Microsoft 'Tự Do' Khỏi OpenAI: Quyết Theo Đuổi Siêu Trí Tuệ Tự Thân! 🚀
Trong suốt ba năm qua, câu chuyện về trí tuệ nhân tạo của Microsoft dường như không thể tách rời khỏi OpenAI. Mối quan hệ đối tác này – được củng cố bằng khoản đầu tư lũy kế hơn 13 tỷ USD – đã mang lại cho Microsoft quyền truy cập sớm vào các mô hình AI tiên tiến nhất hành tinh, đưa các sản phẩm Copilot của họ vào dòng chính của doanh nghiệp và bổ sung hàng trăm tỷ đô la vào vốn hóa thị trường. Đối với thế giới bên ngoài, chiến lược AI của Microsoft chính là OpenAI.
Tuy nhiên, Mustafa Suleyman, Giám đốc điều hành Microsoft AI, muốn thay đổi quan niệm đó. Trong một cuộc phỏng vấn độc quyền với VentureBeat tại Microsoft Build 2026, ông tiết lộ rằng một thay đổi hợp đồng với OpenAI khoảng sáu tháng trước đã trao cho bộ phận của ông quyền hạn chính thức để theo đuổi thứ mà ông công khai gọi là "siêu trí tuệ" (superintelligence) – sử dụng chính các nhà nghiên cứu, quy trình dữ liệu và chip tùy chỉnh của Microsoft.
Ông Suleyman chia sẻ: > "Chúng tôi chỉ vừa được 'giải phóng' khỏi hợp đồng với OpenAI khoảng sáu tháng trước để chính thức theo đuổi siêu trí tuệ. Vì vậy, đây mới chỉ là những bước khởi đầu."
Bình luận này, được đưa ra một cách thẳng thắn phía sau hậu trường tại Trung tâm Fort Mason, là tín hiệu rõ ràng nhất về một bước ngoặt chiến lược đang diễn ra bên trong công ty đại chúng giá trị nhất thế giới. Microsoft không từ bỏ OpenAI, nhưng họ đang xây dựng một điều gì đó song song – và cuối cùng, một điều gì đó có thể hoàn toàn tự đứng vững.
Tham vọng AI mới: Dòng mô hình MAI "cây nhà lá vườn" 🏡
Bằng chứng rõ ràng nhất về sự thay đổi này đã đến ngay trong cùng ngày. Microsoft công bố một dòng gồm bảy mô hình AI mới được phát triển hoàn toàn nội bộ bởi Đội ngũ Siêu Trí tuệ AI của họ, bao gồm các khả năng suy luận, tạo mã, tạo ảnh, phiên âm và tổng hợp giọng nói. Các mô hình này – mang tên gia đình "MAI" – là phiên bản AI tự phát triển tham vọng nhất của Microsoft từ trước đến nay.
MAI-Thinking-1, mô hình chủ lực với 35 tỷ tham số hoạt động, là một mô hình suy luận mà Microsoft khẳng định ngang bằng với các mô hình hàng đầu cùng phân khúc về điểm chuẩn kỹ thuật phần mềm và thể hiện khả năng suy luận toán học tiên tiến. Suleyman nhấn mạnh nhiều lần một điểm: mô hình này được đào tạo từ đầu trên dữ liệu sạch, có giấy phép thương mại, không thông qua chắt lọc từ các mô hình tiên tiến của bên thứ ba – một sự đối lập trực tiếp (dù không nêu rõ) với thực tiễn phổ biến trong ngành là sử dụng đầu ra từ hệ thống của đối thủ để đào tạo các lựa chọn thay thế rẻ hơn.
Ông Suleyman viết trong một bài đăng trên blog đi kèm thông báo: > "Chúng tôi đào tạo các mô hình suy luận của mình từ đầu. Chúng tôi không chắt lọc từ các phòng thí nghiệm khác và không dựa vào dữ liệu không có giấy phép hoặc không rõ ràng."
Phần còn lại của dòng sản phẩm này bổ sung một danh mục đa phương thức được thiết kế để triển khai trong doanh nghiệp: * MAI-Code-1-Flash: mô hình mã hóa nhẹ, được xây dựng đặc biệt cho GitHub Copilot và VS Code. * MAI-Image-2.5: hỗ trợ cả chuyển văn bản thành ảnh và chỉnh sửa ảnh. * MAI-Transcribe-1.5: Microsoft tuyên bố đây là mô hình phiên âm chính xác nhất hiện có, hoạt động trên 43 ngôn ngữ. * MAI-Voice-2: hệ thống tạo giọng nói đa ngôn ngữ.
