Kimi K3 tạo ‘khoảnh khắc DeepSeek’ mới, có ý nghĩa gì với ngành AI toàn cầu?

Câu trả lời có thể ảnh hưởng đến hàng nghìn tỉ USD đầu tư, bởi nhiều người cho rằng nếu các công ty Trung Quốc tiếp tục nâng cao hiệu năng nhờ đổi mới kiến trúc mô hình AI, thì lý do để Mỹ chi tiêu khổng lồ vào hạ tầng AI sẽ bị suy yếu.

Kimi K3 gây chấn động ngành AI

Xuất hiện tuần trước, Kimi K3 của startup Moonshot AI (Trung Quốc) gây chấn động ngành AI toàn cầu. Đây là mô hình AI trọng số mở 2.800 tỉ tham số, có hiệu năng tiệm cận những sản phẩm tiên tiến nhất của OpenAI và Anthropic như GPT-5.6 Sol hay Claude Fable 5.

Điều này làm dấy lên lo ngại tại Thung lũng Silicon rằng khoảng cách giữa AI Trung Quốc và Mỹ đã được rút ngắn xuống chỉ còn vài tuần thay vì vài tháng.

Song với một số nhà phân tích, ý nghĩa của Kimi K3 không chỉ nằm ở việc rút ngắn khoảng cách trên các bảng xếp hạng đánh giá mô hình AI. Quan trọng hơn, Kimi K3 là phép thử xem sự tiến bộ của AI Trung Quốc sẽ tác động ra sao đến một ngành công nghiệp vốn được xây dựng trên ưu thế của Mỹ về mô hình AI tiên tiến và phần cứng tính toán.

Trung Quốc không còn chỉ giỏi làm AI giá rẻ

Ông Sunil Tirumalai, Trưởng bộ phận chiến lược cổ phiếu châu Á và thị trường mới nổi của ngân hàng UBS, nhận định: "Trong ba năm qua, câu chuyện AI toàn cầu gần như xoay quanh nước Mỹ. OpenAI, Google và Anthropic liên tục thống trị các tiêu đề báo chí, trong khi các nhà đầu tư đổ tiền vào những doanh nghiệp cung cấp chip, bộ nhớ và trung tâm dữ liệu phục vụ làn sóng AI".

Ông cho rằng hiện nay một câu hỏi mới đang xuất hiện: "Điều gì sẽ xảy ra nếu các mô hình AI Trung Quốc ngày càng mạnh hơn, đồng thời rẻ hơn rất nhiều?".

Nhiều ngân hàng đầu tư lớn nhận định Kimi K3 cho thấy các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc đã vượt qua hình ảnh trước đây là chỉ làm được những mô hình AI rẻ nhưng kém hơn các đối thủ Mỹ.

Morgan Stanley đánh giá Kimi K3 thể hiện sự "bắt kịp toàn diện" về quy mô mô hình AI, hiệu năng và giá.

Goldman Sachs cho rằng ngành AI Trung Quốc đang tiến lên theo ba bước rõ rệt, từ việc chứng minh khả năng phát triển AI chi phí thấp qua DeepSeek, đến nâng cao năng lực của các mô hình AI, và nay với Kimi K3 là đủ sức cung cấp hiệu năng ở đẳng cấp hàng đầu thế giới để có thể thu phí người dùng.

Bernstein nhận định các phòng thí nghiệm AI hàng đầu của Trung Quốc vẫn có thể tiếp tục bám sát nhóm dẫn đầu của Mỹ.

Các mô hình AI Trung Quốc cũng đang ngày càng được người dùng nước ngoài đón nhận.

Theo UBS, sức hút của mô hình AI Trung Quốc không nằm ở việc thông minh nhất thế giới, mà ở chỗ đủ tốt cho phần lớn nhu cầu hằng ngày nhưng chỉ có chi phí bằng một phần nhỏ so với các đối thủ hàng đầu Mỹ.

AI rẻ hơn không đồng nghĩa nhu cầu chip sẽ giảm

Tuy nhiên, việc Trung Quốc tạo ra các mô hình AI rẻ và hiệu quả hơn không đồng nghĩa nhu cầu về chip bán dẫn và trung tâm dữ liệu sẽ suy giảm.

Nhiều nhà phân tích cho rằng khi công nghệ trở nên rẻ hơn, con người thường sử dụng nhiều hơn chứ không phải ít đi.

Ngoài ra, có dấu hiệu cho thấy Kimi K3 không hề rẻ đến mức tạo ra cuộc cách mạng về chi phí như nhiều người nghĩ.

Theo tập đoàn tài chính Nomura, chi phí xử lý một tác vụ chuẩn của Kimi K3 vào khoảng 0,94 USD, gần tương đương với GPT-5.6 Sol, dựa trên dữ liệu từ Artificial Analysis.

Artificial Analysis là nền tảng đánh giá độc lập chuyên theo dõi, so sánh và xếp hạng các mô hình AI như tạo văn bản, hình ảnh, video. Nền tảng này xây dựng các bảng đánh giá chuẩn để đo lường chất lượng, tốc độ, chi phí và hiệu năng của từng mô hình. Từ đó, doanh nghiệp, nhà phát triển và giới đầu tư sẽ hiểu rõ mô hình AI nào đang dẫn đầu, có lợi thế về giá hay khả năng mở rộng.

Bài học từ "khoảnh khắc DeepSeek"

Các nhà phân tích cũng nhắc lại điều từng xảy ra sau "khoảnh khắc DeepSeek" hồi tháng 1/2025.

