Những 'quái kiệt' của AI Trung Quốc

Từng là thầy trò tại Đại học Thanh Hoa, Đường Kiện và Dương Thực Lân hiện chèo lái hai trong số những công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu Trung Quốc là Z.AI và Moonshot AI.

Sự bứt phá của họ cho thấy năng lực AI của Trung Quốc không phải do may mắn nhất thời, mà là thành quả tích lũy qua nhiều năm từ nguồn nhân lực, tiềm lực nghiên cứu và hệ sinh thái công nghệ đang trưởng thành.

Ông Đường Kiện (49 tuổi), Giáo sư tại Đại học Thanh Hoa kiêm Đồng sáng lập Z.AI, đã nghiên cứu học máy từ 25 năm trước - thời điểm AI còn chủ yếu phục vụ các nhiệm vụ cơ bản như nhận diện khuôn mặt và xử lý ngôn ngữ.

Dương Thực Lân, học trò cũ của ông tại Thanh Hoa, sau khi hoàn thành chương trình tiến sĩ tại Đại học Carnegie Mellon (Mỹ) đã trở về nước thành lập Moonshot AI. Hiện cả Z.AI và Moonshot AI đều được định giá hàng chục tỷ USD.

Đường Kiện và Dương Thực Lân, nhà sáng lập Z.AI và Moonshot AI. Ảnh: Tingshu Wang, Reuters.

Nguồn nhân lực được đào tạo bài bản

Theo Wall Street Journal, đằng sau làn sóng khởi nghiệp này là lực lượng nhân sự được Trung Quốc chuẩn bị từ đầu những năm 2000. Đó là thời điểm Internet bùng nổ, tạo ra kho dữ liệu khổng lồ khi hàng triệu người dân chuyển sang mua sắm, tìm kiếm thông tin và giao tiếp trực tuyến. Các doanh nghiệp lập tức đầu tư vào học máy để tối ưu hóa thương mại điện tử và phân tích hành vi người dùng.

Cùng lúc đó, các trường đại học đẩy mạnh đào tạo chuyên sâu về thị giác máy tính (computer vision). Dòng vốn và nhân tài bắt đầu đổ về Thanh Hoa, đại học công nghệ hàng đầu Trung Quốc. Năm 2005, Giáo sư Andrew Yao, người từng đoạt giải thưởng Turing danh giá, đã thành lập "Lớp Yao" tại Thanh Hoa nhằm bồi dưỡng những thiên tài khoa học máy tính.

Trường Đại học Thanh Hoa, thủ đô Bắc Kinh (Trung Quốc). Ảnh: Tân Hoa Xã.

Giáo sư Đường Kiện gắn bó với Đại học Thanh Hoa từ thời làm nghiên cứu sinh tiến sĩ, chuyên sâu về khai phá dữ liệu (data mining) - lĩnh vực cốt lõi của AI hiện đại. Dù có nhiều cơ hội ở nước ngoài, ông quyết định ở lại Trung Quốc với tham vọng đóng góp cho nền công nghệ nước nhà.

Là người đam mê ba môn phối hợp và marathon, ông Đường điều hành phòng thí nghiệm với tinh thần khắt khe tương tự. "Nhóm của Giáo sư Đường nổi tiếng kỷ luật và áp lực", Kevin Zhong, một cựu học viên Thanh Hoa hiện làm việc tại Anh, chia sẻ.

Các nghiên cứu sinh thường phải thực nghiệm liên tục đến 3h sáng. Nhờ vậy, phòng nghiên cứu của ông liên tục có công trình đăng trên các tạp chí quốc tế hàng đầu, đồng thời rất nhạy bén trong việc thương mại hóa sản phẩm.

Năm 2018, Trung Quốc ban hành chính sách cho phép các nhà khoa học thuộc viện nghiên cứu và đại học công lập được thành lập doanh nghiệp. Một năm sau, ông Đường thương mại hóa phòng nghiên cứu tại Thanh Hoa thành startup Z.AI.

Khi OpenAI ra mắt mô hình GPT-3 năm 2020, Z.AI đặt tham vọng phát triển một sản phẩm đối trọng. "Tôi dồn toàn bộ sức lực cho AI tổng quát (AGI) với sứ mệnh dạy máy tính suy nghĩ như con người", ông Đường viết trên trang cá nhân.

Về phần Dương Thực Lân, sau khi từ Mỹ trở về, anh hỗ trợ công việc nghiên cứu của thầy cũ trước khi thành lập Moonshot AI. Vốn là một tay trống đam mê nhạc rock, anh đặt tên startup tiếng Trung theo tên album Dark Side of the Moon của Pink Floyd. Khi chọn tên tiếng Anh, anh dùng cái tên Moonshot.

Làn sóng khởi nghiệp AI này còn quy tụ nhiều gương mặt xuất sắc khác. Tại Thượng Hải, hai nhà nghiên cứu bước ra từ Thanh Hoa (trong đó có một cựu sinh viên "Lớp Yao") cũng lập công ty phát triển mô hình lớn.

