AI: TRUNG QUỐC CÓ ĐANG VƯỢT QUA HOA KỲ KHÔNG?
Các cuộc phỏng vấn của mục Puissances de l'IA
Tác giả: Gilles Gressani và Victor Storchan
Andrew Ng - Một loạt sai lầm chiến lược do Nhà Trắng gây ra và động năng của hệ sinh thái Trung Quốc có thể đã làm giảm đáng kể lợi thế của Hoa Kỳ so với Trung Quốc trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo.Câu trả lời từ Andrew Ng[*], một trong những nhân vật có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực nghiên cứu AI.
 |
| Yang Yongling, “Parallel Metropolis, Coney Island 极乐岛”, 2024 © Yang Yongliang Studio” |
Bài phỏng vấn này là một phần trong loạt đóng góp gần đây của Ng, đặc biệt ba bài viết được đăng trên blog trên mạng DeepLearning.AI (số 312 ra ngày 30 tháng 7, số 306 ra ngày 18 tháng 6 và số 303 ra ngày 28 tháng 5 năm 2025). Bằng cách nhấp vào từng số, bạn có thể truy cập phiên bản đầy đủ bằng tiếng Anh.
----------------------------------------------
Trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo, Hoa Kỳ có còn dẫn đầu không?
Còn, nhưng nếu tiếp tục đà phát triển hiện tại, Trung Quốc rất có thể sẽ vượt qua họ.
Hiện tại, Hoa Kỳ vẫn còn dẫn trước một bước. Nhưng trong thế giới khởi nghiệp, điều đó không có ý nghĩa gì nhiều: chúng ta biết rằng thời cơ/momentum là yếu tố quyết định, và một đội ngũ nhỏ, năng động có thể trở thành một thế lực không thể ngăn cản chỉ trong vài năm.
Cho dù cả Hoa Kỳ và Trung Quốc đều là những gã khổng lồ, nhưng những gì đang diễn ra ở đây không khác biệt nhiều: được thúc đẩy bởi một hệ sinh thái mã nguồn mở năng động, hệ thống Trung Quốc hoạt động trong một môi trường siêu cạnh tranh, nơi tri thức lan tỏa nhanh chóng, và có những đột phá mạnh mẽ trong cả thiết kế và sản xuất chất bán dẫn - mang lại cho hệ thống nguồn năng lượng đáng kể giữa những sai lầm tự gây ra của chính quyền Hoa Kỳ.
Chính phủ Hoa Kỳ đã công bố Kế hoạch Hành động AI vào mùa hè này, nhấn mạnh rất nhiều vào việc giành lại thế chủ động. Vậy đã đủ chưa?
Tôi chỉ xin đưa ra một nhận xét: Nhà Trắng hiện đang nhấn mạnh tầm quan trọng của mã nguồn mở. Đây là một bước tiến rất tích cực đối với Hoa Kỳ, nhưng về lâu dài sẽ không đủ để duy trì vị thế dẫn đầu của họ.
Anh đang nói về những sai lầm tự gây ra. Anh có nghĩ rằng, bất chấp những thông báo gần đây[1], chính sách nhập cư của chính quyền Trump có thể gây tổn hại đến vị thế của Hoa Kỳ trong cuộc đua toàn cầu về trí tuệ nhân tạo không?
Không còn nghi ngờ gì nữa. Hoa Kỳ có một lợi thế rất lớn: nhiều người tài năng mơ ước được học tập và làm việc tại đó. Nhưng chúng ta đang lãng phí lợi thế chiến lược này, trong khi các quốc gia khác - như Trung Quốc với Chương trình Ngàn Nhân tài[2] - hiện đang nỗ lực thu hút những người di cư có khả năng thúc đẩy đổi mới.
 |
| “Hiện tại, Hoa Kỳ vẫn đang dẫn trước một bước. Nhưng trong thế giới khởi nghiệp, điều đó không có ý nghĩa gì nhiều.” |
Những tác dụng đã được nhận thấy chưa?
Có, và chúng rất xác thực. Ví dụ, trong những tháng gần đây, các cuộc phỏng vấn xin thị thực mới của sinh viên và lao động có tay nghề cao đã bị tạm dừng - và việc hủy bỏ tùy tiện đang gia tăng. Điều này cực kỳ đáng lo ngại.
