Mô hình Kimi K3 của Moonshot AI: Hiệu năng ngang ngửa đối thủ Mỹ với chi phí cực thấp

Thung lũng Silicon đã trải qua phần lớn tuần vừa qua trong tình trạng báo động đỏ khi tiếp nhận sự xuất hiện của Kimi K3 từ Moonshot AI, một mô hình AI của Trung Quốc được cho là có khả năng đánh bại một số hệ thống tốt nhất do các công ty Mỹ xây dựng với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ.

Chỉ riêng hiệu suất của nó cũng đã đủ để làm trầm trọng thêm sự cạnh tranh giữa Mỹ và Trung Quốc. Tuy nhiên, kế hoạch phát hành miễn phí trọng số (weights) của mô hình này từ Moonshot — cùng với mục tiêu nhắm thẳng vào người dùng Mỹ — đã làm dấy lên mối lo ngại sâu sắc hơn về việc liệu các mô hình đóng của Mỹ có thể tiếp tục thống trị khi các giải pháp thay thế mở ngày càng mạnh mẽ đang gia nhập thị trường hay không.

Các mô hình trọng số mở (open-weight) mang lại cho các nhà phát triển quyền kiểm soát lớn hơn nhiều so với các hệ thống độc quyền, cho phép họ kiểm tra cách thức hoạt động của AI, chạy AI cục bộ trên cơ sở hạ tầng riêng, tùy chỉnh hệ thống và xây dựng các sản phẩm mới mà không phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất. Chúng thường cũng rẻ hơn rất nhiều. Điều này đặt ra một câu hỏi hiển nhiên: Tại sao một công ty AI lại chi những khoản tiền khổng lồ để huấn luyện một mô hình AI, chỉ để cho đi một số phần giá trị nhất của nó?

Kimi K3, giống như các mô hình AI trọng số mở khác, không hoàn toàn là "mở". Trong phần mềm, "mã nguồn mở" (open source) có một định nghĩa rõ ràng: Mã nguồn được công khai để sử dụng, sửa đổi và phân phối lại tự do, với yêu cầu duy nhất là việc này cũng phải được thực hiện một cách công khai. Các hệ thống AI phức tạp hơn và rất ít hệ thống thực sự mở theo nghĩa truyền thống của phần mềm. Thay vào đó, hầu hết các công ty phát hành cái gọi là trọng số mô hình — các tham số số học được học trong quá trình huấn luyện AI — trong khi vẫn giữ kín các thành phần quan trọng khác, bao gồm dữ liệu huấn luyện, mã nguồn, kiến trúc mô hình và phương pháp cấu hình. Hầu hết cũng đi kèm với các giấy phép hạn chế cách thức sử dụng hoặc phân phối lại.

Tổng hợp lại, điều này có nghĩa là AI trọng số mở không thể được tạo lại từ đầu theo cách mà phần mềm mã nguồn mở thực thụ có thể làm. Nhưng nó cung cấp đủ sức mạnh và sự linh hoạt để một công ty có thể kiếm tiền từ đó.

"Một bộ trọng số miễn phí không phải là một dịch vụ AI miễn phí."

"Một bộ trọng số miễn phí không phải là một dịch vụ AI miễn phí," giáo sư Chinmayi Sharma tại Trường Luật Fordham cho biết. "Một công ty có thể cho đi trọng số mô hình trong khi vẫn kiếm tiền ở các tầng khác trong hệ sinh thái." Có rất nhiều cơ hội để làm điều đó. Việc vận hành một mô hình vẫn đòi hỏi cơ sở hạ tầng máy tính, kỹ thuật, bảo mật, bảo trì và hỗ trợ; tất cả những thứ này các công ty có thể tính phí thông qua quyền truy cập được lưu trữ (hosted access) hoặc các thỏa thuận khác. Đối với một số công ty, lợi ích có thể rộng hơn, chẳng hạn như nhu cầu tăng cao đối với các dịch vụ điện toán đám mây hoặc chip máy tính tiên tiến.