Một cái tên đình đám khác là DeepSeek do Lương Văn Phong sáng lập. Xuất thân từ lĩnh vực thị giác máy tính, ông Lương từng gặt hái thành công khi điều hành một quỹ đầu tư định lượng áp dụng AI vào phân tích tài chính.

Nhà sáng lập Deepseek Lương Văn Phong. Ảnh: VCG.

Tối ưu nguồn lực trong cơn khát chip

Các nhà sáng lập Trung Quốc nhận thức rõ những hạn chế của mình: thiếu vốn đầu tư dài hạn và khó tiếp cận các dòng chip AI tiên tiến do lệnh trừng phạt từ Mỹ.

Đến giữa năm 2025, Z.AI huy động được khoảng 1,25 tỷ USD từ các tập đoàn công nghệ lớn và các quỹ đầu tư nhà nước. Dù vậy, ngân hàng Jefferies tính toán chi phí đầu tư của các công ty công nghệ Trung Quốc vẫn chưa bằng 1/5 so với các đối thủ Mỹ. Hoàn cảnh đó buộc họ phải tìm cách đạt hiệu quả tối đa với chi phí tối thiểu.

DeepSeek là đơn vị tiên phong trong tư duy này. Nhóm của ông Lương Văn Phong đã phát triển kỹ thuật MLA (Multi-head Latent Attention), giúp giảm đáng kể dung lượng bộ nhớ vận hành, từ đó cắt giảm chi phí tính toán. Họ cũng là bên sớm ứng dụng kiến trúc MoE (Mixture of Experts - Hỗn hợp các chuyên gia), phân tách bài toán cho từng mô hình chuyên biệt xử lý để giảm tải áp lực lên hệ thống chip.

Hiệu suất các mô hình AI của Mỹ và Trung Quốc. Nguồn: Epoch AI.

Những tối ưu này đã tạo nên "cú sốc DeepSeek" vào tháng 1/2025 khi họ tung ra mô hình mã nguồn mở hiệu năng cao với chi phí sản xuất siêu rẻ, khiến thị trường công nghệ Mỹ chao đảo. Ngay cả Sam Altman, CEO của OpenAI, cũng phải thừa nhận DeepSeek là "một đối thủ đầy ấn tượng".

Bên cạnh cải tiến kỹ thuật, các công ty Trung Quốc còn thu hút nhân tài bằng cách chiêu mộ những chuyên gia Trung Quốc từ Mỹ trở về. Tencent tuyển dụng hai cựu nghiên cứu sinh Thanh Hoa từng làm việc tại OpenAI. ByteDance (công ty mẹ TikTok) thu hút một nhà nghiên cứu từ Google, giúp họ nhanh chóng hoàn thiện công cụ tạo video AI hiện được các studio tại Hollywood sử dụng.

Tháng 1/2026, Z.AI chính thức niêm yết tại Sở Giao dịch Chứng khoán Hong Kong, trở thành công ty phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đầu tiên niêm yết tại sàn này. Đến tháng 7/2026, doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) của Z.AI đạt 1 tỷ USD, gấp đôi DeepSeek, dù con số này vẫn khiêm tốn so với các tập đoàn Mỹ.

Các lãnh đạo của công ty Z.AI, khi đó được biết đến với tên gọi Knowledge Atlas Technology, hay Zhipu, đánh chiêng tại sàn giao dịch chứng khoán Hong Kong (Trung Quốc) tháng 1/2026. Ảnh: Reuters.

Rào cản công nghệ trong cuộc đua dài hơi

Tại cuộc họp của DeepSeek vào tháng 5/2025, ông Lương Văn Phong nhận định khoảng cách lớn nhất giữa AI Trung Quốc và Mỹ không nằm ở nhân sự mà nằm ở phần cứng. Các nhà nghiên cứu tại Z.AI hay Alibaba cho biết họ chỉ có trong tay lượng chip cao cấp bằng 1/5 so với các đồng nghiệp tại OpenAI hay Google.

"Doanh nghiệp Trung Quốc phải tối ưu hóa chi phí đến mức cực đoan. Trong khi đó, các công ty Mỹ sở hữu nguồn chip dồi dào và tiềm lực tài chính mạnh nên sẵn sàng đầu tư mạo hiểm cho các nghiên cứu mang tính đột phá cốt lõi", bà Laila Khawaja, nhà phân tích tại Gavekal Technologies, nhận xét.

Dù đối mặt nhiều rào cản, các kỹ sư Trung Quốc vẫn không dừng lại. Giáo sư Đường Kiện đang trực tiếp huấn luyện mô hình thế hệ mới cho Z.AI với quy mô hàng nghìn tỷ tham số, hướng tới khả năng tự thực hiện các tác vụ nghiên cứu phức tạp kéo dài nhiều tuần. Giới trong ngành ước tính các mô hình mới nhất của Anthropic hiện vượt mốc 5.000 tỷ tham số.

"Bất kỳ ai mở rộng được giới hạn công nghệ dù chỉ một chút cũng sẽ định hình lại toàn bộ ngành công nghiệp", ông Đường khẳng định trong bản ghi nhớ gửi nhân viên.