Callosum muốn AI không còn phụ thuộc vào một mô hình hay một loại chip

Callosum đang đưa ra một luận điểm đi ngược dòng: thế hệ AI tiếp theo có thể không cần được xây dựng bằng cách phóng lớn một mô hình khổng lồ trên hàng vạn bộ tăng tốc giống hệt nhau. Startup thành lập tại Cambridge này theo đuổi khái niệm trí tuệ đa dạng phần cứng và mô hình (heterogeneous intelligence) — trong đó nhiều mô hình chuyên biệt và các loại chip khác nhau phối hợp với nhau, còn phần mềm quyết định công cụ nào phù hợp với từng phần của một tác vụ.

Ý tưởng này nhắm đến cả bài toán kỹ thuật lẫn chiến lược. Một ứng dụng AI phức tạp thường phải xử lý nhiều việc khác nhau: thực thi các bước lặp lại, suy luận, truy xuất dữ liệu và tương tác theo thời gian thực. Nếu gửi mọi bước đến cùng một mô hình tiên phong và cùng một hệ thống phần cứng, doanh nghiệp có thể đang trả thêm chi phí và chấp nhận độ trễ không cần thiết. Phương án Callosum đề xuất là ghép từng tác vụ với mô hình và chip có thể xử lý nó hiệu quả nhất.

Callosum đang thách thức điều gì?

Mô hình hạ tầng AI phổ biến hiện nay tập trung năng lực tính toán vào những mô hình ngày càng lớn, thường chạy trên các cụm GPU Nvidia quy mô lớn. Callosum đặt câu hỏi về giả định rằng cứ lặp lại công thức “một mô hình đa năng, một hệ sinh thái phần cứng thống trị và ngày càng nhiều năng lực tính toán” thì sẽ là con đường hiệu quả nhất để tiến tới các hệ thống AI tiên tiến hoặc “siêu thông minh”.

Nền tảng thần kinh học của những người sáng lập góp phần định hình cách so sánh này: trí thông minh sinh học không dựa vào một mạch đồng nhất làm mọi việc. Callosum áp dụng trực giác ở cấp độ hệ thống tương tự vào AI, kết hợp nhiều thành phần chuyên biệt thay vì xem một mô hình duy nhất là lời giải cho mọi nhiệm vụ phụ.

Điều đó không có nghĩa một mô hình hay một loại chip sẽ biến mất. Luận điểm của Callosum là chúng nên trở thành các bộ phận có thể thay thế trong một hệ thống điện toán rộng hơn, được lựa chọn tùy theo yêu cầu của từng yêu cầu đầu vào.

Phần mềm định tuyến AI hoạt động ra sao?

Callosum mô tả phần mềm của mình như một lớp điều phối các khối lượng công việc AI. Về thực tế, hệ thống được thiết kế để:

1. Chia một khối lượng công việc phức tạp thành các nhiệm vụ nhỏ hơn. Một ứng dụng nhiều bước có thể bao gồm nhiều dạng suy luận, sử dụng công cụ và thực thi.
2. Chọn mô hình phù hợp cho từng bước. Mô hình nhanh và rẻ hơn có thể xử lý các vòng lặp thông thường, trong khi mô hình suy luận mạnh hơn chỉ được dùng cho những quyết định khó.
3. Chọn phần cứng phù hợp. Công việc có thể được phân bổ trên nhiều loại bộ xử lý thay vì bị gắn với hạ tầng của một nhà cung cấp duy nhất.
4. Tối ưu theo các ràng buộc vận hành. Quyết định định tuyến có thể tính đến độ trễ, chi phí và nhu cầu năng lượng.

Công ty cho biết nền tảng của mình được thiết kế để hoạt động trên nhiều môi trường đám mây và phần cứng, bao gồm chip Nvidia, AMD, AWS Trainium và Inferentia, cùng các hệ thống Cerebras.

Với một tác tử AI dành cho doanh nghiệp, chẳng hạn, hệ thống có thể dùng bộ tăng tốc có độ trễ thấp cho những tương tác diễn ra liên tục, GPU đa năng cho một giai đoạn khác và chỉ gọi đến mô hình suy luận mạnh khi nhiệm vụ thực sự cần. Lợi ích tiềm năng không chỉ nằm ở việc linh hoạt phần cứng, mà còn ở khả năng thiết kế quy trình dựa trên thế mạnh của nhiều thành phần.

