Dự án American DeepSeek đặt mục tiêu xây dựng một mô hình AI mã nguồn mở nhằm khôi phục vị thế công nghệ của Mỹ

• Dự án American DeepSeek được Nathan Lambert đề xuất nhằm tạo ra mô hình AI mã nguồn mở hoàn toàn đầu tiên của Mỹ đạt đến quy mô và hiệu suất như các mô hình tiên phong hiện nay trong vòng 2 năm.

• Mục tiêu chính của dự án là khôi phục vị thế công nghệ AI của Mỹ và ngăn chặn sự thống trị ngày càng tăng của các mô hình AI mã nguồn mở đến từ Trung Quốc.

• Trung Quốc đang dẫn đầu trong cộng đồng AI mã nguồn mở với nhiều mô hình và bộ dữ liệu nổi bật trên đa phương tiện (text, video, robotics...). Điều này một phần nhờ vào lượng nhà nghiên cứu AI đông đảo, văn hóa chia sẻ mở và ít rào cản pháp lý nội địa.

• Trong khi đó, các công ty lớn của Mỹ như Meta đang dần rút lui khỏi hướng tiếp cận mở vì chi phí và môi trường chính trị không còn thu hút nhân tài quốc tế như trước.

• Dự án American DeepSeek hướng tới một mô hình mở hoàn toàn, không chỉ dừng lại ở việc chia sẻ trọng số (weights) mà còn gồm: dữ liệu huấn luyện, mã nguồn, log huấn luyện và toàn bộ quy trình ra quyết định.

• Ước tính kinh phí cần thiết là từ 100 triệu đến 500 triệu USD để xây dựng mô hình có khả năng cạnh tranh với DeepSeek V3, Sonnet, Gemini Pro hoặc GPT-4 loại đầu tiên.

• Nathan Lambert nhấn mạnh việc cần có hệ sinh thái mô hình mở đáng tin cậy, khi các mô hình Trung Quốc khó kiểm chứng độ an toàn và không chịu ràng buộc bởi pháp luật Hoa Kỳ về lạm dụng AI như deepfake hoặc dùng dữ liệu không có sự đồng thuận.

• Tên gọi “American DeepSeek” được lấy cảm hứng từ mô hình DeepSeek của Trung Quốc – tổ chức đầu tiên phát hành mô hình AI mở hiệu suất cao – như một cách đánh dấu quyết tâm phục hồi khả năng dẫn đầu AI mã nguồn mở của Mỹ.

• Thế hệ AI kế tiếp không chỉ là tăng kích thước mô hình mà chuyển hướng sang xây dựng các agent và hệ thống sử dụng AI linh hoạt, tận dụng khả năng tổng hợp của nhiều mô hình nhỏ thay vì chỉ tập trung vào hiệu suất đơn lẻ.

• Cộng đồng mã nguồn mở cần chạm đến ngưỡng hiệu suất của các mô hình như Claude 4, R1, hoặc Sonnet để tạo nền tảng phát triển agent đa năng, bảo mật và linh hoạt hơn.

• Lambert cho rằng các hệ thống AI đáng tin cậy không thể chỉ phụ thuộc vào doanh nghiệp tư nhân, và sự kiểm soát cần đến từ việc phổ biến mô hình mở, giống như cách điện được coi là hạ tầng công cộng.

• Ông kết luận rằng chỉ khi có sự hợp tác cộng đồng, nguồn lực tính toán và các tổ chức tiên phong, Mỹ mới có thể giành lại vị thế về AI nguồn mở trước làn sóng tăng tốc đến từ Trung Quốc.

📌 Dự án American DeepSeek là lời kêu gọi tái chiếm vị trí dẫn đầu AI mã nguồn mở cho Mỹ trước khi Trung Quốc thống trị lĩnh vực này. Với mục tiêu xây dựng mô hình hoàn toàn mở, đạt hiệu suất GPT-4 trong 2 năm và cần từ 100 đến 500 triệu USD, dự án nhằm đảm bảo AI tương lai phải minh bạch, đáng tin cậy và không độc quyền bởi tập đoàn hay chính phủ.

https://www.interconnects.ai/p/the-american-deepseek-project