Tiêu đề gốc: Thư mật gửi các Đối tác hữu hạn của Dimension: Bàn cờ AI xuyên Thái Bình Dương
Tác giả gốc: Dimension Capital

Lời tòa soạn: Khi Mỹ nắm giữ các mô hình tiên tiến và chip cao cấp, còn Trung Quốc có nguồn điện dồi dào hơn và áp lực chi phí mạnh hơn, cuộc cạnh tranh AI toàn cầu sẽ diễn ra theo hướng nào?

Bức thư nội bộ của Dimension cố gắng trả lời câu hỏi này. Tác giả phân tách cuộc cạnh tranh thành nhiều tầng lớp tương tác lẫn nhau: năng lực tính toán, năng lượng, hệ sinh thái mã nguồn mở, doanh thu ứng dụng và định giá thị trường vốn.

Nhận định then chốt của tác giả là các biện pháp kiểm soát xuất khẩu không đơn giản cắt đứt mối liên hệ giữa ngành AI Trung-Mỹ, mà ngược lại thúc đẩy các phòng thí nghiệm Trung Quốc hình thành lộ trình công nghệ nhấn mạnh hiệu quả kỹ thuật và trọng số mở. Mô hình Mỹ, sức mạnh tính toán của Nvidia, mô hình mã nguồn mở Trung Quốc và dịch vụ dữ liệu xuyên biên giới đã được nhúng vào cùng một chuỗi công nghiệp: năng lực công nghệ có thể lưu chuyển xuyên biên giới, nhưng doanh thu, chi phí và quyền thương lượng chưa chắc dịch chuyển đồng bộ. Do đó, thắng bại trong tương lai có thể không chỉ phụ thuộc vào hiệu suất mô hình, mà còn vào việc ai có thể giải quyết yếu tố khan hiếm nhất của mình và xây dựng vòng lặp kinh doanh bền vững hơn.

Điều này cũng giải thích vì sao bài viết đồng thời thảo luận về nút thắt điện năng của Mỹ và định giá cao của các công ty AI Trung Quốc. Các vấn đề cấu trúc mà hai bên đối mặt hoàn toàn trái ngược: Mỹ có năng lực thương mại hóa trưởng thành hơn nhưng bị giới hạn bởi năng lượng và hạ tầng; Trung Quốc có nguồn cung điện mở rộng nhanh chóng và hệ sinh thái mở, nhưng vẫn đối mặt với các ràng buộc như thiếu hụt chip tiên tiến, ý định chi trả hạn chế và quy mô doanh thu nhỏ. Từ đó, năng lực công nghệ, doanh thu thương mại và định giá thị trường xuất hiện sự lệch pha rõ rệt.

Cần lưu ý rằng bức thư này mang góc nhìn rõ rệt của một tổ chức đầu tư, trong đó một số dữ liệu về doanh thu, nguồn gốc mô hình và tỷ lệ thâm nhập ngành vẫn cần được xác minh thêm. Tuy nhiên, nó cung cấp một khuôn khổ phân tích đáng chú ý: cuộc cạnh tranh AI Trung-Mỹ khó có thể được giải thích chỉ bằng sự dẫn đầu công nghệ hoặc chính sách phong tỏa; điều thực sự quyết định cục diện ngành có thể là sự cân bằng luôn biến đổi giữa sức mạnh tính toán, năng lượng, sự lan tỏa mã nguồn mở và phân bổ vốn.

