Định nghĩa lại Chiến lược AI: Cách Zhipu niêm yết báo hiệu một sự thay đổi căn bản trong cuộc đua các mô hình lớn

Cảnh quan ngành trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc đã bước vào một giai đoạn chuyển đổi quan trọng. Vào ngày 8 tháng 1, Zhipu trở thành công ty mô hình lớn đầu tiên niêm yết công khai trên thế giới, đánh dấu không chỉ một cột mốc doanh nghiệp mà còn là một điểm ngoặt chiến lược cho toàn ngành. Điều làm cho khoảnh khắc này đặc biệt quan trọng là chỉ thị chiến lược nội bộ đi kèm với cột mốc đó: một sự điều chỉnh toàn diện hướng tới nghiên cứu mô hình nền tảng.

Từ Đa dạng hóa đến Tập trung cốt lõi: Sự Điều Chỉnh Chiến Lược

Thông qua một thông báo nội bộ mà chỉ có thể tiếp cận được, lãnh đạo công ty đã phác thảo một sự chuyển hướng quyết đoán khỏi các sáng kiến phân tán để tập trung đổi mới trong kiến trúc mô hình và các mô hình học tập. Sự thay đổi này là phản ứng trực tiếp với áp lực cạnh tranh đã định hình lại hệ sinh thái AI của Trung Quốc trong năm qua.

Tang Jie, Nhà khoa học trưởng và kiến trúc sư sáng lập của tổ chức, nhấn mạnh rằng tiến bộ có ý nghĩa trên con đường hướng tới trí tuệ nhân tạo chung đòi hỏi nhiều hơn là khả năng công nghệ—nó cần có người dùng thực tế và các giải pháp có thể triển khai. Triết lý thực dụng này, dựa trên tầm nhìn sáng lập của công ty về “cho phép máy móc suy nghĩ như con người,” hiện nay đóng vai trò như một bộ lọc để đánh giá tất cả các quyết định chiến lược.

Sổ tay Thực thi 2025: Từ Ổn định đến Thống trị

Năm vừa qua diễn ra theo một chiến lược ba giai đoạn được lên kế hoạch tỉ mỉ. Bắt đầu bằng việc ra mắt mô hình ổn định vào tháng 4, tiếp theo là định vị cạnh tranh trung hạn đạt các tiêu chuẩn hiệu suất hàng đầu, năm kết thúc vào tháng 12 với GLM-4.7—một mô hình đạt vị trí cao nhất trong các lựa chọn trong nước và sánh ngang với hiệu suất của Claude 4.5 Sonnet trên toàn cầu theo các chỉ số Phân tích Nhân tạo.

Quỹ đạo này không phải là điều tất yếu. Tổ chức đã gặp phải những trở ngại kỹ thuật, áp lực về giá cả, và thách thức xác định vector kỹ thuật chính xác nơi có thể đột phá. Việc phát hiện ra coding như một điểm phân biệt đã trở thành bước đột phá: GLM-4.1 đã được sử dụng như một công cụ chiến lược vào mùa xuân, trong khi việc ra mắt GLM-4.5 vào giữa năm trở thành bước ngoặt quyết định mà từ đó có thể xây dựng đà tiến.

Xác thực Thị trường qua Quy mô

Các chỉ số của nền tảng MaaS kể một câu chuyện thuyết phục về sự chấp nhận của thị trường. Tăng từ 20 triệu lên 500 triệu doanh thu hàng năm chỉ trong mười tháng—tăng gấp 25 lần—nền tảng hiện phục vụ các nhà phát triển từ 184 quốc gia, với hơn 150.000 người tham gia vào sáng kiến mã hóa riêng. Doanh thu quốc tế vượt quá 200 triệu, xác nhận tiềm năng xuất khẩu của hạ tầng AI trong nước.

Việc niêm yết chính thức diễn ra trong bối cảnh nhiều thử thách, như lãnh đạo đã đề cập trong thông báo của họ. Đạt được vị trí công ty mô hình lớn niêm yết công khai đầu tiên trên thế giới trong điều kiện được mô tả là “h almost impossible” thể hiện sự công nhận của thị trường đối với thành tựu công nghệ cũng như khả năng thương mại.

Lộ trình 2026: Bốn Trụ Cột của Trí Tuệ Nhân Tạo Thế Hệ Mới

Với sự phát triển của GLM-5 tiến tới ra mắt gần kề, chương trình chiến lược cho năm tới tập trung vào bốn sáng kiến liên kết chặt chẽ:

Đổi mới Kiến trúc Mô hình: Mô hình Transformer, chiếm ưu thế gần một thập kỷ, bắt đầu bộc lộ những hạn chế cơ bản—chi phí tính toán quá lớn cho các ngữ cảnh mở rộng, cơ chế bộ nhớ hạn chế, và hiệu quả cập nhật kém. Trọng tâm sẽ là khám phá các phương pháp kiến trúc mới, phương pháp mở rộng tinh chỉnh, và thiết kế tích hợp chip-thuật toán để vượt qua các nút thắt hiện tại.

