Mô Hình AI Mở Qwen Của Trung Quốc Chiếm Đến 60% Thị Trường

Trong bối cảnh ngày càng nhiều nghiên cứu trong giới học thuật toàn cầu sử dụng mô hình AI mở có thể tải xuống cho các thí nghiệm, khoảng một nửa trong số đó đã tập trung vào mô hình Qwen của Alibaba Trung Quốc. Có phân tích cho rằng nhiều nhà nghiên cứu chọn mô hình do nước mình phát triển hơn là vì tính mở của nó.

Theo thông tin từ ngành công nghệ thông tin vào ngày 20 tháng 8, nhà nghiên cứu Zakari Okun-Dernivine từ Viện Nghiên cứu Khoa học Xã hội Đại học Stuttgart, Đức, đã công bố một bài báo mang tên "Ai là người thực sự sử dụng mô hình mở và cách mà địa hình sử dụng đang thay đổi xung quanh Trung Quốc" trên arXiv.

Bài báo đã phân tích các mô hình sử dụng trong 15.7446 bài báo trong số 21.338.177 bài báo được đăng ký trong cơ sở dữ liệu học thuật S2ORC, trong đó có các bài báo sử dụng mô hình AI như một công cụ thí nghiệm thực tế.

Kết quả phân tích cho thấy trong nửa đầu năm 2026, trong số 10.125 bài báo chỉ sử dụng một mô hình đơn lẻ, tỷ lệ sử dụng mô hình mở là 44%. Tỷ lệ sử dụng mô hình độc quyền GPT là 44,2%, cho thấy sự phân chia gần như đồng đều. Vấn đề nằm ở cấu trúc bên trong của nhóm mô hình mở. Gần một nửa (49,9%) trong số các bài báo chọn mô hình mở là Qwen, và nếu mở rộng ra toàn bộ mô hình mở của Trung Quốc, tỷ lệ này tăng lên 60,5%. Điều này cho thấy sự mở rộng sử dụng mô hình mở đang tập trung vào một mô hình cụ thể của một quốc gia.

Trong cùng thời gian, mô hình Llama của Meta Mỹ chỉ chiếm 8,6%, trong khi mô hình Mistral của MistralAI Pháp chỉ chiếm 0,8%. Cả hai mô hình này đều giảm tỷ lệ sử dụng đáng kể so với hai năm trước. Bài báo chỉ ra rằng mặc dù Llama và Mistral đã công khai trọng số, nhưng chúng vẫn bị tụt lại trong giới học thuật, trong khi Qwen và DeepSeek lại phát triển nhờ vào các yếu tố như khả năng cạnh tranh về hiệu suất, chi phí sử dụng thấp và chu kỳ ra mắt mô hình mới nhanh chóng. Việc công khai trọng số chỉ là một chiến lược công nghiệp để mở rộng thị trường và không thể giải thích việc lựa chọn chỉ dựa vào việc công khai.

Nghiên cứu cũng chỉ ra sự chênh lệch trong việc chọn mô hình theo quốc gia. Tỷ lệ các nhà nghiên cứu thuộc các tổ chức Trung Quốc chọn mô hình mở cao hơn 2,23 lần so với các nhà nghiên cứu từ các quốc gia khác.

Tuy nhiên, bài báo cũng nêu rõ rằng không thể giải thích sự chênh lệch này chỉ đơn thuần là do "các nhà nghiên cứu Trung Quốc ưa chuộng tính mở". Tỷ lệ các nhà nghiên cứu thuộc tổ chức Trung Quốc chọn mô hình mở không phải của Trung Quốc (như Llama và Mistral) chỉ là 15%, thấp hơn so với 18,5% của các nhà nghiên cứu không có liên kết với Trung Quốc.

Dựa trên điều này, có phân tích cho rằng sự tập trung vào mô hình mở của giới học thuật Trung Quốc không phải là do sở thích về tính mở mà là kết quả của việc ưu tiên chọn mô hình do nước mình phát triển. Từ năm 2023 đến nửa đầu năm 2026, tỷ lệ áp dụng mô hình mở đã tăng từ 12,8% lên 35,8%, trong đó đóng góp của các nhà nghiên cứu Trung Quốc chiếm tới 60,2%.

Nghiên cứu cũng công bố vấn đề thiếu dữ liệu. Tỷ lệ xác nhận quốc gia của tác giả trong tổng số bài báo là 77,1%, nhưng trong các bài báo sử dụng mô hình mở chỉ còn 65,9%, và trong các bài báo sử dụng Qwen là 49,6%. Điều này cho thấy xu hướng thông tin về quốc gia của tác giả càng thấp hơn trong các bài báo mới nhất, khi sử dụng mô hình mở và khi tác giả là người Trung Quốc. Nhóm nghiên cứu không giấu diếm những hạn chế này và đã thực hiện phân tích độ nhạy để điều chỉnh các thiếu sót.

Trong cuộc cạnh tranh mở rộng thị trường tập trung vào mô hình của quốc gia, vị trí của Hàn Quốc gần như là một khoảng trống. Hệ thống phân loại quốc gia trong bài báo được thiết kế theo hai trục Mỹ-Trung, trong khi Hàn Quốc bị gộp lại vào danh mục "ngoài Trung Quốc" mà không có sự phân biệt riêng. Trong nước, có các mô hình như "ExaOne" của Viện Nghiên cứu AI LG, "HyperCLOVA X" của Naver, "Kanana" của Kakao, và "Solar" của Upstage đã công khai trọng số, nhưng chưa có nghiên cứu nào đo lường chính xác mức độ áp dụng của chúng trong giới học thuật.

Trong khi Mỹ củng cố tiêu chuẩn độc quyền và Trung Quốc thiết lập tiêu chuẩn mở, Hàn Quốc lại không thể tự đánh giá mức độ sử dụng mô hình của mình trong cả hai tiêu chuẩn. Điều này dẫn đến những chỉ trích rằng thảo luận về mô hình nền tảng AI độc lập (độc phá mô) cần phải tiến xa hơn từ việc "đã tạo ra mô hình chưa" đến việc "mô hình đó có thực sự được sử dụng trong hệ sinh thái nghiên cứu và công nghiệp trong nước hay không".



* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.

• #Mô hình mở
• #Qwen
• #Hệ sinh thái AI