Bên trong làn sóng AI cắm là chạy bùng nổ ở Trung Quốc: tiện lợi, rào cản chi phí và cuộc đua tiêu chuẩn hóa

Vì sao AI cắm là chạy đang phát triển mạnh ở Trung Quốc

Một làn sóng AI cắm là chạy mới đang lan rộng khắp Trung Quốc, từ sảnh khách sạn đến nhà máy và quầy dịch vụ địa phương. Được hậu thuẫn bởi các nền tảng đám mây lớn, nỗ lực số hóa ngành công nghiệp trên toàn quốc và nguồn cung ngày càng dồi dào các mô hình ngôn ngữ lớn chi phí thấp, những công cụ từng đòi hỏi cả đội ngũ kỹ sư nay được cung cấp dưới dạng thiết bị đóng gói sẵn và bảng điều khiển trên trình duyệt. Doanh nghiệp nhập yêu cầu bằng ngôn ngữ thông thường, rồi hệ thống đặt phòng, lập lịch ca hoặc soạn báo cáo. Sức hấp dẫn nằm ở tốc độ, chi phí gia nhập thấp hơn và kết quả phù hợp với công việc hằng ngày.

Trung Quốc đặt mục tiêu áp dụng rất cao. Theo chiến lược AI Plus, các nhà hoạch định chính sách muốn AI được tích hợp vào 90% ngành công nghiệp chủ chốt vào năm 2030. Trọng tâm là tính hữu dụng thực tiễn. Khách sạn, bệnh viện, hãng xe và cơ quan chính phủ đang lắp đặt các công cụ dùng ngay có thể đọc tài liệu, trả lời câu hỏi và thay mặt nhân viên thực hiện công việc. Những hệ thống này được xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ lớn, cùng công nghệ nền tảng với các chatbot phổ biến. Nói đơn giản, mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu rộng để dự đoán phần văn bản tiếp theo. Với các biện pháp bảo vệ và tích hợp phù hợp, mô hình có thể tóm tắt hồ sơ, tìm kiếm tệp nội bộ hoặc kích hoạt quy trình làm việc.

AI cắm là chạy là phần cứng và phần mềm đóng gói sẵn, có thể nhanh chóng đưa vào sử dụng. Hãy hình dung một thiết bị đa năng chạy mô hình đã được thẩm định, đi kèm bảng điều khiển đơn giản kết nối với dữ liệu và công cụ phổ biến của doanh nghiệp. Thay vì viết mã tùy chỉnh, người dùng doanh nghiệp dựa vào câu lệnh ngôn ngữ tự nhiên và danh mục thao tác đáng tin cậy. Quy mô, thị trường nội địa lớn và khả năng cải tiến nhanh mang lại lợi thế cho các nhà cung cấp Trung Quốc. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn đã xây dựng hạ tầng vững mạnh và đang cạnh tranh để cung cấp giải pháp đơn giản nhất có thể cho khách hàng không có đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu.

Từ khách sạn đến bệnh viện: AI cắm là chạy hoạt động ra sao

Trong ngành dịch vụ lưu trú, trợ lý lễ tân kỹ thuật số đang chào đón khách qua màn hình và ứng dụng nhắn tin. Dịch vụ của một chuỗi khách sạn, do nhà cung cấp đám mây trong nước vận hành, có thể xử lý hơn 30 tác vụ thường lệ tại quầy lễ tân. Hệ thống kiểm tra tình trạng phòng, giải thích quy định trả phòng muộn, gợi ý nhà hàng gần đó và chuyển các yêu cầu đặc biệt cho nhân viên. Hệ thống chạy trên mô hình ngôn ngữ lớn được tinh chỉnh cho hoạt động khách sạn, nên có thể giao tiếp thân thiện, lưu nhật ký và tuân thủ các cài đặt quyền riêng tư của cơ sở.

