Впервые проведенный в 2017 году, саммит Zalo AI Summit — это мероприятие, объединяющее известных экспертов в области искусственного интеллекта. Под девизом «Вьетнам в эпоху ИИ-интеллектуализации» Zalo AI Summit 2025 представит решения для применения ИИ в повседневной жизни, спрогнозирует тенденции в области ИИ и продемонстрирует достижения Zalo в приближении ИИ к пользователям.
В своем вступительном слове г-н Нгуен Минь Ту, директор по технологиям компании Zalo, заявил, что эра искусственного интеллекта начала формироваться в 2018-2019 годах с появлением первых моделей-трансформеров. Однако только с появлением GPT-3.5 и ChatGPT в 2022 году эти языковые модели достигли высокого качества и стали доступны более широкой аудитории.
«Именно тогда началась эра искусственного интеллекта, когда люди стали использовать ChatGPT», — подчеркнул г-н Ту.
Позитивный сигнал для Вьетнама
По мере того, как такие компании, как Google, Anthropic и DeepSeek, постоянно совершенствуют технологии моделирования больших объемов данных (LLM), рынок ИИ переживает переломный момент, получивший название агентного ИИ.
В отличие от традиционного ИИ, способного решать только отдельные задачи, агентный ИИ представляет собой автономную систему, которая может объединять множество агентов для решения сложных проблем.
«Искусственный интеллект, управляемый агентами, функционирует подобно нашим сотрудникам. Он может анализировать, рассуждать, выполнять задачи и составлять отчеты на основе наших команд», — добавил г-н Ту.
Во Вьетнаме Zalo — одна из компаний, которая интегрирует множество функций искусственного интеллекта для обслуживания пользователей. К 2025 году ожидается, что число пользователей этих сервисов превысит 17 миллионов, что составляет рост более чем на 200%. Более 7,5 миллионов человек используют функцию диктовки (преобразование речи в текст).
«Эта функция изменила подход многих пользователей к использованию Zalo. Вместо ввода текста, использование голосового ввода стало намного быстрее и удобнее», — подчеркнул г-н Ту.
Функция перевода сообщений с вьетнамского на английский также привлекла большое количество пользователей. Г-н Ту сообщил, что функция перевода звонков в Zalo в режиме реального времени будет добавлена в ближайшее время.
 |
Г-н Нгуен Минь Ту, технический директор Zalo. |
Помимо обслуживания конечных пользователей, искусственный интеллект также поддерживает операционную деятельность Zalo. Компания разработала чат-бота для обслуживания клиентов, который помогает решить проблему масштабирования в пиковые периоды, когда сложно нанять дополнительный персонал.
После 3 месяцев внедрения система чат-ботов в Zalo достигла уровня отклика в 90%, что выше, чем у людей. Лишь в 2-3% случаев требовалась помощь человека со стороны чат-бота.
Представитель Zalo признал, что при внутреннем применении ИИ все еще существуют некоторые проблемы, связанные с конфиденциальностью и безопасностью. Именно поэтому платформа выбирает гибкий подход, используя собственную разработанную модель для обработки конфиденциальных данных и внешние чат-боты для обработки менее конфиденциальных данных.
Г-н Ту также упомянул Zalo AI Challenge 2025, конкурс по разработке решений на основе искусственного интеллекта для повседневной жизни. Помимо молодежи и студентов, в этом году в конкурсе приняли участие несколько старшеклассников, некоторые из которых даже вошли в пятерку лучших.
«Это свидетельствует о том, что ИИ проник во все сферы общества, распространившись даже на школы, где дети знакомятся с ИИ в очень раннем возрасте. Это позитивный знак для Вьетнама в эпоху «трансформации с помощью ИИ», — подчеркнул представитель компании Zalo.
Волна агентов искусственного интеллекта
На первом заседании доцент Куан Тхань Тхо из Технологического университета Хошимина поднял вопрос о том, как мультимодальный ИИ изменит мир . Он утверждал, что LLM достиг своего завершающего цикла, и технологическая тенденция постепенно смещается в сторону многоагентных систем (МАС).
Доцент доктор согласился с г-ном Ту относительно важного этапа развития LLM с внедрением GPT-3.5, заявив, что общая цель чат-ботов — максимально точно имитировать человека. Концепция агентов искусственного интеллекта существовала и раньше, но по-настоящему расцвела только в рамках LLM.
«Agent — это довольно классическая архитектура, и в сочетании с LLM она обеспечивает возможность взаимодействия между моделями», — сказал г-н То. Ключевые слова «AI Agents» и «Agentic AI» также входят в число самых популярных поисковых запросов в Google Trends с конца 2024 года по настоящее время.
 |
Доцент д-р Куан Тхань Тхо, заведующий кафедрой компьютерных наук и инженерии, Технологический университет Хошимина. |
Доцент объяснил, что агентный ИИ — это просто система, состоящая из множества агентов, работающих вместе. Получив команду от пользователя, агенты разбивают запрос на части, назначают задачи, выбирают подходящие инструменты и выполняют их шаг за шагом, достигая большей эффективности по сравнению с одной моделью.
