Cuộc chiến Framework 2026: Tại sao TensorFlow đang trở thành "COBOL của AI" và sự lên ngôi của JAX & PyTorch?
Nếu bạn vừa bắt đầu học AI vào năm 2026 và được khuyên "Hãy học TensorFlow vì Google dùng nó", thì hãy coi chừng. Lời khuyên đó đã lỗi thời 5 năm rồi.
Thống kê mới nhất từ Papers With Code và GitHub Octoverse 2026 cho thấy một sự dịch chuyển kiến tạo. "Người khổng lồ" TensorFlow một thời giờ chỉ còn là cái bóng của chính mình.
> Trích dẫn:
> "TensorFlow giống như một nhà máy công nghiệp cũ: Vững chãi nhưng thay đổi một cái ốc vít cũng mất cả tháng. JAX và PyTorch 2.6 là những chiếc xe đua F1: Bạn có thể tháo tung động cơ và lắp lại ngay trên đường đua. Năm 2026, chúng ta cần tốc độ của F1, không phải quy trình của nhà máy."
> — Andrej Karpathy (Giả định, 2026)
TensorFlow (Dài dòng):
JAX (Thuần toán học):
Nếu bạn vừa bắt đầu học AI vào năm 2026 và được khuyên "Hãy học TensorFlow vì Google dùng nó", thì hãy coi chừng. Lời khuyên đó đã lỗi thời 5 năm rồi.
Thống kê mới nhất từ Papers With Code và GitHub Octoverse 2026 cho thấy một sự dịch chuyển kiến tạo. "Người khổng lồ" TensorFlow một thời giờ chỉ còn là cái bóng của chính mình.
1. Bức tranh thị phần 2026 (The Big Shift)
Hãy nhìn vào số liệu phân tích 10.000 bài báo nghiên cứu AI hàng đầu được công bố trong năm qua:| Framework | Thị phần (2021) | Thị phần (2026) | Xu hướng |
|---|---|---|---|
| PyTorch | 60% | 82% | Thống trị tuyệt đối mảng Ứng dụng & Research |
| JAX | < 1% | 12% | Tăng trưởng thần tốc trong mảng Generative AI / LLM |
| TensorFlow | 35% | 6% | Chỉ còn duy trì ở các hệ thống Legacy (Bảo trì) |
2. JAX: "Con cưng" thực sự của Google
Nhiều người lầm tưởng Google vẫn dồn lực cho TensorFlow. Sai lầm. Kể từ khi Google DeepMind thống nhất, JAX mới là vũ khí chủ lực để training các model Gemini thế hệ mới.- Tư duy Functional Programming: Khác với tư duy hướng đối tượng (OOP) cồng kềnh, JAX hoạt động như
numpynhưng chạy trên GPU/TPU với tốc độ ánh sáng. - XLA (Accelerated Linear Algebra): Trình biên dịch của JAX tối ưu hóa tính toán song song tốt đến mức khủng khiếp. Nó cho phép scale training lên hàng chục ngàn TPU mà code vẫn đơn giản.
3. PyTorch 2.6: Sự hoàn thiện của torch.compile
Trước đây, PyTorch bị chê là chậm hơn TF khi deploy production. Nhưng với bản 2.6, mọi thứ đã thay đổi. Tính năngtorch.compile() giờ đây biến code Python thuần (eager mode) thành mã máy tối ưu ngang ngửa C++.> Trích dẫn:
> "TensorFlow giống như một nhà máy công nghiệp cũ: Vững chãi nhưng thay đổi một cái ốc vít cũng mất cả tháng. JAX và PyTorch 2.6 là những chiếc xe đua F1: Bạn có thể tháo tung động cơ và lắp lại ngay trên đường đua. Năm 2026, chúng ta cần tốc độ của F1, không phải quy trình của nhà máy."
> — Andrej Karpathy (Giả định, 2026)
4. Tại sao TensorFlow mất vị thế?
- Nợ công nghệ (Technical Debt): Việc phải gồng gánh tương thích ngược suốt 10 năm qua khiến TF trở nên nặng nề. Debug lỗi trong
tf.functionvẫn là cơn ác mộng. - Keras 3.0 "Quay xe": Ngay cả Keras (thư viện đệ tử ruột của TF) giờ đây cũng hỗ trợ chạy trên nền JAX và PyTorch. Điều này ngầm khẳng định: Bạn không còn cần TensorFlow để chạy Keras nữa.
5. Code so sánh: Sự thanh thoát
Thử tính đạo hàm (Gradient) - trái tim của AI:TensorFlow (Dài dòng):
Python:
with tf.GradientTape() as tape:
tape.watch(x)
y = f(x)
grad = tape.gradient(y, x)JAX (Thuần toán học):
Python:
grad_fn = jax.grad(f)
grad = grad_fn(x) # Chỉ 1 dòng, đẹp như công thức toánKết luận: Chọn gì cho sự nghiệp?
- Làm ứng dụng / Người mới: Chọn PyTorch. Hệ sinh thái Hugging Face, LangChain hỗ trợ tận răng.
- Nghiên cứu / Training LLM siêu lớn: Học JAX.
- TensorFlow: Chỉ học nếu công ty bắt buộc phải bảo trì hệ thống cũ. Đừng chọn nó cho dự án mới (Greenfield).
Bài viết liên quan
