Trung Quốc chưng cất mô hình AI Mỹ để huấn luyện hệ thống quân sự?
Hơn 80 bài nghiên cứu và bằng sáng chế được Reuters rà soát cho thấy các nhóm liên quan quân đội Trung Quốc đã sử dụng đầu ra từ GPT-3.5 và Claude 3 Haiku để huấn luyện những hệ thống AI nội địa.
Phương pháp được sử dụng là chưng cất mô hình, trong đó một hệ thống AI lớn tạo dữ liệu để huấn luyện mô hình nhỏ hơn. Những hệ thống mới có thể chạy trong mạng quân sự, trên UAV hoặc phần cứng chiến thuật mà không phải thường xuyên kết nối với máy chủ của doanh nghiệp Mỹ.
Các tài liệu chưa chứng minh mô hình GPT hay Claude trực tiếp điều khiển vũ khí Trung Quốc. Chúng cho thấy một con đường khác, trong đó năng lực của AI thương mại được chuyển thành dữ liệu huấn luyện, sau đó đưa vào những hệ thống do Bắc Kinh tự kiểm soát.
AI Mỹ trở thành "người thầy tạm thời"
Ngày 31/7, Reuters công bố kết quả rà soát hơn 80 bài nghiên cứu và bằng sáng chế của Trung Quốc. Nhiều tài liệu có tác giả hoặc tổ chức liên quan Quân Giải phóng Nhân dân Trung Quốc và các cơ sở quân sự khác. Hơn 60 tài liệu ban đầu do Sunny Cheung, chuyên gia thuộc Quỹ Jamestown tại Washington, phân tích. Reuters kiểm chứng số tài liệu này và xác định thêm khoảng hai chục trường hợp có liên hệ với các tổ chức quân sự.
Trong quá trình chưng cất, mô hình lớn đóng vai trò người thầy, tạo câu trả lời, mã máy tính, bản tóm tắt hoặc ví dụ xử lí nhiệm vụ. Những đầu ra này trở thành dữ liệu huấn luyện cho mô hình nhỏ hơn, chạy được tại chỗ mà không cần khối lượng tính toán khổng lồ để dựng một hệ thống tiên phong từ đầu.
Giá trị không chỉ nằm ở đáp án cuối cùng. Theo Cheung, dạy một mô hình đáp án đúng là một chuyện, dạy nó lí lẽ đằng sau đáp án đó khó hơn nhiều. Thứ bị nhắm tới là chuỗi tư duy từng bước, năng lực đắt đỏ nhất để xây dựng và cũng là chỗ các phòng thí nghiệm Mỹ dẫn trước rõ nhất.
Điều này không có nghĩa các nhóm nghiên cứu tiếp cận được kiến trúc hay trọng số của GPT và Claude. Mô hình nhỏ chỉ học một số hành vi thể hiện trong đầu ra, chẳng hạn tóm tắt mã, phân loại văn bản hoặc nhận dạng vật thể. Chưng cất vì thế không tạo ra bản sao hoàn chỉnh của AI Mỹ.
Cũng cần đặt các tài liệu này đúng khung thời gian. Jamestown lưu ý độ trễ 1 đến 2 năm giữa lúc làm thí nghiệm và lúc công bố, nghĩa là chúng mô tả những phép thử nhắm vào mô hình tiên phong của năm 2023 và 2024. Đây là sàn năng lực hiện tại của Trung Quốc, không phải trần.
Từ mã nguồn quân sự đến UAV nhận dạng mục tiêu
Có hai trường hợp Reuters xác định rõ mô hình Mỹ đóng vai trò người thầy.
Trường hợp thứ nhất liên quan Đơn vị 96941, được mô tả là lực lượng tình báo và tác chiến mạng của quân đội Trung Quốc tại Bắc Kinh. Trong nghiên cứu công bố năm 2025, nhóm tác giả cho biết đã dùng GPT-3.5 để xử lí mã nguồn quân sự nhạy cảm. Họ thừa nhận mô hình của bên thứ ba không phù hợp để làm việc với thông tin mật, nên dùng GPT-3.5 tóm tắt mã rồi lấy các bản tóm tắt làm dữ liệu huấn luyện cho một mô hình trong nước, để hệ thống cuối cùng chạy hoàn toàn trong mạng quân sự Trung Quốc. Các tác giả mô tả kết quả là không có khác biệt đáng kể so với mô hình gốc về độ chính xác, độ đầy đủ hay độ súc tích. Jamestown cho biết đơn vị này có thể thuộc Lực lượng Tên lửa, do mọi phiên hiệu bắt đầu bằng số 96 đều được phân cho lực lượng đó.
GPT-3.5 ở đây chỉ đóng vai trò người thầy tạm thời. Mô hình Mỹ không được cài vào mạng quân sự và cũng không vận hành hệ thống sau khi huấn luyện xong.
Trường hợp thứ hai nằm ở Đại học Trung Bắc, cơ sở có quan hệ chặt chẽ với ngành công nghiệp vũ khí Trung Quốc, nơi các nhà nghiên cứu dùng Claude 3 Haiku của Anthropic tạo dữ liệu tổng hợp cho một mô hình phân loại văn bản, phục vụ giám sát mạng xã hội và kiểm duyệt nội dung.
Một số nghiên cứu khác tiến gần chiến trường hơn, nhưng ở đó tài liệu không nêu mô hình thầy là của Mỹ. Năm 2024, Đại học Công nghệ Quốc phòng Trung Quốc mô tả dùng chưng cất để thu nhỏ mô hình xử lí hình ảnh triển khai trên UAV, cho phép phân tích video trực tiếp và hỗ trợ dẫn đường, ngắm mục tiêu theo thời gian thực ngay cả khi mất liên lạc. Viện Hàn lâm Khoa học Quân sự Trung Quốc cũng đưa một mô hình nhận dạng mục tiêu đã thu nhỏ lên phần cứng chiến thuật, thử nghiệm trong tác chiến biển mô phỏng với UAV, tàu mặt nước và phương tiện không người lái dưới nước, theo nghiên cứu công bố đầu năm nay.
Điểm chung là hướng đi. Chưng cất đang được xem như cách đưa AI từ máy chủ lớn xuống những thiết bị hoạt động gần cảm biến và mục tiêu hơn. Báo cáo Off Target của Trung tâm An ninh Mỹ Mới công bố tháng 5/2026 nhận định Trung Quốc xem AI là trung tâm của xung đột hiện đại và quân đội nước này đang tìm cách tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn khắp hạ tầng chỉ huy và tình báo.
Dù vậy, chưa có bằng chứng công khai cho thấy các hệ thống này đã triển khai rộng rãi trong đơn vị chiến đấu.
Chưng cất làm khó hàng rào công nghệ
Mỹ nhiều năm qua kiểm soát xuất khẩu chip AI cao cấp và thiết bị sản xuất bán dẫn nhằm làm chậm khả năng Trung Quốc phát triển mô hình tiên tiến phục vụ quân sự, tình báo, giám sát và tác chiến mạng.
Chưng cất không vô hiệu hóa các biện pháp đó. Trung Quốc vẫn cần chip, trung tâm dữ liệu và điện năng để phát triển mô hình nền tảng, và việc gửi hàng triệu yêu cầu rồi thu thập câu trả lời cũng tốn nguồn lực tính toán đáng kể. Lợi thế nằm ở chỗ nhà phát triển không phải tự xây mọi năng lực từ đầu.
Chính quyền trung ương và địa phương Trung Quốc đã tài trợ cho hoạt động làm nhẹ mô hình và điện toán biên, giúp AI chạy trên UAV, vệ tinh và những thiết bị có năng lực xử lí hạn chế. Việc kiểm soát đầu ra AI cũng khó hơn theo dõi chip. Phần cứng là hàng hóa hữu hình, giám sát được qua giấy phép, hải quan và chuỗi cung ứng. Dữ liệu từ mô hình lại đi qua mạng, đôi khi thông qua hàng nghìn tài khoản hoặc dịch vụ trung gian.
Anthropic cho biết không cung cấp quyền truy cập thương mại vào Claude tại Trung Quốc hay cho doanh nghiệp do Bắc Kinh kiểm soát, và cảnh báo mô hình được chưng cất có thể giữ lại năng lực nhưng không kế thừa đầy đủ cơ chế an toàn của hệ thống gốc. Tháng 2/2026, công ty này cáo buộc DeepSeek, Moonshot và MiniMax tạo hơn 16 triệu lượt trao đổi thông qua khoảng 24.000 tài khoản gian lận. Theo công bố, MiniMax chiếm hơn 13 triệu lượt nhắm vào lập trình tác tử và điều phối công cụ, Moonshot 3,4 triệu lượt nhắm vào tác tử điều khiển máy tính và năng lực suy luận.
Trung Quốc cũng đề phòng bị chưng cất
Các nhà nghiên cứu quân sự Trung Quốc không chỉ tìm cách học từ mô hình nước ngoài mà còn coi chưng cất là rủi ro với hệ thống trong nước. Tháng 1, một nhóm tại Đại học Công trình Lục quân công bố nghiên cứu về "chưng cất không cần dữ liệu", phương pháp tái tạo một phần năng lực mô hình mà không cần tiếp cận tham số bên trong, kèm đề xuất che bớt thông tin logic lộ ra qua câu trả lời công khai.
Cùng lúc, một số công trình khác đi theo hướng ngược lại. Một nhóm tại Đại học Khoa học và Công nghệ Trung Quốc xây công cụ né phát hiện, bằng cách giảm các đặc trưng bất thường mà cơ chế phòng vệ quét tìm. Một nhóm thuộc Lực lượng Không gian mạng và Đại học Kĩ thuật Thông tin quân đội Trung Quốc thì mô tả cách xóa thủy vân mà vẫn giữ năng lực kế thừa từ mô hình thầy.
Chưng cất vì thế là bài toán hai chiều. Mô hình càng đưa ra câu trả lời chi tiết, nội dung càng hữu ích với người dùng nhưng cũng càng dễ trở thành dữ liệu huấn luyện cho hệ thống khác.
Ông Trevor Koverko, đồng sáng lập công ty dữ liệu AI Sapien, nói mô hình chưng cất vẫn kém hơn mô hình thầy, và nên hiểu đây là việc chuyển một số năng lực được chọn lọc sang hệ thống rẻ hơn, do mình kiểm soát, chứ không phải đạt được sự độc lập khỏi AI tiên phong.
Bằng chứng hiện nay đủ cho thấy những tổ chức liên quan quân đội Trung Quốc đang chủ động tận dụng đầu ra từ AI Mỹ, nhưng chưa đủ để kết luận OpenAI hay Anthropic trực tiếp tham gia hoạt động chiến đấu. Điểm đáng chú ý nhất nằm ở chuỗi chuyển giao. Mô hình thương mại tạo dữ liệu, dữ liệu huấn luyện hệ thống nội địa, hệ thống được thu nhỏ để chạy trong mạng kín hoặc trên thiết bị chiến thuật. Khi quá trình đó hoàn tất, nhà cung cấp ban đầu gần như không thể biết năng lực được triển khai ở đâu và còn giữ những giới hạn an toàn nào.
