Cuộc đua AI Trung Quốc và bài toán sống còn của hạ tầng phi tập trung

Khi tôi mở HuggingFace vào sáng thứ Hai, một con số khiến tôi dừng lại: trong vòng chín mươi ngày, các nhóm nghiên cứu Trung Quốc đã phát hành hơn bốn mươi mô hình nguồn mở — từ Qwen của Alibaba, DeepSeek-R1, đến loạt biến thể GLM của Zhipu. Không phải sự kiện này gây sốc; điều gây sốc là cách thị trường crypto phản ứng. Crypto Briefing vừa đăng một bài phân tích có tiêu đề “Trung Quốc thu hẹp khoảng cách với Thung lũng Silicon”, nhưng nội dung lại rỗng tuếch: không có tên mô hình, không có thông số kỹ thuật, không có dữ liệu thương mại. Chỉ có một câu chuyện cảm xúc: “Trung Quốc đang đến gần”. Dựa trên kinh nghiệm phân tích dữ liệu on-chain của tôi, khi một bài báo không có dữ liệu nhưng lại mang một luận đề mạnh mẽ, thị trường thường chuẩn bị cho một đợt biến động — không phải về công nghệ, mà về tâm lý.

Bài báo này là một ví dụ kinh điển về “thông tin xác nhận cảm xúc” — một thứ cocktail mà tôi đã thấy rất nhiều trong suốt hành trình từ ICO 2017 đến DeFi Summer 2020. Crypto Briefing, một tạp chí chuyên về tiền mã hóa, không phải là nguồn tin cậy về AI. Nhưng việc nó đăng bài về cuộc đua AI Trung Quốc cho thấy một điều: cộng đồng tiền mã hóa đang đói câu chuyện mới. Trong bối cảnh thị trường đi ngang, khi thanh khoản không còn dư dả, những câu chuyện cũ — về NFT, về metaverse, về DAO — đã cạn hơi. Và giờ đây, AI nổi lên như một ống thở mới.

Thị trường hiện tại đang trong giai đoạn tích lũy — không ai biết hướng đi. Trong những giai đoạn như vậy, giới đầu tư crypto thường tìm đến những câu chuyện vĩ mô để lấp đầy khoảng trống. Bài báo của Crypto Briefing ra đời trong bối cảnh đó. Nó không cung cấp thông tin mới, nhưng nó cung cấp một “cảm giác” rằng một sự thay đổi lớn đang diễn ra. Và trong crypto, cảm giác thường mạnh hơn sự thật.

Bối cảnh thực tế thì thế nào? Trung Quốc thực sự đang phát hành nhiều mô hình AI với tốc độ chóng mặt. DeepSeek-V3 được đào tạo với chi phí thấp đến kinh ngạc: chỉ khoảng 5,6 triệu USD, trong khi các mô hình phương Tây tiêu tốn hàng trăm triệu. Qwen của Alibaba đã trở thành một trong những bộ mô hình nguồn mở được tải xuống nhiều nhất trên toàn cầu. Kimi của Moonshot AI gây chú ý với khả năng xử lý ngữ cảnh lên tới hàng triệu token. Nhưng điều mà bài báo cố tình bỏ qua là: tất cả những mô hình này đều chưa chứng minh được khả năng tạo ra doanh thu toàn cầu bền vững. Chúng giống như những token được phát hành với câu chuyện đẹp — nhưng thiếu nền tảng kinh tế thực sự.

Đây là điểm tương đồng đáng chú ý với những gì tôi thấy trong không gian DAO: nhiều tổ chức phát hành token, nhưng rất ít tổ chức có doanh thu thực. Và khi tôi từng nói rằng “phân mảnh thanh khoản” không phải là vấn đề thực — mà là câu chuyện do các quỹ đầu tư mạo hiểm dựng lên để bán sản phẩm mới — tôi nhận ra điều tương tự đang diễn ra ở đây. Cuộc đua AI Trung Quốc có thể là câu chuyện được các quỹ đầu tư và các công ty bán phần cứng tạo ra để giữ định giá ở mức cao. Nhưng câu chuyện ấy có đủ cơ sở kỹ thuật không? Hãy cùng nhìn sâu hơn.

