Sequoia cảnh báo: Mỹ thắng mô hình đóng, nhưng có thể thua nền tảng mở.

Theo dõi từ Động Sát Beating, các đối tác của Sequoia là Dean Meyer và Konstantine Buhler đã đăng bài viết cho rằng Mỹ nắm giữ các mô hình nguồn đóng hàng đầu, nhưng các doanh nghiệp phương Tây lại ngày càng phụ thuộc vào các mô hình trọng số mở của Trung Quốc. Qwen, Kimi, GLM và DeepSeek đang được sử dụng làm nền tảng sản phẩm, giáo viên huấn luyện và nguồn dữ liệu tổng hợp.

Báo cáo ATOM cho thấy tỷ lệ của Qwen trong số các mô hình tinh chỉnh và thích ứng mới hàng tháng đã tăng từ 1% vào tháng 1 năm 2024 lên 69% vào tháng 2 năm 2026. Inkling của Thinking Machines cũng đã sử dụng dữ liệu tổng hợp được tạo ra từ các mô hình trọng số mở như Kimi K2.5 trong giai đoạn đầu của quá trình hậu huấn luyện. Tuy nhiên, phần này chỉ chiếm một lượng nhỏ sức mạnh tính toán huấn luyện.

Bài viết cho rằng vấn đề nằm ở quy tắc "chưng cất". Chưng cất là quá trình sử dụng đầu ra của mô hình mạnh để huấn luyện một mô hình khác. OpenAI và Anthropic hạn chế khách hàng sử dụng đầu ra của mô hình để huấn luyện các sản phẩm cạnh tranh, nhưng các doanh nghiệp Mỹ lại có thể hợp pháp học hỏi từ các mô hình mở của Trung Quốc.

Hai người đề xuất rằng các phòng thí nghiệm tiên tiến của Mỹ nên bán quyền huấn luyện có kiểm soát, có độ trễ và có thể kiểm toán cho các doanh nghiệp đủ điều kiện. Nếu không, Mỹ có thể tiếp tục dẫn đầu về mô hình nguồn đóng, nhưng lại trao nền tảng mô hình mở cho Trung Quốc.

Trung Quốc gần đây đã thảo luận về việc hạn chế truy cập nước ngoài vào một số mô hình tiên tiến, nhưng chưa hình thành chính sách cuối cùng. Bài viết cảnh báo rằng ngay cả khi các mô hình hiện tại vẫn có thể tải xuống và sử dụng, các doanh nghiệp phương Tây vẫn có thể dần tụt hậu do không nhận được các phiên bản tiếp theo.