Hơi nước, Thép và Những trí tuệ vô hạn | CEO Insights
CEO Notion Ivan Zhao dùng thép, động cơ hơi nước và “trí tuệ vô hạn” làm ẩn dụ để phân tích sâu cách AI tái định hình cách mỗi người làm việc, cấu trúc tổ chức và toàn bộ nền kinh tế tri thức. Từ xe đạp đến ô tô, từ Florence đến Tokyo, đây không chỉ là một bước nâng cấp công nghệ mà là một cuộc tái thiết kế ở quy mô văn minh. Kèm góc nhìn của người biên tập: doanh nghiệp cần làm gì để vượt qua tư duy “thay bánh xe nước”.
Porsche TsaiCEO
Ba năm qua, tốc độ phát triển của AI khiến tất cả chúng ta trở tay không kịp. Dòng vốn đổ vào ồ ạt, các mô hình ngôn ngữ liên tục ra phiên bản mới trong năm 2023 và 2024, gần như quý nào cũng xuất hiện một “mô hình mạnh nhất”. Sang 2025 và 2026, chiến trường lại chuyển sang AI Agent: không chỉ biết trò chuyện mà còn có thể tự thực hiện nhiệm vụ.
Cú sốc của công nghệ mới chưa bao giờ “hạ cánh êm”. Thị trường đang ở giai đoạn tích lũy đầy hỗn loạn: định giá doanh nghiệp bị viết lại, cổ phiếu công nghệ biến động dữ dội, ai cũng chạy theo AI — rót tiền, làm thử nghiệm khái niệm (POC), tung thông cáo báo chí — nhưng gần như chưa ai tìm ra cách triển khai thật sự trơn tru. Nói cách khác, AI vẫn chưa tìm thấy PMF (Product-Market Fit). Vấn đề không nằm ở công nghệ chưa đủ tốt, mà ở chỗ chúng ta chưa biết nên dùng nó để thiết kế lại điều gì.
Có một câu thơ cổ Trung Hoa: “Chỉ ở trong núi này, mây dày chẳng biết nơi đâu.” Khi đang ở giữa dòng chảy đổi mới công nghệ, ta lại càng khó nhìn rõ toàn cảnh xu hướng. Đúng lúc ấy, tôi đọc được bài viết “Steam, Steel, and Infinite Minds” (Hơi nước, Thép và Những trí tuệ vô hạn) của Ivan Zhao, CEO Notion. Anh không vội dự đoán tương lai, mà soi vào lịch sử — từ thép, động cơ hơi nước đến trí tuệ vô hạn — để nhìn toàn cảnh giai đoạn phát triển hiện tại của AI. Theo anh: chúng ta vẫn đang ở giai đoạn “thay bánh xe nước”, gắn AI vào quy trình làm việc cũ, nhưng chưa ai thực sự đặt câu hỏi: nếu những giới hạn cũ hoàn toàn biến mất, tổ chức của tôi, ngành của tôi nên lớn lên thành hình hài nào?
Câu hỏi này đáng để mọi lãnh đạo doanh nghiệp đang cân nhắc chiến lược AI dừng lại suy ngẫm. Dưới đây là bản dịch bài viết gốc của Ivan, rất đáng để bạn dành 10 phút đọc hết.
👉 Đọc bài gốc “Steam, Steel, and Infinite Minds” của Ivan Zhao
Mục lục
- Hơi nước, Thép và Những trí tuệ vô hạn
- Cá nhân: Từ xe đạp đến ô tô
- Tổ chức: Thép và hơi nước
- Nền kinh tế: Từ Florence đến siêu đô thị
- Vượt qua bánh xe nước
- Kết luận của tác giả
Hơi nước, Thép và Những trí tuệ vô hạn
Dịch từ bài viết ngày 23/12/2025 của Ivan Zhao (@ivanhzhao)
Mỗi thời đại đều được định hình bởi một “vật liệu kỳ diệu”. Thép rèn nên Thời đại Mạ vàng, chất bán dẫn thắp sáng Thời đại Số. Giờ đây, AI xuất hiện như những “trí tuệ vô hạn”. Lịch sử cho thấy: ai làm chủ vật liệu kỳ diệu của thời đại, người đó định nghĩa thời đại ấy.
Trái: Andrew Carnegie thời niên thiếu cùng em trai. Phải: các nhà máy thép ở Pittsburgh trong Thời đại Mạ vàng.
