De Zalo AI Summit, die voor het eerst in 2017 plaatsvond, is een evenement dat gerenommeerde experts op het gebied van AI samenbrengt. Met als thema "Vietnam in het tijdperk van AI-ificatie" presenteert de Zalo AI Summit 2025 oplossingen voor de toepassing van AI in het dagelijks leven, voorspelt AI-trends en toont de successen van Zalo in het dichter bij de gebruiker brengen van AI.
In zijn openingswoord stelde de heer Nguyen Minh Tu, directeur technologie bij Zalo, dat het AI-tijdperk in 2018-2019 begon met de eerste transformermodellen. Pas met de komst van GPT-3.5 en ChatGPT in 2022 bereikten deze taalmodellen echter een hoge kwaliteit en werden ze toegankelijk voor een breder publiek.
"Dat was het moment waarop het AI-tijdperk begon, toen mensen ChatGPT begonnen te gebruiken," benadrukte de heer Tu.
Positief signaal voor Vietnam
Naarmate bedrijven zoals Google, Anthropic en DeepSeek de modellering van grote taalcomplexen (LLM) steeds verder verbeteren, is de AI-markt getuige van een keerpunt dat agentische AI wordt genoemd.
In tegenstelling tot conventionele AI, die slechts afzonderlijke taken kan uitvoeren, is agentische AI een autonoom systeem dat in staat is meerdere agenten met elkaar te verbinden om complexe problemen aan te pakken.
"Agentische AI functioneert net als onze medewerkers. Het kan analyseren, redeneren, taken uitvoeren en rapporten schrijven op basis van onze opdrachten," voegde de heer Tu eraan toe.
In Vietnam is Zalo een van de bedrijven die veel AI-functies integreert om gebruikers van dienst te zijn. Naar verwachting zal het aantal gebruikers van deze diensten in 2025 oplopen tot meer dan 17 miljoen, een stijging van meer dan 200%. Ruim 7,5 miljoen mensen maken gebruik van de dicteerfunctie (het omzetten van spraak naar tekst).
"Deze functie heeft de manier waarop veel mensen Zalo gebruiken veranderd. In plaats van tekst te typen, is spraakherkenning veel sneller en handiger," benadrukte de heer Tú.
De functie om berichten van Vietnamees naar Engels te vertalen heeft ook veel gebruikers aangetrokken. De heer Tu onthulde dat live vertaling voor Zalo-gesprekken binnenkort zal worden toegevoegd.
 |
De heer Nguyen Minh Tu, directeur technologie bij Zalo. |
Naast het bedienen van eindgebruikers, ondersteunt AI ook de bedrijfsvoering van Zalo. Het bedrijf heeft een chatbot voor klantenservice ontwikkeld, die helpt bij het opschalen tijdens piekperioden wanneer het moeilijk is om extra personeel aan te werven.
Na 3 maanden implementatie behaalde het chatbotsysteem in Zalo een responspercentage van 90%, hoger dan dat van mensen. Slechts in ongeveer 2-3% van de gevallen was menselijke hulp van de chatbot nodig.
Een vertegenwoordiger van Zalo erkende dat er nog steeds uitdagingen zijn bij de interne toepassing van AI, met name op het gebied van privacy en beveiliging. Daarom kiest het platform voor een flexibele aanpak, waarbij een zelfontwikkeld model wordt gebruikt voor gevoelige gegevens en externe chatbots voor minder gevoelige gegevens.
De heer Tú noemde ook de Zalo AI Challenge 2025, een wedstrijd om AI-toepassingen te ontwikkelen voor het dagelijks leven. Naast jongeren en studenten trok de wedstrijd dit jaar ook verschillende middelbare scholieren aan, van wie sommigen zelfs de top 5 haalden.
"Dit laat zien dat AI alle aspecten van de samenleving heeft doordrongen, zelfs tot op scholen, waar kinderen al op zeer jonge leeftijd met AI in aanraking komen. Dit is een positief teken voor Vietnam in het tijdperk van de 'AI-transformatie'," benadrukte een vertegenwoordiger van Zalo.
De golf van AI-agenten
Tijdens de eerste sessie stelde universitair hoofddocent Quan Thanh Tho van de Technische Universiteit van Ho Chi Minh-stad de vraag hoe multimodale AI de wereld zal veranderen. Hij betoogde dat LLM zijn eindfase heeft bereikt en dat de technologische trend geleidelijk verschuift naar multi-agentsystemen (MAS).
