Khoảng năm 1800, một kỹ sư người Anh tên Henry Maudslay đã chế tạo ra chiếc máy tiện có thể cắt ren ốc chính xác, và hóa ra đó lại là một trong những điều quan trọng nhất từng xảy ra...
Trước thời Maudslay, ren ốc được cắt hoàn toàn bằng tay, từng cái một, nên không có hai chiếc nào giống hệt nhau. Một con ốc từ xưởng này sẽ không vừa với bu lông của xưởng kia, vì thế mọi cỗ máy trên thế giới đều là hàng "độc bản", phải do thợ thủ công lắp ráp và cũng chỉ họ mới sửa được.
Bạn không thể sản xuất hàng loạt bất cứ thứ gì, vì các chi tiết chẳng bao giờ khớp với nhau. Đó chính là nút thắt cổ chai của cả thế giới công nghiệp, và nó nằm gọn trong bàn tay con người đang cầm chiếc giũa.
Máy tiện của Maudslay cắt ra những đường ren y hệt nhau mỗi lần chạy. Nghĩa là một cỗ máy giờ đây có thể tạo ra các chi tiết chuẩn xác cho một cỗ máy khác, và chúng thực sự khớp với nhau. Chỉ trong vòng một thế hệ, các máy công cụ hậu duệ của ông đã sản xuất linh kiện cho mọi thứ khác, và Cách mạng Công nghiệp bỗng tìm thấy một bánh răng mà chính nó không hề biết mình có.
Giờ thì chắc bạn đang ngồi nghĩ: Raoul, tại sao quái quỷ anh lại viết về ren ốc từ những năm 1800? Kiên nhẫn chút nhé, bởi nếu nhìn vào bức tranh dài hạn, cùng một khuôn mẫu cứ liên tục lặp lại.
Trong phần lớn lịch sử nhân loại, công cụ cải tiến với tốc độ của chính những người làm ra chúng — nói cách khác là rất chậm... vài thế kỷ mới có một chiếc cày tốt hơn. Rồi công cụ bắt đầu tạo ra công cụ, và mỗi vòng lặp lại chạy nhanh hơn vòng trước.
Động cơ hơi nước vận hành máy tiện và máy doa để cắt gọt các chi tiết cho đầu máy xe lửa, vậy nên hơi nước xây nên đường sắt, rồi đường sắt lại chở thêm nhiều động cơ hơi nước hơn.
Máy công cụ tạo ra dây chuyền lắp ráp để sản xuất ô tô. Máy tính giờ đây thiết kế ra những con chip dùng cho các máy tính mạnh hơn, vì không con người nào có thể sắp xếp hàng tỷ bóng bán dẫn bằng tay. Mỗi lần công cụ gánh vác thêm phần việc tạo ra thế hệ công cụ tiếp theo, mọi thứ lại tăng tốc, bởi phần chậm nhất của vòng lặp — phần thuộc về con người — ngày càng thu hẹp lại.
Vậy chuyện gì sẽ xảy ra khi công cụ trong vòng lặp ấy chính là trí tuệ?
Điều đó đang diễn ra rồi
Hồi tháng 11 năm 2023, tôi từng đăng bài rằng OpenAI có lẽ đã tìm ra cách dùng AI để lên ý tưởng, thiết kế, lập trình và tung sản phẩm... rằng AI đang tự xây dựng AI.
Tính đến tháng 5 năm 2026, Anthropic cho biết hơn 80% lượng code được tích hợp vào mã nguồn của chính họ là do Claude viết, tăng vọt từ mức một chữ số trước khi Claude Code ra mắt vào tháng 2 năm 2025. Công ty đang phát triển một trong những mô hình tiên phong nhất lại chủ yếu để chính mô hình đó viết ra phần mềm cho phiên bản tiếp theo chạy trên đó.
OpenAI cũng công bố câu chuyện tương tự vào tháng 9: tổ chức nghiên cứu của họ hiện bỏ ra 3,1 ngày làm việc của agent cho mỗi ngày lao động của con người, và số lượng thử nghiệm trên mỗi nhà nghiên cứu đã đạt đỉnh lịch sử vào tháng 8.
Tháng 5 năm ngoái, DeepMind ra mắt AlphaEvolve, một agent chạy bằng Gemini có khả năng tự viết và kiểm thử thuật toán. Trong số những gì nó tìm ra có một cải tiến về lập lịch giúp liên tục giải phóng 0,7% tổng năng lực tính toán toàn cầu của Google, cùng với việc tăng tốc một kernel bên trong quá trình huấn luyện của chính Gemini, giúp giảm 1% thời gian huấn luyện. Những con số phần trăm nhỏ bé, cho đến khi bạn nhận ra chúng là gì: một AI đang giúp thế hệ AI tiếp theo rẻ hơn để xây dựng và rẻ hơn để vận hành.
Đó chính là chiếc máy tiện của Maudslay, đang cắt gọt linh kiện cho cỗ máy tiếp theo.
Một kiểu nút thắt cổ chai khác
Mọi vòng lặp trước đây đều giải phóng chúng ta khỏi lao động chân tay. Máy tiện thay việc giũa, dây chuyền lắp ráp thay việc khuân vác, và đó là toàn bộ lý do khiến vòng sau luôn chạy nhanh hơn vòng trước. Nhưng phần tư duy thì chưa bao giờ rời đi. Vẫn phải có ai đó ngồi xuống thiết kế chiếc máy tiện tiếp theo. Vẫn phải có ai đó nghĩ xem con chip này sinh ra để làm gì. Máy móc trở nên xuất sắc trong việc chế tạo, nhưng ý tưởng cho thế hệ tiếp theo vẫn phải nảy ra từ đầu óc con người, với tốc độ của đầu óc con người... mà thành thật thì, tốc độ đó chẳng nhanh nhẹn gì và cũng chẳng thể nhanh hơn.
Đó là trần giới hạn trong suốt chiều dài lịch sử và chẳng ai buồn nghĩ tới, vì nghĩ thì làm được gì chứ? Bạn đâu thể chế tạo một công cụ biết suy nghĩ.
Ngoại trừ việc bây giờ bạn có thể. Lần đầu tiên, thứ được thuê ngoài chính là trí tuệ, và do đó thứ kìm hãm tiến bộ không còn là tốc độ tư duy của con người, mà là hai yếu tố vật lý: bạn chuyển hóa được bao nhiêu năng lượng thành sức mạnh tính toán, và bạn vắt ra được bao nhiêu trí tuệ từ mỗi đơn vị năng lượng đó. Cả hai đều đang trên quỹ đạo tăng trưởng theo cấp số nhân.
Nó đang bước ra khỏi màn hình
Đến giờ thì đây vẫn là câu chuyện về phần mềm, nhưng nó sẽ không dừng lại ở đó.
David Mattin, người đồng sáng tác The Exponentialist cùng tôi, gọi giai đoạn tiếp theo là khoa học tự lái. Và không, chẳng liên quan gì đến xe Tesla đâu, dù ý tưởng cốt lõi là giống nhau...
Ý anh ấy là khoa học xưa nay luôn là một vòng lặp do con người cầm lái. Bạn có một linh cảm, bạn thiết kế thí nghiệm, bạn chạy thử, phần lớn là thất bại, bạn phân tích nguyên nhân, rồi bạn có một linh cảm chuẩn xác hơn. Cứ thế xoay vòng, từng người một, mất vài tháng cho mỗi vòng. Mọi loại thuốc, mọi vật liệu, mọi định luật vật lý chúng ta từng hiểu đều bước ra từ vòng lặp đó, với tốc độ đó.
Khoa học tự lái là thứ bạn có được khi giao vòng lặp ấy cho máy móc. Chúng ta không nói về việc AI hỗ trợ các nhà khoa học... chúng ta đang nói về việc AI tự mình tạo ra khám phá: những vật liệu mới, những phân tử mới, những thứ mà nhân loại năm ngoái còn chưa hề biết, nay bước ra từ một cỗ máy tự nảy ý tưởng, tự chạy thử, tự đọc kết quả và tự nảy ý tưởng tiếp theo, hoàn toàn không cần con người can thiệp. Việc tìm hiểu thế giới vận hành ra sao đang được thuê ngoài... và nó đang diễn ra ngay lúc này, chứ không phải trong một tương lai viễn tưởng nào đó.
Năm 2023, mô hình GNoME của DeepMind đã dự đoán 2,2 triệu cấu trúc tinh thể mới, trong đó khoảng 380.000 cấu trúc ổn định. Số vật liệu mới này nhiều hơn tất cả những gì nhân loại tìm ra trong toàn bộ lịch sử khoa học vật liệu, và được phát hiện bởi một mô hình, trước khi bất kỳ ai kịp bước vào phòng thí nghiệm.
Rồi đến tháng 12 năm 2025, DeepMind và chính phủ Anh công bố một phòng thí nghiệm vật liệu tự động, khai trương trong năm nay, nơi robot tổng hợp và kiểm tra hàng trăm vật liệu tiềm năng mỗi ngày còn AI sẽ chọn ra lô tiếp theo. Vòng lặp từng ngốn của cả nhóm nghiên cứu vài tháng nay chạy đều đặn mỗi ngày, và con người chỉ có mặt để đánh giá kết quả, chứ không phải để làm thí nghiệm.
Điều tương tự cũng đang xảy ra với robot, và cách thức hoạt động của nó cực kỳ điên rồ. Năm 2025, DeepMind ra mắt Genie 3, thứ dễ hiểu nhất là một trò chơi điện tử tự viết ra chính nó. Gõ một câu, ví dụ như "phòng ngủ bừa bộn", nó sẽ tạo ra một căn phòng mô phỏng trên màn hình, đầy đủ vật lý như phòng thật, để bất cứ thứ gì di chuyển bên trong đều nhận được phản hồi y hệt ngoài đời.
Sau đó bạn có thể đặt bộ não của một con robot vào đó và bảo nó dọn phòng. Nó thất bại, nên nó thử lại, rồi lại thử, hàng triệu lần, trong hàng triệu căn phòng mô phỏng, với tốc độ máy tính, mà không làm hỏng bất cứ đồ vật thật nào hay chiếm dụng chút không gian vật lý nào. Rồi bạn nạp những gì nó học được vào một con robot thật, và nó bước vào một phòng ngủ thật với kỹ năng đã thuần thục. DeepMind đang làm đúng điều này với các agent robot của họ, và chẳng ai phải soạn giáo án cả. Agent tự đặt mục tiêu và tự chấm điểm bài làm của mình.
Nếu những chuyện này khiến bạn mê mẩn, thì đó chính là thứ David và tôi xuất bản mỗi tuần trên The Exponentialist. Ấn phẩm khởi đầu bên trong Real Vision và giờ đã tách riêng trên Substack, có cả gói miễn phí nếu bạn muốn theo dõi.
Và rồi nó tự nuôi sống chính mình
Vậy là máy móc đang tự viết code, tự cải thiện mô hình và bắt đầu làm khoa học thay chúng ta. Được thôi, bạn nói, nhưng có một vấn đề ai cũng nghe qua.... tất cả những thứ này đều ngốn điện, mà ngốn rất nhiều. Các trung tâm dữ liệu đang làm quá tải lưới điện, chip đã là một trong những tài nguyên khan hiếm nhất hành tinh, và chắc chắn đến lúc nào đó cả hệ thống sẽ cạn kiệt điện năng.
Nhưng nếu một cỗ máy giải quyết được những bài toán con người bó tay, thì bài toán đầu tiên nó được giao chính là bài toán của bản thân nó. Các phòng thí nghiệm vật liệu tôi vừa nhắc đến không săn lùng những khám phá ngẫu nhiên. Chúng đang tìm kiếm hóa học pin lưu trữ được nhiều hơn, tấm pin mặt trời chuyển đổi hiệu quả hơn, con chip đóng gói bóng bán dẫn dày đặc hơn... chính xác là những thứ giúp năng lượng và sức mạnh tính toán rẻ đi.
Và mỗi đột phá đó lại đổ thẳng ngược về cỗ máy đã tìm ra nó.
Tấm pin và pin lưu trữ tốt hơn làm năng lượng rẻ đi, năng lượng rẻ làm chi phí tính toán giảm, tính toán rẻ huấn luyện ra mô hình tốt hơn, và mô hình tốt hơn lại tìm ra vật liệu tiếp theo. Nút thắt cổ chai mà ai cũng lo lắng lại chính là thứ đầu tiên vòng lặp này sinh ra để nuốt chửng.
Có một định luật đứng sau tất cả: Định luật Wright. Mỗi khi tổng sản lượng tích lũy của một thứ tăng gấp đôi, chi phí của nó sẽ giảm một tỷ lệ phần trăm cố định. Năng lượng mặt trời đã tuân theo quy luật này suốt nhiều thập kỷ. Điểm mới là thứ đảm nhiệm khâu thiết kế không còn là con người nữa, nên các lần nhân đôi đến nhanh hơn và chi phí giảm nhanh hơn, đồng thời trên cả chip, pin và tấm quang điện.
