Theo một báo cáo từ The Information công bố hôm thứ Tư và do Reuters thực hiện, các nhà phát triển AI Trung Quốc DeepSeek và Moonshot AI chủ yếu dựa vào kết quả đầu ra từ mô hình GPT-6 Astra của OpenAI để đào tạo các hệ thống mới nhất của họ. Báo cáo trích dẫn những người có hiểu biết trực tiếp về vấn đề này và nhấn mạnh rằng việc sử dụng kết quả đầu ra của Astra bị cáo buộc chưa được chứng minh một cách độc lập.

Nếu chính xác, các tuyên bố sẽ đặt OpenAI vào trung tâm của cuộc tranh chấp về chưng cất tương tự vốn đã khiến đối thủ chính của nó mắc kẹt. Dành cho độc giả theo dõi tin tức AI về hoạt động đào tạo và cạnh tranh người mẫu, câu chuyện này xảy ra chỉ ba tháng sau khi Anthropic công khai cáo buộc hai phòng thí nghiệm tương tự của Trung Quốc — cùng với Alibaba — chưng cất các mô hình Claude của họ.

Những mô hình nào có liên quan?

Báo cáo của Thông tin nêu tên hai hệ thống cụ thể. Kimi K3.1 Pro của Moonshot AI, được phát hành vào tuần trước và V4.1-Flash 1017 nâng cấp của DeepSeek, ra mắt vào ngày 17 tháng 10, được cho là đã được hưởng lợi từ quá trình chưng cất bằng mô hình biên giới của OpenAI. Cả DeepSeek và Moonshot đều chưa xác nhận hoạt động này và bản thân báo cáo cũng cảnh báo rằng việc sử dụng đầu ra của Astra chưa được thiết lập độc lập.

Chưng cất, theo cách sử dụng của ngành, có nghĩa là đào tạo một mô hình dựa trên kết quả đầu ra của một mô hình có khả năng hơn để học sinh học cách tái tạo các phản hồi của giáo viên. Thay vì trả tiền cho mọi khả năng thông qua quá trình đào tạo độc lập, phòng thí nghiệm có thể truy vấn hệ thống hàng đầu và sử dụng câu trả lời của hệ thống đó làm tín hiệu đào tạo chất lượng cao — rẻ hơn, nhanh hơn và ngày càng tập trung vào cách xây dựng các mô hình cạnh tranh.

Một mô hình cáo buộc - và những lời bào chữa mới

Báo cáo được đưa ra trong bối cảnh các yêu cầu bồi thường về việc trích xuất mô hình ngày càng leo thang. Vào tháng 9, chính phủ Hoa Kỳ cho biết đã có một chiến dịch chưng cất quy mô lớn của các công ty Trung Quốc chống lại các công ty AI của Mỹ - một tuyên bố mà The Information ghi chú khác với báo cáo mới về GPT-6 Astra cụ thể. Lời cáo buộc hồi tháng 8 của Anthropic rằng Alibaba, DeepSeek và Moonshot đã chắt lọc các mô hình Claude đã đặt khuôn mẫu cho cuộc chiến hiện tại.

Hàng phòng thủ cũng đang cứng lại. Đầu tháng này, Anthropic cho biết các biện pháp mới được thiết kế để ngăn chặn các đối thủ sao chép khả năng của Claude đã làm giảm khoảng 90 đến 99% dữ liệu được thu thập thông qua cái gọi là các cuộc tấn công chưng cất. Hình vẽ cho thấy rằng việc giám sát các mẫu truy vấn, hạn chế quyền truy cập và hoạt động đáng ngờ ở mức giới hạn có thể làm tăng chi phí khai thác một cách đáng kể — mặc dù các biện pháp bảo vệ chỉ hoạt động cho đến khi kẻ tấn công thích ứng.

OpenAI chưa cho biết liệu họ có phát hiện các mô hình tương tự chống lại GPT-6 Astra hay không hay liệu họ có kế hoạch thay đổi chính sách để phản hồi báo cáo hay không. Các điều khoản dịch vụ của công ty, giống như các điều khoản của đối thủ, hạn chế sử dụng kết quả đầu ra để đào tạo các mô hình cạnh tranh.

