Alibaba: Các mô hình AI Qwen đạt hơn 3 tỉ lượt tải, vượt Google và Meta

Theo gã khổng lồ công nghệ Alibaba (Trung Quốc), Qwen đã công khai hơn 460 mô hình AI. Hệ sinh thái Qwen đã tạo ra hơn 300.000 mô hình phái sinh.

Theo báo cáo về tình hình các mô hình mở do Hugging Face công bố ngày 14/8, các mô hình AI của Google đạt 418 triệu lượt tải xuống, còn Meta đạt 227 triệu lượt tính trong năm 2026.

Các mô hình mở có thể được tải về, tùy chỉnh và sử dụng làm nền tảng để phát triển những sản phẩm AI mới. Vì vậy, số lượt tải và số mô hình AI phái sinh đang trở thành một thước đo cho thấy các nhà phát triển đang lựa chọn công nghệ nào để xây dựng sản phẩm.

Điều này biến số liệu về lượt tải xuống và mô hình phái sinh thành thước đo tầm ảnh hưởng trong cuộc đua AI Mỹ - Trung, khi các nhà phát triển Trung Quốc, gồm cả Alibaba, liên tục tung ra các mô hình mạnh mẽ, có chi phí hợp lí và dễ dàng tùy chỉnh.

Sự trỗi dậy của Qwen cho thấy chiến lược này đang ngày càng được đón nhận bên ngoài Trung Quốc.

Alibaba cùng Moonshot AI, DeepSeek và các công ty AI Trung Quốc khác đang nỗ lực đạt được hiệu suất ngang tầm với các mô hình tiên tiến nhất, trong nỗ lực cạnh tranh với sản phẩm nguồn đóng của OpenAI, Anthropic.

Việc Mỹ áp dụng những biện pháp kiểm soát xuất khẩu chip và mô hình AI, chẳng hạn yêu cầu Anthropic ngừng cung cấp Claude Mythos 5 và Fable 5 cho người dùng nước ngoài hồi tháng 6, dường như chưa thể làm chậm đà phát triển của các đối thủ Trung Quốc.

“Qwen là một trong những nền tảng lớn nhất của hệ sinh thái AI mở”

Theo báo cáo từ Hugging Face, số lượt tải xuống Qwen do Alibaba công bố cho thấy dòng mô hình này đã trở thành “một trong những nền tảng lớn nhất của hệ sinh thái AI mở”.

Alibaba, công ty có trụ sở tại Hàng Châu và hoạt động trong lĩnh vực điện toán đám mây, thương mại điện tử và AI, đang vượt lên trước các đối thủ trong nước như DeepSeek, Moonshot Kimi và MiniMax về số lượt tải, đồng thời cố thu hẹp khoảng cách hiệu suất với các mô hình AI hàng đầu Mỹ.

Báo cáo của Hugging Face nhận định: “Qwen đã trở thành một phần trong quy trình làm việc mặc định của các nhà phát triển khi lựa chọn mô hình để tinh chỉnh và triển khai”.

Một dòng mô hình AI đa dạng có thể tạo ra hệ sinh thái tự củng cố: Càng nhiều nhà phát triển sử dụng mô hình, càng có nhiều phiên bản phái sinh được tạo ra, từ đó tiếp tục thu hút thêm người dùng mới. Alibaba đang thúc đẩy vòng lặp này bằng cách phân phối Qwen thông qua nền tảng điện toán đám mây tới khách hàng doanh nghiệp tại nhiều thị trường, trong đó có Đông Nam Á và châu Phi. Từ đó, Alibaba giúp Qwen tiếp cận những khu vực mà nhiều đối thủ chưa vươn tới.

Các tập đoàn công nghệ Mỹ đang có động thái đáp trả. Những tuần gần đây, Meta và Nvidia đã tung ra các mô hình AI trọng số mở mới, trong bối cảnh cuộc cạnh tranh để thu hút các nhà phát triển ngày càng gay gắt.

Meta và Nvidia tăng tốc cuộc đua mô hình AI có trọng số mở

Việc Meta và Nvidia liên tục đưa các mô hình trọng số mở ra thị trường cho thấy cuộc cạnh tranh AI đang chuyển sang một mặt trận mới. Các công ty không chỉ chạy đua về khả năng của mô hình AI, mà còn tìm cách trở thành nền tảng được các nhà phát triển lựa chọn để xây dựng sản phẩm. Đây là thay đổi đáng chú ý khi các mô hình AI ngày càng được xem như một lớp hạ tầng, tương tự hệ điều hành hoặc nền tảng điện toán đám mây.

Meta đang tái khẳng định chiến lược này với Muse Glimmer, mô hình AI trọng số mở có 30 tỉ tham số, được thiết kế để chạy trên máy tính cá nhân chỉ với một GPU (bộ xử lí đồ họa).

Muse Glimmer hướng tới các tác vụ tác tử AI, lập trình và xử lí công việc phức tạp mà không nhất thiết phải phụ thuộc vào hệ thống máy chủ đắt đỏ. Meta cũng cho biết sẽ cung cấp phiên bản có trọng số mở của Muse Spark 1.2, mô hình AI mạnh hơn thuộc thế hệ mới.

Điểm đáng chú ý là cách tiếp cận của Meta không chỉ nhằm tạo ra một mô hình AI tốt hơn. Việc đưa mô hình xuống thiết bị cá nhân giúp mở rộng phạm vi sử dụng AI, đồng thời cho phép nhà phát triển tải về, tùy chỉnh và xây dựng ứng dụng mà không phải gửi toàn bộ dữ liệu lên máy chủ của Meta hay trả phí cho mỗi lần gọi API (giao diện lập trình ứng dụng). Với doanh nghiệp xử lí dữ liệu nhạy cảm, khả năng triển khai mô hình AI ngay trên hạ tầng riêng có thể là một lợi thế quan trọng.

Động thái này cũng phù hợp với quan điểm mới của Mark Zuckerberg - Giám đốc điều hành Meta. Trong bài viết dài hơn 6.500 từ công bố ngày 10/8, Mark Zuckerberg cho rằng AI nên được phổ biến rộng rãi, đồng thời chỉ trích xu hướng tập trung quyền lực AI vào một số công ty.

Giám đốc điều hành Meta đồng thời kêu gọi Mỹ giảm những rào cản với AI có trọng số mở, lập luận rằng việc hạn chế các mô hình này quá mức có thể khiến các nhà phát triển Mỹ mất lợi thế trước Trung Quốc.

Nvidia lại tiếp cận cuộc chơi từ một vị trí khác. Là công ty thống trị thị trường chip AI, Nvidia có động lực đặc biệt để thúc đẩy hệ sinh thái mô hình có thể chạy hiệu quả trên phần cứng của mình. Nvidia đã xây dựng một danh mục mô hình AI mở khá đa dạng, từ dòng Nemotron phục vụ các ứng dụng AI, Cosmos cho AI vật lí, Isaac GR00T cho robot, Alpamayo cho xe tự hành đến BioNeMo hỗ trợ nghiên cứu sinh học. Nvidia cho biết các mô hình AI này đã được nhiều doanh nghiệp sử dụng trong các lĩnh vực như lập trình, an ninh mạng, robot và chăm sóc sức khỏe.

Trong tháng 8, Nvidia tiếp tục giới thiệu Nemotron 3.5 Lightning, hướng tới việc cung cấp năng lực của các mô hình AI lớn trong một hệ thống nhỏ gọn và tiết kiệm chi phí hơn.

Nemotron 3.5 Lightning là mô hình AI trọng số mở có 30 tỉ tham số, cho phép nhà phát triển tải xuống, tùy chỉnh và triển khai cho các tác vụ chuyên biệt.

Ngoài ra, Nvidia còn công bố NeMo Switchyard, thư viện định tuyến mô hình mã nguồn mở giúp lựa chọn AI phù hợp với từng loại tác vụ. Cách làm này cho thấy Nvidia muốn xây dựng một hệ sinh thái trong đó nhà phát triển có thể kết hợp nhiều mô hình, công cụ và phần cứng của hãng để tạo ra ứng dụng AI.

Nvidia được cho là đang phát triển Nemotron 4, dòng mô hình AI có phiên bản lên tới ít nhất 1.000 tỉ tham số. Theo trang The Information, phiên bản tiên tiến nhất vẫn đang được huấn luyện và có thể được phát hành vào cuối mùa thu. Nvidia chưa xác nhận thông tin này.

Điểm chung trong chiến lược của Meta và Nvidia là không chỉ muốn bán sản phẩm AI mà còn muốn định hình hệ sinh thái mà nhà phát triển sử dụng để tạo ra thế hệ ứng dụng tiếp theo. Khi lựa chọn một mô hình, nhà phát triển thường chọn công cụ tinh chỉnh, thư viện, phần cứng, nền tảng triển khai và cộng đồng hỗ trợ đi kèm. Vì vậy, thu hút nhà phát triển ngay từ lớp mô hình AI có thể tạo ra hiệu ứng lan tỏa lớn hơn nhiều so với việc chỉ bán quyền truy cập.

Cuộc cạnh tranh này cũng đang trở thành vấn đề chính sách. Cuối tháng 7, Nvidia, Meta và nhiều hãng công nghệ khác cùng kí vào một bức thư kêu gọi Mỹ tránh áp đặt các hạn chế quá sớm với mô hình trọng số mở vì có thể làm giảm cạnh tranh và khiến đổi mới công nghệ chuyển ra nước ngoài. Nvidia nhấn mạnh lợi thế của mô hình mở trong việc cho phép doanh nghiệp đưa dữ liệu và kiến thức riêng vào để tạo ra các hệ thống AI chuyên biệt.

Với Nvidia, việc thúc đẩy hệ sinh thái mô hình mở còn gắn chặt với lợi thế về phần cứng và phần mềm của công ty. Nvidia không chỉ cung cấp mô hình mà còn cả nhiều bộ công cụ, thư viện và nền tảng giúp nhà phát triển huấn luyện, tinh chỉnh và triển khai AI trên GPU của hãng.

Nvidia cho biết một số doanh nghiệp như CrowdStrike, Harvey và CodeRabbit đang tùy chỉnh Nemotron 3.5 Lightning cho các tác vụ chuyên biệt trong an ninh mạng, dịch vụ pháp lý và lập trình.

Jensen Huang, Giám đốc điều hành Nvidia, lập luận rằng các mô hình AI trọng số mở giúp doanh nghiệp kiểm soát tốt hơn tương lai của mình, thúc đẩy cạnh tranh và kéo giảm giá thành.

“Các mô hình AI mở tăng cường an toàn và an ninh mạng, thúc đẩy đổi mới và phổ biến công nghệ, đồng thời cho phép các quốc gia tự chủ hơn”, tỉ phú 63 tuổi người Mỹ gốc Đài Loan viết trong bài đăng đầu tiên trên X cuối tháng trước.