Ghi chép thực tế của một học giả phương Tây khi thăm các phòng thí nghiệm AI tại Trung Quốc: Khiêm tốn, cởi mở, không bàn về triết học — chỉ tập trung huấn luyện những mô hình tốt hơn
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Ghi chép thực tế của một học giả phương Tây khi thăm các phòng thí nghiệm AI tại Trung Quốc: Khiêm tốn, cởi mở, không bàn về triết học — chỉ tập trung huấn luyện những mô hình tốt hơn
Toàn bộ không khí rất giống với San Francisco, các nhà nghiên cứu cực kỳ “online”, đọc rất nhiều trên Twitter và Xiaohongshu — nền tảng này ngày càng trở nên phổ biến.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Florian Brand
Biên dịch: TechFlow
Giới thiệu của TechFlow: Bài viết này được viết trong bối cảnh SAIL — một liên minh truyền thông tập hợp các cây bút AI hàng đầu trên nền tảng Substack (bao gồm Nathan Lambert, Sebastian Raschka, ChinaTalk, v.v.) — đã tổ chức một đoàn thăm quan các phòng thí nghiệm AI tại Trung Quốc. Tác giả Florian Brand tham gia đoàn và đã ghé thăm hơn chục công ty như Moonshot, Xiaomi, MiniMax, Zhipu, Meituan, Alibaba, Ant Group, ModelScope, 01.ai và Unitree, sau đó viết bài cảm nhận này.
Florian Brand là nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Đại học Trier (Đức) và Trung tâm Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Đức (DFKI), chuyên nghiên cứu về ứng dụng và đánh giá mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Anh ấy không phải là cái tên “nổi tiếng” trên diện rộng, nhưng có độ nhận diện nhất định trong cộng đồng AI mã nguồn mở. Việc đọc góc nhìn lần đầu tiên từ một chuyên gia AI nước ngoài về hệ sinh thái AI Trung Quốc cũng rất thú vị.
Nội dung chính
Trong khoảng 10 ngày vừa qua, tôi rất may mắn được cùng các thành viên của SAIL thăm viếng các phòng thí nghiệm AI tại Trung Quốc. Là người lần đầu tiên đặt chân đến Trung Quốc và Hoa Kỳ trong vòng sáu tháng, tôi thấy sự khác biệt giữa hai nơi thật hấp dẫn — nhưng điều còn hấp dẫn hơn nữa lại là những điểm tương đồng.
Ấn tượng sâu sắc nhất đối với tôi là sự khiêm tốn tuyệt vời của các nhà nghiên cứu AI mà tôi gặp.
Họ đánh giá cao các phòng thí nghiệm và đồng nghiệp khác một cách chân thành. DeepSeek được nhắc đến rất thường xuyên — có lẽ vì chỉ vài ngày trước chuyến thăm của chúng tôi, họ vừa ra mắt một mô hình mới, và mọi người nói về các bài báo của DeepSeek với sự ngưỡng mộ thực sự.
Nhiều nhà nghiên cứu là bạn thân thiết với nhau, xuất thân từ cùng một trường đại học hoặc cùng quê hương. Họ trao đổi thẳng thắn về công việc của mình, và các kết quả nghiên cứu sẽ được công bố dưới dạng bài báo sau vài tháng.
Đây là một trong những khác biệt lớn nhất so với giới AI phương Tây. Tại Hoa Kỳ, bầu không khí thường mang tính “trò chơi tổng bằng không” hơn. Các phòng thí nghiệm rất thận trọng trong việc xác định vị thế của mình. Các nhà nghiên cứu luôn suy tư về cạnh tranh, một số người tự đánh giá rất cao bản thân. Các lãnh đạo thậm chí công khai xúc phạm và tấn công lẫn nhau trong những bản ghi chú nội bộ bị rò rỉ. Sự khác biệt này có thể được giải thích bằng một thực tế: các phòng thí nghiệm hàng đầu tại Mỹ chủ yếu đóng mã nguồn, trong khi nhiều phòng thí nghiệm Trung Quốc lại theo hướng mã nguồn mở. Dẫu vậy, các phòng thí nghiệm Trung Quốc vẫn tỏ ra e dè trước “DouBao” của ByteDance — trợ lý trò chuyện được sử dụng phổ biến nhất tại Trung Quốc, vốn đóng mã nguồn và đang dẫn đầu với khoảng cách rất lớn.
Đồng thời, bầu không khí chung lại kỳ lạ thay lại rất giống San Francisco. Các nhà nghiên cứu cực kỳ “online”, đọc rất nhiều trên Twitter và Xiaohongshu — nền tảng ngày càng được ưa chuộng. Họ đều dùng Claude Code hoặc CLI do chính họ phát triển để xây dựng mô hình tiếp theo. Một số người thậm chí còn theo dõi trực tiếp quá trình huấn luyện trong lúc họp, quan sát đường cong phần thưởng tăng lên. Họ đang suy tính việc mở rộng quy mô thêm nữa, đồng thời phàn nàn về thiếu hụt năng lực tính toán. Họ cảm thấy thất vọng với trạng thái hiện tại của các bộ kiểm thử chuẩn (benchmark).
Mục tiêu chính của họ là huấn luyện ra những mô hình tốt hơn. Điều này khác biệt rõ rệt với San Francisco, nơi các nhà nghiên cứu thường suy ngẫm về tác động chính trị hay triết học của AI. Họ không cân nhắc đến nguy cơ thất nghiệp hàng loạt, tầng lớp lao động bị loại khỏi thị trường lao động vĩnh viễn, hay liệu mô hình của họ có ý thức hay không. Họ chỉ đơn thuần muốn huấn luyện ra những mô hình xuất sắc.
Khi nghe bạn nói rằng đã sử dụng mô hình của họ, ánh mắt họ sáng lên. Họ khao khát khắc phục tất cả những hạn chế của mô hình hiện tại trong thế hệ mô hình kế tiếp. Họ làm việc xuyên đêm để đẩy nhanh tiến độ phát hành mô hình, rồi vẫn xuất hiện ở văn phòng ngay sau đó.
Đa số các nhà nghiên cứu tôi gặp đều rất trẻ; nhiều người mới ngoài đôi mươi hoặc khoảng 25 tuổi. Một số là sinh viên đại học, nhưng phổ biến hơn là nghiên cứu sinh tiến sĩ đang vừa học vừa làm trong giới công nghiệp. Quan điểm chung của họ là giới công nghiệp hiện nay thú vị hơn giới học thuật — một quan điểm mà tôi hoàn toàn đồng tình, bởi tôi cũng từng trải qua chính xác điều tương tự. Các phòng thí nghiệm đặc biệt coi trọng việc thu hút nhóm nhân tài này, tích cực tuyển dụng thực tập sinh và nghiên cứu sinh; đây là điều mà các phòng thí nghiệm phương Tây hiếm khi làm.
Sự lạc quan của các nhà nghiên cứu cũng lan tỏa đến người dân bình thường, những người dường như có thái độ tích cực hơn về công nghệ nói chung, cũng như về triển vọng của AI và robot. Trên hành trình này, có người kể cho tôi nghe câu chuyện về cha mẹ và ông bà họ sử dụng DouBao và DeepSeek để làm đủ thứ việc — kể cả thảo luận về các định lý toán học. Điều này rõ ràng khác biệt với phương Tây, nơi đa số người dân phản cảm với AI.
Nói chung, chuyến đi này giúp tôi hiểu thêm một chút về hệ sinh thái này. Tất nhiên, không thể nào nắm bắt được văn hóa của một nền văn minh đồ sộ chỉ trong vài ngày. Với tư cách là một người ủng hộ kiên định cho hệ sinh thái AI mã nguồn mở và nghiên cứu mở, tôi rất lạc quan về tương lai của cả hai lĩnh vực này, và hy vọng sẽ có nhiều hơn nữa các hình thức hợp tác quốc tế trong tương lai.
Tôi xin chân thành cảm ơn tất cả những con người tuyệt vời mà tôi đã gặp tại Moonshot, Xiaomi, MiniMax, Zhipu, Meituan, Alibaba, Ant Group, ModelScope, 01.ai, Unitree và nhiều nơi khác. Cảm ơn quý vị vì đã dành thời gian và đón tiếp chúng tôi một cách nồng nhiệt. Đồng thời, xin cảm ơn SAIL đã tổ chức chuyến đi này, cũng như tất cả các cây bút và nhà báo tham gia. Tôi vô cùng biết ơn vì đã có cơ hội gặp gỡ nhiều người xuất sắc và đầy hoài bão như vậy trong một khoảng thời gian ngắn đến thế.
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
@xeophon
