Cuộc đua trí tuệ nhân tạo toàn cầu hiện nay đang dần thu hẹp thành cuộc cạnh tranh giữa hai siêu cường: Mỹ và Trung Quốc. Gần như toàn bộ Top 30 mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh nhất thế giới đều đến từ hai quốc gia này. Không có châu Âu, Nhật Bản, Hàn Quốc hay bất kỳ quốc gia nào khác xuất hiện trong nhóm dẫn đầu. Điều đáng chú ý không chỉ nằm ở số lượng mô hình, mà ở hai triết lý phát triển hoàn toàn khác nhau – và những hệ quả chiến lược sâu sắc mà hai triết lý đó mang lại.

Hai con đường chiến lược khác biệt

Phần lớn các mô hình AI hàng đầu của Mỹ như GPT, Claude hay Gemini được phát triển theo hướng Closed Source. Người dùng chủ yếu tiếp cận thông qua API hoặc dịch vụ do chính công ty sở hữu vận hành. Doanh nghiệp muốn sử dụng phải trả phí theo lưu lượng, và dữ liệu thường phải gửi lên hạ tầng của nhà cung cấp.

Ngược lại, phần lớn các mô hình mạnh của Trung Quốc như Qwen (Alibaba), DeepSeek, GLM (Zhipu) hay Kimi (Moonshot AI) được phát hành dưới dạng Open Weight. Doanh nghiệp và nhà phát triển có thể tải xuống toàn bộ trọng số mô hình, triển khai trên hạ tầng riêng, tinh chỉnh theo dữ liệu địa phương và xây dựng sản phẩm thương mại mà không bị ràng buộc bởi API bên thứ ba.

Khi đặt trong bối cảnh bài phát biểu của Chủ tịch Tập Cận Bình tại World Artificial Intelligence Conference (WAIC) 2026 – với việc nhấn mạnh hợp tác quốc tế, thành lập Tổ chức Hợp tác AI Thế giới (WAICO) với 29 quốc gia tham gia, chương trình đào tạo hàng nghìn cơ hội học tập cho các nước đang phát triển, và thúc đẩy chia sẻ mô hình mã nguồn mở – có thể thấy rõ: Open Source đang trở thành công cụ ngoại giao chiến lược của Trung Quốc.

Mỹ không để Trung Quốc dễ dàng thắng cuộc chiến hạ tầng Open-Weight

Tuy nhiên, Mỹ cũng không đứng yên trong cuộc đua này. Gần đây, Thinking Machines Lab – startup được Nvidia hậu thuẫn mạnh – đã liên tiếp phát hành các mô hình open-weight Inkling và Inkling-Small. Đây là những mô hình open-weight quy mô lớn của Mỹ, được thiết kế với khả năng reasoning và agentic mạnh, hỗ trợ đa phương thức (text, hình ảnh, audio) và context window lên đến 1 triệu token.

Sự xuất hiện của Inkling cho thấy Mỹ đang chủ động tham gia cuộc đua open-weight thay vì chỉ tập trung vào các mô hình đóng. Nvidia – công ty chip AI hàng đầu thế giới – có lý do chiến lược sâu sắc để hỗ trợ hướng đi này. Nếu Trung Quốc thắng thế trong hạ tầng open-weight, tức chiếm được thị trường người dùng phần mềm rộng lớn, thì về dài hạn sẽ tạo ra mối đe dọa trực tiếp đối với vị thế của Nvidia. Khi một hệ sinh thái phần mềm của Trung Quốc đủ lớn, việc tối ưu phần cứng chạy trên phần mềm đó sẽ trở nên dễ dàng hơn, kèm theo chu kỳ phát triển dài hạn. Người dùng cuối có xu hướng dịch chuyển sang phần cứng Trung Quốc. Do đó, việc hỗ trợ các mô hình open-weight Mỹ là cách Nvidia bảo vệ lợi ích dài hạn của mình trong chuỗi giá trị AI.

Cuộc chiến open-weight vì vậy không còn là “Trung Quốc một mình dẫn dắt”, mà đang trở thành cuộc đối đầu thực sự giữa hai bên về việc ai sẽ kiểm soát hạ tầng phần mềm của kỷ nguyên AI.

AI đang chuyển từ “sản phẩm” sang “hạ tầng”

Lịch sử công nghệ đã nhiều lần chứng minh rằng quốc gia hoặc doanh nghiệp tạo ra được hạ tầng thường có ảnh hưởng lâu dài hơn rất nhiều so với việc chỉ tạo ra sản phẩm.

