Thung lũng Silicon chép bài Trung Quốc, bài tiếp theo là ứng dụng AI.

Tiêu đề gốc: 《Thung lũng Silicon chép bài Trung Quốc, bài toán tiếp theo là ứng dụng AI》
Tác giả gốc: Động Sát Beating

Thung lũng Silicon bắt đầu chép bài Trung Quốc rồi.

Gần đây, Mỹ xuất hiện một loạt mô hình mã nguồn mở giá rẻ, mục tiêu là đuổi kịp khả năng của các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc, đồng thời hạ giá xuống cùng mức.

Phòng thí nghiệm Thinking Machines Lab của Mira Murati đã phát hành mô hình đầu tiên Inkling vào tháng trước. Tài liệu chính thức ghi rõ hai điều: kiến trúc nền tảng tham khảo DeepSeek-V3, dữ liệu huấn luyện sau đó được tạo bởi Kimi K2.5.

Nhóm người đắt giá nhất Thung lũng Silicon, dùng khung xương của mô hình mã nguồn mở Trung Quốc, nuôi dữ liệu do mô hình Trung Quốc tạo ra. Đặt hai năm trước, chuyện này chỉ xảy ra theo chiều ngược lại.

Đầu năm nay, Trinity-Large-Thinking của Arcee AI đạt 91,9 điểm trên PinchBench, thấp hơn Opus 4.6 của Anthropic 1,4 điểm, nhưng giá chỉ bằng 4% mô hình kia.

CEO của Arcee AI, Mark McQuade, nói: "Chúng tôi đang nỗ lực để Mỹ đuổi kịp và vượt qua Trung Quốc."

Thứ Thung lũng Silicon đang chép theo bây giờ, không chỉ là mô hình, mà còn là mức giá mà các công ty Trung Quốc đã hạ xuống.

Kiến trúc có thể tham khảo, phương pháp huấn luyện có thể tái hiện, dữ liệu có thể giao cho mô hình khác tạo hàng loạt. Một khi trọng số được công bố, nhà phát triển còn có thể tiếp tục phát triển. Chuyện giá cả còn đơn giản hơn, chỉ cần một công ty cắt giá trước, số còn lại sớm muộn cũng phải theo.

Ba năm qua, các công ty mô hình lớn dựa vào tham số, sức mạnh tính toán và mã nguồn đóng để xây lầu cao, cũng đãi khách. Giờ đây, tòa lầu này nhìn như sắp sụp.

Mười sáu ngày

Rạng sáng ngày 17 tháng 7, Moonshot AI phát hành Kimi K3. Tổng tham số 2,8 nghìn tỷ, ngữ cảnh 1 triệu token, mô hình mã nguồn mở lớn nhất toàn cầu.

Trên bảng xếp hạng Frontend Code Arena về lập trình frontend, K3 đạt 1679 điểm, xếp sau nó là Claude Fable 5 và GPT-5.6 Sol. Đây là lần đầu tiên mô hình mã nguồn mở ngồi lên trước mô hình mã nguồn đóng. Trong bảy hướng frontend chi tiết, nó giành sáu vị trí đầu tiên.

Musk để lại một bình luận "Impressive" bên dưới kết quả đánh giá.

API của K3 không rẻ, mỗi triệu token đầu ra thu 100 tệ. Nhưng trong bài kiểm tra ngang hàng của SuperCLUE, điểm nhiệm vụ của nó cao hơn 18% so với vị trí thứ hai, và khi chạy xong cùng một loạt nhiệm vụ, chi phí trung bình lại thấp hơn 16%.

Mô hình có đắt hay không, không nhìn vào giá niêm yết mỗi triệu token, mà nhìn vào việc hoàn thành một việc từ đầu đến cuối tốn bao nhiêu. Hai con số này càng cách xa nhau, giá niêm yết càng trở nên vô nghĩa.

Hai ngày sau, vào đêm khuya, Moonshot AI tạm dừng đăng ký người dùng mới ở phân khúc C. Lượng yêu cầu trong 48 giờ vượt xa dự đoán, sức mạnh tính toán không đủ dùng.

Ngày 27 tháng 7, K3 mở toàn bộ trọng số, cùng với báo cáo kỹ thuật và cơ sở hạ tầng đi kèm được công bố.

Tiếp theo là DeepSeek.

Thị trường vốn đang chờ đợi phiên bản chính thức V4. Cuối tháng 4, DeepSeek phát hành hai phiên bản xem trước V4-Pro và V4-Flash, cả hai đều hỗ trợ ngữ cảnh 1 triệu token, công ty gọi đây là "kỷ nguyên phổ cập ngữ cảnh triệu token". Sau đó hai ba tháng không có động tĩnh gì, cho đến ngày 2 tháng 8, V4 Flash chính thức phát hành và mở trọng số. Tổng tham số 284 tỷ, chỉ kích hoạt 13 tỷ trong mỗi lần suy luận, điểm bài kiểm tra lập trình DeepSWE tăng từ 7,3 lên 54,4.

Đáng gờm hơn vẫn là giá cả. Vào tháng 5, V4-Pro trực tiếp giảm xuống còn một phần tư giá gốc, đó đã là lần điều chỉnh giá thứ tư của DeepSeek trong một tháng. Khi Flash chính thức ra mắt, mọi người vẫn bất ngờ về tỷ lệ giá trị của nó.

"Tiền nào của nấy" là quy tắc của quá khứ. Giờ đây, các mô hình Trung Quốc ngày càng mạnh, tiền thu ngày càng ít. Các đối thủ nước ngoài tất nhiên khó chịu, nhưng cũng không có cách nào. Người dùng đã thấy thứ vừa rẻ vừa tốt, không ai muốn quay lại làm kẻ bị lừa.

Sau đó, Alibaba tuyên bố sẽ phát hành trọng số Qwen3.8-Max vào tuần tới. Dòng Max trước đây luôn nằm ở vị trí mã nguồn đóng cao cấp, giờ cũng bắt đầu mở. Giá quốc tế của nó, đầu vào khoảng 40% so với Opus 5, đầu ra chỉ 24%.

Những điều này xảy ra trong vòng 16 ngày ngắn ngủi.

Trước đây, các công ty mô hình dựa vào sự khan hiếm để định giá, chỉ có tôi làm được, bạn chỉ có thể trả theo giá của tôi. Trên bảng xếp hạng chỉ chênh vài điểm, giá có thể chênh lệch hàng chục lần.

Kimi、DeepSeek、Qwen 三家公司的技术路线不一样，但做的事是同一件，都在把能力往上推，把权重开放出来，把价格往下砍，然后赶紧接进产品里。

Muốn học theo, nhưng không ai rót vốn

Phía Mỹ cũng có người hiểu rõ xu hướng này.

Cuối năm 2025, Arcee AI gần như dồn toàn bộ tiền trong tài khoản vào một vụ cược. 33 ngày, 2048 chip B300, 20 triệu USD, toàn công ty chỉ có 30 người. Mô hình Trinity Large tạo ra có tổng tham số 400 tỷ, mỗi lần suy luận chỉ kích hoạt 13 tỷ, gần một nửa dữ liệu huấn luyện là dữ liệu tổng hợp. Tháng 7 năm nay, Arcee lại ký hợp tác với Bộ Năng lượng Mỹ, chuẩn bị phát triển một mô hình hướng tới nghiên cứu khoa học.

Đội ngũ, thành tích, chi phí, đơn hàng chính phủ — thứ cần có đều đã có. Nhưng cánh cửa gọi vốn thì mãi không gõ mở được.

Arcee đến nay mới huy động tổng cộng 50 triệu USD, định giá 240 triệu USD. Đặt trong đường đua mô hình lớn hiện tại, số tiền này không chỉ không đủ để ngồi vào bàn ăn, mà còn chẳng vào nổi cửa phòng riêng.

CEO Mark McQuade nói: "Gần như mọi quỹ VC hàng đầu đều từ chối chúng tôi."

Các mô hình mở của Mỹ chưa kịp đối đầu trực diện với Trung Quốc, đã bị chính ủy ban đầu tư nội bộ chặn lại.

Trong quý 1 năm 2026, các công ty AI khởi nghiệp toàn cầu huy động được 255,5 tỷ USD, gần hai phần ba tập trung vào ba thương vụ: OpenAI 122 tỷ, Anthropic 30 tỷ, xAI 20 tỷ. Tiền gần như chảy hết vào các công ty mã nguồn đóng.

Joe Floyd, nhà đầu tư sớm của Arcee và là đối tác tại Emergence Capital, cho biết lý do từ chối mà ông nghe từ nhiều quỹ VC đều na ná nhau:

"Tôi không muốn mô hình này thành công. Tôi không muốn đầu tư vì điều đó sẽ làm tổn hại đến khoản đầu tư của tôi vào Anthropic và OpenAI."

