Cuộc chiến AI đổi chiều: Hào quang không còn thuộc về các siêu mô hình độc quyền

Trong suốt nhiều tuần lễ của mùa hè này, giới công nghệ toàn cầu đổ dồn sự chú ý vào các siêu mô hình AI tiên tiến (frontier models) mới nhất của Anthropic, cũng như cuộc chiến pháp lý của Washington nhằm kiểm soát quyền truy cập chúng. Thế nhưng, trong lúc mọi ánh nhìn đều hướng về ranh giới đỉnh cao đó, các nhà phát triển vẫn lẳng lặng xây dựng đế chế riêng và họ không hề có ý định ngồi chờ cái gật đầu từ những gã khổng lồ như Anthropic hay OpenAI.

Ảnh minh họa. 

Số liệu thực tế đã chứng minh điều đó. Vào mùa xuân năm nay, các mô hình mở (open-weight models) của Trung Quốc đã chiếm tới 41% tổng lượt tải xuống trên Hugging Face, chính thức vượt mặt các đối thủ đến từ Mỹ.

Trên nền tảng OpenRouter, cả 6 mô hình phổ biến nhất hiện nay đều là các mô hình mã nguồn mở đến từ các tên tuổi Trung Quốc như Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax và Z.ai. Trong khi đó, "quái kiệt" Claude Opus 4.7 của Anthropic ngậm ngùi xếp ở vị trí thứ 7 tại thời điểm viết bài.

Dữ liệu từ Vercel cũng chỉ ra rằng, các mô hình mở đang gánh vác phần lớn lưu lượng hạ tầng khổng lồ của các ứng dụng AI, đẩy các mô hình đóng (closed models) vào phân khúc cao cấp nhưng đắt đỏ. Chỉ tính riêng trong tháng 6, các mô hình mở đã xử lý gần một phần ba tổng số yêu cầu AI trên nền tảng này.

Dù các số liệu trên chỉ phản ánh một lát cắt của hệ sinh thái AI (bỏ qua lượng truy cập khổng lồ trực tiếp từ trang chủ của các phòng thí nghiệm lớn như OpenAI hay Anthropic), sự trỗi dậy mạnh mẽ của thế giới mã nguồn mở vẫn đặt ra một câu hỏi hóc búa:

Liệu các siêu mô hình tiên tiến có còn thực sự quan trọng, khi hầu hết các ứng dụng thực tế rốt cuộc lại vận hành trên những giải pháp thay thế rẻ hơn và dễ tùy biến hơn?

Một số chuyên gia nhận định sự bùng nổ của mã nguồn mở là tín hiệu cho thấy các siêu mô hình thông minh nhất cuối cùng sẽ chỉ được dùng cho các tác vụ cực kỳ chuyên biệt.

"Có lẽ trong vài năm tới, các mô hình tiên tiến hàng đầu sẽ chỉ dùng để thử nghiệm hoặc giải quyết một vài tác vụ có giá trị cực cao. Trong khi đó, phần lớn khối lượng công việc vận hành trong thực tế (production) sẽ do các mô hình nội bộ của doanh nghiệp hoặc các mô hình mã nguồn mở đảm nhận," Clem Delangue, CEO của Hugging Face, chia sẻ trong một chương trình gần đây của Equity.

Hugging Face là nền tảng và cộng đồng nhà phát triển nổi tiếng nhất thế giới trong việc lưu trữ, chia sẻ và hỗ trợ doanh nghiệp triển khai các mô hình mở. Theo Delangue, ngày càng có nhiều khách hàng và thành viên trong cộng đồng của ông nhận ra lợi ích to lớn của việc tự sở hữu mô hình AI thay vì đi "thuê". Thực tế phũ phàng về hóa đơn vận hành khổng lồ khi cố gắng mở rộng quy mô bằng các mô hình đóng độc quyền đã khiến các doanh nghiệp phải tỉnh mộng.

"Nếu bạn là một công ty AI hoặc một doanh nghiệp công nghệ, bạn chắc chắn không muốn thuê ngoài năng lực cốt lõi của mình từ một bên khác, thông qua một cổng API 'hộp đen' mà bạn không thể kiểm soát, không có tính minh bạch và hoàn toàn không có quyền sở hữu," Delangue nhấn mạnh.

Sự chuyển dịch này được phản ánh rõ nét qua các hoạt động trên Hugging Face. CEO này tiết lộ cứ mỗi 7 giây lại có một kho lưu trữ mới được tạo ra trên nền tảng, nơi đang lưu trữ gần 3 triệu mô hình công khai và 1 triệu bộ dữ liệu mở. Bức tranh này hoàn toàn trái ngược với ảo tưởng về "một mô hình thống trị tất cả".

