Các mô hình nguồn mở và nguồn đóng đang phát triển theo những cấp số nhân khác nhau.

Cuộc tranh luận lớn nhất định hình cán cân quyền lực tương lai giữa các hệ sinh thái mô hình AI mở và đóng chủ yếu mang tính kinh tế – đó là liệu người dùng AI có tiếp tục trả nhiều tiền hơn đáng kể, tức là biên lợi nhuận lớn, cho các mô hình đóng hàng đầu hay không. Đầu năm 2026 là thời điểm quan trọng đối với ngành AI, khi các tác nhân mã hóa (coding agents) đã cho thấy lĩnh vực đầu tiên mà một thị trường AI khổng lồ sẽ tiếp tục trả một khoản phí bảo hiểm đáng kể cho trí thông minh tốt hơn. Mặt khác của sự phân đôi này là sự suy giảm không thể tránh khỏi của các doanh nghiệp API tại chính các phòng thí nghiệm này. Các phòng thí nghiệm này sẽ nhận ra rằng họ cần bảo vệ các mô hình tốt nhất của mình, triển khai chúng sau này trong các API để vừa bảo vệ nguồn cung token, tránh chắt lọc, vừa bám sát các trường hợp sử dụng có biên lợi nhuận cao hơn. Tất cả những tác động này sẽ hiển thị rõ ràng trong khung thời gian 5-10 năm, vì trong ngắn hạn, thị trường, giá cả, biên lợi nhuận và nhu cầu sẽ được quyết định bởi việc xây dựng nhanh chóng năng lực tính toán (bị hạn chế nguồn cung trong ngắn hạn) và trợ cấp token hàng loạt (thông qua đầu tư liên tục vào các công ty AI mới). Chia sẻ Cốt lõi của lập luận này nằm ở những thay đổi thói quen rõ ràng đang hình thành với các tác nhân mã hóa vượt qua ngưỡng Opus 4.5 và Codex 5.2. Mọi người không thực hiện sự thay đổi này vì họ lười biếng, mà vì sản lượng ròng của họ rõ ràng cao hơn khi sử dụng một tác nhân làm công cụ hỗ trợ triển khai cho công việc tri thức phức tạp. Đối với những người dựa vào các tác nhân mã hóa để làm việc, họ sẽ luôn trả nhiều tiền hơn cho cái tốt nhất thay vì chấp nhận cái đủ tốt. Có rất nhiều cách để làm cho sản phẩm tốt hơn, tốc độ, trí thông minh, các mô hình chuyên biệt, v.v. Tôi sẽ trả 2.000 USD/tháng cho các công cụ ngày nay, đặc biệt khi biết rằng chúng sẽ tốt hơn nhiều. Đồng thời, có khả năng nhiều công ty đang buộc các tác nhân và việc sử dụng lên những người thực sự sẽ nhận được rất ít từ chúng ở dạng hiện tại, điều này giúp việc xây dựng (hoặc bong bóng) AI tiếp tục. Các phòng thí nghiệm đóng tốt nhất – hiện tại danh sách này chỉ có Anthropic và OpenAI, nhưng có thể hợp lý khi mong đợi Google sẽ bắt kịp – sẽ luôn tạo ra các mô hình hiệu quả nhất cho trí thông minh với một chi phí nhất định. Xây dựng mô hình là một khoản đầu tư vốn lớn về tài năng, dữ liệu và tính toán. Các hệ thống này, sự kết hợp của trọng số mô hình, bộ điều khiển, công cụ và cơ sở hạ tầng phục vụ, có lợi tức lớn về tích hợp (nơi các mô hình mở được thiết kế để hoạt động trên nhiều tình huống phục vụ đa dạng). Những lợi ích tích hợp này – sự tích hợp của phần cứng và các dạng phần mềm mới – có thể được thể hiện theo bất kỳ cách nào có thể làm cho các mô hình tốt hơn. Các mô hình trong tương lai gần có thể bão hòa về điểm chuẩn, nhưng nếu trần trí thông minh đó thực sự là giới hạn về tiện ích thì các phòng thí nghiệm sẽ tối ưu hóa tiện ích mỗi giây hoặc mỗi watt, phục vụ người dùng theo một cách khác. Cải thiện các mô hình là có thể theo mọi hướng – chưa có rào cản nào trong tiến bộ. Chúng ta đang ở giai đoạn đầu của việc xây dựng trí thông minh hàng loạt, bao gồm việc khai thác thế giới vật lý để xây dựng nhiều trung tâm dữ liệu, tổ chức nhiều nhà nghiên cứu AI để một nhóm lớn có thể đóng góp vào một mô hình, và tất nhiên là giải quyết nhiều câu đố nhỏ, cấp thấp để mở khóa hiệu suất. Mọi dấu hiệu cho thấy vẫn còn hiệu suất đáng kể để mở khóa và các phòng thí nghiệm đóng là nơi được thiết lập tốt nhất để khai thác nó. Trí tuệ tập thể của các phòng thí nghiệm là việc làm cho các mô hình thông minh hơn, về mặt ranh giới của trí thông minh tuyệt đối, có giá trị nhất. Đây là một quyết định đúng đắn đối với tôi vì nó mở khóa các thị trường mới lớn. Tối ưu hóa mo Các mô hình (AI) ở một cấp độ thông minh cố định sẽ khóa chặt thị trường, mở rộng khả năng tiếp cận theo thời gian và tăng lợi tức đầu tư cho người dùng (trong khi có khả năng làm giảm biên lợi nhuận khi bán sản phẩm thông minh). Nhiều người đang đặt cược rằng các mô hình sẽ tiếp tục tốt hơn và đang học cách hoạt động hiệu quả trong những khuôn khổ này, mặc dù một số quy trình làm việc vẫn còn hơi cồng kềnh. Đây là một sự đặt cược đúng đắn. Những người này sẽ tiếp tục sử dụng các mô hình tốt nhất hiện có. Điều này giống như việc mua một chiếc iPhone đối với người tiêu dùng. Bạn có thể mua một chiếc điện thoại Android và gặp phải nhiều bất tiện nhỏ để tiết kiệm tiền, nhưng tại sao bạn lại làm vậy? Lợi ích từ hiệu suất thậm chí còn cao hơn trong môi trường làm việc, điều này thúc đẩy sức mạnh định giá. Trong mô hình tư duy này, các phòng thí nghiệm tiên phong, với tư cách là doanh nghiệp, sẽ giống như những hình thức mới, được tái hình dung của sự kết hợp giữa Apple và Microsoft. Khía cạnh Apple là họ đang bán một công nghệ tích hợp, cực kỳ khó sao chép. Khía cạnh Microsoft là bán các gói đăng ký có đòn bẩy cao trên toàn bộ nền kinh tế. Trong 5-10 năm tới, tôi kỳ vọng cả OpenAI và Anthropic sẽ được định giá trong khoảng 2-10 nghìn tỷ USD. Các phòng thí nghiệm tiên phong thực sự sẽ là một nhóm độc quyền (oligopoly) giống như thị trường điện toán đám mây hiện nay. Interconnects AI là một ấn phẩm được độc giả hỗ trợ. Hãy cân nhắc trở thành người đăng ký. Ở khía cạnh khác của phương trình này là nền kinh tế mô hình mở. Điều này không có nghĩa là các phòng thí nghiệm tiên phong sẽ thống trị mọi khía cạnh của việc sử dụng AI. OpenAI và Anthropic được kỳ vọng sẽ là những công ty tiêu biểu nhất của sự bùng nổ AI (các công ty mới, cùng với Nvidia), nhưng tổng giá trị thu được từ các mô hình mở sẽ lớn hơn nhiều, chỉ là doanh thu và lợi nhuận sẽ được chia sẻ trên một chuỗi giá trị rộng lớn gồm nhiều công ty. Nhiều doanh nghiệp muốn chuyển sang sử dụng các mô hình mở nhưng hiện tại các mô hình này chưa đủ tốt trong các tác vụ ngoài phân phối. Cuối cùng, các nhà phát triển mô hình mở sẽ ngừng chạy theo Claude và GPT trên chỉ số Artificial Analysis và lấp đầy khoảng trống này. Sự phân nhánh này có thể được thúc đẩy bởi các yếu tố kinh tế, khi họ không còn đủ doanh thu để hỗ trợ chi phí R&D ngày càng tăng để tiếp tục mở rộng quy mô mô hình. Nó cũng có thể được thúc đẩy bởi nhu cầu thuần túy, khi một số giải pháp AI chỉ có thể tồn tại ở mức giá thấp có trong các mô hình mở. Trong khi các phòng thí nghiệm đóng là một nhóm độc quyền, các nhà phát triển và người dùng mô hình mở sẽ đa dạng và đông đảo hơn nhiều. Tổng giá trị thị trường sẽ vượt xa tổng giá trị của OpenAI và Anthropic. Các mô hình mở về bản chất không được tích hợp, vì vậy chúng sẽ phụ thuộc vào nhiều công ty.