Hiểu về Tám Công Ty AI Hàng Đầu ở Trung Quốc và Mỹ, cùng với Những Người Sáng Lập Đằng Sau Các Mô Hình

Compiled by: PANews

Không có câu trả lời đúng duy nhất cho việc khởi nghiệp trong lĩnh vực AI. Các nhà nghiên cứu tập trung vào các bài báo, các nhóm thương mại hóa học thuật, các kỹ sư định lượng, các doanh nhân đa ngành và các tổ chức vận hành đều có thể tìm thấy vị trí của mình trong cuộc cạnh tranh này.

Trong thập kỷ qua, trí tuệ nhân tạo đã chuyển mình từ nghiên cứu tiên tiến trong các phòng thí nghiệm thành một lực lượng cốt lõi định hình cảnh quan ngành công nghệ. Ngày nay, những công ty AI được theo dõi nhiều nhất trên toàn cầu bao gồm OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, xAI, cũng như DeepSeek, Dark Side of the Moon, Zhiyu AI và MiniMax.

Bề ngoài, tất cả họ đều đang phát triển các mô hình lớn, nhưng họ đại diện cho những con đường khởi nghiệp hoàn toàn khác nhau: một số đến từ các bài báo hàng đầu và nghiên cứu học thuật, một số đưa kết quả nghiên cứu học thuật vào ngành, một số tích lũy sức mạnh tính toán và vốn trong tài chính định lượng, và những người khác xuất sắc trong việc huy động vốn, sản phẩm, vận hành và tổ chức, biến các đội ngũ kỹ thuật thành những công ty hàng đầu thế giới.

🇨🇳 Trung Quốc: Từ Các Bài Báo Nghiên Cứu và Các Phòng Thí Nghiệm Học Thuật đến Kỹ Thuật Định Lượng

Dark Side of the Moon: Biến Một Bài Báo Đột Phá Thành Một Sản Phẩm Cho Mọi Người

Được thành lập vào năm 2023, sản phẩm Kimi của Dark Side of the Moon là một trong những ứng dụng mô hình lớn dễ nhận biết nhất ở Trung Quốc, với mô hình Kimi K3 tập trung vào đa phương thức, ngữ cảnh dài, lập trình và lý luận sâu.

Người sáng lập Yang Zhilin, sinh năm 1992 tại Shantou, Quảng Đông, tốt nghiệp Đại học Tsinghua và sau đó nhận bằng Tiến sĩ về Khoa học Máy tính từ Đại học Carnegie Mellon, nghiên cứu dưới sự hướng dẫn của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong thời gian học tiến sĩ, ông đã tham gia vào các công trình được trích dẫn rộng rãi như Transformer-XL và XLNet, và cũng đã thực hiện nghiên cứu AI tại Google Brain và Meta.

Trong nhóm các doanh nhân Trung Quốc này, Yang Zhilin đã đi theo con đường điển hình nhất—đầu tiên chứng minh khả năng phán đoán của mình trong giới học thuật, sau đó biến khả năng phán đoán đó thành một sản phẩm mà người bình thường có thể sử dụng trực tiếp. So với Zhiyu, thiên về dịch vụ doanh nghiệp, Dark Side of the Moon đã nhắm đến thị trường tiêu dùng ngay từ đầu.

Zhiyu AI: Một Mô Hình Công Nghiệp Nổi Lên Từ Phòng Thí Nghiệm Tsinghua

Được thành lập vào năm 2019, Zhiyu AI xuất phát từ hệ thống Phòng Thí Nghiệm Kỹ Thuật Tri thức của Đại học Tsinghua, với lộ trình công nghệ cốt lõi là chuỗi GLM, tập trung vào các mô hình cơ bản, dịch vụ doanh nghiệp và nền tảng mô hình.

