Dimension khảo sát AI Trung Quốc: Mô hình mở, nút thắt điện toán và khoảng cách thương mại hóa

Trung Quốc thiếu chip, Mỹ thiếu điện, AI Trung-Mỹ bước vào ván cờ mới

Tiêu đề gốc: Thư mật gửi đối tác hữu hạn của Dimension: Cờ vua AI xuyên Thái Bình Dương
Tác giả gốc: Dimension Capital

Lời biên tập: Khi Mỹ nắm giữ mô hình dẫn đầu và chip cao cấp, Trung Quốc sở hữu nguồn điện dồi dào hơn và ràng buộc chi phí mạnh hơn, cuộc cạnh tranh AI toàn cầu sẽ diễn ra theo lộ trình nào?

Thư nội bộ của Dimension cố gắng trả lời câu hỏi này. Tác giả phân tách cuộc cạnh tranh thành nhiều tầng liên kết chặt chẽ: sức mạnh tính toán, năng lượng, hệ sinh thái mã nguồn mở, doanh thu ứng dụng và định giá thị trường vốn.

Đánh giá then chốt của tác giả là, kiểm soát xuất khẩu không đơn thuần cắt đứt liên hệ ngành AI Trung-Mỹ, mà ngược lại thúc đẩy các phòng thí nghiệm Trung Quốc hình thành lộ trình kỹ thuật nhấn mạnh hiệu quả kỹ thuật và trọng số mở. Mô hình Mỹ, sức mạnh tính toán Nvidia, mô hình mã nguồn mở Trung Quốc và dịch vụ dữ liệu xuyên biên giới đã được nhúng vào cùng một chuỗi công nghiệp: năng lực kỹ thuật có thể lưu chuyển xuyên biên giới, nhưng doanh thu, chi phí và quyền thương lượng chưa chắc chuyển dịch đồng bộ. Thắng thua trong tương lai vì thế có thể không chỉ phụ thuộc vào hiệu năng mô hình, mà còn phụ thuộc vào việc ai giải quyết được yếu tố khan hiếm nhất của mình và thiết lập vòng khép kín thương mại bền vững hơn.

Điều này cũng giải thích vì sao bài viết đồng thời bàn về nút thắt điện lực của Mỹ và định giá cao của các công ty AI Trung Quốc. Vấn đề cấu trúc mà hai bên đối mặt trái ngược nhau: Mỹ có năng lực thương mại hóa trưởng thành hơn, nhưng bị kìm hãm bởi năng lượng và hạ tầng; Trung Quốc có nguồn cung điện mở rộng nhanh và hệ sinh thái mở, nhưng vẫn đối mặt với tình trạng thiếu chip tiên tiến, mức sẵn sàng chi trả hạn chế và quy mô doanh thu nhỏ. Năng lực kỹ thuật, doanh thu thương mại và định giá thị trường vì thế xuất hiện sự lệch pha rõ rệt.

Cần nói rõ, lá thư này mang góc nhìn đậm chất tổ chức đầu tư, trong đó một phần dữ liệu về doanh thu, nguồn mô hình và tỷ lệ thâm nhập ngành vẫn cần được xác minh thêm. Nhưng nó cung cấp một khung phân tích đáng chú ý: cạnh tranh AI Trung-Mỹ đã khó có thể giải thích bằng riêng ưu thế kỹ thuật hay phong tỏa chính sách; điều thực sự quyết định cục diện ngành có lẽ là sự cân bằng liên tục biến đổi giữa sức mạnh tính toán, năng lượng, lan tỏa mã nguồn mở và phân bổ vốn.

Dưới đây là nguyên văn:

Kính gửi các đối tác:

Một nhóm nhỏ của Dimension đã đến Trung Quốc tuần trước, thăm nhiều phòng thí nghiệm hàng đầu và trao đổi với các nhà đầu tư, doanh nhân và chuyên gia kỹ thuật tại địa phương. Chuyến đi này phần lớn là một lần quay lại, đồng thời là dịp tái kiểm chứng những đánh giá đã hình thành sau chuyến đi Thượng Hải năm 2025. Khi đó, chúng tôi từng viết và nói rằng tầm quan trọng ngày càng tăng của Trung Quốc đã vượt ra ngoài lĩnh vực phần cứng. Giờ đây, khi tổng kết những gì thu được từ chuyến đi, chúng tôi cho rằng cần xem xét lại ván cờ AI xuyên Thái Bình Dương này. Dưới đây là một số suy nghĩ hiện tại của chúng tôi. Cần lưu ý rằng, những quan điểm này vẫn đang tiếp tục tiến hóa, và khi dữ liệu mới xuất hiện, thậm chí ngày mai chúng có thể thay đổi.

