Startup AI của 'quái kiệt' Lê Viết Quốc nhắm định giá 50 tỷ USD sau 1 tháng ra mắt
Discovery Loop - startup AI do tiến sĩ Lê Viết Quốc cùng 3 nhà khoa học kỳ cựu Google sáng lập - đang hướng tới mức định giá 50 tỷ USD, chỉ 1 tháng sau khi ra mắt (5/8/2026).
Trước đó, Discovery Loop được đưa tin đang thảo luận huy động 1 tỷ USD với định giá khoảng 10 tỷ USD. Chỉ vài tuần sau, kỳ vọng đã tăng lên gấp 5 lần.
Reuters lưu ý mức định giá này mới chỉ là mục tiêu trong quá trình thương lượng, có thể thay đổi. Song, tờ Axios vẫn ghi nhận con số 50 tỷ USD là mục tiêu mà startup hướng tới.
Đáng nói, ngày công bố ra mắt, startup vẫn đang tìm văn phòng và chuẩn bị tuyển đội ngũ ban đầu. Điều khiến doanh nghiệp được chú ý là danh tiếng của 4 founder, cùng tham vọng "đưa AI trở thành một nhà nghiên cứu".
Đồng hành cùng tiến sĩ người Việt, nhóm sáng lập gồm: ông Jeff Dean, nguyên giám đốc khoa học Google; ông Sanjay Ghemawat, người góp phần phát triển hạ tầng điện toán của tập đoàn; và ông Oriol Vinyals, lãnh đạo nghiên cứu tại Google DeepMind.
Đúng với tên gọi “vòng lặp khám phá” - Discovery Loop muốn AI đảm nhận cả chu trình thí nghiệm: đề xuất phương án, triển khai, đánh giá kết quả rồi tự điều chỉnh. Hàng nghìn thí nghiệm có thể chạy song song, giúp rút ngắn quá trình tìm kiếm giải pháp vốn tốn nhiều thời gian và nhân lực.
Trước mắt, startup tập trung vào nghiên cứu học máy, dùng hệ thống để cải thiện chính công nghệ của mình. Đích đến xa hơn là góp phần giải quyết 14 thách thức lớn do Viện Hàn lâm Kỹ thuật Quốc gia Mỹ đề ra, từ phát triển thuốc, năng lượng sạch đến nước sạch và an ninh mạng.
Tham vọng này đã nhận được sự hậu thuẫn của Radical Ventures và Khosla Ventures, hai quỹ dẫn dắt vòng vốn ban đầu. Các nhà đầu tư tham gia còn có Lightspeed, Kleiner Perkins và Doerr Capital.
Đáng chú ý, Alphabet - công ty mẹ của Google - cũng trở thành nhà đầu tư sáng lập và đối tác điện toán đám mây của startup do các cựu nhân sự lập ra.
Nhà khoa học Việt đứng sau Discovery Loop
Với Lê Viết Quốc, Discovery Loop nối tiếp ý tưởng đã hình thành từ năm 14 tuổi: tạo ra một cỗ máy đủ thông minh để tự trở thành nhà phát minh. Theo MIT Technology Review, niềm say mê ấy bắt đầu từ những cuốn sách mà ông tìm đọc khi còn thơ bé.
Sinh năm 1982, ông Quốc từng học tại Trường THPT chuyên Quốc Học Huế. Ông tốt nghiệp ngành kỹ thuật phần mềm tại Đại học Quốc gia Australia, sau đó nhận bằng tiến sĩ khoa học máy tính tại Stanford dưới sự hướng dẫn của giáo sư Andrew Ng. (Ngô Ân Đạt).
Trong quá trình nghiên cứu, ông nhận thấy học máy (machine learning) còn phụ thuộc quá nhiều vào con người. Chẳng hạn, để máy nhận diện khuôn mặt, các nhà nghiên cứu phải gắn nhãn ảnh, thậm chí chỉ rõ những đặc điểm cần chú ý như hình dạng chiếc mũi.
Vị nghiên cứu sinh muốn máy có thể tự học nhiều hơn. “Tôi là người không có nhiều kiên nhẫn”, ông từng nói đùa về quy trình hướng dẫn máy đầy công phu này.
Tại Stanford, ông tìm cách mở rộng quy mô mạng nơ-ron nhân tạo, cho phép xử lý lượng dữ liệu lớn hơn và cải thiện khả năng tự học. Hướng nghiên cứu thu hút Google, nơi ông trở thành một trong những thành viên sáng lập Google Brain.
Năm 2012, nhóm công bố hệ thống có thể học cách nhận diện mèo, con người và hàng nghìn loại đối tượng từ 10 triệu hình ảnh trích xuất từ video YouTube mà không cần gắn nhãn trước. Kết quả gây tiếng vang, góp phần thúc đẩy làn sóng đầu tư vào học sâu tại các tập đoàn công nghệ.
Theo bài viết năm 2014 của MIT Technology Review, kỹ thuật này đã được ứng dụng trong tìm kiếm hình ảnh và nhận dạng giọng nói của Google. Cũng năm đó, ông được tạp chí vinh danh trong danh sách Innovators Under 35 - những nhà kiến tạo dưới 35 tuổi.
Sau này, ông tiếp tục theo đuổi AutoML - tự động hóa việc xây dựng mô hình học máy. Hệ thống có thể đề xuất kiến trúc, thử nghiệm và dùng kết quả để cải thiện thiết kế tiếp theo, giảm sự phụ thuộc vào chuyên gia./.
