Amazon chủ yếu tỏ ra thụ động trong cuộc chiến giành nhân tài AI

• Amazon chủ yếu hành động thụ động trong cuộc cạnh tranh giành nhân tài AI
• Theo các tài liệu nội bộ, cấu trúc lương, danh tiếng AI suy giảm, và hạn chế làm việc từ xa là những rào cản chính
• Vì những lý do này, Amazon rơi vào thế yếu trong việc thu hút nhân tài AI giỏi
• Chính sách đi làm tập trung theo "hub" của Amazon cũng trở thành một ràng buộc khác trong việc thu hút nhân sự ưa chuộng làm việc từ xa
• Công ty đang tìm cách cải thiện chính sách đãi ngộ và chiến lược tuyển dụng linh hoạt

---

Vì sao Amazon thụ động trong cuộc chiến nhân tài AI

Vị thế hiện tại của Amazon trong cuộc cạnh tranh giành nhân tài AI

• Cuộc chiến nhân tài AI đang nóng lên trên khắp Thung lũng Silicon, nhưng Amazon chủ yếu thể hiện thái độ quan sát
• Theo các tài liệu nội bộ chưa công bố và lời kể từ những người liên quan, Amazon nhận thức rằng hệ thống lương khác thường, danh tiếng suy giảm trong lĩnh vực AI, và chính sách đi làm nghiêm ngặt là các rào cản trong tuyển dụng
• Vì vậy, Amazon đang đối mặt với áp lực phải xem xét lại chiến lược tuyển dụng

Nội dung của tài liệu nội bộ

• Tài liệu này được nhóm HR phụ trách các mảng ngoài bán lẻ soạn thảo, bao gồm Amazon Web Services, quảng cáo, thiết bị, giải trí và bộ phận tổng phụ trách trí tuệ nhân tạo
• Tài liệu chỉ ra rằng: "Tuyển dụng trong lĩnh vực AI tạo sinh gặp khó khăn do địa điểm làm việc, chế độ đãi ngộ, và nhận thức rằng công ty đang tụt lại phía sau"
• Các đối thủ được đánh giá là đưa ra các gói đãi ngộ táo bạo và rộng rãi hơn
• Trong các đợt tuyển dụng quy mô lớn gần đây về nhân tài AI, Amazon tỏ ra thụ động hơn các đối thủ như Meta, Google, OpenAI và Microsoft

Lập trường chính thức của Amazon

• Người phát ngôn của Amazon cho biết công ty đang đãi ngộ cạnh tranh trên thị trường và duy trì sự linh hoạt để thu hút nhân tài tốt nhất
• Nhưng sau đó công ty đổi lập trường, cho rằng tiền đề của bài viết là sai, đồng thời tránh giải thích cụ thể
• Amazon tiếp tục nhấn mạnh rằng họ đang phát triển các ứng dụng GenAI với tốc độ nhanh và mức đãi ngộ cũng mang tính cạnh tranh

"Door desk" và hệ thống đãi ngộ bình đẳng

• Amazon nổi tiếng với văn hóa tiết kiệm, tiêu biểu là việc từng dùng những cánh cửa giá rẻ làm bàn làm việc
• Văn hóa thiên về tiết kiệm này va chạm với cuộc đua lương khổng lồ trong lĩnh vực AI
• Tài liệu nội bộ đánh giá rằng do khung lương cứng nhắc và chính sách không tăng thêm, các đề nghị của Amazon kém hấp dẫn hơn đối thủ
• Tài liệu cũng cảnh báo rằng việc không tăng lương ở một số vị trí chủ chốt đang trở thành trở ngại trong tuyển dụng những người giỏi nhất
• Nếu không thu hút được các kỹ sư và nhà nghiên cứu AI xuất sắc, nguy cơ đánh mất vị thế dẫn đầu công nghệ luôn hiện hữu
• Amazon hiện vẫn chưa tạo ra một sản phẩm AI thành công lớn như ChatGPT của OpenAI hay Claude của Anthropic
• Dịch vụ đám mây AI Bedrock đã có một số tiến triển, nhưng vẫn thiếu những ví dụ tạo được tác động ở tầm toàn cầu

