Các công ty phát triển mô hình AI có trọng số mở đang trở thành mục tiêu thâu tóm hấp dẫn tại Silicon Valley, khi các tập đoàn công nghệ lớn tìm cách giảm phụ thuộc vào những phòng thí nghiệm AI hàng đầu và kiểm soát nhiều hơn các công nghệ đứng sau hoạt động vận hành mô hình.

Nvidia được cho là đang tiến gần một thương vụ trị giá khoảng 13 tỷ USD để mua lại Hugging Face, nền tảng chia sẻ mô hình AI có trọng số mở và các công cụ đánh giá. Thông tin này xuất hiện không lâu sau khi Nvidia đạt thỏa thuận trị giá 6 tỷ USD với Poolside, công ty phát triển mô hình có trọng số mở, theo đó phần lớn nhân viên Poolside sẽ chuyển sang Nvidia.

Hai tuần trước, Stripe cũng mua lại OpenRouter, nhà cung cấp hàng đầu các mô hình có trọng số mở cho doanh nghiệp, với giá hơn 7 tỷ USD.

Dòng vốn lớn đổ vào một lĩnh vực vốn dựa trên việc cung cấp công nghệ mở cho thấy AI đang bước sang một giai đoạn cạnh tranh mới, trong đó khả năng kiểm soát mô hình, chi phí suy luận và quyền tự chủ về công nghệ ngày càng quan trọng.

Nvidia muốn mở rộng bên ngoài mảng chip

Đối với Nvidia, việc đầu tư vào các công ty AI có trọng số mở giúp hãng giảm sự phụ thuộc vào các tập đoàn điện toán đám mây lớn và những phòng thí nghiệm AI hàng đầu.

Điều này càng trở nên quan trọng khi những công ty phát triển mô hình lớn như OpenAI và Google cũng bắt đầu tự phát triển chip suy luận AI. OpenAI trong tuần này công bố những thông tin mới về Jalapeño, dòng chip được thiết kế để xử lý suy luận với tốc độ cao ở quy mô lớn.

Nvidia hiện cũng phát triển dòng mô hình có trọng số mở Nemotron, nhưng mức độ sử dụng chưa thực sự lớn. Việc kiểm soát một trong những cộng đồng phát triển mô hình mở lớn nhất tại Mỹ có thể giúp Nvidia tiếp cận lượng người dùng lớn hơn, từ đó thúc đẩy các chip và tiêu chuẩn công nghệ của hãng.

Mô hình kinh doanh này cũng giúp Nvidia mở rộng vị thế trong chuỗi giá trị AI, từ cung cấp chip và hạ tầng tính toán sang tiếp cận trực tiếp với các nhà phát triển mô hình.

Chi phí suy luận thúc đẩy mô hình mở

Một động lực khác là chi phí suy luận AI ngày càng trở thành vấn đề đối với doanh nghiệp. Các công ty đang tìm kiếm những mô hình rẻ hơn, trong đó có các sản phẩm do những doanh nghiệp Trung Quốc như Moonshot, DeepSeek và Alibaba phát triển.

Tuy nhiên, mức độ sử dụng mô hình có trọng số mở trong doanh nghiệp hiện vẫn tương đối thấp. Theo dữ liệu chi tiêu được Ramp khảo sát, chỉ khoảng 6% doanh nghiệp sử dụng các mô hình này. Dữ liệu của Jellyfish, công ty cung cấp công cụ cho kỹ sư phần mềm, cho thấy tỷ lệ kỹ sư sử dụng mô hình có trọng số mở chỉ khoảng 2%.

Nik Albarran, phụ trách sản phẩm AI tại Jellyfish, cho biết các mô hình có trọng số mở hiện chủ yếu được doanh nghiệp sử dụng cho những công việc có khối lượng suy luận lặp lại cao, chẳng hạn hệ thống trò chuyện chăm sóc khách hàng. Với những tác vụ có số lượng yêu cầu lớn và tương đối lặp lại, doanh nghiệp có thể tinh chỉnh một mô hình có trọng số mở để xử lý các câu hỏi với chi phí thấp hơn.

Stripe cũng nhấn mạnh vấn đề chi phí khi công bố thương vụ OpenRouter. Patrick Collison, đồng sáng lập kiêm CEO Stripe, cho rằng token đang trở thành “đơn vị tiền tệ trung tâm” đối với các doanh nghiệp xây dựng sản phẩm bằng AI, trong khi tiềm năng kinh tế của công nghệ này phụ thuộc vào khả năng sử dụng hiệu quả nguồn tài nguyên điện toán khan hiếm.

Tuy nhiên, với các tác vụ lập trình và tác vụ tác nhân AI đòi hỏi nhiều suy luận, các mô hình hàng đầu vẫn thường chiếm ưu thế. Những mô hình độc quyền của các phòng thí nghiệm AI lớn có khả năng xử lý nhiều loại yêu cầu hơn, đồng thời doanh nghiệp cũng dễ tiếp cận hơn và trong một số trường hợp được hưởng mức giá hỗ trợ.

Albarran cho rằng khi doanh nghiệp hoàn thiện các quy trình sử dụng AI, việc chuyển sang các mô hình mở sẽ trở nên dễ dàng hơn.

“Hiện chưa có nhiều công ty như vậy, nhưng nếu giá của cácphòng thí nghiệm AI hàng đầu tiếp tục tăng, ngày càng nhiềudoanh nghiệp sẽ buộc phải cân nhắc,” ông nói. Theo ông, khicác quy trình dựa trên AI trở nên đủ trưởng thành, doanh nghiệpsẽ có lý do để đầu tư vào việc tự lưu trữ và vận hành mô hình.”

Xu hướng chuyển sang AI chuyên biệt

Fireworks, một trong những nền tảng lưu trữ và định tuyến mô hình có trọng số mở cho khách hàng doanh nghiệp, cũng đang đặt cược vào sự đa dạng của các mô hình AI.

CEO Lin Qiao cho biết Fireworks hiện xử lý khoảng 40.000 tỷ token mỗi ngày, nhiều hơn lượng token được xử lý thông qua API của Gemini hoặc OpenAI.

Theo Qiao, khi số lượng mô hình ngôn ngữ lớn tiếp tục tăng và chất lượng được cải thiện, doanh nghiệp sẽ có nhiều khả năng tự huấn luyện hoặc tinh chỉnh mô hình cho nhu cầu riêng.

“Mỗi công ty phát triển ứng dụng nên cân nhắc tuyển một nhà nghiên cứu nội bộ,” Qiao nói. Theo bà, doanh nghiệp có thể tận dụng sản phẩm và dữ liệu của mình để xây dựng mô hình riêng.

Bà dự đoán tương lai của AI sẽ là “trí tuệ chuyên biệt”, trong đó mỗi doanh nghiệp có thể sở hữu các mô hình riêng cho từng trường hợp sử dụng.

Xu hướng này cho thấy vị thế thống trị của những phòng thí nghiệm như OpenAI và Anthropic không nhất thiết sẽ kéo dài. Khi các tập đoàn công nghệ lớn tìm cách phân tán rủi ro thay vì phụ thuộc vào một số ít nhà phát triển AI hàng đầu, công nghệ có trọng số mở đang trở thành một lựa chọn ngày càng khó bỏ qua.

Ảnh minh họa xu hướng sử dụng các mô hình AI trong số mở. Ảnh: Getty Images