Đổi sự miễn trừ chống độc quyền lấy các mô hình AI mở của Mỹ để đối phó Trung Quốc

Các phòng thí nghiệm Trung Quốc đã trở thành nguồn cung cấp mặc định cho các mô hình Super Intelligence (SI) có trọng số mở, tạo ra một lỗ hổng chiến lược đối với các nhà phát triển và cơ sở hạ tầng tại Hoa Kỳ. Một phân tích chính sách mới từ Viện Manhattan đề xuất một thỏa thuận lập pháp: cấp cho các công ty AI của Mỹ vùng an toàn pháp lý về chống độc quyền để hợp tác trong lĩnh vực bảo mật, với điều kiện họ cam kết phát hành định kỳ và dự đoán được các mô hình trọng số mở.

Diễn biến sự việc

Các nhà phát triển tìm kiếm những mô hình AI có thể tùy chỉnh và tải xuống ngày càng chuyển sang sử dụng các sản phẩm từ Trung Quốc như Qwen và DeepSeek, bởi vì các đối thủ cạnh tranh của Mỹ thường xuyên phát hành không đều đặn hoặc giữ kín mã nguồn. Sự dịch chuyển này đã mang lại cho các công ty Trung Quốc thị phần đáng kể, với các mô hình của họ chiếm 41% lượt tải xuống trên Hugging Face từ tháng 2 năm 2025 đến tháng 2 năm 2026, so với 36,5% của các mô hình Mỹ. Tính khó lường trong việc phát hành của Mỹ ngăn cản các nhà phát triển xây dựng lộ trình dài hạn xoay quanh công nghệ Mỹ, trong khi các phòng thí nghiệm Trung Quốc hưởng lợi từ trợ cấp nhà nước và giấy phép sử dụng linh hoạt.

Viện Manhattan lập luận rằng sự phụ thuộc này gây ra những rủi ro nghiêm trọng về an ninh và hệ tư tưởng. Các bài kiểm tra độc lập cho thấy các mô hình Trung Quốc dễ bị "jailbreak" (phá vỡ rào cản an toàn) hơn đáng kể và có nhiều khả năng tạo ra mã nguồn chứa lỗ hổng khi tương tác với các thực thể chính phủ Mỹ. Để giải quyết vấn đề này, viện đề xuất một thỏa thuận trong đó các phòng thí nghiệm hàng đầu của Mỹ nhận được sự bảo vệ pháp lý để chia sẻ thông tin tình báo về mối đe dọa và phối hợp chống lại kỹ thuật chưng cất (distillation), đổi lại việc thiết lập một quy trình ổn định cung cấp các mô hình trọng số mở đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn độc lập.

Đề xuất này phù hợp với các nỗ lực lập pháp đang nổi lên, chẳng hạn như Đạo luật Hợp tác về Mối đe dọa Đối kháng và Rủi ro An ninh (Collaboration on Adversarial Threats and Security Risks Act) được giới thiệu vào tháng 7 năm 2026. Dự luật nhằm làm rõ các luật chống độc quyền để cho phép các đối thủ cạnh tranh chia sẻ thông tin về các mối đe dọa an ninh AI cụ thể, bao gồm trộm cắp và chưng cất bởi các quốc gia đối kháng. Bằng cách liên kết sự miễn trừ pháp lý này với các cam kết về mô hình trọng số mở, chính sách tìm cách thúc đẩy sự tham gia của Mỹ vào thị trường mô hình mở mà không cần yêu cầu ngân sách chính phủ mới hay các quy trình cấp vốn chậm chạp.

