Thách thức nào cho ngành công nghiệp AI của Trung Quốc?
Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) của Trung Quốc đang nổi lên mạnh mẽ. Tuy nhiên, theo phân tích của nhà báo John Liu (CNN International), đằng sau những con số ấn tượng và các tiêu đề ca ngợi là những thách thức hiện hữu, thậm chí mang tính quyết định đến tương lai.
Khoảng cách và những đánh giá thẳng thắn
Tại một cuộc họp quan trọng ở Bắc Kinh vào tháng 1, khi các lãnh đạo AI hàng đầu bàn về khả năng doanh nghiệp Trung Quốc vượt qua các đối thủ Mỹ trong 3 - 5 năm tới, một câu trả lời đáng chú ý đã được đưa ra.
Justin Lin, trưởng nhóm kỹ thuật các mô hình Qwen của Alibaba, cho rằng cơ hội này “dưới 20%” và “20% đã là quá lạc quan”.
Nhận định này trái ngược với bức tranh bùng nổ của AI Trung Quốc trong một năm qua, đặc biệt sau khi startup DeepSeek gây chấn động thế giới với mô hình mã nguồn mở đạt hiệu năng cao nhưng được cho là có chi phí thấp hơn đáng kể so với các mô hình Mỹ.
Dù vậy, một số nhà phát triển hàng đầu cảnh báo khoảng cách trong cuộc đua AI giữa Trung Quốc và Mỹ có thể đang nới rộng. Tang Jie - nhà sáng lập Z.ai (Zhipu) - thừa nhận trong một số lĩnh vực Trung Quốc làm tốt, nhưng vẫn phải đối diện với thách thức và khoảng cách thực tế “có thể đang ngày càng nới rộng”.
Nhưng đánh giá đó không có nghĩa là ngành công nghiệp AI của Trung Quốc đang trì trệ.
Điểm nghẽn về chip và vốn
Nguyên nhân chính của khoảng cách này nằm ở hai yếu tố cốt lõi: Sức mạnh tính toán và nguồn vốn.
Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ đã hạn chế khả năng tiếp cận những dòng chip tiên tiến như Blackwell hay Rubin của Nvidia - những phần cứng quan trọng cho việc huấn luyện mô hình AI quy mô lớn.
Bên cạnh đó là những rào cản liên quan đến thiết bị sản xuất bán dẫn, khiến năng lực cung ứng trong nước cũng gặp khó khăn.
Paul Triolo, chuyên gia về Trung Quốc và công nghệ tại Albright Stonebridge, cho rằng vấn đề không chỉ nằm ở chất lượng chip mà còn ở số lượng. Các nhà sản xuất Trung Quốc gặp khó trong việc mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu tính toán khổng lồ của ngành AI.
Song song với đó là bài toán vốn. Trong khi các công ty như OpenAI hay Anthropic tại Mỹ có thể huy động nhiều vòng đầu tư mạo hiểm lớn, thì doanh nghiệp AI Trung Quốc phải đối mặt với cơ sở nhà đầu tư hạn chế hơn và áp lực chứng minh khả năng thương mại hóa trong thời gian ngắn.
Điều này khiến nhiều startup như Z.ai hay MiniMax lựa chọn niêm yết sớm tại Hồng Kông để bổ sung nguồn vốn, giữa bối cảnh chi phí nghiên cứu - phát triển ngày càng cao.
Con đường mã nguồn mở
Trước những hạn chế đó, Trung Quốc theo đuổi một chiến lược khác biệt: Thúc đẩy mạnh mẽ các mô hình mã nguồn mở.
Từ thành công của DeepSeek, nhiều phòng thí nghiệm AI tại Trung Quốc chuyển hướng sang phát triển và công bố rộng rãi mô hình của mình. Alibaba đã phát hành hơn 400 phiên bản Qwen mã nguồn mở và ghi nhận hơn 1 tỷ lượt tải xuống vào đầu tháng 2.