Các hãng xe dùng công cụ tương tự để giảm lượng cuộc gọi dịch vụ khách hàng và hỗ trợ bán hàng trực tuyến. Một liên doanh lớn đã cho thấy chatbot được huấn luyện tốt có thể trả lời câu hỏi về bảo hành, lên lịch bảo dưỡng và chuyển các trường hợp phức tạp cho nhân viên. Cơ quan chính phủ đã triển khai trợ lý để phân tích đơn đăng ký, truy xuất hồ sơ lưu trữ và soạn thảo câu trả lời chính thức. Tại bệnh viện, chatbot tiếp nhận có thể thu thập triệu chứng, kiểm tra tình trạng bảo hiểm và chuẩn bị ghi chú cho bác sĩ, trong khi các hệ thống hậu cần soạn tóm tắt xuất viện và mã thanh toán. Các ứng dụng này nhằm rút ngắn thời gian chờ, giảm giấy tờ lặp lại và giúp nhân viên tập trung vào việc đánh giá và chăm sóc.

Doanh số đang tăng ở những nơi dữ liệu nhạy cảm và quy trình làm việc có tính lặp lại. Cơ quan công quyền và cơ sở y tế coi trọng quyền kiểm soát tại chỗ và dấu vết kiểm toán, vì vậy họ thường chọn hệ thống giữ dữ liệu trong mạng lưới riêng. Các nhà cung cấp có kế hoạch tích hợp rõ ràng, chương trình đào tạo và hỗ trợ tại chỗ đang giành được hợp đồng. Kết quả tốt nhất đạt được khi các nhóm thiết kế lại quy trình có tính đến AI, thay vì chỉ đưa chatbot vào một hàng chờ đã cũ.

Mô hình giá rẻ và hiệu ứng DeepSeek

Kinh tế học của mô hình đang thay đổi nhanh chóng. Mô hình suy luận của một startup nội địa, được phát hành dưới dạng dự án mở và cập nhật nhanh, thu hút sự quan tâm rộng rãi nhờ hiệu năng mạnh với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với nhiều hệ thống phương Tây. Chỉ vài tuần sau khi ra mắt công khai, lượt tải tăng vọt, được cho là vượt 100 triệu trong một tháng, và hàng trăm công ty bắt đầu thử nghiệm hoặc tích hợp mô hình. Các nhà cung cấp đám mây lớn nhanh chóng đưa mô hình lên nền tảng của họ, trong khi các công ty internet lâu năm tích hợp nó vào ứng dụng tiêu dùng. Đà phát triển này thúc đẩy các đối thủ điều chỉnh chiến lược và công bố thêm nghiên cứu, trong đó có các lựa chọn mã nguồn mở.

Mô hình chi phí thấp đang thay đổi cách doanh nghiệp triển khai AI. Nếu một mô hình đủ năng lực chạy được trên phần cứng khiêm tốn, doanh nghiệp có thể cân nhắc vận hành tại chỗ hoặc dùng nhiều phiên bản hơn để xử lý nhu cầu tăng đột biến. Cách tiếp cận này giảm sự phụ thuộc vào những chip tiên tiến nhất, vốn vẫn khan hiếm. Nó cũng giảm chi phí suy luận, một khoản lớn trong ngân sách của bất kỳ dịch vụ AI nào được triển khai trên quy mô lớn. Nhiều người theo dõi ngành dự đoán các doanh nghiệp xây dựng tác tử AI tại Trung Quốc sẽ đạt lợi nhuận vào khoảng năm 2026, khi giá thành và hiệu năng cùng được cải thiện. Xu hướng này thúc đẩy các nhà phát triển ứng dụng, chứ không chỉ các nhà sản xuất mô hình, vì nền tảng rẻ hơn giúp dành ngân sách cho tích hợp, bảo mật và hỗ trợ.

