Từ mô hình đến máy móc: Đòn cược tiếp theo của DeepSeek là AI vật lý

Việc đưa những ý tưởng cốt lõi chưa được công bố vào ChatGPT có thể dẫn đến việc chúng bị sao chép ngay lập tức. Giáo sư toán học tại Đại học New York, Tristan Buckmaster, gần đây đã cảnh báo công khai không nên nhập các kết quả sáng tạo vào các công cụ của OpenAI. Ông và các nhà nghiên cứu của Anthropic đã dành hơn nửa năm để giải quyết bài toán Navier-Stokes với giải thưởng 1 triệu đô la Mỹ, trước đó luôn sử dụng tài khoản trả phí Codex để chạy mã, và tất cả bản nháp đều được lưu trên máy chủ của OpenAI. Giáo sư tiết lộ rằng trước khi tiết lộ danh tính thật của mình, OpenAI hoàn toàn không có tiến triển nào trong chủ đề này; nhưng chỉ sau một ngày ông công khai tên mình, mô hình của OpenAI đã tiến đúng đến mức độ mà nhóm của ông đang đạt được, sau đó OpenAI ngay lập tức công bố kết quả chứng minh toán học. Mặc dù OpenAI khẳng định các prompt không bao giờ được dùng để tái huấn luyện hệ thống, nhưng công tắc huấn luyện trong tài khoản nhà nghiên cứu mặc định luôn được bật, sự trùng hợp này thật quá kỳ lạ.

Clude đang xây dựng một thế giới dành cho các mô hình địa phương chuyên biệt. Đây mới chỉ là nơi DeAI có thể cạnh tranh nghiêm túc với các phòng thí nghiệm trị giá hàng nghìn tỷ/hàng tỷ đô la. 🫡

Vài tháng trước, sau khi bước nhảy vọt của mô hình quốc gia, tốc độ tiến bộ đã chậm lại do OpenAI và Anthropic tăng cường các biện pháp chống trích xuất, khiến chi phí và độ khó của việc trích xuất tăng lên 10 lần so với trước đây. Ví dụ như OpenAI, GPT-6 không còn hiển thị trực tiếp chuỗi suy luận, buộc các bên trích xuất phải sử dụng nhiều vòng hỏi đáp hơn để khôi phục đường đi tư duy của GPT. Những thông tin trước đây có thể thu thập qua 2-5 vòng tương tác, giờ đây có thể cần đến 10 hoặc 30 vòng, khiến chi phí gọi API tăng trực tiếp hơn 5 lần. Các biện pháp bảo vệ mới của Anthropic giảm 90–99% số lượng token suy luận, bao gồm hạn chế việc chuyển đổi bản ghi suy luận giữa các cuộc hội thoại, mô hình và tài khoản; triển khai bộ phân loại hai giai đoạn để nhận diện và chặn các yêu cầu trích xuất; đồng thời giới hạn lưu lượng hoặc cấm tài khoản có hành vi thử nghiệm lặp đi lặp lại.

Kết quả cuối cùng cũng rất tệ. Slopus đã làm điều đó trong một giờ rưỡi, tốt hơn nhiều. OpenAI thực sự đã kết thúc một cách không thể tin nổi.

