Quan điểm》ChatGPT và Claude sẽ tiêu diệt mọi công việc sao?

📄Toàn văn bài viết· Được trích xuất tự động bởi trafilaturaGemini 翻譯5806 từ

Đối tác a16z Joe Schmidt IV chỉ ra rằng các phòng thí nghiệm mô hình lớn (large model labs) sẽ chỉ thống trị các tác vụ theo chiều ngang, còn cơ hội thực sự cho ứng dụng AI nằm ở các kịch bản theo chiều dọc và quy trình làm việc phức tạp. (Tóm tắt trước: Altman rút lại lời tiên tri "AI hủy diệt công việc của con người": Tôi rất vui vì mình đã sai, có thật lòng không?) (Bối cảnh bổ sung: Google dẫn đầu vòng gọi vốn cho nền tảng định tuyến AI OpenRouter, định giá 1,3 tỷ USD, tăng trưởng 240% trong một năm) Các doanh nghiệp và nhân viên tiềm năng luôn hỏi tôi cùng một câu hỏi: Liệu còn không gian nào đáng để xây dựng trong tầng ứng dụng AI không? Hay OpenAI và Anthropic sẽ tiêu diệt tất cả? Ẩn sau câu hỏi này là một loại "chứng lo âu AI" đặc biệt. Một số người đã đi đến kết luận rằng, để tránh trở thành tầng lớp dưới đáy vĩnh viễn, nơi duy nhất có thể đứng vững lâu dài là bên trong các phòng thí nghiệm lớn, hoặc trong các lĩnh vực tiên phong như robot, công nghệ cứng — về lý thuyết là bất cứ thứ gì "phòng thí nghiệm không chạm tới được". Nếu mọi phần mềm đều sắp bị nuốt chửng, dù là bị Codex hay Claude thay thế trực tiếp công việc, hay bị các mô hình tương lai làm cho mọi thứ bạn xây dựng trở nên vô nghĩa, thì hãy chạy ngay đi! Nghe này, tôi là một người ủng hộ AI tối thượng giống như hầu hết mọi người, nhưng tôi nghĩ họ chỉ đúng một nửa. Các phòng thí nghiệm thực sự đang xâm chiếm một phần lớn bản đồ ứng dụng. Nhưng "tầng ứng dụng" không phải là một cơ hội đơn nhất và đồng nhất. Khung tư duy đúng đắn là: Bạn đang ở trên con đường gạch vàng (Yellow Brick Road) của "Phù thủy xứ Oz", hay bạn đang ở những nơi khác trong thế giới kỳ ảo của Oz? Con đường gạch vàng là cách gọi tắt của chúng tôi về con đường mà các phòng thí nghiệm đang đi, nơi họ đổ vào những nguồn lực đáng kinh ngạc. Lý do các phòng thí nghiệm phù hợp nhất để giải quyết các vấn đề như tạo mã, viết lách hoặc sáng tạo hình ảnh nằm ở chỗ những vấn đề này có thể cải thiện theo sự gia tăng của "năng lực mô hình gốc": Mỗi đô la đầu tư vào tiền huấn luyện (pre-training) và hậu huấn luyện (post-training) đều có thể trực tiếp nâng cao chất lượng sản phẩm. Trong khi đó, những nơi khác ở xứ Oz lại chứa đầy những vấn đề phức tạp hơn, thường là theo chiều dọc. Những vấn đề này không đơn giản chỉ là cung cấp cho người dùng doanh nghiệp một "công cụ đa năng" với các công cụ tiêu chuẩn và quyền truy cập máy tính. Giá trị của chúng không đến từ năng lực gốc của mô hình nền tảng (mặc dù điều này vẫn quan trọng!), mà đến từ cấu trúc hỗ trợ (scaffolding) bao quanh nó, chính những cấu trúc này làm cho đầu ra trở nên đáng tin cậy, tuân thủ và có thể đưa vào vận hành thực tế trong các ngành cụ thể. Chúng ta đang thấy tình trạng này diễn ra trong thời gian thực, OpenAI và Anthropic thực tế đang gửi một thông điệp tới thị trường: Họ không thể giải quyết mọi vấn đề bằng một đồng nghiệp AI đa năng. Họ đã công bố các kế hoạch triển khai tiền tuyến quy mô lớn, xây dựng cả một công ty xoay quanh việc cấu hình và tùy chỉnh mô hình cho doanh nghiệp. Nếu bạn nghĩ rằng việc phát hành mô hình tiếp theo có thể giải quyết mọi thứ, bạn chắc chắn sẽ không đổ hàng tỷ đô la vào những dự án này. Vì vậy, nếu bạn muốn làm giàu từ việc phát triển ứng dụng AI — hãy tránh xa con đường gạch vàng và đi khai phá những nơi khác ở xứ Oz. Dưới đây là những kinh nghiệm mà chúng tôi và một số doanh nhân trong danh mục đầu tư của chúng tôi đã đúc kết được về những gì thực sự hiệu quả. Nếu bạn muốn khởi nghiệp, con đường gạch vàng là con đường rõ ràng nhất, nhưng cũng là con đường nguy hiểm nhất. Lấy một mô hình hiệu năng cao, cắm vào một vài trình kết nối có sẵn (như Google Drive, Slack, Salesforce, Notion, GitHub), sau đó tung ra một loại lớp điều phối Agent (tác nhân thông minh) trên đó. Thật là ma thuật! Vấn đề ở đây là, đây chính là những gì các phòng thí nghiệm đang làm thông qua Cowork và Codex. Rõ ràng, họ sở hữu chính mô

Trạng thái dữ liệu✓ Đã trích xuất toàn vănĐọc bài gốc (動區 BlockTempo)

🔍Sự kiện tương tự trong lịch sử· Đối chiếu từ khóa + tài sản6 tin

2026-04-28

Gemini ra mắt Agentic Trading: Cho phép Claude, ChatGPT đặt lệnh trực tiếp trên sàn giao dịch được quản lý, thực thi giao dịch chiến lược

Độ tương đồng 140%關鍵字 claude/chatgpt同分類 zh

2026-04-24

EU gây áp lực buộc Google phải mở các tính năng cốt lõi của Android cho ChatGPT và Claude, khởi đầu cuộc chiến giành quyền kiểm soát AI

Độ tương đồng 140%關鍵字 claude/chatgpt同分類 zh

2026-05-26

Base Ra Mắt MCP Gateway Cho Phép Claude và ChatGPT Thực Thi Các Hành Động DeFi Onchain

Độ tương đồng 130%關鍵字 claude/chatgpt

2026-05-26