Tôi đã nói chuyện với các sinh viên quốc tế, họ khiếp sợ - và tôi rất cân nhắc từ ngữ được dùng - bởi ý nghĩ rằng thị thực của họ có thể bị thu hồi bất cứ lúc nào. Một trong số họ, người đáng lẽ sẽ trình bày một báo cáo tại một hội nghị quốc tế, đã rút lui vì sợ bị từ chối nhập cảnh vào Hoa Kỳ.
Tôi cũng gặp một kỹ sư có chuyên môn cao đã ở đây hơn một thập kỷ với thị thực H-1B[3]. Khi công ty của anh ấy đóng cửa, anh đã buộc phải tìm kiếm việc làm mới trong sự tuyệt vọng để tránh bị trục xuất, mặc dù anh ấy không còn bất kỳ mối liên hệ thực sự nào với quê hương của mình.
Những thay đổi này khiến tôi lo ngại về mặt đạo đức, nhưng tầm quan trọng kinh tế của chúng không nên bị đánh giá thấp. Một trong những đòn bẩy hiệu quả nhất để củng cố khả năng cạnh tranh của Hoa Kỳ, hay của bất kỳ quốc gia nào, là chào đón nhân tài nước ngoài, chẳng hạn như sinh viên quốc tế và lao động có chuyên môn cao. Trong nhiều thế kỷ, Hoa Kỳ đã thịnh vượng nhờ nhập cư - việc từ bỏ một trong những nguyên nhân cơ bản của vị thế dẫn đầu công nghệ toàn cầu này sẽ là một sai lầm lịch sử.
Mùa hè này, chiến tranh thương mại đã lên đến đỉnh điểm với việc áp đặt một sự bất cân xứng, gần giống với logic tống tiền/racket, trong nội bộ Phương Tây. Hậu quả trong lĩnh vực AI là gì?
Tôi vô cùng lấy làm tiếc rằng Hoa Kỳ đang bỏ rơi bạn bè và đồng minh của mình. Mặc dù tình hình đang khó khăn, tôi hy vọng rằng cộng đồng khoa học AI sẽ vẫn gắn bó: việc tiếp tục xây dựng mối quan hệ xuyên biên giới, chia sẻ ý tưởng và hỗ trợ lẫn nhau thực sự là cốt yếu.
Các loại thuế hiện tại chủ yếu nhắm vào của cải vật chất, chứ không phải dịch vụ kỹ thuật số hay sở hữu trí tuệ. Do đó, việc lưu hành ý tưởng - đặc biệt là thông qua các phần mềm nguồn mở - vẫn có thể thực hiện được. Nhưng AI cũng phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng vật chất: chất bán dẫn, máy chủ, hệ thống làm mát, mạng lưới, điện. Việc đánh thuế các thiết bị này chắc chắn sẽ làm chậm tiến độ và khiến việc xây dựng trung tâm dữ liệu trở nên tốn kém hơn.
Anh không nghĩ rằng những tác động tích cực có thể đạt được ở Hoa Kỳ, ví dụ sự phục hồi tiến trình công nghiệp hóa sao?
Vâng, nhưng chỉ một phần. Thuế quan đang khuyến khích Hoa Kỳ đầu tư nhiều hơn vào ngành robot và tự động hóa công nghiệp, nhưng tác động của chúng sẽ vẫn còn hạn chế: chúng ta thiếu lực lượng lao động, chuỗi cung ứng lẫn những tiến bộ cần thiết về ngành robot.
Ngoài chính sách nhập cư và chiến tranh thương mại, chính quyền cũng đã áp đặt những cắt giảm đáng kể cho nghiên cứu cơ bản. Những lựa chọn này đã và đang gây ra những tác động gì - và chúng sẽ có những tác động gì trong tương lai đối với trí tuệ nhân tạo?
Về điểm này, tôi cũng rất lo ngại.
Việc đề xuất cắt giảm ngân sách nghiên cứu liên bang sẽ tác động trực tiếp đến khả năng cạnh tranh của Hoa Kỳ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cũng như trong các lĩnh vực chiến lược khác.
 |
“Trong nhiều thế kỷ, Hoa Kỳ đã thịnh vượng nhờ vào nhập cư - từ bỏ một trong những nguyên nhân cơ bản của vị thế dẫn đầu về công nghệ toàn cầu này sẽ là một sai lầm lịch sử.” |
Hãy để tôi nói về kinh nghiệm cá nhân của mình: nếu National Science Foundation (NSF)/Quỹ Khoa học Quốc gia và DARPA[**] không tài trợ cho tôi trong những ngày đầu, tôi đã không khám phá ra các nguyên lý về quy mô dẫn đến việc tôi đề xuất thành lập Google Brain để phát triển tiến trình học sâu. Việc cắt giảm mạnh nguồn tài trợ này đồng nghĩa với việc chúng ta đang tự tước đi những ý tưởng lớn tiếp sắp tới.