Associate Professor Dr. was het eens met de heer Tu over de belangrijke mijlpaal die LLM bereikte met de introductie van GPT-3.5, en stelde dat het gemeenschappelijke doel van chatbots is om mensen zo goed mogelijk na te bootsen. Het concept van AI-agenten bestond al eerder, maar kwam pas echt tot bloei binnen het LLM-raamwerk.
"Agent is een vrij klassieke architectuur, en in combinatie met LLM biedt het de mogelijkheid tot communicatie tussen modellen," aldus de heer Tho. De zoekwoorden "AI Agents" en "Agentic AI" behoren sinds eind 2024 tot de meest gezochte termen op Google Trends.
 |
Associate Professor Dr. Quan Thanh Tho, Hoofd van de Afdeling Computerwetenschappen en -techniek, Technische Universiteit Ho Chi Minh-stad. |
De universitair hoofddocent legde uit dat agentische AI simpelweg een systeem is dat bestaat uit meerdere agenten die samenwerken. Na ontvangst van een commando van de gebruiker, analyseren de agenten het verzoek, wijzen ze taken toe, selecteren ze de juiste tools en voeren ze deze stap voor stap uit. Dit resulteert in een hogere efficiëntie in vergelijking met een enkel model.
De heer Tho presenteerde ook enkele praktische toepassingen van MAS in binnenlandse bedrijven. Zo kunnen AI-agenten tegelijkertijd PDF-bestanden, afbeeldingen en documenten verwerken, waardoor de efficiëntie met 40-60% toeneemt. In de verzekeringssector helpt deze technologie een bedrijf om 20-40% van zijn werkzaamheden te automatiseren.
Bovendien kunnen AI-agenten realtime informatie verzamelen, waardoor ze direct marktprijzen kunnen weergeven. Op het werk verklaarde universitair hoofddocent dr. [Naam] dat het AI-agentsysteem fungeert als een intelligente assistent die schoolgerelateerde vragen van ouders en leerlingen kan beantwoorden. In het onderwijs helpen AI-agenten bij het creëren van gepersonaliseerde leermodellen die zijn afgestemd op het leertraject van elke leerling.
 |
De Zalo AI Summit 2025 trok een groot aantal deelnemers die geïnteresseerd waren in het vakgebied van AI. |
Het voordeel van MAS ligt over het algemeen in het vermogen om meerdere complexe problemen parallel af te handelen. Door middel van redeneerprocessen kunnen agenten informatie onafhankelijk verwerken, van elkaar leren en van de gebruiker leren om fouten te verminderen en nauwkeurige en gepersonaliseerde resultaten te produceren.
Moderne agentarchitecturen worden vaak aangeboden als tools en platforms met gebruiksvriendelijke interfaces, waardoor ze toegankelijker zijn voor het grote publiek.
Op basis van deze voordelen benadrukte de heer Tho het belang van het toepassen van technologie en het aanpassen van interne werkprocessen binnen bedrijven. Volgens de universitair hoofddocent is dit, in de context van de sterke innovatietrend die wereldwijd plaatsvindt, een ontwikkeling waar bedrijven bijzondere aandacht aan moeten besteden.
Wat komt er na AI met een eigen agent?
De laatste tijd zijn humanoïde robots een trend geworden die veel aandacht trekt in de techwereld. Dit is tevens de meest voorkomende toepassing van fysieke AI.
Dr. Tran Minh Quan, Senior Developer Technologist bij Nvidia Vietnam, deelde zijn gedachten over dit onderwerp en benadrukte dat fysieke AI de meest geavanceerde ontwikkeling is in AI-trends, na het tijdperk van generatieve AI of agentische AI.
"Deze AI-modellen zijn in staat om commando's of invoergegevens te ontvangen en vervolgens specifieke acties uit te voeren die motoren of besturingscomponenten van robots beïnvloeden, zoals robotarmen, autonome voertuigen, fabrieken, enzovoort," aldus de heer Quan, die een overzicht gaf van fysieke AI.
 |
Dr. Tran Minh Quan van Nvidia deelde zijn inzichten over de trends in fysieke AI. |
Volgens vertegenwoordigers van Nvidia zou fysieke AI in de toekomst een miljardenindustrie kunnen worden. Het potentieel voor de toepassing van fysieke AI is enorm, gezien de huidige wereldwijde hardware-infrastructuur die ongeveer 2 miljard industriële camera's, 10 miljoen fabrieken, 200.000 magazijnen en 1,5 miljard voertuigen omvat, om nog maar te zwijgen van de miljarden humanoïde robots die in de toekomst ingezet zouden kunnen worden.
