Trong khi nhiều người vẫn cho rằng GPU NVIDIA là điều kiện gần như bắt buộc để xây dựng các mô hình AI quy mô lớn, Meituan, gã khổng lồ giao đồ ăn của Trung Quốc, vừa đưa ra một minh chứng hoàn toàn khác.

Theo thông tin mới được công bố, Meituan đã phát triển LongCat 2.0, mô hình Mixture-of-Experts (MoE) với 1,6 nghìn tỷ tham số, được huấn luyện hoàn toàn trên hạ tầng chip nội địa Trung Quốc mà không sử dụng bất kỳ GPU NVIDIA nào.

Trong hơn hai tháng qua, LongCat 2.0 xuất hiện trên OpenRouter dưới cái tên Owl Alpha và nhanh chóng trở thành một trong những mô hình AI được lập trình viên sử dụng nhiều nhất. Mỗi tháng, mô hình xử lý hơn 10,1 nghìn tỷ token, tăng 242% so với tháng trước và vươn lên nhóm dẫn đầu trên nền tảng, vượt qua nhiều mô hình đến từ OpenAI và Google trước khi danh tính thực sự được tiết lộ.

Điều khiến LongCat 2.0 thu hút sự chú ý không chỉ nằm ở quy mô 1,6 nghìn tỷ tham số mà còn ở hạ tầng phía sau. Thay vì GPU NVIDIA, Meituan sử dụng khoảng 50.000 chip AI nội địa, kết hợp giữa các bộ xử lý ASIC chuyên dụng và nền tảng giao tiếp HCCL của Huawei để thực hiện toàn bộ quá trình huấn luyện.

Đây được xem là một cột mốc quan trọng đối với ngành AI Trung Quốc. Trước đó, các chip nội địa đã chứng minh được khả năng phục vụ inference, tức chạy mô hình sau khi đã huấn luyện. Tuy nhiên, pre-training, quá trình huấn luyện một mô hình AI từ đầu với quy mô hàng nghìn tỷ tham số, vẫn được xem là lợi thế gần như độc quyền của hệ sinh thái NVIDIA. LongCat 2.0 đang cho thấy khoảng cách đó có thể đang dần được thu hẹp.

Về hiệu năng, LongCat 2.0 không dẫn đầu ở mọi bài đánh giá. Trên các benchmark tổng quát như FORTE và BrowseComp, mô hình vẫn xếp sau Claude Opus 4.8. Tuy nhiên, ở lĩnh vực lập trình phần mềm, nơi Meituan tập trung tối ưu, kết quả lại rất ấn tượng.

Trên SWE-bench Pro, thước đo đánh giá khả năng xử lý các lỗi phần mềm thực tế, LongCat 2.0 đạt 59,5 điểm, vượt GPT-5.5 của OpenAI với 58,6 điểm. Mô hình cũng đứng thứ hai trên Claude Code và thứ ba trên OpenClaw, lý giải vì sao Owl Alpha nhanh chóng thu hút cộng đồng lập trình viên dù chưa ai biết đơn vị phát triển là ai.

Một yếu tố khác góp phần giúp LongCat 2.0 tạo sức hút là chiến lược phát hành. Mô hình được mã nguồn mở theo giấy phép MIT, có chi phí đầu vào chỉ 0,30 USD cho mỗi triệu token trong giai đoạn đầu và miễn phí hoàn toàn đối với cache hits. Điều này diễn ra đúng thời điểm nhiều mô hình AI tiên tiến của Mỹ bị hạn chế quyền truy cập hoặc giới hạn đối tượng sử dụng.

Nhìn rộng hơn, câu chuyện của Meituan phản ánh một xu hướng đáng chú ý trong cuộc cạnh tranh AI toàn cầu. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu chip của Mỹ được kỳ vọng sẽ làm chậm tốc độ phát triển AI của Trung Quốc. Tuy nhiên, chúng cũng tạo động lực để các doanh nghiệp Trung Quốc đầu tư mạnh vào hệ sinh thái chip nội địa và từng bước chứng minh rằng những mô hình AI quy mô nghìn tỷ tham số hoàn toàn có thể được huấn luyện mà không phụ thuộc vào GPU NVIDIA. LongCat 2.0 có thể là minh chứng rõ ràng nhất cho sự chuyển dịch này.