Giữa tháng Tám, Zhipu AI (nay sử dụng thương hiệu quốc tế Z.AI) ra mắt GLM-5.3 và tuyên bố mô hình này đạt năng lực tương đương Mythos 5 của Anthropic trong lĩnh vực an ninh mạng.
Trước đó, Moonshot AI gây xôn xao giới công nghệ với sản phẩm Kimi K3 hồi tháng Bảy.
Còn vào đầu năm 2025, "cú sốc DeepSeek" với tính năng vượt trội và chi phí phải chăng, khiến cổ phiếu Mỹ có lúc lao dốc trước cú bứt phá bất ngờ của đối thủ Trung Quốc.
Sự trỗi dậy của các mô hình AI Trung Quốc đặt ra hàng loạt câu hỏi cho Thung lũng Silicon và nước Mỹ. Làm thế nào các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc có thể tiến xa đến vậy trong một khoảng thời gian rất ngắn? Các mô hình AI của họ xuất phát từ đâu? Liệu những công ty như Z.AI và Moonshot có đang "sao chép" các mô hình của Mỹ, và liệu có nên cấm các sản phẩm này để bảo vệ an ninh quốc gia?
Cái nôi Thanh Hoa trong 'địa lý mới của đổi mới sáng tạo'
Hơn một thập kỷ trước, GS Tang Jie và Yang Zhilin đơn thuần là cặp thầy trò tại ĐH Thanh Hoa. Họ cùng nuôi giấc mơ chế tạo ra một cỗ máy có thể suy nghĩ như con người. Ngày nay, họ trở thành hai trong số những ông trùm AI của Trung Quốc, khiến những nhà tiên phong về AI ở Mỹ cũng phải dè chừng.
Zhipu (Z.AI) là một trong những startup AI lớn nhất Trung Quốc. Ảnh: Zhipu.
Trong đó, công ty Z.AI do Tang đồng sáng lập đang bám sát Anthropic và OpenAI về năng lực công nghệ cũng như mức độ sử dụng trên toàn cầu. Còn Yang, người từng được Tang đề cử cho giải thưởng học thuật cao nhất của ĐH Thanh Hoa, đang lãnh đạo một công ty đình đám khác là Moonshot AI.
Thực ra, sự nghiệp của Tang và Yang, cũng như những nỗ lực phát triển AI của Trung Quốc, không phải là một hiện tượng đột ngột. Tang, năm nay 49 tuổi, đã nghiên cứu về học máy trong một phần tư thế kỷ. Hơn 10 năm trước, ông nằm trong số những chuyên gia AI Trung Quốc đi đầu về sử dụng máy tính để thực hiện các nhiệm vụ giống con người, như hiểu ngôn ngữ và nhận diện khuôn mặt.
Cả Tang và Yang cùng nhiều nhà nghiên cứu khác bắt đầu sự nghiệp tại ĐH Thanh Hoa và một số viện/trường khác, tạo nên một "Thung lũng Silicon ảo" trong các trung tâm công nghệ của Trung Quốc. Ở thung lũng này, tri thức dễ dàng lan tỏa từ người này sang người khác nhờ văn hóa công bố nghiên cứu và xu hướng ưa chuộng công nghệ mã nguồn mở.
Quay lại đầu những năm 2000, khi ngành công nghiệp internet tại Trung Quốc bùng nổ, hàng triệu người dùng bắt đầu mua sắm, tìm kiếm thông tin và giao tiếp trực tuyến, tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ. Trước làn sóng dữ liệu mới, các công ty Trung Quốc bắt đầu đầu tư vào học máy nhằm nâng cao hiệu quả thương mại điện tử và phân tích hành vi trực tuyến của người dùng.
Cùng lúc đó, chính phủ Trung Quốc tìm đến những chương trình máy tính có khả năng nhận diện khuôn mặt và giọng nói để giám sát công dân và phát hiện các mối đe dọa tiềm tàng. Những nhu cầu này khiến các trường đại học tại quốc gia tỷ dân đào tạo ngày càng nhiều sinh viên chuyên về thị giác máy tính (computer vision) - một nhánh của khoa học máy tính nhằm dạy máy móc nhìn nhận thế giới như con người.
