Trung Quốc tạo 'cú hích' cho kỷ nguyên AI giá rẻ

“Khoảnh khắc Sputnik” của AI

Đầu năm 2025, công ty khởi nghiệp Trung Quốc DeepSeek đã gây sốc giới công nghệ khi tiết lộ rằng mô hình DeepSeek R1, một mô hình AI có thể cạnh tranh với công nghệ tốt nhất từ ​​các công ty công nghệ hàng đầu như Microsoft và Google, được xây dựng với chi phí khoảng 6 triệu USD. Con số này nhỏ hơn từ 20 đến 50 lần so với mức chi phí ước tính cho việc huấn luyện GPT-4 hay Gemini. 

Sự kiện ra mắt DeepSeek R1 nhanh chóng được giới công nghệ so sánh với “khoảnh khắc Sputnik” của AI — gợi nhớ thời điểm Liên Xô phóng vệ tinh nhân tạo đầu tiên năm 1957, mở ra cuộc chạy đua không gian. Nhưng với lần này, thay vì Mỹ dẫn đầu, Trung Quốc lại là bên khơi mào một bước ngoặt trong cuộc đua AI.

Theo đánh giá của cộng đồng chuyên gia và dữ liệu từ hệ thống đánh giá Chatbot Arena (LMSYS), DeepSeek R1 đã nhanh chóng vươn lên đứng đầu bảng xếp hạng các mô hình mã nguồn mở, vượt qua cả các đối thủ “nặng ký” như Claude 3 Sonnet của Anthropic và Gemini 1.5 Pro của Google.

Việc một mô hình có thể chạy hiệu quả trên phần cứng phổ thông như GPU Nvidia A100 với chi phí đào tạo ước tính chỉ dưới 6 triệu USD khiến giới công nghệ ngỡ ngàng và mở ra cánh cửa cho nhiều đối tượng người dùng mới, từ startup nhỏ đến các tổ chức giáo dục.

Ông Sam Altman, CEO của OpenAI, nhận xét về DeepSeek R1: “Mô hình R1 của DeepSeek thực sự ấn tượng, đặc biệt là với những gì họ có thể cung cấp trong tầm giá”. Trong khi đó, CEO Nvidia Jensen Huang thì cho rằng mô hình này là một “món quà” cho ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo thế giới. Đây được coi là những lời đánh giá công tâm, cho thấy sức mạnh tiềm tàng của mô hình mã nguồn mở này. 

Mở ra con đường dễ dàng hơn trong cuộc đua AI toàn cầu

Chiến lược phát hành miễn phí của DeepSeek đánh dấu sự khác biệt lớn trong bối cảnh hiện tại, khi các công ty công nghệ lớn vẫn duy trì các mô hình AI cao cấp với chi phí đắt đỏ và giới hạn quyền truy cập.

Không chỉ vậy, DeepSeek R1 chỉ là một phần trong “chuỗi” các mô hình AI mã nguồn mở nổi bật đến từ Trung Quốc như Qwen (Alibaba), Baichuan, InternLM, và Yi (01.AI). Nhiều mô hình trong số này không chỉ hỗ trợ tiếng Trung mà còn thành thạo tiếng Anh, cho thấy tham vọng tiếp cận thị trường toàn cầu.

“Cơn sốt” mang tên DeepSeek với mô hình R1 khiến nhiều ông lớn trong ngành “đứng ngồi không yên”. Theo đó, các công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu bao gồm OpenAI, Microsoft và Meta đang chuyển sang một quy trình gọi là "chưng cất" trong cuộc đua toàn cầu nhằm tạo ra các mô hình AI rẻ hơn để người tiêu dùng và doanh nghiệp áp dụng.

Kỹ thuật này thực chất chính là “bí kíp” của DeepSeek, khi công ty khởi nghiệp này sử dụng những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ các đối thủ khác để đào tạo ra các mô hình nhỏ hơn với chi phí nhỏ hơn rất nhiều. Quy trình đào tạo này được gọi là “chưng cất” vì các mô hình AI mới rất nhanh chóng tiếp thu được những tinh hoa kiến thức và dự đoán từ LLM.

Mặc dù chưng cất đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều năm, nhưng những tiến bộ gần đây đã khiến các chuyên gia trong ngành tin rằng quy trình này sẽ ngày càng mang lại lợi ích cho các công ty khởi nghiệp đang nỗ lực tối ưu chi phí để xây dựng các ứng dụng dựa trên công nghệ này.

“Chưng cất khá kỳ diệu. Về cơ bản, đó là quá trình lấy một mô hình lớn rất thông minh và sử dụng mô hình đó để dạy một mô hình nhỏ hơn. Hình thức này rất có tiềm năng trong các nhiệm vụ cụ thể, siêu rẻ và siêu nhanh để thực hiện”, ông Olivier Godement, giám đốc sản phẩm của nền tảng OpenAI, cho biết.

