Connect with us

Công Nghệ Phần Mềm

Vì sao Zuckerberg thà đốt trăm tỷ USD còn hơn về nhì trong cuộc đua AI?

Published

on

Trong cuộc đua AI, Zuckerberg chấp nhận mạo hiểm 600 tỷ USD với triết lý “thà phí tiền còn hơn tụt lại”, hé lộ chiến lược táo bạo và nỗi lo bị gạt khỏi cuộc chơi định hình tương lai.

Trong một phát biểu thẳng thắn làm khuấy động cả thung lũng Silicon, CEO Meta Mark Zuckerberg đã vẽ nên một lằn ranh rõ ràng, đó là thà “tiêu phí vài trăm tỷ USD” còn hơn là người về nhì trong cuộc đua đến trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), hay còn gọi là siêu trí tuệ.

Không phải là một lời nói suông, đây còn là là tuyên ngôn cho một canh bạc thế kỷ, một chiến lược “tất tay” được bảo hiểm bằng nguồn lực tài chính khổng lồ và một nỗi sợ hãi hữu hình, đó là nỗi sợ bị bỏ lại phía sau.

Canh bạc 600 tỷ USD và nỗi sợ mang tên “lỡ nhịp”

Trong podcast Access phát hành gần đây, Zuckerberg đã chính thức xác nhận cam kết đầu tư ít nhất 600 tỷ USD vào các trung tâm dữ liệu và hạ tầng tại Mỹ cho đến năm 2028. Con số này, theo Giám đốc tài chính Susan Li, bao gồm toàn bộ hoạt động xây dựng, vận hành và cả nhân sự của Meta trên đất Mỹ. Đây là một khoản chi khổng lồ, đủ sức làm chùn tay bất kỳ hội đồng quản trị nào.

Vậy tại sao Zuckerberg lại sẵn sàng mạo hiểm đến vậy? Câu trả lời nằm ở quan điểm của ông về rủi ro. Với CEO Meta, rủi ro lớn nhất không phải là việc xây dựng thừa thãi hạ tầng hay đầu tư quá tay, mà là việc xây dựng quá chậm.

“Nếu bạn xây dựng quá chậm, trong khi siêu trí tuệ có thể xuất hiện sau 3 năm mà bạn lại chuẩn bị cho kịch bản 5 năm, thì bạn sẽ mất vị thế trong công nghệ mà tôi tin sẽ là quan trọng nhất, tạo ra nhiều sản phẩm, đổi mới và giá trị nhất trong lịch sử”, ông giải thích.

Lập luận này biến khoản đầu tư 600 tỷ USD từ một chi phí khổng lồ thành một dạng “phí bảo hiểm” đắt đỏ. Đó là khoản phí để Meta chắc chắn có một vé trên chuyến tàu đến tương lai, một tương lai mà AGI được dự đoán sẽ định hình lại mọi ngành công nghiệp, mọi khía cạnh của đời sống xã hội. Đối với Zuckerberg, “ít nhất với một công ty như Meta, rủi ro nằm ở việc chưa đủ táo bạo, chứ không phải quá táo bạo”.

“Bong bóng AI” và bài học từ lịch sử

Zuckerberg không hề né tránh khả năng về một “bong bóng AI”. Ông thẳng thắn thừa nhận đây là điều “khá có thể xảy ra”, và so sánh nó với những cơn sốt đầu tư trong lịch sử như bong bóng đường sắt hay sự sụp đổ của dot-com cuối năm 1990.

Trong thời kỳ đó, sự hưng phấn quá mức đã dẫn đến việc xây dựng hạ tầng ồ ạt, nhiều công ty phá sản, nhưng cuối cùng, những cơ sở hạ tầng đó (đường ray xe lửa, cáp quang) vẫn còn lại và tạo nền tảng cho sự phát triển về sau.