Trong đó, tiền bạc và nhân tài đổ dồn về Thanh Hoa - đại học hàng đầu Trung Quốc về khoa học và công nghệ. Tang Jie trưởng thành chính từ môi trường đó, gắn bó với trường từ những năm làm luận án tiến sĩ và nghiên cứu về khai thác dữ liệu, lĩnh vực nhằm tìm ra những quy luật ẩn trong các tập dữ liệu lớn, sau này trở thành nền tảng quan trọng của AI.
"Tôi nghĩ mình có thể làm được điều gì đó lớn lao ở Trung Quốc và giúp đất nước trở nên tốt đẹp hơn, thế nên tôi quyết định ở lại [sau khi nhận bằng tiến sĩ tại Thanh Hoa]", Tang chia sẻ trong cuốn sách "Địa lý mới của đổi mới sáng tạo".
Ba nhân vật nổi tiếng trong giới AI Trung Quốc (từ trái sang): Liang Wenfeng - đồng sáng lập DeepSeek; Tang Jie - đồng sáng lập Z.AI; và Yang Zhilin - đồng sáng lập Moonshot AI. Ảnh: China Daily, Đại học Thanh Hoa, Kimi AI
"Nhóm của GS Tang nổi tiếng là khắc nghiệt," Kevin Zhong, người từng làm việc trong thời gian ngắn với Tang khi học thạc sĩ tại ĐH Thanh Hoa và hiện làm việc ở London, cho biết. Theo Zhong, vị giáo sư này luôn thúc đẩy nhóm thử nghiệm các kỹ thuật máy học tiềm năng bằng thực nghiệm, thế nên đôi khi các nhà nghiên cứu ở lại phòng thí nghiệm đến ba giờ sáng để hoàn thành các bài kiểm thử.
"Họ thực sự rất giỏi trong việc liên tục công bố nghiên cứu trên các tạp chí hàng đầu, và họ hiểu rất rõ cách thương mại hóa kết quả nghiên cứu của mình," Zhong nhận xét.
Đến những năm 2010, phòng thí nghiệm của Tang đã nổi tiếng trong giới người trẻ khao khát bước chân vào ngành công nghệ, còn các học trò cũ của ông bắt đầu xuất hiện tại những công ty hàng đầu ở Thung lũng Silicon.
Năm 2019, sau khi Trung Quốc mở đường để các nhà nghiên cứu tại các viện nghiên cứu nhà nước và trường đại học thành lập công ty và thương mại hóa công nghệ của mình, Tang đã tách công ty hiện mang tên Z.AI ra khỏi phòng thí nghiệm tại ĐH Thanh Hoa, với một phần nguồn vốn đến từ nền tảng phân tích dữ liệu do ông điều hành.
Từ rất lâu trước khi cuộc cạnh tranh AI Mỹ - Trung trở thành tin tức nóng hổi trên truyền thông, Tang đã tự coi mình là đối thủ cạnh tranh với Sam Altman của OpenAI. Khi OpenAI ra mắt mô hình GPT-3 tiên phong vào năm 2020, Z.AI đặt mục tiêu phải tạo ra một mô hình có chất lượng tương tự. "Tôi đang dồn toàn bộ nỗ lực vào trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), với sứ mệnh dạy máy móc suy nghĩ như con người," Tang từng viết như vậy trên trang web cá nhân cách đây vài năm.
Yang Zhilin (34 tuổi), một trong số các học trò của ông, được đào tạo chuyên sâu về lập trình và tham gia các Kỳ thi Olympic Tin học quốc gia Trung Quốc từ năm 17 tuổi. Tại ĐH Thanh Hoa, anh cùng Tang phát triển các thuật toán học máy.
Sau khi hoàn thành bậc đại học dưới sự hướng dẫn của Tang, Yang sang Mỹ lấy bằng tiến sĩ tại ĐH Carnegie Mellon rồi về nước để hỗ trợ người thầy cũ, đồng thời ấp ủ việc thành lập công ty riêng của mình.
