Lê Viết Quốc và các cựu lãnh đạo Google tìm kiếm mức định giá 50 tỷ USD cho Discovery Loop

Mục tiêu 50 tỷ USD trước khi có sản phẩm thương mại

Discovery Loop, công ty trí tuệ nhân tạo do Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals và nhà khoa học Việt Nam Lê Viết Quốc sáng lập, được cho là đang tìm kiếm nguồn vốn với mức định giá khoảng 50 tỷ USD, chỉ vài tuần sau khi ra mắt ngày 5/8/2026. Công ty chưa công bố sản phẩm thương mại nào, và mức định giá được đề xuất chưa phải là một giao dịch đã hoàn tất.

Các bài viết ngày 11/9 cho biết mức định giá mục tiêu đã tăng mạnh so với những cuộc thảo luận hồi tháng 8 về việc huy động khoảng 1 tỷ USD với mức định giá khoảng 10 tỷ USD. Mức định giá mục tiêu mới cao gấp năm lần con số trước đó, chênh lệch 40 tỷ USD. Không con số nào cho biết các nhà đầu tư thực sự đã cam kết bao nhiêu, và số tiền được tìm kiếm trong các cuộc thảo luận mới nhất chưa được tiết lộ.

Nhóm sáng lập muốn xây dựng AI có thể đề xuất giả thuyết, thiết kế và tiến hành thí nghiệm, phân tích kết quả, rồi dùng những phát hiện đó để chọn hướng nghiên cứu tiếp theo. Đối tượng nghiên cứu đầu tiên sẽ là chính AI: Discovery Loop dự định tự động hóa nghiên cứu về thuật toán và hệ thống học máy trước khi mở rộng sang các lĩnh vực khoa học và kỹ thuật khác.

Hãng luật của công ty, Wilson Sonsini Goodrich & Rosati, xác nhận việc ra mắt ngày 5/8 trong thông báo ra mắt và huy động vốn. Hãng cho biết Discovery Loop là một công ty vì lợi ích công cộng thành lập tại Delaware, đồng thời nêu tên Radical Ventures và Khosla Ventures là các đơn vị dẫn đầu vòng gọi vốn ban đầu, với sự tham gia của Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital và Alphabet.

Ở đây, cần phân biệt giữa quy trình huy động vốn được công bố và một vòng gọi vốn đã hoàn tất. Discovery Loop từ chối bình luận về mức định giá mục tiêu 50 tỷ USD được đưa tin, còn Dean không phản hồi đề nghị bình luận. Các điều khoản có thể thay đổi, và không có gì đảm bảo các nhà đầu tư sẽ chấp thuận mức định giá đó.

Điều gì đã diễn ra từ tháng 8 đến tháng 9?

Discovery Loop xuất hiện nhanh chóng nhờ ba diễn biến riêng biệt: công bố ra mắt, nỗ lực xây dựng đội ngũ và hạ tầng ban đầu, cùng các cuộc đàm phán về nguồn vốn bổ sung được đưa tin. Không nên xem những sự kiện này là bằng chứng cho thấy công ty đã đạt quy mô mà mục tiêu gọi vốn gợi ý.

• Ngày 5/8/2026: Discovery Loop công bố ra mắt và vòng gọi vốn ban đầu, với bốn nhà nghiên cứu cũ của Google là các nhà sáng lập.
• Ngày 9/8/2026: Thông báo của Dean, được Radical Ventures đăng lại, cho biết nhóm dự kiến hoàn tất vòng hạt giống trong những tuần tiếp theo, đồng thời sẽ tìm văn phòng và tuyển nhân viên.
• Tháng 8/2026: Các bài viết đưa tin về thảo luận huy động khoảng 1 tỷ USD với mức định giá khoảng 10 tỷ USD.
• Ngày 11/9/2026: Các bài viết đưa tin về mục tiêu định giá mới khoảng 50 tỷ USD, nhưng không xác nhận giao dịch đã hoàn tất.

Các nguồn mô tả tình trạng vòng gọi vốn ban đầu không giống nhau. Một số cho biết Radical Ventures và Khosla Ventures đã dẫn đầu vòng vốn hạt giống. Thông báo pháp lý ngày 5/8 nói hai công ty đang đồng dẫn dắt vòng vốn, còn tuyên bố ngày 9/8 của Dean cho biết dự kiến hoàn tất trong những tuần tiếp theo. Những tuyên bố này xác định các bên tham gia nhưng không xác nhận ngày hoàn tất cuối cùng hoặc số tiền huy động được.

