Sân chơi của các gã khổng lồ AI Trung Quốc bị lật đổ sau khi có Deepseek
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Sân chơi của các gã khổng lồ AI Trung Quốc bị lật đổ sau khi có Deepseek
Khi khuôn mẫu công nghệ được tái cấu trúc, ngay cả những kẻ mạnh cũng phải xuất phát lại từ đầu.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Liên Nhiên
Mấy tháng qua, đặc biệt là quý I năm 2025, tiếng nói của các đại gia công nghệ trong lĩnh vực mô hình lớn AI ở Trung Quốc rõ ràng đã giảm đi đáng kể. Cảm giác trực quan nhất là số lượng buổi ra mắt sản phẩm giảm rõ rệt. So với cùng kỳ năm trước khi các đại gia gần như thay phiên nhau liên tục công bố thành quả mới, thì năm nay họ trở nên kín tiếng hơn nhiều, giọng điệu thận trọng hơn và hành động cũng kiềm chế hơn.
Sự thay đổi này phần nào liên quan đến việc ra mắt DeepSeek-R1 vào dịp Tết Nguyên đán. Mô hình này với tổ hợp mã nguồn mở, chi phí thấp và hiệu năng cao đã phá vỡ sự đồng thuận trong ngành rằng “mô hình lớn = đầu tư cao, ngưỡng cao”, đồng thời làm xáo trộn cấu trúc quyền lực trong ngành mô hình.
Nó không chỉ làm mới nhận thức của các nhà phát triển về mô hình mã nguồn mở mà còn lung lay mô hình “tài sản nặng” từng được các đại gia coi là hào thành bảo vệ mình. Ngay lập tức, cổ phiếu công nghệ tại Thung lũng Silicon điều chỉnh giảm, tính cần thiết của hàng nghìn tỷ USD đầu tư nghiên cứu phát triển cũng bị xem xét lại.
Trong nước, “trận động đất công nghệ” này thực tế đầu tiên tác động mạnh nhất chính là những đại gia vốn được cho là phải dẫn đầu trong cuộc đua AI. Một bên là các tay chơi mới như DeepSeek, Manus liên tục đột phá bằng chiến lược “nhỏ mà mạnh”, “nhanh mà linh hoạt”, một bên là các đại gia đang phải điều chỉnh và do dự nhiều lần về việc triển khai sản phẩm, cơ cấu tổ chức và định hướng kỹ thuật.
Các tay chơi mới không chỉ tấn công về hiệu suất mô hình hay chi phí huấn luyện, mà còn cả sự phụ thuộc đường mòn xây dựng trên kinh nghiệm lịch sử—ví dụ như “chỉ có hệ sinh thái khép kín mới tạo được hào thành”, “chỉ có ngân sách cao mới tạo ra mô hình tốt”, “chỉ có mô hình tổng quát thống nhất mới là hướng đi đúng”.
Ngày càng nhiều thực tế đang chỉ về cùng một kết luận: Trong làn sóng tiến hóa nhanh chóng của AI, bất kỳ nhận thức cứng nhắc nào về mô hình đều có thể trở thành vật cản cho sáng tạo.
Các đại gia ngày nay đang đối mặt với một bước ngoặt về tư duy: không còn theo đuổi logic khép kín “mô hình của tôi phục vụ ứng dụng của tôi”, mà quay lại điểm khởi nguyên chủ nghĩa sản phẩm: “sử dụng mô hình phù hợp nhất để xây dựng sản phẩm tốt nhất”.
Một loạt tái cấu trúc chiến lược sâu rộng đang âm thầm diễn ra trong các đại gia Internet Trung Quốc.
1 Trước khi có Deepseek-R1, các đại gia cạnh tranh khốc liệt trên đường đua mô hình lớn, mỗi bên đặt cược khác nhau
Nhìn lại năm 2023, đường đua mô hình lớn nội địa nhanh chóng nóng lên, gần như tất cả các công ty có tiềm lực công nghệ hoặc lợi thế hệ sinh thái đều đổ nguồn lực vào, cố gắng tìm lối thoát trong cuộc chiến trăm mô hình.