Thiết bị AI đa năng và những đánh đổi về bảo mật dữ liệu

Một trong những phân khúc phát triển nhanh nhất là thiết bị AI đa năng. Các thiết bị này được bán kèm mô hình đã qua thẩm định, bảng điều khiển quản lý và bộ kết nối với tệp, cơ sở dữ liệu cùng công cụ nhắn tin. Thiết bị đặt trong mạng lưới của công ty, nên dữ liệu nhạy cảm không rời khỏi cơ sở. Độ trễ thấp vì việc suy luận diễn ra tại chỗ. Với những ngành không có đội ngũ công nghệ thông tin đông đảo, ưu điểm là sự tiện lợi. Chỉ cần mở hộp thiết bị, kết nối với hệ thống doanh nghiệp, chọn mô hình được phê duyệt và bắt đầu thử nghiệm với các tác vụ thực tế.

Cách tiếp cận này cũng có giới hạn. Mô hình cải tiến nhanh và các công cụ an toàn mới thường xuyên xuất hiện, đồng nghĩa thiết bị có thể cần cập nhật phần mềm thường xuyên hoặc thậm chí thay mới phần cứng. Người mua cần lên kế hoạch cho chu kỳ nâng cấp, đào tạo nhân viên và hỗ trợ từ nhà cung cấp. Lựa chọn giữa thiết bị tại chỗ và dịch vụ đám mây là quyết định về rủi ro và ngân sách. Nhiều công ty cuối cùng sử dụng cả hai, giữ các tác vụ nhạy cảm trong nội bộ và chuyển những tác vụ ít nhạy cảm hơn lên đám mây. Các ngành chịu quản lý như y tế, tài chính và dịch vụ công có khả năng chọn phần cứng tại chỗ nhất cho dữ liệu nhạy cảm nhất.

• Điểm mạnh của các thiết bị này: giữ dữ liệu trong quyền kiểm soát tại chỗ, giảm độ trễ, đơn giản hóa các dự án thí điểm và cho phép tích hợp tùy chỉnh.
• Điều cần lưu ý: chi phí nâng cấp, hiện tượng mô hình sai lệch theo thời gian, sự phụ thuộc vào nhà cung cấp và nhu cầu có quy trình ứng phó sự cố rõ ràng khi kết quả không chính xác.

Nền tảng tác tử, MCP và nỗ lực tìm kiếm một tiêu chuẩn chung

Nền tảng tác tử cho phép doanh nghiệp tích hợp nhân sự kỹ thuật số vào quy trình làm việc hằng ngày. Thay vì trả lời từng câu hỏi, một tác tử có thể lập kế hoạch cho tác vụ nhiều bước, gọi các công cụ như tìm kiếm hoặc biểu mẫu, kiểm tra kết quả có vẻ chính xác hay không và chuyển cho con người khi cần. Tại các trung tâm liên lạc, tác tử soạn câu trả lời và cập nhật hồ sơ. Trong hoạt động vận hành, một tác tử có thể điều phối lịch trình, ghi chú hàng tồn kho và bàn giao ca. Mục tiêu là giảm số lần nhấp và hạn chế phải làm lại.

Việc kết nối tác tử với thế giới bên ngoài trở nên dễ dàng hơn khi mọi bên cùng dùng một ngôn ngữ chung. Một giao thức mới có tên model context protocol, hay MCP, đang nhận được sự ủng hộ từ các công ty công nghệ phương Tây lẫn Trung Quốc. Giao thức này hoạt động như một ổ cắm đa năng dành cho các công cụ. Nếu nhà cung cấp bản đồ, nền tảng tài liệu hoặc dịch vụ thanh toán công bố máy chủ MCP, bất kỳ mô hình nào hỗ trợ MCP cũng có thể gọi các chức năng đó mà không cần mã kết nối tùy chỉnh. Nhờ vậy, việc xây dựng ứng dụng AI trở nên mô-đun hơn và giảm các tích hợp riêng lẻ dễ hỏng.

Tại một hội nghị nhà phát triển lớn vào tháng Tư, Chủ tịch Baidu Robin Li đã dùng một phép so sánh đơn giản để mô tả xu hướng chuyển sang các tác tử tiêu chuẩn hóa.

Hiện nay, phát triển tác tử dựa trên MCP cũng giống như xây dựng ứng dụng di động vào năm 2010.

Giao thức này vẫn còn non trẻ. Một số máy chủ MCP thiếu tài liệu hướng dẫn hoặc cung cấp quá ít chức năng để hữu ích. Các nền tảng lớn nhất vẫn kiểm soát quyền truy cập vào những dịch vụ có giá trị cao và có thể thay đổi chính sách. Bảo mật và độ tin cậy cần được chú trọng cẩn thận, nhất là khi tác tử kích hoạt các hành động trong thế giới thực. Dù còn những trở ngại này, đà phát triển trong giới lập trình viên là có thật. Sự hỗ trợ từ các nhà cung cấp mô hình, trình biên tập mã và nền tảng đám mây đang biến MCP thành nền tảng chung cho hệ sinh thái tác tử.

Bối cảnh chính sách và quy định

Các cơ quan quản lý Trung Quốc đã xây dựng bộ quy tắc chi tiết về thuật toán và nội dung tổng hợp. Quy định về hệ thống đề xuất được ban hành năm 2021, tiếp theo là các biện pháp bảo vệ trước công nghệ tổng hợp sâu vào năm 2022 và dự thảo biện pháp đối với AI tạo sinh năm 2023. Nhà phát triển phải đăng ký mô hình và dịch vụ, công bố thông tin cơ bản về cách chúng hoạt động và tiến hành tự đánh giá an ninh. Cục Quản lý Không gian mạng Trung Quốc đứng đầu nỗ lực này. Cách làm mang tính lặp lại, tập trung vào các nhóm như công cụ đề xuất, tổng hợp khuôn mặt và công cụ tạo văn bản, với kỳ vọng rằng kinh nghiệm trong những lĩnh vực này sẽ góp phần định hình một đạo luật AI quốc gia rộng hơn.

Quản trị dữ liệu chi phối nhiều quyết định triển khai. Các doanh nghiệp xử lý hồ sơ cá nhân, tài chính hoặc sức khỏe thường ưu tiên hệ thống giữ dữ liệu trong mạng lưới nội bộ. Nhà cung cấp hoạt động ở nước ngoài phải thích ứng với luật quyền riêng tư, quy định nội dung và nhu cầu ngôn ngữ tại địa phương. Các công ty Trung Quốc đang mở rộng sang Đông Nam Á và Trung Đông với mô hình bản địa hóa, lưu trữ dữ liệu trong khu vực và các tính năng phản ánh quy định địa phương. Muốn thành công ở nước ngoài, doanh nghiệp cần liên tục tuân thủ quy định, cung cấp tài liệu đầy đủ và bảo đảm rõ dữ liệu được lưu ở đâu, ai có thể truy cập.

Doanh nghiệp nhỏ có đủ khả năng chi trả không

Các chuỗi lớn trong lĩnh vực dịch vụ ăn uống hoặc bán lẻ có thể biện minh cho khoản đầu tư vào AI để tối ưu hóa lao động, hàng tồn kho và dịch vụ khách hàng. Các cửa hàng nhỏ thường nhìn nhận khác. Chi phí ban đầu có vẻ cao, các bước kỹ thuật còn xa lạ và nhân viên lo ngại sai sót. Chủ doanh nghiệp muốn công cụ hoạt động ngay, không cần nhiều lớp cấu hình. Nhiều người cũng đang chờ bằng chứng rõ ràng hơn về khoản tiết kiệm trong hoạt động hằng ngày, chứ không chỉ ở các dự án thí điểm.

Thị trường đang đáp ứng bằng các lựa chọn gọn nhẹ hơn. Gói thiết bị thuê bao kết hợp phần cứng, phần mềm và cập nhật. Dịch vụ đám mây cung cấp quyền truy cập mô hình theo mức sử dụng, kèm kiểm soát dữ liệu nghiêm ngặt. Các mẫu theo ngành giúp rút ngắn thời gian thiết lập. Đơn vị tích hợp tại địa phương cung cấp đào tạo và hỗ trợ theo yêu cầu. Trợ cấp và chương trình mua sắm có thể giúp ích, nhưng yếu tố quyết định vẫn là hệ thống có tiết kiệm thời gian hoặc tạo doanh thu mới mà không gây trở ngại đáng kể hay không. Những công cụ thành công trong phân khúc này sẽ dễ triển khai, dễ hỗ trợ và có mức giá phù hợp với việc sử dụng hằng ngày.

