Moonshot AI, một trong 6 startup AI hàng đầu Trung Quốc, tuần trước tuyên bố Kimi K3 có thể cạnh tranh với những mô hình tốt nhất của OpenAI và Anthropic, với giá thấp hơn nhiều. Công ty dự kiến phát hành mô hình vào ngày 27/7, cho phép các nhà phát triển tải về, điều chỉnh và xây dựng sản phẩm trên nền tảng đó.
Tương tự DeepSeek, sự xuất hiện của Kimi K3 dẫn đến những cuộc tranh luận về cách tiếp cận mở với AI của Trung Quốc, cũng như liệu hướng đi này có giúp họ thu hẹp khoảng cách với những mô hình khép kín do doanh nghiệp Mỹ triển khai hay không.
CEO Box Aaron Levie cho rằng phát hành Kimi K3 là “chiến thắng lớn” dành cho những công ty đang xây dựng trên nền tảng AI. Ông cho biết đã “ngỡ ngàng thật sự” khi chứng kiến hiệu năng của mô hình mở, vì Kimi K3 chỉ đứng sau Claude Fable 5 và GPT-5.6 Sol trong bảng xếp hàng chỉ số trí tuệ của nền tảng đánh giá AI độc lập Artificial Analysis.
Russ Salakhutdinov, giáo sư tại Đại học Carnegie Mellon, chung quan điểm khi đánh giá Kimi K3 là “chiến thắng vĩ đại cho cộng đồng nguồn mở”.
Dean Ball, lãnh đạo bộ phận Tương lai Chiến lược của OpenAI, cũng nhận định Kimi K3 là “mô hình tốt”, bày tỏ ngạc nhiên khi đây là mô hình nguồn mở. “Tôi thật sự bất ngờ khi Trung Quốc tiếp tục cho phép duy trì nguồn mở với những mô hình tốt như vậy, đặc biệt khi chúng kèm theo những hiểm nguy tiềm tàng”, ông nói.
Theo Business Insider, Reuters, giới chuyên gia chỉ ra ít nhất ba điểm khiến Kimi K3 có thể cạnh tranh với các sản phẩm của Thung lũng Silicon.
Kimi K3 có khoảng 2.800 tỷ tham số, những giá trị giúp mô hình AI học hỏi và xây dựng phản ứng với người dùng. Điều này khiến nó trở thành mô hình trọng số mở lớn nhất được công bố đến nay, với khả năng xử lý hàng trăm trang văn bản chỉ với một dòng lệnh, phù hợp nhiệm vụ phân tích tài liệu dài và cơ sở mã lớn.
Những đánh giá ban đầu cho thấy Kimi K3 đặc biệt mạnh về lập trình. Arena.ai, nền tảng xếp hạng mô hình AI dựa trên đánh giá mù, cho rằng nó dẫn trước cả Claude Fable 5 trong bảng xếp hàng lập trình giao diện người dùng.
Nhiều lãnh đạo ngành lập trình đã chú ý đến Kimi K3. Guillermo Rauch, CEO Vercel, cho rằng Kimi K3 đánh dấu lần đầu mô hình trọng số mở vượt trước những sản phẩm độc quyền trong bài đánh giá kỹ thuật lập trình web toàn diện, nhưng cảnh báo rằng “các phép thử này chưa thể hiện toàn bộ”.
Trong những thử nghiệm rộng hơn, Kimi K3 vẫn cạnh tranh gay gắt với những mô hình hàng đầu của Mỹ, dù kém Fable 5 trong một số xếp hạng.
Moonshot AI đang tìm cách thu hút các nhà phát triển thông qua mức giá tương đối thấp. Truy cập API của Kimi K3 sẽ cần 3 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 15 USD cho mỗi triệu token xuất ra. Để so sánh, OpenAI tính phí lần lượt 5 và 30 USD cho GPT-5.6 Sol, trong khi giá của Claude Fable 5 lần lượt là 10 và 50 USD. Nhờ đó, Kimi K3 là một trong những mô hình AI tiên phong rẻ nhất hiện nay.
Khi tính năng của các mô hình AI tiên phong ngày càng tương đồng, giá trở thành yếu tố cạnh tranh chủ đạo. Các doanh nghiệp có thể tiết kiệm đáng kể chi phí bằng cách chọn mô hình rẻ với hiệu năng tương đồng, nhất là những startup cần triển khai AI trên quy mô lớn.
Lý do lớn nhất khiến Thung lũng Silicon chú ý đến Kimi K3 là ý nghĩa của nó đối với cuộc chạy đua AI. OpenAI và Anthropic gần như giữ kín mô hình hàng đầu, trong khi các phòng thí nghiệm Trung Quốc như DeepSeek và Moonshot thúc đẩy mô hình trọng số mở, cho phép các nhà phát triển tự nghiên cứu, chỉnh sửa và triển khai.
