CHINA Trung Quốc bùng nổ AI nhưng vẫn “đuối” ở cuộc đua mô hình tiên phong: Vì sao cơ hội vượt Mỹ chỉ dưới 20%?

[Gibbs]

Tháng 1 vừa qua, khi những “ông lớn” AI của Trung Quốc tụ họp trong một cuộc gặp được xem là mang tính bước ngoặt ở Bắc Kinh, một câu hỏi nổi bật được đặt thẳng lên bàn: trong 3 đến 5 năm tới, liệu một công ty AI Trung Quốc có thể vượt qua các đầu tàu Mỹ hay không?

Câu trả lời từ một nhà khoa học AI hàng đầu có mặt tại đó lại thẳng đến lạnh người. Justin Lin – kỹ thuật trưởng phụ trách dòng mô hình Qwen của Alibaba – nói cơ hội ấy “dưới 20%”, và nhấn mạnh rằng “20% đã là rất lạc quan”.

Hào quang một năm bùng nổ… nhưng người trong cuộc lại cảnh báo
Đánh giá này trái ngược hẳn với một năm đầy các dòng tít ca ngợi “cơn sốt AI Trung Quốc”. Từ cú gây choáng của DeepSeek – startup từng tuyên bố tạo ra mô hình mạnh với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các đối thủ Mỹ – đến việc các mô hình miễn phí/cho phép dùng rộng rãi của Trung Quốc liên tục dẫn đầu lượt tải toàn cầu, rồi những màn “lên sàn” huy động vốn rầm rộ… mọi thứ đều tạo cảm giác Trung Quốc đang băng băng về đích.

Thế nhưng ngay trong nội bộ, không ít người phát triển AI hàng đầu lại cảnh báo: khoảng cách ở nhóm mô hình “frontier” (mô hình tiên phong, đua chuẩn năng lực cao nhất) có thể không hề thu hẹp, thậm chí còn đang nới rộng. Tang Jie – nhà sáng lập Z.ai (còn được biết đến là Zhipu) – nói khoảng cách hiệu năng giữa mô hình Trung Quốc và Mỹ “có thể đang rộng ra”. Ông thừa nhận có những mảng làm tốt, nhưng cũng phải nhìn thẳng “thách thức và khoảng trống” còn rất lớn.

Không phải giậm chân tại chỗ: Trung Quốc chọn một con đường khác để cạnh tranh
Dẫu vậy, cảnh báo không đồng nghĩa Trung Quốc đứng yên. Trái lại, những rào cản đặc thù về chip, vốn và hệ sinh thái công nghệ đã đẩy Trung Quốc đi theo một chiến lược khác với Mỹ: mở mô hình cho cộng đồng sử dụng rộng rãi, hoặc đi theo hướng “open source”.

Với Bắc Kinh và nhiều nhà phát triển, “mở” được xem như cách tăng tốc tiến bộ, kéo hệ sinh thái cùng chạy, và tạo lợi thế cạnh tranh trước các đối thủ Mỹ vốn nắm mô hình “đóng” cực mạnh. Khi mô hình mở lan nhanh, các doanh nghiệp có thể triển khai ứng dụng ngoài đời thật sớm hơn: từ sản xuất, thương mại điện tử đến robot và logistics thông minh.

Trong thông điệp năm mới, lãnh đạo Trung Quốc Tập Cận Bình cũng ca ngợi năng lực đổi mới “tăng nhanh”, nhắc tới các mô hình AI “đang bứt tốc” và những “đột phá” về chip nội địa, trong bối cảnh Trung Quốc theo đuổi tự chủ công nghệ.

Qwen vượt Llama, mô hình Trung Quốc được cả doanh nghiệp Mỹ dùng
Một ví dụ tiêu biểu là Qwen. Dòng mô hình này từng vượt Meta Llama để trở thành mô hình mở được tải xuống nhiều nhất trên Hugging Face – nền tảng lớn về mô hình và công cụ AI. Không chỉ cộng đồng “vọc AI” chú ý, ngay cả doanh nghiệp Mỹ như Airbnb cũng được nhắc đến là đã dùng Qwen cho chăm sóc khách hàng bằng AI.

