Ant Group ra mắt mô hình AI mới với hàng nghìn tỷ tham số

Ban đầu, Ant Group được biết đến với tên gọi Ant Financial Services Group, quản lý nền tảng thanh toán Alipay. Sau đó năm 2020, công ty đổi tên thành Ant Group để thể hiện định hướng mở rộng sang công nghệ tài chính và trí tuệ nhân tạo

Tập đoàn công nghệ tài chính Ant Group của Trung Quốc vừa có bước tiến lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) khi ra mắt Ling-1T, mô hình ngôn ngữ có tới một nghìn tỷ tham số, đồng thời giới thiệu dInfer - một khung suy luận (inference framework) mà công ty khẳng định nhanh hơn giải pháp của Nvidia tới 10 lần, theo Tech Wire Asia.

Ant Group, đơn vị vận hành nền tảng thanh toán di động Alipay, mới đây đã công bố phát hành mã nguồn mở Ling-1T. Đây là mô hình được định vị là “phi tư duy” (non-thinking) trong hệ sinh thái AI Ling mà Ant đang phát triển. Theo công ty, Ling-1T cho thấy hiệu năng hàng đầu thế giới trong các bài kiểm tra tư duy phức tạp mà vẫn đảm bảo tốc độ xử lý hiệu quả.

Cụ thể, Ling-1T đạt 70,42% độ chính xác trong bài kiểm tra American Invitational Mathematics Examination (AIME) năm 2025, với chi phí trung bình hơn 4.000 token đầu ra cho mỗi bài toán - mức hiệu suất được đánh giá tương đương với mô hình AI hàng đầu hiện nay.

Trước đó, hồi tháng 9, Ant Group đã giới thiệu Ring-1T-preview, mô hình “tư duy” nghìn tỷ tham số đầu tiên trên thế giới. Sự ra mắt liên tiếp của các sản phẩm thể hiện chiến lược mở rộng mạnh mẽ hệ sinh thái mô hình AI của Ant, hiện bao gồm ba dòng chính: Ling (phi tư duy), Ring (tư duy), và Ming (đa phương thức), bên cạnh mô hình thử nghiệm LLaDA-MoE.

TUYÊN BỐ SÁNH NGANG CÁC “ÔNG LỚN” CHIP XỬ LÝ

Cùng với Ling-1T, Ant Group còn giới thiệu dInfer, khung suy luận chuyên biệt dành cho mô hình ngôn ngữ khuếch tán (diffusion language models) - dòng mô hình mới có khả năng tạo đầu ra song song thay vì tuần tự như mô hình truyền thống.

Ant Group tuyên bố dInfer có tốc độ nhanh gấp 3 lần vLLM (công cụ mã nguồn mở của Đại học California, Berkeley) và gấp 10 lần Nvidia Fast-dLLM.

Trong thử nghiệm nội bộ trên mô hình LLaDA-MoE, dInfer đạt 1.011 token/giây trong bài đánh giá HumanEval về sinh mã lập trình, vượt xa 91 token/giây của Nvidia Fast-dLLM và 294 token/giây của mô hình Alibaba Qwen-2.5-3B tối ưu bằng vLLM.

“Chúng tôi tin rằng dInfer không chỉ là bộ công cụ hữu ích mà còn là nền tảng tiêu chuẩn hóa giúp thúc đẩy nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực dLLM đang tăng tốc mạnh mẽ”, nhóm nghiên cứu Ant viết trong báo cáo kỹ thuật kèm theo.

CHIẾN LƯỢC VƯỢT “RÀO CẢN” CHIP VÀ PHẦN CỨNG

Động thái đẩy mạnh nghiên cứu mô hình mới và khung xử lý thay thế cho thấy các công ty công nghệ Trung Quốc đang tìm đường vượt qua rào cản tiếp cận chip AI tiên tiến thông qua đổi mới thuật toán.

Trong khi các mô hình ngôn ngữ tự hồi quy (autoregressive) như GPT-3.5 của OpenAI hay R1 của DeepSeek vẫn là trụ cột của kỷ nguyên chatbot, Ant Group lại tìm kiếm hướng đi khác với mô hình khuếch tán, hướng tới hiệu suất cao hơn và chi phí thấp hơn.

Ông He Zhengyu, Giám đốc Công nghệ (CTO) Ant Group, cho rằng những bước tiến này không chỉ mang ý nghĩa công nghệ mà còn phản ánh tầm nhìn dài hạn của công ty: “Chúng tôi tin rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) nên là tài sản chung của nhân loại, một cột mốc phục vụ lợi ích chung. Ant Group cam kết phát triển dịch vụ AGI thực tế, toàn diện và hướng tới mọi người, điều đó đòi hỏi phải liên tục thúc đẩy ranh giới công nghệ”.

CUỘC ĐUA AI TẠI TRUNG QUỐC NGÀY CÀNG KHỐC LIỆT

Những động thái của Ant Group diễn ra trong bối cảnh cuộc cạnh tranh AI tại Trung Quốc ngày càng gay gắt. Các “ông lớn” khác cũng đang tìm lối đi riêng, hồi tháng 7, ByteDance ra mắt Seed Diffusion Preview, mô hình khuếch tán được cho là nhanh gấp 5 lần so với mô hình tự hồi quy tương đương.

Ngoài ra, ByteDance còn phát triển AWorld - khung phát triển giúp “tác nhân AI” có thể tự học và tự động thực hiện nhiệm vụ cho người dùng, mở rộng tham vọng trở thành trung tâm hạ tầng AI toàn diện.

Tuy nhiên, giới chuyên môn vẫn đặt câu hỏi về khả năng ứng dụng thực tế của các mô hình khuếch tán. Dù đạt kết quả tốt trong bài kiểm tra, dòng mô hình này vẫn chưa chứng minh được hiệu quả thương mại rõ ràng, trong khi mô hình tự hồi quy chiếm ưu thế trong hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên.

ĐẶT CƯỢC VÀO CHIẾN LƯỢC “MỞ NGUỒN”

Việc Ant Group công khai mã nguồn Ling-1T và dInfer được xem là một canh bạc chiến lược - đặt niềm tin vào sức mạnh cộng đồng để thúc đẩy đổi mới và củng cố vị thế công nghệ.

Bằng cách mở cửa hệ sinh thái AI, Ant Group kỳ vọng tạo ra chuẩn mực mới trong ngành, đồng thời rút ngắn khoảng cách với tập đoàn quốc tế vốn sở hữu lợi thế về phần cứng. Tuy vậy, câu hỏi lớn vẫn là liệu hướng đi này có giúp Trung Quốc bắt kịp “gã khổng lồ” như Nvidia hay OpenAI trong môi trường triển khai thực tế hay không.

Dù vậy, có một điều chắc chắn là Ant Group và các công ty công nghệ Trung Quốc không chấp nhận đứng ngoài cuộc đua AI toàn cầu. Họ đang chuyển hướng tập trung vào phần mềm, thuật toán và tối ưu hóa tốc độ xử lý, coi đó là vũ khí cạnh tranh chủ chốt trong giai đoạn mới của cuộc đua trí tuệ nhân tạo.