Mô hình AI mã nguồn mở Trung Quốc giá rẻ: Washington đang cân nhắc cái giá phải trả

Các doanh nghiệp đang đánh giá các mô hình open-weight (trọng số mở) của Trung Quốc trong tháng này phải đối mặt với một câu hỏi không liên quan gì đến các tiêu chuẩn đánh giá (benchmarks): liệu việc sử dụng chúng có còn dễ dàng trong một năm tới hay không. Kimi K3 của Moonshot AI đã ra mắt vào ngày 16 tháng 7 với tư cách là mô hình open-weight lớn nhất từng được phát hành, và chỉ trong vài ngày, nó đã khơi lại một cuộc tranh luận chính sách tại Washington vốn đã tạm lắng suốt một năm qua.

Kết quả của cuộc tranh luận này sẽ ảnh hưởng đến các quyết định mua sắm bên ngoài Hoa Kỳ, bởi vì các cơ chế đang được thảo luận – quy định mua sắm liên bang, danh sách đen xuất khẩu, các khuyến nghị an ninh – đều đi qua cùng những nhà cung cấp đám mây đang phục vụ phần lớn thế giới. Ngòi nổ trực tiếp cho vấn đề này là một bài đăng của Dean W. Ball, người đứng đầu bộ phận tương lai chiến lược tại OpenAI và cho đến gần đây là cố vấn AI cấp cao trong Nhà Trắng thời Trump.

Đánh giá của ông về mô hình này phần lớn là tích cực: ông viết rằng đây là một mô hình rất tốt, và hiệu suất của nó không thể được giải thích đơn giản bằng phương pháp chưng cất (distillation). Ông cũng quan sát thấy rằng mô hình này có vẻ "rất ngốn token" và ông không chắc liệu việc vận hành nó có thực sự rẻ hay không. Đây là một lời cảnh báo hữu ích, vì K3 ra mắt với thiết lập mặc định là nỗ lực suy luận tối đa và tính phí đầu ra ở mức 15 USD cho mỗi triệu token.

Sau đó, ông dự đoán rằng chính quyền Trump cuối cùng sẽ quyết định chiến lược tốt nhất là tạo ra rủi ro pháp lý xung quanh các mô hình open-weight của Trung Quốc. Không phải là một lệnh cấm – điều mà ông gọi là một trong những mô típ ngớ ngẩn nhất trong chính sách AI – mà là những hướng dẫn mềm từ các cơ quan, gợi ý rằng các mô hình như vậy có thể chứa cửa sau (backdoors). Ông viết: "Nó không cần phải được biện minh quá kỹ lưỡng". Chỉ cần đủ sự không chắc chắn, các doanh nghiệp bị quản lý sẽ tự rút lui.

Tại sao các mô hình open-weight của Trung Quốc trước hết là một vấn đề thương mại

Phản ứng rất dữ dội, và nó đến từ phía người Mỹ chứ không phải từ Bắc Kinh. David Sacks, đồng chủ tịch Hội đồng Cố vấn Khoa học và Công nghệ của Tổng thống, cho biết ông không thể phân biệt được liệu Ball đang thú nhận về một chiến lược chiếm dụng quy định (regulatory capture) hay đang dự đoán về nó, và dù thế nào đi nữa, việc vũ khí hóa sự không chắc chắn về quy định như một công cụ cạnh tranh là điều không thể chấp nhận được.

Ông nói thêm rằng các phòng thí nghiệm đóng (closed labs) hàng đầu, vốn đã là một thế lực độc quyền trong doanh thu mô hình, muốn chính phủ loại bỏ đối thủ cạnh tranh mã nguồn mở của họ. Yann LeCun và Martin Casado lập luận rằng sự phát triển mở và độc quyền có thể cùng tồn tại. Sau đó, Ball đã làm rõ rằng ông đang dự báo chứ không phải khuyến nghị, và rút lại tuyên bố rằng trọng số mở nhất thiết sẽ làm chậm tiến độ của lĩnh vực này.

