Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang đã công khai chia tay với Nhà Trắng về một trong những câu hỏi nhức nhối nhất trong cuộc cạnh tranh AI giữa Mỹ và Trung Quốc: liệu các mô hình đào tạo trong phòng thí nghiệm của Trung Quốc dựa trên kết quả đầu ra của các mô hình Mỹ có phải là cạnh tranh hợp pháp hay trộm cắp hay không. Khi được hỏi trên chương trình Squawk Box của CNBC hôm thứ Hai rằng liệu việc chưng cất "không phải là cướp", Huang trả lời: "Đó gọi là cạnh tranh".

Nhận xét của ông khiến người đứng đầu nhà sản xuất chip có giá trị nhất thế giới mâu thuẫn với khuôn khổ chính thức của chính quyền. Theo CNBC, Bộ trưởng Tài chính Scott Bessent đã mô tả hành vi này là "hành vi trộm cắp" vào tháng 7 và đe dọa trừng phạt đối với các công ty nước ngoài sử dụng hành vi này để khai thác khả năng từ các mẫu xe do Mỹ sản xuất. For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.

Chưng cất là gì - và tại sao nó trở thành điểm chớp cháy

Chưng cất, theo cách sử dụng của ngành AI, đề cập đến việc đào tạo một mô hình dựa trên kết quả đầu ra của một mô hình khác - thường là mô hình học sinh nhỏ hơn, rẻ hơn để học cách bắt chước một giáo viên lớn hơn, có năng lực hơn. Đây là một kỹ thuật tiêu chuẩn, được áp dụng rộng rãi và các công ty AI của Hoa Kỳ sử dụng nó rộng rãi trên các mô hình của riêng họ.

Cuộc tranh cãi bắt nguồn từ việc ai là người thực hiện việc chưng cất. Các quan chức Hoa Kỳ đã cáo buộc các công ty AI Trung Quốc sử dụng kỹ thuật này để loại bỏ khả năng tiên tiến của các mô hình biên giới của Mỹ và việc chắt lọc đã trở thành điểm nóng trong cuộc đua giữa Washington và Bắc Kinh để giành quyền thống trị AI, CNBC đưa tin.

Những lời buộc tội đã trở nên gay gắt hơn trong những tuần gần đây. Đầu tháng này, Cơ quan An ninh Cơ sở hạ tầng và An ninh mạng Hoa Kỳ đã cáo buộc các công ty AI của Trung Quốc tiến hành “các chiến dịch chắt lọc kiến ​​thức quy mô công nghiệp” vi phạm điều khoản sử dụng của các công ty Hoa Kỳ. Anthropic cho biết riêng trong tháng này rằng họ đã phát hiện ra Alibaba, công ty đứng sau gia đình người mẫu Qwen và DeepSeek đều tham gia vào cái mà họ gọi là chưng cất bất hợp pháp.

Quá trình chưng cất hoạt động như thế nào và tại sao khó cảnh sát

Bản thân kỹ thuật này rất đơn giản. Nhà phát triển nhắc nhở một mô hình mạnh mẽ hàng triệu lần, thu thập phản hồi của nó và huấn luyện một mô hình nhỏ hơn để tái tạo chúng — nén khả năng của giáo viên vào một thứ đủ rẻ để chạy trên quy mô lớn. Bởi vì dữ liệu đào tạo là văn bản chứ không phải mã hoặc trọng số nên thường không có dấu vân tay kỹ thuật nào chứng minh giáo viên nào đã tạo ra nó.

Đó là lý do khiến việc thực thi trở nên gây tranh cãi. Cáo buộc "vi phạm" trong hầu hết các tranh chấp về chưng cất là hợp đồng chứ không phải kỹ thuật: các điều khoản sử dụng thường cấm sử dụng kết quả đầu ra của mô hình để huấn luyện một mô hình cạnh tranh, nhưng một công ty nhận được kết quả đầu ra thông qua đăng ký API thông thường rất khó phân biệt được với bất kỳ khách hàng nào khác. Việc phát hiện thường phụ thuộc vào bằng chứng thống kê - cách diễn đạt đặc biệt, lỗi hoặc mẫu hành vi chuẩn - chứ không phải là súng hút thuốc.

