ChatGPT, Claude và Grok cùng gặp sự cố ngày 3/9: Điều gì đã xảy ra và bài học về độ tin cậy AI

Nhiều dịch vụ AI lớn đã gặp trục trặc trong ngày 3/9/2026: ChatGPT và Codex của OpenAI, Claude của Anthropic, cùng Grok của xAI. Việc người dùng của các nền tảng cạnh tranh đồng loạt báo lỗi trong cùng buổi sáng khiến sự việc đặc biệt đáng chú ý.

Tuy vậy, kết luận quan trọng nhất cũng cần thận trọng nhất: đây là các gián đoạn xảy ra đồng thời, không phải một sự cố chung đã được chứng minh. OpenAI cho biết lỗi phía họ là lỗi định tuyến; các thông báo công khai và bài viết hiện có về Claude, Grok không xác lập một nguyên nhân kỹ thuật dùng chung. 4041

Diễn biến theo thời gian

OpenAI cho biết lỗi định tuyến bắt đầu khoảng 7:43 sáng, giờ Thái Bình Dương (PT) ngày 3/9, khiến một bộ phận người dùng không truy cập được ChatGPT và Codex trên nhiều nền tảng. Khoảng 8:17 sáng PT, công ty cho biết đã triển khai giải pháp và tiếp tục theo dõi tình hình. 40

Sự cố công khai của OpenAI được tạo lúc 14:58 UTC, với mô tả “lỗi tăng cao trên ChatGPT và Codex”. 17 Theo tổng hợp các thông báo đã được đánh dấu khắc phục, OpenAI ghi nhận sự cố kết thúc lúc 16:55 UTC. Tính từ 7:43 sáng PT, tương đương 14:43 UTC, thời gian kéo dài vào khoảng 2 giờ 12 phút; mức ảnh hưởng không đồng đều với mọi người dùng. 4041

Claude và Grok cũng có vấn đề trong giai đoạn này. Thông tin dựa trên các trang trạng thái cho biết sự cố lỗi mô hình của Anthropic được xử lý lúc 16:16 UTC, còn xAI sau đó thông báo lưu lượng Grok đã hoạt động bình thường lúc 17:07 UTC. 41

Người dùng và trang trạng thái ghi nhận gì?

Các phản ánh phổ biến gồm không đăng nhập được, lỗi hội thoại, không nhận được phản hồi, hoặc gặp khó khi dùng phiên bản web và ứng dụng. Dữ liệu Downdetector được trích dẫn trong thời điểm sự cố cho thấy ChatGPT có số báo lỗi đặc biệt cao: hơn 35.000 báo cáo tại Mỹ, so với hơn 1.400 báo cáo về Claude và hơn 1.200 về Grok. Tại Ấn Độ, số liệu tương ứng là hơn 2.800 báo cáo về ChatGPT, khoảng 170 về Claude và hơn 70 về Grok. Đây là tín hiệu do người dùng gửi lên, không phải phép đo toàn bộ số tài khoản bị ảnh hưởng. 42

Trang trạng thái của OpenAI xác nhận lỗi tăng cao trên ChatGPT và Codex, sau đó đánh dấu sự cố đã được xử lý. 1720 Các báo cáo đương thời cho thấy lỗi xuất hiện trên web, thiết bị di động lẫn máy tính để bàn, thay vì chỉ giới hạn ở một giao diện. 3950

Với Claude, các báo cáo nêu lỗi tăng cao ở một số mô hình gồm Mythos/Fable 5.1, Mythos/Fable 5, Opus 5, Opus 4.8 và Opus 4.6. Những bản cập nhật sau đó cho thấy phần lớn mô hình đã trở về mức lỗi cơ bản, nhưng Opus 4.8 và Opus 5 chịu ảnh hưởng lâu hơn. 364749

xAI cũng thừa nhận Grok đang gặp vấn đề; các báo cáo sau đó cho biết lưu lượng dịch vụ đã trở lại bình thường. 4941

Gemini có thực sự là lựa chọn không bị ảnh hưởng?

Một số tin ban đầu mô tả Google Gemini là đối thủ lớn dường như vẫn sử dụng được khi ChatGPT, Claude và Grok trục trặc. Nhưng nhận định này cần được hiểu dè dặt: các bài viết khác cũng ghi nhận báo cáo liên quan Gemini trên Downdetector, trong khi bằng chứng được cung cấp không cho thấy Google đã xác nhận một sự cố tương ứng. 4448

Một dịch vụ có thể hoạt động bình thường với nhóm người dùng này nhưng vẫn phát sinh lỗi với nhóm khác. Vì vậy, các trang theo dõi sự cố là chỉ dấu hữu ích, song không thay thế được thông báo của nhà cung cấp hay giám sát trực tiếp trong ứng dụng.

Vì sao đây không chỉ là chuyện chatbot không trả lời?