Bên dưới những cá tính đó là một bài toán số học. Các phòng thí nghiệm đóng cần doanh thu trên mỗi token để biện minh cho số vốn họ đang huy động cho các trung tâm dữ liệu, và các mô hình open-weight rẻ hơn đang làm giảm doanh thu đó mà không làm giảm mức độ sử dụng AI – một quan điểm mà đồng sáng lập Snorkel AI, Braden Hancock, đã nêu với TechCrunch. Dữ liệu định tuyến đã cho thấy sự thay đổi này: các mô hình open-weight đã xử lý 29% số token thông qua cổng sản xuất của Vercel trong tháng 6, tăng từ khoảng 1/9 trong tháng 4, trong khi chỉ chiếm dưới 4% chi tiêu.

Áp lực đó đang đến từ bên trong hệ sinh thái công nghệ Mỹ. GitHub đã cung cấp rộng rãi Kimi K2.7 Code của Moonshot trong trình chọn mô hình Copilot vào ngày 1 tháng 7, được lưu trữ trên Microsoft Azure. The Information đưa tin Microsoft hiện đang bổ sung K3 vào Azure và đánh giá liệu nó có thể chạy các tính năng Copilot hiện đang được xử lý bởi các mô hình của OpenAI và Anthropic hay không, với khả năng tiết kiệm chi phí suy luận lên tới 600 triệu USD.

Microsoft chưa xác nhận con số này cũng như các tính năng cụ thể. Đây mới chỉ là đánh giá, không phải triển khai, nhưng đó là khách hàng lớn nhất của cả hai phòng thí nghiệm tiên phong tại Mỹ đang định giá phương án thay thế.

Lập luận về an ninh, cần được xem xét nghiêm túc

Động cơ thương mại không làm cho mối lo ngại về an ninh trở nên giả tạo, và phiên bản mạnh mẽ nhất của nó cần được nêu rõ. Trọng số mở không thể bị thu hồi. Một khi mô hình đã được tải xuống và chạy bên trong hàng ngàn tổ chức, không nhà cung cấp nào có thể vá lỗi, thu hồi hoặc đẩy bản sửa lỗi, đây là một hồ sơ rủi ro khác biệt đáng kể so với API được lưu trữ. Hành vi của mô hình khó kiểm toán hơn mã nguồn mô hình: một bản tinh chỉnh (fine-tune) có thể mang theo các định kiến hoặc chế độ lỗi mà không cuộc kiểm tra giấy phép nào có thể phát hiện ra.

NIST trước đây đã tìm thấy các lỗ hổng bảo mật trong các mô hình mở của DeepSeek, và đối với các ngành công nghiệp được quản lý chặt chẽ, các câu hỏi về nguồn gốc dữ liệu đào tạo và xử lý nội dung vẫn luôn là vấn đề cấp thiết bất kể mô hình đó được xây dựng ở đâu.

Lập luận phản bác thiên về tính tương xứng hơn là bác bỏ hoàn toàn. Nghiên cứu viên Sam Bresnick của Georgetown lập luận rằng việc ngăn chặn doanh số bán Nvidia H200 cho Trung Quốc sẽ làm chậm Bắc Kinh đáng kể hơn là cấm các mô hình mở mà người Mỹ muốn sử dụng, vì nó nhắm vào đầu vào thay vì đầu ra. Và chính Ball cũng thừa nhận một phần điều này trong quan sát thứ hai của mình, cho rằng chiến lược open-weight của Trung Quốc một phần là do thiếu năng lực tính toán trong nước để phục vụ khách hàng, điều này khiến nó trở thành một hệ quả không mong muốn của các biện pháp kiểm soát xuất khẩu từ phía Mỹ ngay từ đầu.

Điều gì thực sự có khả năng xảy ra.

Axios đưa tin vào ngày 20 tháng 7, trích dẫn các nguồn tin thân cận với chính quyền, rằng năm ngoái Bộ Thương mại đã cân nhắc việc đưa các phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc vào Danh sách Thực thể (Entity List), rằng NSA và Văn phòng Giám đốc An ninh mạng Quốc gia đã xem xét ban hành khuyến nghị về các mối đe dọa từ phòng thí nghiệm AI Trung Quốc, và Nhà Trắng đã cân nhắc một sắc lệnh hành pháp buộc các công ty Mỹ phải chịu trách nhiệm về các vi phạm nếu họ sử dụng mô hình Trung Quốc. Các quan chức lo ngại về việc kìm hãm đổi mới sáng tạo đã bác bỏ tất cả những điều này.