Thông tin tuyển dụng cũng phản ánh những thời điểm khác nhau, chứ không nhất thiết mâu thuẫn. Trước khi ra mắt, công ty chưa thuê văn phòng hay bắt đầu tuyển dụng. Sau đó, Dean thông báo kế hoạch tuyển người, và một bài viết tiếp theo cho biết trang tuyển dụng của công ty đăng một vị trí còn trống. Radical Ventures mô tả môi trường làm việc dự kiến là đội ngũ làm việc trực tiếp tại Palo Alto.

Tự động hóa thí nghiệm, không chỉ tạo câu trả lời

Tham vọng cốt lõi của Discovery Loop là tự động hóa một chu trình thử nghiệm. Thay vì chỉ yêu cầu hệ thống AI trả lời câu hỏi hoặc viết mã, công ty muốn hệ thống xác định ý tưởng triển vọng, quyết định cách kiểm chứng, tiến hành kiểm chứng, diễn giải kết quả và điều chỉnh cách tiếp cận.

Trong nghiên cứu học máy, quy trình này có thể bao gồm đề xuất kiến trúc mô hình mới, huấn luyện hoặc kiểm tra mô hình, đo lường hiệu suất rồi chọn biến thể tiếp theo. Kiến trúc là cách sắp xếp các thành phần tính toán của mô hình, ảnh hưởng đến khả năng học và xử lý thông tin. Discovery Loop chưa công bố hệ thống thương mại đang hoạt động có thể thực hiện toàn bộ quy trình này.

Dean, CEO của Discovery Loop, mô tả trọng tâm trước mắt trong tuyên bố ra mắt công ty, được Radical Ventures đăng lại ngày 9/8. Ông giải thích rằng các nhà sáng lập dự định dùng chính nhu cầu nghiên cứu của mình làm nơi thử nghiệm đầu tiên:

Chúng tôi cũng sẽ bắt đầu xây dựng hạ tầng, các mô hình AI và hệ thống để giải quyết lĩnh vực đầu tiên: tự động hóa các thử nghiệm quy mô lớn phục vụ nghiên cứu và kỹ thuật học máy. Qua đó, chính chúng tôi sẽ là những khách hàng đầu tiên của mình

Quy mô được đề xuất là hàng nghìn thí nghiệm chạy song song. Tiến hành thử nghiệm đồng thời có thể giúp hệ thống so sánh nhiều phương án mà không phải chờ từng thử nghiệm kết thúc mới bắt đầu thử nghiệm tiếp theo. Đây vẫn là mục tiêu phát triển, không phải kết quả hiệu suất đã được công bố.

Vì sao nghiên cứu của Lê Viết Quốc phù hợp với sứ mệnh

Lê Viết Quốc, còn được biết đến trong giới chuyên môn với tên Quoc Le, có quá trình nghiên cứu gắn chặt với mục tiêu ban đầu của công ty. Sinh năm 1982 tại Hương Thủy, Huế, ông theo học Trường THPT chuyên Quốc Học Huế trước khi lấy bằng kỹ sư phần mềm tại Đại học Quốc gia Australia. Sau đó, ông hoàn thành bằng tiến sĩ khoa học máy tính tại Đại học Stanford dưới sự hướng dẫn của Andrew Ng.

Thời thơ ấu, ông sống trong một ngôi làng chưa có điện cho đến năm lên chín. Sự nghiệp sau này đưa ông đến với nghiên cứu về cách máy tính học những biểu diễn hữu ích từ lượng dữ liệu lớn. Ông gia nhập Google Brain năm 2011 và trở thành một trong những nhà nghiên cứu gắn liền với công trình học sâu thời kỳ đầu của nhóm.

Năm 2012, Quốc tham gia một dự án huấn luyện mạng nơ-ron quy mô lớn trên hàng triệu hình ảnh lấy từ video YouTube. Một số đơn vị trong mạng phản ứng mạnh với hình ảnh mèo, dù hệ thống không được huấn luyện theo cách thông thường trên một tập ảnh mèo được gán nhãn đầy đủ. Kết quả cho thấy hệ thống có thể học các đặc trưng thị giác, chứ không phải hiểu mèo như con người.

