Nếu Trung Quốc thắng Mỹ trong cuộc đua AI thì sao?Nguồn: Sebastian Elbaum và Adam Segal, “What If China Wins the AI Race?,” Foreign Affairs, 13/06/2025
Biên dịch: Nguyễn Thị Kim Phụng
25/06/2025
NghiencuuQT
Các giám đốc điều hành công ty công nghệ, các nhà phân tích an ninh quốc gia, và các quan chức Mỹ dường như đều đồng ý rằng Mỹ phải giành chiến thắng trong cuộc cạnh tranh về AI với Trung Quốc. Vào tháng 10/2024, Cố vấn An ninh Quốc gia của chính quyền Biden, Jake Sullivan, đã cảnh báo rằng Mỹ có nguy cơ “lãng phí vị trí dẫn đầu khó khăn lắm mới giành được” nếu không “triển khai AI nhanh hơn và toàn diện hơn để củng cố an ninh quốc gia.” Và trong một trong những sắc lệnh hành pháp đầu tiên của mình, chính quyền Trump thứ hai đã tuyên bố mục tiêu của họ là “duy trì và nâng cao sự thống trị AI toàn cầu của Mỹ.”
Washington đã theo đuổi một chiến lược hai mũi nhọn trong nỗ lực giành bá quyền công nghệ: hạn chế Trung Quốc bằng cách kiểm soát xuất khẩu các linh kiện công nghệ quan trọng 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 đã theo đuổi một chương trình giám sát có tương đối ít quy định đối với các công ty hàng đầu trong ngành, đầu tư có mục tiêu vào chất bán dẫn và cơ sở hạ tầng năng lượng, đồng thời khuyến khích các cơ quan chính phủ liên bang, đặc biệt là các cơ quan quốc phòng và tình báo, áp dụng AI cho nhiều mục đích khác nhau, từ điều tra dịch bệnh do thực phẩm đến phát hiện gian lận tài chính.
Cho đến nay, các chính sách này đã giúp các công ty Mỹ duy trì vị trí dẫn đầu về thị phần và hiệu suất mô hình so với các đối thủ Trung Quốc. Tuy nhiên, Washington không thể và không nên mong đợi lợi thế này 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 năng lực AI tiên tiến giữa Mỹ và Trung Quốc đang thu hẹp, và bá quyền của Mỹ trong lĩnh vực AI hoàn toàn không được đảm bảo. Trong lúc tiếp tục cạnh tranh để giành quyền thống trị, Washington vẫn phải chuẩn bị cho một tương lai trong đó Mỹ thua trong cuộc cạnh tranh AI với Trung Quốc – hoặc chí ít là một tương lai nơi các mô hình AI Trung Quốc cũng phổ biến trên toàn cầu.
Tuy nhiên, việc chuẩn bị cho khả năng Mỹ sẽ về nhì không có nghĩa là Washington chắc chắn sẽ lặp lại những thất bại của cuộc cạnh tranh 5G, khi mà Mỹ đã phải chật vật để cung cấp các sản phẩm sáng tạo, giá cả phải chăng, trong lúc Trung Quốc vượt lên phía trước. Thay vào đó, bằng cách thúc đẩy các khuôn khổ phong phú có tính đến các tính năng khiến AI trở nên hấp dẫn đối với các thị trường mới nổi, bằng cách giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển đổi giữa các mô hình, bằng cách xây dựng các hệ thống cho phép người dùng so sánh kết quả của các mô hình AI cạnh tranh, và bằng cách chia sẻ dữ liệu của Mỹ một cách an toàn với các nhà xây dựng mô hình, đối tác, và đồng minh, Washington có thể đảm bảo rằng, ngay cả khi không thành công trong nỗ lực trở thành bá quyền AI toàn cầu, họ vẫn sẽ hưởng lợi một cách an toàn từ cuộc cách mạng AI.
ĐÁNH MẤT LỢI THẾ
Cho đến mùa hè năm 2024, Mỹ dường như vẫn nắm trong tay công thức chiến thắng để trở thành bá chủ AI. Khả năng đổi mới mô hình nhanh chóng xuất phát từ một hệ sinh thái Mỹ bao gồm các nghiên cứu học thuật, ấn phẩm, nhân tài, vốn và tài trợ phát triển của khu vực tư nhân, cũng như các quy định giám sát cực kỳ nhẹ nhàng. Các mô hình nền tảng của Mỹ như GPT của OpenAI và Gemini của Google đã thể hiện những tiến bộ đáng kể kể từ năm 2022, khi ChatGPT lần đầu tiên làm cả thế giới chao đảo. Trong hai năm sau đó, các công cụ AI đã giảm dần các trường hợp “ảo giác” (hallucination, thuật ngữ được sử dụng để mô tả hiện tượng AI tạo ra thông tin sai lệch hoặc mâu thuẫn), sở hữu khả năng tiêu thụ và tạo ra hình ảnh và âm thanh, thành thạo các tác vụ phức tạp hơn, cũng như chứng minh được khả năng suy luận nâng cao. Nhiều công ty công nghệ Mỹ, bao gồm Anthropic, xAi, và Meta, đã nhanh chóng chuyển sang phát triển các mô hình lớn hơn, thành thạo các tác vụ đánh giá chuẩn mực như hiểu lời nói và hình ảnh, lập trình, và giải quyết các vấn đề khoa học phức tạp nhanh như khi chúng được tạo ra. Nhờ chứng minh được tốc độ và năng lực của mình, thị phần toàn cầu và người dùng quốc tế của các mô hình Mỹ đã tăng nhanh chóng.
Đến cuối năm 2023, các mô hình hàng đầu của Mỹ đã vượt trội hơn hẳn các đối tác Trung Quốc về độ chính xác trong phản hồi, với mức chênh lệch lên tới hàng chục phần trăm. Nhưng Trung Quốc đã nhanh chóng thu hẹp khoảng cách bằng sự kết hợp khôn ngoan giữa các sáng kiến của chính phủ như Kế hoạch phát triển AI thế hệ tiếp theo, nhấn mạnh vào giáo dục AI và đào tạo lực lượng lao động, đầu tư nghiên cứu mạnh mẽ, phối hợp chặt chẽ giữa Bắc Kinh và ngành công nghiệp công nghệ, và đầu tư công lớn vào các trung tâm dữ liệu, truyền tải năng lượng, và sản xuất chất bán dẫn. Những nỗ lực này đã giúp thu hẹp khoảng cách giữa hiệu suất của các công cụ AI của Mỹ và Trung Quốc xét theo hầu hết các tiêu chuẩn phổ biến xuống còn khoảng vài phần trăm vào cuối năm 2024. Trong sáu tháng qua, DeepSeek và Qwen đã đạt được hiệu suất tương đương với các mô hình Mỹ, làm dấy lên lo ngại rằng vị trí dẫn đầu trước đây của Mỹ đã biến mất.
Cùng lúc đó, Trung Quốc đã đi đầu trong việc tích hợp AI vào sản xuất công nghệ cao. Ví dụ, Xiaomi, ban đầu là một nhà sản xuất điện thoại thông minh, nhưng giờ đây đang sử dụng hơn 700 robot được AI hướng dẫn tại một nhà máy ở Bắc Kinh để sản xuất xe điện, trung bình một chiếc sau mỗi 76 giây. AI được sử dụng rộng rãi ở các thành phố Trung Quốc để quản lý giao thông, giám sát, và thực thi pháp luật; các chính quyền tỉnh và thành phố cũng đang thử nghiệm các khu vực đổi mới AI để thúc đẩy các ứng dụng mới trong quản trị, y tế, và giáo dục.
Hơn nữa, trong vai trò là rào cản chống lại việc Trung Quốc mua chip tiên tiến, các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ đã tỏ ra kém hiệu quả hơn so với mong đợi của nhiều nhà hoạch định chính sách và nhà phân tích ngành công nghiệp. Bắc Kinh đã sử dụng các công ty bình phong và việc tích trữ chip để lách các biện pháp kiểm soát, đồng thời đẩy nhanh các chương trình phát triển chip trong nước của riêng mình. Các công ty Trung Quốc cũng đi tiên phong trong các kỹ thuật phát triển phần mềm để tối đa hóa phần cứng hiện có, nhằm tối ưu hóa thời gian đào tạo và suy luận của máy tính cũng như cắt giảm tổng chi phí. Bất kể những thành quả này có đưa Trung Quốc lên vị trí dẫn đầu hay không, thì rõ ràng là thời kỳ thống trị tuyệt đối về AI của Mỹ cũng đã qua rồi.
TẬN DỤNG VỊ TRÍ THỨ HAI MỘT CÁCH TỐT NHẤT
Các công ty AI của Mỹ vẫn có thể giữ vững vị trí dẫn đầu toàn cầu trong nhiều khía cạnh của việc xây dựng các mô hình AI nền tảng. OpenAI, hợp tác với SoftBank và Oracle, đã công bố dự án đầu tư cơ sở hạ tầng AI trị giá 500 tỷ đô la mang tên Stargate vào tháng 1; còn Amazon, Meta, Microsoft, và Google tiếp tục đổ hàng tỷ đô la vào các công ty khởi nghiệp, phòng thí nghiệm AI, và nhân tài. Amazon AWS, Microsoft Azure, và Google Cloud hiện chiếm hơn 60% thị trường điện toán đám mây toàn cầu, một nguồn lực quan trọng để xây dựng và triển khai các mô hình, so với 4% thị phần của nhà cung cấp hàng đầu Trung Quốc là Alibaba. Nhưng tốc độ đổi mới công nghệ đã thúc đẩy các công ty Mỹ trong ba năm qua có thể không theo kịp tốc độ của Trung Quốc, hoặc có thể không bền vững, vì ngày càng khó đạt được tiến bộ trong các công nghệ AI tiên phong, vì Mỹ đang tụt hậu trong cuộc cạnh tranh toàn cầu về nhân tài, và việc cắt giảm tài trợ nghiên cứu của liên bang làm suy yếu khả năng đổi mới. Washington nên cố gắng ngăn chặn kịch bản này. Về phần mình, Văn phòng Khoa học và Công nghệ Nhà Trắng đã bắt đầu xây dựng Kế hoạch Hành động AI quốc gia mới, dự kiến sẽ được công bố vào tháng 7.
Tuy nhiên, các nhà hoạch định chính sách cũng nên chuẩn bị cho một thế giới mà các hệ sinh thái AI cạnh tranh cùng tồn tại. May mắn thay, Washington có thể tìm thấy các chiến lược thay thế để đảm bảo rằng Mỹ sẽ vẫn hưởng lợi từ sự tiến bộ của AI ngay cả khi không giành chiến thắng hoàn toàn trong cuộc cạnh tranh đổi mới.
Đầu tiên, Mỹ nên tìm kiếm những cách mới để chứng minh giá trị của các mô hình của mình cho thị trường toàn cầu. Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ Quốc gia Mỹ, thông qua Viện An toàn AI và các đối tác trong ngành, có thể thúc đẩy các khuôn khổ đánh giá mới cho các mô hình AI nền tảng. Các tiêu chuẩn đánh giá cơ bản chủ yếu nên tập trung vào các khả năng thô như hiểu ngôn ngữ, lý luận, và giao tiếp, mà không tính đến các phương diện khác – chẳng hạn như tính minh bạch, trách nhiệm giải trình, và khả năng tiếp cận của các mô hình, chi phí vận hành, và khả năng các trọng số của mô hình (các “nút” để tinh chỉnh mô hình nhằm đưa ra dự đoán chính xác) có thể được dễ dàng sửa đổi. Các khuôn khổ đánh giá mới có tích hợp các biện pháp này có thể được sử dụng để thu hút các thị trường và người dùng mới, giúp các công ty Mỹ duy trì khả năng cạnh tranh ngay cả khi các mô hình của họ không còn có thể liên tục vượt trội hơn các mô hình của Trung Quốc dựa trên các tiêu chuẩn đánh giá cơ bản.
