Hệ thống AI Mỹ đang dần khép kín, Trung Quốc tận dụng mã nguồn mở để thu hẹp khoảng cách

Chiến lược AI "open-weights" (trọng số mở) của Trung Quốc đang giành chiến thắng: các công ty nước này đang dần chiếm ưu thế. Chiến lược "đóng trước, khóa chặt" của Mỹ đang đứng trước nguy cơ thất bại – và điều đó có thể kéo theo cả nền kinh tế Mỹ đi xuống.

Link: Trung Quốc tung đòn kép vào sự thống trị AI của Mỹ, bài viết của Robert Hart trên The Verge.

Bản thân các mô hình AI, nếu xét như một sản phẩm, hầu như không có "hào kỹ thuật" (moat) nào đáng kể ngoài lòng trung thành với thương hiệu và chi phí chuyển đổi mang tính hình thức. Thay vào đó, "hào kỹ thuật" nằm ở các dịch vụ doanh nghiệp bao quanh chúng: các thỏa thuận và hợp đồng, khả năng kết nối với hệ thống doanh nghiệp, và các tính năng cải thiện trải nghiệm trong môi trường doanh nghiệp.

Nếu xét về chính các mô hình, việc chuyển đổi giữa chúng rất dễ dàng: một người có thể dùng ChatGPT hôm nay và chuyển sang Claude vào ngày mai mà gần như không ảnh hưởng gì đến quy trình làm việc. Điều này đặc biệt đúng trong giới kỹ thuật, nơi các mô hình được truy cập thông qua API: bạn chỉ cần thay đổi API và sử dụng cùng một câu lệnh (prompt).

Các công ty có thể thực hiện các thỏa thuận để giữ chân khách hàng, nhưng trên thực tế, rất ít động lực kỹ thuật dài hạn để ưu tiên nhà cung cấp này hơn nhà cung cấp khác. Bạn chọn mô hình tốt nhất cho nhu cầu của mình và thay đổi mô hình cũng như nhà cung cấp nếu có lựa chọn khác tốt hơn.

Chính phủ Mỹ đã áp đặt các biện pháp kiểm soát xuất khẩu đối với GPU. Ngoài ra còn có các quy định nghiêm ngặt (một cách hợp lý) nhằm ngăn chặn việc chia sẻ một số loại dữ liệu nhất định với các máy chủ Trung Quốc. Kết quả là, mặc dù các công ty Trung Quốc có đủ năng lực tính toán để huấn luyện mô hình, họ thực sự không thể cung cấp các dịch vụ tập trung ở quy mô toàn cầu như cách OpenAI và Anthropic đang làm — ít nhất là không theo cùng một cách thức.

Và "mở" gần như luôn chiến thắng khi nói đến việc áp dụng cơ sở hạ tầng. Các công nghệ mở có thể được sử dụng mà không cần xin phép, do đó có thể trở thành trung tâm của nhiều đổi mới hơn. Bạn có thể lưu trữ chúng ở nơi bạn muốn, thử nghiệm, thay đổi và tinh chỉnh để phù hợp với trường hợp sử dụng của mình. Các mô hình "open-weights" không phải là mã nguồn mở (open source), nhưng chúng có tính di động và không cần xin phép.

Với tất cả những điều này, việc Trung Quốc phát hành công khai các mô hình AI của họ là hoàn toàn hợp lý. Nó biến bất lợi về năng lực tính toán do Mỹ tạo ra thành lợi thế về phân phối; nó biến lớp công nghệ mà các công ty Mỹ đang kiếm tiền thành hàng hóa phổ thông; và nó tạo ra một hệ sinh thái toàn cầu hiệu quả hơn nhiều so với những gì có thể thiết lập thông qua các dịch vụ tập trung, bị khóa chặt. Đối với tôi, rõ ràng là có những lợi ích hệ sinh thái trên khắp Trung Quốc, từ sản xuất đến nghiên cứu khoa học; mọi lĩnh vực đều có thể dễ dàng tích hợp các mô hình này.

Điểm cứu cánh cho các công ty Mỹ là các mô hình tiên phong (frontier models) của Mỹ đã vượt trội hơn các mô hình mở. Khoảng cách đó hiện đang dần thu hẹp:

Ngay cả khi không có những khả năng mới này, chiến lược đó đã và đang phát huy tác dụng. Đối tác của a16z, Martin Casado, đã lưu ý trên tờ Economist rằng có 80% khả năng bất kỳ startup nào cũng đang sử dụng các mô hình của Trung Quốc, và các mô hình Trung Quốc đang sẵn sàng để dẫn đầu.

Đáng để lùi lại một bước và xem xét các động lực cơ bản đầy bất ngờ. Chúng ta thường nghĩ Trung Quốc là một xã hội bị khóa chặt — và theo nhiều cách thì đúng là như vậy. Tôi có những lo ngại nghiêm trọng về việc các mô hình này có thể phản ánh quan điểm của chính phủ Trung Quốc như thế nào (hãy thử hỏi chúng về sự kiện Thiên An Môn). Nhưng chính các công ty Mỹ mới là bên đang kiểm soát chặt chẽ công nghệ của họ thay vì phát hành nó một cách cởi mở nhất có thể. Điều này hoàn toàn trái ngược với chiến lược đằng sau sự ủng hộ của chính phủ Mỹ đối với internet mở, chẳng hạn.

Các thực tiễn kinh doanh "khóa chặt" đối với một công nghệ không có "hào kỹ thuật" thực sự nhưng lại có tiềm năng mang lại lợi ích hệ sinh thái đáng kể rõ ràng là một chiến lược thất bại; phát hành nó một cách cởi mở với phương pháp hợp tác rõ ràng là một chiến lược chiến thắng. Nhưng các động lực ở Mỹ lại không tồn tại: thay vào đó, các công ty này buộc phải theo đuổi lợi nhuận trước mắt thay vì lợi ích hệ sinh thái, và chính phủ cố gắng can thiệp bằng các biện pháp cưỡng chế như kiểm soát xuất khẩu chặt chẽ. Chúng ta nên xem xét những gì cần thay đổi để các động lực đó trở nên phù hợp hơn. Điều này đặc biệt quan trọng khi xét đến việc nền kinh tế Mỹ hiện nay phụ thuộc nhiều vào chi tiêu cho AI. Nếu nguồn chi tiêu đó cạn kiệt — và tôi nghĩ điều đó rõ ràng sẽ xảy ra, xét theo các động lực hiện tại — hậu quả có thể rất nghiêm trọng.

Tôi quan tâm đến việc có được công nghệ mở có thể vận hành vì lợi ích công cộng, phù hợp với các giá trị của công chúng. Các xu hướng như AI công cộng, dịch vụ liên kết (federated services) và nghiên cứu mở đang có sức hút nhưng cần được hỗ trợ. Để đạt được điều đó ở Mỹ, cần một chiến lược và sự hỗ trợ tinh tế hơn những gì chúng ta đang thấy hiện nay.