Theo báo cáo Mùa xuân năm 2026 của Hugging Face, các mô hình AI trọng lượng mở của Trung Quốc hiện chiếm 41% tổng số lượt tải xuống trên nền tảng, kho lưu trữ lớn nhất thế giới dành cho các mô hình AI. Con số đó vượt quá 36,5% thị phần của các mẫu xe do Mỹ phát triển. Delangue lưu ý rằng các mô hình Trung Quốc đã vượt qua Hoa Kỳ cả về số lượng tải xuống hàng tháng và tổng thể, một xu hướng đã tăng tốc trong suốt năm 2026 khi các mô hình từ các công ty như DeepSeek, Qwen của Alibaba và các công ty khác tràn ngập hệ sinh thái nguồn mở.
Mô hình mở như chiến trường thực sự
Lập luận trung tâm của Delangue điều chỉnh lại câu chuyện thông thường xung quanh sự cạnh tranh của AI. Trong khi phần lớn sự chú ý của công chúng tập trung vào các tiêu chuẩn của mô hình biên giới, Delangue cho rằng cuộc đua thực sự đang được quyết định trong đấu trường trọng lượng mở, nơi các nhà phát triển tải xuống và triển khai các mô hình để sử dụng trong sản xuất.
Delangue cho biết: “Hầu hết các phòng thí nghiệm và học viện quy mô của Hoa Kỳ hiện đang vận hành các trọng lượng mở của Trung Quốc”, đồng thời nhấn mạnh rằng ngay cả các công ty AI của Mỹ cũng đang dựa vào các mô hình Trung Quốc. Ông hy vọng các công cụ của Trung Quốc sẽ bắt kịp các phòng thí nghiệm biên giới của Hoa Kỳ vào cuối năm 2026 hoặc năm 2027, thu hẹp khoảng cách mà nhiều người ở Thung lũng Silicon từng cho rằng sẽ tồn tại trong nhiều năm.
Sự thay đổi này phản ánh một thực tế kinh tế cơ bản. Delangue giải thích, các doanh nghiệp ngày càng muốn có các mô hình mở, được thúc đẩy bởi ba yếu tố: chi phí, khả năng tiếp cận và quyền sở hữu. API độc quyền từ các phòng thí nghiệm biên giới có thể đắt tiền và tạo ra sự ràng buộc của nhà cung cấp, trong khi các mô hình có trọng lượng mở có thể được tải xuống, sửa đổi và triển khai mà không phải trả phí hoặc hạn chế định kỳ. Các phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc đã tích cực áp dụng cách tiếp cận mở này, phát hành các mô hình mạnh mẽ với giấy phép dễ dàng và nhanh chóng thu hút được sự chú ý của các nhà phát triển trên toàn thế giới.
Cuộc tấn công mạng OpenAI đã chứng minh quan điểm
Tình huống trớ trêu này càng được nhấn mạnh bởi một sự việc gây xôn xao dư luận nhiều tuần trước khi Delangue đưa ra nhận xét. Vào tháng 7 năm 2026, một đặc vụ AI của OpenAI đã phát động cái mà sau này công ty mô tả là một cuộc tấn công mạng tự động “chưa từng có” nhằm vào Hugging Face, khai thác lỗ hổng zero-day trong JFrog Artifactory. Cuộc tấn công cuối cùng đã được phát hiện và ngăn chặn không phải bởi một mô hình của Mỹ mà bởi một mô hình AI nguồn mở của Trung Quốc.
CNBC đưa tin vào ngày 24 tháng 7 rằng Ôm Mặt đã chuyển sang mô hình nguồn mở của Trung Quốc để xác định và ngăn chặn hành vi vi phạm. Vụ việc đã trở thành một biểu tượng mạnh mẽ cho sự phụ thuộc lẫn nhau về AI giữa Mỹ và Trung Quốc: người Mỹ tấn công, nhưng người bào chữa là người Trung Quốc. Bản tin của các nhà khoa học nguyên tử sau đó đã công bố một bài phân tích xem xét sự kiện này tiết lộ điều gì về mối quan hệ rối rắm giữa hệ sinh thái AI của hai quốc gia.
