Cách phát triển thành một công ty kỹ thuật AI

• AI không còn là công nghệ của tương lai mà đã là công nghệ cốt lõi của hiện tại, và doanh nghiệp cần tái định nghĩa hoạt động kinh doanh xoay quanh nó
• Vercel tận dụng thế mạnh sẵn có để hiện thực hóa việc tích hợp AI một cách tự nhiên bằng các công cụ như AI SDK và v0
• Cách phát triển AI truyền thống (Software 1.0) đang sụp đổ, và kỷ nguyên AI nơi ai cũng có thể nhanh chóng tạo MVP và cải tiến đã mở ra
• Dữ liệu độc quyền, vòng lặp phản hồi nhanh, chuyên môn theo lĩnh vực là những yếu tố cốt lõi giúp startup cạnh tranh với Big Tech
• AI không nên thay thế lập trình viên mà phải hoạt động như công cụ khuếch đại năng lực của lập trình viên
• Phát triển AI có thể tiếp cận với doanh nghiệp ở mọi quy mô thông qua cách tiếp cận lặp lại: bắt đầu đơn giản rồi tối ưu dần

---

Cách tiến tới một công ty lấy AI làm trung tâm – chiến lược theo Vercel

Tốc độ đổi mới của AI còn nhanh hơn cả cuộc cách mạng smartphone

• Smartphone mất nhiều năm để phổ cập, nhưng AI được đại chúng tiếp nhận chỉ trong vài tháng
• GPT-3 → GPT-4 → nhiều mô hình tiên tiến đã phát triển theo cấp số nhân
• Điều quan trọng lúc này không còn là “AI có ảnh hưởng đến chúng ta không?” mà là “chúng ta sẽ tích hợp nó như thế nào?”

Chiến lược của Vercel: thêm AI một cách tự nhiên vào thế mạnh hiện có

• Vercel vẫn giữ bản sắc là một công ty web framework, đồng thời hấp thụ AI một cách tự nhiên
  • AI SDK: công cụ phát triển thiên về JavaScript giúp dễ dàng kết nối nhiều mô hình khác nhau
  • v0: công cụ frontend web tạo sinh giúp tạo UI từ đầu vào ngôn ngữ tự nhiên
    > Cốt lõi là không làm méo mó thế mạnh của mình mà dùng AI để bổ trợ cho nó

Sự chuyển dịch mô hình trong kỹ thuật AI

• Cách phát triển AI trước đây (cái gọi là Software 1.0) có các đặc điểm sau:
  • Chủ yếu dùng ngôn ngữ Python thường được sử dụng trong các trường đại học,
  • phải xây dựng hạ tầng phức tạp trước khi phát triển,
  • phải tự huấn luyện các mô hình nhỏ cho mục đích cụ thể,
  • việc huấn luyện mất từ vài tháng đến vài năm,
  • những công việc này chủ yếu thuộc lĩnh vực của tiến sĩ hoặc nhóm chuyên gia,
  • và để cho ra kết quả thực tế cũng mất từ vài tháng đến vài năm.
• Nhưng kỷ nguyên AI hiện nay vận hành theo cách hoàn toàn khác:
  • Có thể làm AI bằng những ngôn ngữ quen thuộc như TypeScript,
  • ưu tiên trải nghiệm người dùng trước với tư duy frontend-first,
  • sử dụng bằng cách gọi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) qua API,
  • có thể điều khiển mô hình chỉ bằng prompt,
  • ai cũng có thể tiếp cận ngay cả khi không phải chuyên gia,
  • và có thể triển khai, thử nghiệm sản phẩm trong vài ngày đến vài tuần.
• Giờ đây tốc độ từ ý tưởng → thử nghiệm → cải tiến mới là năng lực cạnh tranh
• Đây là thời đại mà khả năng thực thi quan trọng hơn bằng cấp

Cũng có thể cạnh tranh với Big Tech

1. Dữ liệu độc quyền: tài sản dữ liệu như tài liệu nội bộ, thông tin khách hàng mà các mô hình lớn không thể tiếp cận
2. Vòng lặp phản hồi: startup có thể thử nghiệm nhanh và cải tiến lặp đi lặp lại
3. Độ phức tạp theo lĩnh vực: có thể cạnh tranh nếu tập trung vào những mảng mà mô hình tổng quát không giải quyết được

> “Bạn đã có sẵn những vũ khí để cạnh tranh”

Chu trình tối ưu AI: bắt đầu đơn giản rồi cải tiến dần

1. Trước hết hãy làm cho nó chạy được (tốn thêm chút chi phí cũng không sao)
2. Nhanh chóng triển khai và thu thập phản hồi
3. Chuyển sang mô hình tầm trung để giảm chi phí
4. Duy trì chất lượng bằng đánh giá hiệu năng (Eval)
5. Tiếp tục cắt giảm chi phí bằng fine-tuning và các cách khác

Cách làm này đều áp dụng được cho cả tập đoàn lớn lẫn startup

Đưa AI hòa vào bên trong sản phẩm

• AI cần được tích hợp tự nhiên như một thành phần bên trong ứng dụng, vượt xa giao diện chatbot đơn thuần
• Ví dụ: chỉ với một hai dòng hàm như generateText() là có thể hấp thụ tính năng AI ở cấp độ hệ thống
• Người dùng chỉ thật sự có trải nghiệm khi cảm nhận AI không phải là “một thứ để trò chuyện”, mà là một phần của tính năng

v0: ví dụ đã được áp dụng trong thực tế

• Nhà thiết kế, PM, cả người không phải lập trình viên cũng có thể tạo UI tương tác bằng prompt
• “Một công cụ cho phép tạo nguyên mẫu UI ngay cả khi không biết code”
• AI không thay thế chuyên môn của người dùng mà là phương tiện hỗ trợ giúp khuếch đại năng lực đó

Trong kỷ nguyên AI, vị trí của lập trình viên ở đâu?

• Công cụ AI chỉ giúp việc bắt đầu trở nên dễ hơn, còn tư duy vẫn là phần việc của con người
• Điều quan trọng là tìm ra lĩnh vực mà bản thân có thể làm tốt hơn nhờ tận dụng AI
• Cần tiến lên với tinh thần thử nghiệm và cải tiến thay vì sợ hãi

> Cuộc đổi mới AI đã bắt đầu, và bất kỳ ai cũng có thể trở thành một phần của nó
> Điều cần thiết lúc này là khả năng thực thi và ý chí học hỏi