"Als elk apparaat uitgerust zou zijn met een AI-brein om de huidige werklast aan te kunnen, zouden er taken op een heel andere schaal ondersteund kunnen worden dan nu het geval is," voegde de heer Quan eraan toe.
De behoefte aan fysieke AI komt voort uit een tekort aan personeel in veel sectoren. Hooggekwalificeerde banen in zware omstandigheden, zoals lassen in afgesloten, donkere ruimtes, blijken moeilijk uitvoerbaar voor mensen.
Robots bieden nu een oplossing die een evenwicht creëert tussen personeels- en operationele kosten. De kosten kunnen worden geoptimaliseerd doordat robots nu in staat zijn om zelfstandig nieuwe taken te leren, in plaats van alleen maar repetitieve taken uit te voeren.
"Daarom zou het ChatGPT-moment voor robotica dit jaar of volgend jaar kunnen aanbreken," benadrukte de heer Quan.
 |
Fysieke AI wordt beschouwd als de volgende stap na generatieve AI en agentische AI. |
Om deze visie te realiseren, stelden vertegenwoordigers van Nvidia een model voor met drie computers, die overeenkomen met drie belangrijke fasen in de ontwikkeling van fysieke AI.
De eerste fase richt zich daarom op het leggen van de basis op de server. Na de training kan het model in een simulatieomgeving worden geplaatst om causale interacties te leren kennen, waardoor het model zich beter kan gedragen in de echte wereld.
Simulatie helpt robots objecten nauwkeurig te herkennen en te bepalen hoe ze ermee om moeten gaan. Belangrijker nog, simulatie maakt het mogelijk dat meerdere robots tegelijkertijd samenwerken en botsingsscenario's testen zonder de kosten van echte hardware. Ten slotte maakt het directe implementatie op de hardware mogelijk.
De uitdaging van het grootschalig inzetten van AI.
Het proces van "AI-isering", waarbij technologie wordt geïntegreerd in de dagelijkse bedrijfsvoering om de efficiëntie te verbeteren en de besluitvorming te ondersteunen, versnelt wereldwijd.
Volgens dr. Chau Thanh Duc, onderzoeksdirecteur bij Zalo AI, komt het tempo van AI in Vietnam voort uit diverse factoren, met name de ontwikkeling van AI-modellen, de snelle verbetering van hardware en data-infrastructuur, en het digitale transformatieproces.
Vietnam wordt beschouwd als een van de landen met een aanzienlijk potentieel voor de ontwikkeling van AI, zoals blijkt uit talentwervingsprogramma's, de opbouw van een technologiegemeenschap en overheidssteun. Bovendien wordt aangenomen dat Vietnamese burgers een hoge mate van paraatheid voor digitale transformatie hebben.
 |
Dr. Chau Thanh Duc, onderzoeksdirecteur bij Zalo AI. |
Tijdens deze transformatie lanceerde Zalo veel AI-gerelateerde functies, zoals de virtuele assistent Kiki. Het bedrijf streeft ernaar tools te ontwikkelen die de werkefficiëntie verhogen en vooral voor iedereen gebruiksvriendelijk zijn. De tools van Zalo ondersteunen alles, van coderen, programmeren en onderzoek tot alledaagse activiteiten zoals communicatie, vertaling en beeldherkenning.
Experts zijn echter van mening dat dit nog maar het begin is en dat er nog veel moeilijkheden zijn in het transformatieproces naar AI. Dr. Nguyen Truong Son, directeur wetenschap bij Zalo AI, gaf aan dat de moeilijkheden voortkomen uit beveiligingskwesties, kostenproblemen en de hoge eisen van gebruikers. Dit zijn niet alleen problemen voor Zalo, maar ook voor gebruikers en bedrijven.