Nhận xét "biết khách hàng của bạn và vô hiệu hóa dịch vụ" của Huang nói thẳng với thực tế đó: trong khuôn khổ của ông, bên có vị trí tốt nhất để ngăn chặn sự cạnh tranh không mong muốn là công ty bán quyền truy cập chứ không phải cơ quan quản lý xem xét dữ liệu đào tạo sau khi thực tế.

Huang: 'Cạnh tranh làm mọi thứ tốt hơn'

Huang không phủ nhận rằng hành vi này xảy ra với các sản phẩm của chính Nvidia. “Bạn được phép thử nghiệm sản phẩm của người khác nếu bạn muốn,” ông nói với CNBC, đồng thời nói thêm rằng các sản phẩm của Nvidia đôi khi bị loại bỏ “tới tận xương cốt” khi các công ty cố gắng tìm hiểu cách chúng hoạt động.

“Tôi thực sự mong họ không làm vậy hơn,” anh nói. "Tôi thực sự muốn không ai học được gì từ các sản phẩm của chúng tôi và chúng tôi có lợi từ việc đi tiếp. Nhưng, bạn biết đấy, thành thật mà nói, cạnh tranh khiến mọi thứ tốt hơn."

Ông cũng đề xuất biện pháp khắc phục cho các công ty lo lắng về việc bị nghiên cứu là thương mại chứ không phải pháp lý: "Nếu bạn không thích điều đó, nếu bạn không thích mọi người sử dụng sản phẩm của mình, tất cả những gì bạn [phải làm là] biết khách hàng của mình và vô hiệu hóa dịch vụ."

Nhà Trắng đã không trả lời ngay lập tức yêu cầu bình luận từ CNBC.

Tại sao sự khác biệt lại quan trọng

Khoảng cách giữa “cạnh tranh” và “trộm cắp” không chỉ đơn thuần là lời nói khoa trương. Nếu việc chưng cất được coi là sự cạnh tranh thông thường trên thị trường, thì phản ứng là chiến lược sản phẩm - điều khoản dịch vụ chặt chẽ hơn, phát hiện việc sử dụng, hạn chế quyền tiếp cận các đầu ra biên giới. Nếu nó bị coi là hành vi trộm cắp, phản ứng sẽ là các biện pháp trừng phạt, kiểm soát xuất khẩu và tiếp xúc pháp lý đối với các công ty nước ngoài, con đường mà mối đe dọa tháng 7 của Bessent đã chỉ ra.

Sự khác biệt đó có hậu quả trực tiếp đối với chuỗi cung ứng AI. Nvidia bán máy gia tốc mà các mô hình biên giới ở cả hai bờ Thái Bình Dương được đào tạo và bất kỳ chế độ trừng phạt nào nhằm vào các công ty sản xuất từ ​​các mô hình của Hoa Kỳ đều có thể định hình lại ai được phép mua những gì. Quan điểm của Huang - rằng người mua sẽ nghiên cứu những gì họ mua và người bán phải tính đến điều đó - trên thực tế là một lập luận phản đối việc coi việc mô phỏng mô hình như một vấn đề thực thi.

Nó cũng rơi vào giữa sự chia rẽ ngày càng lớn trong công chúng về cách Mỹ nên cạnh tranh với AI của Trung Quốc. Các cơ quan chính phủ đã dành cả tháng để gia tăng các cáo buộc, trong khi một trong những nhân vật nổi bật nhất trong ngành vừa lập luận trước camera rằng hành vi bị cáo buộc chính là cách thức hoạt động của thị trường.

Hiện tại, hai quan điểm này cùng tồn tại một cách khó khăn: Các cáo buộc của Anthropic chống lại Alibaba và DeepSeek vẫn chưa được giải quyết, các cáo buộc của CISA không dẫn đến các biện pháp trừng phạt được công bố, và Huang – người có nhu cầu về chip ở khắp mọi nơi – đã chứng minh rằng tính cởi mở của ngành không thể tách rời khỏi tốc độ của nó.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →