Hai tầm nhìn trái ngược về tốc độ AI
Chiến lược AI hiện nay có thể được hiểu như sự đối lập giữa một bên đang tranh luận về việc giảm tốc phát triển mô hình và hạ tầng, và một bên lại tăng tốc đầu tư chip, dữ liệu, tính toán song song xây dựng cơ chế kiểm soát rủi ro AI, qua đó định hình lại tương quan quyền lực trong cuộc đua AI toàn cầu. Khi một số lãnh đạo công nghệ ở Thung lũng Silicon cảnh báo AI đang tiến quá nhanh, phản ứng từ Bắc Kinh lại là tiếp tục đạp ga, coi tốc độ là yêu cầu sống còn để thu hẹp khoảng cách với Mỹ. Chủ tịch luân phiên của Huawei, Eric Xu, phát biểu tại hội nghị Huawei Connect rằng các nhà phát triển AI Trung Quốc đang tụt hậu so với các mô hình của Mỹ về sức mạnh tính toán và vì thế cần tăng tốc, thay vì tự nguyện hãm phanh. Theo ông, các mô hình trong nước hiện chưa đủ mạnh để xuất hiện những rủi ro tương tự nhóm AI tiên tiến nhất của Mỹ, nên câu hỏi không phải là "phải giảm tốc hay không", mà là "làm sao đạt tới trình độ đó" để rồi mới đối mặt bài toán an toàn. Chính sự khác biệt về xuất phát điểm này khiến Trung Quốc ưu tiên đầu tư hạ tầng tính toán AI và chip AI Trung Quốc hơn là tham gia cuộc tranh luận về việc có nên chậm lại như nhiều công ty phương Tây.
Chip AI Trung Quốc: đạp ga từ phần cứng đến hạ tầng tính toán
Nếu Thung lũng Silicon tập trung vào câu hỏi kiểm soát những mô hình đã rất mạnh, thì điểm nghẽn lớn nhất của Trung Quốc lại nằm ở chính năng lực tính toán để huấn luyện và vận hành các mô hình lớn. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ đã hạn chế khả năng tiếp cận những chip AI tiên tiến của Nvidia, buộc ngành công nghệ Trung Quốc tăng tốc phát triển giải pháp trong nước từ nền tảng phần cứng lên đến hạ tầng tính toán AI. Huawei đang trở thành mắt xích trung tâm trong nỗ lực chip AI Trung Quốc, dù chính Chủ tịch Eric Xu thừa nhận hãng chưa thể sản xuất đủ thiết bị tính toán AI đáp ứng nhu cầu nội địa. Câu nói đáng chú ý là công ty dự báo các tác nhân AI tự động sẽ chiếm hơn 90% lưu lượng AI toàn cầu vào năm 2035, một con số cho thấy cách họ nhìn về quy mô hạ tầng cần xây dựng. Thay vì chỉ đua với Nvidia ở "mỗi con chip", Huawei mở rộng dòng Ascend và hệ thống kết nối lượng lớn bộ xử lý để tạo thành cụm tính toán, cố bù đắp hạn chế công nghệ bằng cấu trúc hệ thống. Cuộc đua còn kéo các phòng thí nghiệm vào thế tự chủ phần cứng: DeepSeek phát triển chip AI riêng cho tác vụ suy luận, nhằm kiểm soát nhiều hơn chuỗi công nghệ và giảm phụ thuộc vào nguồn cung bên ngoài. Đây là chiến lược mang tính công nghiệp: muốn bắt kịp mô hình, Trung Quốc buộc phải xây dựng nền móng tính toán trước.
Chiến lược phát triển mô hình: Mỹ bàn phanh, Trung Quốc lo động cơ
Trong cuộc đua AI toàn cầu, chiến lược phát triển mô hình đang bị phân tách bởi mức độ trưởng thành của hệ sinh thái mỗi bên. Với các phòng thí nghiệm hàng đầu tại Mỹ, câu hỏi ngày càng nhấn mạnh vào cách kiểm soát những mô hình đã rất mạnh, từ khả năng sinh nội dung đến tác động hệ thống lên kinh tế và an ninh. Đó là lý do Thung lũng Silicon chứng kiến những lời kêu gọi giảm tốc, thậm chí tạm dừng, để chờ thêm khung quản trị và hiểu rõ kiểm soát rủi ro AI. Ngược lại, tại Trung Quốc, ưu tiên trước mắt vẫn là xây dựng đủ năng lực tính toán và mô hình để thu hẹp khoảng cách, bởi chưa xuất hiện những nguy cơ giống nhóm AI tiên tiến nhất của Mỹ theo đánh giá của Eric Xu. Điều này không có nghĩa mô hình trong nước được phát triển tùy tiện; nó phản ánh thứ tự ưu tiên: trước hết phải có động cơ mạnh, rồi mới bàn chuyện phanh. Các hãng như Huawei, DeepSeek được khuyến khích không chỉ cải tiến thuật toán mà còn kiểm soát toàn bộ chuỗi từ chip đến framework và nền tảng phần mềm. Vì thế, khi giới công nghệ Mỹ tự hỏi "đã đi quá nhanh chưa", các nhà phát triển AI Trung Quốc lại tự nhắc mình "chưa đủ nhanh". Đó là khoảng cách tâm lý đáng kể, bên cạnh khoảng cách kỹ thuật.
