Năm 2018, trong chuyến về thăm quê hương ở Trung Quốc, Alexandr Wang đã tham dự và lắng nghe phần thuyết trình ấn tượng về công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) của các diễn giả là những kỹ sư xuất sắc nhất nước này.

Tuy vậy, anh cảm thấy lạ là những vị kỹ sư này không hề đề cập đến việc có thể ứng dụng công nghệ AI như thế nào. Điều này làm cho Wang, xuất thân từ một gia đình nhập cư có cha mẹ là nhà vật lý học tại phòng nghiên cứu quốc gia Los Alamos ở New Mexico, nơi đã chế tạo ra quả bom nguyên tử đầu tiên, cảm thấy băn khoăn.

“Họ thực sự mập mờ về ứng dụng thực tế của AI. Có thể nói rằng đây không phải điều tốt,” đồng sáng lập Scale AI nhớ lại. Tên của anh, Alexandr, bao gồm tám chữ cái do không có ký tự “e” thứ hai – đây là con số tượng trưng cho may mắn trong văn hóa Trung Quốc.

Khi đó, Scale AI là công ty khởi nghiệp mới nổi chủ yếu cung cấp dữ liệu cho các hãng xe tự hành. Nhưng Wang bắt đầu lo lắng rằng AI có thể nhanh chóng đảo lộn trật tự của thế giới – vốn vẫn gần như ổn định kể từ khi Thế chiến thứ hai khép lại.

“Nếu nghĩ kỹ, bạn sẽ thấy lịch sử thế giới chủ yếu bị gián đoạn vì chiến tranh, ngoại trừ khoảng thời gian yên bình trong 80 năm trở lại đây,” Wang trả lời phỏng vấn từ trụ sở chính cao sáu tầng của Scale AI nằm ở trung tâm San Francisco, nơi thi thoảng có những chiếc xe tự lái đậu bên dưới. “Phần lớn là do vai trò lãnh đạo thế giới của Mỹ.”

Thoạt nhìn, Alexandr Wang, 26 tuổi, toát lên vẻ năng động, lém lỉnh của một sinh viên vừa mới tốt nghiệp đại học. Anh nghe nhạc của Gracie Abrams và Billie Eilish, ăn mặc theo phong cách thời trang thực dụng “gorpcore” với bộ đồ leo núi.

Trên Instagram, Wang đăng ảnh chụp với Kiernan Shipka, nữ diễn viên nổi tiếng với loạt phim truyền hình đình đám Mad Men và chia sẻ những điều thú vị trên Twitter. “Những vấn đề nan giải nhất chỉ có thể giải quyết bằng máu, mồ hôi, nước mắt, tinh thần và nhận thức rõ ràng về mục đích,” Wang chia sẻ trong một bài đăng trên Twitter vào tháng 2.2023. Anh cũng thường hay đến các quán bar.

Nhưng đó không phải vấn đề quan trọng tại thung lũng Silicon và Washington D.C., nơi Wang đã trở thành tên tuổi lớn. Anh nổi lên từ năm 2016, khi đầu tư vào lĩnh vực “gắn nhãn” khối lượng dữ liệu đồ sộ cần thiết cho AI, chủ yếu dành cho các mẫu xe tự hành.

Wang nhận thấy có nhu cầu huấn luyện AI để nhận biết sự khác nhau giữa túi giấy và người đi bộ nên đã định hướng Scale phát triển trong lĩnh vực khác: AI tạo sinh (generative AI). Quyết định theo cảm tính này giúp anh thu hút các khách hàng, bao gồm những công ty lớn trong lĩnh vực AI và chính phủ Mỹ.

“Chúng tôi là những người tận dụng cơ hội kiếm tiền từ cơn sốt AI tạo sinh,” Wang cho biết. AI tạo sinh nhanh chóng trở thành mảng kinh doanh mang lại nhiều giá trị cho Scale AI, giúp công ty đạt doanh thu 250 triệu đô la Mỹ trong năm 2022.

Thời điểm đó, nhiều startup AI khác chưa thể tạo ra dòng tiền. Công nghệ của công ty được chính phủ Mỹ sử dụng để phân tích hình ảnh vệ tinh tại Ukraine và được OpenAI dùng trong quá trình phát triển ChatGPT, chatbot gây chấn động thế giới với khả năng trả lời câu hỏi và làm thơ.

