Theo #Financial Times ngày 16/7, startup #Moonshot AI có trụ sở tại Bắc Kinh chuẩn bị công bố mô hình ngôn ngữ lớn #Kimi K3, dự kiến là mô hình #AI lớn nhất từng được phát triển tại #Trung Quốc, với quy mô từ 2.000 đến 3.000 tỷ tham số. Con số này vượt xa ước tính của giới chuyên gia về Claude Opus 4.8 của Anthropic, vốn chỉ có khoảng 1.500-2.000 tỷ tham số.
Sự ra đời của Kimi K3 không chỉ là bước tiến về quy mô mà còn về hiệu suất. Theo thông tin từ Moonshot, mô hình này dự kiến vượt Opus 4.8 trên nhiều bộ tiêu chuẩn đánh giá phổ biến, đồng thời được phát hành dưới dạng mã trọng số mở. Điều này cho phép các doanh nghiệp tải xuống, triển khai trên hệ thống riêng và tùy chỉnh theo nhu cầu, tạo ra lợi thế cạnh tranh lớn so với các mô hình đóng của Mỹ như Claude hay GPT.
Tuy nhiên, năng lực của Kimi K3 nhiều khả năng vẫn thấp hơn Fable, mô hình mạnh hơn từng bị Anthropic tạm dừng cung cấp sau khi giới chức Mỹ lo ngại về khả năng hỗ trợ tấn công mạng. Dù vậy, việc Kimi K3 đạt hiệu suất tương đương hoặc cao hơn một sản phẩm chủ lực của Anthropic có thể làm thay đổi quan điểm phổ biến trong ngành rằng các mô hình AI Trung Quốc đang chậm hơn Mỹ khoảng 8-12 tháng.
Sự xuất hiện của Kimi K3 cũng tạo áp lực lớn lên các công ty Mỹ như #Anthropic và #OpenAI. Trong khi các mô hình tiên tiến nhất của họ vẫn là hệ thống đóng và đòi hỏi người dùng trả phí, thì mô hình trọng số mở của Moonshot cho phép doanh nghiệp tự triển khai, tùy chỉnh và kiểm soát dữ liệu. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh chi phí vận hành AI ngày càng tăng. Theo thông tin từ Anthropic, từ tháng 9, giá sử dụng Opus 4.8 sẽ tăng 50%, lên 3 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 15 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Trong khi đó, Kimi K2.6, phiên bản trước của Moonshot, có mức giá chỉ bằng khoảng một phần ba Opus 4.8.
Lợi thế về giá có thể trở thành yếu tố quyết định khi các doanh nghiệp triển khai AI trên quy mô lớn. Nhiều công ty tại Thung lũng Silicon và châu Âu đã bắt đầu chuyển sang sử dụng các mô hình Trung Quốc có chi phí thấp hơn, trong bối cảnh chi phí dành cho công nghệ AI của Mỹ ngày càng tăng. Các hãng phát triển mô hình hàng đầu của Mỹ đã đầu tư hàng trăm tỷ USD vào trung tâm dữ liệu, chip và hạ tầng năng lượng, khiến một số công ty phải tăng giá dịch vụ trong năm nay.
Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của các mô hình Trung Quốc cũng làm gia tăng tranh cãi về phương pháp huấn luyện. Anthropic hồi tháng 2 cáo buộc một số phòng thí nghiệm AI Trung Quốc tiến hành các “cuộc tấn công chưng cất” ở quy mô công nghiệp nhằm vào mô hình của hãng. “Chưng cất” là phương pháp sử dụng kết quả đầu ra của một mô hình tiên tiến để huấn luyện hệ thống nhỏ hơn, qua đó giúp mô hình mới tái tạo một phần năng lực của sản phẩm gốc mà không cần lượng tài nguyên tính toán tương đương. Một số công ty Trung Quốc bác bỏ cáo buộc, cho rằng đây là lý do được các hãng Mỹ đưa ra nhằm bảo vệ vị thế thống trị trên thị trường.
Giá trị của các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc đã tăng mạnh trong năm nay, nhưng vẫn thấp hơn đáng kể so với những đối thủ Mỹ. Theo nguồn tin của Financial Times, Moonshot đang huy động một vòng vốn mới với mức định giá khoảng 31,5 tỷ USD. DeepSeek cũng bắt đầu một vòng gọi vốn với mức định giá khoảng 71 tỷ USD. Trong khi đó, Anthropic được định giá 965 tỷ USD trong vòng huy động vốn gần nhất vào tháng 5, còn định giá mới nhất của OpenAI đạt 852 tỷ USD. Sự chênh lệch cho thấy các công ty Mỹ vẫn sở hữu lợi thế lớn về vốn và hạ tầng. Tuy nhiên, việc các phòng thí nghiệm Trung Quốc phát triển được những mô hình có hiệu suất cạnh tranh với chi phí thấp hơn có thể khiến cuộc đua AI toàn cầu không còn chỉ phụ thuộc vào quy mô đầu tư.
Ông Marc Andreessen, đồng sáng lập quỹ đầu tư mạo hiểm Andreessen Horowitz, tháng trước nhận định GLM-5.2 của phòng thí nghiệm Trung Quốc Z.ai là mô hình AI đầu tiên của Trung Quốc có thể sánh ngang và trong nhiều trường hợp vượt các mô hình công khai từ những hãng AI lớn của Mỹ mà không phải đánh đổi đáng kể về năng lực. Nhận định này càng củng cố thêm xu hướng các mô hình Trung Quốc đang dần thu hẹp khoảng cách với Mỹ.
Với Kimi K3, Moonshot AI không chỉ thách thức các đối thủ Mỹ về công nghệ mà còn về mô hình kinh doanh. Việc cung cấp mã trọng số mở với chi phí thấp hơn có thể thay đổi cục diện thị trường AI toàn cầu, đặc biệt khi các doanh nghiệp ngày càng quan tâm đến chi phí vận hành. Trong tương lai, cuộc đua AI có thể không còn chỉ xoay quanh việc ai có mô hình mạnh nhất, mà là ai có thể cung cấp giải pháp hiệu quả nhất với chi phí hợp lý nhất.
