Tại sao OpenAI lại đang đuổi theo Claude Code?

Tiêu đề gốc: Inside OpenAI's Race to Catch Up to Claude Code

Tác giả gốc: Maxwell Zeff, Wired

Biên dịch: Peggy, BlockBeats

Lời tựa của biên tập viên: Trong bối cảnh các đại lý AI lập trình đang trỗi dậy nhanh chóng, OpenAI - từng dẫn đầu làn sóng AI tạo sinh với ChatGPT - lại bất ngờ trở thành "kẻ đuổi theo" trên đường đua then chốt này. Trái ngược hoàn toàn, Anthropic, được thành lập bởi các cựu thành viên OpenAI, đã nhanh chóng trở nên phổ biến trong cộng đồng nhà phát triển và thị trường doanh nghiệp nhờ Claude Code, trở thành một trong những nhà tiên phong quan trọng trong lĩnh vực công cụ lập trình AI.

Thông qua các cuộc phỏng vấn với các giám đốc điều hành, kỹ sư của OpenAI và nhiều nhà phát triển, bài viết này tiết lộ quá trình thực sự đằng sau cuộc đua: từ việc dự án OpenAI Codex ban đầu bị tách ra, nguồn lực chuyển hướng sang ChatGPT và các mô hình đa phương thức, đến việc đội ngũ nội bộ tái hợp nhất, đẩy nhanh việc ra mắt sản phẩm lập trình AI, OpenAI đang trải qua một bước ngoặt từ việc bỏ qua chiến lược sang việc đuổi theo toàn diện. Theo một nghĩa nào đó, đây không phải là sự tụt hậu về năng lực công nghệ, mà là sự lệch nhịp chiến lược: sự bùng nổ của ChatGPT đã thay đổi thứ tự ưu tiên của công ty, mối quan hệ hợp tác với Microsoft đã hạn chế con đường sản phẩm, trong khi Anthropic đã đặt cược sớm hơn vào đường đua lập trình AI.

Đằng sau cuộc đua này, những vấn đề sâu sắc hơn cũng dần dần nổi lên: khi các đại lý AI bắt đầu đảm nhận ngày càng nhiều công việc nhận thức, quy trình phát triển phần mềm và thậm chí bản thân lao động cổ trắng, đều có thể được định nghĩa lại.

Dưới đây là nội dung gốc:

Sam Altman, Giám đốc điều hành của OpenAI, ngồi khoanh chân trên ghế văn phòng, ngửa đầu nhìn lên trần nhà, như đang suy nghĩ về một câu trả lời chưa định hình. Ở một mức độ nào đó, điều này cũng liên quan đến môi trường xung quanh.

Trụ sở chính mới của OpenAI tại Mission Bay, San Francisco, là một tòa nhà hiện đại được xây dựng bằng kính và gỗ sáng màu, mang hơi hướng gần như một "thánh đường công nghệ". Trên kệ trưng bày phía sau quầy lễ tân là những cuốn sách nhỏ giới thiệu về "Kỷ nguyên AI" (Eras of AI), như đang vẽ ra một con đường dẫn đến sự khải huyền công nghệ. Trên tường cầu thang dán đầy các poster đánh dấu cột mốc phát triển của trí tuệ nhân tạo, trong đó có một tấm ghi lại khoảnh khắc: hàng nghìn khán giả đã chứng kiến qua livestream, một cỗ máy đánh bại đội tuyển thể thao điện tử hàng đầu trong trận đấu "Dota 2". Trong hành lang, các nhà nghiên cứu mặc áo đồng phục in khẩu hiệu đi lại, một chiếc áo ghi: "Nghiên cứu tốt cần thời gian." Tất nhiên, lý tưởng nhất là không cần quá lâu.

Chúng tôi ngồi trong một phòng họp lớn. Câu hỏi tôi đặt ra cho Altman liên quan đến cuộc cách mạng lập trình AI đang cuốn phăng ngành công nghiệp, và tại sao OpenAI dường như không chiếm vị trí dẫn đầu trong làn sóng này.

Ngày nay, hàng triệu kỹ sư phần mềm đã bắt đầu giao một phần công việc lập trình cho AI xử lý, khiến nhiều người ở Thung lũng Silicon lần đầu tiên thực sự đối mặt với một thực tế: tự động hóa có thể chạm đến chính vị trí của họ. Các đại lý lập trình (coding agents) do đó cũng trở thành một trong số ít các kịch bản ứng dụng mà doanh nghiệp sẵn sàng trả giá cao cho AI. Về lý thuyết, thời khắc như vậy hoàn toàn có thể, thậm chí nên trở thành lần "chiến thắng" tiếp theo trên poster tường cầu thang của OpenAI. Nhưng bây giờ, cái tên chiếm vị trí tiêu đề lại không phải là nó.