Người đồng sáng lập và CEO Zhang Peng đã học tại Đại học Tsinghua cho bằng cử nhân, thạc sĩ và tiến sĩ, và đã tham gia sâu vào việc xây dựng Phòng Thí Nghiệm Kỹ Thuật Tri thức và nền tảng học thuật AMiner từ năm 2005 đến 2020, không có nền tảng từ các ông lớn internet truyền thống.

Điều làm cho Zhiyu AI trở nên khác biệt là điểm khởi đầu của nó—nó không bắt đầu từ một sản phẩm nổi bật mà trực tiếp chuyển đổi hơn một thập kỷ tích lũy các đồ thị tri thức và mạng lưới học thuật từ một phòng thí nghiệm đại học thành một nền tảng mô hình cơ bản có thể cung cấp dịch vụ bên ngoài. Đây cũng là sự khác biệt lớn nhất giữa nó và Dark Side of the Moon: một cái bắt đầu với một nền tảng, trong khi cái kia bắt đầu với một sản phẩm.

DeepSeek: Đầu Tư Lợi Nhuận Từ Giao Dịch Định Lượng Vào Các Mô Hình Lớn

Được thành lập vào năm 2023, DeepSeek tập trung vào các mô hình cơ bản, hiệu quả đào tạo và trọng số mở, với các mô hình đại diện bao gồm DeepSeek-V3, R1 và chuỗi V4 sắp ra mắt.

Người sáng lập Liang Wenfeng sinh năm 1985 tại Wuchuan, Quảng Đông. Ông học Kỹ thuật Thông tin Điện tử tại Đại học Chiết Giang và sau đó nhận bằng thạc sĩ về Kỹ thuật Thông tin và Truyền thông, với sở thích nghiên cứu trong lĩnh vực thị giác máy. Ông không có nền tảng từ các công ty lớn như Huawei, Tencent hay Baidu, mà thay vào đó đã đắm mình vào giao dịch định lượng trong học máy trong thời gian học thạc sĩ và sau đó đồng sáng lập Huansheng Quantitative.

Con đường của Liang Wenfeng là độc đáo nhất trong số các công ty này: ông không bắt đầu như một nhà nghiên cứu tìm kiếm tài trợ mà đầu tiên tích lũy vốn và sức mạnh tính toán thông qua đầu tư định lượng, và sau đó đầu tư những nguồn lực này vào nghiên cứu mô hình lớn. Theo một nghĩa nào đó, DeepSeek là sản phẩm của "sức mạnh tính toán kiếm được từ tài chính, nuôi dưỡng cho AI."

MiniMax: Từ Giám Đốc Kỹ Thuật Cấp Cao Trong Các Công Ty Lớn đến Doanh Nhân Đa Phương Thức

Được thành lập vào năm 2022, MiniMax là một công ty mô hình cơ bản đa phương thức bao gồm văn bản, giọng nói, hình ảnh và video, với các sản phẩm bao gồm Conch AI và Xingye.

Người sáng lập Yan Junjie có bằng cử nhân toán học từ Đại học Đông Nam và bằng tiến sĩ về trí tuệ nhân tạo từ Viện Tự động hóa, Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc, và đã hoàn thành nghiên cứu sau tiến sĩ tại Đại học Tsinghua. Trước khi khởi nghiệp, ông đã làm việc tại SenseTime hơn sáu năm, thăng tiến lên vị trí Phó Chủ tịch và Phó Viện trưởng Viện Nghiên cứu.

Yan Junjie thể hiện hai loại kinh nghiệm—đào tạo học thuật vững chắc và kinh nghiệm thực tiễn trong việc quản lý sản phẩm và đội ngũ trong một đội ngũ AI quy mô lớn như SenseTime. Lựa chọn của MiniMax theo đuổi con đường đa phương thức khó khăn hơn là, ở một mức độ nào đó, một lựa chọn tự nhiên xuất phát từ sự kết hợp của hai kinh nghiệm này.