De eerste hindernis is het kiezen van een AI-model dat een zekere mate van autonomie garandeert. Modellen van derden bieden vaak betere prestaties en uitvoerkwaliteit, terwijl interne modellen het voordeel hebben van controle over de informatie, maar beperkt zijn qua stabiliteit en efficiëntie.
    |
Informatie gedeeld door vertegenwoordigers van Zalo AI. |
Bovendien vertonen de meeste huidige modellen gemeenschappelijke zwakheden, zoals onvolledige nauwkeurigheid en inconsistente output. Veel chatbots hebben een beperkt vermogen om Vietnamees te begrijpen en te verwerken, waardoor ze niet aan specifieke eisen of contexten kunnen voldoen.
Om dit probleem aan te pakken, hebben experts bij Zalo verschillende oplossingen voorgesteld, zoals het toepassen van geavanceerde modelontwikkelingstechnologie en het combineren van betrouwbare databronnen tijdens de training van de chatbot. Tegelijkertijd evalueerde het ontwikkelingsteam het model continu door middel van interne tests.
Een andere uitdaging ligt in het vinden van een balans tussen kosten, prestaties en beveiliging. Volgens dr. Nguyen Truong Son kan het gebruik van een klein model voor complexe verzoeken de verwerkingstijd en de operationele kosten verhogen, en omgekeerd.
 |
Dr. Nguyen Truong Son, wetenschappelijk directeur bij Zalo AI. |
Hij betoogde dat optimalisatie al kan beginnen bij de invoer van commando's. Gebruikers kunnen de kosten per token verlagen door onnodige lengte te beperken en duidelijke, beknopte context te bieden aan de chatbot.
Op systeemniveau implementeert het Zalo-team diverse oplossingen, zoals het suggereren van passende commando's en het inzetten van verschillende controlelagen, om de veiligheid van gebruikersinformatie te waarborgen.
Over het algemeen wordt Vietnam beschouwd als goed voorbereid op de wereldwijde AI-golf. Zalo is een van de eerste deelnemers aan deze transformatie en richt zich op het aanpakken van de uitdagingen op het gebied van kosten, kwaliteit en beveiliging bij de grootschalige implementatie van AI.
De felle chiprace
De explosieve groei van AI is het gevolg van de vooruitgang in hardware en chips. Dr. Pham Hy Hieu van OpenAI benadrukt dat de opkomst van ChatGPT een revolutie teweegbracht in chips, waardoor Nvidia in korte tijd snel kon groeien.
Toen ChatGPT voor het eerst werd gelanceerd, draaide de werking ervan bijna volledig op Nvidia-chips. Dit leidde tot een enorme toename in hardwareaankopen bij techreuzen zoals Anthropic en Meta.
Het spel is echter niet alleen voor Nvidia. Concurrenten zoals AMD en Google bieden ook optimale hardwareoplossingen voor ontwikkelaars van AI-modellen.
"De stroom van chips en aan chips gerelateerd kapitaal heeft ook invloed op de economische stromen, in ieder geval op de groei van de Amerikaanse economie."
Bovendien hebben bedrijven die AI willen ontwikkelen ook de ambitie om hun eigen chips te ontwikkelen, omdat de kosten voor de aanschaf van chips stijgen. Zelfs een kleine besparing is dus een enorm voordeel. Daarom wil elk bedrijf zelfvoorzienend zijn op het gebied van chipbronnen," voegde de heer Hieu eraan toe.
 |
Dr. Pham Hy Hieu, vertegenwoordiger van OpenAI. |
De markt voor AI-chips is momenteel verdeeld in twee hoofdcategorieën op basis van hun beoogde gebruik. De eerste categorie bestaat uit trainingschips, die in staat moeten zijn om grote matrixvermenigvuldigingen uit te voeren, een uniforme dimensionaliteit te hebben en een hoge bandbreedte om duizenden chips gelijktijdig aan te sluiten.
Het tweede type is de inferentiechip, die een bescheidener aantal verbindingen vereist (ongeveer 50-100 chips) en zich richt op kleine, onregelmatig gevormde matrixproblemen. Inferentiechips vereisen echter een goede optimalisatie van het energieverbruik voor een duurzame werking.
Terugkijkend op de ontwikkelingsgeschiedenis, waar de periode van 2019-2023 zich richtte op training en datacompressie voor GPT-modellen, verschuift de focus vanaf 2024 naar redeneermogelijkheden. Deze verschuiving leidt tot een vraag naar inferentiechips.
