Mỹ Lệ✔
Writer
Một phòng thí nghiệm đại học đã ươm mầm những nhà khoa học máy tính - những người đang vận dụng sự sáng tạo và khả năng mô phỏng để bám đuổi Anthropic và OpenAI. Họ hiểu rất rõ cách thương mại hóa các sản phẩm của mình.
Hơn một thập kỷ trước, hai "tín đồ" công nghệ Tang Jie (Đường Kiệt) và Yang Zhilin (Dương Trí Lâm) chỉ đơn thuần là thầy và trò với cùng một ước mơ: chế tạo ra cỗ máy có khả năng tư duy như con người. Ngày nay, họ là hai trong số những nhân vật chủ chốt của ngành trí tuệ nhân tạo (AI) Trung Quốc, khiến các công ty tiên phong về AI của Mỹ phải lo lắng và dè chừng.
Tang, giáo sư tại Đại học Thanh Hoa, là người đồng sáng lập Z.AI – một trong những công ty đang bám đuổi sát sao Anthropic và OpenAI về cả năng lực công nghệ lẫn mức độ phổ biến toàn cầu. Trong khi đó, Yang – người từng được Tang đề cử cho giải thưởng học thuật danh giá nhất của trường – hiện đang lãnh đạo một công ty khác là Moonshot AI. Mỗi công ty này đều được định giá lên tới hàng chục tỷ USD.
Sự trỗi dậy nhanh chóng của các mô hình AI Trung Quốc đã dấy lên hàng loạt câu hỏi tại cả Thung lũng Silicon lẫn Washington. Làm thế nào mà các phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc có thể tiến xa nhanh đến vậy? Các mô hình AI của họ bắt nguồn từ đâu? Liệu những công ty như của Tang và Yang có đang sao chép các mô hình của Mỹ, và liệu sản phẩm của họ có nên bị cấm để bảo vệ an ninh quốc gia Mỹ?
Sự nghiệp của Tang và Yang cho thấy nỗ lực phát triển AI của Trung Quốc không phải là chuyện nhất thời hay ngẫu nhiên. Tang, năm nay 49 tuổi, đã dành khoảng một phần tư thế kỷ để nghiên cứu về học máy (machine learning). Từ hơn mười năm trước, ông đã là một trong những chuyên gia AI hàng đầu của Trung Quốc trong việc ứng dụng máy tính để thực hiện các tác vụ mang tính con người, chẳng hạn như hiểu ngôn ngữ và nhận diện khuôn mặt.
Tang, Yang cùng các đồng nghiệp – nhiều người trong số đó khởi đầu sự nghiệp tại Đại học Thanh Hoa và một số cơ sở nghiên cứu khác – đã tạo nên một "Thung lũng Silicon" ngay tại các trung tâm công nghệ của Trung Quốc. Kiến thức được luân chuyển dễ dàng giữa họ nhờ văn hóa công bố nghiên cứu rộng rãi và thói quen ưu tiên sử dụng các công nghệ mã nguồn mở của giới lập trình viên Trung Quốc; các công nghệ này phần lớn đều miễn phí tải về và cho phép tùy chỉnh.
Để bắt kịp trong kỷ nguyên AI tạo sinh (generative AI), các công ty Trung Quốc đã dựa vào sự kết hợp quen thuộc giữa khả năng sáng tạo và sự mô phỏng – công thức từng làm nên thành công của quốc gia này trong các lĩnh vực điện tử, ô tô và năng lượng xanh. Các nhà phát triển AI Trung Quốc đã thu hút các chuyên gia khoa học máy tính từng được đào tạo tại Mỹ về nước và theo sát những tiến bộ công nghệ tại Mỹ.
Gây tranh cãi hơn cả là việc một số công ty dường như đã sử dụng kỹ thuật "chưng cất" (distillation) các mô hình của Mỹ để đẩy nhanh quá trình huấn luyện mô hình của chính họ; đây là quy trình trong đó một hệ thống mới học hỏi từ hệ thống hiện có bằng cách đặt hàng trăm nghìn câu hỏi và phân tích các câu trả lời nhận được.
Anthropic đã cáo buộc các công ty Trung Quốc, bao gồm cả Z.AI và Moonshot, vi phạm chính sách của hãng khi thực hiện hoạt động chưng cất mô hình trên quy mô lớn. Cả hai công ty này đều chưa đưa ra bình luận về vấn đề trên. Nhân sự tại các công ty phát triển mô hình của Trung Quốc thừa nhận rằng kỹ thuật chưng cất đang được áp dụng rộng rãi trên toàn cầu, và một số công ty Trung Quốc có thể đang sử dụng phương pháp này một cách mạnh mẽ hơn so với các đối thủ Mỹ.
Hồi tháng 6, Elon Musk dự đoán rằng Trung Quốc sẽ phải đợi đến quý đầu tiên của năm 2027 mới có thể bắt kịp mô hình Fable hàng đầu của Anthropic. Tang đã đáp trả trên nền tảng X rằng: "Sẽ không mất nhiều thời gian đến thế đâu."
Các lãnh đạo trong ngành tại cả hai quốc gia nhận định rằng năng lực của mô hình AI tốt nhất Trung Quốc chỉ chậm hơn vài tháng so với mô hình hàng đầu của Mỹ.
Trong tháng này, Z.AI đã ra mắt mô hình GLM-5.3 mới nhất và tuyên bố rằng mô hình này đã đạt trình độ ngang bằng với Mythos 5 của Anthropic về khả năng bảo mật mạng.
Chính phủ Trung Quốc từ lâu đã coi AI và khoa học máy tính là những động lực quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và đảm bảo an ninh quốc gia. Chiến lược bắt kịp của nước này kết hợp cả sự hỗ trợ từ nhà nước lẫn sự cạnh tranh trong khu vực tư nhân. Nhà nước đã rót vốn vào các hoạt động nghiên cứu tại những trường đại học như Thanh Hoa (Tsinghua) cũng như tài trợ cho các công ty khởi nghiệp; đồng thời, chính quyền trung ương và địa phương cũng trở thành những khách hàng đầu tiên sử dụng dịch vụ của các công ty khởi nghiệp này.