Khi ngày càng có nhiều mô hình xuất hiện, người dùng sẽ muốn tránh phải lựa chọn (và do đó bị khóa chặt vào) các dịch vụ hiện tại của Mỹ hoặc của Trung Quốc. Trong thế giới AI do người tiêu dùng quyết định này, việc giảm thiểu chi phí chuyển đổi giữa các mô hình sẽ trở thành một điểm tiếp thị hấp dẫn. Ngành công nghiệp AI của Mỹ có thể giảm chi phí và độ phức tạp của việc chuyển đổi sang các mô hình của mình bằng cách hạ giá mua và giảm mức độ sửa đổi phần mềm, nâng cấp phần cứng, và đào tạo nhân sự cần thiết để chuyển đổi giữa các mô hình. Và Washington có thể dẫn đầu các nỗ lực trong Tổ chức Tiêu chuẩn Quốc tế để chuẩn hóa các giao diện lập trình ứng dụng – các giao thức cho phép các chương trình phần mềm khác nhau giao tiếp và trao đổi dữ liệu – của các mô hình nền tảng, từ đó giúp giảm chi phí chuyển đổi giữa các mô hình và giảm sự phụ thuộc vào các dịch vụ AI của bất kỳ quốc gia nào. Nếu các mô hình của Trung Quốc thực sự vươn lên dẫn đầu, việc mang lại cho người dùng toàn cầu niềm tin ở một mức độ nào đó, rằng họ có thể khai thác lợi ích của nhiều mô hình, cũng như quay lại các mô hình của Mỹ nếu nước này một lần nữa trở lại vị trí số một, sẽ là một biện pháp phòng bị khôn ngoan.
Khi các mô hình của Trung Quốc (và sau đó là các mô hình khác) dần trở nên mạnh mẽ và bắt đầu thâm nhập thị trường toàn cầu, Washington không thể chỉ đơn thuần nhắc đến những rủi ro về kiểm duyệt và gián điệp, rồi mong đợi các công ty Mỹ và nước ngoài từ chối áp dụng chúng. Thay vào đó, các công ty Mỹ phải xây dựng các hệ thống và ứng dụng có thể chạy trên các mô hình nền tảng, nhưng giảm thiểu rủi ro của việc dựa vào bất kỳ mô hình cụ thể nào. Việc tích hợp một lớp phần mềm khác giữa các ứng dụng và các mô hình nền tảng, được gọi là lớp trừu tượng trung gian, có thể cách ly các hệ thống hạ nguồn khỏi mô hình nền tảng, làm cho chúng độc lập và dễ phục hồi hơn. Nếu mô hình nền tảng thay đổi theo cách ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất của các ứng dụng hoặc các mô hình khác chạy trên mô hình nền tảng, hoặc nếu một mô hình nền tảng mới, tốt hơn xuất hiện, các công ty xây dựng ứng dụng hạ nguồn có thể nhanh chóng chuyển sang một mô hình nền tảng khác.
Việc người dùng và công ty Mỹ áp dụng các mô hình nền tảng của Trung Quốc có thể tạo ra những rủi ro thực sự, bao gồm cả khả năng bị ảnh hưởng bởi các đầu ra không chính xác, sai lệch, bị lợi dụng, và thậm chí là gây hại; bị tiết lộ dữ liệu nhạy cảm cho đối thủ tiềm tàng; và nguy cơ gián đoạn dịch vụ có thể làm tê liệt toàn bộ các lĩnh vực kinh tế. Khi xây dựng dựa trên các mô hình nền tảng của nước ngoài, các công ty Mỹ cần đảm bảo các ứng dụng hạ nguồn của họ có khả năng phục hồi trước các mối đe dọa như vậy. Các công ty Mỹ nên xây dựng các hệ thống phán quyết có khả năng so sánh phản hồi từ các mô hình yếu nhưng đáng tin cậy với các mô hình không đáng tin cậy nhưng mạnh, để xác định xem phản hồi từ mô hình không đáng tin cậy có thỏa đáng hay không, cảnh báo người dùng về các rủi ro tiềm ẩn, và ngăn chặn việc sử dụng các phản hồi không chính xác. Các hệ thống như vậy sẽ làm tăng chi phí phát triển và bảo trì, đồng thời làm chậm thời gian phản hồi vì chúng phải cân nhắc giữa các phản hồi cạnh tranh. Vì vậy, các nhà hoạch định chính sách Mỹ nên ưu tiên tích hợp hệ thống phán quyết vào các ứng dụng hạ nguồn có khả năng bị ảnh hưởng nhiều nhất do việc sử dụng công nghệ nước ngoài không đáng tin cậy, chẳng hạn như chẩn đoán y tế, nhận dạng gian lận, và kiểm soát giao thông.
