Dòng thời gian Phát triển AI
Từ Máy Turing đến LLM Hiện đại
89 sự kiện
Định lý Bất toàn của Gödel
Kurt Gödel công bố định lý bất toàn, chứng minh rằng bất kỳ hệ thống hình thức đủ mạnh nào cũng chứa những mệnh đề không thể chứng minh hay bác bỏ trong chính hệ thống đó. Khám phá này không chỉ gây chấn động giới toán học mà còn có ý nghĩa sâu sắc đối với lý thuyết tính toán và trí tuệ nhân tạo.
Lý thuyết Sơ khaiLuận đề Church-Turing
Alonzo Church và Alan Turing độc lập đề xuất Luận đề Church-Turing nổi tiếng. Luận đề này khẳng định rằng mọi hàm có thể tính toán hiệu quả đều có thể tính được bởi máy Turing. Điều này hình thức hóa khái niệm trực giác về “tính toán được” và trở thành nền tảng của khoa học máy tính.
Lý thuyết Sơ khaiMáy Turing
Alan Turing giới thiệu khái niệm máy Turing trong bài báo mang tính bước ngoặt “Về các Số Tính toán được, với Ứng dụng cho Entscheidungsproblem”. Mô hình tính toán trừu tượng này có thể mô phỏng bất kỳ quá trình tính toán nào về mặt toán học.
Lý thuyết Sơ khaiLambda Calculus
Alonzo Church đề xuất Lambda Calculus, một hệ thống hình thức để định nghĩa và áp dụng hàm. Lambda Calculus được coi là nền tảng lý thuyết của lập trình hàm. Bản gốc lambda calculus năm 1936 vốn không có kiểu; Church đã thêm kiểu đơn giản vào năm 1940 (“A Formulation of the Simple Theory of Types”), tạo ra một trong những hệ thống kiểu rõ ràng đầu tiên.
Lý thuyết Sơ khaiMô hình Nơ-ron
Warren McCulloch và Walter Pitts công bố “Một Phép tính Logic của các Ý tưởng Nội tại trong Hoạt động Thần kinh”, giới thiệu mô hình nơ-ron nhân tạo đầu tiên (nơ-ron McCulloch-Pitts). Mô hình này đơn giản hóa nơ-ron thành các công tắc ngưỡng nhị phân, đặt nền móng cho nghiên cứu mạng nơ-ron sau này.
Lý thuyết Sơ khaiĐiều khiển học
Norbert Wiener xuất bản “Điều khiển học: Hay Sự Điều khiển và Truyền thông ở Động vật và Máy móc”, sáng lập ngành điều khiển học. Nghiên cứu về cách các hệ thống tự điều chỉnh thông qua cơ chế phản hồi có ảnh hưởng sâu sắc đến AI và robotics.
Lý thuyết Sơ khaiLý thuyết Thông tin của Shannon
Claude Shannon xuất bản “Một Lý thuyết Toán học về Truyền thông”, đặt nền móng cho lý thuyết thông tin. Các khái niệm như entropy, mã hóa và lượng thông tin trở thành công cụ cốt lõi để hiểu dữ liệu và xử lý thông tin.
Lý thuyết Sơ khaiPhép thử Turing
Trong “Computing Machinery and Intelligence”, Turing thay câu hỏi mơ hồ “Máy có thể suy nghĩ không?” bằng trò chơi bắt chước, trong đó người đánh giá dùng hội thoại văn bản để phân biệt máy với người. Đây là một tiêu chí hành vi, không phải bằng chứng rằng máy có ý thức.
Lý thuyết Sơ khaiĐề xuất Dartmouth năm 1955
Năm 1955, John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester và Claude Shannon dùng thuật ngữ “Artificial Intelligence” trong đề xuất Dartmouth Summer Research Project và phác thảo chương trình nghiên cứu cho mùa hè năm 1956.
Lý thuyết Sơ khaiHội nghị Dartmouth
Hội thảo Dartmouth mùa hè năm 1956 giúp xác lập tên gọi “artificial intelligence” và chương trình nghiên cứu như bản sắc của một lĩnh vực học thuật mới; thuật ngữ này đã xuất hiện trong đề xuất năm 1955.
Sự Ra đời của AILogic Theorist
Allen Newell và Herbert Simon phát triển “Logic Theorist”, chương trình AI thực tiễn tiên phong. Chương trình này có thể chứng minh các định lý từ Principia Mathematica và được coi là chương trình AI tiên phong. Newell và Simon nhận Giải Turing năm 1975.