Lúc đó, Baidu, ByteDance, Tencent lần lượt công bố mô hình tự phát triển, “tự chủ khép kín” gần như trở thành chiến lược chủ đạo (riêng Alibaba sớm khám phá con đường mã nguồn mở), nhấn mạnh “mô hình phải tự chủ kiểm soát, hệ sinh thái phải tự cung tự cấp”, từ mô hình nền tảng đến sản phẩm ứng dụng đều phải kết nối thông suốt.
Trong bối cảnh đó, Baidu tập trung vào lộ trình “mô hình + tìm kiếm”, ByteDance tích cực thúc đẩy DouBao, Alibaba tách đội ngũ Thông Nghĩa Thiên Vấn để tối ưu hóa phân bổ tài nguyên, Tencent tương đối thận trọng đầu tư vào mô hình lớn “Hỗn Nguyên”, nhìn chung nhấn mạnh “ứng dụng theo tình huống”, trong nhóm công ty nhỏ cũng xuất hiện một loạt “lục long AI” như Mianbi, Zhinao, Baichuan, Moonshot chuyên tâm huấn luyện mô hình lớn tổng quát, cố gắng đột phá trên tuyến công nghệ hoặc hướng sáng tạo.
Nguồn ảnh: Visual China
Lúc đó, logic cạnh tranh của mọi người vẫn dựa trên vài giả định: 1) Năng lực tự phát triển càng mạnh thì hào thành càng vững; 2) Thông số và năng lực liên quan, hiệu suất giành chiến thắng nhờ chất chồng mô hình lớn; 3) Cần xây dựng một hệ khép kín “mô hình + ứng dụng” tự kiểm soát.
Nhưng những đồng thuận này đã hoàn toàn sụp đổ sau khi DeepSeek-R1 ra mắt. Việc DeepSeek-R1 xuất hiện vào tháng 1 năm 2025 được giới coi là một sự kiện “điểm tới hạn”—một mặt, nó huấn luyện được khả năng ngang GPT-4 với chi phí cực thấp, công bố chi tiết kỹ thuật và chia sẻ trọng số; mặt khác, nó đại diện cho một “mô hình mã nguồn mở” triệt để hơn: không đơn thuần mở một mô hình, mà trực tiếp cho phép nhà phát triển phía dưới “lấy về dùng luôn”, tư duy huấn luyện, tỷ lệ dữ liệu, hiệu suất suy luận đều rõ ràng minh bạch.
Điều này trực tiếp đánh trúng điểm yếu của tuyến đường “tự phát triển khép kín” trước đây. Nhiều mô hình tốn tiền khổ luyện của các đại gia trở nên mất ưu thế trước DeepSeek-R1—không phải vì năng lực kém, mà vì “hiệu quả chi phí kém”: bạn không thể nói “tự phát triển mạnh hơn người khác” nữa, bởi người ta phơi bày toàn bộ quá trình, và bạn dù đuổi theo cũng mất vài tháng; bạn cũng không thể nói “hào thành khép kín cao hơn” nữa, bởi người ta chỉ mất hai ba ngày đã dựng được demo dựa trên DeepSeek-R1, thậm chí dùng nó để hoàn thiện sản phẩm.
Tác động “bình đẳng năng lực thông qua mã nguồn mở” này không chỉ ảnh hưởng đến các đại gia mà còn làm rối nhịp các “long nhỏ AI”. Đại diện là các phe “mô hình nhỏ” như Mianbi, Baichuan vốn còn hy vọng làm bài toán về hiệu quả huấn luyện và tốc độ suy luận, nay phát hiện DeepSeek trực tiếp lật bàn, cân bằng tốt cả hiệu quả lẫn năng lực, lại còn miễn phí—khiến việc “thương mại hóa đóng mã nguồn” trở nên khó khăn hơn.
