40 triệu USD rót vào Trajectory, Sequoia Capital tham gia đầu tư

Trajectory, startup hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI), vừa huy động thành công 40 triệu USD (khoảng 567 tỷ won), qua đó được định giá 300 triệu USD (khoảng 4.251 tỷ won) sau vòng gọi vốn.

Trajectory công bố thông tin gọi vốn vào ngày 11. Sequoia Capital là một trong những nhà đầu tư tham gia vòng này, tuy nhiên vòng gọi vốn cụ thể và danh sách nhà đầu tư khác chưa được công bố, The Information đưa tin.

Trajectory do các nhà nghiên cứu từng làm việc tại Google (GOOGL), Apple (AAPL) và nhiều công ty công nghệ khác sáng lập. Startup này tập trung điều chỉnh các mô hình AI mã nguồn mở theo nhu cầu vận hành của doanh nghiệp, đồng thời cải tiến “agent harness” — hệ thống công cụ phần mềm giúp AI agent hoạt động.

Agent harness được hiểu là hệ thống thực thi giúp mô hình AI gọi các công cụ bên ngoài và thực hiện tác vụ. Ngoài hiệu năng của bản thân mô hình, đây còn là phần mềm nền tảng quản lý toàn bộ quy trình xử lý, kết nối công cụ và kết quả thực thi.

Khác với chatbot chỉ trả lời câu hỏi đơn thuần, AI agent là hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện nhiều bước tác vụ để đạt mục tiêu đề ra. Một hướng phát triển liên quan là quản lý mục tiêu và trạng thái tác vụ xuyên suốt nhiều phiên làm việc bằng một lớp riêng biệt, hiện cũng đang được nghiên cứu.

Trajectory chỉ ra ba thách thức chính mà doanh nghiệp gặp phải khi triển khai AI agent, gồm △tối ưu hiệu năng mô hình △độ tin cậy khi thực thi tác vụ △khả năng thích ứng với môi trường vận hành riêng của từng doanh nghiệp. Startup này cung cấp đồng thời mô hình phù hợp cho từng nghiệp vụ cụ thể lẫn nền tảng thực thi đi kèm.

Chi phí sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn đóng ngày càng tăng khiến nhu cầu tinh chỉnh hoặc điều chỉnh mô hình mã nguồn mở cho phù hợp với nghiệp vụ của doanh nghiệp cũng tăng theo. Tinh chỉnh (fine-tuning), hiểu đơn giản, là quá trình huấn luyện bổ sung một mô hình có sẵn theo dữ liệu và mục đích cụ thể.

Mô hình mã nguồn mở giúp doanh nghiệp linh hoạt điều chỉnh theo mục đích sử dụng, nhưng để đưa vào vận hành thực tế, doanh nghiệp còn cần xây dựng thêm hệ thống thực thi đi kèm. Nguyên nhân là quá trình gọi công cụ và thực hiện tác vụ luôn đi kèm bài toán đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy của kết quả.

Phạm vi hoạt động của AI agent càng mở rộng, công nghệ kiểm soát quyền truy cập và giao tiếp với bên ngoài càng trở nên quan trọng. Trước đó, Brex từng công bố một proxy mã nguồn mở cho phép cấp quyền hoặc chặn các yêu cầu HTTP, HTTPS mà AI agent gửi ra bên ngoài.

Vòng gọi vốn lần này cho thấy dòng vốn không chỉ chảy vào việc phát triển mô hình AI, mà còn hướng tới phần mềm nền tảng giúp doanh nghiệp điều chỉnh mô hình và hỗ trợ AI agent thực thi tác vụ. Tuy nhiên, hiện chưa có thông tin xác nhận khoản đầu tư này có liên hệ trực tiếp với thị trường tài sản số hay các token liên quan đến AI.