Các công ty AI có trọng lượng mở là mục tiêu mua lại hấp dẫn nhất của Thung lũng

Mọi người đang chờ đợi Nvidia xác nhận thỏa thuận công nghệ thú vị nhất trong tuần này: Thương vụ mua lại Hugging Face, một nền tảng để chia sẻ các mô hình và điểm chuẩn AI có trọng lượng mở được báo cáo trị giá 13 tỷ USD.

Hiện được biết đến nhiều nhất với tư cách là mục tiêu của một nhóm đại lý OpenAI chuyên hack phần thưởng, Hugging Face là trung tâm của hệ sinh thái gồm các nhà phát triển xây dựng và triển khai LLM không thuộc sở hữu của các phòng thí nghiệm biên giới. Hãy coi nó như một loại GitHub cho kỷ nguyên AI.

Tin đồn về thỏa thuận đó xuất hiện sau khi Nvidia đạt được thỏa thuận trị giá 6 tỷ USD với Poolside, một công ty xây dựng mô hình trọng lượng mở, theo đó hầu hết nhân viên của họ sẽ chuyển sang gã khổng lồ sản xuất chip. Và hai tuần trước, Stripe đã mua lại OpenRouter, nhà cung cấp hàng đầu các mô hình trọng lượng mở cho các doanh nghiệp, với giá hơn 7 tỷ USD.

Đó là rất nhiều vốn đổ vào một lĩnh vực dựa trên việc cho đi mọi thứ và nó phản ánh những xu hướng mới nhất trong lĩnh vực AI.

Đối với Nvidia, cần phải tránh phụ thuộc hơn nữa vào các giao dịch của mình với các công ty siêu quy mô lớn và các phòng thí nghiệm biên giới. Điều đó đặc biệt xảy ra khi các nhà xây dựng mô hình AI lớn như OpenAI và Google cũng đang xây dựng các chip suy luận của riêng họ, như Jalapeño của OpenAI, có khả năng được công bố trong tuần này. Nếu các nhà chế tạo mô hình đang sản xuất chip, Nvidia muốn có một phần trong hoạt động kinh doanh chế tạo mô hình.

Nvidia đã xây dựng dòng mô hình trọng lượng mở Nemotron của riêng mình, nhưng mức độ hấp thụ của chúng không lớn. Bằng cách kiểm soát không gian dành cho nhà phát triển lớn nhất của Hoa Kỳ đối với các mô hình mở, công ty sẽ có quyền truy cập vào lượng lớn người dùng mà họ có thể hướng tới các chip và tiêu chuẩn của mình.

Ngoài ra còn có những câu hỏi ngày càng tăng về chi phí suy luận AI, khiến các công ty phải khám phá các mô hình rẻ hơn do các công ty Trung Quốc như Moonshot, DeepSeek và Alibaba xây dựng. Hiện tại, việc áp dụng tương đối nhỏ nhưng đang tăng lên – chỉ 6% công ty sử dụng mô hình trọng lượng mở, theo khảo sát về dữ liệu chi tiêu của Ramp, hoặc chỉ 2% kỹ sư phần mềm được đo lường bởi Jellyfish, công ty sản xuất công cụ cho các nhà phát triển.

Nik Albarran, trưởng nhóm sản phẩm AI tại Jellyfish, nói với TechCrunch rằng các mô hình trọng lượng mở chủ yếu được sử dụng bởi các công ty có sản phẩm dựa trên khối lượng công việc suy luận lặp đi lặp lại, chẳng hạn như những công ty cung cấp dịch vụ trò chuyện dịch vụ khách hàng. Vì đây là những nhiệm vụ có khối lượng lớn và lặp lại nhiều nên mô hình có trọng lượng mở có thể được điều chỉnh để trả lời các câu hỏi với chi phí thấp.

Đó chắc chắn là cách Stripe đã định hình việc mua lại OpenRouter của mình. Patrick Collison, đồng sáng lập và CEO của Stripe, cho biết trong một tuyên bố: “Mã thông báo là loại tiền tệ trung tâm cho các công ty xây dựng bằng AI và rõ ràng là tiềm năng kinh tế trong thế giới thực sẽ phụ thuộc vào việc tận dụng tốt các tài nguyên máy tính khan hiếm”.

Tuy nhiên, đối với các nhiệm vụ mã hóa và tác nhân, các yêu cầu khác nhau và lý do nhiều hơn có nghĩa là các mô hình biên giới thường giành chiến thắng, một phần vì các phòng thí nghiệm độc quyền cung cấp khả năng truy cập dễ dàng hơn và trong một số trường hợp là trợ cấp mã thông báo. Albarran nói rằng khi các công ty tham gia vào quy trình làm việc AI, việc chuyển sang các mô hình mở sẽ dễ dàng hơn. Tuy nhiên, lý do chính khiến các công ty tìm đến những mẫu máy này hiện nay là để kiểm soát và cấu hình chứ không phải vì lo ngại về chi phí.

Albarran nói với TechCrunch: “Không có nhiều công ty rơi vào trường hợp đó… (nhưng) nếu giá tiếp tục tăng từ các phòng thí nghiệm ở biên giới, thì ngày càng có nhiều công ty ít nhất sẽ buộc phải xem xét điều đó”. “Khi quy trình làm việc do AI điều khiển của bạn đã hoàn thiện hơn nhiều, đó là lúc bạn nên đầu tư vào các mô hình tự lưu trữ.”

Lin Qiao là Giám đốc điều hành của Fireworks, một công ty sản xuất bộ định tuyến và máy chủ mô hình trọng lượng mở hàng đầu dành cho người dùng doanh nghiệp thường được thảo luận như một thương vụ mua lại tiềm năng của một gã khổng lồ công nghệ. Qiao cho biết công ty của cô xử lý 40 nghìn tỷ token mỗi ngày, nhiều hơn cả API của Gemini hoặc OpenAI.

Sự đặt cược của Pháo hoa là vào sự đa dạng của mô hình: Khi LLM sinh sôi nảy nở và cải tiến, các công ty sẽ dễ dàng đào tạo họ đặc biệt theo nhu cầu của họ hơn. Cô nói với TechCrunch tuần trước: “Mỗi công ty ứng dụng nên cân nhắc việc thuê một nhà nghiên cứu nội bộ. “Họ có thể sử dụng sản phẩm và dữ liệu sản phẩm để xây dựng mô hình của riêng mình. Tương lai thực sự là trí tuệ chuyên biệt. Theo nghĩa đen, mỗi công ty nên có mô hình riêng cho mỗi trường hợp sử dụng và điều đó sẽ tự động xảy ra.”

Thật dễ dàng để quên rằng chúng ta đã sớm phát triển AI như một công cụ và một doanh nghiệp. Tuy nhiên, sự thống trị của OpenAI và Anthropic là không thể tránh khỏi. Khi những gã khổng lồ công nghệ tìm cách phòng ngừa các vụ cá cược của họ vào các phòng thí nghiệm lớn nhất, sức hấp dẫn của công nghệ mở đang tỏ ra khó cưỡng lại.