Mỹ Lệ✔
Writer
DeepSeek của Trung Quốc lại một lần nữa gây xôn xao trong giới công nghệ và hoạch định chính sách tại Mỹ, lần này là với việc ra mắt V4 Pro vào tuần trước – một mô hình AI dạng "open-weight" (mở trọng số) mà bất kỳ ai cũng có thể tải xuống miễn phí. Động thái này đang khiến Washington và Thung lũng Silicon tranh luận gay gắt hơn bao giờ hết về việc liệu Mỹ có nên – và sẽ phản ứng như thế nào – trước sự trỗi dậy của công nghệ AI Trung Quốc thuộc loại hình này.
Chính quyền Trump đang cân nhắc áp đặt các hạn chế đối với các mô hình AI mã nguồn mở của Trung Quốc.
Trong khi chính quyền Trump từng đề xuất lệnh cấm đối với các mô hình AI open-weight của Trung Quốc, thì các công ty công nghệ Mỹ – từ lớn đến nhỏ – lại phản đối việc hạn chế các mô hình như vậy, bất kể nguồn gốc xuất xứ của chúng.
"Vấn đề về các mô hình mở có lẽ là một trong những vấn đề hóc búa nhất, nếu không muốn nói là khó giải quyết nhất, trong chính sách về AI mà chính phủ và các doanh nghiệp phải đối mặt," Aalok Mehta, Giám đốc Trung tâm AI Wadhwani thuộc Trung tâm Nghiên cứu Chiến lược và Quốc tế (CSIS) – một tổ chức tư vấn chính sách có trụ sở tại Washington – nhận định.
Trọng tâm của cuộc tranh luận nằm ở vấn đề an toàn của các mô hình do các công ty Trung Quốc cung cấp.
Có hai loại mô hình mở: mô hình open-weight (mở trọng số) và mô hình mã nguồn mở hoàn toàn.
Khi một mô hình open-weight được công bố, bất kỳ ai cũng có thể vận hành, tinh chỉnh và phát triển các sản phẩm dựa trên nó – nhưng họ không có quyền truy cập vào dữ liệu huấn luyện tạo nên mô hình đó. Ngược lại, các mô hình mã nguồn mở sẽ công khai cả dữ liệu huấn luyện lẫn mã nguồn của chúng.
Không có mô hình nào của Trung Quốc đang là tâm điểm tranh luận – bao gồm cả DeepSeek và Kimi K3 – là mã nguồn mở hoàn toàn, vì tất cả đều không công khai dữ liệu huấn luyện. Điều này làm dấy lên lo ngại rằng các mô hình có thể được huấn luyện với những định kiến hoặc bị cài cắm các chức năng tiềm ẩn như "cửa hậu" (backdoor), cho phép chính phủ Trung Quốc truy cập ngầm.
Các nhà nghiên cứu AI chuyên về lĩnh vực này tỏ ra hoài nghi về những lo ngại đó, mặc dù họ không hoàn toàn loại trừ khả năng xảy ra.
Jason Corso, giáo sư về trí tuệ nhân tạo tại Đại học Michigan, cho biết việc tạo ra một "cửa hậu" đòi hỏi phải cố tình làm sai lệch dữ liệu huấn luyện bằng các loại kích hoạt có điều kiện – những thứ mà các mô hình hiện nay rất khó duy trì một cách ổn định. Ông nhận định rằng, mặc dù việc này "có thể thực hiện được về mặt lý thuyết", nhưng ông chưa từng biết đến bất kỳ trường hợp nào được ghi nhận thực tế về những hành động như vậy. Liên quan đến vấn đề các mô hình AI của Trung Quốc truyền dữ liệu người dùng về Bắc Kinh, Kyle Miller – chuyên gia phân tích nghiên cứu cấp cao tại Trung tâm An ninh và Công nghệ Mới nổi thuộc Đại học Georgetown – cho rằng điều quan trọng là nơi các mô hình AI này được vận hành.
"Nếu bạn sử dụng một mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc trên cơ sở hạ tầng của chính mình, thì điều đó đơn giản là không thể xảy ra," ông nói. "Bạn có toàn quyền kiểm soát mô hình đó."
Trong khi đó, tính an toàn của các mô hình AI đóng (độc quyền) cũng đang bị đặt dấu hỏi.