Khát vọng đẩy xa giới hạn công nghệ
Đó là câu chuyện về cặp thầy trò ở ĐH Thanh Hoa. Nhưng khi nói về AI Trung Quốc, sẽ thật thiếu sót nếu không nhắc đến DeepSeek. Liang Wenfeng (41 tuổi), nhà sáng lập DeepSeek, đi theo một con đường khác nhưng cũng có điểm chung: ông bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực thị giác máy tính, sau đó ứng dụng AI vào phân tích thị trường tài chính, trước khi thành lập DeepSeek.
Liang Wenfeng, nhà sáng lập DeepSeek. Ảnh: China Daily
Năm 2023, sau khi gặp Liang, Tang nói với nhân viên rằng ông ấn tượng bởi "cách tư duy khác biệt" của Liang. Cũng trong năm đó, Liang tách DeepSeek khỏi quỹ phòng hộ của mình và tuyên bố mục tiêu giống Tang: phát triển trí tuệ giống con người.
Theo Liang, mục tiêu của DeepSeek là tiếp tục đẩy xa giới hạn của công nghệ tiến và thúc đẩy sự phát triển của toàn bộ hệ sinh thái AI. Ông cho rằng Trung Quốc cần trở thành nơi đóng góp công nghệ, thay vì tiếp tục dựa vào những thành quả do người khác tạo ra.
Chiến lược tối ưu hóa nguồn lực
Những nhà sáng lập startup kể trên hiểu rõ điểm yếu của Trung Quốc so với Mỹ.
Đến giữa năm 2025, dù Tang đã huy động được khoảng 1,25 tỷ USD, con số này vẫn rất nhỏ so với hàng tỷ USD mà Altman của OpenAI và Anthropic huy động được.
Bên cạnh thiếu vốn, họ còn thiếu khả năng tiếp cận những chip AI tiên tiến nhất do các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Washington. Tình thế này buộc các nhà nghiên cứu Trung Quốc phải đặc biệt chú trọng đến hiệu quả tính toán, và DeepSeek là ví dụ nổi bật. Nhóm của Liang đã phát triển nhiều kỹ thuật tiên tiến, như Multi-head Latent Attention (MLA). Đây là kỹ thuật tạo ra phiên bản rút gọn của những thông tin đã xuất hiện trước đó, làm giảm đáng kể lượng bộ nhớ mà một mô hình AI sử dụng, giúp tiết kiệm năng lực tính toán và chi phí.
DeepSeek cũng là một trong những công ty đầu tiên ở Trung Quốc áp dụng rộng rãi mô hình thiết kế có tên "sự kết hợp của các chuyên gia" (mixture of experts - MoE), trong đó cơ chế định tuyến ban đầu sẽ chuyển bài toán đến một mô hình chuyên gia phù hợp - tương tự một bếp trưởng chuyển yêu cầu chế biến món spaghetti đến đầu bếp chuyên món Ý trong nhà hàng. Với cách làm này, DeepSeek cho thấy ngành AI Trung Quốc có một con đường khả thi để tăng hiệu năng mô hình, đồng thời giảm yêu cầu đối với chip.
Một số công ty Trung Quốc còn tận dụng chuyên môn của Mỹ bằng cách tuyển dụng những công dân Trung Quốc từng làm việc cho các công ty AI hàng đầu của cường quốc này. Tập đoàn Tencent tuyển hai cựu sinh viên ĐH Thanh Hoa từng làm việc tại OpenAI. ByteDance, công ty mẹ của TikTok, thì đưa được một nhà nghiên cứu từng làm việc cho Google về Trung Quốc, và chỉ trong vòng một năm đã xây dựng được công cụ tạo video mạnh mẽ, hiện đang được các nhà sáng tạo nội dung và các hãng phim Hollywood sử dụng rộng rãi.
Văn hóa "cùng tiến"
Để bắt kịp những tiến bộ công nghệ mới trong kỷ nguyên AI tạo sinh, các công ty Trung Quốc dựa vào sự kết hợp quen thuộc giữa sáng tạo và "bắt chước" - công thức đứng sau thành công của nước này trong lĩnh vực điện tử, ô tô và năng lượng xanh.