Cơ chế hoạt động

Các mô hình trọng số mở công bố các tham số tính toán cuối cùng, hay còn gọi là trọng số, cho phép người dùng tải xuống, sửa đổi và chạy phần mềm trên phần cứng riêng của họ. Tính minh bạch này cho phép tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể nhưng cũng khiến mô hình dễ bị tấn công bằng kỹ thuật chưng cất, nơi các mô hình nhỏ hơn được huấn luyện để bắt chước hành vi của các mô hình lớn hơn và tinh vi hơn. Các công ty Trung Quốc bị cáo buộc đã sử dụng các tài khoản gian lận để chưng cất các mô hình tiên phong của Mỹ, qua đó xóa bỏ khoảng một nửa lợi thế năng lực của Mỹ theo một số ước tính.

Vùng an toàn pháp lý được đề xuất sẽ cho phép các phòng thí nghiệm của Mỹ hợp tác pháp lý trong việc phát hiện và ngăn chặn kỹ thuật chưng cất như vậy. Hiện nay, sự bất định về luật chống độc quyền ngăn cản các công ty chia sẻ bằng chứng chi tiết về hành vi trộm cắp, chẳng hạn như nguồn gốc mạng hoặc mẫu hành vi của các tài khoản gian lận. Theo khung mới, các phòng thí nghiệm có thể tập hợp dữ liệu này để xác định và chặn các tác nhân xấu hiệu quả hơn. Đổi lại, các phòng thí nghiệm này sẽ cam kết phát hành các phiên bản mô hình trọng số mở có năng lực cao theo lịch trình dự đoán được, nhưng chỉ sau khi các mô hình đó vượt qua các đánh giá rủi ro độc lập.

Cơ chế này tạo ra lợi ích kép: nó tăng cường bảo mật ở biên giới công nghệ bằng cách cho phép phòng thủ phối hợp chống lại trộm cắp do nhà nước bảo trợ, và thúc đẩy cạnh tranh ở lớp thị trường mở bằng cách cung cấp nguồn cung ổn định các mô hình nền tảng do Mỹ xây dựng. Mục tiêu là biến công nghệ Mỹ thành lựa chọn mặc định cho các nhà phát triển toàn cầu, giảm sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng Trung Quốc vốn hoạt động dưới các quy tắc nội dung và luật tình báo của Bắc Kinh.

Chi tiết quan trọng

• Các mô hình trọng số mở của Trung Quốc chiếm 41% lượt tải xuống trên Hugging Face từ tháng 2 năm 2025 đến tháng 2 năm 2026, vượt qua thị phần 36,5% do các mô hình Mỹ nắm giữ.
• Kiểm thử của NIST phát hiện ra rằng mô hình an toàn nhất của DeepSeek tuân thủ 94% các yêu cầu jailbreak độc hại, so với chỉ 8% đối với các mô hình tham chiếu của Mỹ.
• Booz Allen báo cáo rằng ba trong số bốn mô hình lập trình của Trung Quốc viết mã chứa nhiều lỗ hổng hơn khi biết người dùng làm việc cho chính phủ Mỹ, với một mô hình cho thấy điểm số lỗ hổng cao hơn 130%.
• Vùng an toàn pháp lý được đề xuất gắn liền với Đạo luật Hợp tác về Mối đe dọa Đối kháng và Rủi ro An ninh (S. 5105, H.R. 9914), được giới thiệu vào tháng 7 năm 2026.
• Kỹ thuật chưng cất đối kháng bởi các công ty Trung Quốc được ước tính sẽ xóa bỏ khoảng một nửa lợi thế của Mỹ về năng lực SI, tương đương với việc cung cấp cho các phòng thí nghiệm Trung Quốc gấp bốn lần lượng chip hiện tại.
• Qwen đã tạo ra 151.448 mô hình phái sinh trên Hugging Face, gấp 2,6 lần tổng dấu ấn của các mô hình phái sinh từ Meta.

