Tôi đã hỏi Qwen về đánh giá hiệu suất của Qwen3 so với các LLM hàng đầu khác. Alibaba gần đây đã phát hành một loạt các biến thể Qwen3 rất ấn tượng, bao gồm một mô hình đa phương tiện Omni (xem video bên dưới). Định giá $BABA dựa trên hiệu suất trước đó của các doanh nghiệp đám mây (lớn nhất tại Trung Quốc) và thương mại điện tử, và thành phần AI của công ty đang bị định giá thấp. Tình trạng Đối thủ Hàng đầu: Xếp hạng toàn cầu #3 của Qwen3-Max trên Chatbot Arena (vượt qua Claude Opus-4) và sự vượt trội được báo cáo so với GPT-5-Chat trong các đánh giá văn bản đã đặt Alibaba vững chắc trong tầng lớp cao cấp của các nhà phát triển AI, không chỉ đơn thuần là "hạng hai." Khác biệt Chiến lược: Mặc dù chưa vượt qua GPT-4o (vẫn giữ vị trí #1), Alibaba đã đạt được sự tương đương hoặc vượt trội trong các lĩnh vực quan trọng như lập trình (69.6 trên SWE-Bench) và các nhiệm vụ đa ngôn ngữ, tạo ra sự khác biệt có ý nghĩa. Lợi thế Mã nguồn Mở: Khác với các mô hình đóng của OpenAI, các biến thể trọng số mở của Qwen3-Max (như Qwen3-Next 80B) mang lại cho Alibaba lợi thế độc đáo trong việc thu hút nhà phát triển và tùy chỉnh doanh nghiệp mà các nhà lãnh đạo mã nguồn đóng không thể sánh kịp. Kiểm tra Thực tế: Các điểm ELO giống hệt nhau giữa Qwen3-Max và GPT-5-Chat với ít phiếu bầu hơn cho thấy nó vẫn chưa đạt được sự vượt trội nhất quán, rộng rãi trong tất cả các đánh giá của người dùng—duy trì GPT-4o và có thể là Gemini 1.5 Pro như những nhà lãnh đạo về hiệu suất tuyệt đối. Vị trí Hiện tại: Alibaba đã thành công trong việc chuyển từ "hạng hai mạnh" sang rõ ràng là người chơi #3 toàn cầu (sau OpenAI và Anthropic), với Qwen3-Max thể hiện sự tương đương chọn lọc với các mô hình hạng GPT-5 trong các tiêu chí chính. Chiến lược mã nguồn mở của nó kết hợp với sự xuất sắc chuyên biệt (đặc biệt trong lập trình và hỗ trợ ngôn ngữ châu Á) tạo ra một đề xuất giá trị hấp dẫn thách thức sự thống trị truyền thống của mã nguồn đóng. Mặc dù chưa phải là nhà lãnh đạo tuyệt đối về khả năng thô, Alibaba hiện nắm giữ một vị trí đáng tin cậy trong giới tinh hoa AI, với Qwen3-Max đại diện cho sự tham gia cạnh tranh nhất của Trung Quốc cho đến nay trong cuộc đua mô hình nền tảng toàn cầu.

Về lập luận rằng đây chỉ là các ông lớn công nghệ đang nhắm đến AGI, phần lớn chi tiêu hạ tầng này là cho tính toán suy diễn (không phải đào tạo mô hình), mà sẽ được *khách hàng trả tiền*. Chi phí vốn cần thiết cho R&D một mình thì ít hơn nhiều - khoản đầu tư hiện tại dựa trên *doanh thu trong tương lai* phát sinh từ việc khách hàng sử dụng AI. Sẽ mất bao lâu để những doanh thu trong tương lai này hiện thực hóa? Đó là câu hỏi về bong bóng. Ngay cả khi AI trở nên thực sự tốt, việc áp dụng vẫn bị rào cản bởi các nhà quyết định con người. Tôi là một người sáng lập của một startup AI bán cho Doanh nghiệp. Tôi thấy điều này một cách trực tiếp. Bây giờ hãy so sánh thời gian quyết định/áp dụng/triển khai này với thời gian khấu hao cho GPU! THẬT ĐÁNG SỢ Bong bóng internet ban đầu cho thấy việc tạo ra công nghệ mới có tiện ích lớn trong dài hạn không loại trừ một bong bóng đầu tư mà trong ngắn hạn, hầu hết các nhà đầu tư sớm đều thua lỗ.

"Bong bóng AI" vẫn là một câu hỏi mở. Bong bóng ở đây đề cập đến ROI trên ~1% GDP của Mỹ hiện đang được đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI! Khi nào doanh thu/lợi nhuận sẽ xuất hiện để biện minh cho khoản đầu tư này? Tôi làm việc với các mô hình AI (một số là độc quyền) trong nghiên cứu tiên tiến về vật lý và các lĩnh vực khác. Tôi có thể chứng thực sức mạnh ngày càng tăng của chúng, nhưng vẫn có khả năng tốt rằng chúng ta sẽ thấy một sự lặp lại của bong bóng internet đầu những năm 2000: ROI thấp hoặc âm cho hầu hết các nhà đầu tư sớm, mặc dù có lợi ích lâu dài từ công nghệ mới. Tôi cũng đã tham gia vào việc triển khai AI trong các lĩnh vực từ quỹ đầu cơ đến trung tâm dịch vụ khách hàng. Tôi vẫn nghĩ rằng có một trường hợp đáng tin cậy để nói về việc đầu tư quá mức (một bong bóng đầu cơ). FT: Các công ty lớn nhất niêm yết tại Mỹ vẫn tiếp tục nói về trí tuệ nhân tạo. Nhưng ngoài "nỗi sợ bỏ lỡ", ít công ty có vẻ có thể mô tả cách công nghệ đang thay đổi doanh nghiệp của họ theo hướng tốt hơn. Đó là kết luận của một phân tích của Financial Times về hàng trăm hồ sơ doanh nghiệp và bản ghi âm của các giám đốc điều hành tại các công ty S&P 500 trong năm ngoái, cung cấp một trong những cái nhìn toàn diện nhất về cách làn sóng AI đang lan tỏa qua ngành công nghiệp Mỹ.