Tại sao Chiến lược AI của Trung Quốc lại khác biệt rõ rệt so với phương pháp của phương Tây

Cuộc thi trí tuệ nhân tạo giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ tiết lộ hai triết lý cơ bản khác nhau về vai trò của công nghệ trong tương lai. Trong khi Washington đổ nguồn lực khổng lồ vào việc theo đuổi các đột phá lý thuyết—đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)—Bắc Kinh đã áp dụng một phương pháp tiếp cận đối lập, tập trung vào việc triển khai các giải pháp hoạt động trên toàn xã hội ngày nay.

Khoảng cách về tài trợ: Nguồn tiền thực sự chảy vào đâu

Sự khác biệt bắt đầu từ phân bổ nguồn lực. Các tập đoàn công nghệ Mỹ như OpenAI, Meta và Google đang đổ vốn vào các dự án AGI mang tính chất dự đoán, cược rằng các máy móc có khả năng vượt qua con người trong suy nghĩ sẽ mở ra lợi thế kinh tế chưa từng có và ưu thế địa chính trị. Chiến lược của họ giả định rằng sự vượt trội về lý thuyết sẽ chuyển hóa thành quyền lực thực tế.

Cấu trúc tài chính của Trung Quốc kể một câu chuyện khác. Vào tháng 1, chính phủ trung ương công bố một quỹ AI trị giá 8,4 tỷ USD dành riêng cho các startup. Những gì tiếp theo là một loạt các sáng kiến hỗ trợ AI do các tỉnh, thành phố và các tổ chức ngân hàng khởi xướng dưới sự bảo trợ của chương trình quốc gia “AI+”. Đến tháng này, nội các Bắc Kinh đã chính thức ban hành các chỉ thị bổ sung: triển khai AI trong nghiên cứu khoa học, sản xuất và giáo dục để thúc đẩy tăng trưởng kinh tế đến năm 2030.

Sự khác biệt này cực kỳ quan trọng. Cách tiếp cận phối hợp của nhà nước Trung Quốc tài trợ cho các dự án thực tiễn phân phối. Mô hình của Mỹ ưu tiên nghiên cứu đột phá với nguồn tài trợ tư nhân phân tán.

Từ lý thuyết đến vận hành: AI của Trung Quốc thực sự hoạt động ở đâu

Việc triển khai DeepSeek tại Xiong’an—một thành phố được xây dựng đặc biệt phía nam Bắc Kinh—minh họa triết lý vận hành của Trung Quốc. Các hệ thống AI nông nghiệp giúp nông dân tối ưu hóa lựa chọn cây trồng, quản lý kiểm soát sâu bệnh và lên lịch vụ trồng trọt. Phòng khí tượng của thành phố sử dụng các công cụ tương tự để nâng cao độ chính xác dự báo thời tiết. Cảnh sát địa phương dùng AI để xử lý dữ liệu vụ án hình sự và xác định chiến lược phản ứng. Tổng đài 12345 của thành phố, xử lý hàng trăm nghìn yêu cầu của người dân hàng ngày, hiện sử dụng AI để tự động phân loại và chuyển hướng các yêu cầu.

Đây không phải là các chương trình thử nghiệm hay dự án thí điểm. Chúng đã được tích hợp vào hạ tầng hoạt động của thành phố.

Trong các trung tâm đô thị, các triển khai tương tự đã trở thành tiêu chuẩn. Các hệ thống AI giáo dục chấm điểm thi cử. Các cơ sở y tế đã tích hợp trợ lý AI cung cấp hướng dẫn y tế theo thời gian thực cho các bác sĩ đang hành nghề. Các nhà máy sản xuất vận hành “nhà máy tối”—các cơ sở tự động hoàn toàn không có nhân viên—nơi robot thực hiện kiểm tra chất lượng và quản lý quy trình sản xuất.

Khoảng cách trung tâm dữ liệu: Đào tạo vs. Triển khai

Chi tiêu hạ tầng phản ánh sự phân chia chiến lược. Các trung tâm dữ liệu của Mỹ lớn, chủ yếu dành cho đào tạo AGI—đòi hỏi sức mạnh tính toán phi thường để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ. Các trung tâm dữ liệu của Trung Quốc hoạt động ở quy mô nhỏ hơn nhưng với mật độ cao hơn nhiều khu vực, được thiết kế để hỗ trợ các ứng dụng đã trong sản xuất chứ không phải các hệ thống giả thuyết trong tương lai.

Sự khác biệt này phần nào là không tự nguyện. Các hạn chế xuất khẩu chip của Mỹ đã hạn chế khả năng tiếp cận các loại bán dẫn tiên tiến của Trung Quốc, khiến việc đào tạo quy mô lớn trở nên không hiệu quả về mặt kinh tế. Phản ứng thực dụng: tối ưu hóa cho những gì bạn có thể triển khai thực tế với công nghệ hiện có.

Tại sao chiến lược này có thể thực sự hiệu quả

Cựu CEO Google Eric Schmidt và nhà phân tích Selina Xu nhận định trong The New York Times rằng sự cố định của Mỹ vào AGI có nguy cơ bỏ qua lợi thế phương pháp của Trung Quốc: công nghệ hiện tại đã đủ mạnh để tạo ra sự biến đổi xã hội ý nghĩa. Chờ đợi sự hoàn hảo lý thuyết đồng nghĩa với việc trì hoãn triển khai các công cụ chức năng.

Sự thất bại gần đây của GPT-5 do OpenAI ra mắt càng củng cố mối lo này. CEO Sam Altman công khai thừa nhận việc ra mắt là “lộn xộn” và cảnh báo về bong bóng đầu tư AI—gợi ý rằng cách tiếp cận tập trung vào AGI có thể đang gặp phải các giới hạn thực tế.

Một bức tranh chưa hoàn chỉnh

Trung Quốc chưa hoàn toàn từ bỏ nghiên cứu AGI. Cả Alibaba và DeepSeek đều đã công bố các sáng kiến tập trung vào AGI. Các nhà phân tích suy đoán rằng Tập Cận Bình có thể đang cố ý điều chỉnh sự nhấn mạnh công khai vào AGI trong khi theo đuổi nó một cách âm thầm—một chiến lược cả và hơn là trung thành tuyệt đối với một trong hai.

Dữ liệu cho thấy một câu hỏi cơ bản về tương lai của AI: Công nghệ có giá trị lớn nhất đang bị khóa trong các hệ thống siêu trí tuệ giả thuyết, hay đã được tích hợp sẵn trong các công cụ thực tế đang định hình lại cách các xã hội hoạt động ngày nay? Sách lược của Trung Quốc gợi ý rằng giả thuyết thứ hai xứng đáng được xem xét nghiêm túc.