Zuckerberg: So với Trung Quốc, Mỹ có điểm bất lợi rõ rệt về AI
Theo Reuters, Giám đốc điều hành Meta Platforms Mark Zuckerberg mới đây kêu gọi Mỹ giảm bớt các hạn chế đối với trí tuệ nhân tạo nguồn mở, nhằm giúp các doanh nghiệp Mỹ cạnh tranh tốt hơn với các đối thủ Trung Quốc. Cùng lúc đó, tập đoàn công nghệ này hôm thứ Hai đã công bố một mô hình AI mới với trọng số mở và cho biết sẽ sớm tung ra thêm nhiều mô hình khác.
1. Mô hình nhỏ, hiệu quả cao
Mô hình mới có tên Muse Glimmer có quy mô nhỏ hơn các mô hình AI hàng đầu của đối thủ. Nó chủ yếu được thiết kế để thực hiện các tác vụ dạng “tác nhân AI” trên máy Mac hoặc máy tính cá nhân chỉ được trang bị một GPU, đáp ứng nhu cầu về những hệ thống AI có thể chạy trực tiếp trên thiết bị cá nhân.
“Chúng tôi sẽ sớm tung ra những mô hình lớn hơn nữa”, Zuckerberg nói trong một video được công bố cùng bài viết dài 14 trang có tiêu đề “Tương lai thuộc về tất cả mọi người” (The Future is for Everyone). Trong bài viết, ông chủ trương phổ cập AI thay vì để công nghệ này nằm trong tay một số ít người.
Ông nói: “Quan điểm cho rằng AI nguy hiểm đến mức cách duy nhất để bảo đảm an toàn là phải tập trung quyền lực ở mức độ cao dường như bản thân nó đã có vấn đề.”
Đây là tuyên bố công khai mới nhất của Zuckerberg ủng hộ AI có trọng số mở. Trong bối cảnh các doanh nghiệp ngày càng lo ngại về khoản chi phí AI đang phình to, đồng thời quan tâm đến những sự cố an ninh mạng gần đây liên quan đến các mô hình của Anthropic, OpenAI và Meta, AI có trọng số mở ngày càng được quan tâm.
Các mô hình trọng số mở thường có chi phí thấp hơn những mô hình hàng đầu của các công ty như OpenAI và Anthropic. Chúng cũng công khai các thành phần cốt lõi, giúp người sử dụng dễ dàng tùy chỉnh, khác với các mô hình đóng hoàn toàn do doanh nghiệp kiểm soát.
Sau khi nền tảng hợp tác mã nguồn AI Hugging Face bị một mô hình OpenAI mất kiểm soát tấn công, vấn đề này càng được chú ý. Do các mô hình đóng bị hạn chế trong việc sử dụng cho mục đích an ninh mạng, Hugging Face buộc phải sử dụng một mô hình trọng số mở của Trung Quốc để chống lại cuộc tấn công.
Các công ty khởi nghiệp Trung Quốc hiện đang dẫn đầu trong cuộc đua về mô hình trọng số mở. Kimi K3 của Moonshot AI, Qwen3.8-Max của Alibaba và DeepSeek V4-Flash đều có năng lực đủ sức cạnh tranh với những hệ thống hàng đầu của Mỹ. Trong khi đó, các mô hình hàng đầu của OpenAI, Anthropic và Google thuộc Alphabet đều là các mô hình có trọng số đóng.
Meta cũng có kế hoạch công khai trọng số của Muse Spark 1.2. Đây hiện là mô hình tiên tiến nhất của công ty, được phát triển bởi đội ngũ “siêu trí tuệ” mà Meta đã bỏ ra khoản tiền khổng lồ để xây dựng từ năm ngoái. Meta hy vọng nhờ đó có thể giành lại lợi thế trong cuộc đua AI.
Meta từ lâu đã ủng hộ các mô hình mở và từng là một trong số ít công ty công nghệ Mỹ phát hành loại mô hình này. Tuy nhiên, phản ứng không mấy tích cực đối với Llama 4 năm ngoái đã buộc Meta phải thay đổi chiến lược.
“Chúng tôi sẽ sớm tung ra những mô hình lớn hơn nữa”, Zuckerberg nói trong một video được công bố cùng bài viết dài 14 trang có tiêu đề “Tương lai thuộc về tất cả mọi người” (The Future is for Everyone). Trong bài viết, ông chủ trương phổ cập AI thay vì để công nghệ này nằm trong tay một số ít người.