Những lo ngại của Zuckerberg không phải là không có cơ sở. Làn sóng đầu tư vào AI đang ở mức độ chưa từng có.

Dữ liệu từ Statista cho thấy thị trường AI toàn cầu hiện được định giá khoảng 244,2 tỷ USD. Riêng trong năm 2025, các tập đoàn công nghệ Mỹ đã dự kiến chi hơn 155 tỷ USD cho phát triển lĩnh vực này.

Một nghiên cứu của MIT công bố tháng 8/2025 càng làm tăng thêm sự thận trọng khi chỉ ra 95% các chương trình thí điểm AI đã thất bại trong việc mang lại lợi nhuận, bất chấp hơn 40 tỷ USD đã được rót vào.

Ngay cả Sam Altman, CEO của OpenAI, cũng đã lên tiếng cảnh báo về tình trạng định giá quá cao và sự “hưng phấn phi lý” xung quanh các startup AI.

Đối mặt với những con số và cảnh báo này, chiến lược của Zuckerberg càng lộ rõ tính chất của một canh bạc có tính toán. Ông biết rõ nguy cơ, nhưng ông đặt cược rằng phần thưởng cho người chiến thắng sẽ lớn hơn rất nhiều so với thiệt hại của những người thua cuộc, kể cả khi họ đã “đốt” hàng trăm tỷ USD.

Tại sao Meta không sợ phá sản?

Điểm khác biệt cốt lõi và cũng là lợi thế lớn nhất của Meta so với các đối thủ như OpenAI hay Anthropic, theo Zuckerberg, chính là sự tự chủ về tài chính. Meta được chống đỡ bởi cỗ máy kiếm tiền khổng lồ từ quảng cáo, một mô hình kinh doanh đã được chứng minh là bền vững qua nhiều thập kỷ. Cổ phiếu Meta đã tăng gần 40% trong năm qua, cho thấy sự tin tưởng của thị trường.

“Chúng tôi không có nguy cơ phá sản”, Zuckerberg khẳng định một cách tự tin.

Trong khi đó, các phòng thí nghiệm AI tư nhân khác lại sống dựa vào các vòng gọi vốn liên tục. Sự tồn tại của họ không chỉ phụ thuộc vào tiến độ nghiên cứu mà còn bị ảnh hưởng nặng nề bởi các yếu tố kinh tế vĩ mô. Một cú sốc thị trường, một cuộc suy thoái kinh tế có thể khiến dòng vốn cạn kiệt, đẩy họ vào tình thế nguy hiểm khi phải trang trải chi phí tính toán (compute cost) ngày càng phình to.

“Nếu rơi vào vị thế của họ, tình thế sẽ khác”, Zuckerberg nói. Lợi thế này cho phép Meta suy nghĩ và hành động trong một khung thời gian dài hơn, tập trung vào nghiên cứu nền tảng mà không bị áp lực phải tạo ra lợi nhuận ngay lập tức từ AI. Họ có thể xây dựng một pháo đài hạ tầng vững chắc, sẵn sàng cho cuộc chiến marathon thay vì những trận đánh ngắn hạn.

Bên trong “lò luyện” siêu trí tuệ

Để hiện thực hóa tham vọng AGI, Meta không chỉ ném tiền vào phần cứng mà họ còn đang xây dựng một hệ sinh thái nhân tài và nghiên cứu đặc biệt. Trọng tâm của nỗ lực này là một phòng thí nghiệm siêu trí tuệ mới được thành lập.

Đây không phải là một bộ phận cồng kềnh. Zuckerberg mô tả nó như một nhóm tinh hoa từ 50 đến 100 nhà nghiên cứu hàng đầu, hoạt động theo một cơ cấu “rất phẳng” và không có hạn chót áp đặt từ trên xuống. “Đây là nghiên cứu và bạn không thể biết chính xác sẽ mất bao lâu”, ông nói, ví dự án như một “đề tài khoa học tập thể”.

Cách tiếp cận này, kết hợp với chiến lược biến “sức mạnh tính toán trên mỗi nhà nghiên cứu” thành lợi thế cạnh tranh, đã biến Meta thành một thỏi nam châm hút nhân tài. Họ không ngần ngại đưa ra các gói đãi ngộ hàng triệu USD, thậm chí các khoản thưởng ký hợp đồng lên tới 100 triệu USD, để lôi kéo những bộ óc xuất sắc nhất từ chính các đối thủ như OpenAI, Google DeepMind và Anthropic.

Thương vụ trị giá 14,3 tỷ USD để sở hữu gần 50% cổ phần của Scale AI và đưa CEO Alexandr Wang về dẫn dắt nỗ lực AGI là minh chứng rõ ràng nhất cho sự quyết liệt này.

Dù gần đây Meta đã phải tạm thời “đóng băng” tuyển dụng ở mảng AI sau một đợt chi tiêu quá lớn, động thái này chỉ cho thấy sự điều chỉnh chiến thuật chứ không làm thay đổi chiến lược tổng thể: tập trung nguồn lực tốt nhất cho mục tiêu quan trọng nhất.

Không đơn thuần là một chiến lược kinh doanh, quan điểm của Mark Zuckerberg về AI  còn là triết lý về sự sinh tồn trong kỷ nguyên công nghệ mới. Ông không nhìn AI như một sản phẩm, mà như một nền tảng hạ tầng cơ bản của tương lai, giống như điện hay internet. Bỏ lỡ nó đồng nghĩa với việc tự biến mình thành kẻ lạc hậu.

Canh bạc của ông thực chất là một cuộc đối đầu giữa 2 loại rủi ro: rủi ro tài chính (lãng phí tiền bạc vào một bong bóng tiềm tàng) và rủi ro chiến lược (bị loại khỏi cuộc chơi định hình thế giới). Zuckerberg đã dứt khoát chọn đối mặt với rủi ro tài chính. Đối với ông, tiền có thể kiếm lại được, nhưng vị thế dẫn đầu trong một cuộc cách mạng công nghệ chỉ đến một lần.

Ver2Solution theo Dân Trí

Continue Reading
Click to comment

Leave a Reply

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Công Nghệ Phần Mềm

Mark Zuckerberg biến Meta từ ‘cỗ máy in tiền’ trở thành ‘lò đốt tiền’, hiện đang nợ gần 60 tỷ USD

Published

on

Đúng là Meta đã tạo ra hàng chục tỷ USD tiền mặt trong năm qua, nhưng phần lớn trong số đó đã bị bào mòn.

Meta Platforms vốn vẫn được nhìn nhận như một “cỗ máy in tiền”, song hiện tại, công ty này lại đang phải liên tục vay thêm hàng chục tỷ USD để tài trợ cho các trung tâm dữ liệu mới.

Thực tế cho thấy, đúng là Meta đã tạo ra hàng chục tỷ USD tiền mặt trong năm qua, nhưng phần lớn trong số đó đã bị bào mòn bởi các chi phí thực tế liên quan đến việc trả lương bằng cổ phiếu cho nhân viên. Các khoản này bao gồm hàng tỷ USD tiền thuế khấu trừ khi trao thưởng cổ phiếu (vesting), cùng hàng tỷ USD khác dành cho việc mua lại cổ phiếu nhằm bù đắp sự pha loãng từ hoạt động vesting.

Nhìn theo cách này, không khó hiểu khi Meta đã hơn gấp đôi khoản nợ trên bảng cân đối kế toán trong năm qua, lên 58,7 tỷ USD. Công ty vay nợ vì buộc phải làm vậy.

Đáng lo hơn, đó mới chỉ là phần nợ “hữu hình”. Sổ sách của Meta hiện không phản ánh khoản nợ liên quan đến dự án trung tâm dữ liệu trị giá 27 tỷ USD đang xây dựng.

Đối với nhà đầu tư, điều này đặt ra bài toán định giá đầy khó xử. Với vốn hóa thị trường khoảng 1,66 nghìn tỷ USD, cổ phiếu Meta đã trông khá đắt đỏ khi giao dịch ở mức 38 lần dòng tiền tự do dự kiến năm 2025. Tuy nhiên, nếu tính cả các chi phí tiền mặt liên quan đến trả lương bằng cổ phiếu vào dòng tiền tự do, tỷ lệ này sẽ tăng vọt lên hơn 1.000 lần.

Nhiều “ông lớn” công nghệ khác như Alphabet, Microsoft hay Nvidia cũng ghi nhận các chi phí tiền mặt liên quan đến lương thưởng cổ phiếu. Nhưng tính theo tỷ lệ so với dòng tiền tự do, mức độ của họ thấp hơn nhiều so với Meta.

Dòng tiền tự do là chỉ số quan trọng vì đại diện cho lượng tiền mặt còn lại sau khi công ty tái đầu tư vào hoạt động kinh doanh, dùng để thưởng cho cổ đông hoặc trả nợ. Thông thường, nó được tính bằng cách lấy dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trừ chi tiêu vốn.

Meta báo cáo 43,6 tỷ USD dòng tiền tự do năm 2025, từ 115,8 tỷ USD dòng tiền hoạt động trừ đi 72,2 tỷ USD chi tiêu vốn. Trên lý thuyết, hoạt động kinh doanh cốt lõi của Meta đủ sức tài trợ cho chương trình đầu tư hạ tầng AI khổng lồ.

Nhưng trên thực tế, các chi phí tiền mặt liên quan trực tiếp đến cổ phiếu thưởng cho nhân viên đã “nuốt” tới 42 tỷ USD, tương đương 96% dòng tiền tự do năm ngoái. Ngoài ra, Meta ước tính đã phải chi 23,6 tỷ USD để mua lại cổ phiếu nhằm bù đắp pha loãng. Con số này không được công bố trực tiếp nhưng có thể suy ra từ báo cáo vốn chủ sở hữu.

Về mặt kinh tế, bản chất vẫn không thay đổi: tiền mặt đang rời khỏi Meta. Phần lớn lợi ích từ dòng tiền tự do năm ngoái đã rơi vào tay nhân viên và lãnh đạo. Các cổ đông hiện đang phải cân nhắc xem liệu “cơn sốt” đầu tư AI sẽ kéo dài bao lâu nếu công ty này tiếp tục phụ thuộc vào việc vay nợ để tài trợ cho tham vọng lớn.

Được biết, Meta đang bước vào một trong những giai đoạn đầu tư lớn nhất trong lịch sử khi đổ hàng chục tỷ USD vào trí tuệ nhân tạo AI, biến công ty từ một nền tảng mạng xã hội thành một “cỗ máy hạ tầng tính toán” phục vụ cuộc đua AI toàn cầu. Hãng dự kiến chi hơn 60–70 tỷ USD trong năm 2025, phần lớn dành cho xây dựng trung tâm dữ liệu và hạ tầng phục vụ các mô hình AI thế hệ mới.

CEO Mark Zuckerberg nhiều lần khẳng định AI là ưu tiên chiến lược hàng đầu, đặc biệt sau thành công bước đầu của dòng mô hình mã nguồn mở Llama. Công ty đang chạy đua để tăng công suất tính toán, mua số lượng lớn chip xử lý đồ họa (GPU) tiên tiến nhằm cạnh tranh với các đối thủ như Microsoft và Google.

Nhiều chuyên gia nhận định rằng chiến lược chi mạnh tay của Meta mang tính đặt cược lớn. Trong khi doanh thu quảng cáo vẫn là nguồn thu chính, công ty đang hy sinh dòng tiền ngắn hạn để xây dựng lợi thế công nghệ dài hạn. Chi phí đầu tư khổng lồ làm dấy lên câu hỏi về tính bền vững, đặc biệt khi Meta đã gia tăng vay nợ để tài trợ cho các dự án.