Người thực sự chịu chi tiền cho mô hình mở lại chính là những đơn vị bán chip.

Tháng 3 năm nay, NVIDIA tiết lộ trong hồ sơ SEC rằng sẽ đầu tư 26 tỷ USD trong 5 năm tới để hỗ trợ trọng số mở. Reflection AI, Poolside, Thinking Machines Lab đều nhận được tiền từ họ.

Khoản tính toán này ông Hoàng Nhân Huân tính rõ hơn ai hết.Mô hình đóng nguồn kiếm tiền từ API, mô hình mở nguồn đốt card.Mô hình bán càng rẻ, nhà phát triển càng dùng nhiều, card của NVIDIA càng bán chạy.

Tối ngày 24 tháng 7, Hoàng Nhân Huân đăng ký tài khoản X, bài đăng đầu tiên là chuyển tiếp một bức thư ngỏ, tựa đề《Trọng lượng mở và vị thế lãnh đạo của Mỹ trong lĩnh vực AI》.Trong thư nói rằng, Mỹ có tiếp tục dẫn dắt ngành này hay không, không chỉ nhìn vào việc có mô hình tiên tiến nhất trong tay hay không, mà còn phải xem có một hệ sinh thái có thể lan tỏa đến mọi ngành nghề hay không.

Sau đó, gần 200 nhà sáng lập công ty khởi nghiệp Mỹ đã ký tên gửi thư cho chính quyền Trump, phản đối việc cấm các mô hình mở của Trung Quốc.Đọc bức thư này, điều thú vị nhất là nó không có một câu hoa mỹ nào.Họ không nói tốt cho Trung Quốc, cũng không giương cao ngọn cờ chủ nghĩa mở, lý do chỉ đơn giản là các mô hình Trung Quốc giá rẻ đã trở thành công cụ sản xuất, nếu thực sự bị cấm, họ chỉ có thể quay lại mua API đắt đỏ của Mỹ.

McQuade khi trả lời phỏng vấn còn nói một câu khác, việc phổ biến quy mô lớn chỉ là vấn đề thời gian.

Nhu cầu sinh ra từ giá rẻ

Thung lũng Silicon vẫn đang tranh cãi về việc có nên làm trọng lượng mở hay không, Trung Quốc đã bắt đầu vượt qua chặng tiếp theo.

Bốn chữ "Năm ứng dụng AI" đã được hô hào nhiều lần trong ba năm qua.Nhưng để đánh giá một công nghệ có thực sự bước vào giai đoạn ứng dụng hay không, chỉ cần nhìn vào hai điều: người dùng có chịu bỏ tiền ra không, và doanh nghiệp có tích hợp nó vào hoạt động kinh doanh hay không.

Năm nay, doanh thu hàng năm của Claude Code và Cursor đều vượt qua 1 tỷ đô la Mỹ, tỷ lệ thâm nhập của công cụ lập trình AI trong các nhà phát triển cá nhân đã gần một nửa.

Phía doanh nghiệp thay đổi còn lớn hơn.Theo khảo sát của Viện nghiên cứu Sa Đình, tỷ lệ áp dụng AI Agent của doanh nghiệp Trung Quốc đã tăng từ 17,3% cuối năm 2024 lên 40,3% giữa năm 2026.

Lý Ngạn Hồng vì vậy đã đề xuất một chỉ số mới, gọi là DAA, số lượng tác nhân thông minh hoạt động hàng ngày.Trước đây các công ty internet đếm số người mở sản phẩm mỗi ngày, từ nay sẽ đếm số Agent thay con người làm việc mỗi ngày, và thực sự giao được bao nhiêu kết quả.

Đường cong khối lượng gọi còn đáng kinh ngạc hơn.Theo tiêu chí thống kê của CCTV, khối lượng gọi token trung bình hàng ngày của Trung Quốc đã tăng từ khoảng 100 tỷ đầu năm 2024 lên 140 nghìn tỷ vào cuối tháng 3 năm nay, tăng hơn một nghìn lần trong hơn hai năm.