1. Khan hiếm thúc đẩy tiến hóa

Mục đích ban đầu của kiểm soát xuất khẩu là làm chậm sự phát triển AI của Trung Quốc. Nhưng kết quả là, chúng tạo ra một áp lực tiến hóa, thúc đẩy Trung Quốc sản sinh những phòng thí nghiệm mang phong cách riêng.

Trong điều kiện sức mạnh tính toán bị hạn chế, các nhóm Trung Quốc thường tiến hành tối ưu hóa kỹ thuật ở tầng trừu tượng thấp hơn, những khâu mà các phòng thí nghiệm Mỹ thường có thể bỏ qua. Khi DeepSeek phát hành V3 vào tháng 3, họ từng lập trình CUDA ở cấp PTX trên một GPU Nvidia H800, chuyển phép toán chuẩn hóa tiêu tốn năng lượng nhất từ lõi tính toán GPU sang 20 lõi chuyên dùng cho kết nối liên tiếp.¹

Chúng tôi cho rằng, điều này phản ánh sự khác biệt về cơ chế khuyến khích hơn là sự thiếu hụt nhân tài Mỹ: lợi ích biên của phòng thí nghiệm Mỹ đến từ việc bổ sung thêm sức mạnh tính toán, còn lợi ích biên của phòng thí nghiệm Trung Quốc đến từ việc tìm không gian tối ưu cho trình biên dịch và chip.

Cuối cùng, các phòng thí nghiệm Trung Quốc hình thành văn hóa hiệu quả toàn ngăn xếp, bao phủ nhân, bộ tối ưu, hệ thống dịch vụ và cả thiết kế chip. Hiệu ứng kép mà văn hóa này mang lại vượt xa tác dụng của tối ưu hóa đơn lẻ. Khan hiếm — ai mà ngờ được? — hóa ra lại là mẹ đẻ của phát minh; ở đây, nó còn sản sinh kỹ thuật hệ thống, hợp ngữ và trình biên dịch.

2. Hiện trạng phần mềm Trung Quốc đã vượt mức mà phần mềm doanh nghiệp phương Tây có thể làm được hai năm trước: thâm nhập ngăn xếp công nghệ sản xuất phương Tây

Các nhà cung cấp Trung Quốc đã phát triển từ mức thâm nhập bằng 0 cách đây chưa đầy 18 tháng, đến nay cung cấp hơn 25% lượng token của OpenRouter.²

Qwen đã vượt Llama trong đấu trường đánh giá mù và tiếp tục thường xuyên phát hành mô hình mới. Trong chưa đầy hai năm, mô hình Trung Quốc đã phát triển từ "mô hình mã nguồn mở tốt thứ năm thế giới" thành "ít nhất 80% startup AI Mỹ sử dụng ít nhất một mô hình mã nguồn mở Trung Quốc trong môi trường vận hành thực tế".³ Trọng số mở đã vượt qua rào cản mua sắm — phần mềm miễn phí không tồn tại nhà cung cấp cần thẩm định.

Về bản chất, Trung Quốc đang nhanh chóng có được khối lượng công việc của phương Tây, chứ không phải doanh thu của phương Tây. Như trước đây, lợi nhuận suy luận hiện đang chảy về các nhà cung cấp dịch vụ thực sự cung cấp token.

Dù là có chủ ý, hay là kết quả tự nhiên nổi lên từ một hệ thống phức tạp ở quy mô toàn cầu, các phòng thí nghiệm tiên phong Trung Quốc đều đang biến tầng doanh thu mà đối thủ Mỹ phụ thuộc thành hàng hóa, và chủ yếu diễn ra ở phía mã nguồn mở. Theo chúng tôi, điều này không phải ngẫu nhiên, cũng không chỉ là một thử nghiệm kỳ quặc.

