AI RACE— Cuộc đua AI
AI League

Cognition chi tiền mua Poke vì "tính cách" của AI đang trở thành lợi thế cạnh tranh

Công ty Cognition vừa mua lại Poke (AI assistant nhắn tin thân thiện) để tích hợp "tính cách" vui vẻ của nó vào Devin, tool lập trình AI của mình, cho thấy personality đang trở thành yếu tố cạnh tranh trong AI assistant.

01:07 25/07/2026
AI League

AI không chỉ cần "thông minh"

Cognition, công ty AI nổi tiếng với Devin (assistant lập trình), vừa thực hiện một bước đi độc đáo: mua lại Poke, một AI assistant nhắn tin được yêu thích bởi hàng trăm nghìn người dùng. Giá mua nằm trong khoảng chín chữ số thấp (khoảng 10-100 triệu USD). Thông báo được công bố ngày 24/7/2026 và lập tức gây chú ý trong giới tech bởi một lý do đơn giản nhưng sâu sắc: Cognition tin rằng "tính cách" trong AI đang trở thành một lợi thế cạnh tranh không thể bỏ qua.

Poke là gì và tại sao nó đắt giá

Poke khởi động vào tháng 3/2026 với một ý tưởng độc lạ: một AI assistant hoạt động qua các nền tảng tin nhắn mà người dùng đã quen dùng hàng ngày. Thay vì truy cập qua ứng dụng riêng, Poke nằm ngay trong iMessage, SMS, Telegram, hoặc WhatsApp (tùy thị trường). Điểm khác biệt quan trọng nhất nằm ở cách Poke tương tác: nó không cư xử như một công cụ máy móc, mà giống như một bạn bè—nói chuyện thoải mái, sử dụng slang, thậm chí còn đùa cợt.

Con số hiệu suất của Poke khá ấn tượng. Trong ba tháng gần đây, người dùng đã trao đổi hơn 100 triệu tin nhắn trên nền tảng Poke. Dù được sử dụng bởi hàng trăm nghìn người, Poke phục vụ nhiều lĩnh vực khác nhau: từ du lịch, sức khỏe, tài chính, lập lịch cho tới giáo dục. Theo co-founder Marvin von Hagen của The Interaction Company (công ty đứng sau Poke), trường hợp sử dụng phổ biến nhất là các tác vụ productivity như quản lý email, tạo reminder, và quản lý to-do list. Tuy nhiên, Poke vẫn gặp thách thức lớn: chi phí vận hành cao khiến việc kiếm lợi nhuận trở nên khó khăn, đó cũng là một lý do dẫn tới quyết định bán cho Cognition.

Một bước tiến khác của Poke là vào tháng 6/2026, nó trở thành AI agent đầu tiên được phê duyệt chạy trên nền tảng Apple Messages for Business, cho phép các doanh nghiệp sử dụng Poke để xử lý giao tiếp khách hàng một cách chuẩn mực trong ứng dụng Messages của Apple.

Lý do Cognition muốn "tính cách" này

Scott Wu, đồng sáng lập của Cognition, giải thích rõ tham vọng của công ty: "Đội ngũ Interaction đã xây dựng một agent mà mọi người yêu thích—nó chủ động, hiểu bạn, và vui khi trò chuyện cùng. Đó chính xác là cảm giác khi làm việc với Devin nên có." Marvin von Hagen nêu lên một phép so sánh thú vị: "Bạn sẽ thích làm việc với các đồng nghiệp có tính cách hơn là robot. Khi đồng nghiệp là kỹ sư phần mềm, họ có thể nói đùa. Bạn sẽ cảm thấy vui vẻ và thích thú."

Điều này cho thấy một xu hướng rõ ràng: cách AI tương tác với người dùng đang trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng bằng chính bản thân các mô hình AI đó. Cognition không muốn Devin cảm thấy như một phần mềm thông thường, mà như một đồng nghiệp thực thụ—một người bạn có năng lực.

Kế hoạch tích hợp phía trước

Trong thời gian gần tới, Cognition cam kết sẽ không có thay đổi lớn cho Poke cho tới hết năm 2026. Poke sẽ tiếp tục hoạt động trên nền tảng Apple Messages. Tuy nhiên, bắt đầu từ năm 2027, cả Poke và Devin sẽ khám phá các hướng cải tiến chung. Cụ thể, Poke sẽ được cấp quyền sử dụng mô hình SWE-1.7 mới nhất của Cognition để thực hiện một số tác vụ nhất định. Von Hagen còn chỉ ra một tiềm năng thú vị: Poke có thể hoạt động như một "orchestrator" để quản lý nhiều phiên làm việc của Devin cùng lúc, thay vì Devin chỉ xử lý một pull request tại một thời điểm như hiện nay. Thêm vào đó, Poke có thể giúp Devin ghi nhớ các tác vụ xuyên suốt các phiên khác nhau—một "đồng nghiệp ảo" lâu dài.

Việc tích hợp hoàn toàn hai sản phẩm vẫn chưa được xác nhận cuối cùng, nhưng tất cả dấu hiệu đều chỉ tới hướng đó.

◗ Nguồn

TechCrunch25-07

Tin liên quan

AI League

Whatnot thâu tóm công ty AI Shaped để nâng cao khả năng gợi ý sản phẩm real-time

Nền tảng livestream shopping Whatnot vừa công bố mua lại Shaped, một công ty chuyên xây dựng hệ thống gợi ý và tìm kiếm thông qua machine learning. Thương vụ này nhằm giúp Whatnot đối phó với thách thức riêng của thương mại trực tiếp: gợi ý sản phẩm chính xác khi hàng tồn kho, đấu giá và nhu cầu thay đổi theo từng giây.

16-07