Bret Taylor, cựu đồng CEO của tập đoàn chuyên về phần mềm điện toán đám mây Salesforce, ví sự nổi lên của Scale AI tương tự như những công ty điện toán đám mây thành công là Snowflake và Datadog. Jeff Wilke, cựu giám đốc điều hành bộ phận tiêu dùng của Amazon và là một trong những cố vấn Wang tin tưởng nhất, còn có góc nhìn lạc quan hơn, cho rằng Scale AI có tiềm năng trở thành “Amazon Web Services” về AI.

Năm 2021, Scale AI được các nhà đầu tư định giá 7,3 tỉ đô la Mỹ, giúp Alexandr Wang trở thành tỉ phú mới nhất của thung lũng Silicon. Song khối tài sản của anh không hoàn toàn đến từ thung lũng Silicon, mà còn được gây dựng từ lực lượng lao động thuê ngoài thực hiện nhiệm vụ cơ bản nhưng quan trọng đối với AI: Gắn nhãn dữ liệu để huấn luyện AI.

Nhóm nhân sự này, với khoảng 240 ngàn người trong số đó ở các quốc gia như Kenya, Philippines và Venezuela, làm việc cho Remotasks – công ty con của Scale AI nhưng không được nhắc đến trong tài liệu tiếp thị.

Nói cách khác, nếu một ngày nào đó AI giải phóng con người khỏi các công việc nhàm chán nơi công sở, thì công nghệ này cũng làm điều tương tự với những nhân sự ở Nam bán cầu, mà nhiều người trong số họ có mức thu nhập chưa đến một đô la Mỹ/giờ.

“Họ có vai trò vô cùng quan trọng cho việc phát triển hệ thống AI mạnh mẽ,” Wang nhận định về đội ngũ nhân sự tại Remotasks.

Bên cạnh đó, ngày càng xuất hiện nhiều lo ngại về mặt đạo đức, môi trường làm việc không đạt chuẩn và thu nhập thấp. Trong khi đó, các đối thủ cạnh tranh đánh giá Scale AI có nguy cơ thất bại, khiến công ty phải cắt giảm nhân sự và ghi nhận giá trị trên thị trường chứng khoán thứ cấp giảm xuống trong một năm qua, lấy đi danh hiệu tỉ phú của Wang (15% cổ phần của Wang trong Scale AI hiện có giá trị 630 triệu đô la Mỹ.

Nhưng Scale AI cho rằng giá trị của số cổ phần này gần 890 triệu đô la Mỹ). Manu Sharma, đồng sáng lập công ty cạnh tranh Labelbox, cho rằng “Scale AI tự định vị mình như công ty công nghệ. Chúng tôi cho rằng họ cũng giống như bất kỳ công ty nào khác cung cấp thuê ngoài quy trình kinh doanh.”

Các công ty khởi nghiệp công nghệ khác cho rằng mình có thể làm tốt những gì hơn Scale AI đang làm, còn các công ty thuê ngoài truyền thống nói rằng họ có mức phí thấp hơn.

“Tôi cho rằng chúng tôi đã tìm hiểu về vấn đề này lâu hơn và phát triển nhiều công nghệ hơn bất kỳ công ty nào khác,” Wang trả lời. Anh nỗ lực học theo Amazon về cách thức quản lý toàn bộ chuỗi cung ứng, từ kho hàng cho đến khâu vận chuyển.

Với Scale AI, điều đó nghĩa là cả thiết bị lẫn máy móc – ngày càng tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu – và quy mô nhân lực đang lớn mạnh hơn nữa. “Chúng tôi luôn muốn có nguồn lực con người trong quá trình phát triển,” anh cho biết.

Trước khi học đại học, Alexandr Wang chuyển đến Bay Area, California để làm việc cho công ty khởi nghiệp công nghệ Quora. Tại đây, CEO của Quora Adam D’Angelo đã cho anh lời khuyên quan trọng rằng sinh viên năm tư được mọi người đề cao quá mức, trong khi sinh viên năm hai lại bị đánh giá thấp.