Trên thực tế, các doanh nghiệp đang sử dụng kết hợp nhiều mô hình khác nhau, được tinh chỉnh chuyên biệt cho từng tác vụ cụ thể. Thậm chí, một nửa số doanh nghiệp thuộc danh sách Fortune 500 đang sử dụng Hugging Face để triển khai các mô hình mã nguồn mở và mô hình nội bộ của riêng họ.

Thế lực mới từ Trung Quốc và lời cảnh báo của Satya Nadella.

Sự lên ngôi của mô hình mở diễn ra song song với làn sóng đổ bộ liên tục của các sản phẩm ngày một chất lượng đến từ các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc. Cứ vài tháng, thị trường lại chứng kiến một mô hình mở mạnh mẽ khác được trình làng với chi phí triển khai rẻ hơn và dễ tùy biến hơn các đối thủ độc quyền, trực tiếp đe dọa đến mô hình kinh doanh "thu phí bản quyền" mà các hãng công nghệ Mỹ đã đổ hàng tỷ USD để xây dựng.

Gần đây nhất, công ty AI Z.ai có trụ sở tại Bắc Kinh đã phát hành mô hình mở GLM-5.2 với khả năng lập trình tự động (agentic coding) xuất sắc, thậm chí cạnh tranh sòng phẳng với các mô hình mới nhất của Anthropic trong việc phát hiện lỗ hổng bảo mật.

Delangue không phải là nhà điều hành duy nhất khuyên các doanh nghiệp tránh trói buộc mình vào một nhà cung cấp mô hình duy nhất. CEO Microsoft Satya Nadella gần đây cũng đưa ra cảnh báo chống lại việc bị khóa chặt vào một nhà cung cấp, đồng thời khẳng định quyền kiểm soát dữ liệu phải là ưu tiên hàng đầu của doanh nghiệp:

"Mặc dù việc các nhà phát triển mô hình có quyền sử dụng dữ liệu công cộng để đào tạo AI là một bước đổi mới cần thiết, tôi thấy thật mỉa mai khi họ quay lại áp đặt các điều khoản hạn chế việc chắt lọc mô hình, đồng thời tự cho mình quyền học hỏi từ chính dữ liệu sử dụng và tương tác của khách hàng. Nếu quá trình học hỏi chỉ diễn ra một chiều, giá trị kinh tế sẽ hội tụ về tay những ông chủ sở hữu hạ tầng công nghệ chứ không thuộc về những người sáng tạo ra tri thức. Do đó, điều cấp thiết là chúng ta phải phân phối hạ tầng này đến mọi doanh nghiệp, để họ có thể tự chủ quy trình tối ưu hóa của riêng mình."

Tranh luận gay gắt: Mở cửa tự do hay đóng kín để an toàn?

Sự trỗi dậy của các mô hình mở cũng làm thổi bùng lên cuộc tranh luận: Liệu những mô hình ngày càng thông minh này có nên được chia sẻ rộng rãi cho công chúng?

CEO Anthropic, Dario Amodei, lập luận rằng việc phân phối tự do các trọng số mô hình mạnh mẽ có thể dẫn đến những hiểm họa khôn lường, bởi một khi đã phát hành, chúng rất khó kiểm soát. Nhiều ý kiến lo ngại kẻ xấu có thể dễ dàng tiếp cận các mô hình mở này để phát tán thông tin sai lệch, tiến hành tấn công mạng hoặc thậm chí là phát triển vũ khí sinh học.

Tuy nhiên, Clem Delangue lại nhìn nhận vấn đề dưới một lăng kính hoàn toàn khác:

"Rủi ro lớn nhất của AI là sự độc quyền quyền lực. Theo tôi, cách duy nhất để thế giới an toàn hơn là tạo ra một sân chơi bình đẳng và minh bạch hóa các mô hình này."

Sự minh bạch sẽ giúp các chuyên gia bảo mật dễ dàng "vá" các lỗ hổng an ninh mạng trước khi chúng bị các mô hình mở khai thác. Vị lãnh đạo Hugging Face khẳng định, việc giữ kín các mô hình tiên tiến không hề triệt tiêu được rủi ro của hệ thống AI. Thực tế cho thấy các rào cản API của mô hình đóng rất dễ bị vượt qua, và việc đánh cắp trọng số mô hình để phát tán lậu là điều hoàn toàn khả thi.

Do đó, việc hạn chế chia sẻ chỉ đơn giản là tập trung quyền lực công nghệ vào tay một vài tập đoàn lớn, đồng thời làm giảm đi tính minh bạch cần có để hiểu cách thức các hệ thống này vận hành.

"Bạn không thể tạo ra sự an toàn bằng cách giấu kín công nghệ sau những cánh cửa đóng kín cho một vài người chơi. Làm vậy chỉ khiến mọi thứ nguy hiểm hơn, vì nó tạo ra sự bất đối xứng về cả quyền lực lẫn năng lực cốt lõi."