Khi Meta, Microsoft và Nvidia cùng đứng về một phía trong một cuộc tranh luận về chính sách, bản thân tin tức đó cũng chỉ là chuyện thường tình. Nhưng khi họ cùng đứng với IBM, Dell, CrowdStrike, ServiceNow và một nhóm các startup được hậu thuẫn bởi Andreessen Horowitz, khoảnh khắc này thực sự là một điều bất thường. Các công ty này đã cùng nhau gửi một lá thư tới Washington, kêu gọi các nhà hoạch định chính sách bảo vệ các mô hình trí tuệ nhân tạo trọng số mở (open-weight) khỏi các quy định liên bang mang tính hạn chế. Lời thỉnh cầu này quan trọng không chỉ vì những cái tên gắn liền với nó, mà còn vì nó tiết lộ nơi mà ngành công nghiệp tin rằng sự tăng trưởng trong tương lai sẽ đến.
Một sự đình chiến bất thường
Việc vận động hành lang trong giới công nghệ thường giống như chiến tranh chiến hào. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tranh giành các hợp đồng quốc phòng. Các nhà sản xuất chip cạnh tranh vị thế bên trong các trung tâm dữ liệu. Các nền tảng mạng xã hội kiện tụng lẫn nhau về phí cửa hàng ứng dụng. Tuy nhiên, liên minh này đã gạt bỏ những sự đối đầu đó sang một bên để bảo vệ một phần hạ tầng chung.
Danh sách các bên ký kết bao quát mọi cấp độ của ngăn xếp AI (AI stack). Nvidia và Dell Technologies cung cấp chip silicon và máy chủ. Microsoft và IBM mang đến phần mềm doanh nghiệp và khả năng tiếp cận đám mây toàn cầu. Meta đóng góp cả nghiên cứu hàng đầu lẫn lượng người dùng lên đến hàng tỷ người. Hugging Face, Mistral và Perplexity đại diện cho làn sóng mới của những người xây dựng mô hình và các nền tảng công cụ. Tiếp theo là các chuyên gia: Palantir với các công việc phân tích thương mại và chính phủ, CrowdStrike với an ninh mạng, ServiceNow với tự động hóa quy trình làm việc doanh nghiệp. Ngay cả hệ sinh thái vốn mạo hiểm cũng tham gia thông qua Andreessen Horowitz.
Sự bao quát này báo hiệu một điều quan trọng. Các mô hình trọng số mở không phải là một thứ xa xỉ dành cho những người làm sở thích hay một thử nghiệm học thuật. Ngành công nghiệp coi chúng là hạ tầng chịu tải (load-bearing infrastructure). Khi một nhà cung cấp dịch vụ bảo mật và một nhà sản xuất GPU đưa ra cùng một lập luận chính sách, vấn đề đã vượt xa khỏi phạm vi chuyên môn kỹ thuật hẹp.
Trọng số mở thực sự có nghĩa là gì
Nhiều cuộc thảo luận công khai về AI đã đánh đồng mọi thứ thành chatbot và giao diện web. Sự phân biệt kỹ thuật giữa mô hình đóng và mô hình mở bị lu mờ, trong khi sự phân biệt đó chính là trọng tâm của lá thư.
Các mô hình mã nguồn đóng là những "hộp đen" được truy cập thông qua API. Bạn gửi văn bản vào; bạn nhận văn bản ra. Bạn không thể thấy các phép toán nền tảng bên dưới. Bạn không thể tải mô hình về máy chủ của riêng mình. Bạn phải trả phí theo từng token, hoạt động trong giới hạn sử dụng do nhà cung cấp thiết lập và điều hướng dữ liệu của mình qua hệ thống của họ.
Các mô hình trọng số mở đảo ngược mối quan hệ này. Tổ chức phát hành các tham số số thực tế—các trọng số (weights)—xác định cách mô hình xử lý thông tin. Các nhà phát triển có thể tải các tệp này về, nạp chúng vào máy của riêng họ, kiểm tra cách chúng hoạt động, tinh chỉnh (fine-tune) chúng cho các tác vụ cụ thể và chạy chúng ngoại tuyến. Không cần gọi API. Không tính phí theo lưu lượng. Không phụ thuộc vào bên ngoài.
Đối với một mạng lưới bệnh viện, điều này có thể có nghĩa là lấy một mô hình ngôn ngữ đa năng và tinh chỉnh nó dựa trên hồ sơ nội bộ để cảnh báo các tương tác thuốc, tất cả mà không cần gửi dữ liệu bệnh nhân đến một API của bên thứ ba. Đối với một nhà máy nhỏ, nó có thể có nghĩa là triển khai một mô hình thị giác máy tính trên máy chủ cạnh (edge server) tại chỗ để kiểm tra lỗi sản phẩm ngay cả khi kết nối internet chập chờn. Một startup ở Nairobi hoặc Lagos có thể tải xuống cùng các trọng số mà một đội ngũ ở California đang sử dụng, điều chỉnh chúng cho ngôn ngữ hoặc các quy định địa phương, và phục vụ khách hàng mà không cần phải chi tiền cho một nhà cung cấp đám mây ở Thung lũng Silicon.
Sự linh hoạt thực tế này chính là điều mà liên minh muốn bảo vệ.
Tại sao quyền truy cập thúc đẩy đổi mới sáng tạo
Lá thư lập luận rằng trọng số mở giúp giảm chi phí thử nghiệm. Đó không phải là lý thuyết trừu tượng. Khi một mô hình tồn tại đằng sau một API, mỗi lần chạy huấn luyện, mỗi truy vấn thử nghiệm và mỗi phiên gỡ lỗi đều phát sinh hóa đơn đám mây trực tiếp. Đối với các nhà nghiên cứu độc lập và các doanh nghiệp vừa và nhỏ, những chi phí đó tích tụ rất nhanh. Chúng cũng tạo ra sự phụ thuộc cứng nhắc vào một số ít các nhà cung cấp đám mây khổng lồ có đủ vốn để huấn luyện và lưu trữ các hệ thống đóng lớn nhất.
Trọng số mở phá vỡ sự tập trung quyền lực đó. Một nhóm nhỏ có thể mua một vài GPU doanh nghiệp, tải xuống một mô hình và thực hiện các vòng lặp cải tiến trong nhiều tuần mà không cần sự cho phép từ một nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn (hyperscaler). Cả Meta và Mistral đều được hưởng lợi từ động lực này, mặc dù theo những cách khác nhau. Meta phân phối các mô hình mở một phần để xây dựng thiện chí với các nhà phát triển, những người mà nếu không có điều này có thể sẽ mặc định sử dụng API của đối thủ cạnh tranh. Mistral đã đặt một phần chiến lược của mình vào việc cung cấp các mô hình mở mạnh mẽ mà các doanh nghiệp châu Âu và Mỹ có thể tự lưu trữ riêng tư. Cả hai đều nhận lại được điều gì đó quý giá: một cộng đồng toàn cầu giúp kiểm tra sức chịu tải các kiến trúc của họ, tìm ra các lỗ hổng, đề xuất các tối ưu hóa và đôi khi đóng góp những cải tiến nhanh hơn bất kỳ đội ngũ nội bộ nào có thể thực hiện.
Liên minh này về cơ bản đang lập luận rằng mạng lưới R&D tự nguyện và phân tán này là một trong những lợi thế cạnh tranh của Mỹ trong lĩnh vực AI. Điều tiết