Sự Ra đời của AIPerceptron
Frank Rosenblatt đề xuất mô hình Perceptron, mô hình mạng nơ-ron nhân tạo thực sự tiên phong. Perceptron là một bộ phân loại nhị phân tuyến tính đơn giản, học cách phân loại dữ liệu đầu vào bằng cách điều chỉnh trọng số.
Sự Ra đời của AINgôn ngữ Lisp
John McCarthy phát triển Lisp tại MIT, ngôn ngữ lập trình cấp cao tiên phong được thiết kế đặc biệt cho nghiên cứu AI. Sự linh hoạt và khả năng xử lý biểu tượng mạnh mẽ của Lisp khiến nó trở thành ngôn ngữ được ưa chuộng trong nghiên cứu AI.
Sự Ra đời của AIBộ Giải quyết Vấn đề Tổng quát
Newell và Simon phát triển General Problem Solver (GPS), chương trình AI đầu tiên cố gắng mô phỏng cách con người giải quyết vấn đề. GPS phân chia quá trình giải quyết vấn đề thành phân rã mục tiêu và tìm kiếm mục tiêu con.
Sự Ra đời của AIĐịnh lý Hội tụ Perceptron
Frank Rosenblatt chứng minh tính chất hội tụ của thuật toán học perceptron, cho thấy nếu dữ liệu khả phân tuyến tính, perceptron chắc chắn sẽ hội tụ.
Sự Ra đời của AIRobot Công nghiệp Đầu tiên
Unimate trở thành robot đầu tiên làm việc trên dây chuyền lắp ráp. Năm 1961, General Motors lắp đặt nó tại nhà máy ở Trenton, New Jersey để dỡ hàng khỏi máy đúc áp lực, lấy các chi tiết kim loại nóng ra khỏi máy. Unimation chế tạo những cỗ máy này cho các công việc khó khăn, nguy hiểm hoặc đơn điệu với con người.
Sự Ra đời của AINhận thức máy về vật thể ba chiều
Trong luận án tiến sĩ tại MIT năm 1963, Larry Roberts mô tả một hệ thống diễn giải từ ảnh các cảnh gồm những khối đa diện đơn giản, một nền tảng quan trọng ban đầu của thị giác máy tính ba chiều.
Sự Ra đời của AIKhởi động Project MAC
MIT khởi động Project MAC năm 1963 dưới sự lãnh đạo của Robert Fano để nghiên cứu chia sẻ thời gian, tính toán và nhận thức có máy hỗ trợ. Dự án trí tuệ nhân tạo MIT, thành lập năm 1959, tham gia sau đó; hai bên không phải là một phòng thí nghiệm duy nhất được lập năm 1959.
Sự Ra đời của AIELIZA
Joseph Weizenbaum tạo ra ELIZA tại MIT, chatbot tiên phong. ELIZA mô phỏng cuộc trò chuyện của một nhà tâm lý trị liệu thông qua khớp mẫu, khơi gợi suy ngẫm sâu sắc về tương tác người-máy.
Sự Ra đời của AIRobot Shakey
SRI International phát triển Shakey, robot di động tự hành tiên phong có thể cảm nhận môi trường, lập kế hoạch đường đi và thực thi nhiệm vụ. Shakey kết hợp thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thuật toán lập kế hoạch.
Sự Ra đời của AIPhê phán Minsky-Papert
Marvin Minsky và Seymour Papert xuất bản “Perceptrons”, phân tích chặt chẽ những gì perceptron một lớp có thể và không thể biểu diễn. Cuốn sách thường được gắn với sự suy giảm quan tâm về sau đối với mạng nơ-ron, nhưng thay đổi tài trợ còn phản ánh giới hạn tính toán, kỳ vọng không thành và các quyết định chính sách rộng hơn.
Mùa đông AILý thuyết Khung
Marvin Minsky công bố “Bài báo về Khung”, đề xuất lý thuyết Khung để biểu diễn tri thức. Lý thuyết này ảnh hưởng đến lập trình hướng đối tượng và các phương pháp biểu diễn tri thức sau này.
Sự Ra đời của AISự ra đời của Prolog
Alain Colmerauer, Philippe Roussel và các cộng sự phát triển phiên bản Prolog đầu tiên tại Marseille, áp dụng logic vị từ vào lập trình và thúc đẩy lập trình logic cùng AI biểu tượng.
