CEO Vercel Guillermo Rauch về sự phân tách quan trọng giữa Mô hình (Models) và Tác nhân (Agents)

Khi ngành công nghiệp AI chuyển dịch từ giai đoạn tạo mẫu thử nghiệm sang các ứng dụng sẵn sàng cho môi trường thực tế (production), cơ sở hạ tầng hỗ trợ các công cụ này đang trải qua một sự thay đổi lớn. CEO của Vercel, Guillermo Rauch, lập luận rằng tương lai của AI nằm ở việc tách biệt các mô hình nền tảng khỏi các tác nhân thực thi nhiệm vụ, hướng tới một hệ sinh thái mô-đun.

Sự chuyển dịch từ Tạo mẫu sang Thực tế (Production)

Năm ngoái, bối cảnh AI được định nghĩa bởi việc "giải phóng các tác nhân" và thử nghiệm các giới hạn thông qua các chương trình thí điểm. Tuy nhiên, dữ liệu gần đây của Vercel cho thấy sự trưởng thành đáng kể trong cách các nhà phát triển tiếp cận AI. Công ty hiện đang quản lý 6 triệu lượt triển khai (deployments) mỗi ngày, với hơn 50% trong số đó được kích hoạt bởi các tác nhân lập trình (coding agents). Hơn nữa, hơn 1 nghìn tỷ token chảy qua cổng AI (AI gateway) của Vercel mỗi ngày.

Theo Rauch, ngành công nghiệp đã vượt qua giai đoạn "không giới hạn" và hiện đang phải đối mặt với những thực tế của môi trường production: bảo mật, truy cập dữ liệu và khả năng kiểm chứng (auditability). Sự chuyển dịch này đã làm nổi bật hai "ứng dụng sát thủ" (killer apps) chính cho các tác nhân: trợ lý lập trình và các tác nhân doanh nghiệp nội bộ được thiết kế để tự động hóa quy trình làm việc kinh doanh.

Giải quyết bài toán bảo mật: Sandbox và Kiểm soát dữ liệu

Một trong những rào cản lớn nhất khi triển khai các tác nhân tự trị là rủi ro rò rỉ dữ liệu. Rauch nhấn mạnh một mối lo ngại quan trọng đối với các doanh nghiệp như Airbus: nếu một nhà phát triển sử dụng IDE tích hợp AI như Cursor hoặc Devin mà không có các biện pháp bảo vệ thích hợp, mã nguồn độc quyền có thể vô tình bị sử dụng để huấn luyện các mô hình công khai.

Để giảm thiểu những rủi ro này, Vercel đang phát triển cơ sở hạ tầng chuyên dụng. Khung làm việc (framework) Eve của họ cho phép người dùng định nghĩa các hướng dẫn và kỹ năng của tác nhân bằng ngôn ngữ tự nhiên, trong khi Vercel Sandbox cung cấp một "chiếc lồng" cho tác nhân. Sandbox này cho phép tác nhân phát huy trí thông minh trong khi vẫn áp dụng các chính sách nghiêm ngặt về việc dữ liệu nào có thể được truy cập và quan trọng hơn là dữ liệu nào được phép rời khỏi môi trường đó.

Sự kết thúc của các ốc đảo dữ liệu SaaS (SaaS Data Silos)

Sự trỗi dậy của các tác nhân cũng đang tạo ra một xung đột cơ bản với các mô hình kinh doanh SaaS truyền thống. Nhiều gã khổng lồ phần mềm đã xây dựng giá trị của họ bằng cách "giam cầm" dữ liệu người dùng trong các hệ sinh thái độc quyền. Rauch lưu ý rằng mô hình này vốn dĩ không tương thích với các tác nhân, vốn đòi hỏi khả năng truy cập dữ liệu liền mạch thông qua API để đạt hiệu quả.

Cho dù đó là một đại diện bán hàng sử dụng tác nhân để truy vấn dữ liệu Salesforce phức tạp hay một đội ngũ R&D đang tự động hóa quy trình làm việc, các tác nhân đều đòi hỏi một kiến trúc mở. Sự chuyển dịch này đang buộc các công ty phải ưu tiên khả năng tiếp cận dữ liệu, điều này sẽ có những tác động lâu dài đến cách phần mềm doanh nghiệp được xây dựng và bán ra.

Cuộc chiến vì một cơ sở hạ tầng AI mở

Khi các phòng thí nghiệm AI lớn như OpenAI mở rộng khả năng của họ—chẳng hạn như phát hành các công cụ có thể xuất bản trực tiếp lên web—các công ty nền tảng như Vercel phải đối mặt với sự cạnh tranh trực tiếp. Rauch coi đây là một cuộc chiến về việc liệu "mô hình" và "tác nhân" sẽ được kết hợp hay tách rời.

Vercel đang định vị mình là "AWS của thế hệ này", ủng hộ cách tiếp cận mô-đun nơi các nhà phát triển có thể hoán đổi các thành phần như những viên gạch LEGO. Thay vì bị khóa chặt vào một nhà cung cấp duy nhất, các nhà phát triển đang ngày càng tối ưu hóa về giá cả và hiệu suất bằng cách kết hợp các mô hình từ OpenAI, Anthropic, Gemini của Google và các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek.

Các điểm chính cần lưu ý

• Ưu tiên Thực tế hơn Tạo mẫu: Ngành công nghiệp AI đang chuyển từ các chương trình thí điểm thử nghiệm sang sản xuất quy mô lớn, minh chứng bởi con số 1 nghìn tỷ token mỗi ngày của Vercel.
• Bảo mật là tối quan trọng: Các công cụ như Vercel Sandbox là thiết yếu để ngăn chặn dữ liệu độc quyền bị rò rỉ vào các tập dữ liệu huấn luyện mô hình.
• Kiến trúc mô-đun: Tương lai của phần mềm AI phụ thuộc vào việc tách biệt mô hình khỏi tác nhân, cho phép các nhà phát triển tối ưu hóa chi phí và hiệu suất bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận đa mô hình.