Năm 2014, Quốc, Ilya Sutskever và Vinyals công bố nghiên cứu về học chuỗi sang chuỗi, một phương pháp chuyển chuỗi đầu vào thành chuỗi đầu ra. Dịch thuật là một ví dụ: một câu ở ngôn ngữ này được chuyển thành câu ở ngôn ngữ khác. Cùng năm, Quốc cũng được vinh danh trong chương trình TR35 dành cho các nhà đổi mới trẻ.

Các nghiên cứu sau này của ông về học máy tự động, trong đó có tìm kiếm kiến trúc mạng nơ-ron, đặc biệt phù hợp với Discovery Loop. Hướng nghiên cứu này tìm cách tự động hóa một phần việc lựa chọn và thử nghiệm thiết kế mô hình, vốn thường đòi hỏi các nhà nghiên cứu tự khảo sát nhiều khả năng. Tham vọng của Discovery Loop mở rộng ý tưởng đó thành một chu trình rộng hơn gồm lập kế hoạch, thử nghiệm và điều chỉnh.

Bốn nhà sáng lập với kinh nghiệm bổ trợ cho nhau

Dean gia nhập Google năm 1999, góp phần xây dựng Google Brain, giữ chức nhà khoa học trưởng phụ trách Google DeepMind và Google Research, đồng thời tham gia công tác lãnh đạo kỹ thuật của Gemini. Kinh nghiệm của ông kết nối nghiên cứu AI với các hệ thống điện toán quy mô lớn cần thiết để đưa công nghệ vào thực tiễn.

Ghemawat, một nhà nghiên cứu lâu năm khác của Google, góp phần phát triển Google File System và Bigtable. Những công nghệ này xử lý việc lưu trữ và xử lý thông tin trên nhiều máy tính. Kinh nghiệm đó liên quan trực tiếp đến đề xuất điều phối hàng nghìn thí nghiệm của công ty, vốn đòi hỏi hệ thống lập lịch, quản lý dữ liệu và hạ tầng điện toán đáng tin cậy.

Vinyals từng là phó chủ tịch nghiên cứu tại Google DeepMind và góp phần lãnh đạo quá trình phát triển Gemini. Nghiên cứu của ông bao gồm mô hình hóa chuỗi và học tăng cường, trong đó hệ thống học thông qua phản hồi từ hành động và kết quả của chúng. Ông và Quốc cũng có kinh nghiệm từ công trình trước đây cùng nghiên cứu về mô hình chuỗi sang chuỗi.

Radical Ventures, một nhà đầu tư của công ty, mô tả sự kết hợp kỹ năng này trong thông báo đầu tư. Quỹ nhấn mạnh kinh nghiệm trải rộng từ chip, các mô hình AI lớn đến điện toán phân tán. Đây là đánh giá của một bên hỗ trợ tài chính, không phải thẩm định độc lập về công nghệ của Discovery Loop.

Các nhà sáng lập cho biết họ đã làm việc cùng nhau từ 14 đến 30 năm. Tài liệu giới thiệu của họ liệt kê Google Search, Ads, Gemini và Gmail trong số các sản phẩm mà họ từng đóng góp. Những thành tích này lý giải sự quan tâm của nhà đầu tư, nhưng không chứng minh công ty mới đã xây dựng được một hệ thống nghiên cứu tự động.

Google vẫn là nhà đầu tư và đối tác điện toán

Việc rời Google không đồng nghĩa với chấm dứt hoàn toàn mối liên hệ. Alphabet là nhà đầu tư sáng lập, và Discovery Loop đã thiết lập quan hệ đối tác về điện toán đám mây và tài nguyên tính toán. Công ty và Google cũng dự kiến hợp tác về các hệ thống học máy và hạ tầng liên quan.

Các mô tả về quan hệ đối tác khác nhau về thời hạn. Các bài viết cho biết Google hỗ trợ điện toán trong năm đầu tiên của công ty, trong khi Wilson Sonsini gọi đây là quan hệ đối tác dài hạn với Alphabet. Thông tin công bố không nêu rõ toàn bộ thời hạn, điều khoản tài chính, năng lực điện toán hay thỏa thuận có độc quyền hay không.

