Các công ty AI mã nguồn mở (open-weight) đang trở thành mục tiêu thâu tóm nóng nhất tại Thung lũng Silicon

Thị trường AI đang chứng kiến một làn sóng thâu tóm chưa từng có: các gã khổng lồ công nghệ đổ tiền vào những công ty chuyên "cho đi" các mô hình AI mã nguồn mở. Từ Nvidia với thương vụ 13 tỷ USD cho Hugging Face, đến Stripe chi hơn 7 tỷ USD mua OpenRouter, dòng vốn đang chảy mạnh vào một lĩnh vực mà mô hình được phân phối miễn phí.

Mọi con mắt đang đổ dồn về Nvidia để chờ xác nhận thương vụ công nghệ hấp dẫn nhất tuần này: báo cáo về việc mua lại Hugging Face – nền tảng chia sẻ mô hình AI mở và điểm chuẩn (benchmark) – với giá 13 tỷ USD. Từng được biết đến là mục tiêu của một nhóm agent OpenAI "hack phần thưởng", Hugging Face giờ là trung tâm của hệ sinh thái các nhà phát triển xây dựng và triển khai LLM không thuộc sở hữu của các phòng lab tiên phong. Có thể coi đây là một "GitHub của kỷ nguyên AI".

Tin đồn về thương vụ này đến sau khi Nvidia đạt thỏa thuận 6 tỷ USD với Poolside – một công ty xây dựng mô hình open-weight – để đưa phần lớn nhân viên của họ về với gã khổng lồ sản xuất chip. Và hai tuần trước, Stripe đã mua lại OpenRouter – nhà cung cấp mô hình open-weight hàng đầu cho doanh nghiệp – với giá hơn 7 tỷ USD.

Đó là một lượng vốn khổng lồ đổ vào một lĩnh vực dựa trên việc "cho không" sản phẩm, và điều này phản ánh những xu hướng mới nhất trong ngành AI.

Vì sao Nvidia và Stripe lao vào cuộc đua thâu tóm?

Đối với Nvidia, nhu cầu là tránh phụ thuộc thêm vào các thỏa thuận với những hyperscaler lớn và các phòng lab tiên phong. Điều này đặc biệt cấp thiết khi các nhà xây dựng mô hình AI lớn như OpenAI và Google cũng đang tự phát triển chip suy luận riêng, ví dụ như chip Jalapeño của OpenAI vừa được công bố tuần này. Nếu các nhà sản xuất mô hình tự làm chip, Nvidia cần một phần trong mảng kinh doanh mô hình.

Nvidia vốn đã có dòng mô hình open-weight Nemotron của riêng mình, nhưng mức độ tiếp nhận chưa lớn. Bằng cách kiểm soát không gian phát triển lớn nhất tại Mỹ cho mô hình mở, công ty sẽ có quyền truy cập vào một lượng lớn người dùng mà họ có thể thúc đẩy sử dụng chip và tiêu chuẩn của mình.

Ngoài ra, chi phí suy luận (inference) AI đang là câu hỏi lớn. Các công ty đang khám phá những mô hình rẻ hơn từ các công ty Trung Quốc như Moonshot, DeepSeek, và Alibaba. Hiện tại, tỷ lệ áp dụng còn nhỏ nhưng đang tăng – chỉ 6% công ty sử dụng mô hình open-weight theo khảo sát dữ liệu chi tiêu của Ramp, hoặc chỉ 2% kỹ sư phần mềm theo khảo sát của Jellyfish – công ty chuyên làm công cụ cho nhà phát triển.

Open-weight: lựa chọn kinh tế hay kiểm soát?

Nik Albarran, trưởng nhóm sản phẩm AI tại Jellyfish, nói với TechCrunch rằng mô hình open-weight chủ yếu được các công ty có sản phẩm phụ thuộc vào khối lượng suy luận lặp đi lặp lại sử dụng, như các dịch vụ chăm sóc khách hàng. Vì đây là các tác vụ có lưu lượng lớn và lặp lại nhiều, một mô hình open-weight có thể được tinh chỉnh để trả lời câu hỏi một cách rẻ tiền.

"Token là đồng tiền trung tâm cho các công ty xây dựng với AI, và rõ ràng tiềm năng kinh tế thực tế sẽ phụ thuộc vào việc sử dụng tốt các tài nguyên tính toán khan hiếm," – Patrick Collison, đồng sáng lập kiêm CEO của Stripe, phát biểu trong thông báo về thương vụ mua OpenRouter.

Tuy nhiên, với các tác vụ lập trình và agent, các yêu cầu đa dạng và suy luận phức tạp hơn khiến mô hình tiên phong (frontier models) thường thắng thế, một phần vì các phòng lab độc quyền cung cấp khả năng truy cập dễ dàng hơn, và trong một số trường hợp là trợ cấp token. Albarran cho biết khi các doanh nghiệp dần tối ưu quy trình AI, việc chuyển sang mô hình mở sẽ dễ dàng hơn. Nhưng lý do chính khiến các công ty tìm đến mô hình này hiện tại là kiểm soát và cấu hình, không phải vì lo ngại chi phí.

"Hiện chưa có nhiều công ty trong trường hợp đó… [nhưng] nếu giá từ các phòng lab tiên phong tiếp tục tăng, ngày càng nhiều công ty sẽ buộc phải ít nhất cân nhắc nó," – Albarran nói với TechCrunch. "Khi quy trình làm việc dựa trên AI của bạn đã trưởng thành hơn nhiều, đó là lúc đầu tư vào việc tự lưu trữ mô hình mới hợp lý."

Tương lai của "trí thông minh chuyên biệt"

Lin Qiao, CEO của Fireworks – một công ty dẫn đầu về định tuyến và lưu trữ mô hình open-weight cho khách hàng doanh nghiệp, thường được nhắc đến như một mục tiêu thâu tóm tiềm năng cho các ông lớn công nghệ, cho biết công ty của cô xử lý 40 nghìn tỷ token mỗi ngày, nhiều hơn cả API của Gemini hay OpenAI.

Bước cược của Fireworks là vào sự đa dạng của mô hình: Khi các LLM ngày càng sinh sôi và cải thiện, các công ty sẽ dễ dàng huấn luyện chúng theo nhu cầu cụ thể của mình.

"Mọi công ty ứng dụng nên xem xét thuê một nhà nghiên cứu nội bộ," – cô nói với TechCrunch tuần trước. "Họ có thể dùng sản phẩm và dữ liệu sản phẩm của mình để xây dựng mô hình riêng. Tương lai thực sự là trí thông minh chuyên biệt. Nghĩa đen là mọi công ty nên có mô hình riêng cho từng trường hợp sử dụng, và điều đó sẽ xảy ra một cách tự động."

Dễ quên rằng chúng ta mới đang ở giai đoạn rất sớm trong việc phát triển AI như một công cụ và một ngành kinh doanh. Tuy nhiên, sự thống trị của OpenAI và Anthropic không phải là điều tất yếu. Khi các ông lớn công nghệ tìm cách phòng hờ trước các phòng lab lớn nhất, sức hấp dẫn của công nghệ mở đang ngày càng khó cưỡng lại.