Các startup AI châu Á ra mắt các mô hình tương tự Mythos khi lệnh cấm xuất khẩu của Anthropic kéo dài

Hai tuần kể từ khi Anthropic bị khóa cửa khỏi thị trường toàn cầu, các startup AI châu Á không chờ đợi Washington thay đổi quyết định. Các startup AI châu Á ra mắt các mô hình tương tự Mythos khi lệnh cấm xuất khẩu của Anthropic kéo dài — và thời điểm này, dù có phải là巧合hay không, đang định hình lại cách các nhà phát triển trên toàn khu vực suy nghĩ về sự phụ thuộc vào mô hình. Đối với những người xây dựng ở châu Á, thời điểm này không phải là một sự gián đoạn mà là một xác nhận của điều mà nhiều người đã nghi ngờ: biên giới không còn là một địa chỉ độc quyền của Mỹ.

Điều gì đã xảy ra

Chuỗi sự kiện trong tuần này thực sự đáng chú ý. Vào thứ Tư, công ty an ninh mạng Trung Quốc 360 được báo cáo là đã công bố Tulongfeng, một công cụ AI mà công ty tuyên bố có thể cạnh tranh trực tiếp với Mythos của Anthropic — mô hình tập trung vào an ninh mạng mà Chính quyền Trump đã cấm không cho các tay không phải người Mỹ sử dụng, cùng với anh em hạn chế hơn của nó, Fable 5.

Sớm hơn trong cùng tuần đó, Sakana AI có trụ sở tại Tokyo đã ra mắt Fugu — được đặt tên theo từ tiếng Nhật chỉ cá nóc — mô tả nó là một mô hình biên giới "đứng ngang hàng với các mô hình hàng đầu như Fable 5 và Mythos Preview của Anthropic." Fugu cũng được thiết kế với tính năng agent-native, có khả năng điều phối quyền truy cập vào các mô hình khác thông qua API của chúng, điều này làm cho nó ngay lập tức phù hợp cho các nhà phát triển xây dựng các đường ống đa mô hình.

Sakana AI cho TechCrunch biết thời điểm này là "hoàn toàn巧合" — nghiên cứu đằng sau Fugu đã được trình bày tại ICLR vào mùa xuân này, và sản phẩm đã được phát triển kể từ năm ngoái. Nhưng công ty không giả vờ rằng thời điểm này không quan trọng. Trang web của nó hiện quảng cáo "cung cấp khả năng biên giới mà không có rủi ro từ các biện pháp kiểm soát xuất khẩu," đây là một trong những chiến lược tiếp thị thông minh hoặc một tuyên bố chiến lược định vị thực sự, tùy thuộc vào cách bạn hiểu nó.

Lệnh cấm của Anthropic chính nó xảy ra hai tuần trước, khi công ty được lệnh hạn chế quyền truy cập toàn cầu vào cả Mythos và Fable 5. Hạn chế này áp dụng cho những người dùng không phải người Mỹ, điều này trong thực tế có nghĩa là phần lớn dân số nhà phát triển trên thế giới — và một phần không cân xứng của những thị trường AI phát triển nhanh nhất — đột nhiên mất quyền truy cập vào những gì nhiều người coi là những mô hình có khả năng nhất.

Hai lần ra mắt mô hình châu Á trong cùng một tuần không phải là một chiến dịch phối hợp. Nhưng nó là một tín hiệu.

Tại sao điều này quan trọng đối với châu Á

Hệ sinh thái AI của châu Á lâu nay đã hoạt động dưới bóng của các phòng thí nghiệm Mỹ. Câu chuyện chiếm ưu thế — rằng các mô hình nền tảng tiên tiến đến từ San Francisco, và phần còn lại của thế giới xây dựng các sản phẩm trên đó — đã định hình các quyết định đầu tư, chiến lược tuyển dụng và lựa chọn cơ sở hạ tầng trên toàn khu vực trong nhiều năm. Các sự kiện trong tuần này thách thức trực tiếp câu chuyện đó.

Lệnh cấm xuất khẩu Mythos và Fable 5 là, theo một nghĩa nào đó, một câu chuyện chính sách. Nhưng đối với hàng nghìn nhà phát triển và startup ở Đông Nam Á, Nhật Bản, Hàn Quốc và những nơi khác đã tích hợp các mô hình của Anthropic vào ngăn xếp của họ, đó là một vấn đề cơ sở hạ tầng rất thực tế. Khi một mô hình bạn phụ thuộc vào có thể bị tắt bởi lệnh hành pháp của chính phủ nước ngoài, độ tin cậy của sản phẩm của bạn không còn hoàn toàn trong tay bạn.

Đó là một hồ sơ rủi ro mà các nhà sáng lập nghiêm túc không thể bỏ qua. Và đó chính xác là rủi ro mà Sakana AI đang tiếp thị chống lại. Cụm từ "mà không có rủi ro từ các biện pháp kiểm soát xuất khẩu" không chỉ là một yếu tố khác biệt sản phẩm — nó là một kháng cáo trực tiếp đối với những lo ngại về chủ quyền đã được xây dựng một cách yên tĩnh trên toàn bộ khu vực công nghệ châu Á trong hai năm qua.

Kiến trúc agent-native của Fugu cũng đáng chú ý trong bối cảnh này. Khả năng điều phối trên nhiều API mô hình có nghĩa là các nhà phát triển không phải đặt cược tất cả vào một nhà cung cấp duy nhất. Tính linh hoạt kiến trúc này — xây dựng các hệ thống có thể hoán đổi các mô hình cơ bản mà không cần viết lại logic ứng dụng — là ngày càng cách các sản phẩm AI có khả năng phục hồi được thiết kế. Một mô hình tạo điều kiện cho mẫu này, thay vì khóa bạn vào một điểm cuối suy luận duy nhất, phù hợp với thời điểm hiện tại một cách chính xác.