Đối thủ của công ty này là Anthropic, một công ty AI được thành lập bởi các cựu thành viên OpenAI. Với sản phẩm đại lý lập trình Claude Code, Anthropic đã có được sự tăng trưởng bùng nổ. Công ty tiết lộ vào tháng 2 rằng sản phẩm này đã đóng góp gần một phần năm quy mô kinh doanh, tương ứng với doanh thu hàng năm hơn 25 tỷ USD. Ngược lại, theo một nguồn tin thạo tin, tính đến cuối tháng 1, doanh thu hàng năm của sản phẩm lập trình riêng của OpenAI là OpenAI Codex chỉ cao hơn một chút so với 10 tỷ USD.

Câu hỏi đặt ra là: Tại sao trong cuộc đua lập trình AI này, OpenAI lại tụt lại phía sau?

"Giá trị của lợi thế đi đầu là rất lớn," Sam Altman suy ngẫm một lúc rồi nói. "Điều này, chúng tôi đã trải nghiệm với ChatGPT."

Tuy nhiên, theo ông, bây giờ chính là thời điểm để OpenAI toàn lực phát triển lập trình AI. Ông cho rằng, khả năng mô hình hiện có của công ty đã đủ mạnh để hỗ trợ các đại lý lập trình (coding agents) có độ phức tạp cao. Tất nhiên, khả năng như vậy không phải ngẫu nhiên, công ty đã đầu tư hàng chục tỷ USD để huấn luyện mô hình.

"Đây sẽ là một món kinh doanh khổng lồ," Altman nói, "không chỉ vì giá trị kinh tế mà nó tự mang lại, mà còn vì năng suất phổ quát mà lập trình có thể giải phóng." Ông dừng lại một chút, rồi bổ sung: "Tôi hiếm khi dễ dàng sử dụng từ này, nhưng tôi nghĩ, đây rất có thể là một trong những thị trường có quy mô lên đến hàng nghìn tỷ USD."

Đi xa hơn, ông cho rằng, OpenAI Codex có lẽ là "con đường khả thi nhất" dẫn đến trí tuệ nhân tạo phổ quát (AGI). Theo định nghĩa của OpenAI, cái gọi là AGI, là một hệ thống AI có thể vượt trội hơn con người trong phần lớn các công việc có giá trị kinh tế.

Sam Altman, Giám đốc điều hành của OpenAI. Ảnh: Mark Jayson Quines.

Tuy nhiên, mặc dù Altman đưa ra phán đoán tự tin với một tư thế thong thả, tình hình thực tế nội bộ công ty trong vài năm qua lại phức tạp hơn nhiều. Để hiểu câu chuyện nội bộ đầy đủ hơn, tôi đã phỏng vấn hơn 30 người trong cuộc, bao gồm các giám đốc điều hành và nhân viên hiện tại của OpenAI được phỏng vấn với sự chấp thuận của công ty, cũng như một số cựu nhân viên giới thiệu hoạt động nội bộ công ty trong điều kiện ẩn danh. Tổng hợp các câu chuyện này, có thể thấy một tình thế không mấy phổ biến: OpenAI đang chạy đua để đuổi kịp.

Quay trở lại năm 2021. Khi đó, Altman và các giám đốc điều hành khác của OpenAI đã mời phóng viên Steven Levy của WIRED đến văn phòng cũ của họ ở khu Mission, San Francisco, để xem trình diễn một công nghệ mới. Đây là một dự án phát triển từ GPT-3, được huấn luyện bằng một lượng lớn mã nguồn mở từ GitHub.

Trong buổi trình diễn trực tiếp, các giám đốc điều hành đã cho thấy công cụ có tên OpenAI Codex này có thể nhận hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra các đoạn mã đơn giản như thế nào.

"Nó thực sự có thể thực hiện các thao tác thay bạn trong thế giới máy tính," Greg Brockman, Chủ tịch kiêm Đồng sáng lập OpenAI, giải thích vào thời điểm đó. "Bạn sở hữu một hệ thống có thể thực sự thực thi lệnh." Ngay cả lúc đó, các nhà nghiên cứu OpenAI cũng đã phổ biến nhận định rằng Codex sẽ trở thành công nghệ then chốt để xây dựng "trợ lý siêu cấp" (super assistant).

