Cách ngành công nghiệp AI Trung Quốc nhanh chóng thu hẹp khoảng cách với Mỹ
Báo cáo từ Wall Street Journal chỉ ra rằng sự tiến bộ nhanh chóng của các mô hình AI Trung Quốc được thúc đẩy bởi mạng lưới tài năng học thuật dài hạn xoay quanh Đại học Thanh Hoa, sự hợp tác mã nguồn mở, nhân tài từ nước ngoài trở về và các kỹ thuật tính toán hiệu quả cao. Những nhân vật chủ chốt thúc đẩy tiến trình này bao gồm Đường Kiệt của Zhipu AI, Dương Thực Lân của Moonshot AI và Lương Văn Phong của DeepSeek. Mặc dù phải đối mặt với các lệnh trừng phạt chip nghiêm ngặt từ Mỹ và chỉ có nguồn kinh phí chưa bằng 1/5 so với các gã khổng lồ công nghệ Mỹ, các startup AI Trung Quốc đã thu hẹp khoảng cách năng lực với các mô hình hàng đầu của Mỹ xuống chỉ còn vài tháng. Điều này chứng minh rằng những đổi mới về kiến trúc và chia sẻ kiến thức cộng tác có thể bù đắp cho các hạn chế về phần cứng trong cuộc đua AI toàn cầu. Các công ty như DeepSeek đã vượt qua giới hạn tính toán bằng cách áp dụng kiến trúc Chú ý Tiềm ẩn Đa đầu (MLA) và Hỗn hợp Chuyên gia (MoE), giúp giảm đáng kể yêu cầu về bộ nhớ và tính toán. Hơn nữa, các công ty AI Trung Quốc tích cực học hỏi lẫn nhau thông qua các mô hình mã nguồn mở và bài báo nghiên cứu, tạo ra một chu kỳ lặp công nghệ phi tập trung và nhanh chóng.
## KIẾN THỨC NỀN
Nền móng cho nguồn nhân lực AI của Trung Quốc đã được đặt từ hơn hai thập kỷ trước, đáng chú ý là việc nhà khoa học đoạt giải Turing Andrew Yao thành lập "Lớp Yao" tại Đại học Thanh Hoa vào năm 2005. Các startup AI lớn của Trung Quốc như Zhipu AI, Moonshot AI và DeepSeek kể từ đó đã nổi lên như những nhân tố chủ chốt, thường xuyên phát hành các mô hình mã nguồn mở (open-weights) hiệu năng cao. Tuy nhiên, việc tiếp cận các chất bán dẫn tiên tiến vẫn là một nút thắt cổ chai quan trọng, khi các phòng thí nghiệm Trung Quốc được cho là chỉ sở hữu một phần nhỏ số lượng chip cao cấp so với các đối thủ Mỹ như OpenAI hay Google.