Mô hình ngày càng rẻ, nhưng sức tính toán lại ngày càng khan hiếm.Tháng 3 năm nay, Tencent Cloud, Alibaba Cloud và Baidu Intelligent Cloud liên tiếp tăng giá sức tính toán trong mười ngày, mức tăng khoảng 30%.Nửa đầu năm, khi tác nhân thông minh bùng nổ, giá thuê sức tính toán suy luận lại tăng thêm hơn 40%.

Nguyên nhân nằm ở chỗ, cách con người sử dụng AI đã thay đổi. Trước đây hỏi một câu đáp một câu, không tốn bao nhiêu token. Giờ đây một Agent muốn thực sự hoàn thành công việc, phải mang theo ngữ cảnh, điều chỉnh nhiều công cụ, kiểm tra qua lại, làm sai còn phải làm lại từ đầu. Đơn giá giảm, nhưng lượng tiêu thụ tăng lên gấp bội.

Giảm giá không làm thị trường nhỏ đi, nó đưa tất cả những nhu cầu trước đây tính toán không ra lợi nhuận vào trong.

Năm 1981, IBM mở kiến trúc PC, máy tương thích nhanh chóng tràn vào thị trường, giá phần cứng liên tục giảm. Cuối cùng những người thực sự kiếm được tiền lớn không phải là nhà sản xuất máy, mà là những phần mềm chạy trên máy như Lotus 1-2-3, WordPerfect, và sau này là Microsoft.

Hôm nay con đường này đi gần như y hệt. Mọi người vẫn đang chăm chăm nhìn vào sự chênh lệch vài phần ở tầng nền tảng, nhưng các công ty phía trên đã bắt đầu giành người dùng, giành cổng vào, giành quy trình làm việc.

Các công ty Mỹ có thể nghiên cứu kiến trúc của DeepSeek, có thể dùng dữ liệu do Kimi tạo ra, cũng có thể chi 20 triệu USD để huấn luyện một mô hình mở có kết quả tốt. Nhưng ứng dụng không dễ sao chép như vậy.

Ứng dụng không có trọng số để tải về, cũng không có benchmark. Điều quyết định nó có chạy được hay không, là những bí quyết mà một công ty tích lũy qua hơn mười năm lăn lộn.

Trước đây các ông lớn thường biến mô hình thành một sản phẩm độc lập, chờ người dùng mở một hộp thoại riêng. Giờ đây mô hình bắt đầu len lỏi vào DingTalk, Feishu, WeChat Work, Agent trực tiếp phát triển trong tổ chức và quy trình vốn có.

Ở Mỹ, một Agent văn phòng có thể phát triển dọc theo Gmail, Slack và Salesforce. Ở Trung Quốc, nó sẽ đi vào từ DingTalk, Feishu và WeChat Work trước, sau đó kết nối xuống phần mềm tài chính, chuỗi cung ứng, hệ thống nhà máy và nền tảng chính phủ. Hai bên dù sử dụng cùng một mô hình, sản phẩm cuối cùng tạo ra cũng sẽ không giống nhau.

Sau khi giá bị hạ xuống

Từ năm 2022 đến 2025, Mỹ siết chặt từng lớp hạn chế chip đối với Trung Quốc. H100 không bán, B300 không bán, tiến trình tiên tiến và thiết bị sản xuất cũng bị quản lý. Các công ty Trung Quốc trong điều kiện như vậy đã tạo ra mô hình mở có quy mô lớn nhất toàn cầu.

Đến năm 2026, Mỹ bắt đầu thảo luận về việc hạn chế trọng số mô hình của Trung Quốc. OpenAI và Anthropic theo báo cáo đã bày tỏ lo ngại với cơ quan quản lý, Quốc hội cũng đang nghiên cứu liệu trọng số mô hình có thể tiếp tục lưu chuyển xuyên biên giới hay không.

Dao chưa kịp rơi, người nhà đã kêu đau trước.

Lệnh cấm chip chặn nguồn cung của các công ty Trung Quốc, nhưng lệnh cấm mô hình lại cắt thẳng vào chi phí của các startup Mỹ. Bức thư liên danh đó cũng viết rất rõ: phong tỏa không ngăn được sự lan truyền, chỉ khiến các nhà phát triển tranh thủ trước khi cánh cửa đóng lại, tải xuống toàn bộ những mô hình có thể tải.

Chip là thực thể, có thể chặn đơn hàng, chặn logistics, chặn nhà máy gia công. Nhưng trọng số (weights) chỉ cần rò rỉ một lần, là có thể bị tải xuống, nhân bản, lượng tử hóa, tinh chỉnh và chưng cất vô hạn.