Ngành lúc này bước vào giai đoạn “mất phương hướng chiến lược” rõ rệt:
-
Các đại gia bắt đầu đánh giá lại giá trị tự phát triển: Có còn đáng bỏ tiền theo đuổi một mô hình rất có thể bị mã nguồn mở vượt mặt? Có nên chuyển trọng tâm sang kết hợp “ghép năng lực mô hình + xây dựng ứng dụng bản địa AI”?
-
Các “long nhỏ AI” đối mặt áp lực sinh tồn trực tiếp: Thế mạnh trước đây về đóng mã nguồn, về stack công nghệ đang biến mất; các đại gia lại tăng tốc “lấy hàng” từ mô hình mã nguồn mở, nhu cầu hợp tác với họ cũng giảm; buộc phải tìm lại vị trí, hoặc liên kết nhóm, hoặc tìm “tình huống chuyên biệt hóa”.
-
Nhà đầu tư cũng đang xem xét lại giá trị dự án: Một công ty khởi nghiệp mô hình lớn nếu không có cơ chế đổi mới đặc biệt hoặc tài nguyên hợp tác hệ sinh thái, thì logic định giá sẽ bị thách thức.
Tóm lại, DeepSeek không đơn giản là tung ra một mô hình mạnh, mà giống như một lần “xáo trộn mô hình”: Dùng cách mã nguồn mở minh bạch cực độ để phá vỡ sự phụ thuộc đường mòn cũ, biến “tự phát triển mô hình lớn khép kín” từ lựa chọn chủ đạo thành một canh bạc “tốn kém cực cao”. Sau thời điểm này, ai nhận thức rõ thực tế, tìm được vị trí sinh thái mới, người đó mới có thể trụ lại bàn chơi vòng tiếp theo.
2 Sau chấn động, các đại gia dò tìm hướng đi mới
Tác động từ DeepSeek tiếp tục lan rộng, ban đầu cả ngành đều mơ hồ, hoang mang, không chắc chắn, bối rối. Mọi người đều biết đây là cú sốc hệ thống, nhưng cụ thể phải ứng phó thế nào, đi về đâu, lúc đó chưa có câu trả lời rõ ràng.
Nhưng từ cuối tháng 2 trở đi, tình hình dần thay đổi. Các đại gia lần lượt hành động, câu chuyện mới dần nổi lên. Tóm lại bằng một câu: Trọng tâm chiến lược chuyển từ việc nhấn mạnh “ứng dụng đi trước”, “siêu App” năm ngoái, quay lại quỹ đạo “ưu tiên AGI”.
Chuyển hướng này có vài thay đổi then chốt.
Thay đổi đầu tiên là mục tiêu rõ ràng hơn. Trước đây nói về ứng dụng AI, nhiều công ty dừng ở mức “làm một Siêu App”, ví dụ như trợ lý AI, tìm kiếm AI hoặc công cụ văn phòng AI.
Nhưng hiện nay, trong phát biểu mới nhất của ByteDance và Alibaba, đều rõ ràng xác định “tấn công AGI” là mục tiêu cốt lõi nhất.
Tại cuộc họp toàn nhân viên tháng 2, CEO ByteDance Lương Như Ba từng nói: «Mức độ thông minh là quan trọng nhất, nâng cao bản thân trí tuệ phải là mục tiêu quan trọng nhất, chứ không phải DAU của một sản phẩm nào đó.»
Tháng 3, bộ phận mô hình lớn DouBao của ByteDance tổ chức họp toàn bộ, rõ ràng xác định mục tiêu quan trọng nhất của bộ phận là khám phá giới hạn trí tuệ; đồng thời nhấn mạnh tăng cường thêm văn hóa tổ chức, nâng cao mức độ mở công nghệ, và cân nhắc thúc đẩy mã nguồn mở.
