Câu trả lờiĐã xuất bản22 nguồn
Vì sao Parag Agrawal cho rằng internet cần một “web song song” dành cho AI agent?
Agrawal cho rằng mô hình web dựa vào sự chú ý của con người sẽ gặp khủng hoảng nếu AI agent thực hiện phần lớn hoạt động đọc và tìm kiếm. AI agent có thể tham khảo hàng chục nguồn nhưng không xem quảng cáo, không hình thành sở thích thương hiệu và thường không tạo ra lượt nhấp dẫn người dùng đến trang gốc.
Đăng bởiHình ảnh được tạo bằng GPT Image 1.5
Câu trả lời nghiên cứu
Bài học chính
- Agrawal cho rằng mô hình web dựa vào sự chú ý của con người sẽ gặp khủng hoảng nếu AI agent thực hiện phần lớn hoạt động đọc và tìm kiếm.
- AI agent có thể tham khảo hàng chục nguồn nhưng không xem quảng cáo, không hình thành sở thích thương hiệu và thường không tạo ra lượt nhấp dẫn người dùng đến trang gốc.
- “Web song song” của Parallel là một lớp hạ tầng tối ưu cho agent, từ tìm kiếm, trích xuất dữ liệu đến nghiên cứu chuyên sâu và thanh toán.
- Parallel muốn thay dữ liệu lượt nhấp của con người bằng phản hồi trực tiếp từ agent về mức hữu ích của từng nguồn đối với một nhiệm vụ cụ thể.
Prompt AI
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is former Twitter CEO Parag Agrawal’s argument that the internet’s advertising and click based business model cannot survive if AI agen. Article summary: Agrawal’s central claim is that a web funded by human attention breaks when AI agents, rather than people, do most of the reading and searching.. Topic tags: general web, llm, agents, ai, workflow. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make
Lập luận cốt lõi: AI agent không vận hành như người dùng internet
Parag Agrawal, cựu CEO Twitter và hiện là nhà sáng lập kiêm CEO của Parallel Web Systems, cho rằng nền kinh tế internet được xây dựng quanh sự chú ý của con người sẽ gặp vấn đề lớn khi AI agent trở thành nhóm người dùng chính.
Con người xem quảng cáo, ghi nhớ thương hiệu, truy cập website và tạo ra lượt nhấp. Trong khi đó, AI agent có thể đọc hàng loạt nguồn, tổng hợp thông tin thành một câu trả lời rồi kết thúc tác vụ mà không hiển thị quảng cáo hay đưa người dùng đến trang gốc. Dù vậy, agent có thể gửi số lượng truy vấn lớn hơn con người nhiều bậc. Điều này có nguy cơ làm mất động lực lưu lượng và doanh thu vốn đang nuôi sống các nhà xuất bản. 2
14
Vì sao kinh tế dựa trên lượt nhấp không còn phù hợp?
Trong mô hình tìm kiếm và xuất bản hiện nay, lượt nhấp có hai vai trò cùng lúc:
- Là đơn vị kinh tế, giúp tạo ra lượt hiển thị quảng cáo, lượt truy cập và doanh thu giới thiệu.
- Là tín hiệu xếp hạng, được dùng để suy đoán nguồn nào hữu ích hoặc được người dùng quan tâm.
Agrawal lập luận rằng AI agent thường âm thầm tiêu thụ nhiều nguồn, so sánh chúng và tự viết câu trả lời. Một bài viết có thể đóng góp thông tin quyết định nhưng không nhận được lượt nhấp nào. Vì vậy, chỉ đếm lượt nhấp sẽ không cho biết chính xác nguồn đó đã đóng góp bao nhiêu, đồng thời cũng không tạo ra cơ chế trả tiền tương xứng cho nhà xuất bản. 1
3
Nói cách khác, lượt nhấp có thể từng là đại diện tương đối tốt cho giá trị nội dung khi con người trực tiếp duyệt web. Nhưng trong thế giới của agent, “được dùng để tạo ra câu trả lời tốt hơn” và “được người dùng nhấp vào” có thể là hai chuyện hoàn toàn khác nhau.
“Web song song” là gì?
Thay vì xóa bỏ toàn bộ website dành cho con người, Agrawal đề xuất xây dựng một lớp hạ tầng song song, được thiết kế ngay từ đầu cho AI agent. Lớp này sẽ tối ưu các khâu tìm kiếm, xếp hạng, truy xuất và thanh toán theo kết quả nhiệm vụ của agent.
Một nguồn sẽ được đánh giá không chỉ vì có khả năng thu hút sự chú ý, mà còn vì nó giúp agent:
- nghiên cứu chính xác hơn;
- suy luận tốt hơn;
- hoàn thành một quy trình công việc;
- phát hiện thực thể hoặc thông tin liên quan;
- cải thiện câu trả lời cuối cùng.
Parallel đang định vị các API của mình như lớp truy xuất dành cho hoạt động này, bao gồm tìm kiếm, trích xuất dữ liệu, nghiên cứu chuyên sâu, khám phá thực thể, trò chuyện và theo dõi thay đổi trên web. 10
Thay lượt nhấp bằng phản hồi trực tiếp từ agent
Trong mô hình của Parallel, agent có thể cung cấp tín hiệu trực tiếp về việc một kết quả tìm kiếm có hữu ích cho nhiệm vụ cụ thể hay không. Đây là điểm khác với việc suy đoán mức độ liên quan từ dữ liệu lượt nhấp tổng hợp của con người.
Phản hồi như vậy có thể giúp hệ thống xếp hạng nội dung theo “giá trị thực tế đối với nhiệm vụ”, thay vì tối ưu cho khả năng thu hút sự chú ý. Parallel cũng nhấn mạnh rằng dữ liệu phản hồi của agent có thể phù hợp hơn với cách các hệ thống AI nghiên cứu và xử lý thông tin. 3
13
Tuy nhiên, đây vẫn là luận điểm sản phẩm của Parallel, chưa phải một tiêu chuẩn được áp dụng trên toàn web. Việc xác định agent có thực sự sử dụng một nguồn hay không, cũng như ngăn hệ thống bị thao túng, sẽ là thách thức lớn.
Shapley value: trả tiền theo phần đóng góp
Để phân phối doanh thu, Parallel đề xuất sử dụng Shapley value—một khái niệm trong lý thuyết trò chơi dùng để ước tính phần giá trị mà mỗi bên đóng góp khi nhiều bên cùng tạo ra một kết quả.
Áp dụng vào nội dung web, câu hỏi sẽ là: một nguồn cụ thể đã tạo thêm bao nhiêu giá trị cho câu trả lời thành công của agent, khi xét đến tất cả các nguồn khác mà agent có thể sử dụng?
Theo cách này, một bài viết mang thông tin then chốt hoặc không thể thay thế có thể nhận được nhiều tiền hơn một nguồn trùng lặp, ít liên quan hoặc chỉ đóng góp rất nhỏ. Điểm hấp dẫn của mô hình là tiền được gắn với giá trị gia tăng của nội dung, thay vì chỉ dựa trên một lượt nhấp hoặc một khoản phí cấp phép cố định. 16
Dù vậy, tính toán phần đóng góp đó ở quy mô lớn không đơn giản. Hệ thống cần xử lý các câu hỏi như: nguồn nào thật sự quyết định chất lượng câu trả lời, một nguồn có bị ghi nhận nhiều lần hay không, và nhà xuất bản có thể kiểm chứng cách khoản tiền được phân bổ như thế nào.
Index của Parallel có vai trò gì?
Index là phần hướng đến nhà xuất bản, nhà cung cấp dữ liệu và nhà sáng tạo độc lập. Theo tài liệu công khai, sản phẩm này giúp chủ sở hữu nội dung theo dõi cách AI agent phát hiện, trích dẫn và sử dụng tác phẩm của họ, đồng thời hướng tới cơ chế bồi hoàn gắn với giá trị mà nội dung đóng góp. 6
7
14
Đây là nỗ lực biến mối quan hệ giữa AI và nhà xuất bản từ việc “thu thập nội dung để huấn luyện hoặc truy xuất” thành một thị trường có theo dõi nguồn gốc và phân chia giá trị. Parallel công khai mô tả Index như một mô hình nhằm điều chỉnh lợi ích giữa các nền tảng AI và chủ sở hữu nội dung.
Parallel đã huy động bao nhiêu vốn?
Parallel huy động vòng seed trị giá 30 triệu USD vào năm 2024, sau đó nhận 100 triệu USD trong vòng Series A vào tháng 11 năm 2025, với mức định giá được báo cáo là 740 triệu USD. 1
2
Đến tháng 4 năm 2026, công ty tiếp tục huy động 100 triệu USD ở vòng Series B do Sequoia dẫn đầu, đưa mức định giá được báo cáo lên 2 tỷ USD. Các nhà đầu tư được nêu tên gồm những bên từng rót vốn như Kleiner Perkins, Index Ventures, Khosla Ventures, First Round, Spark, Terrain và Abstract. 1
10
15
Các nguồn được cung cấp chưa đưa ra danh sách khách hàng đầy đủ hoặc con số nhà phát triển đã được xác minh. Bằng chứng công khai rõ nhất là Parallel bán API cho nhà phát triển và các hệ thống agent, đồng thời có đối tác ra mắt Index trong nhóm nhà xuất bản và nhà phân phối nội dung, trong đó có The Atlantic. 6
10
Quan hệ với Google Cloud: đối tác hay đối thủ?
Parallel đã trở thành một lựa chọn tìm kiếm và grounding—tức cung cấp nguồn web để neo câu trả lời của AI—cho khách hàng Google Cloud xây dựng agent doanh nghiệp.
Theo các thông tin được báo cáo, nhà phát triển sử dụng công cụ agent của Google Cloud có thể chọn Parallel Search bên cạnh Google Search để cung cấp dữ liệu web cho agent. 2
12 Điều này giúp Parallel tiếp cận trực tiếp hệ sinh thái doanh nghiệp của Google, nhưng cũng cho thấy mối quan hệ hai mặt: Google vừa là đối tác phân phối quan trọng, vừa có thể cạnh tranh trong lĩnh vực tìm kiếm và hạ tầng AI.
5
Vì sao Agrawal nói về mốc 12–24 tháng?
Mốc 12–24 tháng là dự báo của Agrawal, không phải một kết luận đã được ngành công nghệ đồng thuận. Lập luận của ông dựa trên ba xu hướng:
- Mô hình AI, khả năng sử dụng công cụ và các khung phát triển agent đang tiến bộ nhanh.
- Một agent có thể thực hiện nhiều lượt tìm kiếm và tác vụ phụ cho chỉ một yêu cầu của con người.
- Doanh nghiệp có thể triển khai agent thông qua các nền tảng đám mây và API sẵn có, thay vì chờ thói quen của người dùng phổ thông thay đổi hoàn toàn.
Nếu các hệ thống agent đạt ngưỡng đủ dễ dùng và đủ rẻ, số lượng truy vấn web do agent tạo ra có thể áp đảo truy vấn của con người trước khi phần lớn người dùng chuyển sang một cách duyệt web mới. Parallel nêu niềm tin rằng agent có thể sử dụng web nhiều hơn con người tới “1.000 lần”. 2
14
Điều gì vẫn chưa được chứng minh?
Index và cơ chế thanh toán dựa trên Shapley value hiện mới là một thiết kế thị trường được đề xuất. Chưa có bằng chứng cho thấy nó có thể thay thế quảng cáo trên toàn internet, cũng chưa rõ các nhà xuất bản, nền tảng agent cạnh tranh và những hệ sinh thái web khác có chấp nhận một hệ thống phân bổ giá trị chung hay không.
Nếu dự báo của Agrawal đúng, web tương lai sẽ không chỉ được đo bằng số người xem hay số lượt nhấp. Nhưng để biến ý tưởng đó thành hạ tầng phổ biến, Parallel vẫn phải chứng minh rằng họ có thể đo lường đóng góp một cách đáng tin cậy, trả tiền minh bạch và tạo đủ động lực để cả AI agent lẫn nhà xuất bản tham gia.
Studio Global AI
Tiếp tục nghiên cứu của bạn
Trang này bao gồm câu trả lời dựa trên nguồn mà bạn có thể tiếp tục bên trong Studio Global.
Người ta cũng hỏi
Câu trả lời ngắn gọn cho "Vì sao Parag Agrawal cho rằng internet cần một “web song song” dành cho AI agent?" là gì?
Agrawal cho rằng mô hình web dựa vào sự chú ý của con người sẽ gặp khủng hoảng nếu AI agent thực hiện phần lớn hoạt động đọc và tìm kiếm.
Những điểm chính cần xác nhận đầu tiên là gì?
Agrawal cho rằng mô hình web dựa vào sự chú ý của con người sẽ gặp khủng hoảng nếu AI agent thực hiện phần lớn hoạt động đọc và tìm kiếm. AI agent có thể tham khảo hàng chục nguồn nhưng không xem quảng cáo, không hình thành sở thích thương hiệu và thường không tạo ra lượt nhấp dẫn người dùng đến trang gốc.
Tôi nên làm gì tiếp theo trong thực tế?
“Web song song” của Parallel là một lớp hạ tầng tối ưu cho agent, từ tìm kiếm, trích xuất dữ liệu đến nghiên cứu chuyên sâu và thanh toán.