Open Weights và Vai trò dẫn đầu AI của Hoa Kỳ

24 tháng 7, 2026

Từ phần mềm nguồn mở đến AI mở

Vào những năm 1980, những người tiên phong của phong trào phần mềm nguồn mở đã thách thức quan điểm phổ biến khi đó rằng phần mềm chỉ có thể phát triển nếu các công ty giữ quyền kiểm soát tuyệt đối đối với mã nguồn.

Phong trào này thúc đẩy một hệ sinh thái minh bạch, nơi các lập trình viên trên khắp thế giới có thể nghiên cứu, chỉnh sửa và cải tiến phần mềm.

Ngày nay, phần mềm nguồn mở đang vận hành phần lớn Internet, là nền tảng của các hệ thống do những công ty công nghệ lớn nhất thế giới sử dụng, đồng thời phục vụ quân đội Mỹ, các cơ quan liên bang, nghiên cứu khoa học, an ninh mạng và nhiều nhiệm vụ quan trọng khác.

Nguồn mở không chỉ giúp giảm chi phí phát triển phần mềm. Quan trọng hơn, nó tạo ra một nền tảng tri thức chung để nhiều thế hệ kỹ sư và doanh nhân Mỹ xây dựng năng lực công nghệ và chủ quyền công nghệ của quốc gia.

AI cũng đang đứng trước lựa chọn tương tự

Hoa Kỳ hiện đối mặt với một quyết định tương tự trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Vị thế dẫn đầu AI của Mỹ sẽ không được quyết định chỉ bởi một mô hình AI tiên tiến nhất, mà bởi việc nước này có xây dựng được một hệ sinh thái AI mở đủ mạnh để lan tỏa AI đến mọi lĩnh vực của nền kinh tế hay không.

Điều đó đòi hỏi:

• mở rộng khả năng tiếp cận AI;
• thúc đẩy cạnh tranh;
• phát triển nhiều lớp ứng dụng AI;
• giúp người dân và doanh nghiệp kiểm soát tốt hơn công nghệ mà họ sử dụng.

Trong bối cảnh đó, Open-weight models (các mô hình AI công khai trọng số) đóng vai trò quan trọng.

Đây là các mô hình mà bất kỳ ai cũng có thể:

• tải về;
• kiểm tra;
• chỉnh sửa;
• chạy trên hạ tầng của chính mình.

Nhờ vậy, AI tiên tiến trở nên dễ tiếp cận, dễ tùy biến và được phổ biến rộng rãi hơn.

Open weights giúp AI được ứng dụng rộng khắp

Open weights mở rộng quyền tiếp cận nền kinh tế AI.

Các startup, doanh nghiệp, trường đại học và tổ chức công có thể xây dựng sản phẩm dựa trên các mô hình tiên tiến mà không phải tự huấn luyện từ đầu hoặc phải trả chi phí cao cho các mô hình frontier trong mọi trường hợp.

Điều này cho phép mỗi tổ chức:

• dùng đúng mô hình cho đúng công việc;
• chỉ sử dụng các mô hình frontier khi thực sự cần;
• còn lại có thể triển khai các mô hình chuyên biệt nhỏ hơn, hiệu quả hơn.

Theo tài liệu, chính sự phân tầng này mới giúp AI trở nên bền vững về mặt kinh tế khi được sử dụng cho hàng tỷ tác vụ mỗi ngày.

Mỹ sẽ chiến thắng trong kỷ nguyên AI nếu AI được đưa vào:

• nhà máy;
• bệnh viện;
• nông trại;
• trường học;
• doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Cạnh tranh là động lực quan trọng

Open weights còn tăng cường cạnh tranh.

Và chính cạnh tranh giúp lợi ích của AI được chia sẻ rộng rãi thay vì tập trung vào một số ít doanh nghiệp.

Khi nhiều tổ chức có thể xây dựng, điều chỉnh và triển khai mô hình AI, sự cạnh tranh sẽ không chỉ diễn ra giữa các nhà phát triển mô hình mà còn lan sang:

• hạ tầng cloud;
• chip AI;
• ứng dụng;
• dịch vụ.

Kết quả là:

• đổi mới diễn ra nhanh hơn;
• chi phí giảm;
• lợi ích kinh tế được phân bổ rộng hơn.

Người dùng có quyền kiểm soát lớn hơn

Open weights cũng trao nhiều quyền kiểm soát hơn cho khách hàng.

Các tổ chức đầu tư vào AI đều muốn tránh bị khóa chặt vào một nhà cung cấp duy nhất hoặc đánh mất tri thức mà họ đã tích lũy.

Các mô hình open-weight giúp họ:

• kiểm soát dữ liệu của mình;
• tự đánh giá mô hình;
• tự điều chỉnh;
• triển khai ở bất kỳ nơi nào phù hợp với nhu cầu kinh doanh.

Khi doanh nghiệp tạo ra giá trị bằng AI, họ cũng có thể giữ lại giá trị đó thông qua:

• các mô hình liên tục tự cải thiện;
• năng lực chuyên biệt;
• tri thức tích lũy.

Theo tài liệu, điều này góp phần củng cố chủ quyền công nghệ và sự thịnh vượng của Hoa Kỳ.

Open weights có rủi ro không?

Có.

Tài liệu thừa nhận rằng open weights mang theo những rủi ro thực sự.

Một khi trọng số đã được công khai:

• nhà phát triển không còn kiểm soát được hoàn toàn;
• các phiên bản sửa đổi rất khó theo dõi hoặc thu hồi.

Tuy nhiên, tài liệu cho rằng giải pháp không phải là cấm open weights.

Trong bối cảnh tin tặc cũng sử dụng AI tiên tiến, lực lượng phòng thủ cũng cần được tiếp cận các công cụ có năng lực tương đương để:

• phát hiện;
• mô phỏng;
• ứng phó với các mối đe dọa mới.

Ngoài ra, open models còn:

• tăng tính minh bạch;
• giúp nhiều nhóm cùng phát hiện lỗ hổng;
• khắc phục điểm yếu nhanh hơn.

Minh bạch có thể an toàn hơn mô hình đóng

Tài liệu lập luận rằng tính mở có thể chính là con đường quan trọng nhất để đạt được AI an toàn.

Việc chỉ dựa vào các mô hình đóng không mặc nhiên đồng nghĩa với an toàn hơn.

Các mô hình đóng vẫn có thể:

• bị tấn công;
• bị lạm dụng;
• hoặc thất bại theo những cách mà người ngoài không thể quan sát.

Nếu toàn bộ AI tiên tiến chỉ nằm trong tay một số ít công ty thì:

• sẽ xuất hiện nhiều “điểm thất bại đơn lẻ” (single points of failure);
• cạnh tranh suy yếu;
• công nghệ quan trọng bị tập trung vào số ít nhà cung cấp.

Trong khi đó, open-weight models cho phép cộng đồng rộng lớn gồm các nhà nghiên cứu và lập trình viên:

• phân tích hành vi của mô hình;
• phát hiện lỗ hổng;
• xây dựng cơ chế bảo vệ;
• cải thiện liên tục theo thời gian.

Tài liệu so sánh điều này với phần mềm nguồn mở: minh bạch đôi khi còn an toàn hơn việc che giấu.

Việc đánh giá AI nên dựa trên:

• benchmark nghiêm ngặt;
• red teaming;
• kiểm thử;
• bằng chứng về tác hại thực tế,

thay vì mặc định rằng hệ thống đóng luôn an toàn hơn.

Chính phủ nên làm gì?

Theo tài liệu, một hệ sinh thái AI mạnh không tự nhiên xuất hiện.

Các nhà hoạch định chính sách cần:

• mở rộng khả năng tiếp cận các mô hình tiên tiến cho startup và giới nghiên cứu;
• đầu tư vào tài sản dùng chung như bộ dữ liệu, công cụ và framework đánh giá;
• duy trì sự đa dạng của các mô hình frontier;
• tránh các quy định quá sớm làm giảm cạnh tranh hoặc đẩy đổi mới ra nước ngoài.

Đồng thời, cần thúc đẩy tầng ứng dụng AI để AI được sử dụng rộng rãi trong nền kinh tế.

Không nên nhầm lẫn Distillation với hành vi đánh cắp

Tài liệu nhấn mạnh rằng các nhà hoạch định chính sách cần phân biệt rõ:

• các kỹ thuật phát triển mô hình hợp pháp, và
• hành vi chiếm đoạt tài sản trí tuệ.

Một ví dụ là distillation.

Distillation là kỹ thuật dùng đầu ra của một mô hình để huấn luyện hoặc cải thiện một mô hình khác.

Đây là kỹ thuật đã được sử dụng rộng rãi trong:

• cải thiện mô hình;
• đánh giá;
• kiểm định.

Theo tài liệu, distillation phản ánh truyền thống lâu đời trong khoa học và kỹ thuật:

học hỏi từ công nghệ hiện có, phát triển dựa trên thành quả trước đó và cải tiến chúng.

Ngược lại, việc trích xuất trái phép giá trị từ các mô hình đóng là mối quan ngại chính đáng.

Những vấn đề đó nên được xử lý bằng:

• khung pháp lý;
• cơ chế thương mại phù hợp,

thay vì áp đặt các lệnh cấm quá rộng lên những kỹ thuật đóng vai trò quan trọng trong đổi mới AI.

Kết luận

Tài liệu kết luận rằng kỷ nguyên AI có thể trở thành một thời kỳ thịnh vượng.

Nếu lựa chọn đúng chính sách, AI open-weight có thể:

• mở rộng cơ hội tiếp cận AI;
• tăng cường cạnh tranh;
• củng cố vị thế công nghệ của Hoa Kỳ;
• giảm thiểu rủi ro;
• bảo đảm lợi ích của AI được chia sẻ rộng rãi trong toàn nền kinh tế.

Tác giả cho rằng đây là tương lai đáng để xây dựng và Hoa Kỳ nên dẫn đầu trong việc xây dựng tương lai đó.

Các tổ chức ký tên ủng hộ

Danh sách các đơn vị ký tên gồm nhiều doanh nghiệp và tổ chức AI lớn như:

• Andreessen Horowitz (a16z)
• Arcee AI
• Arena
• Black Forest Labs
• Box
• CrowdStrike
• Dell Technologies
• Emergence Capital
• Hugging Face
• IBM
• Linux Foundation
• Mariana Minerals
• Meta
• Microsoft
• Mistral AI
• Mozilla
• NVIDIA
• Palantir
• Perplexity
• Reflection
• Replit
• ServiceNow
• Telnyx
• Y Combinator
• cùng American Innovators Network.

Thông điệp cốt lõi của toàn bộ tài liệu có thể tóm gọn như sau:

“Muốn Mỹ dẫn đầu AI, không chỉ cần sở hữu mô hình mạnh nhất, mà cần xây dựng một hệ sinh thái AI mở, nơi nhiều doanh nghiệp, nhà nghiên cứu và tổ chức có thể tải, chạy, sửa đổi và triển khai các mô hình AI trên hạ tầng của chính mình. Theo nhóm tác giả, open weights sẽ thúc đẩy cạnh tranh, giảm chi phí, tăng an toàn thông qua minh bạch và tránh việc quyền lực AI tập trung vào một số rất ít công ty.”