Chiến lược này giúp mô hình AI Trung Quốc nhận được sự quan tâm từ giới lập trình, đồng thời gây áp lực và buộc những công ty Mỹ tìm cách lý giải mức giá cao cho sản phẩm đóng kín của họ.
David Sacks, đồng chủ tịch Hội đồng Cố vấn Khoa học và Công nghệ của Tổng thống Mỹ, mô tả năng lực của Kimi K3 “đáng lo ngại” và cảnh báo nguy cơ Mỹ mất lợi thế trước Trung Quốc nếu tiếp tục quản lý AI quá nghiêm ngặt.
Ông cho rằng Mỹ đang tự làm suy yếu chính mình thông qua phản ứng với AI, như ngăn chặn xây thêm các trung tâm dữ liệu, bổ sung nhiều quy định quản lý và thúc đẩy các cơ quan liên bang phê duyệt trước các mô hình tiên tiến.
“Điều này sẽ khiến chúng ta thất bại trong cuộc đua AI. Sáng tạo không cần xin phép chính là bí quyết giúp Mỹ giành lợi thế trên Internet. Mỹ vẫn có thể giành chiến thắng về AI trong khi vẫn giải quyết những mối đe dọa theo cách nhất định, nếu không chúng ta sẽ chứng kiến lợi thế tan biến ngay trước mắt”, ông cho hay.
Chia sẻ tại sự kiện “AI: Shaping Human-Centered Innovation” diễn ra tại Hà Nội, Tiến sĩ Ed H. Chi, Phó Chủ tịch Nghiên cứu của Google DeepMind, cho rằng thế giới đang chứng kiến một sự chuyển dịch lớn tương tự những cuộc cách mạng công nghiệp trong lịch sử.
“Nhiều người có thể chưa nhận ra rằng chúng ta hiện đang ở giữa một cuộc cách mạng trí tuệ”, ông nói.
Theo vị chuyên gia, nếu giai đoạn đầu của nền kinh tế Internet được dẫn dắt bởi các công nghệ tìm kiếm và gợi ý nội dung thì các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay lại đang tạo ra ảnh hưởng mạnh mẽ trong môi trường doanh nghiệp.
Nguyên nhân là bởi doanh nghiệp là môi trường có nhiều hoạt động dựa trên khả năng suy luận, quy trình và xử lý tri thức, đó là những lĩnh vực AI đang phát triển rất nhanh.
Tuy nhiên, ông chỉ ra một trong những ngộ nhận phổ biến hiện nay là xem AI như một sản phẩm có thể mua về và lập tức tạo ra hiệu quả.
“Khi động cơ được phát minh, bạn không thể chỉ mua một động cơ, đặt nó vào nhà máy rồi xem như xong. Bạn cần các kỹ sư tìm ra cách để làm cho động cơ vận hành phù hợp. Điều tương tự cũng sẽ xảy ra với AI”, ông chia sẻ.
Từ ví dụ này, ông cho rằng Việt Nam có cơ hội phát triển đội ngũ kỹ sư vừa hiểu AI vừa hiểu đặc thù từng ngành nghề để ứng dụng công nghệ phù hợp với thực tế.
Cùng tham gia thảo luận, Tiến sĩ Lương Minh Thắng, Nhà khoa học chính kiêm Giám đốc Nghiên cứu tại Google DeepMind, nhận định năng lực quan trọng nhất của con người trong thời đại AI là khả năng phán đoán.
Ông nêu quan điểm rằng khi AI ngày càng giỏi trong việc đưa ra câu trả lời và gợi ý, con người dễ rơi vào trạng thái tiếp nhận thông tin một cách thụ động.
Vì vậy, người học cần liên tục kiểm chứng và đánh giá tính chính xác, mức độ phù hợp của các kết quả AI tạo ra trong từng bối cảnh cụ thể.
Một thách thức khác được ông Thắng đề cập là việc AI có thể tạo ra lượng lớn tri thức, nội dung và kết quả nghiên cứu trong thời gian rất ngắn.
“Trong toán học, lập trình, sinh học hay khám phá thuốc, AI có thể tạo ra rất nhiều kết quả, nhưng con người vẫn cần đủ năng lực để đánh giá kết quả đó”, ông nói.
Tiến sĩ Lương Minh Thắng chỉ ra rằng điều này có thể dẫn đến sự xuất hiện của những nghề mới trong tương lai, tập trung vào việc kiểm chứng, diễn giải và truyền đạt tri thức do AI tạo ra.
Từ góc độ doanh nghiệp, ông Trương Gia Bình, Chủ tịch Tập đoàn FPT, nhận định AI đang tạo ra một bước ngoặt chưa từng có đối với năng lực cạnh tranh của các tổ chức.
“Không ai có thể duy trì năng lực cạnh tranh nếu không có AI”, ông Bình nhấn mạnh.
Theo lãnh đạo FPT, nhân loại đang bước từ thời kỳ nhà máy công nghiệp sang “nhà máy AI”. Trong tương lai, sức mạnh của doanh nghiệp sẽ được quyết định bởi cả số lượng nhân sự và cả khả năng tổ chức các hệ thống AI.
Về lĩnh vực y tế, bà Jean Desombre, nhà sáng lập kiêm đối tác Pacific Gateway Partners, khẳng định AI có thể tạo ra những đột phá lớn trong nghiên cứu thuốc và xử lý dữ liệu y sinh.
Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ này cần đặt con người ở vị trí trung tâm.
Bà đưa lời khuyên rằng trước khi áp dụng AI, các tổ chức cần trả lời những câu hỏi như liệu công nghệ đó có giúp cải thiện kết quả điều trị, giúp bác sĩ có thêm thời gian dành cho bệnh nhân hay không.
Ở góc độ giáo dục, Giáo sư Po-Shen Loh, Đại học Carnegie Mellon, cho rằng AI càng phát triển thì giáo dục càng cần quay trở lại những giá trị cốt lõi.
“Khi AI có thể giúp con người tiếp cận tri thức nhanh hơn, giáo dục cần chuyển từ việc “dạy để biết” sang “dạy để hiểu, để suy nghĩ và để hành động”, ông nhấn mạnh.
Các chuyên gia tham gia sự kiện đều nhìn nhận rằng lợi thế trong giai đoạn tiếp theo sẽ thuộc về những quốc gia có khả năng đào tạo nguồn lao động biết ứng dụng AI vào các bài toán thực tiễn, xây dựng được niềm tin đối với công nghệ trong đời sống xã hội.
"Thành thật mà nói, xAI là một dạng thất bại, bởi đội ngũ sáng lập công ty đã rời đi", ông nhận xét trong phỏng vấn với CNBC ngày 18/6. "Elon đang trong vị thế rất khó khăn để thu hút những nhân tài hàng đầu trong lĩnh vực AI, bởi ông ấy đã không đối xử theo cách thực sự tốt đẹp với đội ngũ trước đây".
Phát biểu của LeCun khơi lại mối bất hòa kéo dài giữa ông và người giàu nhất hành tinh. Yann LeCun từng lên mạng xã hội X chê các phát ngôn của Musk là "thuyết âm mưu", còn ông chủ xAI đáp trả rằng LeCun "lạc hậu với AI từ lâu".
Hồi tháng 2, Musk quyết định sáp nhập xAI vào SpaceX - công ty công nghệ hàng không vũ trụ hiện đạt mức vốn hóa 2.400 tỷ USD. Tuy nhiên, báo cáo tài chính quý I/2026 cho thấy mảng AI của SpaceX đang gánh khoản lỗ hoạt động 2,5 tỷ USD.
"Tôi không lạc quan về triển vọng của xAI. Họ không có cửa để đấu lại OpenAI hay Anthropic", cựu giám đốc khoa học AI của Meta và hiện sáng lập AMI Labs nói.
LeCun cũng cảnh báo "vụ nổ bong bóng AI" của toàn ngành khi chi phí vận hành đang vượt sức chịu đựng của doanh nghiệp. Sam Altman, CEO của OpenAI, tuần trước cũng thừa nhận chi phí đang là "vấn đề nhức nhối".
"Giá dịch vụ đầu ra tăng, chi phí vận hành có giảm nhưng tốc độ quá chậm. Hầu hết công ty AI đều đang lỗ và sống bằng tiền túi của nhà đầu tư. Tình trạng này không thể kéo dài. Nếu các phòng thí nghiệm lớn không tìm ra cách cắt giảm chi phí, bong bóng AI chắc chắn sẽ nổ", ông nhận định.
Bên cạnh bài toán kinh tế, nhà khoa học nổi tiếng cũng đề cập đến giới hạn của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cho rằng chúng mạnh về lập trình hoặc giải toán nhờ khả năng dự đoán từ ngữ theo xác suất, nhưng phí duy trì lại quá đắt đỏ so với mức chi trả của người dùng. Ông ủng hộ mô hình thế giới (World Model), hướng tới việc giúp máy tính hiểu cách thế giới thực vận hành thông qua quy luật nguyên nhân - kết quả và các hành động, khác với LLM hiện nay.
"Chúng ta sẽ không thể có được hệ thống tác nhân AI tự chủ, đáng tin cậy nếu cứ bám lấy LLM mà không chuyển sang xây dựng dựa trên các mô hình thế giới", ông nhấn mạnh.
LeCun, 66 tuổi, là nhà khoa học nổi tiếng trong lĩnh vực AI. Ông cùng với giáo sư Geoffrey Hinton và Yoshua Bengio được mệnh danh là Godfather of AI (bố già AI). Ông gia nhập Meta năm 2013, đứng đầu FAIR - nhóm đã tạo ra mô hình nguồn mở đầu tiên của Meta mang tên Llama - và là nhà khoa học trưởng về AI của công ty. Tuy nhiên, ông rời công ty của Mark Zuckerberg năm 2025 để lập công ty khởi nghiệp riêng chuyên về "khả năng mô phỏng thế giới".
Trước khi rời Meta, LeCun đánh giá LLM hữu ích nhưng không có tiềm năng thông minh như người, rằng lĩnh vực trí tuệ nhân tạo bị thổi phồng quá mức, đặc biệt với cuộc đua phát triển LLM. Để bước vào cuộc cách mạng tiếp theo, các công ty cần "lùi lại một bước", tìm ra những gì còn thiếu trong những phương pháp tiếp cận hiện tại nếu muốn tạo AI thông minh ở cấp độ con người.
Ngày 29-6, Tổng thống Hàn Quốc Lee Jae Myung công bố một loạt siêu dự án phát triển ngành bán dẫn và trí tuệ nhân tạo (AI), với quy mô đầu tư lên tới hàng trăm tỉ USD nhằm củng cố vị thế dẫn đầu của nước này trong lĩnh vực công nghệ cao.
Phát biểu tại lễ công bố có sự tham dự của lãnh đạo hai tập đoàn sản xuất chip nhớ lớn nhất thế giới là Samsung Electronics và SK Hynix, Tổng thống Lee khẳng định Hàn Quốc cần nhanh chóng làm chủ các công nghệ cốt lõi của AI để duy trì lợi thế cạnh tranh toàn cầu.
"Chúng ta phải giành được các yếu tố cốt lõi của AI nhanh hơn bất kỳ quốc gia nào khác. Bán dẫn, AI vật lý và các trung tâm dữ liệu AI sẽ là ba trụ cột cho bước nhảy vọt của chúng ta", Hãng tin Reuters dẫn lời nhà lãnh đạo Hàn Quốc.
Theo kế hoạch, các dự án sẽ thu hút nguồn vốn đầu tư từ Samsung, SK Hynix và nhiều doanh nghiệp khác trong những năm tới. Chính quyền thành phố Gwangju và tỉnh Nam Jeolla ở khu vực tây nam Hàn Quốc cũng cam kết đầu tư khoảng 520.000 tỉ won (336,7 tỉ USD) vào các dự án này.
Khu vực tây nam Hàn Quốc sẽ được phát triển thành cụm sản xuất chip quy mô lớn mới của Hàn Quốc, tận dụng nguồn điện dồi dào chưa được khai thác để phục vụ các nhà máy bán dẫn và trung tâm dữ liệu AI vốn tiêu thụ nhiều năng lượng.
Đây được xem là bước đi tham vọng nhất của Tổng thống Lee kể từ khi nhậm chức, nhằm hiện thực hóa mục tiêu phát triển ngành bán dẫn và AI, đồng thời thu hẹp khoảng cách phát triển giữa khu vực thủ đô Seoul với các địa phương khác và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế ở các vùng ngoài thủ đô.
Bộ trưởng Công nghiệp Kim Jung Kwan cho biết Hàn Quốc sẽ triển khai dự án trị giá 800.000 tỉ won (518 tỉ USD) tại khu vực Tây Nam, bao gồm bốn nhà máy chế tạo chip cùng mạng lưới các doanh nghiệp đối tác.
Ngoài ra, Hàn Quốc sẽ đầu tư hàng trăm tỉ USD vào các trung tâm dữ liệu AI trong thập kỷ tới.
"Đến năm 2035, chúng tôi sẽ xây dựng thêm các trung tâm dữ liệu AI với công suất 10 gigawatt, nâng tổng công suất lên 18,4 gigawatt và tổng vốn đầu tư lên hơn 1.000 nghìn tỉ won (gần 650 tỉ USD)", Bộ trưởng Khoa học Bae Kyung Hoon nói.
Chính quyền Hàn Quốc đánh giá các trung tâm dữ liệu AI đóng vai trò là trái tim cung cấp năng lượng cho AI và đầu tư toàn cầu vào chúng dự kiến sẽ đạt khoảng 5.500 tỉ USD vào năm 2030.
"Chính phủ đang cung cấp hỗ trợ để đảm bảo rằng khoản đầu tư quy mô lớn như vậy vào cơ sở hạ tầng AI sẽ dẫn đến sự phát triển của ngành trung tâm dữ liệu AI trong nước và tăng cường khả năng cạnh tranh của hệ sinh thái", Hãng tin AFP dẫn tuyên bố của chính quyền Hàn Quốc.
