Khởi nghiệp [ Đăng ngày (28/02/2025) ]
Tham vọng vô biên của Elon Musk: Giúp xAI xây trung tâm dữ liệu lớn nhất thế giới, đẩy định giá startup lên 24 tỷ USD, quy mô chỉ đứng sau OpenAI
Elon Musk đang tận dụng toàn bộ đế chế của mình để nâng đỡ xAI.

Elon Musk có kế hoạch lớn cho công ty khởi nghiệp xAI của mình. Một trong số đó là sử dụng các công ty còn lại trong đế chế nhằm mục đích nâng đỡ.

Dự án trí tuệ nhân tạo kéo dài 1 năm chủ yếu dựa vào đội ngũ nhân tài, dữ liệu và phần cứng từ các doanh nghiệp khác. Cho đến nay, xAI đã tuyển dụng ít nhất 11 nhân viên từng làm việc tại Tesla, theo trang web xAI và hồ sơ LinkedIn. Các chip máy tính quan trọng cho AI - được gọi là bộ xử lý đồ họa hay GPU - từ nền tảng truyền thông xã hội X cũng được tận dụng để phát triển xAI.

GPU dành riêng cho Tesla đã được chuyển hướng sang xAI và X. Elon Musk cũng công khai kho dữ liệu hình ảnh Tesla thu thập được - thứ ông cho biết có thể dùng làm nguồn tài nguyên đào tạo các mô hình của xAI . Các cổ đông X sẽ sở hữu 25% xAI.



“xAI là một công ty khá mới”, Musk nói trong một cuộc phỏng vấn với nhà tâm lý học người Canada Jordan Peterson. “Vì vậy, chúng tôi còn nhiều việc phải làm để bắt kịp các công ty đã tồn tại trong 5, 10 hoặc 20 năm”.

Nhiều người cho rằng động thái tận dụng nhân lực và phần cứng phục vụ xAI sẽ khiến các công ty còn lại của Musk không được hưởng lợi. Đáp lại, Musk nói rằng việc chia sẻ như vậy có lợi cho tất cả các nhà đầu tư.

“Chúng tôi là một công ty riêng biệt với X, nhưng sẽ hợp tác chặt chẽ với X (Twitter), Tesla và các công ty khác để đạt được tiến bộ trong sứ mệnh của mình”, đại diện X.AI chia sẻ.

Dẫu vậy, ít nhất 3 cổ đông của Tesla đã đệ đơn kiện, cho rằng việc chuyển nguồn lực sang xAI đã gây tổn hại cho các nhà đầu tư của hãng sản xuất ô tô này. Những vụ kiện đang chờ xử lý tại Tòa án Chancery Delaware.

“Tất cả sẽ trở nên rắc rối”, Brian Quinn, một giáo sư luật tại Boston College, cho biết. “Sử dụng nguồn lực của bất kỳ công ty nào đồng nghĩa với việc Musk đang động đến tiền của người khác. Ông ấy không thể coi tất cả những tài sản này là tài sản cá nhân”.

Mới tháng trước, Musk còn đăng một cuộc thăm dò trên X, hỏi người dùng liệu Tesla có nên đầu tư 5 tỷ USD vào xAI hay không. Sau khi người dùng X bỏ phiếu 68% ủng hộ động thái này, Musk đã đăng: “Có vẻ như công chúng ủng hộ. Sẽ thảo luận với hội đồng quản trị Tesla”.

Trước đó, Musk khẳng định việc thuê nhân viên từ các công ty khác của mình cho xAI chính là cách giúp ngăn chặn tình trạng chảy máu chất xám. Nhân sự của SpaceX, công ty khởi nghiệp về tên lửa; Neuralink, công ty sản xuất chip cấy ghép não; công ty sản xuất đường hầm Boring Co và X đều từng giúp đỡ lẫn nhau.

