ByteDance đang đào tạo mô hình AI có 10 nghìn tỷ tham số để đối đầu với huyền thoại của loài người

ByteDance đang đào tạo một mô hình trí tuệ nhân tạo với tới 10 nghìn tỷ thông số, một hệ thống có thể đạt quy mô của mô hình Mythos tiên tiến của Anthropic và nâng cao đáng kể cổ phần trong cuộc đua AI toàn cầu. Financial Times đã đưa tin về kế hoạch này vào ngày 7 tháng 8 năm 2026, trích dẫn những người có hiểu biết về vấn đề này, sau đó Reuters và các cơ quan truyền thông khác đã xác nhận thông tin chi tiết.

Việc xây dựng này là tín hiệu mới nhất cho thấy các công ty công nghệ Trung Quốc đang từ chối nhượng bộ cuộc đua mô hình biên giới cho các đối thủ Mỹ của họ. Để liên tục tin tức nóng hổi về AI và phân tích vị trí của mỗi phòng thí nghiệm, AI Buzz Wire đang theo dõi câu chuyện này khi nó phát triển.

Con số 10 nghìn tỷ tham số có ý nghĩa gì

Các tham số của mô hình là các trọng số mà mô hình học được từ dữ liệu huấn luyện để nhận dạng mẫu, tạo văn bản và thực hiện các tác vụ. Chúng được sử dụng rộng rãi như một đại diện thô cho quy mô, mặc dù các nhà nghiên cứu cảnh báo rằng chỉ số lượng tham số không xác định được khả năng của một mô hình. Phương pháp đào tạo, chất lượng dữ liệu và kiến ​​trúc cũng quan trọng không kém.

Mặc dù vậy, mục tiêu 10 nghìn tỷ tham số là rất quan trọng. Với quy mô đó, mô hình của ByteDance sẽ lớn hơn gấp ba lần so với Kimi K3 của Moonshot AI, với 2,8 nghìn tỷ thông số và hiện là một trong những nỗ lực đầy tham vọng nhất của Trung Quốc cho đến nay.

Trước khi Kimi K3 ra mắt, LongCat-2.0 của Meituan và V4-Pro của DeepSeek đã dẫn đầu lĩnh vực nội địa của Trung Quốc với khoảng 1,6 nghìn tỷ thông số mỗi phòng, trong khi một số phòng thí nghiệm khác của Trung Quốc đã vượt qua ngưỡng nghìn tỷ thông số. Hệ thống theo kế hoạch của ByteDance sẽ bỏ xa tất cả họ.

Thu hẹp khoảng cách với thần thoại của Anthropic

Việc so sánh trực tiếp với các mô hình hàng đầu của Mỹ rất khó khăn vì các công ty như Anthropic và OpenAI không tiết lộ công khai số lượng tham số cho các hệ thống bao gồm Fable, Mythos hoặc GPT-5.5. Tuy nhiên, Financial Times đã trích dẫn các ước tính trong ngành đưa Mythos 5 tiên tiến nhất của Anthropic vào khoảng 8 nghìn tỷ thông số và Fable 5 vào khoảng 5 nghìn tỷ thông số.

Điều đó sẽ đặt mô hình sắp tới của ByteDance gần với quy mô của Mythos, hệ thống được nhiều người coi là một trong những mô hình biên giới mạnh mẽ nhất hiện có. Việc đạt được quy mô đó sẽ đánh dấu một cột mốc quan trọng đối với một phòng thí nghiệm của Trung Quốc và đặt ra câu hỏi về việc liệu khoảng cách thông số giữa các mô hình biên giới của Mỹ và Trung Quốc cuối cùng có thu hẹp hay không.

Các báo cáo lưu ý rằng ByteDance đã không trả lời ngay lập tức các yêu cầu bình luận.

Quá trình đào tạo trước đang được tiến hành

Theo Financial Times, mô hình ByteDance hiện đang được đào tạo trước. Đào tạo trước là giai đoạn sử dụng nhiều tính toán nhất trong quá trình phát triển một mô hình lớn và quá trình này thường kéo dài từ ba đến sáu tháng trước khi hệ thống có thể được tinh chỉnh và phát hành.

