Google, công bố ‘Nghiên cứu sâu’… Nhằm hợp nhất các đối thủ cạnh tranh AI đại diện tích hợp dữ liệu nội bộ doanh nghiệp chính thức bắt đầu

Google đã ra mắt hai loại đại lý trí tuệ nhân tạo (AI) mới, có khả năng tự động tạo báo cáo khảo sát dựa trên chủ đề do người dùng chỉ định. Chúng không chỉ có thể thực hiện tìm kiếm đơn giản mà còn kết hợp phân tích dữ liệu từ mạng công cộng đến dữ liệu nội bộ doanh nghiệp, dự kiến sẽ làm cuộc cạnh tranh AI cấp doanh nghiệp ngày càng gay gắt hơn.

Google ngày 22 theo giờ địa phương đã công bố “Nghiên cứu Sâu” (Deep Research) và “Nghiên cứu Sâu Max” (Deep Research Max). Hai sản phẩm này là phiên bản kế tiếp của các công cụ nghiên cứu AI hiện có được ra mắt vào tháng 12 năm ngoái. Lúc đó, công cụ dựa trên “Gemini 3 Pro” để phát triển, còn sản phẩm mới sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến hơn được phát hành vào tháng 2 năm nay là “Gemini 3.1 Pro”.

Mức nâng cấp hiệu suất cũng không nhỏ. Google cho biết, dựa trên bài kiểm tra chuẩn của OpenAI “BrowseComp” so sánh hai thế hệ mô hình, Gemini 3.1 Pro đạt 85,9 điểm. Cao hơn hơn 25 điểm so với Gemini 3 Pro hiện tại. Bài kiểm tra này đánh giá khả năng nghiên cứu trực tuyến của LLM qua hơn 1000 nhiệm vụ.

Phạm vi truy cập dữ liệu và các trường hợp ứng dụng

Điểm đặc trưng của đại lý AI mới là phạm vi truy cập dữ liệu. “Nghiên cứu Sâu” và “Nghiên cứu Sâu Max” không chỉ có thể truy cập mạng công cộng mà còn gọi dữ liệu từ hệ thống nội bộ doanh nghiệp. Khi kết nối hệ thống nội bộ, sử dụng “MCP” (Giao thức Ngữ cảnh Mô hình), người dùng cũng có thể tải trực tiếp bảng tính hoặc tệp video để bổ sung bộ dữ liệu phân tích.

Google đề xuất các trường hợp ứng dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và tài chính. Ví dụ, các nhà nghiên cứu có thể nhanh chóng tạo ra báo cáo về các hợp chất mới có tiềm năng điều trị, các chuyên gia tài chính cũng có thể giao công việc khảo sát các doanh nghiệp đang xem xét đầu tư cho AI. Điều này giúp rút ngắn đáng kể thời gian thu thập và tổ chức thông tin.

Các đại lý này còn cung cấp chức năng trực quan hóa dữ liệu thu thập được. Việc trực quan có thể thực hiện dưới dạng mã HTML hoặc sử dụng trình tạo hình ảnh của Google là “Nano Banana”. Theo Google, Nano Banana tích hợp cơ sở dữ liệu kiến thức chung, có khả năng giải thích chính xác tương đối thông tin đầu vào và trình bày dưới dạng hình ảnh.

Cách hoạt động và sự khác biệt sản phẩm

Cách hoạt động cũng được thiết kế để người dùng có thể điều chỉnh trước. Trước khi bắt đầu tạo báo cáo, AI sẽ đề xuất một bản tóm tắt về cách tiến hành khảo sát. Người dùng có thể chỉnh sửa kế hoạch này để nâng cao chất lượng kết quả cuối cùng. Ví dụ, các nhà nghiên cứu có thể chỉ định một cơ sở dữ liệu khoa học cụ thể làm mục tiêu ưu tiên tìm kiếm.

Hai sản phẩm này có vị trí khác nhau. “Nghiên cứu Sâu” được thiết kế để vận hành với ít tài nguyên tính toán hơn. Google giải thích rằng, mô hình này có chi phí thấp hơn so với phiên bản tháng 12 năm ngoái, phản hồi nhanh hơn và chất lượng kết quả cũng được cải thiện. Điều này phù hợp với các ứng dụng cần phản hồi nhanh.

Ngược lại, “Nghiên cứu Sâu Max” tập trung vào “tối đa tính toàn diện”. Cấu trúc của nó là dành nhiều thời gian và tài nguyên phần cứng hơn để tạo ra các báo cáo sâu sắc hơn. Điều này được hiểu là sản phẩm dành cho các nhiệm vụ cần độ hoàn chỉnh và phạm vi khảo sát lớn hơn chứ không phải tốc độ.

Ý nghĩa và kế hoạch tương lai

Lucas Hasse và Srinivas Tadepalli của Google DeepMind đã viết trong blog: “Báo cáo của ‘Nghiên cứu Sâu’ tự thân đã có giá trị, nhưng cũng có thể là bước đầu của quy trình làm việc phức tạp dựa trên thu thập dữ liệu sâu hơn.” Điều này cho thấy AI đang vượt ra ngoài các câu hỏi đơn giản, trở thành “điểm khởi đầu” cho quy trình làm việc thực tế.

Hiện tại, “Nghiên cứu Sâu” và “Nghiên cứu Sâu Max” đều được cung cấp qua API Gemini dưới dạng bản xem trước công khai. Trong tương lai, dự kiến sẽ mở rộng sang Google Cloud. Google cũng cho biết có kế hoạch thêm chức năng liên kết MCP để dễ dàng truy cập các nguồn dữ liệu như FactSet, PitchBook.

Việc ra mắt này cho thấy cuộc cạnh tranh AI tạo sinh đang nhanh chóng chuyển từ “trò chuyện tương tác” sang “đại lý thực dụng”. Đặc biệt, nỗ lực của Google trong việc tích hợp khảo sát, phân tích, trực quan hóa và kết nối dữ liệu nội bộ có thể tạo ra ảnh hưởng đáng kể trên thị trường AI cấp doanh nghiệp.

Lưu ý của TP AI Bài viết này sử dụng mô hình ngôn ngữ dựa trên TokenPost.ai để tóm tắt. Nội dung chính có thể bị bỏ qua hoặc có sự khác biệt với thực tế.