Phát triển AI mã nguồn mở đã thu hút sự chú ý tại sự kiện Huawei Connect 2025 diễn ra tuần trước, khi Huawei công bố lộ trình thực hiện và các thông số kỹ thuật liên quan đến việc làm cho toàn bộ phần mềm AI của mình có sẵn công khai trước cuối năm nay.
Các thông báo này đã được công bố trong một ngữ cảnh quan trọng đối với các nhà phát triển: sự thừa nhận thẳng thắn về những căng thẳng trong quá khứ, cam kết cụ thể về các thành phần sẽ được phát hành, và các chi tiết về cách mà phần mềm này sẽ tích hợp với các quy trình làm việc và hệ điều hành hiện có.
Những khó khăn của nhà phát triển được thừa nhận
Eric Xu, Phó Chủ tịch và Chủ tịch luân phiên của Huawei, đã bắt đầu bài phát biểu của mình với sự minh bạch không thường thấy về những thách thức mà các nhà phát triển đã gặp phải với hạ tầng Ascend. Nhắc đến tác động của việc phát hành DeepSeek-R1 vào đầu năm nay, Xu cho biết: “Từ tháng 1 đến ngày 30 tháng 4, các đội R&D AI của chúng tôi đã làm việc chặt chẽ để đảm bảo khả năng suy diễn của các chip Ascend 910B và 910C đáp ứng nhu cầu của khách hàng.”
Sau các buổi phản hồi từ khách hàng, Xu nêu rõ: “Khách hàng của chúng tôi đã nêu ra nhiều vấn đề và mong đợi mà họ có với Ascend. Họ luôn đưa ra những gợi ý tuyệt vời cho chúng tôi.”
Sự thừa nhận các điểm đau của nhà phát triển đã cung cấp bối cảnh cho các cam kết mã nguồn mở toàn diện được công bố tại Hội nghị Phát triển Ngành Điện toán Ascend vào ngày 5 tháng 8 năm 2025 và được Xu củng cố tại Huawei Connect.
Đối với những nhà phát triển đã gặp khó khăn với công cụ Ascend, tài liệu, hoặc độ trưởng thành của hệ sinh thái, đánh giá thẳng thắn này cho thấy một sự nhận thức về những khoảng cách giữa khả năng kỹ thuật của nền tảng và tính khả dụng thực tế của nó. Chiến lược mã nguồn mở có vẻ được thiết kế trực tiếp để giải quyết những điểm cọ xát này bằng cách cho phép sự đóng góp từ cộng đồng, minh bạch và cải tiến từ bên ngoài.
CANN: Chi tiết về biên dịch viên và tập lệnh ảo
Cam kết quan trọng nhất về mặt kỹ thuật liên quan đến CANN (Kiến trúc Tính toán cho Mạng Nơ-ron), bộ công cụ cơ bản của Huawei kết nối giữa các khung AI và phần cứng Ascend. Tại hội nghị tháng 8, Xu đã chỉ rõ: “Đối với CANN, chúng tôi sẽ mở giao diện cho biên dịch viên và tập lệnh ảo, và sẽ công khai mã nguồn hoàn toàn cho phần mềm khác.”
Cách tiếp cận phân lớp phân biệt giữa các thành phần nhận được sự điều trị mã nguồn mở hoàn toàn và những thành phần mà Huawei sẽ cung cấp các giao diện mở với các triển khai có thể bảo mật. Biên dịch viên và tập lệnh ảo – những lớp dịch quan trọng chuyển đổi mã cao cấp thành các lệnh thực thi trên phần cứng – sẽ có giao diện mở. Điều này có nghĩa là các nhà phát triển có thể hiểu và tối ưu hóa cách mà mã của họ được biên dịch cho các bộ xử lý Ascend, ngay cả khi việc triển khai biên dịch viên vẫn còn một phần kín.
Điểm phân biệt này rất quan trọng cho việc tối ưu hóa hiệu suất. Các nhà phát triển cần có cái nhìn rõ ràng về quy trình biên dịch khi làm việc với các ứng dụng nhạy cảm về độ trễ hoặc cố gắng tối đa hóa hiệu quả từ phần cứng. Các giao diện mở cung cấp cái nhìn này; mã nguồn mở hoàn toàn cũng sẽ cho phép thay thế hoặc chỉnh sửa chính biên dịch viên. Cách tiếp cận của Huawei cung cấp sự minh bạch cho việc tối ưu hóa nhưng vẫn giữ lại một số yếu tố độc quyền.