Và cũng đừng nên quên rằng cho dù tài trợ cho nghiên cứu mở mang lại lợi ích cho toàn thế giới, nhưng quốc gia được hưởng lợi nhiều nhất luôn là nơi nghiên cứu được tiến hành[4].
Tại sao?
Bởi vì, một mặt, kiến thức được truyền bá nhanh hơn ở đó. Mặt khác, việc tiến hành nghiên cứu giúp đào tạo nhân tài mới, củng cố nền tảng khoa học và công nghiệp quốc gia.
Lấy Thung lũng Silicon làm ví dụ: tại sao hầu hết các đổi mới trong AI tạo sinh vẫn còn đến từ đây?
Bởi vì hai nhóm địa phương, Google Brain (đã phát minh ra mạng lưới biến áp) và OpenAI (đã công nghiệp hóa chúng), đã tạo ra những đột phá đầu tiên. Sau đó, các thành viên của hai nhóm này đã gia nhập các công ty địa phương khác, thành lập các công ty khởi nghiệp mới và hợp tác với các trường đại học. Kiến thức được lan truyền nhanh chóng nhờ sự gần gũi: các hội nghị, các cuộc họp không chính thức, các mạng xã hội, các cuộc thảo luận giữa phụ huynh ở trường, v.v.. Sự lan truyền kiến thức tại địa phương này đã cho phép vùng này trên thế giới luôn là tiền phong.
Do đó, việc tài trợ cho nghiên cứu cơ bản ở Hoa Kỳ chủ yếu mang lại lợi ích cho Hoa Kỳ, nhưng cũng cho các đồng minh của Hoa Kỳ.
Tuy nhiên, lập luận chính của chính quyền Hoa Kỳ là: vì đây là một công nghệ hoàn toàn mang tính chiến lược, những tiến bộ này cũng có thể mang lại lợi ích cho các đối thủ. Anh có nghĩ điều này cản trở sự phát triển của AI không?
Đúng là sự cởi mở cũng có lợi cho các đối thủ của chúng ta. Như một tiểu ban thuộc Ủy ban Khoa học, Không gian và Công nghệ Hạ viện Hoa Kỳ đã chỉ ra, “Việc chia sẻ công khai nghiên cứu cơ bản không phải là không có rủi ro. Tuy nhiên, sự cởi mở trong nghiên cứu lại quan trọng đối với khả năng cạnh tranh và an ninh đến mức nó biện minh cho rủi ro rằng các đối thủ của chúng ta cũng có thể hưởng lợi từ nó.”[5]
Hơn nữa, AI tạo sinh phát triển nhanh chóng đến mức việc luôn đi đầu trong công nghệ là điều cần thiết. Ví dụ, việc nhiều nhóm hiện có thể tạo ra một mô hình với khả năng ở cấp độ GPT-3.5 hoặc thậm chí GPT-4 dường như không gây bất lợi nhiều cho OpenAI, vì công ty này đang nỗ lực mở rộng hoạt động bằng cách phát triển các công nghệ tiên tiến như o4, Codex, GPT-4.1, v.v..
Những người phát minh ra một công nghệ là những người đầu tiên đưa nó vào thị trường, và trong một thế giới đang phát triển nhanh chóng, công nghệ tiên tiến là công nghệ có giá trị nhất. Một số nghiên cứu cũng chỉ ra rằng kiến thức lan truyền nhanh hơn nhiều ở cấp độ địa phương so với toàn cầu - đó là lý do tại sao các thành phố, nơi mọi người có thể dễ dàng gặp gỡ và hợp tác hơn, lại thúc đẩy sự đổi mới.[6]
Khi ChatGPT ra mắt vào năm 2022, Trung Quốc lạc hậu đáng kể so với Hoa Kỳ về AI tạo sinh. Nhưng nhờ tính cởi mở nội bộ của hệ sinh thái công nghệ - thúc đẩy việc chia sẻ mô hình, lưu hành nhanh chóng của các ý tưởng và cạnh tranh gay gắt - Trung Quốc đã có thể thu hẹp phần lớn khoảng cách đó chỉ trong hai năm.
 |
| “Nếu một công ty hoặc quốc gia tuyên bố đã đạt được AGI/Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát, thì đó có thể chỉ là một chiêu trò tiếp thị hơn là một cột mốc công nghệ thực sự.” |
Anh giải thích thế nào về sự năng động của Trung Quốc trong lĩnh vực AI?