Г-н То также представил некоторые практические применения многоагентных систем в отечественном бизнесе. В частности, агенты на основе ИИ могут одновременно обрабатывать PDF-файлы, изображения и документы, повышая эффективность на 40-60%. В страховом секторе эта технология помогает компании автоматизировать 20-40% своей рабочей нагрузки.
Кроме того, агенты ИИ способны собирать информацию в режиме реального времени, что помогает мгновенно определять рыночные цены. Как отметил доцент [Имя], в своей работе система агентов ИИ выступает в роли интеллектуального помощника, способного отвечать на вопросы родителей и учеников, касающиеся школьной жизни. В образовании агенты ИИ помогают создавать персонализированные модели обучения, адаптированные к индивидуальному пути каждого ученика.
 |
Саммит Zalo AI 2025 привлек большое количество участников, заинтересованных в области искусственного интеллекта. |
В целом, преимущество многоагентных систем заключается в их способности параллельно решать множество сложных задач. Благодаря процессу рассуждений агенты могут обрабатывать информацию независимо, учиться друг у друга и у пользователя, чтобы уменьшить количество ошибок и получать точные и персонализированные результаты.
Современные архитектуры агентов часто предоставляются в виде инструментов и платформ с удобным пользовательским интерфейсом, что делает их более доступными для широкой публики.
Исходя из этих преимуществ, г-н То подчеркнул важность применения технологий и корректировки внутренних рабочих процессов в компаниях. По словам доцента, в контексте стремительного инновационного тренда, наблюдаемого во всем мире, это волна, которой предприятиям необходимо уделять особое внимание.
Что будет после агентного ИИ?
В последнее время человекоподобные роботы стали трендом, привлекающим внимание в мире технологий. Это также наиболее распространенное применение физического искусственного интеллекта.
Делясь своими мыслями по этой теме, доктор Тран Минь Куан, старший разработчик-технолог Nvidia Vietnam, подчеркнул, что физический ИИ является наиболее передовым направлением в трендах ИИ, следующим за эрой генеративного ИИ или агентного ИИ.
«Эти модели ИИ способны получать команды или входные данные, а затем выполнять определенные действия, которые влияют на двигатели или управляющие компоненты роботов, таких как роботизированные манипуляторы, беспилотные транспортные средства, заводы и т. д.», — поделился г-н Куан, давая обзор физического ИИ.
 |
Доктор Тран Минь Куан из Nvidia поделился своими соображениями о тенденциях в области физического искусственного интеллекта. |
По словам представителей Nvidia, физический ИИ в будущем может стать триллионной индустрией. Потенциал применения физического ИИ огромен, учитывая, что нынешняя глобальная аппаратная инфраструктура включает в себя около 2 миллиардов промышленных камер, 10 миллионов заводов, 200 000 складов и 1,5 миллиарда транспортных средств, не говоря уже о миллиардах человекоподобных роботов, которые могут быть развернуты в будущем.
«Если бы каждое устройство было оснащено «мозгом» на основе искусственного интеллекта для обработки текущей рабочей нагрузки, то масштабы выполняемых задач могли бы быть значительно больше, чем сегодня», — добавил г-н Куан.
Необходимость в физическом искусственном интеллекте обусловлена нехваткой персонала во многих отраслях. Высококвалифицированная работа в суровых условиях, например, сварка в замкнутых, темных помещениях, оказывается сложной для человека.
Сегодня роботы представляют собой решение, позволяющее сбалансировать затраты на персонал и эксплуатационные расходы. Затраты можно оптимизировать, поскольку роботы теперь способны самостоятельно обучаться новым задачам, а не просто выполнять монотонную работу.
«Именно поэтому „момент славы“ ChatGPT для робототехники может наступить в этом или следующем году», — подчеркнул г-н Куан.
 |
Физический ИИ считается следующим шагом после генеративного ИИ и агентного ИИ. |
Для реализации этой концепции представители Nvidia предложили модель из трех компьютеров, соответствующих трем ключевым этапам развития физического искусственного интеллекта.
Таким образом, первый этап сосредоточен на создании основы на сервере. После обучения модель можно поместить в среду моделирования, чтобы изучить причинно-следственные связи, что поможет модели лучше адаптироваться к реальному миру.
Моделирование помогает роботам точно распознавать объекты и способы взаимодействия с ними. Что еще важнее, моделирование позволяет нескольким роботам работать одновременно, тестируя сценарии столкновений без затрат на реальное оборудование. Наконец, оно обеспечивает прямое развертывание на оборудовании.