Mùa đông AIBáo cáo Lighthill
Nhà khoa học Anh James Lighthill đệ trình một báo cáo bi quan về nghiên cứu AI lên chính phủ Anh, dẫn đến việc cắt giảm đáng kể nguồn tài trợ.
Mùa đông AIHệ Chuyên gia MYCIN
Đại học Stanford phát triển MYCIN, hệ chuyên gia dùng cho chẩn đoán y khoa. Nó chứng minh tính thực tiễn của hệ chuyên gia, mặc dù chưa bao giờ được sử dụng lâm sàng do vấn đề trách nhiệm pháp lý.
Mùa đông AIHệ Chuyên gia XCON
DEC triển khai XCON (eXpert CONfigurer), hệ chuyên gia cấu hình hệ thống máy tính VAX. XCON là hệ chuyên gia thành công thương mại đầu tiên, tiết kiệm hàng triệu đô la mỗi năm cho công ty.
Mùa đông AIMùa đông AI Thứ nhất
Sau các đánh giá phê bình và cắt giảm tài trợ trong thập niên 1970, một phần nghiên cứu AI bước vào giai đoạn suy giảm. “Mùa đông AI thứ nhất” là cách phân kỳ hồi cố; thời điểm và mức độ khác nhau theo quốc gia và chuyên ngành.
Mùa đông AIFGCS Nhật Bản
Nhật Bản công bố Dự án Máy tính Thế hệ Thứ năm (FGCS), một dự án 10 năm phát triển máy tính có khả năng suy luận logic và xử lý tri thức.
Mùa đông AIThuật toán Lan truyền Ngược
David Rumelhart, Geoffrey Hinton và Ronald Williams công bố về thuật toán lan truyền ngược, mở ra khả năng huấn luyện mạng nơ-ron nhiều lớp.
Mùa đông AIBắt đầu Mùa đông AI Thứ hai
Với sự trỗi dậy của máy tính cá nhân, thị trường máy Lisp đắt đỏ sụp đổ. Nhiều công ty AI một lần nữa phá sản.
Mùa đông AISự Trỗi dậy của Phương pháp Thống kê
Trong những năm 1990, các phương pháp thống kê bắt đầu chi phối nghiên cứu AI. Mô hình Markov Ẩn (HMM) trong nhận dạng giọng nói, Naive Bayes và cây quyết định trong học máy, đều đạt được kết quả tốt.
Thời kỳ Phục hưngAI trong Chiến tranh Vùng Vịnh
Quân đội Mỹ sử dụng các hệ thống lập kế hoạch và hậu cần dựa trên AI trong Chiến tranh Vùng Vịnh, chứng minh tiềm năng của AI trong ứng dụng thực tế.
Mùa đông AISự Ra đời của World Wide Web
Tim Berners-Lee tạo ra World Wide Web. Sự phổ biến của internet thay đổi cách sống của con người và cung cấp nguồn dữ liệu chưa từng có cho AI.
Thời kỳ Phục hưngKết thúc Mùa đông Thứ hai
Khi công nghệ trưởng thành và ứng dụng thương mại gia tăng, AI bắt đầu thoát khỏi mùa đông. Sự phục hồi của mạng nơ-ron và sự trỗi dậy của các phương pháp thống kê đặt nền móng cho kỷ nguyên mới.
Mùa đông AIMáy Vector Hỗ trợ
Vladimir Vapnik và cộng sự đề xuất Máy Vector Hỗ trợ (SVM), một phương pháp phân loại và hồi quy mạnh mẽ. SVM đạt hiệu suất xuất sắc trong phân loại văn bản và nhận dạng chữ viết tay.
Thời kỳ Phục hưngDeep Blue đấu Kasparov
Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov, chứng minh khả năng của AI trong việc vượt trội hơn con người ở những nhiệm vụ được định nghĩa rõ ràng.
Mùa đông AIBộ nhớ Dài-Ngắn hạn (LSTM)
Sepp Hochreiter và Jürgen Schmidhuber đề xuất LSTM, một loại RNN đặc biệt có khả năng học các phụ thuộc dài hạn. LSTM đạt thành công lớn trong nhận dạng giọng nói và mô hình hóa ngôn ngữ.
Thời kỳ Phục hưngLeNet-5
Yann LeCun phát triển LeNet-5, một CNN dùng cho nhận dạng chữ số viết tay. LeNet-5 là một trong những mô hình học sâu đầu tiên được triển khai thương mại hóa ở quy mô lớn, được sử dụng trong Bưu điện Mỹ để nhận dạng mã ZIP.