"Seed Edge" là đội nghiên cứu dài hạn AGI do đội mô hình lớn DouBao của ByteDance thành lập đầu năm, khuyến khích khám phá các đề tài nghiên cứu AGI chu kỳ dài hơn như khả năng suy luận, khả năng cảm nhận, tích hợp phần mềm-phần cứng, v.v.
Dự án này nhấn mạnh “môi trường nghiên cứu thoải mái” và “đánh giá chu kỳ dài”, cung cấp hỗ trợ tính toán độc lập cho các đề tài được chọn, thể hiện tầm nhìn dài hạn của ByteDance đối với AGI.
Mục tiêu Seed Edge là khám phá phương pháp mới cho AGI, khuyến khích hợp tác xuyên mô-đun, xuyên đội nhóm, hiện tại đã sơ bộ xác định năm hướng nghiên cứu gồm: khám phá giới hạn khả năng suy luận, khám phá giới hạn khả năng cảm nhận, khám phá thiết kế mô hình thế hệ tiếp theo tích hợp phần mềm-phần cứng, khám phá phạm trù học tập AI thế hệ tiếp theo, khám phá hướng scaling tiếp theo.
Có thể thấy, ByteDance đang chuẩn bị năng lực kỹ thuật cho giai đoạn tiếp theo hướng tới AGI.
Tại cuộc gọi báo cáo tài chính năm tài 2025, CEO Alibaba Ngô Vĩnh Minh lần đầu tiên nêu rõ AGI là mục tiêu cốt lõi của chiến lược AI Alibaba, thậm chí dùng cách diễn đạt táo bạo “AI sẽ ảnh hưởng đến 50% cấu trúc GDP toàn cầu”.
Điều này cũng có nghĩa Alibaba đang chuyển từ nhấn mạnh năng lực dịch vụ “đám mây + mô hình” sang khám phá trí tuệ tổng quát ở mức cao hơn.
Thay đổi thứ hai, là thái độ đối với “mã nguồn mở” và “lựa chọn mô hình” đã có thay đổi thực chất. Trước đây nói về mô hình, làm ứng dụng thường nhấn mạnh “toàn bộ chuỗi tự chủ kiểm soát”, mọi thứ đều phải tự làm. Nhưng hiện nay, đặc biệt là Tencent và Baidu, dường như ngày càng nhấn mạnh định hướng thực dụng: mô hình nào mạnh thì dùng mô hình đó, mục tiêu sản phẩm ứng dụng là làm hài lòng người dùng, triển khai tình huống, chứ không nhất thiết phải ép dùng mô hình lớn nội bộ.
Bên dưới điều này, thực chất là mỗi công ty đang làm rõ lại vị trí sinh thái của mình—vai trò trong thời đại AI là gì, lợi thế cạnh tranh cốt lõi nằm ở đâu.
Phản ứng của Alibaba dường như “ổn” hơn, hoặc có thể nói là duy trì nhịp điệu trước đó.
Vì bản thân Alibaba đã đi đầu trong con đường mã nguồn mở từ sớm trong lĩnh vực mô hình lớn. Dòng Qwen (Thông Nghĩa Thiên Vấn) liên tục thể hiện mạnh mẽ tại hải ngoại và cộng đồng mã nguồn mở, Qwen2.5-Max từng tuyên bố hiệu suất vượt DeepSeek-V3, còn Qwen3 vừa mã nguồn mở cuối tháng 4 không chỉ giảm đáng kể chi phí mà hiệu suất còn vượt cả DeepSeek-R1 và OpenAI-o1, vươn lên dẫn đầu bảng xếp hạng mô hình mã nguồn mở. Chiến lược của Alibaba rất rõ ràng: trước hết dùng hiệu suất mô hình chứng minh bản thân, sau đó dùng mã nguồn mở thu hút nhà phát triển toàn cầu, “mời” hệ sinh thái về.