Dưới đây là nguyên văn:

Kính gửi các đối tác thân mến,

Một nhóm nhỏ của Dimension đã đến Trung Quốc vào tuần trước, thăm nhiều phòng thí nghiệm hàng đầu và trao đổi với các nhà đầu tư, doanh nhân và chuyên gia công nghệ địa phương. Chuyến đi này phần lớn là một chuyến tái thăm, đồng thời là dịp để kiểm chứng lại những nhận định chúng tôi đã hình thành sau chuyến đi Thượng Hải năm 2025. Khi đó, chúng tôi đã viết và nói về việc tầm quan trọng ngày càng tăng của Trung Quốc đã vượt ra ngoài lĩnh vực phần cứng. Giờ đây, khi tổng kết những gì thu được từ chuyến đi này, chúng tôi cho rằng cần thiết phải xem xét lại ván cờ AI xuyên Thái Bình Dương này. Dưới đây là một số suy nghĩ hiện tại của chúng tôi. Cần nhắc rằng những quan điểm này vẫn đang tiếp tục phát triển và có thể thay đổi ngay cả vào ngày mai khi dữ liệu mới xuất hiện.

1、Sự khan hiếm thúc đẩy quá trình tiến hóa

Mục đích ban đầu của các lệnh kiểm soát xuất khẩu là làm chậm sự phát triển AI của Trung Quốc. Nhưng kết quả là, chúng đã tạo ra một áp lực tiến hóa, thúc đẩy sự ra đời của những phòng thí nghiệm mang phong cách độc đáo tại Trung Quốc.

Trong bối cảnh tài nguyên tính toán bị hạn chế, các nhóm Trung Quốc thường thực hiện tối ưu hóa kỹ thuật ở tầng trừu tượng thấp hơn, trong khi các phòng thí nghiệm Mỹ thường có thể bỏ qua những khâu này. Khi DeepSeek phát hành V3 vào tháng 3, họ đã sử dụng lập trình CUDA ở cấp độ PTX trên một GPU NVIDIA H800, chuyển phép toán chuẩn hóa tiêu tốn năng lượng nhất từ các lõi tính toán GPU sang 20 lõi chuyên dụng cho kết nối nối tiếp.¹

Chúng tôi cho rằng, điều này không phản ánh sự thiếu hụt nhân tài của Mỹ, mà là sự khác biệt trong cơ chế khuyến khích: lợi ích biên của các phòng thí nghiệm Mỹ đến từ việc bổ sung thêm sức mạnh tính toán, còn lợi ích biên của các phòng thí nghiệm Trung Quốc đến từ việc tìm kiếm không gian tối ưu cho trình biên dịch và chip.

Cuối cùng, các phòng thí nghiệm Trung Quốc đã hình thành một văn hóa hiệu quả toàn diện, bao phủ từ kernel, trình tối ưu hóa, hệ thống dịch vụ cho đến thiết kế chip. Hiệu ứng cộng hưởng mà văn hóa này mang lại vượt xa tác dụng của việc tối ưu hóa đơn lẻ. Sự khan hiếm — ai mà ngờ được? — lại trở thành mẹ đẻ của phát minh; ở đây, nó còn nuôi dưỡng kỹ thuật hệ thống, hợp ngữ và trình biên dịch.

2、Hiện trạng phần mềm Trung Quốc đã vượt xa những gì phần mềm doanh nghiệp phương Tây có thể đạt được hai năm trước: thâm nhập vào chuỗi công nghệ sản xuất của phương Tây

Các nhà cung cấp Trung Quốc đã phát triển từ mức thâm nhập bằng không chưa đầy 18 tháng trước, đến nay hỗ trợ hơn 25% lượng token trên OpenRouter.²

Qwen đã vượt qua Llama trong đấu trường thử nghiệm mù và tiếp tục phát hành các mô hình mới với tần suất dày đặc. Trong chưa đầy hai năm, các mô hình Trung Quốc đã phát triển từ "mô hình mã nguồn mở tốt thứ năm toàn cầu" thành "ít nhất 80% các startup AI của Mỹ sử dụng ít nhất một mô hình mã nguồn mở Trung Quốc trong môi trường sản xuất".³ Trọng số mở đã vượt qua rào cản mua sắm — phần mềm miễn phí không cần nhà cung cấp phải được kiểm duyệt.