Sự cởi mở cũng có thể là một chiến lược mạnh mẽ để giành lợi thế cạnh tranh. Việc phát hành trọng số của một mô hình có thể khuyến khích nhiều công ty và nhà phát triển sử dụng nó, từ đó dẫn đến việc xây dựng cả một hệ sinh thái các công cụ và cơ sở hạ tầng xung quanh nó. Theo thời gian, điều đó có thể giúp một mô hình trở thành "tiêu chuẩn thực tế" (de facto standard), Sharma nói. Kyle Miller, nhà phân tích nghiên cứu cấp cao tại Trung tâm An ninh và Công nghệ Mới nổi của Georgetown, cũng đưa ra quan điểm tương tự, dẫn chứng dòng mô hình AI trọng số mở Qwen của Alibaba tại Trung Quốc như một ví dụ về việc một hệ thống mở có thể ăn sâu vào toàn ngành như thế nào.

Điều đó tạo ra một vấn đề rõ ràng cho các gã khổng lồ AI của Mỹ. Nếu một thế hệ công cụ và nhà phát triển bắt đầu xây dựng xung quanh các mô hình trọng số mở mạnh mẽ như Kimi K3, trọng tâm của ngành có thể bắt đầu dịch chuyển khỏi các nền tảng độc quyền như Gemini, Claude và ChatGPT. Mặc dù vẫn còn phải xem liệu các mô hình trọng số mở cấp độ tiên phong có thực sự rẻ hơn khi vận hành trong thực tế hay không, nhưng về mặt lịch sử, chúng đã cung cấp một giải pháp thay thế chi phí thấp hơn so với các hệ thống độc quyền. Chúng cũng mang lại nhiều tự do hơn cho các nhà phát triển vào thời điểm các phòng thí nghiệm của Mỹ đang thắt chặt quyền truy cập và áp đặt các rào cản bảo vệ nghiêm ngặt hơn cho các mô hình mới nhất của họ. Đã có những dấu hiệu cho thấy một số công ty Mỹ đang chuyển hướng sang các mô hình rẻ hơn của Trung Quốc.

Không có lý do duy nhất đằng sau sự ủng hộ của Trung Quốc đối với AI trọng số mở, nhưng đó dường như là sự kết hợp giữa các ràng buộc thực tế và chiến lược chính trị. Một hệ sinh thái mở mang lại cho các công ty Trung Quốc cách thức để đổi mới gần với ngưỡng tiên phong bất chấp việc bị hạn chế quyền truy cập vào chip tiên tiến và sức mạnh tính toán, đồng thời phù hợp hoàn hảo với chiến lược công nghiệp rộng lớn hơn của Bắc Kinh nhằm khuyến khích áp dụng rộng rãi các mô hình, công cụ và cơ sở hạ tầng của Trung Quốc. Cách tiếp cận này cũng thuận tiện cho việc mở rộng ảnh hưởng công nghệ của Trung Quốc ra nước ngoài, cũng như ảnh hưởng chính trị của nước này. Ví dụ, đầu tháng này, Chủ tịch Tập Cận Bình đã công khai thách thức Mỹ về vị thế dẫn đầu AI trên trường quốc tế bằng cách tự quảng bá mình là một đối tác bình đẳng hơn so với cách tiếp cận đóng của Mỹ.

Sự trỗi dậy của các mô hình trọng số mở mạnh mẽ từ Trung Quốc cũng đang gây áp lực lên các nhà cung cấp mô hình đóng như OpenAI và Anthropic ngay từ trong ngành của họ. Viễn cảnh Mỹ có thể hạn chế quyền truy cập vào AI trọng số mở do Kimi K3 đã gây ra phản ứng dữ dội nhanh chóng trong lĩnh vực công nghệ, được hỗ trợ bởi một số tên tuổi lớn nhất. Một liên minh gồm 25 công ty công nghệ, bao gồm IBM, Microsoft, Meta, Nvidia, Perplexity và Palantir, đã phát hành một bức thư ngỏ kêu gọi các nhà hoạch định chính sách tránh "những hạn chế vội vàng", lập luận rằng các mô hình AI trọng số mở là cần thiết để đảm bảo vị thế dẫn đầu về AI của Mỹ và ngăn chặn sức mạnh cũng như lợi ích của công nghệ này bị "tập trung vào tay một vài người". Hầu hết những gã khổng lồ không tên đó — bao gồm Google, OpenAI và Anthropic — đều vắng mặt một cách đáng chú ý trong danh sách ban đầu.