Chi phí là vũ khí bí mật

Trong thế giới blockchain, tôi đã học một bài học: khi mọi người tập trung vào tốc độ giao dịch, thì chi phí thực sự là thứ giết chết các giao thức. ZK Rollup từng được ca ngợi là tương lai của Layer 2, nhưng chi phí chứng minh trở nên cao một cách phi lý — các nhà vận hành chảy máu tiền ngay cả trong thị trường giá lên. Đây là một thực tế mà ít ai dám nói khi quảng bá “bảo mật tối ưu”. Trung Quốc dạy chúng ta bài học ngược lại: ràng buộc tài nguyên có thể tạo ra đột phá về hiệu quả. Khi không thể tiếp cận những GPU tiên tiến nhất do lệnh cấm vận, các kỹ sư Trung Quốc buộc phải tối ưu hóa từng khâu — từ phân bổ dữ liệu huấn luyện, đến kỹ thuật nén mô hình, đến chiến lược suy luận. Kết quả là một hệ sinh thái AI có chi phí vận hành thấp hơn từ 50 đến 70 phần trăm so với các đối thủ phương Tây.

Đây là một tín hiệu quan trọng cho thị trường crypto. Trong một thị trường đi ngang, những dự án bị định giá thấp thường là những dự án có chi phí vận hành thấp nhất. Tôi đã nhìn thấy điều này với nhiều giao thức DeFi vẫn duy trì lợi nhuận ngay cả khi khối lượng giao dịch giảm mạnh. Nhưng câu hỏi đặt ra là: liệu lợi thế chi phí của Trung Quốc có bền vững? Có thể không. Khi các mô hình phương Tây bắt đầu tối ưu hóa chi phí — và họ chắc chắn sẽ làm vậy — lợi thế này sẽ thu hẹp lại. Hãy nhớ cách Uniswap mất thị phần vào tay các đối thủ có phí thấp hơn, rồi giành lại bằng cách giảm phí. Cuộc chơi chi phí không bao giờ kết thúc.

Hạ tầng compute phi tập trung: người hưởng lợi bất ngờ

Trong khi các công ty Trung Quốc tối ưu hóa chi phí, hạ tầng compute phi tập trung lại nổi lên như một người hưởng lợi bất ngờ. Các mạng lưới như Render, Akash Network, io.net đang cung cấp một giải pháp thay thế cho các trung tâm dữ liệu tập trung. Nhưng liệu các mô hình AI Trung Quốc có thực sự chạy trên các mạng lưới này không? Câu trả lời phức tạp hơn bạn nghĩ. Mặc dù mô hình nguồn mở Trung Quốc có thể được triển khai trên hạ tầng phi tập trung, các nhà phát triển Trung Quốc thường phải đối mặt với rào cản pháp lý khi sử dụng dịch vụ quốc tế. Tuy nhiên, một xu hướng khác đang hình thành: các công ty phương Tây bắt đầu sử dụng mô hình Trung Quốc — như Qwen hoặc DeepSeek — làm nền tảng cho ứng dụng của họ, và họ cần compute phi tập trung để giảm thiểu rủi ro địa chính trị.

Khi tôi còn vận hành TokenFlow DAO, tôi đã học được một bài học quý giá: khi bạn không thể kiểm soát chuỗi cung ứng, bạn phải xây dựng một mạng lưới dự phòng. DePIN chính là mạng lưới dự phòng đó. Trong một thế giới nơi cả Mỹ và Trung Quốc đều cố gắng kiểm soát chuỗi cung ứng AI, các mạng lưới compute phi tập trung — phân tán trên toàn cầu, không thuộc về bất kỳ quốc gia nào — trở thành một lớp hạ tầng mang tính chiến lược. Nhưng cần thận trọng: không phải mọi dự án DePIN đều đáng giá. Nhiều dự án trong số đó đang được định giá như thể chúng đã có hàng nghìn khách hàng doanh nghiệp, trong khi thực tế chỉ có vài nhà phát triển cá nhân sử dụng.

Phát hành dày đặc: một DAO khổng lồ không có CEO

Mỗi DAO là một thử nghiệm sống về ý chí tập thể — và mỗi hệ sinh thái AI quốc gia cũng vậy. Nhìn vào Trung Quốc, tôi thấy một DAO khổng lồ không có CEO: các công ty như Alibaba, Baidu, ByteDance, cùng các startup như Zhipu, Moonshot AI đều theo đuổi các chiến lược khác nhau, nhưng cùng chia sẻ một mục tiêu chung: giảm sự phụ thuộc vào công nghệ phương Tây. Họ không có một nhà lãnh đạo duy nhất, nhưng họ có một “ý chí tập thể” được định hình bởi các chính sách quốc gia và nhu cầu thị trường.