Mục tiêu của các công ty này là xây dựng hệ thống vận hành quy mô lớn, ổn định, doanh thu thấp. Vì vậy, đánh giá trung hạn của chúng tôi là: Trung Quốc đang thúc đẩy hình thành một hệ sinh thái phụ thuộc vào mô hình trọng số mở, theo sau nhanh, chèn ép doanh thu của các phòng thí nghiệm hàng đầu Mỹ; đồng thời, lại dẫn doanh thu về các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô và hạ tầng suy luận thế hệ mới. Chúng tôi cho rằng, xu hướng này đang làm chậm lại, thậm chí cản trở việc đưa công nghệ tiên tiến có ý nghĩa thực chất vào ván cờ hiện tại.

3. Cạnh tranh nội bộ giữa các phòng thí nghiệm tiên phong Trung Quốc khốc liệt hơn nhiều so với nhận thức thông thường của phương Tây

Đánh giá của chúng tôi là, mặt trận cạnh tranh hiện tại bao gồm DeepSeek, Qwen của Alibaba, Kimi của Moonshot AI, Doubao của ByteDance và GLM của Zhipu, khoảng cách giữa các bên chỉ dao động trong khoảng một quý về thứ hạng. Đáng chú ý, Tencent dù sở hữu lượng người dùng hiện có khổng lồ, lại nằm ngoài hệ sinh thái; bản thân điều này đã là một vấn đề đáng quan tâm.

Các phòng thí nghiệm này cạnh tranh trực diện về tốc độ nghiên cứu phát triển và năng lực mô hình, đồng thời lại công khai trọng số mô hình, tạo nên hệ sinh thái cạnh tranh hoàn toàn khác với hai phòng thí nghiệm mã nguồn đóng của Mỹ.

Xin nhấn mạnh lại, chúng tôi cho rằng trọng tâm cạnh tranh trong một đến hai năm tới, đúng hơn là cuộc đọ sức giữa các cơ chế khuyến khích khác nhau, chứ không phải cạnh tranh giữa các quốc gia. Các phòng thí nghiệm Trung Quốc mà chúng tôi tiếp xúc thường quan tâm đến cạnh tranh lẫn nhau hơn là cạnh tranh xuyên quốc gia mà truyền thông phương Tây thích thổi phồng.

4. Ngày nay, năng lực mô hình có thể đi về qua Thái Bình Dương hai lần, cuối cùng đến tay khách hàng cuối

Lộ trình cụ thể là: phòng thí nghiệm tiên phong Mỹ phát hành mô hình hiệu năng mạnh hơn; phòng thí nghiệm Trung Quốc chưng cất mô hình đó và công bố trọng số mô hình; công ty ứng dụng Mỹ sau đó dùng các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc này để xây dựng sản phẩm, rồi bán lại cho khách hàng doanh nghiệp Mỹ.

Composer 2 do Cursor tự phát triển được cho là xây dựng trên nền tảng Kimi K2.5; SWE-1.5 của Cognition dường như xây dựng trên GLM đã tùy chỉnh. Nói ngắn gọn, như chúng tôi nghe một đại diện phòng thí nghiệm tiên phong Trung Quốc nói, Mỹ có tốc độ lặp lại nhanh, Trung Quốc có tốc độ phát hành nhanh.

Khoảng một năm trước, các công ty này đạt mức Llama, thậm chí Mistral đã được coi là khá. Ngày nay, AI tiên phong Mỹ đã hòa vào hệ thống trọng số mở của Trung Quốc, và trí tuệ tiên phong Mỹ cũng ẩn mình trong đó.

5. Tầng dữ liệu dường như cũng lặp lại quỹ đạo tương tự

Các nhà cung cấp dữ liệu Mỹ — Mercor, AfterQuery, Turing — đã thiết lập quan hệ hợp tác thương mại với Anthropic, OpenAI và các công ty khác. Đồng thời, tại Trung Quốc, một loạt startup bắt đầu xây dựng hạ tầng đánh giá và xác minh, hỗ trợ dịch vụ chú thích.

Ví dụ, UniPat do một nghiên cứu sinh tiến sĩ Đại học Bắc Kinh sáng lập và nhận hỗ trợ từ Mercedes-Benz. Công ty mở văn phòng tại Seattle vào tháng 12 năm 2025, được cho là sử dụng nhân viên chú thích tiến sĩ từ Trung Quốc, làm việc cho các dự án này qua các tuyến trung chuyển trực tiếp ở Trung Tây Hoa Kỳ.

