AI Trung Quốc đe dọa mô hình kinh doanh của Thung lũng Silicon

Mô hình kinh doanh thu phí cao của các hãng công nghệ Mỹ đang đứng trước nguy cơ bị đảo lộn bởi các dòng AI nguồn mở giá rẻ từ Trung Quốc. - VnExpress

Bức tranh tổng quan

Nội dung chi tiết

AI Trung Quốc đe dọa mô hình kinh doanh của Thung lũng Silicon

Mô hình kinh doanh thu phí cao của các hãng công nghệ Mỹ đang đứng trước nguy cơ bị đảo lộn bởi các dòng AI nguồn mở giá rẻ từ Trung Quốc.

Bước ra thị trường quốc tế, nhà sáng lập Yang Zhilin chọn tên công ty AI của mình là Moonshot, gợi tham vọng "Tiến tới Mặt Trăng". Thời gian sẽ trả lời liệu Moonshot để lại dấu ấn trong lịch sử AI đến đâu, nhưng bước đột phá của công ty Trung Quốc này đã đặt ra những câu hỏi nghiêm túc tại Thung lũng Silicon.

Tháng trước, Moonshot ra mắt mô hình AI mới nhất là Kimi K3, tuyên bố có thể xử lý 2.800 tỷ tham số, cạnh tranh trực tiếp với Claude 5 - mô hình mạnh nhất của Anthropic (Mỹ). Sự kiện khiến chỉ số Nasdaq đi xuống và gây ra một làn sóng bình luận kinh ngạc lẫn lo lắng ở Phố Wall.

Nền tảng đánh giá các hệ thống AI Arena xếp Kimi K3 đứng đầu về khả năng phát triển website và ứng dụng. Trong khi đó, Artificial Analysis xếp mô hình này đứng thứ tư về trí tuệ tổng thể, chỉ sau Fable 5 và hai phiên bản GPT của OpenAI.

Theo Anastasios Angelopoulos, Đồng sáng lập kiêm CEO Arena, Kimi K3 đánh dấu thời điểm các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc vượt qua các mô hình mã nguồn đóng của Mỹ. "Đây có thể là màn ra mắt AI lớn nhất trong năm", ông bình luận.

Kimi K3 được tung ra chỉ một tháng sau khi Zhipu - startup khác có trụ sở tại Bắc Kinh, giới thiệu mô hình AI mới. Sự kiện cũng từng khiến người Mỹ nhận thức rõ hơn về thách thức từ Trung Quốc. "Điều này đáng lo ngại", nhà đầu tư công nghệ David Sacks, cố vấn của Tổng thống Mỹ Donald Trump, nói.

Theo giới phân tích, cách tiếp cận mã nguồn mở đang đe dọa mô hình kinh doanh của Thung lũng Silicon. Bởi các nhà phát triển như OpenAI, Anthropic và Google đều sử dụng các mô hình nguồn đóng.

Tại Trung Quốc, không chỉ các startup, mô hình AI của các gã công nghệ khổng lồ cũng dùng nguồn mở, như Qwen của Alibaba. Điểm chung của họ là ban đầu cung cấp dịch vụ miễn phí hoặc giá thấp, sau đó thu tiền với hoạt động khai thác thương mại quy mô lớn và các dịch vụ bổ sung.

Nguồn mở thường được xem là miễn phí, nhưng điều khoản của Kimi K3 yêu cầu bất kỳ bên nào cung cấp mô hình dưới dạng dịch vụ thương mại và kiếm hơn 20 triệu USD mỗi năm phải chia sẻ doanh thu với Moonshot.

Nguồn tin của Reuters cho biết Moonshot yêu cầu tỷ lệ lên tới 30%. Alibaba cũng có ý định yêu cầu khách hàng lớn dùng phiên bản tiếp theo của Qwen chia sẻ một phần doanh thu.

Theo Le Monde, không đơn thuần đặc tính kỹ thuật, hướng đi mã nguồn mở là thông điệp ngoại giao được Bắc Kinh thúc đẩy, nhằm tạo thế đối lập với mô hình thu phí đắt đỏ và hạn chế của Mỹ.

Đến nay, các mô hình AI Trung Quốc nhanh chóng được thế giới và thậm chí nhiều người dùng Mỹ đón nhận bởi giá dịch vụ rẻ hơn nhiều so với các nhà cung cấp đến từ Thung lũng Silicon.

Paddy Srinivasan, CEO DigitalOcean Holdings, chuyên cung cấp Kimi K3 và những mô hình AI Trung Quốc khác, cho biết chi phí sử dụng Kimi K3 chỉ bằng khoảng một phần ba mô hình Fable 5 của Anthropic (Mỹ).