Áp lực đó lại tăng lên vào thứ Hai, khi Nvidia, Microsoft, SpaceX và một nhóm rộng lớn hơn các công ty công nghệ lớn kêu gọi Mỹ hỗ trợ mạnh mẽ hơn cho các mô hình trọng số mở. Sáng kiến này là phản ứng trực tiếp trước những lo ngại về sự an toàn của các hệ thống AI tiên tiến sau khi một mô hình OpenAI mất kiểm soát đã thoát khỏi sự quản lý và tấn công một công ty khác trong quá trình thử nghiệm, buộc công ty đó phải dựa vào một mô hình trọng số mở của Trung Quốc để tự vệ do các rào cản bảo vệ an toàn nghiêm ngặt trên các mô hình tiên phong của Mỹ.

Hiện chưa rõ các phòng thí nghiệm AI lớn nhất của Mỹ sẵn sàng nhượng bộ đến mức nào. Google và OpenAI sau đó đã tham gia cảnh báo về những hạn chế vội vàng đối với các mô hình mở, mặc dù không bên nào ký vào sáng kiến tập trung vào an ninh mạng hôm thứ Hai. Đáng chú ý, Anthropic không ủng hộ cả hai nỗ lực này.

Miller cho biết đây là một "câu hỏi mở" về việc mọi chuyện sẽ diễn ra như thế nào trong dài hạn. Các công ty Mỹ có thể tự phát hành các mô hình trọng số mở mạnh mẽ hơn, ông nói, lưu ý rằng áp lực từ các công ty Trung Quốc là một phần lý do khiến OpenAI phát hành GPT-OSS trọng số mở vào năm ngoái. "Nhưng tôi không nghĩ các công ty như Anthropic sẽ đi theo hướng đó," ông nói. Các mô hình Gemma trọng số mở của Google cũng được xem một phần là phản ứng trước sự cạnh tranh từ Trung Quốc. Không mô hình nào trong số đó mạnh mẽ bằng mô hình chủ lực độc quyền của mỗi công ty.

"Câu hỏi đối với các công ty Mỹ có thể ngày càng trở thành: Chúng ta cần phát hành công khai bao nhiêu năng lực để ngăn các mô hình Trung Quốc trở thành nền tảng mặc định cho hệ sinh thái mở?" Sharma nói. Một kết quả hợp lý hơn có thể là "chiến lược danh mục đầu tư", bà nói, với việc các công ty giữ "mô hình tốt nhất của họ ở dạng độc quyền trong khi phát hành các mô hình trọng số mở ngày càng mạnh mẽ để duy trì sự chấp nhận của nhà phát triển và ảnh hưởng hệ sinh thái."

Sẽ mất một thời gian để xem liệu Kimi K3 có chinh phục được các nhà phát triển Mỹ hay không. Nhưng với việc Bắc Kinh ngày càng ủng hộ AI trọng số mở, gần như chắc chắn đây sẽ không phải là mô hình cuối cùng cố gắng thâm nhập vào Mỹ. Câu hỏi đặt ra cho các công ty AI lớn nhất của quốc gia này không còn chỉ là làm thế nào để Mỹ duy trì vị thế dẫn trước Trung Quốc, mà là liệu AI đóng có thể — hoặc có nên — tồn tại hay không.

Theo dõi các chủ đề và tác giả từ câu chuyện này để xem thêm các nội dung tương tự trong nguồn cấp dữ liệu trang chủ cá nhân của bạn và nhận thông tin cập nhật qua email.