CEO Salesforce: 'Từ bỏ ChatGPT để dùng Gemini 3 và không quay lại'

"Tôi đã sử dụng ChatGPT hằng ngày trong 3 năm và vừa dành 2 tiếng trải nghiệm Gemini 3. Tôi sẽ không quay lại. Bước tiến này thật điên rồ, về suy luận, tốc độ, hình ảnh, video… Mọi thứ đều sắc nét và nhanh hơn. Cảm giác như thế giới vừa thay đổi, một lần nữa", Marc Benioff, Giám đốc điều hành Salesforce, viết trên mạng xã hội X hôm 24.11.

Salesforce là hãng phần mềm điện toán đám mây nổi tiếng với việc cung cấp các giải pháp quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hàng đầu thế giới. Được thành lập vào năm 1999 bởi Marc Benioff và Parker Harris, Salesforce đã tiên phong trong việc cung cấp phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) qua Internet, giúp các doanh nghiệp không cần phải cài đặt và duy trì phần mềm trên máy chủ riêng. Salesforce mang đến nền tảng toàn diện giúp các công ty quản lý và tối ưu hóa các mối quan hệ với khách hàng trên mọi khía cạnh, từ bán hàng, dịch vụ khách hàng đến tiếp thị và thương mại điện tử.

Marc Benioff cho biết sẽ từ bỏ ChatGPT để chuyển sang dùng Gemini 3 - Ảnh: Getty Images

Bài đăng của Marc Benioff nhanh chóng lan truyền trên X và đến nay đã thu hút hơn 1,9 triệu lượt xem.

Sự ủng hộ từ Marc Benioff với Gemini 3 thật đáng chú ý, xét đến mối quan hệ đối tác sâu rộng của Salesforce trên toàn bộ lĩnh vực AI, gồm cả với công ty khởi nghiệp OpenAI ("cha đẻ ChatGPT") và Anthropic, nhấn mạnh tốc độ thay đổi sở thích của các nhà lãnh đạo công nghệ hàng đầu khi các mô hình AI ngày càng nhanh hơn và tốt hơn.

Điều này góp phần vào làn sóng ngày càng tăng các lãnh đạo công nghệ ca ngợi Gemini 3, sản phẩm AI mới nhất của Google.

Sam Altman, Giám đốc điều hành OpenAI, đã chúc mừng đối thủ Google về màn ra mắt Gemini 3, khi viết trên X vào tuần trước: "Trông có vẻ là một mô hình tuyệt vời".

Andrej Karpathy, cựu giám đốc AI của Tesla, cho biết trên X rằng ông có ấn tượng ban đầu tích cực về Gemini 3, gọi đây là "công cụ dùng hàng ngày đáng tin cậy" và "rõ ràng là mô hình ngôn ngữ lớn hạng 1".

Chưa hết, Andrej Karpathy còn tiết lộ Nano Banana Pro, mô hình AI tạo và chỉnh sửa ảnh AI mới nhất của Google, có thể giải các câu hỏi trên hình ảnh đề thi, gồm cả ghi chú vẽ nguệch ngoạc, sơ đồ, tất cả những thứ liên quan.

Ảnh Andrej Karpathy chia sẻ trên X

Theo thử nghiệm, Nano Banana Pro hiển thị văn bản trên ảnh chính xác hơn rất nhiều so với phiên bản trước và được bổ sung hàng loạt khả năng mới, chẳng hạn tạo ảnh ở độ phân giải 4K.

Patrick Collison, Giám đốc điều hành Stripe, cũng chia sẻ trên X rằng Gemini 3 đã tạo ra “trang web tương tác tóm tắt 10 đột phá trong di truyền học” mà ông nhận xét là “khá thú vị”.

Stripe là hãng công nghệ tài chính Mỹ chuyên cung cấp các giải pháp thanh toán trực tuyến cho doanh nghiệp và cá nhân. Nói một cách đơn giản, Stripe giúp các website, ứng dụng hoặc cửa hàng trực tuyến nhận thanh toán bằng thẻ tín dụng, thẻ ghi nợ, ví điện tử hoặc các phương thức thanh toán khác một cách dễ dàng và an toàn.