Tháng 9/2025, Qwen vượt Llama của Meta để trở thành mô hình mã nguồn mở được tải nhiều nhất trên Hugging Face.
Theo một nghiên cứu của OpenRouter, tỷ lệ sử dụng các mô hình mã nguồn mở trên toàn cầu tăng từ 1,2% cuối năm 2024 lên gần 30% trong năm 2025.
Giới phân tích cho rằng mã nguồn mở giúp giảm đáng kể chi phí cho doanh nghiệp và nhà phát triển, mở rộng hệ sinh thái nhanh chóng, đồng thời giảm thiểu rủi ro địa chính trị. Trong trường hợp một công ty bị trừng phạt, các mô hình mở vẫn có thể tiếp tục được cộng đồng sử dụng.
Tuy nhiên, ở chiều ngược lại, các mô hình đóng của Mỹ - như GPT của OpenAI, Gemini của Google hay Claude của Anthropic - vẫn chiếm ưu thế trong các tiêu chuẩn hiệu năng tổng thể và theo OpenRouter vẫn chiếm khoảng 70% tổng số lượt sử dụng.
Lợi thế về triển khai ứng dụng
Dù còn khoảng cách về mô hình nền tảng, Trung Quốc lại thể hiện thế mạnh rõ rệt trong việc triển khai nhanh các ứng dụng thực tế.
AI đang được tích hợp sâu vào sản xuất, thương mại điện tử, robot và dịch vụ khách hàng. Tháng 12/2025, Trung Quốc công bố kế hoạch tăng cường ứng dụng AI trong sản xuất - một phần trong chiến lược nâng cấp công nghiệp quốc gia.
Theo Deepika Giri (IDC), ngay cả khi mô hình chưa phải tốt nhất toàn cầu, quá trình tích hợp vào hệ thống sản xuất và tiêu dùng tại Trung Quốc vẫn diễn ra với tốc độ rất cao. Điều này tạo ra động lực phát triển riêng biệt so với cách tiếp cận tập trung vào mô hình nền tảng của Mỹ.
Bài toán văn hóa đổi mới
Theo Yao Shunyu, cựu nhà nghiên cứu OpenAI, hiện là nhà khoa học AI trưởng tại Tencent, thách thức sâu xa hơn có thể nằm ở yếu tố văn hóa đổi mới.
Trung Quốc đã nhiều lần chứng minh khả năng bắt kịp rất nhanh các tiến bộ công nghệ phương Tây, thậm chí vượt lên trong một số lĩnh vực như xe điện. Tuy nhiên, để trở thành quốc gia dẫn đầu bằng các đột phá nguyên bản, điều cốt lõi là tinh thần dám mạo hiểm và chấp nhận rủi ro trong nghiên cứu tiên phong.
Ông đặt ra câu hỏi: Liệu Trung Quốc có thể thực sự tạo ra những mô hình hoàn toàn mới mang tính dẫn dắt, thay vì chủ yếu tối ưu và cải tiến trên nền tảng có sẵn?
Triển vọng phía trước
Dù tồn tại những rào cản về chip, vốn và hiệu năng mô hình nền tảng, ngành AI Trung Quốc không hề chững lại. Ngược lại, sự phát triển mạnh mẽ của mã nguồn mở và tốc độ công nghiệp hóa nhanh đang tạo ra một quỹ đạo riêng.
Cuộc đua AI giữa Trung Quốc và Mỹ vì thế không đơn thuần là cuộc cạnh tranh về thuật toán, mà là cuộc so sánh giữa hai hệ sinh thái công nghệ, hai chiến lược phát triển và hai cách tiếp cận đổi mới sáng tạo.
Khoảng cách vẫn còn, thách thức vẫn hiện hữu. Nhưng trong bức tranh toàn cảnh, AI Trung Quốc không chỉ là câu chuyện tăng trưởng, mà còn là bài toán dài hạn về tự chủ công nghệ và khả năng vươn lên dẫn đầu./.
