Meta dùng Qwen của Alibaba khi Trung Quốc vượt Mỹ dẫn đầu về AI mở

Trong suốt năm 2023 và 2024, các công ty Trung Quốc mong muốn bắt kịp Mỹ đã sử dụng Llama của Meta Platforms để giúp họ xây dựng các mô hình AI (trí tuệ nhân tạo) riêng.

Vào tháng 2.2023, gã khổng lồ công nghệ Meta Platforms (Mỹ) phát hành dòng mô hình AI chủ lực Llama. Điểm đặc biệt là Llama được mở mã nguồn, khiến Meta Platforms nổi bật giữa các nhà phát triển mô hình AI toàn cầu thời điểm đó.

Đến tháng 9.2023, một trong rất nhiều phiên bản phái sinh từ Llama được công bố: Qwen của Alibaba Cloud - đơn vị điện toán đám mây và AI thuộc gã khổng lồ thương mại điện tử Alibaba (Trung Quốc). Phiên bản Qwen đầu tiên áp dụng quy trình huấn luyện Llama và trích dẫn các phát hiện nghiên cứu mang tính nền tảng của Meta Platforms trong báo cáo kỹ thuật đi kèm.

Vì tôn trọng, các nhà nghiên cứu Trung Quốc thậm chí còn gọi Llama là “mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở hàng đầu”.

Hai năm sau, tình thế dường như đã đảo ngược. Theo hãng tin Bloomberg, Meta Platforms đang học hỏi Alibaba và dùng Qwen để hỗ trợ huấn luyện mô hình AI mới có tên mã Avocado.

Bloomberg không nêu rõ mô hình Qwen nào đang được Meta Platforms sử dụng.

Diễn biến này đánh dấu một sự đảo chiều đáng chú ý về hai nhà tiên phong mô hình AI mã nguồn mở hàng đầu Mỹ và Trung Quốc. Cho đến đầu năm nay, Llama vẫn là lựa chọn mặc định của các nhà phát triển khi xây dựng trên phần mềm AI mã nguồn mở, gồm cả tại Trung Quốc.

Trong suốt năm 2023 và 2024, các công ty Trung Quốc khao khát bắt kịp Mỹ đã dùng Llama để phát triển các mô hình AI riêng. Thực tiễn này gây tranh cãi đến mức công ty khởi nghiệp 01.AI từng hứng chịu chỉ trích vì không công khai đầy đủ mức độ đóng góp từ Llama cho các mô hình của họ. 01.AI được nhà khoa học máy tính nổi tiếng Lý Khai Phục, cựu Chủ tịch Google Trung Quốc, sáng lập và điều hành.

Sự phụ thuộc của ngành AI Trung Quốc vào Llama khi đó được các chuyên gia, gồm cả Jeffrey Ding - phó giáo sư tại Đại học George Washington, nêu ra như bằng chứng cho thấy cường quốc châu Á đang tụt hậu so với Mỹ trong lĩnh vực AI. Ngay cả những người trong ngành ở Trung Quốc từng cảnh báo rằng các nỗ lực AI của nước này bị cản trở bởi sự lệ thuộc vào các mô hình Meta Platforms.

Alibaba cũng mở mã nguồn các mô hình Qwen từ năm 2023. Thế nhưng, Qwen vẫn luôn tụt lại phía sau Llama ở các thước đo hiệu năng quan trọng. Phải đến tháng 1.2025, khi công ty khởi nghiệp DeepSeek đưa AI Trung Quốc lên tuyến đầu thì việc áp dụng toàn cầu các mô hình mã nguồn mở của cả DeepSeek lẫn Alibaba mới bùng nổ.

Hồi đầu năm, DeepSeek (lúc đó còn kém tiếng) ra mắt mô hình mã nguồn mở R1 gây chấn động toàn cầu, nhờ hiệu suất vượt trội và chi phí huấn luyện thấp hơn rất nhiều so với các sản phẩm Mỹ. Tiếp đến, Alibaba và nhiều công ty Trung Quốc liên tiếp tung ra các mô hình mở mạnh mẽ với những cải tiến bổ sung.

Chỉ riêng Qwen và DeepSeek đã chiếm 14% tổng số lượt tải xuống mô hình AI mã nguồn mở trong năm 2025 - Ảnh: Shutterstock Images

Theo một báo cáo từ chính phủ Mỹ, số lượt tải các mô hình AI của DeepSeek và Qwen trên nền tảng dành cho nhà phát triển Hugging Face tăng lần lượt gần 1.000% và 135% 9 tháng đầu năm 2025.

DeepSeek và Alibaba, hai công ty có trụ sở tại thành phố Hàng Châu, đã dẫn đầu trong việc giúp Trung Quốc vượt Mỹ trên thị trường mô hình AI mã nguồn mở toàn cầu, theo nghiên cứu công bố tháng 11 của Hugging Face và Viện Công nghệ Massachusetts (MIT).