Về bản chất, Trung Quốc đang nhanh chóng tiếp nhận khối lượng công việc của phương Tây, chứ không phải doanh thu của phương Tây. Giống như trước đây, lợi nhuận từ suy luận tạm thời chảy về các nhà cung cấp thực sự cung cấp token.

Dù là chủ ý hay là kết quả tự nhiên của một hệ thống phức tạp ở quy mô toàn cầu, các phòng thí nghiệm tiên phong của Trung Quốc đang hàng hóa hóa tầng doanh thu mà các đối thủ cạnh tranh Mỹ phụ thuộc, và chủ yếu diễn ra ở phía mã nguồn mở. Điều này trong mắt chúng tôi không phải ngẫu nhiên, cũng không chỉ đơn thuần là một thử nghiệm kỳ lạ.

Mục tiêu của các công ty này là xây dựng hệ thống vận hành quy mô lớn, ổn định và có thu nhập thấp. Do đó, đánh giá trung hạn của chúng tôi là: Trung Quốc đang thúc đẩy hình thành một hệ sinh thái phụ thuộc vào mô hình trọng số mở, theo đuổi nhanh chóng, gây áp lực lên doanh thu của các phòng thí nghiệm hàng đầu Mỹ; đồng thời, định hướng doanh thu vào các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô và cơ sở hạ tầng suy luận mới. Chúng tôi cho rằng, xu hướng này đang làm chậm lại, thậm chí cản trở việc đưa công nghệ tiên tiến có ý nghĩa thực chất vào ván cờ hiện tại.

3. Cuộc cạnh tranh nội bộ giữa các phòng thí nghiệm tiên phong của Trung Quốc gay gắt hơn nhiều so với nhận thức thông thường của phương Tây

Đánh giá của chúng tôi cho thấy, ranh giới cạnh tranh hiện tại bao gồm DeepSeek, Qwen của Alibaba, Kimi của Moonshot AI, Doubao của ByteDance và GLM của Zhipu, khoảng cách giữa các bên chỉ tương đương với biến động thứ hạng trong một quý. Đáng chú ý, Tencent dù sở hữu lượng người dùng hiện hữu khổng lồ nhưng lại đứng ngoài hệ sinh thái này; bản thân điều đó đã là một vấn đề đáng quan tâm.

Các phòng thí nghiệm này cạnh tranh trực diện với nhau về tốc độ nghiên cứu và năng lực mô hình, đồng thời mở công khai trọng số mô hình, tạo nên một hệ sinh thái cạnh tranh hoàn toàn khác biệt so với hai phòng thí nghiệm đóng cửa của Mỹ.

Một lần nữa nhấn mạnh, chúng tôi cho rằng trọng tâm cạnh tranh trong một đến hai năm tới, không phải là cạnh tranh giữa các quốc gia, mà là cuộc so tài giữa các cơ chế khuyến khích khác nhau. Các phòng thí nghiệm Trung Quốc mà chúng tôi tiếp xúc thường quan tâm nhiều hơn đến sự cạnh tranh lẫn nhau, thay vì cuộc cạnh tranh xuyên quốc gia mà truyền thông phương Tây thường khoa trương.

4. Ngày nay, năng lực mô hình có thể khứ hồi hai lượt xuyên Thái Bình Dương trước khi đến tay khách hàng cuối

Lộ trình cụ thể là: các phòng thí nghiệm tiên phong của Mỹ phát hành mô hình có hiệu suất mạnh hơn; phòng thí nghiệm Trung Quốc tiến hành chưng cất (distillation) và phát hành trọng số mô hình; sau đó các công ty ứng dụng Mỹ tận dụng các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc này để xây dựng sản phẩm, rồi bán ngược lại cho khách hàng doanh nghiệp Mỹ.