Thời kỳ Phục hưngMô hình ngôn ngữ xác suất dùng mạng nơ-ron
Yoshua Bengio, Réjean Ducharme, Pascal Vincent và Christian Jauvin đề xuất mô hình ngôn ngữ xác suất học đồng thời biểu diễn phân tán của từ và xác suất chuỗi từ để giảm lời nguyền số chiều. Mạng này là feed-forward, không phải RNN.
Thời kỳ Phục hưngChương trình tính toán nơ-ron CIFAR
Từ năm 2004, một chương trình của CIFAR tạo điều kiện trao đổi thường xuyên giữa Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio và cộng sự. Chương trình giúp phối hợp nghiên cứu góp phần vào sự phục hưng của deep learning, nhưng không phải một điểm khởi đầu duy nhất.
Thời kỳ Phục hưngMạng Niềm tin Sâu
Geoffrey Hinton đề xuất Mạng Niềm tin Sâu (DBN), mạng nơ-ron sâu đầu tiên được huấn luyện thành công. Hinton giới thiệu “tiền huấn luyện từng lớp” để giải quyết khó khăn trong huấn luyện.
Thời kỳ Phục hưngGPU cho Học Sâu
Các nhà nghiên cứu bắt đầu sử dụng GPU để tăng tốc huấn luyện học sâu. Khả năng tính toán song song của GPU giúp việc huấn luyện các mạng nơ-ron lớn trở nên khả thi.
Thời kỳ Phục hưngBộ dữ liệu ImageNet
Nhóm ImageNet công bố bài báo về cơ sở dữ liệu ảnh phân cấp quy mô lớn vào năm 2009, dùng hệ thống WordNet để tổ chức ảnh được gán nhãn. ImageNet và thử thách nhận dạng sau đó trở thành hạ tầng quan trọng cho huấn luyện và đánh giá thị giác máy tính quy mô lớn.
Thời kỳ Phục hưngĐột phá Nhận dạng Giọng nói
Google sử dụng mô hình học sâu để giảm tỷ lệ lỗi nhận dạng giọng nói xuống 25%. Đây là bước đột phá lớn đầu tiên của học sâu trong nhận dạng giọng nói.
Thời kỳ Phục hưngĐột phá ImageNet
Nhóm của Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton sử dụng AlexNet trong cuộc thi ImageNet, giành chiến thắng áp đảo. Tỷ lệ lỗi giảm từ 26% xuống còn 15%.
Thời kỳ Phục hưngWord2Vec
Tomas Mikolov công bố Word2Vec, mô hình mạng nơ-ron để học nhúng từ. Word2Vec giúp máy tính hiểu được mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các từ.
Thời kỳ Phục hưngMạng Đối kháng Sinh thành (GAN)
Ian Goodfellow đề xuất GAN, một trong những đổi mới quan trọng nhất trong học sâu. GAN tạo ra hình ảnh cực kỳ chân thực thông qua huấn luyện đối kháng.
Thời kỳ Phục hưngResNet
Kaiming He và cộng sự đề xuất ResNet, giải quyết khó khăn huấn luyện mạng sâu thông qua các kết nối tắt. ResNet cho phép huấn luyện hàng trăm lớp.
Thời kỳ Phục hưngAlphaGo Đánh bại Lee Sedol
AlphaGo của DeepMind đánh bại nhà vô địch cờ vây thế giới Lee Sedol với tỷ số 4-1. Cờ vây được coi là một trong những trò chơi cờ khó nhất đối với AI.
Thời kỳ Phục hưngKiến trúc Transformer
Google đề xuất kiến trúc Transformer, bước đột phá mang tính cách mạng trong NLP. Transformer là nền tảng của các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại.
Thời kỳ Phục hưngPhát hành GPT-3
OpenAI phát hành GPT-3, mô hình ngôn ngữ lớn với 175 tỷ tham số. GPT-3 thể hiện khả năng sinh ngôn ngữ đáng kinh ngạc, khơi dậy cuộc thảo luận rộng rãi về AGI.
Kỷ nguyên LLMDALL-E & CLIP
OpenAI phát hành DALL-E (sinh hình ảnh) và CLIP (học tương phản hình ảnh-văn bản). Các mô hình này chứng minh khả năng của AI trong việc hiểu và sinh nội dung đa phương thức.