"Thông minh nhất và là mô hình vibe coding tốt nhất"

Google và bộ phận DeepMind đã công bố Gemini 3 hôm 19.11. Sundar Pichai, Giám đốc điều hành Google, mô tả Gemini 3 là "mô hình thông minh nhất của chúng tôi". Ông cho biết Gemini 3 được “xây dựng để nắm bắt chiều sâu và sắc thái, giỏi hơn nhiều trong việc nhận biết ngữ cảnh và mục đích đằng sau yêu cầu của người dùng, giúp bạn có được điều mình cần với ít gợi ý hơn”.

"Các câu trả lời do Gemini 3 cung cấp sẽ bỏ qua những lời sáo rỗng và tâng bốc, thay vào đó cung cấp thông tin thực sự hữu ích, nói với bạn điều cần biết, chứ không phải điều bạn muốn nghe”, theo Demis Hassabis - Giám đốc điều hành Google DeepMind. Các nhà phê bình trong ngành cho rằng chatbot AI hiện nay thường quá xu nịnh.

Trong khi Josh Woodward, Phó chủ tịch Google Labs và Gemini, cho biết Gemini 3 là “mô hình vibe coding tốt nhất từ trước đến nay” trong buổi họp báo. Vibe coding là khái niệm mới trong cộng đồng AI, mô tả cách viết mã kết hợp với AI một cách linh hoạt, thay vì thực hiện thủ công. Nói cách khác, thay vì ngồi suy nghĩ rồi gõ từng dòng mã, bạn sẽ trao đổi với AI để thử nhiều hướng tiếp cận khác nhau, tinh chỉnh và xây dựng dự án theo kiểu “đi theo cảm hứng”, giống làm việc song hành cùng cộng tác viên thông minh.

Gemini 3 đã vượt qua GPT-5.1 (mô hình AI làm nền tảng cho ChatGPT của OpenAI) và nhiều đối thủ khác để trở thành mô hình AI tốt nhất, dựa trên kết quả các bài kiểm tra tiêu chuẩn ngành được đồng thuận rộng rãi.

Theo đó, Gemini 3 vượt xa các mô hình AI mới nhất của OpenAI và Anthropic trong các bài kiểm tra kiến thức chuyên sâu, câu đố logic, toán và nhận diện hình ảnh. Gemini 3 chỉ xếp ở vị trí thứ hai, sau Claude Sonnet 4.5 của Anthropic, trong một bài kiểm tra duy nhất liên quan đến lập trình.

Tulsee Doshi, Giám đốc cấp cao phụ trách quản lý sản phẩm của Gemini, nói điều khiến bà bất ngờ nhất là hiệu suất cao của Gemini 3 trong bài kiểm tra Vending Bench, đánh giá khả năng mô hình AI suy nghĩ và hành động theo thời gian bằng cách vận hành một máy bán hàng tự động. Gemini 3 phải quản lý hàng tồn, đặt hàng và đặt giá để kiếm lợi nhuận trong quá trình mô phỏng.

“Vending Bench phản ánh đúng điều chúng tôi muốn thúc đẩy mạnh trong Gemini 3, là khả năng dùng công cụ hỗ trợ tốt hơn (API, phần mềm, tiện ích) và lập kế hoạch tốt hơn”, bà nói.

Google tiết lộ Gemini 3 Pro được huấn luyện bằng các TPU do hãng tự thiết kế. TPU là loại chip AI chuyên xử lý những tác vụ tính toán khổng lồ cần thiết để huấn luyện các mô hình lớn nhất hiện nay.

Dù Google chưa tiết lộ quy mô của Gemini 3 Pro, ước tính trong ngành cho thấy nó nằm trong khoảng từ 5.000 tỉ đến 10.000 tỉ tham số và trở thành một trong những mô hình lớn nhất đến nay.

Tham số là các giá trị số mà mô hình AI học được và điều chỉnh trong suốt quá trình huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu. Tham số là các biến nội bộ của mô hình AI, quyết định cách nó xử lý thông tin đầu vào và tạo kết quả đầu ra. Mục tiêu của quá trình huấn luyện là tìm ra bộ tham số tối ưu nhất để mô hình AI có thể thực hiện nhiệm vụ (dự đoán từ tiếp theo trong câu, dịch ngôn ngữ, trả lời câu hỏi...) chính xác nhất có thể dựa trên dữ liệu đã học.

Số lượng tham số thường là chỉ số về kích thước và khả năng của mô hình AI. Mô hình AI càng có nhiều tham số thì tiềm năng học được các mẫu phức tạp hơn càng lớn, nhưng cũng đòi hỏi nhiều dữ liệu, tài nguyên tính toán để huấn luyện.

Sơn Vân