Tóm tắt OpenAI DevDay 2025

Đăng ký nhận bản tin, https://maily.so/kkumaeunsonyeon

Tóm tắt bài phát biểu khai mạc của Sam Altman

Vào ngày 6 tháng 10 năm 2025, sự kiện 'OpenAI DevDay 2025' đã diễn ra. Sự kiện lần này công bố nhiều thay đổi chiến lược trong tương lai trên nhiều lĩnh vực, với trọng tâm chính là các thành tựu nghiên cứu mới nhất và các cập nhật sản phẩm của OpenAI.

Trong bài phát biểu khai mạc, Sam Altman đã nhìn về tương lai của phát triển trí tuệ nhân tạo và giới thiệu những công cụ, nền tảng mới mà OpenAI cung cấp để giúp các nhà phát triển góp phần thay đổi thế giới thông qua AI. Ở phần đầu bài phát biểu, ông so sánh quá khứ và hiện tại, đồng thời đưa ra các con số cụ thể về đà tăng trưởng của nền tảng OpenAI để giúp khán giả dễ hình dung hơn. (Lưu lượng xử lý API đã tăng mạnh từ 300 triệu token mỗi phút lên hơn 6 tỷ token mỗi phút, cho thấy AI đã vượt khỏi vai trò một công cụ giải trí đơn thuần để trở thành công cụ được ứng dụng trong đời sống hằng ngày.) Sam Altman cũng nói thêm rằng hành trình này vẫn còn ở giai đoạn đầu và OpenAI sẽ tiếp tục tập trung vào việc hỗ trợ để các nhà phát triển có thể sử dụng AI dễ dàng hơn.

Để làm được điều đó, OpenAI cho biết sẽ công bố cách xây dựng và triển khai ứng dụng ngay trong ChatGPT, cách giúp việc xây dựng agent trở nên nhanh hơn và hiệu quả hơn, cách đơn giản hóa phát triển phần mềm bằng cách giảm các công việc lập trình lặp đi lặp lại, cùng với các cập nhật về mô hình và API nhằm hỗ trợ tất cả những điều này. OpenAI cũng cam kết sẽ tiếp tục hỗ trợ để các nhà phát triển hiện thực hóa nhiều khả năng lớn hơn thông qua công nghệ AI.

Thông qua sự kiện DevDay 2025 lần này, OpenAI đã công bố các thay đổi chiến lược trên nhiều phương diện như hợp tác phần cứng và hạ tầng, mở rộng mô hình đa phương thức, và mở hệ sinh thái ứng dụng.
Chuyển từ trọng tâm người tiêu dùng sang mở rộng hoạt động nền tảng AI cho doanh nghiệp.
Đồng thời song hành với việc ứng phó các rủi ro bên ngoài và quy định như vấn đề bản quyền, an toàn, và kế hoạch mô hình trọng số mở.

Các công bố và xu hướng chính

1. Apps In ChatGPT: ra mắt App SDK

OpenAI đã có nhiều nỗ lực nhằm mở ChatGPT cho các nhà phát triển để giúp người dùng làm việc hiệu quả và sáng tạo hơn, đồng thời đã áp dụng các chuẩn như GPT's, MCPs và kết nối ChatGPT với nhiều ứng dụng hơn. Kết quả của những nỗ lực đó là OpenAI đã phát hành App SDK để các nhà phát triển có thể xây dựng ứng dụng thực sự bên trong ChatGPT. App SDK này hỗ trợ các nhà phát triển tương tác với người dùng ChatGPT và tạo ra các ứng dụng mang tính cá nhân hóa. App SDK được xây dựng dựa trên MCP, và nhà phát triển có thể kiểm soát hoàn toàn logic backend lẫn giao diện frontend UI.

Các ứng dụng được phát triển bằng App SDK có thể tiếp cận hàng trăm triệu người dùng ChatGPT, điều này sẽ là trợ lực rất lớn để các nhà phát triển mở rộng sản phẩm nhanh chóng. Nếu người dùng đã đăng ký sản phẩm hiện có thì họ cũng có thể đăng nhập ngay trong cuộc trò chuyện. Ngoài ra, OpenAI cho biết họ sẽ hỗ trợ nhiều phương thức kiếm tiền có thể thanh toán trong ChatGPT thông qua giao thức Agent Commerce mới. Điều này có nghĩa là ngay cả khi người dùng không trực tiếp yêu cầu một ứng dụng cụ thể, ChatGPT vẫn có thể đề xuất các ứng dụng liên quan đến nội dung cuộc trò chuyện.