"Welke rol speelt Vietnam in de chipindustrie? Hoewel de chipindustrie een biljoenenindustrie is, hoeven we geen tientallen miljarden dollars te investeren om mee te doen. Vietnamezen kunnen op vele manieren bijdragen aan de ontwikkeling van AI-chips," aldus de heer Hieu.
 |
Inzichten van Dr. Pham Hy Hieu over hardware in AI-infrastructuur. |
Vertegenwoordigers van OpenAI stelden twee hoofdrichtingen voor. In plaats van zich te haasten om chips te produceren voor grootschalige taalmodellen, zou Vietnam zich kunnen richten op de ontwikkeling van energiezuinige chips voor auto's, smartphones of implanteerbare medische apparaten. Dit zijn marktsegmenten met een aanzienlijk groeipotentieel en lagere investeringskosten.
Ten tweede is er de integratie van hardware en software. Bijdragen zoals het Flash Attention 2-algoritme laten zien hoe een slimme combinatie van programmeren en hardware tot doorbraken kan leiden zonder dat daarvoor enorme kapitaalinvesteringen nodig zijn.
"De toekomst ligt in de handen van hen die kansen durven te zien, risico's durven te nemen en gevaren durven te trotseren," concludeerde de heer Hieu.
Uitmuntende teams op de Zalo AI Challenge 2025
Na de presentaties van de sprekers werden tijdens de Zalo AI Challenge 2025 veel praktische oplossingen voor de toepassing van AI gepresenteerd. De wedstrijd, die eind oktober van start ging, trok meer dan 1000 deelnemende teams.
Dit jaar is de Zalo AI Challenge verdeeld in twee categorieën: RoadBuddy (het gebruik van algoritmes om verkeersborden te herkennen) en AeroEyes (het ontwerpen van AI voor drones om objecten op de grond te herkennen). De winnende teams ontvangen een totale geldprijs van $12.000, plus cadeaus van sponsors.
Volgens de organisatoren waren de examenvragen van dit jaar allemaal praktijkgericht en lieten ze zien hoe AI buiten onderzoeksomgevingen ingezet kan worden om problemen uit de praktijk op te lossen.
In de RoadBuddy-uitdaging concentreerden de deelnemers zich op het verwerken van data van dashcams in auto's. Teams moesten videobeelden verwerken van 0 tot 15 seconden, opgenomen onder verschillende tijdsomstandigheden. De taak van het AI-model was om details zoals verkeersborden, verkeerslichten en rijstrookmarkeringen die in de video voorkwamen, nauwkeurig te identificeren.
    |
Het delen en uitreiken van prijzen voor de Zalo AI Challenge 2025. |
Met een dataset bestaande uit 1500 trainingsvoorbeelden, 500 openbare testvoorbeelden en 500 privé-testvoorbeelden werden de concurrerende teams beoordeeld op basis van twee criteria: nauwkeurigheid en reactietijd.
Volgens de beoordeling van de heer Nguyen Truong Son pasten de deelnemers geavanceerde technieken toe, zoals het Vision Language Model (VLM). Dit proces houdt in dat frames uit video's worden geëxtraheerd als invoergegevens, waarna deze worden gecombineerd met modellen zoals Qwen of YOLO om objecten te identificeren en een logische analyse te leveren.
In de einduitslag behaalde het CtelAI-team de eerste plaats met een nauwkeurigheidspercentage van 71,3%, gevolgd door BitterSweet met 70,5%.
Met als thema AeroEyes namen teams deel aan een kwalificatieronde voordat ze doorstroomden naar de finale. In de finale moesten de kandidaten modellen rechtstreeks op drones programmeren, vliegroutes bepalen en camera's besturen in realistische omstandigheden om objecten te detecteren.
Vanwege de moeilijkheidsgraad van de opdracht voldeed niet veel teams aan de eisen. Daarom introduceerden de organisatoren flexibel een aanvullend onderwerp. De deelnemende teams pasten hun modellen snel aan om aan de eisen te voldoen. Team AIO_C3A won uiteindelijk dankzij hun hoge efficiëntie. De tweede plaats werd gedeeld door de teams IUH_Alers_K16 en AEB.
Bron: https://znews.vn/ai-se-di-xa-den-dau-post1613033.html
Reactie (0)