Sau khi Anthropic ra mắt mô hình Mythos vào mùa xuân năm nay—một mô hình có khả năng phát hiện các lỗ hổng bảo mật mạng—một số quan chức Trung Quốc đã ví nó như một loại vũ khí hạt nhân của kỷ nguyên AI. Nhận thức được việc Washington có thể ngăn chặn người nước ngoài tiếp cận các mô hình AI hàng đầu của Mỹ, Bắc Kinh đang hỗ trợ các nhà phát triển AI trong nước thông qua một quỹ quốc gia, đồng thời nới lỏng các quy định để tạo điều kiện cho các công ty khởi nghiệp niêm yết cổ phiếu trên thị trường đại chúng.
Theo Hiệp hội Đầu tư của các Doanh nghiệp Nhà nước Trung ương, gần một nửa tổng vốn đầu tư cổ phần tại Trung Quốc trong nửa đầu năm nay đã đổ vào lĩnh vực AI, phần lớn trong số đó đến từ các quỹ được chính phủ hậu thuẫn.
Vựa nhân lực tài năng
Vào đầu những năm 2000, ngành công nghiệp Internet của Trung Quốc bùng nổ và bắt đầu tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ khi hàng triệu người dùng chuyển sang mua sắm, tìm kiếm và giao tiếp trực tuyến. Các công ty bắt đầu đầu tư vào công nghệ học máy (machine learning) nhằm nâng cao hiệu quả thương mại điện tử cũng như phân tích hành vi trực tuyến của người dùng.
Với mong muốn giám sát người dân và phát hiện các mối đe dọa, chính phủ đã tìm kiếm các chương trình máy tính có khả năng nhận diện khuôn mặt và giọng nói. Các trường đại học tại Trung Quốc đã đào tạo ra nhiều sinh viên chuyên về thị giác máy tính – một nhánh của khoa học máy tính tập trung vào việc dạy máy móc cách "nhìn" giống như con người.
Thời kỳ đó đã sản sinh ra "bốn con rồng nhỏ của ngành AI" – những công ty khởi nghiệp về thị giác máy tính, trong đó có SenseTime – nơi đã đào tạo nên nhiều kỹ sư đang hoạt động trong lĩnh vực AI ngày nay.
Nguồn vốn và nhân tài đổ dồn về Đại học Thanh Hoa, ngôi trường hàng đầu cả nước về khoa học và công nghệ. Năm 2005, Andrew Yao – cựu giáo sư Đại học Princeton và là người từng đoạt giải thưởng mang tên nhà tiên phong khoa học máy tính Alan Turing – đã thành lập "Lớp Yao" (Yao Class) danh giá tại Thanh Hoa nhằm bồi dưỡng những nhân tài xuất chúng.
Ông Tang – giáo sư tại Thanh Hoa đồng thời là người đồng sáng lập Z.AI – đã gắn bó với trường từ thời còn làm nghiên cứu sinh tiến sĩ. Ông nghiên cứu về khai phá dữ liệu (data mining) – một lĩnh vực chuyên tìm kiếm các quy luật ẩn trong những tập dữ liệu khổng lồ, vốn sau này trở thành nền tảng cho trí tuệ nhân tạo (AI).
Chia sẻ với cây bút chuyên về công nghệ Mehran Gul (theo cuốn sách *The New Geography of Innovation*), ông Tang cho biết sau khi nhận bằng tiến sĩ tại Thanh Hoa: "Tôi nghĩ mình có thể làm được điều gì đó lớn lao tại Trung Quốc, và theo cách đó, có lẽ tôi cũng có thể đóng góp tốt hơn cho đất nước. Vì vậy, tôi quyết định ở lại."
Ông Tang thích thử thách sức bền của bản thân thông qua các cuộc chạy marathon và ba môn phối hợp (triathlon). Ông cũng áp dụng phong cách đó vào việc điều hành phòng thí nghiệm của mình.
"Nhóm nghiên cứu của Giáo sư Tang nổi tiếng là làm việc với cường độ cực cao," Kevin Zhong – người từng có thời gian ngắn làm việc cùng ông Tang khi đang học thạc sĩ tại Thanh Hoa và hiện đang làm việc tại London – cho biết. Zhong nhớ lại rằng vị giáo sư này luôn thúc đẩy cả nhóm thử nghiệm các kỹ thuật học máy (machine learning) tiềm năng thông qua thực nghiệm; các nhà nghiên cứu đôi khi phải ở lại phòng thí nghiệm đến tận 3 giờ sáng để hoàn tất các thử nghiệm đó.
"Họ có khả năng đặc biệt trong việc liên tục công bố các công trình nghiên cứu trên những tạp chí hàng đầu, đồng thời nắm rất rõ cách thương mại hóa các thành quả của mình," Zhong nhận xét.
Đến những năm 2010, phòng thí nghiệm của ông Tang đã tạo dựng được danh tiếng trên toàn quốc trong cộng đồng những người đam mê công nghệ, và các cựu sinh viên của ông bắt đầu góp mặt tại các công ty hàng đầu ở Thung lũng Silicon. Yang – người sau này sáng lập Moonshot – đã bắt đầu được đào tạo bài bản về lập trình từ năm 17 tuổi và từng tham gia tranh tài tại kỳ thi Olympic Tin học Quốc gia Trung Quốc.
Tại Thanh Hoa, anh đã cùng ông Tang phát triển các thuật toán học máy. Vào năm 2018, Bắc Kinh đã mở đường cho các nhà nghiên cứu tại các viện và trường đại học công lập thành lập công ty và thương mại hóa công nghệ của họ. Một năm sau, Tang tách công ty hiện có tên là Z.AI khỏi phòng thí nghiệm của mình tại Đại học Thanh Hoa. Nguồn vốn cho công ty này một phần đến từ nền tảng phân tích dữ liệu mà ông đang điều hành, vốn có các khách hàng như Google và IBM.
