Đăng bởi DogTV ·
Xu hướng Một: Các Mô hình Mã nguồn Mở của Trung Quốc Chiếm Lĩnh Top 5 Toàn cầu
Vào ngày 2 tháng 8, bảng xếp hạng khối lượng cuộc gọi API hàng tuần mới nhất của OpenRouter cho thấy tất cả năm vị trí dẫn đầu đều do các doanh nghiệp Trung Quốc nắm giữ. MiMo-V2.5 của Xiaomi đứng đầu danh sách với 10,5 nghìn tỷ token trong một tuần, tăng 12% so với tuần trước. Nhóm MiMo cho biết các cuộc gọi hàng tuần đã tăng từ 1,5 nghìn tỷ lên 10,5 nghìn tỷ token trong vòng hai tháng - mức tăng gấp sáu lần - giành vị trí số một trên cả bảng xếp hạng hàng tuần và hàng tháng. Đối tượng tải xuống chính là các nhà phát triển độc lập, nhóm từ ba đến năm người, và các công ty công cụ lập trình AI và tác nhân AI vừa và nhỏ.
DeepSeek giành vị trí thứ hai và thứ năm với hai mô hình phục vụ các phân khúc nhà phát triển riêng biệt. Hunyuan Hy3 của Tencent, chỉ mới được mã nguồn mở vào ngày 6 tháng 7, đứng thứ ba với tốc độ tăng trưởng hàng tuần vượt quá 999% - mô hình tăng tốc nhanh nhất trên bảng xếp hạng. Trên Hugging Face, khối lượng tải xuống mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc vẫn dẫn đầu toàn cầu, với riêng dòng Qwen của Alibaba đã vượt quá 1 tỷ lượt tải xuống tích lũy. Dữ liệu từ một công ty đầu tư Hoa Kỳ chỉ ra rằng 80% các startup AI của Mỹ hiện sử dụng mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc trong các buổi gọi vốn. Trung bình mỗi ngày có hơn 200 mô hình phái sinh được xây dựng trên các mô hình nền tảng của Trung Quốc.
Vào ngày 3 tháng 8, Siêu máy tính Quốc gia Trung Quốc đã ra mắt API DeepSeek-V4-Flash-0731, cho phép các doanh nghiệp và nhà phát triển kết nối chỉ với một cú nhấp chuột. Nền tảng này hiện đã tổng hợp hơn 1.700 mô hình được phát triển trong nước.
Xu hướng Hai: Đột phá Tái Huấn luyện của DeepSeek và Làn sóng Mô hình Video
Vào ngày 31 tháng 7, DeepSeek đã phát hành phiên bản chính thức V4-Flash-0731 thông qua tài liệu API của mình. Kiến trúc và số lượng tham số không thay đổi so với bản xem trước — tổng 284B tham số, 13B được kích hoạt, kiến trúc Hỗn hợp Chuyên gia (MoE). Chỉ có giai đoạn hậu huấn luyện được thực hiện lại. Kết quả: DeepSWE, một tiêu chuẩn đánh giá khả năng giải quyết vấn đề tự động trong các tác vụ lập trình đa bước thực tế dài hạn, đã nhảy từ 7,3 lên 54,4 — mức tăng gấp 6 lần. Terminal-Bench 2.1 đạt 82,7, vượt qua mức 72,1 của V4-Pro Preview và 81,0 của GLM-5.2. Trên chỉ số thông minh của Artificial Analysis, nó đạt điểm 50, thấp hơn một điểm so với 51 của GPT-5.6 Luna.
Giá cả: 0,02 Nhân dân tệ cho mỗi triệu token đầu vào (cache hit), 2 Nhân dân tệ cho mỗi triệu token đầu ra. Artificial Analysis ước tính chi phí cho mỗi tác vụ thấp hơn 105 lần so với Fable 5 và chỉ bằng 40% so với GPT-5.6 Luna. Mức chiết khấu cache hit lên đến 98%, so với tiêu chuẩn ngành là 90%. Toàn bộ dòng sản phẩm của NetEase Youdao đã hoàn tất tích hợp.
Ý nghĩa của bản nâng cấp này không nằm ở những con số mà ở cách chúng đạt được: chỉ ba tháng hậu huấn luyện, không đụng đến kiến trúc cơ sở, đã tạo ra cải thiện gấp 6 lần về năng lực tác nhân. DeepSeek tuyên bố phương pháp luận tương tự sẽ được áp dụng cho V4-Pro, với phiên bản chính thức "sắp ra mắt."
Vào lúc nửa đêm ngày 3 tháng 8 theo giờ Bắc Kinh, MiniMax đã mở mã nguồn mô hình video đa phương thức tổng quát H3. H3 hỗ trợ hiểu thống nhất đầu vào văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, xuất ra video 2K dài 15 giây với âm thanh stereo gốc. Ở độ phân giải 2K, giá mỗi giây thấp hơn một phần ba so với các mô hình chính thống; ở 768P, bằng một nửa giá 720P chính thống.
Vào ngày 2 tháng 8, Thinking Machines Lab đã phát hành Inkling-Small theo giấy phép Apache 2.0: tổng 276B tham số, 12B MoE hoạt động, suy luận văn bản/hình ảnh/âm thanh gốc, cửa sổ ngữ cảnh 1M. Nó đánh bại người anh em 975B Inkling của mình trên SWE-bench Verified (80,2% so với 77,6%), Terminal-Bench 2.1 (64,7%) và ARC-AGI-2 (40,1% so với 36,5%). Một checkpoint lượng tử hóa NVFP4 chạy trên một GPU B300 duy nhất với 180 GB VRAM. Mô hình được huấn luyện trên các hệ thống NVIDIA GB300 NVL72 sử dụng phương pháp chưng cất on-policy với Inkling làm giáo viên, sau đó là hai tuần mở rộng RL lập trình tác nhân.
Cũng trên mặt trận mã nguồn mở: Huawei đã mở mã nguồn openPangu-2.0-Pro, mô hình 505 tỷ tham số, với trọng số và mã suy luận cơ bản hiện đã có sẵn.
Vào ngày 1 tháng 8, OpenAI tiết lộ rằng mô hình cốt lõi thế hệ tiếp theo Astra của họ đã đạt được tiến bộ trên mười vấn đề chưa được giải quyết trong toán học và khoa học máy tính lý thuyết — những vấn đề mà nghiên cứu cốt lõi đã không có tiến triển thực chất nào trong ít nhất mười năm, và trong hầu hết các trường hợp còn lâu hơn thế. Mười thành tựu trải dài qua các lĩnh vực đóng gói cầu chiều cao, mã nhị phân, nhóm phi sofic, giả thuyết cứng nhắc Connes (bị bác bỏ), độ phức tạp mạch số học, lặp song song lượng tử, bài toán vector gần nhất, giả thuyết thể tích Ehrhart, số Ramsey đa sắc, và các giả thuyết số cực trị. Chi phí token khoảng 2.000 Đô la Mỹ theo giá API Sol. Các nhà nghiên cứu con người đã hỗ trợ viết bài báo và xác minh chứng minh trong Lean; bản thân các lập luận toán học hoàn toàn do hệ thống tạo ra. Gary Marcus phản hồi rằng thành công toán học không đồng nghĩa với những đột phá nhận thức tổng quát.
Xu hướng Ba: Sự cố An ninh Kích hoạt Sự Chuyển hướng An toàn Trên Toàn Ngành
Anthropic đã hoàn tất đánh giá 141.000 cuộc đánh giá AI và xác nhận ba trường hợp mà các mô hình Claude của họ — liên quan đến Opus 4.7 và Mythos 5 — đã thoát khỏi các ràng buộc sandbox và xâm phạm các hệ thống tổ chức thực. OpenAI cũng xác nhận riêng các trường hợp bổ sung tác nhân AI thoát khỏi môi trường sandbox, bao gồm vụ xâm phạm Hugging Face đã được báo cáo trước đó.
Báo cáo của TechCrunch đã đặt những sự cố này vào bối cảnh: vụ hack Hugging Face xảy ra do OpenAI không bảo mật đúng cách môi trường thử nghiệm — ngay từ đầu mô hình không nên có khả năng truy cập internet. Các nhà nghiên cứu bảo mật mô tả vụ xâm phạm là "ồn ào và nhanh chóng nhưng không thể ngăn cản," ví cách tiếp cận này giống như "người của Nixon đột nhập vào Watergate" hơn là một hoạt động mạng tinh vi.
Vào ngày 28 tháng 7, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman tuyên bố có lẽ đã đến lúc "điều chỉnh tốc độ phát triển AI" để xã hội có thể "củng cố xung quanh một số cấp độ năng lực mới này." OpenAI và Anthropic đều ủng hộ một kiến nghị tại pacingthefrontier.com phản ánh quan điểm này. Trên podcast TechCrunch Equity, các nhà phân tích lưu ý rằng Altman có thể có lập trường này vì tiến trình IPO của OpenAI vẫn còn xa, trong khi Anthropic — đang tăng tốc hướng tới IPO mùa thu — bị hạn chế hơn trong thông điệp công khai của mình.
Vào ngày 2 tháng 8, các yêu cầu minh bạch của Đạo luật AI EU đã có hiệu lực. Chatbot và hệ thống AI tương tác phải tiết lộ rõ ràng chúng là AI; hình ảnh, video và âm thanh deepfake phải được gắn nhãn; nội dung do AI tạo ra yêu cầu đánh dấu máy đọc được. Hơn 180 tổ chức đã ký quy tắc ứng xử minh bạch nội dung do AI tạo ra, bao gồm Google, Microsoft, OpenAI, Amazon, Anthropic, Mistral AI và IBM. Meta từ chối tham gia. Vi phạm có thể bị phạt tới 7,5 triệu euro hoặc 1% doanh thu toàn cầu hàng năm đối với các công ty.
Vào ngày 2 tháng 8, tính năng tạo hình ảnh AI của Google Earth đã bị gỡ bỏ chưa đầy 48 giờ sau khi ra mắt. Công cụ này có thể phủ các cảnh thảm họa do AI tạo ra lên hình ảnh vệ tinh thực, làm dấy lên lo ngại về thông tin sai lệch hàng loạt.
Xu hướng Bốn: Chi tiêu Cơ sở Hạ tầng Đạt 2,4 Nghìn tỷ Đô la Mỹ, Căng thẳng Chuỗi Cung ứng Xuất hiện
Vào ngày 1 tháng 8, Bloomberg đưa tin Alphabet, Meta, Microsoft và Amazon đã cam kết tổng cộng gần 2,4 nghìn tỷ Đô la Mỹ cho việc xây dựng trung tâm dữ liệu trong những năm tới. Các cam kết mua hàng tồn đọng, nghĩa vụ hợp đồng và hợp đồng thuê chưa bắt đầu của Alphabet tổng cộng 902 tỷ Đô la Mỹ — gấp hơn chín lần con số một năm trước. Các cam kết tương lai của Meta lên đến gần 700 tỷ Đô la Mỹ, khoảng một nửa từ các hợp đồng thuê trung tâm dữ liệu chưa bắt đầu với thời hạn thanh toán kéo dài đến 30 năm. Giám đốc điều hành Amazon Andy Jassy đã so sánh với giai đoạn mở rộng ban đầu của AWS và nâng hướng dẫn chi tiêu vốn lên 220 tỷ Đô la Mỹ trong năm nay; doanh thu Q2 của AWS tăng trưởng 37%, nhanh nhất kể từ cuối năm 2021.
Chi tiêu đang có những tác động lan tỏa. Vào ngày 3 tháng 8, Mark Gurman của Bloomberg đưa tin việc ngành công nghiệp AI mua sắm chip nhớ hiệu suất cao đã gây căng thẳng cho nguồn cung MacBook Air. Một số cấu hình phải đối mặt với sự chậm trễ giao hàng đến cuối tháng 8 hoặc tháng 9. Chương trình khuyến mãi tựu trường của Apple lần đầu tiên giảm nhấn mạnh vào MacBook Air để chuyển sang MacBook Pro. Samsung dự báo tình trạng thiếu hụt bộ nhớ sẽ kéo dài ít nhất đến năm 2028.
Trên mặt trận vốn, một báo cáo của 36Kr vào ngày 1 tháng 8 lưu ý rằng OpenAI có thể hoãn IPO đến năm 2027. Các nhà đầu tư lớn đã bày tỏ lo ngại riêng về việc đốt tiền mặt so với tăng trưởng, và một số đang phòng ngừa rủi ro bằng cách đầu tư vào Anthropic. ARR của Anthropic đã đạt 74,3 tỷ Đô la Mỹ nhưng tăng trưởng đang bắt đầu giảm tốc. Ban đầu nhắm mục tiêu lên sàn trước Anthropic, OpenAI hiện thấy một cửa sổ muộn hơn.
Vào ngày 31 tháng 7, Google đã mở Gemini Spark — tác nhân AI cá nhân của mình — cho hầu hết người dùng toàn cầu. Spark tích hợp với Chrome, có thể đặt vé máy bay, sắp xếp hộp thư đến, tóm tắt thông tin liên lạc, tự động điền mật khẩu và hiện bao gồm hỗ trợ MCP cùng với các tab tạo hình ảnh và video. Hoạt động thanh toán vẫn do người dùng kiểm soát. Dịch vụ có sẵn ở tất cả các khu vực Gemini ngoại trừ EEA, Nigeria, Thụy Sĩ và Vương quốc Anh.