AI trọng số mở và AI đóng, cuộc chiến Android - iOS có lặp lại?
Cuộc cạnh tranh trong ngành trí tuệ nhân tạo ngày càng giống cuộc chiến từng định hình thị trường điện thoại thông minh.
Một bên muốn biến mô hình AI thành nền tảng chung để nhà phát triển tải về, tùy chỉnh và tự vận hành. Bên kia giữ mô hình trong hệ thống khép kín, cung cấp qua API và kiểm soát toàn bộ trải nghiệm. Phép so sánh với Android và iOS khá thuận tai, nhưng điểm giống nhau quan trọng nhất không nằm ở chuyện bên nào thắng. Nó nằm ở câu hỏi mỗi bên sẽ thắng trên mặt trận nào.
Cuộc chiến cũ trong hình hài mới
Android được xây dựng như một nền tảng có thể đưa lên nhiều loại thiết bị, từ điện thoại phổ thông tới dòng cao cấp. iOS đi theo hướng ngược lại, chỉ phục vụ phần cứng do Apple trực tiếp thiết kế và giữ quyền kiểm soát chặt đối với hệ điều hành, kho ứng dụng cùng trải nghiệm người dùng.
Kết quả là hai hệ sinh thái không thật sự đánh bại nhau. Android thắng về độ phủ. Nền tảng phân tích dữ liệu Statcounter ghi nhận hệ điều hành này chiếm 69,14% thị trường di động toàn cầu vào tháng 6/2026, trong khi iOS đạt 30,79%. Apple không có số thiết bị lớn bằng toàn bộ thế giới Android, nhưng vẫn giữ vị trí đặc biệt ở phân khúc cao cấp. Trong quý II/2026, iPhone chiếm 20% lượng điện thoại thông minh xuất xưởng toàn cầu, mức cao nhất của hãng trong một quý II.
Cuộc cạnh tranh AI đang xuất hiện dấu hiệu tương tự. Ở một phía là các mô hình trọng số mở như Gemma, Llama, Mistral hay gpt-oss. Nhà phát triển có thể tải trọng số về, chạy trên hạ tầng riêng và điều chỉnh cho từng nhu cầu. Ở phía còn lại là các mô hình được cung cấp chủ yếu qua API hoặc sản phẩm hoàn chỉnh. Người dùng gửi yêu cầu tới máy chủ của nhà cung cấp nhưng không được mang phần lõi về tự vận hành.
Mô hình trọng số mở đang lan rộng trong cộng đồng phát triển. Khi giới thiệu Gemma 4 vào tháng 4/2026, Google cho biết toàn bộ dòng Gemma đã vượt 400 triệu lượt tải kể từ thế hệ đầu tiên và tạo ra hơn 100.000 biến thể do cộng đồng xây dựng. Trên OpenRouter, tỉ trọng token của DeepSeek tăng từ 9% lên 18% chỉ trong giai đoạn tháng 1 đến tháng 6/2026. Nhiều nhà phát triển Trung Quốc khác như Xiaomi, MiniMax và Tencent cũng giành thêm lưu lượng.
Nhưng ở thị trường doanh nghiệp, tiền vẫn tập trung mạnh vào các nhà cung cấp đóng. Báo cáo của Menlo Ventures, dựa trên khảo sát khoảng 500 người ra quyết định tại doanh nghiệp Mỹ và mô hình ước tính thị trường, cho thấy tỉ trọng sử dụng mô hình mở giảm từ 19% xuống 11% trong năm 2025. Anthropic chiếm khoảng 40% chi tiêu cho API mô hình ngôn ngữ, OpenAI 27% và Google 21%. Ba công ty này cộng lại nắm 88% mức sử dụng API doanh nghiệp được báo cáo.
Mô hình mở đang thắng về mức độ thử nghiệm, số phiên bản tùy chỉnh và khả năng xuất hiện trên nhiều loại hạ tầng. Mô hình đóng lại có lợi thế tại nơi doanh nghiệp kí hợp đồng, mua dịch vụ và yêu cầu một nhà cung cấp đứng ra vận hành. Đây là phần giống Android và iOS nhất. Độ phủ có thể chảy về một phía, trong khi phần lớn doanh thu nằm ở phía khác.
Chữ "mở" không có nghĩa không ai kiểm soát
Phép so sánh trở nên thú vị hơn khi nhìn vào chính Android. Phần lõi AOSP có thể sử dụng và chỉnh sửa, nhưng hệ sinh thái quen thuộc trên phần lớn điện thoại Android thì không hoàn toàn mở. Google Mobile Services, gồm Google Play cùng nhiều ứng dụng và dịch vụ đám mây, không thuộc AOSP và chỉ được cấp phép cho nhà sản xuất theo điều kiện của Google.
Google cũng giữ vai trò điều phối nhịp phát triển. Từ cuối tháng 3/2025, toàn bộ hoạt động phát triển Android chuyển vào các nhánh nội bộ của công ty, mã nguồn chỉ được đẩy lên kho công khai sau khi mỗi bản lớn hoàn tất. Từ năm 2026, Google rút xuống hai đợt đưa mã nguồn chính lên AOSP mỗi năm, vào quý 2 và quý 4, thay vì bốn đợt như trước. Nền tảng vẫn mở, nhưng cánh cửa đưa mã ra công chúng nằm trong tay một công ty.
AI trọng số mở đang đi theo đúng lối mòn ấy, chỉ khác thuật ngữ.
Trọng số là tập hợp tham số hình thành sau quá trình huấn luyện. Khi được công bố, chúng cho phép nhà phát triển chạy hoặc tinh chỉnh mô hình mà không cần gọi API của hãng tạo ra nó. Nhưng tệp trọng số không cho biết mô hình đã học từ dữ liệu nào, dữ liệu được lọc ra sao và toàn bộ quá trình huấn luyện diễn ra thế nào. Theo định nghĩa của Open Source Initiative, một hệ thống AI thực sự mở phải cho phép tiếp cận trọng số, mã dùng để huấn luyện và vận hành, cùng thông tin đủ chi tiết về dữ liệu để người có chuyên môn dựng lại được hệ thống tương đương. Chỉ cho tải trọng số chưa đáp ứng tiêu chuẩn đó.
Ngay trong nhóm trọng số mở, mức độ tự do cũng phân tầng rõ rệt. Ở tầng thoải mái nhất là các giấy phép chuẩn của giới phần mềm. DeepSeek phát hành V4-Pro và V4-Flash ngày 24/4/2026 với trọng số theo giấy phép MIT, cho phép sử dụng thương mại, chỉnh sửa và tự vận hành gần như không giới hạn. OpenAI dùng Apache 2.0 cho gpt-oss-120b và gpt-oss-20b, Google cũng chọn giấy phép này cho Gemma 4.
Tầng thứ hai là những giấy phép riêng do chính hãng soạn. Meta áp Giấy phép Cộng đồng Llama kèm giới hạn về lĩnh vực sử dụng và ngưỡng người dùng. Một số mô hình khác cho nhìn thấy trọng số nhưng cấm triển khai thương mại nếu không có thỏa thuận riêng.
Cách Alibaba chia hàng cho thấy logic đằng sau sự phân tầng này. Hãng dùng Apache 2.0 cho các mô hình cỡ nhỏ, nơi độ phủ rộng giúp hệ sinh thái Qwen lớn lên, nhưng giữ Giấy phép Qwen riêng cho những mô hình đầu bảng, nơi họ muốn thiết lập quan hệ thương mại với bên triển khai quy mô lớn. Alibaba còn có thêm một giấy phép nghiên cứu phi thương mại cho một số bản phát hành nhất định.
Điều này không làm trọng số mở mất giá trị. Nó chỉ cho thấy chữ "mở" có nhiều tầng, và tầng nào cũng do bên phát hành tự đặt.
Các hãng lớn cũng không đứng cố định ở một phía. Google vừa bán Gemini dưới dạng dịch vụ, vừa phát hành Gemma để cộng đồng tự triển khai. OpenAI giữ mô hình chủ lực trong ChatGPT và API nhưng từ tháng 8/2025 đã cung cấp dòng gpt-oss chạy được trên hạ tầng do người dùng kiểm soát.
"Mở" vì thế không chỉ là một triết lí. Nó còn là chiến lược phân phối, cách thu hút nhà phát triển và phương tiện mở rộng ảnh hưởng của một hệ sinh thái. Google từng dùng đúng cách đó để chiếm thị phần rồi siết dần khi đã thắng.
Phe Android thắng độ phủ, phe iOS giữ trải nghiệm
Ưu thế lớn nhất của trọng số mở không nhất thiết là thông minh hơn. Đó là khả năng xuất hiện ở những nơi dịch vụ tập trung khó tiếp cận. Ngân hàng có thể chạy mô hình trong trung tâm dữ liệu riêng để tài liệu nội bộ không phải rời khỏi hệ thống. Nhà máy có thể tinh chỉnh nó để đọc hồ sơ bảo trì. Doanh nghiệp hoạt động tại quốc gia có quy định lưu trữ dữ liệu trong nước có thể triển khai AI mà không phụ thuộc hoàn toàn vào máy chủ nước ngoài.
Quyền lựa chọn cũng tạo sức ép lên giá. Doanh nghiệp có thể tự vận hành, thuê một nhà cung cấp đám mây hoặc chuyển sang đơn vị khác cùng hỗ trợ dòng mô hình đó. Công ty tạo ra trọng số không còn nắm toàn bộ quyền định giá.
Tuy nhiên, miễn phí tải xuống không có nghĩa miễn phí sử dụng. Người triển khai vẫn phải trả tiền cho GPU, bộ nhớ, điện, lưu trữ, bảo mật và đội ngũ kĩ thuật. OpenAI lưu ý rằng tự vận hành mô hình trọng số mở có thể rẻ hơn trong một số trường hợp, nhưng API có thể hiệu quả hơn nếu tính cả chi phí lưu trữ, bảo trì và nâng cấp.
AI đóng bán một lời hứa khác. Khách hàng không cần quan tâm mô hình chạy trên loại chip nào, cập nhật ra sao hay phải xử lí sự cố thế nào. Khi nhà cung cấp nâng cấp hệ thống, người dùng API có thể nhận năng lực mới mà không phải tải lại trọng số hoặc xây lại hạ tầng. Hãng vận hành cũng có thể vá lỗi, thay bộ lọc an toàn và dừng một phiên bản có rủi ro.
Quyền kiểm soát ấy biến mất khi trọng số đã được phát hành. OpenAI thừa nhận người dùng có thể tinh chỉnh mô hình để vượt qua cơ chế từ chối, trong khi công ty không còn khả năng thu hồi quyền truy cập hoặc triển khai biện pháp giảm thiểu mới từ máy chủ trung tâm.
Khoảng cách năng lực giữa hai phía đã thu hẹp mạnh nhưng chưa biến mất. Stanford AI Index 2025 ghi nhận chênh lệch giữa mô hình trọng số mở dẫn đầu và mô hình đóng dẫn đầu trên Chatbot Arena giảm từ 8,04% vào tháng 1/2024 xuống 1,70% vào tháng 2/2025. Theo một phương pháp khác, Epoch AI ước tính từ đầu năm 2026, mô hình trọng số mở mạnh nhất vẫn chậm hơn nhóm đóng tiên phong trung bình khoảng bốn tháng.
Bốn tháng có thể không quan trọng với chatbot hỏi đáp nội bộ. Nhưng khoảng cách đó đáng kể hơn khi mô hình được giao viết phần mềm, phân tích hồ sơ tài chính hoặc điều khiển một tác nhân thực hiện nhiều bước liên tiếp.
Không có một Android hay iOS thuần túy trong cuộc cạnh tranh AI
Khác biệt đầu tiên nằm ở người cầm lái. Android có một trung tâm quyền lực rõ ràng là Google. Thế giới trọng số mở lại gồm nhiều phòng thí nghiệm tại Mỹ, Trung Quốc và châu Âu, mỗi bên có kiến trúc, giấy phép và lịch phát hành riêng. Không một công ty nào có thể đóng toàn bộ hệ sinh thái.
Khác biệt thứ hai là chi phí chuyển đổi. Rời iPhone có thể đồng nghĩa chuyển ảnh, ứng dụng đã mua, đồng hồ, tai nghe và thói quen hình thành trong nhiều năm. Thay mô hình AI thường dễ hơn, nhưng không đơn giản chỉ là đổi một dòng cấu hình. Doanh nghiệp vẫn phải viết lại câu lệnh, kiểm tra cách gọi công cụ, điều chỉnh bộ lọc an toàn và đánh giá lại kết quả.
Khác biệt cuối cùng là AI ngày càng được xem như hạ tầng chiến lược. Với doanh nghiệp và chính phủ, lựa chọn không chỉ nằm ở chất lượng hay giá. Nó còn liên quan tới nơi dữ liệu được lưu, khả năng tiếp tục vận hành khi chính sách thay đổi và mức độ phụ thuộc vào nhà cung cấp nước ngoài.
Vì thế, thị trường AI có thể không phân tầng theo giá thiết bị như điện thoại, mà theo hậu quả của sai sót. Những công việc lặp lại, khối lượng lớn, cần giữ dữ liệu tại chỗ và có rủi ro thấp sẽ phù hợp với mô hình trọng số mở. Các nhiệm vụ phức tạp, cần năng lực tiên tiến, cập nhật liên tục và một đơn vị chịu trách nhiệm vận hành sẽ tiếp tục nghiêng về mô hình đóng.
Android và iOS đã cùng tồn tại gần hai thập niên vì mỗi bên giải quyết một nhu cầu khác nhau. AI nhiều khả năng cũng đi theo hướng đó. Trọng số mở sẽ kéo giá xuống và biến nhiều năng lực thành hàng hóa phổ thông. AI đóng sẽ giữ phần giá trị cao hơn bằng chất lượng, sự thuận tiện và khả năng kiểm soát toàn bộ sản phẩm.
Cuộc đua cuối cùng không chỉ nhằm tạo ra mô hình thông minh nhất. Bên có lợi thế sẽ là bên kiểm soát được lớp ứng dụng, dữ liệu, công cụ và thói quen sử dụng được xây dựng phía trên mô hình.