Tuy nhiên, con đường của Alibaba cũng không hoàn toàn suôn sẻ. Một thời gian trước đó, do cơ cấu tổ chức thay đổi liên tục, mảng mô hình lớn và AI từng rơi vào trạng thái “tự chiến”, phân mảnh. Nhưng với việc Alibaba Cloud tái tổ chức năm 2024, đội AI tụ họp lại sau khi Mã Vân trở lại, Alibaba bắt đầu quay lại mô hình chính “tập trung sức mạnh làm việc lớn”. Sự hồi phục của Alibaba Cloud cũng chứng minh hiệu quả tái tổ chức: trong quý gần nhất phục hồi tăng trưởng hai chữ số, trở lại vững chắc ngôi đầu thị trường nội địa.
Có thể nói, so với các chiến lược nhấn mạnh sản phẩm đầu người tiêu dùng hoặc trải nghiệm Agent, Alibaba đang xác nhận lại vai trò của mình trong thời đại AI—không phải là tiên phong ứng dụng dẫn đầu, mà là nhà cung cấp nền tảng mô hình và cơ sở hạ tầng công nghệ cấp toàn cầu.
Lựa chọn của Baidu khá thực tế. Một mặt có hệ thống mô hình Văn Tâm của riêng mình, mặt khác cũng hiểu rõ điều thật sự thuyết phục người dùng là các ứng dụng cụ thể như Văn Khố Baidu, Ổ đĩa Baidu có thể trở nên thông minh hơn thế nào. Do đó trong triển khai thực tế, Baidu nhấn mạnh “ai tốt thì dùng”, dù không phải mô hình nội bộ cũng không sao, chỉ cần giúp Văn Khố tốt hơn là có thể tích hợp.
Thái độ này thực ra đã trải qua một lần phản tỉnh. Trước đó, Geek Park từng biết, năm 2024 bên trong Baidu thực ra đã phân tán nhiều công sức để thúc đẩy mô hình triển khai ở các tình huống ứng dụng, khiến đội Văn Tâm ngược lại không thể tập trung nâng mô hình lên bậc cao hơn. Điều chỉnh mới là không còn gò ép “mô hình phục vụ mọi ứng dụng”, mà để mỗi tuyến kinh doanh linh hoạt lựa chọn theo tình huống, nâng trải nghiệm người dùng lên hàng đầu.
Về tranh cãi mã nguồn mở - đóng mã nguồn, trước đây là người ủng hộ kiên định tuyến đường đóng mã nguồn mô hình lớn, Lý Ngạn Hoành từng nhiều lần công khai phát biểu: “chỉ có đóng mã nguồn mới đảm bảo kiểm soát công nghệ, mới có mô hình kinh doanh, mã nguồn mở thực ra là thuế ngu ngốc”.
Lý Ngạn Hoành tại hội nghị nhà phát triển AI Baidu Create2025｜Nguồn ảnh: Baidu
Cho đến tháng 2 năm nay, Baidu chọn xu thế chung mã nguồn mở, tuyên bố sẽ lần lượt ra mắt dòng Văn Tâm Đại Mô Hình 4.5 trong vài tháng tới, và chính thức mã nguồn mở từ ngày 30 tháng 6.
Con đường của Tencent rõ ràng hơn, cũng phù hợp hơn với triết lý sản phẩm truyền thống. Dù là WeChat, QQ hay hệ thống game, tài nguyên cốt lõi nhất của Tencent chính là những sản phẩm tần suất cao kết nối người dùng này. Với họ, tự phát triển mô hình lớn không phải bắt buộc, quan trọng là có thể nhanh chóng tích hợp năng lực AI vào các sản phẩm này để nâng cao hiệu suất và trải nghiệm hay không.
