Trúc Phương/Người Việt
Trung Quốc tiếp tục xóa bỏ khoảng cách dẫn đầu của Mỹ trong lĩnh vực AI. Theo báo cáo Chỉ Số AI năm 2026 của Viện Trí Tuệ Nhân Tạo lấy con người làm trung tâm (Institute for Human-Centered Artificial Intelligence – HAI) thuộc Đại Học Stanford, công bố vào Tháng Tư, Trung Quốc đã gần như san bằng khoảng cách với Mỹ về hiệu suất của các mô hình AI và tiếp tục vượt qua hàng loạt đối thủ thế giới về số lượng bằng sáng chế, công trình nghiên cứu cũng như việc ứng dụng robot AI.
Sức nóng đầy đe dọa từ Trung Quốc
Báo cáo HAI ghi nhận sự thu hẹp khoảng cách về điểm số Arena (Arena scores – thước đo hiệu suất tương đối của các mô hình ngôn ngữ lớn) giữa các mô hình AI hàng đầu của Mỹ và Trung Quốc. Tháng Năm, 2023, mô hình hàng đầu Mỹ, GPT-4 của OpenAI, dẫn trước với hơn 1,300 điểm Arena, trong khi Trung Quốc đạt dưới 1,000 điểm. Đến Tháng Ba, 2026, khoảng cách này giảm còn 39 điểm Arena. Hiện tại, một trong những mô hình hàng đầu Mỹ, Claude Opus 4.6 của Anthropic, chỉ dẫn trước mô hình Dola-Seed 2.0 của Trung Quốc 2.7%.
Báo cáo HAI-Stanford cho biết thêm, dù Mỹ vượt trội Trung Quốc về số lượng mô hình AI hàng đầu (50 so với 30), nhưng Trung Quốc có số trích dẫn nghiên cứu cao hơn Mỹ, chiếm 20.6% tổng trích dẫn về AI trong năm 2024 so với 12.6% của Mỹ. Trung Quốc cũng có số lượng robot AI công nghiệp được lắp đặt nhiều gấp gần chín lần, dẫn đầu thế giới với hơn 295,000 robot, so với 34,200 của Mỹ.
Chỉ trong một năm, công nghệ AI Trung Quốc đã khiến thế giới kinh ngạc thật sự trước những tiến bộ quá nhanh và quá nguy hiểm. Trung tuần Tháng Bảy, công ty an ninh mạng Semgrep cho biết một mô hình AI miễn phí mới của công ty Zhipu AI có khả năng phát hiện lỗ hổng bảo mật tốt hơn so với mô hình Claude Opus 4.8 của Anthropic (phát hành vào Tháng Năm).
Ngoài ra, dù vốn đầu tư tư nhân của Mỹ vào AI vượt xa Trung Quốc, với $285.9 tỷ vào năm 2025 – gấp 23 lần so với $12.4 tỷ của Trung Quốc nhưng báo cáo HAI-Stanford cho thấy đà thu hút nhân tài AI của Mỹ đang chững lại. Cụ thể, Stanford cho biết số lượng chuyên gia AI đến Mỹ đã giảm 89% kể từ năm 2017 và sự sụt giảm này tiếp tục diễn ra rất mạnh, với tốc độ giảm tăng thêm 80% chỉ trong năm 2025.
Kỹ thuật “nấu rượu lậu” của Trung Quốc
Nhờ đâu Trung Quốc tiến nhanh đến vậy? Một trong những chiến lược “đi tắt” của Trung Quốc là áp dụng kỹ thuật “chưng cất” dữ liệu (“AI distillation” hay “knowledge distillation”), tức huấn luyện một mô hình AI nhỏ bằng cách học từ mô hình AI lớn, nhằm giữ được phần lớn khả năng của mô hình lớn nhưng chạy nhanh hơn, rẻ hơn và ít tốn tài nguyên hơn.
Một mô hình AI như ChatGPT hay Gemini được huấn luyện dựa trên lượng dữ liệu khổng lồ, gồm sách, báo, mã nguồn, hình ảnh… Quá trình “đào tạo” mô hình có thể kéo dài hàng tháng, sử dụng hàng chục ngàn GPU và tiêu tốn hàng chục đến hàng trăm triệu đô. Trong khi đó, bằng kỹ thuật “chưng cất” (“distillation” – thuật từ chuyên biệt trong lĩnh vực này), mô hình nhỏ hơn có thể cô đọng kiến thức từ những gì nó học từ mô hình lớn để cho ra đáp án nhanh hơn và bộ máy vận hành nó cũng ít hao tốn tài nguyên hơn.
Nói một cách dễ hiểu, Trung Quốc dùng “rượu xịn” của Mỹ để pha loãng và chế biến thành rượu của họ. Gần như tất cả mô hình AI Trung Quốc hiện nổi đình nổi đám, với mã nguồn mở, đều dựa vào nguồn tài nguyên khổng lồ từ các mô hình ngôn ngữ lớn của Mỹ.
Vấn đề nhức đầu ở chỗ, “chưng cất,” chẳng khác gì “ăn cắp,” lại khó có thể bị quy kết phạm luật bản quyền, bởi bản thân mô hình lớn cũng xây dựng bộ não của nó bằng kỹ thuật chưng cất. Năm 2024, chính OpenAI đã phát hành một công cụ giúp người sử dụng dễ dàng thực hiện quy trình chưng cất các mô hình của hãng và tạo ra các bộ dữ liệu để huấn luyện AI. Tháng Năm, Elon Musk cũng thừa nhận công ty xAI của ông đã sử dụng phương pháp chưng cất để huấn luyện mô hình; và ông nhấn mạnh, đây là kỹ thuật phổ biến trong toàn ngành.
Thời điểm hiện tại, Anthropic và OpenAI đều chặn truy cập từ Trung Quốc đại lục và Hồng Kông, nhằm hạn chế việc các công ty AI Trung Quốc truy cập và nạo vét nguồn dữ liệu từ các mô hình ngôn ngữ lớn của họ để biến thành tài sản AI riêng. Tháng Chín, 2025, Anthropic mở rộng phạm vi hạn chế, không chỉ áp dụng với người dùng tại Trung Quốc mà còn với bất kỳ tổ chức nào có hơn 50% vốn sở hữu thuộc về Trung Quốc ở bất kỳ đâu trên thế giới. Đến Tháng Tư, Anthropic siết chặt hơn khi yêu cầu một số người dùng xác minh bằng giấy tờ tùy thân do chính phủ cấp.
Tháng Bảy, Anthropic gửi thư lên Thượng Viện Hoa Kỳ, cho biết, công ty AI Qwen (thuộc tập đoàn Alibaba) từng thực hiện một chiến dịch quy mô khi sử dụng 25,000 trương mục giả để tạo ra hơn 28.8 triệu lượt tương tác với mô hình Claude của Anthropic, nhằm “hút sạch” những gì tinh túy nhất từ Claude để nâng cấp cho mô hình của họ. Anthropic cũng khẳng định, Deepseek, Moonshot và MiniMax đều chơi trò “chưng cất.” Tháng Tư, Tòa Bạch Ốc cảnh báo việc các công ty Trung Quốc thực hiện “những chiến dịch có chủ đích ở quy mô công nghiệp” nhằm sao chép các hệ thống của Mỹ thông qua kỹ thuật chưng cất mô hình.
Trung Quốc cũng chẳng giấu giếm. Tháng Hai, 2025, khi phát triển phương pháp phát hiện “chưng cất”, nhóm nghiên cứu Đại học Bắc Kinh và Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc kết luận, ngoại trừ mô hình Doubao của ByteDance, hầu hết mô hình nội địa được thử nghiệm đều cho thấy bằng chứng về việc chưng cất dữ liệu, chủ yếu từ các mô hình Mỹ, trong đó có mô hình AI Qwen của Alibaba.
Lịch sử sẽ bỏ ai lại phía sau?
Vấn đề đáng nói nhất ở chỗ, việc quy kết AI Trung Quốc là “đồ ăn cắp” có thể dẫn đến việc xem thường năng lực AI của nước này. Chính Anthropic cũng thừa nhận, kể cả khi chặn đứng được màn “chưng cất” thì Mỹ cũng chỉ “duy trì lợi thế dẫn trước từ 12 đến 24 tháng.”
