Cuộc đua AI trở nên đông đúc—và Trung Quốc đang tiến gần Hoa Kỳ

- Theo báo cáo mới từ Viện AI lấy con người làm trung tâm (HAI) của đại học Stanford, cuộc đua AI không còn chỉ là cuộc đua giữa 2 "ngựa chiến" OpenAI và Google, mà đã trở thành một cuộc cạnh tranh toàn cầu.

- Chỉ số AI 2025 của viện HAI cho thấy bức tranh về một cuộc đua ngày càng cạnh tranh, toàn cầu hóa và không bị kiềm chế hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát - AI vượt qua khả năng của con người.

- OpenAI và Google vẫn đang dẫn đầu, nhưng nhiều công ty khác đang bám đuổi sát nút. Tại Mỹ, cạnh tranh mạnh mẽ nhất đến từ mô hình Llama nguồn mở của Meta, công ty Anthropic (được thành lập bởi cựu nhân viên OpenAI), và xAI của Elon Musk.

- Đáng chú ý nhất, theo thước đo LMSYS được sử dụng rộng rãi, mô hình mới nhất R1 của DeepSeek (Trung Quốc) xếp hạng gần nhất với các mô hình hàng đầu từ hai công ty AI hàng đầu của Mỹ.

- Sự xuất hiện của DeepSeek-R1 vào tháng 1 đã gây chấn động trong ngành công nghệ Mỹ. Công ty này tuyên bố đã xây dựng mô hình của mình chỉ với một phần nhỏ năng lực tính toán so với các đối thủ Mỹ, bất chấp nỗ lực của chính phủ Mỹ nhằm hạn chế Trung Quốc tiếp cận với các chip máy tính cần thiết.

- Báo cáo cho thấy AI Trung Quốc đang trên đà phát triển, với các mô hình từ các công ty Trung Quốc đạt điểm tương tự như các đối thủ Mỹ. Trung Quốc công bố nhiều bài báo AI và đăng ký nhiều bằng sáng chế liên quan đến AI hơn Mỹ.

- Mỹ sản xuất nhiều mô hình AI đáng chú ý hơn: 40 so với 15 mô hình tiên tiến của Trung Quốc và 3 mô hình của châu Âu. Báo cáo cũng ghi nhận các mô hình mạnh mẽ gần đây đã xuất hiện ở Trung Đông, Mỹ Latinh và Đông Nam Á.

- Nhiều mô hình AI tốt nhất hiện nay là "mở trọng số", nghĩa là có thể tải xuống và sửa đổi miễn phí. Meta đi đầu xu hướng này với mô hình Llama, ra mắt lần đầu vào tháng 2/2023. Công ty vừa phát hành phiên bản mới nhất, Llama 4, cuối tuần qua.

- Năm 2024, khoảng cách giữa các mô hình mở và đóng đã thu hẹp từ 8% xuống 1,7%. Tuy nhiên, đa số các mô hình tiên tiến (60,7%) vẫn là mô hình đóng.

- Ngành công nghiệp AI đã chứng kiến sự cải thiện ổn định về hiệu quả, với phần cứng hiệu quả hơn 40% trong năm qua. Điều này đã giảm chi phí truy vấn mô hình AI và giúp chạy các mô hình tương đối mạnh trên thiết bị cá nhân.

- Báo cáo cho thấy các mô hình AI mới nhất được xây dựng bằng hàng chục nghìn tỷ token và hàng chục tỷ petaflop tính toán. Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy nguồn dữ liệu đào tạo internet sẽ cạn kiệt vào khoảng năm 2026-2032.

- Đầu tư tư nhân đạt kỷ lục 150,8 tỷ USD vào năm 2024. Kể từ năm 2022, luật pháp liên quan đến AI đã tăng gấp đôi ở Mỹ.

- Báo cáo cũng chỉ ra các vấn đề phát sinh từ việc áp dụng AI rộng rãi, với các sự cố liên quan đến mô hình AI hoạt động sai hoặc bị lạm dụng đã tăng lên trong năm qua.