Vì vậy, khi mô hình mới DeepSeek-R1 xuất hiện, Tencent là một trong những công ty đầu tiên tích hợp, không do dự nhiều. Theo LatePost đưa tin, Chủ tịch Hội đồng quản trị kiêm CEO Tencent Mã Hóa Đằng từng nói với một số đội AI rằng: “phải hợp tác tốt với bên ngoài, đừng nghĩ làm mọi thứ một mình”, và “phải tỉnh táo nhận thức thực tế, đừng đánh giá quá cao năng lực bản thân.”
Ngày 13 tháng 2, Tencent công bố chính thức tích hợp phiên bản đầy đủ DeepSeek-R1, và nhanh chóng triển khai chiến dịch quảng bá trên toàn nền tảng. Từ WeChat, Xiaohongshu đến Bilibili, Zhihu, quảng cáo sản phẩm Yuanbao tràn ngập, gây chú ý tập trung của người dùng đối với trợ lý AI Tencent. Đồng thời, nội bộ Tencent cũng khẩn trương điều phối, đẩy nhanh tích hợp WeChat với DeepSeek.
「Yuanbao」gia nhập WeChat｜Nguồn ảnh: Geek Park
Tương ứng, Tencent cũng thực hiện loạt điều chỉnh về cơ cấu tổ chức. Sau khi Yuanbao chuyển từ TEG (Nhóm Kỹ thuật Công nghệ) sang CSIG (Tencent Cloud và Nhóm Ngành), các sản phẩm như Trình duyệt QQ, Bộ gõ Sougou, ima... cũng lần lượt chuyển sang CSIG, hình thành dàn sản phẩm mới của Tencent hướng đến người tiêu dùng trong thời đại mô hình lớn. Đồng thời, các đội và tổ chức trước đây thuộc các sản phẩm này cũng sẽ điều chỉnh toàn bộ từ PCG (Nhóm Nền tảng và Nội dung) sang CSIG, nhằm thúc đẩy tập trung hơn bố cục và nâng cấp sản phẩm dưới chiến lược AI.
Loạt hành động nhanh chóng này thực chất thể hiện phán đoán của Tencent rằng “AI là năng lực, không phải mục đích”. Mô hình mạnh hơn, hệ sinh thái mở hơn, chỉ cần có thể tăng cường WeChat và game, thì nên dùng ngay lập tức. Đợt này, nó lại trở thành công ty thích nghi nhanh nhất với biến động—thậm chí có thể nói, nhịp phát triển hệ sinh thái mở AI lần này vừa khớp với logic tích hợp năng lực mà Tencent giỏi nhất.
ByteDance là một trong bốn công ty phức tạp nhất, hoặc cũng có thể nói là do dự nhất. Một mặt có hệ thống mô hình lớn DouBao, mặt khác lại nắm giữ các tình huống ứng dụng quy mô lớn siêu khổng lồ như TikTok, Toutiao, Tiểu Thuyết Phiêu Đậu. Vừa muốn làm người dẫn đầu công nghệ AGI, lại không muốn từ bỏ lợi thế khép kín ở cấp độ ứng dụng.
Nhưng điều này tạo ra áp lực phải ôm cả hai đầu—mô hình phải dẫn đầu, sản phẩm cũng phải nổi bật, hệ sinh thái vừa phải tự洽 vừa phải mở. Sau khi DeepSeek-R1 gây sốt, ByteDance một mặt bắt đầu khẳng định lại “AGI là mục tiêu cốt lõi”, tăng cường đầu tư cho DouBao, cũng có thêm động thái về mã nguồn mở; mặt khác ở cấp độ ứng dụng cũng xuất hiện thử thách mới: là kiên trì tuyến đường khép kín “DouBao + ứng dụng ByteDance”, hay phá vỡ rào cản nội ngoại, tích hợp mô hình bên ngoài mạnh hơn để đua ngựa?
Theo LatePost đưa tin, ban đầu ByteDance có thái độ chờ đợi về việc tích hợp DeepSeek vào sản phẩm nội bộ, trong nội bộ phổ biến cho rằng “có thể tích hợp bất cứ lúc nào, không gấp”. Tuy nhiên, cơ hội thoáng qua, sau Tết Nguyên đán, ByteDance bắt đầu khẩn trương huy động đội ngũ làm thêm giờ phát triển, đẩy nhanh tích hợp DeepSeek.
