Ant Group và Alibaba Cloud gia nhập Quỹ PyTorch, thúc đẩy phổ cập AI toàn cầu

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

20:05:43, 20/07/2026 Nguồn: QbitAI

Khi năng lực của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang phát triển thần tốc, làm thế nào để AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) thực sự bước ra khỏi phòng thí nghiệm để trở thành một cơ sở hạ tầng phổ cập, phục vụ cho ngành công nghiệp và mọi người dùng?

Chiều ngày 19 tháng 7, trong khuôn khổ Hội nghị Trí tuệ nhân tạo Thế giới 2026 (WAIC), inclusionAI của Ant Group và PyTorch Foundation đã đồng tổ chức diễn đàn "Đưa mô hình lớn vào tầm tay – Cơ sở hạ tầng AGI và thực tiễn phổ cập". Nhiều chuyên gia từ giới công nghiệp và học thuật toàn cầu đã thảo luận về các chủ đề như AGI mã nguồn mở, trí tuệ thể chất (embodied AI), tối ưu hóa cơ sở hạ tầng AI và xây dựng hệ sinh thái chung, tập trung vào việc làm thế nào để AI chuyển mình từ "công cụ của một nhóm nhỏ kỹ thuật tinh hoa" thành cơ sở hạ tầng phổ quát thực sự phục vụ ngành công nghiệp và thế giới thực.

Giám đốc điều hành PyTorch Foundation Mark Collier, Giám đốc công nghệ AI toàn cầu của Linux Foundation Matt White, Giám đốc công nghệ của Ant Group He Zhengyu cùng nhiều khách mời khác đã đạt được sự đồng thuận cốt lõi tại diễn đàn: Với sự tiến hóa nhanh chóng của các mô hình lớn, trọng tâm cạnh tranh của AGI không còn đơn thuần là cuộc đua về năng lực mô hình. Chìa khóa để thúc đẩy AI từ công cụ của thiểu số trở thành công cụ phổ cập nằm ở việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI mở, hiệu quả, chi phí thấp và thông qua năng lực kỹ thuật thực tiễn để biến AI thành năng suất trong thế giới thực.

Giám đốc điều hành PyTorch Foundation Mark Collier trong bài phát biểu chính đã đưa ra nhận định rằng ngành công nghiệp AI đang chuyển từ giai đoạn "cạnh tranh mô hình" sang "cạnh tranh hệ thống". "Mô hình vẫn quan trọng, nhưng thứ thực sự có thể học hỏi chính là toàn bộ hệ thống được xây dựng xung quanh mô hình đó." Theo ông, mô hình, phần mềm hệ thống, chip và phản hồi từ thế giới thực không tiến hóa độc lập mà tạo thành một vòng lặp khép kín, tương tác và liên tục lặp lại. "Không có công ty nào sở hữu tất cả các tầng." Do đó, mã nguồn mở trở thành cơ chế cốt lõi thúc đẩy vòng lặp này.

Trong phần thảo luận bàn tròn sau đó, Mark Collier giải thích thêm rằng giá trị của mã nguồn mở không chỉ nằm ở việc chia sẻ mã nguồn mà còn ở tính thực tiễn và khả năng phối hợp. Thông qua hệ sinh thái mở, các nhà phát triển mô hình, kỹ sư hệ thống, nhà sản xuất phần cứng và đội ngũ triển khai có thể cộng tác liên tục xung quanh cùng một bộ cơ sở hạ tầng, từ đó tạo ra "sự tăng tốc phức hợp".

Về tính bền vững thương mại của các dự án mã nguồn mở, ông tỏ ra lạc quan và cho rằng thị trường vốn rất nhiệt tình với AI, không cần quá lo lắng về lợi tức đầu tư của các phòng thí nghiệm lớn vì cơ chế thị trường sẽ tự vận hành. Quan trọng hơn, thông qua hợp tác mã nguồn mở, giá trị kinh tế thặng dư do tiến bộ công nghệ mang lại cuối cùng sẽ lan tỏa rộng rãi hơn đến toàn bộ hệ sinh thái.

Mark Collier tiết lộ rằng hiện cộng đồng PyTorch đã có 12.000 người đóng góp từ hơn 2.000 tổ chức tham gia xây dựng, cộng đồng vLLM cũng tập hợp một lượng lớn các nhà phát triển hệ thống suy luận. Theo dữ liệu từ Mozilla, tỷ trọng của các mô hình mở trọng số (open-weight models) của Trung Quốc trong lưu lượng Token của OpenRouter đã tăng từ dưới 2% vào cuối năm 2024 lên hơn 45% vào tháng 4 năm 2026.

