Cựu kỹ sư OpenAI: Lab AI Trung Quốc vẫn dùng GPU Blackwell

Các lệnh kiểm soát xuất khẩu của Mỹ dường như không ngăn được các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc tiếp cận chip Nvidia bị hạn chế. Will DePue, người rời OpenAI hồi đầu năm nay để lập Unemployment Labs — một công ty tư vấn nghiên cứu AI — đã công bố bằng chứng pháp chứng cho thấy DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax và Ant Group đã có được GPU Blackwell và dùng phần cứng này để tạo ra các mô hình AI của mình.

Dấu vân tay của GPU nằm trong trọng số mô hình

Theo DePue, gần như mọi mô hình AI đều mang một chữ ký ẩn của GPU đã huấn luyện nó. Khi một mô hình được khởi tạo, các giá trị khởi đầu của trọng số (weight) được sắp xếp theo một mẫu phụ thuộc vào đúng loại GPU. Mỗi cặp GPU và số seed (hạt giống) tạo ra một mẫu riêng — như một dấu vân tay của phần cứng — và dấu vết của mẫu đó còn tồn tại qua quá trình huấn luyện, in vào mô hình đã phát hành.

Cụ thể, trọng số phải được khởi tạo bằng một giá trị nào đó. Một phương pháp phổ biến dùng thuật toán sinh số giả ngẫu nhiên (PRNG) tên là Philox, bắt đầu bằng một giá trị seed và luôn tạo ra cùng một tập giá trị khởi tạo mỗi khi chạy. Với PyTorch, việc khởi tạo có thể thực hiện bằng nhiều luồng GPU chạy song song nhờ thư viện cuRAND của Nvidia. Vì quá trình này không thực sự ngẫu nhiên, có thể chọn một loại chip và một seed, sinh trọng số khởi tạo tương ứng rồi so sánh mẫu đó với trọng số công bố của mô hình.

"Tôi đã tìm qua hơn sáu nghìn tỷ tổ hợp bố cục chip và số seed rồi đối chiếu với các mô hình mã nguồn mở. Qua đó, tôi tìm thấy bằng chứng thuyết phục rằng sáu mô hình AI Trung Quốc — trong đó có DeepSeek-V4-Pro, Kimi K3 và MiniMax-M3 — được khởi tạo trên hệ thống Nvidia Blackwell", DePue cho biết.

Bốn trong số các mô hình khớp với Grace Blackwell, tức các linh kiện GB200 và GB300 trong hệ thống rack-scale làm mát bằng chất lỏng cao cấp nhất của Nvidia.

Giới hạn của phương pháp và bối cảnh kiểm soát xuất khẩu

Đây là lần đầu MiniMax và Ant Group bị gắn với việc sử dụng Nvidia Blackwell. Tuy vậy, chính DePue cũng nêu một số hạn chế: việc dùng GPU Blackwell không chứng minh được chip nằm ở đâu, nên có thể một số lab Trung Quốc đã thuê phần cứng này qua các nhà cung cấp Mỹ — lỗ hổng mà Đạo luật Cloud Security nhắm bịt lại.

Báo cáo có công bố các giá trị seed khởi tạo liên kết DeepSeek-V3 với Nvidia Hopper và DeepSeek-V4-Flash với Blackwell, để bất kỳ ai muốn kiểm chứng lại. DePue khẳng định nhiều nhà nghiên cứu cấp cao, cả độc lập lẫn trong các lab AI hàng đầu như OpenAI và Anthropic, đã xác nhận kết quả.

Phát hiện này xuất hiện đúng lúc Washington đẩy mạnh siết kiểm soát xuất khẩu chip. Hạ viện Mỹ có ít nhất bốn dự luật đang chờ xem xét nhằm hạn chế Trung Quốc tiếp cận công nghệ AI tiên tiến: Đạo luật AI Overwatch, Chip Security, Match và Cloud Security. Trước đó không lâu, công ty bảo mật Lava (Israel) cho biết đã phát hiện 32 GPU Nvidia B300 thuộc thế hệ Blackwell Ultra qua các endpoint giám sát bị lộ công khai, với địa chỉ IP định vị tại Trung Quốc. Song song đó, OpenAI và Anthropic đều từng phàn nàn các lab Trung Quốc sao chép mô hình của họ qua kỹ thuật chưng cất (distillation).

Góc nhìn

Với các kỹ sư và doanh nghiệp Việt Nam, câu chuyện này cho thấy hai điều thực tế. Thứ nhất, chi phí huấn luyện mô hình là bài toán hạ tầng, không chỉ là bài toán thuật toán: nếu nhu cầu tính toán vượt qua rào cản kiểm soát xuất khẩu ở quy mô quốc gia, việc "lách" bằng thuê cloud nước ngoài hay đường nhập lậu phần cứng đều có thể xảy ra. Do đó, khi doanh nghiệp xây dựng hạ tầng AI dựa trên nguồn GPU không rõ xuất xứ, rủi ro pháp lý và rủi ro gián đoạn dịch vụ là có thật.

Thứ hai, kỹ thuật dò dấu vân tay GPU qua trọng số mô hình là một hướng kiểm tra tuân thủ mới mà các đội kỹ thuật có thể tham khảo, dù nó chưa chứng minh được vị trí vật lý của chip. Với các lab nhỏ ở Việt Nam vốn chủ yếu tinh chỉnh hoặc chạy mô hình mã nguồn mở, cần lưu ý rằng nguồn gốc phần cứng của mô hình nền đang ngày càng bị soi xét, và minh bạch về hạ tầng sẽ là lợi thế khi làm việc với đối tác quốc tế.