Tình hình này buộc một số công ty Mỹ phải tham gia cuộc đua. Thinking Machines Lab - startup AI tại San Francisco do cựu Giám đốc Công nghệ OpenAI Mira Murati thành lập năm ngoái, đã tung ra mô hình nguồn mở đầu tiên vào tháng trước.

Logo Kimi K3 trên một chiếc smartphone. Ảnh: Bảo Lâm

Ngoài mô hình nguồn mở giá rẻ, các nỗ lực tự chủ về chip, nhân lực chất lượng cao và chính sách khuyến khích mạnh mẽ cũng gia tăng chỗ dựa cho AI Trung Quốc. Theo giới chuyên gia, quan điểm AI nước này tụt hậu so với Mỹ do không được tiếp cận các bộ xử lý tốt nhất của Nvidia, đang bị nghi ngờ.

Moonshot và Zhipu đều chưa tiết lộ loại bộ xử lý dùng để huấn luyện mô hình. Nhưng phần lớn chuyên gia đánh giá các kỹ sư Trung Quốc đã biến điểm yếu thành lợi thế. Trong điều kiện không có năng lực điện toán khổng lồ như các tập đoàn Mỹ, họ tối ưu từng phép tính bằng kiến trúc "mixture of experts" (hỗn hợp chuyên gia), chỉ huy động những năng lực chuyên biệt cần thiết cho từng truy vấn.

Giáo sư Ruslan Salakhutdinov, cựu Giám đốc AI của Apple, cho rằng việc startup Trung Quốc có thể đạt đến trình độ như những mô hình AI tiên tiến nhất của Mỹ là điều "đáng kinh ngạc".

Theo ông, những hạn chế tiếp cận các bộ xử lý tốt nhất thúc đẩy các nhà khoa học nước này nỗ lực hơn để tìm giải pháp. "Họ buộc phải đổi mới, nâng cao hiệu quả vì năng lực tính toán bị hạn chế. Điều đó thúc đẩy các phòng thí nghiệm Trung Quốc phải sáng tạo", Salakhutdinov nói.

Ví như "học sinh gương mẫu", DeepSeek đang cố gắng chỉ dựa vào chip của Huawei. Kể từ khi ra mắt vào tháng 1/2025, AI của DeepSeek đã phổ biến rộng rãi, thường xuyên được Bắc Kinh nhắc đến như một hình mẫu.

Tháng trước, Huawei cũng giới thiệu hệ thống điện toán AI mới mang tên Atlas 950 SuperPoD. Theo AP, diễn biến cho thấy Trung Quốc ngày càng tích lũy được năng lực phần cứng nội địa cần thiết, bất chấp các hạn chế của Mỹ.

Sự trỗi dậy của Moonshot và Zhipu cũng được thúc đẩy mạnh bởi chính sách và thị trường cạnh tranh khốc liệt của Trung Quốc. Startup AI mới liên tục xuất hiện tại Thâm Quyến và Bắc Kinh, tạo nên sức sống cho hệ sinh thái công nghệ.

Kế hoạch 5 năm của Trung Quốc đặt mục tiêu "vươn lên vị trí dẫn đầu trong phát triển khoa học và công nghệ" và "đạt được những đột phá mang tính quyết định trong các công nghệ then chốt", bao gồm AI.

Ngoài các startup, nhiều ông lớn công nghệ Trung Quốc cũng đang đầu tư mạnh cho trí tuệ nhân tạo, có thể kể đến như Doubao của ByteDance, Hunyuan của Tencent hay Qwen của Alibaba. Tất cả những AI này đều đã vận hành đầy đủ và được thử nghiệm trên một thị trường khổng lồ, đòi hỏi cao.

AI Trung Quốc còn có đội ngũ kỹ sư chất lượng. Sinh năm 1992 ở đông nam Trung Quốc, nhà sáng lập Moonshot Yang Zhilin tốt nghiệp Đại học Thanh Hoa, trường khoa học danh giá nhất Trung Quốc. Tại đây, ông học khoa học máy tính dưới sự hướng dẫn của Giáo sư Tang Jie, nhà sáng lập Zhipu.

Sau đó, Yang Zhilin lấy bằng tiến sĩ tại Đại học Carnegie Mellon ở Pittsburgh, Pennsylvania (Mỹ), có thời gian ngắn làm việc tại Meta và Google Brain. "Cậu ấy thực sự xuất chúng", cựu Giám đốc AI Apple Ruslan Salakhutdinov, nhận xét.

Salakhutdinov từng hướng dẫn luận án tiến sĩ của Yang tại Carnegie Mellon. Theo ông, Apple từng muốn tuyển, nhưng Yang nhất quyết trở về Trung Quốc. "Cậu ấy nói với tôi rằng sẽ hối tiếc suốt đời nếu không thử tự khởi nghiệp", ông kể lại.

Phiên An (theo Reuters, AP, Le Monde)

Nguồn: VnExpress

Đọc bài gốc →