Moonshot AI đặt mục tiêu doanh thu 2 tỷ USD nhờ mô hình mở K3

Moonshot AI — một trong những phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo nổi bật nhất của Trung Quốc — tin rằng có thể biến mô hình mở đình đám của mình thành đà tăng trưởng doanh thu thực sự. Theo Bloomberg, hãng đang nhắm tới mức doanh thu thường niên 2 tỷ USD vào cuối năm nay, gấp đôi tốc độ doanh thu ghi nhận hồi tháng 8.

Đây là một mục tiêu đầy tham vọng, phản ánh thành công của mô hình K3 kể từ khi ra mắt vào mùa hè vừa qua.

K3 vẫn tạo ra khối lượng token khổng lồ

Dù các chỉ số sử dụng của K3 có giảm nhẹ trong những tháng gần đây, dữ liệu từ OpenRouter hiện cho thấy các mô hình K3 trên hệ thống vẫn tạo ra tới 300 tỷ token mỗi ngày.

Con số này cho thấy mô hình mở của Moonshot vẫn duy trì được sức hút đáng kể trong cộng đồng phát triển AI, bất chấp sự cạnh tranh ngày càng gay gắt từ các ông lớn.

Vẫn còn khoảng cách lớn với OpenAI và Anthropic

Doanh thu dự kiến của Moonshot vẫn còn khá khiêm tốn nếu đặt cạnh các đối thủ Mỹ. Các báo cáo gần đây ước tính OpenAI đạt 40 tỷ USD và Anthropic đạt 65 tỷ USD doanh thu.

Vì trọng số mô hình của Moonshot được công bố miễn phí, biên lợi nhuận của hãng thấp hơn nhiều so với các đối thủ dùng mô hình đóng.

Tuy vậy, những dự báo tăng trưởng này cho thấy vẫn có tiền để kiếm từ các mô hình AI mở, ngay cả khi chúng không sinh lời mạnh bằng các mô hình tiên tiến đóng kín.

Cáo buộc chưng cất mô hình gây tranh cãi

Dù vậy, cách Moonshot phát triển mô hình vẫn gây nhiều tranh cãi — thậm chí bị cho là vi phạm pháp luật. Hồi đầu tuần này, Anthropic cáo buộc công ty này thực hiện một chiến dịch chưng cất mô hình (model distillation) kéo dài, khi định tuyến gần 300.000 yêu cầu từ Kimi trực tiếp tới Claude Opus, qua đó thực chất dùng Opus thay cho mô hình của chính Kimi.

Theo cáo buộc, tổng cộng hơn 23 triệu phản hồi từ các mô hình của Anthropic đã bị thu thập để phục vụ cho quá trình huấn luyện của Moonshot.

Đối với độc giả Việt Nam quan tâm tới AI mã nguồn mở, diễn biến này đáng chú ý ở hai điểm: thứ nhất, mô hình mở vẫn là hướng đi có thể tạo doanh thu thực; thứ hai, ranh giới giữa học hỏi và vi phạm trong phát triển AI đang ngày càng bị soi xét, kéo theo rủi ro pháp lý cho các startup trong lĩnh vực này.