Còn ông David Cox, phó chủ tịch phụ trách mô hình AI tại IBM Research, cho biết hầu hết các doanh nghiệp không cần một mô hình khổng lồ để vận hành sản phẩm của họ và những mô hình tinh gọn đã đủ mạnh cho các mục đích như chatbot dịch vụ khách hàng hoặc chạy trên các thiết bị nhỏ hơn như điện thoại.

Không lâu sau sự ra đời của DeepSeek R1, OpenAI cho ra mắt GPT-4o – phiên bản rút gọn, đa phương thức và có giá thành thấp hơn. Google cũng tung ra Gemini 1.5 Flash – mô hình nhẹ, tập trung tối ưu hóa hiệu năng.

Các AI đắt đỏ sắp “hết thời”?

Trước đây, các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 của OpenAI, Gemini của Google và Llama của Meta đòi hỏi lượng dữ liệu và sức mạnh tính toán khổng lồ để phát triển và duy trì. Mặc dù các công ty chưa tiết lộ số liệu chính xác về chi phí đào tạo các mô hình lớn, con số có khả năng lên tới hàng trăm triệu USD. Nhưng nhờ “chưng cất”, các nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tiếp cận các khả năng của các mô hình này với mức giá chỉ bằng một phần nhỏ, cho phép các nhà phát triển ứng dụng chạy các mô hình AI nhanh chóng trên các thiết bị như máy tính xách tay và điện thoại thông minh.

Điều đó đặt ra thách thức cho nhiều mô hình kinh doanh của các công ty AI hàng đầu, đồng thời cũng đặt ra câu hỏi về lợi thế của người đi đầu trong việc xây dựng LLM khi khả năng của họ có thể bị sao chép chỉ trong vài tháng.

“Trong một thế giới mà mọi thứ đang diễn ra quá nhanh, tình huống là bạn đã chi ra rất nhiều tiền, làm nhiều quy trình khó khăn, nhưng rồi sau đó phần còn lại sẽ bám sát gót bạn. Vì vậy, đây là một bối cảnh kinh doanh thú vị và khó khăn”, ông David Cox, phó chủ tịch phụ trách mô hình AI tại IBM Research, nhận định.

Tuy nhiên, chưng cất là một quá trình kế thừa và không có “giáo viên” thì cũng sẽ không có “học sinh”. Do đó, nhiều chuyên gia công nghệ cho rằng những dự đoán rằng các mô hình ngôn ngữ lớn đắt đỏ sắp hết thời là hoàn toàn không hợp lý.

Một số chuyên gia nhận định các mô hình được tạo ra từ chưng cất hầu hết đều có hạn chế về khả năng. Chuyên gia Ahmed Awadallah của Microsoft Research cho biết một mô hình chưng cất có thể được thiết kế để rất tốt trong việc tóm tắt email, "nhưng nó thực sự sẽ không tốt ở bất kỳ điều gì khác".

Theo Ông Olivier Godement của OpenAI, các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn sẽ cần thiết cho "các nhiệm vụ trí tuệ cao và rủi ro cao" nơi "các doanh nghiệp sẵn sàng trả nhiều tiền hơn cho mức độ chính xác và độ tin cậy cao".

Ông nói thêm rằng các mô hình lớn cũng sẽ cần thiết để khám phá các khả năng mới sau đó có thể được chắt lọc thành các khả năng nhỏ hơn. Tuy nhiên, công ty này cũng muốn ngăn chặn các mô hình lớn của mình khỏi bị chưng cất để đào tạo đối thủ cạnh tranh. OpenAI có các nhóm theo dõi việc sử dụng và có thể xóa quyền truy cập của người dùng mà họ nghi ngờ đang tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ để xuất và đào tạo đối thủ cạnh tranh, như họ đã làm với các tài khoản mà họ tin là có liên kết với DeepSeek. 

Dù còn nhiều tranh cãi xung quanh giới hạn của mô hình chưng cất và các vấn đề sở hữu trí tuệ, làn sóng AI giá rẻ do DeepSeek khởi xướng đã đặt ra một tiền lệ quan trọng: năng lực AI mạnh không nhất thiết phải đi kèm chi phí khổng lồ. Điều này không chỉ mở rộng cơ hội tiếp cận công nghệ cho các doanh nghiệp nhỏ và các tổ chức giáo dục, mà còn buộc những gã khổng lồ công nghệ phải điều chỉnh chiến lược để thích nghi với một cuộc chơi đang thay đổi nhanh chóng.