Với nhiều tổ chức, tác động không dừng ở việc không thể hỏi chatbot. Khi trợ lý lập trình hoặc quy trình tác tử AI (agent) không hoạt động, các đầu việc phát triển phần mềm có thể bị đình trệ. Khi API trả lỗi, tính năng sản phẩm và tự động hóa nội bộ phụ thuộc vào API có thể bị xếp hàng chờ, thất bại hoặc phải xử lý thủ công. Các quy trình nghiên cứu cũng dễ bị gián đoạn nếu công cụ tìm kiếm, tổng hợp hoặc tác vụ chạy dài không sẵn sàng.

Lịch sử trạng thái của OpenAI cho thấy phạm vi thành phần có thể bị ảnh hưởng trong một sự cố nền tảng AI rất rộng: Codex, tìm kiếm, agent, Deep Research, connector, tải tệp lên, đăng nhập và quy trình phụ thuộc GitHub đều từng xuất hiện trong các thông báo riêng. 19242529

Điều đó không có nghĩa một nhà cung cấp nào đặc biệt kém tin cậy. Bài học ở đây là: chỉ phụ thuộc vào một nhà cung cấp, một mô hình hoặc một môi trường chạy agent có thể tạo ra điểm lỗi đơn lẻ cho vận hành.

Tin đồn Astra/GPT-6 không phải bằng chứng về nguyên nhân

Thời điểm xảy ra sự cố làm dấy lên đồn đoán vì các bài viết liên hệ nó với tin đồn về một thông báo sắp tới của OpenAI, được gọi là “Astra” và có thể gắn với thế hệ mô hình sau GPT-5.6, tức GPT-6. Nhưng dữ liệu hiện có không ủng hộ quan hệ nhân quả.

Lý giải được OpenAI đưa ra cho sự cố của mình là lỗi định tuyến. Không nhà cung cấp nào công khai gắn các lỗi đồng thời với Astra, GPT-6 hay một đợt ra mắt mô hình. Sự trùng thời điểm tạo nên một câu chuyện thu hút chú ý, nhưng không chứng minh được nguyên nhân. 403746

Lịch sử sự cố nói gì về rủi ro vận hành?

Sự kiện ngày 3/9 không phải lần đầu thị trường này gặp gián đoạn. Lịch sử trạng thái của xAI có sự cố hết thời gian chờ (timeout) với Grok-2 ngày 15/1/2025 kéo dài 3 giờ 10 phút, cùng một sự cố structured output của Grok-2 kéo dài 3 ngày 21 giờ. 23 Lịch sử trạng thái của OpenAI cũng ghi nhận các sự cố riêng biệt liên quan tác vụ Codex, chức năng ChatGPT và luồng công việc API. 212732

Những dữ liệu này không đủ để xếp hạng độ tin cậy giữa các nhà cung cấp, bởi định nghĩa thời gian ngừng dịch vụ, phạm vi tác động và số người dùng không được chuẩn hóa để so sánh. Nhưng chúng củng cố một kết luận hẹp hơn: sự cố là rủi ro vận hành bình thường đối với đội ngũ xây dựng quy trình quan trọng trên các dịch vụ AI lưu trữ đám mây.

Danh sách chuẩn bị để không bị “đứng việc” khi AI gặp sự cố

Các tổ chức dùng AI cho công việc sản xuất có thể giảm mức độ ảnh hưởng bằng cách chuẩn bị trước:

• Dùng giao diện ít phụ thuộc nhà cung cấp khi phù hợp, để ứng dụng không bị khóa chặt vào định dạng yêu cầu hay luồng xử lý của một bên.
• Thiết kế phương án dự phòng cho việc quan trọng: nhà cung cấp thứ hai, mô hình nhỏ chạy cục bộ, quy trình rút gọn chức năng hoặc xử lý thủ công.
• Xếp hàng và thử lại API an toàn cho các tác vụ không khẩn cấp, đồng thời đặt giới hạn để các lần thử lại không làm lỗi thêm nghiêm trọng.
• Phân biệt quy trình trọng yếu với tính năng tiện ích. Chatbot có thể chỉ là công cụ hỗ trợ; nhưng quy trình chặn duyệt mã nguồn, chăm sóc khách hàng hoặc thao tác trong sản phẩm thì không.
• Kiểm thử chuyển đổi dự phòng và hướng dẫn vận hành thủ công. Một phương án dự phòng chưa từng được diễn tập chưa phải là kế hoạch liên tục kinh doanh đáng tin cậy.

Điểm bất thường của ngày 3/9 là nhiều dịch vụ AI nổi tiếng dường như trục trặc cùng lúc. Nhưng bài học lớn hơn lại rất thực tế: khả năng chống chịu không nằm ở việc đoán chính xác sự cố tiếp theo, mà ở chỗ một sự cố của một nhà cung cấp không thể khiến công việc thiết yếu ngừng hoàn toàn. 41