Serenity: Các công ty AI của Mỹ cần giảm chi phí suy luận để đối phó với thách thức "chưng cất mô hình"

Odaily báo sao chép: "Thần cổ phiếu bạc" Serenity đăng bài viết cho biết, mặc dù một số quan sát trong báo cáo của UBS có tính chân thực giai thoại, nhưng đáng chú ý hơn là các báo cáo tiếng Trung liên quan đến việc chưng cất mô hình Anthropic đang gia tăng. Hiện nay, nhiều công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp công nghệ Mỹ có xu hướng sử dụng các mô hình Trung Quốc rẻ hơn (như DeepSeek) trong các ứng dụng AI, vì chi phí cho mỗi tác vụ của chúng thấp hơn đáng kể so với các mô hình suy luận như Gemini, OpenAI và Anthropic.

Serenity cho rằng, xu hướng này dưới sự dẫn dắt của chủ nghĩa tư bản đã hình thành một "nghịch lý điển hình" — doanh nghiệp tự nhiên sẽ chọn giải pháp chi phí thấp hơn, từ đó làm suy yếu lợi thế dẫn đầu của các mô hình Mỹ. Ông đề xuất Mỹ cần nỗ lực ở hai mặt để đối phó:

Thứ nhất là xây dựng hệ thống kiểm soát truy cập và xác thực mạnh mẽ hơn, chẳng hạn như "mô hình tiên tiến KYC nặng" dành cho nội địa Mỹ, cũng như cơ chế truy cập phân cấp dành cho các đồng minh, nhằm giảm thiểu rủi ro mô hình bị chưng cất và lạm dụng; đồng thời có thể giới thiệu hệ thống xác thực danh tính tương tự "phiên bản AI của xác thực cấp ngân hàng" (như sinh trắc học + token ủy quyền thời gian ngắn), nâng cao ngưỡng gọi mô hình, và hạn chế việc chia sẻ tài khoản và bán lại quyền truy cập thông qua các biện pháp quản lý.

Thứ hai là nâng cao hiệu quả chi phí của các mô hình suy luận, để chúng áp đảo hoàn toàn các đối thủ cạnh tranh như DeepSeek về giá cả và hiệu suất.

Serenity cũng cho biết, hiện nay một số mô hình cao cấp thường xuyên bị "khai thác chưng cất", lý tưởng nhất là nên tăng thêm chi phí ma sát cho việc truy cập các mô hình gần cấp độ AGI. Tóm lại, thách thức cốt lõi của ngành công nghiệp AI Mỹ là: vừa phải đạt được "khả năng suy luận chi phí thấp", vừa phải thiết lập cơ chế bảo mật truy cập mô hình tương đương cấp độ hệ thống tài chính.