David Silver, nhà nghiên cứu đằng sau AlphaGo, đã huy động được vòng hạt giống trị giá 1,1 tỷ USD với luận điểm rằng cách tiếp cận thống trị của ngành AI là sai lầm.
Trong một thách thức trực tiếp đối với chiến lược mô hình ngôn ngữ lớn được OpenAI và Google ủng hộ, cựu nhà nghiên cứu DeepMind David Silver đã đảm bảo được 1,1 tỷ USD vốn hạt giống cho startup mới của mình, Ineffable Intelligence. Công ty có trụ sở tại London, nhằm mục đích xây dựng AI tự học thông qua học tăng cường, đã đạt mức định giá 5,1 tỷ USD trong vòng hạt giống lớn nhất từ trước đến nay đối với một startup châu Âu.
Sonya Huang, đối tác tại nhà đầu tư dẫn đầu Sequoia Capital cho biết: “Chỉ có một số lượng rất, rất nhỏ — ít hơn một bàn tay — những người đã thực hiện công việc thực sự mang tính nền tảng. Dave là một trong số họ. Tôi cơ bản đồng ý với luận điểm của anh ấy về việc chúng ta sẽ tìm thấy những đột phá lớn tiếp theo ở đâu.”
Vòng gọi vốn do Sequoia Capital và Lightspeed Venture Partners đồng dẫn đầu, với sự tham gia đáng kể từ Nvidia, Google, Index Ventures và quỹ Sovereign AI của Vương quốc Anh. Khoản tài trợ khổng lồ cho một công ty chính thức được thành lập vào tháng 1 năm 2026 chưa có sản phẩm nhấn mạnh sự cạnh tranh gay gắt của các nhà đầu tư để hỗ trợ các nhà nghiên cứu AI ưu tú.
Khoản đầu tư này đại diện cho một vụ đặt cược trị giá hàng tỷ đô la rằng học tăng cường (RL), công nghệ đã thúc đẩy thành công của AlphaGo trong trò chơi cờ vây, là một con đường khả thi hơn dẫn đến siêu trí tuệ so với việc mở rộng quy mô LLM trên dữ liệu do con người tạo ra. Nếu thành công, phương pháp của Ineffable có thể làm gián đoạn thị trường hiện tại do LLM thống trị và tạo ra một mô hình mới cho phát triển AI, mặc dù các tiêu chuẩn mô hình đầu tiên dự kiến phải đến cuối năm 2026 mới có.
Đặt cược chống lại LLM
Luận điểm của Silver là một điểm đối nghịch trực tiếp với phương pháp công nghiệp phổ biến là đạt được trí tuệ nhân tạo bằng cách đào tạo các mô hình trên một lượng lớn văn bản và hình ảnh do con người tạo ra. Ông lập luận rằng mặc dù LLM rất mạnh mẽ, nhưng chúng bị hạn chế về cơ bản bởi "nhiên liệu hóa thạch" là dữ liệu của con người. Ngược lại, ông mô tả cách tiếp cận tập trung vào RL của mình là một "nhiên liệu tái tạo" có khả năng học hỏi "mãi mãi, không giới hạn".
Tầm nhìn của Ineffable Intelligence là tạo ra một "siêu học tập" khám phá kiến thức từ chính kinh nghiệm của nó trong các mô phỏng phức tạp, thay vì chỉ đơn giản là làm chủ thông tin do con người tạo ra. Silver sử dụng một thí nghiệm tưởng tượng để minh họa các giới hạn của LLM: một AI được đào tạo trên dữ liệu lịch sử từ thời điểm thế giới được cho là phẳng sẽ vẫn là một kẻ tin vào "Trái đất phẳng", không thể tự mình khám phá ra sự thật. Tuy nhiên, một tác nhân RL có khả năng chạy các thử nghiệm của riêng mình trong một mô phỏng để đi đến các khám phá khoa học mới.
Cách tiếp cận này khó khăn hơn đáng kể so với đào tạo trên các bộ dữ liệu tĩnh, điều này giải thích một phần lý do tại sao cần một lượng vốn lớn như vậy để xây dựng môi trường mô phỏng và cơ sở hạ tầng tính toán ngang ngửa với các đợt đào tạo LLM lớn nhất.
Bước ngoặt cho AI châu Âu
Quy mô của vòng gọi vốn đánh dấu một thời điểm bước ngoặt cho bối cảnh AI châu Âu, vốn trong lịch sử luôn hoạt động dưới bóng của các phòng thí nghiệm có trụ sở tại San Francisco. Đây là một phần của xu hướng rộng lớn hơn của các nhà nghiên cứu nổi tiếng rời bỏ các gã khổng lồ đã thành danh để thành lập công ty riêng của họ, bao gồm Arthur Mensch của Mistral AI, cũng từng là người của DeepMind.
Đối với Vương quốc Anh, khoản đầu tư này là một chiến thắng mang tính biểu tượng, gợi ý rằng những tài năng hàng đầu với luận điểm hấp dẫn có thể thu hút nguồn vốn khổng lồ từ Thung lũng Silicon mà không cần di dời. Tuy nhiên, động thái này không phải không có những người hoài nghi. Giám đốc điều hành Google DeepMind Demis Hassabis trước đây đã lên tiếng lo ngại về việc các startup huy động các vòng hạt giống khổng lồ với định giá hàng tỷ đô la trước khi phát triển sản phẩm hoặc tạo ra doanh thu.
Ineffable Intelligence phù hợp với mô tả này, nhưng các nhà đầu tư đang đặt cược vào thành tích của người sáng lập. Công việc của Silver tại DeepMind, từ việc dẫn đầu nhóm AlphaGo đến việc phát triển các phiên bản kế nhiệm AlphaZero và MuZero, cung cấp một lập luận mạnh mẽ, mạch lạc cho khả năng mở rộng trí thông minh của ông mà không dựa vào kiến thức con người đã có từ trước. Với hơn một tỷ đô la vốn, câu hỏi đặt ra cho các nhà đầu tư là liệu ông có thể chuyển đổi thành công đó từ thế giới khép kín của các trò chơi bàn cờ sang sự phức tạp của thực tế hay không.
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