Một số công ty như Z.AI và Moonshot còn bị Anthropic cáo buộc đã "chưng cất" các mô hình của Mỹ - khái niệm chỉ việc một hệ thống mới học hỏi từ một hệ thống có sẵn bằng cách đặt cho nó hàng trăm nghìn câu hỏi rồi phân tích các câu trả lời để tăng tốc huấn luyện mô hình của mình.
Logo Kimi K3 trên một chiếc smartphone ngày 23/7. Ảnh: Bảo Lâm, Kiên Duy
Cả hai công ty đều không bình luận về cáo buộc này, tuy nhiên, những người làm việc tại các công ty phát triển mô hình Trung Quốc thừa nhận rằng việc chưng cất đang diễn ra phổ biến trên toàn cầu và một số công ty Trung Quốc có thể đã sử dụng phương thức này mạnh tay hơn các đối thủ Mỹ.
Nhưng thực tế, các công ty Trung Quốc không chỉ học hỏi Mỹ mà còn học hỏi lẫn nhau trong hệ sinh thái nội địa. Dù đến từ những công ty khác nhau, ba nhà sáng lập của DeepSeek, Z.AI và Moonshot đều có một điểm chung khi nói về AI: cam kết phát triển các mô hình mã nguồn mở và giúp nhiều người có thể tiếp cận công nghệ.
Yang đưa những kỹ thuật do DeepSeek phát minh hoặc chứng minh được tính hiệu quả vào các mô hình K2 và K3 của Moonshot. Đổi lại, DeepSeek cũng sử dụng một kỹ thuật do Moonshot tối ưu hóa để nâng cao hiệu quả và độ ổn định trong quá trình huấn luyện.
Tại một cuộc họp của DeepSeek hồi tháng Năm, một số nhà đầu tư chất vấn nhà sáng lập Liang rằng liệu ông có thể kiếm được nhiều tiền không khi mà những bí quyết công nghệ lại được trao miễn phí. Câu trả lời của Liang thể hiện rõ tinh thần của phong trào mã nguồn mở tại Trung Quốc: "Tôi không lo về vấn đề cạnh tranh vì thị trường AI đủ lớn [để cùng phát triển]".
Con người mới tạo nên sự khác biệt
Cũng tại cuộc họp của DeepSeek hồi tháng Năm, Liang cho rằng chip máy tính, chứ không phải con người, mới tạo nên sự khác biệt quan trọng nhất giữa các công ty Trung Quốc và Mỹ. Các nhà nghiên cứu tại những phòng thí nghiệm hàng đầu như Alibaba và Z.AI cho biết họ thường chỉ được phân bổ 1/5 lượng chip cao cấp so với các đồng nghiệp tại Google và OpenAI.
Theo Laila Khawaja, nhà phân tích tại Gavekal Technologies, Miami, trong khi các công ty AI Trung Quốc theo đuổi "hiệu quả chi phí đến mức cực đoan", thì các công ty Mỹ có lợi thế về chip tiên tiến và nguồn lực, đặc biệt là nguồn lực cho những nghiên cứu mang tính khám phá. Điều này, theo bà, giúp tạo ra những đột phá làm thay đổi căn bản công nghệ.
Dù vậy, những người đi đầu trong ngành AI ở cả hai nước đều cho rằng, mô hình AI tốt nhất của Trung Quốc hiện đã gần bắt kịp mô hình của Mỹ và chỉ còn thua vài tháng phát triển công nghệ.
Tháng Sáu vừa qua, Elon Musk dự đoán Trung Quốc không thể đạt được năng lực tương đương mô hình Fable hàng đầu của Anthropic trước quý I/2027. Song, Tang đáp lại trên X một cách đầy tự tin: "Sẽ không mất nhiều thời gian đến thế đâu."
Kim Dung tổng hợp
---
Tài liệu tham khảo:
The Brains Who Powered China’s Surprising AI Leap. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai/ai-china-scientists-race-us-cd9732e3
The faces behind China's AI rise: Meet the founders of DeepSeek, Z.ai and Moonshot AI. CNA. https://www.channelnewsasia.com/east-asia/china-deepseek-zhipu-ai-moonshot-liang-wenfeng-yang-zhilin-tang-jie-6269866