Cuối cùng, Mỹ nên quản lý các loại dữ liệu mà các nhà phát triển và công ty Mỹ chia sẻ với các nhà xây dựng mô hình nước ngoài mà không cần phải áp dụng lệnh cấm toàn diện đối với việc chuyển giao dữ liệu. Cũng dễ hiểu khi Washington cảnh giác với việc chia sẻ dữ liệu của Mỹ với Trung Quốc vì lý do quyền riêng tư và an ninh quốc gia, nhưng vẫn có những trường hợp mà lợi ích kinh tế hoặc xã hội của việc tinh chỉnh mô hình của Trung Quốc bằng dữ liệu của Mỹ lớn hơn rủi ro. Ví dụ, nếu xuất hiện một công cụ AI của Trung Quốc có thể đưa ra chẩn đoán y tế và đề xuất phương pháp điều trị với độ chính xác cao hơn nhiều so với công cụ tương đương của Mỹ, thì các bệnh viện Mỹ nên sử dụng mô hình của Trung Quốc ngay cả khi có nguy cơ rằng thông tin của bệnh nhân riêng lẻ, hoặc của một nhóm bệnh nhân lớn hơn, có thể được sử dụng để tinh chỉnh mô hình cho phù hợp với toàn dân số Mỹ. Trong những trường hợp đó, các công ty Mỹ có thể giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư và bảo mật bằng cách ẩn danh dữ liệu; ngụy trang dữ liệu, thay thế dữ liệu nhạy cảm bằng dữ liệu giả hoặc dữ liệu bị xáo trộn; và sử dụng quyền riêng tư có phân biệt (differential privacy) – các khuôn khổ toán học cho phép chia sẻ dữ liệu về các nhóm trong khi hạn chế việc chia sẻ thông tin về các cá nhân.
Washington sẽ muốn chuẩn hóa các số liệu đánh giá mới và phát triển các hướng dẫn để chia sẻ dữ liệu với các đồng minh và bạn bè. Washington cũng cần cung cấp hỗ trợ kỹ thuật và tài chính cho các đối tác thiếu chuyên môn để họ chuyển đổi giữa các mô hình, cũng như xây dựng và áp dụng các hệ thống ra phán quyết với các mô hình cạnh tranh.
THUA ĐÚNG CÁCH
Washington đang đứng trước một bối cảnh AI toàn cầu thay đổi nhanh chóng, trong đó sự thống trị tuyệt đối không còn được đảm bảo. Các nhà hoạch định chính sách của Mỹ không thể chỉ dựa vào những lời kêu gọi mang tính hiếu chiến để giành chiến thắng trong cuộc đua AI, mà phớt lờ kịch bản cho rằng vị trí dẫn đầu của Mỹ sẽ không tồn tại mãi mãi. Tất nhiên, Washington vẫn nên cố gắng duy trì vị trí dẫn đầu của mình. Nhưng một chiến lược có trách nhiệm hơn – và thực tế hơn – sẽ thúc đẩy các chính sách giúp Mỹ phát triển mạnh mẽ, đồng thời chuẩn bị cho đất nước trong trường hợp không đạt được sự thống trị hoàn toàn.
Nếu không, Washington sẽ đối mặt với kết quả tồi tệ nhất có thể: một đối thủ vượt trội với sức mạnh kinh tế và quân sự ngày càng tăng nhờ AI, và một ngành công nghiệp AI trong nước không thể theo kịp đối thủ, bị cản trở bởi việc không thể xây dựng trên các mô hình của Trung Quốc nếu cần thiết. Về nhì không phải là dấu chấm hết cho AI của Mỹ, nhưng từ chối thích nghi để cạnh tranh mới là điều nguy hiểm.
Sebastian Elbaum là Giáo sư Khoa học Máy tính tại Đại học Virginia, Chuyên gia Công nghệ tại Hội đồng Quan hệ Đối ngoại, và là Nghiên cứu viên của Hiệp hội Máy tính và Viện Kỹ sư Điện và Điện tử.
Adam Segal là Giám đốc về Công nghệ mới nổi và An ninh quốc gia, và Giám đốc Chương trình Chính sách Kỹ thuật số và Không gian mạng tại Hội đồng Quan hệ Đối ngoại. Từ tháng 04/2023 đến tháng 07/2024, ông là Cố vấn Cấp cao tại Cục Chính sách Kỹ thuật số và Không gian mạng của Bộ Ngoại giao Mỹ.
No comments:
Post a Comment