Mô hình AI Trung Quốc hút doanh nghiệp Mỹ nhờ chi phí thấp

Mô hình AI Trung Quốc hút doanh nghiệp Mỹ nhờ chi phí thấp. Ảnh: DALL AI.

Chi phí AI thay đổi cuộc chơi công nghệ toàn cầu

Các mô hình AI Trung Quốc đang thu hút nhiều doanh nghiệp Mỹ trong bối cảnh chi phí triển khai trí tuệ nhân tạo ngày càng trở thành bài toán lớn. Thay vì chỉ lựa chọn những hệ thống mạnh nhất, nhiều công ty bắt đầu ưu tiên mô hình có hiệu năng phù hợp nhưng tiết kiệm chi phí vận hành.

Theo CNBC, các mô hình mới từ những công ty Trung Quốc như DeepSeek và Z.ai đang dần thu hẹp khoảng cách với các sản phẩm AI hàng đầu của Mỹ. Dù OpenAI, Anthropic và Google vẫn dẫn đầu trong nhiều bài kiểm tra phức tạp, khoảng cách về khả năng xử lý giữa hai nhóm đang nhỏ lại.

Dữ liệu từ OpenRouter, nền tảng cho phép nhà phát triển truy cập nhiều mô hình AI khác nhau, cho thấy tỷ lệ token của các công ty Mỹ được xử lý bởi mô hình AI Trung Quốc đã duy trì trên 30% mỗi tuần kể từ ngày 8/2. Có thời điểm, tỷ lệ này đạt 46%, cao hơn nhiều so với mức trung bình 11% của 12 tháng trước đó.

Token có thể hiểu là đơn vị dữ liệu mà hệ thống AI dùng để đọc, xử lý và tạo câu trả lời. Khi doanh nghiệp triển khai AI ở quy mô lớn, số lượng token tăng nhanh, khiến chi phí vận hành trở thành yếu tố quan trọng.

Kyle Chan, chuyên gia tại Trung tâm John L. Thornton về Trung Quốc thuộc Viện Brookings, nhận định các mô hình Trung Quốc đang hấp dẫn hơn trong giai đoạn doanh nghiệp phải kiểm soát ngân sách AI. Nếu trước đây nhiều công ty ưu tiên ứng dụng AI càng nhanh càng tốt, hiện họ quan tâm nhiều hơn đến hiệu quả chi phí.

DeepSeek, Z.ai tạo áp lực mới lên OpenAI và Anthropic

Sự phát triển của các mô hình mã nguồn mở và mô hình trọng số mở đang góp phần thay đổi thị trường AI.

Khác với các mô hình đóng, nơi mã nguồn và cách vận hành bên trong được bảo vệ như tài sản riêng, mô hình mở cho phép nhà phát triển kiểm tra, tùy chỉnh hoặc triển khai linh hoạt hơn. Điều này giúp nhiều doanh nghiệp giảm phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất.

Tháng 6, startup AI Lindy đã chuyển toàn bộ lưu lượng sử dụng từ Claude của Anthropic sang DeepSeek. CEO Flo Crivello cho biết quyết định này giúp công ty giảm mạnh chi phí và có thể tiết kiệm hàng triệu USD trong vài tháng.

Tỷ lệ phần trăm số lượng token từ các công ty Mỹ sử dụng OpenRouter được dành cho các mô hình của Trung Quốc. Tạo biểu đồ: Flourish.

Trên nền tảng Vercel, DeepSeek cũng ghi nhận lượng sử dụng tăng trong giai đoạn tháng 5 đến tháng 6. Trong khi đó, GLM 5.2 của Z.ai trở thành một trong những mô hình có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trên nền tảng này trong năm 2026.

Harpreet Arora, lãnh đạo mảng hạ tầng AI agent tại Vercel, cho biết sau một tuần ra mắt, lượng token hằng ngày của GLM 5.2 tăng khoảng 27 lần, còn số lượng khách hàng sử dụng tăng khoảng 80 lần.

Theo Arora, khi một nhiệm vụ không yêu cầu mô hình mạnh nhất, các nhóm kỹ thuật có xu hướng lựa chọn công cụ rẻ hơn nhưng vẫn đáp ứng được yêu cầu.

Justin Summerville, phụ trách dữ liệu và phân tích tại OpenRouter, cho rằng một số mô hình mã nguồn mở Trung Quốc có thể rẻ hơn 60% đến 90% so với các hệ thống hàng đầu của OpenAI và Anthropic.

Ngoài DeepSeek và Z.ai, Qwen của Alibaba cũng đang được chú ý nhờ khả năng đáp ứng nhiều tác vụ doanh nghiệp.

Cuộc cạnh tranh AI bước vào giai đoạn tối ưu chi phí

Trong giai đoạn đầu của cuộc đua trí tuệ nhân tạo tạo sinh, các phòng thí nghiệm tập trung chứng minh ai sở hữu mô hình mạnh nhất. Tuy nhiên, khi AI bước vào quá trình thương mại hóa, doanh nghiệp phải tính toán chi phí cho từng tác vụ cụ thể.

Một chatbot phục vụ hàng triệu khách hàng, hệ thống xử lý tài liệu hay công cụ hỗ trợ lập trình đều có thể tạo ra lượng truy vấn khổng lồ mỗi ngày. Chênh lệch nhỏ về giá token có thể biến thành khoản chi phí lớn.

Theo Chan, dù có giá thấp hơn nhiều, một số mô hình Trung Quốc hiện đã đạt hiệu năng gần với nhóm dẫn đầu của Mỹ. Ông ước tính khoảng cách công nghệ hiện còn khoảng 6 đến 9 tháng.

GLM 5.2 từng được ghi nhận đạt kết quả gần với Claude Opus 4.8 của Anthropic trong một số bài kiểm tra năng lực AI agent, trong khi chi phí vận hành thấp hơn.

Tuy nhiên, lựa chọn AI Trung Quốc cũng đặt ra những câu hỏi mới về quản trị dữ liệu, bảo mật và sự phụ thuộc công nghệ.

Yacine Jernite, lãnh đạo bộ phận học máy tại Hugging Face, cho rằng nhiều doanh nghiệp muốn kiểm soát hệ thống AI của riêng mình thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào nền tảng đóng.

Theo ông, thị trường có nguy cơ hình thành hai hướng lựa chọn: các mô hình độc quyền của Mỹ với hiệu năng cao nhưng chi phí lớn, hoặc các mô hình mở từ Trung Quốc có lợi thế về khả năng kiểm soát và giá thành.

Với doanh nghiệp Việt Nam, xu hướng này cho thấy việc ứng dụng AI trong thời gian tới có thể không chỉ xoay quanh việc chọn mô hình mạnh nhất. Bài toán quan trọng hơn là lựa chọn công nghệ phù hợp với dữ liệu, ngân sách và mục tiêu vận hành.

Khi AI chuyển từ thử nghiệm sang triển khai thực tế, cuộc đua giữa các nhà phát triển có thể không còn được quyết định hoàn toàn bằng sức mạnh thuật toán, mà bằng khả năng đưa trí tuệ nhân tạo trở thành công cụ có chi phí hợp lý cho số đông doanh nghiệp.