Việc chưng cất có thể và không thể làm được gì

Thực tế kỹ thuật mang nhiều sắc thái hơn những gì tiêu đề gợi ý. Đầu ra có thể cung cấp các tín hiệu huấn luyện hữu ích, nhưng chúng không truyền tải kiến ​​trúc, dữ liệu huấn luyện, các tham số bên trong hoặc mọi khả năng của mô hình. Hiệu quả của quá trình chưng cất phụ thuộc vào chất lượng và tính đa dạng của các mẫu được thu hoạch cũng như vào quá trình đào tạo kết hợp chúng. Một mô hình chắt lọc có thể phù hợp với giáo viên về các điểm chuẩn giống với dữ liệu được thu thập trong khi vẫn yếu hơn ở những nơi khác.

Sắc thái đó cắt giảm cả hai cách. Điều đó có nghĩa là chiến dịch chưng cất được báo cáo không tiết lộ mức độ hiệu suất thực sự của mẫu đối thủ bắt nguồn từ quá trình chiết xuất, liệu các điều khoản dịch vụ có bị vi phạm hay không hoặc liệu các khả năng thu được có xuất hiện hay không. Nhưng điều đó cũng có nghĩa là việc thu hoạch quy mô lớn có thể giúp đối thủ cạnh tranh có được con đường nhanh hơn để đạt được các khả năng cụ thể - đặc biệt là mã hóa và lý luận, nơi khoảng cách giữa các mô hình tiên phong và mô hình theo sau đã thu hẹp trong cả năm.

Sự cân bằng khó khăn cho ngành

Không bên nào trong tranh chấp này coi việc thực hiện là đơn giản. Bản thân việc chắt lọc vốn không phải là không phù hợp - các nhà phát triển AI thường xuyên sử dụng các kỹ thuật chuyển giao kiến ​​thức giữa các mô hình của riêng họ - và khả năng truy cập rộng rãi vào các hệ thống hàng đầu là điều cho phép các công ty khởi nghiệp, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp xây dựng sản phẩm. Căng thẳng nảy sinh ở quy mô lớn: quyền truy cập không hạn chế giúp bên thứ ba thu thập các bộ dữ liệu đầu ra lớn cho các mục đích mà nhà cung cấp chưa bao giờ ủy quyền dễ dàng hơn nhiều.

Các biện pháp bảo vệ mà các nhà cung cấp triển khai để ứng phó đều phải chịu chi phí riêng. Việc giám sát các mẫu truy vấn bất thường, hạn chế quyền truy cập vào một số khả năng nhất định, áp đặt giới hạn sử dụng và điều tra việc thu thập hàng loạt đều làm tăng giá khai thác — nhưng chúng cũng tạo ra xung đột hoạt động cho các nhà phát triển và doanh nghiệp hợp pháp phụ thuộc vào quyền truy cập API ổn định. Trên thực tế, ngành này đang đàm phán về thời điểm kết thúc phát triển mô hình hợp pháp và bắt đầu khai thác trái phép, mỗi lần thay đổi một chính sách.

Kinh tế đằng sau cuộc chiến

Lý do phòng thí nghiệm quan tâm là số học. Việc đào tạo một mô hình biên tiêu tốn hàng tỷ đô la cho việc tính toán và nghiên cứu. Nếu một đối thủ cạnh tranh có thể tái tạo các khả năng quan trọng bằng cách truy vấn một cách có hệ thống một mô hình hiện có với giá API, thì lợi thế tài chính của việc xây dựng hệ thống biên giới sẽ giảm đi — và động lực tiếp tục xây dựng hệ thống này cũng giảm theo. Logic đó giải thích tại sao các phòng thí nghiệm của Mỹ đã dành năm 2026 để tăng cường biện pháp phòng thủ của họ và tại sao mỗi lời buộc tội mới lại ít mang tính chất buôn chuyện hơn là một điểm dữ liệu trong một cuộc chiến kinh tế đang chờ xử lý.

Đối với các nhà phát triển Trung Quốc, phép tính lại khác. Quyền truy cập vào các chip tiên tiến nhất bị hạn chế và quá trình chắt lọc mang đến con đường dẫn đến hiệu suất cạnh tranh mà không cần phù hợp với ngân sách điện toán. Báo cáo của Information cho thấy con đường đó chạy qua hạm đội của OpenAI - cùng một lời buộc tội, nhằm vào một mục tiêu khác.

---

Đi trước AI

Nhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.

Đọc thêm tin tức về AI →