Ngày 25 tháng 8, theo The Wall Street Journal, các mô hình AI Trung Quốc đã nhanh chóng thu hẹp khoảng cách với những mô hình hàng đầu của Mỹ trong những năm gần đây. Đằng sau đó không phải là một đột phá công nghệ đột ngột trong ngắn hạn, mà là kết quả của mạng lưới nhân tài được hình thành lâu dài tại các trường đại học như Đại học Thanh Hoa, cùng các yếu tố như công nghệ mã nguồn mở, sự trở về của nhân tài và hiệu suất tính toán cao hơn. Bài báo nhận định rằng một nhóm nhà nghiên cứu, tiêu biểu là Đường Kiệt, đồng sáng lập Zhipu AI, Dương Thực Lân, nhà sáng lập Moonshot AI, và Lương Văn Phong, nhà sáng lập DeepSeek, đã tạo thành lực lượng quan trọng trong làn sóng đuổi kịp AI lần này của Trung Quốc.
The Wall Street Journal cho biết nhiều nhân vật trong ngành ở Trung Quốc và Mỹ nhận định rằng khoảng cách về năng lực giữa các mô hình AI tốt nhất của Trung Quốc và những mô hình tiên tiến nhất của Mỹ hiện đã thu hẹp còn vài tháng. Tháng 6 năm nay, Elon Musk từng dự đoán Trung Quốc phải đến quý I năm 2027 mới có thể đuổi kịp các mô hình hàng đầu của Anthropic, sau đó Đường Kiệt đáp lại rằng “sẽ không cần lâu đến vậy”.
Bài báo truy nguồn sự hình thành của hệ thống nhân tài AI Trung Quốc từ hơn 20 năm trước. Năm 2005, nhà khoa học máy tính đoạt giải Turing Diêu Kỳ Trí thành lập “Lớp Yao” tại Đại học Thanh Hoa, đào tạo những nhân tài hàng đầu trong lĩnh vực máy tính. Trong thời gian đó, Đường Kiệt tiến hành nghiên cứu dài hạn về khai phá dữ liệu và học máy tại Thanh Hoa, phòng thí nghiệm của ông về sau trở thành một trong những nguồn cung cấp nhân tài AI quan trọng cho Trung Quốc. Dương Thực Lân từng là học trò của Đường Kiệt, nghiên cứu thuật toán học máy tại Thanh Hoa, sau đó sang Đại học Carnegie Mellon làm tiến sĩ. Khi trở về Trung Quốc, ông thành lập Moonshot AI.
Dòng dịch chuyển nhân sự giữa các trường đại học và công ty khởi nghiệp dần hình thành một mạng lưới nhân tài AI. Năm 2018, Trung Quốc tiếp tục nới lỏng các hạn chế đối với việc khởi nghiệp của nhân viên nghiên cứu và thương mại hóa thành quả nghiên cứu. Năm sau, Đường Kiệt ươm tạo tại phòng thí nghiệm Thanh Hoa một công ty về sau phát triển thành Zhipu AI. Ngay sau khi OpenAI phát hành GPT-3 vào năm 2020, Zhipu đã đặt mục tiêu phát triển một mô hình cùng cấp.
Tuy nhiên, so với các doanh nghiệp AI Mỹ, các công ty Trung Quốc trong thời gian dài phải đối mặt với tình trạng thiếu vốn và chip tiên tiến. Jefferies ước tính rằng trong giai đoạn liên quan, quy mô đầu tư của các công ty công nghệ Trung Quốc chưa bằng một phần năm so với các đối thủ Mỹ. Trong bối cảnh đó, nâng cao hiệu suất sử dụng năng lực tính toán trở thành hướng đi quan trọng để các doanh nghiệp AI Trung Quốc đuổi kịp.
DeepSeek là đại diện tiêu biểu. Bài báo cho biết DeepSeek đã giảm mức tiêu thụ bộ nhớ khi vận hành mô hình thông qua cơ chế chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA), đồng thời là một trong những công ty sớm áp dụng mô hình hỗn hợp chuyên gia (MoE) tại Trung Quốc nhằm giảm nhu cầu năng lực tính toán của chip. Những công nghệ này trở thành nền tảng quan trọng cho “cú sốc DeepSeek” vào đầu năm 2025. Khi đó, mô hình mã nguồn mở chi phí thấp do công ty ra mắt đã gây chấn động cổ phiếu công nghệ Mỹ, đồng thời buộc các đối thủ Trung Quốc phải xem xét lại hướng phát triển công nghệ.
Trao đổi công nghệ giữa các doanh nghiệp AI Trung Quốc cũng tiếp tục đẩy nhanh tốc độ lặp lại. Các mô hình tiếp theo của Moonshot AI đã sử dụng MoE và các biến thể MLA do DeepSeek sử dụng hoặc kiểm chứng, trong khi DeepSeek cũng áp dụng công nghệ huấn luyện được Moonshot AI tối ưu hóa. Các nhóm khác nhau học hỏi lẫn nhau thông qua các bài nghiên cứu, mô hình mã nguồn mở và thực tiễn kỹ thuật, hình thành một cơ chế lan tỏa công nghệ khác với hướng phát triển mô hình khép kín.
Trong khi đó, sự trở về của nhân tài cũng trở thành một con đường công nghệ khác. Tencent đã tuyển dụng hai cựu sinh viên Thanh Hoa từng làm việc tại OpenAI, còn ByteDance đưa về các nhà nghiên cứu Trung Quốc từng làm việc cho Google. Bài báo nhận định rằng tiến bộ công nghệ của các công ty AI Mỹ, sự trở về của nhân tài ở nước ngoài và mạng lưới nghiên cứu trong nước của Trung Quốc đã cùng đẩy nhanh tốc độ đuổi kịp của các công ty AI Trung Quốc.
Tuy nhiên, năng lực tính toán vẫn là hạn chế chủ yếu đối với các doanh nghiệp AI Trung Quốc. Tháng 5 năm nay, Lương Văn Phong cho biết chip, chứ không phải nhân tài, mới là khoảng cách quan trọng nhất giữa các công ty AI Trung Quốc và Mỹ. Các nhà nghiên cứu tại những phòng thí nghiệm hàng đầu như Alibaba và Zhipu cho biết số chip cao cấp họ được tiếp cận thường chỉ bằng một phần năm so với các đồng nghiệp tại OpenAI và Google.