Reuters cho rằng, nếu AI mang lại các sản phẩm thương mại hóa thành công, từ trợ lý ảo đến công cụ quảng cáo thông minh hơn, khoản đầu tư này có thể củng cố vị thế dẫn đầu của Meta trong thập kỷ tới. Ngược lại, nếu hiệu quả thương mại không như kỳ vọng, gánh nặng chi phí hạ tầng có thể gây áp lực lớn lên lợi nhuận.

Ver2Solution theo Nhịp Sống Thị Trường

Continue Reading

Quốc Tế

Mua sắm trực tuyến có thể là nạn nhân tiếp theo của AI

Published

on

Từ buổi sơ khai của ngành bán lẻ, nhiệm vụ chính của các thương nhân là thuyết phục con người rút ví trả tiền. Giờ đây, họ có thêm một “khách hàng” mới cần chinh phục: mua sắm trực tuyến và các bot AI…

Dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, chúng ta đang bước vào kỷ nguyên thương mại nơi các phần mền tự động (bot) trí tuệ nhân tạo – AI sẽ là bên lựa chọn và mua sắm hàng hóa. Đây là một sự dịch chuyển có khả năng tái cấu trúc toàn bộ trải nghiệm mua sắm số.

Tuy nhiên, để điều đó thực sự diễn ra, người tiêu dùng cần chấp nhận công nghệ mới, và các nhà bán lẻ phải tìm ra cách tương tác hiệu quả mà không làm xói mòn biên lợi nhuận của mình.

Sự quan tâm xoay quanh mua sắm có hỗ trợ AI tăng vọt vào tháng 9 năm ngoái, khi OpenAI ra mắt công cụ Instant Checkout – thanh toán ngay lập tức tích hợp trong ChatGPT. Công cụ này cho phép người tiêu dùng tại Mỹ yêu cầu ChatGPT tìm kiếm sản phẩm hoặc gợi ý cảm hứng mua sắm.

Giống như một “trợ lý mua sắm ảo”, hệ thống AI sẽ đề xuất một danh sách sản phẩm; và nếu người bán có tham gia Instant Checkout, khách hàng có thể hoàn tất thanh toán và sắp xếp giao hàng mà không cần rời khỏi khung chat. Các nhà bán lẻ như Walmart Inc., Etsy Inc. và Shopify Inc. đã tham gia nền tảng này. Alphabet Inc. (công ty mẹ của Google) và Microsoft Corp. cũng cho phép người dùng mua hàng trực tiếp trong các công cụ AI của mình.

OpenAI ra mắt công cụ Instant Checkout - thanh toán ngay lập tức tích hợp trong ChatGPT.
OpenAI ra mắt công cụ Instant Checkout – thanh toán ngay lập tức tích hợp trong ChatGPT.

Nhiều “ông lớn” đang nhanh chóng bắt nhịp làn sóng thương mại mới này. Wayfair Inc., đối thủ của Amazon.com Inc. trong lĩnh vực nội thất và đồ gia dụng, là một trong những công ty hợp tác với Google. Trong khi đó, JD Sports Fashion Plc của Anh đã ký thỏa thuận với nhà cung cấp giải pháp thương mại điện tử Commercetools để cho phép khách hàng tại Mỹ mua hàng trực tiếp thông qua các nền tảng AI như Copilot của Microsoft, Gemini của Google và ChatGPT.

Để phát triển trong một thế giới vận hành bằng AI, các doanh nghiệp phải đảm bảo rằng những sản phẩm của mình có thể được bot AI tìm thấy dễ dàng và thêm vào giỏ hàng ảo một cách liền mạch.

VnEconomy

Trước đây, các thương hiệu xây dựng hoạt động kinh doanh dựa trên việc thấu hiểu và phục vụ trực tiếp người tiêu dùng. Vì vậy, sự chuyển dịch sang mô hình phải tương tác thông qua các tác nhân AI thay thế được xem là “mang tính sống còn”, theo Anita Balchandani, người phụ trách mảng thời trang và hàng xa xỉ khu vực châu Âu tại McKinsey & Co., chia sẻ với Bloomberg.

ĐIỀU CHỈNH LẠI THÔNG TIN SẢN PHẨM ĐỂ THUẬN TIỆN CHO CHATBOT

Một trong những điều chỉnh quan trọng mà doanh nghiệp cần thực hiện là hiểu cách các mô hình ngôn ngữ lớn tìm kiếm và xử lý thông tin. Những công cụ này đòi hỏi dữ liệu phải cực kỳ rõ ràng và được cấu trúc chính xác để xác định đúng nhu cầu của người tiêu dùng.

Điều đó buộc các nhà bán lẻ phải áp dụng một phiên bản nâng cấp mạnh mẽ của SEO (tối ưu hóa công cụ tìm kiếm) – chiến lược dựa trên từ khóa vốn được sử dụng để giúp website hiển thị nổi bật hơn trên Google và các nền tảng tìm kiếm khác.

Các công cụ AI không chỉ dựa vào phần mô tả sản phẩm của nhà bán lẻ, mà còn xem xét các đề cập từ bên thứ ba như bài viết trên báo chí, nội dung của influencer và đánh giá người dùng.

Các yếu tố nền tảng của bán lẻ cũng đóng vai trò quan trọng. Nếu sản phẩm của một thương hiệu được phân phối rộng rãi trên nhiều nhà bán lẻ, khả năng xuất hiện trong kết quả tìm kiếm của bot sẽ cao hơn. Mức giá cạnh tranh cũng là một lợi thế. Ngược lại, tình trạng thường xuyên hết hàng sẽ trở thành rào cản lớn.

NHỮNG RỦI RO VỀ BIÊN LỢI NHUẬN

Các công cụ AI có tiềm năng thúc đẩy doanh số khi đưa ra gợi ý cá nhân hóa và giúp người mua khám phá những thương hiệu mới. Tuy nhiên, chúng cũng tiềm ẩn rủi ro đáng kể.

ChatGPT có thu phí đối với mỗi giao dịch hoàn tất thông qua Instant Checkout. Hiện tại, Google và Copilot chưa thu hoa hồng đối với các đơn hàng phát sinh trên nền tảng AI của họ. Nếu mua sắm qua tác nhân AI chiếm tỷ trọng lớn trong doanh thu của nhà bán lẻ, các khoản phí này có thể bắt đầu bào mòn biên lợi nhuận kỹ thuật số – vốn đã mỏng hơn so với cửa hàng vật lý.

Và nếu các nền tảng AI yêu cầu nhà bán lẻ trả tiền để xuất hiện trong kết quả tìm kiếm hoặc mua quảng cáo ngay trong khung chat – hướng đi mà Google dường như đang theo đuổi – thì đó sẽ là một sức ép mới đối với khả năng sinh lời.

Các công cụ AI cũng sẽ tiềm ẩn rủi ro đáng kể.
Các công cụ AI cũng sẽ tiềm ẩn rủi ro đáng kể.

Quan trọng hơn cả là việc các công ty sẽ buộc phải từ bỏ một phần quyền kiểm soát, khi mối quan hệ chính của người mua chuyển sang nền tảng AI thay vì trực tiếp với cửa hàng. Nhiều nhà bán lẻ đã xây dựng những mảng kinh doanh sinh lợi cao từ việc bán quảng cáo cho các thương hiệu tiêu dùng và cho cả các nhà bán lẻ khác. Những nguồn thu này có thể bị đe dọa nếu khách hàng ở lại trong hệ sinh thái AI thay vì nhấp vào website của nhà bán lẻ.

Hiện tại, các “ông lớn” của ngành hàng bán lẻ như Walmart và Amazon đã đủ tiềm lực để phát triển công cụ AI riêng phục vụ cho trải nghiệm mua sắm của khách hàng. Amazon đang duy trì quyền kiểm soát AI trong hệ sinh thái của mình thông qua Rufus, trợ lý mua sắm nội bộ của Amazon. Trong khi đó, Walmart linh hoạt hơn: vừa phát triển trợ lý AI riêng mang tên Sparky, vừa hợp tác với OpenAI và làm việc cùng chatbot Gemini của Google.

Hiện vẫn chưa rõ cách tiếp cận nào của công cụ mua sắm với AI sẽ chiếm ưu thế. Hãy nhớ lại thời điểm “thương mại xã hội” từng được dự báo là tương lai của bán lẻ; thực tế đã không diễn ra hoàn toàn như kỳ vọng. Dù TikTok Shop bứt phá nhờ sự kết hợp độc đáo giữa khám phá sản phẩm, yếu tố giải trí và quy trình mua sắm thuận tiện, Instagram của Meta Platforms Inc. vẫn chưa bao giờ đạt được tiềm năng thương mại như mong đợi.

Tuy nhiên, trong bối cảnh thị trường thay đổi với tốc độ chóng mặt, các thương hiệu và nhà bán lẻ không thể chỉ đứng ngoài quan sát. Hoặc nhanh chóng lên “chuyến tàu” thương mại số hiện đại, hoặc đối mặt với nguy cơ bị bỏ lại phía sau.

Ver2Solution theo VNeconomy

Continue Reading

Công Nghệ Phần Mềm

DeepSeek trượt ngã

Published

on

Từng dẫn đầu thị trường AI Trung Quốc, DeepSeek đang chững lại vì kiện tụng và cạnh tranh, trong khi MiniMax trở thành lựa chọn số một của nhà đầu tư.

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo tại Trung Quốc đang bước sang một trang mới. DeepSeek từng là một hiện tượng toàn cầu với mức chi phí siêu rẻ, nhưng đang dần chững lại do rắc rối pháp lý và sự cạnh tranh khắc nghiệt từ các đối thủ trong nước.

Trong khi đó, các công ty công nghệ Trung Quốc vừa trình làng 5 mô hình AI hoàn toàn mới, sở hữu hiệu năng và tối ưu hóa tài nguyên tốt. Với sự quan tâm của ngân hàng UBS và các nhà đầu tư lớn, thứ hạng của thị trường AI tỷ dân đang được định hình lại.

Ngôi vương AI mới

Thời gian gần đây, các tập đoàn công nghệ Trung Quốc tung ra 5 mô hình AI mới, bao gồm Kimi K2.5 của Moonshot AI, GLM-5 của Zhipu AI, Qwen của Alibaba. ByteDance gây chú ý với hệ thống Seedance 2.0. Tuy nhiên, ngân hàng đầu tư UBS lại dành sự chú ý đặc biệt cho startup MiniMax cùng mô hình M2.5.

Báo cáo của Openrouter cho biết Trung Quốc đã thiết lập kỷ lục mới, vượt qua Mỹ về tổng lưu lượng sử dụng AI toàn cầu. Có tới 4 trên 5 mô hình phổ biến nhất thế giới hiện nay đến từ Trung Quốc. Lưu lượng truy cập của MiniMax đã bằng 1/3 so với Claude của Anthropic.

DeepSeek tut doc anh 1
M2.5 có hiệu năng tương đương các đối thù với chi phí huấn luyện thấp. Ảnh: Minimax.

UBS đánh giá cực kỳ cao chiến lược phát triển của MiniMax khi chọn hướng đi tối ưu hóa chi phí tính toán chứ không sao chép mô hình thí nghiệm đắt tiền như phương Tây. Các bài kiểm tra nội bộ đã chứng minh MiniMax M2.5 có khả năng xử lý vượt trội hơn hẳn DeepSeek R1 trong nhiều tác vụ.

Đặc biệt, hệ thống này chỉ tiêu tốn khoảng 30% tài nguyên so với DeepSeek. “Với lợi thế cạnh tranh này, MiniMax đang cho thấy sức hút khổng lồ với các nhà phát triển và tối ưu chi phí cực tốt”, một chuyên gia phân tích của UBS nhận định. Vì vậy, dòng vốn đầu tư đang nhanh chóng dịch chuyển khỏi DeepSeek.

Alibaba cũng đang gặt hái thành công lớn trong giới doanh nghiệp nội địa với thị phần của Qwen đã tăng gần gấp đôi trong nửa cuối năm ngoái. Các startup như Zhipu AI và Moonshot AI cũng phát triển trong ngách lập trình và tạo dựng video.

Kimi K2.5 được đánh giá cao nhờ khả năng xử lý văn bản dài, đáp ứng rất trúng nhu cầu của thị trường trong nước. Các nhà phát triển Trung Quốc không còn phụ thuộc vào một vài ông lớn, cũng như chip tân tiến từ Mỹ. Họ liên tục tung ra các bản cập nhật với chất lượng ngày càng cao, cho thấy áp lực cạnh tranh lớn.

Bước lùi của biểu tượng AI Trung Quốc

DeepSeek từng làm chấn động giới công nghệ toàn cầu nhờ mô hình R1 hiệu suất cao với chi phí huấn luyện rất thấp. Sự xuất hiện của R1 thậm chí làm suy giảm giá trị cổ phiếu của nhiều hãng chip.

Nhưng tình thế hiện tại đã hoàn toàn đảo ngược. Startup này đang trở nên im hơi lặng tiếng do các rắc rối pháp lý toàn cầu, đặc biệt là vụ kiện từ Anthropic.

Công ty cáo buộc DeepSeek sử dụng kỹ thuật “chưng cất mô hình” một cách trái phép. Theo đơn kiện, DeepSeek đã dùng đầu ra của mô hình Claude để huấn luyện AI của riêng mình và thiết lập một hệ thống mạng proxy phức tạp để che giấu các hoạt động đánh cắp dữ liệu.

Mạng lưới này quản lý đồng thời hơn 20.000 tài khoản giả mạo. Nhờ đó, DeepSeek có thể sao chép kiến thức từ Claude với chi phí rẻ. “Họ đã trích xuất năng lực từ mô hình của chúng tôi mà không có sự đồng ý”, đại diện Anthropic tuyên bố. Vụ kiện này khiến tiến độ phát triển các dự án mới bị đình trệ và sụt giảm uy tín của hãng trên trường quốc tế.

Bên cạnh đó, chiến lược thị trường của DeepSeek cũng bộc lộ nhiều điểm yếu. Công ty này quyết định dồn toàn lực cho thị trường nội địa. Tuy nhiên, thị trường AI Trung Quốc lúc này lại gặp cạnh tranh trên nhiều lĩnh vực.

Thị trường AI Trung Quốc sở hữu nhiều đối thủ như MiniMax, Alibaba hay ByteDance với nguồn lực tài chính dồi dào. Khác với Mỹ, nơi cuộc chơi xoay quanh OpenAI, Anthropic hay Google, Trung Quốc chưa xuất hiện một “trung tâm AI” lớn.

Rào cản kiểm duyệt, hạn chế chip và quy mô thị trường nội địa đủ lớn khiến nhiều công ty có thể cùng tồn tại. Tuy nhiên, việc chậm trễ tung ra bản cập nhật khiến DeepSeek trở nên lép vế, người dùng đang dần chuyển hướng sang các nền tảng AI mới.

Ver2Solution theo Znews

Continue Reading

Đọc nhiều nhất

Copyright © 2024 Ver2solution.com .