Ông Tang điều hành một phòng thí nghiệm tại Đại học Thanh Hoa ở Bắc Kinh – ngôi trường hàng đầu Trung Quốc về khoa học và công nghệ.
Từ rất lâu trước khi cuộc đua tranh giành vị thế dẫn đầu về AI giữa Mỹ và Trung Quốc trở thành tâm điểm chú ý của truyền thông, Tang đã xác định mình là đối thủ cạnh tranh của Sam Altman (thuộc OpenAI). Khi OpenAI ra mắt mô hình tiên phong GPT-3 vào năm 2020, Z.AI cũng đặt mục tiêu tạo ra một sản phẩm có chất lượng tương đương.
"Tôi đang dồn toàn bộ tâm sức cho trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) với sứ mệnh dạy cho máy móc biết tư duy như con người," Tang đã viết trên trang web cá nhân của mình cách đây vài năm.
Sau thời gian nghiên cứu cùng Tang, Yang đã lấy bằng Tiến sĩ tại Đại học Carnegie Mellon ở Pittsburgh. Anh trở về Trung Quốc để hỗ trợ công trình nghiên cứu của người thầy cũ, đồng thời quyết định thành lập công ty riêng.
Là một người đam mê chơi trống nhạc rock, Yang đặt tên tiếng Trung cho công ty khởi nghiệp của mình là "Dark Side of the Moon" (Mặt tối của Mặt trăng), lấy cảm hứng từ album cùng tên của ban nhạc Pink Floyd. Đối với tên tiếng Anh, anh chọn cái tên Moonshot.
Tại Thượng Hải, hai cựu nhà nghiên cứu khác của Đại học Thanh Hoa—trong đó có một người từng theo học "Lớp Yao" danh giá—cũng đã thành lập công ty riêng để phát triển các mô hình AI.
Một cái tên gia nhập cuộc đua sau cùng là DeepSeek. Người sáng lập công ty, Liang Wenfeng, bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực thị giác máy tính từ hai thập kỷ trước và sau đó thành lập một quỹ đầu tư mạo hiểm (hedge fund) chuyên sử dụng AI để phân tích thị trường tài chính. Năm 2023, ông đã trao đổi với Tang; sau đó, Tang chia sẻ với nhân viên của mình rằng ông rất ấn tượng trước "tư duy khác biệt" của Liang. Cũng trong năm đó, Liang tách DeepSeek khỏi quỹ đầu tư của mình và tuyên bố một mục tiêu tương đồng với Tang: tạo ra trí tuệ giống như con người.
Các nhà sáng lập của những công ty khởi nghiệp này đến từ khắp mọi miền Trung Quốc—Tang xuất thân từ một vùng xa xôi thuộc tỉnh Tứ Xuyên ở phía tây, trong khi Yang và Liang lại đến từ miền nam, nơi nổi tiếng với tinh thần khởi nghiệp mạnh mẽ. Họ tập trung tại một số thành phố lớn như Bắc Kinh và Hàng Châu—nơi Liang từng theo học và bắt đầu sự nghiệp kinh doanh của mình.
Màn trình diễn Moonshot AI tại Hội nghị Trí tuệ nhân tạo thế giới ở Thượng Hải vào tháng 7 có mô hình Kimi K3.
Làm nhiều hơn với nguồn lực hạn chế
Các nhà sáng lập startup này hiểu rõ những bất lợi của Trung Quốc so với Mỹ: thiếu hụt nguồn vốn và không tiếp cận được các loại chip AI tiên tiến nhất do các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Washington.
Đến giữa năm 2025, Tang đã huy động được khoảng 1,25 tỷ USD từ các nhà đầu tư, bao gồm những gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc và nhà đầu tư mạo hiểm Neil Shen (có trụ sở tại Hồng Kông). Các quỹ do nhà nước hậu thuẫn cũng rót vốn, hưởng ứng lời kêu gọi của Bắc Kinh về việc nuôi dưỡng các công ty AI nội địa. Tuy nhiên, những con số này vẫn còn quá khiêm tốn so với hàng tỷ USD mà OpenAI (dưới sự lãnh đạo của Altman) và Anthropic đã huy động được.
Ngân hàng đầu tư Jefferies sau đó đã tính toán rằng trong những năm này, các công ty công nghệ Trung Quốc đầu tư chưa bằng một phần năm so với các đối thủ tại Mỹ. Họ buộc phải đạt được kết quả lớn hơn với nguồn lực hạn chế hơn.
Đội ngũ của Liang tại DeepSeek đã đưa ra một số giải pháp kỹ thuật quan trọng, trong đó có cơ chế "multihead latent attention" (tạm dịch: cơ chế chú ý tiềm ẩn đa đầu - MLA). Kỹ thuật này giúp giảm đáng kể lượng bộ nhớ mà mô hình AI sử dụng—ví dụ như trong các cuộc hội thoại với chatbot—bằng cách tạo ra một phiên bản rút gọn của dữ liệu trước đó. Việc sử dụng ít bộ nhớ hơn giúp tiết kiệm cả năng lực tính toán lẫn chi phí.
DeepSeek là một trong những đơn vị tiên phong tại Trung Quốc áp dụng thiết kế mô hình có tên "mixture of experts" (MoE - tạm dịch: hỗn hợp các chuyên gia). Trong mô hình này, một cơ chế điều phối ban đầu sẽ chuyển vấn đề đến một mô hình chuyên gia phù hợp—tương tự như cách bếp trưởng chuyển yêu cầu làm món mì Ý cho đầu bếp chuyên món Ý trong nhà bếp. DeepSeek đã cho ngành công nghiệp Trung Quốc thấy một hướng đi khả thi để nâng cao hiệu suất mô hình mà không gây áp lực quá lớn lên hệ thống chip.