Kỷ nguyên LLMCodex & GitHub Copilot
OpenAI phát hành Codex, mô hình AI hiểu và sinh mã nguồn. GitHub Copilot trở thành trợ lý lập trình AI được sử dụng rộng rãi đầu tiên.
Kỷ nguyên LLMPhát hành ChatGPT
Tháng 11 năm 2022, OpenAI phát hành ChatGPT, trợ lý đối thoại AI tạo sinh đầu tiên hướng đến thị trường đại chúng. ChatGPT đạt 100 triệu người dùng trong hai tháng, trở thành sản phẩm tiêu dùng tăng trưởng nhanh nhất lịch sử.
Kỷ nguyên LLMStable Diffusion Mã nguồn Mở
Stability AI phát hành Stable Diffusion, mô hình sinh hình ảnh mã nguồn mở. Cộng đồng mã nguồn mở nhanh chóng phổ biến hóa công nghệ sinh hình ảnh.
Kỷ nguyên LLMPhát hành GPT-4
OpenAI phát hành GPT-4, mô hình đa phương thức có khả năng xử lý hình ảnh và văn bản. GPT-4 thể hiện hiệu suất gần ngang con người trên các bài đánh giá chuyên môn và học thuật.
Kỷ nguyên LLMPhát hành Claude
Anthropic phát hành Claude, trợ lý AI tập trung vào an toàn và hữu ích. Thiết kế của Claude phản ánh sự chú trọng đến an toàn AI — AI cần hữu ích, vô hại và trung thực.
Kỷ nguyên LLMLLaMA Mã nguồn Mở
Meta phát hành LLaMA, mô hình ngôn ngữ lớn theo giấy phép nghiên cứu phi thương mại. Mặc dù LLaMA có kích thước tham số tương đối nhỏ, hiệu suất xuất sắc của nó đã thúc đẩy phát triển LLM trọng số mở.
Kỷ nguyên LLMKhái niệm AI Agent Nổi lên
Khái niệm AI Agent bắt đầu nhận được sự chú ý rộng rãi. Agent là hệ thống AI có khả năng tự lập kế hoạch và thực thi các nhiệm vụ phức tạp.
Kỷ nguyên LLMGemini 1.5 và ngữ cảnh dài
Tháng 2 năm 2024, Google giới thiệu Gemini 1.5 với kiến trúc mixture-of-experts và cửa sổ ngữ cảnh thử nghiệm lên tới một triệu token.
Kỷ nguyên LLMDòng Claude 3
Anthropic phát hành dòng Claude 3, bao gồm Opus, Sonnet và Haiku. Claude 3 Opus đã cạnh tranh sòng phẳng với GPT-4 trên một số bài đánh giá, bao gồm MMLU và GPQA, nhưng vẫn kém hơn ở những bài khác.
Kỷ nguyên LLMLlama 3 mã nguồn mở
Meta phát hành gia đình Llama 3 với trọng số mở, gồm các mô hình 8 và 70 tỷ tham số. Llama 3.1 405B sau đó là mô hình trọng số mở đầu tiên theo kịp các đối thủ mã nguồn đóng tuyến đầu trên các benchmark phổ biến.hmark phổ biến.
Kỷ nguyên LLMLuật AI của EU được thông qua
Liên minh Châu Âu thông qua Luật AI, quy định ngang đầu tiên toàn diện về trí tuệ nhân tạo. Luật thiết lập phân loại dựa trên rủi ro và các yêu cầu nghiêm ngặt cho hệ thống AI rủi ro cao.
Kỷ nguyên LLMMô hình OpenAI o1
OpenAI phát hành mô hình o1, mô hình lớn có khả năng suy luận. o1 thể hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ khoa học và lập trình, chứng minh khả năng “suy nghĩ”.
Kỷ nguyên LLMClaude computer use thử nghiệm công khai
Tháng 10 năm 2024, Anthropic giới thiệu bản thử nghiệm công khai computer use cho Claude 3.5 Sonnet nâng cấp, cho phép nhà phát triển yêu cầu Claude quan sát màn hình, di chuyển con trỏ, nhấp và nhập văn bản.
Kỷ nguyên LLMPhát hành Giao thức MCP
Anthropic phát hành MCP (Model Context Protocol), giao thức chuẩn mở để kết nối mô hình AI với công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài. MCP đang trở thành “USB-C” của ứng dụng AI.