Проблема внедрения ИИ в больших масштабах.
Процесс «искусственной информатизации», подразумевающий интеграцию технологий в повседневную деятельность для повышения эффективности и поддержки принятия решений, ускоряется во всем мире.
По словам доктора Чау Тхань Дыка, директора по исследованиям в Zalo AI, темпы развития ИИ во Вьетнаме обусловлены многими факторами, наиболее важными из которых являются разработка моделей ИИ, быстрое совершенствование аппаратной и информационной инфраструктуры, а также процесс цифровой трансформации.
Вьетнам считается одной из стран со значительным потенциалом для развития искусственного интеллекта, о чем свидетельствуют программы привлечения талантов, создание технологического сообщества и государственная поддержка. Кроме того, вьетнамские граждане, по оценкам, обладают высоким уровнем готовности к цифровой трансформации.
 |
Доктор Чау Тхань Дык, директор по исследованиям в Zalo AI. |
В рамках этой трансформации компания Zalo запустила множество функций, связанных с искусственным интеллектом, таких как виртуальный помощник Kiki. Компания стремится разрабатывать инструменты, повышающие эффективность работы и особенно простые в использовании для всех. Инструменты Zalo поддерживают все аспекты работы: от кодирования, программирования и исследований до повседневных задач, таких как общение, перевод и поиск изображений.
Однако эксперты считают, что это только начало, и в процессе трансформации с помощью ИИ еще много трудностей. Доктор Нгуен Чыонг Сон, директор по науке в Zalo AI, заявил, что трудности связаны с безопасностью, проблемами стоимости и высокими требованиями пользователей. Это создает трудности не только для Zalo, но и для пользователей и бизнеса.
Первая трудность заключается в выборе модели ИИ, которая обеспечит определенный уровень автономности. Модели сторонних разработчиков часто предлагают лучшие показатели производительности и качества результатов, в то время как внутренние модели имеют преимущество в плане контроля над информацией, но ограничены с точки зрения стабильности и эффективности.
    |
Информация предоставлена представителями Zalo AI. |
Кроме того, большинство современных моделей имеют общие недостатки, такие как неполная точность и непоследовательный результат. Многие чат-боты обладают ограниченными возможностями понимания и обработки вьетнамского языка, не удовлетворяя специфическим требованиям или контекстам.
Для решения этой проблемы эксперты Zalo предложили несколько решений, таких как применение передовых технологий разработки моделей и объединение надежных источников данных в процессе обучения чат-бота. Одновременно команда разработчиков постоянно оценивала модель с помощью внутренних тестов.
Ещё одна проблема заключается в балансе между стоимостью, производительностью и безопасностью. По словам доктора Нгуена Чыонг Сона, использование небольшой модели для обработки сложных запросов может увеличить время обработки и эксплуатационные расходы, и наоборот.
 |
Доктор Нгуен Труонг Сон, директор по науке Zalo AI. |
Он утверждал, что оптимизация может начинаться прямо на этапе ввода команды. Пользователи могут снизить затраты на токены, ограничив ненужную длину и предоставив чат-боту четкий и лаконичный контекст.
На системном уровне команда Zalo внедряет различные решения, такие как предложение соответствующих команд и развертывание многоуровневого контроля для обеспечения безопасности и защиты информации пользователей.
В целом, Вьетнам считается хорошо подготовленным к глобальной волне ИИ. Zalo — один из первых участников этой трансформации, сосредоточившийся на решении проблем стоимости, качества и безопасности при крупномасштабном внедрении ИИ.
Жесткая гонка чипов
Взрывной рост искусственного интеллекта является результатом достижений в области аппаратного обеспечения или микросхем. Доктор Фам Хай Хиеу из OpenAI подчеркивает, что появление ChatGPT произвело революцию в разработке микросхем, позволив Nvidia быстро развиваться за короткий период времени.
Когда ChatGPT только запустился, его работа почти полностью зависела от чипов Nvidia. Это привело к резкому увеличению закупок оборудования такими технологическими гигантами, как Anthropic и Meta.
Однако эта игра предназначена не только для Nvidia. Конкуренты, такие как AMD и Google, также предлагают оптимальные аппаратные решения для разработчиков, занимающихся моделированием ИИ.
«Поток микросхем и связанного с ними капитала также влияет на экономические потоки, по крайней мере, на рост экономики США».
Кроме того, компании, стремящиеся к развитию ИИ, также стремятся разрабатывать собственные чипы, поскольку стоимость их приобретения растет, поэтому даже небольшая экономия приносит огромную выгоду. Именно поэтому каждая компания хочет быть самодостаточной в плане ресурсов для производства чипов», — добавил г-н Хиеу.
 |
Доктор Фам Хи Хьеу, представитель OpenAI. |
В настоящее время рынок чипов для искусственного интеллекта делится на две основные категории в зависимости от их предназначения. Первая категория — это обучающие чипы, которые должны обладать способностью выполнять умножение больших матриц, иметь равномерную размерность и высокую пропускную способность для одновременного подключения тысяч чипов.
Второй тип — это микросхемы для вывода информации, которые требуют меньшего количества соединений (около 50-100 микросхем) и ориентированы на решение небольших матричных задач неправильной формы. Однако для устойчивой работы микросхемам для вывода информации необходима хорошая оптимизация энергопотребления.
Оглядываясь на историю развития, если в период с 2019 по 2023 год основное внимание уделялось обучению и сжатию данных для моделей GPT, то с 2024 года акцент смещается на возможности логического мышления. Этот сдвиг приводит к росту спроса на микросхемы для выполнения логического вывода.
«Какую роль играет Вьетнам в производстве микросхем? Хотя индустрия микросхем — это триллионная отрасль, нам не нужны десятки миллиардов долларов, чтобы в ней участвовать. Вьетнамцы могут внести свой вклад в развитие рынка микросхем для искусственного интеллекта многими способами», — поделился г-н Хиеу.
 |
Мнения доктора Фам Хай Хиеу об аппаратном обеспечении в инфраструктуре искусственного интеллекта. |
Представители OpenAI предложили два основных направления. Вместо того чтобы спешить с производством чипов для крупномасштабных языковых моделей, Вьетнам мог бы сосредоточиться на разработке маломощных чипов для автомобилей, смартфонов или имплантируемых медицинских устройств. Это сегменты рынка со значительным потенциалом роста и более низкими инвестиционными затратами.
Во-вторых, это интеграция аппаратного и программного обеспечения. Такие разработки, как алгоритм Flash Attention 2, демонстрируют, как грамотное сочетание программирования и аппаратного обеспечения может привести к прорывам без необходимости масштабных капиталовложений.
«Будущее в руках тех, кто осмеливается видеть возможности, осмеливается рисковать и осмеливается противостоять опасностям», — заключил г-н Хиеу.
Лучшие команды на конкурсе Zalo AI Challenge 2025
После выступлений докладчиков на конкурсе Zalo AI Challenge 2025 было представлено множество практических решений для применения ИИ. Конкурс, стартовавший в конце октября, привлек более 1000 команд-участниц.
В этом году конкурс Zalo AI Challenge разделен на две категории: RoadBuddy (использование алгоритмов для распознавания дорожных знаков) и AeroEyes (разработка ИИ для дронов, способных распознавать наземные объекты). Команды-победители получат денежный приз в размере 12 000 долларов США, а также подарки от спонсоров.
По словам организаторов, в этом году все вопросы экзамена носили практический характер, демонстрируя потенциал ИИ за пределами исследовательских сред для решения реальных задач.
В соревновании RoadBuddy участники сосредоточились на обработке данных с автомобильных видеорегистраторов. Командам нужно было обрабатывать видеоданные длительностью от 0 до 15 секунд, записанные в различных временных условиях. Задача модели искусственного интеллекта заключалась в точном определении таких деталей, как дорожные знаки, светофоры и разметка полос движения, которые появлялись на видео.
    |
Распределение и вручение призов в рамках конкурса Zalo AI Challenge 2025. |
Используя набор данных, включающий 1500 обучающих выборок, 500 общедоступных тестовых выборок и 500 частных тестовых выборок, команды-участницы оценивались по двум критериям: точность и время отклика.
По оценке г-на Нгуена Чыонг Сона, участники конкурса применили передовые методы, такие как модель визуального языка (VLM). Общий процесс включает в себя извлечение кадров из видео в качестве входных данных, а затем их объединение с моделями, такими как Qwen или YOLO, для идентификации объектов и проведения логического анализа.
В итоговых результатах первое место заняла команда CtelAI с точностью 71,3%, за ней следует команда BitterSweet с 70,5%.
В рамках темы AeroEyes команды прошли отборочный раунд, после которого вышли в финал. В финале участникам предстояло запрограммировать модели непосредственно на дронах, установить траектории полета и управлять камерами в реальных условиях для обнаружения объектов.
Из-за сложности задания количество команд, отвечающих требованиям, было небольшим, поэтому организаторы гибко ввели дополнительную тему. Соревнующиеся команды быстро адаптировали свои модели к требованиям. В результате команда AIO_C3A одержала победу благодаря своей наивысшей эффективности. Второе место разделили команды IUH_Alers_K16 и AEB.
Источник: https://znews.vn/ai-se-di-xa-den-dau-post1613033.html
Комментарий (0)