Phạm Hy Hiếu gia nhập xAI, công ty do Elon Musk sáng lập, với vai trò thành viên kỹ thuật, tham gia tối ưu hóa nhân attention cho mô hình Grok-3

Lối rẽ trước ngưỡng cửa Stanford

Trong một buổi trò chuyện ngắn, khi được hỏi điều gì khiến anh nhớ nhất về những năm tháng du học, Phạm Hy Hiếu không nhắc đến huy chương hay học bổng. Anh nói về cảm giác lần đầu bước vào giảng đường Stanford, nơi mọi thước đo quen thuộc gần như bị xóa bỏ. Ở đó, không ai hỏi bạn đã từng là ai, mà chỉ quan tâm bạn đang suy nghĩ điều gì và muốn đi đến đâu.

Trước khi đặt chân đến Stanford, con đường của Hiếu từng được vạch sẵn bằng những thành tích nổi bật từ thời phổ thông. Nhưng chính ở thời điểm tưởng như thuận lợi nhất, anh và gia đình lại chọn một lối rẽ ít người đi: ở lại Việt Nam thêm một năm để chuẩn bị cho hành trình dài hơi hơn. Khoảng lặng ấy không chỉ là thời gian ôn luyện, mà còn là lần đầu tiên Hiếu phải đối diện với cảm giác đánh đổi, giữa năng khiếu quen thuộc và những kỹ năng mới để bước ra thế giới.

Stanford, vì thế, không chỉ là một ngôi trường, mà là một cú va chạm mạnh với thực tế. Không còn bảng xếp hạng hay những danh hiệu làm điểm tựa, môi trường học thuật tại đây buộc mỗi sinh viên phải tự định hướng, tự đặt câu hỏi và tự chịu trách nhiệm cho lựa chọn của mình. Với Phạm Hy Hiếu, đó là giai đoạn anh bắt đầu nhìn lại chính mình, không phải với tư cách một người “giỏi toán”, mà như một người đang tìm câu trả lời cho giá trị của tri thức.

Song song với việc học, Hiếu quan sát rất kỹ thế giới công nghệ bên ngoài giảng đường, cách các tập đoàn như Google, Facebook, Microsoft tìm kiếm con người; cách họ kết nối nghiên cứu với sản phẩm và thị trường. Một trải nghiệm tuyển dụng tại Google, khi anh vượt qua phỏng vấn nhưng không được lựa chọn vì “chưa phù hợp với đề án”, khiến Hiếu suy nghĩ sâu hơn về ranh giới giữa năng lực cá nhân và nhu cầu của tổ chức.

Những băn khoăn ấy chỉ thực sự được tháo gỡ khi Hiếu bước vào môi trường làm việc thực tế. Kỳ thực tập tại VMware, công ty chuyên về các giải pháp ảo hóa, trở thành bước ngoặt quan trọng. Ở đó, anh nhận ra khoa học máy tính không chỉ là những bài toán hóc búa hay các cuộc thi trí tuệ, mà trước hết phải trả lời được câu hỏi: nó giúp gì cho cuộc sống.

Từ nhận thức mang tính nền tảng ấy, con đường của Hiếu dần dịch chuyển. Anh rời khỏi quỹ đạo thuần túy thi cử để bước vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nơi công nghệ được kỳ vọng sẽ hỗ trợ con người một cách thiết thực hơn. Nhờ đó, luận văn tốt nghiệp về ứng dụng mạng nơ-ron trong nâng cao chất lượng dịch tự động giữa tiếng Anh và tiếng Đức, dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Christopher Manning, không chỉ mang về giải Luận văn Khoa học Máy tính xuất sắc nhất của Stanford, mà còn giúp anh xác tín lựa chọn của mình.

Những cánh cửa của Apple, Microsoft hay Facebook lần lượt mở ra. Nhưng ở tuổi 24, Phạm Hy Hiếu chọn tiếp tục đi xa hơn trong học thuật khi nộp hồ sơ tiến sỹ tại Đại học Carnegie Mellon (CMU). “Tôi muốn trí tuệ nhân tạo đến gần hơn với con người. Muốn vậy, tôi cần tiếp tục học và học một cách nghiêm túc”, anh nói.