• Google gần như không thu phí Android, nhưng Android đã trở thành cánh cửa đưa hàng tỷ người dùng bước vào hệ sinh thái Search, Gmail, Maps và Play Store.
• Linux không mang lại doanh thu trực tiếp lớn, nhưng lại trở thành nền tảng vận hành phần lớn Internet hiện đại.
• Kubernetes không phải phần mềm bán cho người dùng cuối, nhưng đã trở thành tiêu chuẩn triển khai ứng dụng trên cloud.

Điểm chung của tất cả những nền tảng này là chúng tạo ra hệ sinh thái. Khi hệ sinh thái đủ lớn, giá trị sẽ tiếp tục sinh ra giá trị thông qua hiệu ứng mạng lưới.

AI hiện đang bước vào giai đoạn tương tự. Trong vài năm đầu của cuộc đua, mọi người chủ yếu quan tâm đến benchmark, số lượng tham số hay khả năng suy luận của từng mô hình. Nhưng ở giai đoạn tiếp theo, câu hỏi quan trọng hơn sẽ là: có bao nhiêu doanh nghiệp đang xây sản phẩm trên mô hình của bạn, có bao nhiêu lập trình viên đang phát triển công cụ cho mô hình của bạn, và có bao nhiêu quốc gia lựa chọn công nghệ của bạn làm nền tảng cho quá trình chuyển đổi số. Khi AI dần trở thành hạ tầng của nền kinh tế trí tuệ, việc sở hữu một hệ sinh thái rộng lớn sẽ quan trọng không kém việc sở hữu một mô hình mạnh.

Open Source giúp xuất khẩu tiêu chuẩn và xây dựng Soft Power mới

Khi một quốc gia ở Đông Nam Á, châu Phi hay Mỹ Latinh muốn xây dựng năng lực AI, họ hoàn toàn có thể tải mô hình Qwen, DeepSeek hoặc Inkling về để triển khai trong nước, tinh chỉnh theo ngôn ngữ và dữ liệu địa phương, đồng thời đáp ứng yêu cầu về bảo mật và chủ quyền dữ liệu.

Quyết định đó không chỉ giúp họ sở hữu một mô hình AI, mà còn kéo theo việc:

• Các trường đại học đào tạo kỹ sư dựa trên mô hình đó.
• Doanh nghiệp phát triển sản phẩm trên mô hình đó.
• Cộng đồng chia sẻ prompt, workflow, agent và kinh nghiệm triển khai xoay quanh mô hình đó.

Theo thời gian, cả một hệ sinh thái kỹ thuật sẽ hình thành. Giá trị lúc này không còn nằm ở bản thân mô hình AI nữa mà nằm ở cộng đồng, công cụ và kiến thức được xây dựng xung quanh nó.

Xuất khẩu mô hình thực chất là xuất khẩu tiêu chuẩn. Trong lịch sử ngành công nghệ, người tạo ra tiêu chuẩn thường có sức ảnh hưởng lớn hơn người bán sản phẩm. HTML trở thành tiêu chuẩn của Web, PDF trở thành tiêu chuẩn chia sẻ tài liệu, Linux trở thành tiêu chuẩn của máy chủ, Kubernetes trở thành tiêu chuẩn của Cloud Native. Nếu hàng triệu lập trình viên trên thế giới học cách xây Agent bằng một mô hình open-weight nhất định, thì mô hình đó sẽ dần trở thành tiêu chuẩn thực tế của ngành.

Open Source cũng tạo ra khả năng đổi mới với tốc độ cực lớn. Một mô hình đóng chủ yếu được phát triển bởi đội ngũ kỹ sư của chính công ty sở hữu nó. Trong khi đó, một mô hình mở có thể được hàng trăm nghìn lập trình viên trên toàn thế giới cùng tham gia tối ưu hiệu năng, xây dựng công cụ, phát triển agent, fine-tune cho từng ngành nghề và tích hợp với hàng loạt nền tảng khác. Linux, PyTorch hay Kubernetes đều phát triển theo mô hình này và trở thành những nền tảng thống trị. Đây cũng là dạng soft power mới: ảnh hưởng thông qua hạ tầng số thay vì hạ tầng vật lý như đường sắt, cảng biển hay mạng viễn thông.

Việt Nam cần làm gì trong bối cảnh này?

Trong cuộc cạnh tranh open-weight ngày càng gay gắt giữa Mỹ và Trung Quốc, Việt Nam đứng trước cả cơ hội và thách thức. ICDT – Viện Sáng tạo và Chuyển đổi số cho rằng Việt Nam không nên chọn phe một cách tuyệt đối, mà cần tận dụng linh hoạt cả hai nguồn open-weight để xây dựng hệ sinh thái AI Agent nội địa mạnh mẽ, phục vụ lợi ích quốc gia.

