Việc kinh doanh

Thư từ năm 2028: Cuộc cách mạng AI thực sự không như chúng ta nghĩ

"Bạn đang chế tạo một chiếc Ferrari cho một thế giới sẽ sớm dịch chuyển tức thời." Một lá thư từ năm 2028: Các công ty chỉ đơn giản "triển khai AI" cũng giống như những công ty chỉ đơn giản "xây dựng một trang web" vào năm 1995. Câu hỏi sai ư? "Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng AI để tối ưu hóa X?" Câu hỏi đúng ư? "Nếu chúng ta thiết kế lại từ đầu, liệu X có còn tồn tại không?" Lời khuyên thực tế: Hãy dành 20% nguồn lực AI của bạn không phải để tối ưu hóa những gì bạn làm, mà là để tìm ra những gì nên ngừng làm.

[TUYÊN BỐ MIỄN TRỪ TRÁCH NHIỆM: Đây hoàn toàn là một "lá thư từ tương lai" hư cấu, một thông điệp trong chai được thả vào biển thời gian với một chút khiêu khích và một nụ cười. Không có nhà du hành thời gian nào tham gia vào quá trình viết bài đăng này.]

Kính gửi các đối tác, khách hàng và những người quan sát công nghệ năm 2025,

Tôi là Fabio Lauria, người sáng lập Electe (vâng, chúng ta vẫn tồn tại vào năm 2028!)*, và tôi đã quyết định phá vỡ mọi quy tắc tiếp thị của công ty để chia sẻ với bạn một số suy nghĩ từ phía bên này của cây cầu thời gian.

Vào năm 2025, bạn vẫn đang tranh luận về "cuộc khủng hoảng trung gian" của AI và viết vô số sách trắng về "sự tích hợp đúng đắn" giữa con người và máy móc. Chúng ta, vào năm 2028, nhìn lại giai đoạn đó như một kỷ nguyên mà toàn bộ hệ sinh thái công nghệ hoàn toàn lạc lõng.

Những gì chúng ta hiểu (quá muộn)

Là một người sáng lập đã trải qua ba vòng gọi vốn, hai lần thay đổi và một lần thất bại trong việc mua lại vào phút chót, đây là sự thật mà không một nhà tư vấn chiến lược nào muốn thừa nhận vào năm 2025: Tất cả chúng ta đều đang tối ưu hóa để tìm câu trả lời cho những câu hỏi sai.

Những công ty sáng tạo nhất không phải là những công ty có "chiến lược triển khai AI tốt nhất" mà là những công ty có đủ can đảm để định nghĩa lại hoàn toàn những vấn đề mà họ đang cố gắng giải quyết.

Mặc kệ hiệu quả (vâng, tôi thực sự đã nói thế)

Vào năm 2025, các KPI của bạn vẫn đo lường tốc độ AI có thể thực hiện các tác vụ hiện có. Còn vào năm 2028, chúng ta đo lường mức độ AI cho phép chúng ta xem xét lại các tác vụ đó một cách triệt để, hoặc loại bỏ hoàn toàn chúng.

Bước ngoặt đến khi chúng ta ngừng hỏi: "Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình X?" và bắt đầu hỏi: "Nếu chúng ta có thể thiết kế lại công ty từ đầu bằng những công nghệ này, liệu quy trình X có còn tồn tại không?"

Gửi đến các công ty đang đọc tôi

Nếu bạn là một công ty đầu tư hàng triệu đô la vào "sự cải tiến gia tăng" thông qua AI, bạn đang chế tạo một chiếc Ferrari cho một thế giới sẽ sớm dịch chuyển tức thời.

Sau đây là những điều mà CTO của bạn thực sự nên làm:

  1. Xác định những phần nào trong mô hình kinh doanh của bạn chỉ tồn tại do những hạn chế về công nghệ lỗi thời
  2. Xác định những vấn đề nào của khách hàng mà bạn đang giải quyết gián tiếp mà bạn có thể giải quyết trực tiếp
  3. Biến nhóm sản phẩm của bạn thành phòng thí nghiệm "phá hủy sáng tạo" - trao cho họ sức mạnh không chỉ để xây dựng mà còn để phá hủy.

Những công ty khởi nghiệp đang chiếm lĩnh thị trường của bạn vào năm 2028 không phải là những công ty sở hữu AI tốt nhất. Họ là những công ty đã sử dụng AI để định nghĩa lại hoàn toàn ý nghĩa của việc trở thành một công ty trong ngành của bạn.

Một lời mời gọi trí tưởng tượng cấp tiến

Theo dòng thời gian của tôi, những công ty chỉ đơn giản "triển khai AI" cũng giống như những công ty chỉ đơn giản "xây dựng một trang web" vào năm 1995. Điều này là cần thiết, nhưng đáng tiếc là vẫn chưa đủ.

Các công ty thống trị là những công ty có đủ can đảm để tưởng tượng: "Nếu chúng ta có thể giải quyết vấn đề này từ đầu, bằng những công nghệ có vẻ như kỳ diệu, thì chúng ta sẽ làm như thế nào?"

