Các giám đốc điều hành công nghệ, chuyên gia an ninh quốc gia và quan chức Hoa Kỳ dường như đều đồng thuận rằng Mỹ phải giành chiến thắng trong cuộc cạnh tranh AI với Trung Quốc. Vào tháng 10 năm 2024, Cố vấn An ninh Quốc gia của chính quyền Biden, ông Jake Sullivan, cảnh báo rằng Mỹ có nguy cơ “đánh mất lợi thế vất vả mới đạt được” nếu không “triển khai AI nhanh chóng và toàn diện hơn để tăng cường an ninh quốc gia.” Và trong một trong những sắc lệnh hành pháp đầu tiên, chính quyền Trump nhiệm kỳ hai đã tuyên bố mục tiêu “duy trì và củng cố sự thống trị toàn cầu của Mỹ trong lĩnh vực AI.”
Washington đã theo đuổi chiến lược hai hướng nhằm giành ưu thế: kìm hãm Trung Quốc bằng cách hạn chế xuất khẩu các thành phần công nghệ then chốt, và thúc đẩy đổi mới trong nước đối với các mô hình AI nền tảng. Để đạt được mục tiêu thứ hai, cả hai chính quyền Biden và Trump đều áp dụng chương trình quản lý “nới tay” đối với các doanh nghiệp dẫn đầu ngành, đầu tư có mục tiêu vào chất bán dẫn và hạ tầng năng lượng, cũng như khuyến khích việc áp dụng AI trong toàn bộ chính phủ liên bang, đặc biệt là trong các cơ quan quốc phòng và tình báo, nhằm phục vụ các mục tiêu đa dạng.
Cho đến nay, các chính sách này đã giúp các công ty Mỹ duy trì vị thế dẫn đầu về thị phần và hiệu năng mô hình so với các đối thủ Trung Quốc. Tuy nhiên, Washington không thể và không nên kỳ vọng vị thế đó sẽ kéo dài mãi mãi. Những đột phá gần đây của các công ty AI Trung Quốc như DeepSeek, Alibaba Cloud, Baidu và Tencent cho thấy khoảng cách về năng lực AI tiên tiến giữa Mỹ và Trung Quốc đang thu hẹp, và việc Mỹ giữ vững vị trí dẫn đầu không còn là điều chắc chắn. Ngay cả khi tiếp tục nỗ lực để giành ưu thế, Washington cũng cần chuẩn bị cho viễn cảnh Hoa Kỳ thất bại trong cuộc đua AI với Trung Quốc—hoặc ít nhất là một viễn cảnh trong đó các mô hình AI của Trung Quốc trở nên phổ biến toàn cầu.
Chuẩn bị cho khả năng Mỹ về nhì không có nghĩa là Washington sẽ lặp lại thất bại trong cuộc cạnh tranh 5G, nơi Mỹ đã gặp khó khăn trong việc cung cấp các sản phẩm giá rẻ và đổi mới khi Trung Quốc tiến nhanh. Thay vào đó, Washington cần đảm bảo rằng ngay cả khi không giành được vị trí dẫn đầu toàn cầu trong lĩnh vực AI, nước này vẫn có thể hưởng lợi một cách an toàn từ cuộc cách mạng AI, bằng cách thúc đẩy các khuôn khổ toàn diện hơn để phản ánh đúng những yếu tố khiến AI hấp dẫn với các thị trường mới nổi, bằng cách tạo điều kiện cho lập trình viên di chuyển giữa các mô hình, bằng cách xây dựng hệ thống cho phép người dùng so sánh kết quả từ các mô hình AI cạnh tranh, và bằng cách chia sẻ dữ liệu của Mỹ một cách an toàn với các nhà phát triển mô hình, đối tác và đồng minh.
MẤT LỢI THẾ
Cho đến mùa hè năm 2024, Mỹ dường như có công thức chiến thắng trong cuộc đua thống trị AI. Sự đổi mới nhanh chóng về mô hình bắt nguồn từ một hệ sinh thái gồm nghiên cứu học thuật, công bố khoa học và nhân tài, vốn đầu tư và phát triển từ khu vực tư nhân, cùng với sự giám sát pháp lý rất nhẹ tay. Các mô hình nền tảng của Mỹ như GPT của OpenAI và Gemini của Google đã đạt được những bước tiến vượt bậc kể từ năm 2022, khi ChatGPT lần đầu gây chấn động toàn cầu. Trong hai năm qua, các công cụ AI đã có khả năng xử lý và tạo ra hình ảnh và âm thanh, giải quyết các nhiệm vụ phức tạp hơn, và thể hiện năng lực lập luận vượt trội. Nhiều công ty công nghệ Mỹ khác như Anthropic, xAi và Meta đã nhanh chóng phát triển các mô hình lớn hơn có khả năng thực hiện các nhiệm vụ tiêu chuẩn như hiểu ngôn ngữ nói và hình ảnh, lập trình, và giải các bài toán khoa học phức tạp ngay khi chúng xuất hiện. Khi các mô hình Mỹ thể hiện tốc độ và hiệu quả, thị phần toàn cầu và lượng người dùng quốc tế của chúng cũng tăng nhanh chóng.
Tính đến cuối năm 2023, các mô hình hàng đầu của Mỹ vượt trội các đối thủ Trung Quốc đến hàng chục điểm phần trăm về độ chính xác phản hồi. Nhưng Trung Quốc đã nhanh chóng thu hẹp khoảng cách bằng sự kết hợp khôn khéo giữa các sáng kiến chính phủ như Kế hoạch Phát triển AI Thế hệ Mới, chú trọng giáo dục và đào tạo nhân lực AI, đầu tư mạnh vào nghiên cứu, sự phối hợp chặt chẽ giữa chính quyền và ngành công nghệ, cùng với các khoản đầu tư công khổng lồ vào trung tâm dữ liệu, hạ tầng truyền tải năng lượng và sản xuất chip bán dẫn. Những nỗ lực này giúp thu hẹp sự chênh lệch về hiệu suất giữa các công cụ AI của Mỹ và Trung Quốc trên hầu hết các chỉ số phổ biến xuống còn một chữ số vào cuối năm 2024. Sáu tháng gần đây, DeepSeek và Qwen đã đạt hiệu năng ngang với các mô hình Mỹ, làm dấy lên lo ngại rằng lợi thế áp đảo của Mỹ trước đây đang dần biến mất.
Trong khi đó, Trung Quốc đã vượt lên trong việc tích hợp AI vào sản xuất công nghệ cao. Ví dụ, Xiaomi – ban đầu là nhà sản xuất điện thoại thông minh – hiện sử dụng hơn 700 robot được điều khiển bằng AI tại nhà máy ở Bắc Kinh để sản xuất xe điện, với năng suất trung bình một xe điện mới cứ mỗi 76 giây. AI được sử dụng rộng rãi trong các thành phố Trung Quốc cho quản lý giao thông, giám sát và thực thi pháp luật, và chính quyền các tỉnh, thành phố đang thử nghiệm các khu đổi mới AI để phát triển các ứng dụng mới trong quản trị, y tế và giáo dục.
Hơn nữa, các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ không hiệu quả như nhiều nhà hoạch định chính sách và chuyên gia phân tích ngành kỳ vọng trong việc ngăn Trung Quốc tiếp cận chip tiên tiến. Bắc Kinh đã sử dụng các công ty bình phong và tích trữ chip để lách các biện pháp kiểm soát, đồng thời tăng tốc phát triển ngành công nghiệp bán dẫn trong nước. Các công ty Trung Quốc cũng tiên phong trong kỹ thuật phát triển phần mềm nhằm tối ưu phần cứng sẵn có, giúp cải thiện thời gian huấn luyện và suy luận, đồng thời giảm chi phí tổng thể. Dù những bước tiến này có thực sự đưa Trung Quốc vượt lên dẫn đầu hay không, thì điều rõ ràng là thời kỳ Mỹ thống trị tuyệt đối trong lĩnh vực AI đã chấm dứt.
TẬN DỤNG TỐI ĐA VỊ TRÍ VỀ NHÌ
Các công ty AI của Mỹ vẫn có thể duy trì vị thế dẫn đầu toàn cầu trong nhiều khía cạnh của việc xây dựng các mô hình AI nền tảng. OpenAI, hợp tác cùng SoftBank và Oracle, đã công bố dự án đầu tư hạ tầng AI trị giá 500 tỷ USD mang tên Stargate vào tháng 1; trong khi đó, Amazon, Meta, Microsoft và Google tiếp tục rót hàng tỷ USD vào các công ty khởi nghiệp, phòng thí nghiệm AI và thu hút nhân tài. Amazon AWS, Microsoft Azure và Google Cloud hiện chiếm hơn 60% thị phần điện toán đám mây toàn cầu — một tài nguyên then chốt để xây dựng và triển khai mô hình — so với thị phần 4% của nhà cung cấp hàng đầu Trung Quốc là Alibaba.
Tuy nhiên, tốc độ đổi mới công nghệ đã từng đưa các công ty Mỹ tiến xa trong ba năm qua có thể không còn theo kịp tốc độ Trung Quốc hoặc không còn bền vững nữa, do các bước tiến trong việc khám phá AI ngày càng khó đạt được ranh giới mới, việc Mỹ tụt hậu trong cuộc đua thu hút nhân tài toàn cầu, và việc cắt giảm ngân sách nghiên cứu liên bang làm suy yếu đổi mới. Mỹ nên cố gắng ngăn chặn kịch bản này. Văn phòng Khoa học và Công nghệ của Nhà Trắng đã bắt đầu xây dựng Kế hoạch Hành động AI Quốc gia mới, dự kiến sẽ công bố vào tháng 7.
Tuy vậy, các nhà hoạch định chính sách cũng nên chuẩn bị cho một thế giới nơi các hệ sinh thái AI cạnh tranh cùng tồn tại. May mắn thay, Washington có thể tìm ra các chiến lược thay thế để đảm bảo Hoa Kỳ vẫn hưởng lợi từ tiến bộ AI ngay cả khi không giành chiến thắng trong cuộc đua đổi mới.
Trước hết, Mỹ cần tìm cách mới để chứng minh giá trị của các mô hình AI của mình trước thị trường toàn cầu. Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Mỹ (NIST), thông qua Viện An toàn AI và các đối tác trong ngành, có thể thúc đẩy việc xây dựng các khung đánh giá mới cho các mô hình AI nền tảng. Các tiêu chuẩn đánh giá hiện tại chủ yếu tập trung vào năng lực thô như hiểu ngôn ngữ, lập luận và hội thoại, mà bỏ qua các tiêu chí khác — chẳng hạn như mức độ minh bạch, trách nhiệm giải trình và khả năng tiếp cận của mô hình, chi phí vận hành, và mức độ dễ dàng khi điều chỉnh trọng số mô hình (các “nút vặn” để tinh chỉnh mô hình cho ra dự đoán chính xác). Những khung đánh giá mới tích hợp các tiêu chí này có thể giúp thu hút các thị trường và người dùng mới, giữ cho các công ty Mỹ duy trì tính cạnh tranh ngay cả khi mô hình của họ không còn vượt trội rõ rệt so với mô hình Trung Quốc trong các tiêu chuẩn truyền thống.
Khi ngày càng nhiều mô hình ra đời, người dùng sẽ không muốn phải chọn (và bị khóa chặt) giữa các sản phẩm của Mỹ hay Trung Quốc. Trong thế giới AI với nhiều lựa chọn tiêu dùng sắp tới, việc giảm thiểu chi phí di chuyển giữa các mô hình sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh hấp dẫn. Ngành AI Mỹ có thể giảm chi phí và độ phức tạp của việc chuyển đổi sang mô hình của mình bằng cách hạ giá thành và giảm thiểu yêu cầu chỉnh sửa phần mềm, nâng cấp phần cứng, và đào tạo nhân sự khi chuyển đổi mô hình.