Mối quan hệ này đặt Alphabet vào hai vai trò: nhà đầu tư vào doanh nghiệp mới và nhà cung cấp tài nguyên cần thiết cho hoạt động nghiên cứu. Discovery Loop được tiếp cận năng lực điện toán, trong khi Google duy trì liên hệ với những nhà nghiên cứu từng góp phần phát triển các bộ phận quan trọng trong hoạt động AI của hãng. Chưa có số liệu nào được công bố về giá trị khoản đầu tư hoặc thỏa thuận điện toán.

CEO Alphabet Sundar Pichai được cho là đã nhiều lần thảo luận nhằm thuyết phục các nhà sáng lập ở lại Google. Vinyals cho biết khó khăn trong việc tạo ra những thay đổi lớn ở một tổ chức quy mô lớn là một trong những lý do thành lập công ty riêng. Quyết định rời đi nhưng vẫn duy trì quan hệ đầu tư và hạ tầng cho thấy họ tìm kiếm sự độc lập về tổ chức, chứ không chấm dứt hợp tác.

AlphaEvolve liên quan thế nào, và khác biệt ở đâu

AlphaEvolve của Google DeepMind là một ví dụ cụ thể để so sánh với một phần công việc Discovery Loop đề xuất. AlphaEvolve tìm kiếm và cải tiến thuật toán bằng cách dùng AI tạo ra các phương án rồi đánh giá xem chúng có hoạt động tốt hơn hay không.

Google cho biết hệ thống này đã cải thiện hiệu quả của hệ thống lưu trữ dữ liệu Spanner và hỗ trợ công việc phát triển thế hệ tiếp theo của bộ xử lý tensor, hay TPU. Đây là các chip chuyên dụng cho tính toán AI. Trước đây, Dean từng giới thiệu một thiết kế mạch do AlphaEvolve tìm ra, sau đó được tích hợp vào TPU mới.

Khác biệt nằm ở phạm vi. AlphaEvolve tập trung vào khám phá và tối ưu hóa thuật toán. Discovery Loop đề xuất tự động hóa một quy trình thử nghiệm rộng hơn, về lâu dài mở rộng ra ngoài lĩnh vực học máy. Việc tìm ra mã tốt hơn hoặc thiết kế mạch tốt hơn tự nó không chứng minh rằng AI có thể tiến hành nghiên cứu đáng tin cậy trong y học, vật liệu hay năng lượng.

Hiện tại, công ty chọn học máy làm điểm khởi đầu vì có thể dùng chính hệ thống của mình để tiến hành thử nghiệm và trực tiếp đánh giá kết quả. Mở rộng sang phát triển thuốc, thiết kế chip, khoa học vật liệu và năng lượng sạch vẫn là mục tiêu. Công ty chưa công bố phát hiện nào đã hoàn tất trong những lĩnh vực đó.

Sứ mệnh vì lợi ích công cộng, cùng những câu hỏi thương mại

Việc thành lập Discovery Loop dưới hình thức công ty vì lợi ích công cộng tại Delaware tạo vị trí chính thức cho sứ mệnh khoa học mà công ty tuyên bố trong cơ cấu kinh doanh. Loại hình này cho phép cân bằng lợi ích tài chính với lợi ích công cộng được xác định và quyền lợi của những người chịu ảnh hưởng từ hoạt động của công ty. Danh xưng này không đồng nghĩa với tổ chức từ thiện hay phi lợi nhuận.

Dean cho biết các nhà sáng lập có thể đưa ra quyết định ưu tiên lợi ích xã hội rộng lớn hơn lợi ích tài chính của công ty. Tuy nhiên, các thông báo đã công bố không nêu chi tiết nội dung lợi ích công cộng cụ thể trong văn kiện quản trị, cũng không giải thích cách quyết định những đánh đổi cụ thể.

Sứ mệnh của công ty không chỉ dừng ở việc cải thiện các mô hình AI. Radical Ventures liệt kê kỹ thuật, y học, khoa học vật liệu và năng lượng sạch là những lĩnh vực dự kiến nghiên cứu. Dean cũng nêu khả năng ứng dụng vào các bài toán thành phần trong 14 Thách thức lớn của Viện Hàn lâm Kỹ thuật Quốc gia, một tập hợp các mục tiêu kỹ thuật trọng yếu.

Những tuyên bố này thể hiện tham vọng, chứ không phải lịch trình triển khai. Công ty chưa tiết lộ khi nào dự kiến cung cấp sản phẩm cho bên ngoài, khách hàng sẽ thanh toán ra sao hoặc kết quả nào sẽ là cơ sở để chuyển từ thử nghiệm AI nội bộ sang các ngành khác. Doanh thu và mức độ quan tâm của khách hàng chưa được công bố, điều này khác với việc xác nhận rằng cả hai đều không tồn tại.

Nhà đầu tư đang rót vốn cho điều gì?

Các cuộc thảo luận huy động vốn của Discovery Loop nằm trong xu hướng rộng hơn: những khoản đầu tư lớn vào các nhóm nghiên cứu AI trước khi họ có sản phẩm thương mại. Thinking Machines Lab, do cựu giám đốc công nghệ OpenAI Mira Murati sáng lập, đã huy động khoảng 2 tỷ USD với mức định giá 12 tỷ USD vào tháng 7/2025, khi chưa có doanh thu hay sản phẩm thương mại.

Safe Superintelligence, do cựu nhà khoa học trưởng của OpenAI Ilya Sutskever đồng sáng lập, được cho là đạt mức định giá 32 tỷ USD trong vòng gọi vốn tháng 4/2025, có sự tham gia của Alphabet và Nvidia. Mức định giá 50 tỷ USD được đề xuất cho Discovery Loop sẽ vượt các con số nói trên, nhưng hiện vẫn là mục tiêu đàm phán chứ chưa phải giao dịch được xác nhận.

Một thống kê được đưa tin cho biết năm 2026 có 19 công ty Mỹ đạt mức định giá ít nhất 10 tỷ USD, so với kỷ lục 22 công ty vào năm 2021. Con số này còn kém kỷ lục trước đó ba công ty. Công ty đạt mức định giá thuộc nhóm này thường được gọi là “decacorn”. Không nên cho rằng Discovery Loop đã đạt được mức định giá mục tiêu mới chỉ vì công ty đang đàm phán về con số đó.

Vinod Khosla, nhà sáng lập Khosla Ventures, nêu luận điểm đầu tư vào nhóm sáng lập trong một tuyên bố công khai. Quỹ của ông đang đồng dẫn dắt vòng gọi vốn ban đầu của Discovery Loop, và cách diễn đạt của ông đặt kết quả trong điều kiện giả định:

Nhóm này có thể định hình lại cách tiến hành nghiên cứu trong kỹ thuật và khoa học. Nếu thành công, tác động sẽ không được đo bằng tính năng phần mềm hay các chuẩn đánh giá, mà bằng những khám phá khoa học mới giúp cải thiện cuộc sống của hàng tỷ người

Những bất định trước mắt cụ thể hơn nhiều so với tham vọng: liệu vòng gọi vốn mới nhất có hoàn tất hay không, mức định giá và số tiền huy động được là bao nhiêu, công ty có được bao nhiêu năng lực điện toán, và các thử nghiệm nội bộ cho thấy điều gì. Tuyên bố tháng 8 của Dean dự kiến hoàn tất vòng hạt giống trong vài tuần, nhưng chưa có thời hạn xác nhận cho vòng gọi vốn 50 tỷ USD được đưa tin hay thời điểm ra mắt thương mại.

Tóm lại

• Discovery Loop ra mắt ngày 5/8/2026, với Jeff Dean, Sanjay Ghemawat, Lê Viết Quốc và Oriol Vinyals là các nhà sáng lập.
• Công ty được cho là đang tìm kiếm mức định giá 50 tỷ USD, gấp năm lần mục tiêu khoảng 10 tỷ USD được thảo luận hồi tháng 8. Chưa có giao dịch nào ở mức định giá đó được xác nhận.
• Trọng tâm ban đầu là tự động hóa các thử nghiệm học máy, với công ty đóng vai trò khách hàng đầu tiên của chính mình.
• Radical Ventures và Khosla Ventures dẫn đầu vòng gọi vốn ban đầu. Alphabet vừa là nhà đầu tư vừa là đối tác điện toán.
• Discovery Loop là công ty vì lợi ích công cộng tại Delaware, đang xây dựng đội ngũ làm việc trực tiếp tại Palo Alto.
• Chưa có thông tin công bố về sản phẩm thương mại, doanh thu, cam kết từ khách hàng hay thời gian mở rộng sang các lĩnh vực khoa học khác.