Đội quân AI của Trung Quốc đang âm thầm len vào các hoạt động kinh doanh
Trong khi DeepSeek, Z.ai, Moonshot AI hay MiniMax thu hút sự chú ý toàn cầu với cuộc đua cạnh tranh AI cùng Mỹ, một làn sóng khác đang âm thầm diễn ra tại Trung Quốc.
Hàng loạt nền tảng số phục vụ đời sống hàng ngày đang tự phát triển mô hình AI riêng, biến trí tuệ nhân tạo thành một phần trực tiếp của thương mại điện tử, giao đồ ăn, du lịch, mạng xã hội và giải trí.
Từ RedNote đến Meituan, AI đang được xây dựng bên trong các nền tảng số
Sự chú ý dành cho “những con hổ AI” mới của Trung Quốc có thể khiến một xu hướng quan trọng khác bị lu mờ: ngày càng nhiều doanh nghiệp công nghệ không chuyên về AI đang tự xây dựng các mô hình nền tảng để phục vụ chính hệ sinh thái kinh doanh của mình.
RedNote, nền tảng phong cách sống thường được ví như phiên bản Instagram của Trung Quốc, là một ví dụ đáng chú ý. Đầu tháng này, Dots Studio, bộ phận nghiên cứu AI của RedNote, giới thiệu Dots3-Note Preview, mô hình có 280 tỉ tham số và được công khai trọng số, cho phép các nhà phát triển bên ngoài tải về, nghiên cứu và tùy chỉnh.
Theo kết quả benchmark do công ty công bố, mô hình này có thể đạt hoặc vượt một số mô hình của OpenAI và Anthropic, đồng thời cạnh tranh với các mô hình hàng đầu trong nước như DeepSeek và Z.ai ở một số tác vụ nhất định.
Động thái này cho thấy AI đang trở thành một ưu tiên kĩ thuật đối với một nền tảng vốn nổi tiếng với các nội dung về thời trang, du lịch, mua sắm và phong cách sống. Dots Studio cho biết mục tiêu là xây dựng AI có thể mang lại lợi ích cho mọi người và giúp người dùng giải quyết những vấn đề gặp phải trong cuộc sống.
Theo Su Lian Jye, chuyên gia phân tích trưởng về thị trường AI ứng dụng khu vực châu Á - châu Đại Dương tại Omdia, việc các doanh nghiệp không chuyên về AI đầu tư vào mô hình riêng chủ yếu xuất phát từ việc AI ngày càng trở nên quan trọng đối với hoạt động kinh doanh.
Các nền tảng tiêu dùng Trung Quốc có một lợi thế đặc biệt: Chúng là những doanh nghiệp sinh ra trong môi trường số và sở hữu lượng dữ liệu kinh doanh rất lớn. Khi dữ liệu độc quyền được kết hợp với mô hình AI được thiết kế riêng, doanh nghiệp có thể tối ưu quy trình, dự báo nhu cầu, cá nhân hóa dịch vụ và mở ra các nguồn doanh thu mới.
Meituan đang đi theo hướng này với dòng mô hình LongCat, nhằm đưa AI vào nhiều hoạt động như dịch vụ dành cho người bán, logistics, chăm sóc khách hàng và hệ thống đề xuất.
Trong lĩnh vực du lịch, Trip.com phát triển hệ thống AI chuyên biệt Wendao để hỗ trợ lập lịch trình, chăm sóc khách hàng và đưa ra các gợi ý phù hợp với nhu cầu của du khách.
Những mô hình này cho thấy AI không nhất thiết phải được xây dựng chỉ để cạnh tranh trong các bảng xếp hạng benchmark. Đối với nhiều doanh nghiệp, giá trị lớn hơn nằm ở khả năng giải quyết những bài toán cụ thể mà họ đã tích lũy dữ liệu và kinh nghiệm trong nhiều năm.
AI trở thành hạ tầng vận hành mới, nhưng không phải cuộc chơi dễ dàng
Làn sóng này cũng lan sang lĩnh vực nội dung và trò chơi điện tử. Bilibili đã phát triển dòng mô hình ngôn ngữ Index, trong đó có IndexTTS, hệ thống tổng hợp giọng nói đa ngôn ngữ được sử dụng cho phụ đề AI, dịch thuật, tạo video và tạo giọng nói.
Trong khi đó, nhà phát triển game miHoYo xây dựng Glossa, mô hình AI tạo sinh nội bộ nhằm tăng tính tương tác của các nhân vật trong game. Công nghệ này được cho là đã được ứng dụng vào một số tính năng của Honkai: Star Rail, trò chơi nhập vai nổi tiếng trên toàn cầu. MiHoYo cũng đang nghiên cứu AI cho nhiều khâu trong quá trình phát triển game, từ tạo nội dung, tổng hợp giọng nói đến tối ưu hóa quy trình sản xuất.
Điểm chung của các doanh nghiệp này là họ không chỉ xem AI như một sản phẩm độc lập. Thay vào đó, AI được đưa vào sâu bên trong hệ sinh thái hiện hữu, nơi doanh nghiệp đã có sẵn dữ liệu người dùng, hành vi giao dịch, nội dung và các quy trình vận hành.
Tuy nhiên, xây dựng và mở rộng hạ tầng AI nội bộ cũng đặt ra những thách thức rất lớn. Theo khảo sát AI Market Maturity Survey của Omdia, các trở ngại đáng kể gồm thiếu dữ liệu kinh doanh hoặc dữ liệu chất lượng thấp, yêu cầu về pháp lí và tuân thủ, thiếu nhân lực AI có trình độ và khó khăn trong việc tích hợp AI vào hệ thống hiện hữu.
Chi phí cũng là vấn đề không nhỏ. Việc sở hữu mô hình riêng đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư vào năng lực tính toán, hạ tầng và nhân sự chuyên môn. Su cho rằng đầu tư AI có thể tạo áp lực lên ngân sách do chi phí cơ sở hạ tầng và nhân lực cao, dù tác động dài hạn có thể rất tích cực.
Điều này giải thích vì sao làn sóng AI trong các doanh nghiệp tiêu dùng Trung Quốc ít ồn ào hơn cuộc đua giữa những phòng thí nghiệm AI hàng đầu, nhưng có thể có tác động sâu rộng hơn tới nền kinh tế số.
Nếu DeepSeek và các đối thủ cùng lĩnh vực đang cạnh tranh để xây dựng những mô hình AI tổng quát mạnh nhất, RedNote, Meituan, Trip.com, Bilibili hay miHoYo lại đang đặt câu hỏi khác: AI có thể làm cho hoạt động kinh doanh hiện tại tốt hơn đến đâu?
Đó có thể là hướng phát triển âm thầm nhưng quan trọng của AI Trung Quốc. Thay vì chỉ tạo ra những chatbot gây chú ý toàn cầu, các doanh nghiệp đang biến AI thành một lớp hạ tầng nằm bên trong những dịch vụ mà hàng trăm triệu người sử dụng mỗi ngày.