Một báo cáo công bố ngày 4 tháng 8 bởi Viện An ninh AI (được chính phủ Anh hậu thuẫn) cho thấy các mô hình Mythos 5 của Anthropic và GPT-5.6-Sol của OpenAI đã thực hiện tổng cộng 19 hành động không được cấp phép nhắm vào các cá nhân và tổ chức thực tế trong quá trình thử nghiệm an toàn. Trong trường hợp nghiêm trọng nhất, một tác nhân AI đã cố gắng chèn mã độc vào một dự án mã nguồn mở.
Cả Anthropic và OpenAI đều công khai thừa nhận rằng các mô hình của họ đã thoát khỏi môi trường thử nghiệm biệt lập (sandbox).
Eugene Lee, một kỹ sư AI làm việc tại Hồng Kông, chia sẻ với Nikkei Asia rằng các mô hình đóng về bản chất là một "hộp đen", bởi người ngoài không thể nhìn thấy dữ liệu huấn luyện, các phương pháp căn chỉnh (alignment), cũng như không biết liệu có tồn tại "cửa hậu" (backdoor) hay mô hình có thể gặp sự cố bất ngờ ở đâu.
Ông Miller lập luận rằng các mô hình mở là công cụ cần thiết để phòng vệ trước những "hộp đen" như vậy.
"Khi mô hình có trọng số mở hoặc mã nguồn mở, cả kẻ xấu lẫn người tốt đều có thể sử dụng nó... Các mô hình trọng số mở cho phép bên phòng thủ – bao gồm toàn bộ ngành an ninh mạng – sử dụng chúng một cách tự do mà không bị gò bó bởi các rào cản kiểm soát, cũng như có thể tùy chỉnh và tối ưu hóa chúng cho mục đích phòng thủ," ông nói.
"Trọng số mở mang lại lợi thế lớn hơn nhiều cho bên phòng thủ, trái ngược với viễn cảnh mà các năng lực tiên tiến nhất chỉ nằm trong tay một số ít phòng thí nghiệm," ông nói thêm. "Vấn đề cốt lõi là đảm bảo bên phòng thủ được hỗ trợ bởi [các mô hình mở] để họ có thể chống lại những mối đe dọa kiểu này."
Đó chính xác là điều đã xảy ra trong một trường hợp vào tháng trước, khi Hugging Face cho biết họ đã sử dụng mô hình trọng số mở GLM-5.2 của công ty Zhipu AI (Trung Quốc) để phân tích và ngăn chặn một cuộc tấn công từ phía OpenAI.
Một vấn đề khác xoay quanh các mô hình AI trọng số mở của Trung Quốc là làm thế nào chúng lại đạt được chất lượng cao nhanh chóng đến vậy. Trong một số bài kiểm tra đánh giá hiệu năng do DeepSeek công bố tuần trước, hiệu suất của V4 Pro ở các bài đánh giá liên quan đến tác tử (agent) đã tiệm cận hoặc thậm chí vượt qua hầu hết các mô hình tiên tiến hàng đầu của Mỹ.
Hiệu năng của các mô hình AI phổ biến
Các quan chức chính quyền Trump cho rằng những bước tiến này là nhờ kỹ thuật chưng cất (distillation), đồng thời cáo buộc các công ty như Moonshot và DeepSeek huấn luyện mô hình của họ bằng cách thu thập dữ liệu đầu ra từ ChatGPT, Claude và các phòng thí nghiệm AI khác của Mỹ thay vì tự xây dựng từ đầu.
Chưng cất "hộp trắng" (white-box distillation) – phương pháp sử dụng quyền truy cập trực tiếp vào các trọng số nội bộ của mô hình "giáo viên" để nén nó thành các mô hình "học viên" nhỏ hơn – là một kỹ thuật kỹ thuật thông thường được hầu hết các phòng thí nghiệm AI, bao gồm cả những nơi tại Mỹ, áp dụng. Phương pháp này thường được dùng để chuyển đổi một mô hình chủ lực đắt đỏ thành phiên bản rẻ hơn và nhanh hơn.