Ông nói: “Quan điểm cho rằng AI nguy hiểm đến mức cách duy nhất để bảo đảm an toàn là phải tập trung quyền lực ở mức độ cao dường như bản thân nó đã có vấn đề.”
Đây là tuyên bố công khai mới nhất của Zuckerberg ủng hộ AI có trọng số mở. Trong bối cảnh các doanh nghiệp ngày càng lo ngại về khoản chi phí AI đang phình to, đồng thời quan tâm đến những sự cố an ninh mạng gần đây liên quan đến các mô hình của Anthropic, OpenAI và Meta, AI có trọng số mở ngày càng được quan tâm.
Các mô hình trọng số mở thường có chi phí thấp hơn những mô hình hàng đầu của các công ty như OpenAI và Anthropic. Chúng cũng công khai các thành phần cốt lõi, giúp người sử dụng dễ dàng tùy chỉnh, khác với các mô hình đóng hoàn toàn do doanh nghiệp kiểm soát.
Sau khi nền tảng hợp tác mã nguồn AI Hugging Face bị một mô hình OpenAI mất kiểm soát tấn công, vấn đề này càng được chú ý. Do các mô hình đóng bị hạn chế trong việc sử dụng cho mục đích an ninh mạng, Hugging Face buộc phải sử dụng một mô hình trọng số mở của Trung Quốc để chống lại cuộc tấn công.
Các công ty khởi nghiệp Trung Quốc hiện đang dẫn đầu trong cuộc đua về mô hình trọng số mở. Kimi K3 của Moonshot AI, Qwen3.8-Max của Alibaba và DeepSeek V4-Flash đều có năng lực đủ sức cạnh tranh với những hệ thống hàng đầu của Mỹ. Trong khi đó, các mô hình hàng đầu của OpenAI, Anthropic và Google thuộc Alphabet đều là các mô hình có trọng số đóng.
Meta cũng có kế hoạch công khai trọng số của Muse Spark 1.2. Đây hiện là mô hình tiên tiến nhất của công ty, được phát triển bởi đội ngũ “siêu trí tuệ” mà Meta đã bỏ ra khoản tiền khổng lồ để xây dựng từ năm ngoái. Meta hy vọng nhờ đó có thể giành lại lợi thế trong cuộc đua AI.
Meta từ lâu đã ủng hộ các mô hình mở và từng là một trong số ít công ty công nghệ Mỹ phát hành loại mô hình này. Tuy nhiên, phản ứng không mấy tích cực đối với Llama 4 năm ngoái đã buộc Meta phải thay đổi chiến lược.
2. Điểm yếu chí mạng của Mỹ
Trong bài viết đề cập rộng đến nhiều vấn đề của AI, Zuckerberg cũng tuyên bố thành lập một quỹ mới trị giá 1 tỷ USD, nhằm hỗ trợ các cộng đồng và giảm bớt những lo ngại về tác động của việc Meta xây dựng quy mô lớn các trung tâm dữ liệu.
Sự phản đối ngày càng mạnh của các cộng đồng địa phương tại Mỹ đối với các trung tâm dữ liệu đã trở thành một vấn đề quan trọng trong các cuộc bầu cử, đồng thời là một trong những trở ngại lớn nhất đối với các tập đoàn công nghệ lớn trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết cho AI.
Zuckerberg nói: “So với Trung Quốc và một số quốc gia khác, Mỹ có một bất lợi rõ rệt: việc xây dựng cơ sở hạ tầng ở đây khó khăn hơn nhiều.” Meta dự kiến năm nay có thể chi tới 145 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI.
Zuckerberg cũng cho rằng nếu Mỹ muốn các doanh nghiệp trong nước duy trì vị trí dẫn đầu về mô hình trọng số mở, Washington cần xem xét lại các chính sách liên quan, bao gồm chính sách về sử dụng dữ liệu và “chưng cất” (distillation). Chưng cất là phương pháp sử dụng đầu ra của một hệ thống AI mạnh để huấn luyện một mô hình nhỏ hơn, giúp mô hình nhỏ có thể thực hiện một số nhiệm vụ tương tự với lượng năng lực tính toán thấp hơn rất nhiều.
Ông cho biết Meta sẽ xây dựng một cơ chế quản trị, trao quyền cho các thành viên hội đồng quản trị độc lập phê duyệt các tiêu chuẩn an toàn trước khi mô hình được phát hành.