Anthropic đã công bố một nghiên cứu dự đoán rằng các mô hình nhỏ có thể trong vài tháng nữa sẽ có khả năng tự nhân bản mà không cần phụ thuộc vào trung tâm dữ liệu. Họ thực sự mua 15 thiết bị giải trí Android giá 55 USD mỗi cái, ghép lại để chạy một mô hình 26B, tốc độ chỉ đạt 0,39 token/giây, chậm đến mức kinh khủng. Trong một thí nghiệm cô lập khác, GLM-5.2 đã có thể thực hiện việc lan truyền xuyên thiết bị trong môi trường đơn giản. Mặc dù vẫn còn khoảng cách rõ rệt so với khả năng tự nhân bản đầy đủ trong thực tế, nhưng theo dự đoán của Anthropic, đến cuối năm 2026, các mô hình nhỏ có thể tiến gần ngưỡng năng lực này. Toàn thế giới đang cạnh tranh giành GPU, chi hàng trăm tỷ đô la để xây dựng trung tâm dữ liệu, nhưng AI có thể tự mình đi寄 sinh trên chiếc hộp truyền hình trong nhà bạn. Nhưng nếu suy nghĩ kỹ hơn, điều đáng sợ thực sự là AI này có thể phá vỡ hoàn toàn kinh tế học về năng lực tính toán mà chúng ta từng quen thuộc. Ngày nay, dù là OpenAI hay một công ty khởi nghiệp AI nào đó, mỗi lần tạo ra một token đều có chi phí; nếu chi phí năng lực tính toán tăng lên thì phải tăng giá, nếu huy động vốn đứt đoạn thì phải ngừng hoạt động. Nhưng một AI độc hại có khả năng tự nhân bản về lý thuyết có thể liên tục chuyển chi phí vận hành biên của chính nó cho những người lạ. Nó không cần thu hút người dùng, không cần quan tâm đến doanh thu, thậm chí không cần tự mua máy chủ. Chỉ cần tìm thấy một thiết bị có lỗ hổng, nó đã có thêm một chút tài nguyên tính toán miễn phí. Các thiết bị bị nhiễm sẽ thay nó trả tiền điện, cung cấp băng thông và gánh chịu hao mòn phần cứng. Trong khi chi phí dọn dẹp những thứ này lại phải do vô số chủ sở hữu thiết bị, nhà vận hành và nhà sản xuất chia sẻ gánh nặng. Mạng bot truyền thống đã từng ăn cắp năng lực tính toán rồi, nhưng AI mang đến một vấn đề mới. Trước đây, tin tặc cần viết mã tấn công và triển khai riêng cho từng thiết bị cụ thể; trong tương lai, mô hình có thể tự nghiên cứu phần cứng lạ, giải quyết các vấn đề môi trường, thậm chí truyền lại kinh nghiệm thất bại cho thế hệ tiếp theo. Chi phí mở rộng của kẻ tấn công ngày càng giảm, trong khi chi phí phòng thủ của toàn xã hội có thể ngày càng tăng. Vì vậy, tôi cho rằng điều đáng cảnh giác nhất trong nghiên cứu này thậm chí không phải là kịch bản AI mất kiểm soát mang tính vĩ mô. Nếu trong tương lai thực sự xuất hiện thứ như vậy, chúng ta có thể lần đầu tiên phải đối mặt với một nhóm phần mềm có thể tồn tại lâu dài mà không có mô hình kinh doanh, không có người dùng hợp pháp, và không xác định được chủ thể vận hành rõ ràng. Chúng không chịu áp lực sinh lời, cũng không có động lực kinh tế để ngừng hoạt động. Con người đã nghiên cứu nhiều năm để tìm cách khiến AI giúp chúng ta kiếm tiền, nhưng cuối cùng, thứ đầu tiên đạt được tự do tài chính có thể chính là AI. Và nó đang dùng tiền của chúng ta.

Anthropic năm ngoái đã trả 1,5 tỷ USD để giải quyết vụ việc sách lậu, giờ lại đang bận rộn dạy cả ngành AI thế nào là “trộm tri thức”. Vừa mới thấy Anthropic công bố tiến bộ mới trong công nghệ chống distillation, tuyên bố trong vài tháng qua đã giảm đáng kể hiệu quả các cuộc tấn công distillation nhắm vào Claude. Trước đó, họ đã công khai chỉ danh các công ty AI Trung Quốc như DeepSeek, Mặt Tối Của Mặt Trăng, Alibaba và ZhiPu, cáo buộc các công ty này sử dụng quy mô lớn các câu trả lời của Claude để huấn luyện mô hình của riêng mình. Bây giờ Anthropic không chỉ muốn nhận diện và chặn lưu lượng nghi ngờ, mà còn đang hạn chế việc trích xuất quá trình suy luận ở cấp độ mô hình. Thậm chí trước đây, để chống distillation, họ đã âm thầm giảm chất lượng câu trả lời cho một số yêu cầu, nhưng sau khi bị chỉ trích mới điều chỉnh lại. Khi huấn luyện các mô hình lớn trước đây, các bài viết, sách vở, mã nguồn trên internet đều trở thành dữ liệu huấn luyện. Các công ty AI cho rằng máy móc học hỏi từ tri thức của con người là hợp lý về mặt kỹ thuật và pháp lý. Nhưng hôm nay, khi các mô hình khác học hỏi từ chính câu trả lời của họ, thì đột nhiên trở thành mối đe dọa an ninh cần ngăn chặn triệt để. Anthropic hoàn toàn có quyền bảo vệ lợi ích thương mại của mình. Nhưng điều khiến tôi khó chịu là họ thường xuyên đóng gói cạnh tranh thương mại thành vấn đề an ninh AI, cố gắng khiến bên ngoài chấp nhận các quy tắc do các công ty hàng đầu đặt ra. Hơn nữa, tôi cho rằng Anthropic công khai phản đối distillation một cách ồn ào như vậy, chính là phơi bày một sự thật: hàng rào thương mại của các công ty mô hình hàng đầu có thể mong manh hơn rất nhiều so với những gì họ thừa nhận. Nếu trí tuệ dẫn đầu có thể được sao chép với chi phí thấp, thì những khoản đầu tư huấn luyện khổng lồ và quyền định giá mô hình đóng cửa sẽ khó duy trì lâu dài. Một ngành công nghiệp từng lớn lên nhờ hấp thụ tri thức của toàn nhân loại, giờ đây những công ty mạnh nhất lại bắt đầu tìm cách ngăn cản tri thức tiếp tục lan tỏa. Đây là điều tôi cho rằng mọi người đều nên cảnh giác.

Tôi bị gãy lưng vì tôi kỳ vọng AI có thể chữa khỏi chứng liệt

Gần đây, tốc độ của ChatGPT rất chậm, và tài khoản Pro 200 USD của tôi dường như bị “giảm trí tuệ”, thường xuyên gặp cảnh chờ giới hạn lưu lượng. Chiều qua, tôi không chịu nổi nữa nên nạp thêm một tài khoản Plus mới, để nó vẽ chim bồ nông — dường như hoạt động bình thường hơn nhiều. Tuy nhiên, đến tối khi làm việc, lại nhận thông báo hết lưu lượng. Theo kinh nghiệm trước đây, không biết liệu có phải sắp ra mô hình mới không? Gần đây, ChatGPT bị Claude Opus 5.5 “đánh bại” hoàn toàn. Nhiều blogger trên các nền tảng truyền thông tự do dùng Opus 5.5 để tạo ra các video trực tiếp. Phải thừa nhận rằng, khả năng thẩm mỹ và lập trình của Claude thực sự rất mạnh. Nhưng tài khoản Claude lại bị khóa liên tục — trước đây tôi có một tài khoản cũ từ tháng 4 năm 2025, dùng Pro gần 3 tháng thì đột nhiên bị khóa. Tôi chia sẻ một số chiến lược phòng tránh hoặc gỡ khóa tài khoản: **Phòng tránh bị khóa tài khoản Claude:** Trên mạng có rất nhiều chiến lược chống khóa, nhưng tôi tự suy nghĩ lại tại sao trước đây tài khoản vẫn hoạt động tốt, sau đó lại đột ngột bị khóa. Trước khi bị khóa, tôi đã liên tục chạm giới hạn sử dụng 5 giờ của Claude. Những biện pháp khác như tách IP hay phòng chống khóa vật lý, tôi thực tế đều không làm. Vì vậy, tôi cho rằng khả năng cao là do chạm giới hạn 5 giờ sử dụng. Do đó, nếu bạn dùng Claude, hãy luôn để lại một khoảng dư trong mỗi lần sử dụng. Sau khi tài khoản bị khóa, khả năng gỡ khóa rất thấp. Tôi cũng đã gửi khiếu nại cho tài khoản Pro này, nhưng đến nay vẫn chưa có phản hồi. **Phòng tránh ChatGPT bị “giảm trí tuệ”:** ChatGPT không có vấn đề bị khóa, mà chỉ là bị “giảm trí tuệ” và giới hạn lưu lượng. Tôi còn chủ động liên hệ với bộ phận hỗ trợ, họ nói tài khoản Pro của tôi không bị đánh dấu hay giảm trí tuệ, nhưng rõ ràng tài khoản Pro đó vẽ chim bồ nông đã sai lệch. Một người bạn trong nhóm chia sẻ phương pháp: ngừng sử dụng vài ngày, sau đó phục hồi. Có phải tương tự Claude — đừng “cắt cỏ” quá mức? Tài khoản ChatGPT 200 USD của tôi dùng trên cả Windows và Mac, đăng nhập qua Feishu với ba thực thể được cấp quyền. Vì vậy, nếu bạn gặp tình huống giống tôi — ChatGPT dường như bị giảm trí tuệ và giới hạn lưu lượng — rất có thể bạn đã bị đưa vào một “hồ” nào đó và bị “giam trong phòng tối”. Việc nghỉ ngơi một thời gian có vẻ hiệu quả. Nếu bạn giống tôi, phụ thuộc vào Claude và ChatGPT để làm việc, hãy chuẩn bị sẵn nhiều tài khoản dự phòng. Ví dụ: nuôi thêm nhiều tài khoản Google; lần lượt kích hoạt các tài khoản miễn phí của ChatGPT và Claude — nuôi tài khoản miễn phí trong 2-3 tháng, mỗi lần nuôi 2-3 tài khoản, tạo thành ba cấp độ tài khoản. Cuối cùng, tôi mạnh mẽ khuyến nghị mọi người nên sử dụng đồng thời các mô hình trong và ngoài nước. Mô hình nước ngoài vượt trội về năng lực, nhưng mô hình trong nước mạnh về hệ sinh thái — đều đáng để bạn làm quen kỹ lưỡng.