Composer 2 do Cursor tự phát triển, theo công bố được xây dựng trên nền tảng Kimi K2.5; SWE-1.5 của Cognition dường như được xây dựng trên GLM đã được tùy chỉnh. Nói ngắn gọn, như chúng tôi nghe từ một đại diện phòng thí nghiệm tiên phong Trung Quốc, Mỹ có tốc độ lặp nhanh, còn Trung Quốc có tốc độ phát hành nhanh.

Khoảng một năm trước, các công ty này nếu đạt được trình độ của Llama, thậm chí Mistral cũng đã được coi là khá tốt. Ngày nay, AI tiên phong của Mỹ đã hòa nhập vào hệ thống trọng số mở của Trung Quốc, và trí tuệ tiên phong của Mỹ cũng ẩn chứa bên trong đó.

5. Tầng dữ liệu dường như cũng đang lặp lại quỹ đạo tương tự

Các nhà cung cấp dữ liệu của Mỹ — Mercor, AfterQuery, Turing — đã thiết lập quan hệ hợp tác thương mại với các công ty như Anthropic, OpenAI. Trong khi đó, tại Trung Quốc, một loạt công ty khởi nghiệp bắt đầu xây dựng hạ tầng đánh giá và xác minh, hỗ trợ cho các dịch vụ chú thích dữ liệu.

Ví dụ, UniPat được thành lập bởi một nghiên cứu sinh tiến sĩ của Đại học Bắc Kinh và nhận được sự hỗ trợ từ Mercedes-Benz. Công ty này đã mở văn phòng tại Seattle vào tháng 12 năm 2025, theo công bố sử dụng các chuyên gia chú thích có trình độ tiến sĩ từ Trung Quốc, làm việc cho các dự án này thông qua tuyến quá cảnh trực tiếp từ vùng Trung Tây nước Mỹ.

Phòng thí nghiệm Trung Quốc đã đặt ra một câu hỏi đơn giản nhưng quan trọng: **Làm thế nào họ có thể đảm bảo chất lượng giám sát thủ công đối với quy trình tính toán, trong môi trường hạn chế về tính toán và không được vượt quá một ngưỡng nhất định, vẫn có thể duy trì sự nhất quán với các mô hình có khả năng thích ứng và nguồn lực gần như vô hạn?**⁴

Chúng tôi quan sát thấy rằng trong hệ sinh thái đã có nhiều đội ngũ bắt đầu xây dựng các sản phẩm tương ứng; trong số đó, ít nhất hai công ty đang nhanh chóng tiến tới doanh thu trên 100 triệu đô la Mỹ.

6. Mỹ và Trung Quốc đang đối mặt với những ràng buộc khác nhau về bản chất và ngược chiều nhau

Trung Quốc đã bổ sung khoảng 429GW công suất phát điện mới trong năm 2024, trong khi Mỹ chỉ tăng khoảng 51GW. Đến năm 2030, các dự án điện đang xây dựng hiện tại của Trung Quốc có thể mang lại thêm hơn 400GW nguồn cung mới. Ngược lại, tại Mỹ, việc mở rộng trung tâm dữ liệu dự kiến sẽ chiếm hơn một phần năm nhu cầu điện mới trong tương lai.⁵

Như chúng tôi đã viết trước đây, ràng buộc của Trung Quốc đến từ nền tảng tính toán không đủ. Một ví dụ là mô hình K3 mới của Moonshot AI, mặc dù có năng lực tiên phong, nhưng thời gian phát hành đã bị trì hoãn do công suất suy luận không đủ.

Mỹ có nguồn tài nguyên chip dồi dào, sức mạnh tính toán ngày càng bị giới hạn bởi điện năng; Trung Quốc có nguồn điện dồi dào, sức mạnh tính toán ngày càng bị giới hạn bởi chip.

Đánh giá của chúng tôi - cũng là quan điểm chung của ngành - là tương lai sẽ được quyết định bởi yếu tố khan hiếm nhất hiện tại: Mỹ phụ thuộc vào tốc độ xây dựng đất đai cho trung tâm dữ liệu, truyền tải và phân phối điện cũng như đường dây truyền tải; Trung Quốc phụ thuộc vào tỷ lệ đạt yêu cầu và năng lực đóng gói của SMIC và Huawei.

