Google công bố loạt cải tiến AI, bộc lộ tham vọng lớn

Google liên tục tung ra các cải tiến để làm dày hệ sinh thái

Chỉ trong thời gian ngắn, Google đã trình làng nhiều cải tiến AI quy mô lớn, cho thấy chiến lược mở rộng mạnh vào các ứng dụng thực tế thay vì chỉ nghiên cứu thuần túy. Trong số này, nổi bật nhất là Nano Banana Pro, công cụ tạo và chỉnh sửa hình ảnh thế hệ mới, cùng WeatherNext 2, mô hình dự báo thời tiết AI nhanh và chính xác hơn nhiều so với phiên bản trước.

Tâm điểm là Nano Banana Pro và WeatherNext 2

Nano Banana Pro được chú ý đầu tiên vì giải quyết được bài toán “khó nhằn” nhất của AI hình ảnh: tạo và chèn văn bản trong ảnh một cách tự nhiên, chính xác và giữ nguyên bố cục thiết kế, đồng thời xử lý bố cục thị giác mượt mà nhờ sức mạnh lập luận của Gemini 3 Pro. Chính khả năng “viết chữ trong ảnh như người thật” khiến Nano Banana Pro nhanh chóng được ví như một phiên bản AI có thể thay thế nhiều thao tác đồ họa vốn đòi hỏi kinh nghiệm chỉnh sửa chuyên nghiệp.

Một cải tiến quan trọng khác là SynthID, hệ thống watermark ẩn được gắn trực tiếp vào ảnh do mô hình tạo ra. Công nghệ này giúp xác định liệu hình ảnh có phải sản phẩm của Google AI hay không, tăng tính minh bạch và giảm nguy cơ ảnh giả lan truyền. Đây là chủ đề được đánh giá cao khi công nghệ tạo ảnh ngày càng mạnh, mang theo rủi ro bị lợi dụng.

Khả năng sáng tạo của Nano Banana Pro cũng là yếu tố khiến công cụ này trở thành trợ thủ thực tiễn cho người sáng tạo nội dung. Các phân tích quốc tế cho rằng, nếu biết cách mô tả yêu cầu tốt, người dùng có thể đạt chất lượng chỉnh sửa gần mức “studio”, dù không phải chuyên gia đồ họa. Dù vậy, vẫn tồn tại hạn chế: một số người dùng phản ánh mô hình đôi khi trả về ảnh gốc thay vì ảnh đã chỉnh sửa, hoặc gặp khó khi xử lý nền phức tạp. Những điểm này cho thấy Nano Banana Pro đã mạnh nhưng vẫn chưa hoàn toàn thay thế được phần mềm đồ họa chuyên sâu, nhất là trong những tình huống mang tính kỹ thuật cao.

Trong khi Nano Banana Pro tạo dấu ấn ở lĩnh vực thị giác, Google tiếp tục gây chú ý với WeatherNext 2, mô hình dự báo thời tiết thế hệ mới của Google DeepMind. Đây là phiên bản nâng cấp mạnh của WeatherNext, sử dụng kiến trúc Functional Generative Network (FGN), cho phép mô hình tạo hàng trăm kịch bản dự báo thời tiết khác nhau chỉ trong chưa đầy một phút trên TPU.

WeatherNext 2 được Google công bố là vượt trội hơn phiên bản trước ở 99,9% biến khí tượng và nhiều khoảng thời gian dự báo từ ngắn hạn đến 15 ngày. Tốc độ dự báo nhanh gấp khoảng 8 lần so với các mô hình truyền thống được nhiều trang công nghệ quốc tế đánh giá là bước tiến lớn, mở ra khả năng mô phỏng nhiều tình huống khí tượng mà trước đây cần đến siêu máy tính.

Điểm đáng chú ý là Google nhanh chóng đưa WeatherNext 2 vào sử dụng thực tế trên diện rộng: tích hợp trực tiếp vào Google Search, Gemini, ứng dụng thời tiết của Pixel, API Google Maps, cũng như mở quyền truy cập thông qua Earth Engine, BigQuery và chương trình tiếp cận sớm trên Vertex AI. Điều này cho thấy Google không coi WeatherNext 2 chỉ là mô hình nghiên cứu mà là một thành phần hạ tầng AI phục vụ các ngành liên quan tới khí tượng, nông nghiệp, logistics hay quản lý thiên tai.

WeatherNext 2 không chỉ dự báo thời tiết “một kết quả tốt nhất” mà tạo ra nhiều kịch bản khác nhau, phương pháp được đánh giá rất quan trọng trong quản lý rủi ro, vì cơ quan khí tượng hoặc doanh nghiệp có thể dựa vào sự đa dạng kịch bản để chuẩn bị cho tình huống cực đoan. Tuy nhiên, việc mô hình hóa theo hướng “dự báo xác suất” cũng đặt ra yêu cầu người sử dụng phải hiểu đúng ý nghĩa của kết quả, bởi mỗi kịch bản đều mang tính xác suất chứ không phải sự thật chắc chắn.

Google nhận điểm cộng từ các chuyên gia

Loạt cải tiến mới đã thu hút sự chú ý rộng rãi trong cộng đồng công nghệ và nhiều nhà phân tích đưa ra đánh giá đa chiều, dựa trên các thông tin đã được công bố rộng rãi, không phải các phát biểu đơn lẻ hay trích dẫn cụ thể từ cá nhân.

Với Nano Banana Pro, các chuyên gia công nghệ nhìn chung đánh giá cao ba điểm: Thứ nhất, khả năng tạo và chỉnh sửa chữ trong ảnh chính xác và tự nhiên, kể cả với các ngôn ngữ khó như tiếng Việt. Thứ hai, việc tích hợp SynthID giúp tăng tính minh bạch, điều được xem là quan trọng khi AI tạo ảnh ngày càng mạnh. Thứ ba, khả năng thay thế nhiều bước chỉnh sửa thủ công trong thiết kế hình ảnh, phù hợp cho người sáng tạo nội dung hoặc nhóm sản xuất cần tốc độ.

Tuy nhiên, một số các trang công nghệ cũng cảnh báo về rủi ro: mô hình đôi khi có thể tạo ra nội dung nhạy cảm hoặc gây tranh cãi, do lớp kiểm soát nội dung chưa thực sự triệt để. Ngoài ra, trải nghiệm người dùng cho thấy mô hình vẫn có thể mắc lỗi, nhất là khi xử lý nền phức tạp hoặc khi mô tả yêu cầu không rõ ràng. Nhiều người dùng đánh giá Nano Banana Pro rất mạnh, nhưng để thay thế hoàn toàn các nền tảng đồ họa chuyên nghiệp như Photoshop thì vẫn còn khoảng cách trong những tác vụ đòi hỏi độ chính xác cao.

Với WeatherNext 2, các chuyên gia phân tích công nghệ đánh giá đây là một trong những bước tiến quan trọng nhất của Google trong mảng AI ứng dụng vào khoa học, kỹ thuật. Điểm được nhắc đến nhiều gồm: tốc độ dự báo và mô phỏng cực nhanh, khả năng tạo nhiều kịch bản thời tiết và hiệu suất tốt hơn 99,9% biến khí tượng so với phiên bản trước. Những đánh giá này đều dựa trên công bố và phân tích từ các nguồn báo quốc tế về công nghệ đã được đề cập.

Việc Google đưa WeatherNext 2 vào hạ tầng sản phẩm thực tế cũng được xem là tín hiệu cho thấy mô hình này đủ ổn định để sử dụng rộng rãi. Nhiều bài phân tích cho rằng đây là bước quan trọng để ngành khí tượng và các lĩnh vực phụ thuộc vào dữ liệu thời tiết có thêm công cụ mạnh mẽ.

Dù vậy, các đánh giá cũng nhấn mạnh rằng mô hình dựa trên FGN tạo ra “nhiễu có kiểm soát” nhằm mô phỏng sự không chắc chắn. Điều này đòi hỏi người sử dụng, đặc biệt là cơ quan ra quyết định, phải hiểu rằng đây là dự báo xác suất, không phải kết quả chắc chắn. Đây không phải điểm yếu, mà là bản chất của phương pháp dự báo tiên tiến, nhưng cũng là lý do cần đào tạo tốt để áp dụng đúng.

Bùi Tú