Tất cả các mô hình đều được triển khai thông qua Microsoft Foundry, cơ sở hạ tầng lưu trữ và triển khai mô hình của công ty. Lần đầu tiên, các nhà phát triển có thể tự tinh chỉnh trọng số mô hình thông qua các nền tảng bên thứ ba như OpenRouter, Fireworks và Baseten.
Tuy nhiên, Suleyman đã nói rõ trong cuộc phỏng vấn rằng bảy mô hình này chỉ là một bằng chứng khái niệm, không phải là một sản phẩm hoàn chỉnh. Dự án thực sự chính là phòng thí nghiệm đó.
Ông cho biết: > "Công việc của chúng tôi là đảm bảo rằng khi nhìn đến năm 2030 và xa hơn nữa, chúng tôi có khả năng không chỉ mua mô hình từ bên thứ ba, mà còn tự xây dựng những mô hình tiên tiến nhất, tốt nhất thế giới. Đó là một quá trình chuyển đổi dài."
"Được giải phóng" khỏi OpenAI nghĩa là gì? 🤔
Để hiểu ý của Suleyman về việc "được giải phóng", chúng ta cần nắm rõ cấu trúc hợp đồng bất thường đã chi phối nỗ lực AI của Microsoft trong nhiều năm.
Khi Microsoft đầu tư hàng tỷ USD vào OpenAI bắt đầu từ năm 2019, mối quan hệ đối tác đi kèm một thỏa thuận cụ thể: OpenAI sẽ xây dựng các mô hình tiên tiến, và Microsoft sẽ đóng vai trò là nhà cung cấp đám mây độc quyền, tích hợp các mô hình đó vào sản phẩm của mình và bán lại chúng qua Azure. Thỏa thuận này mang lại cho Microsoft đòn bẩy thương mại phi thường – quyền truy cập vào AI tiên tiến nhất thế giới mà không cần tự xây dựng – nhưng nó cũng tạo ra một sự phụ thuộc. Microsoft bị cấm rõ ràng theo đuổi nghiên cứu AGI (Trí tuệ Tổng quát Nhân tạo) của riêng mình, và thỏa thuận thậm chí còn giới hạn kích thước mô hình mà công ty có thể đào tạo, hạn chế họ xây dựng hệ thống vượt quá một ngưỡng tính toán nhất định được đo bằng FLOPS.
Thỏa thuận đó đã được chính thức đàm phán lại. Theo báo cáo của Fortune và Axios vào tháng 11, một thỏa thuận sửa đổi với OpenAI đã loại bỏ những hạn chế đó, mở đường cho Suleyman thành lập Đội ngũ Siêu Trí tuệ MAI và theo đuổi thứ mà ông gọi là "siêu trí tuệ nhân văn". Kết quả, theo lời Suleyman lúc bấy giờ, là một "môi trường tốt nhất của cả hai, nơi chúng tôi tự do theo đuổi siêu trí tuệ của riêng mình và cũng hợp tác chặt chẽ với họ."
Khi ông ngồi xuống phỏng vấn với VentureBeat tại Build 2026, khoảng sáu tháng đã trôi qua kể từ khi nỗ lực tự chủ này chính thức bắt đầu. Microsoft đã bắt đầu tung ra các mô hình nội bộ – bao gồm MAI-Image-2-Efficient, một mô hình tạo ảnh nhẹ hơn được phát hành vào tháng 4 – nhưng bảy mô hình MAI được công bố tại Build là bản phát hành tham vọng nhất của đội ngũ này cho đến nay: một bộ sản phẩm đa phương thức đầy đủ bao gồm suy luận, mã hóa, tạo ảnh, phiên âm và giọng nói.
Mặc dù vậy, Suleyman không xem sự thay đổi này là một rạn nứt với OpenAI. Ông mô tả vị thế hiện tại của Microsoft là sự dồi dào, không phải sự khan hiếm.
Ông nói: > "Không có nhu cầu cấp bách ngay lập tức phải lấp đầy một khoảng trống trong ba hoặc sáu tháng tới. Chúng tôi có OpenAI, chúng tôi có Anthropic, chúng tôi có hàng ngàn mô hình bên trong Foundry. Vì vậy, chúng tôi đã có một lượng lớn các lựa chọn sẵn có."
