Vào cuối Tháng 7 năm 2026, một liên minh các công ty công nghệ của Mỹ đã công bố một thư ngỏ cảnh báo rằng việc hạn chế các mô hình AI trọng số mở sẽ kìm hãm cạnh tranh và đẩy đổi mới ra nước ngoài. Đơn kiến nghị xuất hiện đúng lúc các phòng thí nghiệm Trung Quốc giới thiệu Kimi K3, một hệ thống AI 2,8 nghìn tỷ tham số từ Moonshot AI, trong khi Washington đang cân nhắc các biện pháp trừng phạt đối với các mô hình AI nước ngoài. Bộ trưởng Tài chính Scott Bessent đưa ra khả năng trừng phạt dựa trên các căn cứ liên quan đến sở hữu trí tuệ, sau cáo buộc rằng các phòng thí nghiệm Trung Quốc đã dùng kỹ thuật chưng cất để thu hẹp khoảng cách năng lực với các hệ thống “đỉnh” của phương Tây. Vụ việc cho thấy sự chuyển dịch trong bức tranh AI toàn cầu, nơi các mô hình trọng số mở—những hệ thống AI có các tham số đã được huấn luyện và được công bố công khai—đang trở thành tâm điểm của cuộc tranh giành về chủ quyền công nghệ, năng lực cạnh tranh và tương lai của trí tuệ nhân tạo. Tranh luận hiện tập trung vào việc liệu Mỹ nên quản lý tính mở hay ưu tiên cạnh tranh trong một hệ sinh thái ngày càng bị chi phối bởi các bản phát hành từ Trung Quốc.
Phòng thí nghiệm Trung Quốc chiếm ưu thế hệ sinh thái AI trọng số mở
Mô hình trọng số mở là một hệ thống AI có các tham số được huấn luyện được công bố công khai để bất kỳ ai cũng có thể tải xuống, kiểm tra, sửa đổi và triển khai trên hạ tầng riêng. Khác với phần mềm mã nguồn mở truyền thống, dữ liệu huấn luyện nền và toàn bộ “công thức” để tái tạo mô hình thường vẫn thuộc sở hữu độc quyền. Các mô hình ngôn ngữ lớn trọng số mở hiện đại dựa trên kiến trúc Mixture-of-Experts, trong đó chỉ một phần tham số được kích hoạt cho mỗi truy vấn, giúp hệ thống có thể mở rộng lên quy mô hàng nghìn tỷ tham số trong khi chi phí suy luận vẫn ở mức có thể quản lý.
Hiện nay, các phòng thí nghiệm Trung Quốc tạo ra những mô hình trọng số mở năng lực cao nhất. V4 của DeepSeek cung cấp khả năng lập luận tiệm cận “đỉnh” theo giấy phép MIT. Qwen 3.6 của Alibaba, khả dụng theo Apache 2.0, đã vượt mốc hơn 1 tỷ lượt tải tích lũy trên Hugging Face và tạo ra hơn 180.000 mô hình phái sinh. Kimi K3 của Moonshot AI, được công bố vào giữa Tháng 7 năm 2026, công bố 2,8 nghìn tỷ tham số và dự kiến sẽ phát hành trọng số mở hoàn toàn. GLM 5.2 của Zhipu AI và M3 của MiniMax hoàn thiện một hệ sinh thái chiếm phần lớn các lượt tải trọng số mở trên toàn cầu.
Các lựa chọn ở phương Tây chiếm tỷ trọng nhỏ hơn. Llama của Meta vẫn là dòng trọng số mở được triển khai nhiều nhất toàn cầu, dù giấy phép tùy chỉnh hạn chế việc các công ty lớn sử dụng. Gemma của Google, Phi-4 của Microsoft và Mistral Large 3 từ Pháp cung cấp những phương án thay thế có năng lực, nhưng không mô hình nào đạt được quy mô phân phối như các đối tác Trung Quốc.
Liên minh công nghệ Mỹ công bố thư ngỏ chính sách về trọng số mở vào ngày 24 Tháng 7
Vào ngày 24 Tháng 7, Nvidia, Microsoft và Meta dẫn đầu một liên minh gồm khoảng hai chục công ty trong việc công bố thư “Open Weights and American AI Leadership”. Các bên ký gồm AMD, Cisco, Hugging Face, Y Combinator và Linux Foundation. Alphabet, Anthropic và OpenAI vắng mặt đáng chú ý. Thư kêu gọi các nhà hoạch định chính sách mở rộng khả năng tiếp cận điện toán cho các công ty khởi nghiệp, đầu tư vào các tài sản huấn luyện dùng chung và tránh các hạn chế sớm đối với các mô hình trọng số mở.
Liên minh đã lật ngược lập luận an toàn thông thường, cho rằng việc dồn năng lực tiên tiến vào một số ít mô hình đóng tạo ra rủi ro mang tính hệ thống. Họ lập luận rằng trọng số mở cho phép cộng đồng bên ngoài có thể kiểm tra sâu những gì mà các hệ thống độc quyền không cho phép. Thư xuất hiện trong bối cảnh các cáo buộc rằng các phòng thí nghiệm Trung Quốc đã dùng chưng cất—huấn luyện mô hình dựa trên đầu ra của các hệ thống đỉnh của phương Tây—để thu hẹp khoảng cách năng lực một cách rẻ.