Xét hiện tại, chiến lược ByteDance vẫn đang trong giai đoạn chuyển tiếp. Một mặt, trong phát biểu bên ngoài nhấn mạnh mã nguồn mở, nhấn mạnh giá trị hệ sinh thái mở; mặt khác trong hệ thống nội bộ, DouBao vẫn là lựa chọn mặc định cho nhiều tình huống ứng dụng, chỉ mở tích hợp mô hình DeepSeek ở vài ứng dụng ít ỏi. Nhưng tương lai có bắt đầu tích hợp mô hình bên thứ ba ở mức độ rộng rãi hơn như Tencent, hay buông bỏ nguyên tắc “ưu tiên mô hình nội bộ” ở một số ứng dụng, hiện vẫn chưa rõ ràng.
Mấy tháng qua là cửa sổ then chốt các đại gia AI định vị lại vai trò sinh thái, đánh giá lại đường đi kỹ thuật. Sau khi trải qua “tái cấu trúc chiều năng lực” từ DeepSeek-R1, gần như tất cả công ty đều bắt đầu tập trung lại mục tiêu dài hạn AGI, đồng thời thực tế và cởi mở hơn ở cấp độ kỹ thuật và hệ sinh thái.
Tuy nhiên, dù mục tiêu giống nhau, lựa chọn đường đi vẫn khác biệt lớn. Phía sau đó là sự khác biệt trong nhận thức về lợi thế bản thân của mỗi công ty, cũng là cách đặt cược khác nhau về “AI thời đại nên chạy thế nào”.
3 Trước mặt công nghệ đảo lộn, không có «người chiến thắng lịch sử» mãi mãi
Ngành AI sẽ không vì một sản phẩm nào đó đột nhiên “đột phá” mà chấm dứt cạnh tranh, nó chắc chắn là một trò chơi tái cấu trúc hệ sinh thái liên tục diễn ra—vị trí hệ sinh thái, phân công năng lực sẽ liên tục xáo trộn, và mỗi cú sốc đều buộc người chơi phải suy nghĩ lại “tôi là ai, tôi nên làm gì”.
Dưới tác động của DeepSeek-R1, các đại gia bắt đầu đánh giá lại mối quan hệ giữa mình và AI. Sự thay đổi này sẽ không dừng lại: trong làn sóng công nghệ tiến hóa nhanh chóng này, thực tế không ai có tư cách mang gánh nặng lịch sử.
Gánh nặng lịch sử, không chỉ là dây chuyền lỗi thời, tổ chức nặng nề, đội ngũ dư thừa, mà còn là thói quen nhận thức kiểu phụ thuộc đường mòn.
Những năm qua, toàn ngành AI tích lũy quá nhiều “đồng thuận mặc định”: ví dụ làm mô hình lớn nhất định phải đổ hàng trăm triệu USD, làm ứng dụng AI nhất định phải theo đuổi khép kín, chỉ kinh doanh To B mới tạo được vòng tròn doanh thu, AI không phải hàng tiêu dùng mà chỉ là phần mềm dạng công cụ… Những “phán đoán lý tính” này dường như đúng trong phạm trù công nghệ trước đây, nhưng sau khi mở ra con đường mới, nhiều “lý tính” lại trở thành nhà tù kìm hãm trí tưởng tượng.
