AI mã nguồn mở hay độc quyền? Bài toán định hình thế hệ startup tiếp theo

Bạn có một sản phẩm AI cần xây dựng. Liệu bạn nên chọn một mô hình tiên tiến độc quyền để nhanh chóng triển khai? Xây dựng trên một mô hình mã nguồn mở để có quyền kiểm soát lớn hơn? Tinh chỉnh phiên bản riêng của bạn? Chạy cục bộ trên máy chủ nội bộ? Sử dụng nhiều mô hình cùng lúc? Hay thay đổi chiến lược sáu tháng sau khi bài toán kinh tế và năng lực công nghệ lại thay đổi lần nữa?

Có thể không tồn tại một câu trả lời duy nhất đúng. Nhưng với các nhà sáng lập, lựa chọn sai lầm có thể ảnh hưởng đến gần như mọi thứ về sau — chi phí, hạ tầng, biên lợi nhuận, sự khác biệt hóa, tốc độ và khả năng kiểm soát.

Quyết định đó là tâm điểm của phiên thảo luận "Cuộc tranh luận giữa AI mở và AI đóng chỉ mới bắt đầu", diễn ra trên sân khấu Builders tại TechCrunch Disrupt 2026, từ ngày 13 đến 15 tháng 10 tại San Francisco. Dẫn dắt phiên thảo luận là Nader Khalil, Giám đốc Công nghệ Dành cho Nhà phát triển, và Sydney Sykes, Giám đốc Toàn cầu về Quan hệ Đối tác Đầu tư Mạo hiểm của Nvidia. Hai diễn giả sẽ phân tích những đánh đổi giữa AI mã nguồn mở và AI độc quyền, đồng thời đặt câu hỏi liệu một trong hai hướng đi có thể mang lại lợi thế cạnh tranh lâu dài hay không.

Diễn giả tại sân khấu Builders TechCrunch Disrupt

Đây không phải là cuộc tranh luận mang tính triết lý về mã nguồn mở. Đây là một quyết định kinh doanh đang được đưa ra ngay lúc này bên trong các startup ở mọi quy mô.

Khoảng cách AI đang thu hẹp — nhưng quyết định chưa hề dễ dàng hơn

Các mô hình mã nguồn mở đã tiến bộ rất nhanh trong thời gian gần đây. Vào tháng 7, Nvidia cho biết có 145 bài báo được chấp nhận tại ICML 2026 đã trích dẫn các mô hình và bộ dữ liệu mở Nemotron của hãng, cùng với các nghiên cứu sử dụng những dòng mô hình mở khác của Nvidia trong lĩnh vực robot, xe tự hành và nghiên cứu y sinh.

Song song đó, các phòng thí nghiệm tiên tiến độc quyền vẫn tiếp tục đẩy khả năng của mô hình lên cao. Kết quả là thị trường ngày càng ít đặt câu hỏi liệu mô hình mở có hữu ích hay không, mà chuyển sang tập trung vào việc mỗi hướng đi có ý nghĩa thương mại ở đâu.

Ngay cả Nvidia cũng bác bỏ cách đặt vấn đề theo kiểu "hoặc cái này hoặc cái kia". Tại sự kiện GTC đầu năm nay, CEO Jensen Huang lập luận rằng tương lai không phải là độc quyền đấu với mở, mà là độc quyền kết hợp với mở. Nghe có vẻ đơn giản, cho đến khi bạn phải xây dựng cả một công ty xoay quanh quyết định đó.

Nếu hai mô hình có thể mang lại kết quả tương đương, liệu chi phí thấp hơn có thắng thế? Điều gì xảy ra nếu một mô hình cho bạn nhiều quyền kiểm soát dữ liệu hơn? Việc sở hữu nhiều tầng công nghệ hơn có tạo ra lợi thế phòng thủ, hay chỉ đơn thuần là hạ tầng bạn phải tự duy trì? Và nếu mô hình tốt nhất thay đổi vài tháng một lần, sản phẩm của bạn nên gắn chặt với một mô hình cụ thể đến mức nào? Đây chính là những câu hỏi mà Khalil và Sykes sẽ mổ xẻ tại TechCrunch Disrupt 2026.

Hai góc nhìn khác nhau trên cùng một nền tảng AI

Nader Khalil tiếp cận cuộc thảo luận từ góc độ nhà phát triển và hạ tầng. Trước khi trở thành Giám đốc Công nghệ Dành cho Nhà phát triển tại Nvidia, nơi ông phụ trách mã nguồn mở và AI cục bộ, ông từng đồng sáng lập Brev.dev — một công ty hạ tầng AI được Nvidia mua lại vào tháng 7 năm 2024.