7. Khoảng cách doanh thu AI giữa Mỹ và Trung Quốc rất lớn, gần hai bậc độ lớn

Tính đến cuối tháng 7, doanh thu hàng năm của Anthropic đã vượt 6,5 tỷ đô la Mỹ; tính đến tháng 8, doanh thu hàng năm của OpenAI đạt 40 tỷ đô la Mỹ.⁶

Ngược lại, mô hình có doanh thu mạnh nhất của Trung Quốc là ByteDance, với doanh thu hàng năm từ mô hình video khoảng 200 đến 300 triệu đô la Mỹ; công ty có doanh thu cao thứ hai là Moonshot AI, khoảng 100 triệu đô la Mỹ. DeepSeek được cho là có doanh thu hàng năm dưới 50 triệu đô la Mỹ.

Về phía người tiêu dùng, Doubao có 345 triệu người dùng hàng tháng, gấp hơn ba lần DeepSeek. Cả hai đều cung cấp nhiều nguồn doanh thu bao gồm cả hoa hồng thương mại, theo tính toán của chúng tôi, doanh thu trung bình hàng tháng tính bằng Nhân dân tệ khoảng 1 đồng.

Về mặt lịch sử, người tiêu dùng Trung Quốc không quen trả tiền cho phần mềm. Chúng tôi cũng không cho rằng nền kinh tế Trung Quốc đã trung lập đến mức tầng lớp trung lưu sẵn sàng nhanh chóng thay đổi thói quen này. Những người trong nội bộ công ty cho biết họ đang triển khai các nguồn lực tương ứng để cố gắng thương mại hóa; thói quen sử dụng internet của người tiêu dùng Trung Quốc cũng đã thay đổi từ mười năm trước.

Tất nhiên, các phòng thí nghiệm Trung Quốc cuối cùng cũng có thể kiếm tiền thông qua quảng cáo thương mại, giống như điều mà các phòng thí nghiệm Mỹ vẫn luôn miễn cưỡng làm.

Ở đây còn có một yếu tố chủ nghĩa thực dụng không chút kiêng dè: các nhà sáng lập thường không lo lắng về việc bị kiểm duyệt hay tẩy chay vì những từ ngữ sai lầm hoặc những biểu đạt bị coi là mang tiếng xấu. Khi chúng tôi đi dạo trên đường phố Cửu Long, Hồng Kông, điều này rất rõ ràng: các tiểu thương nghe Ben Thompson phân tích về việc các phòng thí nghiệm Mỹ phi lý tránh né quảng cáo và mô hình kinh doanh.⁷

Tiện thể nói, đây là lần đầu tiên Ben nghe về chuyện này — Ben là một trong những nhà phân tích xuất sắc nhất mọi thời đại.

8. Phần cứng đang tách rời khỏi lớp bán dẫn, lớp phần mềm và lớp dữ liệu, và chúng đan xen với nhau nhanh đến mức không chính phủ nào kịp phản ứng

Các ứng dụng của Mỹ chạy trên mô hình Trung Quốc; các phòng thí nghiệm Trung Quốc thì huấn luyện trên hạ tầng tính toán NVIDIA thuê ở Malaysia và Thái Lan, đồng thời chưng cất đầu ra từ mô hình Mỹ; dữ liệu chuyên gia cũng lưu chuyển theo cả hai chiều.⁸

Chúng tôi phát hiện ra rằng, câu hỏi "ai đang viết ra vấn đề" bản thân nó đã không còn đáng tin cậy.

