3 Xu Hướng LLM Các Doanh Nghiệp Việt Nam Nên Quan Tâm Ngay

Thế giới AI đang xoay chuyển chóng mặt, đặc biệt là lĩnh vực các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Chỉ vài tháng trôi qua, bảng xếp hạng các mô hình mạnh nhất đã liên tục cập nhật, cho thấy cuộc đua công nghệ này khốc liệt đến mức nào. Đối với các doanh nghiệp, đặc biệt là những người đang xây dựng hệ thống một người hay tối ưu workflow vận hành, việc hiểu rõ các xu hướng LLM không chỉ là cập nhật thông tin, mà còn là yếu tố sống còn để đưa ra quyết định đầu tư đúng đắn. Đầu tư vào AI không còn là lựa chọn xa xỉ, mà là con đường để tăng trưởng và cạnh tranh.

Bạn có bao giờ cảm thấy bối rối trước vô vàn tên gọi mô hình AI? Nào là GPT, Gemini, Grok, Qwen, DeepSeek… Mô hình nào thực sự mạnh? Nên ưu tiên đầu tư vào đâu để mang lại hiệu quả tối ưu cho doanh nghiệp của mình? Đây là những câu hỏi thường trực của nhiều người làm kinh doanh hiện nay. Để giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn, Sơn sẽ chia sẻ 3 xu hướng LLM nổi bật, được đúc kết từ những bảng xếp hạng uy tín như Artificial Analysis Intelligence Index, để bạn tham khảo và đưa ra chiến lược phù hợp nhất.

Tại Sao Chỉ Số Artificial Analysis Intelligence Index Lại Quan Trọng?

Trước khi đi sâu vào các xu hướng, chúng ta cần hiểu một chút về cách các chuyên gia đánh giá năng lực của LLM. Chỉ số Artificial Analysis Intelligence Index không chỉ dựa vào khả năng viết lách mượt mà của AI. Nó tổng hợp kết quả từ 7 bộ đánh giá chuyên sâu, kiểm tra trí tuệ thực sự của mô hình qua các bài toán cực kỳ khó nhằn. Các benchmark này bao gồm:

MMLU-Pro (đánh giá hiểu biết đa lĩnh vực nâng cao), GPQA Diamond (trả lời câu hỏi phức tạp), Humanity’s Last Exam (lập luận cấp cao), LiveCodeBench (viết code trực tiếp), SciCode (hiểu code khoa học), AIME & MATH-500 (toán học và logic nâng cao).

Những bài kiểm tra này cho thấy liệu một mô hình có thực sự “hiểu” vấn đề và “suy luận” để đưa ra đáp án hay không, chứ không chỉ đơn thuần là lặp lại thông tin từ dữ liệu đã được đào tạo. Nhìn vào bảng xếp hạng này giống như nhìn vào “bảng điểm đại học” của các AI, giúp ta thấy rõ điểm mạnh, điểm yếu và định hướng phát triển của từng “sinh viên xuất sắc”. Điều này cực kỳ hữu ích cho các doanh nghiệp cần AI cho các tác vụ phức tạp, đòi hỏi tính chính xác và khả năng giải quyết vấn đề thực tế.

Xu Hướng 1: Mô Hình Nhỏ Gọn, Trí Tuệ Lớn

Nếu trước đây chúng ta thường nghĩ mô hình càng lớn (càng nhiều tham số) thì càng thông minh, thì giờ đây xu hướng đã bắt đầu thay đổi. Các bảng xếp hạng uy tín đang cho thấy rằng những mô hình có kích thước vừa và nhỏ nhưng được tối ưu hóa về kiến trúc và dữ liệu đào tạo lại có thể đạt được năng lực suy luận và giải quyết vấn đề ngang ngửa, thậm chí vượt trội so với các “người khổng lồ”. GPT-4 mini của OpenAI là một ví dụ điển hình. Đạt điểm số cao ngất ngưởng trong bảng xếp hạng, mô hình này chứng minh rằng “nhỏ nhưng có võ” là hoàn toàn khả thi.

Điều này có ý nghĩa cực lớn đối với doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp một người hay các startup nhỏ. Việc triển khai và vận hành các mô hình nhỏ gọn thường đòi hỏi tài nguyên tính toán ít hơn đáng kể, đồng nghĩa với chi phí đầu tư và vận hành cũng thấp hơn. Bạn không cần “tậu” siêu máy tính để sở hữu một AI thông minh. Những mô hình như Grok 3 mini Reasoning của xAI hay Gemini Flash của Google cũng đang đi theo hướng này, tập trung vào hiệu suất cao trên tài nguyên hạn chế, rất phù hợp cho các ứng dụng cần phản hồi nhanh như chatbot, trợ lý ảo trên thiết bị di động, hoặc tích hợp vào các hệ thống nội bộ.

Sai lầm “chết người” mà nhiều doanh nghiệp mắc phải là cứ mải mê chạy theo những mô hình lớn nhất, mới nhất mà không đánh giá xem liệu năng lực vượt trội trên lý thuyết đó có thực sự cần thiết và tối ưu cho bài toán cụ thể của mình hay không. Đôi khi, một mô hình “mini” với khả năng suy luận mạnh mẽ lại là lựa chọn hiệu quả và kinh tế hơn rất nhiều.

Xu Hướng 2: Xây Dựng Hệ Sinh Thái AI Đa Dạng

Các “ông lớn” công nghệ như Google, OpenAI, Meta không còn đặt cược vào một mô hình duy nhất. Thay vào đó, họ đang xây dựng cả một “gia đình” các mô hình AI với những thế mạnh chuyên biệt, phục vụ các mục đích khác nhau. Điều này được thể hiện rõ qua các phiên bản khác nhau của cùng một dòng mô hình, ví dụ như Google có Gemini 2.5 Pro, Gemini Flash (May 2025), Gemini Flash, hay Meta với LLaMA 3.1 Ultra, LLaMA 4 Scout.

Mỗi phiên bản lại được tinh chỉnh cho một mục tiêu cụ thể: phiên bản “Pro” thường mạnh mẽ về khả năng phân tích sâu và lập luận, phù hợp cho các tác vụ phức tạp đòi hỏi độ chính xác cao; phiên bản “Flash” được tối ưu cho tốc độ, lý tưởng cho các ứng dụng cần phản hồi gần như tức thời; các phiên bản “Scout” hay “mini” hướng tới hiệu quả trên các thiết bị cấu hình thấp. Chiến lược này giống như việc xây dựng một đội hình thể thao, mỗi cầu thủ có một vị trí và vai trò riêng, cùng nhau tạo nên sức mạnh tổng hợp.

Đối với doanh nghiệp, xu hướng này mở ra cơ hội rất lớn để xây dựng một hệ thống AI đa dạng, phù hợp với từng quy trình nghiệp vụ cụ thể. Thay vì dùng một “dao găm” (mô hình đa năng nhưng không tối ưu) cho mọi việc, bạn có thể dùng “dao mổ” (mô hình chuyên biệt) cho từng tác vụ. Bạn cần AI để trả lời nhanh các câu hỏi của khách hàng trên website? Hãy nghĩ đến các mô hình “Flash”. Bạn cần AI để phân tích báo cáo tài chính phức tạp? Các mô hình “Pro” với năng lực lập luận mạnh mẽ sẽ là lựa chọn tốt hơn. Việc phân tích rõ nhu cầu nội tại của doanh nghiệp là bước then chốt để “ghép nối” đúng mô hình AI vào đúng vị trí.

Xu Hướng 3: Sân Chơi AI Toàn Cầu Không Chỉ Của Mỹ

Trong một thời gian dài, cuộc đua phát triển LLM dường như chỉ là chuyện nội bộ của các tập đoàn công nghệ tại Mỹ. Tuy nhiên, bức tranh này đang thay đổi rất nhanh. Sự xuất hiện và thăng hạng nhanh chóng của các mô hình từ Trung Quốc như Qwen3 72B của Alibaba hay DeepSeek R1 trong các bảng xếp hạng uy tín toàn cầu là minh chứng rõ nét nhất. Đây không chỉ là sự ganh đua về công nghệ, mà còn là tín hiệu cho thấy các thị trường ngoài Mỹ đang bắt kịp, thậm chí tạo ra những đột phá riêng.

Qwen3 72B, với điểm số ấn tượng, đặc biệt mạnh ở các bài toán toán học và lập trình – những lĩnh vực trước đây thường là điểm yếu của các mô hình không phải tiếng Anh. Điều này cho thấy khả năng ứng dụng mạnh mẽ của nó trong các ngành kỹ thuật, khoa học dữ liệu hay tự động hóa quy trình sản xuất. DeepSeek R1 cũng không kém cạnh, chứng minh năng lực suy luận và coding tiệm cận với các mô hình hàng đầu thế giới. Sự vươn lên của các “tay chơi” từ Trung Quốc đặt ra những câu hỏi quan trọng cho các doanh nghiệp có ý định mở rộng hoạt động sang thị trường này hoặc làm việc với các đối tác sử dụng hạ tầng công nghệ Trung Quốc.

• Làm thế nào để đảm bảo khả năng tương thích ngôn ngữ khi làm việc với dữ liệu đa ngôn ngữ?
• Vấn đề bảo mật dữ liệu và tuân thủ quy định pháp luật (đặc biệt là các quy định về AI) tại từng quốc gia sẽ ra sao?
• Cần xem xét yếu tố đạo đức AI và tính “vô tư” (bias) của mô hình khi được đào tạo trên bộ dữ liệu đặc thù của một quốc gia.

Việc đánh giá và lựa chọn các mô hình AI phù hợp với thị trường toàn cầu không chỉ dừng lại ở năng lực kỹ thuật, mà còn đòi hỏi một cái nhìn chiến lược về khả năng tích hợp, tuân thủ và đạo đức. Đây là lúc các doanh nghiệp cần tỉnh táo và tìm hiểu kỹ trước khi đưa ra quyết định đầu tư lớn.

Đâu Là Quyết Định Đầu Tư Sáng Suốt Cho Doanh Nghiệp?

Nhìn vào ba xu hướng trên, có thể thấy rằng thị trường LLM đang phát triển theo hướng ngày càng đa dạng và chuyên biệt hóa. Không có “một công thức” chung cho tất cả. Quyết định đầu tư vào công nghệ AI nào cho doanh nghiệp phụ thuộc vào nhiều yếu tố:

Việc hiểu rõ các xu hướng phát triển LLM là bước đi đầu tiên và quan trọng nhất để đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt. Nó giúp bạn không chỉ chọn được công nghệ phù hợp với hiện tại, mà còn định hướng được chiến lược phát triển AI dài hạn cho doanh nghiệp của mình, đặc biệt là trong bối cảnh công nghệ thay đổi nhanh chóng như hiện nay. Đừng ngại bắt đầu với những mô hình nhỏ hoặc các giải pháp “đóng gói” trước khi nghĩ đến việc xây dựng hệ thống AI “khủng”.

Như Sơn vẫn thường nói, xây dựng hệ thống kinh doanh tự động hay ứng dụng AI Agent không phải là chạy theo trào lưu, mà là tìm kiếm những công cụ phù hợp nhất để giải phóng sức lao động, tập trung vào những giá trị cốt lõi mà chỉ con người mới tạo ra được.

Thị trường LLM hứa hẹn sẽ còn nhiều bất ngờ trong tương lai gần, với sự cạnh tranh ngày càng gay gắt và sự xuất hiện của những công nghệ mới. Việc liên tục cập nhật, đánh giá và điều chỉnh chiến lược đầu tư AI sẽ là chìa khóa để doanh nghiệp của bạn không bị bỏ lại phía sau.

Hy vọng những phân tích trên đây đã giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về các xu hướng LLM hiện tại và cách đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả. Đây là một lĩnh vực đòi hỏi sự tìm hiểu và thử nghiệm liên tục. Bạn sẽ đầu tư vào công nghệ AI nào cho doanh nghiệp của mình trong thời gian tới? Đâu là điều khiến bạn băn khoăn nhất khi lựa chọn mô hình LLM?

Hãy để lại bình luận bên dưới để chia sẻ suy nghĩ của bạn nhé! Hoặc nếu bạn quan tâm đến việc xây dựng hệ thống một người vận hành hiệu quả với sự hỗ trợ của AI, đừng quên đăng ký nhận newsletter từ Sơn để không bỏ lỡ những bài viết chuyên sâu sắp tới.