Báo cáo AI Index 2026 của Stanford cho thấy khoảng cách về hiệu năng trí tuệ nhân tạo giữa Mỹ và Trung Quốc hiện gần như không còn rõ rệt, khi hai nước liên tục bám đuổi nhau ở nhóm đầu trên các bảng benchmark.

Theo SiliconAngle, báo cáo do Viện Stanford HAI công bố ngày 13/4 theo giờ địa phương cho thấy các ấn bản trước từng ghi nhận ưu thế rõ ràng của Mỹ. Tuy nhiên, ở báo cáo mới nhất, Mỹ và Trung Quốc được mô tả là thay nhau dẫn đầu trên các benchmark AI.

Mỹ vẫn chiếm ưu thế về vốn đầu tư, hạ tầng và chip AI. Trong khi đó, Trung Quốc dẫn trước về số lượng bằng sáng chế, công bố khoa học và phát triển robot tự hành. Báo cáo cũng nêu bật Hàn Quốc khi nước này đứng đầu thế giới về số đơn đăng ký sáng chế tính theo đầu người.

Một điểm đáng chú ý khác là mức độ minh bạch đang suy giảm khi vai trò của khu vực tư nhân trên thị trường AI ngày càng lớn.

Google, Anthropic và OpenAI đều không công bố quy mô dữ liệu huấn luyện cũng như thời gian huấn luyện của các mô hình mới nhất. Trong số 95 mô hình lớn ra mắt năm ngoái, có tới 80 mô hình không công khai mã nguồn huấn luyện.

Niềm tin của công chúng đối với AI cũng rơi xuống mức thấp nhất từ trước đến nay. Tại Mỹ, tỷ lệ người dân cho biết tin tưởng vào khả năng chính phủ quản lý AI chỉ ở mức 31%, thấp thứ hai trong số các quốc gia được khảo sát và chỉ cao hơn Trung Quốc với 27%. Ngược lại, tại EU, tỷ lệ này đạt 53%.

Báo cáo cho biết AI tạo sinh đang được phổ cập rất nhanh, với 53% dân số thế giới sử dụng thường xuyên. Tốc độ lan rộng này nhanh hơn PC, Internet và smartphone. Dù là quốc gia dẫn đầu về phát triển AI, Mỹ chỉ ghi nhận tỷ lệ sử dụng thường xuyên 28,3%, đứng thứ 24 thế giới.

Báo cáo cũng nhấn mạnh chi phí môi trường ngày càng đáng lo ngại. Lượng CO2 phát thải trong quá trình huấn luyện mô hình Grok 4 mới nhất của xAI được ước tính vào khoảng 72.000 tấn. Trong khi đó, lượng nước dùng cho các tác vụ suy luận của GPT-4o ở quy mô lớn được cho là tương đương lượng nước uống cho 12 triệu người.

Ngoài ra, báo cáo cho biết việc ứng dụng các công cụ AI có thể giúp năng suất của mỗi nhà khoa học tăng gấp ba lần. Tuy nhiên, xu hướng này cũng khiến hoạt động nghiên cứu tập trung nhiều hơn vào những chủ đề giàu dữ liệu, qua đó làm suy giảm tính đa dạng.