Startup được Nvidia hậu thuẫn ra mắt mô hình AI 501 tỷ tham số, tham vọng cạnh tranh Trung Quốc

Reflection AI, startup AI được Nvidia hậu thuẫn, vừa ra mắt Beam – mô hình nền tảng đầu tiên của công ty với tổng cộng 501 tỷ tham số.

Beam được kỳ vọng trở thành đối trọng với các mô hình AI Trung Quốc

Beam được Reflection AI công bố ngày 5/10 và được định vị là mô hình dành cho những nhiệm vụ đòi hỏi nhiều bước xử lý, đặc biệt là lập trình, suy luận, toán học, khoa học và vận hành các AI agent có khả năng tự sử dụng công cụ.

Theo các kết quả do Reflection AI công bố, Beam đạt hiệu năng tương đương GLM 5.2 của Z.ai trên một số bài kiểm tra suy luận nâng cao. Trong lĩnh vực lập trình và tác vụ AI agent, mô hình này cũng được cho là tiến gần Qwen 3.8 Max của Alibaba.

Tuy nhiên, những kết quả trên hiện chủ yếu dựa trên đánh giá do chính Reflection AI thực hiện và chưa được kiểm chứng rộng rãi bởi các bên độc lập. Vì vậy, khả năng cạnh tranh thực tế của Beam với những mô hình hàng đầu vẫn cần thêm thời gian để xác nhận.

Reflection AI được thành lập bởi hai cựu nhà nghiên cứu của Google DeepMind và đã nhận đầu tư từ Nvidia. Việc startup này ra mắt một mô hình mở có hiệu năng tham vọng cho thấy cuộc cạnh tranh AI giữa Mỹ và Trung Quốc đang ngày càng chuyển sang mặt trận mô hình có thể triển khai rộng rãi.

501 tỷ tham số nhưng chỉ kích hoạt 23 tỷ

Một trong những điểm đáng chú ý nhất của Beam nằm ở kiến trúc Mixture of Experts (MoE).

Mô hình có tổng cộng 501 tỷ tham số, nhưng chỉ khoảng 23 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi lượt xử lý. Thay vì sử dụng toàn bộ năng lực của mô hình cho mọi yêu cầu, hệ thống chỉ lựa chọn những phần chuyên biệt cần thiết cho từng tác vụ.

Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể lượng tài nguyên tính toán cần thiết trong quá trình suy luận. Reflection cho biết Beam có thể đạt kết quả tương đương GLM 5.2 trên một số bài kiểm tra nhưng chỉ cần khoảng 1/3 đến 1/4 lượng tài nguyên suy luận.

Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng trong bối cảnh chi phí vận hành AI đang trở thành một trong những rào cản lớn nhất đối với doanh nghiệp. Một mô hình có năng lực cao nhưng yêu cầu quá nhiều GPU cho mỗi lượt sử dụng sẽ khó mở rộng nếu chi phí tính toán không được kiểm soát.

Beam được huấn luyện trên khoảng 23,8 nghìn tỷ token, lấy từ dữ liệu Internet được chọn lọc, nguồn công khai và các tập dữ liệu có bản quyền được cấp phép.

Reflection cho biết giai đoạn tiền huấn luyện kéo dài chưa đầy 4 tuần trên cụm 6.144 GPU Nvidia GB300. Sau đó, startup tiếp tục thực hiện học tăng cường quy mô lớn với hơn 100 triệu lượt thử nghiệm trên khoảng 10.500 GPU GB300 trong 4 tuần.

Những con số này cho thấy việc xây dựng các mô hình AI thế hệ mới vẫn đòi hỏi nguồn lực tính toán khổng lồ, ngay cả khi kiến trúc được tối ưu để giảm chi phí trong quá trình sử dụng.

Mô hình AI Trung Quốc đang tạo áp lực lên các startup Mỹ

Beam xuất hiện trong bối cảnh các mô hình AI mở của Trung Quốc ngày càng có sức ảnh hưởng trên thị trường toàn cầu.

Qwen của Alibaba, GLM của Z.ai, DeepSeek hay Kimi đang trở thành những lựa chọn đáng chú ý đối với các nhà phát triển muốn tự triển khai và tùy chỉnh mô hình thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các dịch vụ AI đóng.

Lợi thế của những mô hình này không chỉ nằm ở hiệu năng mà còn ở khả năng tiếp cận và chi phí. Việc có thể tải mô hình về, triển khai trên hạ tầng riêng và điều chỉnh theo nhu cầu giúp doanh nghiệp kiểm soát tốt hơn dữ liệu cũng như chi phí vận hành.

Một nghiên cứu của Andreessen Horowitz được The Hill dẫn lại cho thấy khoảng 80% nhà phát triển trên thế giới sử dụng các công cụ AI mở đang xây dựng trên những mô hình đến từ Trung Quốc.

Ngay cả các công ty công nghệ Mỹ cũng đang sử dụng những mô hình này. CEO Airbnb Brian Chesky từng cho biết doanh nghiệp sử dụng khá nhiều Qwen của Alibaba và đánh giá mô hình có hiệu quả tốt, tốc độ nhanh và chi phí thấp.

Điều này tạo ra một bài toán không nhỏ đối với các công ty AI Mỹ. Nếu những mô hình Trung Quốc tiếp tục cung cấp hiệu năng cạnh tranh với mức chi phí thấp và khả năng tùy biến cao, lợi thế của các mô hình Mỹ không còn chỉ nằm ở chất lượng mà còn phải được chứng minh bằng hiệu quả kinh tế.

Beam “mở trọng số” nhưng chưa phải mã nguồn mở hoàn toàn

Một điểm cần phân biệt là Reflection AI gọi Beam là mô hình “open weight”, thay vì mã nguồn mở hoàn toàn.

Với mô hình open weight, nhà phát triển có thể tiếp cận trọng số của mô hình để tải xuống, triển khai hoặc tinh chỉnh. Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa toàn bộ mã nguồn, dữ liệu huấn luyện và quy trình xây dựng mô hình đều được công khai.

Reflection dự kiến phát hành trọng số Beam theo giấy phép Apache 2.0 vào cuối tháng 10. Công ty cũng cho biết sẽ cung cấp báo cáo kỹ thuật, tài liệu mô hình cùng các công cụ phục vụ việc chạy, đánh giá và tinh chỉnh.

Trước khi phát hành rộng rãi, Beam vẫn cần trải qua các vòng kiểm thử an toàn và đánh giá cuối cùng.

Nếu những kết quả benchmark được xác nhận bởi các bên độc lập, Beam có thể trở thành một trong những mô hình AI mở đáng chú ý nhất của Mỹ trong cuộc cạnh tranh với các hệ thống đến từ Trung Quốc.

Đặc biệt, lợi thế về khả năng lập trình, suy luận và thực hiện chuỗi tác vụ nhiều bước có thể giúp Beam nhắm trực tiếp vào nhóm ứng dụng AI agent đang phát triển nhanh. Khi cuộc đua AI bước sang giai đoạn doanh nghiệp quan tâm ngày càng nhiều đến chi phí vận hành, khả năng triển khai và mức độ tùy biến, cuộc cạnh tranh giữa Mỹ và Trung Quốc có thể sẽ không còn chỉ được quyết định bởi mô hình nào thông minh hơn, mà còn bởi mô hình nào có thể được sử dụng rộng rãi và tiết kiệm hơn.