Các phòng thí nghiệm Trung Quốc đặt ra một câu hỏi đơn giản nhưng quan trọng: **Làm thế nào họ đảm bảo chất lượng giám sát thủ công đối với quá trình tính toán, trong môi trường tính toán bị hạn chế và không được vượt quá một ngưỡng nhất định, vẫn có thể theo kịp mô hình có khả năng tự thích ứng và tài nguyên gần như vô hạn?**⁴

Chúng tôi quan sát thấy, trong hệ sinh thái đã có nhiều nhóm bắt đầu xây dựng sản phẩm tương ứng; trong đó ít nhất hai nhóm có doanh thu đang nhanh chóng tiến tới trên 100 triệu USD.

6. Mỹ và Trung Quốc đối mặt với những ràng buộc khác nhau về bản chất và ngược chiều nhau

Trung Quốc tăng thêm khoảng 429GW công suất phát điện mới vào năm 2024, trong khi Mỹ chỉ tăng khoảng 51GW. Đến năm 2030, các dự án điện đang xây dựng hiện có của Trung Quốc có thể mang lại thêm hơn 400GW nguồn cung mới. Ngược lại, tại Mỹ, mở rộng trung tâm dữ liệu dự kiến chiếm hơn một phần năm nhu cầu điện mới trong tương lai.⁵

Như chúng tôi từng viết, ràng buộc của Trung Quốc đến từ nền tảng tính toán chưa đủ. Một ví dụ là, mô hình K3 mới của Moonshot AI dù có năng lực ở mức tiên phong, nhưng thời điểm phát hành lại bị trì hoãn vì thiếu năng lực suy luận.

Mỹ có nguồn chip dồi dào, nhưng sức mạnh tính toán ngày càng bị giới hạn bởi điện; Trung Quốc có nguồn điện dồi dào, nhưng sức mạnh tính toán ngày càng bị giới hạn bởi chip.

Đánh giá của chúng tôi là — và đây cũng là đồng thuận chung trong ngành — tương lai sẽ do yếu tố khan hiếm nhất hiện tại quyết định: Mỹ phụ thuộc vào tốc độ xây dựng đất trung tâm dữ liệu, truyền tải và phân phối điện cùng đường dây tải điện; Trung Quốc phụ thuộc vào tỷ lệ thành phẩm và năng lực đóng gói của SMIC và Huawei.

7. Khoảng cách doanh thu AI giữa Mỹ và Trung Quốc rất lớn, gần hai bậc độ lớn

Tính đến cuối tháng 7, doanh thu thường niên của Anthropic đã vượt 6,5 tỷ USD; tính đến tháng 8, doanh thu thường niên của OpenAI đạt 40 tỷ USD.⁶

Ngược lại, doanh thu mô hình mạnh nhất Trung Quốc là ByteDance, với doanh thu thường niên của mô hình video khoảng 200 đến 300 triệu USD; doanh thu cao thứ hai là Moonshot AI, khoảng 100 triệu USD. DeepSeek được cho là có doanh thu thường niên dưới 50 triệu USD.

Ở phía người dùng, Doubao có 345 triệu người dùng hàng tháng, gấp hơn ba lần DeepSeek. Cả hai đều cung cấp nhiều nguồn doanh thu bao gồm hoa hồng thương mại, theo tính toán của chúng tôi, doanh thu trung bình hàng tháng khoảng 1 nhân dân tệ.

Về mặt lịch sử, người tiêu dùng Trung Quốc không quen trả tiền cho phần mềm. Chúng tôi cũng không cho rằng tình hình kinh tế Trung Quốc đã trở nên trung lập đến mức tầng lớp trung lưu sẵn sàng nhanh chóng thay đổi thói quen này. Người trong công ty cho biết, họ đang triển khai nguồn lực tương ứng để cố gắng thương mại hóa; thói quen sử dụng Internet của người tiêu dùng Trung Quốc quả thực đã từng thay đổi cách đây mười năm.

Tất nhiên, các phòng thí nghiệm Trung Quốc cuối cùng cũng có thể kiếm tiền qua quảng cáo thương mại, giống như điều các phòng thí nghiệm Mỹ vẫn không muốn làm.