Những việc Việt Nam nên làm ngay:

1. Chủ động tiếp cận và thử nghiệm đa nguồn open-weight

Không phụ thuộc hoàn toàn vào một phía. Doanh nghiệp và viện nghiên cứu nên đồng thời thử nghiệm các mô hình Trung Quốc (chi phí thấp, dễ triển khai) và các mô hình Mỹ như Inkling (khả năng reasoning và agentic mạnh). Việc này giúp Việt Nam có nhiều lựa chọn kỹ thuật và giảm rủi ro phụ thuộc công nghệ.

2. Tập trung phát triển AI Agent cho các lĩnh vực then chốt

Thay vì chạy đua tạo mô hình frontier khổng lồ, Việt Nam nên ưu tiên xây dựng AI Agent thực tiễn:

• Nông nghiệp: AI Agent hỗ trợ truy xuất nguồn gốc, giám sát vùng trồng, tính toán tín chỉ carbon (như dự án Quế Carbon tại xã Mậu A, Lào Cai).
• Logistics và chuỗi cung ứng: AI Agent tự động tối ưu tuyến đường, quản lý kho, dự báo nhu cầu.
• Chính quyền số: AI Agent hỗ trợ xử lý thủ tục hành chính, trả lời công dân, giám sát môi trường.
• Y tế và giáo dục: AI Agent hỗ trợ chẩn đoán sơ bộ, tư vấn sức khỏe, cá nhân hóa học tập.
• Doanh nghiệp vừa và nhỏ: AI Agent tự động hóa quy trình bán hàng, chăm sóc khách hàng, quản lý tài chính.

3. Xây dựng chính sách hỗ trợ fine-tune và triển khai local AI

Chính phủ cần có cơ chế khuyến khích doanh nghiệp và viện nghiên cứu tinh chỉnh mô hình open-weight theo dữ liệu Việt Nam (tiếng Việt, dữ liệu ngành, dữ liệu địa phương). Đồng thời hỗ trợ hạ tầng tính toán để các tổ chức có thể chạy mô hình trên máy chủ trong nước, bảo vệ chủ quyền dữ liệu.

4. Đầu tư hạ tầng dữ liệu và tính toán chiến lược

Dữ liệu chất lượng cao và khả năng tính toán là nền tảng để AI Agent hoạt động hiệu quả. Việt Nam cần đầu tư các trung tâm dữ liệu, GPU cluster và cơ chế chia sẻ dữ liệu an toàn giữa các cơ quan, doanh nghiệp và viện nghiên cứu.

5. Hình thành cộng đồng nhà phát triển AI Agent Việt Nam

Tạo không gian để kỹ sư, nhà nghiên cứu, doanh nghiệp chia sẻ workflow, agent, công cụ và kinh nghiệm thực tiễn. Đây là cách xây dựng hệ sinh thái nội địa bền vững, giảm phụ thuộc vào cộng đồng nước ngoài.

6. Xây dựng khung pháp lý linh hoạt và bảo vệ chủ quyền số

Cần có quy định rõ ràng về trách nhiệm của AI Agent, bảo vệ dữ liệu cá nhân và doanh nghiệp, đồng thời tạo điều kiện cho đổi mới sáng tạo. Mục tiêu là vừa khuyến khích ứng dụng, vừa kiểm soát rủi ro.

Kết luận

Cuộc đua AI đang chuyển từ “mô hình nào thông minh hơn” sang “hệ sinh thái nào được lựa chọn nhiều hơn”. Trung Quốc dùng Open Source như công cụ ngoại giao và mở rộng ảnh hưởng. Mỹ đang phản ứng mạnh mẽ thông qua các mô hình open-weight mới và sự hỗ trợ chiến lược từ Nvidia. Trong bối cảnh đó, Việt Nam có cơ hội lớn nếu biết tận dụng linh hoạt, tập trung vào ứng dụng thực tiễn và xây dựng năng lực nội địa.

Khi AI Agent trở thành lớp hạ tầng mới của chuyển đổi số, câu hỏi then chốt không còn là “AI có thay thế con người hay không?”, mà là: Ai sở hữu và kiểm soát AI Agent? AI Agent phục vụ lợi ích của doanh nghiệp, người dân Việt Nam hay của nền tảng nước ngoài?

ICDT tin rằng nếu Việt Nam chủ động, linh hoạt và quyết liệt trong việc xây dựng hệ sinh thái AI Agent, chúng ta hoàn toàn có thể biến thách thức thành cơ hội, nâng cao năng suất, bảo vệ chủ quyền số và tạo vị thế riêng trong kỷ nguyên kinh tế trí tuệ.

Tương lai thuộc về những quốc gia biết biến hạ tầng AI thành động lực phát triển bền vững.

ICDT sẵn sàng đồng hành cùng các cơ quan quản lý, doanh nghiệp và cộng đồng để hiện thực hóa mục tiêu này.

Trân trọng,

Viện Sáng tạo và Chuyển đổi số (ICDT)