Bài 1: Trọng tâm nặng ký
Bài 2: Ba chướng ngại vật

Những “chướng ngại vật” cản trở Trung Quốc phát triển công nghệ trí thông minh nhân tạo (AI) là những vấn đề phức tạp, nhưng không có nghĩa là không có giải pháp.

Vượt chướng ngại vật

Lấy vấn đề thiếu thốn dữ liệu chẳng hạn. Vào ngày 13/2/2023, chính quyền Bắc Kinh, nơi hơn ⅓ công ty AI Trung Quốc tọa lạc, đã công bố họ sẽ tung ra dữ liệu của 115 tổ chức chính phủ, cho phép các nhà phát triển mô hình AI tiếp cận 15.880 bộ dữ liệu để phân tích.

Chính quyền trung ương Trung Quốc cũng đang bày tỏ ý muốn “mở cửa các khu vườn khép kín” của các tiện ích dịch vụ mạng, giải phóng dữ liệu - theo Kayla Blomquist, cựu nhân viên ngoại giao Mỹ ở Trung Quốc, hiện làm việc tại Đại học Oxford.

Đáng chú ý nhất, các mô hình AI mới nhất của Trung Quốc đã có thể “học tập” từ những ngôn ngữ khác. Nhà nghiên cứu Jeffrey Ding của Đại học George Washington cho biết, mô hình ERNIE của Baidu đã được huấn luyện trên rất nhiều dữ liệu tiếng Anh.

Trong khía cạnh phần cứng, Trung Quốc đã tìm được nhiều cách “đi vòng”. Tờ Financial Times từng đưa tin vào hồi tháng 3 về việc SenseTime, công ty AI nằm trong “danh sách đen” của Mỹ, đã tìm cách né tránh cấm vận phần cứng thông qua các trung gian. Một số hãng AI Trung Quốc đã có thể vận dụng máy chủ điện toán đám mây, trang bị chip tối tân của Nvidia, đặt tại các quốc gia khác.

Một giải pháp khác là thiết kế phần mềm AI có mức độ hiệu quả cao hơn, sử dụng các loại chip bán dẫn yếu hơn của Nvidia, nhưng cho ra kết quả vẫn chấp nhận được. Ngoài ra, Nvidia cũng đang tung ra các loại chip dành riêng cho thị trường Trung Quốc. Các loại chip này chậm hơn thế hệ mới nhất từ 10% đến 30%, và có giá thành cao hơn, nhưng vẫn đủ để hoạt động.

Vận dụng sức mạnh quốc gia

Về mặt lý thuyết, có một “cứu cánh” rất lợi hại cho Trung Quốc để vượt qua trở ngại “đói” phần cứng và “nghèo” nhân lực: Mô hình mã nguồn mở.

Mô hình này cho phép bất kỳ ai cũng có thể tải mã lập trình về và tinh chỉnh các tính năng. Điều này có thể rất có lợi cho việc tối ưu hóa các “trọng số”, vốn là các con số định nghĩa cấu trúc mô hình AI, thường được thiết lập thông qua các quy trình xử lý đắt tiền.

Alpaca, mô hình do các nhà nghiên cứu tại Đại học Stanford xây dựng, là một ví dụ điển hình cho lợi thế của mô hình mã nguồn mở. Alpaca được xây dựng bằng các trọng số từ LLaMA, một mô hình nền tảng của Meta, công ty mẹ của Facebook. Chi phí tạo dựng Alpaca chỉ dưới 600 đô la, quá rẻ so với cái giá hơn 100 triệu đô la của GPT-4. Alpaca hoạt động ngang ngửa với ChatGPT trong một số tác vụ.

Mô hình mã nguồn mở có thể tận dụng thế mạnh xã hội của Trung Quốc. Dưới sự quản lý trung ương của chính phủ, các cơ quan nghiên cứu AI của Trung Quốc có thể hợp tác hỗ trợ lẫn nhau thông qua các dự án mã nguồn mở. 

Chuyên gia Matt Sheehan, thuộc hãng phân tích Carnegie Endowment, cho biết các phòng nghiên cứu Trung Quốc có thể nhanh chóng hấp thụ các công nghệ tiên tiến ở nước ngoài và tích hợp vào hệ thống của họ, nhờ vào quỹ ngân sách từ chính phủ.

Một nhà đầu tư mạo hiểm danh tiếng ở Thung lũng Silicon thẳng thừng hơn khi gọi mô hình mã nguồn mở là “một lợi thế trời cho” cho chính quyền Trung Quốc.

Cuộc đua sát nút

Có vẻ như những “chướng ngại vật” đã kể ở bài trước sẽ không thể cản trở Trung Quốc thua xa Mỹ trong công nghệ AI. Ngược lại, rất có thể mức độ phát triển công nghệ của hai quốc gia này sẽ ngang tầm nhau, dù “cái giá phải trả” của Trung Quốc cao hơn nhiều.

Thế nhưng Mỹ vẫn giữ một lợi thế giúp họ trở thành kẻ chiến thắng cuối cùng: Khả năng tích hợp công nghệ phủ khắp nền kinh tế quốc gia. Đây đã là một thế mạnh giúp họ vượt mặt Liên bang Xô-viết (cũ) trong thời kỳ 1950.

Trung Quốc, tuy nhanh nhạy đổi mới hơn Liên bang Xô-viết, nhất là trong việc tích hợp các công nghệ mới như các nền tảng tài chính kỹ thuật số, mạng viễn thông 5G và tàu điện cao tốc,... nhưng lại chậm chân trong triển khai hệ thống cảm biến, công nghệ điện toán đám mây và phần mềm kinh doanh - những yếu tố có thể hỗ trợ phát triển AI.

Và dù Trung Quốc có tìm cách “lách luật” đến cỡ nào đi chăng nữa, vẫn không thể phủ nhận ảnh hưởng của lệnh “cấm vận” xuất khẩu công nghệ từ Mỹ. Nó sẽ giới hạn diện rộng cho toàn ngành công nghệ Trung Quốc. 

Hơn thế nữa, các công ty Trung Quốc vẫn còn lận đận với nhiều vấn đề. Các công ty tư nhân tầm trung và nhỏ thiếu tài nguyên, trong khi các công ty sở hữu bởi chính phủ thì chậm chạp trong đổi mới. Quỹ đầu tư khổng lồ có giá 50 tỷ đô la cho ngành sản xuất chip Trung Quốc lún sâu trong scandal. Hàng ngàn các hãng startup chỉ biết gắn cái mác “AI” để lợi dụng trợ cấp chính phủ.

Đó là chưa kể mối lo ngại từ các chính sách kiểm soát gay gắt từ chính quyền Trung Quốc. Chiến dịch “thanh trừng” ngành công nghệ kéo dài 2 năm rưỡi của chính quyền Tập Cận Bình đã để lại nhiều “vết sẹo”. 

Trong 2022, vốn đầu tư tư nhân vào các công ty AI Trung Quốc đã đạt 13,5 tỷ đô la, chỉ bằng một phần ba so với vốn chảy vào các đối thủ tại Mỹ. Trong vòng 4 tháng đầu 2023, mức độ khác biệt này tiếp tục kéo dãn - dựa theo thông số của PitchBook. Vẫn còn sớm để có thể biết liệu trí thông minh nhân tạo khởi tạo có mang tính cách mạng, nhưng giới đầu tư trên thị trường tự do đã bắt đầu “đánh cược” vào kẻ thắng cuộc.