Ở đây còn có một yếu tố thực dụng không chút e dè: các doanh nhân thường không lo mình bị kiểm duyệt hay vây công vì dùng từ sai hoặc cách diễn đạt bị coi là mang tính kỳ thị. Khi chúng tôi đi trên đường Cửu Long, Hồng Kông, điều này rất rõ ràng: những người bán hàng rong nghe Ben Thompson phân tích về việc các phòng thí nghiệm Mỹ phi lý trí né tránh quảng cáo và mô hình kinh doanh.⁷

Nhân tiện, đây là lần đầu Ben nghe nói chuyện này — Ben là một trong những nhà phân tích xuất sắc nhất lịch sử.

8. Phần cứng đang tách rời khỏi tầng bán dẫn, tầng phần mềm và tầng dữ liệu, tốc độ đan xen nhanh đến mức không chính phủ nào kịp ứng phó

Ứng dụng Mỹ chạy trên mô hình Trung Quốc; phòng thí nghiệm Trung Quốc huấn luyện trên sức mạnh tính toán Nvidia thuê tại Malaysia và Thái Lan, đồng thời chưng cất đầu ra của mô hình Mỹ; dữ liệu chuyên gia cũng lưu chuyển hai chiều.⁸

Chúng tôi nhận thấy, câu hỏi "ai đang viết câu hỏi" bản thân nó đã không còn đáng tin cậy.

Tương tự, hệ thống ngày nay cũng phụ thuộc lẫn nhau sâu sắc, điều này vừa phù hợp với tưởng tượng "chủ nghĩa dân tộc quốc gia tối thượng về mặt hùng biện", vừa thể hiện chủ nghĩa xuyên quốc gia thực sự trong vận hành thực tế — trừ khi tự cải thiện đệ quy, tức RSI, thay đổi căn bản cấu trúc trò chơi hiện tại.

9. Chúng tôi nhận thấy, một số nhà nghiên cứu hàng đầu Trung Quốc tin rằng họ đã nắm được dạng RSI yếu hơn

Nói rộng ra, RSI có thể chia thành ba loại: RSI thời gian, sức mạnh tính toán và biên giới. RSI sớm nhất có thể hiểu là nhà nghiên cứu để mô hình can thiệp vào quá trình tự lặp của chính nó, hỗ trợ thủ công mô hình tăng tốc những khâu vốn tiêu tốn sức mạnh tính toán hoặc thời gian của nhà nghiên cứu, hoặc cả hai. Cần lưu ý, "cất cánh" ở giai đoạn này rất có thể sẽ không biểu hiện thành đường cong hàm mũ trên thang thời gian dài như hàng chục năm đến năm 2100; cũng không phải là năng lực mà nhân loại hợp lực vượt qua bất kỳ cá nhân hay máy móc nào có thể đạt được.

10. Một điểm phân nhánh then chốt

Giả sử tự cải thiện bậc một thực sự tồn tại, thì về mặt sức mạnh tính toán, ưu thế của Mỹ có vẻ rất vững chắc: đến năm 2030, hai phòng thí nghiệm mỗi bên vận hành khoảng 2GW sức mạnh tính toán, và còn có hơn 5GW dự án đã ký hợp đồng.

Về lý thuyết, các dự án này đều được tài trợ bởi doanh thu đáng kể và thị trường vốn mạnh mẽ; tính toán quy mô, tư duy ngang, vòng lặp "tự cải thiện", và học cách sử dụng hiệu quả những năng lực này dường như không có hồi kết.

Nhưng ngược lại, nếu ràng buộc thực sự nằm ở chất lượng xác minh, hoặc tiến độ thời gian vượt quá phạm vi đường cong đáng có, thì cách nói "tối ưu hóa năng lực sản xuất và dư thừa chip nội địa" — nghe có vẻ quen thuộc — có thể sẽ tiếp tục tăng tốc trong 18 tháng tới:

Năng lực mô hình tiên phong của Mỹ đang bị hàng hóa hóa với tốc độ nhanh hơn;

Năng lực mô hình độc đáo mà mô hình trọng số mở Trung Quốc sử dụng gia tăng;

Công ty AI kiểu đấu giá ở tầng suy luận nắm quyền thương lượng cao hơn;

Nhà cung cấp dịch vụ sức mạnh tính toán nhờ việc đưa vào các trọng số thuộc sở hữu nước ngoài mà có khối lượng giao dịch và lợi nhuận lớn hơn;

Cuối cùng, những ảnh hưởng này cũng sẽ lan truyền đến nhà cung cấp dịch vụ suy luận, chẳng hạn nhà cung cấp đám mây siêu quy mô và nhà cung cấp đám mây kiểu mới.