Trung Quốc so với các khu vực khác

Chiến lược của châu Âu nhấn mạnh các ứng dụng công nghiệp thực tiễn. Các nhà sản xuất muốn AI cải thiện kiểm soát chất lượng, bảo trì và lập lịch với thời gian hoàn vốn ngắn. Thay vì đầu tư mạnh để xây dựng các mô hình nền tảng khổng lồ, nhiều doanh nghiệp châu Âu tập trung vào lớp ứng dụng và dữ liệu có cấu trúc. Quy định đang được xây dựng nhanh chóng, với Đạo luật AI của EU hướng tới các quy tắc thống nhất về rủi ro, tính minh bạch và giám sát. Ưu tiên là triển khai các hệ thống có thể kiểm toán, an toàn và tuân thủ trong những chuỗi giá trị phức tạp. Nhiều công ty vẫn gặp khó khăn khi mở rộng dự án thí điểm, khiến khả năng tích hợp dễ dàng và hỗ trợ mạnh từ nhà cung cấp trở nên đặc biệt quan trọng.

Trên khắp khu vực châu Á - Thái Bình Dương, y tế cho thấy cả tiềm năng lẫn trở ngại. AI có thể hỗ trợ chẩn đoán, cá nhân hóa kế hoạch chăm sóc và giúp đỡ nhân viên đang quá tải, nhưng việc áp dụng bị chậm lại do lo ngại về quyền riêng tư, hệ thống phân mảnh và thiếu hụt kỹ năng AI. Các quốc gia có hạ tầng số vững mạnh và hướng dẫn rõ ràng, trong đó có Trung Quốc, Nhật Bản và Hàn Quốc, đang tiến nhanh hơn, còn những nước khác tụt lại do đầu tư hạn chế và tiêu chuẩn thiếu nhất quán. Chi phí vẫn là rào cản với các bệnh viện nhỏ, vì vậy sản phẩm cắm là chạy và mô hình trả theo mức sử dụng có sức hấp dẫn khi đi kèm đào tạo và biện pháp bảo vệ rõ ràng.

Mỹ và Trung Quốc cũng đang vạch ra những con đường khác nhau để phát triển AI. Washington ưu tiên năng lực sản xuất bán dẫn trong nước, đổi mới của khu vực tư nhân và kiểm soát xuất khẩu chip tiên tiến. Bắc Kinh thúc đẩy hợp tác quốc tế về tiêu chuẩn và an toàn, đồng thời xây dựng hạ tầng trong nước quy mô lớn. Nguồn cung phần cứng vẫn là nút thắt với tất cả các bên, trong đó các nhà máy chế tạo chip của Đài Loan đóng vai trò trung tâm đối với chip tiên tiến. Năng lượng cũng là một hạn chế, do nhu cầu điện và nước của các trung tâm dữ liệu. Cơ cấu nguồn điện của Trung Quốc, bao gồm thủy điện và điện hạt nhân tại một số khu vực, đang được tính đến trong quy hoạch trung tâm dữ liệu. Những cải thiện về hiệu suất và năng lượng sạch sẽ định hình địa điểm và tốc độ tăng trưởng của các tác vụ AI.

Năng lượng và công nghiệp nặng giúp nhìn ra giai đoạn tiếp theo. Bản sao số ứng dụng AI, hệ thống điều khiển thông minh hơn và bảo trì dự đoán có thể cải thiện hiệu quả kinh tế của các công nghệ carbon thấp như sản xuất và lưu trữ hydro. Cách tiếp cận này giảm thời gian ngừng hoạt động, cân bằng nhu cầu điện và đẩy nhanh quá trình tìm kiếm vật liệu để tạo ra chất xúc tác tốt hơn. Công thức tương tự có thể áp dụng tại các nhà máy Trung Quốc muốn nâng cấp quy trình mà không phải thay thế toàn bộ thiết bị hiện có.