Dữ liệu cho thấy các sản phẩm do Trung Quốc phát triển chiếm 17% tổng số lượt tải xuống mô hình AI mở trong năm nay, so với 15,8% của Mỹ. Riêng mô hình Qwen và DeepSeek đã chiếm 14% tổng lượt tải xuống.

Theo Su Lian Jye - trưởng nhóm phân tích tại hãng nghiên cứu và tư vấn thị trường công nghệ toàn cầu Omdia - Meta Platforms sa sút vì các mô hình nền tảng của hãng có hiệu năng kém trên những chuẩn đánh giá then chốt trong ngành. Việc Meta Platforms phát hành Llama 4 vào tháng 4 bị xem là một thất bại vì kém xa các mô hình AI tiên tiến nhất hiện nay.

Trong khi đó, dữ liệu đánh giá từ bên thứ ba cho thấy Alibaba đã liên tục cải thiện sức mạnh các mô hình AI của mình suốt năm qua, đồng thời giữ đúng cam kết mà Giám đốc điều hành Ngô Vĩnh Minh đưa ra vào tháng 11.2024 về việc tiếp tục mở mã nguồn các mô hình.

Theo công ty đánh giá độc lập uy tín Artificial Analysis, các mô hình Qwen đạt điểm cao trên một chỉ số mới, xếp hạng AI dựa trên cả độ mở và trí thông minh. Các mô hình AI nguồn đóng hàng đầu Mỹ như GPT-5 của OpenAI hay Google Gemini 3 Pro tuy rất thông minh nhưng lại bị chấm điểm thấp về độ mở.

Meta Platforms từ bỏ chiến lược mã nguồn mở?

Meta Platforms dường như đang chuẩn bị từ bỏ chiến lược mã nguồn mở, khi trang Bloomberg đưa tin Avocado có thể được phát hành dưới dạng mô hình AI nguồn đóng. Đáng chú ý là Mark Zuckerberg - Giám đốc điều hành Meta Platforms - từng tuyên bố vào tháng 7.2024 rằng công ty sẽ tiếp tục theo đuổi con đường mã nguồn mở.

“Meta cam kết với AI mã nguồn mở. AI mã nguồn mở là điều tốt cho thế giới”, ông cho biết khi đó. Thế nhưng hồi tháng 8.2025, Mark Zuckerberg cho biết Meta Platforms sẽ trở nên ít công khai mã nguồn hơn so với trước đây, viện dẫn lý do lo ngại về bảo mật khi công nghệ AI đang phát triển nhanh chóng.

“Chúng ta sẽ cần phải nghiêm ngặt trong việc giảm thiểu các rủi ro liên quan đến an toàn AI và thận trọng lựa chọn những gì sẽ công khai mã nguồn”, tỷ phú 41 tuổi người Mỹ viết trong một bài đăng trên trang web của Meta Platforms.

Mark Zuckerberg cho biết Meta Platforms sẽ không tập trung vào mô hình AI mã nguồn mở nữa trong bối cảnh các công ty Trung Quốc đang dẫn đầu lĩnh vực này - Ảnh: Internet

Sau khi Llama 4 trình làng hồi tháng 4 gây thất vọng, Meta Platforms đã tích cực tuyển dụng nhân tài AI cho bộ phận Superintelligence Labs. Công ty mẹ Facebook đưa ra các gói lương thưởng khổng lồ để chiêu mộ thành công nhiều chuyên gia AI hàng đầu khắp Thung lũng Silicon, từ cả Apple, OpenAI, Google, Anthropic, Scale AI

Mark Zuckerberg cho biết, Meta Platforms sẽ khác biệt so với các công ty AI khác vì đặt mục tiêu mang lại siêu trí tuệ cá nhân cho mọi người – trọng tâm của Superintelligence Labs.

“Chi phí để Mỹ cạnh tranh với các mô hình mở của Trung Quốc rất thấp”

Sự trỗi dậy của các mô hình mở Trung Quốc đang làm dấy lên lo ngại tại Mỹ rằng nước này có thể đánh mất lợi thế trong một mặt trận AI then chốt.

Từ năm 2022, Mỹ đã có một vị thế dẫn đầu vững chắc trong lĩnh vực AI nhờ các mô hình tiên tiến từ các công ty hàng đầu như OpenAI, Google DeepMind, Anthropic và xAI. Tuy nhiên, ngày càng nhiều chuyên gia lo ngại Mỹ đang tụt lại trong việc tạo ra các mô hình AI mở, có thể tải xuống, điều chỉnh và chạy cục bộ.

