Các nguồn tin xác nhận Alibaba ByteDance huấn luyện AI cho các mô hình tiên tiến nhất của họ đang được thực hiện bên ngoài biên giới Trung Quốc. Cụ thể, hai gã khổng lồ này đang chuyển hướng sang các trung tâm dữ liệu tại Đông Nam Á, tập trung chủ yếu ở Singapore và Malaysia. Động thái này được thực hiện nhằm mục đích tối thượng là tiếp cận nguồn chip Nvidia cao cấp, vốn đang chịu sự kiểm soát gắt gao từ các lệnh cấm xuất khẩu của Hoa Kỳ, qua đó duy trì vị thế cạnh tranh trên đường đua trí tuệ nhân tạo khốc liệt.
Chiến lược dịch chuyển hạ tầng của các ông lớn công nghệ
Hoạt động Alibaba ByteDance huấn luyện AI tại nước ngoài không phải là một phản ứng bộc phát mà là một sự tính toán kỹ lưỡng, đã bắt đầu gia tăng đều đặn kể từ tháng 4 năm 2025. Thời điểm này trùng khớp với lúc chính quyền Mỹ thắt chặt hơn nữa các quy định kiểm soát đối với dòng chip H20 của Nvidia – dòng sản phẩm vốn được thiết kế riêng để lách luật tại thị trường Trung Quốc nhưng vẫn chưa đủ mạnh cho các tác vụ cao cấp nhất.
Tận dụng nguồn lực từ các đối tác quốc tế
Để hiện thực hóa quy trình Alibaba ByteDance huấn luyện AI một cách hiệu quả nhất mà không vi phạm pháp luật, các tập đoàn này đã không trực tiếp xây dựng cơ sở hạ tầng. Thay vào đó, họ chọn giải pháp thuê công suất tính toán khổng lồ từ các nhà vận hành trung tâm dữ liệu không thuộc sở hữu của Trung Quốc. Những cơ sở này được trang bị đầy đủ các GPU cao cấp nhất của Nvidia, tương đương với phần cứng mà các nhà cung cấp điện toán đám mây và phòng thí nghiệm AI hàng đầu của Mỹ như OpenAI hay Google đang sử dụng. Một giám đốc điều hành trung tâm dữ liệu tại Singapore nhận định rằng đây là lựa chọn hiển nhiên, bởi để Alibaba ByteDance huấn luyện AI đạt chuẩn thế giới, họ bắt buộc phải dùng những con chip tốt nhất trong khuôn khổ tuân thủ pháp lý quốc tế.
Sự trỗi dậy của các trung tâm dữ liệu Đông Nam Á
Khu vực Đông Nam Á, đặc biệt là Singapore và Malaysia, đã nhanh chóng chuyển mình để trở thành điểm trọng tâm cho chiến lược Alibaba ByteDance huấn luyện AI. Các cụm trung tâm dữ liệu tại đây đang mở rộng với tốc độ chóng mặt để đáp ứng “cơn khát” GPU từ các khách hàng Trung Quốc. Điểm mấu chốt trong cấu trúc hợp tác này là các công ty Trung Quốc thường không sở hữu tài sản vật lý. Họ ký các hợp đồng thuê dài hạn hoặc thỏa thuận sử dụng dịch vụ với các nhà điều hành địa phương hoặc quốc tế. Những nhà điều hành này giữ quyền kiểm soát pháp lý đối với phần cứng, giúp toàn bộ hoạt động Alibaba ByteDance huấn luyện AI nằm trong vùng an toàn của các quy định xuất khẩu hiện hành từ phía Mỹ.
Hiệu suất mô hình và bài toán dữ liệu nội địa
Trong năm qua, nỗ lực Alibaba ByteDance huấn luyện AI đã mang lại những quả ngọt đáng kể. Mô hình Qwen của Alibaba và hệ thống Doubao của ByteDance đã liên tục leo lên nhóm dẫn đầu các bảng xếp hạng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) toàn cầu, cạnh tranh sòng phẳng với các đối thủ phương Tây. Những chuyên gia am hiểu về quy trình kỹ thuật cho biết, một phần lớn các đợt huấn luyện quy mô lớn cho các mô hình này hiện được thực hiện trên các cụm máy chủ nước ngoài. Tại đây, sự kết hợp giữa kết nối băng thông cao và mật độ rack GPU dày đặc tạo nên môi trường lý tưởng, có thể so sánh ngang ngửa với cơ sở hạ tầng tối tân tại Thung lũng Silicon.
Ràng buộc về dữ liệu và quy trình tinh chỉnh
Mặc dù các cụm máy chủ phục vụ việc Alibaba ByteDance huấn luyện AI (giai đoạn pre-training) đang dịch chuyển ra nước ngoài, nhưng quy trình xử lý dữ liệu lại có những rào cản nghiêm ngặt. Các công ty Trung Quốc vẫn không thể di chuyển dữ liệu riêng tư của người dùng ra khỏi biên giới quốc gia. Điều này tạo ra một quy trình làm việc lai ghép: việc xây dựng mô hình cơ sở (foundation model) diễn ra ở nước ngoài, nhưng việc tinh chỉnh (fine-tuning) hoặc huấn luyện lại dựa trên dữ liệu nhạy cảm của người dùng Trung Quốc bắt buộc phải diễn ra trong nước. Đây là một thách thức kỹ thuật đòi hỏi sự đồng bộ hóa cao độ giữa hạ tầng ngoại biên và nội địa.
Chiến lược thay thế cho giai đoạn suy luận
Sau khi quá trình Alibaba ByteDance huấn luyện AI cho mô hình gốc hoàn tất, các công ty này ngày càng có xu hướng dựa vào chip nội địa để thực hiện giai đoạn suy luận (inference). Các nhà cung cấp phần cứng Trung Quốc đang tung ra các bộ tăng tốc riêng, thường được tối ưu hóa cho băng thông bộ nhớ và công suất cụ thể, để xử lý lưu lượng sản xuất hàng ngày. Giải pháp này giúp họ tiết kiệm chi phí đáng kể và giảm thiểu rủi ro địa chính trị so với việc phụ thuộc hoàn toàn vào phần cứng nhập khẩu, đồng thời chứng minh rằng hệ sinh thái trong nước vẫn đóng vai trò hậu cần quan trọng sau giai đoạn Alibaba ByteDance huấn luyện AI đỉnh cao.
Ngoại lệ DeepSeek và bức tranh tự chủ công nghệ
Trong khi xu hướng Alibaba ByteDance huấn luyện AI ở nước ngoài đang trở nên phổ biến, vẫn có những ngoại lệ đáng chú ý như DeepSeek. Đây là một công ty AI Trung Quốc nổi tiếng trong ngành với các mô hình chất lượng cao nhưng nhấn mạnh vào hiệu quả chi phí tối ưu. DeepSeek đã chọn một con đường khác biệt so với dòng chảy chung.
Tích lũy tài nguyên và hợp tác nội địa
Theo các nguồn tin am hiểu, DeepSeek đã âm thầm tích lũy một lượng lớn bộ tăng tốc Nvidia trước khi các lệnh cấm xuất khẩu nghiêm ngặt nhất có hiệu lực. Kho dự trữ chiến lược này giúp họ có đủ công suất để tiếp tục chạy các công việc huấn luyện quy mô đầy đủ ngay bên trong lãnh thổ Trung Quốc mà không cần phải di dời như cách Alibaba ByteDance huấn luyện AI. Hơn nữa, DeepSeek đang hợp tác chặt chẽ với các nhà sản xuất chip nội địa, dẫn đầu là Huawei, để điều chỉnh cả phần cứng và phần mềm. Sự hợp tác này nhằm mục đích chuẩn bị cho các đợt huấn luyện tương lai, giảm dần sự phụ thuộc vào công nghệ Mỹ và tạo ra một đối trọng thực sự trong ngành công nghiệp bán dẫn và trí tuệ nhân tạo nội địa.
Chiến lược Alibaba ByteDance huấn luyện AI tại nước ngoài cho thấy sự linh hoạt đáng kinh ngạc của các tập đoàn công nghệ trước các rào cản địa chính trị. Dù là thuê ngoài tại Đông Nam Á hay tự chủ như DeepSeek, mục tiêu cuối cùng vẫn là đảm bảo năng lực AI của Trung Quốc không bị tụt hậu trên bản đồ công nghệ thế giới. Câu chuyện này không chỉ là về công nghệ, mà còn là bài học về sự thích ứng và sinh tồn trong một thị trường toàn cầu đầy biến động.