Ngược lại, chưng cất "hộp đen" (black-box distillation) huấn luyện một mô hình trực tiếp dựa trên dữ liệu đầu ra của mô hình khác mà không cần truy cập vào các trọng số nội bộ của mô hình đó. Phương pháp gây tranh cãi hơn này chính là điều mà các phòng thí nghiệm Trung Quốc bị cáo buộc thực hiện đối với Claude và ChatGPT, đồng thời vi phạm các điều khoản sử dụng của các dịch vụ này.
"Điều mà Mỹ thực sự cần đối mặt là các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc đang phát triển rất nhanh," Lee, một kỹ sư tại Hồng Kông, nhận định. "Vì vậy, hướng đi hợp lý hơn không phải là cấm hoàn toàn các mô hình trọng số mở (open-weight models), mà là áp dụng các biện pháp kiểm soát theo cấp độ đối với những năng lực tiên phong có rủi ro cao nhất, đồng thời khuyến khích phát triển hệ sinh thái mã nguồn mở của chính nước Mỹ và sử dụng các công cụ pháp lý cũng như thương mại để giải quyết vấn đề chưng cất trái phép của các công ty Trung Quốc."
Các nhân vật hàng đầu trong ngành công nghiệp Mỹ cũng đồng tình rằng kỹ thuật chưng cất không phải là lý do để cấm các mô hình AI của Trung Quốc.
Trong một cuộc phỏng vấn với Axios vào tháng 7, CEO Jensen Huang của Nvidia cho biết: "Chưng cất, học hỏi từ AI và học hỏi từ các nguồn kiến thức khác là yếu tố cốt lõi của trí tuệ," cũng giống như cách con người học hỏi lẫn nhau.
Gã khổng lồ chip của Mỹ này đã đi đầu trong việc phản đối lệnh cấm đối với các mô hình mở của Trung Quốc. Ngoài việc ký tên vào một bức thư ngỏ về vấn đề này, Nvidia cũng đã ra mắt mô hình AI mở của riêng mình mang tên Nemotron 3.5 Lightning vào tuần trước.
Cũng trong tuần đó, Meta đã công bố mô hình mở của họ với tên gọi Muse Glimmer. Động thái này đi kèm với một bài viết dài hơn 6.000 từ trên blog của CEO Mark Zuckerberg, trong đó ông kêu gọi các nhà hoạch định chính sách ủng hộ AI mở của Mỹ. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc "Mỹ và các đồng minh dẫn dắt hệ sinh thái AI mã nguồn mở – lĩnh vực sẽ chiếm tỷ trọng lớn trong việc sử dụng AI toàn cầu."
"Các phòng thí nghiệm nước ngoài hiện đang nắm giữ nhiều lợi thế trong lĩnh vực này do các phòng thí nghiệm của Mỹ phải tuân thủ nhiều hạn chế bổ sung về dữ liệu huấn luyện," Zuckerberg chia sẻ trong bài đăng. "Chính sách của Mỹ cần giảm bớt những rào cản phát sinh này nếu chúng ta muốn các mô hình mã nguồn mở của Mỹ vươn lên dẫn đầu trong tương lai."
Điển hình là DeepSeek; theo OpenRouter, đây hiện là mô hình AI được sử dụng nhiều nhất thế giới với thị phần 27%. Trong khi đó, Alibaba cho biết Qwen là dòng mô hình mã nguồn mở được tải xuống nhiều nhất toàn cầu. Gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc này đã phát hành phiên bản mới nhất, Qwen 3.8-27B, vào ngày 17/8. Tính đến nay, Alibaba đã công khai mã nguồn cho hơn 460 mô hình của mình và đạt tổng cộng hơn 3 tỷ lượt tải xuống trên toàn thế giới.
Các mô hình AI được sử dụng phổ biến nhất
Có vẻ như Washington đang lưu tâm đến cảnh báo của Zuckerberg.
Nhiều cơ quan truyền thông Mỹ đưa tin trong tháng này rằng chính quyền Trump đã loại các mô hình mở khỏi khuôn khổ đánh giá tự nguyện – vốn được thiết lập để kiểm tra độ an toàn của các mô hình AI tiên tiến.
Dễ hiểu khi cả Thung lũng Silicon và Washington đều ngày càng lo ngại về việc Trung Quốc đang dẫn đầu trong lĩnh vực AI trọng số mở (open-weight AI).
"Nhiều nhà sản xuất, cả ở châu Âu và Mỹ, đang sử dụng các mô hình mã nguồn mở từ Trung Quốc vì họ không tin tưởng Anthropic hay OpenAI. Họ không muốn gửi dữ liệu quan trọng của mình cho các công ty này," Pierre Baque – nhà sáng lập kiêm CEO của Neural Concept – cho biết. Neural Concept là công ty phần mềm thiết kế AI chuyên hợp tác với các nhà sản xuất ô tô, chip và các lĩnh vực sản xuất khác nhằm đẩy nhanh quy trình thiết kế.
"Phía Trung Quốc không thể theo dõi bạn thông qua một mô hình mà chính bạn đang tự vận hành (host)," Baque nói, đồng thời nhận định rằng việc thiếu vắng các mô hình AI tiên tiến mã nguồn mở của Mỹ đang "thực sự tạo ra cơ hội to lớn cho Trung Quốc."
Một phần của cơ hội đó có thể mang tính chất địa chính trị.
Tại Hội nghị AI Thế giới diễn ra ở Thượng Hải vào tháng 7 vừa qua, Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình đã tái khẳng định cam kết của nước này đối với AI mã nguồn mở. Bằng cách định vị mình là bên ủng hộ các mô hình AI mở, Trung Quốc có thể tạo ra sự phụ thuộc về mặt cấu trúc đối với các quốc gia và doanh nghiệp sử dụng chúng. Đây là sự phụ thuộc mà họ có thể biến thành công cụ gây sức ép (vũ khí hóa) trong tương lai nếu muốn, theo nhận định của một luật sư tại một công ty luật quốc tế – người yêu cầu giấu tên do công ty có hoạt động kinh doanh tại Trung Quốc. "AI mã nguồn mở có lẽ đang trở thành một điểm nắm thóp mới của Trung Quốc, bên cạnh đất hiếm, và đây là thứ mà chính phủ Trung Quốc có thể biến thành vũ khí," vị luật sư chia sẻ với Nikkei Asia.
Khi AI mã nguồn mở (open AI) trở thành mặt trận mới nhất trong cuộc đua công nghệ Mỹ-Trung, các nhà phân tích cho rằng Washington nhiều khả năng sẽ hành động để hạn chế các mô hình của Trung Quốc, bất chấp sự phản đối từ Thung lũng Silicon.
Do rất khó để gỡ bỏ các mô hình mã nguồn mở hoặc mô hình có trọng số mở (open-weight) khỏi internet, hay ngăn người dùng tải xuống một khi chúng đã được phát hành, ông Corso từ Đại học Michigan nhận định rằng giải pháp trực diện nhất đối với Washington là cấm sử dụng các mô hình này.
Kiểm soát xuất khẩu là một công cụ tiềm năng khác. Vào tháng 7, chính quyền Trump cho biết mô hình Kimi3 của Moonshot đã được huấn luyện bằng chip Nvidia, vi phạm các quy định hạn chế xuất khẩu của Mỹ.
"Chúng tôi tin rằng phản ứng có khả năng xảy ra nhất từ phía Mỹ là thắt chặt kiểm soát xuất khẩu nhằm ngăn chặn việc chuyển hướng chip AI sang Trung Quốc, đồng thời yêu cầu tất cả các công ty AI của Mỹ tích hợp các tính năng chống chưng cất (anti-distillation) vào các mô hình tiên tiến của họ," chuyên gia phân tích Edison Lee của Jefferies cho biết.
Tuy nhiên, theo các nhà phân tích, khó có khả năng xảy ra bất kỳ động thái nào trước cuộc gặp giữa ông Trump và ông Tập tại Washington vào tháng tới.
Ông Trump từng tuyên bố vào tháng 7 rằng ông sẽ thảo luận về AI với ông Tập khi nhà lãnh đạo Trung Quốc đến thăm Nhà Trắng vào tháng 9. Hai nhà lãnh đạo đã gặp nhau tại Bắc Kinh vào tháng 5, nhưng nội dung cuộc gặp đó chủ yếu tập trung vào các vấn đề thương mại.
"Cả hai chính phủ đều e ngại việc tạo ra các tình huống có thể dẫn đến một cuộc gặp không hiệu quả," ông Mehta từ CSIS nhận định. Ông nói thêm rằng có thể đang có những "hoạt động ngầm" tại Washington nhắm vào lĩnh vực AI của Trung Quốc, nhưng nhiều hành động trong số đó sẽ được "giữ lại, chờ kết quả của hội nghị thượng đỉnh sắp tới."
Chính quyền Trump đang cân nhắc áp đặt các hạn chế đối với các mô hình AI mã nguồn mở của Trung Quốc.
Trong khi chính quyền Trump từng đề xuất lệnh cấm đối với các mô hình AI open-weight của Trung Quốc, thì các công ty công nghệ Mỹ – từ lớn đến nhỏ – lại phản đối việc hạn chế các mô hình như vậy, bất kể nguồn gốc xuất xứ của chúng.
"Vấn đề về các mô hình mở có lẽ là một trong những vấn đề hóc búa nhất, nếu không muốn nói là khó giải quyết nhất, trong chính sách về AI mà chính phủ và các doanh nghiệp phải đối mặt," Aalok Mehta, Giám đốc Trung tâm AI Wadhwani thuộc Trung tâm Nghiên cứu Chiến lược và Quốc tế (CSIS) – một tổ chức tư vấn chính sách có trụ sở tại Washington – nhận định.
Trọng tâm của cuộc tranh luận nằm ở vấn đề an toàn của các mô hình do các công ty Trung Quốc cung cấp.
Có hai loại mô hình mở: mô hình open-weight (mở trọng số) và mô hình mã nguồn mở hoàn toàn.
Khi một mô hình open-weight được công bố, bất kỳ ai cũng có thể vận hành, tinh chỉnh và phát triển các sản phẩm dựa trên nó – nhưng họ không có quyền truy cập vào dữ liệu huấn luyện tạo nên mô hình đó. Ngược lại, các mô hình mã nguồn mở sẽ công khai cả dữ liệu huấn luyện lẫn mã nguồn của chúng.
Không có mô hình nào của Trung Quốc đang là tâm điểm tranh luận – bao gồm cả DeepSeek và Kimi K3 – là mã nguồn mở hoàn toàn, vì tất cả đều không công khai dữ liệu huấn luyện. Điều này làm dấy lên lo ngại rằng các mô hình có thể được huấn luyện với những định kiến hoặc bị cài cắm các chức năng tiềm ẩn như "cửa hậu" (backdoor), cho phép chính phủ Trung Quốc truy cập ngầm.
Các nhà nghiên cứu AI chuyên về lĩnh vực này tỏ ra hoài nghi về những lo ngại đó, mặc dù họ không hoàn toàn loại trừ khả năng xảy ra.
Jason Corso, giáo sư về trí tuệ nhân tạo tại Đại học Michigan, cho biết việc tạo ra một "cửa hậu" đòi hỏi phải cố tình làm sai lệch dữ liệu huấn luyện bằng các loại kích hoạt có điều kiện – những thứ mà các mô hình hiện nay rất khó duy trì một cách ổn định. Ông nhận định rằng, mặc dù việc này "có thể thực hiện được về mặt lý thuyết", nhưng ông chưa từng biết đến bất kỳ trường hợp nào được ghi nhận thực tế về những hành động như vậy. Liên quan đến vấn đề các mô hình AI của Trung Quốc truyền dữ liệu người dùng về Bắc Kinh, Kyle Miller – chuyên gia phân tích nghiên cứu cấp cao tại Trung tâm An ninh và Công nghệ Mới nổi thuộc Đại học Georgetown – cho rằng điều quan trọng là nơi các mô hình AI này được vận hành.
"Nếu bạn sử dụng một mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc trên cơ sở hạ tầng của chính mình, thì điều đó đơn giản là không thể xảy ra," ông nói. "Bạn có toàn quyền kiểm soát mô hình đó."
Trong khi đó, tính an toàn của các mô hình AI đóng (độc quyền) cũng đang bị đặt dấu hỏi.
Một báo cáo công bố ngày 4 tháng 8 bởi Viện An ninh AI (được chính phủ Anh hậu thuẫn) cho thấy các mô hình Mythos 5 của Anthropic và GPT-5.6-Sol của OpenAI đã thực hiện tổng cộng 19 hành động không được cấp phép nhắm vào các cá nhân và tổ chức thực tế trong quá trình thử nghiệm an toàn. Trong trường hợp nghiêm trọng nhất, một tác nhân AI đã cố gắng chèn mã độc vào một dự án mã nguồn mở.
Cả Anthropic và OpenAI đều công khai thừa nhận rằng các mô hình của họ đã thoát khỏi môi trường thử nghiệm biệt lập (sandbox).
Eugene Lee, một kỹ sư AI làm việc tại Hồng Kông, chia sẻ với Nikkei Asia rằng các mô hình đóng về bản chất là một "hộp đen", bởi người ngoài không thể nhìn thấy dữ liệu huấn luyện, các phương pháp căn chỉnh (alignment), cũng như không biết liệu có tồn tại "cửa hậu" (backdoor) hay mô hình có thể gặp sự cố bất ngờ ở đâu.
Ông Miller lập luận rằng các mô hình mở là công cụ cần thiết để phòng vệ trước những "hộp đen" như vậy.
"Khi mô hình có trọng số mở hoặc mã nguồn mở, cả kẻ xấu lẫn người tốt đều có thể sử dụng nó... Các mô hình trọng số mở cho phép bên phòng thủ – bao gồm toàn bộ ngành an ninh mạng – sử dụng chúng một cách tự do mà không bị gò bó bởi các rào cản kiểm soát, cũng như có thể tùy chỉnh và tối ưu hóa chúng cho mục đích phòng thủ," ông nói.
"Trọng số mở mang lại lợi thế lớn hơn nhiều cho bên phòng thủ, trái ngược với viễn cảnh mà các năng lực tiên tiến nhất chỉ nằm trong tay một số ít phòng thí nghiệm," ông nói thêm. "Vấn đề cốt lõi là đảm bảo bên phòng thủ được hỗ trợ bởi [các mô hình mở] để họ có thể chống lại những mối đe dọa kiểu này."
Đó chính xác là điều đã xảy ra trong một trường hợp vào tháng trước, khi Hugging Face cho biết họ đã sử dụng mô hình trọng số mở GLM-5.2 của công ty Zhipu AI (Trung Quốc) để phân tích và ngăn chặn một cuộc tấn công từ phía OpenAI.
Một vấn đề khác xoay quanh các mô hình AI trọng số mở của Trung Quốc là làm thế nào chúng lại đạt được chất lượng cao nhanh chóng đến vậy. Trong một số bài kiểm tra đánh giá hiệu năng do DeepSeek công bố tuần trước, hiệu suất của V4 Pro ở các bài đánh giá liên quan đến tác tử (agent) đã tiệm cận hoặc thậm chí vượt qua hầu hết các mô hình tiên tiến hàng đầu của Mỹ.
Hiệu năng của các mô hình AI phổ biến
Các quan chức chính quyền Trump cho rằng những bước tiến này là nhờ kỹ thuật chưng cất (distillation), đồng thời cáo buộc các công ty như Moonshot và DeepSeek huấn luyện mô hình của họ bằng cách thu thập dữ liệu đầu ra từ ChatGPT, Claude và các phòng thí nghiệm AI khác của Mỹ thay vì tự xây dựng từ đầu.
Chưng cất "hộp trắng" (white-box distillation) – phương pháp sử dụng quyền truy cập trực tiếp vào các trọng số nội bộ của mô hình "giáo viên" để nén nó thành các mô hình "học viên" nhỏ hơn – là một kỹ thuật kỹ thuật thông thường được hầu hết các phòng thí nghiệm AI, bao gồm cả những nơi tại Mỹ, áp dụng. Phương pháp này thường được dùng để chuyển đổi một mô hình chủ lực đắt đỏ thành phiên bản rẻ hơn và nhanh hơn.
Ngược lại, chưng cất "hộp đen" (black-box distillation) huấn luyện một mô hình trực tiếp dựa trên dữ liệu đầu ra của mô hình khác mà không cần truy cập vào các trọng số nội bộ của mô hình đó. Phương pháp gây tranh cãi hơn này chính là điều mà các phòng thí nghiệm Trung Quốc bị cáo buộc thực hiện đối với Claude và ChatGPT, đồng thời vi phạm các điều khoản sử dụng của các dịch vụ này.