Kỷ nguyên LLMHệ sinh thái agent trưởng thành
Đến 2025, các agent AI trưởng thành từ demo nghiên cứu thành công cụ sản xuất. Agent lập trình, agent trình duyệt và agent đa bước trở thành sản phẩm tiêu chuẩn, với OpenAI, Anthropic, Google và các dự án mã nguồn mở đều giao hệ thống có năng lực.
Kỷ nguyên LLMPhát hành DeepSeek R1
Phòng thí nghiệm AI Trung Quốc DeepSeek phát hành R1, mô hình suy luận mã nguồn mở có hiệu năng cạnh tranh với o1 của OpenAI. Bản phát hành chứng minh rằng năng lực tiên phong có thể đạt được ngoài khuôn khổ AI Mỹ và khởi phát đánh giá lại toàn cầu về cạnh tranh AI.
Kỷ nguyên LLMDự án Stargate ra mắt
OpenAI, Oracle, SoftBank và MGX của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất cùng công bố khoản đầu tư 500 tỷ USD để xây dựng cơ sở hạ tầng AI tại Hoa Kỳ. Dự án dự kiến xây dựng nhiều trung tâm dữ liệu quy mô lớn trong bốn năm, là khoản đầu tư khu vực tư nhân lớn nhất trong lịch sử AI.
Kỷ nguyên LLMPhát hành Claude 3.7 Sonnet
Anthropic phát hành Claude 3.7 Sonnet, mô hình đầu tiên hỗ trợ “lập luận hỗn hợp”—người dùng có thể chuyển đổi giữa câu trả lời tức thì và suy nghĩ sâu sắc trong cùng một mô hình. Claude 3.7 đánh dấu sự khởi đầu của quá trình hợp nhất các dạng sản phẩm AI cho lập luận.
Kỷ nguyên LLMAnthropic huy động 3,5 tỷ USD
Vào tháng 3 năm 2025, Anthropic công bố vòng gọi vốn 3,5 tỷ USD với mức định giá 61,5 tỷ USD, trở thành một trong những startup AI được định giá cao nhất thế giới và phản ánh sự tập trung vốn ngày càng tăng trong ngành AI.
Kỷ nguyên LLMPhát hành mã nguồn mở Llama 4
Meta phát hành các mô hình đa phương thức trọng số mở Llama 4 Scout và Maverick, đồng thời giới thiệu Behemoth — mô hình giáo viên khi đó vẫn đang huấn luyện và chưa được phát hành.
Kỷ nguyên LLMPhát hành Claude 4
Anthropic phát hành gia đình Claude 4 (Opus 4 và Sonnet 4), giới thiệu khả năng “suy nghĩ mở rộng” (Extended Thinking) với những cải thiện đáng kể trong lập trình, lập luận và các tác vụ dài hạn. Claude 4 củng cố vị thế của Anthropic trên thị trường AI doanh nghiệp.
Kỷ nguyên LLMNghĩa vụ GPAI của Đạo luật AI EU bắt đầu áp dụng
Ngày 2 tháng 8 năm 2025, các quy tắc quản trị và nghĩa vụ đối với mô hình AI đa dụng bắt đầu được áp dụng. Các điều khoản khác có lịch chuyển tiếp riêng, nên đây không phải ngày khởi đầu thực thi toàn bộ nói chung.
Kỷ nguyên LLMPhát hành GPT-5
OpenAI phát hành GPT-5, mô hình hàng đầu hợp nhất tích hợp khả năng lập luận của dòng o với khả năng đối thoại của dòng GPT. GPT-5 thiết lập biên giới mới trong lập trình, toán học và lập luận, hỗ trợ ngữ cảnh dài hơn và sử dụng công cụ.
Kỷ nguyên LLMOpenAI hoàn tất tái cấu trúc vốn
OpenAI đã hoàn tất việc tái cấu trúc vốn của mình. Mảng kinh doanh vì lợi nhuận trở thành một public benefit corporation mang tên OpenAI Group PBC, còn OpenAI Foundation — tổ chức phi lợi nhuận — tiếp tục kiểm soát mảng này với cùng một sứ mệnh. Theo OpenAI, việc tái cấu trúc diễn ra sau gần một năm trao đổi với tổng chưởng lý bang California và Delaware.