Với việc cố vấn Sriram Krishnan rời đi và các "diều hâu" an ninh lên tiếng mạnh mẽ hơn, nỗ lực này đã được hồi sinh, nhưng cách tiếp cận được mô tả là thông qua các quy tắc mua sắm, đe dọa đưa vào Danh sách Thực thể và áp lực công khai thay vì lệnh cấm. Một nguồn tin nói với Axios: "Những gì thực sự đang diễn ra chậm hơn và bền bỉ hơn". Cả Nhà Trắng và Bộ Thương mại đều không phản hồi yêu cầu bình luận của Axios, và Politico đưa tin Bộ Thương mại sẽ không hành động ngay lập tức.

Đối với những người mua bên ngoài Hoa Kỳ, rủi ro là gián tiếp nhưng có thật. Một quy tắc được viết cho các ngành công nghiệp được quản lý của Mỹ và mua sắm liên bang không ràng buộc một ngân hàng Malaysia hay một công ty viễn thông Indonesia. Các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn (hyperscalers) chính là đường truyền tải.

Hầu hết các doanh nghiệp trong khu vực này tiếp cận Kimi K3 thông qua Azure, AWS hoặc Google Cloud thay vì API riêng của Moonshot, và nếu Washington khiến việc lưu trữ các mô hình open-weight của Trung Quốc trở nên khó khăn đối với các nhà cung cấp đó, mô hình này sẽ lặng lẽ rời khỏi danh mục tại Kuala Lumpur cùng lúc với việc nó rời khỏi Virginia.

Ball đã dự đoán điều này trong bài đăng của mình, lưu ý rằng các nhà quản lý sẽ không muốn gây áp lực quá mức khiến các hyperscalers ngừng phục vụ hoàn toàn các mô hình Trung Quốc, vì điều đó chỉ đẩy các công ty khởi nghiệp tìm đến các nhà cung cấp ít uy tín hơn. Cách phòng vệ rõ ràng là tự lưu trữ bản sao của riêng mình. Moonshot công bố trọng số của K3 vào ngày 27 tháng 7, và từ thời điểm đó, mô hình này không thể bị rút lại đối với bất kỳ ai đã tải xuống.

Tuy nhiên, như đã đề cập trước đó, K3 là một mô hình khó để tự lưu trữ: Moonshot khuyến nghị vận hành nó trên 64 bộ tăng tốc trở lên, và riêng trọng số đã lên tới khoảng 1,4TB. Đối với hầu hết các công ty, phương án dự phòng này chỉ mang tính lý thuyết.

Điều đó để lại một câu hỏi hẹp hơn so với những gì các tiêu đề gợi ý. Không phải liệu các mô hình open-weight của Trung Quốc có an toàn hay được phép hay không, mà là liệu mô hình cụ thể mà bạn đang xây dựng có còn nằm trong danh mục của nhà cung cấp đám mây của bạn trong mười hai tháng tới hay không, và bạn sẽ tốn bao nhiêu chi phí để chuyển đổi nếu nó không còn ở đó. Đó là một câu hỏi về thẩm định (due-diligence), và có thể trả lời được ngay hôm nay.

Xem thêm: Mô hình open-weight Kimi K3: AI lớn nhất của Trung Quốc là một canh bạc về bộ nhớ, không phải năng lực tính toán.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và dữ liệu lớn từ các nhà lãnh đạo trong ngành? Hãy tham khảo AI & Big Data Expo diễn ra tại Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện này là một phần của TechEx và được tổ chức cùng với các sự kiện công nghệ hàng đầu khác bao gồm Cyber Security & Cloud Expo. Nhấp vào đây để biết thêm thông tin.

AI News được vận hành bởi TechForge Media. Khám phá các sự kiện và hội thảo trực tuyến về công nghệ doanh nghiệp sắp tới tại đây.