Thế hệ kỹ sư phần mềm 100x đến 10.000x có thể quyết định thành bại của công ty
“Kỹ sư 10x” là người có thể tạo ra năng suất gấp 10 lần đồng nghiệp, phát triển dự án và viết mã với tốc độ vượt trội, theo cách nói quen thuộc ở Thung lũng Silicon (Mỹ).
Trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI), hệ số nhân của kỹ sư phần mềm hàng đầu giờ cũng đang được nâng lên lần nữa, theo Edwin Chen - Giám đốc điều hành của Surge AI. Đây là hãng công nghệ chuyên về gán nhãn dữ liệu và nền tảng phản hồi học tăng cường từ con người cho AI.
Edwin Chen đã tự khởi nghiệp và đưa công ty đạt doanh thu 1 tỉ USD. Giám đốc điều hành Surge đã tự tài trợ cho công ty mình, không nhận tiền từ các nhà đầu tư mạo hiểm, dù hiện ông được cho đang tìm cách huy động vốn thêm 1 tỉ USD.
Edwin Chen tốt nghiệp từ Học Viện Công nghệ Massachusetts (Mỹ) chuyên ngành Toán, Khoa học Máy tính và Ngôn ngữ học. Trước khi thành lập Surge AI, ông từng đảm nhiệm các vị trí như kỹ sư AI tại Facebook, trưởng nhóm khoa học dữ liệu của Dropbox, nhà khoa học nghiên cứu tại Google và có thời gian làm việc tại Twitter (hiện là X) lẫn Microsoft.
Trên podcast 20VC, Edwin Chen nói rằng một “kỹ sư 100x” giờ đây hoàn toàn khả thi và có thể giúp các công ty khởi nghiệp đạt đến những tầm cao mới.
“Đã có rất nhiều công ty khởi nghiệp một người đạt doanh thu 10 triệu USD rồi. Nếu AI giúp tăng hiệu suất đến mức này thì tôi hoàn toàn có thể hình dung việc nhân lên 100 lần để có công ty một người trị giá 1 tỉ USD”, ông cho hay.
Một số điểm chính về Surge AI
Lĩnh vực hoạt động chính: Surge AI cung cấp các công cụ và dịch vụ để thu thập, gán nhãn và xử lý dữ liệu chất lượng cao, đặc biệt tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Dữ liệu đã được gán nhãn này rất quan trọng để huấn luyện và cải thiện hiệu suất của các mô hình AI, gồm cả mô hình ngôn ngữ lớn.
Tự tài trợ: Một trong những điều đáng chú ý nhất là Surge AI đã tự tài trợ để đạt doanh thu 1 tỉ USD mà không cần vốn đầu tư mạo hiểm. Điều này trái ngược với nhiều đối thủ cạnh tranh lớn, chẳng hạn Scale AI – từng huy động hàng trăm triệu USD.
Hiệu quả cao: CEO Edwin Chen thường nhấn mạnh sự tinh gọn và hiệu quả của Surge AI. Việc không có đội ngũ bán hàng hay PR (quan hệ công chúng) là một phần của chiến lược này.
Đội ngũ PR là nhóm người chuyên phụ trách việc xây dựng, quản lý và duy trì hình ảnh, danh tiếng và mối quan hệ giữa một công ty với công chúng.
Lực lượng lao động chất lượng: Surge AI tập trung vào việc xây dựng một lực lượng lao động chuyên gia chất lượng cao để gán nhãn dữ liệu, thay vì chỉ dựa vào lao động giá rẻ.
Tầm nhìn: Edwin Chen tin rằng các công cụ AI và tự động hóa có thể nâng cao năng suất của các kỹ sư lên một mức độ chưa từng có, tạo ra cái mà ông gọi là "kỹ sư 100x" và mở ra khả năng cho các công ty khởi nghiệp một người đạt doanh thu tỉ USD.