Khi DeepSeek R1 khiến thị trường toàn cầu bất ngờ vì đạt hiệu năng ngang các mô hình AI hàng đầu Mỹ nhưng có chi phí huấn luyện thấp hơn rất nhiều, giới đầu tư từng lo ngại Thung lũng Silicon đã chi quá nhiều cho hạ tầng AI. Thế nhưng sau cú sốc ban đầu, điều ngược lại đã xảy ra.

Các hãng công nghệ lớn tiếp tục tăng mạnh vốn đầu tư vào chip AI và trung tâm dữ liệu, cho thấy mô hình tiết kiệm chi phí không làm giảm nhu cầu về năng lực tính toán.

Trong khi đó, Mỹ cũng đang tìm cách củng cố lợi thế về hạ tầng AI.

Bộ trưởng Tài chính Mỹ Scott Bessent mới đây cho biết Mỹ có thể sớm sở hữu tới 80% năng lực tính toán phục vụ AI toàn cầu, dù ông không nêu rõ phương pháp tính hay mốc thời gian cụ thể.

Mô hình AI hiệu quả hơn có thể khiến nhu cầu tính toán còn tăng mạnh

Theo Sunil Tirumalai, tổng nhu cầu hạ tầng AI phụ thuộc vào hai yếu tố là lượng tính toán cần cho mỗi tác vụ AI và tổng số tác vụ AI được thực hiện.

Việc cải thiện hiệu quả mô hình AI sẽ giúp giảm lượng tính toán cho từng tác vụ, nhưng nếu AI ngày càng rẻ và mạnh hơn thì số lượng người dùng và số tác vụ có thể tăng nhanh hơn nhiều.

Ông ví điều này giống như sự phát triển của mạng di động. Qua mỗi thế hệ mạng mới, chi phí truyền dữ liệu đều giảm mạnh, nhưng tổng lượng dữ liệu sử dụng lại tăng bùng nổ nhờ video trực tuyến, trò chơi và mạng xã hội.

"Sự trỗi dậy của AI Trung Quốc không nên chỉ được nhìn nhận như một mối đe dọa với những người chiến thắng hiện nay. Thay vào đó, sự phát triển này có thể tái định hình chuỗi giá trị của ngành AI và làm thay đổi nhóm doanh nghiệp hưởng lợi nhiều nhất", Sunil Tirumalai nhận xét.

OpenAI và Anthropic có thể chịu áp lực

Ông Lei Meng, chiến lược gia cổ phiếu Trung Quốc của UBS, dự báo công nghệ và AI vẫn sẽ là chủ đề đầu tư lớn trong năm 2026. Các ngành hưởng lợi từ chi tiêu vốn cho AI sẽ tiếp tục tăng trưởng, kể cả ngoài phạm vi AI thuần túy.

Vì vậy, tác động trước mắt của Kimi K3 nhiều khả năng sẽ khiến các công ty phát triển mô hình phải chịu áp lực giảm lợi nhuận, thay vì làm suy giảm nhu cầu đầu tư vào hạ tầng điện toán phục vụ AI.

Nhà đầu tư công nghệ Gavin Baker cho rằng nếu chỉ có vài phòng thí nghiệm AI dẫn đầu thì những công ty như OpenAI hay Anthropic sẽ dễ duy trì biên lợi nhuận cao từ dịch vụ suy luận AI, đồng thời mở rộng sang hạ tầng và phần mềm.

Tuy nhiên, sự cạnh tranh gay gắt hơn từ các mô hình mở của Trung Quốc và các nước khác có thể khiến OpenAI, Anthropic khó chiếm phần lớn doanh thu của thị trường AI.

Ngược lại, điều này có thể giúp các hãng sản xuất chip, nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhà vận hành trung tâm dữ liệu và các công ty phát triển ứng dụng AI hưởng lợi nhiều hơn.

Theo Gavin Baker, dù được phát triển tại Trung Quốc, các mô hình AI vẫn cần chip xử lý, bộ nhớ và điện năng để vận hành khi được triển khai ở bất kỳ quốc gia nào.

Chính Moonshot AI là minh chứng cho xu hướng này.

Dù tuyên bố đã cải thiện đáng kể hiệu quả phát triển Kimi K3, Moonshot AI vẫn phải gấp rút bổ sung thêm GPU (bộ xử lý đồ họa), bởi nhu cầu sử dụng mô hình AI này đã vượt xa năng lực hạ tầng tính toán hiện có.

Được đánh giá có năng lực ngang tầm các mô hình AI hàng đầu thế giới, Kimi K3 vẫn bị nhiều người dùng phàn nàn vì tốc độ xử lí còn chậm hơn các đối thủ Mỹ.

Ông Jun Song, nhà sáng lập Supergemma Foundation - nền tảng tài trợ cho các dự án mã nguồn mở bằng tiền mã hóa, nhận xét trên mạng xã hội hôm 19/7 rằng Kimi K3 "quá chậm và gây khó chịu khi sử dụng", dù khả năng rất ấn tượng.

Trước nhu cầu sử dụng Kimi K3 tăng đột biến, Moonshot AI cho biết năng lực tính toán của công ty đã quá tải và buộc phải tạm ngừng nhận thêm người đăng ký mới.

Trong thông báo ngày 20/7, Kimi K3 viết: "Chúng tôi chân thành xin lỗi những người đã rất mong đợi nhưng chưa có được trải nghiệm như kì vọng".

Moonshot AI cho biết đang khẩn trương mở rộng hạ tầng tính toán và sẽ dần mở lại đăng kí khi có thêm năng lực xử lí.