Trong bài báo ngày 22 Tháng Bảy, tờ Financial Times cho hay, năm 2019, Yang Zhilin (Dương Thực Lân, sinh năm 1992, người sáng lập Moonshot AI) học xong chương trình tiến sĩ tại Đại Học Carnegie Mellon chỉ trong bốn năm, nhanh hơn khoảng hai năm so với thời gian thông thường. Apple muốn chiêu mộ Yang Zhilin. Google và Meta từng nhận Yang Zhilin vào thực tập. Cơ hội nghiên cứu sau tiến sĩ tại Stanford và MIT cũng mở rộng cửa.
Tuy nhiên, Yang Zhilin từ chối tất cả để trở về Trung Quốc. Tháng Ba, 2023, Yang Zhilin thành lập Moonshot. Trung tuần Tháng Bảy, Moonshot ra mắt mô hình Kimi K3, như nói ở trên. Sản phẩm AI này được đánh giá ngang hàng với các sản phẩm chủ lực của OpenAI và Anthropic. Thậm chí Elon Musk cũng khen Kimi K3 là một “thành tựu ấn tượng.”
Câu chuyện Yang Zhilin cho thấy Mỹ không còn là nơi thu hút và giữ chân nhân tài. Năm 2024, Đại Học Stanford thực hiện cuộc khảo sát với 1,304 nhà khoa học gốc Hoa làm việc tại Mỹ. Kết quả cho thấy 73% cảm thấy việc học thuật và nghiên cứu của họ ngày càng bấp bênh không an toàn và 65% bày tỏ lo ngại tình trạng “thù ghét và bạo lực nhắm vào người gốc Á.” Việc Trump liên tục dọa “phong sát” các đại học càng khiến chẳng nhà khoa học nào thiết tha làm việc ở Mỹ.
Trong khi đó, Trung Quốc lôi kéo nhân tài bằng nhiều chính sách cởi mở. Nhiều năm qua, họ cũng tập trung mạnh vào xây dựng nguồn lực riêng. Trong 356 nhà nghiên cứu đứng sau các mô hình cốt lõi của công ty DeepSeek, có đến 53.5% chưa từng học hay làm việc bên ngoài Trung Quốc. Đó là chưa kể thực tế rằng 70% những người có kinh nghiệm từng làm việc tại Mỹ đã trở về Trung Quốc.
Tòa Bạch Ốc liên tục khẳng định việc hỗ trợ các doanh nghiệp Mỹ duy trì vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực AI, trong thực tế, hàng loạt chính sách Trump lại tạo thêm rào cản. Từ việc siết chặt nhập cư, cắt ngân sách nghiên cứu khoa học, gây sức ép lên các trường đại học cho đến các biện pháp thuế quan làm tăng chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu và chuỗi cung ứng bán dẫn, tất cả đều khiến những lợi thế giúp Mỹ thống trị AI ngày càng suy yếu.
Cuộc đua AI giờ đây không chỉ được quyết định bởi những con chip mạnh hơn hay các mô hình ngôn ngữ thông minh hơn mà còn phụ thuộc vào việc quốc gia nào tạo được môi trường thuận lợi nhất để thu hút nhân tài, phát triển công nghệ và duy trì năng lực. Mỹ hiện vẫn đứng đầu thế giới về AI nhưng điều đó không có nghĩa sức mạnh tương lai đứng về phía họ, nếu chính sách hiện tại không thay đổi. [kn]
Tính đến Tháng Bảy, 2026, điểm của một số mô hình AI được ghi nhận như sau (kiểm nghiệm dựa trên 10 tiêu chuẩn, từ lập luận, toán học, lập trình đến các tác vụ khoa học).
-Anthropic (Mỹ) – mô hình Claude Fable 5 – 60 điểm
-OpenAI (Mỹ) – Chat GPT 5.6 (Sol) – 59
-Moonshot (Trung Quốc) – Kimi K3 – 57
-Anthropic (Mỹ) – Claude Opus 4.8 – 56
-OpenAI (Mỹ) – Chat GPT 5.6 Terra – 55
-OpenAI (Mỹ) – Chat GPT 5.5 – 55
-xAI (Mỹ) – Grok 4.5 – 54
-Anthropic (Mỹ) – Claude Sonnet 5 – 53
-OpenAI (Mỹ) – Chat GPT 5.6 Luna – 51
– Z.ai (Trung Quốc) – GLM-5.2 – 51
(Nguồn: The Artificial Analysis Intelligence Index)
