Tổng kết WAIC: Vượt ra khỏi robot, AI thực sự viết lại điều gì?

Buổi tọa đàm bế mạc WAIC 2026, do InfoQ tổ chức, đã quy tụ bốn chuyên gia: Lian Wenzhao (giáo sư tại Đại học Giao thông Thượng Hải, người sáng lập Yuanluo Tech), Guo Quanwei (nhà khoa học trưởng tại Yusheng Science), Gong Sansan (đồng sáng lập Diffusion Intelligence, nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Hong Kong - HKU), và Du Yu (giám đốc Viện Nghiên cứu Unknowable AI, cựu Phó Chủ tịch đầu tư tại Sequoia Capital China). Các chuyên gia đã thảo luận về việc AI thực sự đang thay đổi điều gì, cho rằng công nghệ này giúp tăng tốc độ và có thể mở rộng ranh giới, nhưng cũng cảnh báo rằng AI có thể vẫn chưa vượt qua được sự sáng tạo của con người. Họ cũng tranh luận về tính chân thực của nhu cầu đối với AI: trong khi các mảng kinh doanh AI của những tập đoàn công nghệ lớn như Kuaishou Keling, ByteDance Jimeng và Unitree đang ghi nhận tăng trưởng doanh thu, một số sản phẩm AI khác có thể chỉ là "nhu cầu giả" - không thực sự giải quyết được vấn đề nào cả. Về lĩnh vực trí tuệ hiện thân (embodied intelligence), Lian nhấn mạnh rằng giá trị thực sự nằm ở các nhiệm vụ chuỗi dài, đòi hỏi độ chính xác cao như tự động hóa phòng thí nghiệm, còn Du Yu thì so sánh với làn sóng internet di động trước đây, xem trí tuệ hiện thân như một lớp thiết bị mới. Về các mô hình mẫu (paradigm), Guo cho rằng thời kỳ của Định luật Mở rộng (Scaling Law) có thể đang đi đến hồi kết, và ủng hộ việc phát triển các hệ sinh thái mô hình cũng như phương pháp lai kết hợp giữa mô hình tự hồi quy (autoregressive) và mô hình khuếch tán (diffusion). Trong khi đó, Gong chỉ ra những ưu điểm của các mô hình ngôn ngữ khuếch tán (diffusion language models) khi triển khai cục bộ. Nhóm chuyên gia cũng đề cập đến các xu hướng đầu tư, nhận định rằng nguồn vốn đang ngày càng đổ dồn vào các mô hình thế giới (world models), robot học và AI vật lý (physical AI), với lời khuyên của Du Yu dành cho các nhà khoa học là nên trình bày đơn giản, dễ hiểu để thu hút được vốn đầu tư. Nhìn chung, buổi tọa đàm nhấn mạnh rằng bên cạnh những ồn ào của thị trường, AI cần phải mang lại giá trị thực tế, đáng tin cậy trong các tình huống ứng dụng thực tiễn.