"Quái kiệt' gốc Hà Tĩnh rời Google, sáng lập startup AI trị giá 50 tỷ USD gây chấn động thung lũng

Sinh năm 1982 tại Hà Tĩnh, Lê Viết Quốc (Quoc V. Le) là một trong những nhà nghiên cứu có dấu ấn trong quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo tại Google. Tháng 8/2026, ông cùng ba cộng sự kỳ cựu rời tập đoàn công nghệ Mỹ để thành lập Discovery Loop, công ty đặt mục tiêu sử dụng AI tự động hóa các quy trình nghiên cứu khoa học và kỹ thuật.

Theo Bloomberg, startup này đang hướng tới vòng huy động vốn với mức định giá khoảng 50 tỷ USD. Nếu đạt được mức định giá trên, Discovery Loop sẽ trở thành một trong những cái tên đáng chú ý của làn sóng khởi nghiệp AI tại Silicon Valley, dù công ty vẫn chưa công bố rộng rãi sản phẩm thương mại.

Người kỹ sư gốc Hương Thuỷ, Hà Tĩnh là một trong những nhân tài AI của Google.

Hành trình của Lê Viết Quốc bắt đầu tại Đại học Quốc gia Australia (ANU), nơi ông theo học ngành khoa học máy tính từ năm 2002 đến 2006. Trong thời gian này, ông đạt thành tích First Class Honours và sớm tham gia các hoạt động nghiên cứu về học máy. Sau đó, ông làm trợ lý nghiên cứu tại NICTA ở Australia, tập trung vào các phương pháp tối ưu hóa, xếp hạng và dự đoán đầu ra có cấu trúc.

Năm 2006, ông thực tập tại Microsoft ở Redmond, Mỹ, đồng thời có thời gian nghiên cứu tại Viện Điều khiển học Sinh học Max Planck ở Đức. Một năm sau, ông chuyển sang Mỹ theo học chương trình tiến sĩ khoa học máy tính tại Đại học Stanford, hoàn thành vào năm 2013.

Tháng 8/2011, khi còn trong giai đoạn nghiên cứu tiến sĩ, Lê Viết Quốc gia nhập dự án học sâu của Google, tiền thân của Google Brain. Tại đây, ông làm việc cùng những nhà nghiên cứu như Andrew Ng, Jeff Dean và Greg Corrado, tham gia phát triển các phương pháp giúp máy tính học từ lượng dữ liệu lớn.

Một trong những nghiên cứu nổi bật thời kỳ đầu của nhóm là thử nghiệm sử dụng mạng nơ-ron để nhận diện những đối tượng như mèo trong các video YouTube mà không cần con người gắn nhãn trước. Công trình cho thấy khả năng học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu quy mô lớn, góp phần thúc đẩy hướng nghiên cứu học sâu sau này.

Năm 2014, Lê Viết Quốc cùng Ilya Sutskever và Oriol Vinyals công bố nghiên cứu về mô hình học chuỗi sang chuỗi (sequence-to-sequence learning). Kiến trúc mã hóa - giải mã của công trình trở thành một hướng tiếp cận quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là dịch máy bằng mạng nơ-ron. Năm 2024, nghiên cứu này được trao giải NeurIPS Test of Time Award, ghi nhận ảnh hưởng lâu dài đối với lĩnh vực học máy.

Ông Lê Viết Quốc (thứ ba, từ trái sang phải) cùng các nhà đồng sáng lập Discovery Loop.

Năm 2014, ông cũng được MIT Technology Review đưa vào danh sách 35 nhà đổi mới dưới 35 tuổi. Đến năm 2017, ông khởi xướng dự án AutoML tại Google Brain, hướng tới việc sử dụng thuật toán để tự động thiết kế kiến trúc mạng nơ-ron. Các hướng nghiên cứu liên quan góp phần tạo nên những mô hình như EfficientNet, đồng thời mở rộng khả năng tự động hóa quá trình phát triển hệ thống AI.

Sau hơn 15 năm làm việc tại Google, Lê Viết Quốc quyết định bước sang một chặng đường mới cùng Jeff Dean, Sanjay Ghemawat và Oriol Vinyals. Đây đều là những nhân vật có nhiều đóng góp cho hạ tầng tính toán và nghiên cứu AI của Google. Jeff Dean từng giữ các vị trí lãnh đạo khoa học, Sanjay Ghemawat gắn với những công nghệ điện toán phân tán, còn Oriol Vinyals tham gia phát triển các mô hình AI của Google DeepMind.

Theo Jeff Dean, ý tưởng thành lập Discovery Loop xuất phát từ nhận định rằng AI có thể tiến xa hơn vai trò hỗ trợ con người viết mã, tổng hợp tài liệu hay phân tích dữ liệu. Hệ thống có thể trực tiếp thực hiện các thí nghiệm, đánh giá kết quả và tự điều chỉnh hướng nghiên cứu, tạo thành những vòng lặp khám phá liên tục.

Discovery Loop dự kiến triển khai hàng nghìn thí nghiệm song song nhằm tìm kiếm phương pháp và thuật toán mới. Công ty sẽ thử nghiệm cách tiếp cận này trên chính các hệ thống học máy của mình trước khi mở rộng sang những lĩnh vực như sinh học, thiết kế chip và vật liệu mới.

Lê Viết Quốc bày tỏ sự hào hứng với khả năng tự động hóa học máy, trong đó có triển vọng tìm ra những kiến trúc mới có thể vượt qua các phương pháp hiện hành. Nếu thành công, mô hình này có thể rút ngắn thời gian nghiên cứu, giảm chi phí thử nghiệm và mở rộng phạm vi những bài toán khoa học có thể giải quyết.

Sức hút của Discovery Loop còn đến từ kinh nghiệm của nhóm sáng lập. Theo các thông tin về vòng gọi vốn được công bố, Khosla Ventures và Radical Ventures dẫn dắt khoản đầu tư ban đầu, cùng sự tham gia của Lightspeed, Kleiner Perkins và Doerr Capital. Bloomberg sau đó đưa tin công ty tìm kiếm vòng vốn mới với mục tiêu định giá khoảng 50 tỷ USD, sau thông tin huy động 1 tỷ USD ở mức định giá khoảng 10 tỷ USD trước đó.

Đáng chú ý, Alphabet, công ty mẹ của Google, cũng được cho là tham gia với vai trò nhà đầu tư sáng lập và đối tác cung cấp hạ tầng đám mây. Điều này cho thấy cuộc cạnh tranh nhân tài AI không nhất thiết đồng nghĩa với việc các tập đoàn lớn hoàn toàn đứng ngoài những startup do cựu nhân sự của mình thành lập.

Tuy nhiên, định giá cao chưa phải bằng chứng cho thấy mô hình kinh doanh đã thành công. Discovery Loop vẫn cần chứng minh các hệ thống AI có thể tạo ra kết quả nghiên cứu đáng tin cậy, giải quyết những vấn đề thực tế và hình thành nguồn doanh thu tương xứng với kỳ vọng của nhà đầu tư. Với Lê Viết Quốc, thách thức mới không còn chỉ là tạo ra những công trình khoa học có ảnh hưởng, mà là biến tham vọng tự động hóa nghiên cứu thành một sản phẩm có giá trị thực tế