Moonshot và MiniMax tiễn DeepSeek ra chuồng gà chơi

DeepSeek có thể chiếm sóng trên mặt báo, nhưng hai startup Trung Quốc là Moonshot AI và MiniMax đang nổi lên như đối thủ đáng gờm với các hãng AI tiên phong của Mỹ.​

theo tờ báo Bưu điện Hoa Nam buổi sáng, Moonshot AI và MiniMax đã trở thành hai công ty khởi nghiệp AI mạnh nhất Trung Quốc để cạnh tranh với các phòng thí nghiệm tiên phong của Mỹ vào năm 2025, ngay cả khi DeepSeek đang chiếm trọn sự chú ý như biểu tượng cho tham vọng AI của cường quốc châu Á.

do Yang Zhilin 33 tuổi (ảnh dưới) sáng lập và điều hành, Moonshot AI đã nâng cao vị thế trong hệ sinh thái AI của Trung Quốc với việc ra mắt mô hình suy luận mã nguồn mở Kimi K2 Thinking vào đầu tháng 11.


Kimi K2 Thinking vượt trội hơn GPT-5 của OpenAI và Claude Sonnet 4.5 của Anthropic, hai trong số những mô hình AI nguồn đóng tiên tiến nhất thế giới thời điểm đó trước khi GPT-5.1 và Google Gemini 3 trình làng, trên một số tiêu chuẩn.

chuyên gia Deedy Das (ảnh dưới) tại quỹ đầu tư mạo hiểm Menlo Ventures (Mỹ), mô tả sự ra mắt Kimi K2 Thinking là bước ngoặt trong lĩnh vực AI, nhấn mạnh rằng mô hình mã nguồn mở này của Trung Quốc đã giành vị trí số 1.


nhà nghiên cứu Nathan Lambert (ảnh dưới) tại Viện AI Allen (Mỹ), ca ngợi Kimi K2 Thinking vì đã thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình AI mã nguồn mở và hệ thống nguồn đóng hàng đầu thế giới.


do nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Yan Junjie (ảnh dưới) dẫn dắt, MiniMax cũng đã trở lại bản đồ AI toàn cầu với việc phát hành mô hình M2. Vào tháng 10, M2 đã leo lên vị trí dẫn đầu một bảng xếp hạng nổi bật về các mô hình AI mở.


MiniMax M2 đạt được điểm số kỷ lục cho mô hình mở trên chỉ số trí tuệ tổng thể của Artificial Analysis, vượt qua Google Gemini 2.5 Pro, chỉ đứng sau các mô hình mới của Mỹ từ OpenAI và Anthropic.

Artificial Analysis là tổ chức độc lập uy tín chuyên đánh giá và so sánh hiệu suất các mô hình AI. Phiên bản Intelligence Index v3.0 của Artificial Analysis kết hợp 10 chuẩn đánh giá: MMLU-Pro, GPQA Diamond, Humanity's Last Exam, LiveCodeBench, SciCode, AIME 2025, IFBench, AA-LCR, Terminal-Bench Hard, ²-Bench Telecom

Bấm để mở rộng...

độ phổ biến của Kimi K2 Thinking, biến thể thuộc dòng Kimi K2, càng tăng mạnh sau khi kênh CNBC (Mỹ) đưa tin chi phí huấn luyện nó chỉ khoảng 4,6 triệu USD. Moonshot AI từ chối bình luận về con số này.

ngay cả khi không xét đến chi phí, Kimi K2 Thinking vẫn khiến cộng đồng AI ấn tượng. Thomas Wolf, đồng sáng lập công ty Hugging Face (Mỹ), viết trên X rằng Kimi K2 Thinking là một ví dụ khác cho thấy mô hình AI mã nguồn mở có thể vượt qua mô hình mã nguồn đóng.

“Đây có phải là một khoảnh khắc DeepSeek khác không? Liệu chúng ta có nên mong đợi một mô hình như vậy cứ sau vài tháng không?”, Thomas Wolf (ảnh trên) hỏi. Ông ám chỉ đến việc DeepSeek từng ra mắt R1, mô hình suy luận mã nguồn mở có hiệu năng cao với chi phí đào tạo thấp, hồi đầu năm 2025, làm lung lay nhận định rằng Mỹ nắm giữ vị thế thống trị tuyệt đối trong lĩnh vực AI.