2. AgentKit: đơn giản hóa phát triển agent và nâng cao hiệu quả

OpenAI giải thích rằng AI đang tiến hóa từ một hệ thống hỏi đáp đơn thuần thành một hệ thống có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau thay cho người dùng, và trọng tâm của sự tiến hóa đó là agent. (Agent là phần mềm thực hiện công việc dựa trên ngữ cảnh, công cụ và độ tin cậy.) Tuy nhiên, dù kỳ vọng và tiềm năng đối với agent là rất lớn, số lượng agent được sử dụng rộng rãi trong môi trường production thực tế hiện vẫn còn rất ít. Đây là kết quả của nhiều yếu tố kết hợp như độ khó khi phát triển agent, việc sử dụng framework phức tạp, orchestration, vòng lặp đánh giá, kết nối công cụ, xây dựng giao diện người dùng, v.v. AgentKit của OpenAI hướng tới mục tiêu biến quá trình đi từ ý tưởng đến agent trở nên nhanh chóng và dễ dàng hơn.

AgentKit là một bộ khối xây dựng hoàn chỉnh được cung cấp trên nền tảng OpenAI, được thiết kế để giúp dễ dàng xây dựng, triển khai và tối ưu hóa agent từ nguyên mẫu đến production. AgentKit cung cấp nhiều chức năng cốt lõi như Agent Builder, Chat Kit, Eval for Agents và khả năng agent truy cập dữ liệu.

Agent Builder: một canvas trực quan để xây dựng agent, hỗ trợ thiết kế các bước logic, kiểm thử luồng và hiện thực hóa ý tưởng nhanh chóng.
Chat Kit: cung cấp giao diện chat có thể tích hợp trực tiếp vào ứng dụng để nâng cao trải nghiệm người dùng.
Eval for Agents: một tính năng mới để đo lường hiệu năng của agent, hỗ trợ hiểu các quyết định của agent theo từng bước, đánh giá bộ dữ liệu, tự động hóa tối ưu prompt và thực hiện đánh giá với các mô hình bên ngoài. Ngoài ra, thông qua connector registry của OpenAI, agent có thể được kết nối an toàn với các công cụ nội bộ và hệ thống của bên thứ ba.

3. Codex: thay đổi cách phát triển phần mềm

OpenAI nhấn mạnh rằng AI đang đưa chúng ta bước vào một kỷ nguyên mới làm thay đổi cách phát triển phần mềm, và thông qua Codex, các kỹ sư phần mềm có thể viết mã nhanh hơn và hiệu quả hơn. Codex hoạt động ở mọi nơi có viết mã như IDE, terminal, GitHub và cloud, đồng thời liên kết mọi thứ thông qua tài khoản ChatGPT để việc chuyển đổi công việc giữa các công cụ diễn ra liền mạch.

Codex dựa trên mô hình GPT-5 Codex và thành thạo hơn trong các tác vụ như refactor mã và review mã, đồng thời có thể điều chỉnh động thời gian suy luận tùy theo độ phức tạp của công việc. Các nhà phát triển ưa chuộng mô hình mới này và mức sử dụng Codex đang tăng nhanh. Codex cũng được sử dụng rộng rãi bên trong OpenAI, phần lớn mã mới đều do người dùng Codex viết ra và gần như mọi PR tại OpenAI đều được Codex review.

Codex không chỉ hữu ích với lập trình viên cá nhân mà còn với các đội ngũ kỹ thuật. Thông qua tích hợp Slack, Codex SDK và các công cụ quản trị, các nhóm có thể cải thiện khả năng cộng tác và quản lý việc sử dụng Codex. Ví dụ, Cisco đã triển khai Codex cho toàn bộ tổ chức kỹ thuật của mình, rút ngắn 50% thời gian review mã và giảm thời gian trung bình của dự án từ vài tuần xuống còn vài ngày.

(Raman đã trình diễn cách dùng Codex và API để biến mọi thứ xung quanh thành phần mềm có thể thực thi. Anh ấy đã tạo giao diện bảng điều khiển camera bằng Codex CLI và thêm branding từ Figma để khớp hoàn toàn với thiết kế. Anh ấy đã hỏi cách điều khiển camera Sony FR7 bằng Codex CLI mà không cần viết một dòng mã nào, rồi scaffold tích hợp bằng giao thức Visca và kết nối nó với bảng điều khiển.)