Nhiều nhân tố đang được phối hợp. Nghiên cứu học thuật mở được hưởng lợi từ nguồn tài trợ đáng kể. Các công ty như DeepSeek và Alibaba đang cho ra các mô hình tiên tiến với truy cập mở, đẩy nhanh việc phổ biến kiến thức. Pháp uật lao động, vốn khiến các điều khoản không cạnh tranh khó thực thi, tạo điều kiện thuận lợi cho sự di chuyển của các kỹ sư và khuyến khích việc chia sẻ ý tưởng giữa các công ty. Văn hóa này, kết hợp với một hệ sinh thái công nghệ mở, giúp việc lưu hành kiến thức trở nên đặc biệt hiệu quả.
Mặc dù tôi không muốn Hoa Kỳ bắt chước Trung Quốc ở nhiều khía cạnh, nhưng tính cởi mở của hệ sinh thái công nghệ của Trung Quốc đã góp phần vào sự phát triển của nước này.
Trong bối cảnh đóng cửa với nhân tài, việc cắt giảm tài trợ cho nghiên cứu cơ bản, và rộng hơn là trong cuộc cách mạng văn hóa do chính quyền Trump khởi xướng, dường như có điều gì đó sâu sắc đang diễn ra. Liệu đây có phải là hoàng hôn của kỷ nguyên do Van Nevar Bush và FDR mở ra, kỷ nguyên đã biến Hoa Kỳ thành thủ đô khoa học của một vùng đất mới?
Năm 1945, báo cáo mang tính lịch sử của Van Nevar Bush, Science, The Endless Frontier/Khoa học: Biên giới Vô tận[7] đã đặt ra các nguyên tắc cơ bản cho việc tài trợ công cho nghiên cứu và phát triển nhân tài. Mô hình này đã cho phép Hoa Kỳ thống trị nền sản xuất khoa học toàn cầu trong nhiều thập kỷ. Ngân sách nghiên cứu liên bang đã dẫn đến những bước tiến quyết định, mang lại lợi ích không chỉ cho Hoa Kỳ mà còn cho cả thế giới, đồng thời đào tạo nhiều thế hệ nhà nghiên cứu - cả trong nước lẫn nhập cư - những người đã đóng góp đáng kể vào sức mạnh của Hoa Kỳ.
Tin tốt là mô hình này hiện đã được biết đến rộng rãi và có thể nhân rộng. Chúng ta có thể hy vọng rằng các quốc gia khác hoặc Liên Minh Châu Âu sẽ học tập mô hình này và đầu tư mạnh mẽ vào khoa học và nhân tài.
Chúng ta vẫn hy vọng rằng Hoa Kỳ, sau khi đi tiên phong trong một hệ thống thành công như vậy, sẽ không từ bỏ nó.
Ai là những tác nhân thành công nhất hiện nay, ở Hoa Kỳ và Trung Quốc?
Bảng xếp hạng của Artificial Analysis[8] và LMArena[9] cho thấy các mô hình tiên tiến nhất có chủ quyền nhất vẫn thuộc về Mỹ: Google Gemini 2.5 Pro, OpenAI o4, Claude 4 Opus của Anthropic và Grok 4.
Ngược lại, trong lĩnh vực mã nguồn mở, tính năng động đang chuyển dịch sang Trung Quốc: DeepSeek R1-0528, Kimi K2, Qwen3 và các biến thể của nó - bao gồm Qwen3-Coder, đặc biệt hiệu quả cho việc lập trình - và GLM 4.5 của Zhipu, với phần mềm sau đào tạo đã được phát hành dưới dạng mã nguồn mở[10]. Một số mô hình này đã vượt quá các lựa chọn thay thế mã nguồn mở tốt nhất của Mỹ, chẳng hạn như Gemma 3 của Google hoặc Llama 4 của Meta.
Liệu khoảng cách này có nghĩa là có sự khác biệt về mặt kỹ thuật và công nghiệp trong cách tiếp cận giữa Trung Quốc và Hoa Kỳ không?
Đúng vậy. Các công ty Mỹ ưa chuộng chiến lược khép kín trong việc phát triển các mô hình cốt lõi của họ - một lựa chọn dễ hiểu từ góc độ kinh tế.
Hệ quả là, các ông lớn trong ngành chi những khoản tiền khổng lồ để săn đón nhân tài và cố gắng bẻ khóa “công thức bí mật” của đối thủ cạnh tranh. Dòng chảy tri thức vẫn tồn tại, nhưng vẫn chậm chạp và rất tốn kém.
Ở Trung Quốc, tình hình lại ngược lại. Hệ sinh thái mã nguồn mở thúc đẩy cạnh tranh theo kiểu Darwin: các doanh nghiệp giảm giá, đưa ra những thông báo gây sốc, lôi kéo nhân viên từ đối thủ cạnh tranh và cạnh tranh giành khách hàng.
 |
| “Mặc dù tôi không muốn Hoa Kỳ bắt chước Trung Quốc trên nhiều phương diện, nhưng tính cởi mở của hệ sinh thái công nghệ của Trung Quốc đã góp phần vào sự tăng trưởng của họ.” |
Nhiều tác nhân sẽ biến mất, nhưng áp lực thường xuyên này sẽ củng cố sức mạnh cho những tác nhân còn tồn tại.
Liệu có sự khác biệt nào về động lực trong ngành bán dẫn không?
Có, và Trung Quốc đang tiến bộ nhanh chóng. Lấy Huawei làm ví dụ: CloudMatrix 384 của họ đặt mục tiêu cạnh tranh với hệ thống GB200 của Nvidia. Mặc dù Trung Quốc vẫn chưa đạt đến trình độ của những GPU mạnh nhất của Mỹ, Huawei đang áp dụng một cách tiếp cận khác: kết hợp một số lượng lớn chip công suất thấp hơn - 384 so với 72 - để xây dựng một hệ thống cạnh tranh.
Đây là một thách thức tương tự như trong lĩnh vực ô tô: Trung Quốc đã chật vật cạnh tranh với xe động cơ nhiệt của Phương Tây, nhưng lại giành được lợi thế nhờ đặt cược vào xe điện. Liệu chiến lược của Huawei có thành công hay không vẫn còn phải chờ xem, nhưng các hạn chế xuất khẩu của Mỹ đã thúc đẩy Trung Quốc đầu tư mạnh vào công nghệ của chính mình.
Liệu chúng ta có nên lo ngại về hậu quả địa chính trị tiềm tàng của sự động năng này: trong trường hợp xảy ra khủng hoảng ở Đài Loan, Trung Quốc có thể, một cách nghịch lý, sẽ ít bị ảnh hưởng hơn Hoa Kỳ?
Đây là một giả thuyết cần được xem xét nghiêm túc.
Nếu Bắc Kinh thành công trong việc phát triển sản xuất chất bán dẫn tiên tiến trong nước, trong khi Washington vẫn phụ thuộc vào TSMC của Đài Loan, một cuộc khủng hoảng lớn ở eo biển Đài Loan có thể làm suy yếu toàn bộ lộ trình AI của Hoa Kỳ.
Giờ đây, phía Mỹ dường như đã rõ ràng chấp nhận rằng chúng ta đang ở trong một trò chơi tổng bằng không, trong đó lợi ích của một bên nhất thiết phải trả giá bằng sự tổn thất của bên kia: liệu có đúng như vậy không?
Không nhất thiết là vậy. Lịch sử của điện, Internet hay các của các công nghệ chuyển đổi khác cho thấy một số quốc gia có thể hưởng lợi cùng lúc. Nhưng trong trường hợp AI, sự cạnh tranh giành vị trí dẫn đầu là có thực. Ngày nay, Trung Quốc đã thống trị lĩnh vực mô hình mã nguồn mở; những gì xảy ra tiếp theo sẽ phần lớn phụ thuộc vào lựa chọn chính trị và công nghiệp của các quốc gia khác nhau.
Điều quan trọng nữa là phải hiểu rằng AI không phải là một công nghệ đơn lẻ, nguyên khối. Khi một số nhà bình luận nói về trí tuệ nhân tạo tổng quát (GIA), đôi khi có vẻ như sẽ có một thời điểm cụ thể mà “ai đó sẽ phát minh ra nó”. Trên thực tế, tiến bộ trong lĩnh vực AI sẽ diễn ra liên tục và không có đích đến duy nhất[11]. Nếu một công ty hoặc quốc gia tuyên bố đã đạt được GIA, thì đó có thể chỉ là một chiêu trò tiếp thị hơn là một cột mốc công nghệ thực sự.