Thế là Wang chỉ hoàn thành năm nhất tại MIT và cùng Lucy Guo, đồng nghiệp tại Quora và cũng từ bỏ giảng đường đại học, thành lập Scale AI vào năm 2016, với khoản đầu tư từ vườn ươm khởi nghiệp Y Combinator. Nhớ lại thời điểm thành lập công ty khi còn quá trẻ, chỉ vừa tròn 19 tuổi, Wang cho biết: “Khi đó tôi chỉ nghĩ ‘mình biết viết code nè và hai người chúng ta sẽ khởi nghiệp’.”

Khi mới thành lập, Scale AI hoạt động theo mô hình one-stop shop (cửa hàng một điểm đến) cung cấp nhân sự tiếp nhận công việc mà thuật toán không thể thực hiện, về cơ bản là tận dụng trí thông minh của con người và AI. Dan Levine, giám đốc của Accel sớm nhìn ra tiềm năng của công ty và đề nghị đầu tư 4,5 triệu đô la Mỹ cho Scale AI vào tháng 7.2016.

Wang dùng tầng hầm nhà anh làm trụ sở tạm thời cho công ty. Sau nhiều tháng, Wang và Guo nhận ra Scale AI là giải pháp khả dĩ để giải quyết vấn đề nhức nhối của các công ty xe tự hành. Những công ty này có đoạn ghi hình lái xe thực tế trên quãng đường hàng triệu km để huấn luyện AI cho xe tự lái, nhưng không có đủ nhân lực để đánh giá và gắn nhãn dữ liệu. Và Scale AI có thể đáp ứng nhu cầu này.

Năm 2018, Alexandr Wang và Lucy Guo vào danh sách Forbes Under 30 cho hạng mục doanh nghiệp công nghệ. Thời gian sau, Lucy Guo rời Scale AI do “khác biệt về tầm nhìn và định hướng phát triển sản phẩm.” Guo cho biết: “Tôi nghĩ rằng Alex làm rất tốt việc duy trì hoạt động của công ty.” Cả hai đều từ chối đưa ra bình luận về việc họ tách ra.

Lần đầu nghe đến cái tên Scale AI trong cuộc họp hội đồng quản trị năm 2018 của Aurora – công ty khởi nghiệp phát triển xe tự hành (AV), nhà đầu tư Mike Volpi đã hỏi “Đó là công ty nào vậy?” Sau đó, ông biết được dịch vụ gắn nhãn dữ liệu của Scale AI rất cần thiết cho Aurora, cũng như Uber và Cruise, công ty con về xe tự hành của General Motors (GM).

Vào tháng 8.2018, Volpi đã thuyết phục công ty của ông, Index Ventures rót 18 triệu đô la Mỹ vào Scale AI, khi ấy báo cáo doanh thu chưa đến ba triệu đô la Mỹ.

Từ năm 2018, trào lưu xe tự hành trở thành “con gà đẻ trứng vàng.” Theo hồ sơ gọi vốn vào tháng 6.2019 mà Forbes điều tra được, Scale AI có thêm khách hàng là các hãng xe lớn trên thế giới như Toyota và Honda, cũng như những công ty khổng lồ tại thung lũng Silicon như Google với công ty con về xe tự hành Waymo.

Hồ sơ cho thấy, chỉ riêng dự án xe tự hành bí mật của Apple đã giúp Scale AI mang về hơn 10 triệu đô la Mỹ, nâng tổng doanh thu hằng năm lên hơn 40 triệu đô la Mỹ (Scale AI từ chối đưa ra bình luận về hồ sơ).

Sau khi nhận vốn đầu tư 100 triệu đô la Mỹ từ Founders Fund của tỉ phú Peter Thiel, giúp công ty trở thành kỳ lân công nghệ của thung lũng Silicon vào tháng 8.2019, Scale AI đã thực hiện hàng loạt các thương vụ gọi vốn trị giá 580 triệu đô la Mỹ trong 20 tháng, với vòng huy động vốn cuối cùng định giá công ty gần bảy tỉ đô la Mỹ. Alexandr Wang, khi ấy 24 tuổi, chỉ mất năm năm để trở thành tỉ phú trẻ nhất thế giới.