Khi Musk mua X vào năm 2022, ông đã đưa nhân viên từ khắp các đế chế kinh doanh của mình tới giúp đỡ. Trong lời khai tại tòa, Musk cho biết các kỹ sư Tesla đã giúp đỡ một cách tự nguyện sau giờ làm việc.

“Tesla không còn cần những kỹ sư đó nữa sao?”, một luật sư hỏi ông.

“Không. Tesla cần các kỹ sư”, Musk trả lời.

Một trong những thành viên hội đồng quản trị của Tesla đã khai trước tòa rằng các kỹ sư được trả tiền cho công việc làm thêm đó.

xAI cũng đã tận dụng mối quan hệ với mạng lưới công ty của Musk để huy động 6 tỷ USD trong những tháng gần đây. Các nhà đầu tư vào xAI cho biết họ đã được thuyết phục bởi một ý tưởng rằng xAI có thể sử dụng dữ liệu từ đế chế của Musk, bao gồm cả Tesla, để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn.

xAI hiện được định giá 24 tỷ USD, chỉ đứng sau OpenAI về quy mô các công ty khởi nghiệp AI. Musk đồng sáng lập OpenAI vào năm 2015 và rời khỏi ban giám đốc công ty vào năm 2018.

Kể từ khi ra mắt vào tháng 7 năm 2023, xAI đã phát hành một chatbot có tên Grok và đang xây dựng thứ mà Musk gọi là trung tâm dữ liệu lớn nhất thế giới. Thành tích xây dựng doanh nghiệp của Musk đã tạo nên lòng trung thành từ một số nhà đầu tư.

Tuy nhiên, vẫn có những người nổi giận vì sự chồng chéo. Các cổ đông Tesla đứng sau các vụ kiện gần đây đang cáo buộc Musk vi phạm nghĩa vụ ủy thác bằng cách chuyển nguồn lực sang cho xAI. Họ yêu cầu bồi thường thiệt hại và mong tòa án ra lệnh cho Musk chuyển cổ phần của mình trong xAI cho Tesla.

Việc chia sẻ tài nguyên giữa các công ty không phải là bất hợp pháp nếu mỗi thực thể được đền bù xứng đáng. Tuy nhiên, những thỏa thuận như vậy rất hiếm gặp ở các tập đoàn lớn, đồng thời được coi là việc làm nguy hiểm.

Scott Cummings, giáo sư luật tại Đại học California, Los Angeles, cho biết: “Luật không cấm mọi người có trách nhiệm ủy thác đối với nhiều công ty. Điều luật cấm là người đó gây hại cho một công ty vì lợi ích của công ty khác”.

Tesla và xAI đều có tham vọng AI riêng biệt, vậy nên các công ty đều rơi vào thế khó khi cạnh tranh giành nguồn lực. Tesla đang cố gắng phát triển phần mềm lái xe hoàn toàn tự động và robot hình người, bên cạnh việc bán xe điện.

Một trong những vụ kiện do Quỹ hưu trí Cleveland Bakers và Teamsters đệ trình đang nhắm vào việc phân bổ lại GPU giữa các công ty. Theo đơn khiếu nại, “Musk đang tạo ra giá trị to lớn tại xAI - có khả năng lên tới hàng trăm tỷ USD trong tương lai gần - bằng chi phí của Tesla”.

Trước đó, WSJ cũng đưa tin X đã đóng góp 250 triệu USD vào sức mạnh tính toán của xAI. Grok của xAI đã được cung cấp độc quyền trên X. Các kỹ sư của xAI cũng đã được giao nhiệm vụ khắc phục sự cố tại X và sử dụng các mô hình của xAI để cải thiện các tính năng.

“Grok được thiết kế để trả lời các câu hỏi một cách hài hước pha chút nổi loạn. Vui lòng không sử dụng nó nếu bạn ghét sự hài hước!”, đại diện X.AI viết trên trang web và nói thêm: “Chatbot này cũng sẽ trả lời được tất cả những câu hỏi hóc búa mà các hệ thống AI khác chối bỏ”.