🇺🇸 Hoa Kỳ: Từ Nghiên Cứu Cơ Bản và Quản Trị An Toàn đến Tích Hợp Tài Nguyên Đa Ngành

Anthropic: Một Cặp Anh Em, Nửa Nhà Vật Lý, Nửa Chuyên Gia Quản Trị

Được thành lập vào năm 2021 bởi một nhóm nhà nghiên cứu rời khỏi OpenAI, triết lý cốt lõi của Anthropic là "an toàn AI nên tiến triển song song với sự phát triển khả năng," với sản phẩm đại diện là chuỗi Claude.

Người đồng sáng lập và CEO Dario Amodei đã học vật lý tại Đại học Stanford cho bằng cử nhân và chuyển sang sinh học phân tử tại Đại học Princeton cho bằng tiến sĩ. Nền tảng liên ngành này sau đó đã ảnh hưởng đến con đường nghiên cứu của ông—ông đã tham gia Google Brain với tư cách là nhà khoa học nghiên cứu cấp cao và sau đó chuyển sang OpenAI với vai trò phó chủ tịch nghiên cứu, tham gia vào việc đào tạo GPT-2 và GPT-3, và là một trong những người tham gia cốt lõi trong nghiên cứu RLHF (Học Tăng Cường từ Phản Hồi của Con Người) ban đầu. Vào năm 2021, ông đã rời OpenAI cùng với một số đồng nghiệp, bao gồm cả chị gái Daniela, để thành lập Anthropic.

Con đường của Daniela hoàn toàn khác. Cô học văn học Anh cho bằng cử nhân và không bước vào ngành công nghệ ngay sau khi tốt nghiệp, mà thay vào đó làm việc trong lĩnh vực vận hành tại Stripe và OpenAI. Tại Anthropic, vai trò của cô không phải là đào tạo các mô hình mà là xây dựng các hệ thống cơ bản cho phép công ty hoạt động an toàn và ổn định—từ tuyển dụng và quản trị doanh nghiệp đến việc thực hiện các chính sách an toàn.

Cặp anh em này, ở một mức độ nào đó, thể hiện chính Anthropic: nó cần những nhà nghiên cứu như Dario có thể đánh giá các lộ trình kỹ thuật và hiểu ranh giới khả năng của mô hình, cũng như những cá nhân như Daniela hiểu tổ chức, quy trình và quản lý rủi ro.

OpenAI: Một Người Kể Chuyện và Một Chuyên Gia Kỹ Thuật

Được thành lập vào năm 2015, OpenAI đã ra mắt các sản phẩm biểu tượng như ChatGPT, GPT và Sora, và là một công ty cốt lõi đã đưa AI sinh ra vào tầm nhìn công chúng.

Sam Altman đã bỏ học sau hai năm học ngành khoa học máy tính tại Đại học Stanford để bắt đầu một công ty mạng xã hội dựa trên vị trí, Loopt, và sau đó trở thành chủ tịch của Y Combinator. Điểm mạnh của ông chưa bao giờ nằm ở việc xuất bản các bài báo hàng đầu mà ở việc huy động vốn, đánh giá sản phẩm, huy động tổ chức và kể một câu chuyện kỹ thuật hấp dẫn.

Ilya Sutskever, mặt khác, đại diện cho một loại khác. Ông có bằng tiến sĩ về toán học và khoa học máy tính từ Đại học Toronto, học dưới sự hướng dẫn của nhà tiên phong trong lĩnh vực học sâu Geoffrey Hinton, và tham gia vào những thành tựu quan trọng như AlexNet và Seq2Seq tại Google Brain, dẫn dắt lộ trình đào tạo quy mô lớn ban đầu của OpenAI.

Nếu Ilya xác định loại mô hình nào OpenAI có thể tạo ra, thì Sam quyết định liệu công ty có thể tồn tại, đảm bảo tài trợ và bán công nghệ của mình hay không. Sự kết hợp của hai cá nhân này có lẽ là thực hành thành công nhất của mô hình "nhà khoa học + tổ chức" trong Silicon Valley.

xAI: Musk Chuyển Giao Kỹ Năng Từ Ô Tô và Tên Lửa Sang AI

Được thành lập vào năm 2023, sản phẩm đại diện của xAI là Grok, nhấn mạnh thông tin thời gian thực, lý luận và phương tiện sinh ra, tích hợp sâu với nền tảng X.

