Trong thế giới phát triển với tốc độ vũ bão của Trí tuệ Nhân tạo (AI), việc bám giữ vào một công nghệ hay nền tảng duy nhất, dù mới được đầu tư xây dựng, có thể đồng nghĩa với việc tự ký "bản án tử hình". Đó là lý do ngày càng nhiều công ty, đặc biệt là các startup, đang phải thấm nhuần một triết lý có phần cực đoan: sẵn sàng "đốt thuyền" – tức là loại bỏ những gì đang có để nhanh chóng thích nghi và chuyển đổi sang các giải pháp mới ưu việt hơn vừa xuất hiện.
Bài học từ Baseten và Nvidia Dynamo
Câu chuyện của Baseten, một nền tảng chuyên cung cấp hạ tầng suy luận (inference) cho các mô hình AI, là một ví dụ điển hình. Nhà đồng sáng lập Tuhin Srivastava chia sẻ với Business Insider rằng công ty ông đã gặp không ít khó khăn khi vận hành các mô hình AI mới như DeepSeek của Trung Quốc, thường xuyên bị tắc nghẽn do lưu lượng lớn. Ngay cả khi sử dụng nền tảng chip H200 mạnh mẽ của Nvidia, họ vẫn gặp trục trặc.
Để giải quyết, Baseten đã quyết định tự xây dựng phần mềm suy luận riêng từ tháng 1 năm nay và đạt được sự ổn định. Tuy nhiên, chỉ hai tháng sau, vào tháng 3, CEO Nvidia Jensen Huang công bố Dynamo – một nền tảng suy luận mã nguồn mở mới, được tối ưu hóa cực sâu cho chip Nvidia. "Về cơ bản, đây là hệ điều hành của một nhà máy AI," ông Huang mô tả.
Sự xuất hiện của Dynamo đặt Baseten vào tình thế khó xử. "Chúng tôi đã tính đến điều này, nhưng không nghĩ nó lại diễn ra nhanh như vậy," Srivastava thừa nhận. Nền tảng tùy chỉnh mà họ vừa dày công xây dựng bỗng trở nên "nhỏ bé" trước giải pháp tiềm năng từ chính Nvidia. Và quyết định được đưa ra: Baseten sẽ cân nhắc từ bỏ nền tảng của mình để chuyển sang Dynamo, dù quá trình "đốt thuyền" này có thể mất vài tháng. "Tôi chưa nghĩ đến việc 'đốt cháy', nhưng đã mua 'dầu hỏa' rồi," Srivastava nói một cách hình ảnh.
Tư duy "di chuyển nhanh và phá vỡ"
Câu chuyện của Baseten phản ánh một thực tế khắc nghiệt trong ngành AI: phần cứng, phần mềm và các mô hình AI đang thay đổi liên tục với tốc độ chóng mặt. "Bạn không thể gắn bó với một khuôn khổ hoạt động hoặc một cách làm việc cụ thể nào đó trong thời đại AI," Karl Mozurkewich, kiến trúc sư trưởng tại công ty đám mây Valdi, viết.
Theo Brown, một nhà phát triển AI và cựu lập trình viên Twitch, điều thú vị nhất của AI chính là nó "biến những thứ trước đây ngành công nghệ coi là siêu giá trị và thiêng liêng thành thứ cực kỳ rẻ và dễ vứt bỏ". Ông chia sẻ kinh nghiệm tại Twitch, nơi việc đề xuất viết lại mã mới thường bị cấp trên phản đối vì tâm lý ngại thay đổi, dù giải pháp mới có thể hiệu quả hơn. Bài học ông rút ra là "hãy hành động thật nhanh để họ không có thời gian ngăn cản".
Đây chính là tư duy tạo nên sự khác biệt giữa các startup nhanh nhạy và các doanh nghiệp lớn chậm chạp, theo Quinn Slack, CEO nền tảng mã hóa Sourcegraph. Startup dễ dàng "đốt thuyền" và tạo đột phá hơn. Tuy nhiên, Karl Mozurkewich cũng cảnh báo rằng việc chỉ chạy theo công nghệ mới nhất không đảm bảo thành công về mặt kinh doanh. Các công ty vẫn cần cân bằng giữa đổi mới và hiệu quả thực tế mang lại cho khách hàng. Nhưng việc không dám thay đổi, không "di chuyển nhanh và phá vỡ mọi thứ" chắc chắn sẽ dẫn đến tụt hậu.
Trong kỷ nguyên AI, khả năng thích ứng và sẵn sàng từ bỏ những gì không còn tối ưu dường như đã trở thành yếu tố sống còn, quan trọng không kém bản thân công nghệ cốt lõi.
Bài học từ Baseten và Nvidia Dynamo
Câu chuyện của Baseten, một nền tảng chuyên cung cấp hạ tầng suy luận (inference) cho các mô hình AI, là một ví dụ điển hình. Nhà đồng sáng lập Tuhin Srivastava chia sẻ với Business Insider rằng công ty ông đã gặp không ít khó khăn khi vận hành các mô hình AI mới như DeepSeek của Trung Quốc, thường xuyên bị tắc nghẽn do lưu lượng lớn. Ngay cả khi sử dụng nền tảng chip H200 mạnh mẽ của Nvidia, họ vẫn gặp trục trặc.
Để giải quyết, Baseten đã quyết định tự xây dựng phần mềm suy luận riêng từ tháng 1 năm nay và đạt được sự ổn định. Tuy nhiên, chỉ hai tháng sau, vào tháng 3, CEO Nvidia Jensen Huang công bố Dynamo – một nền tảng suy luận mã nguồn mở mới, được tối ưu hóa cực sâu cho chip Nvidia. "Về cơ bản, đây là hệ điều hành của một nhà máy AI," ông Huang mô tả.
Sự xuất hiện của Dynamo đặt Baseten vào tình thế khó xử. "Chúng tôi đã tính đến điều này, nhưng không nghĩ nó lại diễn ra nhanh như vậy," Srivastava thừa nhận. Nền tảng tùy chỉnh mà họ vừa dày công xây dựng bỗng trở nên "nhỏ bé" trước giải pháp tiềm năng từ chính Nvidia. Và quyết định được đưa ra: Baseten sẽ cân nhắc từ bỏ nền tảng của mình để chuyển sang Dynamo, dù quá trình "đốt thuyền" này có thể mất vài tháng. "Tôi chưa nghĩ đến việc 'đốt cháy', nhưng đã mua 'dầu hỏa' rồi," Srivastava nói một cách hình ảnh.
Tư duy "di chuyển nhanh và phá vỡ"
Câu chuyện của Baseten phản ánh một thực tế khắc nghiệt trong ngành AI: phần cứng, phần mềm và các mô hình AI đang thay đổi liên tục với tốc độ chóng mặt. "Bạn không thể gắn bó với một khuôn khổ hoạt động hoặc một cách làm việc cụ thể nào đó trong thời đại AI," Karl Mozurkewich, kiến trúc sư trưởng tại công ty đám mây Valdi, viết.
Theo Brown, một nhà phát triển AI và cựu lập trình viên Twitch, điều thú vị nhất của AI chính là nó "biến những thứ trước đây ngành công nghệ coi là siêu giá trị và thiêng liêng thành thứ cực kỳ rẻ và dễ vứt bỏ". Ông chia sẻ kinh nghiệm tại Twitch, nơi việc đề xuất viết lại mã mới thường bị cấp trên phản đối vì tâm lý ngại thay đổi, dù giải pháp mới có thể hiệu quả hơn. Bài học ông rút ra là "hãy hành động thật nhanh để họ không có thời gian ngăn cản".
Đây chính là tư duy tạo nên sự khác biệt giữa các startup nhanh nhạy và các doanh nghiệp lớn chậm chạp, theo Quinn Slack, CEO nền tảng mã hóa Sourcegraph. Startup dễ dàng "đốt thuyền" và tạo đột phá hơn. Tuy nhiên, Karl Mozurkewich cũng cảnh báo rằng việc chỉ chạy theo công nghệ mới nhất không đảm bảo thành công về mặt kinh doanh. Các công ty vẫn cần cân bằng giữa đổi mới và hiệu quả thực tế mang lại cho khách hàng. Nhưng việc không dám thay đổi, không "di chuyển nhanh và phá vỡ mọi thứ" chắc chắn sẽ dẫn đến tụt hậu.
Trong kỷ nguyên AI, khả năng thích ứng và sẵn sàng từ bỏ những gì không còn tối ưu dường như đã trở thành yếu tố sống còn, quan trọng không kém bản thân công nghệ cốt lõi.