Điều này phản ánh chính xác những gì tôi thấy trong không gian DAO: sự phân mảnh không phải là vấn đề; vấn đề là thiếu cơ chế phối hợp. Trung Quốc giải quyết vấn đề này một cách gián tiếp — thông qua tài trợ nghiên cứu của chính phủ, các chương trình học thuật, và đặc biệt là văn hóa phát hành nguồn mở. Khi một công ty Trung Quốc phát hành mô hình nguồn mở, nó không chỉ giúp chính mình mà còn giúp cả hệ sinh thái. Đây là một hình thức “cộng hưởng” mà tôi chưa từng thấy ở Thung lũng Silicon, nơi các công ty thường giữ bí mật công nghệ của mình.

Nhưng có một sự khác biệt quan trọng: trong DAO, câu chuyện về “phân mảnh thanh khoản” thường được các quỹ đầu tư mạo hiểm dựng lên để thúc đẩy doanh số. Trong hệ sinh thái AI Trung Quốc, sự phân mảnh là có thật — nhưng nó không cản trở sự tiến bộ. Ngược lại, nó tạo ra một cuộc cạnh tranh lành mạnh. Mỗi công ty đều cố gắng vượt qua các công ty khác, và điều này thúc đẩy toàn bộ hệ thống tiến lên. Đây là một bài học mà các DAO có thể học hỏi: đôi khi, sự cạnh tranh trong nội bộ còn tốt hơn là sự phối hợp cứng nhắc từ trên xuống.

Bài học từ NFT Trung Quốc: công nghệ tốt không đủ

Bây giờ, hãy nói về điều mà bài báo Crypto Briefing không dám nhắc đến: thị trường NFT Trung Quốc. Các bộ sưu tập kỹ thuật số của Trung Quốc — thường được gọi là “bộ sưu tập kỹ thuật số” thay vì NFT để tránh các quy định cấm — đã bị vạch trần một cách không thương tiếc. Không có thị trường thứ cấp, không có tính thanh khoản, và ngay cả các nhà đầu cơ cũng không muốn giữ chúng. Chúng chỉ là sản phẩm bán một lần, không có giá trị lâu dài. Điều này cho thấy một thực tế sâu sắc: sự đổi mới công nghệ ở Trung Quốc thường đi kèm với các rào cản thể chế mạnh mẽ, và những rào cản này có thể giết chết giá trị kinh tế của công nghệ.

— Root: Cơn sốt NFT 2021 và dự án Art for Autonomy đã dạy tôi rằng giá trị không nằm ở công nghệ, mà nằm ở cộng đồng thực sự nắm giữ và sử dụng nó. Bây giờ, áp dụng cùng một logic cho AI: nếu các mô hình AI Trung Quốc phát triển nhanh nhưng không thể thương mại hóa toàn cầu một cách bền vững, chúng sẽ giống như NFT Trung Quốc — công nghệ ấn tượng, nhưng giá trị kinh tế bị giới hạn nghiêm trọng. Các rào cản ở đây bao gồm: quy định về dữ liệu xuyên biên giới, yêu cầu về an toàn AI, thiếu niềm tin từ khách hàng doanh nghiệp phương Tây, và các lệnh trừng phạt công nghệ ngày càng siết chặt. Đây là lý do tại sao tôi tin rằng câu chuyện “thu hẹp khoảng cách” bị thổi phồng, ít nhất là trong ngắn hạn.

Góc nhìn ngược: tập trung hóa được ngụy trang thành đa cực hóa

Đây là quan điểm phản trực giác: trong khi mọi người nhìn cuộc đua AI Trung Quốc như một dấu hiệu của sự đa cực hóa công nghệ — thế giới không còn phụ thuộc vào một Thung lũng Silicon duy nhất — tôi lại thấy nó như một sự củng cố tập trung hóa. Chính phủ Trung Quốc kiểm soát chặt chẽ cả hai đầu: đầu vào (chip, dữ liệu, điện năng) và đầu ra (phát hành mô hình, phê duyệt sản phẩm, giấy phép triển khai). Các công ty như DeepSeek có thể phát hành mô hình nguồn mở, nhưng họ vẫn phải tuân thủ các quy định của nhà nước. Không có gì trong hệ sinh thái này là “phi tập trung” theo đúng nghĩa của từ này.

Có một sự mỉa mai ở đây: các nhà phát triển crypto, những người đề cao sự phi tập trung, lại đang dựa vào các mô hình AI do các quốc gia tập trung hóa phát triển. Họ sử dụng ChatGPT của OpenAI — một công ty Mỹ — hoặc Qwen của Alibaba — một công ty Trung Quốc — để viết hợp đồng thông minh. Họ không nhận ra rằng họ đang xây dựng một tương lai phi tập trung trên một nền móng tập trung hóa. Điều này cần phải thay đổi.

Đối với thị trường crypto, điều này tạo ra một hệ quả thú vị: sự cạnh tranh AI giữa Trung Quốc và Mỹ có thể thúc đẩy nhu cầu về các giải pháp phi tập trung thực sự — không chỉ về tính toán, mà còn về quản trị. Nếu cả hai siêu cường đều tập trung hóa AI theo cách của riêng mình, thì những người ủng hộ phi tập trung hóa sẽ có một cơ hội hiếm có để xây dựng một giải pháp thay thế: một mạng lưới AI toàn cầu, mở, không bị kiểm soát bởi bất kỳ chính phủ nào. Đây chính là lúc câu chuyện “Agent DAO” mà tôi đã nghiên cứu trong hai năm qua trở nên thực tế hơn bao giờ hết.

Nhưng tôi cũng phải thừa nhận một khả năng khác: tôi có thể sai. Có thể cuộc đua AI này sẽ tạo ra một “Thung lũng Silicon thứ hai” tại Trung Quốc, nơi các kỹ sư thực sự được tự do khám phá và các mô hình nguồn mở thực sự phát triển. Lịch sử đã dạy chúng ta rằng các hệ sinh thái đổi mới thường xuất hiện ở những nơi không ngờ nhất. Nhưng với 24 năm quan sát ngành công nghệ của mình, tôi học được rằng các hệ sinh thái do nhà nước hậu thuẫn thường ưu tiên sự ổn định hơn là sự đột phá. Và sự ổn định, trong thế giới công nghệ, thường có nghĩa là sự trì trệ.

Trong quá trình audit các giao thức DeFi, tôi nhận ra một điều lặp đi lặp lại: những dự án thành công nhất không phải là những dự án có công nghệ tốt nhất, mà là những dự án hiểu được ràng buộc của mình. Uniswap thành công không chỉ vì công thức AMM, mà vì nó tối giản đến mức không thể thất bại. Các mô hình AI Trung Quốc cũng đang áp dụng triết lý tương tự: họ không cố tạo ra mô hình tham số lớn nhất, mà tạo ra mô hình hiệu quả nhất với nguồn lực có hạn. Đây là một triết lý mà toàn bộ ngành công nghiệp crypto cần học: sự bền vững không đến từ quy mô, mà đến từ khả năng thích nghi.

Ánh sáng cuối đường hầm

Vậy, điều gì thực sự đang diễn ra? Hãy nhìn vào những tín hiệu cụ thể. Trong sáu tháng tới, tôi sẽ theo dõi ba điều. Một: liệu có mô hình Trung Quốc nào xuất hiện trong top 10 benchmark quốc tế với chi phí đào tạo dưới 10 triệu USD không. Hai: liệu các công ty phương Tây có bắt đầu sử dụng mô hình Trung Quốc làm lõi cho sản phẩm thương mại không. Ba: liệu hạ tầng compute phi tập trung có thu hút được các nhóm phát triển Trung Quốc — hay chỉ là các nhóm phương Tây sử dụng mô hình Trung Quốc.

Câu hỏi không phải là “Trung Quốc có thu hẹp khoảng cách với Thung lũng Silicon không”. Câu hỏi thực sự là: trong một thế giới nơi AI trở thành vũ khí địa chính trị, chúng ta có thể xây dựng một hạ tầng thực sự phi tập trung không? Khi tôi nhìn vào các mô hình AI Trung Quốc phát hành dày đặc trên HuggingFace, tôi không thấy một cuộc đua công nghệ. Tôi thấy một lời nhắc nhở rằng mọi sự tập trung hóa — dù của nhà nước hay của tập đoàn — đều là một thử nghiệm sống. Và như tôi đã học từ DeFi Summer 2020, những thử nghiệm đó thường kết thúc bằng sự sụp đổ, trừ khi chúng được xây dựng trên nền tảng của sự cởi mở thực sự.

Root: Cuộc đua AI Trung Quốc 2025 và sự ra đời của một câu hỏi lớn hơn về quyền lực phi tập trung.

Liệu chúng ta có dám xây dựng một DAO toàn cầu cho AI — nơi mọi quốc gia, mọi cộng đồng đều có tiếng nói — hay chúng ta sẽ để các siêu cường công nghệ quyết định tương lai của chúng ta? Mỗi DAO là một thử nghiệm sống về ý chí tập thể. Và có lẽ, chính AI — thứ công nghệ tập trung hóa nhất trong lịch sử loài người — sẽ là chất xúc tác cuối cùng để chúng ta nhận ra rằng phi tập trung hóa không chỉ là một lựa chọn. Nó là sự sống còn.