Từ góc độ địa chính trị, sự xuất hiện của các mô hình biên giới đáng tin cậy từ các phòng thí nghiệm châu Á — không chỉ là các dẫn xuất được tinh chỉnh của các mô hình cơ sở phương Tây, mà là các hệ thống biên giới thực sự cạnh tranh — đại diện cho một sự thay đổi cấu trúc về nơi khả năng AI tồn tại. Như TechCrunch đã lưu ý, "Các phòng thí nghiệm AI của Mỹ có thể không bao giờ phục hồi được thị trường khổng lồ này." Đó là một tuyên bố mạnh mẽ, nhưng hướng di chuyển là rõ ràng.

Điều này có ý nghĩa gì đối với các nhà phát triển

Nếu bạn đang xây dựng các sản phẩm được hỗ trợ bởi AI ở châu Á ngay bây giờ, tin tức trong tuần này có những hàm ý cụ thể cho cách bạn thiết kế hệ thống của mình — không chỉ những mô hình nào bạn đánh giá.

Đa dạng mô hình hiện là một chiến lược phục hồi, không chỉ là một tối ưu hóa hiệu suất. Bản năng chọn mô hình hoạt động tốt nhất và tiêu chuẩn hóa nó là hợp lý khi rủi ro chính là độ chính xác hoặc độ trễ. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu giới thiệu một danh mục rủi ro mới: tính khả dụng. Một mô hình ghi điểm cao hơn 5% trên điểm chuẩn của bạn nhưng có thể bị thu hồi bởi quyết định chính sách của chính phủ nước ngoài là một lựa chọn tồi tệ hơn so với một mô hình kém khả năng hơn một chút mà bạn thực sự có thể phụ thuộc vào.

Về mặt thực tế, điều này có nghĩa là thiết kế lớp AI của bạn với sự trừu tượng hóa trong tâm trí. Cho dù bạn đang gọi các mô hình trực tiếp hay thông qua một lớp điều phối, logic ứng dụng của bạn không nên được liên kết chặt chẽ với lược đồ API của một nhà cung cấp cụ thể. Hãy xem xét một cái gì đó như thế này:

# Thay vì mã hóa cứng một nhà cung cấp:
# response = anthropic.messages.create(model="mythos-preview", ...)

# Trừu tượng hóa đằng sau một bộ định tuyến mô hình:
response = model_router.complete(
  prompt=user_input,
  preferred=["fugu-frontier", "mythos-preview"],
  fallback=["local-llm"]
)

Mẫu này — định tuyến các yêu cầu thông qua một giao diện không phụ thuộc vào nhà cung cấp với một chuỗi dự phòng được xác định — là cách các nhóm xây dựng trên MonstarX đã cấu trúc các tích hợp AI của họ. Khi một nhà cung cấp bị tắt, ứng dụng tiếp tục chạy. Việc hoán đổi mô hình xảy ra ở lớp cơ sở hạ tầng, không phải trong mã ứng dụng của bạn.

Đánh giá các mô hình có nguồn gốc châu Á một cách nghiêm túc, không chỉ là các giải pháp thay thế. Nghiên cứu được trình bày tại ICLR của Fugu và tuyên bố về sự tương đương với Fable 5 cho thấy đây không phải là một giải pháp tạm thời. Sakana AI đã thực hiện công việc nghiêm túc — các phương pháp tiến hóa mô hình của họ đã đáng tin cậy về mặt kỹ thuật kể từ khi công ty được thành lập. Nếu Fugu cung cấp theo các điểm chuẩn của nó, nó xứng đáng có một vị trí trong bộ đánh giá chính của bạn, không chỉ là kế hoạch dự phòng của bạn.

Điều tương tự cũng áp dụng cho Tulongfeng của 360 trong lĩnh vực an ninh mạng. Nếu sản phẩm của bạn hoạt động trong các lĩnh vực liền kề với bảo mật — phát hiện mối đe dọa, phân tích lỗ hổng, tự động hóa tuân thủ — một mô hình được xây dựng đặc biệt cho lĩnh vực đó bởi một công ty có chuyên môn sâu về an ninh mạng có thể vượt trội hơn một mô hình biên giới mục đích chung bất kể các cân nhắc địa chính trị.

Theo dõi câu chuyện điều phối agent một cách chặt chẽ. Khả năng của Fugu trong việc điều phối quyền truy cập vào các mô hình khác thông qua API của chúng là chi tiết mà những người xây dựng nền tảng nên quan tâm nhất. Khi các hệ thống AI chuyển từ suy luận một lần sang các quy trình agent đa bước, các mô hình có thể điều phối trên một bộ công cụ và API không đồng nhất trở thành mô hình kết nối của ngăn xếp của bạn. Một mô hình tự nó là một bộ điều phối — không chỉ là một người trả lời — là một loại thành phần cơ sở hạ tầng khác.

Những điểm chính

Lệnh cấm xuất khẩu của Anthropic cuối cùng sẽ được giải quyết — thông qua việc đảo ngược chính sách, thách thức pháp lý hoặc sự bình thường hóa dần dần của các thỏa thuận truy cập phân tầng. Nhưng cửa sổ nó đã mở sẽ không đóng lại. Các startup AI châu Á hiện có một