Kỷ nguyên LLMAgent đi vào các sản phẩm doanh nghiệp đã phát hành
Trong nửa đầu năm 2026, năng lực agent rời khỏi trình diễn và đi vào các sản phẩm doanh nghiệp đã phát hành: agent lập trình, hỗ trợ và tự động hóa văn phòng trở thành tính năng có tài liệu, cùng với đó là hạ tầng gọi công cụ và phối hợp đa agent dần hoàn thiện. Mức độ áp dụng thực tế đến đâu thì chưa ngã ngũ. Các khảo sát công bố đưa ra tỷ lệ triển khai rất khác nhau vì không thống nhất điều gì được tính là một agent; vì vậy mục này ghi lại chiều hướng chứ không phải mức độ.
Kỷ nguyên LLMMô hình trọng số mở phát hành ở quy mô tuyến đầu
Trong nửa đầu năm 2026, các bản phát hành trọng số mở của DeepSeek, Alibaba Qwen, Moonshot, Zhipu và Meta đạt quy mô trước đây chỉ thấy ở hệ thống đóng, với trọng số và thẻ mô hình tải về được chứ không chỉ được mô tả. Việc có mô hình nào ngang bằng tuyến đầu đóng hay không phụ thuộc vào chỉ số đánh giá nào được dùng và cách đánh trọng số; vì vậy mục này ghi lại điều gì đã được phát hành và theo giấy phép nào, chứ không phải một bảng xếp hạng.
Kỷ nguyên LLMNature công bố hệ thống đa tác tử Co-Scientist
Nature công bố Co-Scientist, hệ thống đa tác tử xây dựng trên Gemini, đưa ra các giả thuyết nghiên cứu mới để kiểm chứng bằng thực nghiệm. Bài báo trình bày việc kiểm chứng trong ba ứng dụng y sinh: tái định vị thuốc, phát hiện đích tác dụng mới, và giải thích cơ chế kháng thuốc kháng vi sinh vật. Các tác giả xác định đây là trợ thủ của nhà nghiên cứu chứ không phải vật thay thế, nên đó là bằng chứng qua bình duyệt cho thấy AI tham gia vào việc hình thành giả thuyết chứ không chỉ vào phân tích.
Kỷ nguyên LLMMeta bắt đầu tháo gỡ tích hợp thương vụ Manus
Theo tin ngày 11 tháng 6 năm 2026, Meta bắt đầu tháo gỡ việc tích hợp thương vụ Manus, dừng chia sẻ dữ liệu và tách hoạt động. Bản tin liên hệ động thái này với yêu cầu quản lý của Trung Quốc; trạng thái pháp lý và vận hành về sau cần được kiểm tra theo công bố mới nhất.
Kỷ nguyên LLMClaude Fable 5 và Mythos 5 bị tạm dừng rồi triển khai lại
Ngày 9 tháng 6 năm 2026, Anthropic ra mắt Fable 5 có biện pháp bảo vệ cho người dùng phổ thông và Mythos 5 cho các đối tác Project Glasswing đã thẩm định. Kiểm soát xuất khẩu của Hoa Kỳ ngày 12 tháng 6 yêu cầu hạn chế người nước ngoài; do không thể xác minh quốc tịch theo thời gian thực, Anthropic tạm dừng cả hai mô hình toàn cầu. Sau khi lệnh được dỡ ngày 30 tháng 6, Fable 5 trở lại toàn cầu ngày 1 tháng 7, còn Mythos 5 trước hết trở lại cho các tổ chức Hoa Kỳ được phê duyệt.
Kỷ nguyên LLMOpenAI bị liên minh tổng chưởng lý các bang Hoa Kỳ điều tra
Ngày 13 tháng 6 năm 2026, liên minh tổng chưởng lý nhiều bang Hoa Kỳ do tổng chưởng lý bang New York đứng đầu đã mở cuộc điều tra OpenAI và gửi trát đòi hầu tòa. Trát yêu cầu cung cấp tài liệu liên quan đến đặt quảng cáo, mức độ tương tác và duy trì người dùng, xu hướng nịnh nọt của mô hình, xử lý dữ liệu người tiêu dùng và sức khỏe, cùng các biện pháp bảo vệ người chưa thành niên và người cao tuổi. OpenAI cho biết sẽ hợp tác với các tổng chưởng lý và nhấn mạnh ChatGPT đã thiết lập cơ chế bảo vệ nghiêm ngặt hơn cho người chưa thành niên. Đây là cuộc điều tra hệ thống đầu tiên do cơ quan thực thi pháp luật cấp bang Hoa Kỳ tiến hành nhằm vào một công ty AI hàng đầu.
