Cách một công ty AI đang giúp doanh nghiệp điều hướng chaos thuế quan mới của Trump sau phán quyết của Tòa án Tối cao

Jeremy Kahn

Thứ Tư, ngày 25 tháng 2 năm 2026 lúc 4:39 sáng GMT+9 6 phút đọc

Trong bài viết này:

ANTH.PVT

OPAI.PVT

Hello và chào mừng đến với Eye on AI. Trong số này…Một hội nghị thượng đỉnh AI hỗn loạn tại Ấn Độ kết thúc bằng một số cam kết tự nguyện và $200 tỷ đô la cho quốc gia đăng cai…Anthropic cáo buộc các đối thủ Trung Quốc sử dụng câu trả lời của Claude để nâng cao mô hình của họ…OpenAI ra mắt liên minh với các công ty tư vấn lớn để bán nền tảng AI Frontier của mình…$650 tỷ đô la chi tiêu hạ tầng AI trong năm nay có thể mang lại rủi ro…và có thể đừng để một mô hình AI tư vấn bạn về việc sử dụng vũ khí hạt nhân.

Đầu tiên, nhiều người quan trọng nhất trong thế giới AI đã tụ họp tại New Delhi, Ấn Độ, tuần trước cho Hội nghị Thượng đỉnh Ảnh hưởng AI Toàn cầu. Hội nghị toàn cầu đôi khi khá hỗn loạn, theo báo cáo của đồng nghiệp Bea Nolan, người đã có mặt tại Delhi. Nhưng cuối cùng, đã có một số tiến triển về các cam kết tự nguyện nhằm đảm bảo lợi ích của công nghệ AI được phân phối công bằng hơn trên toàn thế giới. Và chính Ấn Độ đã thu về $200 tỷ đô la đầu tư mới vào AI. Bạn có thể đọc thêm về những gì đã diễn ra tại hội nghị từ Bea tại đây.

Tiếp theo, công ty AI Trung Quốc DeepSeek chưa hề ra mắt mô hình V4 của mình – dự kiến sẽ ra mắt bất cứ lúc nào – nhưng đã bắt đầu gây tranh cãi lớn.

Hôm qua, Anthropic cáo buộc đã phát hiện một “chiến dịch quy mô công nghiệp” của DeepSeek và hai phòng thí nghiệm AI Trung Quốc nổi bật khác, Moonshot AI và MiniMax, nhằm tinh chế các mô hình Claude của họ. Tinh chế là thuật ngữ các nhà nghiên cứu AI dùng để mô tả phương pháp nâng cao hiệu suất của các mô hình AI nhỏ hơn, thường yếu hơn, bằng cách tinh chỉnh chúng dựa trên các đầu ra của một mô hình lớn hơn, mạnh hơn. Trong trường hợp này, Anthropic tuyên bố rằng ba công ty AI Trung Quốc đã tạo ra 24.000 tài khoản giả mạo để tạo ra 16 triệu cuộc trao đổi với Claude, sau đó dùng để huấn luyện các mô hình của riêng họ, vi phạm điều khoản dịch vụ của Anthropic. (Trong số các cuộc trao đổi này, DeepSeek chỉ chịu trách nhiệm cho 150.000, theo Anthropic, nhưng các tài khoản liên kết với DeepSeek dường như đặc biệt quan tâm đến việc tinh chế khả năng lý luận của Claude.)

Hôm qua, Reuters đưa tin, dẫn lời một quan chức cao cấp ẩn danh của chính phủ Mỹ, rằng Mỹ tin rằng DeepSeek đã huấn luyện V4 bằng cách sử dụng các GPU AI Blackwell mới nhất của Nvidia, có khả năng vi phạm các kiểm soát xuất khẩu của Mỹ nhằm ngăn các công ty AI Trung Quốc tiếp cận các chip tiên tiến nhất của Nvidia. Câu chuyện cho biết Mỹ tin rằng DeepSeek có một trung tâm dữ liệu ở Nội Mông chứa đầy Blackwells – mặc dù Mỹ chưa rõ chính xác cách họ có được chúng.

Trong một cách nào đó, cả hai câu chuyện đều nên được xem là tin tốt cho ngành công nghiệp AI của Mỹ. Trong một thời gian, đã hình thành một câu chuyện rằng các phòng thí nghiệm Trung Quốc đang nhanh chóng bắt kịp Mỹ về công nghệ AI và có thể sắp vượt qua. Nhưng nếu các phòng thí nghiệm Trung Quốc phải dựa vào tinh chế bí mật để đạt hiệu suất tương đương các mô hình AI của Mỹ, thì nguy cơ các công ty Mỹ mất lợi thế về hiệu suất tối tân sẽ ít hơn nhiều. (Thị phần là một vấn đề khác; ngoài Mỹ và châu Âu, việc chấp nhận các mô hình Trung Quốc đã tăng lên vì phần lớn các mô hình này mã nguồn mở và rẻ hơn nhiều so với các đối thủ Mỹ. Cuối cùng, không chỉ hiệu suất mới là điều quan trọng mà còn là tỷ lệ hiệu suất giá cả.) Hơn nữa, Trung Quốc đã cố gắng xây dựng các chip AI nội địa có khả năng tương đương Nvidia. Tin rò rỉ cho Reuters dường như cho thấy những nỗ lực đó, chủ yếu tập trung quanh nhà sản xuất phần cứng Trung Quốc Huawei, vẫn chưa thu hẹp được khoảng cách với Blackwells của Nvidia.