Với Grok, X.AI đặt mục tiêu cạnh tranh trực tiếp với OpenAI, công ty đứng đằng sau ChatGPT. Bản thân X.AI cũng sẽ cạnh tranh với chatbot Bard của Google và chatbot Claude của Anthropic.

Vũ Anh
Theo cafef.vn (lttsuong)
In bài viết  
Bookmark
Ý kiến của bạn

Hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trong điều kiện phòng thí nghiệm
Cảm biến áp lực đất được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực địa kỹ thuật nhằm xác định ứng suất đất tại vị trí lắp đặt trong khối đất hoặc tại giao diện giữa đất và kết cấu công trình. Tuy nhiên, giá trị đo được từ cảm biến chịu ảnh hưởng đáng kể bởi điều kiện làm việc, môi trường đo và phương pháp hiệu chuẩn. Do đó, việc hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất trước khi đưa vào sử dụng thực tế là yêu cầu bắt buộc nhằm đảm bảo độ chính xác của kết quả đo. Bài báo này tập trung nghiên cứu hiệu chuẩn cảm biến áp lực đất dạng màng ngăn có đường kính 30 mm (earth pressure cell – EPC) của hãng Kyowa trong điều kiện phòng thí nghiệm. Quá trình hiệu chuẩn được thực hiện trong hai môi trường khác nhau là môi trường chất lỏng và môi trường đất cát bão hòa nhằm đánh giá sự khác biệt về độ nhạy của cảm biến. Kết quả nghiên cứu cho thấy cảm biến có độ nhạy cao hơn khi hiệu chuẩn trong môi trường chất lỏng so với môi trường đất cát bão hòa với chiều dày lớp cát bằng 6,5 lần đường kính cảm biến. Các phương trình hiệu chuẩn thu được đều có dạng tuyến tính, với hệ số tương quan và độ tin cậy cao. Kết quả nghiên cứu là cơ sở quan trọng cho việc ứng dụng cảm biến áp lực đất trong đo đạc ứng suất đất phục vụ thiết kế và thi công công trình địa kỹ thuật.

Xem nhiều

Tiêu điểm

Chuyển đổi số tại Cần Thơ: Thực trạng và giải pháp hoàn thiện hệ thống chính sách nâng cao năng lực đổi mới sáng tạo của các doanh nghiệp
Nỗ lực hoàn thiện hạ tầng công nghệ thông tin, đảm bảo kết nối thông suốt
Tập trung cao độ cho phát triển kinh tế - xã hội thành phố
Nâng cao chất lượng đội ngũ cán bộ làm công tác đối ngoại
Lãnh đạo UBND thành phố Cần Thơ làm việc với Sở Khoa học và Công nghệ về tình hình hoạt động sau khi hợp nhất ba địa phương
Hội đồng tư vấn, giao trực tiếp tổ chức chủ trì nhiệm vụ KH&CN (Tư vấn và chứng nhận Tiêu chuẩn ISO 9001:2015 – Hệ thống quản lý chất lượng - Các yêu cầu và Tiêu chuẩn ISO 14001:2015 – Hệ thống quản lý môi trường) thuộc Chương trình NSCL năm 2025
Microsoft cáo buộc nhóm tin tặc đứng sau mạng lưới Deepfake AI
Công nghệ lưu trữ lượng tử vừa đạt đột phá: Chứa 5.000 phim 4K trên một tinh thể bé hơn đầu ngón tay?
Sony tuyên bố hợp tác gây chấn động ngành game, mang tính năng độc quyền trên AMD RX 9000 đến PS5 Pro, vạch ra tương lai cho PS6
Startup xe điện Dat Bike đã không còn "trong tay” người Việt
Trung Quốc tự đẩy mình vào 'thời khắc sinh tử': 300 startup xe điện chỉ còn 7 hãng lớn có thể tồn tại, chiến trường xe điện khốc liệt hơn bất kỳ lúc nào
Chuyên gia Phạm Chi Lan chỉ ra 4 điểm yếu của các nhà sáng lập Việt: Nhiều startup cho rằng xuất khẩu được mới 'oai', trong khi thị trường nội còn khó hơn ngoại
Startup KAMEREO ‘ấm bụng’ trong ‘mùa đông gọi vốn’: Hoàn tất vòng Series B với 7,8 triệu USD từ 5 ‘đồng hương’ Nhật Bản
Founder - CEO Amslink: Kiến tạo tương lai Anh ngữ cho thế hệ trẻ Việt
CASTI Awards 2024 - Tôn vinh sản phẩm khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo
Siêu thị số  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 
Công nghệ 4.0  
 