Tại diễn đàn, Mark Collier cũng công bố Ant Group, Alibaba Cloud và Shopify chính thức trở thành thành viên mới của PyTorch Foundation.

Nếu Mark Collier phác thảo bức tranh tổng thể về sự phát triển của AI, thì Giám đốc công nghệ AI toàn cầu của Linux Foundation Matt White lại tập trung vào các vấn đề kinh tế của việc ứng dụng AI. Ông đề xuất khái niệm "Công lý đủ dùng" (Good Enough is Justice), kêu gọi ngành công nghiệp chuyển từ việc theo đuổi "mô hình hoàn hảo" sang tập trung vào "triển khai quy mô lớn".

"Khoảnh khắc AGI thực sự phổ cập không phải là ngày 'mô hình lớn nhất trở nên lớn hơn', mà là khi 'trí tuệ đủ dùng' trở nên rẻ, đáng tin cậy và có mặt ở khắp mọi nơi." Theo ông, mô hình "compute-up" (tăng cường tính toán) vốn dựa vào việc liên tục chồng chất sức mạnh tính toán và Token đã bắt đầu gặp phải nút thắt về chi phí thực tế. Thứ mà doanh nghiệp thực sự cần không phải là "trí tuệ lớn nhất", mà là "trí tuệ đủ để hoàn thành nhiệm vụ".

Vì lý do này, Matt White đã đề xuất khái niệm "Sản lượng trí tuệ trên mỗi đô la" (Dollar per Intelligence), nhấn mạnh rằng giá trị của hệ thống AI không nên chỉ nhìn vào năng lực mô hình, mà nên tập trung vào kết quả kinh doanh thực tế được tạo ra trên mỗi đơn vị chi phí. Lấy Coinbase làm ví dụ, ông cho biết thông qua việc áp dụng các mô hình mở, định tuyến thông minh và tối ưu hóa bộ nhớ đệm, doanh nghiệp đã có thể giảm đáng kể chi phí AI; "ưu tiên mô hình nhỏ, mô hình lớn làm nền tảng dự phòng" đang trở thành kiến trúc chủ đạo mang tính kinh tế hơn.

Xu hướng ngành từ "đua mô hình" sang "đua triển khai" này cũng nhận được sự đồng tình cao từ đơn vị đồng tổ chức diễn đàn.

Giám đốc công nghệ của Ant Group He Zhengyu cho rằng điều mà ngành công nghiệp hiện nay thực sự cần suy nghĩ không còn là mô hình "hoạt động như thế nào", mà là AI "tạo ra giá trị thực như thế nào". "Trước đây mọi người coi AI như một loại phép thuật, nghĩ rằng chỉ cần đầu tư vốn là chắc chắn sẽ có lợi nhuận. Nhưng hiện nay ngành công nghiệp đã bắt đầu quay trở lại với sự lý trí, suy nghĩ lại về đầu vào và đầu ra."

Theo He Zhengyu, "sự tăng tốc mã nguồn mở" mà Mark Collier đề xuất và "công lý đủ dùng" mà Matt White nhấn mạnh về bản chất cùng hướng tới một mục tiêu – để nhiều người hơn có thể tạo ra trí tuệ và thực sự có khả năng sử dụng trí tuệ. Ông cho biết Ant Group từ lâu đã chú trọng đến hiệu quả Token và cách AI chuyển mình từ công cụ giải quyết vấn đề sang các kịch bản công nghiệp thực tế như tài chính, y tế, thậm chí là tiến vào thế giới vật lý. Ông tin rằng hiệu quả của trí tuệ cuối cùng phải được kiểm chứng bằng các nhiệm vụ thực tế, chứ không phải bằng tham số hay bảng xếp hạng. Để biến mô hình mở thành cơ sở hạ tầng có thể chi trả, có thể triển khai và bền vững, phải bắt đầu từ các nhiệm vụ của thế giới thực.

