AI mở hay đóng: Nvidia bàn về chi phí và quyền kiểm soát

Năng lực cạnh tranh của các startup AI thế hệ mới phụ thuộc vào cách kết hợp chi phí, hạ tầng và quyền kiểm soát dữ liệu, thay vì chỉ chọn giữa mô hình mở và mô hình đóng.

Nader Khalil, Giám đốc công nghệ dành cho nhà phát triển tại Nvidia($NVDA), và Sydney Sykes, phụ trách quan hệ đối tác toàn cầu của Nvidia VC Alliance, sẽ tham dự TechCrunch Disrupt 2026 tại San Francisco từ ngày 13 đến 15 tháng 10. TechCrunch cho biết hai diễn giả sẽ thảo luận về ý nghĩa kinh doanh của việc lựa chọn mô hình tại Builders Stage.

Phiên thảo luận có chủ đề 'Cuộc tranh luận AI mở và đóng mới chỉ bắt đầu'. Các startup phải cân nhắc việc sử dụng mô hình độc quyền tiên phong để phát triển sản phẩm nhanh hơn hoặc dựa trên mô hình mở để trực tiếp kiểm soát dữ liệu và môi trường triển khai.

Những lựa chọn khác gồm tinh chỉnh mô hình riêng, vận hành trong môi trường cục bộ hoặc sử dụng song song nhiều mô hình. Quyết định này có thể ảnh hưởng đến chi phí, hạ tầng, biên lợi nhuận, khả năng khác biệt hóa sản phẩm, tốc độ phát triển và quyền kiểm soát dữ liệu.

Tuy nhiên, việc sử dụng một mô hình cụ thể không tự động tạo ra lợi thế cạnh tranh. Doanh nghiệp dùng API độc quyền vẫn cần xây dựng điểm khác biệt riêng từ dữ liệu, quy trình làm việc, mạng lưới phân phối, quan hệ khách hàng hoặc công nghệ chuyên biệt.

Nvidia không xem mô hình mở và mô hình độc quyền là hai lựa chọn loại trừ lẫn nhau. Jensen Huang, CEO Nvidia($NVDA), từng nói tại GTC năm nay: “Không phải độc quyền hay mở, mà là độc quyền và mở”.

Nvidia đã nhấn mạnh việc mở rộng hệ sinh thái mô hình công khai. Công ty cho rằng mô hình công khai và mô hình thương mại có thể cùng phát triển, giúp startup lựa chọn mô hình phù hợp với mục tiêu kinh doanh và điều kiện vận hành.

Nemotron 3 Super của Nvidia là mô hình mở có tổng cộng 120 tỷ tham số, trong đó 12 tỷ tham số được kích hoạt. Tài liệu nghiên cứu của Nvidia công bố bộ dữ liệu huấn luyện và các điểm kiểm tra của mô hình.

Nvidia cho biết Nemotron 3 Super hướng đến các tác vụ AI dạng tác nhân. Báo cáo kỹ thuật chính thức cho biết mô hình hỗ trợ ngữ cảnh tối đa 1 triệu token và được huấn luyện trước bằng 25 nghìn tỷ token.

Các số liệu so sánh hiệu suất nói trên là kết quả đánh giá nội bộ của Nvidia. Chưa có thông tin xác nhận về việc đánh giá độc lập.

Nader Khalil là đồng sáng lập Brev.dev. Trang cá nhân của ông cho biết sau khi Brev.dev được Nvidia mua lại vào tháng 7 năm 2024, ông phụ trách công nghệ dành cho nhà phát triển tại Nvidia.

Sydney Sykes phụ trách quan hệ đối tác toàn cầu tại Nvidia VC Alliance. Trang VC Alliance chính thức của Nvidia giới thiệu tổ chức này có nhiệm vụ kết nối nhà đầu tư với startup, đồng thời cung cấp thông tin hệ sinh thái và hỗ trợ danh mục đầu tư.

Việc lựa chọn mô hình không chỉ dựa trên hiệu suất công nghệ. Doanh nghiệp thường xem xét đồng thời phí sử dụng API, chi phí vận hành hạ tầng riêng, cách xử lý dữ liệu, tốc độ triển khai và khả năng khác biệt hóa sản phẩm.

Mô hình mở cho phép doanh nghiệp linh hoạt hơn trong việc sửa đổi hoặc vận hành trong môi trường riêng, nhưng cũng khiến doanh nghiệp phải tự chịu trách nhiệm về quản lý mô hình, bảo mật và cập nhật. Với mô hình đóng, bên cung cấp đảm nhận việc vận hành, còn phạm vi truy cập và cách xử lý dữ liệu có thể phụ thuộc vào điều kiện cung cấp.

TechCrunch Disrupt 2026 sẽ diễn ra tại San Francisco từ ngày 13 đến 15 tháng 10. Trang chính thức của sự kiện giới thiệu 6 sân khấu theo ngành và quy mô hơn 10.000 người tham dự.