Từ giấc mơ trong phòng thí nghiệm đến tham vọng đối đầu OpenAI
Những nhà sáng lập AI Trung Quốc là thế hệ nhà khoa học máy tính trưởng thành từ các phòng thí nghiệm đại học, sở hữu nền tảng công nghệ deep learning, khả năng thương mại hóa sản phẩm và tham vọng xây dựng mô hình ngôn ngữ Trung Quốc có thể cạnh tranh trực diện với các đối thủ hàng đầu trong cuộc đua AI quốc tế. Họ không chỉ nghiên cứu thuật toán mà còn xây dựng doanh nghiệp, kết nối nguồn vốn và biến tri thức học thuật thành sản phẩm AI được sử dụng rộng rãi trên toàn cầu. Chính sự kết hợp giữa chiều sâu khoa học và nhạy bén kinh doanh này đang đẩy họ lên tuyến đầu đối đầu với OpenAI và Anthropic.
Câu chuyện bắt đầu hơn một thập kỷ trước, khi Tang Jie (Đường Kiệt) và Yang Zhilin (Dương Trí Lâm) vẫn chỉ là thầy và trò cùng chia sẻ ước mơ chế tạo cỗ máy biết tư duy như con người. Ngày nay, họ đã trở thành hai nhân vật chủ chốt của ngành AI Trung Quốc, khiến các công ty tiên phong về AI của Mỹ phải dè chừng. Đây không phải thành quả ngẫu nhiên mà là kết quả của một hành trình dài gắn với công nghệ deep learning, khai phá dữ liệu và xây dựng các phòng thí nghiệm chịu khó thử nghiệm đến 3 giờ sáng để đuổi kịp các giới hạn công nghệ mới. Việc họ tiến nhanh đến mức Thung lũng Silicon và Washington phải đặt câu hỏi cho thấy cuộc đua AI quốc tế hiện đã là sân chơi hai cực, chứ không còn độc quyền của Mỹ nữa.
Cặp thầy trò Tang–Yang: Mô hình ngôn ngữ Trung Quốc và ‘Thung lũng Silicon’ mới
Nếu phải chọn biểu tượng cho làn sóng nhà sáng lập AI Trung Quốc, cặp thầy trò Tang–Yang là điển hình rõ nhất. Tang, giáo sư tại Đại học Thanh Hoa, đồng sáng lập Z.AI – công ty đang bám sát Anthropic và OpenAI cả về năng lực công nghệ lẫn mức độ phổ biến toàn cầu. Yang, học trò từng được Tang đề cử cho giải thưởng học thuật cao nhất của trường, hiện lãnh đạo Moonshot AI, nơi mô hình Kimi K3 gây tiếng vang trong giới công nghệ. Việc thầy trò mỗi người xây dựng một đế chế riêng cho thấy tham vọng không dừng ở vai trò nhà khoa học; họ muốn trở thành ông trùm sản phẩm AI trên thị trường. Câu trích đáng nhớ ở đây là: “Không phải một sớm một chiều”, sự trỗi dậy của họ bắt nguồn từ hai thập kỷ nghiên cứu máy học và khai phá dữ liệu, chứ không phải một cú bứt phá tình cờ.
Từ các phòng thí nghiệm Thanh Hoa và những cơ sở nghiên cứu khác, Tang, Yang cùng đồng nghiệp đã tạo ra một ‘Thung lũng Silicon’ ngay tại các trung tâm công nghệ Trung Quốc. Tri thức học thuật không bị khóa trong bài báo mà được luân chuyển dễ dàng nhờ văn hóa công bố nghiên cứu rộng rãi và thói quen sử dụng công nghệ mã nguồn mở. Đây là môi trường nơi công nghệ deep learning được thử nghiệm, cải tiến, rồi nhanh chóng chuyển thành mô hình ngôn ngữ Trung Quốc phục vụ người dùng. Z.AI đặt mục tiêu đối đầu Sam Altman khi OpenAI ra mắt GPT-3, chủ động phấn đấu tạo ra sản phẩm tương đương. Moonshot lại chọn cách đẩy mạnh trải nghiệm người dùng bản địa qua Kimi K3, cho thấy mỗi nhà sáng lập AI Trung Quốc đang dùng chiến lược khác nhau để thách thức thống trị của phương Tây.
Tăng tốc từ nghiên cứu đến thị trường: lợi thế của mô phỏng và thương mại hóa
Điểm đáng bàn nhất trong làn sóng mới này không chỉ là năng lực kỹ thuật, mà là tốc độ biến nghiên cứu thành sản phẩm. Các nhóm của Tang và Yang được đánh giá là “liên tục công bố các công trình trên tạp chí hàng đầu, đồng thời nắm rất rõ cách thương mại hóa các thành quả của mình”. Họ giữ kỷ luật khoa học nghiêm ngặt – từ khai phá dữ liệu khổng lồ đến thực nghiệm các kỹ thuật machine learning đầy hứa hẹn – nhưng lại không ngại đưa mô hình ra thị trường sớm để kiểm chứng với người dùng. Trong tháng này, Z.AI đã ra mắt mô hình GLM-5.3 và tuyên bố năng lực an ninh mạng ngang Mythos 5 của Anthropic – một thông điệp rõ ràng rằng mô hình ngôn ngữ Trung Quốc có thể đứng ngang hàng các sản phẩm Mỹ về cấp độ nhiệm vụ khó như bảo mật.