📌 Cuộc đua AI đã trở thành cạnh tranh toàn cầu với Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách với Mỹ. DeepSeek-R1 của Trung Quốc đã tiếp cận gần với các mô hình hàng đầu của Mỹ, trong khi xu hướng mô hình nguồn mở ngày càng phát triển, thu hẹp khoảng cách với mô hình đóng từ 8% xuống 1,7% trong năm 2024.

https://www.wired.com/story/stanford-study-global-artificial-intelligence-index/

Cuộc đua AI trở nên đông đúc—và Trung Quốc đang tiến gần Hoa Kỳ

Nghiên cứu mới từ Stanford cho thấy trí tuệ nhân tạo không chỉ do OpenAI và Google thống trị, khi sự cạnh tranh gia tăng giữa Hoa Kỳ, Trung Quốc và Pháp.

Trong năm ChatGPT gây sốt, chỉ có hai công ty Hoa Kỳ—OpenAI và Google—có thể tự hào sở hữu trí tuệ nhân tạo thực sự tiên tiến. Ba năm sau, AI không còn là cuộc đua hai ngựa, cũng không còn thuần túy là của Mỹ. Một báo cáo mới công bố hôm nay bởi Viện AI Lấy Con người làm Trung tâm (HAI) của Đại học Stanford nhấn mạnh mức độ đông đúc của lĩnh vực này.

Chỉ số AI 2025 của viện này, tổng hợp dữ liệu và xu hướng về tình trạng ngành AI, vẽ nên bức tranh về một cuộc đua ngày càng cạnh tranh, toàn cầu và không bị kiềm chế hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát—AI vượt qua khả năng con người.

Báo cáo cho thấy OpenAI và Google vẫn đang cạnh tranh sát sao trong cuộc đua xây dựng AI tiên tiến nhất. Nhưng một số công ty khác đang tiến gần. Tại Hoa Kỳ, cạnh tranh mạnh mẽ nhất đến từ các mô hình Llama trọng lượng mở của Meta; Anthropic, một công ty được thành lập bởi cựu nhân viên OpenAI; và xAI của Elon Musk.

Điều đáng chú ý nhất, theo một chuẩn được sử dụng rộng rãi gọi là LMSYS, mô hình mới nhất từ DeepSeek của Trung Quốc, R1, xếp hạng gần nhất với các mô hình hiệu suất cao nhất được xây dựng bởi hai công ty AI hàng đầu của Mỹ.

"Điều này tạo ra một không gian thú vị. Thật tốt khi các mô hình này không phải tất cả đều được phát triển bởi năm người ở Thung lũng Silicon," Vanessa Parli, giám đốc nghiên cứu tại HAI nói.

"Các mô hình Trung Quốc đang bắt kịp về mặt hiệu suất so với các mô hình của Hoa Kỳ," Parli nói thêm, "Nhưng trên toàn cầu, có những người chơi mới nổi lên trong lĩnh vực này."

Sự xuất hiện của DeepSeek-R1 vào tháng 1 đã gây chấn động trong ngành công nghệ và thị trường chứng khoán Hoa Kỳ. Công ty tuyên bố đã xây dựng mô hình của mình bằng cách sử dụng một phần nhỏ sức mạnh tính toán so với các đối thủ Hoa Kỳ. Sự ra mắt của DeepSeek cũng là một bất ngờ vì chính phủ Hoa Kỳ đã nhiều lần tìm cách hạn chế việc Trung Quốc tiếp cận các chip máy tính cần thiết để xây dựng AI tiên tiến nhất.

Báo cáo của Stanford cho thấy AI Trung Quốc đang phát triển nói chung, với các mô hình từ các công ty Trung Quốc có điểm số tương tự như các đối tác Hoa Kỳ trên chuẩn LMSYS. Báo cáo lưu ý rằng Trung Quốc công bố nhiều bài báo AI hơn và nộp nhiều bằng sáng chế liên quan đến AI hơn Hoa Kỳ, mặc dù không đánh giá chất lượng của cả hai. Ngược lại, Hoa Kỳ sản xuất nhiều mô hình AI đáng chú ý hơn: 40 so với 15 mô hình tiên tiến được sản xuất ở Trung Quốc và 3 mô hình được sản xuất ở châu Âu. Báo cáo cũng lưu ý rằng các mô hình mạnh mẽ gần đây đã xuất hiện ở Trung Đông, Mỹ Latinh và Đông Nam Á, khi công nghệ trở nên toàn cầu hơn.

