Trong tập mới nhất của podcast nổi tiếng ở Thung lũng Silicon《All-In Podcast》, các cuộc tranh luận gay gắt đã diễn ra xoay quanh nhiều chủ đề như an toàn AI, chiến lược công bố mẫu của Anthropic, cuộc cạnh tranh giữa các đại lý (agent) mã nguồn mở, cũng như sự bùng nổ thương mại hóa của AI. Chương trình mời Brad Gerstner, người sáng lập công ty đầu tư Altimeter, làm khách mời, để ông đối đầu với nhóm dẫn chương trình gồm David Sacks, Chamath Palihapitiya và những người khác.
Chương trình trước tiên tập trung vào sự kiện chưa công khai liên quan đến mẫu mới nhất của Anthropic mang tên “Mythos”. Theo thông tin từ công ty, trong quá trình thử nghiệm, mẫu này có thể tự động phát hiện lỗ hổng giữa nhiều hệ điều hành và trình duyệt khác nhau, thậm chí có thể liên kết nhiều điểm yếu để tạo thành một lộ trình tấn công. Nhóm của Dario Amodei vì vậy đã chọn dời thời điểm phát hành, đồng thời phối hợp với hàng loạt doanh nghiệp, bao gồm Apple, Microsoft, Google, Amazon và những công ty khác, để khởi động kế hoạch vá lỗi trong 100 ngày.
Ngoài cuộc cạnh tranh về mặt kỹ thuật, một trọng tâm khác của chương trình là cuộc chiến hệ sinh thái AI agent. Người dẫn chương trình cho biết, sự trỗi dậy của dự án mã nguồn mở OpenClaw đã khiến nhiều bên như OpenAI, Anthropic, Perplexity, Amazon và các bên khác rơi vào tình trạng “vây chặn” lẫn nhau. Anthropic đã hạn chế OpenClaw sử dụng gói đăng ký của mình, yêu cầu chuyển sang tính phí theo API, tương đương với việc cắt đứt lợi thế chi phí; đồng thời lại cho ra mắt sản phẩm agent của riêng mình, bị diễn giải là “diệt trước rồi sao chép lại”.
Sacks từ góc độ luật cạnh tranh nhắc nhở rằng, nếu công ty phát triển mô hình thực hiện chênh lệch giá hoặc bán kèm theo ràng buộc giữa sản phẩm của mình và ứng dụng của bên thứ ba, trong tương lai có thể đối mặt với việc bị xem xét chống độc quyền. Ở khía cạnh thương mại, chương trình tiết lộ sự tăng trưởng mang tính bùng nổ về doanh thu của Anthropic. Từ mức khoảng 1 tỷ USD run rate vào năm 2024, đến đầu năm 2026 đã đạt 300 tỷ USD; tốc độ tăng trưởng được mô tả là “nhanh nhất trong lịch sử công nghệ”.
Anthropic tạm hoãn việc niêm yết mô hình Mythos, triệu tập 40 tập đoàn công nghệ lớn để khắc phục lỗ hổng
All In Podcast trong tuần này thảo luận về quyết định của Anthropic sẽ không công bố phát hành công khai mẫu mới nhất Mythos. Theo phần giới thiệu trong chương trình, trong giai đoạn thử nghiệm, mô hình này tự phát hiện hàng nghìn lỗ hổng bảo mật trải rộng trên nhiều hệ điều hành và trình duyệt, trong đó có một lỗ hổng OpenBSD tồn tại tiềm ẩn 27 năm và một lỗ hổng FFmpeg kéo dài 16 năm dù đã trải qua 5 triệu lượt quét tự động vẫn chưa được phát hiện.
Chương trình cũng đặc biệt nhấn mạnh rằng Mythos không chỉ có khả năng tự mình tìm ra lỗ hổng; mà còn có thể liên kết nhiều lỗ hổng tưởng như vô hại lại với nhau, ghép thành một chuỗi tấn công có khả năng gây phá hủy thực sự. Vì vậy, Anthropic đã triệu tập tổng cộng 40 doanh nghiệp quan trọng, bao gồm Apple, Microsoft, Google, Amazon, JP Morgan và các bên khác, hợp thành một liên minh an ninh AI mang tên “Last Wing”, cung cấp 100 ngày để các công ty ưu tiên sử dụng Mythos quét và vá lỗ hổng hệ thống của chính mình, trước khi xem xét phát hành công khai cho bên ngoài.
Khách mời của chương trình có quan điểm trái chiều. Brad Gerstner đánh giá tích cực, cho rằng đây là một ví dụ tốt về tự kỷ luật trong ngành, không dựa vào giám sát của chính phủ, mà chủ động chịu trách nhiệm. David Sacks thì thận trọng hơn, chỉ ra rằng Anthropic trong quá khứ từng có tiền lệ sử dụng marketing dựa trên nỗi sợ để quảng bá mẫu mới, ví dụ như một nghiên cứu năm ngoái về việc mô hình có thể tống tiền người dùng; tuy nhiên ông cũng thừa nhận lần này, vấn đề an ninh mạng tương đối cụ thể và đáng tin hơn.
Chamath Palihapitiya có thái độ nghi ngờ nhất, cho rằng hành động này chủ yếu là “hiệu ứng sân khấu”, đồng thời đặt câu hỏi rằng dù có cho thêm 6 tháng thời gian thì cũng không thể sửa xong hết “nợ kỹ thuật” tích lũy hàng chục năm trên toàn cầu.
Doanh thu của Anthropic tăng trưởng bùng nổ, chỉ trong vài tháng đã nhảy từ hàng trăm tỷ lên ba trăm tỷ USD
Chương trình dành dung lượng lớn để thảo luận dữ liệu doanh thu gần đây của Anthropic. Theo phần giới thiệu trong chương trình, Anthropic bắt đầu thu phí từ đầu năm 2023, đến cuối năm 2024 đạt 1 tỷ USD doanh thu hằng năm (annualized). Sau khi ra mắt Claude Code vào tháng 2 năm 2025, tốc độ tăng trưởng được thúc đẩy; ở giai đoạn giữa đạt 4 tỷ, đến cuối năm đạt 9 tỷ. Bước sang năm 2026, sự leo dốc còn nhanh hơn; tính đến tháng 4 năm 2026 đã đạt 300 tỷ USD doanh thu hằng năm (annualized).
Brad Gerstner cho biết trong chương trình rằng, Anthropic chỉ dùng lượng tính toán tương đương 1 đến 2 GW đã đạt được quy mô tăng trưởng như vậy, và toàn công ty chỉ khoảng 2500 nhân viên. Ông nói rằng, xét theo cơ cấu chi phí tính toán cố định hiện tại, biên lợi nhuận gộp đang tăng nhanh chóng, thậm chí có thể xuất hiện tình huống “lợi nhuận bất ngờ” mà ông gọi tên.
Gerstner dự đoán rằng, nếu nguồn cung năng lực tính toán tiếp tục mở rộng, Anthropic có thể đạt mức 800 đến 1000 tỷ USD doanh thu hằng năm trước cuối năm 2026. Chamath thì nhắc nhở rằng hiện tại các con số mà từng công ty công bố có khác biệt về định nghĩa “tổng doanh thu” và “doanh thu thuần” (net revenue), nên bên ngoài chưa thể so sánh toàn diện; đồng thời tỷ lệ thâm nhập của thị trường lập trình có trợ giúp bởi AI nhìn chung vẫn thấp, còn cách xa trạng thái thực sự trưởng thành.
Anthropic phong tỏa OpenClaw, dấy lên nghi ngại về hành vi phản cạnh tranh
Chương trình thảo luận các biện pháp hạn chế gần đây của Anthropic đối với OpenClaw. OpenClaw là một trong những dự án mã nguồn mở phổ biến nhất trên GitHub, cho phép người dùng thông qua gói đăng ký Claude trị giá $200/tháng gọi lượng lớn API để thực hiện các tác vụ lập trình tự động.
Do lượng sử dụng token của người dùng OpenClaw vượt xa người đăng ký thông thường, Anthropic tuyên bố cấm việc nối (kết nối) OpenClaw thông qua gói đăng ký, yêu cầu các người dùng liên quan chuyển sang thanh toán theo cách tính phí dựa trên mức dùng của API; chi phí thực tế vì thế tăng lên đáng kể. Chỉ chưa đầy hai tuần sau đó, Anthropic đã cho ra mắt công cụ lập trình Agentic của riêng mình, có chức năng trùng lặp rất cao với OpenClaw.
Khách mời trong chương trình đã thảo luận liệu việc này có cấu thành hành vi phản cạnh tranh hay không. Brad Gerstner cho rằng, sản phẩm nội bộ của Anthropic có lợi thế mang tính cấu trúc trong tuân thủ an ninh mạng và tích hợp doanh nghiệp, và việc điều chỉnh định giá là quyết định thương mại hợp lý. David Sacks thì cho biết rằng, nếu Anthropic duy trì mức giá thấp cho công cụ của chính mình, đồng thời thu mức giá theo giá thị trường đối với công cụ của bên thứ ba, và trong lĩnh vực lập trình đã có vị thế thống lĩnh thị trường, thì có thể phát sinh vấn đề phản cạnh tranh như “bán kèm theo ràng buộc” hoặc “bán phá giá” (price dumping), đồng thời khuyến nghị các công ty giữ minh bạch về định giá và tránh đối xử khác biệt.
Jason Calacanis thì thẳng hơn khi cho rằng hành động của Anthropic nhắm đến việc tiêu diệt OpenClaw, và ông cũng chỉ ra rằng hiện nay bao gồm Perplexity, Alibaba, xAI và nhiều công ty khác đang phát triển các công cụ Agentic tương tự, khiến cạnh tranh trên thị trường trở nên gay gắt.
Cuộc giành quyền thống lĩnh thị trường lập trình bằng AI nóng lên, Anthropic ước tính nắm hơn 50% thị phần
Khách mời trong chương trình đã thảo luận sâu về bức tranh cạnh tranh của thị trường lập trình bằng AI. Nhiều khách mời ước tính rằng hiện tại Anthropic chiếm khoảng 50% đến 60% thị phần token trong thị trường lập trình AI. David Sacks nêu rằng, nếu thị phần này tiếp tục duy trì, cộng với việc người dùng coding mang lại lượng lớn dữ liệu huấn luyện mã nguồn, Anthropic có thể hình thành hiệu ứng “vòng quay tích cực” (positive flywheel), củng cố thêm lợi thế dẫn đầu, và từ đó tự nhiên mở rộng sang “sân chơi” quan trọng tiếp theo: AI Agent.
Tuy nhiên, Chamath lại đưa ra góc nhìn khác. Ông cho rằng hiện nay, việc lập trình có hỗ trợ bởi AI trong toàn bộ thị trường phát triển phần mềm vẫn chỉ thâm nhập khoảng 5%, và năng lực của các mô hình hiện có khi xử lý hệ thống kế thừa quy mô lớn cấp doanh nghiệp (legacy system) vẫn còn hạn chế. Ông lấy ví dụ từ case khách hàng, chỉ ra rằng không ít doanh nghiệp lớn có doanh thu lên đến hàng trăm tỷ USD vẫn phải dựa vào những kỹ sư lớn tuổi đã nghỉ hưu để duy trì mã nguồn cũ từ nhiều thập kỷ trước; khoản “nợ kỹ thuật” đồ sộ này trong ngắn hạn không thể được giải quyết bởi bất kỳ mô hình nào.
Brad Gerstner thì cho rằng, dù tỷ lệ thâm nhập hiện tại thấp, nhưng tỷ lệ mã do AI tạo ra gần như chắc chắn sẽ tiến đến 95%, và lợi thế trong lĩnh vực coding sẽ chuyển thẳng thành năng lực cạnh tranh trong thị trường Agent. Do đó, vị thế thị trường ở giai đoạn hiện tại có ý nghĩa chiến lược quan trọng.
Phản công chi phí thấp của AI mã nguồn mở, đăng ký 30 USD thách thức gói chủ đạo $200
Phần cuối chương trình bàn về sự trỗi dậy nhanh chóng của hệ sinh thái AI mã nguồn mở. Jason Calacanis giới thiệu dự án con Ridges AI thuộc mạng BitTensor. Dự án này sử dụng cơ chế phần thưởng phi tập trung, ẩn danh đóng góp đóng góp, và trong vòng 45 ngày, với phần thưởng token TAO dưới 100 vạn USD, đã đạt được mức khoảng 80% năng lực so với Claude Code; phí đăng ký hằng tháng chỉ cần $29, chênh lệch rất lớn so với gói $200 của Anthropic.
Chamath đánh giá cao tiềm năng dài hạn của việc huấn luyện trước (pre-training) mã nguồn mở, cho rằng khi các thị trường vốn lớn không thể tiếp tục cung cấp đều đặn hàng trăm tỷ USD cho chi phí huấn luyện, thì huấn luyện phân tán mã nguồn mở sẽ trở thành một đường hướng thay thế quan trọng. Đồng thời ông dẫn thêm một ví dụ khác là dự án huấn luyện và cộng tác mã nguồn mở có tên Venice.
Tuy nhiên, Chamath cũng vạch rõ một ranh giới: ông cho rằng mọi doanh nghiệp thực sự có lợi ích thương mại sẽ gần như không có khả năng thuê ngoài kho mã do chính mình sản xuất cho các dự án mã nguồn mở, và điều này sẽ không thay đổi trong tương lai có thể dự đoán.
Brad Gerstner thì đưa ra các ví dụ như Linux, Kubernetes, Postgres, Terraform… để chỉ ra rằng đã có tiền lệ công nghệ mã nguồn mở đi sâu vào lõi doanh nghiệp. Ông cho rằng các công cụ AI mã nguồn mở đang bắt đầu giành được chỗ đứng trong các công ty khởi nghiệp, và có thể trở thành xu hướng quan trọng tiếp theo. Ông đồng thời nhấn mạnh rằng, hiện nay 65% đến 70% lượng token mà doanh nghiệp tiêu thụ đến từ các mô hình mã nguồn mở, cho thấy mã nguồn mở và các mô hình tiên phong không phải là cuộc cạnh tranh “zero-sum” (trò chơi tổng bằng không), mà phát triển song song.
Bài viết này phân tích sâu sự trỗi dậy và tranh cãi xoay quanh Anthropic của All In Podcast: Mythos thực sự mạnh đến đáng sợ đến vậy ư? Bài viết lần đầu xuất hiện ở 鏈新聞 ABMedia.
