Nghịch lý 'thẩm phán - vận động viên': Tham vọng nghìn tỷ tham số của Alibaba và cái bóng mang tên Moonshot

Rất ít người nhắc đến con số tham số khi phân tích một mô hình ngôn ngữ lớn. Nhưng trên các bản tin tài chính, câu chuyện 'trăm tỷ hay nghìn tỷ tham số' đang thay thế cho mọi phân tích kỹ thuật sâu sắc. Vừa qua, Crypto Briefing đưa tin Alibaba trình làng mô hình AI mạnh nhất của mình, đặt lên bàn cân với Moonshot trong cuộc đua nghìn tỷ tham số. Đó là một bản tin ngắn. Nhưng đằng sau nó là một vở kịch quyền lực với những mảnh ghép kỹ thuật bị cố tình để mờ. Sự cạnh tranh này không chỉ đơn thuần về thuật toán. Điều khiến tôi chú ý nằm ở một chi tiết mà bất kỳ ai từng làm kiểm toán mã nguồn mở cũng sẽ nhận ra ngay: Alibaba, trong khi công bố mô hình đối đầu trực tiếp với Moonshot, lại đồng thời là một nhà đầu tư của Moonshot. Một vị thế kỳ lạ. Vừa là người xây đường, vừa là người bán vé, lại còn tham gia chính cuộc đua trên chính con đường đó. Hãy quay lại với mặt kỹ thuật. Tham số là gì trong một mô hình ngôn ngữ? Là trọng số, là hệ số mà mô hình học được trong quá trình huấn luyện. Nhiều tham số hơn thường có nghĩa là khả năng biểu diễn phức tạp hơn. Nhưng đó là câu chuyện của năm 2020. Kể từ khi kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) trở thành tiêu chuẩn cho các mô hình quy mô lớn, cuộc chơi đã thay đổi hoàn toàn. Một mô hình MoE có thể có tổng tham số lên tới hàng nghìn tỷ, nhưng mỗi lần xử lý một yêu cầu, nó chỉ kích hoạt một phần nhỏ trong số đó — khoảng vài chục tỷ tham số được gọi là 'tham số hoạt động'. Còn lại là các 'chuyên gia' ngủ đông. Sự thật nằm trong những con số ít được nhắc đến này. Khi một tờ báo kinh tế viết về 'cuộc đua nghìn tỷ tham số', họ thường không chỉ ra đây là tổng tham số hay tham số hoạt động. Một mô hình với 800 tỷ tham số hoạt động có thể mạnh hơn nhiều so với một mô hình 1,5 nghìn tỷ tham số tổng với chỉ 40 tỷ tham số hoạt động. Tôi đã từng chứng kiến nhiều đội ngũ kỹ thuật đánh giá sai toàn bộ chiến lược vì nhầm lẫn hai khái niệm này. Trong bối cảnh đó, việc Alibaba khoác lên mình tấm áo 'thị trường nghìn tỷ tham số' không hẳn là tín hiệu kỹ thuật, mà là một động thái định vị thị trường trong bối cảnh cuộc đua AI tại Trung Quốc ngày càng khốc liệt. Khi đặt bên cạnh Moonshot, bức tranh trở nên phức tạp hơn nhiều. Moonshot, với sản phẩm Kimi, đã tạo dựng được danh tiếng ở các tác vụ cần ngữ cảnh dài — khả năng đọc và xử lý văn bản kéo dài hàng trăm nghìn token. Alibaba thì ngược lại, có lợi thế về hệ sinh thái đám mây, kênh phân phối và nguồn lực tài chính dồi dào. Đây là hai loài sinh vật khác nhau trong cùng một khu rừng. Việc ép họ vào cùng một khái niệm 'cuộc đua nghìn tỷ tham số' vừa vô nghĩa về kỹ thuật vừa che giấu chiến lược thực sự của Alibaba. Chúng ta cần nhìn vào khía cạnh bị bỏ qua nhất trong bản tin trên: cấu trúc lợi ích chồng chéo. Alibaba đầu tư vào Moonshot và cũng cạnh tranh trực tiếp với họ. Trong ngành bán dẫn, chúng ta gọi đó là 'fab-lite' hay 'chiến lược đồng minh - đối thủ'. Từ góc nhìn của một người làm kỹ thuật thay vì nhà tài chính, điều này tạo ra một mạng lưới thông tin bất đối xứng. Khi Muonshot tới gặp các nhà đầu tư, đội ngũ của họ phải chia sẻ chi tiết về kiến trúc mô hình, kế hoạch nghiên cứu, thậm chí cả kết quả thử nghiệm trên các tác vụ cụ thể. Liệu các thông tin này có thể gián tiếp đến được các kỹ sư của Alibaba? Về mặt pháp lý, có những bức tường Trung Quốc. Về mặt thực tế, các bức tường này có những lỗ hổng. Nghịch lý này còn ăn sâu vào tận tầng cơ sở hạ tầng. Trong bối cảnh nguồn cung GPU bị hạn chế, các công ty AI Trung Quốc phải chiến đấu với nhau từng chút một. Đội ngũ của họ sở hữu một lượng card đồ họa nhất định. Nếu họ mất quyền truy cập vào các loại chip tiên tiến, khả năng huấn luyện mô hình của họ sẽ bị đình trệ. Đây có thể là lý do tại sao xu hướng các mô hình Trung Quốc đang chuyển sang tinh chỉnh các mô hình nguồn mở hiện có thay vì bắt đầu từ đầu. Nó cũng tạo ra một mối lo ngại: liệu những công ty này có thể duy trì hoạt động nghiên cứu đổi mới của mình khi bị giới hạn về tài nguyên? Có thể họ sẽ cần phải tìm ra những hướng đi mới, hiệu quả hơn. Bản tin Crypto Briefing đã phác họa cuộc chạy đua này, nhưng lại bỏ qua một điểm mù quan trọng: câu chuyện về cơ sở hạ tầng. Đây có thể là một thiếu sót đáng kể. Với các hạn chế xuất khẩu và khan hiếm tài nguyên tính toán, cuộc cạnh tranh này không chỉ là về sức mạnh của mô hình mà còn về khả năng tiếp cận các tài nguyên hạn chế. Nếu nguồn cung GPU bị siết chặt hơn nữa, khả năng xử lý tính toán và tốc độ phát triển mô hình của cả Alibaba lẫn Moonshot sẽ bị ảnh hưởng. Các tổ chức có thể phụ thuộc nhiều hơn vào chip nội địa, nhưng hiệu suất và hệ sinh thái phần mềm của chúng vẫn còn là một dấu hỏi lớn. Nếu rào cản này không được gỡ bỏ, cuộc đua nghìn tỷ tham số có thể đi vào ngõ cụt. Liệu Alibaba có thể tiếp tục chơi trò 'vừa đá bóng vừa thổi còi' này đến bao giờ? Câu hỏi lớn nhất mà chúng ta cần đặt ra là: liệu Moonshot có dám cầm trong tay khoản đầu tư mà vẫn giữ được sự độc lập trong chiến lược phát triển? Với tư cách là một nhà đầu tư, Alibaba sẽ có động lực để thúc đẩy Moonshot tiêu thụ nhiều tính năng trên nền tảng đám mây của mình. Các mô hình AI đang chạy trên nền tảng đám mây của họ sẽ tạo ra một lượng lớn nhu cầu về tài nguyên tính toán. Điều này củng cố doanh thu đám mây của họ, tạo thêm một lợi ích tài chính. Việc Moonshot phát triển mạnh sẽ giúp thúc đẩy doanh thu đám mây của Alibaba, ngay cả khi điều đó làm giảm thị phần của mô hình Qwen. Từ góc độ vĩ mô hơn, cấu trúc 'vừa thẩm phán, vừa vận động viên' của Alibaba đang gửi một tín hiệu rõ ràng tới thị trường. Việc giữ chân một đối thủ tiềm năng bên cạnh giúp Alibaba có thể vừa học hỏi được kinh nghiệm vừa tạo áp lực cạnh tranh cho đội ngũ của mình, giúp họ luôn nỗ lực không ngừng. Tuy nhiên, nó cũng mang lại rủi ro rất lớn cho hệ sinh thái đổi mới. Các nhà sáng lập AI bắt đầu nhìn thấy sự cân nhắc trong việc nhận đầu tư từ những 'gã khổng lồ' công nghệ. Họ lo lắng rằng nếu nhận đầu tư từ Alibaba, họ có thể sẽ phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng của Alibaba, và từ đó mất đi tiếng nói của mình. Trong khi đó, các nhà đầu tư khác cũng bắt đầu thận trọng hơn với các công ty có sự tham gia sâu của các tập đoàn lớn, vì lo ngại về tranh chấp lợi ích và rủi ro leo thang. Ở một khía cạnh khác, câu chuyện về Alibaba cũng cho thấy cuộc chạy đua AI Trung Quốc đang chuyển từ giai đoạn đầu tư mạo hiểm sang giai đoạn định hình hệ sinh thái. Những gã khổng lồ công nghệ đang ngày càng đóng vai trò trung tâm, họ không chỉ chạy đua về mặt kỹ thuật mà còn định hình toàn bộ chuỗi cung ứng, nguồn vốn và chiến lược phát triển. Trong một thị trường mà các nguồn lực bị hạn chế, việc hợp tác chặt chẽ với một trong những tập đoàn lớn nhất Trung Quốc trở thành một chiến lược an toàn. Các công ty khởi nghiệp AI có thể chấp nhận thỏa hiệp một phần quyền tự do của mình để đổi lấy sự đảm bảo về nguồn lực. Cuộc chơi của Alibaba và Moonshot không chỉ gói gọn ở hai công ty, nó là tấm gương phản chiếu một xu hướng đang diễn ra trên toàn cầu. Trên khắp thế giới, các tập đoàn lớn đang tìm mọi cách để đưa các công ty AI tài năng nhất vào ‘vòng vây’ ảnh hưởng của mình. Ngành công nghiệp AI đang đối mặt với một câu hỏi rất khó: làm sao các công ty khởi nghiệp có thể giữ được sự đổi mới khi đã bị nhúng sâu vào hệ sinh thái của các tập đoàn lớn? Nếu Moonshot trở thành một phần của vòng vây Alibaba, liệu họ có còn động lực để cạnh tranh hay họ sẽ trở thành một ‘cánh tay nối dài’ của Alibaba, làm giảm đi sự đa dạng của hệ sinh thái. Đây là một câu hỏi lớn mà không ai có câu trả lời. Nhìn về phía trước, điều quan trọng nhất mà chúng ta cần theo dõi không phải là con số tham số mà là các dấu hiệu cho thấy mối quan hệ này sẽ đi về đâu. Hãy theo dõi xem mô hình mới của Alibaba có được đưa lên các nền tảng đánh giá của bên thứ ba để kiểm chứng hay không. Liệu Moonshot có công bố một vòng gọi vốn mới với các nhà đầu tư bên ngoài hệ sinh thái Alibaba? Điều đó sẽ cho thấy họ đang muốn giữ khoảng cách. Và khi Alibaba ra mắt nền tảng đám mây với các mô hình AI từ cả hai bên, chúng ta sẽ hiểu rõ đây là một vở kịch hợp tác hay một ván cờ đối đầu. Ở thời điểm hiện tại, bản tin về 'cuộc đua nghìn tỷ tham số' của Crypto Briefing giống như một cú lừa thị giác hơn là một bản phân tích thực chất. Còn với tôi, câu chuyện thực sự nằm ở việc ai sẽ là người nắm giữ chìa khóa của hạ tầng trong câu chuyện AI Trung Quốc.