Cải thiện hiệu suất là điều sống còn
Việc cải thiện hiệu suất là điều sống còn với các công ty khởi nghiệp muốn giữ bộ máy tinh gọn.
Edwin Chen cho biết Surge AI đã “hiệu quả hơn rất nhiều” so với các công ty cùng ngành, như Scale AI – đối thủ lớn nhất của họ trong lĩnh vực gán nhãn dữ liệu. Ông nói rằng việc không có đội ngũ bán hàng hay PR giúp Surge AI duy trì được sự tinh gọn.
Công ty khởi nghiệp Scale AI được cho đã thu về 870 triệu USD trong năm 2024 sau nhiều vòng gọi vốn. Hồi tháng 6, Meta Platforms đã chi 14,3 tỉ USD để mua 49% cổ phần Scale AI và mời nhà đồng sáng lập công ty này là Alexandr Wang về đồng lãnh đạo bộ phận mới Superintelligence Labs cùng Nat Friedman (cựu giám đốc điều hành GitHub). Superintelligence Labs tập trung phát triển siêu trí tuệ cá nhân cho mọi người.
Lý giải khái niệm “kỹ sư 10x”
Khái niệm “kỹ sư 10x” bắt nguồn từ một nghiên cứu năm 1968 về hiệu suất lập trình, nhưng sau đó đã được phổ biến rộng rãi trong giới điều hành Thung lũng Silicon.
Trong cuốn sách Zero to One (0 đến 1), Peter Thiel từng đưa ra quy tắc “cải thiện 10 lần”, cho rằng các công ty khởi nghiệp cần phải tốt hơn gấp 10 lần so với các giải pháp hiện có.
Peter Thiel (đồng sáng lập Palantir Technologies) là tỷ phú công nghệ, nhà đầu tư mạo hiểm và nhà tư tưởng bảo thủ nổi tiếng ở Thung lũng Silicon. Ông là một trong những nhân vật có ảnh hưởng nhất trong ngành công nghệ và đầu tư mạo hiểm toàn cầu.
Palantir Technologies là hãng công nghệ Mỹ chuyên phát triển phần mềm phân tích dữ liệu lớn, đặc biệt phục vụ cho các tổ chức chính phủ, cơ quan tình báo, quốc phòng và doanh nghiệp lớn. Palantir Technologies được thành lập vào năm 2003 bởi Peter Thiel, Stephen Cohen, Joe Lonsdale và Alex Karp - hiện là giám đốc điều hành công ty.
Edwin Chen là người tin vào khái niệm “kỹ sư 10x”. Theo ông, một số người viết mã nhanh hơn 2 - 3 lần, làm việc chăm chỉ hơn 2 - 3 lần, hoặc ít bị phân tâm bởi các việc lặt vặt hơn 2 - 3 lần. Khi những yếu tố đó kết hợp lại, họ có thể đạt năng suất 10x.
“2 - 3 lần thực ra còn là cách nói nhẹ nhàng. Tôi biết có những người thực sự viết mã hiệu quả gấp 5 lần bất kỳ ai khác”, ông nói.
Sự xuất hiện AI tạo sinh và các công cụ lập trình tự động khiến phép toán năng suất của Edwin Chen thêm phần đột phá: “Cộng thêm tất cả hiệu suất mà AI mang lại, bạn nhân tất cả yếu tố đó lại với nhau thì sẽ đạt đến con số 100”, Giám đốc điều hành Surge AI lý giải.
Các công cụ lập trình AI có tính chủ động đang đảm nhiệm phần lớn công việc của kỹ sư phần mềm, viết mã thay cho nhà phát triển, đôi khi chỉ cần sự chỉnh sửa thủ công tối thiểu từ con người. Tuy nhiên, các công cụ AI này vẫn cần lời nhắc (prompt) và điều đó khiến chúng đặc biệt hữu ích cho những người đã có ý tưởng tầm vĩ mô.
