Sự bùng nổ của AI tạo sinh đang đưa hàng loạt thuật ngữ như AGI, LLM, AI agent, ảo giác hay token trở thành ngôn ngữ quen thuộc trong ngành. Tuy nhiên, không phải khái niệm nào cũng đã được thống nhất, trong khi việc hiểu đúng những thuật ngữ này ngày càng quan trọng để đọc xu hướng công nghệ, sản phẩm, hạ tầng và chiến lược doanh nghiệp.

Ngày 12/4/2026 (giờ địa phương), TechCrunch đã tổng hợp và giải thích cách hiểu của một số thuật ngữ quan trọng nhất trong lĩnh vực AI.

Trong số đó, LLM là khái niệm phổ biến nhất. Đây là nền tảng đứng sau các chatbot như ChatGPT, Claude, Gemini, Llama hay Copilot. Khi người dùng nhập câu lệnh hoặc câu hỏi, mô hình sẽ dựa trên các mẫu ngôn ngữ đã học để dự đoán từ hoặc cụm từ có khả năng xuất hiện tiếp theo, từ đó tạo ra câu trả lời. Tên dịch vụ và tên mô hình không phải lúc nào cũng trùng nhau. Chẳng hạn, GPT là mô hình của OpenAI, còn ChatGPT là dịch vụ sử dụng mô hình đó.

AGI cũng là thuật ngữ được nhắc tới dày đặc, nhưng đến nay vẫn chưa có định nghĩa thống nhất. Sam Altman, CEO OpenAI, gần đây mô tả AGI là “một thực thể ở mức trung bình như con người, có thể được thuê để cùng làm việc”. Trong khi đó, Google DeepMind nhấn mạnh khả năng AI có thể thực hiện trên diện rộng các nhiệm vụ nhận thức ở trình độ tương đương con người. Sự khác biệt này cho thấy ngay cả trong nhóm doanh nghiệp dẫn đầu, cách hiểu về AGI vẫn chưa đồng nhất.

Một cụm từ khác xuất hiện ngày càng nhiều trong cuộc đua sản phẩm là AI agent. Thuật ngữ này thường chỉ những hệ thống không dừng ở đối thoại như chatbot, mà có thể thay người dùng xử lý các tác vụ nhiều bước như thanh toán chi phí, đặt lịch, viết mã hoặc bảo trì. Dù vậy, AI agent hiện cũng chưa có một định nghĩa phổ quát, trong khi hạ tầng để triển khai rộng rãi vẫn đang được hoàn thiện. Hiện nay, một hướng tiếp cận nổi bật là kết nối nhiều hệ thống AI để tự động hóa các tác vụ đa bước.

Để hiểu hiệu năng của mô hình, cần phân biệt giữa huấn luyện và suy luận. Huấn luyện là quá trình đưa dữ liệu vào để mô hình học các mẫu. Suy luận là giai đoạn mô hình đã được huấn luyện đưa ra dự đoán và phản hồi trong quá trình vận hành thực tế. Huấn luyện thường đòi hỏi lượng dữ liệu lớn, tài nguyên tính toán mạnh và chi phí cao, trong khi suy luận ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ phản hồi và chi phí cung cấp dịch vụ. Từ chip trên smartphone đến GPU hiệu năng cao hay các bộ tăng tốc AI chuyên dụng đều có thể xử lý suy luận, nhưng mô hình càng lớn thì càng phụ thuộc vào hạ tầng mạnh hơn.

Vì vậy, tài nguyên tính toán và bộ nhớ bán dẫn đang được xem là điểm nghẽn của ngành AI. Giới công nghệ thường dùng từ “compute” để chỉ tổng thể năng lực tính toán phục vụ huấn luyện và triển khai mô hình AI, bao gồm GPU, CPU, TPU cùng các phần cứng liên quan.

Ở góc độ an toàn AI, vấn đề được nhắc đến nhiều nhất là hiện tượng ảo giác. Đây là trường hợp mô hình tạo ra thông tin sai sự thật nhưng lại có vẻ hợp lý. Rủi ro đặc biệt lớn trong các lĩnh vực có tác động trực tiếp đến đời sống như thông tin y tế, vì vậy nhiều dịch vụ AI tạo sinh vẫn yêu cầu người dùng tự kiểm chứng kết quả. Đây cũng là lý do các mô hình AI chuyên biệt theo từng ngành đang nhận được nhiều chú ý hơn trong thời gian gần đây.

Token là đơn vị thường được dùng để tính chi phí sử dụng AI. Có thể hiểu đây là những phần dữ liệu nhỏ được tách ra từ câu lệnh người dùng nhập vào và nội dung mô hình tạo ra. Token có thể được chia thành token đầu vào, token đầu ra và token suy luận. Trong các dịch vụ AI dành cho doanh nghiệp, tổng lượng token xử lý thường trở thành cơ sở tính phí. Mức sử dụng càng lớn, số token cần xử lý càng cao và chi phí cũng tăng theo.

Tóm lại, để hiểu ngành AI, cần nắm đúng ý nghĩa của các thuật ngữ trước khi nhìn vào tên sản phẩm. AGI vẫn là khái niệm chưa có định nghĩa thống nhất, AI agent còn thay đổi theo cách triển khai, còn ảo giác vẫn là một rủi ro cốt lõi chưa được giải quyết triệt để. Khi AI tạo sinh tiếp tục lan rộng, việc hiểu đúng những thuật ngữ này không chỉ giúp theo kịp xu hướng công nghệ mà còn là cơ sở để đọc hướng đi của ngành và chiến lược của các nhà cung cấp.