Rủi ro, nâng cấp và câu hỏi người mua nên đặt ra

Cắm là chạy không có nghĩa là cài đặt xong rồi bỏ mặc. Mô hình có thể bịa thông tin, quy định thay đổi và dữ liệu thực tế biến động theo thời gian. Nhà cung cấp có thể cập nhật mô hình, thay đổi cài đặt mặc định hoặc điều chỉnh điều khoản. Thiết bị cần được vá lỗi và đôi khi phải thay thế. Việc rà soát bảo mật là thiết yếu, nhất là khi tác tử có thể kích hoạt hành động. Các dự án thành công nhất đặt ra biện pháp bảo vệ rõ ràng, xác định khi nào con người phải kiểm tra kết quả và đo lường lợi tức đầu tư bằng các chỉ số cụ thể như thời gian xử lý yêu cầu, tỷ lệ lỗi hoặc tỷ lệ chuyển đổi doanh số.

• Hệ thống được huấn luyện trên dữ liệu nào và thông tin nhạy cảm được bảo vệ ra sao
• Mô hình có thể chạy tại chỗ và trên đám mây không, ai kiểm soát các bản cập nhật mô hình
• Câu lệnh, kết quả và nhật ký được lưu trữ và kiểm toán như thế nào
• Tác tử có thể gọi những công cụ nào và quyền truy cập được quản lý ra sao
• Có thể khôi phục nhanh đến mức nào một mô hình hoặc cấu hình nếu chất lượng giảm
• Hỗ trợ của nhà cung cấp bao gồm những gì, lịch nâng cấp và tổng chi phí sở hữu ra sao
• Chúng ta sẽ đo lường tác động thế nào và so sánh với mốc cơ sở nào

Tóm lại

• Trung Quốc đang đưa AI cắm là chạy vào hoạt động kinh doanh phổ biến thông qua sáng kiến AI Plus toàn quốc, hướng tới phần lớn ngành công nghiệp chủ chốt vào năm 2030.
• Khách sạn, bệnh viện, nhà máy và cơ quan công quyền đang áp dụng trợ lý lễ tân kỹ thuật số, chatbot chăm sóc khách hàng và trợ lý xử lý tài liệu để giảm công việc thường lệ.
• Các mô hình nội địa chi phí thấp, trong đó có những mô hình phát hành mở, đang đẩy nhanh việc áp dụng và giảm sự phụ thuộc vào các chip cao cấp nhất.
• Thiết bị AI đa năng hấp dẫn những ngành cần kiểm soát dữ liệu tại chỗ, nhưng đi kèm những đánh đổi về nâng cấp và hỗ trợ.
• Nền tảng tác tử đang hoàn thiện, còn một giao thức chung có tên MCP đang hình thành để tiêu chuẩn hóa quyền truy cập công cụ giữa các mô hình và ứng dụng.
• Quy định của Trung Quốc về thuật toán và nội dung tổng hợp yêu cầu đăng ký và rà soát an ninh, định hình cách sản phẩm được phát triển và bán ra.
• Các doanh nghiệp lớn đi đầu, trong khi doanh nghiệp nhỏ cần công cụ rẻ hơn, đơn giản hơn, có hỗ trợ tốt và lợi ích rõ ràng.
• Châu Âu nhấn mạnh tác động ở cấp ứng dụng và tuân thủ quy định; việc áp dụng AI trong y tế ở châu Á - Thái Bình Dương không đồng đều; Mỹ tập trung vào chip và mở rộng quy mô khu vực tư nhân.
• Người mua thành công xác định rõ biện pháp bảo vệ, theo dõi kết quả đo lường được và lên kế hoạch cập nhật mô hình, phần cứng thường xuyên.