Chiến lược tăng tốc đó dựa trên một công thức quen thuộc: kết hợp khả năng sáng tạo với sự mô phỏng. Trung Quốc từng dùng công thức này để thành công trong điện tử, ô tô và năng lượng xanh; giờ họ áp dụng cho AI tạo sinh. Một số công ty dùng kỹ thuật “chưng cất” mô hình của Mỹ – cho hệ thống mới đặt hàng trăm nghìn câu hỏi và phân tích câu trả lời từ hệ thống hiện có – để rút ngắn thời gian huấn luyện. Anthropic đã cáo buộc Z.AI và Moonshot vi phạm chính sách khi thực hiện chưng cất trên quy mô lớn. Dù gây tranh cãi, thực tế là kỹ thuật này được áp dụng rộng rãi trên toàn cầu, và một số công ty Trung Quốc sử dụng mạnh mẽ hơn đối thủ Mỹ. Câu hỏi đạo đức vẫn mở, nhưng về mặt thương mại, nó giúp họ bám sát nhịp tiến hóa của các mô hình Mỹ trong vài tháng thay vì vài năm.
Nhà nước, dòng vốn và thế hệ nhà sáng lập mới: cuộc đua AI quốc tế bước vào giai đoạn hai
Đằng sau tham vọng của các nhà sáng lập AI Trung Quốc là một hệ sinh thái chính sách và vốn đầu tư đang chủ động đẩy họ vào tuyến đầu cuộc đua AI quốc tế. Chính phủ từ lâu coi AI và khoa học máy tính là động lực tăng trưởng kinh tế và an ninh quốc gia. Nhận thức rằng Washington có thể hạn chế tiếp cận các mô hình Mỹ tiên tiến, Bắc Kinh lập quỹ quốc gia hỗ trợ nhà phát triển nội địa, nới lỏng quy định để startup dễ niêm yết cổ phiếu. Theo Hiệp hội Đầu tư của các Doanh nghiệp Nhà nước Trung ương, gần một nửa vốn đầu tư cổ phần nửa đầu năm đổ vào AI, chủ yếu từ quỹ do nhà nước hậu thuẫn. Khi nhà nước sẵn sàng làm khách hàng đầu tiên cho dịch vụ AI của startup, những mô hình ngôn ngữ Trung Quốc mới được đảm bảo có thị trường thử nghiệm đủ lớn ngay từ giai đoạn đầu.
Trên nền đó, nhiều nhà sáng lập mới nổi ngoài cặp Tang–Yang cũng bước vào sân chơi, như Liang Wenfeng với DeepSeek – người bắt đầu sự nghiệp thị giác máy tính từ hai thập kỷ trước và sau này đặt mục tiêu xây dựng trí tuệ giống con người. Cuộc đua không còn xoay quanh một vài ông trùm, mà là cả một vựa nhân lực khoa học máy tính từng được đào tạo tại Mỹ rồi quay về nước, theo sát tiến bộ công nghệ của Mỹ và sẵn sàng thách thức độc quyền mô hình ngôn ngữ tiếng Anh. Elon Musk dự đoán Trung Quốc phải tới quý I/2027 mới bắt kịp mô hình Fable của Anthropic, nhưng Tang đáp lại: “Sẽ không mất nhiều thời gian đến thế đâu”. Khi lãnh đạo hai bên đều thừa nhận các mô hình tốt nhất Trung Quốc chỉ chậm vài tháng so với Mỹ, rõ ràng cuộc đua AI quốc tế đã bước sang giai đoạn hai, nơi ưu thế không còn là khoảng cách không thể bù đắp.
Kết luận: Khi Deep Learning trở thành nền tảng quyền lực mới
Điểm chung của Tang, Yang, Liang và thế hệ nhà sáng lập AI Trung Quốc là niềm tin rằng công nghệ deep learning không chỉ là công cụ kỹ thuật, mà là nền tảng quyền lực mới. Từ khai phá dữ liệu khổng lồ đến xây dựng mô hình ngôn ngữ Trung Quốc, họ coi mỗi bước cải tiến thuật toán là một viên gạch trong cấu trúc quyền lực công nghệ, kinh tế và an ninh quốc gia. Việc phòng thí nghiệm đại học ươm mầm các nhà khoa học biết cả nghiên cứu lẫn thương mại hóa đã tạo ra lớp doanh nhân–nhà khoa học hiếm có, vừa kiên trì với học thuật, vừa sẵn sàng tranh thị phần với OpenAI và Anthropic ở cấp độ toàn cầu.
Cuộc đua AI quốc tế vì thế sẽ không dừng lại ở việc ai sở hữu mô hình lớn hơn, thông minh hơn, mà ai xây được hệ sinh thái nghiên cứu–doanh nghiệp–nhà nước gắn kết chặt chẽ hơn. Trung Quốc đã chọn chiến lược kết hợp sáng tạo với mô phỏng, mã nguồn mở với chưng cất mô hình, nhà nước với tư nhân. Câu hỏi không còn là liệu nhà sáng lập AI Trung Quốc có bắt kịp Mỹ, mà họ sẽ định nghĩa thế nào về “bắt kịp”: ngang năng lực, vượt về tốc độ thương mại hóa, hay tái thiết lại luật chơi. Dù đáp án thế nào, một điều đã rõ – các phòng thí nghiệm từng âm thầm ở Bắc Kinh giờ đã trở thành điểm nóng quyết định tương lai của deep learning và mô hình ngôn ngữ trên toàn cầu.