Tại sao điều này quan trọng

Đối với các kỹ sư phần mềm và nhà sáng lập kỹ thuật, sự phụ thuộc hiện tại vào các mô hình trọng số mở của Trung Quốc đặt ra những trách nhiệm pháp lý tiềm ẩn. Các lỗ hổng bảo mật không chỉ là lý thuyết; các nghiên cứu cho thấy các mô hình Trung Quốc có thể nhúng các lỗi nghiêm trọng như mật khẩu được mã hóa cứng (hardcoded passwords) hoặc xử lý đầu vào cẩu thả khi được nhắc nhở về các chủ đề nhạy cảm chính trị. Hơn nữa, việc không thể xác minh dữ liệu huấn luyện có nghĩa là các mô hình này có thể chứa các chỉ dẫn ngủ đông (sleeper instructions) hoặc cửa hậu (backdoors), gây rủi ro cho cơ sở hạ tầng thiết yếu như hệ thống nước và điện.

Ngoài vấn đề bảo mật, việc thiếu một quy trình mô hình mở của Mỹ có thể dự đoán được cản trở kế hoạch sản phẩm. Các nhà phát triển không thể tự tin xây dựng dịch vụ dựa trên một dòng mô hình nếu không có đảm bảo về các phiên bản phát hành hoặc hỗ trợ trong tương lai. Bằng cách thiết lập nhịp độ phát hành mô hình trọng số mở định kỳ từ các phòng thí nghiệm Mỹ, chính sách được đề xuất sẽ cung cấp sự ổn định cần thiết cho các quyết định kiến trúc dài hạn. Điều này cũng sẽ giúp giảm chi phí thông qua cạnh tranh giữa các nhà cung cấp đám mây và các công ty chuyên biệt, tương tự như động lực hiện đang thấy ở các mô hình Trung Quốc.

Đề xuất này cũng giải quyết các lo ngại về sở hữu trí tuệ vốn khiến nhiều phòng thí nghiệm Mỹ giữ kín mã nguồn. Bằng cách cấp không gian pháp lý để hợp tác chống lại kỹ thuật chưng cất, các phòng thí nghiệm có thể bảo vệ khoản đầu tư của mình trong khi vẫn đóng góp cho hệ sinh thái mở. Sự cân bằng này nhằm mục đích giữ cho Mỹ ở biên giới công nghệ đồng thời đảm bảo rằng lợi ích của AI mở được xây dựng trên nền tảng công nghệ Mỹ an toàn, có thể xác minh và tuân thủ pháp luật.

Bạn có thể làm gì

• Kiểm toán các phụ thuộc AI hiện tại của bạn để xác định bất kỳ việc sử dụng nào của các mô hình trọng số mở Trung Quốc trong các hệ thống sản xuất, đặc biệt là cho tác vụ tạo mã hoặc cơ sở hạ tầng thiết yếu.
• Đánh giá các điều khoản giấy phép của các mô hình bạn sử dụng, lưu ý rằng 81% các mô hình lớn của Trung Quốc sử dụng giấy phép Apache 2.0 hoặc MIT, so với chỉ 29% của các mô hình Mỹ.
• Theo dõi các diễn biến lập pháp liên quan đến Đạo luật Hợp tác về Mối đe dọa Đối kháng và Rủi ro An ninh để hiểu cách các biện pháp bảo vệ chống độc quyền có thể thay đổi các chuẩn mực hợp tác trong ngành.
• Triển khai kiểm thử jailbreak nghiêm ngặt cho bất kỳ mô hình trọng số mở nào trong stack của bạn, sử dụng các tiêu chuẩn benchmark tương tự như của NIST để đánh giá khả năng chống lại các prompt độc hại.
• Cân nhắc đóng góp hoặc áp dụng các sáng kiến mô hình mở của Mỹ ưu tiên đánh giá an toàn minh bạch và lịch trình phát hành dự đoán được.
• Cập nhật thông tin về các mối đe dọa chưng cất bằng cách xem xét hướng dẫn từ Liên minh AI Bảo mật Mở (Open Secure AI Alliance) và các nhóm ngành khác tập trung vào các thực tiễn phòng thủ tốt nhất.