“AI thường loại bỏ được rất nhiều thứ nhàm chán trong công việc hằng ngày của bạn. Tôi nghĩ AI đang đặc biệt có lợi cho những người vốn đã là kỹ sư 10x…”, Edwin Chen nhấn mạnh.
Nhân tài 10.000x
Cuộc đua thống trị AI tại Thung lũng Silicon ngày càng căng thẳng khi một số hãng sẵn sàng bạo chi để có nhà nghiên cứu thuộc hàng siêu sao.
Cuộc cạnh tranh để thu hút và giữ chân nhân tài luôn là đặc trưng của ngành công nghệ. Song kể từ khi chatbot ChatGPT của OpenAI ra mắt vào tháng 11.2022, việc tuyển dụng các chuyên gia AI đã trở nên cực kỳ khốc liệt giống như săn siêu sao bóng đá, với mức đãi ngộ rất cao.
“Các phòng thí nghiệm AI tiếp cận việc tuyển dụng như một ván cờ. Họ muốn đi nhanh nhất có thể, nên sẵn sàng trả rất nhiều tiền cho các ứng viên có kiến thức chuyên sâu và mang tính bổ trợ lẫn nhau, giống các quân cờ. Họ tự hỏi: Tôi có đủ quân xe chưa? Đủ quân mã chưa?”, theo Ariel Herbert-Voss, Giám đốc điều hành công ty khởi nghiệp an ninh mạng RunSybil và là cựu nhà nghiên cứu tại OpenAI.
Các công ty như Meta Platforms, OpenAI và Google, với tham vọng vượt lên hoặc duy trì vị trí dẫn đầu trong cuộc đua tạo ra mô hình AI tốt nhất, đang săn đón những siêu sao có thể quyết định thành bại của cả công ty.
Noam Brown là một trong những nhà nghiên cứu đứng sau những đột phá mới nhất của OpenAI trong lý luận toán học và khoa học phức tạp.
Noam Brown kể rằng khi tìm hiểu cơ hội việc làm vào năm 2023, ông đã được giới tinh hoa công nghệ săn đón: Ăn trưa với Sergey Brin (nhà đồng sáng lập Google), chơi poker tại nhà Sam Altman (Giám đốc điều hành OpenAI) và một nhà đầu tư háo hức ghé thăm bằng máy bay riêng. Cuối cùng, Noam Brown chọn OpenAI vì công ty sẵn sàng đầu tư nguồn lực cả về con người và sức mạnh điện toán, cho công việc mà ông đam mê.
“Thực ra đó không phải là lựa chọn tốt nhất về tài chính”, Noam Brown nói, giải thích rằng mức lương thưởng không phải yếu tố quan trọng nhất với nhiều nhà nghiên cứu.
Nhân tài luôn là yếu tố cực kỳ quan trọng ở Thung lũng Silicon, nhưng khác với sự bùng nổ AI khắp thế giới, số người thuộc nhóm ưu tú rất ít. Con số có thể dao động từ vài chục đến khoảng 1.000 người, tùy thuộc vào nguồn tin mà Reuters hỏi. Điều này dựa trên niềm tin rằng số lượng siêu sao rất nhỏ này đã đóng góp vượt trội vào việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn - công nghệ nền tảng cho làn sóng AI hiện tại, nên họ có thể quyết định thành công hay thất bại của một mô hình AI.
“Các kỹ sư 10x đã là tuyệt vời rồi, nhưng mấy người 10.000x ấy mới thật đáng nể”, Sam Altman đăng trên mạng xã hội X vào cuối năm 2023. Giám đốc điều hành OpenAI ám chỉ câu nói nổi tiếng rằng kỹ sư phần mềm xuất sắc nhất có thể giỏi gấp 10 lần so với mức trung bình (10x), nhưng trong ngành AI hiện tại, những nhà nghiên cứu giỏi nhất có thể hiệu quả gấp 10.000 lần (10.000x).