Lập luận ủng hộ tính mở còn được củng cố bởi các sự cố an ninh gần đây, bao gồm các vụ vi phạm ảnh hưởng đến hạ tầng phân phối của mô hình đóng, qua đó cho thấy các nhà nghiên cứu độc lập không thể điều tra các hệ thống độc quyền nếu không được truy cập vào các trọng số nền.
Rủi ro địa chính trị và kinh tế của các mô hình AI trọng số mở
Tranh luận về trọng số mở vượt ra ngoài chuyện giấy phép, sang các câu hỏi về chủ quyền công nghệ và cấu trúc thị trường. Sự thống trị của các mô hình trọng số mở từ Trung Quốc đã kích hoạt thứ mà các nhà nghiên cứu mô tả là vòng xoáy “chết theo chính sách”. Bắc Kinh đã gần như biến tính mở thành một chiến lược phân phối, tràn ngập thị trường bằng các mô hình năng lực cao trong khi Washington thảo luận về các biện pháp kiểm soát xuất khẩu và các khung an toàn.
Những người chỉ trích việc hạn chế đã bị cơ chế vận động hành lang về quy định “tước mất” lập luận của các “đơn vị” đang nắm ưu thế với mô hình đóng—thúc đẩy các quy tắc nhằm loại bỏ đối thủ mã nguồn mở dưới danh nghĩa an toàn. Những người ủng hộ tính mở phản biện rằng sự lan tỏa kinh tế quan trọng không kém năng lực tiên phong: một quốc gia có thể dẫn đầu các bảng điểm chuẩn, nhưng bệnh viện, trường học và doanh nghiệp nhỏ của họ vẫn bị định giá ngoài tầm với khi phải dùng các API đóng.
Với châu Âu, vấn đề còn cấp thiết hơn. Các nghĩa vụ chính của Đạo luật AI (AI Act) của EU sẽ kích hoạt vào ngày 2 Tháng 8, làm phát sinh nhu cầu cho việc triển khai theo hướng chủ quyền. Startup Mistral của Pháp và Aleph Alpha của Đức định vị mình như các phương án thay thế mang tính chiến lược, nhưng châu Âu chỉ sở hữu một phần nhỏ điện toán AI toàn cầu.
Các tổ chức đạt được chủ quyền dữ liệu nhờ mô hình trọng số mở—thông tin nhạy cảm không bao giờ rời khỏi hạ tầng được kiểm soát—cùng với khả năng dự đoán chi phí, quyền tự do tùy biến và khả năng tránh bị khóa nhà cung cấp. Với các bệnh viện bị ràng buộc bởi HIPAA, các văn phòng luật bảo vệ đặc quyền trao đổi với khách hàng, các cơ quan quốc phòng trong môi trường tách biệt mạng (air-gapped) và các startup đang tìm kiếm cấu trúc kinh tế đơn vị có thể dự đoán, các lợi thế này là yếu tố mang tính quyết định. Một mô hình chạy trên hạ tầng riêng không thể bị tắt chỉ bằng các lệnh kiểm soát xuất khẩu, thu hồi giấy phép hoặc bổ sung vào danh sách các tổ chức bị hạn chế.
Câu hỏi thường gặp
Mô hình AI trọng số mở là gì?
Mô hình trọng số mở là một hệ thống AI có các tham số đã được huấn luyện được công bố công khai để bất kỳ ai cũng có thể tải xuống, kiểm tra, sửa đổi và chạy trên hạ tầng riêng. Khác với phần mềm mã nguồn mở truyền thống, dữ liệu huấn luyện nền và toàn bộ “công thức” để tái tạo mô hình thường vẫn thuộc sở hữu độc quyền. Các mô hình ngôn ngữ lớn trọng số mở hiện đại dựa trên kiến trúc Mixture-of-Experts, trong đó chỉ một phần tham số được kích hoạt cho mỗi truy vấn.
Vì sao các công ty công nghệ Mỹ công bố thư ngỏ vào ngày 24 Tháng 7?
Vào ngày 24 Tháng 7, Nvidia, Microsoft, Meta và khoảng hai chục công ty khác đã công bố thư “Open Weights and American AI Leadership”. Liên minh kêu gọi các nhà hoạch định chính sách mở rộng khả năng tiếp cận điện toán cho các công ty khởi nghiệp, đầu tư vào các tài sản huấn luyện dùng chung và tránh các hạn chế sớm đối với các mô hình trọng số mở. Thư lập luận rằng việc dồn năng lực tiên tiến vào các mô hình đóng tạo ra rủi ro mang tính hệ thống và rằng trọng số mở cho phép kiểm tra, giám sát từ bên ngoài những gì các hệ thống độc quyền không cho phép.