Trung Quốc vừa tăng tốc vừa dựng hàng rào an toàn
Nhìn từ bên ngoài, dễ nghĩ Trung Quốc chọn "tốc độ" thay cho "an toàn". Nhưng cấu trúc chính sách cho thấy nước này đang cố làm cả hai cùng lúc: thúc đẩy chip, mô hình và hạ tầng tính toán AI để thu hẹp khoảng cách công nghệ, đồng thời xây dựng lớp kiểm soát rủi ro riêng cho giai đoạn AI mạnh hơn. Quy định về AI tạo sinh ban hành năm 2023 khuyến khích đổi mới ở thuật toán, framework, chip và nền tảng phần mềm, đồng thời thúc đẩy xây dựng hạ tầng tính toán, nhưng song song yêu cầu quản lý theo từng loại và mức độ rủi ro, với các tiêu chuẩn về dữ liệu huấn luyện, nội dung và bảo vệ người dùng. Gần đây, Cục Quản lý Không gian mạng công bố Khung quản trị an toàn AI 3.0, tiếp tục tập trung vào phân loại rủi ro, biện pháp kỹ thuật và quản trị tổng thể, đồng thời bổ sung nguy cơ mới khi AI mạnh hơn. Đến năm 2025, kế hoạch “AI+” của Quốc vụ viện yêu cầu tăng năng lực bảo đảm an toàn cho mô hình, dữ liệu, hạ tầng và ứng dụng, gắn với hệ thống giám sát, cảnh báo sớm và ứng phó rủi ro AI. Khác biệt với Mỹ nằm ở thứ tự ưu tiên: Bắc Kinh quyết định đạp ga để xây dựng sức mạnh nội địa, nhưng đồng thời lắp sẵn hệ thống phanh. Trong khi đó, Thung lũng Silicon lại muốn điều chỉnh phanh trước khi tiếp tục tăng tốc. Cuộc đua AI toàn cầu vì thế không chỉ là cạnh tranh công nghệ, mà là thử nghiệm hai triết lý quản trị rủi ro đối lập.
Kết luận: Cuộc đua AI định hình lại quyền lực công nghệ
Cuộc cạnh tranh AI toàn cầu đang bước vào giai đoạn mà tốc độ, chip AI Trung Quốc và kiểm soát rủi ro AI trở thành công cụ địa chính trị không kém gì mô hình và ứng dụng. Một bên sở hữu lợi thế về năng lực tính toán, mô hình và hạ tầng, nên có "xa xỉ" để bàn về giảm tốc; bên kia bị hạn chế tiếp cận phần cứng tiên tiến, buộc phải biến sức ép thành động lực đầu tư mạnh hơn vào lựa chọn thay thế. Khi Huawei và các phòng thí nghiệm Trung Quốc công khai thừa nhận tụt hậu về sức mạnh tính toán, đó là tín hiệu cho thấy họ hiểu rõ vị trí của mình trong trật tự AI mới, đồng thời chấp nhận rủi ro do tăng tốc là giá phải trả để không bị khóa ở tầng dưới của chuỗi giá trị. Từ góc nhìn người quan sát, câu hỏi không còn là nên ủng hộ bên nào, mà là cần chuẩn bị ra sao cho thế giới nơi hơn 90% lưu lượng AI toàn cầu có thể do các tác nhân tự động xử lý vào năm 2035. Khi hai chiến lược đối lập về tốc độ phát triển cùng tồn tại, hệ quả chắc chắn là một môi trường công nghệ đa cực, nơi chuẩn mực an toàn, đạo đức và quyền lực số không còn được định nghĩa bởi một trung tâm duy nhất. Và đó chính là thực tế mà mọi quốc gia, doanh nghiệp và nhà phát triển phải tính đến trong những quyết định về AI của mình.
