Hành trình tỏa sáng của 'thần đồng' AI 17 tuổi

Nguồn ảnh: VnExpress

Không nổi bật về thành tích thi cử hay làm quen lập trình từ nhỏ, ở tuổi 17, Chen Guangyu (Nathan Chen) được coi là tài năng AI sáng giá nhờ khả năng tự học.

Mới đây, Chen gây chú ý khi thông báo rời Moonshot AI - công ty đứng sau chatbot nổi tiếng Kimi, để chuẩn bị đến San Francisco (Mỹ). Dù thời gian làm việc tại đây ngắn ngủi, nam sinh đã để lại nhiều dấu ấn, nổi bật là nghiên cứu Attention Residuals giúp tối ưu hóa chi phí tính toán cho các mô hình ngôn ngữ lớn, được tỷ phú Elon Musk và Andrej Karpathy (đồng sáng lập OpenAI) tán dương.

Sinh năm 2009 tại Thâm Quyến, Trung Quốc, Chen theo học tại một trường quốc tế, không nổi bật về thành tích học tập, thi cử, cũng không học lập trình từ nhỏ. Thậm chí, cậu từng mơ ước trở thành một vận động viên trượt tuyết.

Cậu cũng dừng những hoạt động liên quan xét tuyển đại học mà mình không thích, thay vào đó đọc sách về an toàn trí tuệ nhân tạo, vật lý, vũ trụ và Steve Jobs. Trên blog cá nhân, Chen kể chỉ học để thỏa mãn sự tò mò của bản thân, không cần phải chứng minh điều gì với người khác.

Chen Guangyu. Ảnh: nathancgy4/X.com — Chen Guangyu. Ảnh: *nathancgy4/X.com*

Chen sau đó bắt đầu tìm hiểu máy học (machine learning) bằng cách tải tài liệu lên Gemini và đặt câu hỏi cho từng vấn đề. Cậu từng dí dỏm gọi Gemini là "sư phụ" trong giai đoạn đầu.

Tháng 5/2025, Chen đăng tải bài phân tích kỹ thuật của mình về DeltaNet, một cơ chế chú ý tuyến tính trong AI, lên mạng xã hội. Một tài khoản chỉ 20 người theo dõi bất ngờ thu hút sự chú ý của Yang Songlin, nghiên cứu sinh tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), người có đóng góp cho DeltaNet và sáng lập nhóm mã nguồn mở FLA.

Từ tương tác này, bài viết của Chen được nhiều người biết đến hơn và lọt vào tầm ngắm của Tilde Research, một công ty khởi nghiệp AI tại Mỹ. Công ty này đã liên hệ và mời Chen phỏng vấn.

Thay vì vội vàng nhận lời, Chen chọn cách nâng cấp kiến thức của bản thân trước. Chỉ khi có thể tự viết các kernel Triton tùy chỉnh và áp dụng chúng vào quá trình huấn luyện mô hình, Chen mới nộp đơn ứng tuyển và thực tập ở đây trong 7 tuần. Có những ngày, Chen làm việc tới 15 tiếng.

Triton là ngôn ngữ lập trình do OpenAI phát triển, được thiết kế để tối ưu việc khai thác sức mạnh xử lý song song của GPU trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

"Tôi không học Triton một cách có hệ thống. Với tôi, cách hiệu quả hơn là tìm một bài nghiên cứu liên quan, hiểu thuật toán rồi đọc mã Triton trên FLA. Khi gặp cú pháp chưa biết, tôi sẽ tra cứu và tìm hiểu thêm. Cách này giúp tôi ghi nhớ dễ hơn", Chen chia sẻ về phương pháp học trên X vào tháng 7 năm ngoái.

Cậu cũng được chọn vào Rise Fellowship của Rhodes Trust - chương trình phát triển tài năng trẻ trên toàn cầu dành cho thanh niên từ 15 đến 17 tuổi, do cựu CEO Google Eric Schmidt tài trợ.

Sau kỳ thực tập, Chen về nước và đầu quân cho Moonshot AI, gia nhập nhóm phát triển Kimi. Trên trang cá nhân, chàng trai chia sẻ một số điều mà mình tin tưởng: Agency is a superpower (khả năng tự quyết là siêu năng lực); Everything is figureoutable with friends (mọi thứ đều có thể giải quyết được cùng những người bạn đồng hành); Taste is learnable (gu là thứ có thể học được)...

Chen không phải tài năng trẻ đầu tiên của Trung Quốc gây chú ý trong giới nghiên cứu AI. Chẳng hạn, Tu Jinhao, cựu nghiên cứu viên của DeepSeek, từng là đồng tác giả bài báo về mô hình R1 khi còn là học sinh trung học tại Thượng Hải. Theo hồ sơ trên LinkedIn, Tu rời DeepSeek vào tháng 9/2025 để theo học tại Đại học Wisconsin-Madison, Mỹ.

Hải Yến tổng hợp

Ở tuổi 17, Chen Guangyu (Nathan Chen) đã trở thành một hiện tượng trong giới trí tuệ nhân tạo quốc tế dù không xuất thân từ trường chuyên hay tiếp xúc với lập trình từ nhỏ. Nam sinh sinh năm 2009 tại Thâm Quyến này thu hút sự chú ý khi nghiên cứu Attention Residuals giúp tối ưu hóa chi phí tính toán cho các mô hình ngôn ngữ lớn, nhận được sự tán dương từ Elon Musk và Andrej Karpathy. Trước khi chuẩn bị tới San Francisco, Chen đã để lại dấu ấn kỹ thuật rõ nét dù thời gian làm việc tại Moonshot AI, công ty phát triển chatbot Kimi, diễn ra khá ngắn ngủi. Con đường phát triển của Chen bắt đầu từ tinh thần tự học khác biệt khi cậu chủ động dùng Gemini để giải đáp kiến thức máy học và công bố các bài phân tích kỹ thuật lên mạng xã hội. Bài viết về cơ chế chú ý tuyến tính DeltaNet của Chen đã lọt vào mắt xanh của Yang Songlin, nghiên cứu sinh tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) kiêm sáng lập nhóm mã nguồn mở FLA. Cơ hội này mở đường cho cậu thực tập 7 tuần tại công ty khởi nghiệp Tilde Research ở Mỹ, nơi cậu tự trang bị kỹ năng viết kernel Triton tùy chỉnh nhằm tối ưu hóa năng lực tính toán song song trên GPU. Bên cạnh trải nghiệm thực chiến với cường độ lên tới 15 tiếng mỗi ngày, Chen còn được chọn vào học bổng Rise Fellowship của Rhodes Trust do cựu CEO Google Eric Schmidt tài trợ. Phương pháp tiếp cận của tài năng trẻ này dựa trên việc đi thẳng từ thuật toán trong các bài báo khoa học đến mã nguồn thực tế thay vì học lý thuyết tuần tự. Câu chuyện của Chen minh chứng cho triết lý cá nhân của cậu về sức mạnh của khả năng tự quyết và tinh thần học hỏi từ sự tò mò thuần khiết.