4. GPT-5 Pro, GPT-Realtime-Mini, Sora2
   OpenAI đã công bố nhiều cập nhật mô hình.

GPT-5, ra mắt vào tháng 8, rất giỏi về agent steering và lập trình end-to-end, và đang được sử dụng tại các startup coding như Cursor, Windsurf và Percel để thay đổi cách phát triển phần mềm và ra mắt ứng dụng.

OpenAI đã phát hành GPT-5 Pro dưới dạng API để mọi nhà phát triển đều có thể sử dụng. GPT-5 Pro phù hợp với các tác vụ khó trong tài chính, pháp lý, y tế và các lĩnh vực khác đòi hỏi độ chính xác cao cùng khả năng suy luận chuyên sâu. Đồng thời, họ cũng phát hành một mô hình nhỏ gọn nhẹ hơn dưới dạng API là GPT-Realtime-Mini. Mô hình này rẻ hơn 70% so với mô hình gọn nhẹ cao cấp được phát hành cách đây 2 tháng, đồng thời cung cấp cùng chất lượng và khả năng biểu đạt ở mức nhẹ hóa tương đương. OpenAI tin rằng các mô hình gọn nhẹ sẽ trở thành một trong những phương thức chính để tương tác với AI.

OpenAI cũng phát hành Sora2 dưới dạng API như một tính năng mới dành cho nhà sáng tạo. Giờ đây, người dùng có thể truy cập chính mô hình đang tạo ra đầu ra video ấn tượng của Sora2. Sora2 có khả năng kiểm soát được cải thiện đáng kể so với mô hình trước, hỗ trợ chỉ dẫn chi tiết và cho ra kết quả được dàn dựng chính xác, giàu tính phong cách.

Ví dụ, bạn có thể lấy góc nhìn từ iPhone rồi yêu cầu Sora mở rộng nó thành một cảnh quay rộng mang chất điện ảnh. Mô hình này cũng có thể kết hợp tốt các yếu tố hình ảnh và âm thanh, không chỉ giọng nói mà còn cả soundscape phong phú, âm thanh môi trường và các hiệu ứng đồng bộ.

Ngoài ra

Cập nhật mô hình đa phương thức và mô hình suy luận

Mô hình GPT-4.5: được nhắc đến như một mô hình hội thoại thiên về chat, có cải thiện về nhận diện mẫu, sáng tạo và khả năng hiểu ý định người dùng.
o3-mini: được công bố là mô hình suy luận hiệu quả về chi phí, có hiệu năng vượt o1 trong các lĩnh vực toán học, khoa học và lập trình.
Khả năng diễn giải đầu vào hình ảnh của GPT-4o (phiên bản đa phương thức) được tăng cường.

Hợp tác phần cứng và hạ tầng

OpenAI đã ký hợp đồng cung cấp chip trị giá hàng chục tỷ USD với AMD và có kế hoạch bảo đảm tài nguyên tính toán quy mô XGW (gigawatt) trong tương lai.
Hợp tác với doanh nghiệp Hàn Quốc: đang đồng thời thảo luận về việc thu hút dự án Stargate vào Hàn Quốc thông qua quan hệ đối tác với Samsung Electronics, SK hynix, v.v., cũng như bàn về cung ứng bán dẫn và xây dựng trung tâm dữ liệu AI.

Ứng phó bản quyền và mô hình tạo video

Mô hình Sore2: là mô hình đa phương thức cao cấp có thể tạo video + âm thanh từ đầu vào văn bản, tạo ra kết quả chân thực hơn và có thể kiểm soát tốt hơn.
Do mô hình Sore2 có thể tạo video bao gồm cả các nhân vật nổi tiếng, đã xuất hiện lo ngại về phản ứng từ các chủ sở hữu bản quyền liên quan đến vấn đề bản quyền.
OpenAI cho biết sẽ cung cấp cho chủ sở hữu bản quyền các tùy chọn kiểm soát chi tiết hơn (ví dụ: cho phép tạo video hay không, hạn chế cách sử dụng, v.v.).

Tăng cường kinh doanh AI cho doanh nghiệp và chiến lược hệ sinh thái ứng dụng

OpenAI đang hướng đến việc chuyển ChatGPT vượt khỏi một mô hình hội thoại đơn thuần để trở thành một hệ sinh thái có thể được sử dụng như một nền tảng hoặc hệ điều hành. (Ví dụ: chạy ứng dụng bên trong ChatGPT.)
Các đối tác được nhắc đến với mục tiêu mở rộng quan hệ hợp tác theo ngành gồm Samsung Electronics, SK hynix, Spotify, Zillow, Canva, Booking.com, v.v.
OpenAI cũng có kế hoạch áp dụng quy trình gửi và xét duyệt ứng dụng, đồng thời cung cấp tính năng thương mại cho phép thanh toán trong ứng dụng.

