Chi phí triển khai AI ngày càng tăng đang khiến nhiều doanh nghiệp công nghệ Mỹ chuyển sang thử nghiệm các mô hình AI mã nguồn mở từ Trung Quốc. Lợi thế giá rẻ hơn, trong khi hiệu năng được đánh giá là đã tiến sát các mô hình của OpenAI và Anthropic, đang thúc đẩy xu hướng này.

Làn sóng quan tâm không chỉ dừng ở các startup mà đã lan tới cả những công ty công nghệ lớn tại Mỹ. Sau khi startup AI Trung Quốc Z.ai ra mắt GLM 5.2, mức độ quan tâm từ khối doanh nghiệp Mỹ đối với nhóm mô hình này tăng rõ rệt.

Coinbase, sàn giao dịch tiền mã hóa lớn nhất Mỹ, hiện thử nghiệm việc sử dụng các mô hình open-weight từ doanh nghiệp Trung Quốc như GLM 5.2 của Z.ai và Kimi 2.7 của MoonshotAI làm lựa chọn mặc định trên cổng điều phối LLM. Dù vậy, các kỹ sư vẫn có thể tự chọn mô hình phù hợp với nhu cầu.

Yu Chen Jin, người phụ trách phát triển hệ thống AI và sản phẩm tại nền tảng dữ liệu đám mây Databricks, gần đây viết trên mạng xã hội X rằng “GLM 5.2 là khoảnh khắc Claude mã nguồn mở”. Ông cho biết nhu cầu tại Databricks ở mức “đáng kinh ngạc” và dự báo thế giới sẽ sớm chứng kiến làn sóng triển khai LLM mã nguồn mở trên quy mô lớn.

Theo Axios, Microsoft cũng đang xem xét phiên bản fine-tuning của DeepSeek V4 cùng một số mô hình mã nguồn mở khác như phương án chi phí thấp hơn so với các mô hình của OpenAI và Anthropic hiện được dùng để vận hành Copilot CoWork.

Động thái này cho thấy Microsoft đang dịch chuyển sang chiến lược đa mô hình, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào OpenAI và Anthropic. Nếu DeepSeek được đưa vào sử dụng, dữ liệu khách hàng vẫn sẽ nằm trong hạ tầng đám mây của Microsoft, đồng thời chịu các cơ chế kiểm soát bảo mật doanh nghiệp, tuân thủ và quản trị lưu trú dữ liệu của Azure.

Cách nhìn của thị trường đối với mô hình AI Trung Quốc cũng đang thay đổi. Chúng không còn chỉ được xem là lựa chọn giá rẻ, mà ngày càng được đánh giá cao về năng lực. Một số bài đánh giá chuẩn thậm chí cho thấy kết quả vượt OpenAI hoặc Anthropic.

Một yếu tố khác hỗ trợ đà mở rộng của các mô hình Trung Quốc là việc Chính phủ Mỹ gần đây siết kiểm soát đối với việc phát hành các mô hình AI mới nhất của OpenAI và Anthropic vì lý do an toàn. Trong khi đó, phần lớn mô hình từ Trung Quốc theo hướng mã nguồn mở, cho phép tải về miễn phí, chỉnh sửa và triển khai theo nhu cầu.

Xiaoyin Qu, doanh nhân khởi nghiệp nhiều lần tại Thung lũng Silicon và từng giữ vai trò quản lý sản phẩm tại Meta và Instagram, nhận định tiềm năng của các mô hình Trung Quốc sẽ còn tăng mạnh.

Trên X, ông cho rằng các doanh nghiệp Mỹ và châu Âu có thể rời OpenAI và Anthropic để chuyển sang mô hình Trung Quốc, đồng thời đưa ra bốn lý do.

Thứ nhất, doanh nghiệp có thể vận hành các mô hình Trung Quốc trên chính GPU của mình để đáp ứng yêu cầu tuân thủ và duy trì quyền kiểm soát dữ liệu. Thứ hai, nếu tiếp tục huấn luyện bổ sung bằng dữ liệu nội bộ trên nền các mô hình này, doanh nghiệp có thể biến dữ liệu riêng thành lợi thế cạnh tranh.

Thứ ba, ông cho rằng Anthropic không đủ đáng tin cậy vì có thể đột ngột chặn quyền truy cập mô hình, lấy ví dụ trường hợp khóa truy cập mô hình Fable 5 vì lý do an toàn. Ông cũng bày tỏ lo ngại công ty này có thể tận dụng dữ liệu khách hàng để trực tiếp mở rộng sang các lĩnh vực như y tế và pháp lý.

Thứ tư, theo Xiaoyin Qu, doanh nghiệp hiện chịu áp lực ngày càng lớn trong việc chứng minh hiệu quả đầu tư AI. Ông nói giải pháp lý tưởng sẽ là một mô hình mã nguồn mở của Mỹ đủ tin cậy, nhưng hiện lựa chọn như vậy vẫn chưa xuất hiện. Theo ông, sẽ là “ngây thơ” nếu cho rằng việc giao toàn bộ dữ liệu và quyền kiểm soát AI cho OpenAI hoặc Anthropic đồng nghĩa với an toàn và tuân thủ.

Trong khi đó, OpenAI và Anthropic vẫn tập trung vào mô hình đóng. OpenAI từng giới thiệu mô hình mở theo hướng công bố trọng số tương tự các công ty Trung Quốc, song trọng tâm chính vẫn là mô hình đóng. Anthropic thậm chí còn giữ khoảng cách rõ rệt hơn khi xem chiến lược mã nguồn mở là một rủi ro.

Sự trỗi dậy của các công ty Trung Quốc theo đuổi mô hình mã nguồn mở đang tạo thêm áp lực lên OpenAI và Anthropic, trong bối cảnh cả hai đều thúc đẩy kế hoạch niêm yết. Nếu không phản ứng, họ có thể đánh mất thị phần. Nhưng nếu giảm giá để đối đầu, áp lực từ nhà đầu tư đối với biên lợi nhuận sẽ gia tăng. Vì vậy, cả hai hiện vẫn duy trì cấu trúc kinh doanh xoay quanh mô hình đóng, đồng thời tìm cách nâng hiệu quả chi phí.

Ngày 1/7, Anthropic công bố Sonnet 5, mô hình tầm trung có hiệu năng tiệm cận Opus 4.8 nhưng chi phí thấp hơn. Trong khi đó, theo The Information, OpenAI đã phát triển công nghệ tối ưu hóa giúp cắt giảm hơn một nửa chi phí suy luận của mô hình AI.