Tranh cãi nảy lửa: Quan chức OpenAI chỉ trích mô hình Kimi K3 của Trung Quốc

Theo tin từ IT ngày 20 tháng 7, Business Insider đưa tin rằng cứ sau một khoảng thời gian, một doanh nghiệp Trung Quốc lại tung ra mô hình AI mới, từ đó làm dấy lên sự hoảng loạn trong lòng người Mỹ.

Tuần trước, tình trạng này lại tái diễn sau khi công ty AI Trung Quốc Moonshot AI ra mắt mô hình Kimi K3. Mô hình này đã đạt được những kết quả ấn tượng trong nhiều bài kiểm tra tiêu chuẩn quan trọng. Xét trên mọi phương diện, năng lực của Kimi K3 đã tiệm cận với một số mô hình AI hàng đầu của Mỹ, nhưng chi phí lại thấp hơn nhiều.

Mô hình mới này một lần nữa làm dấy lên lo ngại tại Mỹ về việc Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách AI với Mỹ. Một số người thậm chí còn cáo buộc các doanh nghiệp Trung Quốc đang tận dụng các thành quả nghiên cứu đã hoàn thiện của Anthropic, OpenAI và Google để huấn luyện mô hình của riêng họ.

Ngày nay, mâu thuẫn cốt lõi trong cuộc cạnh tranh AI giữa Mỹ và Trung Quốc ngày càng tập trung vào hai lộ trình phát triển khác biệt: các doanh nghiệp Trung Quốc đang tích cực đón nhận các mô hình mã nguồn mở hoặc mở trọng số (open-weights), trong khi các doanh nghiệp Mỹ phần lớn vẫn kiên trì với mô hình đóng.

Cái gọi là mô hình mở trọng số có nghĩa là các nhà phát triển có thể xem các tham số của mô hình, đồng thời thực hiện sửa đổi, tùy chỉnh và triển khai dựa trên nhu cầu của bản thân.

Mã nguồn mở hay mã nguồn đóng, ngành công nghiệp AI bùng nổ tranh cãi gay gắt

Cuối tuần trước, sau khi một giám đốc điều hành của OpenAI đưa ra bình luận dài về việc phát hành Kimi K3, một cuộc thảo luận gay gắt đã nổ ra trên nền tảng X xoay quanh mô hình mã nguồn mở và mã nguồn đóng trong AI.

IT lưu ý, Dean Ball, người đứng đầu bộ phận chiến lược mới của OpenAI, từng là cố vấn cấp cao về AI cho Tổng thống Mỹ Donald Trump. Ông viết trên X: "Xét đến những rủi ro tiềm ẩn, cá nhân tôi rất ngạc nhiên khi chính phủ Trung Quốc vẫn cho phép các mô hình mạnh mẽ như vậy được mở mã nguồn."

Ông cho rằng, các mô hình mã nguồn mở có thể mang khuynh hướng "chủ nghĩa giảm tốc" (decelerationism), vì chúng sẽ "kìm hãm chi tiêu vốn cho AI".

Tuy nhiên, điều thực sự gây ra nhiều tranh luận lại là một phát ngôn khác của ông.

Ball viết: "Tôi đoán rằng chính quyền Trump cuối cùng sẽ nhận ra, chiến lược tốt nhất trong lĩnh vực này là tạo ra nhiều rủi ro pháp lý xung quanh việc sử dụng các mô hình mở trọng số của Trung Quốc."

Quan điểm của ông là thông qua các quy trình quản lý để tạo ra nỗi sợ hãi, sự không chắc chắn và nghi ngờ, hay còn gọi là "FUD" trong ngành, có thể khiến hầu hết các doanh nghiệp Mỹ tránh sử dụng các mô hình mở.

Sau đó, Ball giải thích rằng đây chỉ là dự đoán của ông chứ không phải đề xuất chính sách. Ông cho biết mình ủng hộ mô hình mã nguồn mở cho đến khi AI phát triển đến giai đoạn quá nguy hiểm, và đó sẽ là một "ngày buồn bã".

Những phát ngôn của ông nhanh chóng gây ra phản ứng rộng rãi.

Một số nhà phê bình cho rằng việc tạo ra sự hỗn loạn về quy định để bảo vệ các phòng thí nghiệm AI của Mỹ rất giống với "chiếm dụng quy định" (regulatory capture) — tức là các cơ quan chính phủ chịu trách nhiệm quản lý một ngành cuối cùng lại đặt ra các quy tắc có lợi cho sự phát triển của các doanh nghiệp trong ngành đó, và những quy tắc này thường chịu ảnh hưởng từ những người trong cuộc.

