Sự xuất hiện của mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) Kimi K3 của startup Trung Quốc Moonshot AI đang khiến giới công nghệ và tài chính quốc tế đánh giá lại cuộc đua AI giữa Mỹ và Trung Quốc.
Theo báo South China Morning Post (SCMP), Kimi K3 là mô hình mã nguồn mở với 2.800 tỉ tham số, được đánh giá có hiệu năng tiệm cận các hệ thống AI mới nhất của OpenAI và Anthropic.
Sau cú hích từ DeepSeek hồi đầu năm ngoái, Kimi K3 tiếp tục làm dấy lên tranh luận tại Thung lũng Silicon về việc liệu Trung Quốc có thể vượt qua các hạn chế về chip tiên tiến để thu hẹp khoảng cách với các công ty AI hàng đầu của Mỹ.
Một số chuyên gia cho rằng khoảng cách giữa hai bên hiện có thể chỉ còn tính bằng “vài tuần” thay vì “vài tháng” như trước.
Ngân hàng đầu tư đa quốc gia Morgan Stanley nhận định Kimi K3 thể hiện sự “bắt kịp toàn diện” của Trung Quốc về quy mô mô hình, hiệu năng và giá thành.
Ngân hàng đầu tư và dịch vụ tài chính của Mỹ Goldman Sachs cho rằng Trung Quốc đang chuyển từ lợi thế về chi phí sang khả năng cung cấp hiệu năng AI ở cấp độ tiên phong, trong khi Bernstein đánh giá các phòng thí nghiệm AI hàng đầu của Trung Quốc vẫn có thể theo kịp các mô hình tiên tiến nhất của Mỹ.
Theo ông Sunil Tirumalai, trưởng bộ phận chiến lược cổ phiếu thị trường mới nổi và châu Á của UBS (Thụy Sĩ), câu hỏi mới đặt ra là điều gì sẽ xảy ra nếu các mô hình AI của Trung Quốc ngày càng mạnh hơn và rẻ hơn.
Các mô hình AI của Trung Quốc đang ngày càng được sử dụng nhiều bên ngoài nước này nhờ đáp ứng tốt nhiều tác vụ với chi phí thấp hơn đáng kể so với các đối thủ của Mỹ.
Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng mô hình AI rẻ hơn không đồng nghĩa nhu cầu về chip và trung tâm dữ liệu sẽ giảm.
Tập đoàn tài chính và ngân hàng đầu tư lớn nhất Nhật Bản Nomura, dẫn dữ liệu từ tổ chức đánh giá độc lập Artificial Analysis, ước tính chi phí trung bình của Kimi K3 khoảng 0,94 USD cho mỗi tác vụ, gần tương đương GPT-5.6 Sol của OpenAI.
Khi DeepSeek R1 ra mắt hồi đầu năm 2025, thị trường từng lo ngại các tập đoàn công nghệ Mỹ đã đầu tư quá mức vào hạ tầng AI. Dù vậy, các công ty sau đó vẫn tăng mạnh chi tiêu cho phần cứng AI, cho thấy nhu cầu về năng lực điện toán vẫn tiếp tục tăng.
Ông Tirumalai phân tích thêm rằng tổng nhu cầu hạ tầng phụ thuộc vào lượng điện toán cho mỗi tác vụ và số lượng tác vụ được thực hiện.
Dù hiệu quả cao hơn giúp giảm chi phí mỗi tác vụ, các mô hình rẻ và mạnh hơn có thể khiến số lượng ứng dụng AI tăng nhanh, từ đó tiếp tục thúc đẩy nhu cầu về hạ tầng.
Áp lực từ Kimi K3 có thể tập trung vào biên lợi nhuận của các nhà cung cấp mô hình AI hơn là nhu cầu đối với hạ tầng.
Cạnh tranh từ các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc có thể khiến OpenAI và Anthropic khó chiếm tỷ trọng lớn trong chi tiêu AI, trong khi các nhà sản xuất chip, nhà cung cấp dịch vụ đám mây, doanh nghiệp vận hành trung tâm dữ liệu và nhà phát triển ứng dụng có thể hưởng lợi nhiều hơn, theo nhận định của SCMP
Moonshot AI hiện cũng đang mở rộng năng lực GPU sau khi nhu cầu đối với Kimi K3 vượt quá khả năng đáp ứng hiện có của công ty.
Tin Gốc: Tuổi Trẻ