Cách trình bày này rất đáng chú ý. Nỗ lực của Microsoft trong việc phát triển các mô hình tiên tiến "cây nhà lá vườn" không phải xuất phát từ khủng hoảng trong mối quan hệ với OpenAI mà là từ một tính toán chiến lược: khi AI trở thành lớp công nghệ quan trọng nhất trong điện toán doanh nghiệp, công ty không thể phụ thuộc hoàn toàn vào các đối tác cho khả năng nền tảng. Suleyman khẳng định: "Trong năm năm tới, chúng tôi phải có khả năng tạo ra các mô hình quy mô tiên tiến, hiện đại nhất. Đó là sứ mệnh của chúng tôi."
Từ chatbot đến tác nhân AI tự hành: Bước tiến hóa mới 📈
Nếu bảy mô hình MAI thể hiện tham vọng về kỹ thuật, thì một khả năng mới mang tên Frontier Tuning lại đại diện cho logic thương mại. Được công bố cùng với các mô hình tại Build, Frontier Tuning cho phép khách hàng doanh nghiệp tùy chỉnh các mô hình MAI bằng dữ liệu độc quyền, quy trình làm việc và thuật ngữ chuyên ngành của riêng họ, tất cả trong một ranh giới tuân thủ an toàn. Hệ thống sử dụng môi trường học tăng cường – thứ mà Microsoft gọi là "phòng tập luyện cho AI" – cho phép các tác nhân học trực tiếp từ các nhiệm vụ thực tế tại nơi làm việc mà không ảnh hưởng đến hệ thống sản xuất.
Kết quả Microsoft chia sẻ rất ấn tượng. Một mô hình MAI được tinh chỉnh cho Excel được cho là có hiệu suất ngang bằng với GPT 5.4 trong khi hoạt động hiệu quả hơn gấp mười lần. Các doanh nghiệp áp dụng sớm cũng đang chứng kiến những lợi ích tương tự: khi được tinh chỉnh theo tiêu chuẩn khắt khe của một tổ chức giấu tên, mô hình MAI đạt tỷ lệ thắng cao nhất trong số các mô hình được thử nghiệm với chi phí chỉ bằng khoảng một phần mười.
Suleyman định hình Frontier Tuning là một phần của giai đoạn tiến hóa rộng lớn hơn – một bước chuyển từ trí thông minh sang hành động. Ông nói với VentureBeat: "Về cơ bản, chúng tôi đã vượt ra ngoài cuộc trò chuyện đơn thuần. Giờ đây, chúng tôi đang chuyển sang hành động."
Ông giới thiệu một khuôn khổ mới để suy nghĩ về sự tiến bộ này: sự chuyển dịch từ IQ (trí thông minh thực tế) sang EQ (trí thông minh cảm xúc, hay khả năng tuân thủ các hướng dẫn về giọng điệu và phong cách) đến thứ mà ông gọi là AQ – "Chỉ số Hành động" (Actions Quotient).
Trong lời kể của Suleyman, các tác nhân AI trong tương lai sẽ không chỉ trả lời câu hỏi. Chúng sẽ đăng nhập vào phần mềm doanh nghiệp, điều hướng các quy trình làm việc phức tạp đa ứng dụng và thực hiện các nhiệm vụ trên Excel, Word, Teams, Jira, Adobe InDesign và các hệ thống quản lý quan hệ khách hàng – giống như một nhân viên con người.
Ông nói: > "Bạn nên có khả năng xuất hiện vào ngày đầu tiên và gần như cấp quyền cho một tác nhân AI mới. Mô hình cần có khả năng di chuyển qua tất cả các môi trường khác nhau này, và đó thực sự là sức mạnh lớn của Microsoft."
Các thông báo tại Build 2026 đã thể hiện điều này bằng các sản phẩm cụ thể. Microsoft Scout, tác nhân "Autopilot" đầu tiên của công ty, hoạt động như một trợ lý nền luôn bật được xây dựng trên công nghệ mã nguồn mở OpenClaw. Nó chạy với danh tính được quản lý riêng bên trong Microsoft Entra, vì vậy các hành động của nó có thể được kiểm toán và truy nguyên. Windows 365 for Agents cung cấp cho các tác nhân AI máy tính đám mây được quản lý riêng của chúng, cho phép chúng tương tác trực tiếp với các ứng dụng và trình duyệt trong môi trường doanh nghiệp. Và nền tảng Foundry đã nhận được các bản cập nhật lớn – bao gồm các tác nhân được lưu trữ với thời gian khởi động lạnh dưới 100 mili giây, một Khung tác nhân Microsoft mới và khả năng xuất bản một cú nhấp chuột lên Teams và Microsoft 365 Copilot.