Vì vậy, trong khi mọi người vào năm 2025 đang bận rộn tranh luận về sự cân bằng phù hợp giữa tự động hóa và tiềm năng con người, hãy tự giúp mình một việc: tự hỏi liệu những vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết có còn tồn tại sau ba năm nữa hay không.

Hẹn gặp lại bạn ở đây trong tương lai. Nó kỳ lạ hơn, hoang dã hơn và thú vị hơn vô cùng so với những gì bạn dự đoán trong các báo cáo nhàm chán.

Fabio Lauria, Tổng giám đốc điều hành & Nhà sáng lập, Electe , Ngày 11 tháng 5 năm 2028

Tái bút: Amazon vừa mua lại OpenAI. Và đúng vậy, tất cả chúng tôi đều sốc như bạn vậy.

Câu hỏi thường gặp từ hiện tại đến tương lai

H: Anh có phải là John Titor mới không? Chúng ta có nên lo lắng về những nghịch lý thời gian không?

A: Không giống như Titor, tôi không ở đây để cảnh báo bạn về những thảm họa sắp xảy ra hay nói về IBM 5100. Tôi không sở hữu một chiếc C204 Time Displacement Unit gắn trên xe Chevrolet—chỉ là một chiếc máy tính xách tay chứa quá nhiều caffeine. "Du hành thời gian" của tôi hoàn toàn diễn ra thông qua suy đoán sáng tạo. Không có sự liên tục không-thời gian nào bị phá vỡ trong quá trình viết bài này.

H: Chúng ta nên mua/bán những công ty nào dựa trên "những hiểu biết về tương lai" của bạn?

A: Nếu tôi thực sự đến từ tương lai và có thông tin này, việc chia sẻ nó sẽ là cách cuối cùng để giữ cho nó chính xác! Chính việc tiết lộ thông tin tương lai đã thay đổi tiến trình hiện tại. Dù sao đi nữa, đầu tư dựa trên những bài đăng khiêu khích trên internet thường là một chiến lược đáng ngờ. Xin trích dẫn một người thông thái cùng thời với tôi: "Thị trường có thể duy trì trạng thái phi lý trí lâu hơn khả năng thanh toán của bạn."

H: Ý bạn muốn nói gì khi nhắc đến "sự cố Denver"?

A: À, đúng rồi. Cứ cho là vào năm 2026, tất cả chúng ta sẽ học được một bài học quan trọng về giới hạn của tối ưu hóa thuật toán trong các hệ thống quan trọng. Nhưng đừng quá lo lắng - nó đã thúc đẩy những cải cách rất cần thiết và dẫn đến Tuyên bố Denver về Trách nhiệm Công nghệ. Như tôi vẫn thường nói, đôi khi bạn phải phá vỡ một thuật toán để tạo ra một cuộc cách mạng .

H: Ông có nghiêm túc về ý tưởng rằng chúng ta nên ngừng tập trung vào hiệu quả không?

A: Tôi không ủng hộ việc từ bỏ hiệu quả, mà là đặt nó vào đúng vị trí của nó: một phương tiện, chứ không phải mục đích. Hiệu quả mà không có định hướng cũng giống như lái một chiếc Ferrari không có đích đến. Trong năm 2028 của tôi, những công ty thông minh nhất trước tiên tự hỏi: "Chúng ta nên tạo ra cái gì?", rồi mới đến "Làm thế nào để tạo ra nó một cách hiệu quả?". Việc đảo ngược những câu hỏi này chính là sai lầm chung của chúng ta.

H: Lời khuyên thực tế thực sự đằng sau tất cả những câu chuyện mang tính tương lai này là gì?

A: Hãy dành 20% tài nguyên AI của bạn không phải để tối ưu hóa những gì bạn đang làm, mà để khám phá những gì bạn có thể ngừng làm hoàn toàn. Lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ không nằm ở những người làm những việc cũ nhanh hơn, mà nằm ở những người đầu tiên nhận ra rằng một số việc đó không còn cần thiết nữa. Sự phá hủy mang tính sáng tạo bắt đầu từ chính ngôi nhà của bạn.

[TUYÊN BỐ MIỄN TRỪ TRÁCH NHIỆM: Nội dung trên hoàn toàn là hư cấu sáng tạo. Không ngụ ý bất kỳ dự đoán thị trường, tư vấn tài chính hay kiến thức thực tế nào về tương lai. Tác giả không chịu trách nhiệm cho các quyết định kinh doanh được đưa ra dựa trên những thông điệp trong chai từ các mốc thời gian khác nhau.]

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Hướng dẫn đầy đủ về phần mềm Business Intelligence dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Sáu mươi phần trăm các doanh nghiệp vừa và nhỏ của Ý thừa nhận những lỗ hổng nghiêm trọng trong đào tạo dữ liệu, 29% thậm chí không có con số chuyên dụng—trong khi thị trường BI của Ý bùng nổ từ 36,79 tỷ đô la lên 69,45 tỷ đô la vào năm 2034 (Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 8,56%). Vấn đề không phải là công nghệ, mà là cách tiếp cận: Các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang chìm trong dữ liệu nằm rải rác trên các CRM, ERP và bảng tính Excel mà không biến chúng thành quyết định. Điều này áp dụng cho cả những người bắt đầu từ con số 0 và những người muốn tối ưu hóa. Các tiêu chí lựa chọn chính: khả năng sử dụng kéo và thả mà không cần nhiều tháng đào tạo, khả năng mở rộng phát triển cùng bạn, tích hợp gốc với các hệ thống hiện có, TCO hoàn chỉnh (triển khai + đào tạo + bảo trì) so với chỉ giá cấp phép. Lộ trình bốn giai đoạn—các mục tiêu SMART có thể đo lường được (giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ dịch vụ 15% trong 6 tháng), lập bản đồ các nguồn dữ liệu sạch (đầu vào rác = đầu ra rác), đào tạo nhóm về văn hóa dữ liệu, các dự án thí điểm với vòng phản hồi liên tục. AI thay đổi mọi thứ: từ BI mô tả (những gì đã xảy ra) đến phân tích tăng cường giúp khám phá các mô hình ẩn, phân tích dự đoán ước tính nhu cầu trong tương lai và phân tích theo quy định gợi ý các hành động cụ thể. Electe dân chủ hóa quyền lực này cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Hệ thống làm mát AI của Google DeepMind: Trí tuệ nhân tạo cách mạng hóa hiệu quả năng lượng của trung tâm dữ liệu như thế nào

Google DeepMind đạt được mức tiết kiệm năng lượng làm mát trung tâm dữ liệu là -40% (nhưng chỉ -4% tổng mức tiêu thụ, vì làm mát chiếm 10% tổng mức tiêu thụ)—độ chính xác 99,6% với lỗi 0,4% trên PUE 1.1 bằng cách sử dụng học sâu 5 lớp, 50 nút, 19 biến đầu vào trên 184.435 mẫu đào tạo (2 năm dữ liệu). Đã xác nhận tại 3 cơ sở: Singapore (triển khai lần đầu năm 2016), Eemshaven, Council Bluffs (đầu tư 5 tỷ đô la). PUE trên toàn đội xe của Google là 1,09 so với mức trung bình của ngành là 1,56-1,58. Kiểm soát dự đoán mô hình dự đoán nhiệt độ/áp suất cho giờ tiếp theo đồng thời quản lý tải CNTT, thời tiết và trạng thái thiết bị. Bảo mật được đảm bảo: xác minh hai cấp, người vận hành luôn có thể vô hiệu hóa AI. Hạn chế quan trọng: không có xác minh độc lập từ các công ty kiểm toán/phòng thí nghiệm quốc gia, mỗi trung tâm dữ liệu yêu cầu một mô hình tùy chỉnh (8 năm, không bao giờ được thương mại hóa). Triển khai: 6-18 tháng, yêu cầu một nhóm đa ngành (khoa học dữ liệu, HVAC, quản lý cơ sở). Áp dụng ngoài các trung tâm dữ liệu: nhà máy công nghiệp, bệnh viện, trung tâm mua sắm, văn phòng công ty. 2024-2025: Google chuyển sang làm mát bằng chất lỏng trực tiếp cho TPU v5p, cho thấy những hạn chế thực tế của việc tối ưu hóa AI.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Tại sao Toán học lại khó (Ngay cả khi bạn là AI)

Các mô hình ngôn ngữ không thể nhân—chúng ghi nhớ kết quả giống như chúng ta ghi nhớ số pi, nhưng điều đó không làm cho chúng có năng lực toán học. Vấn đề nằm ở cấu trúc: chúng học thông qua sự tương đồng về mặt thống kê, chứ không phải sự hiểu biết về thuật toán. Ngay cả những "mô hình suy luận" mới như o1 cũng thất bại trong các nhiệm vụ tầm thường: nó đếm đúng chữ 'r' trong "strawberry" sau vài giây xử lý, nhưng lại thất bại khi phải viết một đoạn văn mà chữ cái thứ hai của mỗi câu lại viết thành một từ. Phiên bản cao cấp 200 đô la một tháng mất bốn phút để giải quyết những gì một đứa trẻ có thể làm ngay lập tức. DeepSeek và Mistral vẫn đếm sai chữ cái vào năm 2025. Giải pháp mới nổi? Một phương pháp tiếp cận kết hợp—các mô hình thông minh nhất đã tìm ra thời điểm cần gọi một máy tính thực sự thay vì tự mình thực hiện phép tính. Chuyển đổi mô hình: AI không cần phải biết cách làm mọi thứ, nhưng phải sắp xếp các công cụ phù hợp. Nghịch lý cuối cùng: GPT-4 có thể giải thích lý thuyết giới hạn một cách xuất sắc, nhưng lại thất bại trong các bài toán nhân mà máy tính bỏ túi luôn giải đúng. Chúng rất tuyệt vời cho việc học toán - chúng giải thích với sự kiên nhẫn vô hạn, đưa ra ví dụ và phân tích lập luận phức tạp. Để tính toán chính xác? Hãy tin vào máy tính, chứ không phải trí tuệ nhân tạo.