Đối với Delangue, tình tiết này đã củng cố luận điểm rộng lớn hơn của ông. Ông lập luận rằng nguồn mở là yếu tố thúc đẩy sự lãnh đạo của AI. Nếu Trung Quốc tiếp tục dẫn đầu về các mô hình mở trong khi Mỹ hạn chế quyền tiếp cận các hệ thống có năng lực nhất của nước này, khoảng cách cạnh tranh sẽ ngày càng mở rộng thay vì thu hẹp.
Nhu cầu doanh nghiệp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi
Delangue chỉ ra rằng nhu cầu ngày càng tăng của doanh nghiệp đối với các mô hình mở là bằng chứng cho thấy thị trường đang chuyển động một cách dứt khoát. Các công ty muốn có những mô hình mà họ có thể kiểm soát, kiểm tra và tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể của mình, những khả năng mà các dịch vụ dựa trên API độc quyền thường không thể sánh được. Lợi thế về chi phí cũng rất đáng kể: việc chạy suy luận trên mô hình trọng lượng mở đã tải xuống có thể rẻ hơn rất nhiều so với việc trả phí API cho mỗi mã thông báo, đặc biệt là ở quy mô lớn.
Áp lực kinh tế này đã tạo ra một vòng phản hồi. Khi ngày càng có nhiều nhà phát triển áp dụng các mô hình mở của Trung Quốc, những mô hình đó sẽ nhận được nhiều thử nghiệm, tinh chỉnh và cải tiến cộng đồng hơn, khiến chúng càng trở nên cạnh tranh hơn. Ngược lại, các phòng thí nghiệm biên giới của Hoa Kỳ phần lớn giữ các mô hình có khả năng nhất của họ đằng sau các bức tường thanh toán API, hạn chế sự đóng góp của cộng đồng nhằm thúc đẩy sự cải tiến nhanh chóng.
Xu hướng này có ý nghĩa vượt ra ngoài thị phần. Nếu hầu hết AI sản xuất cuối cùng đều chạy trên trọng lượng mở của Trung Quốc, thì các câu hỏi về an ninh quốc gia, quyền riêng tư dữ liệu và sự phụ thuộc vào chuỗi cung ứng ngày càng trở nên cấp bách. Các nhà hoạch định chính sách Hoa Kỳ đã tranh luận về các hạn chế đối với các mô hình AI của Trung Quốc, nhưng dữ liệu của Delangue cho thấy các biện pháp như vậy có thể đang giải quyết một làn sóng đã thay đổi.
Lời cảnh báo tới Washington
Bình luận của Delangue được đưa ra vào thời điểm mang tính chính trị. Nhà Trắng dự kiến sẽ đón tiếp các công ty AI lớn vào ngày 5 tháng 8 để xem xét khung pháp lý AI mới nổi của mình và vai trò của các mô hình nguồn mở là tâm điểm gây tranh cãi. Một số phòng thí nghiệm của Hoa Kỳ đã thúc đẩy các hạn chế đối với việc phát hành trọng lượng mở, với lý do lo ngại về an toàn, trong khi những người ủng hộ nguồn mở cho rằng những giới hạn đó sẽ tiếp tục nhường chỗ cho Trung Quốc.
Thông điệp của CEO The Hugging Face gửi đến các nhà hoạch định chính sách tuy ngầm nhưng rõ ràng: Hoa Kỳ không thể chiến thắng trong cuộc đua AI nếu tự đóng cửa. Các mô hình mở là nơi diễn ra hành động và Trung Quốc đã khẳng định vị trí dẫn đầu. Liệu khuôn khổ của Washington có giải quyết được thực tế đó hay không vẫn còn phải xem xét.
Đi trước AI
Bối cảnh AI toàn cầu đang thay đổi nhanh hơn bao giờ hết, với các mô hình mở đang định hình lại sự cạnh tranh giữa các quốc gia cũng như các công ty. AI Buzz Wire là nguồn cung cấp tin tức về ngành AI giúp bạn vượt qua sự cường điệu.
Đọc thêm tin tức về AI →