Điều này có nghĩa là, đầu tư vào hạ tầng điện lực sẽ xuất hiện sự phân bổ sai lệch khổng lồ.

Chúng tôi cần nhấn mạnh: phân tích của chúng tôi về hạ tầng Mỹ và Trung Quốc có thể là loại phân tích có tỷ suất lợi nhuận tiềm năng cao nhất trong tất cả các phân tích chúng tôi từng thực hiện.

Về tương lai

11. Tương lai có thể xuất hiện thế giới như sau

Trong tương lai, phòng thí nghiệm tiên phong Mỹ có thể không còn mở API cho mô hình tiên tiến nhất thế hệ tiếp theo. Thực tế, đối với tuyệt đại đa số ứng dụng doanh nghiệp dạng lập trình, trình độ kỹ thuật hiện tại đã đủ. Mô hình cao cấp trong tương lai sẽ định giá theo giá trị thay vì theo mức độ sử dụng, đồng thời cũng sẽ ngày càng thúc đẩy Trung Quốc hưởng lợi từ năng lực tiên phong.

Vì vậy, phòng thí nghiệm Mỹ có thể nâng mức ưu tiên doanh thu API, để hỗ trợ mô hình giá cao hơn, lượng sử dụng thấp hơn; điều này ngược lại sẽ cắt đứt một kênh cạnh tranh quan trọng từ bờ Đông nước Mỹ vượt Thái Bình Dương.

Ít nhất, điều này sẽ buộc nhiều dữ liệu hơn phải được xử lý bằng mô hình tiền huấn luyện trong lãnh thổ Trung Quốc, từ đó gia tăng áp lực lên nút thắt sức mạnh tính toán hiện có.

Theo những gì chúng tôi biết, một số công ty đa quốc gia Mỹ quy mô đáng kể đang tiến hành thí điểm, chuyển các nhiệm vụ kỹ thuật và toán học sang Trung Quốc xử lý.

12. Cục diện AI Trung-Mỹ

Chúng tôi cho rằng, AI đã khiến hệ thống kỹ thuật của Mỹ và Trung Quốc đan xen sâu sắc, đến mức các biện pháp quản lý chỉ cắt đứt một trong những liên kết xuyên Thái Bình Dương dường như nhiều nhất cũng chỉ có tác dụng tạm thời

Nhân viên kỹ thuật Mỹ và Trung Quốc, theo một nghĩa nào đó, đang đối thoại với nhau; sự trao đổi này có thể xuất hiện ở nhiều tầng như chưng cất mô hình, trọng số mở, gán nhãn dữ liệu, suy luận, và phần mềm đang ngày càng tận dụng hạ tầng tìm kiếm kiểu tác tử thông minh.

Các biện pháp như trực tiếp cấm lưu thông tiền tệ, niêm yết công ty thực thể, lệnh cấm ủy thác và cấm mua sắm gần như chắc chắn sẽ kìm hãm đổi mới của Mỹ, và nhường vị trí dẫn đầu trong các lĩnh vực liên quan, cuối cùng ngược lại thúc đẩy dòng vốn chảy sang đối thủ cạnh tranh Trung Quốc.

Dù phương Tây bàn luận sôi nổi về bong bóng định giá AI, bầu không khí thị trường Trung Quốc rõ ràng còn sôi động hơn nhiều

Nếu xét bội số doanh thu, định giá giao dịch của phòng thí nghiệm Trung Quốc gấp 5 đến 10 lần phòng thí nghiệm tiên phong Mỹ; tính theo quy mô doanh thu, khoảng cách Trung-Mỹ gần hai bậc độ lớn.

Vòng gọi vốn gần nhất của Moonshot AI định giá 3.5 tỷ USD, trong khi doanh thu thường niên tháng 7 khoảng 100 triệu USD, định giá khoảng 35 lần doanh thu; vòng gọi vốn mới được cho là sẽ tiến hành với định giá trước gọi vốn 5 tỷ USD, tương đương khoảng 50 lần doanh thu.