Trong khoảng thời gian đó, lịch trình của Altman và Brockman hầu như bị lấp đầy bởi các cuộc họp với Microsoft - gã khổng lồ phần mềm này chính là nhà đầu tư lớn nhất của OpenAI. Microsoft dự định sử dụng Codex để cung cấp hỗ trợ kỹ thuật cho một trong những sản phẩm AI thương mại hóa đầu tiên của mình: một công cụ bổ sung mã có tên GitHub Copilot, có thể nhúng trực tiếp vào môi trường phát triển mà lập trình viên sử dụng hàng ngày.

Một nhân viên OpenAI thời kỳ đầu nhớ lại rằng, ở giai đoạn đó, Codex "về cơ bản chỉ có thể làm tự động bổ sung". Nhưng các giám đốc điều hành Microsoft vẫn coi nó là tín hiệu quan trọng cho sự xuất hiện của kỷ nguyên AI.

Vào tháng 6 năm 2022, khi GitHub Copilot chính thức phát hành công khai, chỉ trong vài tháng đã thu hút hàng trăm nghìn người dùng.

Greg Brockman, Chủ tịch của OpenAI. Ảnh: Mark Jayson Quines.

Đội ngũ ban đầu phụ trách Codex của OpenAI sau đó được điều chuyển sang các dự án khác. Một nhân viên thời kỳ đầu nhớ lại rằng, đánh giá của công ty lúc đó là: các mô hình trong tương lai tự bản thân sẽ có khả năng lập trình, do đó không cần thiết phải duy trì lâu dài một đội ngũ dự án Codex độc lập. Một số kỹ sư được điều chuyển sang tham gia phát triển DALL-E 2, số khác chuyển hướng sang huấn luyện GPT-4. Vào thời điểm đó, đây được coi là con đường then chốt để đưa OpenAI tiến gần hơn đến AGI.

Sau đó, tháng 11 năm 2022 ChatGPT ra mắt và thu hút hơn 100 triệu người dùng chỉ trong hai tháng. Hầu như tất cả các dự án khác trong công ty đều bị buộc phải tạm dừng. Trong những năm sau đó, OpenAI thực tế không có một đội ngũ chuyên trách sản phẩm lập trình AI. Một cựu thành viên từng tham gia dự án Codex cho biết, sau khi ChatGPT nổi tiếng, lập trình AI dường như không còn thuộc phạm vi chiến lược "ưu tiên sản phẩm tiêu dùng" mới của công ty. Đồng thời, ngành công nghiệp phổ biến cho rằng lĩnh vực này đã được GitHub Copilot "bao phủ", và về bản chất đó là sân nhà của Microsoft. OpenAI chủ yếu chỉ cung cấp hỗ trợ mô hình nền tảng.

Do đó, vào năm 2023 và 2024, nguồn lực của OpenAI được đổ nhiều hơn vào các mô hình AI đa phương thức và các đại lý thông minh (agents). Các hệ thống này được thiết kế để có thể đồng thời hiểu văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, và thao tác như con người với con trỏ và bàn phím. Hướng đi này vào thời điểm đó có vẻ phù hợp hơn với xu hướng ngành: mô hình tạo hình ảnh của Midjourney nhanh chóng nổi tiếng trên mạng xã hội, và ngành công nghiệp phổ biến cho rằng, các mô hình ngôn ngữ lớn phải có khả năng "nhìn thấy" và "nghe thấy" thế giới thì mới thực sự tiến tới trí tuệ ở cấp độ cao hơn.

Ngược lại, Anthropic đã chọn một con đường khác. Mặc dù công ty này cũng đang phát triển chatbot và các mô hình đa phương thức, nhưng nó dường như nhận ra tiềm năng của khả năng lập trình sớm hơn. Trong một podcast gần đây, Brockman cũng thừa nhận, Anthropic từ giai đoạn rất sớm đã "tập trung cao độ vào khả năng lập trình". Ông chỉ ra rằng, Anthropic khi huấn luyện mô hình không chỉ sử dụng các bài toán lập trình phức tạp từ các cuộc thi học thuật, mà còn thêm vào một lượng lớn các vấn đề mã "hỗn độn" từ các kho mã thực tế.

"Đây là một bài học mà chúng tôi nhận ra sau này," Brockman nói.

Đầu năm 2024, Anthropic bắt đầu sử dụng dữ liệu kho mã thực tế này để huấn luyện Claude