Công Ty AI Mở Trọng Số Thành Mục Tiêu Mua Lại Nóng Ở Thung Lũng

Hugging Face là nền tảng chia sẻ model AI mở trọng số và phép đo hiệu năng. Đây cũng là nơi một nhóm agent OpenAI lợi dụng phần thưởng nhắm tới, và nó ở trung tâm hệ sinh thái nhà phát triển xây và triển khai LLM không thuộc các phòng thí nghiệm đầu tàu.

Tin đồn về thương vụ 13 tỉ đô la xuất hiện sau khi Nvidia ký thỏa thuận 6 tỉ đô la với Poolside, một công ty xây model mở trọng số. Theo thỏa thuận đó, phần lớn nhân viên của Poolside sẽ chuyển sang hãng chip này.

Hai tuần trước, Stripe cũng mua OpenRouter với giá hơn 7 tỉ đô la. OpenRouter là nhà cung cấp model mở trọng số hàng đầu cho doanh nghiệp.

Nvidia muốn tránh phụ thuộc thêm vào các thỏa thuận với các nhà cung cấp siêu quy mô và các phòng thí nghiệm đầu tàu. Các nhà xây model lớn như OpenAI và Google cũng đang tự làm chip suy luận, như chip Jalapeño của OpenAI, với khả năng được công bố trong tuần này.

Nvidia đã có dòng model mở trọng số Nemotron của riêng mình, nhưng mức sử dụng chưa lớn. Nếu kiểm soát được không gian dành cho nhà phát triển lớn nhất ở Mỹ cho model mở, công ty sẽ có thêm người dùng để kéo sang chip và tiêu chuẩn của mình.

Chi phí AI suy luận đang khiến nhiều công ty tìm tới các model rẻ hơn do các hãng Trung Quốc như Moonshot, DeepSeek và Alibaba xây dựng. Mức sử dụng vẫn còn nhỏ nhưng đang tăng, với 6% công ty dùng model mở trọng số theo khảo sát dữ liệu chi tiêu của Ramp, và 2% kỹ sư phần mềm theo đo lường của Jellyfish.

Nik Albarran, người phụ trách sản phẩm AI tại Jellyfish, nói model mở trọng số chủ yếu được dùng bởi các công ty có sản phẩm dựa vào các khối lượng công việc suy luận lặp lại, như chatbot chăm sóc khách hàng. Vì đây là việc làm khối lượng lớn và lặp lại nhiều, model mở trọng số có thể được tinh chỉnh để trả lời với chi phí thấp hơn.

Patrick Collison, đồng sáng lập kiêm giám đốc điều hành của Stripe, nói token là đơn vị trung tâm với các công ty xây bằng AI, và giá trị kinh tế thực sẽ phụ thuộc vào việc dùng tốt năng lực tính toán khan hiếm. Với code và các nhiệm vụ agentic, các yêu cầu thay đổi nhiều và cần suy luận hơn khiến các model đầu tàu thường thắng thế, một phần vì các phòng thí nghiệm độc quyền cho cách truy cập dễ hơn và đôi khi có trợ cấp token.