Thời gian biểu vẫn giữ nguyên: “Chúng tôi sẽ tiến hành mở mã nguồn và mở quyền truy cập với CANN (dựa trên thiết kế Ascend 910B/910C hiện tại) trước ngày 31 tháng 12 năm 2025.” Sự xác định “dựa trên thiết kế Ascend 910B/910C hiện tại” làm rõ rằng việc phát hành mã nguồn mở sẽ phản ánh phần cứng thế hệ hiện tại thay vì các kiến trúc chip tương lai.
Mind series: Bộ công cụ và chuỗi công cụ cho ứng dụng
Ngoài lớp CANN cơ bản, Huawei đã cam kết mở mã nguồn những gì mà các nhà phát triển thường tương tác hàng ngày: “Đối với bộ công cụ và chuỗi công cụ Mind series của chúng tôi, chúng tôi sẽ hoàn toàn mở mã nguồn trước ngày 31 tháng 12 năm 2025,” Xu cho biết tại Huawei Connect, củng cố cam kết đã đưa ra tại Hội nghị Phát triển Ngành Điện toán Ascend vào ngày 5 tháng 8 năm 2025.
Mind series bao gồm môi trường phát triển thực tế – các SDK, thư viện, công cụ gỡ lỗi, công cụ phân tích, và tiện ích mà các nhà phát triển sử dụng khi xây dựng các ứng dụng AI. Không giống như cách tiếp cận phân lớp của CANN với các giao diện mở cho một số thành phần, Mind series có một cam kết bao trùm cho mã nguồn mở hoàn toàn.
Điều này có nghĩa là toàn bộ chuỗi công cụ ứng dụng trở nên có thể kiểm tra, chỉnh sửa, và mở rộng bởi cộng đồng. Các công cụ gỡ lỗi có thể được cải thiện với các chức năng cần thiết, thư viện có thể được tối ưu hóa cho các use case cụ thể, và các tiện ích có thể được bọc trong các giao diện thân thiện hơn. Nói ngắn gọn, hệ sinh thái phát triển sẽ tiến triển thông qua các đóng góp cộng đồng thay vì chỉ dựa vào các bản cập nhật từ nhà cung cấp.
Tuy nhiên, thông báo không nêu rõ các công cụ cụ thể nào tạo thành Mind series, các ngôn ngữ lập trình mà chúng hỗ trợ, hay tính đầy đủ của tài liệu sẽ như thế nào. Các nhà phát triển đang xem xét đầu tư thời gian vào nền tảng này sẽ cần đánh giá độ hoàn chỉnh của chuỗi công cụ khi bản phát hành tháng 12 đến.
Các mô hình nền tảng openPangu
Huawei cũng đã cam kết “mở mã nguồn hoàn toàn các mô hình openPangu của chúng tôi.” Điều này đặt Huawei vào vị trí trong lĩnh vực mô hình nền tảng mã nguồn mở bên cạnh loạt mô hình Llama của Meta, các đề xuất từ Mistral AI, và nhiều sáng kiến khác hướng tới sự tham gia của cộng đồng.
Các thông báo không cung cấp chi tiết gì về khả năng, số tham số, tập dữ liệu huấn luyện hay điều khoản cấp phép của openPangu. Việc mở mã nguồn các mô hình nền tảng đặt ra nhiều câu hỏi hơn là chỉ về license, và có những hạn chế nào về việc sử dụng thương mại. Những tập dữ liệu nào đã được sử dụng để huấn luyện, và những thiên lệch hay giới hạn nào mà mỗi mô hình thể hiện? Liệu mô hình có thể được tinh chỉnh và phân phối lại không? Những vấn đề này vẫn chưa được giải quyết, ít nhất là công khai.
Đối với các nhà phát triển, các mô hình nền tảng mã nguồn mở cung cấp điểm khởi đầu cho các ứng dụng theo miền mà không cần yêu cầu tài nguyên tính toán khổng lồ để huấn luyện từ đầu. Tuy nhiên, chất lượng của mô hình, tính linh hoạt trong cấp phép, và tài liệu có sẵn sẽ quyết định tính hữu dụng thực tế. Bản phát hành tháng 12 sẽ tiết lộ liệu các mô hình openPangu có đại diện cho những lựa chọn cạnh tranh với các lựa chọn mã nguồn mở đã được thiết lập hay không.
Độ linh hoạt trong tích hợp hệ điều hành
Một chi tiết thực tiễn trong việc triển khai đã xuất hiện tại Huawei Connect 2025 liên quan đến một rào cản phổ biến trong việc áp dụng hạ tầng AI mới: tương thích hệ điều hành. Huawei thông báo rằng “Huawei đã mở mã nguồn toàn bộ UB OS Component, để mã của nó có thể được tích hợp vào các cộng đồng hệ điều hành mã nguồn mở như openEuler.”