Nhìn lại chặng đường đã qua, anh không nhấn mạnh thành tích, mà nói nhiều hơn về sự kiên định: “Tìm được đam mê là đi được một nửa chặng đường. Phần còn lại là kỷ luật, sự chăm chỉ và may mắn gặp đúng người, đúng thời điểm”.

Nhà khoa học trong thế giới doanh nghiệp

Trước khi chính thức bước vào hành trình tiến sỹ, Hiếu dành một năm cộng tác với Google Brain thông qua chương trình Brain Residency nổi tiếng. Thời điểm đó, Google Brain quy tụ nhiều tên tuổi sau này trở thành những nhân vật dẫn dắt ngành AI toàn cầu. Cùng thế hệ với Hiếu là Barrett Zoph, sau này trở thành Phó chủ tịch OpenAI, CTO và đồng sáng lập Thinking Machine; David Ha - đồng sáng lập Sakana AI; hay Laura Deming - CEO Until, quỹ đầu tư tập trung vào các nghiên cứu kéo dài tuổi thọ con người.

“Nhìn lại giai đoạn 2016-2017, được làm việc cùng những con người ấy là cơ hội rất lớn. Tôi học được không chỉ cách làm nghiên cứu, mà còn cách suy nghĩ và trưởng thành trong một môi trường luôn đặt câu hỏi về giá trị thực tiễn của công trình khoa học”, Hiếu chia sẻ.

Từ tháng 8/2024, Phạm Hy Hiếu gia nhập xAI, công ty do Elon Musk sáng lập, với vai trò thành viên kỹ thuật, tham gia tối ưu hóa nhân attention cho mô hình Grok-3. Sau khi Grok-3 ra mắt, anh viết trên trang cá nhân: “Vài tháng làm việc ở xAI mang lại cho tôi rất nhiều giá trị, cơ hội và cả cảm xúc”.

Đằng sau mô hình mà Elon Musk gọi là “AI thông minh nhất trên trái đất” là những tháng ngày làm việc với cường độ rất cao. “Grok-3 là kết quả của hàng tháng trời nghiên cứu, phát triển của tôi và đồng nghiệp, cũng là chừng đó thời gian mà gia đình của nhiều nhân viên xAI phải hy sinh, ít có cơ hội bên nhau”, Hiếu nói.

Sau một thời gian làm việc tại xAI, Phạm Hy Hiếu quyết định lựa chọn OpenAI như chặng đường tiếp theo trong hành trình nghiên cứu của mình. Tại đây, anh cùng đồng đội tham gia phát triển chip AI. Dù không thể chia sẻ chi tiết vì tính bảo mật, Hiếu cho biết, điều khiến anh gắn bó là môi trường làm việc và tầm nhìn của nhóm nghiên cứu.

“Đồng đội của tôi rất đặc biệt. Lãnh đạo trong nhóm có tầm nhìn phù hợp với cách tôi muốn làm khoa học. Quan trọng hơn, đồng đội tạo điều kiện để tôi thử nghiệm và triển khai những ý tưởng có phần ‘điên khùng’. Nhưng chính những ý tưởng như vậy lại khiến nghiên cứu trở nên thú vị”, anh chia sẻ.

Làm việc trong các tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới, nơi mọi quyết định nghiên cứu đều gắn với nguồn lực lớn và thời gian rất ngắn, theo Hiếu, kỹ năng quan trọng nhất không chỉ là chuyên môn, mà còn là giao tiếp. Anh luôn phải phân chia rõ công việc với đồng nghiệp, cấp trên và cả những người mà anh hỗ trợ, để các dự án không bị chệch hướng.

Tại OpenAI, Phạm Hy Hiếu duy trì một cuốn “nhật ký mở”, nơi anh ghi lại hàng ngày tất cả những việc mình làm, các đoạn mã đã viết, kế hoạch nghiên cứu và nội dung thảo luận trong các cuộc họp. Bất kỳ đồng nghiệp nào cũng có thể đọc cuốn nhật ký đó để nắm tiến độ công việc hoặc đưa ra góp ý.

Cách làm việc này giúp anh giao tiếp hiệu quả hơn, đồng thời hạn chế những cuộc họp không cần thiết. “Trước mỗi cuộc họp, tôi tự hỏi, sau cuộc họp này, mình sẽ ghi được gì vào nhật ký? Nếu không có gì để ghi, tôi sẽ không họp”, Hiếu chia sẻ. Đây cũng là bài học anh rút ra từ quãng thời gian làm việc với Elon Musk: nếu một cuộc họp không mang lại giá trị cụ thể, thì tốt nhất là không nên tổ chức.

Trí thức Việt và lựa chọn dài hạn

Đến nay, sau hơn 15 năm rời ghế nhà trường, Phạm Hy Hiếu vẫn giữ mối liên hệ chặt chẽ với thầy cô và bạn bè cũ. Những cuộc gặp gỡ ấy thường khiến anh nghĩ nhiều hơn về nơi đã khởi đầu cho hành trình khoa học của mình và về câu hỏi: mình có thể làm gì để đóng góp một cách thiết thực cho quê hương.

Tháng 12/2024, trong một chuyến về thăm TP.HCM, qua sự kết nối của TS. Trần Nam Dũng, Phó hiệu trưởng Trường phổ thông Năng khiếu, Hiếu có dịp gặp PGS. Vũ Hải Quân, Giám đốc Đại học Quốc gia TP.HCM (nay là Thứ trưởng Thường trực Bộ Khoa học và Công nghệ). Từ một bữa cơm thân mật, câu chuyện về chương trình giáo sư thỉnh giảng đã mở ra cho anh một hướng đi cụ thể để “trở về” theo cách phù hợp với một nhà khoa học đang làm việc toàn cầu.

Theo TS. Phạm Hy Hiếu, giáo sư thỉnh giảng là một mô hình linh hoạt trong giới hàn lâm, cho phép các nhà khoa học đang sinh sống và làm việc ở nước ngoài đóng góp cho các trường đại học trong nước mà không bị ràng buộc bởi những yêu cầu nặng về hành chính hay gây quỹ nghiên cứu. Đây cũng là cách để tri thức được lưu chuyển hai chiều, thay vì chỉ là những chuyến “về thăm” mang tính biểu tượng.

Với vai trò này, TS. Phạm Hy Hiếu mong muốn chia sẻ kinh nghiệm nghiên cứu và làm việc tại các trung tâm AI hàng đầu thế giới cho giảng viên, sinh viên, đồng thời lắng nghe những vấn đề rất thực tế mà các nhóm nghiên cứu AI trong nước đang đối mặt. Anh sẽ tham gia giảng dạy và nghiên cứu tại Trường đại học Khoa học tự nhiên và Trường đại học Công nghệ thông tin (Đại học Quốc gia TP.HCM).

Theo Hiếu, bài toán lớn nhất của AI Việt Nam hiện nay không chỉ nằm ở nguồn vốn, mà ở sự thiếu định hướng dài hạn. “Để huấn luyện một mô hình AI hàng đầu hiện nay có thể cần tới 100-200 triệu USD. Một tổ chức thì khó có, nhưng nhiều tổ chức cùng bắt tay thì hoàn toàn có thể. Điều tôi chưa thấy là một mục tiêu đủ lớn để các nguồn lực cùng hội tụ”, anh nói.

So sánh với Trung Quốc, nơi đã hình thành những doanh nghiệp phát triển mô hình ngôn ngữ lớn như Kimi, Qwen hay DeepSeek, Hiếu cho rằng, vấn đề của Việt Nam không nằm ở con người. “Nguồn nhân lực của họ rất tốt, nhưng không phải là điều chúng ta không thể tiếp cận. Vấn đề là họ dám đầu tư quyết liệt cho một mục tiêu dài hạn, mà trong thế giới AI, ‘dài hạn’ đôi khi chỉ là 6 tháng”.

Với Phạm Hy Hiếu, trở về không nhất thiết là từ bỏ môi trường quốc tế để ở lại trong nước. Trở về, trước hết, là mang theo tư duy làm khoa học nghiêm túc, tinh thần dám chọn mục tiêu lớn và khát vọng tạo ra giá trị thực, để từ đó từng bước góp phần xây dựng một nền AI Việt Nam có bản sắc và vị trí rõ ràng hơn trong chuỗi giá trị toàn cầu.