Dòng thời gian đó cho thấy bất kỳ bản phát hành công khai nào vẫn còn vài tháng nữa, mặc dù quyết định bắt đầu đào tạo trước ở quy mô này phản ánh một cam kết nghiêm túc và có nguồn lực tốt. Việc đào tạo trước một mô hình 10 nghìn tỷ tham số đòi hỏi những cụm chip chuyên dụng khổng lồ và lượng điện khổng lồ, những chi phí mà chỉ một số ít công ty trên thế giới có thể chịu được.

ByteDance, được biết đến nhiều nhất với tư cách là công ty mẹ của TikTok và Douyin, trước đây đã xác định trí tuệ nhân tạo là một trong bốn ưu tiên chiến lược của mình cho năm 2026. Công ty đã và đang đẩy mạnh phát triển AI thông qua chatbot Doubao và mô hình video Seedance, nhưng mô hình ngôn ngữ quy mô biên giới sẽ thể hiện nỗ lực đầy tham vọng nhất của họ để cạnh tranh trực tiếp với các phòng thí nghiệm hàng đầu.

Tại sao tham số chạy đua vũ trang lại quan trọng

Sự thúc đẩy được báo cáo diễn ra khi các công ty công nghệ Trung Quốc tiếp tục đẩy nhanh chu kỳ phát hành mô hình của họ, chiến đấu với các đối thủ Mỹ để xây dựng các hệ thống mạnh hơn mà không khiến chúng trở nên quá tốn kém khi vận hành. Chiến lược này đã tạo ra một loạt sản phẩm phát hành trong suốt năm 2026, từ Kimi K3 của Moonshot đến dòng Qwen3 của Alibaba và dòng V4 của DeepSeek.

Đồng thời, môi trường chính sách rộng hơn đang thay đổi. Bắc Kinh đang cân nhắc việc kiểm soát xuất khẩu chặt chẽ hơn đối với các mẫu và chip AI hàng đầu của mình, một động thái có thể hạn chế quyền truy cập từ nước ngoài vào chính xác loại hệ thống biên giới mà ByteDance hiện đang xây dựng. Một mô hình 10 nghìn tỷ tham số được phát triển dưới những ràng buộc đó sẽ là một hệ thống mạnh mẽ, phần lớn được phục vụ trong nước.

Đối với bản thân các phòng thí nghiệm, việc tính toán ngày càng thiên về kinh tế. Các mô hình lớn hơn có nhiều khả năng hơn nhưng việc đào tạo và vận hành tốn kém hơn nhiều, đồng thời ngành đang bị chia rẽ về việc liệu quy mô thô hay kiến ​​trúc thông minh hơn và đào tạo sau sẽ quyết định người chiến thắng tiếp theo.

Bức tranh lớn hơn

Kế hoạch của ByteDance nhấn mạnh một xu hướng rộng lớn hơn: khoảng cách giữa các mô hình biên giới lớn nhất của Mỹ và Trung Quốc, từng được coi là không thể vượt qua, dường như đang thu hẹp lại. Nếu các ước tính của ngành về quy mô của Mythos là chính xác thì mô hình ByteDance trong cùng một sân bóng sẽ thể hiện sự thu hẹp khoảng cách đó một cách có ý nghĩa.

Nó cũng làm tăng áp lực lên OpenAI, Anthropic và Google để duy trì vị trí dẫn đầu. Với việc các công ty Trung Quốc hiện đang nhắm mục tiêu vào các hệ thống thông số hơn nghìn tỷ và các phòng thí nghiệm phương Tây theo đuổi kiến ​​trúc ngày càng lớn hơn, cuộc đua tham số không có dấu hiệu chậm lại - ngay cả khi các nhà nghiên cứu tranh luận về mức độ thực sự quan trọng của các con số thô.

Luôn dẫn đầu cuộc đua AI

Bối cảnh của mô hình biên giới đang chuyển động nhanh hơn bao giờ hết. Đánh dấu trang chủ của chúng tôi để biết những phát triển AI mới nhất và thông tin chuyên sâu về mọi bản phát hành chính.

Đọc thêm tin tức về AI →