Cách tiếp cận tích hợp này cung cấp sự linh hoạt không thường thấy. Theo các thông báo: “Người dùng có thể tích hợp một phần hoặc toàn bộ mã nguồn của UB OS Component vào hệ điều hành hiện tại của họ, để hỗ trợ việc lặp độc lập và bảo trì phiên bản. Người dùng cũng có thể nhúng toàn bộ thành phần vào hệ điều hành hiện tại của họ như một tiện ích bổ sung để đảm bảo nó có thể tiến hóa song song với các cộng đồng mã nguồn mở.”
Thiết kế mô-đun có nghĩa rằng các tổ chức chạy Ubuntu, Red Hat Enterprise Linux, hoặc các phân phối khác không bị buộc phải chuyển sang các hệ điều hành cụ thể của Huawei. UB OS Component – quản lý kết nối SuperPod ở cấp độ hệ điều hành – có thể được tích hợp vào các môi trường hiện có. Đối với các nhà phát triển và quản trị viên hệ thống, điều này giảm thiểu đáng kể độ cọ xát trong quá trình triển khai.
Tuy nhiên, sự linh hoạt cũng đi kèm với trách nhiệm. Các tổ chức chọn tích hợp mã nguồn của UB OS Component vào hệ thống của họ sẽ trở thành người chịu trách nhiệm về việc thử nghiệm, bảo trì, và cập nhật. Huawei cung cấp thành phần này như mã nguồn mở chứ không phải dưới dạng sản phẩm hỗ trợ cho các phân phối Linux tùy ý. Cách tiếp cận này hoạt động tốt cho các tổ chức có chuyên môn Linux mạnh; có thể gặp thách thức cho những ai hy vọng có hỗ trợ từ nhà cung cấp theo kiểu “đã cài sẵn”.
Chiến lược tương thích khung làm việc
Có lẽ yếu tố quan trọng nhất đối với việc tiếp nhận của các nhà phát triển là sự tương thích với các khung AI hiện có. Thay vì buộc các nhà phát triển từ bỏ các công cụ quen thuộc, Huawei xây dựng các lớp tích hợp. Theo Huawei, họ “đã ưu tiên hỗ trợ cho các cộng đồng mã nguồn mở như PyTorch và vLLM để giúp các nhà phát triển đổi mới độc lập.” Tính tương thích với PyTorch đặc biệt quan trọng bởi vì sự thống trị của khung này trong nghiên cứu AI và triển khai sản xuất. Nếu các nhà phát triển có thể viết mã PyTorch tiêu chuẩn và thực thi hiệu quả trên phần cứng Ascend mà không cần nhiều sửa đổi, rào cản cho việc thử nghiệm được giảm đáng kể.
Các tổ chức có thể đánh giá hạ tầng Ascend bằng cách sử dụng các cơ sở mã hiện có với sự điều chỉnh tối thiểu thay vì yêu cầu viết lại. Tích hợp vLLM nhắm đến một use case cụ thể đang cần: tối ưu hóa suy diễn các mô hình ngôn ngữ lớn. Khi các tổ chức triển khai các ứng dụng dựa trên LLM, hiệu suất suy diễn và chi phí trở thành những yếu tố quan trọng.
Hỗ trợ vLLM gốc cho thấy Huawei đang giải quyết các mối quan tâm thực tiễn trong việc triển khai thay vì chỉ khả năng nghiên cứu. Tuy nhiên, các thông báo không đưa ra chi tiết về tính đầy đủ của bất kỳ sự tích hợp nào. Sự tương thích phần nào với PyTorch mà yêu cầu các cách giải quyết cho một số thao tác hoặc cung cấp hiệu suất không tối ưu có thể gây ra sự bực bội hơn là các lựa chọn hiện có. Chất lượng của các tích hợp khung làm việc sẽ xác định liệu chúng có thực sự giảm bớt rào cản tiếp nhận hay chỉ tạo ra các loại vấn đề tương thích mới.
Thời hạn 31 tháng 12 và những gì sẽ tiếp theo
Thời hạn 31 tháng 12 năm 2025 cho việc mở mã nguồn CANN, Mind series và các mô hình openPangu chỉ còn khoảng ba tháng nữa. Thời hạn gần kề cho thấy công việc chuẩn bị đã được hoàn thành đáng kể: mã đã được làm sạch khỏi các phụ thuộc nội bộ, tài liệu đang được soạn thảo, các điều khoản cấp phép đang được hoàn thiện, và hạ tầng kho đang được thiết lập.
