151.448 mô hình phái sinh từ Qwen: Tiêu chí cạnh tranh AI có thay đổi?

Hệ sinh thái Qwen của Alibaba đã tạo ra 151.448 mô hình phái sinh trên Hugging Face, cho thấy năng lực cạnh tranh AI có thể được đánh giá không chỉ qua điểm chuẩn của một mô hình mà còn qua quy mô được nhà phát triển và doanh nghiệp tiếp nhận, chỉnh sửa và phân phối lại.

Nhà đầu tư công nghệ Paul Meeks cho biết trong bài viết trên RealClearMarkets ngày 18 rằng Mỹ hiện đánh giá cuộc cạnh tranh AI chủ yếu dựa trên thứ hạng hiệu năng, tức mô hình của phòng nghiên cứu nào vượt trội hơn. Ông cho rằng lợi thế thực sự của một quốc gia xuất hiện khi công nghệ của họ trở thành nền tảng để thế giới xây dựng các ứng dụng mới.

Hugging Face cho biết số kho lưu trữ phái sinh dựa trên Qwen đã tăng thêm 180-210 kho mỗi ngày trong 7 tháng đầu năm 2026. Trong tổng số 151.448 mô hình, phần lớn do các nhà phát triển bên ngoài tạo ra trong quá trình tiếp tục phát triển, thay vì do đội ngũ Qwen trực tiếp phát hành.

Ủy ban Đánh giá Kinh tế và An ninh Mỹ-Trung (USCC) ghi nhận trong báo cáo tháng 3 rằng Qwen đã xây dựng hệ sinh thái mô hình lớn nhất trên Hugging Face, với hơn 100.000 mô hình phái sinh. Con số có thể khác nhau tùy thời điểm và chủ thể thực hiện việc thống kê.

Alibaba cũng cho biết hơn 100.000 mô hình phái sinh đã được tạo ra trong hệ Qwen. Mốc hơn 100.000 mô hình trong các thống kê trước đây và con số 151.448 gần đây được ghi nhận ở những thời điểm khác nhau, nhưng cùng cho thấy Qwen đang được các nhà phát triển sử dụng làm nền tảng để tái cấu trúc và phát triển tiếp.

Mô hình có trọng số mở là mô hình cho phép tải các trọng số đã huấn luyện xuống để chạy trên hạ tầng riêng hoặc chỉnh sửa. Khái niệm này khác với mã nguồn mở, vốn có thể bao gồm cả việc công khai mã huấn luyện và dữ liệu. Phần lớn các mô hình chủ chốt của Trung Quốc cũng gần với mô hình có trọng số mở hơn là mô hình mã nguồn mở đầy đủ.

Nhà Trắng cho biết trong Kế hoạch hành động AI năm 2025 rằng mô hình có trọng số mở có thể được doanh nghiệp, chính phủ và giới học thuật sử dụng, đồng thời có khả năng trở thành tiêu chuẩn toàn cầu nên mang giá trị địa chính trị. Kế hoạch này cũng đề xuất thúc đẩy các mô hình mở hàng đầu phản ánh các giá trị của Mỹ.

Chính phủ Mỹ cũng đang thúc đẩy chính sách đưa hệ thống công nghệ AI của Mỹ, gồm chất bán dẫn, trung tâm dữ liệu, điện toán đám mây, mô hình và ứng dụng, đến các nước đồng minh. Nhà Trắng cho biết sẽ hỗ trợ các gói xuất khẩu bao gồm phần cứng tối ưu cho AI, đường ống dữ liệu, mô hình, hệ thống bảo mật và ứng dụng theo từng ngành.

Mô hình đóng được doanh nghiệp nắm giữ trọng số và cung cấp thông qua dịch vụ web hoặc API. Ngược lại, mô hình có trọng số mở cho phép nhà phát triển tải mô hình xuống, triển khai trên hạ tầng riêng và điều chỉnh theo mục đích sử dụng. Vì vậy, năng lực cạnh tranh có thể phụ thuộc không chỉ vào hiệu năng mà còn vào sự phổ biến của công cụ tương thích và các ứng dụng phái sinh.

USCC phân tích rằng chiến lược AI mở của Trung Quốc tạo ra vòng phản hồi gồm công khai mô hình, được nhà phát triển tiếp nhận, số mô hình phái sinh tăng lên và tiếp tục thu hút người dùng. Con số 80% về tỷ lệ sử dụng mô hình Trung Quốc tại các startup Mỹ được báo cáo này dẫn lại là ước tính của một nhân vật trong ngành đầu tư, không phải thống kê chính thức.

Tranh luận về độ an toàn của mô hình có trọng số mở vẫn tiếp diễn. Dario Amodei (Dario Amodei) CEO Anthropic cho rằng các mô hình có trọng số công khai có thể nguy hiểm hơn mô hình đóng vì biện pháp bảo vệ có thể bị gỡ bỏ, khó theo dõi cách sử dụng và không thể thu hồi trọng số sau khi đã phân phối.

Tuy nhiên, Anthropic cho biết họ phản đối việc cấm toàn bộ mô hình có trọng số mở. Theo công ty, những mô hình không có chức năng nguy hiểm có thể trở thành hàng hóa công cho doanh nghiệp, nhà phát triển và nhà nghiên cứu. Việc chỉ cấm doanh nghiệp Mỹ sử dụng mô hình Trung Quốc cũng khó giải quyết tình trạng các tác nhân xấu lạm dụng công nghệ.

OpenAI cũng cho biết mô hình có trọng số mở giúp nhà phát triển và chính phủ chạy, chỉnh sửa AI trên hạ tầng riêng. Khi nhiều nhà phát triển cùng cải thiện một công cụ, hệ sinh thái AI lấy Mỹ làm trung tâm có thể mở rộng, cho thấy trọng tâm tranh luận đang chuyển từ ranh giới mở-đóng sang khả năng lan tỏa của hệ sinh thái.

Sự mở rộng của hệ sinh thái mô hình cũng liên quan đến nhu cầu về trung tâm dữ liệu, bộ tăng tốc AI, mạng lưới và hạ tầng suy luận. Tuy nhiên, các tài liệu lần này không xác nhận thay đổi về doanh thu, đơn hàng hoặc thị phần của bất kỳ công ty bán dẫn cụ thể nào, nên chưa thể suy rộng việc số mô hình phái sinh Qwen tăng lên thành thay đổi về kết quả kinh doanh của từng doanh nghiệp.

Thảo luận về Qwen đang mở rộng từ so sánh hiệu năng mô hình sang mức độ lan tỏa của hệ sinh thái nhà phát triển. Mối liên hệ trực tiếp giữa vấn đề này với ngành tài sản số hoặc blockchain chưa được xác nhận.

Trường hợp Qwen cho thấy khi đánh giá năng lực cạnh tranh AI, cần xem xét cùng lúc thứ hạng điểm chuẩn mới nhất, số lượt tải mô hình, hoạt động phát triển phái sinh và quy mô tiếp nhận của nhà phát triển. Liệu sự phổ biến của mô hình có trọng số mở có trở thành tiêu chuẩn công nghệ và hệ sinh thái công nghiệp thực tế hay không vẫn cần được tiếp tục kiểm chứng trong tranh luận về an toàn và phạm vi ứng dụng.