Người sáng lập Elon Musk sinh ra ở Pretoria, Nam Phi, học vật lý và kinh tế tại trường đại học, và đã tham gia một chương trình sau đại học tại Stanford trước khi bỏ học. Không giống như các nhà sáng lập AI khác, ông không có nền tảng doanh nghiệp truyền thống mà đã tham gia vào việc tạo ra các công ty như Zip2, PayPal, SpaceX và Neuralink, đồng thời cũng lãnh đạo Tesla trong một thời gian dài.

Việc Musk tham gia vào AI không bắt đầu từ các bài báo hay phòng thí nghiệm mà từ việc tích hợp các nguồn lực tích lũy từ các ngành như thanh toán, xe điện, hàng không vũ trụ, viễn thông vệ tinh và nền tảng xã hội, đầu tư trực tiếp vào sức mạnh tính toán và dữ liệu cần thiết cho việc đào tạo mô hình lớn.

Google DeepMind: Một Thiên Tài Cờ Vây Đi Từ Trò Chơi Đến Protein

Được thành lập vào năm 2010 và được Google mua lại vào năm 2014, Google DeepMind hiện là tổ chức nghiên cứu AI cốt lõi của Google, đã ra mắt AlphaGo, AlphaFold và Gemini.

Người đồng sáng lập và CEO Demis Hassabis sinh ra ở London, Anh, có bằng xuất sắc về khoa học máy tính từ Đại học Cambridge và bằng tiến sĩ về khoa học thần kinh nhận thức từ Đại học College London. Ông là một thiên tài cờ vây trong thời niên thiếu, tham gia phát triển trò chơi "Theme Park" khi 17 tuổi, và sau đó thành lập công ty trò chơi riêng của mình, Elixir Studios.

Kinh nghiệm chơi game của ông đã rèn luyện trực giác của ông về các hệ thống phức tạp và ra quyết định, khoa học thần kinh cung cấp cho ông một góc nhìn sinh học để hiểu "trí tuệ," và khoa học máy tính trang bị cho ông khả năng kỹ thuật để hiện thực hóa những ý tưởng này. Sự thành công của AlphaGo và AlphaFold gần như là kết quả của sự kết hợp giữa ba trải nghiệm này—cái sau cũng đã mang về cho ông Giải Nobel Hóa học vào năm 2024.

Bốn Con Đường Của Các Người Sáng Lập: Không Có Mẫu Đơn Cho Khởi Nghiệp AI

Nhìn lại tám công ty này, nền tảng của các nhà sáng lập có thể được chia thành bốn loại.

Loại đầu tiên: các nhà sáng lập hoàn toàn tập trung vào các bài báo kỹ thuật. Yang Zhilin, Yan Junjie, Dario Amodei, Ilya Sutskever và Demis Hassabis đều có đào tạo nghiên cứu hệ thống, chia sẻ điểm chung là có khả năng đánh giá các lộ trình kỹ thuật, dẫn dắt các nhóm nghiên cứu và hình thành các rào cản thực sự trong khả năng mô hình hoặc phương pháp đào tạo. Trong số họ, Yang Zhilin và Ilya gần hơn với con đường "đầu tiên viết các bài báo đột phá, sau đó chuyển sang khởi nghiệp"; Hassabis là sản phẩm của giao điểm giữa khoa học máy tính, trò chơi và khoa học thần kinh.

Loại thứ hai: công nghiệp hóa các kết quả nghiên cứu học thuật. Zhiyu AI là ví dụ điển hình nhất, với các khả năng cốt lõi trực tiếp xuất phát từ nhiều năm tích lũy trong Phòng Thí Nghiệm Kỹ Thuật Tri thức của Tsinghua. Dark Side of the Moon cũng có gen nghiên cứu mạnh mẽ từ Tsinghua và nước ngoài, nhưng con đường của nó thiên về thị trường hơn—nó không dừng lại ở việc đóng gói các kết quả học thuật thành dịch vụ doanh nghiệp mà trực tiếp tạo ra một sản phẩm cho công chúng.