Những năm 1850, Andrew Carnegie vẫn là một cậu bé đưa điện tín chạy khắp những con phố lầy lội của Pittsburgh. Khi đó, cứ mười người Mỹ thì sáu người là nông dân. Nhưng chưa đầy hai thế hệ sau, Carnegie và những người cùng thời đã đúc nên thế giới hiện đại. Ngựa nhường chỗ cho đường sắt, ánh nến nhường chỗ cho điện, gang nhường chỗ cho thép.
Từ đó, công việc dịch chuyển từ nhà máy vào văn phòng. Hôm nay, tôi điều hành một công ty phần mềm ở San Francisco, xây dựng công cụ cho hàng triệu người lao động tri thức. Ở thành phố của ngành này, ai cũng nói về AGI, nhưng phần lớn trong số hai tỷ người làm việc văn phòng trên thế giới vẫn chưa thực sự cảm nhận được sự hiện diện của nó. Tương lai của lao động tri thức sẽ ra sao? Điều gì sẽ xảy ra khi bộ máy tổ chức tiếp nhận những trí tuệ không bao giờ ngủ?
Phim thời kỳ đầu thường trông như kịch sân khấu, chỉ dùng một máy quay chĩa thẳng vào sân khấu.
Tương lai này khó đoán vì nó luôn khoác lên mình hình dáng của quá khứ. Những cuộc gọi điện thoại đầu tiên ngắn gọn như điện tín. Những bộ phim đầu tiên trông như bản ghi hình kịch sân khấu. (Đó chính là điều Marshall McLuhan từng nói: “Chúng ta luôn lái xe về tương lai qua kính chiếu hậu.”)
Hình thức AI phổ biến nhất hiện nay trông giống Google Search ngày trước. Mượn lời Marshall McLuhan: “Chúng ta luôn lái về tương lai qua cửa kính phía sau.”
Ngày nay, hình thức AI phổ biến nhất — chatbot — trông như một ô tìm kiếm, như hình bóng của Google thời cũ. Chúng ta đang mắc kẹt sâu trong giai đoạn chuyển tiếp khó chịu vốn xuất hiện ở mọi cuộc chuyển đổi công nghệ.
Tôi không có mọi câu trả lời. Nhưng tôi thích mượn vài ẩn dụ lịch sử để suy nghĩ về cách AI phát huy tác dụng ở những quy mô khác nhau — từ cá nhân, đến tổ chức, rồi toàn bộ nền kinh tế.
Cá nhân: Từ xe đạp đến ô tô
Những dấu hiệu sớm nhất xuất hiện ở các “đại tư tế” của lao động tri thức: lập trình viên.
Người đồng sáng lập của tôi, Simon, từng là kiểu mà chúng tôi gọi là “kỹ sư 10x”, nhưng giờ anh gần như không tự tay viết code nữa. Đi ngang chỗ anh ngồi, bạn sẽ thấy anh điều phối cùng lúc ba, bốn AI agent lập trình — chúng không chỉ gõ nhanh hơn, chúng còn biết suy nghĩ. Điều đó biến anh thành một kỹ sư 30 đến 40x. Anh xếp việc trước giờ ăn trưa hoặc trước khi đi ngủ, để các agent tiếp tục làm khi anh vắng mặt. Anh đã trở thành người quản lý những trí tuệ vô hạn.
Một nghiên cứu về hiệu suất di chuyển trên Scientific American thập niên 1970 đã truyền cảm hứng cho ẩn dụ nổi tiếng “chiếc xe đạp cho trí óc” của Steve Jobs. Chỉ có điều, chúng ta đã đạp xe trên xa lộ thông tin suốt mấy chục năm.
Thập niên 1980, Steve Jobs gọi máy tính cá nhân là “chiếc xe đạp cho trí óc”. Mười năm sau, chúng ta trải nhựa “xa lộ thông tin”, tức Internet. Thế nhưng đến tận hôm nay, phần lớn lao động tri thức vẫn chạy bằng sức người. Chúng ta giống như đang đạp xe trên đường cao tốc.
Có AI agent, những người như Simon đã nâng cấp từ đạp xe lên lái ô tô.
Khi nào những người lao động tri thức khác mới được lái xe? Có hai vấn đề phải giải quyết trước.
Vì sao AI khó hỗ trợ lao động tri thức hơn so với các agent lập trình? Vì lao động tri thức phân mảnh hơn và khó kiểm chứng hơn.