Zhipu niêm yết tại Hồng Kông vào tháng 1 năm nay với giá trị thị trường khoảng 10 tỷ USD, tương đương khoảng 20 lần bội số định giá của Anthropic. Giá cổ phiếu thị trường công khai giai đoạn đầu của công ty biến động dữ dội: từ giá trị thị trường khoảng 1.3 tỷ USD khi niêm yết, có lúc tăng lên khoảng 10 tỷ USD vào tháng 1 năm nay.

Kong AI Knowledge Atlas Technology HK (2613) cũng tăng từ giá trị thị trường khoảng 1.3 tỷ USD vào tháng 1 năm nay lên khoảng 10 tỷ USD; Luna AI (HKG:100) thì từ khoảng 15 tỷ USD tăng một mạch lên 33 tỷ USD, sau đó lại rơi về khoảng 10 tỷ USD.

Cả hai cổ phiếu này đều giảm mạnh trước khi hết thời hạn hạn chế bán. Đánh giá của chúng tôi là, điều này chủ yếu bắt nguồn từ cấu trúc thị trường còn non nớt: kinh nghiệm đầu tư phần mềm tiêu dùng hàng chục năm, cho đến nay mới dần tích lũy được năng lực đánh giá thận trọng xung quanh công bố tài chính doanh nghiệp và khung mã nguồn mở.

Điều này không khác biệt rõ rệt so với những gì chúng ta thấy trong lĩnh vực công nghệ sinh học: tại thị trường công khai Hồng Kông, gần như không tồn tại rủi ro quản lý phát sinh từ nhà đầu tư chéo hoặc nhà đầu tư công nghệ và công nghệ sinh học chuyên nghiệp.

Đối với nhà đầu tư phù hợp, điều này mang lại cơ hội to lớn: họ có thể tham gia thị trường và thiết lập vị thế dẫn đầu trong các khoản đầu tư thị trường công khai giai đoạn đầu thuộc các hạng mục này.

Đối tác của các vị,

Nan, Adam, Zivain

Chú thích

Báo cáo kỹ thuật DeepSeek V3: sử dụng 2048 GPU H800; lập trình cấp PTX; khoảng 30 triệu thông điệp chuyên dùng cho giao tiếp liên nút.

Tháng 3 năm 2026, thị phần token hàng tuần của OpenRouter khoảng 42%, dao động khoảng 5%; Qwen chiếm khoảng 18%. Đáng chú ý, lượt tải xuống mô hình của Hugging Face chỉ chiếm khoảng 80% lượng sử dụng mô hình trọng số mở Trung Quốc, khoảng 20% còn lại phân phối qua các kênh khác.

Anthropic từng chính thức cáo buộc Moonshot AI, DeepSeek và MiniMax thu thập hàng triệu đoạn hội thoại dữ liệu Claude; tuyên bố này sau đó bị nhiều công ty phủ nhận và phản bác.

Về bình luận liên quan đến khác biệt xử lý kế toán giữa các phương pháp tỷ lệ chạy khác nhau, bài viết này tạm gác lại.

Việc huấn luyện tại các trung tâm dữ liệu của Alibaba và ByteDance ở Đông Nam Á tăng tốc sau khi lệnh hạn chế ban hành ngày 20 tháng 4 năm 2026; các công ty này thuê sức mạnh tính toán tại các cơ sở không thuộc sở hữu Trung Quốc ở Thái Lan, Malaysia và Nhật Bản. Chỉ thị OSTP tháng 3 năm 2026 của Nhà Trắng đã đưa máy chủ GB300 cấp xuất khẩu của Nvidia vào Thái Lan để huấn luyện K3; hiện tại kiểm soát xuất khẩu chú trọng quyền sở hữu chip hơn là truy cập từ xa. Chi phí thuê năng lực tính toán tại Thái Lan, Malaysia và Indonesia cao hơn khoảng 30%, trong khi chi phí vận hành thấp hơn khoảng 10%.

Trước khi hết thời hạn hạn chế bán, tổ chức nắm giữ trên 5% cổ phần không thể bán ra; cổ đông thường cũng không thể bán trước khi hết thời hạn hạn chế bán.