Các quốc gia khác nhau đang dẫn đầu trong những lĩnh vực khác nhau. Từ rất lâu trước khi AI tạo sinh ra đời, Hoa Kỳ đã thống trị việc triển khai đám mây quy mô lớn, trong khi Trung Quốc dẫn đầu về công nghệ giám sát. Những chuyên môn hóa này chuyển thành những lợi thế khác nhau - về tăng trưởng kinh tế, về quyền lực mềm/soft power và quyền lực cứng/hard power.
Tôi hy vọng rằng các nền dân chủ, đặc biệt là những nền dân chủ cam kết với Nhà Nước Pháp Quyền và với nhân quyền, sẽ xóa bỏ rào cản đổi mới và đầu tư vào khoa học mở. Đây là cách tốt nhất để đảm bảo AI mang lại lợi ích cho số đông, chứ không chỉ cho một số ít.
Người dịch: Phạm Như Hồ
Nguồn: “IA: La Chine est-elle en train de dépasser les États Unis”, Le Grand Continent, 10.9.2025.
Nguồn các chú
thích: [*]
Andrew Ng, sinh năm 1976, là một nhà nghiên cứu khoa học máy tính người Mỹ. Ông là Phó Giáo sư tại Khoa Khoa học Máy tính, Đại học Stanford. Công trình của ông tập trung chủ yếu vào tiến trình học máy và ngành robot. Ông là người sáng lập và lãnh đạo dự án Google Brain, nơi phát triển các thuật toán học sâu quy mô lớn. [**]
Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (Defense Advanced Research Projects Agency/DARPA) là một cơ quan thuộc Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ chịu trách nhiệm nghiên cứu và phát triển các công nghệ mới phục vụ mục đích quân sự. [1]
Tổng thống Donald Trump dường như đã khởi xướng một sự chuyển hướng lớn với thông báo gần đây rằng ông dự định cho phép tối đa 600.000 sinh viên Trung Quốc đến học tập tại Hoa Kỳ trong khoảng thời gian hai năm, một con số tương đương với số liệu trước đại dịch. Trong một cuộc họp báo vào ngày 27 tháng 8 năm 2025, người phát ngôn Bộ Ngoại giao Trung Quốc Quách Gia Khôn nhấn mạnh rằng thông báo này không hề có bất kỳ sự trao đổi hay nhượng bộ đáp trả nào. Biện pháp này, vốn bị chỉ trích rộng rãi bởi nền tảng của MAGA và một số nhân vật nổi bật (như Steve Bannon và Marjorie Taylor Greene), lại được Donald Trump ủng hộ, vì, theo ông, nó là cốt yếu đối với mô hình kinh tế của các định chế học thuật Mỹ. [2]
Chương trình “1.000 Nhân tài” (千人计划) được Ban Tổ chức Trung ương Đảng Cộng sản Trung Quốc thành lập vào năm 2008 nhằm thu hút các nhà nghiên cứu, kỹ sư và doanh nhân nước ngoài hoặc người Trung Quốc lưu vong bằng cách cung cấp cho họ tài trợ, vị trí danh giá và các ưu đãi về thuế nhằm tăng cường khả năng cạnh tranh về công nghệ và khoa học của Trung Quốc. Một số chính phủ và cơ quan tình báo cáo buộc chương trình này là đường dây gián điệp kinh tế và chuyển giao bất hợp pháp các công nghệ nhạy cảm. [3]
Thị thực H-1B là thị thực lao động tạm thời của Hoa Kỳ cho phép các công ty tuyển dụng lao động nước ngoài có chuyên môn cao trong các lĩnh vực chuyên môn, chẳng hạn như công nghệ, nghiên cứu hoặc kỹ thuật. [4]
Katia Savchuk, “A new look at immigrants’ outsize contribution to innovation in the US”, Stanford Institute for Economic Policy Research, 14 avril 2023. [5]
“Examining Federal Science Agency Actions to Secure the U.S. Science and Technology Enterprise”, Committee on Science, Space and Technology, 15 février 2024, p. 2. [6]
Samuel Arbesman, Jon M. Kleinberg et Steven H. Strogatz, “Superlinear Scaling for Innovation in Cities”, Cornell University, 19 décembre 2008. [7]
Vannevar Bush, Science, The Endless Frontier: A Report to the President, Washington, D.C., United States Government Printing Office, juillet 1945. [8]
“Comparison of AI models and API providers”, Artificial Analysis. [9]
“Text model leaderboard”, LM Arena. [10]
“THUDM/slime”, GitHub.