Washington cũng có thể dẫn đầu trong nỗ lực tại Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO) nhằm chuẩn hóa các giao diện lập trình ứng dụng (API) — tức các giao thức giúp các chương trình phần mềm giao tiếp và trao đổi dữ liệu — của các mô hình nền tảng, qua đó làm giảm chi phí chuyển đổi mô hình và giảm sự phụ thuộc vào AI của bất kỳ quốc gia nào. Nếu các mô hình Trung Quốc vươn lên dẫn đầu, việc tạo niềm tin cho người dùng toàn cầu rằng họ vẫn có thể khai thác lợi ích từ nhiều mô hình, và có thể quay lại với mô hình Mỹ nếu Mỹ lấy lại vị trí số một, sẽ là một chiến lược thông minh.
Các nhà hoạch định chính sách cũng nên chuẩn bị cho một thế giới nơi các hệ sinh thái AI cạnh tranh cùng tồn tại. Khi các mô hình của Trung Quốc (và sau này là của các nước khác) ngày càng mạnh và thâm nhập thị trường toàn cầu, Washington không thể chỉ đơn giản nhấn mạnh rủi ro kiểm duyệt và gián điệp rồi mong rằng các công ty Mỹ và nước ngoài sẽ từ chối sử dụng chúng. Thay vào đó, các công ty Mỹ phải xây dựng các hệ thống và ứng dụng vận hành trên nền các mô hình AI nhưng giảm thiểu rủi ro khi phụ thuộc vào một mô hình cụ thể. Việc thêm một lớp phần mềm trung gian giữa ứng dụng và mô hình nền tảng — được gọi là lớp trừu tượng trung gian — có thể giúp tách biệt hệ thống hạ nguồn với mô hình nền tảng, khiến chúng trở nên độc lập và linh hoạt hơn. Nếu mô hình nền tảng thay đổi theo cách ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu năng của ứng dụng hoặc các mô hình khác chạy trên nó, hoặc nếu xuất hiện mô hình nền tảng mới, tốt hơn, các công ty với các ứng dụng hạ nguồn có thể nhanh chóng chuyển sang mô hình khác.
Việc người dùng và công ty Mỹ sử dụng các mô hình nền tảng của Trung Quốc thực sự mang đến nhiều rủi ro, bao gồm: khả năng cung cấp kết quả sai lệch, thiên lệch, lạm dụng hoặc gây hại; nguy cơ lộ dữ liệu nhạy cảm cho một đối thủ tiềm năng; và đe dọa gián đoạn dịch vụ có thể làm tê liệt cả một ngành kinh tế. Khi phải xây dựng ứng dụng dựa trên mô hình nền tảng nước ngoài, các công ty Mỹ cần đảm bảo ứng dụng đầu ra (hạ nguồn) có thể chống chịu trước những nguy cơ đó.
Các công ty Mỹ nên phát triển hệ thống đánh giá phản hồi có khả năng so sánh kết quả giữa các mô hình đáng tin nhưng yếu hơn và mô hình mạnh nhưng không đáng tin, từ đó đánh giá phản hồi của mô hình không đáng tin có chấp nhận được không, cảnh báo người dùng về rủi ro tiềm ẩn và ngăn chặn sử dụng kết quả sai. Các hệ thống này sẽ làm tăng chi phí phát triển và bảo trì cũng như làm chậm thời gian phản hồi do cần so sánh nhiều phản hồi cạnh tranh, nên các nhà hoạch định chính sách Mỹ cần ưu tiên tích hợp hệ thống đánh giá này vào các ứng dụng đầu ra dễ bị tổn hại nhất nếu công nghệ nước ngoài không đáng tin được đưa vào — chẳng hạn như chẩn đoán y tế, phát hiện gian lận và điều phối giao thông.