Lợi ích được tuyên bố và điểm cần thận trọng

Callosum cho biết cách tiếp cận của mình từng đạt độ chính xác cao hơn tối đa 2 lần, hiệu suất nhanh hơn 7 lần và chi phí thấp hơn 4 lần trên một số khối lượng công việc phức tạp. Đây là các số liệu do công ty đưa ra khi xuất hiện sau thời gian hoạt động kín vào tháng 2; các thông tin được cung cấp không cho thấy chúng đã được kiểm chứng độc lập hoặc có thể áp dụng rộng rãi cho mọi khối lượng công việc AI.

Lập luận kinh tế phía sau khá trực tiếp. Nếu không phải mọi bước trong một ứng dụng đều cần mô hình mạnh nhất, việc dùng lựa chọn rẻ hơn hoặc nhanh hơn cho các tác vụ thông thường có thể giảm chi phí suy luận. Tương tự, nếu không phải mọi bước đều cần cùng một bộ xử lý, nhà vận hành có thể tận dụng công suất sẵn có tốt hơn và bớt lệ thuộc vào một nhà cung cấp phần cứng.

Cách tiếp cận này có thể phù hợp với tự động hóa thao tác trên máy tính, thanh toán, an ninh mạng và các ứng dụng đa tác tử — những lĩnh vực thường kết hợp nhiều dạng tính toán. Tuy nhiên, thành công của Callosum sẽ phụ thuộc vào việc lớp định tuyến có thể đưa ra quyết định đáng tin cậy hay không, mà không làm phát sinh quá nhiều độ phức tạp hoặc chi phí vận hành đến mức xóa sạch lợi ích ban đầu.

Từ tối ưu hóa đến “chủ quyền AI”

Thông điệp của Callosum không chỉ xoay quanh hiệu suất. Để huấn luyện và vận hành các hệ thống AI tiên phong cần lượng vốn, điện năng và phần cứng chuyên dụng rất lớn. Khi những nguồn lực này tập trung vào một số ít công ty mô hình và nhà sản xuất chip, các tổ chức có thể phụ thuộc nhiều hơn vào những nhà cung cấp hạ tầng thống trị cũng như các khu vực có sẵn hạ tầng đó.

Một lớp phần mềm không phụ thuộc vào loại phần cứng cụ thể có thể mở rộng lựa chọn về nơi chạy khối lượng công việc và giúp việc sử dụng các bộ xử lý thay thế trở nên dễ dàng hơn. Theo nghĩa đó, hạ tầng đa dạng trở thành một phần của chiến lược chủ quyền AI: các quốc gia và doanh nghiệp có thể tận dụng nhiều loại silicon hơn thay vì hoàn toàn dựa vào một hệ công nghệ duy nhất.

Dù vậy, đây vẫn là mục tiêu hướng tới chứ chưa phải kết quả đã được chứng minh. Việc hỗ trợ nhiều loại chip tự nó không tạo ra một thị trường phần cứng cạnh tranh; giá trị thực tế còn phụ thuộc vào hiệu năng, mức độ sẵn có, công cụ dành cho nhà phát triển và độ tin cậy của các tích hợp do Callosum xây dựng.

Callosum đã huy động bao nhiêu vốn?

Tháng 2/2026, khi ra khỏi giai đoạn hoạt động kín, Callosum công bố vòng gọi vốn 10,25 triệu USD. Vòng này do Plural dẫn dắt, với sự tham gia của các nhà đầu tư thiên thần được nêu tên gồm Charlie Songhurst, Stan Boland và John Lazar. Cơ quan Nghiên cứu và Phát minh Tiên tiến của Anh (ARIA) cũng hỗ trợ bằng một khoản tài trợ nghiên cứu riêng để tích hợp các loại chip mới; ARIA không được mô tả là nhà đầu tư cổ phần trong vòng vốn này.

Ngày 20/8/2026, công ty công bố vòng hạt giống mới trị giá 100 triệu USD, do Atomico dẫn dắt, với sự tham gia đáng kể của Plural, DCVC và UK Sovereign AI Fund, cùng các nhà đầu tư và nhà đầu tư thiên thần khác.