Nghiên cứu cho thấy một số mô hình AI tốt nhất hiện nay là "trọng lượng mở", nghĩa là chúng có thể được tải xuống và sửa đổi miễn phí. Meta đã đứng ở trung tâm của xu hướng này với mô hình Llama, được phát hành lần đầu vào tháng 2 năm 2023. Công ty đã phát hành phiên bản mới nhất, Llama 4, cuối tuần qua. Cả DeepSeek và Mistral, một công ty của Pháp, hiện cũng cung cấp các mô hình trọng lượng mở tiên tiến. Vào tháng 3, OpenAI thông báo rằng họ cũng dự định phát hành một mô hình mã nguồn mở—mô hình đầu tiên của họ kể từ GPT-2—vào mùa hè này. Năm 2024, khoảng cách giữa các mô hình mở và đóng thu hẹp từ 8% xuống còn 1.7%, nghiên cứu cho thấy. Tuy nhiên, phần lớn các mô hình tiên tiến—60.7%—vẫn đóng.

Báo cáo của Stanford lưu ý rằng ngành AI đã chứng kiến sự cải thiện đều đặn về hiệu quả, với phần cứng trở nên hiệu quả hơn 40% trong năm qua. Điều này đã làm giảm chi phí truy vấn các mô hình AI và cũng làm cho việc chạy các mô hình tương đối có khả năng trên các thiết bị cá nhân trở nên khả thi.

Hiệu quả tăng lên đã khiến người ta suy đoán rằng các mô hình AI lớn nhất có thể cần ít GPU hơn để đào tạo, mặc dù hầu hết các nhà xây dựng AI nói rằng họ cần nhiều sức mạnh tính toán hơn, không phải ít hơn. Nghiên cứu cho thấy rằng các mô hình AI mới nhất được xây dựng bằng cách sử dụng hàng chục nghìn tỷ token—các thành phần đại diện cho các phần dữ liệu như từ trong câu—và hàng chục tỷ petaflop tính toán. Tuy nhiên, nó trích dẫn nghiên cứu cho thấy rằng nguồn cung dữ liệu đào tạo internet sẽ cạn kiệt trong khoảng từ 2026 đến 2032, thúc đẩy việc áp dụng cái gọi là dữ liệu tổng hợp, hoặc dữ liệu do AI tạo ra.

Báo cáo cung cấp một bức tranh toàn diện về tác động rộng hơn của AI. Nó cho thấy nhu cầu về nhân viên có kỹ năng học máy đã tăng vọt, và trích dẫn các cuộc khảo sát cho thấy tỷ lệ ngày càng tăng của người lao động dự đoán công nghệ sẽ thay đổi công việc của họ. Đầu tư tư nhân đạt kỷ lục 150.8 tỷ USD vào năm 2024, báo cáo cho biết. Các chính phủ trên toàn thế giới cũng cam kết hàng tỷ USD cho AI trong cùng năm đó. Kể từ năm 2022, luật liên quan đến AI đã tăng gấp đôi ở Hoa Kỳ.

Parli lưu ý rằng mặc dù các công ty đã trở nên bí mật hơn về cách họ phát triển các mô hình AI tiên tiến, nghiên cứu học thuật đang phát triển mạnh—và cải thiện về chất lượng.

Báo cáo cũng chỉ ra các vấn đề phát sinh từ việc áp dụng AI rộng rãi. Nó lưu ý rằng các sự cố liên quan đến các mô hình AI hoạt động sai hoặc bị lạm dụng đã tăng lên trong năm qua, cũng như nghiên cứu nhằm làm cho các mô hình này an toàn và đáng tin cậy hơn.

Về việc đạt được mục tiêu AGI được ca ngợi nhiều, báo cáo nhấn mạnh cách một số mô hình AI đã vượt qua khả năng con người trên các tiêu chuẩn kiểm tra các kỹ năng cụ thể, bao gồm phân loại hình ảnh, hiểu ngôn ngữ và lập luận toán học. Điều này một phần là do các mô hình được thiết kế và tối ưu hóa để vượt trội ở các thước đo này, nhưng nó chiếu ánh sáng vào việc công nghệ đã tiến bộ nhanh chóng trong những năm gần đây.