Khi đã trở thành công ty hàng đầu thị trường gắn nhãn dữ liệu cho xe tự hành, cái tên “Scale AI” lại như một sự mỉa mai. Càng phát triển, Scale AI càng gặp khó trong việc đáp ứng nhu cầu đối với nguồn lực con người. Lần đầu tiên, Wang phải tìm đến các công ty thuê ngoài khác để giải quyết khó khăn đó, nhưng điều này làm chi phí tăng lên nhanh chóng.

Biên lợi nhuận của Scale AI giảm từ khoảng 65% vào đầu năm 2018 xuống còn xấp xỉ 30% trong quý 4.2022. Do vậy, Wang cần phải ngăn “chảy máu” lợi nhuận, trong khi vẫn nắm giữ được cả khía cạnh con người lẫn máy móc của chuỗi cung ứng huấn luyện dữ liệu AI.

Được thành lập vào năm 2017, Remotasks – công ty thuê ngoài của Scale AI nhanh chóng trở thành trọng tâm trong quá trình tăng trưởng “thần tốc” sang mảng kinh doanh gắn nhãn dữ liệu cho xe tự hành của công ty. Cần đến lao động giá rẻ, Scale AI đã thiết lập hàng chục cơ sở hoạt động tại hai khu vực Đông Nam Á và châu Phi, đào tạo hàng ngàn nhân viên gắn nhãn dữ liệu. Theo hồ sơ gọi vốn, đến giữa năm 2019, biên lợi nhuận của Scale AI phục hồi 69%.

Scale AI tỏ ra thận trọng khi tách Remotasks thành công ty hoạt động độc lập. Trên trang web của Scale AI không nhắc đến Remotasks và ngược lại. Những nhân viên đời đầu cho biết việc này nhằm ngăn các đối thủ cạnh tranh nắm quá rõ chiến lược kinh doanh và bảo vệ công ty trước sự dòm ngó. Chia sẻ với Forbes, Scale AI cho biết công ty và Remotaks hoạt động riêng biệt để bảo mật cho khách hàng.

Trong một nghiên cứu năm 2022 về điều kiện làm việc tại 15 nền tảng cung cấp nhân lực, các nhà nghiên cứu của đại học Oxford kết luận Remotasks chỉ đáp ứng 2 trong 10 tiêu chuẩn theo yêu cầu tối thiểu về môi trường làm việc công bằng, không đạt chuẩn về trả lương bình đẳng – mà những nhân viên đời đầu nói là trung bình vài xu mỗi giờ – và được đại diện công bằng.

Họ lưu ý rằng “sự rối rắm” trong mối liên hệ giữa Remotasks và Scale AI tạo ra hiểu lầm, và có thể khiến nhân viên bị lợi dụng. Kelle Howson, trưởng nhóm nghiên cứu của Oxford, so sánh nhân viên gắn nhãn dữ liệu của các công ty cung cấp dịch vụ như Remotasks với những công nhân tại các nhà máy may mặc ở nhiều quốc gia khác.

Bà nói: “Những nơi làm việc như vậy gần như không có một chút trách nhiệm nào.” Scale AI cho biết công ty cam kết trả cho nhân viên mức thu nhập tối thiểu.

Bên cạnh những vấn đề về mặt đạo đức, còn có những nghi vấn về việc kinh doanh. Không khó để sao chép mô hình kinh doanh của Remotasks.

Kevin Guo, đồng sáng lập Hive – công ty khởi nghiệp từng tự xem mình là đối thủ cạnh tranh của Remotasks trước khi dừng hoạt động do gặp khó khăn về biên lợi nhuận, cho rằng dịch vụ gắn nhãn dữ liệu của Scale AI giống như kinh doanh hàng hóa. “Bất kỳ ai xây dựng đội ngũ nhân sự đều có thể cạnh tranh với bạn và giá cả sẽ nhanh chóng giảm xuống,” anh cho biết.

Mặc dù lực lượng lao động hùng hậu hoạt động từ nước ngoài của Remotasks đóng vai trò quan trọng đối với thành công của Scale AI trong lĩnh vực tư nhân, nhưng lại không phải là yếu tố thiết yếu cho trọng tâm khác của công ty: các hợp đồng quốc phòng với chính phủ Hoa Kỳ, vốn không chia sẻ dữ liệu mật với các công ty dán nhãn nước ngoài.