Nguồn nhân lực dồi dào
Moonshot AI và MiniMax trỗi dậy mạnh mẽ nhấn mạnh tiềm năng của Trung Quốc trong việc xây dựng các mô hình AI nền tảng để cạnh tranh với Mỹ.

khi những gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc như Alibaba, ByteDance đang chạy đua với mô hình ngôn ngữ lớn và cơ sở hạ tầng AI riêng, một nhóm các công ty khởi nghiệp mới ở Trung Quốc cũng đạt được những bước tiến vững chắc để duy trì sức cạnh tranh trong cuộc đua AI toàn cầu.

nguồn nhân lực dồi dào của Trung Quốc là lý do chính giúp Moonshot và MiniMax có thể vượt trội, dù có ít chip cao cấp và ít vốn hơn nhiều so với các công ty cùng ngành ở Mỹ, một lãnh đạo trong ngành AI (yêu cầu giấu tên) nói với trang SCMP.

Moonshot AI tiếp tục đào tạo các mô hình AI với số lượng GPU (bộ xử lý đồ họa) cao cấp ít hơn đáng kể so với các đối thủ ở Mỹ, nhưng vẫn tự tin về hướng đi của mình.

đầu tháng 11 năm 2025 trong một cuộc thảo luận trên mạng xã hội Reddit, Yang Zhilin đã được hỏi khi nào Moonshot AI sẽ triển khai mô hình AI nền tảng thế hệ tiếp, Kimi K3 Thinking, theo xét đến tham vọng xây dựng trung tâm dữ liệu khổng lồ của OpenAI. Yang Zhilin (ảnh dưới) trả lời: "Trước khi trung tâm dữ liệu nghìn tỉ USD của Sam Altman (Giám đốc điều hành OpenAI) được xây dựng xong".


cựu chuyên gia thị giác máy tính Yan Junjie (ảnh dưới) tại SenseTime, đang đặt cược vào các mô hình đa phương thức có thể xử lý văn bản, hình ảnh và video. SenseTime được xem là một trong những công ty đầu tiên tại Trung Quốc áp dụng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia (MoE) ở quy mô lớn. Đây là phương pháp sau đó được DeepSeek áp dụng và trở nên phổ biến.

MoE là phương pháp học máy phân chia một mô hình AI thành các mạng con riêng biệt, hay còn gọi là các chuyên gia (expert), mỗi chuyên gia tập trung vào một tập hợp con dữ liệu đầu vào, để cùng nhau thực hiện nhiệm vụ. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể chi phí tính toán trong quá trình tiền huấn luyện mô hình AI và tăng tốc độ xử lý ở giai đoạn suy luận.

Bấm để mở rộng...

mô hình AI mã nguồn mở mới nhất từ Moonshot AI và MiniMax hiện đã vượt qua sản phẩm của DeepSeek trên bảng xếp hạng Artificial Analysis, thu hút sự quan tâm ngày càng tăng từ các nhà đầu tư.

tháng 7 năm 2025 trong vòng gọi vốn chiến lược, MiniMax huy động được 300 triệu USD với mức định giá công ty hơn 4 tỉ USD. Gần đây, MiniMax đã nộp đơn xin niêm yết tại Hồng Kông để huy động tới 5 tỉ đô la Hồng Kông.

Moonshot AI còn nhận sự hậu thuẫn mới, huy động được khoảng 600 triệu USD trong vòng gọi vốn vào tháng 10 do công ty đầu tư mạo hiểm IDG Capital và gã khồng lồ công nghệ Tencent Holdings dẫn đầu, theo ITJuzi.com - cơ sở dữ liệu công ty khởi nghiệp.

các nhà phân tích cảnh báo rằng những công ty khởi nghiệp này sẽ phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các hãng công nghệ lớn giàu tiềm lực. Wang Sheng - thành viên tại quỹ đầu tư mạo hiểm InnoAngel Fund - cho biết, các công ty khởi nghiệp AI khó có thể phát triển mạnh mẽ khi phải cạnh tranh trực tiếp với những hãng công nghệ lớn trong cùng một cuộc đua.

“Các công ty khởi nghiệp phải đi trước một bước, hoặc định vị khác biệt. Nếu không, sẽ rất khó để họ chiến thắng trong cùng một cuộc chơi”, Wang Sheng nhận xét.