OpenAI và Anthropic kiên trì lộ trình mã nguồn đóng

Anthropic và OpenAI luôn cho rằng năng lực mô hình của họ quá mạnh, không phù hợp để mở. Hai công ty này cho rằng nếu mở hoàn toàn mô hình, bất kỳ ai cũng có thể lợi dụng các công cụ này cho nhiều mục đích khác nhau mà thiếu sự giám sát hiệu quả. Ngược lại, hệ thống đóng cho phép các nhà phát triển có quyền kiểm soát mạnh mẽ hơn đối với mô hình, bao gồm cơ chế an toàn, quyền truy cập và định giá thương mại.

Hai công ty AI này cũng từng cảnh báo rằng các mô hình mở trọng số do Trung Quốc tung ra có thể gây đe dọa đến an ninh quốc gia cũng như lợi ích thương mại của chính họ.

Nhà đầu tư mạo hiểm David Sacks, người từng là người đứng đầu bộ phận AI và tiền điện tử đầu tiên của chính quyền Trump và chuyển sang làm đồng chủ tịch Hội đồng Cố vấn Khoa học và Công nghệ của Tổng thống vào tháng 3 năm nay, đã chỉ trích việc "sử dụng sự không chắc chắn về quy định làm vũ khí", gọi đó là "hoàn toàn không thể chấp nhận được".

Đáp lại bài đăng của Ball, Sacks viết: "Chúng ta đang ở bước ngoặt quan trọng của chính sách AI. Các phòng thí nghiệm mã nguồn đóng hàng đầu đã hình thành thế độc quyền nhóm về doanh thu mô hình AI, và giờ đây họ muốn chính phủ tiêu diệt các đối thủ cạnh tranh mã nguồn mở của chính mình."

"Thế độc quyền nhóm" mà ông nhắc đến chính là OpenAI và Anthropic.

Sacks cho biết: "Họ đã lật bài ngửa của mình. Bây giờ là lúc để các thế lực khác ở Thung lũng Silicon — đại đa số vẫn coi trọng cạnh tranh mở — cũng bày tỏ lập trường của mình."

Người ủng hộ mã nguồn mở: Mở mới là tương lai của AI

Chamath Palihapitiya, nhà đầu tư mạo hiểm và là người đồng dẫn chương trình podcast "All-In" cùng Sacks, cũng bày tỏ quan điểm tương tự. Ông viết trên X: "Tương lai thuộc về mã nguồn mở. Chúng ta cần đón nhận nó và tiếp tục tiến lên."

Kỹ sư phần mềm và doanh nhân nổi tiếng Suhail Doshi thì cho rằng khi các phòng thí nghiệm AI của Mỹ huấn luyện sản phẩm của mình, họ đã sử dụng "dữ liệu của toàn nhân loại mà không trả một xu nào". Ông viết: "Bất kỳ hoạt động vận động hành lang hoặc lập pháp nào lấy lý do 'chưng cất mô hình' (model distillation) để cố gắng cấm các mô hình mở trọng số đều là hoàn toàn nhảm nhí. Điều này thực chất là đang cản trở sự đổi mới của nước Mỹ trong tương lai."

Tuy nhiên, không phải ai cũng đồng tình với quan điểm này.

Jukan, một người dùng trên nền tảng X và là nhà phân tích tại Citrini Research, đã phản bác lại nỗi lo của Ball về việc "AI Trung Quốc sẽ chiếm ưu thế". Ông cho rằng các mô hình mã nguồn mở không tự động giúp các doanh nghiệp có được lợi thế thị trường.

Jukan lấy ví dụ về công ty AI Trung Quốc DeepSeek và cho biết năng lực cạnh tranh của công ty này đến từ hiệu quả vận hành của chính họ, chứ không chỉ đơn thuần là khung mã nguồn mở.

Ông nói, sở hữu DeepSeek có thể duy trì chi phí Token thấp là vì phương thức vận hành nội bộ của họ hiệu quả hơn, chứ không phải chỉ dựa vào mã nguồn mở.

Jukan viết: "Các doanh nghiệp Trung Quốc có thể thiếu đủ năng lực tính toán để tự mình đáp ứng mọi nhu cầu suy luận, nhưng họ không hề bán lỗ, cũng không phải là không thể thu hồi chi phí huấn luyện."

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài chứa trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, tiết kiệm thời gian chọn lọc, kết quả chỉ mang tính tham khảo. Tất cả các bài viết của IT đều bao gồm tuyên bố này.