Các phương tiện truyền thông nước ngoài cho biết các công ty AI có trọng số mở đang trở thành trung tâm của làn sóng sáp nhập và mua lại mới nhất tại Thung lũng Silicon. Điểm chú ý của thị trường là tin đồn rằng NVIDIA dự định mua lại Hugging Face với giá 13 tỷ USD. Công ty này cung cấp các mô hình trọng số mở và nền tảng đánh giá, được coi là cổng phân phối quan trọng đối với các nhà phát triển AI.
Các vụ sáp nhập liên tiếp xảy ra
Trước giao dịch đồn thổi này, NVIDIA đã đạt thỏa thuận khoảng 6 tỷ USD với công ty mô hình trọng số mở Poolside, trong đó đa số nhân viên của Poolside sẽ chuyển sang NVIDIA. Hai tuần trước đó, Stripe đã mua lại OpenRouter với giá hơn 7 tỷ USD, công ty này chủ yếu cung cấp dịch vụ kết nối mô hình trọng số mở cho doanh nghiệp.
Bài viết cho rằng, sự xuất hiện dày đặc của các giao dịch này phản ánh các công ty công nghệ lớn đang cố gắng chiếm lĩnh một chuỗi giá trị AI khác ngoài các mô hình tiên tiến. Các mô hình có trọng số mở dù vẫn chưa trở thành主流, nhưng đã trở thành lựa chọn quan trọng để doanh nghiệp triển khai các dịch vụ AI chi phí thấp và có thể tùy chỉnh.
NVIDIA muốn bổ sung điểm vào mô hình
Đối với NVIDIA, một trong những lý do thúc đẩy việc sáp nhập là giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn và các công ty mô hình hàng đầu. Khi các nhà phát triển mô hình như OpenAI, Google tiến hành phát triển chip suy luận tự nghiên cứu, NVIDIA không chỉ muốn bán chip mà còn mong muốn nắm giữ nhiều hơn các cổng phân phối và phát triển mô hình.
Bài viết nhắc đến rằng NVIDIA đã có mô hình trọng số mở riêng của mình là Nemotron, nhưng mức độ áp dụng trên thị trường còn hạn chế. Nếu mua lại Hugging Face, NVIDIA sẽ sở hữu một trong những cộng đồng nhà phát triển mô hình mở lớn nhất tại Mỹ, đồng thời có cơ hội thu hút nhiều người dùng hơn đến các chip, công cụ và tiêu chuẩn kỹ thuật của chính họ.
Doanh nghiệp trước tiên xem chi phí, cũng xem quyền kiểm soát
Một bối cảnh khác khiến các mô hình trọng số mở được quan tâm là chi phí suy luận AI tiếp tục bị các doanh nghiệp xem xét kỹ lưỡng. Một số công ty bắt đầu thử nghiệm các mô hình chi phí thấp hơn từ các nhà cung cấp Trung Quốc như Yuecheng Anmian, DeepSeek và Alibaba. Theo dữ liệu được trích dẫn trong bài viết, hiện tỷ lệ sử dụng các mô hình trọng số mở trong doanh nghiệp vẫn còn thấp, nhưng đang có xu hướng tăng lên.
- Ramp cho thấy khoảng 6% các doanh nghiệp đang sử dụng các mô hình trọng số mở
- Jellyfish điều tra cho thấy chỉ khoảng 2% các kỹ sư phần mềm đang sử dụng các mô hình này
Nik Albarran, trưởng sản phẩm của Jellyfish AI, cho biết các mô hình loại này hiện nay phù hợp hơn với các nhiệm vụ suy luận tần suất cao, lặp đi lặp lại, chẳng hạn như cuộc trò chuyện hỗ trợ khách hàng. Vì mô hình nhiệm vụ tương đối cố định, doanh nghiệp có thể giảm chi phí mỗi lần gọi bằng cách tinh chỉnh mô hình.
Tuy nhiên, trong các nhiệm vụ lập trình và tác nhân thông minh, các mô hình đóng nguồn hàng đầu vẫn giữ lợi thế. Nguyên nhân bao gồm khả năng suy luận mạnh mẽ hơn và dễ tích hợp hơn, một số nhà cung cấp còn cung cấp trợ cấp token. Bài viết cho rằng, khi các doanh nghiệp dần tối ưu hóa luồng công việc AI, rào cản áp dụng các mô hình mở có thể tiếp tục giảm xuống.
Bước tiếp theo có thể là mỗi công ty đều có mô hình riêng của mình
Fireworks, một nền tảng định tuyến và lưu trữ mô hình doanh nghiệp, cũng được đề cập trong bài viết như một mục tiêu mua lại tiềm năng. CEO của công ty, Lin Qiao, cho biết hiện tại công ty xử lý 40 nghìn tỷ token mỗi ngày. Bà nhận định rằng trong tương lai, các doanh nghiệp sẽ quan tâm nhiều hơn đến sự đa dạng của mô hình và huấn luyện các mô hình phù hợp hơn với các bối cảnh kinh doanh cụ thể của mình.
Bài viết cho rằng vị thế dẫn đầu hiện tại của OpenAI và Anthropic không phải là không thể bị lung lay. Khi các đế chế công nghệ đang tìm cách giảm sự phụ thuộc vào các phòng thí nghiệm hàng đầu, giá trị chiến lược của công nghệ trọng số mở và các nền tảng liên quan đang tăng nhanh.