Chất lượng phát hành đầu tiên sẽ xác định phần lớn phản ứng của cộng đồng. Các dự án mã nguồn mở đến với tài liệu không đầy đủ, ví dụ hạn chế, các tính năng thiếu sót, hoặc công cụ immature thường không thu hút được các đóng góp bất kể giá trị kỹ thuật bên dưới. Các nhà phát triển đánh giá các nền tảng chưa quen cần có tài nguyên học tập toàn diện, các ví dụ làm việc, và các con đường rõ ràng từ “Hello World” tới triển khai sản xuất. Bản phát hành tháng 12 là khởi đầu hơn là sự kết thúc.
Các dự án mã nguồn mở thành công cần có sự đầu tư bền vững ngoài việc công bố mã ban đầu. Quản lý cộng đồng, phân loại vấn đề, xem xét và hợp nhất yêu cầu kéo, bảo trì tài liệu, và phối hợp lộ trình đều đòi hỏi tài nguyên liên tục. Liệu Huawei có cam kết hỗ trợ cộng đồng trong nhiều năm sẽ quyết định liệu nền tảng có phát triển một cộng đồng đóng góp năng động hay trở thành mã đã bỏ hoang với các kho công khai nhưng hoạt động phát triển hạn chế.
Câu hỏi còn bỏ ngỏ
Malgré các cam kết và thời hạn cụ thể, vẫn còn nhiều chi tiết quan trọng về phát triển AI mã nguồn mở trên Ascend chưa được xác định. Chọn license sẽ ảnh hưởng cơ bản đến cách mà các nhà phát triển và tổ chức có thể sử dụng phần mềm. Các license tự do như Apache 2.0 hoặc MIT cho phép sử dụng thương mại với các hạn chế tối thiểu và cho phép những biến thể độc quyền.
Các license Copyleft như GPL yêu cầu các tác phẩm phái sinh cũng phải được mở mã nguồn, điều này ảnh hưởng đến các mô hình phát triển sản phẩm thương mại truyền thống. Huawei chưa chỉ rõ license nào sẽ áp dụng cho các bản phát hành vào tháng 12. Các cấu trúc quản lý tổng thể cho các dự án mã nguồn mở cũng không rõ ràng.
Liệu có một tổ chức độc lập nào giám sát việc phát triển? Liệu Huawei có chấp nhận các người bảo trì bên ngoài có quyền commit không? Các ưu tiên tính năng và quyết định lộ trình sẽ được thực hiện như thế nào? Liệu có quá trình minh bạch nào để chấp nhận đóng góp từ cộng đồng không?
Các câu hỏi về quản lý thường quyết định liệu các dự án thu hút sự tham gia thực sự từ bên ngoài hay vẫn là các sáng kiến do nhà cung cấp kiểm soát với mã công khai nhưng ảnh hưởng của cộng đồng hạn chế.
Thời gian đánh giá của nhà phát triển
Đối với các nhà phát triển và tổ chức đang xem xét đầu tư vào nền tảng phát triển AI mã nguồn mở của Huawei, ba tháng tới cung cấp thời gian để chuẩn bị và đánh giá. Các tổ chức có thể đánh giá các yêu cầu của họ, xem xét liệu thông số phần cứng của Ascend có phù hợp với đặc điểm công việc của họ hay không, và chuẩn bị các nhóm cho việc áp dụng tiềm năng nền tảng này.
Bản phát hành vào ngày 31 tháng 12 sẽ cung cấp các tài liệu cụ thể cho đánh giá thực tiễn: mã thực tế để xem xét, tài liệu để đánh giá, ví dụ để kiểm tra, và chuỗi công cụ để thử nghiệm. Những tuần sau khi phát hành sẽ tiết lộ phản ứng của cộng đồng – liệu các nhà phát triển bên ngoài có báo cáo vấn đề, đóng góp cải tiến, và bắt đầu xây dựng các tài nguyên hệ sinh thái làm cho các nền tảng ngày một mạnh mẽ hơn hay không.
Đến giữa năm 2026, các mô hình sẽ xuất hiện về việc liệu chiến lược phát triển AI mã nguồn mở của Huawei có thành công trong việc xây dựng một cộng đồng năng động xung quanh hạ tầng Ascend hay liệu nền tảng chủ yếu vẫn là một sáng kiến do nhà cung cấp dẫn dắt với sự tham gia hạn chế từ bên ngoài.
Đối với các nhà phát triển, cửa sổ thời gian sáu tháng từ tháng 12 năm 2025 đến khoảng giữa năm 2026 sẽ là một khoảng thời gian đánh giá để xác định liệu nền tảng mã nguồn mở này có xứng đáng với việc đầu tư nghiêm túc về thời gian và tài nguyên hay không.
