Cuộc tranh luận về việc siết quản lý AI mã nguồn mở đang ngày càng gợi lại những gì từng diễn ra với Bitcoin trong giai đoạn đầu phát triển, theo một phân tích mới của Brownstone Research được Bitcoin Magazine dẫn lại.

Trong báo cáo gần đây, công ty nghiên cứu đầu tư của Mỹ cho rằng áp lực kiểm soát nhằm vào AI mã nguồn mở đang lặp lại mô thức từng xuất hiện với thị trường tiền mã hóa. Theo đánh giá này, trọng tâm của xu hướng hiện nay là nhấn mạnh rủi ro của mô hình mở để củng cố tính chính danh cho mô hình đóng.

Brownstone Research lấy phát biểu của Dario Amodei, CEO Anthropic, tại Quốc hội Mỹ vào tháng 7/2023 làm một trong những điểm xuất phát cho lập luận trên. Khi đó, Amodei thừa nhận mã nguồn mở mang lại lợi ích trong phần lớn lĩnh vực khoa học và rủi ro từ các mô hình mở đã được công bố cho đến nay nhìn chung còn hạn chế. Dù vậy, ông cũng cảnh báo xu hướng mở rộng của AI mã nguồn mở đang đi theo một hướng rất nguy hiểm.

Theo Brownstone Research, những phát biểu như vậy có thể dẫn tới một cấu trúc chính sách trong đó mô hình mã nguồn mở bị hạn chế, còn mô hình đóng được thúc đẩy như lựa chọn an toàn hơn. Công ty cho rằng cách lập luận này không xa lạ với thị trường tài sản số.

Báo cáo đồng thời nhắc lại một số ví dụ trong giai đoạn đầu của Bitcoin. Trong đó có việc Hạ nghị sĩ Jared Polis thực hiện giao dịch mua Bitcoin đầu tiên tại Quốc hội Mỹ vào năm 2014, cũng như lời kêu gọi cấm Bitcoin của Thượng nghị sĩ Joe Manchin khi coi đây là một đồng tiền nguy hiểm. Báo cáo cũng liên hệ tới tranh cãi quanh “Chiến dịch Choke Point 2.0”, thời điểm các cơ quan quản lý bị cho là tìm cách tách tiền mã hóa khỏi hệ thống ngân hàng vào năm 2023.

Dù chịu sức ép kéo dài, ngành tiền mã hóa vẫn tiếp tục tồn tại. Brownstone Research dẫn chứng việc Quốc hội Mỹ hiện chuyển sang hoàn thiện khuôn khổ pháp lý rõ ràng hơn, thông qua nỗ lực thúc đẩy dự luật Genius và dự luật Clarity. Theo công ty này, AI phân tán cũng đang bước vào một vòng tranh cãi tương tự.

Một ví dụ gần đây là xu hướng siết quyền truy cập. Báo cáo cho rằng các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ đã khiến việc phân phối những mô hình mới nhất của Anthropic bị ràng buộc hơn, qua đó làm tăng khả năng thị trường chuyển sang cơ chế cấp phép, chỉ cho phép truy cập sau khi xác minh danh tính người dùng.

OpenAI cũng đã giới hạn việc triển khai GPT-5.6 cho các đối tác đáng tin cậy. Theo Brownstone Research, những động thái như vậy có thể mở rộng mô hình truy cập theo giấy phép, dựa trên xác minh danh tính người dùng.

Yếu tố an ninh quốc gia cũng được nêu như một phần bối cảnh. Báo cáo cho biết Joshua Rudd, lãnh đạo Cơ quan An ninh Quốc gia Mỹ, đã giải thích với Thượng nghị sĩ Mark Warner rằng mô hình “Mythos” của Anthropic có thể xâm nhập gần như mọi hệ thống mật không phải trong vài tuần mà chỉ trong vài giờ.

Ở chiều ngược lại, Brownstone Research cho rằng khoảng cách công nghệ của khối mã nguồn mở đang thu hẹp nhanh. Công ty cho biết GLM-5.2 gần đây đã đạt hiệu năng tương đương Sonnet4.6 của Anthropic tính đến tháng 2.

Theo báo cáo, các mô hình mở hiện chỉ còn chậm hơn nhóm mô hình tiên phong khoảng 3-4 tháng. Brownstone Research dự báo ngay trong mùa thu năm nay có thể xuất hiện một mô hình mở đủ sức cạnh tranh với Mythos và GPT-5.6.

Động lực cốt lõi của AI phân tán, theo báo cáo, nằm ở cấu trúc học tập dựa trên mạng lưới. Brownstone Research cho biết xu hướng tận dụng các mạng ngang hàng như Bitcoin và Ethereum để huy động tài nguyên tính toán rồi dùng cho huấn luyện mô hình đang lan rộng.

Quy mô huấn luyện phân tán, theo đó, đã tăng từ dưới 1 tỷ tham số lên 100 tỷ tham số chỉ trong vòng hai năm.

Báo cáo cũng nêu một số dự án giai đoạn đầu như Dark Bloom, nền tảng hỗ trợ suy luận riêng tư với chi phí thấp trên các máy Mac nhàn rỗi; c0mpute, mạng suy luận phân tán; và Pluralis, mô hình kết nối GPU phân tán của người dùng để huấn luyện AI. Theo Brownstone Research, thời gian tới có thể sẽ xuất hiện thêm nhiều dự án phát hành token và áp dụng cơ chế thưởng cho bên cung cấp tài nguyên tính toán.

Kết luận của báo cáo là ngay cả khi quy định với AI mã nguồn mở tiếp tục bị siết chặt, đà lan rộng của AI phân tán vẫn khó bị đảo ngược. Dù rủi ro pháp lý và biến động lớn vẫn hiện hữu, Brownstone Research cho rằng đây vẫn có thể là nền tảng cho tăng trưởng dài hạn, tương tự giai đoạn đầu của thị trường Bitcoin.