Brev.dev được xây dựng nhằm đơn giản hóa việc truy cập hạ tầng GPU trên các môi trường khác nhau. Tài liệu dành cho nhà phát triển của Nvidia mô tả các công cụ này cho phép triển khai phần mềm AI trên đám mây công cộng, đám mây riêng và hạ tầng tại chỗ mà không bị khóa vào một nguồn tính toán duy nhất.

Sydney Sykes lại mang góc nhìn của hệ sinh thái đầu tư mạo hiểm vào cuộc thảo luận, với vai trò Giám đốc Toàn cầu về Quan hệ Đối tác Đầu tư Mạo hiểm tại Nvidia. Kết hợp lại, hai góc nhìn này mở ra không gian để xem xét cùng một quyết định từ nhiều hướng: nhà phát triển cần gì để xây dựng, và doanh nghiệp cần gì để trở thành một thực thể có thể đầu tư và mở rộng quy mô.

Hạ tầng trung tâm dữ liệu AI

Mô hình không phải là hào bảo vệ — cho đến khi nó trở thành như vậy

Có một câu hỏi khó chịu khác nằm sau cuộc tranh luận mở - đóng: Lợi thế cạnh tranh của bạn thực sự nằm ở đâu?

Nếu đối thủ có thể truy cập cùng một API độc quyền, sự khác biệt hóa phải đến từ nơi khác — dữ liệu độc quyền, quy trình làm việc, kênh phân phối, quan hệ khách hàng, trải nghiệm sản phẩm hoặc công nghệ chuyên biệt. Nhưng chọn mô hình mở cũng không tự động mang lại cho bạn hào bảo vệ.

Bạn có được sự linh hoạt và khả năng kiểm soát lớn hơn, nhưng đồng thời phải gánh thêm các quyết định về triển khai, tối ưu hóa và hạ tầng. Bài toán kinh tế cũng có thể thay đổi tùy theo khối lượng công việc và quy mô.

Nvidia đang đầu tư mạnh vào hệ sinh thái mở đó. Mô hình Nemotron 3 Super ra mắt hồi tháng 3 là mô hình mở với 120 tỷ tham số, được thiết kế cho các khối lượng công việc dạng tác tử (agentic). Các doanh nghiệp hiện đã kết hợp nó với các mô hình độc quyền thay vì coi hai hướng đi là loại trừ lẫn nhau. Thực tế lai ghép này có thể là phần thú vị nhất của cuộc tranh luận.

Không ai cần thêm một lập luận trừu tượng về việc AI mở hay độc quyền tốt hơn về mặt triết lý. Điều các nhà phát triển cần là hiểu rõ hơn về những đánh đổi.

Bạn nên xây dựng trên nền tảng nào?

Đó chính là điều khiến phiên thảo luận này hữu ích cho nhiều đối tượng hơn cả các kỹ sư AI.

• Nếu bạn là nhà sáng lập, lựa chọn này có thể định hình biên lợi nhuận, câu chuyện gọi vốn và lộ trình sản phẩm.

• Nếu bạn là nhà đầu tư, hiểu được giá trị nằm ở đâu trong tầng công nghệ sẽ giúp phân biệt hào bảo vệ thực sự với một lớp sản phẩm mỏng nằm trên mô hình của người khác.

• Nếu bạn là lãnh đạo một đơn vị kinh doanh, nó ảnh hưởng đến thu mua, bảo mật, kiểm soát dữ liệu, hạ tầng và quyền tự do thay đổi nhà cung cấp về sau.

• Với nhà phát triển và sinh viên, đây là cơ hội để hiểu những quyết định kỹ thuật ngày hôm nay kết nối trực tiếp với mô hình kinh doanh đang được xây dựng quanh chúng.

Với độc giả Việt Nam đang theo dõi làn sóng AI, đây là câu hỏi không hề xa vời. Nhiều startup công nghệ trong nước cũng đang cân nhắc giữa việc sử dụng API độc quyền từ các ông lớn nước ngoài và việc tự xây dựng, tinh chỉnh các mô hình mở để chủ động hơn về dữ liệu và chi phí. Hiểu rõ đánh đổi giữa hai hướng đi sẽ giúp các đội ngũ đưa ra quyết định hạ tầng đúng đắn ngay từ đầu.

Hãy tham gia cùng Nader Khalil và Sydney Sykes trên sân khấu Builders tại TechCrunch Disrupt 2026 để xác định hướng đi nào phù hợp với chiến lược AI của bạn.