Các ví dụ khác liên quan đến lương và giữ chân nhân tài

• Hệ thống lương và đãi ngộ của Amazon liên tục là nguyên nhân gây tranh cãi
• Ví dụ, vào năm 2020, Brad Porter, VP mảng robotics, đã rời công ty sau khi bị từ chối tăng lương
• Cấu trúc thưởng cổ phiếu dồn mạnh về giai đoạn sau khiến mức đãi ngộ ban đầu thấp, nên không hấp dẫn với nhân tài mới
• Chính sách không có thưởng tiền mặt cũng được áp dụng tới cả các lãnh đạo cấp cao

Khó khăn trong việc thu hút nhân tài AI tạo sinh

• Tài liệu nội bộ chỉ ra rằng cạnh tranh nhân lực trong lĩnh vực AI tạo sinh đã trở nên gay gắt hơn, đặc biệt khó trong việc thu hút chuyên gia về mô hình ngôn ngữ lớn
• Theo báo cáo của quỹ đầu tư mạo hiểm SignalFire, tỷ lệ giữ chân kỹ sư của Amazon thấp hơn đáng kể so với Meta, OpenAI và Anthropic
• Jarod Reyes, người phụ trách cộng đồng nhà phát triển tại SignalFire, cho biết các đối thủ của Amazon đang đi trước hơn ở mô hình mở, nghiên cứu nền tảng, và công cụ phát triển
• Nhiều kỹ sư cảm thấy bất an về định hướng của Amazon và đang có xu hướng chuyển việc

Phản ứng của nhà đầu tư và thị trường

• Một số nhà đầu tư cũng có những lo ngại tương tự
• Brian Nowak của Morgan Stanley đã nêu với CEO Andy Jassy về lo ngại năng lực cạnh tranh AI của AWS suy giảm và nguy cơ mất thị phần
• Sau câu trả lời của Jassy, giá cổ phiếu đã giảm

Kế hoạch ứng phó của Amazon

• Amazon cho biết sẽ ứng phó bằng cách tinh chỉnh chiến lược đãi ngộ và địa điểm, mở rộng các sự kiện nhằm làm nổi bật AI tạo sinh, và vận hành đội tuyển dụng chuyên trách trong các đơn vị kinh doanh như AWS

Chính sách tập trung theo "hub" và ràng buộc nhân tài

• Đã có trường hợp hàng trăm nhân sự kỹ thuật tại trụ sở Amazon tập trung trước văn phòng vì các vấn đề như chính sách đi làm
• Chính sách đi làm tập trung theo "hub" mới của Amazon yêu cầu nhân viên chuyển đến trụ sở tại khu vực tương ứng, nếu không tuân theo có thể đối mặt với nguy cơ bị sa thải
• Tài liệu nội bộ chỉ ra rằng chính sách này đang cản trở việc thu hút nhân tài giỏi như các chuyên gia AI tạo sinh
• Amazon cũng đang tìm cách mở rộng thêm các vị trí có tính linh hoạt về địa điểm cao hơn
• Trên thực tế, đã có ghi nhận rằng các đối thủ dễ dàng lôi kéo nhân tài khỏi Amazon hơn khi công ty thiếu sự linh hoạt trong làm việc từ xa

Các trường hợp tuyển dụng và chuyển việc gần đây

• Năm ngoái Amazon đã tuyển David Luan, CEO của Adept, và hiện ông đang dẫn dắt AI agents lab của Amazon
• Ngược lại, công ty cũng tiếp tục chứng kiến sự ra đi của các nhân sự AI cấp cao như nhà thiết kế chip AI Rami Sinno và VP phụ trách dự án Bedrock Vasi Philomin
• Theo một nhà tuyển dụng, ngày càng có nhiều ứng viên từ chối lời mời làm việc vì chính sách quay lại văn phòng nghiêm ngặt (RTO)
• Ngay cả khi lương thấp hơn, các đối thủ vẫn thường được ưa chuộng hơn nếu có khả năng làm việc từ xa
• Bloomberg đưa tin Oracle đã tuyển hơn 600 nhân sự từ Amazon trong 2 năm qua nhờ chính sách RTO của Amazon