Do đó, Wang đang phát triển công nghệ AI với chi phí đắt đỏ hơn nhiều dành cho quân đội. Năm 2022, Scale AI mở văn phòng tại St. Louis và thông báo tuyển dụng 200 nhân sự, nhiều người trong số đó là nhân viên gắn nhãn dữ liệu.

“Tôi có niềm tin sâu sắc vào hai điều. Đầu tiên, AI mang đến những điều tốt đẹp và cần được ứng dụng rộng rãi nhất có thể. Thứ hai, chúng ta cần phải duy trì vai trò lãnh đạo của nước Mỹ,” Wang cho biết.

Theo cơ sở dữ liệu của chính phủ Mỹ, đến nay Scale AI đã thu về 60,6 triệu đô la Mỹ từ các hợp đồng quốc phòng. Trong thông cáo báo chí năm 2022, Scale AI cho biết đã giành được một hợp đồng quốc phòng trị giá 249 triệu đô la Mỹ – tuy nhiên, bộ quốc phòng Mỹ chia sẻ với Forbes rằng Scale AI là một trong số hơn 70 doanh nghiệp đủ điều kiện để hợp tác.

Tính đến thời điểm hiện tại, Scale AI đã nhận một hợp đồng 15 triệu đô la Mỹ và vẫn chưa được giải ngân. Phần lớn ngân sách của chính phủ dành cho công nghệ AI vẫn rót vào các công ty như Northrop Grumman và Lockheed Martin, thay vì những công ty mới nổi từ thung lũng Silicon.

Alexandr Wang cho rằng “những công ty này thực sự không quá vượt trội về AI tạo sinh.” Theo anh, hợp tác với chính phủ là quá trình lâu dài. Chính phủ Mỹ đã sử dụng công nghệ của Scale AI để phân tích hình ảnh vệ tinh từ Ukraine. Và đó chỉ mới là khởi đầu.

Wang nhận định, AI tạo sinh có thể được ứng dụng một cách toàn diện hơn nữa. Bản chất của xung đột có thể thay đổi bằng cách huấn luyện AI từ dữ liệu của 1,3 triệu quân nhân Mỹ.

Nhưng sẽ không dễ để thực hiện điều đó. Mô hình A.I tạo sinh đòi hỏi quy trình huấn luyện phức tạp hơn so với những mô hình trước đó, đồng thời cần thêm sự trợ giúp từ con người. Tuy vậy, con người cần phải tạo ra dữ liệu, thay vì chỉ gắn nhãn dữ liệu thu thập từ Internet.

Để AI có thể giải thích vì sao những chú cún con trông dễ thương bằng ngôn ngữ tự nhiên của con người, AI cần được huấn luyện về phương thức giao tiếp. Aidan Gomaz, đồng sáng lập của Cohere, đối thủ cạnh tranh của OpenAI có trụ sở tại Toronto, Canada, xem Scale AI như nhà cung cấp dữ liệu tùy chỉnh chính, nhận định: “Dữ liệu được gắn nhãn có tác động vô cùng lớn đến khả năng thực hiện tác vụ của AI tạo sinh.”

Không phải công ty AI nào cũng dựa vào Scale AI. Chẳng hạn như OpenAI. Đồng sáng lập Wojciech Zaremba cho biết tuy công ty của anh sử dụng dịch vụ gắn nhãn dữ liệu của Scale AI nhưng lại tự phát triển phần mềm quản lý dữ liệu riêng.

Chia sẻ với Forbes, ba lãnh đạo kỹ thuật của các công ty khởi nghiệp AI nổi tiếng có sử dụng dịch vụ của Scale AI đã bày tỏ lo ngại về chất lượng của dữ liệu AI do con người tạo ra. Một trong số họ cho biết, mô hình A.I tạo sinh dựa trên văn bản có hạn chế do trình độ tiếng Anh của nhân viên gắn nhãn dữ liệu.

“Chất lượng dữ liệu của họ có thể cao, nhưng đó cũng không phải điều chắc chắn,” một người khác nói. Theo người phát ngôn của Scale AI, “công ty vẫn tin tưởng vào sản phẩm của mình và kết quả đạt được.”

Những cái tên khác đang nổi lên. Thành lập vào năm 2020 với trụ sở đặt tại San Francisco, Surge AI cung cấp công cụ gắn nhãn dữ liệu và tập trung vào các công ty AI. OpenAI, cùng với những công ty AI mới nổi là Cohere và Adept, sử dụng cả dịch vụ từ Scale AI và Surge AI. Ngoài ra còn có những công ty khởi nghiệp tỉ đô tại Bay Area gồm Labelbox và Snorkel AI, tập trung mang AI đến các doanh nghiệp không chuyên về công nghệ.

Vào tháng 1.2023, Scale AI cắt giảm 20% nhân sự toàn thời gian và Wang lấy lý do “sự không chắc chắn” trong tình hình thị trường. “Trước đó chúng tôi đã mở rộng số lượng nhân sự vì cho rằng thị trường sẽ tiếp tục tăng trưởng,” Wang chia sẻ trong một bài viết. Hiện nay, giá cổ phiếu của Scale AI giao dịch trên thị trường thứ cấp tư nhân thấp hơn 42% so với vòng huy động vốn gần nhất vào tháng 7.2021.

Các cổ đông của Scale AI vẫn tự tin rằng Wang có thể giúp công ty tiếp tục dẫn trước đối thủ cạnh tranh. “Thành công mà Wang có được ngày hôm nay không chỉ là nhờ tố chất thiên tài của anh ấy. Tôi chưa từng gặp người nào hăng say làm việc đến như vậy,” William Hockey, tỉ phú và đồng sáng lập của công ty fintech Plaid được định giá 13 tỉ đô la Mỹ, cho biết. William Hockey là thành viên hội đồng quản trị của Scale AI.

Gần đây, Scale AI và Accenture đã ký thỏa thuận hợp tác chiến lược, trong đó tập đoàn tư vấn này có kế hoạch sử dụng công nghệ của Scale AI để giúp hàng trăm doanh nghiệp phát triển ứng dụng và công cụ dựa trên AI. Wang khẳng định, Remotasks vẫn đang phát triển với gần 250 ngàn nhân viên gắn nhãn dữ liệu.

Toàn bộ quá trình phát triển này xuất phát từ những gì anh nhìn nhận là mục tiêu tối thượng của Scale AI: góp phần duy trì vị thế lãnh đạo của nước Mỹ trong lĩnh vực AI.

“Chúng ta đang sống trong thời đại có tính cạnh tranh rất lớn. Tôi không muốn nói rằng vai trò lãnh đạo của Mỹ đang rơi vào nguy cơ, nhưng giữ vững vị thế này là điều quan trọng hơn bao giờ hết,” Wang cho biết.

THE AI 50

Khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11.2022, AI với khả năng đặc biệt này đã thu hút rất nhiều sự chú ý. Nhưng đó không phải điều bất ngờ đối với những người luôn ủng hộ theo dõi danh sách Forbes AI 50 (50 công ty AI tốt nhất năm 2023). Trong bốn năm qua, mỗi năm, Forbes đều công bố danh sách các công ty AI tư nhân tiềm năng và tham vọng nhất, và năm 2023 có một vài cái tên nổi bật sau đây:

Adept (San Francisco)
CEO: David Luan

Kỳ lân công nghệ này đang phát triển một trợ lý ảo có thể thực hiện mọi thao tác nhấn, kéo chuột và gõ bàn phím. Mô hình AI của Adept chuyển đổi yêu cầu dạng văn bản (chẳng hạn như “tìm ngôi nhà phù hợp với chi tiêu” hoặc “làm báo cáo kết quả kinh doanh”) thành thao tác trên máy tính và người dùng không cần phải làm gì. Adept công bố nhận tổng vốn đầu tư 415 triệu đô la Mỹ, với khoản hậu thuẫn tài chính từ các nhà đầu tư chiến lược là Microsoft và Nvidia.