Mỗi vòng quay lại khiến vòng tiếp theo nhanh hơn, và nó không phụ thuộc vào bất kỳ yếu tố đầu vào bên ngoài nào. Các phiên bản trước của vòng lặp này mất hàng chục năm mới quay xong một vòng. Vòng lặp hiện tại chỉ mất vài tháng, và thứ đang quay giờ đây cũng chính là thứ đang được cải tiến.
Rẻ hơn nghĩa là nhiều hơn, không phải ít đi
Được rồi, phản bác hiển nhiên nhất lúc này là về kinh tế. Nếu trí tuệ đang rẻ đi nhanh đến vậy, chắc chắn chúng ta sẽ cần ít thứ tạo ra nó hơn... ít chip hơn, ít trung tâm dữ liệu hơn, ít điện hơn.
Thực tế lại ngược lại, và lý do thì đã được hiểu rõ từ thời đại than đá. Jevons nhận thấy khi một tài nguyên được sử dụng hiệu quả hơn, tổng mức tiêu thụ lại tăng lên, vì giá rẻ mở ra những ứng dụng trước đây không khả thi. Làm động cơ hơi nước hiệu quả hơn thì cả quốc gia sẽ đốt nhiều than hơn, chứ không phải ít đi.
Trí tuệ đang diễn ra y hệt như vậy. Chi phí cho một đơn vị trí tuệ đã giảm khoảng mười lần mỗi năm cho cùng một năng lực, theo thống kê của a16z vào cuối năm 2024, và mức tiêu thụ thì tăng phi mã. Tính đến tháng 10 năm 2025, Google xử lý khoảng 1,3 triệu tỷ token mỗi tháng, gấp hơn hai mươi lần năm trước đó, và đến tháng 5 năm nay con số này là 3,2 triệu tỷ. Mỗi lần chi phí tư duy giảm xuống lại mở khóa một bài toán từng quá đắt đỏ để nghĩ tới, và nhu cầu đó không có trần giới hạn vì thế giới chẳng bao giờ thiếu bài toán chưa có lời giải.
Đó là lý do dòng tiền đầu tư (capex) không thể dừng lại.
"Chỉ là thổi phồng thôi. Nó đang chững lại rồi."
Tôi nghe câu này vài tháng một lần, thường là ngay sau một bản cập nhật kém hào nhoáng hơn bản trước đó. Sự phấn khích kéo dài một tuần, rồi mọi thứ trở lại bình thường, và "bình thường" là lúc người ta kết luận rằng cả cuộc chơi đang chậm lại.
Mô hình tư duy tôi dùng là sự phát triển của trẻ em. Nhìn một đứa trẻ chập chững tập đi rồi ngã, bạn có thể kết luận chân nó bị hỏng và nó quá ngốc để đi được, hoặc chờ đứa trẻ bập bẹ những từ đầu tiên rồi phán rằng miệng nó không sinh ra để nói. Cho đến khi nó thực sự làm được. Những mô hình này đang ở tuổi sơ sinh, có siêu năng lực ở vài lĩnh vực nhưng lại tụt hậu xa so với trẻ em ở những lĩnh vực khác... nhưng trẻ sơ sinh học cực nhanh. Lấy những gì chúng chưa làm được trong quý này để phán đoán vị thế của chúng trong ba năm tới là một sai lầm, lần nào cũng vậy. Trong ba năm, chúng ta đã đi từ một chatbot tệ hại đến thứ vượt trội hơn hầu hết con người trong mọi môn học chúng ta giảng dạy. Đừng vội "midcurve" nó, như cách meme hay nói, chỉ vì bạn mang sẵn định kiến.
Điều này có ý nghĩa gì với bạn
Nỗi sợ ẩn dưới tất cả những điều này mang tính cá nhân, nên hãy để tôi nói chuyện một cách cá nhân.
Tôi không phải dân kỹ thuật. Tháng 1, tôi đưa cho cowork một file PDF và nhận lại một website hoạt động trơn tru chỉ sau sáu phút, rồi yêu cầu nó làm một dashboard tổng hợp chỉ số tương tác của Real Vision trên mọi nền tảng và có nó trong mười lăm phút. Lúc đó tôi đăng bài rằng mình cảm thấy như người nửa máy.