Tiếp tục câu chuyện  

Sử dụng AI để giúp lập bản đồ chuỗi cung ứng toàn cầu

Bây giờ, chuyển sang một tin lớn khác trong tuần qua: Tòa án Tối cao đã bác bỏ thuế quan “Ngày Giải phóng” của Tổng thống Donald Trump của Mỹ. Tin này vào thứ Sáu ngay lập tức khiến tôi nghĩ về cuộc trò chuyện vài tuần trước với Evan Smith, CEO và đồng sáng lập của Altana, một startup có trụ sở tại New York đã xây dựng một “bản đồ tri thức” dựa trên AI của toàn bộ chuỗi cung ứng toàn cầu. Công ty đã hoạt động bảy năm và đã huy động khoảng $340 triệu đô la vốn mạo hiểm cho đến nay, và nói rằng họ đang trên đà vượt qua $100 triệu đô la doanh thu hàng năm trong năm nay.

Sản phẩm cốt lõi của Altana về cơ bản là một bản đồ của nền kinh tế thế giới: các công ty sản xuất gì, ở đâu, cho ai, sử dụng đầu vào từ đâu. Công ty tổng hợp dữ liệu thương mại công khai — hóa đơn vận chuyển, bản kê khai vận tải, đăng ký doanh nghiệp — và ghép chúng lại thành một bức tranh liên tục cập nhật về các mối liên hệ giữa hàng trăm triệu doanh nghiệp và cơ sở trên toàn thế giới. Nhưng giá trị thực của nền tảng Altana, theo Smith, đến từ những gì xảy ra khi khách hàng của họ, như tập đoàn vận tải Maersk hoặc General Motors hoặc Cục Hải quan và Bảo vệ Biên giới Hoa Kỳ, kết nối với nền tảng của Altana. Bởi vì khi đó tất cả dữ liệu của họ cũng được thêm vào bản đồ tri thức.

Hiện tại, khoảng 60% thông tin trong bản đồ chuỗi cung ứng toàn cầu của Altana đến từ dữ liệu của chính họ thu thập qua khách hàng, Smith nói. Và trong khi đôi khi Altana gặp phản đối từ các khách hàng tiềm năng không thích ý tưởng chia sẻ thông tin chuỗi cung ứng với đối thủ, Smith nói rằng hầu hết các công ty đều nhận ra rằng khả năng tối ưu hóa chuỗi cung ứng, lập kế hoạch cho sự bền vững của chuỗi cung ứng, và mô phỏng các cú sốc chuỗi cung ứng khác nhau sẽ vượt xa chi phí của việc đối thủ biết ai là nhà cung cấp của họ. “Nếu bạn nghĩ rằng trong Thế kỷ 21, sự tồn tại của các mối quan hệ nhà cung cấp là nguồn lợi thế cạnh tranh độc quyền của bạn, chúc may mắn,” Smith nói.

‘Phức tạp sẽ gần như chắc chắn trở nên tồi tệ hơn’

Điều này liên quan gì đến phán quyết thuế quan tuần trước? Mọi thứ. Bởi vì một trong những sản phẩm chính của Altana là hệ thống quản lý thuế quan dựa trên AI. Smith mô tả một quy trình “động” tự động hóa công việc phức tạp của việc phân loại hàng hóa theo mã Hệ thống Phân loại Harmonized (HS), xác định mã thuế phù hợp cho mỗi mặt hàng nhập khẩu, cũng như tính toán quốc gia xuất xứ theo quy tắc thương mại, điều đã trở nên cực kỳ phức tạp trong thời đại chuyển tải và trốn thuế. Thêm vào đó là một trình lập kế hoạch tác động thuế quan cho phép các công ty mô hình hóa tác động của việc thay đổi quy tắc thương mại trên toàn bộ mạng lưới nhà cung cấp mở rộng của họ. Việc sử dụng trình tính thuế của Altana đã tăng 213% trong tuần qua, công ty báo cáo. Khoảng 50% các tính toán liên quan đến các mặt hàng chứa kim loại, trong khi 32% dành cho các sản phẩm có quốc gia xuất xứ là Trung Quốc.

Trong email, Smith nói rằng ông nghĩ rằng sau phán quyết của Tòa án Tối cao, chính quyền Trump sẽ đơn giản tìm ra các quyền pháp lý mới để áp đặt thuế quan. “Các mức thuế có thể không giảm nhiều và sự phức tạp chắc chắn sẽ trở nên tồi tệ hơn,” Smith nói. Đặc biệt, Smith cho biết ông đang theo dõi “xếp chồng thuế quan,” việc áp dụng nhiều mức thuế riêng biệt cho một sản phẩm khi nó đến biên giới dựa trên nguồn gốc khác nhau của các thành phần của nó. “Khi duties chuyển sang các thành phần và phụ thành phần, rủi ro nằm sâu hơn trong chuỗi cung ứng và hầu hết các công ty thực sự không biết chính xác những gì có trong các đầu vào Tier 2 và Tier 3 của họ,” ông viết.

Hoặc, ít nhất, họ đã không biết trước khi Altana và AI của nó xuất hiện.

Với đó, đây là thêm tin tức về AI.

Jeremy Kahn
jeremy.kahn@fortune.com
@jeremyakahn

Bài viết này ban đầu được đăng trên Fortune.com

Điều khoản và Chính sách quyền riêng tư

Bảng điều khiển quyền riêng tư

Thêm thông tin