Cuộc đua AI không thắng trong phòng thí nghiệm
27/08/26
 |
| Ảnh: Andrei Cojocaru/Noema |
Mỹ hiện dẫn đầu về các mô hình AI tiên tiến, chip và các phòng thí nghiệm hàng đầu. Nhưng lợi thế ấy có thể mỏng manh hơn Washington tưởng. Thuật toán có thể bị sao chép, nhân tài có thể dịch chuyển, phần mềm nguồn mở có thể san bằng khoảng cách và Trung Quốc có nhiều cách vượt qua kiểm soát xuất khẩu chip. Trong kỷ nguyên AI, quốc gia chiến thắng không nhất thiết là nước phát minh trước, mà là nước đưa công nghệ vào doanh nghiệp, trường học và bộ máy nhà nước nhanh nhất.
Dẫn đầu công nghệ chưa chắc thắng
Trong thời kỳ biến động công nghệ, các cường quốc có thể trỗi dậy hoặc tụt lại rất nhanh. Lịch sử cho thấy lợi thế không chỉ thuộc về quốc gia sở hữu phát minh đột phá đầu tiên, mà thường thuộc về quốc gia biết phổ cập công nghệ hiệu quả nhất. AI có thể là bước ngoặt tương tự: nó không chỉ tạo tác động kinh tế - xã hội lớn, mà còn định hình quỹ đạo cạnh tranh quốc gia trong nhiều thập niên tới.
Vì vậy, chính sách AI của Mỹ không thể chỉ tập trung vào các phòng thí nghiệm tuyến đầu như OpenAI, Google, Anthropic hay Meta. Nếu muốn duy trì sức cạnh tranh, Washington phải bảo đảm AI được đưa vào rộng rãi trong doanh nghiệp, trường học và chính bộ máy hành chính công. Nói cách khác, cuộc đua AI sẽ được quyết định không chỉ ở nơi mô hình được huấn luyện, mà ở nơi công nghệ được sử dụng mỗi ngày.
Lợi thế thuật toán có thể rất ngắn ngủi
Ba yếu tố nền tảng của AI là sức mạnh tính toán, thuật toán và dữ liệu. Hiện các mô hình Mỹ vẫn vượt đáng kể đối thủ Trung Quốc. Song khoảng cách này không ổn định như nhiều người nghĩ. Nhờ di chuyển nhân tài, gián điệp công nghiệp và sự bùng nổ của AI nguồn mở, lợi thế thuật toán của phương Tây có thể thu hẹp nhanh chóng.
AI khác nhiều công nghệ chiến lược trước đây. Với hàng không hay chế tạo động cơ, có bản vẽ chưa đủ; cần năng lực sản xuất cực kỳ tinh vi. Nhưng với phần mềm, việc học từ mô hình, mã nguồn và nghiên cứu công khai dễ hơn nhiều. Trong các ngành phần mềm như thiết kế chip hay nền tảng số, kỹ sư Trung Quốc chứng minh họ đủ năng lực cạnh tranh ở đẳng cấp toàn cầu.
Nguồn mở càng làm lợi thế ấy mong manh hơn. Cộng đồng AI nguồn mở hiện lớn hơn bất kỳ công ty riêng lẻ nào, liên tục tạo ra các cải tiến ngày càng tiệm cận sản phẩm của những phòng thí nghiệm hàng đầu. Nếu các mô hình tốt nhất có thể đến từ nguồn mở, chúng sẽ gần như cùng lúc có sẵn cho cả Trung Quốc và phương Tây.
Chip không phải thành trì bất khả xâm phạm
Một số người tin Mỹ có thể giữ lợi thế nhờ chip AI. Quả thật, Washington hiện nắm vị thế quan trọng trong phần cứng tính toán, như các biện pháp kiểm soát xuất khẩu đã cho thấy. Tuy nhiên, thành trì này cũng nhiều lỗ hổng. Năm 2023, Nvidia từng thiết kế chip để tránh rơi vào diện bị cấm, qua đó nhận khoảng 5 tỷ USD đơn hàng từ các công ty Trung Quốc.
Ngoài ra, chip có thể bị buôn lậu, trong khi luật Mỹ hiện không ngăn các công ty như Google hay Anthropic bán quyền truy cập API tại Trung Quốc. Về dài hạn, Trung Quốc cũng đang phát triển năng lực bán dẫn nội địa; chip Kirin 9000S của Huawei do SMIC sản xuất cho thấy khoảng cách có thể rút ngắn nếu kiểm soát xuất khẩu không chặt hơn.
Điều này không có nghĩa phần cứng không quan trọng. Nhưng nó không đủ để làm nền tảng cho lợi thế cạnh tranh bền vững. Nếu lợi thế công nghệ tuyến đầu có thể bị bào mòn, chiến lược hứa hẹn hơn là xây dựng nền kinh tế có khả năng hấp thụ AI nhanh hơn đối thủ.
Nút thắt phổ cập
AI chỉ tạo sức mạnh kinh tế và chính trị khi rời khỏi phòng thí nghiệm và đến tay người dùng. Công nghệ này có tiềm năng nâng năng suất rất lớn, nhưng điều đó không tự xảy ra. Bài học từ điện khí hóa rất rõ: phải mất hơn nửa thế kỷ sau các phát minh then chốt, điện mới thực sự biến đổi năng suất sản xuất, vì doanh nghiệp cần thay đổi kỹ năng lao động, thiết kế nhà máy và mô hình tổ chức.
Vì vậy, “phổ cập”, chứ không phải “phát triển”, mới là nút thắt chính sách lớn nhất. Nhà nước cần tạo điều kiện để doanh nghiệp thử nghiệm, tái tổ chức, ứng dụng và học từ thất bại. Điều tiết quá nặng có thể bóp nghẹt quá trình ấy trước khi nó kịp tạo ra lợi ích.
Điều tiết nhẹ, nhưng không buông lỏng
Chiến lược phổ cập AI cần bắt đầu bằng nguyên tắc “đừng gây hại”. Mỹ hiện có môi trường pháp lý AI khá mơ hồ: nhiều cơ quan chưa rà soát luật hiện hành để xem sản phẩm AI tương tác với quy định cũ ra sao. Chính phủ nên xây dựng “bản đồ điều tiết AI” để doanh nghiệp hiểu rủi ro pháp lý, Quốc hội và các cơ quan quản lý nhận diện các rào cản, chồng chéo hoặc mâu thuẫn không cần thiết.
Trong y tế, Cơ quan Quản lý Thực phẩm và Dược phẩm Mỹ (FDA) là ví dụ. Quy trình phê duyệt thiết bị y tế truyền thống được thiết kế cho sản phẩm chậm đổi mới và tương đối cố định. AI lại là công nghệ thay đổi liên tục. Vì vậy, FDA đã đề xuất mô hình chứng nhận trước cho tổ chức phát triển phần mềm y tế, thay vì xét từng thiết bị riêng lẻ, nhằm tạo không gian cho cập nhật, vá lỗi và cải tiến liên tục.
Đáng chú ý, Trung Quốc cũng chọn cách điều tiết nhẹ hơn dự kiến. Dù ban đầu Bắc Kinh đưa ra dự thảo khá cứng với AI tạo sinh, phản ứng từ doanh nghiệp và học giả đã khiến quy định cuối cùng mềm hơn, không áp dụng cho nghiên cứu nội bộ và chỉ yêu cầu các công ty “thực hiện biện pháp hiệu quả” để tăng độ đúng của dữ liệu và đầu ra. Nếu phương Tây không linh hoạt tương tự, tốc độ phổ cập AI có thể tụt lại.
Hạ nhiệt phản ứng xã hội
AI chắc chắn gây xáo trộn. Các doanh nghiệp và nhóm lao động hưởng lợi từ trật tự cũ có thể vận động để làm chậm thay đổi. Song, cần tránh là cấp phép quá mức cho AI. Nhiều nghiên cứu cho thấy giấy phép nghề nghiệp thường không cải thiện chất lượng hay an toàn công cộng, nhưng lại giảm cạnh tranh, giảm nguồn cung lao động và tăng giá. Trong AI, điều này có thể làm trầm trọng thêm nút thắt đã có: sản phẩm đắt và thiếu nhân lực công nghệ thông tin.
Tuy nhiên, lo ngại của công chúng không thể bị xem nhẹ. Một khảo sát của AI Policy Institute cho thấy 86% cử tri tin AI có thể gây thảm họa và 72% ủng hộ làm chậm tiến bộ AI. Chính phủ cần đầu tư vào an toàn, minh bạch dữ liệu huấn luyện, nguyên tắc đạo đức, công bố mô hình nền tảng, đánh dấu nội dung AI, bảo vệ bầu cử trước tin giả và củng cố hạ tầng trọng yếu trước rủi ro an ninh mạng mới.
Giáo dục và nhà nước phải đi trước
Con đường hứa hẹn nhất để phổ cập AI là giáo dục. Mỹ từng thắng trong nhiều cuộc cách mạng công nghệ nhờ khả năng đào tạo nhân lực thích ứng: từ kỹ sư cơ khí thời công nghiệp hóa, kỹ sư hóa học cuối thế kỷ 19 đến kỹ sư phần cứng và phần mềm trong cuộc cách mạng số. Với AI, không ai biết kỹ năng nào sẽ quan trọng nhất trong 10 năm tới; điều chắc chắn là khả năng học lại, thích ứng và làm chủ công nghệ mới sẽ trở thành năng lực cốt lõi.
Trường học không nên vội cấm AI. Một thập niên nữa, các lời kêu gọi chặn ChatGPT trong lớp có thể bị nhìn như nỗ lực từng muốn cấm máy tính bỏ túi. Nếu được thiết kế đúng, AI có thể giúp xử lý tình trạng thiếu giáo viên và mở rộng mô hình dạy kèm cá nhân hóa vốn quá đắt để triển khai đại trà.
Chính phủ Mỹ phải tự cải cách. AI có thể hỗ trợ xử lý hồ sơ thuế, phỏng vấn lãnh sự, giám sát chuỗi cung ứng, kiểm toán quốc phòng hoặc giúp Cục Điều tra Dân số thu thập bức tranh tinh tế hơn về xã hội. Nhưng để làm được điều đó, bộ máy công phải thoát khỏi văn hóa công nghệ cứng nhắc, nơi hệ thống được thiết kế để tuân thủ quy trình hơn là đạt kết quả chính sách.
Tương lai AI là con đường phải “lái xe trong bóng tối”: không ai biết công nghệ năm 2030 sẽ ra sao. Nhưng chính vì bất định, chiến lược tốt nhất không phải là cố bám vào lợi thế tuyến đầu mong manh, mà là xây dựng xã hội có thể hấp thụ, thử nghiệm và triển khai AI nhanh nhất. Trong cuộc đua này, sức mạnh thật sự không nằm ở mô hình thông minh nhất, mà ở năng lực biến trí tuệ nhân tạo thành năng suất, dịch vụ công tốt hơn và lợi thế cạnh tranh lan rộng trong toàn nền kinh tế.
shared via noemamag,
