu Giám đốc Nghiên cứu tại Google DeepMind, tác giả của các mô hình đột phá như AlphaStar và đóng góp cho Google Translate.
- TS Lê Viết Quốc: Đồng sáng lập Google Brain, nhà khoa học tiên phong về học sâu (Deep Learning) và học máy tự động (AutoML).

VỀ SỨ MỆNH & MÔ HÌNH GIẢI PHÁP CỦA DISCOVERY LOOP:

Mục tiêu cốt lõi của Discovery Loop là tự động hóa toàn bộ vòng lặp nghiên cứu khoa học, kỹ thuật và máy học.

Giải quyết điểm nghẽn "Vòng lặp thử nghiệm" (Experimental Loop): Quy trình nghiên cứu truyền thống (Đề xuất giả thuyết → Thí nghiệm → Đánh giá → Tinh chỉnh) hiện tốn quá nhiều thời gian và công sức thủ công của con người.

Song song hóa quy mô lớn: Discovery Loop sử dụng hạ tầng tính toán quy mô khổng lồ kết hợp với các mô hình AI tự chủ (Agentic AI) để thực hiện hàng nghìn thí nghiệm song song cùng lúc. Tự cải thiện đệ quy (Recursive Self-Improvement): Xây dựng các hệ thống AI có khả năng tự thiết kế, đánh giá và tối ưu hóa chính các mô hình AI thế hệ tiếp theo mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người.

Đây là sự kết hợp hoàn hảo giữa "Hạ tầng siêu máy tính" và "Mô hình AI": Điểm mạnh nhất của đội ngũ này là sự giao thoa giữa thiết kế hệ thống tính toán phân tán đại quy mô (Jeff Dean, Sanjay Ghemawat) và phát triển thuật toán AI tiên tiến (Lê Viết Quốc, Oriol Vinyals). Đây là hai trụ cột bắt buộc để hiện thực hóa việc cho AI chạy hàng triệu thí nghiệm phức tạp cùng lúc. Giới khoa học và kinh doanh ở Silicon Valley dự đoán sẽ phát sinh:

- Chuyển dịch trọng tâm từ "AI tạo sinh" sang "AI cho Khám phá Khoa học" (AI for Science): Giai đoạn AI phục vụ sáng tạo nội dung hay trò chuyện (Chatbot) đang dần tiến tới mốc bão hòa. Thế giới công nghệ bắt đầu tập trung vào bài toán cốt lõi hơn: Dùng AI tăng tốc tìm ra chất liệu mới, thuốc chữa bệnh, công thức toán học và giải pháp năng lượng.

- Mô hình hợp tác kiểu mới của Big Tech: Việc Alphabet đầu tư vào Discovery Loop thay vì giữ chân nhân sự cho thấy xu hướng: Big Tech sẵn sàng nhượng bộ để các "ngôi sao" thành lập startup bên ngoài nhằm duy trì sự linh hoạt của mô hình khởi nghiệp, nhưng vẫn giữ quyền lợi kinh tế và truy cập vào công nghệ thông qua tư cách nhà đầu tư.

- Biểu tượng cảm hứng của cộng đồng trí thức Việt: Sự đóng góp của TS Lê Viết Quốc ở vị trí đồng sáng lập một tổ chức mang tầm vóc định hình tương lai công nghệ toàn cầu khẳng định vị thế của trí tuệ Việt Nam trên bản đồ AI thế giới.

Từ đó mà DỰ BÁO CÁC THAY ĐỔI TRONG TƯƠNG LAI

1/Rút ngắn chu kỳ phát minh khoa học từ "Thập kỷ" xuống còn "Tháng": Khi AI tự thực hiện kiểm thử và phân tích dữ liệu thí nghiệm 24/7 với quy mô hàng nghìn luồng song song, thời gian phát triển công nghệ mới trong y khoa, khoa học vật liệu, bán dẫn và năng lượng tái tạo sẽ được đẩy nhanh với tốc độ chưa từng có.

2/ Kỷ nguyên của AI Agent tự chủ nghiên cứu (Autonomous AI Researcher): Tương lai gần sẽ xuất hiện các "nhà khoa học AI" có khả năng đọc toàn bộ tài liệu nghiên cứu hiện có của nhân loại, tự đưa ra giả thuyết mới, lập trình/thí nghiệm và tự viết báo cáo khoa học. Con người sẽ chuyển sang vai trò định hướng chiến lược và kiểm duyệt đạo đức.

3/Sự tái cấu trúc cục diện nghiên cứu AI: Sự rời đi của 4 trụ cột buộc Google phải điều chỉnh cấu trúc nhân sự cấp cao tại Google DeepMind (Demis Hassabis tập trung vào vai trò Chủ tịch và Giám đốc Khoa học Alphabet, nhường quyền điều hành cho Koray Kavukcuoglu). Điều này có thể kích hoạt một làn sóng "chảy máu xám" tiếp theo từ các tập đoàn lớn sang các startup tập trung chuyên sâu.

4/ Chuẩn mực mới về "AI tự nâng cấp" (Self-improving AI): Nếu Discovery Loop thành công trong việc tạo ra vòng lặp AI tự tối ưu hóa mã nguồn và mô hình của chính nó, tốc độ phát triển của AI sẽ vượt xa quy luật Moore, tạo ra khoảng cách công nghệ rất lớn giữa các bên sở hữu công nghệ vòng lặp này và phần còn lại.

ĐÔI DÒNG VỀ LÊ VIẾT QUỐC - ANH CÓ NHỮNG HOẠT ĐỘNG HƯỚNG VỀ VIỆT NAM.

Cộng đồng người Việt sống ở Silicon Valley không ai là không biết TS Lê Viết Quốc. Anh sinh năm 1982, tại huyện Hương Thủy, Thừa Thiên-Huế, nơi chưa có điện khi anh sinh ra.

Anh nổi tiếng vì Seq2seq, Doc2vec, Thuật toán tìm kiếm kiến trúc mạng neural tối ưu (NAS) và Hệ thống dịch máy của Google. Năm 2011, khi còn là nghiên cứu sinh, Lê Viết Quốc đã cùng thầy mình Andrew Ng, Jeff Dean và Greg Corrado đồng sáng lập dự án Google Brain - bộ não AI của Google.

Là cha đẻ của những nền tảng AI hiện đại, sau khi chính thức gia nhập Google năm 2013, anh liên tiếp tạo ra những phát minh nền tảng.

Dù sống và làm việc tại Mỹ, Lê Viết Quốc luôn hướng về quê hương. Đầu năm 2017, anh nhận lời tham gia Hội đồng Tín thác Đại học Fulbright Việt Nam.

Tháng 3/2025, tại Hội nghị Quốc tế về Trí tuệ Nhân tạo và Bán dẫn AISC 2025 ở Hà Nội, anh chia sẻ quan điểm tâm huyết: Việt Nam không nên chạy theo làm mô hình AI lớn như ChatGPT hay DeepSeek, mà nên tập trung vào đổi mới sáng tạo và ứng dụng AI để giải quyết những bài toán thực tế của đất nước.

Từ cậu bé ở làng quê không có điện đến nhà khoa học đứng sau những công nghệ AI thay đổi cuộc sống của hàng tỷ người, câu chuyện của Lê Viết Quốc là minh chứng rằng: đam mê đọc sách, tư duy dám hỏi "tại sao" và sự kiên trì có thể đưa trí tuệ Việt vươn tới đỉnh cao thế giới.

*(Bài viết có kiểm tra thông tin bằng AI)