Một tầm nhìn do cộng đồng đề xuất về nguồn tri thức mới cho trí tuệ nhân tạo
Nghiên cứu do nhóm các tác giả Vinay K Chaudhri, Chaitan Baru, Brandon Bennett, Mehul Bhatt, Darion Cassel, Anthony G Cohn, Rina Dechter, Esra Erdem, Dave Ferrucci, Ken Forbus, Gregory Gelfond, Michael Genesereth, Andrew S. Gordon, Benjamin Grosof, Gopal Gupta, Jim Hendler, Sharat Israni, Tyler R. Josephson, Patrick Kyllonen, Yuliya Lierler, Vladimir Lifschitz, Clifton McFate, Hande Küçük McGinty, Leora Morgenstern, Alessandro Oltramari, Praveen Paritosh, Dan Roth, Blake Shepard, Cogan Shimizu, Denny Vrandečić, Mark Whiting, Michael Witbrock thuộc Công ty TNHH Nghiên cứu Hệ thống Tri thức, Sunnyvale, Hoa Kỳ thực hiện.


 
Tin học  
 
Nghiên cứu thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ đào tạo lái ô tô dựa trên mô phỏng thực tế
Việc ứng dụng công nghệ mô phỏng trong đào tạo lái xe ô tô đang ngày càng được quan tâm nhằm nâng cao chất lượng giảng dạy, giảm chi phí và hạn chế rủi ro trong quá trình học tập. Nghiên cứu này trình bày quá trình thiết kế và chế tạo mô hình hỗ trợ tự học lái ô tô thông qua mô phỏng các thao tác điều khiển phương tiện theo tiêu chuẩn sát hạch lái xe hiện hành của Việt Nam. Mô hình được xây dựng với cấu trúc phần cứng tương tự cabin ô tô thực tế, bao gồm hệ thống vô lăng, bàn đạp ga, phanh, ly hợp, cần số, ghế ngồi điều chỉnh, dây an toàn và màn hình hiển thị kích thước lớn. Phần mềm mô phỏng được triển khai dựa trên nền tảng Euro Truck Simulator 2, cho phép tái hiện các bài thi sa hình, điều kiện thời tiết và tình huống giao thông đa dạng. Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình hoạt động ổn định, mang lại cảm giác lái chân thực, góp phần hỗ trợ người học rèn luyện kỹ năng lái xe, đồng thời tiết kiệm thời gian và chi phí đào tạo.


 



© Copyright 2020 Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học và Công nghệ TP. Cần Thơ
Địa chỉ: 118/3 Trần Phú - Phường Cái Khế - thành phố Cần Thơ
Giấy phép số: 05/ GP-TTĐT, do Sở Thông tin và Truyền Thông thành phố Cần Thơ cấp ngày 23/5/2017
Trưởng Ban biên tập: Ông Vũ Minh Hải - Giám đốc Trung tâm Khởi nghiệp và Đổi mới sáng tạo - Sở Khoa học & Công nghệ TP. Cần Thơ
Ghi rõ nguồn www.trithuckhoahoc.vn khi bạn sử dụng lại thông tin từ website này