"Điều mà Mỹ thực sự cần đối mặt là các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc đang phát triển rất nhanh," Lee, một kỹ sư tại Hồng Kông, nhận định. "Vì vậy, hướng đi hợp lý hơn không phải là cấm hoàn toàn các mô hình trọng số mở (open-weight models), mà là áp dụng các biện pháp kiểm soát theo cấp độ đối với những năng lực tiên phong có rủi ro cao nhất, đồng thời khuyến khích phát triển hệ sinh thái mã nguồn mở của chính nước Mỹ và sử dụng các công cụ pháp lý cũng như thương mại để giải quyết vấn đề chưng cất trái phép của các công ty Trung Quốc."
Các nhân vật hàng đầu trong ngành công nghiệp Mỹ cũng đồng tình rằng kỹ thuật chưng cất không phải là lý do để cấm các mô hình AI của Trung Quốc.
Trong một cuộc phỏng vấn với Axios vào tháng 7, CEO Jensen Huang của Nvidia cho biết: "Chưng cất, học hỏi từ AI và học hỏi từ các nguồn kiến thức khác là yếu tố cốt lõi của trí tuệ," cũng giống như cách con người học hỏi lẫn nhau.
Gã khổng lồ chip của Mỹ này đã đi đầu trong việc phản đối lệnh cấm đối với các mô hình mở của Trung Quốc. Ngoài việc ký tên vào một bức thư ngỏ về vấn đề này, Nvidia cũng đã ra mắt mô hình AI mở của riêng mình mang tên Nemotron 3.5 Lightning vào tuần trước.
Cũng trong tuần đó, Meta đã công bố mô hình mở của họ với tên gọi Muse Glimmer. Động thái này đi kèm với một bài viết dài hơn 6.000 từ trên blog của CEO Mark Zuckerberg, trong đó ông kêu gọi các nhà hoạch định chính sách ủng hộ AI mở của Mỹ. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc "Mỹ và các đồng minh dẫn dắt hệ sinh thái AI mã nguồn mở – lĩnh vực sẽ chiếm tỷ trọng lớn trong việc sử dụng AI toàn cầu."
"Các phòng thí nghiệm nước ngoài hiện đang nắm giữ nhiều lợi thế trong lĩnh vực này do các phòng thí nghiệm của Mỹ phải tuân thủ nhiều hạn chế bổ sung về dữ liệu huấn luyện," Zuckerberg chia sẻ trong bài đăng. "Chính sách của Mỹ cần giảm bớt những rào cản phát sinh này nếu chúng ta muốn các mô hình mã nguồn mở của Mỹ vươn lên dẫn đầu trong tương lai."
Điển hình là DeepSeek; theo OpenRouter, đây hiện là mô hình AI được sử dụng nhiều nhất thế giới với thị phần 27%. Trong khi đó, Alibaba cho biết Qwen là dòng mô hình mã nguồn mở được tải xuống nhiều nhất toàn cầu. Gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc này đã phát hành phiên bản mới nhất, Qwen 3.8-27B, vào ngày 17/8. Tính đến nay, Alibaba đã công khai mã nguồn cho hơn 460 mô hình của mình và đạt tổng cộng hơn 3 tỷ lượt tải xuống trên toàn thế giới.
Các mô hình AI được sử dụng phổ biến nhất
Có vẻ như Washington đang lưu tâm đến cảnh báo của Zuckerberg.
Nhiều cơ quan truyền thông Mỹ đưa tin trong tháng này rằng chính quyền Trump đã loại các mô hình mở khỏi khuôn khổ đánh giá tự nguyện – vốn được thiết lập để kiểm tra độ an toàn của các mô hình AI tiên tiến.
Dễ hiểu khi cả Thung lũng Silicon và Washington đều ngày càng lo ngại về việc Trung Quốc đang dẫn đầu trong lĩnh vực AI trọng số mở (open-weight AI).
"Nhiều nhà sản xuất, cả ở châu Âu và Mỹ, đang sử dụng các mô hình mã nguồn mở từ Trung Quốc vì họ không tin tưởng Anthropic hay OpenAI. Họ không muốn gửi dữ liệu quan trọng của mình cho các công ty này," Pierre Baque – nhà sáng lập kiêm CEO của Neural Concept – cho biết. Neural Concept là công ty phần mềm thiết kế AI chuyên hợp tác với các nhà sản xuất ô tô, chip và các lĩnh vực sản xuất khác nhằm đẩy nhanh quy trình thiết kế.