Diễn giải lại chiến lược cốt lõi của OpenAI

Nếu diễn giải lại chiến lược kinh doanh cốt lõi trong tương lai của OpenAI dựa trên nội dung sự kiện OpenAI DevDay 2025 lần này, có thể tóm gọn như sau.

1. Bắt đầu chuyển sang nền tảng và chiếm lĩnh hệ sinh thái

Ý đồ chuyển ChatGPT từ một AI chatbot đơn thuần thành hub nơi người dùng có thể tương tác với nhiều ứng dụng khác nhau.
AgentKit, Connector, Registry, Apps SDK, v.v. là nền tảng kỹ thuật để chuyển đổi từ 'App -> AI Platform'.
Chiến lược nhằm tăng cường hiệu ứng khóa nền tảng so với các đối thủ như Google, MS, Meta.

2. Kiểm soát hạ tầng và quản lý chi phí

Sự tăng trưởng của các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình đa phương thức quy mô lớn và mô hình video, có rào cản then chốt là chi phí tính toán và việc bảo đảm phần cứng.
Hợp đồng chiến lược với AMD là chiến lược giảm phụ thuộc vào phần cứng tập trung quanh NVIDIA và đa dạng hóa chuỗi cung ứng.
Việc bảo đảm quyền chọn cổ phần AMD mang ý nghĩa như một tín hiệu cho thấy quan hệ này đang tiến hóa vượt khỏi mối quan hệ khách hàng - nhà cung cấp đơn thuần để trở thành liên minh chiến lược.

3. Chuyển đổi cấu trúc doanh thu

Nhận định thực tế rằng chỉ với doanh thu từ dịch vụ miễn phí và premium tập trung vào người tiêu dùng thì khó có thể gánh nổi chi phí hạ tầng khổng lồ đang được đầu tư hiện nay.
Đa dạng hóa mô hình doanh thu thông qua mở rộng khách hàng AI doanh nghiệp, kiếm tiền trong ứng dụng, mở rộng sử dụng API, v.v.

4. Nhận thức rủi ro trong cục diện cạnh tranh

Trong bối cảnh cạnh tranh nền tảng AI ngày càng khốc liệt, OpenAI đang nhanh chóng thử chuyển sang chiến lược lấy nền tảng của riêng mình làm trung tâm, nhưng thành công của việc mở rộng hệ sinh thái, thu hút nhà phát triển AI, bảo đảm đối tác liên minh bao gồm partnership, và các rủi ro quy định khác nhau vẫn là những biến số lớn. Chiến lược đảm bảo tính trung lập về phần cứng nhiều khả năng cũng sẽ kéo theo phản ứng đáp trả từ các đối thủ.

Hàm ý và các điểm cần theo dõi

1. Chuyển đổi nền tảng: ChatGPT → hệ sinh thái ứng dụng trong ChatGPT

Đã trở nên rõ ràng rằng ChatGPT không còn chỉ là một mô hình ngôn ngữ đơn thuần mà đang tiến hóa thành một nền tảng ứng dụng.
Nhà phát triển sẽ được kết nối trực tiếp với người dùng thông qua giao diện chat, và cánh cửa bước vào một hệ sinh thái dễ phát triển và triển khai đã được mở ra.
Sự thay đổi này có thể trở thành thách thức đối với cấu trúc thị trường ứng dụng vốn xoay quanh ứng dụng di động và ứng dụng web.

2. Mở rộng tự động hóa quy trình làm việc lấy agent làm trung tâm

AgentKit giúp có thể nhanh chóng phát triển các AI agent có khả năng thực hiện tự động hóa phức tạp, tác vụ tùy biến theo người dùng và điều phối quy trình.
Trong tương lai, khả năng cao là tự động hóa dựa trên agent sẽ mở rộng trong nhiều lĩnh vực như công việc nội bộ doanh nghiệp, hỗ trợ khách hàng và xử lý dữ liệu tự chủ.
Đặc biệt, điểm quan trọng là rào cản gia nhập công nghệ được hạ thấp khi agent có thể được kết hợp và hiện thực hóa theo phương thức thiết kế non-coder.