Hôm nay, một người với một bộ agent có thể tạo ra khối lượng công việc từng cần cả một công ty. Trong cuốn sách của tôi, The Everything Code (ra mắt ngày 3 tháng 11 và đang nhận đặt trước), tôi kể câu chuyện về một kỹ sư phần mềm dành hơn một thập kỷ xây dựng công ty theo cách truyền thống, rồi lùi lại, và xây một dự án AI cá nhân chỉ trong một mùa đông, đạt hàng trăm nghìn sao GitHub và được OpenAI tuyển dụng. Vẫn bộ não đó, vẫn đạo đức làm việc đó, thứ duy nhất thay đổi là nền tảng anh ấy xây dựng trên đó.
"Liệu thứ này có thay thế mình không?" là câu hỏi cái tôi của bạn đặt ra, và đó là câu hỏi sai. Lớp công việc bên dưới bạn đang bị nén lại dù bạn muốn hay không, giống hệt cách Maudslay đã nén công sức của mọi thợ thủ công từng giũa ren ốc bằng tay. Câu hỏi đúng hơn là bạn sẽ làm gì với một cỗ máy có thể gánh lớp công việc đó thay bạn, và những người sở hữu siêu năng lực sẽ là những người nhảy lên một tầng cao hơn: tầng phán xét xem rốt cuộc thì thứ gì đáng để xây dựng.
Sở hữu những cỗ máy tạo ra cỗ máy
Vòng lặp cho bạn biết giá trị sẽ dồn về đâu. Khi trí tuệ xây dựng trí tuệ, lợi nhuận chảy về tay kẻ sở hữu vòng lặp: sức mạnh tính toán nó chạy trên đó, năng lượng nuôi dưỡng tính toán đó, và hạ tầng mà các agent chọn làm nơi giao dịch với nhau ở tốc độ máy móc. Đó là những thứ nó không thể đi đường vòng, và lần đầu tiên trong lịch sử, mỗi thứ trong số đó đều là thứ một người bình thường có thể sở hữu một phần.
Đây là Kỷ nguyên Cấp số nhân đang chuyển từ lý thuyết sang thực tế sống động, và nó đâm sầm vào khung thời gian tôi từng viết trong framework Economic Singularity của mình, đâu đó giữa năm 2030 và 2032. Đó là thời điểm nền kinh tế máy móc bắt đầu chạy nhanh hơn các công cụ đo lường của con người như GDP, lợi nhuận, tiền lương, và những con số cũ kỹ không còn mô tả nổi những gì đang diễn ra. Quãng thời gian từ nay đến lúc đó chính là cuộc chơi.
Toàn bộ mạch tư duy này nằm trong The Everything Code. Cuốn sách vạch ra lý do hệ thống tài chính vỡ vụn đến vậy và cách chúng ta mắc kẹt trong chu kỳ nợ suốt nhiều thập kỷ, rồi giải thích vì sao Kỷ nguyên Cấp số nhân xuất hiện ngay lúc này chính là nửa còn lại của cùng một câu chuyện.
Mọi thứ trong bài viết này đều là tất yếu một khi bạn nhìn ra cơ chế, và điều kỳ lạ là nó cũng chính là lối thoát: máy móc là thứ cuối cùng giúp thế giới tăng trưởng đủ mạnh để thoát khỏi nợ nần. Sau nhiều thập kỷ bế tắc, đó là điều đáng để lạc quan, và cuốn sách là nơi tôi lập luận trọn vẹn về điều đó.
The Everything Code ra mắt ngày 3 tháng 11, và nhờ bạn một chuyện: nếu định mua, tôi sẽ rất vinh hạnh nếu bạn cân nhắc đặt trước ngay bây giờ. Việc này thực sự giúp ích cho thứ hạng sách và có ý nghĩa rất lớn với tôi. Cảm ơn bạn.
Còn nếu muốn đào sâu hơn về bất kỳ điều gì, cứ tiếp tục trò chuyện với tôi! Tôi đã tạo ra một AI được huấn luyện từ 30 năm tư duy của mình tại raoulpal.ai và nó hoàn toàn miễn phí. Hãy tiếp tục thảo luận với tôi ở đó.