Nói về các mô hình nguồn mở, Zuckerberg cho rằng: “Hiện nay, các phòng thí nghiệm nước ngoài có một số lợi thế trong lĩnh vực này, bởi các phòng thí nghiệm Mỹ phải tuân thủ nhiều hạn chế bổ sung hơn về dữ liệu dùng để huấn luyện.”
Zuckerberg nói: “Nếu chúng ta muốn các mô hình nguồn mở của Mỹ duy trì vị trí dẫn đầu trong dài hạn, chính sách của Mỹ phải giảm bớt những trở ngại bổ sung này.” Ông cũng nói thêm rằng hạn chế người dân sử dụng các mô hình nguồn mở của nước ngoài không phải là một giải pháp hiệu quả.
Theo hai nguồn tin am hiểu các cuộc thảo luận, chính quyền Trump hồi đầu tháng này đã thông báo cho các nhà phát triển AI rằng chính phủ sẽ không yêu cầu các mô hình AI có trọng số mở phải trải qua các cuộc kiểm tra an toàn tự nguyện.
Trong bài viết đề cập rộng đến nhiều vấn đề của AI, Zuckerberg cũng tuyên bố thành lập một quỹ mới trị giá 1 tỷ USD, nhằm hỗ trợ các cộng đồng và giảm bớt những lo ngại về tác động của việc Meta xây dựng quy mô lớn các trung tâm dữ liệu.
Sự phản đối ngày càng mạnh của các cộng đồng địa phương tại Mỹ đối với các trung tâm dữ liệu đã trở thành một vấn đề quan trọng trong các cuộc bầu cử, đồng thời là một trong những trở ngại lớn nhất đối với các tập đoàn công nghệ lớn trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng cần thiết cho AI.
Zuckerberg nói: “So với Trung Quốc và một số quốc gia khác, Mỹ có một bất lợi rõ rệt: việc xây dựng cơ sở hạ tầng ở đây khó khăn hơn nhiều.” Meta dự kiến năm nay có thể chi tới 145 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI.
Zuckerberg cũng cho rằng nếu Mỹ muốn các doanh nghiệp trong nước duy trì vị trí dẫn đầu về mô hình trọng số mở, Washington cần xem xét lại các chính sách liên quan, bao gồm chính sách về sử dụng dữ liệu và “chưng cất” (distillation). Chưng cất là phương pháp sử dụng đầu ra của một hệ thống AI mạnh để huấn luyện một mô hình nhỏ hơn, giúp mô hình nhỏ có thể thực hiện một số nhiệm vụ tương tự với lượng năng lực tính toán thấp hơn rất nhiều.
Ông cho biết Meta sẽ xây dựng một cơ chế quản trị, trao quyền cho các thành viên hội đồng quản trị độc lập phê duyệt các tiêu chuẩn an toàn trước khi mô hình được phát hành.
Nói về các mô hình nguồn mở, Zuckerberg cho rằng: “Hiện nay, các phòng thí nghiệm nước ngoài có một số lợi thế trong lĩnh vực này, bởi các phòng thí nghiệm Mỹ phải tuân thủ nhiều hạn chế bổ sung hơn về dữ liệu dùng để huấn luyện.”
Zuckerberg nói: “Nếu chúng ta muốn các mô hình nguồn mở của Mỹ duy trì vị trí dẫn đầu trong dài hạn, chính sách của Mỹ phải giảm bớt những trở ngại bổ sung này.” Ông cũng nói thêm rằng hạn chế người dân sử dụng các mô hình nguồn mở của nước ngoài không phải là một giải pháp hiệu quả.
Theo hai nguồn tin am hiểu các cuộc thảo luận, chính quyền Trump hồi đầu tháng này đã thông báo cho các nhà phát triển AI rằng chính phủ sẽ không yêu cầu các mô hình AI có trọng số mở phải trải qua các cuộc kiểm tra an toàn tự nguyện.
II. Nhận xét
Tôi cho rằng câu đáng chú ý nhất không phải về AI, mà là câu này: “So với Trung Quốc và một số quốc gia khác, Mỹ có một bất lợi rõ rệt: việc xây dựng cơ sở hạ tầng ở đây khó khăn hơn nhiều.” Đây là một nhận xét rất đáng suy nghĩ, bởi nó chạm vào một vấn đề lớn hơn rất nhiều so với AI: năng lực huy động nguồn lực và triển khai đầu tư của một quốc gia.
