nội dung
Giám đốc điều hành Y Combinator Garry Tan cho rằng cơ quan quản lý Mỹ không nên can thiệp vào hoạt động chưng cất của các phòng lab AI Trung Quốc. Kỹ thuật này giúp họ khai thác kiến thức từ những mô hình tiên tiến. Theo bài viết gốc của TechCrunch ngày 11/9/2026, Tan muốn các phòng lab AI trọng số mở của Mỹ được áp dụng cách huấn luyện tương tự. Đối tượng chưng cất là mô hình do các công ty Mỹ phát triển.
Trong cuộc phỏng vấn với CNBC cùng tuần, Tan nói ông sẽ không làm gì để ngăn hoạt động này. Ông cho rằng Mỹ có thể cân nhắc một cơ chế chưng cất riêng. Mục tiêu là tạo ra nhiều lựa chọn trọng số mở do Mỹ phát triển. Điều đó giúp thị trường bớt phụ thuộc vào các mô hình từ Trung Quốc.
Chưng cất mô hình là gì?
Chưng cất là quá trình một nhà phát triển gửi nhiều yêu cầu tới mô hình khác để tìm hiểu cách mô hình đó vận hành và lập luận. Đây là kỹ thuật thường được các phòng lab AI sử dụng hợp pháp trong quá trình huấn luyện mô hình mới.
Tranh cãi nằm ở cách thu thập đầu ra. Trong báo cáo tình báo mối đe dọa lần thứ hai, Anthropic cáo buộc một số phòng lab Trung Quốc thực hiện chưng cất trái phép. Báo cáo cho biết các bên này che giấu danh tính và có hành vi gian lận. Họ còn dùng thông tin đăng nhập bị đánh cắp để chưng cất mô hình khi chưa được phép. Giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei trước đó cũng kêu gọi cơ quan quản lý Mỹ siết hoạt động này.
Tan không ủng hộ việc dùng thông tin đăng nhập bị đánh cắp. Ông muốn các phòng lab Mỹ được tiếp cận công khai, với tư cách khách hàng hợp lệ, rồi dùng đầu ra nhận được để huấn luyện mô hình trọng số mở.
Vì sao Garry Tan phản đối việc hạn chế?
Tan cho rằng các công ty AI đã đi quá xa khi muốn quyết định cách khách hàng sử dụng thông tin do mô hình trả về. Theo ông, việc kiểm soát kết quả từ giao diện lập trình của mô hình đóng có thể tạo ra những giới hạn không cần thiết.
Ông cũng chỉ ra rằng các phòng lab sở hữu mô hình độc quyền từng thu thập lượng lớn tri thức do con người tạo ra để huấn luyện hệ thống của mình. Phần dữ liệu đó bao gồm nhiều tài liệu có bản quyền được sử dụng mà không có sự cho phép của chủ sở hữu quyền sở hữu trí tuệ.
Tan cho rằng chính phủ có thể coi năng lực AI được huấn luyện bằng dữ liệu công khai rộng rãi là một dạng hàng hóa công. Năng lực đó không nên bị khóa hoàn toàn sau các điều khoản dịch vụ hạn chế. Trong lập luận của Tan, việc gỡ rào chắn AI có nghĩa là cho phép các phòng lab Mỹ dùng đầu ra từ API mà họ tiếp cận hợp lệ để huấn luyện mô hình trọng số mở.
Cân bằng giữa mô hình mở và phòng lab tiên tiến
Tan vẫn thừa nhận vai trò của các phòng lab đang phát triển mô hình tiên tiến. Ông nói với CNBC rằng những công ty này đang mở rộng giới hạn công nghệ. Vì vậy, họ cần tiếp tục có khả năng gọi vốn và duy trì mô hình kinh doanh hiệu quả. Mô hình trọng số mở đồng thời đem lại cho người dùng quyền tự do và khả năng tiếp cận rộng hơn.
Quan điểm đó không phủ nhận giá trị của mô hình độc quyền. Tan muốn hai phía cùng tồn tại để thị trường không nghiêng hẳn về một nhà cung cấp. Trong trường hợp này, câu hỏi AI nên được trao bao nhiêu quyền được Tan giới hạn ở quyền tiếp cận mô hình và quyền sử dụng đầu ra từ API, không phải việc dùng thông tin đăng nhập bị đánh cắp.
Kịch bản khiến Tan lo ngại nhất
Theo Tan, viễn cảnh nguy hiểm thực sự không phải là có nhiều mô hình trọng số mở. Ông lo toàn bộ sức mạnh của AI tiên tiến cuối cùng sẽ tập trung vào một nhà cung cấp độc quyền duy nhất.
Tan mô tả tình huống một công ty có khả năng tiếp cận vốn tốt nhất và tuyển được những nhà nghiên cứu AI giỏi nhất. Công ty đó sau đó bỏ xa phần còn lại. Kết quả là thị trường chỉ còn một doanh nghiệp khổng lồ nắm lợi thế áp đảo. Theo Tan, cho phép các phòng lab Mỹ chưng cất mô hình hợp pháp có thể giúp duy trì cạnh tranh. Cách tiếp cận này cũng giảm nguy cơ tập trung quyền lực.
Hãy tiếp tục theo dõi Sine để cập nhật những thay đổi về mô hình AI mở, quyền truy cập và cuộc cạnh tranh giữa các phòng lab tiên tiến.