Thứ nhất là phân mảnh ngữ cảnh (context fragmentation). Trong lập trình, công cụ và ngữ cảnh thường tập trung một chỗ: IDE, kho mã, terminal. Còn công việc tri thức thông thường thì nằm rải rác trong hàng chục công cụ. Thử hình dung một AI agent soạn bản tóm tắt sản phẩm: nó cần lấy thông tin từ các luồng thảo luận trên Slack, tài liệu chiến lược, số liệu trên dashboard quý trước, và cả những ký ức tổ chức chỉ nằm trong đầu một ai đó. Hiện nay, con người chính là chất keo, chắp nối tất cả bằng cách sao chép, dán và chuyển tab trình duyệt. Chừng nào ngữ cảnh chưa được hợp nhất, agent vẫn sẽ bị giam trong những tình huống sử dụng hẹp.
Mảnh ghép còn thiếu thứ hai là khả năng kiểm chứng (verifiability). Code có một đặc tính kỳ diệu: bạn có thể kiểm chứng nó bằng test và thông báo lỗi. Các nhà phát triển mô hình tận dụng chính điều này để huấn luyện AI bằng học tăng cường, giúp kỹ năng lập trình liên tục tiến bộ. Nhưng làm sao kiểm chứng một dự án có được quản lý tốt hay không? Một bản ghi nhớ chiến lược có đủ xuất sắc không? Chúng ta vẫn chưa tìm ra cách để mô hình tiến bộ liên tục trong công việc tri thức nói chung. Vì vậy, con người vẫn phải ở trong vòng lặp để giám sát, định hướng và làm mẫu thế nào là “tốt”.
Đạo luật Cờ Đỏ năm 1865 yêu cầu một người cầm cờ đi trước xe khi xe chạy (bãi bỏ năm 1896). Đây là một ví dụ “con người trong vòng lặp” chưa lý tưởng.
Năm nay, từ sự phát triển của các agent lập trình, chúng tôi học được rằng “con người trong vòng lặp” không phải lúc nào cũng lý tưởng. Nó giống như bắt một người tự tay kiểm tra từng con bu lông trên dây chuyền nhà máy, hay cử một người cầm cờ đi trước ô tô mở đường (xem Đạo luật Cờ Đỏ năm 1865). Chúng ta muốn con người giám sát toàn bộ vòng lặp từ một điểm cao có đòn bẩy, chứ không phải bị kẹt bên trong. Một khi ngữ cảnh được hợp nhất và công việc có thể kiểm chứng, hàng tỷ người lao động sẽ nâng cấp từ đạp xe lên lái xe, rồi từ lái xe lên xe tự lái.
Tổ chức: Thép và hơi nước
Công ty là một phát minh khá gần đây. Chúng thoái hóa khi quy mô tăng lên, và rồi sẽ chạm đến giới hạn.
Sơ đồ tổ chức năm 1855 của đường sắt New York và Erie. Doanh nghiệp hiện đại và sơ đồ tổ chức phát triển cùng các công ty đường sắt — những doanh nghiệp đầu tiên phải điều phối hàng nghìn người trên những khoảng cách rộng lớn.
Vài trăm năm trước, phần lớn công ty chỉ là xưởng nhỏ chừng mười mấy người. Ngày nay, chúng ta có những tập đoàn đa quốc gia với hàng trăm nghìn nhân viên. Bộ não con người — hạ tầng giao tiếp được nối với nhau bằng các cuộc họp và tin nhắn — đang oằn mình dưới tải trọng tăng theo cấp số nhân. Chúng ta cố giải quyết bằng phân cấp, quy trình và tài liệu. Nhưng chúng ta vẫn đang dùng công cụ ở quy mô con người để giải bài toán ở quy mô công nghiệp — như xây nhà chọc trời bằng gỗ.
Hai ẩn dụ lịch sử cho thấy, nhờ vật liệu kỳ diệu mới, tổ chức tương lai có thể mang diện mạo khác hẳn.
Kỳ tích của thép: khi hoàn thành ở New York năm 1913, tòa nhà Woolworth là tòa nhà cao nhất thế giới lúc bấy giờ.
Ẩn dụ thứ nhất là thép. Trước khi có thép, các tòa nhà thế kỷ 19 chỉ cao tối đa sáu, bảy tầng. Gang cứng nhưng giòn, càng xây thêm tầng thì kết cấu càng dễ sụp dưới chính trọng lượng của nó. Thép thay đổi tất cả — vừa bền vừa dẻo dai, khung có thể nhẹ hơn, tường có thể mỏng hơn, và bỗng nhiên các tòa nhà có thể vươn cao hàng chục tầng. Những loại công trình hoàn toàn mới trở nên khả thi.
AI đối với tổ chức cũng giống như thép đối với kiến trúc. Nó có tiềm năng duy trì ngữ cảnh xuyên suốt toàn bộ quy trình, đưa quyết định lên bề mặt khi cần, đồng thời lọc bỏ nhiễu. Giao tiếp giữa người với người không còn phải là bức tường chịu lực. Cuộc họp thống nhất hai tiếng mỗi tuần có thể thành năm phút xác nhận bất đồng bộ. Những quyết định cấp cao cần ba cấp phê duyệt có lẽ sớm được hoàn tất trong vài phút. Công ty có thể thực sự mở rộng quy mô mà không phải chấp nhận sự thoái hóa vốn bị coi là điều hiển nhiên.
Một cối xay vận hành bằng bánh xe nước. Sức nước tuy mạnh nhưng không ổn định, buộc cối xay vào một số ít địa điểm và phụ thuộc vào mùa.
Câu chuyện thứ hai là về động cơ hơi nước. Đầu Cách mạng Công nghiệp, các xưởng dệt nằm cạnh sông và chạy bằng bánh xe nước. Khi động cơ hơi nước ra đời, các chủ xưởng ban đầu chỉ thay bánh xe nước bằng động cơ hơi nước, mọi thứ khác giữ nguyên. Năng suất chỉ tăng chút ít.
Bước đột phá thật sự đến khi các chủ xưởng nhận ra họ có thể rời bỏ dòng sông hoàn toàn. Họ xây những xưởng lớn hơn gần người lao động, bến cảng và nguyên liệu, rồi thiết kế lại toàn bộ nhà xưởng xoay quanh động cơ hơi nước. (Về sau, khi điện xuất hiện, các chủ xưởng còn phi tập trung hơn nữa, không còn phụ thuộc vào một trục truyền động trung tâm mà đặt những động cơ nhỏ hơn bên cạnh từng máy.) Năng suất bùng nổ, và cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ hai thực sự cất cánh.
Bức tranh khắc năm 1835 của Thomas Allom, mô tả một xưởng dệt chạy bằng động cơ hơi nước ở Lancashire, Anh.
Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn “thay bánh xe nước”. Chatbot AI bị gắn ép vào những công cụ sẵn có vốn thiết kế cho con người. Chúng ta chưa hình dung lại: khi các giới hạn cũ tan biến, khi công ty có thể vận hành trên những trí tuệ vô hạn không bao giờ ngủ, tổ chức sẽ mang hình hài gì?
Tại công ty tôi, Notion, chúng tôi đã bắt đầu thử nghiệm. Bên cạnh 1.000 nhân viên, hơn 700 agent đang xử lý công việc lặp lại — ghi biên bản họp, trả lời câu hỏi để hợp nhất tri thức ngầm trong tổ chức, xử lý yêu cầu IT, ghi nhận phản hồi khách hàng, giúp nhân viên mới tìm hiểu phúc lợi, viết báo cáo tình hình hằng tuần để mọi người không phải vất vả sao chép, dán nữa. Và đó mới chỉ là khởi đầu. Dư địa tăng trưởng thật sự chỉ bị giới hạn bởi trí tưởng tượng và sức ì của chúng ta.
Nền kinh tế: Từ Florence đến siêu đô thị
Thép và hơi nước không chỉ thay đổi tòa nhà và nhà máy, chúng thay đổi cả thành phố.
Vài trăm năm trước, thành phố mang quy mô con người. Bạn có thể đi bộ khắp Florence trong bốn mươi phút. Nhịp sống được quyết định bởi một người đi được bao xa, tiếng nói vang được bao xa.
Rồi khung thép giúp nhà chọc trời thành hiện thực, đường sắt chạy bằng động cơ hơi nước nối trung tâm thành phố với vùng ngoại vi. Thang máy, tàu điện ngầm, đường cao tốc lần lượt xuất hiện. Thành phố bùng nổ cả về quy mô lẫn mật độ. Tokyo, Trùng Khánh, Dallas.
Đó không chỉ là những Florence lớn hơn, mà là những lối sống hoàn toàn khác. Siêu đô thị khiến người ta mất phương hướng, vô danh và khó nắm bắt. Sự “khó đọc” ấy là cái giá của quy mô. Nhưng chúng cũng mang lại nhiều cơ hội hơn, nhiều tự do hơn — nhiều người làm nhiều việc hơn trong nhiều cách kết hợp hơn, vượt xa những gì một thành phố Phục Hưng ở quy mô con người có thể chứa đựng.
Tôi cho rằng nền kinh tế tri thức sắp trải qua cuộc chuyển đổi tương tự.
Ngày nay, lao động tri thức chiếm gần một nửa GDP của Mỹ. Nhưng phần lớn vẫn vận hành ở quy mô con người: những đội vài chục người, nhịp làm việc trôi theo các cuộc họp và email, những tổ chức bắt đầu đổ vỡ khi vượt quá vài trăm người. Chúng ta vẫn đang xây Florence bằng đá và gỗ.
Khi AI agent được triển khai trên quy mô lớn, chúng ta sẽ bắt đầu xây Tokyo — những tổ chức trải rộng trên hàng nghìn agent và con người; những quy trình chạy liên tục xuyên múi giờ mà không phải chờ ai thức dậy; những cấu trúc nơi lượng “con người trong vòng lặp” vừa đủ sẽ tổng hợp và ra quyết định.
Điều này sẽ khiến ta thấy xa lạ. Nhanh hơn, đòn bẩy lớn hơn, nhưng lúc đầu cũng dễ mất phương hướng hơn. Nhịp họp hằng tuần, chu kỳ lập kế hoạch hằng quý, đánh giá hiệu suất hằng năm — tất cả có thể không còn phù hợp. Những nhịp điệu mới sẽ hình thành. Chúng ta đánh mất một phần sự rõ ràng để đổi lấy quy mô và tốc độ.
Vượt qua bánh xe nước
Mỗi vật liệu kỳ diệu đều cần có người thôi nhìn thế giới qua kính chiếu hậu và bắt đầu hình dung những khả năng hoàn toàn mới. Carnegie nhìn thép và thấy đường chân trời của thành phố. Các chủ xưởng ở Lancashire nhìn động cơ hơi nước và thấy những nhà máy không còn phụ thuộc vào dòng sông.
Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn bánh xe nước của AI, gắn ép chatbot vào những quy trình thiết kế cho con người. Chúng ta cần thôi chỉ đòi hỏi AI làm phụ lái cho mình. Chúng ta cần hình dung: khi tổ chức của con người được gia cố bằng thép, khi những việc vụn vặt được giao cho những trí tuệ không bao giờ ngủ, lao động tri thức sẽ trông như thế nào?
Thép. Hơi nước. Trí tuệ vô hạn.
Đường chân trời tiếp theo đang ở đó, chờ chúng ta xây dựng.
Kết luận của tác giả
Quá trình trưởng thành luôn đầy vấp ngã, và chuyển đổi công nghệ lại càng như vậy. Không ai tìm ra lời giải tốt nhất ngay lần đầu, nhưng người đủ kiên trì thử mãi rồi sẽ tìm thấy.
Ivan nói Notion hiện có 700 agent làm việc bên cạnh 1.000 nhân viên. Đây là điểm khởi đầu, không phải đích đến. Bản thân OakMega cũng đã xây dựng nhiều agent nội bộ để xử lý các công việc thường ngày. Thành thật mà nói, cách chúng tôi ứng dụng AI hiện nay đang ở trạng thái “hoàn thành được nhiệm vụ, nhưng chưa tối ưu hiệu quả” — điều đó hoàn toàn bình thường, giai đoạn khám phá vốn dĩ là như vậy. Vì thế, chúng tôi sẽ tiếp tục đầu tư vào AI, không ngừng thử, không ngừng thất bại, không ngừng điều chỉnh, cho đến khi tìm ra lời giải tốt nhất.
Câu hỏi không phải AI đã sẵn sàng chưa, mà là bạn đã sẵn sàng hình dung lại tổ chức của mình chưa? Đã sẵn sàng không ngừng thử, không ngừng thất bại, không ngừng điều chỉnh để tìm ra câu trả lời chưa?
Hãy để lại bình luận và cho tôi biết suy nghĩ của bạn.