Tương tự, các hệ thống hiện nay phụ thuộc lẫn nhau sâu sắc, vừa phù hợp với hình dung về "chủ nghĩa dân tộc nhà nước hùng biện", vừa trong vận hành thực tế đạt được chủ nghĩa xuyên quốc gia thực sự — trừ khi cải tiến tự thân đệ quy, tức RSI, thay đổi thực chất cấu trúc trò chơi hiện tại.

9. Chúng tôi phát hiện ra rằng, một số nhà nghiên cứu hàng đầu Trung Quốc tin rằng họ đã nắm giữ được dạng RSI yếu hơn

Nói rộng ra, RSI có thể được chia thành ba loại: RSI theo thời gian, theo sức mạnh tính toán và theo ranh giới. Ở giai đoạn sớm nhất, RSI có thể hiểu là các nhà nghiên cứu để mô hình can thiệp vào quá trình lặp của chính nó, thủ công hỗ trợ mô hình tăng tốc các khâu vốn tiêu tốn sức mạnh tính toán hoặc thời gian của nhà nghiên cứu, hoặc cả hai. Cần lưu ý rằng, "cất cánh" ở giai đoạn này rất có thể sẽ không hiện ra dưới dạng đường cong hàm mũ trên thang thời gian dài như từ vài thập kỷ đến năm 2100; cũng không phải là sức mạnh tổng hợp của loài người vượt qua khả năng của bất kỳ cá nhân hay cỗ máy đơn lẻ nào.

10. Một điểm phân nhánh then chốt

Giả sử cải tiến tự thân cấp một thực sự tồn tại, thì về mặt sức mạnh tính toán, lợi thế của Mỹ có vẻ rất vững chắc: đến năm 2030, hai phòng thí nghiệm mỗi bên vận hành khoảng 2GW sức mạnh tính toán, và mỗi bên còn có hơn 5GW các dự án đã ký kết.

Về lý thuyết, các dự án này đều được tài trợ bởi nguồn doanh thu đáng kể và thị trường vốn mạnh mẽ; tính toán quy mô lớn, tư duy đa chiều, vòng lặp "cải tiến tự thân", cũng như học cách sử dụng hiệu quả những năng lực này, dường như cũng không có điểm dừng.

Nhưng nhìn từ góc độ ngược lại, nếu ràng buộc thực sự nằm ở chất lượng xác minh, hoặc tiến độ thời gian vượt quá phạm vi của đường cong, thì cách nói "tối ưu hóa năng lực sản xuất và dư thừa chip nội địa" — nghe có vẻ quen thuộc — có thể sẽ tiếp tục tăng tốc trong 18 tháng tới:

Năng lực mô hình tiên phong của Mỹ được thương mại hóa nhanh chóng;

Năng lực mô hình độc đáo mà các mô hình trọng số mở của Trung Quốc sử dụng tăng lên;

Các công ty AI định giá theo tầng suy luận nắm giữ quyền thương lượng cao hơn;

Các nhà cung cấp dịch vụ tính toán đạt được khối lượng giao dịch và lợi nhuận lớn hơn nhờ việc đưa trọng số quyền sở hữu nước ngoài vào;

Cuối cùng, những tác động này cũng sẽ lan truyền đến các nhà cung cấp dịch vụ suy luận, chẳng hạn như các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô và các nhà cung cấp đám mây mới.

Điều này có nghĩa là, đầu tư vào cơ sở hạ tầng điện sẽ xuất hiện sự sai lệch lớn.

Chúng tôi cần nhấn mạnh rằng: phân tích của chúng tôi về cơ sở hạ tầng của Mỹ và Trung Quốc có thể là loại phân tích có tỷ lệ lợi nhuận tiềm năng cao nhất trong tất cả các phân tích mà chúng tôi từng thực hiện.

Về tương lai

11、Tương lai có thể xuất hiện một thế giới như vậy

Trong tương lai, các phòng thí nghiệm tiên phong của Mỹ có thể không còn mở API cho các mô hình tiên tiến nhất thế hệ tiếp theo. Trên thực tế, đối với đại đa số các ứng dụng doanh nghiệp theo quy trình, trình độ công nghệ hiện tại đã đủ. Các mô hình cao cấp trong tương lai sẽ được định giá theo giá trị thay vì theo mức sử dụng, đồng thời cũng sẽ ngày càng thúc đẩy Trung Quốc hưởng lợi từ năng lực tiên phong.

Do đó, các phòng thí nghiệm của Mỹ có thể nâng cao ưu tiên doanh thu từ API để hỗ trợ các mô hình có giá cao hơn, mức sử dụng thấp hơn; điều này ngược lại sẽ cắt đứt một kênh cạnh tranh quan trọng từ bờ Đông nước Mỹ xuyên qua Thái Bình Dương.

Ít nhất, điều này sẽ buộc nhiều dữ liệu hơn phải được xử lý bằng các mô hình tiền huấn luyện trong lãnh thổ Trung Quốc, từ đó gia tăng áp lực lên các nút thắt tính toán hiện có.

Theo những gì chúng tôi nắm được, một số tập đoàn đa quốc gia quy mô lớn của Mỹ đang tiến hành thử nghiệm, chuyển các nhiệm vụ như kỹ thuật và toán học sang xử lý tại Trung Quốc.

12、Cục diện AI Trung - Mỹ

Chúng tôi cho rằng, AI đã khiến hệ thống công nghệ của Mỹ và Trung Quốc đan xen sâu sắc, đến mức các biện pháp quản lý chỉ cắt đứt một trong các liên kết xuyên Thái Bình Dương, dường như nhiều nhất chỉ có tác dụng tạm thời.

Các kỹ sư công nghệ của Mỹ và Trung Quốc, theo một nghĩa nào đó, đang đối thoại với nhau; sự trao đổi này có thể xuất hiện ở nhiều cấp độ như chưng cất mô hình, trọng số mở, gán nhãn dữ liệu, suy luận, và phần mềm đang ngày càng tận dụng cơ sở hạ tầng tìm kiếm theo kiểu tác tử thông minh.

Việc trực tiếp cấm lưu thông tiền tệ, niêm yết thực thể, lệnh cấm lưu ký và lệnh cấm mua sắm gần như chắc chắn sẽ kìm hãm sự đổi mới của Mỹ, nhường lại vị thế dẫn đầu trong các lĩnh vực liên quan, và cuối cùng thúc đẩy dòng vốn chảy về phía các đối thủ cạnh tranh Trung Quốc.

Mặc dù phương Tây đang xôn xao về bong bóng định giá AI, bầu không khí tại thị trường Trung Quốc lại rõ ràng nóng hơn nhiều.

Nếu nhìn theo bội số doanh thu, định giá giao dịch của các phòng thí nghiệm Trung Quốc cao gấp 5 đến 10 lần so với các phòng thí nghiệm tiên phong của Mỹ; còn nếu tính theo quy mô doanh thu, khoảng cách giữa Trung Quốc và Mỹ gần chạm mức hai bậc độ lớn.

Vòng gọi vốn gần nhất của Moonshot AI (Nguyệt Chi Hắc Ám) được định giá 3,5 tỷ USD, trong khi doanh thu niên hóa hồi tháng 7 khoảng 100 triệu USD, tức định giá gấp khoảng 35 lần doanh thu; vòng gọi vốn mới được cho là sẽ tiến hành với mức định giá trước đầu tư 5 tỷ USD, tương đương khoảng 50 lần doanh thu.

Zhipu (Trí Phổ) khi niêm yết tại Hồng Kông vào tháng 1 năm nay có vốn hóa thị trường khoảng 10 tỷ USD, tương đương khoảng 20 lần bội số định giá của Anthropic. Cổ phiếu của công ty này trên thị trường công khai giai đoạn đầu biến động dữ dội: từ vốn hóa khoảng 1,3 tỷ USD lúc niêm yết, từng tăng lên khoảng 10 tỷ USD vào tháng 1 năm nay.

