Goldman Sachs đang đặt một cược lặng lẽ nhưng đáng kể: tương lai của AI doanh nghiệp không chỉ giới hạn ở các mô hình sở hữu độc quyền. Lãnh đạo AI của ngân hàng đã nhấn mạnh việc duy trì các mô hình mở trọng số và mã nguồn mở, phản đối xu hướng tự động ưu tiên các hệ thống đóng từ những cái tên quen thuộc như OpenAI và Anthropic.
Lý do để giữ các lựa chọn mở
Tiếp cận của Goldman tập trung vào chiến lược đa mô hình. Trợ lý AI GS của ngân hàng, ban đầu được thử nghiệm vào đầu năm 2025, không bị ràng buộc vào một nhà cung cấp duy nhất. Thay vào đó, nó tích hợp các tùy chọn mã nguồn mở cùng các sắp xếp sở hữu, chuyển các truy vấn đến nhiều nhà cung cấp khác nhau, bao gồm cả các mô hình mã nguồn mở.
Các công ty AI Trung Quốc như Moonshot, nhà phát triển mô hình Kimi, và Zhipu, đằng sau chuỗi GLM, đã liên tục ra mắt các mô hình trọng số mở ngày càng tinh vi, có khả năng cạnh tranh đáng kể với các đối tác phương Tây đóng nguồn. Các ví dụ bao gồm Moonshot Kimi K3 và Zhipu GLM-5.2.
Các nhà phát triển Trung Quốc này cũng đã tiên phong một con đường trung gian thú vị: “trọng số trả phí”. Mô hình cốt lõi có thể truy cập miễn phí, nhưng một số ứng dụng thương mại yêu cầu phí cấp phép, tạo ra con đường sinh lời mà không cần khóa toàn bộ tính năng sau hàng rào trả phí qua API.
Các chuyên gia phân tích của Goldman đã đưa ra một lập luận còn phản trực giác hơn: các mô hình mã nguồn mở rẻ hơn thực tế có thể làm tăng nhu cầu về tài nguyên tính toán. Khi AI trở nên rẻ hơn để triển khai, nhiều công ty hơn sẽ áp dụng nó, tạo ra nhiều tải công việc suy luận hơn và nhu cầu lớn hơn đối với hạ tầng đám mây. Các chuyên gia phân tích đặc biệt nhấn mạnh AT&T đã cắt giảm chi phí mô hình tới 56% như một ví dụ về khả năng giảm chi phí tính toán cho các ứng dụng AI.
Vấn đề teo não nhận thức
Chris Churchman, người đứng đầu nhóm làm việc về AI của ngân hàng, đã nêu lên một mối quan tâm mà hầu hết các nhà lãnh đạo công nghệ không muốn thảo luận công khai: nguy cơ suy giảm nhận thức. Lập luận của ông là khi các chuyên gia tài chính phụ thuộc quá nhiều vào AI để phân tích, nghiên cứu và ra quyết định, khả năng phân tích của chính họ bắt đầu suy yếu. Churchman không đề xuất từ bỏ hoàn toàn các mô hình mở — đây là lời cảnh báo rộng hơn về sự phụ thuộc vào AI đối với tất cả các loại mô hình.
Điều này có nghĩa gì đối với cảnh quan AI
Goldman chưa đưa ra bất kỳ cảnh báo quy định nào chống lại việc sử dụng các mô hình mở trong các tuyên bố công khai trong sáu tháng qua. Trong một ngành mà các mối quan tâm về tuân thủ thường xuyên làm chết các ý tưởng, sự vắng mặt của cảnh báo đỏ tự thân đã mang ý nghĩa đáng kể.
Nếu Goldman đúng khi cho rằng các mô hình mở sẽ thúc đẩy việc áp dụng AI rộng rãi hơn trong doanh nghiệp, thì các nhà cung cấp đám mây sẽ hưởng lợi từ nhu cầu tính toán tăng lên, và các công ty xây dựng công cụ để chuẩn hóa các mô hình mở cho doanh nghiệp — như các cơ chế kiểm soát, nền tảng tinh chỉnh và hệ thống giám sát — sẽ trở nên có giá trị hơn. Goldman chưa đưa ra bất kỳ cảnh báo quy định nào chống lại việc sử dụng các mô hình mở trong các thông điệp công khai gần đây, cho thấy ngân hàng này xem việc triển khai mô hình mở là khả thi về mặt vận hành trong khuôn khổ tuân thủ của mình.