3. Tầm quan trọng ngày càng tăng của hiệu năng trên chi phí và mô hình gọn nhẹ

Không chỉ các mô hình lớn, mà các mô hình gọn nhẹ (như GPT‑Realtime‑Mini) hay các mô hình tối ưu cho mục đích cụ thể cũng đang được nhấn mạnh.
Trong các kịch bản tương tác thời gian thực, xử lý giọng nói/video, sự cân bằng giữa hiệu năng và chi phí của mô hình gọn nhẹ là yếu tố then chốt.
Điều này nâng cao khả năng “tích hợp AI vào công việc hằng ngày mà không tạo gánh nặng chi phí” từ góc nhìn của nhà phát triển và doanh nghiệp.

4. Đảm bảo lợi thế cạnh tranh bằng chiến lược phần cứng/hạ tầng

Dù mô hình và nền tảng AI có đổi mới đến đâu, nếu không có hạ tầng hỗ trợ thì khả năng mở rộng vẫn sẽ bị giới hạn.
Quan hệ hợp tác với AMD có thể được xem là nỗ lực của OpenAI nhằm tạo ra một cấu trúc linh hoạt hơn trong việc bảo đảm tài nguyên tính toán.
Ngoài ra, việc bảo đảm quy mô và hiệu quả của hạ tầng còn là nền tảng để đảm bảo năng lực cạnh tranh về chi phí và tính ổn định so với đối thủ.

5. Thay đổi cục diện cạnh tranh và cuộc chiến hệ sinh thái

Khả năng thách thức mô hình hệ sinh thái xoay quanh App Store của Apple và Google đã được đặt ra.
Cấu trúc trong đó nhà cung cấp mô hình AI đồng thời là nhà cung cấp nền tảng, cũng trực tiếp xử lý phân phối/kiếm tiền từ ứng dụng, đang được củng cố mạnh hơn.
Các công ty khác cũng sẽ phản ứng theo hướng tương tự, và cạnh tranh nền tảng AI sẽ trở nên gay gắt hơn nữa.

6. Rủi ro và các điểm cần cân nhắc

Các vấn đề pháp lý và đạo đức như quyền riêng tư người dùng, bảo mật dữ liệu, khả năng bị xử phạt và trách nhiệm pháp lý ngày càng trở nên quan trọng hơn.
Đặc biệt, chiến lược governance sẽ là bài toán cốt lõi xoay quanh việc ứng dụng dạng chat và agent được phép sử dụng quyền của người dùng đến mức nào.
Ngoài ra, các rủi ro hạ tầng vật lý như phụ thuộc phần cứng, gánh nặng chi phí và rủi ro chuỗi cung ứng cũng vẫn luôn tồn tại.

Chiến lược tương lai nhìn từ góc độ doanh nghiệp và nhà phát triển

1. Chuẩn bị phát triển ứng dụng trong ChatGPT

Xem xét chiến lược chuyển các ứng dụng hiện có, ứng dụng web hiện có sang môi trường dựa trên ChatGPT hoặc liên kết chúng với môi trường này.
Tạo nguyên mẫu ban đầu bằng Apps SDK, MCP (Model Context Protocol).

2. Tìm kiếm các trường hợp ứng dụng tự động hóa dựa trên agent

Khám phá các lĩnh vực dịch vụ giàu tiềm năng dựa trên AI Agent như công việc lặp lại, tư vấn và hỗ trợ, đặt chỗ và lên lịch.
Triển khai các dự án pilot nội bộ thông qua việc sử dụng AgentKit.

3. Thiết lập chiến lược tối ưu chi phí mô hình

Sử dụng mô hình gọn nhẹ và mô hình tối ưu cho mục đích cụ thể vào đúng chỗ, đúng lúc.
Cân nhắc sự cân bằng giữa mẫu hình sử dụng API, xử lý batch và liên kết thời gian thực (xử lý).

4. Tái cấu trúc chiến lược hạ tầng và cloud

Lập kế hoạch phân tán phụ thuộc phần cứng và bảo đảm tài nguyên tính toán cloud.
Tích cực xem xét nguồn lực nội bộ và quan hệ đối tác bên ngoài.

5. Quản trị dữ liệu và ứng phó quy định

Tích cực tìm cách tăng cường bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và an toàn.
Thiết lập cơ chế giám sát và trách nhiệm giải trình cho hoạt động của agent.

6. Ứng phó cạnh tranh hệ sinh thái và chiến lược hợp tác

Tìm kiếm hợp tác với các nền tảng và dịch vụ khác.
Xây dựng chiến lược khác biệt hóa bằng cách tận dụng dữ liệu độc quyền và thế mạnh theo miền chuyên môn.