Thứ không kiểm soát được hơn nữa là giá cả.

Mỹ vẫn dẫn đầu ở các mô hình đóng mã nguồn cao cấp nhất. OpenAI và Anthropic vẫn ngồi hàng ghế đầu, và việc huấn luyện các mô hình đỉnh cao vẫn không thể thiếu card của NVIDIA, điều này sẽ không thay đổi trong ngắn hạn.

Nhưng đến giai đoạn ứng dụng, thắng thua hiếm khi được quyết định bởi một mô hình mạnh nhất. Nó so xem mô hình có đủ rẻ không, doanh nghiệp có sẵn một cổng số hóa trong tay không, và liệu nhà phát triển có thực sự chui sâu vào quy trình kinh doanh hay không.

Nhìn lại ba mươi năm qua, Trung Quốc đã thắng nhiều lần, nhưng cách thắng gần như giống nhau.

Thanh toán di động, thương mại điện tử, giao đồ ăn, livestream – tất cả đều là nhét công nghệ do nước ngoài phát minh vào đời sống của hơn một tỷ người, rồi biến thành những mô hình kinh doanh quy mô khổng lồ. Tầng nền tảng dưới cùng, lâu nay do người khác cung cấp. Transistor đến từ Bell Labs, x86 thuộc về Intel, TCP/IP do chính phủ Mỹ tài trợ, Windows, Android và iOS đều sinh ra ở bờ Tây. Ngay cả TensorFlow và PyTorch thường dùng nhất trong kỷ nguyên học sâu, cũng lần lượt đến từ Google và Meta.

"Phát minh ở Mỹ, quy mô ở Trung Quốc" – câu này đã nói ba mươi năm, hiếm khi gặp ngoại lệ thực sự.

Giờ đây, ngoại lệ đã xuất hiện.

Tài liệu kỹ thuật của Thinking Machines Lab viết rất rõ. Một trong những công ty mới nổi được chú ý nhất và giàu có nhất ở Thung lũng Silicon, ở tầng nền tảng mô hình đã tham khảo kiến trúc của một công ty Trung Quốc, còn ở giai đoạn hậu huấn luyện lại sử dụng dữ liệu do một mô hình Trung Quốc khác tạo ra.

Trước đây, Thung lũng Silicon mua năng lực sản xuất, tuyển nhân tài hoặc tìm kiếm thị trường từ Trung Quốc. Giờ đây, nó bắt đầu làm theo trực tiếp các lộ trình công nghệ đã được các công ty Trung Quốc kiểm chứng.

Sự tôn sùng Thung lũng Silicon tất nhiên có nguồn gốc. Trong vài thập kỷ qua, hầu hết các công nghệ nền tảng quan trọng nhất của ngành máy tính đều mọc lên từ đó. Từ chip trong máy đến IDE mà lập trình viên mở mỗi ngày, Thung lũng Silicon từ lâu đã đứng ở thượng nguồn chuỗi công nghệ.

Nhưng thế giới công nghệ cuối cùng nhìn vào kết quả. Ai đưa ra kiến trúc mới, ai hạ được chi phí, ai khiến đối thủ bắt đầu học theo, người đó mới có tư cách định nghĩa lại thượng nguồn.

Giờ đây, danh sách này bắt đầu xuất hiện tên của các công ty Trung Quốc.

Thung lũng Silicon trong tương lai rất có thể sẽ đuổi kịp, nơi đó có đủ kỹ sư, vốn và chip. Nhưng những ứng dụng đã kết nối vào hoạt động kinh doanh thực tế sẽ không dừng lại để chờ đợi ai. Ai chui vào quy trình doanh nghiệp trước, người đó sẽ giành được khách hàng, dữ liệu và cơ hội cải tiến vòng tiếp theo. Vạch xuất phát chưa bao giờ là giống nhau.

Kỷ nguyên ứng dụng AI sẽ không chọn một ngày lành tháng tốt để khai trương rầm rộ. Nơi đầu tiên nó xuất hiện là báo cáo tài chính, là lượng gọi API tăng vọt, là một lập trình viên lúc nửa đêm lại dùng hết hạn mức lần nữa.

Phổ cập quy mô lớn chỉ là vấn đề thời gian. Câu này là do một người Mỹ nói.

Liên kết bài gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia