Bên cạnh các công ty chuyên về AI như DeepSeek, Z.ai, Moonshot AI hay MiniMax, một làn sóng khác đang diễn ra tại Trung Quốc: các nền tảng số phục vụ hàng trăm triệu người dùng đang tự phát triển các mô hình AI riêng thay vì sử dụng hệ thống từ bên thứ ba.

Sự tích hợp này đang lan rộng từ thương mại điện tử, mạng xã hội, giao đồ ăn đến du lịch, game và video trực tuyến, đưa AI đi sâu vào các hoạt động kỹ thuật số thường nhật của người dùng.

Sự tham gia của các doanh nghiệp không chuyên về AI

RedNote, nền tảng phong cách sống chuyên về thời trang, du lịch và mua sắm, là một ví dụ điển hình. Đầu tháng 8, Dots Studio, bộ phận nghiên cứu AI của nền tảng này, đã giới thiệu Dots3-Note Preview, một mô hình có 280 tỷ tham số được phát hành dưới dạng open-weight. Theo kết quả benchmark do công ty công bố, mô hình này có thể đạt hoặc vượt một số mô hình của OpenAI, Anthropic cũng như các doanh nghiệp AI Trung Quốc như DeepSeek và Z.ai trong một số tác vụ cụ thể.

Mục tiêu của Dots Studio là xây dựng các hệ thống AI có thể mang lại lợi ích và hỗ trợ người dùng giải quyết các vấn đề trong đời sống. Nhận định về xu hướng này, Su Lian Jye, nhà phân tích trưởng về thị trường AI ứng dụng tại khu vực châu Á - châu Đại Dương của Omdia, cho rằng:

Việc các doanh nghiệp không chuyên về AI đầu tư phát triển mô hình riêng trước hết cho thấy AI đã trở thành một thành phần quan trọng trong hoạt động kinh doanh.

Các nền tảng này sở hữu lợi thế từ việc là những doanh nghiệp “sinh ra trong môi trường số” với lượng dữ liệu khổng lồ. Khi kết hợp dữ liệu kinh doanh độc quyền với mô hình AI thiết kế riêng, doanh nghiệp có thể tối ưu quy trình, dự báo nhu cầu, cá nhân hóa dịch vụ và tạo ra các nguồn doanh thu mới.

Ứng dụng AI trong các lĩnh vực kinh tế số

Xu hướng tự phát triển AI đang lan rộng qua nhiều lĩnh vực khác nhau tại Trung Quốc:

• Giao đồ ăn và dịch vụ địa phương: Meituan đầu tư vào dòng mô hình LongCat để hỗ trợ người bán, quản lý logistics, chăm sóc khách hàng và hệ thống đề xuất.
• Du lịch: Trip.com phát triển hệ thống AI chuyên biệt Wendao nhằm lập kế hoạch hành trình, chăm sóc khách hàng và đưa ra các gợi ý du lịch theo nhu cầu cá nhân.
• Video trực tuyến: Bilibili phát triển dòng mô hình ngôn ngữ Index, bao gồm IndexTTS (hệ thống tổng hợp giọng nói đa ngôn ngữ) để ứng dụng vào phụ đề AI, dịch thuật, sản xuất video và tạo giọng nói.
• Trò chơi điện tử: Nhà phát triển miHoYo xây dựng Glossa, một mô hình AI tạo sinh nội bộ giúp các nhân vật tương tác tự nhiên hơn. Công nghệ này đã được sử dụng trong các tính năng AI của Honkai: Star Rail. Ngoài ra, miHoYo cũng nghiên cứu dùng AI vào quá trình tạo nội dung, tổng hợp giọng nói và tối ưu hóa sản xuất game.

Thay vì là một sản phẩm độc lập được bán cho doanh nghiệp, AI đang trở thành một lớp công nghệ nằm bên trong chính sản phẩm và quy trình kinh doanh của các nền tảng này.

Thách thức trong việc vận hành mô hình riêng

Dù mang lại nhiều lợi thế, việc sở hữu mô hình AI riêng đòi hỏi doanh nghiệp phải đối mặt với các yêu cầu lớn về dữ liệu, nhân lực và hạ tầng tính toán. Theo khảo sát AI Market Maturity Survey của Omdia, những rào cản lớn nhất bao gồm:

• Thiếu dữ liệu kinh doanh hoặc dữ liệu có chất lượng thấp.
• Các vấn đề về quy định và tuân thủ.
• Thiếu nhân sự chuyên môn.
• Khó khăn trong việc tích hợp AI vào các hệ thống hiện hữu.

Khác với việc thuê dịch vụ bên ngoài, tự phát triển mô hình đòi hỏi đầu tư liên tục vào hạ tầng, dữ liệu và đội ngũ nghiên cứu, điều này có thể gây áp lực lên ngân sách trong ngắn hạn. Tuy nhiên, Su Lian Jye cho rằng tác động dài hạn có thể rất tích cực nếu AI được gắn trực tiếp với hoạt động kinh doanh và tạo ra hiệu quả rõ rệt.

Các doanh nghiệp Trung Quốc có thể không cần trở thành phòng thí nghiệm AI thuần túy mà tận dụng lợi thế sẵn có về dữ liệu người dùng, hệ thống vận hành và hiểu biết hành vi khách hàng để phát triển AI phục vụ các nhu cầu cụ thể như dự báo đơn hàng, tối ưu giao vận hay xây dựng nhân vật game.