Mô hình mở từ những công ty Trung Quốc như DeepSeek, Alibaba, Kimi, Z.ai đang nhanh chóng được ưa chuộng trong giới nghiên cứu và kỹ sư toàn cầu, khiến Mỹ trở thành kẻ chậm chân trong một lĩnh vực ngày càng quan trọng của đổi mới AI.

Một số nhà nghiên cứu AI tin rằng Mỹ cần áp dụng các hình thức cởi mở triệt để hơn nhằm giành lại lợi thế thực sự.

“Mỹ cần các mô hình mở để củng cố vị thế dẫn đầu ở mọi cấp độ của AI”, Nathan Lambert - nhà sáng lập dự án ATOM (Mô hình mở thực sự của Mỹ) - chia sẻ với tạp chí Wired.

Những mô hình tiên tiến nhất của các công ty Mỹ hiện chỉ có thể truy cập thông qua chatbot hoặc gửi truy vấn tới máy chủ qua API (giao diện lập trình ứng dụng). OpenAI và Google đã tung ra một số mô hình trọng số mở, nhưng khả năng còn kém xa các sản phẩm Trung Quốc, vốn dễ tùy chỉnh hơn và được hỗ trợ tốt hơn cho nhà phát triển. Các công ty Trung Quốc cũng hưởng lợi khi mở mã nguồn mô hình AI của họ, vì những ý tưởng và tinh chỉnh xuất sắc từ cộng đồng có thể được đưa vào bản phát hành trong tương lai.

Nathan Lambert, nhà nghiên cứu tại Viện AI Allen ở thành phố Seattle (bang Washington, Mỹ), lập ra dự án ATOM để cảnh báo rủi ro nếu Mỹ tụt hậu trong nguồn mở. Theo ông, Mỹ cần các mô hình mở tiên tiến một phần vì việc phụ thuộc vào mô hình nước ngoài có thể trở thành vấn đề nếu nó đột ngột bị ngừng phát triển hoặc đóng mã nguồn.

Nathan Lambert cho rằng mô hình mở còn thúc đẩy đổi mới và thử nghiệm giữa các công ty khởi nghiệp cùng giới nghiên cứu. Ngoài ra, các công ty có dữ liệu nhạy cảm cần mô hình mở để chạy trên hạ tầng riêng. “Mô hình mở là một thành phần nền tảng của nghiên cứu, lan tỏa, đổi mới AI, và Mỹ nên đóng vai trò dẫn dắt thay vì chạy theo các quốc gia khác”, ông nói.

Dự án ATOM đưa ra lập luận thuyết phục về việc cần nhiều sự cởi mở hơn và cho thấy các mô hình mở của Trung Quốc đã vượt Mỹ vài năm gần đây.

Một số người khác cho rằng những cách tiếp cận táo bạo về chia sẻ dữ liệu có thể giúp Mỹ lấy lại đà tiến trong lĩnh vực AI.

Andrew Trask - Giám đốc điều hành OpenMined (công ty phát triển phương pháp huấn luyện AI theo kiểu liên kết liên bang) - kêu gọi chính phủ Mỹ xây dựng chương trình giúp doanh nghiệp tiếp cận các bộ dữ liệu huấn luyện không công khai. Ông ví chương trình này với ARPANET, mạng lưới do Bộ Quốc phòng Mỹ tài trợ và sau đó trở thành nền tảng của internet.

Andrew Trask nói việc tiếp cận lượng dữ liệu đó có thể mang tính quyết định cho bước nhảy vọt tiếp theo của AI. Ở điểm này, Trung Quốc có thể có lợi thế nếu chính phủ buộc nhiều công ty phải chia sẻ dữ liệu cho các nhóm phát triển mô hình.

“Hiện có khoảng 180 zettabyte (1 tỉ TB) dữ liệu ngoài kia”, Andrew Trask nói. Trong khi đó, các mô hình AI mạnh nhất ngày nay chỉ được huấn luyện dựa trên vài trăm TB.

Nathan Lambert cho biết một số công ty Mỹ đã bắt đầu tỏ ý muốn hỗ trợ nỗ lực xây dựng các mô hình mở tiên tiến. “Điều quan trọng nhất ở đây là chi phí để Mỹ cạnh tranh với các mô hình mở của Trung Quốc thực ra rất thấp”, ông nói.

Dự án ATOM ước tính Mỹ cần khoảng 100 triệu USD mỗi năm để xây dựng và duy trì một mô hình AI mã nguồn mở tiên tiến. Trong thế giới AI, con số đó không lớn. Thậm chí, 100 triệu USD chỉ bằng khoản tiền mà Mark Zuckerberg sẵn sàng trả cho một nhân tài AI để tham gia nỗ lực xây dựng siêu trí tuệ mới của ông.

Sơn Vân