Khó khăn của thay đổi và góc nhìn lạc quan

• Tài liệu được viết vào cuối năm ngoái, nên vẫn để ngỏ khả năng đã có một số thay đổi sau đó
• Tuy nhiên, theo nhiều người liên quan, không có thay đổi thực chất nào trong chính sách đãi ngộ
• Trong các tài liệu chính thức liên quan đến hệ thống đãi ngộ cho lãnh đạo, Amazon cho rằng đây là chiến lược đã hiệu quả trong nhiều thập kỷ, nên việc thay đổi hệ thống tiềm ẩn rủi ro lớn
• Cũng có quan điểm cho rằng cuộc chiến nhân tài AI đang bị thổi nóng quá mức và dựa trên tâm lý đầu tư quá đà
• Thực tế đã có những trường hợp một số nhân tài được Meta chiêu mộ với mức đãi ngộ cao đã sớm chuyển việc

[GN⁺]

Ý kiến Hacker News

• Tôi nghĩ việc Zuckerberg đổ hàng tỷ USD vào mỗi làn sóng xu hướng đã khiến mọi người lầm tưởng rằng cứ là big tech thì ai cũng phải đốt tiền như vậy. Nhưng thực tế các công ty khác tiếp cận mang tính chiến lược hơn nhiều. Microsoft tỏ ra quyết liệt vì có quan hệ đối tác với OpenAI, còn Google vốn từ lâu đã là trung tâm của nghiên cứu AI. Tuy nhiên Amazon hay Apple thì không ở vị thế tự nhiên như vậy, nên tôi không nghĩ họ cần phải cố sống cố chết ném tiền vào. Tôi dự đoán chỉ những công ty có chiến lược phù hợp mới đầu tư quy mô lớn, còn các công ty khác sẽ tiếp cận sau khi thị trường trưởng thành hơn thông qua M&A hoặc hợp tác công nghệ. Khi cơn sốt AI hạ nhiệt, Zuck có lẽ sẽ lại chuyển tiền sang một xu hướng khác
  • Nhìn chung tôi đồng ý, nhưng tôi nghĩ Amazon đang cực kỳ lo lắng về việc bị tụt lại trong lĩnh vực này. Trong đợt công bố kết quả kinh doanh gần đây, CEO đã đưa ra một câu trả lời rất dài và mang tính phòng thủ trước câu hỏi của nhà phân tích về việc vì sao họ đang thua trong AI. Theo các báo cáo nội bộ, lãnh đạo đang hoảng loạn và gây áp lực lên các đội ngũ phải nhanh chóng tung ra các giải pháp AI. Trong Amazon thực tế rất hiếm nhân sự có năng lực lãnh đạo AI, còn nhân tài hàng đầu thì ngày càng rời công ty hoặc ngay từ đầu đã không đến. Tôi nghĩ họ nên tập trung vào những gì Amazon làm tốt như logistics hay hạ tầng, nhưng cảm giác là ban lãnh đạo hiện tại đang loay hoay khắp nơi mà không có một kế hoạch rõ ràng
  • Vì phần lớn LLM sẽ chạy trên cloud, các nhà cung cấp cloud đa dụng như Amazon, Microsoft, Google đương nhiên sẽ làm mảng model serving. Nhưng họ không nhất thiết phải tự xây mô hình. LLM rốt cuộc ngày càng có khả năng trở thành hàng hóa sẵn có có thể thay thế cho nhau hoàn toàn khi các dataset hội tụ, và cuối cùng điều quan trọng là khả năng tiếp cận khách hàng. Xây dựng LLM SOTA thì chỉ cần có tiền, nhưng với các nhà cung cấp cloud thì rào cản gia nhập ở mảng của họ còn cao hơn nhiều, nên tôi nghĩ điểm chạm khách hàng mới là yếu tố quan trọng hơn. Amazon đang hợp tác chặt chẽ với Anthropic cả trong huấn luyện lẫn dịch vụ, và cả hai đều tập trung vào B2B, nên đây là hướng đi chiến lược rất tự nhiên
  • Tôi nghĩ Amazon đang theo chiến lược đầu tư vào hạ tầng (tiền nằm ở nơi có máy móc). Mỗi công ty đều nhận ra rằng mình không có hào lũy khác biệt thật sự, và cuối cùng ai cũng có thể mua được compute, nên về mặt chiến lược họ tập trung vào phía đó
  • Tôi thích ý tưởng như Apple Intelligence, nơi mọi quy trình và dữ liệu đều được xử lý theo hướng on-device. Tôi thấy tiếc vì hướng AI xử lý trực tiếp trên thiết bị mà không phụ thuộc cloud vẫn chưa thành hiện thực. Hy vọng trong tương lai gần điều đó sẽ thực sự được triển khai, và tôi nghĩ Apple đầu tư thêm để đạt mục tiêu này cũng là hợp lý
  • Nếu Amazon có một lợi thế thì đó chính là tài nguyên compute nhàn rỗi của AWS. Nhưng đây là lĩnh vực có thể tận dụng ngay cả khi không có nhân tài AI xuất sắc
• Có rất nhiều bằng chứng cho thấy gần như không tồn tại rào cản gia nhập về mặt phương pháp luận trong lĩnh vực LLM. Rốt cuộc khác biệt nằm ở compute power, tức phần cứng và năng lượng. Các công ty như xAI, DeepSeek cũng đã tạo ra những mô hình cạnh tranh với nhóm dẫn đầu chỉ trong thời gian ngắn. Vì vậy, thay vì đổ mức lương thiên văn cho nhân tài top đầu, chiến lược tốt hơn là mua GPU và năng lượng rồi cung cấp dịch vụ tính toán. Hơn nữa Amazon vốn đã quen với đầu tư quy mô lớn và vận hành hạ tầng trong mảng bán lẻ, nên thay vì bỏ hàng tỷ USD vào mảng AI của AWS còn chưa được kiểm chứng, dùng số tiền đó để mở rộng logistics thực tế còn hợp lý hơn
  • Một số lãnh đạo dường như tin rằng nếu đổ đủ nhiều compute thì AGI cuối cùng sẽ xuất hiện. Cá nhân tôi không nghĩ LLM thực sự sẽ dẫn tới trí tuệ tổng quát, nhưng đây giống như tâm lý mua vé số để chiếm trước thị trường AGI tương lai, nên họ mới đầu tư lượng vốn khổng lồ như vậy. Zuckerberg từng nhắc tới “dấu hiệu AI đang tự cải thiện”, và nếu ông ấy thực sự tin điều đó thì việc Meta tuyển dụng nhân tài ồ ạt và mở rộng data center cũng có thể xem là một dạng đầu tư cho tương lai
  • Nếu thực sự không có rào cản gia nhập về phương pháp luận trong lĩnh vực LLM, thì tại sao Meta đến giờ vẫn chưa thể tung ra mô hình SOTA? DeepSeek cũng đâu có dùng nhiều tài nguyên hơn đặc biệt so với các công ty AI lớn khác ở Trung Quốc. Những nơi như Alibaba và Baidu đã đầu tư lâu hơn DeepSeek, có nhiều vốn và compute hơn, nhưng vẫn không làm được điều DeepSeek đã làm
  • Hào lũy thực sự là nhân tài, dữ liệu, rồi mới đến compute. Việc bơm compute thực tế gần như đã chạm trần, và giờ dữ liệu chất lượng cao, phương pháp thực nghiệm và môi trường xây dựng quan trọng hơn nhiều
  • Amazon trông có vẻ như đang hành động có chiến lược, nhưng thực tế vẫn liên tục thất bại trong việc thu hút nhân tài AI hàng đầu. Nếu bản thân là người thật sự giỏi, bạn có quá nhiều lý do để chọn Anthropic, OpenAI hay Google DeepMind thay vì vào Amazon. Cứ nhìn vụ sau khi mua lại Adept, nhân sự đều rời đi là thấy, và AWS đang tụt khá xa Azure ở mảng frontier AI. GCP cũng tăng trưởng nhanh hơn và triển vọng tương lai sáng hơn
  • Rào cản gia nhập của LLM là điều hiển nhiên. Lĩnh vực này cực kỳ thâm dụng vốn, nên dù trông có vẻ có nhiều người chơi, thực chất điều đó chỉ khả thi nhờ lượng đầu tư khổng lồ. Tôi không nghĩ cơn bùng nổ này sẽ kéo dài mãi mãi. Về mặt chiến lược, có nên đầu tư lớn ngay lúc này hay không là quyết định rất khó. Nếu các công ty tiếp tục tung ra những mô hình open-weight đủ sức cạnh tranh, thì bản thân vị thế dẫn đầu R&D có thể sẽ không còn là lợi thế cạnh tranh lớn nữa. Amazon đã có đủ năng lực compute, nên ngay cả khi không đầu tư sâu thì họ vẫn có thể kiếm được một mức lợi nhuận nhất định trong thị trường này với rủi ro thấp hơn
• Tôi tò mò liệu Amazon sẽ trở thành nhà đổi mới AI hay nhà cung cấp hạ tầng hỗ trợ AI. AWS hiện đã giúp hàng nghìn công ty có thể vận hành kinh doanh. Họ cũng tự thiết kế CPU ARM Graviton và chip AI Trainium, rồi cung cấp cho bất kỳ ai dùng qua AWS. Cuối cùng tôi nghĩ Amazon sẽ kiếm được nhiều tiền hơn rất nhiều nếu tập trung vào việc để nhiều loại AI khác nhau chạy trên AWS, thay vì tự mình làm thuật toán AI
  • Tình hình hiện tại giống hệt chiến lược bán cuốc xẻng trong cơn sốt đào vàng
  • Nếu xem các phát biểu của những VP liên quan, có thể thấy Amazon đang tập trung vào dân chủ hóa AI. Phó chủ tịch Swami theo đuổi mục tiêu dân chủ hóa AI, và trên thực tế định hướng chiến lược của công ty cũng đi theo hướng đó. (Tham khảo: blog hợp tác giữa AWS và Mistral AI)
  • Tôi nghĩ Amazon cũng nhận ra rằng hiện tại phần lớn mảng AI là hoạt động đốt tiền. Sau này khi xuất hiện một giải pháp rõ ràng thì tham gia cũng chưa muộn, nên bây giờ không cần phải lao vào cuộc chiến đó. Dù sao nếu cần một mô hình nào đó thì họ luôn có thể lấy về dùng, và nhiều phần còn có thể chạy trên chính server của mình, nên chi phí cơ hội không quá lớn
  • Họ cũng có robot tự làm, đồng thời bán robot của bên thứ ba trên website. Tôi tin rằng với AI họ cũng đang nhìn nhận theo cách chiến lược tương tự. Họ vừa tự phát triển, vừa có vô số cách để ứng dụng. Ví dụ từng có chuyện bot đưa sai thông tin khiến tôi phải trả lại hàng, nên tôi nghĩ việc cải thiện trải nghiệm khách hàng vẫn còn một chặng đường dài
• Hiện tại trong hệ sinh thái AI chưa có lock-in. Nhưng về sau, nếu AI trở thành người bạn đồng hành quản lý cả cuộc đời tôi và tích lũy toàn bộ dữ liệu cá nhân (ký ức), thì lock-in có thể sẽ bị đẩy lên mức cực đại. Việc đổi nhà cung cấp AI khi đó có thể giống như ly hôn, như thể mất đi một nửa ký ức của đời mình. Tuy nhiên hiện giờ điều đó vẫn bị cản lại bởi giới hạn context memory, nhưng một ngày nào đó nếu AI thật sự trở thành “AI bạn đồng hành cả cuộc đời” bao gồm toàn bộ lịch sử trò chuyện, thì cục diện thị trường và chính các người chơi có thể sẽ thay đổi rất lớn
  • Nhưng vấn đề memory này có thể sẽ không dễ giải quyết. Gần đây context window đã dài hơn, nhưng dài hơn không có nghĩa là mọi thứ bên trong đều hữu ích như nhau. Tôi thường xuyên gặp tình trạng hiệu năng mô hình giảm thấy rõ khi đến khoảng 100k token. Ngay cả hiện tại, việc khai thác hiệu quả trong giới hạn độ dài cũng chưa hề dễ, nên sau mốc 100k token tôi thường phải nén lại để dùng
  • Ngay từ đầu, nếu dữ liệu chỉ là văn bản thì về mặt pháp lý bạn cũng có thể yêu cầu chuyển dữ liệu, nên nếu muốn thì chỉ cần sao chép toàn bộ lịch sử trò chuyện và chuyển sang AI khác mà không gặp khó khăn gì lớn
  • Tôi đang đưa lịch sử trò chuyện cũ từng dùng vào hệ thống RAG của mình để tận dụng với một LLM mới. Tôi quản lý bằng Claude Desktop hoặc Cursor, và vì tôi tự giữ log LLM cùng memory nên việc chuyển mô hình hoàn toàn không thành gánh nặng
  • Ai lại muốn tạo ra hành vi mới dựa trên toàn bộ các cuộc trò chuyện trong quá khứ? Đôi khi con người cần trưởng thành từ sai lầm và sự lãng quên, nên việc mang theo mọi ký ức suốt đời nghe giống một kịch bản phản địa đàng hơn
  • Để hiện thực hóa AI đồng hành trọn đời, cần có một bước nhảy ở “agentic memory”. Bản thân memory có thể được mô-đun hóa và lock-in chưa chắc là điều bắt buộc. Hoàn toàn có thể hình dung các giải pháp phi tập trung, nơi quyền sở hữu dữ liệu của tôi được đảm bảo, tôi chỉ cấp quyền truy cập cho AI mình muốn và có thể dễ dàng thu hồi lại
• Tôi đồng ý với cách diễn giải rằng cuộc chiến giành nhân tài AI là một chiến lược sai lầm bắt nguồn từ sự cuồng nhiệt và tình trạng nhà đầu tư quá nóng. Khi nghĩ đến trường hợp như DeepSeek có thể trở thành đầu ngành chỉ với đầu tư quy mô nhỏ mà không cần đột phá lý thuyết, tôi cho rằng việc lao vào cạnh tranh một cách gượng ép lúc này là thiếu khôn ngoan. Khôn ngoan hơn là quan sát cho tới khi cuộc chơi ổn định, học từ những gì người khác đã thử, và thiết kế hệ thống xoay quanh hiệu quả cùng lợi nhuận thay vì chỉ theo đuổi hiệu năng cao nhất. Amazon dù sao cũng có tài nguyên GPU sẵn có (một kiểu bán cuốc xẻng trong cơn sốt vàng), nên không cần trực tiếp cạnh tranh ở bản thân mô hình AI
  • Tôi nghĩ Amazon hoàn toàn có thể chờ đến khi ai đó thực sự tạo ra được một giải pháp AI có thể bán được rồi mới hành động. Có thể sẽ có ví dụ như chatbot chăm sóc khách hàng, nhưng nếu nhu cầu thực tế từ khách hàng không lớn thì thay vì tự triển khai, họ sẽ để khách hàng tự mang mô hình đó đến dùng
  • Tôi đồng ý rằng AI là một lĩnh vực quan trọng, nhưng việc hàng nghìn tỷ USD đang dồn vào riêng LLM như hiện nay, trong khi các công nghệ đột phá khác như pin, nhiệt hạch hay liệu pháp gen lại nhận được đầu tư tương đối ít hơn, là một sự mất cân đối. Tôi không đồng ý với nhận định rằng DeepSeek không có đột phá lý thuyết. MLA và GRPO thực sự đã tạo ra kết quả tốt
  • Sau khi thực sự dùng các mô hình dựa trên DeepSeek trong công việc phần mềm thực tế, tôi không thể đồng ý với ý kiến trên
• Tôi nghĩ AWS đang bỏ lỡ cơ hội lớn trong làn sóng GenAI lần này. Tôi thực sự tiếp xúc khá thường xuyên với AWS và các chủ đề MLOps/GenAI, và 3 chuyên gia phụ trách phía chúng tôi đều đã chuyển sang đối thủ trong vòng một năm. Ngay tại re:Invent ở London cũng không có công bố sản phẩm mới nào thật sự nổi bật cho mảng GenAI. Năm trước đó mọi người từng kỳ vọng rất lớn vào Bedrock, nhưng họ đã không biến điều đó thành hiện thực. Ngoài AWS ra, tôi cũng khó hiểu vì sao đến giờ họ vẫn chưa tích hợp trợ lý AI vào Alexa
  • Dịch vụ Alexa+ sắp ra mắt dựa trên AI. Nó đang được lên kế hoạch như một gói trả phí 20 USD/tháng liên kết liên quan
  • Gần như họ đã hiện thực hóa tính năng đó thông qua Alexa+. Nó mang lại hội thoại tự nhiên và thông minh hơn nhiều so với Alexa cũ, đồng thời phản hồi có tính đến ngữ cảnh câu hỏi theo thời gian thực. Do đặc thù của thiết bị Echo, việc có thể trò chuyện với AI hỗ trợ giọng nói một cách dễ dàng hơn nhiều mà không phải mở app ChatGPT rồi chuyển sang voice mode là điều khá ấn tượng
  • Tôi đã thử AWS Q một lần, và ngoài việc cái tên khá dí dỏm khiến tôi bật cười thì thực tế nó hoàn toàn vô dụng
  • Dự án robot gia đình Astro về cơ bản cũng đã bị dừng lại. Từ thông tin nội bộ và không khí chung có vẻ Astro chỉ là một testbed để nghiên cứu robot kho tự hành, và ngay khi hoàn thành mục tiêu đó thì cả đội đã bị giải tán
  • Nhân tiện về thuật ngữ, tôi thắc mắc liệu MLOps là DevOps phiên bản cho machine learning hay là khái niệm gần giống FLOPS chuyên cho ML. Dù thế nào thì có vẻ đúng là Amazon đang để startup cuỗm mất chuyên gia thực thụ
• AWS từ trước tới nay vẫn định giá dựa trên các sản phẩm mã nguồn mở hoặc được cấp phép như PostgreSQL, MS-SQL, Redis. Tương tự, với Bedrock họ đưa giấy phép vào chi phí để người dùng có thể dùng ngay mô hình của nhiều nhà cung cấp AI khác nhau, và chiến lược là giành thị phần mà không cần tự phát triển. Cung cấp hạ tầng, networking, và tệp người dùng — tôi nghĩ như vậy là đủ
• Amazon vẫn đang đầu tư R&D quy mô lớn. Trong lịch sử họ luôn lấy tỷ lệ thử nghiệm cao (và cả thất bại) làm nguyên tắc, nên dù hiện tại chưa có những chủ đề AI hào nhoáng, về dài hạn họ vẫn sẽ xây dựng được “cơ bắp AI”. Họ sẽ tập trung vào các case khách hàng thực tế và tạo ra kết quả theo hơi thở dài
• Tôi nghĩ Amazon thậm chí có thể là công ty hưởng lợi lớn nhất từ AI. Ví dụ cuộc trò chuyện tôi từng có với nhân viên hỗ trợ khách hàng: “Có vẻ như tìm kiếm bị hỏng. Tôi tìm wwvb watch mà chỉ ra toàn đồng hồ chẳng liên quan gì.” “Anh/chị đang dùng loại web browser nào? Anh/chị thử Chrome xem sao?” — kiểu như vậy, chất lượng tìm kiếm hiện tại thực sự rất tệ