Song song đó, Hong Kong chứng kiến làn sóng IPO AI hiếm có. Tháng 1, Z.ai và MiniMax – hai startup “kỳ lân” phát triển mô hình mở cạnh tranh – lên sàn, huy động lần lượt khoảng 560 triệu USD và 620 triệu USD, giá cổ phiếu tăng mạnh.

Một chi tiết khác khiến nhiều người giật mình: một thương vụ liên quan tới Meta và Manus (một công ty AI agent có gốc Trung Quốc rồi chuyển sang Singapore) cho thấy Big Tech toàn cầu đang để mắt. Dù thương vụ này kích hoạt quy trình rà soát quản lý ở Trung Quốc và có khả năng phát sinh rủi ro pháp lý, nó vẫn phản ánh sự thừa nhận rằng công nghệ AI Trung Quốc đã có những bước tiến khiến đối thủ không thể xem thường.

DeepSeek – “poster child” của làn sóng AI Trung Quốc – cũng được nói là sắp tung mô hình mới, tăng cường năng lực viết code trong thời gian rất gần, tiếp tục đổ thêm dầu vào cuộc đua.

“Canh bạc open-source”: vừa là chiến lược, vừa là thực tế kinh tế
Nhiều phân tích cho rằng đà tiến của AI Trung Quốc hiện nay gắn chặt với việc bám hướng open-source một cách quyết liệt, và DeepSeek chính là cú hích khiến cả thị trường “quay đầu” chạy theo mô hình mở.

Một chuyên gia phân tích nhận định: mô hình mở đã làm chi phí phát triển và triển khai giảm mạnh cho doanh nghiệp và đội ngũ lập trình. Các nhà cung cấp cloud có thể dùng mô hình mở để kéo khách lên hạ tầng; startup thì dùng tính “mở” để dựng hệ sinh thái developer nhanh chóng.

Đương nhiên, Trung Quốc không phải người phát minh mô hình mở. Meta từng đi mạnh với Llama từ đầu 2023. Nhưng phần lớn Big Tech Mỹ lại tránh mở quá sâu vì muốn bảo vệ tài sản trí tuệ. Trong khi đó, ở Trung Quốc, “mở” dần trở thành một dạng đồng thuận ngành, không chỉ vì tốc độ, mà còn vì… phòng rủi ro địa chính trị: nếu một ngày công ty bị trừng phạt, ít nhất các sản phẩm dựa trên mô hình đã mở vẫn có thể được cộng đồng sử dụng.

Và còn một lý do rất “thực dụng”: có quan điểm cho rằng người tiêu dùng lẫn doanh nghiệp Trung Quốc thường không thích trả tiền cho phần mềm, khiến việc bán mô hình “đóng” với giá cao trở thành bài toán khó. Khi không dễ thu tiền trực tiếp, “mở” trở thành cách lan rộng, rồi kiếm doanh thu từ dịch vụ, hạ tầng, tích hợp.

Nhưng Mỹ vẫn giữ “đỉnh” ở mô hình đóng: GPT, Gemini, Claude
Dù mô hình Trung Quốc đang thống trị không gian “open model”, các mô hình “đóng” của Mỹ như GPT, Gemini, Claude vẫn dẫn đầu nhiều bảng đo năng lực tổng thể. Các mô hình đóng vẫn chiếm phần lớn lượng tải/triển khai toàn thị trường, phản ánh thực tế phũ phàng: “đỉnh hiệu năng” hiện tại vẫn chủ yếu nằm ở bên kia Thái Bình Dương.

Nút thắt chip và vốn: khoảng cách không quá lớn, nhưng đủ để quyết định cuộc đua
Khoảng cách giữa Trung Quốc và Mỹ có thể không phải “một trời một vực”, nhưng vẫn tồn tại, chủ yếu vì hai thứ: compute (năng lực tính toán dựa trên chip mạnh) và vốn.

Justin Lin nói thẳng: các công ty Mỹ đang đổ lượng compute khổng lồ vào nghiên cứu thế hệ tiếp theo, còn phía Trung Quốc thì “mỏng” hơn, bị căng ra nhiều phía. Trong khi đó, kiểm soát xuất khẩu của Washington hạn chế Trung Quốc tiếp cận chip tối tân (như các dòng mới), cũng như thiết bị sản xuất chip. Chuyển sang chip nội địa ít tiên tiến hơn chưa giải quyết dứt điểm, vì bài toán không chỉ nằm ở “chất” mà còn ở “lượng” – khả năng sản xuất quy mô lớn cũng bị bóp nghẹt bởi các hạn chế công nghệ và chuỗi cung ứng.

Có thông tin rằng việc xuất khẩu một dòng chip nhất định đã được phía Mỹ chấp thuận, nhưng Trung Quốc lại chưa chính thức “bật đèn xanh” nhập khẩu rộng rãi, khiến Bắc Kinh đứng giữa thế khó: cần chip cho nhu cầu trước mắt, nhưng đồng thời muốn giữ trục tự lực về dài hạn. Một số công ty lớn được nói là có phê duyệt có điều kiện để mua một lượng nhất định.

Về vốn, các công ty AI Trung Quốc cũng chịu sức ép khác Mỹ. Nếu startup Mỹ có thể gọi nhiều vòng vốn mạo hiểm, thì ở Trung Quốc, nhà đầu tư “mỏng” hơn và đòi hỏi thấy đường kiếm tiền sớm hơn. Thế là nhiều công ty phải lên sàn nhanh để có tiền mặt duy trì cuộc đua, trong khi sản phẩm vẫn đang ngốn chi phí cực lớn. Thêm một khó khăn nữa: thị trường nội địa nhỏ hơn và thường đòi tùy biến cao, khiến việc chuẩn hóa để lời lớn khó hơn.

Cảnh báo cuối cùng: đừng đánh giá thấp Trung Quốc
Dẫu bị kìm bởi chip và vốn, nhiều chuyên gia vẫn nhắc một điều: đừng coi thường Trung Quốc về dài hạn. Thế mạnh của họ nằm ở triển khai cực nhanh vào ứng dụng đại chúng và tích hợp vào công nghiệp. Có thể mô hình chưa phải “best globally”, nhưng tốc độ “đưa AI vào dây chuyền” lại chạy rất gắt, khiến AI trở nên phổ biến trong đời sống và sản xuất với nhịp độ hiếm thấy.

Bắc Kinh cũng đẩy mạnh chiến lược ứng dụng, công bố kế hoạch tăng cường AI trong sản xuất để nâng cấp ngành công nghiệp. Từ mô hình mở đến ứng dụng thực tế, Trung Quốc đang chứng minh rào cản không đồng nghĩa bị đứng lại.

Một chi tiết đáng chú ý tại chính hội nghị ấy: Yao Shunyu – cựu nghiên cứu viên OpenAI, nay gia nhập Tencent với vai trò nhà khoa học AI trưởng – nói Trung Quốc nhiều lần cho thấy khả năng “bắt kịp hoặc sao chép rất nhanh” công nghệ phương Tây, thậm chí có mảng còn làm “tốt hơn”. Ông lấy ví dụ sức mạnh sản xuất và ngành xe điện như những minh chứng.

Nhưng với Yao, vấn đề lớn nhất để Trung Quốc “vượt” Mỹ lại không chỉ là chip hay tiền, mà là văn hóa: thiếu người dám chấp nhận rủi ro để mở ra “hệ hình mới”. Trung Quốc có nhiều nhân tài, nhưng câu hỏi then chốt là liệu họ có thể dẫn dắt việc tạo ra những paradigms mới hay không.

Thế nên câu chuyện AI Trung Quốc lúc này giống một bức tranh hai lớp. Lớp ngoài rực rỡ: mô hình mở bùng nổ, ứng dụng lan nhanh, IPO dồn dập, cả thế giới phải để mắt. Lớp trong lạnh hơn: chip bị siết, vốn bị ép, và cuộc đua mô hình tiên phong vẫn đang nghiêng về Mỹ. “Dưới 20% trong 3–5 năm là lời nhắc rằng muốn bứt lên, Trung Quốc không chỉ cần chạy nhanh hơn… mà còn phải học cách tạo ra con đường mới.