Meta tái khởi động chiến lược AI mã nguồn mở, bác bỏ luận điệu chặn AI Trung Quốc

Meta (Meta, mã cổ phiếu META) vừa công bố mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) hạng nhẹ có tên “Muse Glimmer”, có thể chạy trực tiếp trên máy tính cá nhân. Động thái này đưa chiến lược AI mở của Meta trở lại tuyến đầu, đối trọng với phe mô hình đóng gồm OpenAI, Anthropic và Google.

Hãng tin AP cho biết Meta đã công bố Muse Glimmer theo giấy phép mã nguồn mở cho phép sử dụng rộng rãi vào ngày 10 (giờ địa phương), đồng thời tuyên bố sẽ mở quyền truy cập cho nhà phát triển đối với mô hình mạnh hơn mang tên “Muse Spark 1.2”.

Mark Zuckerberg (Mark Zuckerberg), Giám đốc điều hành (CEO) Meta, viết trong một bài đăng dài khoảng 6.500 từ công bố cùng ngày rằng “sức mạnh AI không nên bị tập trung vào tay một số ít doanh nghiệp, chính phủ và tổ chức”. Ông cho rằng cần mở rộng khả năng để cá nhân người dùng trực tiếp sử dụng và kiểm soát các hệ thống AI.

Muse Glimmer là mô hình hạng nhẹ, được thiết kế để chạy trên máy tính cá nhân thay vì máy chủ hiệu năng cao. Nhờ đó, các nhà phát triển bên ngoài có thể vận hành mô hình ngay trong môi trường của riêng mình, giảm bớt sự phụ thuộc vào các dịch vụ đóng do những nhà cung cấp điện toán đám mây cung cấp.

Trước đó, Meta đã ra mắt Muse Spark vào ngày 8 tháng 4 như mô hình đầu tiên của dòng Muse. Đến ngày 7 tháng 7, hãng tiếp tục tung ra Muse Image và Muse Video, mở rộng dòng sản phẩm sang lĩnh vực đa phương thức (multimodal).

Thông báo lần này cụ thể hóa định hướng công bố trọng số của Muse Spark 1.2 đã được đề cập trước đó. Khi trọng số mô hình được công khai, các nhà phát triển có thể tải về, chạy trong môi trường riêng hoặc điều chỉnh mô hình theo mục đích sử dụng.

Tuy nhiên, mã nguồn mở (open source) và trọng số mở (open weight) không phải là hai khái niệm giống nhau. Việc công khai trọng số mô hình không đồng nghĩa với việc công bố toàn bộ dữ liệu huấn luyện, mã nguồn đầy đủ hay quy trình huấn luyện.

Trang The Verge đưa tin rằng giới phê bình không xem mô hình của Meta là mã nguồn mở hoàn toàn. Theo đó, để đánh giá đúng mức độ mở mà Meta đề cao, cần xem xét đồng thời phạm vi công bố thực tế và các điều khoản cấp phép.

Chiến lược AI mở của Meta trước dòng Muse chủ yếu xoay quanh Llama. Theo dữ liệu trên trang mã nguồn mở chính thức của Meta, số lượt tải Llama lũy kế đã vượt 1,2 tỷ lượt, trong khi Llama 4 được giới thiệu là thế hệ mô hình trọng số mở mới nhất.

Thông điệp của Zuckerberg cũng nhắm đến luận điệu đòi chặn các mô hình AI Trung Quốc đang tồn tại tại Mỹ. Trong một cuộc phỏng vấn trước đó với Financial Times, ông cho rằng việc ngăn chặn mô hình Trung Quốc không phải là giải pháp hiệu quả để Mỹ giữ lợi thế cạnh tranh AI.

Trước đó, TokenPost từng đưa tin về lý do Zuckerberg phản đối việc cấm các mô hình AI Trung Quốc. Quan điểm của ông là thay vì hạn chế quyền tiếp cận mô hình Trung Quốc, Mỹ nên tập trung củng cố năng lực công nghệ và hệ sinh thái mở của chính mình.

Tại Trung Quốc, mô hình “Kimi K3” của Moonshot AI (Moonshot AI) đang làm gia tăng cuộc cạnh tranh giữa các mô hình hiệu năng cao dạng mở. Kho lưu trữ GitHub chính thức của Moonshot AI giới thiệu Kimi K3 là mô hình trọng số mở, với quy mô 2.800 tỷ tham số và độ dài ngữ cảnh lên tới 1 triệu token.

Tạp chí Nature đưa tin Kimi K3 có thể ngang ngửa, thậm chí vượt qua một số mô hình hàng đầu của Mỹ trong các tác vụ như lập trình và xử lý bảng tính. Tuy nhiên, khó có thể khẳng định ưu thế toàn diện của một mô hình chỉ dựa trên so sánh hiệu năng ở từng tác vụ riêng lẻ.

Mô hình mở có ưu điểm dễ tiếp cận vì nhà phát triển có thể triển khai trên hạ tầng riêng và tùy chỉnh theo mục đích sử dụng. Ngược lại, điều kiện sử dụng thực tế có thể khác nhau giữa các mô hình, tùy thuộc vào phạm vi công bố, mức độ kiểm chứng an toàn và các giới hạn cấp phép.

Hiện chưa xác định được mối liên hệ trực tiếp nào giữa thông báo lần này và thị trường tiền mã hóa.