Học Tăng Cường Nâng Cao: Các phương pháp RLVR hiện tại, mặc dù hiệu quả cho toán học và mã, ngày càng bộc lộ sự phụ thuộc vào các môi trường xác minh nhân tạo. Tổ chức hướng tới phát triển các khung reinforcement learning tổng quát hơn, có khả năng giúp hệ thống hiểu và thực thi các nhiệm vụ kéo dài hàng giờ hoặc hàng ngày, vượt ra ngoài việc theo dõi hướng dẫn tức thì.

Mô hình Học Liên Tục: Đây có thể coi là lĩnh vực tham vọng nhất. Các mô hình đã triển khai hiện tại về cơ bản có trí tuệ tĩnh, thu nhận qua các chu kỳ huấn luyện đơn lẻ, tiêu tốn nhiều tài nguyên và dần trở nên lỗi thời. Việc tái tạo khả năng học liên tục của não người và tiến hóa tự chủ thông qua tương tác với môi trường và dòng dữ liệu đòi hỏi phải phát triển các phương pháp học trực tuyến mới.

Triển khai GLM-5: Tận dụng các kỹ thuật mở rộng quy mô và nhiều cải tiến công nghệ, mô hình thế hệ mới dự kiến sẽ tạo ra trải nghiệm người dùng mới và mở rộng các ứng dụng thực tế của AI trong nhiều ngành.

Tái Cấu Trúc Tổ Chức: Xây Dựng Cho Tiềm Năng Cách Mạng

Việc tái cấu trúc nội bộ trong suốt năm 2025 đã thiết lập các đơn vị tổ chức mới nhằm tránh sự tự mãn của tổ chức. Việc thành lập X-Lab thể hiện cam kết về đổi mới đột phá, nhằm tập hợp các tài năng đầy tham vọng và khám phá các lĩnh vực vượt ra ngoài phần mềm sang phần cứng—tất cả đều phục vụ cho luận đề tổng thể về AGI.

Song song đó, mở rộng các chiến lược đầu tư bên ngoài cho thấy ý định tạo ra sự thịnh vượng hệ sinh thái thay vì cạnh tranh zero-sum, thể hiện niềm tin rằng các xu hướng tăng trưởng chung sẽ có lợi cho toàn bộ ngành.

Yếu Tố Địa Chính Trị: AI Chủ Quyền và Vị Thế Thị Trường

Việc thiết lập nền tảng MaaS quốc gia của Malaysia sử dụng các mô hình Z.ai mã nguồn mở thể hiện thành công của sáng kiến “AI đi toàn cầu”. Phát triển này mang ý nghĩa chiến lược vượt ra ngoài thương mại, định vị công nghệ mô hình lớn trong nước như một hạ tầng có khả năng hỗ trợ các khung AI quốc gia trên phạm vi quốc tế.

Định Nghĩa Lại Cạnh Tranh

Sự xuất hiện của các lựa chọn cạnh tranh đã buộc ngành phải đánh giá lại một cách quyết liệt. Thay vì bảo vệ các vị trí hiện tại, phản ứng chiến lược tập trung vào quay trở lại các nguyên lý ban đầu—ưu thế của mô hình nền tảng trở thành rào cản cạnh tranh chính. Đây là một bước chuyển quan trọng trong định nghĩa: cuộc chiến giành ưu thế AI sẽ không còn dựa vào các lớp ứng dụng hay độ rộng của hệ sinh thái, mà dựa vào khả năng thuần túy của các mô hình nền tảng.

Giai đoạn 2026 được định vị rõ ràng là năm đột phá cho việc thay thế các chuyên gia và nhiệm vụ bằng AI. Thời gian này cho thấy rằng sự khác biệt của mô hình nền tảng—được phản ánh qua kiến trúc vượt trội, khả năng học tập, và tiến hóa liên tục—sẽ ngày càng quyết định tổ chức nào có thể triển khai thành công các ứng dụng biến đổi trong nhiều ngành.

Điều nổi bật từ việc Zhipu ra mắt công khai trên thị trường và các thông điệp chiến lược đi kèm là một định nghĩa rõ nét hơn về lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên AI: khả năng nền tảng tối thượng, theo đuổi không ngừng giới hạn kỹ thuật của AGI, và cam kết thực dụng về các giải pháp có thể triển khai phục vụ người dùng thực tế trên thị trường toàn cầu.