Insitro (San Francisco)
CEO: Daphne Koller

Daphne Koller trở thành giáo sư ngành máy học đầu tiên từ khoa Khoa học máy tính của đại học Stanford vào năm 1995. Thời điểm đó, thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” bị cấm do những sự cường điệu trước đó để lại thất vọng cho các nhà đầu tư. Hiện nay, bà Koller sử dụng công nghệ máy học để phân tích gene và tế bào của con người phục vụ cho việc nghiên cứu ra loại thuốc điều trị mới. Phần lớn loại thuốc điều trị mới chưa từng vượt qua quy trình phê duyệt của cơ quan quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ (FDA), có thể tốn kém hàng tỉ đô la Mỹ và mất nhiều năm để thương mại hóa. Koller cho biết, startup năm năm tuổi của bà, được định giá 2,4 tỉ đô la Mỹ, có thể giúp các công ty dược tránh những rủi ro như vậy.

Jasper (Austin, Texas)
CEO: Dave Rogenmoser

Cập nhật thông tin trên mạng xã hội, viết các blog và tạo bản nháp quảng cáo là “chiến hào” của lĩnh vực tiếp thị: quan trọng nhưng tẻ nhạt. Là một copywriter AI với hai năm kinh nghiệm, Jasper có khả năng xử lý những công việc như vậy, giúp các nhà quản lý cấp trung tập trung vào những điều thú vị hơn. Jasper có khoảng 100 ngàn khách hàng trả phí (danh sách khách hàng trên trang web có cả Deloitte và Canva) và đã huy động 143 triệu đô la Mỹ. Gần đây nhất, Jasper được định giá 1,5 tỉ đô la Mỹ.

Neeva (Mountain View, California)
CEO: Sridhar Ramaswamy

Được Sridhar Ramaswamy, cựu giám đốc tiếp thị của Google thành lập, nền tảng tìm kiếm không quảng cáo Neeva có mức định giá 300 triệu đô la Mỹ, cung cấp các câu trả lời tổng hợp mới nhất kèm theo trích dẫn từ những nguồn thông tin uy tín trên web (khác với Bing). Neeva cũng cho phép người dùng kết nối email, lịch cá nhân và tài liệu trên cùng một thanh tìm kiếm, quét tất cả các thông tin kỹ thuật số trong một lần.

Runway (TP. New York)
CEO: Cristóbal Valenzuela

Runway là phiên bản dễ sử dụng hơn của Adobe dành cho các họa sĩ, với giá trị vốn hóa thị trường 500 triệu đô la Mỹ và có 30 công cụ vận dụng sức mạnh của AI. Phần mềm này có thể biến gợi ý thành hình ảnh và video, cũng như thay đổi phong cách hình ảnh. Công cụ của Runway được dùng để thiết kế hiệu ứng đồ họa cho một vài phân cảnh trong bộ phim Everything Everywhere All at Once, tác phẩm đã giành bảy giải Oscar 2023, bao gồm cả hạng mục phim xuất sắc nhất.

Synthesia (London)
CEO: Victor Riparbelli

Synthesia là nền tảng tạo video với 120 ngôn ngữ khác nhau. Người dùng chỉ cần nhập kịch bản (hoặc để một AI khác viết thay), lựa chọn một trong 100 nhân dạng khác nhau và Synthesia sẽ ngay lập tức tạo ra video. Được một nhóm gồm bốn học giả và doanh nhân thành lập vào năm 2016, Synthesia đã huy động 66,5 triệu đô la Mỹ từ các nhà đầu tư, gồm Kleiner Perkins, Google Ventures và Mark Cuban. Các công ty lớn như Reuters và Accenture nằm trong số 35 ngàn khách hàng của Synthesia.

Vannevar Labs (Palo Alto, California)
CEO: BretT Granberg

Decrypt, phần mềm chủ chốt của Vannevar Labs được sử dụng tại 15 căn cứ quân sự Mỹ trên toàn thế giới. Decrypt hỗ trợ sĩ quan tình báo tìm kiếm các mẫu tài liệu trong lượng lớn thông tin chiến trường, chuyển ngữ và lọc ra hồ sơ quan trọng. Ví dụ, lực lượng Không quân Hoa Kỳ đang sử dụng Decrypt để phân tích các tài liệu kỹ thuật về hệ thống phòng không của Nga.

Biên dịch: Quỳnh Anh

Bản in theo tạp chí Forbes Việt Nam số 117, tháng 5.2023