1. Zuckerberg đang thừa nhận một nghịch lý của nước Mỹ
Mỹ có những lợi thế mà Trung Quốc rất khó bắt kịp: các công ty công nghệ hàng đầu; hệ thống đại học và nghiên cứu mạnh; thị trường vốn cực kỳ phát triển; NVIDIA, AMD và hệ sinh thái chip; các mô hình AI hàng đầu; khả năng thu hút nhân tài toàn cầu... Nhưng để biến những lợi thế đó thành năng lực sản xuất AI trên quy mô cực lớn, Mỹ cần một thứ rất “vật chất”: điện, đất, đường dây truyền tải, nhà máy điện, trung tâm dữ liệu, chip, hệ thống làm mát... Và chính ở đây, Trung Quốc có một lợi thế mà Mỹ khó chịu thừa nhận: khả năng triển khai hạ tầng nhanh và tập trung.
Reuters cũng cho biết các công ty Mỹ đang ngày càng quan tâm đến các mô hình AI Trung Quốc có chi phí thấp và khả năng tùy biến cao, trong khi Meta và NVIDIA đang phải tăng tốc để đưa ra các mô hình trọng số mở cạnh tranh.
2. Điều này liên quan trực tiếp đến mô hình phát triển Trung Quốc - Mỹ
Nếu nhìn dưới góc độ kinh tế học, tôi nghĩ có thể diễn đạt sự khác biệt như sau: Mỹ mạnh về “innovation” - đổi mới sáng tạo, trong khi Trung Quốc mạnh hơn về “implementation” - triển khai trên quy mô lớn.
Một công nghệ mới xuất hiện ở Mỹ có thể rất nhanh chóng trở thành công nghệ hàng đầu thế giới. Nhưng khi cần xây 100 trung tâm dữ liệu, sẽ cần điện, phải xây nhà máy điện, mở rộng lưới điện, phát triển mạng lưới đường dây, giải phóng mặt bằng, cấp phép... thì hệ thống Mỹ phải đi qua vô số tầng và ở đâu cũng không dễ vượt qua: chính quyền liên bang, các bang, địa phương, quy hoạch, môi trường, ý kiến của cộng đồng dân cư, tòa án, doanh nghiệp điện lực... Trong khi đó, ở Trung Quốc, chính quyền địa phương có thể trực tiếp đưa dự án vào quy hoạch, huy động đất, điện, vốn và cơ sở hạ tầng.
Đây chính là điều Zuckerberg đang nói tới khi ông dùng từ “infrastructure”. Và câu chuyện không chỉ là AI.
3. Có một nghịch lý nhiều người biết
Chính dân chủ và thị trường lại tạo ra “chi phí triển khai”. Mỹ không phải không có tiền.Meta dự kiến chi tới 145 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI trong năm nay, trong khi Zuckerberg còn phải lập quỹ 1 tỷ USD để giảm phản ứng của cộng đồng địa phương đối với các trung tâm dữ liệu.
Vấn đề không phải Mỹ thiếu vốn, mà là có vốn nhưng không dễ biến vốn thành công suất vật chất. Đây là một dạng “nút thắt thể chế”. Trong khi nó rất khác với câu chuyện Trung Quốc.
4. Nhưng tôi cho rằng không nên hiểu câu nói của Zuckerberg thành “Trung Quốc chắc chắn thắng Mỹ”. Điều đó sẽ quá đơn giản.
Trung Quốc cũng có những điểm yếu rất lớn: chất lượng nghiên cứu nền tảng, khả năng tiếp cận một số loại chip tiên tiến, hệ sinh thái phần mềm, thị trường vốn quốc tế, và đặc biệt là khả năng biến một số nghiên cứu AI thành các công ty toàn cầu có sức ảnh hưởng như Mỹ. Hơn nữa, Mỹ vẫn đang dẫn đầu ở rất nhiều tầng của chuỗi giá trị AI.
Điều đáng chú ý là khoảng cách giữa hai nước đang thay đổi về cấu trúc. Trước đây người ta thường nghĩ Mỹ = AI tiên tiến, Trung Quốc = AI đi sau. Mỹ vẫn rất mạnh về AI frontier, nhưng Trung Quốc đang đặc biệt mạnh ở AI chi phí thấp, mô hình mở, khả năng phổ cập và triển khai quy mô lớn.