Dữ liệu doanh nghiệp – biên giới đào tạo AI tiếp theo 🏢
Suleyman cũng giải thích lý do ông tin rằng vị thế của Microsoft có khả năng phòng thủ độc đáo – và lập luận này ít liên quan đến kiến trúc mô hình hơn là nơi công việc thực sự diễn ra.
Ông nói, đề cập đến cuộc chạy đua ban đầu của ngành để thu thập dữ liệu web mở: "Chúng tôi đã thu thập tất cả các nguồn dữ liệu đào tạo rõ ràng." "Trong giai đoạn tiếp theo, chúng tôi thực sự muốn có thể cung cấp các tác nhân này cho các công ty để đào tạo về các tác vụ cụ thể của họ với dữ liệu mà họ có trong các quy trình làm việc lớn của riêng họ."
Chiến lược này tinh tế nhưng có tầm quan trọng. Làn sóng AI tạo sinh đầu tiên được đào tạo trên văn bản công khai – sách, trang web, bài đăng Reddit, kho mã. Dữ liệu đó hiện đã cạn kiệt phần lớn, và việc sử dụng nó ngày càng bị tranh chấp tại tòa án.
Suleyman lập luận, làn sóng tiếp theo sẽ được đào tạo trên dữ liệu chuyên biệt của doanh nghiệp: các quy trình làm việc nội bộ, dấu vết quyết định và kiến thức thể chế xác định cách các tổ chức thực sự hoạt động. Microsoft, phục vụ 493 trong số các công ty Fortune 500 thông qua Azure theo Suleyman, đã được tích hợp sâu vào các quy trình làm việc đó thông qua Microsoft 365, Teams, Dynamics 365 và hệ sinh thái Azure rộng lớn hơn. Frontier Tuning là cơ chế chuyển đổi lợi thế vị trí đó thành hiệu suất mô hình.
Ông Suleyman nhận định: > "Mọi người đánh giá thấp rằng đó sẽ là lĩnh vực tiếp theo."
Danh sách các đối tác sớm cho Frontier Tuning phản ánh tham vọng này: * Mayo Clinic: nơi Microsoft đang đồng sáng tạo một mô hình AI tiên tiến cho chăm sóc sức khỏe sử dụng dữ liệu lâm sàng đã được ẩn danh. * EY: đang tinh chỉnh một tác nhân tư vấn thuế để triển khai cho 75.000 chuyên gia trên toàn cầu. * Land O'Lakes: nơi Frontier Tuning đã mang lại "những cải thiện đáng kể về đầu ra có căn cứ và tuân thủ phong cách" theo lời nhà khoa học phát triển sản phẩm của công ty. * Pearson: sử dụng các mô hình đã tinh chỉnh để cung cấp phản hồi phù hợp với khoa học học tập trong sản phẩm Communication Coach của họ.
Mối quan hệ đối tác với Mayo Clinic có lẽ là quan trọng nhất. Microsoft và Mayo Clinic đang hợp tác để xây dựng một mô hình tiên tiến chuyên biệt về chăm sóc sức khỏe kết hợp chuyên môn lâm sàng và dữ liệu bệnh nhân dài hạn của Mayo với khả năng AI của Microsoft. Mô hình này sẽ thuộc sở hữu của Mayo Clinic và được triển khai đầu tiên trong môi trường riêng của Mayo trước khi được cung cấp cho các tổ chức khác thông qua Foundry.
Chip AI tùy chỉnh và ưu thế tính toán khổng lồ của Microsoft ⚡
Tất cả những điều này sẽ không thể thực hiện được nếu thiếu một cơ sở hạ tầng tính toán quy mô công nghiệp. Suleyman đã thẳng thắn một cách bất thường về kinh tế phần cứng làm nền tảng cho chiến lược của Microsoft.
Ông cho biết: > "Chúng tôi là người mua GPU lớn nhất hành tinh. Chúng tôi là người mua GB200 và GB300 lớn nhất thế giới."
Microsoft sẽ tiếp tục mua bộ tăng tốc của Nvidia "trong nhiều, nhiều năm tới," Suleyman nói. Nhưng công ty đồng thời đang xây dựng chip tùy chỉnh của riêng mình. Maia 200, bộ tăng tốc AI thế hệ thứ hai của Microsoft, đã đang hoạt động trong các trung tâm dữ liệu ở Iowa và Arizona, với kế hoạch triển khai tại Ý, Úc và Hàn Quốc. Theo Microsoft, Maia 200 mang lại hiệu suất tokens-per-dollar-per-watt tốt nhất trong đội ngũ của công ty.
Suleyman nhấn mạnh thêm về khía cạnh kinh tế trong cuộc phỏng vấn: Maia 200 hiệu quả chi phí hơn 30% so với GB200 của Nvidia. Và khi Microsoft cùng tối ưu hóa các mô hình MAI của riêng mình để chạy tự nhiên trên chip Maia, công ty thấy hiệu suất trên mỗi watt tăng thêm 1,4 lần. Ông nói: "Trong những năm tới, việc xây dựng trên các mô hình MAI với Maia 200 và Maia 300 bên trong Azure sẽ rẻ hơn."
Tuyên bố đó – nếu được duy trì ở quy mô lớn – có ý nghĩa sâu sắc đối với bối cảnh cạnh tranh. Nó có nghĩa là Microsoft không chỉ đơn thuần mua đường đến sự thống trị AI thông qua Nvidia; họ đang xây dựng một ngăn xếp tích hợp theo chiều dọc trong đó các mô hình của chính họ, chạy trên chip của chính họ, bên trong đám mây của chính họ, được tinh chỉnh trên dữ liệu của chính khách hàng, có thể mang lại các đặc tính hiệu suất và chi phí mà không đối thủ nào có thể sao chép.
Phá bỏ quan niệm mô hình AI đang trở thành hàng hóa 💎
Suleyman cũng mạnh mẽ bác bỏ một trong những quan điểm phổ biến nhất ở Thung lũng Silicon: rằng các mô hình AI đang nhanh chóng trở thành hàng hóa (commoditize).
Ông nói: > "Nhiều người nói rằng các mô hình đang trở thành hàng hóa. Tôi không nghĩ điều đó đúng."
Lập luận của ông xoay quanh điều mà ông gọi là "token chất lượng" (quality tokens) – giả thuyết cho rằng thành phần, lựa chọn, cấp phép và loại bỏ trùng lặp của dữ liệu đào tạo quan trọng ít nhất bằng quy mô thô. Các mô hình MAI mới của Microsoft, ông nói, được đào tạo trên một hỗn hợp tiền đào tạo bao gồm khoảng 50% mã chất lượng cao, phần còn lại được lấy từ các nguồn có giấy phép thương mại và được tuyển chọn cẩn thận.
Kết quả, ông lập luận, là một "dòng dõi" mô hình khác biệt được tối ưu hóa cho mã hóa, suy luận và hành vi tác nhân – về cơ bản khác với các mô hình được tối ưu hóa cho trò chuyện người dùng, nội dung văn hóa hoặc phạm vi đa ngôn ngữ.
Ông cho biết: > "Chúng ta sẽ thấy những dòng dõi rất khác biệt phản ánh các mục tiêu đào tạo khác nhau của các công ty khác nhau. Token chất lượng quan trọng hơn chỉ là quy mô thô bạo."
Đây là một lập luận chiến lược quan trọng mà Microsoft cần đưa ra. Nếu các mô hình là hàng hóa – nếu bất kỳ phòng thí nghiệm nào cũng có thể sánh kịp với mô hình tiên tiến trong vòng vài tháng bằng cách sử dụng tính toán rẻ hơn và dữ liệu đào tạo chắt lọc – thì lớp mô hình sẽ trở thành một cuộc chạy đua xuống đáy, và hàng tỷ đô la đầu tư tính toán của Microsoft sẽ không mang lại lợi thế bền vững. Nhưng nếu chất lượng mô hình là một chức năng của kỷ luật dữ liệu, chiều sâu nghiên cứu và sự kiên nhẫn của tổ chức, thì cách tiếp cận xây dựng phòng thí nghiệm mà Suleyman đang theo đuổi sẽ trở thành một rào cản cạnh tranh thực sự.
Ông đã sử dụng một phép ẩn dụ cụ thể để mô tả cách tiếp cận đó, được mượn từ lý thuyết tối ưu hóa: "cỗ máy leo đồi" (hill-climbing machine). Cụm từ này mô tả một hệ thống liên tục cải thiện – hết chu kỳ này đến chu kỳ khác – bằng cách áp dụng nhiều tính toán hơn, dữ liệu tốt hơn và đánh giá sắc bén hơn. "Mục tiêu ở đây là xây dựng thứ mà chúng tôi coi là một cỗ máy leo đồi," ông viết trong bài đăng trên blog của mình. "Một tổ chức có thể liên tục cải thiện, hết chu kỳ này đến chu kỳ khác." Phép ẩn dụ này cho thấy rõ đây là một quá trình, không phải là một đích đến. Suleyman không hứa rằng Microsoft sẽ xây dựng mô hình tốt nhất thế giới vào quý tới. Ông lập luận rằng Microsoft đang xây dựng hệ thống – văn hóa nghiên cứu, quy trình dữ liệu, tối ưu hóa đồng bộ chip, cơ sở hạ tầng đánh giá – sẽ tạo ra các mô hình tốt hơn theo thời gian.
Kế hoạch 5 năm: Tự chủ và mục tiêu siêu trí tuệ nhân văn ✨
Bức tranh chiến lược hiện ra từ những bình luận của Suleyman – và từ toàn bộ các thông báo tại Build 2026 – là về một công ty đang chuẩn bị cho một tương lai mà khả năng AI không còn được thuê từ đối tác mà được tạo ra nội bộ, ở quy mô lớn, trên mọi lớp của ngăn xếp công nghệ.
Microsoft vẫn cần OpenAI. Mối quan hệ đối tác tiếp tục cung cấp năng lượng cho Copilot, Azure AI services, và cơ sở hạ tầng của ChatGPT. Suleyman thừa nhận điều này, mô tả danh mục các nhà cung cấp mô hình của Microsoft là một nguồn sức mạnh, chứ không phải một vấn đề cần giải quyết.
Nhưng hướng đi là không thể nhầm lẫn. Với các mô hình tiên phong của riêng mình, chip tùy chỉnh của riêng mình, môi trường học tăng cường riêng để tinh chỉnh doanh nghiệp và cơ sở hạ tầng tác nhân tự hành riêng, Microsoft đang xây dựng một con đường song song – một con đường mà, đến năm 2030, có thể biến công ty thành một phòng thí nghiệm AI tiên phong hoàn toàn tự chủ được nhúng vào nền tảng phần mềm doanh nghiệp lớn nhất thế giới.
Ông Suleyman viết trong bài đăng trên blog của mình: > "Mục tiêu cuối cùng của chúng tôi là cái mà chúng tôi gọi là Siêu Trí tuệ Nhân văn (Humanist Superintelligence). Điều đó có nghĩa là các hệ thống AI tiên tiến được thiết kế để phục vụ con người và tổ chức, chứ không phải thay thế họ."
Liệu mục tiêu đó có khả thi – hay thậm chí có thể định nghĩa rõ ràng – vẫn là một trong những câu hỏi mở lớn trong công nghệ. Và Suleyman bày tỏ sự tự tin hơn là thận trọng khi được hỏi về quỹ đạo tiến bộ. Ông nói: "Tôi thực sự nghĩ rằng chúng ta đang ở đỉnh của tảng băng trôi. Các mô hình mạnh mẽ hơn nhiều so với những gì chúng ta biết cách khai thác trí thông minh từ chúng."
Nhưng sự tự tin và việc thực thi là hai điều khác nhau. Xây dựng một phòng thí nghiệm tiên phong không phải là một thông báo; đó là một cam kết kéo dài hàng thập kỷ đòi hỏi phải giữ chân các nhà nghiên cứu ưu tú, duy trì sự nghiêm ngặt khoa học dưới áp lực thương mại và tạo ra kết quả xứng đáng với khoản chi tiêu khổng lồ.
Google đã học được điều này với DeepMind – mà chính Suleyman đã đồng sáng lập vào năm 2010, trước khi gia nhập Microsoft – và ngay cả phòng thí nghiệm đó, được coi là một trong những phòng thí nghiệm tốt nhất thế giới, cũng đã mất nhiều năm để điều hướng sự căng thẳng giữa nghiên cứu thuần túy và phân phối sản phẩm.
Suleyman dường như nhận thức được mâu thuẫn này. Ông nói: > "Nếu bạn vội vàng, bạn sẽ làm hỏng nó."
Nhãn dán trên máy tính xách tay của ông ghi: "Kiên nhẫn và khẩn trương." Đó là một nghịch lý mà Microsoft hiện có năm năm – và vài trăm tỷ đô la – để giải quyết.