Đồng sáng lập Databricks nhận giải thưởng danh giá ACM và tuyên bố: "AGI đã có mặt ở đây rồi"

Matei Zaharia, đồng sáng lập và CTO của Databricks, gần như đã bỏ lỡ email thông báo ông là người nhận giải thưởng ACM Prize in Computing năm 2026. "Đúng là một bất ngờ lớn," ông chia sẻ với TechCrunch.

Trở về năm 2009, công nghệ mà Zaharia phát triển cho luận án tiến sĩ tại UC Berkeley dưới sự hướng dẫn của giáo sư Ion Stoica đã trở thành nền tảng cho Databricks. Zaharia đã tạo ra một cách để tăng tốc đáng kể kết quả của các dự án dữ liệu lớn (big data) chậm chạp và cồng kềnh thời bấy giờ, và phát hành nó dưới dạng dự án mã nguồn mở tên là Spark.

Thời đó, dữ liệu lớn là xu hướng nóng như AI ngày nay, và Spark đã làm đảo lộn ngành công nghệ. Zaharia, khi đó 28 tuổi, đã trở thành một ngôi sao công nghệ.

Kể từ đó, ông điều hành kỹ thuật tại Databricks, đưa công ty phát triển thành gã khổng lồ lưu trữ đám mây và hiện là nền tảng dữ liệu cho AI và các tác nhân số (agents). Databricks đã huy động được hơn 20 tỷ USD vốn, định giá 134 tỷ USD và đạt doanh thu 5,4 tỷ USD. Đây thực sự là giấc mơ Thung lũng Silicon.

Vào thứ Tư, Hiệp hội Máy tính (ACM) đã trao giải thưởng cho những đóng góp tập thể của ông. Giải thưởng đi kèm khoản tiền mặt 250.000 USD mà ông quyên góp cho một tổ chức từ thiện chưa được xác định.

"AGI đã có mặt ở đây rồi"

Zaharia, người kiêm nhiệm vai trò phó giáo sư tại UC Berkeley bên cạnh chức CTO, đang hướng về tương lai. Giống như mọi người ở Thung lũng Silicon, tương lai mà ông nhìn thấy đầy rẫy AI.

"AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) đã có mặt ở đây rồi. Nó chỉ không ở trong một hình thức mà chúng ta đánh giá cao thôi," ông nói với TechCrunch. "Tôi nghĩ điểm mấu chốt lớn hơn là: Chúng ta nên ngừng cố gắng áp dụng các tiêu chuẩn của con người lên các mô hình AI này."

Ví dụ, một người chỉ có thể vượt qua kỳ thi luật sư nếu họ đã tích hợp khối lượng kiến thức khổng lồ. Nhưng một AI có thể dễ dàng tiêu thụ lượng lớn sự thật. Nếu nó trả lời đúng các câu hỏi kiến thức, điều đó không tương đương với kiến thức chung theo cách con người hiểu.

Xu hướng coi AI như con người có thể có những tác động tiêu cực sâu sắc. Ông lấy ví dụ về tác nhân AI phổ biến OpenClaw.

"Một mặt, nó tuyệt vời. Bạn có thể làm rất nhiều việc với nó. Nó tự động làm mọi thứ," ông nói. Nhưng nó cũng là "một cơn ác mộng về bảo mật" vì nó được thiết kế để bắt chước một trợ lý con người mà bạn tin tưởng giao mật khẩu. Điều này dẫn đến nguy cơ bị hack, hoặc tác nhân chi tiêu tiền trái phép từ tài khoản ngân hàng của bạn vì trình duyệt của bạn đang đăng nhập.

"Đúng vậy, không có một con người nhỏ bé ở đó," ông nói.

Tương lai của AI trong nghiên cứu

Với tư cách là một giáo sư và kỹ sư sản phẩm, Zaharia hào hứng nhất với việc AI có thể giúp tự động hóa nghiên cứu về mọi thứ từ thí nghiệm sinh học đến tổng hợp dữ liệu.

Giống như cách "vibe coding" (lập trình dựa trên cảm hứng) tạo điều kiện cho việc tạo mẫu và lập trình trở nên dễ tiếp cận với bất kỳ ai, ông nghĩ rằng nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI chính xác, không ảo giác sẽ someday trở nên phổ biến.

"Không quá nhiều người cần xây dựng ứng dụng, nhưng rất nhiều người cần hiểu thông tin," ông nói. Cuối cùng chúng ta sẽ khiến AI hoạt động tốt hơn cho chúng ta bằng cách phát huy thế mạnh của nó: cho chúng ta biết tiếng kêu lạ trong xe của chúng ta có nghĩa là gì, hoặc quét vượt ra ngoài văn bản và hình ảnh để bao gồm cả sóng vô tuyến và vi sóng, hoặc những gì ông thấy sinh viên đang làm hiện nay là mô phỏng các thay đổi ở cấp độ phân tử và dự đoán hiệu quả của chúng.

"Điều mà tôi hào hứng nhất là thứ tôi gọi là AI cho tìm kiếm, nhưng cụ thể là cho nghiên cứu hoặc kỹ thuật," ông nói.