Sự tàn khốc của cách mạng công nghệ nằm ở chỗ nó sẽ không dành cho các gã khổng lồ quá nhiều cơ hội “ăn theo vốn liếng cũ”. Việc AI liên tục cập nhật đang nuốt chửng những tổ chức ỷ lại kinh nghiệm thành công trước đây. Vì vậy chúng ta thấy: Baidu chuyển sang mã nguồn mở, Tencent hạ thấp tư thế tận dụng xu thế, ByteDance tăng tốc tái cấu trúc hệ thống tính toán… Đằng sau những hành động này, ẩn chứa sự “tỉnh thức” của các đại gia trước thực tế: trong trò chơi vô hạn của AI, luật sinh tồn duy nhất là giữ độ đàn hồi chiến lược—vừa loại bỏ sự ỷ lại mù quáng vào kinh nghiệm lịch sử, vừa với tư thế cởi mở, đón nhận xu hướng phổ cập công nghệ mới.
Mô hình cũ đã giam chân ai?
Nhìn lại con đường phát triển của các đại gia và công ty khởi nghiệp hàng đầu trong nước mấy năm gần đây, gần như đều đi theo một “kịch bản kinh điển”:
-
Trước tiên đặt OKR theo một mục tiêu;
-
Sau đó xây dựng hệ khép kín hoàn chỉnh từ năng lực mô hình, hệ thống dữ liệu, ma trận ứng dụng;
-
Cuối cùng hy vọng thông qua giảm chi phí mô hình, tăng trưởng sản phẩm, phối hợp hệ sinh thái để mở ra con đường thương mại.
Logic này không sai, nhưng vấn đề là nó quá giống cách đánh thời Internet trước đây—giả định ngầm “càng nhiều tài nguyên, đường đi càng rõ”; nhưng đột biến AI lại bùng nổ đúng trong sự mơ hồ về đường đi.
Ví dụ, trước đây nhiều đội vừa theo đuổi “tình huống khép kín”, vừa mắc kẹt “năng lực không đủ”; vừa muốn kể chuyện “mô hình tự chủ”, vừa không có được năng lực tinh chỉnh ở tầng cơ sở hạ tầng. Nhiều quyết sách chiến lược là kết quả của “giả định định sẵn + quán tính tổ chức”—trông có vẻ hợp lý, nhưng không ai dừng lại hỏi: Nếu chính những giả định đó sai thì sao?
Ngược lại, các tay chơi mới nổi lên đợt này, dù là DeepSeek, Manus, họ có điểm chung: tư duy nhẹ nhàng, không gánh nặng lịch sử, cũng không chấp niệm về đường đi, điều này反而 khiến họ trở thành những người mở đường cho bước nhảy vọt mô hình này.
Nếu nhìn lại, những việc DeepSeek và Manus làm thực ra không hề huyền bí, thậm chí có thể nói đều đứng vững trên logic kỹ thuật. Nhưng tại sao hầu như không có đại gia nào đi con đường này? Vì họ quá lý tính, quá hệ thống hóa, nên cũng quá bảo thủ.
Ví dụ đại gia có thể hỏi: Làm MoE rốt cuộc có thể quy mô hóa không? Tinh chỉnh cực hạn có phải lãng phí thời gian không?—những câu hỏi này bản thân không sai, nhưng khi chưa kiểm chứng đường đi đã vội phủ nhận nó, thì có lẽ sẽ chẳng bao giờ phát hiện ra lục địa mới.
Cũng vì vậy, ngày càng nhiều nhà đầu tư, nhà phát triển, nhà quan sát ngành bắt đầu đánh giá lại giá trị khởi nghiệp AI: không phải ai kể được câu chuyện khép kín đầy đủ nhất, không phải ai tuyển được nhiều nhà khoa học mô hình nhất, mà là—ai có thể phá vỡ “tính đúng đắn lịch sử”, đi ra một con đường mới nơi công nghệ và sản phẩm đều có thể nhanh chóng kiểm chứng.
Trên con đường cao tốc siêu tốc độ tiến công nghệ AI này, nguy hiểm nhất không phải chậm một bước, mà là vẫn tin vào quy tắc đèn giao thông cũ. Những thay đổi thực sự luôn xảy ra giữa “hợp lý” và “không được đánh giá cao”.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
极客公园
