Tại sao AI nguồn mở là chìa khóa để phá vỡ sự thống trị của gã khổng lồ công nghệ

https://fortune.com/asia/2025/03/27/open-source-vs-closed-ai-race-capital-alfred-chuang/

Tại sao mã nguồn mở là then chốt để đảm bảo cạnh tranh trong AI

Tác giả: Alfred Chuang

Alfred Chuang là đối tác điều hành tại Race Capital, công ty đầu tư trên toàn bộ phổ AI, bao gồm cả giải pháp mã nguồn mở và mã nguồn đóng.

27 tháng 3, 2025, 9:00 tối UTC

Alfred Chuang của Race Capital gọi cuộc tranh luận giữa mở và đóng là một cuộc tranh luận cơ bản về ai sẽ kiểm soát tiềm năng của AI khi một ngành công nghiệp hàng nghìn tỷ đô la đang hình thành.

Hình ảnh: Ramsey Cardy—Sportsfile for Web Summit Qatar qua Getty Images

DeepSeek đã làm cho mã nguồn mở trở nên thịnh hành trở lại. Quyết định của startup Trung Quốc này sử dụng các framework mã nguồn mở để đạt được khả năng lập luận tinh vi đã làm rung chuyển hệ sinh thái AI: Kể từ đó, Baidu đã công bố mã nguồn mở cho mô hình ERNIE của mình, trong khi CEO OpenAI Sam Altman đã nói rằng ông nghĩ công ty không mã nguồn mở của mình có thể đang ở "sai phía của lịch sử".

Hiện nay có hai mô hình riêng biệt trong lĩnh vực AI: hệ sinh thái đóng được thúc đẩy bởi các gã khổng lồ như OpenAI và Microsoft, so với các nền tảng mã nguồn mở được ủng hộ bởi các công ty như Meta và Mistral.

Đây không chỉ là một cuộc tranh luận kỹ thuật. Mở hay đóng là một cuộc tranh luận cơn bản về tương lai của AI và ai sẽ kiểm soát tiềm năng rộng lớn của công nghệ mới này khi một ngành công nghiệp hàng nghìn tỷ đô la đang hình thành.

Bài học từ lịch sử

Mọi cuộc cách mạng phần mềm, từ cốt lõi, đều là một cuộc đấu tranh giữa hệ thống mở và đóng.

Trong thời đại máy tính lớn, IBM và hệ thống đóng của họ thống trị, tạo ra câu ngạn ngữ: "Không ai từng bị sa thải vì chọn IBM". Nhưng khi công nghệ phát triển, các doanh nghiệp chuyển sang hệ thống mở giải phóng họ khỏi ràng buộc của nhà cung cấp.

Chu kỳ này đã xảy ra lặp đi lặp lại. Linux mã nguồn mở thách thức Microsoft Windows. PostgreSQL và MySQL trở thành giải pháp thay thế cho cơ sở dữ liệu của Oracle.

Sự ràng buộc với nhà cung cấp, khi việc chuyển đổi nhà cung cấp trở nên gần như không thể, làm nghẹt sự đổi mới, hạn chế sự linh hoạt và tạo ra tính dễ bị tổn thương. Những rủi ro tương tự sẽ chỉ tăng lên khi AI ngày càng được tích hợp vào các quy trình kinh doanh quan trọng.

Các nền tảng mở giảm thiểu những rủi ro đó, cho phép tổ chức thay đổi nhà cung cấp hoặc đưa giải pháp vào nội bộ mà không phải chịu chi phí tê liệt.

Tại sao mã nguồn mở quan trọng

Người tiêu dùng có thể thích sự tiện lợi của nền tảng đóng. Tuy nhiên, doanh nghiệp có những ưu tiên khác. Tổ chức không thể gửi dữ liệu nhạy cảm và thông tin độc quyền thông qua các API hộp đen mà họ không kiểm soát.

Mô hình AI mã nguồn mở cung cấp ba lợi thế quan trọng.

Thứ nhất, các mô hình mở giữ thông tin nhạy cảm trong cơ sở hạ tầng của tổ chức, giảm nguy cơ rò rỉ dữ liệu từ tương tác với máy chủ bên ngoài.

Thứ hai, doanh nghiệp có thể điều chỉnh các mô hình mã nguồn mở theo nhu cầu riêng, tinh chỉnh mô hình với dữ liệu độc quyền của họ mà không bị hạn chế bởi hệ thống đóng.

Cuối cùng, tổ chức có thể tránh phí mở rộng do nhà cung cấp tính bằng cách triển khai các mô hình mã nguồn mở trên cơ sở hạ tầng của chính họ.

Nền tảng đóng có thể đơn giản, nhưng không cung cấp sự an toàn, linh hoạt và chi phí thấp của mô hình mã nguồn mở.

Một cách mỉa mai, sự phát triển của OpenAI được xây dựng trên nền tảng mã nguồn mở. Bài báo "Attention Is All You Need" được Google công bố vào năm 2017 đã cung cấp bản thiết kế cho các mô hình ngôn ngữ hiện đại. Tuy nhiên, bất chấp nền tảng này, OpenAI đã chuyển từ nguyên tắc mã nguồn mở ban đầu sang mô hình khép kín hơn, làm dấy lên câu hỏi về cam kết của họ trong việc đảm bảo rằng AI mang lại lợi ích cho "toàn thể nhân loại".

Quan hệ đối tác của Microsoft với OpenAI đã nhanh chóng đặt gã khổng lồ công nghệ này vào vị trí hàng đầu trong bối cảnh AI thương mại. Với hơn 13 tỷ đô la đầu tư, Microsoft đã tích hợp GPT-4 trên toàn bộ hệ sinh thái của mình—từ Azure đến các ứng dụng Office thông qua Copilot, GitHub và Bing—tạo ra hiệu ứng ràng buộc mạnh mẽ cho các doanh nghiệp phụ thuộc vào những công cụ này.

Về mặt lịch sử, hệ thống AI đóng đã thống trị thông qua chiến lược vũ lực: Mở rộng dữ liệu, tham số và sức mạnh điện toán để thống trị thị trường và tạo ra rào cản gia nhập.

Tuy nhiên, một mô hình mới đang nổi lên: cuộc cách mạng về lập luận. Các mô hình như DeepSeek's R1 chứng minh rằng khả năng lập luận tinh vi có thể cạnh tranh với các hệ thống độc quyền phụ thuộc vào quy mô thuần túy. Lập luận là một con ngựa thành Troy cho AI mã nguồn mở, thách thức cảnh quan cạnh tranh bằng cách chứng minh rằng những tiến bộ thuật toán có thể làm giảm lợi thế của các nền tảng đóng.

Điều này mở ra cơ hội quan trọng cho các phòng thí nghiệm và startup nhỏ hơn. AI mã nguồn mở thúc đẩy đổi mới tập thể với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với hệ thống đóng, dân chủ hóa quyền truy cập và khuyến khích đóng góp từ nhiều đối tượng tham gia hơn.

Hiện tại, chuỗi giá trị AI truyền thống bị thống trị bởi một số ít công ty trong lĩnh vực phần cứng (Nvidia), phát triển mô hình (OpenAI, Anthropic) và cơ sở hạ tầng (Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform). Điều này đã tạo ra rào cản đáng kể cho việc gia nhập, do yêu cầu cao về vốn và sức mạnh tính toán.

Nhưng những đổi mới mới, như động cơ suy luận được tối ưu hóa và phần cứng chuyên dụng, đang phá vỡ cấu trúc đơn khối này.

Ngăn xếp AI đang được tách rời trong hệ sinh thái mới này. Các công ty như Groq đang thách thức Nvidia trong lĩnh vực phần cứng. (Groq là một trong những công ty trong danh mục đầu tư của Race Capital.) Các phòng thí nghiệm nhỏ hơn như Mistral đã xây dựng các mô hình sáng tạo có thể cạnh tranh với OpenAI và Anthropic. Các nền tảng như Hugging Face đang dân chủ hóa quyền truy cập vào các mô hình. Dịch vụ suy luận như Fireworks và Together đang giảm độ trễ và tăng thông lượng của các yêu cầu. Thị trường đám mây thay thế, như Lambda Labs và Fluidstack, cung cấp giá cả cạnh tranh với độc quyền Ba Lớn.

Cân bằng giữa mở và đóng

Tất nhiên, các mô hình mã nguồn mở cũng mang lại những rủi ro riêng. Dữ liệu đào tạo có thể bị chiếm đoạt trái phép. Tác nhân độc hại có thể phát triển các ứng dụng có hại, như phần mềm độc hại hoặc deepfakes. Các công ty cũng có thể vượt qua ranh giới đạo đức bằng cách sử dụng dữ liệu cá nhân mà không được phép, hy sinh quyền riêng tư dữ liệu để theo đuổi lợi thế cạnh tranh.

Các biện pháp quản trị chiến lược có thể giúp giảm thiểu những rủi ro này. Trì hoãn việc phát hành các mô hình tiên tiến có thể tạo thời gian cho đánh giá bảo mật. Chia sẻ trọng số một phần cũng có thể hạn chế khả năng lạm dụng, đồng thời vẫn mang lại lợi ích nghiên cứu.

Tương lai của AI phụ thuộc vào khả năng cân bằng những lợi ích cạnh tranh này—giống như cách các hệ thống AI cân bằng trọng số và độ lệch để đạt hiệu suất tối ưu.

Lựa chọn giữa mở và đóng đại diện cho nhiều hơn là sở thích. Đó là một quyết định then chốt sẽ xác định quỹ đạo của cuộc cách mạng AI. Chúng ta phải chọn các khuôn khổ khuyến khích đổi mới, bao dung và quản trị đạo đức. Mã nguồn mở sẽ là cách để đạt được điều đó.