Loại thứ ba: sự kết hợp giữa toán học, kỹ thuật và vốn. Liang Wenfeng và Musk thuộc loại này, nhưng nguồn tài nguyên của họ hoàn toàn khác nhau—Liang Wenfeng tích lũy vốn và sức mạnh tính toán thông qua đầu tư định lượng, trong khi Musk huy động nguồn lực từ các doanh nghiệp đa ngành như thanh toán, ô tô, hàng không vũ trụ và nền tảng xã hội. Điểm chung là việc tham gia vào AI của họ chưa bao giờ chỉ dựa vào các thuật toán.

Loại thứ tư: các nhà tổ chức không kỹ thuật kết hợp với các nhà sáng lập kỹ thuật. Sam Altman và Daniela Amodei là đại diện của con đường này. Họ có thể không phải là những nhà nghiên cứu mô hình hàng đầu, nhưng họ quyết định liệu công ty có thể tuyển dụng nhân tài, đảm bảo tài trợ, xây dựng sản phẩm, chịu đựng áp lực quy định và không sụp đổ trong quá trình mở rộng nhanh chóng hay không.

Cuộc cạnh tranh trong AI tiên tiến chưa bao giờ chỉ là "ai có bằng tiến sĩ về khoa học máy tính" hay "ai có thể đào tạo các mô hình lớn hơn."

Điều thực sự quyết định liệu một công ty có thể duy trì vị thế dẫn đầu hay không là liệu các khả năng nghiên cứu, kỹ thuật, sản phẩm, vốn và tổ chức có thể hình thành một vòng khép kín: các nhà khoa học xác định trần kỹ thuật, các nhóm kỹ thuật quyết định liệu các mô hình có thể được triển khai hay không, các nhóm sản phẩm quyết định liệu người dùng có sẵn sàng sử dụng chúng hay không, vốn quyết định đầu tư vào sức mạnh tính toán và nhân tài, và tổ chức và quản trị quyết định liệu công ty có thể hoạt động bền vững hay không.

Từ góc độ này, không có câu trả lời đúng duy nhất cho việc khởi nghiệp AI.

Các nhà nghiên cứu tập trung vào các bài báo, các nhóm thương mại hóa học thuật, các kỹ sư định lượng, các doanh nhân đa ngành và các tổ chức vận hành đều có thể tìm thấy vị trí của mình trong cuộc cạnh tranh này.

Những ai có thể tích hợp các khả năng khác nhau thành một hệ thống có khả năng trở thành những người chiến thắng lâu dài trong làn sóng trí tuệ nhân tạo tiếp theo.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Nội dung này chỉ được cung cấp nhằm mục đích xây dựng thương hiệu và cung cấp thông tin chung, không phải là lời khuyên về tài chính, đầu tư, pháp lý hoặc thuế. Mọi sự kiện, phần thưởng, sự kiện trực tuyến hoặc thông tin liên quan được đề cập trong nội dung này không được xem là khuyến nghị, chào mời hoặc lời mời mua, bán, giao dịch hoặc thực hiện bất kỳ hoạt động nào khác liên quan đến tài sản crypto hay sử dụng bất kỳ dịch vụ nào. Tài sản crypto có mức biến động cao và có thể dẫn đến thua lỗ. Dịch vụ và các sự kiện trực tuyến của WEEX có thể không khả dụng tại tất cả khu vực và phải tuân theo các luật, quy định và điều kiện đủ điều kiện hiện hành. Bạn có trách nhiệm bảo đảm việc sử dụng các dịch vụ của WEEX tuân thủ luật pháp địa phương và tự đánh giá cẩn thận các rủi ro trước khi tham gia bất kỳ hoạt động nào liên quan đến crypto.