Reuters gần đây cũng ghi nhận chính các công ty Mỹ đang phải tìm cách lấy lại lợi thế trong phân khúc mô hình trọng số mở khi các công ty Trung Quốc nổi lên rất nhanh.
5. Chiến lược lớn nhất trong phát biểu của Zuckerberg.
Meta từng đi theo con đường Llama và mô hình mở. Nhưng sau Llama 4 không thành công như kỳ vọng, Meta chuyển hướng mạnh sang cuộc đua mô hình tiên tiến. Nay Zuckerberg lại quay về với open-weight. Nguyên nhân vì Zuckerberg có lẽ đã nhận ra một điều: Nếu Mỹ cố giữ AI tiên tiến trong tay một vài công ty lớn, Trung Quốc có thể thắng ở tầng phổ cập.
Một mô hình đóng rất mạnh nhưng cực kỳ đắt tiền chưa chắc thắng một mô hình mở: rẻ hơn; có thể tải về; có thể chạy tại chỗ; có thể tùy biến; có thể fine-tune; có thể chạy trên phần cứng nhỏ hơn; hàng triệu nhà phát triển có thể cùng cải tiến. Muse Glimmer chính là đi theo hướng này; Reuters xác nhận Meta thiết kế nó để chạy các tác vụ dạng agent trên thiết bị cá nhân chỉ với một GPU.
6. Và “chưng cất” mới là điểm cực kỳ nhạy cảm
Chưng cất AI (distillation) có thể làm thay đổi toàn bộ kinh tế học của ngành AI. Giả sử mô hình A cần 10.000 GPU + hàng tỷ USD để huấn luyện. Nhưng một công ty khác có thể sử dụng đầu ra của A để huấn luyện mô hình B, rồi B chỉ cần 500 GPU + chi phí nhỏ hơn rất nhiều.
Như vậy lợi thế của người đi đầu có thể bị thu hẹp nhanh chóng. Đây cũng là một trong những lý do khiến cuộc chiến AI hiện nay không đơn giản là “Ai có nhiều GPU hơn sẽ thắng.”, mà trở thành Ai có thuật toán tốt hơn, dữ liệu tốt hơn, mô hình hiệu quả hơn và có thể phổ cập nhanh hơn sẽ thắng.
7. Mỹ đang bắt đầu nhận ra “năng lực quốc gia” không chỉ nằm ở công nghệ
Một quốc gia có thể có: AI tốt + chip tốt + đại học tốt + vốn tốt. Nhưng nếu điện không đủ + lưới điện không mở rộng được + trung tâm dữ liệu không xây được + thủ tục quá lâu + người dân phản đối, thì lợi thế công nghệ sẽ bị suy giảm.
Ngược lại, một quốc gia có khả năng cung cấp điện, đất, đường, nhà máy, trung tâm dữ liệu, logistics và đưa vào sản xuất rất nhanh thì có thể biến công nghệ thành năng lực kinh tế thực tế. Đây chính là phát biểu của Zuckerberg, nó đáng giá hơn rất nhiều những tuyên bố thông thường về “Mỹ thắng hay Trung Quốc thắng”.
Cuộc cạnh tranh AI cuối cùng có thể không chỉ là cuộc cạnh tranh giữa các thuật toán. Nó có thể trở thành cuộc cạnh tranh giữa hai mô hình tổ chức xã hội và năng lực huy động nguồn lực. Nếu nhìn theo góc độ này, câu “Mỹ có một bất lợi rõ rệt so với Trung Quốc: xây dựng cơ sở hạ tầng khó hơn” thực sự là một câu rất đáng để suy ngẫm.
Tóm lại, theo thông tin của Reuters, điểm đáng chú ý đây không chỉ là việc Meta tung một mô hình AI mới, mà còn là một tuyên bố khá thẳng thắn của Zuckerberg về điểm yếu thể chế của Mỹ trong cuộc cạnh tranh AI với Trung Quốc. Reuters cũng xác nhận các nội dung chính về Muse Glimmer, kế hoạch mở trọng số Muse Spark 1.2 và quỹ 1 tỷ USD cho các cộng đồng chịu tác động bởi việc xây dựng trung tâm dữ liệu.
https://www.reuters.com/world/china/meta-launches-new-ai-model-zuckerberg-champions-open-weight-push-2026-08-10/
Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét