Trung Quốc cân nhắc hạn chế nước ngoài tiếp cận mô hình AI tiên tiến nhất của nước này khi công nghệ Trung Quốc được doanh nghiệp Mỹ ưa chuộng.
Các cơ quan chức năng Trung Quốc gần đây đã trao đổi với một số tập đoàn công nghệ và phòng thí nghiệm AI lớn, trong đó có Alibaba, ByteDance và Z.ai, về biện pháp bảo vệ các công nghệ được coi là có giá trị chiến lược, WSJ cho biết.
Những phương án đang được thảo luận gồm hạn chế quyền tiếp cận của các tổ chức nước ngoài, kiểm soát chặt hơn việc công bố mô hình mới, siết hoạt động đầu tư nước ngoài vào các công ty AI và tăng chế tài đối với hành vi đánh cắp công nghệ. Các cuộc thảo luận vẫn ở giai đoạn đầu và chưa chắc sẽ dẫn đến quy định chính thức.
Động thái này phản ánh mối lo ngày càng lớn tại Bắc Kinh rằng các mô hình AI mạnh có thể bị sử dụng cho mục đích quân sự, tấn công mạng hoặc những hoạt động gây tổn hại đến lợi ích an ninh của Trung Quốc.
Trong nhiều năm, các doanh nghiệp Trung Quốc đã công bố rộng rãi mã nguồn, trọng số mô hình và tài liệu nghiên cứu nhằm thu hút nhà phát triển, mở rộng hệ sinh thái và gia tăng ảnh hưởng công nghệ. Chiến lược này giúp những cái tên như DeepSeek, Alibaba, Moonshot AI và Z.ai nhanh chóng tiếp cận người dùng ngoài Trung Quốc.
Tuy nhiên, việc công bố rộng rãi cũng làm tăng nguy cơ để lộ các kỹ thuật huấn luyện và vận hành mô hình. Những cải tiến giúp giảm nhu cầu tính toán, tiết kiệm bộ nhớ hoặc hạ chi phí suy luận có thể được các đối thủ tiếp thu và tích hợp vào sản phẩm của họ.
DeepSeek từng thu hút sự chú ý quốc tế nhờ các kỹ thuật như kiến trúc hỗn hợp chuyên gia, cơ chế nén bộ nhớ và phương pháp huấn luyện giúp giảm chi phí vận hành. Các mô hình của công ty được đánh giá cao về hiệu quả tính toán, dù năng lực tổng thể của nhiều mô hình Trung Quốc vẫn được cho là thấp hơn các hệ thống hàng đầu của Mỹ trong một số tác vụ phức tạp.
Sự quan tâm của Bắc Kinh xuất hiện khi mô hình AI Trung Quốc đang được sử dụng ngày càng nhiều tại các doanh nghiệp và nền tảng công nghệ Mỹ.
Các công ty thường dùng mô hình mạnh nhất của OpenAI, Anthropic hoặc Google cho những tác vụ đòi hỏi độ chính xác cao, trong khi chuyển những công việc đơn giản hơn sang mô hình Trung Quốc có giá thấp hơn. Cách phân bổ này giúp họ kiểm soát chi phí trong bối cảnh lượng dữ liệu xử lý bằng AI tăng nhanh.
Số liệu từ nền tảng AI Gateway của Vercel cho thấy DeepSeek chiếm chưa đến 1% tổng lượng token được xử lý trong tháng 4, nhưng tỷ lệ này tăng lên khoảng 17% trong tháng 5. Phần lớn lưu lượng đến từ hai mô hình DeepSeek V4 Flash và V4 Pro.
Dù lượng sử dụng tăng mạnh, tỷ trọng chi tiêu dành cho DeepSeek vẫn ở mức thấp, phản ánh chênh lệch lớn về giá giữa các mô hình Trung Quốc và những dịch vụ AI cao cấp của Mỹ. Dữ liệu của Vercel chỉ đại diện cho lưu lượng trên nền tảng của công ty, song cho thấy chi phí đang trở thành yếu tố quan trọng khi doanh nghiệp lựa chọn mô hình.
Các mô hình mở còn cho phép doanh nghiệp tải xuống, điều chỉnh và vận hành trên hạ tầng riêng. Điều này giúp giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp, hạn chế chi phí gọi giao diện lập trình ứng dụng và tăng khả năng kiểm soát dữ liệu.
Xu hướng trên tạo sức ép lên chiến lược định giá của các tập đoàn AI Mỹ. Khi những mô hình có năng lực đủ dùng được cung cấp với giá thấp hơn đáng kể, khách hàng có thể dành các mô hình đắt tiền cho một nhóm nhỏ tác vụ phức tạp thay vì sử dụng chúng cho toàn bộ quy trình.
Khả năng Trung Quốc hạn chế quyền tiếp cận mô hình AI cho thấy công nghệ nền tảng đang ngày càng được coi là tài sản an ninh quốc gia, tương tự chip tiên tiến, khoáng sản chiến lược và thiết bị sản xuất bán dẫn.
Bắc Kinh đang nghiên cứu hệ thống quản lý theo cấp độ, trong đó các mô hình có năng lực cao nhất có thể phải trải qua quy trình thẩm định bổ sung hoặc chỉ được cung cấp cho một số nhóm người dùng. Các công ty cũng có thể phải trì hoãn việc công bố nếu sản phẩm chứa kỹ thuật được xác định là nhạy cảm.
Trung Quốc hiện yêu cầu các nhà cung cấp dịch vụ AI tạo sinh phục vụ công chúng hoàn thành quy trình đánh giá và đăng ký với cơ quan quản lý. Các yêu cầu tập trung vào an toàn nội dung, bảo vệ dữ liệu và ngăn chặn việc lạm dụng hệ thống.
Những biện pháp mới, nếu được thông qua, có thể mở rộng trọng tâm từ kiểm soát nội dung sang kiểm soát năng lực kỹ thuật và đối tượng được phép tiếp cận. Dù vậy, việc siết quá mạnh có thể làm giảm lợi thế mà Trung Quốc đã gây dựng thông qua hệ sinh thái mô hình mở. Các nhà phát triển nước ngoài có thể chuyển sang những lựa chọn khác nếu họ lo ngại quyền truy cập bị gián đoạn hoặc quy định thay đổi đột ngột.
Hạn chế tiếp cận cũng có thể làm chậm tốc độ kiểm thử, cải tiến và phổ biến mô hình. Thành công của nhiều dự án nguồn mở phụ thuộc vào cộng đồng nhà phát triển toàn cầu, những người phát hiện lỗi, xây dựng công cụ và đưa công nghệ vào các tình huống sử dụng mới.
Đối với Việt Nam, khả năng Trung Quốc siết quyền tiếp cận mô hình AI cho thấy rủi ro khi doanh nghiệp phụ thuộc quá lớn vào một nhà cung cấp hoặc một quốc gia.
Việc khai thác mô hình chi phí thấp là một hướng đi khôn ngoan, nhưng cũng cần chuẩn bị phương án thay thế, đánh giá nơi lưu trữ dữ liệu và xác định rõ điều kiện sử dụng. Bởi vậy, phát triển năng lực tính toán trong nước, đội ngũ kỹ thuật và cơ chế đánh giá mô hình được cho sẽ giúp Việt Nam lựa chọn công nghệ theo nhu cầu thực tế, thay vì phụ thuộc vào giá thấp hoặc khả năng tiếp cận tạm thời.
Đồng thời, xu hướng này đặt ra yêu cầu cấp bách cho các doanh nghiệp công nghệ trong nước trong việc đẩy mạnh tự chủ bằng cách tối ưu hóa các mô hình nguồn mở phổ biến toàn cầu khác như Llama hay Mistral, kết hợp tinh chỉnh bằng dữ liệu bản địa để tạo ra các giải pháp AI thuần Việt.
Việc xây dựng một hệ sinh thái AI nội địa không chỉ giảm thiểu nguy cơ gián đoạn nguồn cung từ các cường quốc công nghệ, mà còn là lá chắn bảo vệ chủ quyền dữ liệu quốc gia trước các biến động địa chính trị.