Kỷ nguyên LLMOpenAI giới hạn triển khai GPT-5.6 theo yêu cầu của chính phủ Hoa Kỳ
Ngày 26 tháng 6 năm 2026, theo yêu cầu của chính phủ Hoa Kỳ, OpenAI mở bản xem trước giới hạn GPT-5.6 Sol, Terra và Luna cho một nhóm nhỏ đối tác tin cậy. Ngày 9 tháng 7, dòng GPT-5.6 được phát hành rộng rãi; OpenAI nói quy trình giới hạn này không nên trở thành mặc định lâu dài.
Kỷ nguyên LLMSamsung và SK Hynix công bố kế hoạch đầu tư bộ nhớ nhiều năm quy mô lớn
Ngày 29 tháng 6 năm 2026, Samsung và SK Hynix công bố kế hoạch đầu tư bán dẫn nhiều năm tổng cộng 800 nghìn tỷ won, gồm bốn nhà máy bộ nhớ ở tây nam Hàn Quốc. Quy đổi sang USD thay đổi theo tỷ giá; phạm vi, phê duyệt và tiến độ vẫn cần tiếp tục kiểm chứng.
Kỷ nguyên LLMGemini Spark ra mắt trên Mac với tư cách trợ lý agent trên máy tính
Vào ngày 1 tháng 7 năm 2026, Google đã phát hành Gemini Spark — trợ lý AI agent 24/7 của mình — cho macOS, với khả năng theo dõi thời gian thực và tích hợp ứng dụng rộng hơn. Spark hoạt động liên tục trong đời sống số của người dùng, đánh dấu bước đưa AI agent lên desktop người tiêu dùng của Google.
Kỷ nguyên LLMMoonshot phát hành trọng số mở của Kimi K3
Tháng 7 năm 2026, Moonshot AI phát hành trọng số mở của Kimi K3 trên Hugging Face. Thẻ mô hình ghi nhận tổng cộng 2,8 nghìn tỷ tham số, trong đó 104 tỷ được kích hoạt, cửa sổ ngữ cảnh 1.048.576 token và giấy phép Kimi K3. Đây là mô hình ngôn ngữ tải về công khai lớn nhất tính đến nay, và đưa một phòng thí nghiệm châu Á lên tuyến đầu của các bản phát hành trọng số mở.
Kỷ nguyên LLMCloudflare phân loại trình thu thập AI theo mục đích
Ngày 1 tháng 7 năm 2026, Cloudflare công bố các điều khiển riêng cho Search, Agent và Training. Từ ngày 15 tháng 9, miền mới sẽ mặc định chặn Training và Agent trên trang có quảng cáo nhưng cho phép Search; chủ trang có thể đổi thiết lập và trình thu thập đa mục đích chịu quy tắc nghiêm ngặt nhất.
Kỷ nguyên LLMMicrosoft ra mắt công ty triển khai AI trị giá 2,5 tỷ USD
Vào ngày 2 tháng 7 năm 2026, Microsoft đã công bố Microsoft Frontier Company — một đơn vị kinh doanh vận hành mới tập trung vào triển khai AI doanh nghiệp dựa trên các công cụ AI hiện có của Microsoft. Dự án được hậu thuẫn bởi khoản đầu tư 2,5 tỷ USD của Microsoft và 6.000 chuyên gia công nghiệp và kỹ thuật — gia nhập Amazon và OpenAI trong việc ra mắt một tổ chức chuyên triển khai AI.
Kỷ nguyên LLMĐạo luật AI của EU được áp dụng toàn diện
Ngày 2 tháng 8 năm 2026, Đạo luật AI của EU bắt đầu được áp dụng toàn diện, và Văn phòng AI cùng các cơ quan quốc gia đảm nhận việc triển khai, giám sát và thực thi. Cùng lần sửa đổi đó, các nghĩa vụ rủi ro cao nặng nhất được lùi lại: hệ thống độc lập thuộc Phụ lục III áp dụng từ ngày 2 tháng 12 năm 2027, còn AI tích hợp trong sản phẩm được quản lý áp dụng từ ngày 2 tháng 8 năm 2028. Các hành vi bị cấm đã áp dụng từ ngày 2 tháng 2 năm 2025 và nghĩa vụ với mô hình đa dụng từ ngày 2 tháng 8 năm 2025.
Kỷ nguyên LLM