Kong AI Knowledge Atlas Technology HK (2613) cũng tăng từ vốn hóa khoảng 1,3 tỷ USD vào tháng 1 năm nay lên khoảng 10 tỷ USD; Luna AI (HKG:100) thì từ khoảng 15 tỷ USD tăng lên 33 tỷ USD, sau đó lại giảm về khoảng 10 tỷ USD.

Cả hai cổ phiếu này đều giảm mạnh trước khi kết thúc thời gian khóa cổ phiếu. Đánh giá của chúng tôi là nguyên nhân chủ yếu đến từ cấu trúc thị trường chưa trưởng thành: hàng thập kỷ kinh nghiệm đầu tư phần mềm tiêu dùng, mãi đến bây giờ mới dần tích lũy được năng lực thẩm định thận trọng xoay quanh công bố tài chính doanh nghiệp và khung mã nguồn mở.

Điều này không khác biệt rõ rệt so với những gì chúng ta thấy trong lĩnh vực công nghệ sinh học: tại thị trường công khai Hồng Kông, gần như không tồn tại rủi ro quản lý phát sinh từ các nhà đầu tư chéo hoặc các nhà đầu tư chuyên nghiệp về công nghệ và công nghệ sinh học.

Đối với các nhà đầu tư phù hợp, điều này mang lại một cơ hội lớn: họ có thể tham gia thị trường và thiết lập vị thế dẫn đầu trong các khoản đầu tư thị trường công khai giai đoạn đầu của các danh mục này.

Các đối tác của các bạn,

Nan, Adam, Zivain

Chú thích

Báo cáo kỹ thuật DeepSeek V3: sử dụng 2048 GPU H800; lập trình cấp độ PTX; khoảng 30 triệu thông điệp chuyên dụng cho truyền thông liên nút.

Vào tháng 3 năm 2026, thị phần token hàng tuần của OpenRouter khoảng 42%, dao động trong khoảng ±5%; Qwen chiếm khoảng 18%. Đáng chú ý, số lượt tải mô hình trên Hugging Face chỉ chiếm khoảng 80% lượng sử dụng mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc, khoảng 20% còn lại được phân phối qua các kênh khác.

Anthropic từng chính thức cáo buộc Moon's Dark Side, DeepSeek và MiniMax thu thập dữ liệu từ hàng triệu cuộc hội thoại Claude; tuyên bố này sau đó đã bị nhiều công ty bác bỏ và phản đối.

Về những nhận xét liên quan đến sự khác biệt trong hạch toán kế toán giữa các phương pháp tính tỷ lệ vận hành khác nhau, bài viết này tạm thời không đề cập đến.

Việc đào tạo tại các trung tâm dữ liệu ở Đông Nam Á của Alibaba và ByteDance đã tăng tốc sau khi các hạn chế được ban hành vào ngày 20 tháng 4 năm 2026; các công ty này thuê sức mạnh tính toán tại các cơ sở không thuộc sở hữu Trung Quốc ở Thái Lan, Malaysia và Nhật Bản. Chỉ thị OSTP của Nhà Trắng Hoa Kỳ vào tháng 3 năm 2026 đã đưa máy chủ GB300 cấp xuất khẩu của Nvidia vào Thái Lan để tiến hành đào tạo K3; hiện tại, kiểm soát xuất khẩu chú trọng hơn đến quyền sở hữu chip, thay vì truy cập từ xa. Chi phí thuê sức mạnh tính toán tại Thái Lan, Malaysia và Indonesia cao hơn khoảng 30%, trong khi chi phí vận hành thấp hơn khoảng 10%.

Trước khi kết thúc thời hạn hạn chế bán, các tổ chức nắm giữ trên 5% cổ phần không thể rút vốn; các cổ đông thông thường cũng không thể bán trước khi kết thúc thời hạn hạn chế.

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