Cuối cùng, Hoa Kỳ nên điều chỉnh loại dữ liệu mà các nhà phát triển và công ty Mỹ được phép chia sẻ với các bên xây dựng mô hình nước ngoài, thay vì mặc định áp đặt các lệnh cấm toàn diện đối với việc chuyển giao dữ liệu. Washington có thể hoàn toàn hợp lý khi cảnh giác với việc chia sẻ dữ liệu Mỹ cho Trung Quốc vì lý do riêng tư và an ninh quốc gia, nhưng cũng sẽ có những trường hợp mà lợi ích kinh tế hoặc xã hội từ việc tinh chỉnh một mô hình AI Trung Quốc bằng dữ liệu Mỹ có thể vượt trội so với các rủi ro.
Chẳng hạn, nếu một công cụ AI của Trung Quốc được phát triển có khả năng chẩn đoán bệnh và đề xuất phương pháp điều trị với độ chính xác vượt xa các mô hình tương tự của Mỹ, các bệnh viện Mỹ nên cân nhắc sử dụng mô hình đó, kể cả khi phải chấp nhận rủi ro chia sẻ thông tin bệnh nhân cá nhân, hoặc dữ liệu của một nhóm bệnh nhân lớn hơn để tinh chỉnh mô hình phù hợp với dân số Mỹ. Trong những trường hợp như vậy, các công ty Mỹ có thể giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư và an ninh thông qua các biện pháp như ẩn danh dữ liệu; làm mờ dữ liệu, tức thay thế thông tin nhạy cảm bằng dữ liệu giả hoặc bị xáo trộn; và quyền riêng tư vi sai—các khung toán học cho phép chia sẻ dữ liệu theo nhóm trong khi vẫn hạn chế chia sẻ thông tin cá nhân.
Washington sẽ cần chuẩn hóa các tiêu chí đánh giá mới và xây dựng hướng dẫn chia sẻ dữ liệu với các đồng minh và đối tác thân thiện. Đồng thời, Mỹ cũng phải hỗ trợ kỹ thuật và tài chính cho các nước đối tác còn thiếu năng lực để chuyển đổi giữa các mô hình, cũng như xây dựng và áp dụng các hệ thống có khả năng đánh giá và phân xử giữa các mô hình cạnh tranh.
THUA ĐÚNG CÁCH
Washington đang đối mặt với một bối cảnh AI toàn cầu đang thay đổi, nơi sự thống trị tuyệt đối không còn được đảm bảo. Các nhà hoạch định chính sách Mỹ không thể chỉ dựa vào những lời kêu gọi mang tính dân tộc chủ nghĩa về việc “chiến thắng trong cuộc đua AI” mà bỏ qua khả năng rằng lợi thế dẫn đầu ban đầu của Mỹ sẽ không kéo dài mãi mãi. Dĩ nhiên, Washington vẫn nên nỗ lực giữ vững vị trí dẫn đầu. Tuy nhiên, một chiến lược thực tế và có trách nhiệm hơn là thúc đẩy các chính sách giúp nước Mỹ phát triển mạnh mẽ, đồng thời chuẩn bị sẵn sàng trong trường hợp không thể đạt được vị trí số một tuyệt đối.
Nếu không, Washington sẽ phải đối mặt với kịch bản tệ nhất: một đối thủ vượt trội với sức mạnh kinh tế và quân sự ngày càng lớn nhờ vào AI, trong khi ngành AI trong nước không thể bắt kịp vì bị trói buộc, không có khả năng khai thác các mô hình của Trung Quốc khi cần thiết. Về nhì không phải là dấu chấm hết cho ngành AI Mỹ—nhưng từ chối thích ứng để cạnh tranh thì có thể là như vậy.
Các chip bán dẫn trên bảng mạch máy tính. Ảnh: Reuters