Nếu hai vòng vốn được cộng dồn, Callosum đã công bố khoảng 110,25 triệu USD kể từ khi ra khỏi giai đoạn hoạt động kín. Con số này phản ánh cách các nguồn tin được cung cấp trình bày các khoản huy động; thông báo công khai của công ty không đưa ra danh sách đầy đủ theo từng nhà đầu tư đối với những bên tham gia chưa được nêu tên.

Sự hậu thuẫn từ Anh gửi đi tín hiệu gì?

Callosum cho biết đây là khoản đầu tư đầu tiên của UK Sovereign AI Fund, đồng thời startup được đưa vào kế hoạch phần cứng AI trị giá 1,1 tỷ bảng Anh của Vương quốc Anh. Bộ trưởng AI Kanishka Narayan cũng công khai nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng chip hiệu quả khi nhu cầu năng lực tính toán AI tăng lên.

Những tín hiệu này đặt công nghệ của Callosum vượt ra ngoài phạm vi một công cụ tối ưu hóa hạ tầng tư nhân. Chính phủ Anh đang xem khả năng tiếp cận đa dạng hơn với phần cứng AI và điều phối hiệu quả hơn là một phần của năng lực AI quốc gia và chủ quyền công nghệ. Điều đó không bảo đảm startup sẽ thành công về kỹ thuật hay thương mại, nhưng lý giải vì sao một lớp định tuyến lại thu hút sự hậu thuẫn chiến lược từ khu vực công bên cạnh vốn đầu tư mạo hiểm.

Vì sao quan hệ đối tác với Cerebras đáng chú ý?

Quan hệ đối tác chủ chốt với Cerebras đưa năng lực tính toán của Cerebras vào lớp định tuyến AI đa dạng của Callosum. Mô hình dự kiến là sử dụng khả năng suy luận có độ trễ thấp của Cerebras ở những nơi tốc độ đặc biệt quan trọng, đồng thời chuyển các giai đoạn khác của khối lượng công việc sang những mô hình hoặc bộ xử lý khác.

Cách kết hợp này có thể hữu ích cho các hệ thống thời gian thực và đa tác tử, nơi độ trễ tích lũy qua nhiều lần gọi mô hình. Callosum và Cerebras cho rằng sự kết hợp này có thể giúp vận hành ở quy mô lớn những hệ thống AI trước đây quá chậm, quá đắt hoặc khó triển khai trong thực tế.

Các nguồn được cung cấp có một điểm không thống nhất về người phát biểu câu này: Tech.eu gán nhận định cho Andrew Feldman, CEO Cerebras, trong khi thông báo của chính Callosum lại gán cùng cách diễn đạt cho Andy Hock, giám đốc chiến lược của Cerebras. Bản thân quan hệ đối tác và mục tiêu giảm độ trễ là nhất quán giữa các nguồn; phần quy kết người phát biểu thì chưa thống nhất.

Câu hỏi lớn vẫn còn bỏ ngỏ

Luận điểm của Callosum là hạ tầng AI nên giống một hệ sinh thái được phối hợp hơn là một cỗ máy khổng lồ duy nhất: nhiều mô hình, nhiều loại chip và một lớp phần mềm phân công từng nhiệm vụ cho nguồn lực phù hợp nhất.

Ý tưởng này chạm đến những áp lực có thật trong triển khai AI — độ trễ, chi phí, mức tiêu thụ năng lượng và sự phụ thuộc vào chuỗi cung ứng tập trung. Nhưng bài kiểm tra quyết định sẽ nằm ở vận hành. Callosum cần chứng minh rằng định tuyến đa dạng giúp cải thiện toàn bộ ứng dụng, chứ không chỉ một vài bài kiểm thử riêng lẻ; đồng thời, môi trường phần cứng hỗn hợp phải đủ đơn giản cho nhà phát triển và đủ đáng tin cậy để chạy trong sản xuất.

Vòng hạt giống 100 triệu USD cho thấy các nhà đầu tư nhìn nhận bài toán điều phối này là một cơ hội lớn và có ý nghĩa chiến lược. Tuy nhiên, triển vọng rộng hơn của công nghệ vẫn phụ thuộc vào việc Callosum có thể biến sự đa dạng phần cứng thành lợi thế đo đếm được, lặp lại ổn định và hữu ích cho người dùng thực tế hay không.