Trong phần đối thoại, các khách mời cũng thảo luận rằng việc phụ thuộc quá mức vào các API đóng có thể mang lại rủi ro mất kiểm soát chi phí và rò rỉ tài sản dữ liệu. Mark Collier cảnh báo: "Nếu bạn tiếp tục sử dụng một mô hình API độc quyền nào đó, thực tế bạn có thể đang giúp đối phương huấn luyện thế hệ mô hình tiếp theo có khả năng sao chép doanh nghiệp của bạn." "Khoảnh khắc giác ngộ" này đang thúc đẩy các doanh nghiệp chuyển sang các giải pháp mở hơn, dễ kiểm soát hơn, thông qua việc xây dựng các bài kiểm tra chuẩn (benchmark) của riêng mình để chủ động lựa chọn mô hình có "quy mô phù hợp".

Nhìn về tương lai, ba khách mời nhất trí rằng cốt lõi của việc xây dựng chung trong ngành nằm ở việc tạo ra cơ sở hạ tầng thông minh mở, hiệu quả, bền vững và phục vụ thế giới thực. Hợp tác mã nguồn mở chính là chìa khóa để đạt được mục tiêu này, nó có thể phá vỡ sự tập trung nhân tài và nguồn lực, cho phép nhiều kỹ sư và nhà nghiên cứu trên toàn cầu tham gia đổi mới, thúc đẩy tiêu chuẩn hóa các công cụ cốt lõi, giao diện và đặc tả siêu dữ liệu. Tất cả những điều này cần dựa vào cộng đồng mã nguồn mở để xây dựng, lặp lại và triển khai nhanh chóng, liên tục.

Ngoài cơ sở hạ tầng phần mềm và mô hình, trí tuệ thể chất (embodied AI) đã trở thành một tiêu điểm lớn khác của diễn đàn. Tại diễn đàn, nhà khoa học trưởng của Ant Lingbo Technology, Shen Yujun, đã chia sẻ về "Ant Lingbo Full-stack 2.0", giải thích một cách hệ thống lộ trình kỹ thuật tổng thể "nguyên bản thể chất" (embodied-native) của họ.

Trong đó, mô hình cốt lõi LingBot-VA 2.0 được gọi là mô hình hành động thế giới "nguyên bản thể chất" đầu tiên trong ngành. Khác với các giải pháp truyền thống dựa trên tinh chỉnh mô hình thế giới kỹ thuật số, mô hình này được huấn luyện trước từ đầu cho các nhu cầu nhiệm vụ thực tế của robot, cho phép robot thực sự có thể "vừa hành động, vừa dự đoán" và điều chỉnh hành động nhanh chóng theo sự thay đổi của môi trường, thu hút sự quan tâm rộng rãi. Hiện tại, "Nhà thuốc thông minh robot" được xây dựng dựa trên bộ não đa năng của Ant Lingbo đã được chọn là một trong "Mười báu vật trấn quán" tại WAIC 2026.

Trong phần thảo luận bàn tròn sau đó, nhiều khách mời từ Dexmal, LobeHub, Meituan, Qianxun Intelligence, Đại học Chiết Giang và các tổ chức khác đã làm sâu sắc thêm sự đồng thuận về "hợp tác mở". Nhiều khách mời cho rằng sự phát triển của AGI sẽ không được hoàn thành bởi một tổ chức duy nhất, mà cần sự tham gia chung của các nhà phát triển toàn cầu, cộng đồng mã nguồn mở, các tổ chức nghiên cứu khoa học và đối tác công nghiệp, cần hình thành một vòng lặp lành mạnh từ nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng công nghiệp, và từ phản hồi ứng dụng quay trở lại đổi mới nghiên cứu.

Từ cuộc đua mô hình đến cuộc đua cơ sở hạ tầng, từ trình diễn kỹ thuật đến triển khai thực tiễn, AGI đang bước vào một giai đoạn mới đòi hỏi cao hơn về kỹ thuật hệ thống và năng lực hợp tác hệ sinh thái. Và trên nền tảng mã nguồn mở và đổi mới hợp tác, việc xây dựng một cơ sở hạ tầng thông minh có thể chi trả, có thể triển khai và bền vững cũng đang trở thành con đường then chốt để đưa AGI thực sự vào tầm tay.

Bài viết này do Ant Lingbo cung cấp, QbitAI được ủy quyền đăng tải lại, quan điểm thuộc về tác giả gốc.

Bản quyền thuộc về tác giả, không được phép đăng tải lại và sử dụng dưới bất kỳ hình thức nào nếu không được ủy quyền, người vi phạm sẽ bị xử lý theo pháp luật.