Cuộc đua AI thực sự không còn nằm ở các mô hình ‘frontier’?

Trong suốt mùa hè vừa qua, ngành công nghiệp AI đã dồn sự chú ý vào các mô hình frontier mới nhất của Anthropic và những tranh cãi xoay quanh việc kiểm soát quyền truy cập. Tuy nhiên, trong khi mọi ánh mắt đổ dồn vào các mô hình tiên tiến nhất, các nhà phát triển vẫn không ngừng xây dựng hệ thống của riêng họ mà không chờ đợi sự cho phép từ các tập đoàn lớn như OpenAI hay Anthropic.

Số liệu từ Hugging Face cho thấy các mô hình mã nguồn mở (open-weight) từ Trung Quốc đang chiếm ưu thế, chiếm tới 41% lượt tải xuống vào mùa xuân năm nay, vượt qua các mô hình từ Mỹ. Trên nền tảng OpenRouter, sáu mô hình phổ biến nhất hiện nay đều đến từ các công ty Trung Quốc như Tencent, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax và Z.ai. Trong khi đó, Claude Opus 4.7 của Anthropic chỉ đứng ở vị trí thứ bảy.

Dữ liệu từ Vercel cũng chỉ ra rằng các mô hình mã nguồn mở đang đảm nhận phần lớn khối lượng công việc hạ tầng cho các ứng dụng AI, trong khi các mô hình đóng (closed models) chỉ đóng vai trò là lớp dịch vụ cao cấp với chi phí đắt đỏ. Clem Delangue, CEO của Hugging Face, nhận định rằng trong tương lai, các mô hình frontier có thể chỉ dành cho các thử nghiệm hoặc tác vụ có giá trị cực cao, còn phần lớn khối lượng công việc sản xuất (production workloads) sẽ được vận hành bởi các mô hình riêng tư hoặc mã nguồn mở.

Xu hướng tự chủ thay vì phụ thuộc

Nhiều doanh nghiệp đang dần nhận ra rủi ro khi phụ thuộc vào các API “hộp đen” mà họ không có quyền kiểm soát hay khả năng hiển thị dữ liệu. Việc thuê ngoài các năng lực cốt lõi cho các nhà cung cấp AI đang trở thành bài toán chi phí khó giải quyết khi quy mô hệ thống mở rộng. Hiện nay, cứ mỗi bảy giây lại có một kho lưu trữ (repository) mới được tạo trên Hugging Face, với gần ba triệu mô hình công khai. Một nửa số công ty trong danh sách Fortune 500 đang sử dụng nền tảng này để triển khai các mô hình riêng tư và mã nguồn mở.

Sự trỗi dậy của các mô hình này cũng nhận được sự đồng tình từ CEO Microsoft, Satya Nadella. Ông cảnh báo về tình trạng bị khóa chặt vào một nhà cung cấp duy nhất (vendor lock-in) và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc doanh nghiệp phải làm chủ được vòng lặp học tập (learning loop) của chính mình thay vì để giá trị kinh tế tập trung vào tay các chủ sở hữu hạ tầng.

Tranh cãi về an ninh và tính minh bạch

Sự phổ biến của các mô hình mở cũng làm dấy lên cuộc tranh luận về an toàn. Một số lãnh đạo công nghệ lo ngại rằng việc phát hành rộng rãi các mô hình mạnh mẽ có thể bị kẻ xấu lợi dụng cho các mục đích độc hại. Tuy nhiên, Delangue lại có góc nhìn khác: rủi ro lớn nhất của AI chính là sự tập trung quyền lực. Ông cho rằng sự minh bạch giúp các chuyên gia bảo mật dễ dàng phát hiện và patch các lỗ hổng mà mô hình mã nguồn mở có thể gặp phải.

Theo quan điểm này, việc giữ kín các mô hình mạnh mẽ không giúp loại bỏ rủi ro, mà ngược lại, tạo ra sự bất đối xứng về quyền lực và năng lực. Thay vì đóng cửa, việc phổ cập công nghệ và tạo ra sự minh bạch mới chính là con đường giúp thế giới an toàn hơn trước các mối đe dọa từ AI.

Nguồn tham khảo: TechCrunch