Chính những kỹ thuật này đã tạo nên "cú sốc DeepSeek" vào tháng 1 năm 2025, khi công ty của Liang phát hành một mô hình mã nguồn mở mới mạnh mẽ nhưng chi phí thấp, khiến thị trường chứng khoán Mỹ chao đảo trong chốc lát trước sự trỗi dậy bất ngờ của đối thủ Trung Quốc. Trong một bài đăng trên X, Sam Altman của OpenAI đã khen ngợi mô hình của DeepSeek đầy ấn tượng và cho rằng: "Thật sự rất phấn khích khi có thêm một đối thủ cạnh tranh mới!"
Các đối thủ cạnh tranh tại Trung Quốc của Liang cũng bị chấn động không kém. Tại Moonshot, Yang phải tiếp nhận các cuộc gọi từ những nhà đầu tư đang lo lắng; theo những người am hiểu vấn đề, có nhà đầu tư đã chất vấn tại sao Yang không lường trước được sự trỗi dậy của DeepSeek.
Yang đã tích hợp các kỹ thuật do DeepSeek phát minh hoặc kiểm chứng vào các mô hình sau này của Moonshot. Các mô hình K2 và K3 của công ty này đã áp dụng thiết kế MoE cùng các biến thể của MLA. Đổi lại, DeepSeek đã sử dụng một kỹ thuật được Moonshot tối ưu hóa để nâng cao hiệu suất và sự ổn định trong quá trình huấn luyện mô hình.
Tại một cuộc họp của DeepSeek vào tháng 5, một số nhà đầu tư đã chất vấn nhà sáng lập Liang về việc liệu ông có thể kiếm được nhiều lợi nhuận hay không khi chia sẻ miễn phí các bí quyết công nghệ. Câu trả lời của ông đã phản ánh đúng tinh thần của phong trào mã nguồn mở tại Trung Quốc: "Tôi không lo ngại về sự cạnh tranh vì thị trường đủ lớn cho tất cả."
Bên cạnh việc chắt lọc kiến thức từ các mô hình AI của Mỹ, một số công ty Trung Quốc còn tận dụng chuyên môn của nhân sự Mỹ bằng cách tuyển dụng các chuyên gia người Trung Quốc từng làm việc cho những công ty AI hàng đầu tại Mỹ. "Gã khổng lồ" internet Tencent đã tuyển dụng hai cựu sinh viên Đại học Thanh Hoa từng làm việc tại OpenAI. ByteDance – công ty mẹ của TikTok – đã thu hút một nhà nghiên cứu từ Google trở về nước. Chỉ trong vòng một năm, họ đã phát triển thành công một công cụ tạo video mạnh mẽ, hiện đang được đông đảo nhà sáng tạo nội dung và các hãng phim Hollywood sử dụng.
Vào tháng 1, ban lãnh đạo công ty Z.AI của ông Tang (trước đây có tên là Knowledge Atlas Technology hay Zhipu) đã thực hiện nghi thức đánh cồng tại Sở Giao dịch Chứng khoán Hồng Kông, đánh dấu cột mốc trở thành công ty khởi nghiệp về mô hình AI đầu tiên của Trung Quốc niêm yết trên sàn chứng khoán. Theo các nguồn tin am hiểu tình hình hoạt động của công ty, tính đến tháng 7, doanh thu định kỳ hàng năm của Z.AI – một chỉ số quan trọng đối với các dịch vụ dựa trên mô hình đăng ký – đã đạt mức 1 tỷ USD, cao gấp đôi so với DeepSeek.
Các lãnh đạo tại Z.AI của ông Tang - khi đó được biết đến với tên gọi Knowledge Atlas Technology hay Zhipu - đã thực hiện nghi thức đánh cồng (ảnh trái) tại Sở Giao dịch Chứng khoán Hồng Kông vào tháng 1/2026.
Tuy nhiên, con số này vẫn còn kém xa các "ông lớn" của Mỹ. Theo thông tin được chia sẻ với các nhà đầu tư, doanh thu hàng năm của Anthropic đã đạt mức 65 tỷ USD vào tháng 7.
Tại cuộc họp của DeepSeek vào tháng 5, ông Liang nhận định rằng chip máy tính, chứ không phải yếu tố con người, mới là nguyên nhân tạo ra khoảng cách lớn nhất giữa các công ty Trung Quốc và Mỹ. Các nhà nghiên cứu tại những phòng thí nghiệm hàng đầu như Alibaba và Z.AI cho biết họ thường chỉ được cấp số lượng chip cao cấp bằng một phần năm so với các đối thủ tại OpenAI và Google.
Laila Khawaja, chuyên gia phân tích tại Gavekal Technologies (có trụ sở ở Miami), nhận định: Trong khi các công ty Trung Quốc theo đuổi chiến lược "tối ưu hóa chi phí đến mức tối đa", thì các doanh nghiệp Mỹ – với lợi thế về chip tiên tiến hơn và sẵn sàng "đốt" vốn – lại chi mạnh tay cho các nghiên cứu mang tính thử nghiệm, vốn có tiềm năng tạo ra những bước đột phá mang tính cách mạng.
Hiện nay, một số nhà phát triển AI tại Trung Quốc đang xây dựng các mô hình có quy mô từ 5.000 tỷ đến 10.000 tỷ tham số – một chỉ số dùng để ước tính năng lực của mô hình. Theo ước tính của giới chuyên môn, các mô hình mới nhất của Anthropic sở hữu hơn 5.000 tỷ tham số.
Theo những người am hiểu kế hoạch, Tang đang huấn luyện mô hình chủ lực tiếp theo của Z.AI; đội ngũ của ông kỳ vọng mô hình này sẽ có khả năng thực hiện các tác vụ nghiên cứu phức tạp kéo dài hàng tuần. "Bất kỳ ai tiên phong đẩy giới hạn công nghệ lên cao hơn dù chỉ một chút cũng sẽ định nghĩa lại những gì có thể thực hiện được trong mọi ngành công nghiệp," Tang viết trong một bản ghi nhớ gửi nhân viên vào tháng 7.
Hơn một thập kỷ trước, hai "tín đồ" công nghệ Tang Jie (Đường Kiệt) và Yang Zhilin (Dương Trí Lâm) chỉ đơn thuần là thầy và trò với cùng một ước mơ: chế tạo ra cỗ máy có khả năng tư duy như con người. Ngày nay, họ là hai trong số những nhân vật chủ chốt của ngành trí tuệ nhân tạo (AI) Trung Quốc, khiến các công ty tiên phong về AI của Mỹ phải lo lắng và dè chừng.
Tang, giáo sư tại Đại học Thanh Hoa, là người đồng sáng lập Z.AI – một trong những công ty đang bám đuổi sát sao Anthropic và OpenAI về cả năng lực công nghệ lẫn mức độ phổ biến toàn cầu. Trong khi đó, Yang – người từng được Tang đề cử cho giải thưởng học thuật danh giá nhất của trường – hiện đang lãnh đạo một công ty khác là Moonshot AI. Mỗi công ty này đều được định giá lên tới hàng chục tỷ USD.
Sự trỗi dậy nhanh chóng của các mô hình AI Trung Quốc đã dấy lên hàng loạt câu hỏi tại cả Thung lũng Silicon lẫn Washington. Làm thế nào mà các phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc có thể tiến xa nhanh đến vậy? Các mô hình AI của họ bắt nguồn từ đâu? Liệu những công ty như của Tang và Yang có đang sao chép các mô hình của Mỹ, và liệu sản phẩm của họ có nên bị cấm để bảo vệ an ninh quốc gia Mỹ?
Sự nghiệp của Tang và Yang cho thấy nỗ lực phát triển AI của Trung Quốc không phải là chuyện nhất thời hay ngẫu nhiên. Tang, năm nay 49 tuổi, đã dành khoảng một phần tư thế kỷ để nghiên cứu về học máy (machine learning). Từ hơn mười năm trước, ông đã là một trong những chuyên gia AI hàng đầu của Trung Quốc trong việc ứng dụng máy tính để thực hiện các tác vụ mang tính con người, chẳng hạn như hiểu ngôn ngữ và nhận diện khuôn mặt.
Tang, Yang cùng các đồng nghiệp – nhiều người trong số đó khởi đầu sự nghiệp tại Đại học Thanh Hoa và một số cơ sở nghiên cứu khác – đã tạo nên một "Thung lũng Silicon" ngay tại các trung tâm công nghệ của Trung Quốc. Kiến thức được luân chuyển dễ dàng giữa họ nhờ văn hóa công bố nghiên cứu rộng rãi và thói quen ưu tiên sử dụng các công nghệ mã nguồn mở của giới lập trình viên Trung Quốc; các công nghệ này phần lớn đều miễn phí tải về và cho phép tùy chỉnh.
Để bắt kịp trong kỷ nguyên AI tạo sinh (generative AI), các công ty Trung Quốc đã dựa vào sự kết hợp quen thuộc giữa khả năng sáng tạo và sự mô phỏng – công thức từng làm nên thành công của quốc gia này trong các lĩnh vực điện tử, ô tô và năng lượng xanh. Các nhà phát triển AI Trung Quốc đã thu hút các chuyên gia khoa học máy tính từng được đào tạo tại Mỹ về nước và theo sát những tiến bộ công nghệ tại Mỹ.
Gây tranh cãi hơn cả là việc một số công ty dường như đã sử dụng kỹ thuật "chưng cất" (distillation) các mô hình của Mỹ để đẩy nhanh quá trình huấn luyện mô hình của chính họ; đây là quy trình trong đó một hệ thống mới học hỏi từ hệ thống hiện có bằng cách đặt hàng trăm nghìn câu hỏi và phân tích các câu trả lời nhận được.
Anthropic đã cáo buộc các công ty Trung Quốc, bao gồm cả Z.AI và Moonshot, vi phạm chính sách của hãng khi thực hiện hoạt động chưng cất mô hình trên quy mô lớn. Cả hai công ty này đều chưa đưa ra bình luận về vấn đề trên. Nhân sự tại các công ty phát triển mô hình của Trung Quốc thừa nhận rằng kỹ thuật chưng cất đang được áp dụng rộng rãi trên toàn cầu, và một số công ty Trung Quốc có thể đang sử dụng phương pháp này một cách mạnh mẽ hơn so với các đối thủ Mỹ.
Hồi tháng 6, Elon Musk dự đoán rằng Trung Quốc sẽ phải đợi đến quý đầu tiên của năm 2027 mới có thể bắt kịp mô hình Fable hàng đầu của Anthropic. Tang đã đáp trả trên nền tảng X rằng: "Sẽ không mất nhiều thời gian đến thế đâu."
Các lãnh đạo trong ngành tại cả hai quốc gia nhận định rằng năng lực của mô hình AI tốt nhất Trung Quốc chỉ chậm hơn vài tháng so với mô hình hàng đầu của Mỹ.
Trong tháng này, Z.AI đã ra mắt mô hình GLM-5.3 mới nhất và tuyên bố rằng mô hình này đã đạt trình độ ngang bằng với Mythos 5 của Anthropic về khả năng bảo mật mạng.
 |  |
Giáo sư Tang Jie của Đại học Thanh Hoa là người đồng sáng lập Z.AI (bên trái). Học trò cũ của ông, Yang Zhilin, là người đứng đầu Moonshot AI (bên phải)
Chính phủ Trung Quốc từ lâu đã coi AI và khoa học máy tính là những động lực quan trọng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và đảm bảo an ninh quốc gia. Chiến lược bắt kịp của nước này kết hợp cả sự hỗ trợ từ nhà nước lẫn sự cạnh tranh trong khu vực tư nhân. Nhà nước đã rót vốn vào các hoạt động nghiên cứu tại những trường đại học như Thanh Hoa (Tsinghua) cũng như tài trợ cho các công ty khởi nghiệp; đồng thời, chính quyền trung ương và địa phương cũng trở thành những khách hàng đầu tiên sử dụng dịch vụ của các công ty khởi nghiệp này.
Sau khi Anthropic ra mắt mô hình Mythos vào mùa xuân năm nay—một mô hình có khả năng phát hiện các lỗ hổng bảo mật mạng—một số quan chức Trung Quốc đã ví nó như một loại vũ khí hạt nhân của kỷ nguyên AI. Nhận thức được việc Washington có thể ngăn chặn người nước ngoài tiếp cận các mô hình AI hàng đầu của Mỹ, Bắc Kinh đang hỗ trợ các nhà phát triển AI trong nước thông qua một quỹ quốc gia, đồng thời nới lỏng các quy định để tạo điều kiện cho các công ty khởi nghiệp niêm yết cổ phiếu trên thị trường đại chúng.
Theo Hiệp hội Đầu tư của các Doanh nghiệp Nhà nước Trung ương, gần một nửa tổng vốn đầu tư cổ phần tại Trung Quốc trong nửa đầu năm nay đã đổ vào lĩnh vực AI, phần lớn trong số đó đến từ các quỹ được chính phủ hậu thuẫn.
Vựa nhân lực tài năng
Vào đầu những năm 2000, ngành công nghiệp Internet của Trung Quốc bùng nổ và bắt đầu tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ khi hàng triệu người dùng chuyển sang mua sắm, tìm kiếm và giao tiếp trực tuyến. Các công ty bắt đầu đầu tư vào công nghệ học máy (machine learning) nhằm nâng cao hiệu quả thương mại điện tử cũng như phân tích hành vi trực tuyến của người dùng.
Với mong muốn giám sát người dân và phát hiện các mối đe dọa, chính phủ đã tìm kiếm các chương trình máy tính có khả năng nhận diện khuôn mặt và giọng nói. Các trường đại học tại Trung Quốc đã đào tạo ra nhiều sinh viên chuyên về thị giác máy tính – một nhánh của khoa học máy tính tập trung vào việc dạy máy móc cách "nhìn" giống như con người.
Thời kỳ đó đã sản sinh ra "bốn con rồng nhỏ của ngành AI" – những công ty khởi nghiệp về thị giác máy tính, trong đó có SenseTime – nơi đã đào tạo nên nhiều kỹ sư đang hoạt động trong lĩnh vực AI ngày nay.
Nguồn vốn và nhân tài đổ dồn về Đại học Thanh Hoa, ngôi trường hàng đầu cả nước về khoa học và công nghệ. Năm 2005, Andrew Yao – cựu giáo sư Đại học Princeton và là người từng đoạt giải thưởng mang tên nhà tiên phong khoa học máy tính Alan Turing – đã thành lập "Lớp Yao" (Yao Class) danh giá tại Thanh Hoa nhằm bồi dưỡng những nhân tài xuất chúng.
Ông Tang – giáo sư tại Thanh Hoa đồng thời là người đồng sáng lập Z.AI – đã gắn bó với trường từ thời còn làm nghiên cứu sinh tiến sĩ. Ông nghiên cứu về khai phá dữ liệu (data mining) – một lĩnh vực chuyên tìm kiếm các quy luật ẩn trong những tập dữ liệu khổng lồ, vốn sau này trở thành nền tảng cho trí tuệ nhân tạo (AI).
Chia sẻ với cây bút chuyên về công nghệ Mehran Gul (theo cuốn sách *The New Geography of Innovation*), ông Tang cho biết sau khi nhận bằng tiến sĩ tại Thanh Hoa: "Tôi nghĩ mình có thể làm được điều gì đó lớn lao tại Trung Quốc, và theo cách đó, có lẽ tôi cũng có thể đóng góp tốt hơn cho đất nước. Vì vậy, tôi quyết định ở lại."
Ông Tang thích thử thách sức bền của bản thân thông qua các cuộc chạy marathon và ba môn phối hợp (triathlon). Ông cũng áp dụng phong cách đó vào việc điều hành phòng thí nghiệm của mình.
"Nhóm nghiên cứu của Giáo sư Tang nổi tiếng là làm việc với cường độ cực cao," Kevin Zhong – người từng có thời gian ngắn làm việc cùng ông Tang khi đang học thạc sĩ tại Thanh Hoa và hiện đang làm việc tại London – cho biết. Zhong nhớ lại rằng vị giáo sư này luôn thúc đẩy cả nhóm thử nghiệm các kỹ thuật học máy (machine learning) tiềm năng thông qua thực nghiệm; các nhà nghiên cứu đôi khi phải ở lại phòng thí nghiệm đến tận 3 giờ sáng để hoàn tất các thử nghiệm đó.
"Họ có khả năng đặc biệt trong việc liên tục công bố các công trình nghiên cứu trên những tạp chí hàng đầu, đồng thời nắm rất rõ cách thương mại hóa các thành quả của mình," Zhong nhận xét.
Đến những năm 2010, phòng thí nghiệm của ông Tang đã tạo dựng được danh tiếng trên toàn quốc trong cộng đồng những người đam mê công nghệ, và các cựu sinh viên của ông bắt đầu góp mặt tại các công ty hàng đầu ở Thung lũng Silicon. Yang – người sau này sáng lập Moonshot – đã bắt đầu được đào tạo bài bản về lập trình từ năm 17 tuổi và từng tham gia tranh tài tại kỳ thi Olympic Tin học Quốc gia Trung Quốc.
Tại Thanh Hoa, anh đã cùng ông Tang phát triển các thuật toán học máy. Vào năm 2018, Bắc Kinh đã mở đường cho các nhà nghiên cứu tại các viện và trường đại học công lập thành lập công ty và thương mại hóa công nghệ của họ. Một năm sau, Tang tách công ty hiện có tên là Z.AI khỏi phòng thí nghiệm của mình tại Đại học Thanh Hoa. Nguồn vốn cho công ty này một phần đến từ nền tảng phân tích dữ liệu mà ông đang điều hành, vốn có các khách hàng như Google và IBM.
Ông Tang điều hành một phòng thí nghiệm tại Đại học Thanh Hoa ở Bắc Kinh – ngôi trường hàng đầu Trung Quốc về khoa học và công nghệ.
Từ rất lâu trước khi cuộc đua tranh giành vị thế dẫn đầu về AI giữa Mỹ và Trung Quốc trở thành tâm điểm chú ý của truyền thông, Tang đã xác định mình là đối thủ cạnh tranh của Sam Altman (thuộc OpenAI). Khi OpenAI ra mắt mô hình tiên phong GPT-3 vào năm 2020, Z.AI cũng đặt mục tiêu tạo ra một sản phẩm có chất lượng tương đương.
"Tôi đang dồn toàn bộ tâm sức cho trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) với sứ mệnh dạy cho máy móc biết tư duy như con người," Tang đã viết trên trang web cá nhân của mình cách đây vài năm.
Sau thời gian nghiên cứu cùng Tang, Yang đã lấy bằng Tiến sĩ tại Đại học Carnegie Mellon ở Pittsburgh. Anh trở về Trung Quốc để hỗ trợ công trình nghiên cứu của người thầy cũ, đồng thời quyết định thành lập công ty riêng.
Là một người đam mê chơi trống nhạc rock, Yang đặt tên tiếng Trung cho công ty khởi nghiệp của mình là "Dark Side of the Moon" (Mặt tối của Mặt trăng), lấy cảm hứng từ album cùng tên của ban nhạc Pink Floyd. Đối với tên tiếng Anh, anh chọn cái tên Moonshot.
Tại Thượng Hải, hai cựu nhà nghiên cứu khác của Đại học Thanh Hoa—trong đó có một người từng theo học "Lớp Yao" danh giá—cũng đã thành lập công ty riêng để phát triển các mô hình AI.
Một cái tên gia nhập cuộc đua sau cùng là DeepSeek. Người sáng lập công ty, Liang Wenfeng, bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực thị giác máy tính từ hai thập kỷ trước và sau đó thành lập một quỹ đầu tư mạo hiểm (hedge fund) chuyên sử dụng AI để phân tích thị trường tài chính. Năm 2023, ông đã trao đổi với Tang; sau đó, Tang chia sẻ với nhân viên của mình rằng ông rất ấn tượng trước "tư duy khác biệt" của Liang. Cũng trong năm đó, Liang tách DeepSeek khỏi quỹ đầu tư của mình và tuyên bố một mục tiêu tương đồng với Tang: tạo ra trí tuệ giống như con người.
Các nhà sáng lập của những công ty khởi nghiệp này đến từ khắp mọi miền Trung Quốc—Tang xuất thân từ một vùng xa xôi thuộc tỉnh Tứ Xuyên ở phía tây, trong khi Yang và Liang lại đến từ miền nam, nơi nổi tiếng với tinh thần khởi nghiệp mạnh mẽ. Họ tập trung tại một số thành phố lớn như Bắc Kinh và Hàng Châu—nơi Liang từng theo học và bắt đầu sự nghiệp kinh doanh của mình.
Màn trình diễn Moonshot AI tại Hội nghị Trí tuệ nhân tạo thế giới ở Thượng Hải vào tháng 7 có mô hình Kimi K3.
Làm nhiều hơn với nguồn lực hạn chế
Các nhà sáng lập startup này hiểu rõ những bất lợi của Trung Quốc so với Mỹ: thiếu hụt nguồn vốn và không tiếp cận được các loại chip AI tiên tiến nhất do các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Washington.
Đến giữa năm 2025, Tang đã huy động được khoảng 1,25 tỷ USD từ các nhà đầu tư, bao gồm những gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc và nhà đầu tư mạo hiểm Neil Shen (có trụ sở tại Hồng Kông). Các quỹ do nhà nước hậu thuẫn cũng rót vốn, hưởng ứng lời kêu gọi của Bắc Kinh về việc nuôi dưỡng các công ty AI nội địa. Tuy nhiên, những con số này vẫn còn quá khiêm tốn so với hàng tỷ USD mà OpenAI (dưới sự lãnh đạo của Altman) và Anthropic đã huy động được.
Ngân hàng đầu tư Jefferies sau đó đã tính toán rằng trong những năm này, các công ty công nghệ Trung Quốc đầu tư chưa bằng một phần năm so với các đối thủ tại Mỹ. Họ buộc phải đạt được kết quả lớn hơn với nguồn lực hạn chế hơn.
Đội ngũ của Liang tại DeepSeek đã đưa ra một số giải pháp kỹ thuật quan trọng, trong đó có cơ chế "multihead latent attention" (tạm dịch: cơ chế chú ý tiềm ẩn đa đầu - MLA). Kỹ thuật này giúp giảm đáng kể lượng bộ nhớ mà mô hình AI sử dụng—ví dụ như trong các cuộc hội thoại với chatbot—bằng cách tạo ra một phiên bản rút gọn của dữ liệu trước đó. Việc sử dụng ít bộ nhớ hơn giúp tiết kiệm cả năng lực tính toán lẫn chi phí.
DeepSeek là một trong những đơn vị tiên phong tại Trung Quốc áp dụng thiết kế mô hình có tên "mixture of experts" (MoE - tạm dịch: hỗn hợp các chuyên gia). Trong mô hình này, một cơ chế điều phối ban đầu sẽ chuyển vấn đề đến một mô hình chuyên gia phù hợp—tương tự như cách bếp trưởng chuyển yêu cầu làm món mì Ý cho đầu bếp chuyên món Ý trong nhà bếp. DeepSeek đã cho ngành công nghiệp Trung Quốc thấy một hướng đi khả thi để nâng cao hiệu suất mô hình mà không gây áp lực quá lớn lên hệ thống chip.
Chính những kỹ thuật này đã tạo nên "cú sốc DeepSeek" vào tháng 1 năm 2025, khi công ty của Liang phát hành một mô hình mã nguồn mở mới mạnh mẽ nhưng chi phí thấp, khiến thị trường chứng khoán Mỹ chao đảo trong chốc lát trước sự trỗi dậy bất ngờ của đối thủ Trung Quốc. Trong một bài đăng trên X, Sam Altman của OpenAI đã khen ngợi mô hình của DeepSeek đầy ấn tượng và cho rằng: "Thật sự rất phấn khích khi có thêm một đối thủ cạnh tranh mới!"
Các đối thủ cạnh tranh tại Trung Quốc của Liang cũng bị chấn động không kém. Tại Moonshot, Yang phải tiếp nhận các cuộc gọi từ những nhà đầu tư đang lo lắng; theo những người am hiểu vấn đề, có nhà đầu tư đã chất vấn tại sao Yang không lường trước được sự trỗi dậy của DeepSeek.
Yang đã tích hợp các kỹ thuật do DeepSeek phát minh hoặc kiểm chứng vào các mô hình sau này của Moonshot. Các mô hình K2 và K3 của công ty này đã áp dụng thiết kế MoE cùng các biến thể của MLA. Đổi lại, DeepSeek đã sử dụng một kỹ thuật được Moonshot tối ưu hóa để nâng cao hiệu suất và sự ổn định trong quá trình huấn luyện mô hình.
Tại một cuộc họp của DeepSeek vào tháng 5, một số nhà đầu tư đã chất vấn nhà sáng lập Liang về việc liệu ông có thể kiếm được nhiều lợi nhuận hay không khi chia sẻ miễn phí các bí quyết công nghệ. Câu trả lời của ông đã phản ánh đúng tinh thần của phong trào mã nguồn mở tại Trung Quốc: "Tôi không lo ngại về sự cạnh tranh vì thị trường đủ lớn cho tất cả."
Bên cạnh việc chắt lọc kiến thức từ các mô hình AI của Mỹ, một số công ty Trung Quốc còn tận dụng chuyên môn của nhân sự Mỹ bằng cách tuyển dụng các chuyên gia người Trung Quốc từng làm việc cho những công ty AI hàng đầu tại Mỹ. "Gã khổng lồ" internet Tencent đã tuyển dụng hai cựu sinh viên Đại học Thanh Hoa từng làm việc tại OpenAI. ByteDance – công ty mẹ của TikTok – đã thu hút một nhà nghiên cứu từ Google trở về nước. Chỉ trong vòng một năm, họ đã phát triển thành công một công cụ tạo video mạnh mẽ, hiện đang được đông đảo nhà sáng tạo nội dung và các hãng phim Hollywood sử dụng.
Vào tháng 1, ban lãnh đạo công ty Z.AI của ông Tang (trước đây có tên là Knowledge Atlas Technology hay Zhipu) đã thực hiện nghi thức đánh cồng tại Sở Giao dịch Chứng khoán Hồng Kông, đánh dấu cột mốc trở thành công ty khởi nghiệp về mô hình AI đầu tiên của Trung Quốc niêm yết trên sàn chứng khoán. Theo các nguồn tin am hiểu tình hình hoạt động của công ty, tính đến tháng 7, doanh thu định kỳ hàng năm của Z.AI – một chỉ số quan trọng đối với các dịch vụ dựa trên mô hình đăng ký – đã đạt mức 1 tỷ USD, cao gấp đôi so với DeepSeek.
Các lãnh đạo tại Z.AI của ông Tang - khi đó được biết đến với tên gọi Knowledge Atlas Technology hay Zhipu - đã thực hiện nghi thức đánh cồng (ảnh trái) tại Sở Giao dịch Chứng khoán Hồng Kông vào tháng 1/2026.
Tuy nhiên, con số này vẫn còn kém xa các "ông lớn" của Mỹ. Theo thông tin được chia sẻ với các nhà đầu tư, doanh thu hàng năm của Anthropic đã đạt mức 65 tỷ USD vào tháng 7.
Tại cuộc họp của DeepSeek vào tháng 5, ông Liang nhận định rằng chip máy tính, chứ không phải yếu tố con người, mới là nguyên nhân tạo ra khoảng cách lớn nhất giữa các công ty Trung Quốc và Mỹ. Các nhà nghiên cứu tại những phòng thí nghiệm hàng đầu như Alibaba và Z.AI cho biết họ thường chỉ được cấp số lượng chip cao cấp bằng một phần năm so với các đối thủ tại OpenAI và Google.
Laila Khawaja, chuyên gia phân tích tại Gavekal Technologies (có trụ sở ở Miami), nhận định: Trong khi các công ty Trung Quốc theo đuổi chiến lược "tối ưu hóa chi phí đến mức tối đa", thì các doanh nghiệp Mỹ – với lợi thế về chip tiên tiến hơn và sẵn sàng "đốt" vốn – lại chi mạnh tay cho các nghiên cứu mang tính thử nghiệm, vốn có tiềm năng tạo ra những bước đột phá mang tính cách mạng.
Hiện nay, một số nhà phát triển AI tại Trung Quốc đang xây dựng các mô hình có quy mô từ 5.000 tỷ đến 10.000 tỷ tham số – một chỉ số dùng để ước tính năng lực của mô hình. Theo ước tính của giới chuyên môn, các mô hình mới nhất của Anthropic sở hữu hơn 5.000 tỷ tham số.
Theo những người am hiểu kế hoạch, Tang đang huấn luyện mô hình chủ lực tiếp theo của Z.AI; đội ngũ của ông kỳ vọng mô hình này sẽ có khả năng thực hiện các tác vụ nghiên cứu phức tạp kéo dài hàng tuần. "Bất kỳ ai tiên phong đẩy giới hạn công nghệ lên cao hơn dù chỉ một chút cũng sẽ định nghĩa lại những gì có thể thực hiện được trong mọi ngành công nghiệp," Tang viết trong một bản ghi nhớ gửi nhân viên vào tháng 7.
Nguồn: WSJ
