Google DeepMind là gì? Câu chuyện về phòng thí nghiệm AI hàng đầu thế giới

AI giờ ở khắp nơi: trong chiếc điện thoại bạn đang cầm, trong công cụ tìm kiếm, trong cách Netflix gợi ý phim. Nhưng ít ai biết rằng một trong những phòng thí nghiệm AI có ảnh hưởng nhất thế giới lại khởi đầu từ một căn phòng nhỏ ở Luân Đôn, và từng suýt phá sản trước khi Google mua lại.

Google DeepMind không chỉ là nơi tạo ra AlphaGo đánh bại kỳ thủ cờ vây, hay AlphaFold giải bài toán 50 năm của sinh học. Họ còn đứng sau Gemini — mô hình ngôn ngữ lớn cạnh tranh với ChatGPT, và hàng loạt công cụ AI tạo sinh khác. Bài này mình sẽ tổng hợp lại toàn bộ câu chuyện, để bạn hiểu vì sao DeepMind được coi là NASA của ngành AI.

Từ ý tưởng táo bạo đến cú bán lịch sử

DeepMind được thành lập vào tháng 9 năm 2010 bởi ba người: Demis Hassabis (thần đồng cờ vua, từng thiết kế game tại Lionhead Studios), Shane Legg (nhà nghiên cứu AI với luận án về trí tuệ nhân tạo tổng quát — một thuật ngữ cực kỳ hiếm hồi đó), và Mustafa Suleyman (người có nền tảng về triết học và hoạt động xã hội).

Điều thú vị là họ không khởi nghiệp bằng một app AI giải trí thông thường. Tầm nhìn của họ ngay từ đầu đã rất lớn: tạo ra AGI (Artificial General Intelligence — trí tuệ nhân tạo tổng quát), và dùng nó để giải quyết các vấn đề của nhân loại. Nghe có vẻ không tưởng, nhưng họ đã bắt đầu bằng một thứ rất cụ thể: dạy AI chơi game.

Năm 2014, DeepMind gây chấn động khi Google mua lại họ với giá hơn 500 triệu USD. Đây không chỉ là một thương vụ M&A thông thường — đó là tín hiệu cho thấy các ông lớn công nghệ bắt đầu coi AI là cuộc chơi chiến lược. Và DeepMind trở thành vũ khí bí mật của Google trong cuộc đua này.

AlphaGo: Khoảnh khắc AI chạm vào trực giác con người

Năm 2016, DeepMind trình làng AlphaGo — chương trình AI chơi cờ vây. Cờ vây khác cờ vua ở chỗ nó có số nước đi nhiều hơn số nguyên tử trong vũ trụ. Các chuyên gia từng nói sẽ còn ít nhất 10 năm nữa AI mới có thể đánh bại con người ở môn này.

AlphaGo đã đánh bại Lee Sedol, huyền thoại cờ vây thế giới, với tỷ số 4-1 trong trận đấu 5 ván. Nước cờ thứ 37 ở ván 2 — một nước đi mà bình luận viên mô tả là không giống con người — sau này được coi là biểu tượng cho sự sáng tạo của AI. Không phải tính toán thuần tuý, AlphaGo đã cho thấy thứ giống như trực giác.

Sau đó DeepMind phát triển AlphaZero, một hệ thống tổng quát hơn có thể tự học chơi cờ vua, shogi (cờ tướng Nhật) và cờ vây chỉ sau vài ngày tự chơi với chính mình, không cần dữ liệu con người. AlphaZero đã đánh bại tất cả các chương trình hàng đầu ở cả ba môn. Đây là lần đầu tiên một hệ thống AI duy nhất có thể thống trị nhiều loại trò chơi trí tuệ khác nhau.

AlphaFold: Đột phá thay đổi sinh học

Nếu AlphaGo là màn trình diễn sức mạnh, thì AlphaFold là đóng góp thực sự của DeepMind cho nhân loại.

Dự đoán cấu trúc protein — cách một chuỗi axit amin cuộn gấp thành hình dạng 3D — từng là bài toán mở suốt 50 năm. Một protein có thể cuộn gấp theo vô số cách, nhưng chỉ một cách đúng về mặt sinh học. Nếu biết được cấu trúc, ta có thể hiểu cơ chế bệnh và thiết kế thuốc chính xác hơn.

Năm 2020, AlphaFold đạt kết quả chưa từng có trong cuộc thi CASP (Critical Assessment of Structure Prediction), vượt qua tất cả các phương pháp truyền thống. Đến tháng 7 năm 2022, DeepMind công bố hơn 200 triệu cấu trúc protein đã được dự đoán — gần như toàn bộ protein đã biết — và đưa lên cơ sở dữ liệu mở cho toàn thế giới sử dụng. Tôi có viết chi tiết về cách AlphaFold hoạt động trong bài riêng về AlphaFold.

Từ đó, DeepMind tiếp tục ra mắt cả một gia đình Alpha:

• AlphaFold 3 — dự đoán tương tác giữa protein với DNA, RNA và phân tử nhỏ (thuốc). Xem thêm bài về AlphaFold 3.
• AlphaMissense — đánh giá mức độ nguy hiểm của các đột biến gen. Bài chi tiết tại đây.
• AlphaProteo — thiết kế protein hoàn toàn mới cho nghiên cứu y sinh. Bài về AlphaProteo.
• AlphaGenome — đọc và dự đoán chức năng của các vùng điều hoà trong bộ gen người. Phần 1 và Phần 2.

Mình có hẳn một series khoa học về Google DeepMind với 10 bài đi sâu vào từng mô hình, mời bạn đọc nếu muốn hiểu cặn kẽ.

Sáp nhập với Google Brain và kỷ nguyên Gemini

Tháng 4 năm 2023, Google quyết định sáp nhập DeepMind với Google Brain — bộ phận AI của Google — để tạo thành Google DeepMind. Đây là sự hợp nhất của hai thế lực AI lớn nhất trong tập đoàn Alphabet nhằm tập trung nguồn lực cho cuộc đua AI tạo sinh.

Kết quả đầu tiên và quan trọng nhất là Gemini — dòng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đối đầu trực tiếp với GPT-4 của OpenAI. Không chỉ là chatbot, Gemini được thiết kế đa phương thức ngay từ đầu: văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.

Ngoài Gemini, Google DeepMind còn phát triển:

• Veo — tạo video từ văn bản
• Imagen — tạo ảnh từ văn bản
• Lyria — tạo nhạc bằng AI

Với khoảng 6.000 nhân viên (tính đến 2025) và các trung tâm nghiên cứu ở Mỹ, Canada, Pháp, Đức và Thuỵ Sĩ, Google DeepMind hiện là một trong những tổ chức nghiên cứu AI lớn và có ảnh hưởng nhất hành tinh.

FAQ

Google DeepMind khác gì OpenAI?

Cả hai đều là tổ chức AI hàng đầu nhưng khác nhau về mô hình: DeepMind là công ty con của Alphabet (Google) từ 2014, trong khi OpenAI ban đầu là phi lợi nhuận rồi chuyển sang capped-profit. DeepMind nổi tiếng với nghiên cứu khoa học cơ bản (AlphaFold) và tích hợp sâu vào hệ sinh thái Google, còn OpenAI gắn liền với ChatGPT và các sản phẩm đại chúng.

DeepMind có kiếm được tiền không?

Theo báo cáo tài chính, DeepMind lỗ trong nhiều năm nhưng đến năm 2024 đã có lãi 174 triệu bảng. Tuy nhiên, giá trị chiến lược của DeepMind với Alphabet nằm ở công nghệ hơn là lợi nhuận trực tiếp — các mô hình của họ được tích hợp vào Google Search, Cloud, và các sản phẩm khác.

AlphaFold có miễn phí không?

Có. Cơ sở dữ liệu AlphaFold với hơn 200 triệu cấu trúc protein được cung cấp miễn phí cho cộng đồng nghiên cứu. Mã nguồn và trọng số của AlphaFold 3 cũng đã được phát hành cho mục đích học thuật từ tháng 11 năm 2024.

Tôi có thể dùng Gemini miễn phí không?

Có, Google cung cấp Gemini qua giao diện web và ứng dụng di động miễn phí. Phiên bản Gemini Advanced với khả năng mạnh hơn (Gemini Ultra) có phí qua gói Google One AI Premium.

Demis Hassabis còn làm CEO không?

Có. Demis Hassabis vẫn là CEO của Google DeepMind tính đến 2026. Ông cũng dẫn dắt nhóm phát triển Gemini và định hướng chiến lược AI cho Alphabet.

Lời kết

Google DeepMind không chỉ là một công ty AI — nó đại diện cho cách tiếp cận khác với cuộc đua AI hiện tại. Trong khi nhiều nơi chạy đua ra sản phẩm, DeepMind vẫn dành nguồn lực đáng kể cho nghiên cứu cơ bản: từ dự đoán cấu trúc protein, giải mã bộ gen, đến thiết kế protein mới.

Điều làm mình ấn tượng nhất là tầm nhìn nhất quán. Họ nói muốn giải quyết vấn đề nhân loại bằng AI từ ngày đầu, và họ thực sự đã làm được những điều mà 10 năm trước chỉ có trong khoa học viễn tưởng. AlphaFold một mình đã thay đổi cách ngành dược phẩm và sinh học phân tử vận hành.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về mảng sinh học AI của DeepMind, mình có một series 10 bài giải thích từ A đến Z về AlphaFold, AlphaMissense, AlphaGenome và AlphaProteo — tất cả đều viết bằng ngôn ngữ đời thường, không yêu cầu kiến thức sinh học. Còn nếu quan tâm đến Gemini và các sản phẩm AI tạo sinh, hãy ghé qua thẻ Công nghệ để đọc các bài viết liên quan.

📚 Bài viết tham khảo và biên soạn lại từ Wikipedia (CC BY-SA). Xem bản gốc: Tiếng Việt. Nội dung được diễn đạt lại theo phong cách cá nhân, có bổ sung góc nhìn và kiến thức từ các bài viết trước trên blog.