"Phía Trung Quốc không thể theo dõi bạn thông qua một mô hình mà chính bạn đang tự vận hành (host)," Baque nói, đồng thời nhận định rằng việc thiếu vắng các mô hình AI tiên tiến mã nguồn mở của Mỹ đang "thực sự tạo ra cơ hội to lớn cho Trung Quốc."
Một phần của cơ hội đó có thể mang tính chất địa chính trị.
Tại Hội nghị AI Thế giới diễn ra ở Thượng Hải vào tháng 7 vừa qua, Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình đã tái khẳng định cam kết của nước này đối với AI mã nguồn mở. Bằng cách định vị mình là bên ủng hộ các mô hình AI mở, Trung Quốc có thể tạo ra sự phụ thuộc về mặt cấu trúc đối với các quốc gia và doanh nghiệp sử dụng chúng. Đây là sự phụ thuộc mà họ có thể biến thành công cụ gây sức ép (vũ khí hóa) trong tương lai nếu muốn, theo nhận định của một luật sư tại một công ty luật quốc tế – người yêu cầu giấu tên do công ty có hoạt động kinh doanh tại Trung Quốc. "AI mã nguồn mở có lẽ đang trở thành một điểm nắm thóp mới của Trung Quốc, bên cạnh đất hiếm, và đây là thứ mà chính phủ Trung Quốc có thể biến thành vũ khí," vị luật sư chia sẻ với Nikkei Asia.
Khi AI mã nguồn mở (open AI) trở thành mặt trận mới nhất trong cuộc đua công nghệ Mỹ-Trung, các nhà phân tích cho rằng Washington nhiều khả năng sẽ hành động để hạn chế các mô hình của Trung Quốc, bất chấp sự phản đối từ Thung lũng Silicon.
Do rất khó để gỡ bỏ các mô hình mã nguồn mở hoặc mô hình có trọng số mở (open-weight) khỏi internet, hay ngăn người dùng tải xuống một khi chúng đã được phát hành, ông Corso từ Đại học Michigan nhận định rằng giải pháp trực diện nhất đối với Washington là cấm sử dụng các mô hình này.
Kiểm soát xuất khẩu là một công cụ tiềm năng khác. Vào tháng 7, chính quyền Trump cho biết mô hình Kimi3 của Moonshot đã được huấn luyện bằng chip Nvidia, vi phạm các quy định hạn chế xuất khẩu của Mỹ.
"Chúng tôi tin rằng phản ứng có khả năng xảy ra nhất từ phía Mỹ là thắt chặt kiểm soát xuất khẩu nhằm ngăn chặn việc chuyển hướng chip AI sang Trung Quốc, đồng thời yêu cầu tất cả các công ty AI của Mỹ tích hợp các tính năng chống chưng cất (anti-distillation) vào các mô hình tiên tiến của họ," chuyên gia phân tích Edison Lee của Jefferies cho biết.
Tuy nhiên, theo các nhà phân tích, khó có khả năng xảy ra bất kỳ động thái nào trước cuộc gặp giữa ông Trump và ông Tập tại Washington vào tháng tới.
Ông Trump từng tuyên bố vào tháng 7 rằng ông sẽ thảo luận về AI với ông Tập khi nhà lãnh đạo Trung Quốc đến thăm Nhà Trắng vào tháng 9. Hai nhà lãnh đạo đã gặp nhau tại Bắc Kinh vào tháng 5, nhưng nội dung cuộc gặp đó chủ yếu tập trung vào các vấn đề thương mại.
"Cả hai chính phủ đều e ngại việc tạo ra các tình huống có thể dẫn đến một cuộc gặp không hiệu quả," ông Mehta từ CSIS nhận định. Ông nói thêm rằng có thể đang có những "hoạt động ngầm" tại Washington nhắm vào lĩnh vực AI của Trung Quốc, nhưng nhiều hành động trong số đó sẽ được "giữ lại, chờ kết quả của hội nghị thượng đỉnh sắp tới."
Nguồn: Nikkei
