AI Trung Quốc tạo áp lực giảm giá lên các “ông lớn” AI Mỹ

Sự trỗi dậy của các mô hình AI Trung Quốc có chi phí thấp, hiệu năng cao đang làm thay đổi cuộc cạnh tranh trên thị trường AI toàn cầu, buộc các phòng thí nghiệm hàng đầu của Mỹ phải giảm giá để giữ chân người dùng và tìm kiếm lợi nhuận…

Khách hàng xem thực đơn tại AGI Bar ở quận Zhongguancun, Bắc Kinh. Ảnh: AFP

Không chỉ cạnh tranh về công nghệ, các công ty AI Mỹ và Trung Quốc đang bước vào một cuộc đua mới: ai có thể cung cấp năng lực AI với chi phí thấp hơn. Sự phổ biến nhanh chóng của các mô hình nguồn mở từ Trung Quốc đang tạo thêm sức ép lên OpenAI, Anthropic và nhiều đối thủ tại Thung lũng Silicon.

Trong khi người dùng ngày càng có nhiều lựa chọn, các doanh nghiệp cũng đứng trước yêu cầu phải chứng minh rằng những khoản đầu tư khổng lồ vào AI có thể tạo ra hiệu quả kinh tế thực sự.

AI GIÁ RẺ ĐANG THAY ĐỔI CUỘC CHƠI

Tại khu công nghệ Zhongguancun, thường được ví như “Thung lũng Silicon của Trung Quốc”, một quán bar mang tên AGI Bar đang trở thành điểm gặp gỡ của các nhà phát triển, nhà sáng lập startup và nhà đầu tư công nghệ.

Điểm đặc biệt là khách hàng tại đây có thể sử dụng AI miễn phí. Quán bar trang bị hai máy trạm Nvidia để tự vận hành DeepSeek V4 Flash, nhờ đó chủ quán không phải trả phí cho nhà phát triển mô hình.

Chủ quán Song De, đồng thời là một nhà phát triển AI độc lập, cho biết ý tưởng cung cấp AI miễn phí cũng giống như việc các quán bar cung cấp Wi-Fi miễn phí cho khách hàng.

Câu chuyện tại AGI Bar phản ánh một xu hướng lớn hơn đang diễn ra trong ngành AI: người dùng ngày càng chuyển sang những mô hình có chi phí thấp hơn nhưng vẫn đủ khả năng đáp ứng các nhu cầu thực tế.

OpenAI đã giảm 80% mức phí đối với mô hình nhẹ mới nhất “Luna”, trong khi Anthropic công bố một mô hình có hiệu năng tiệm cận hệ thống mạnh nhất của hãng nhưng giá chỉ bằng một nửa. Đây là dấu hiệu cho thấy cuộc cạnh tranh AI đang chuyển từ việc đơn thuần theo đuổi mô hình mạnh nhất sang bài toán hiệu năng trên mỗi đồng chi phí.

Theo các chuyên gia, nhiều ứng dụng AI không nhất thiết phải sử dụng những mô hình lớn và đắt đỏ nhất. Những mô hình nhỏ hơn, thậm chí các mô hình cũ hơn, có thể đảm nhiệm tốt nhiều nhiệm vụ, đặc biệt trong lĩnh vực AI agent - các hệ thống có khả năng tự thực hiện một chuỗi nhiệm vụ trong thế giới thực.

“Có rất nhiều việc có thể được thực hiện bằng các mô hình cũ hơn, những mô hình có năng lực thấp hơn hoặc các mô hình ngôn ngữ nhỏ”, ông Jack Gold, nhà phân tích công nghệ và nhà sáng lập J.Gold Associates, nhận xét.

Theo ông, khi AI agent ngày càng phát triển, nhiều mô hình sẽ được vận hành ngay trên thiết bị hoặc tại chỗ thay vì phải liên tục kết nối với những hệ thống AI lớn trên đám mây.

TRUNG QUỐC ĐẨY MẠNH MÔ HÌNH NGUỒN MỞ

Lợi thế đáng chú ý của nhiều công ty AI Trung Quốc là chiến lược phát triển và phổ biến các mô hình nguồn mở. Khác với những hệ thống AI hàng đầu của Mỹ thường giữ kín mã nguồn và dữ liệu nền tảng, các mô hình nguồn mở cho phép lập trình viên tiếp cận, điều chỉnh và phát triển thêm theo nhu cầu.

DeepSeek, Moonshot AI với Kimi K3 hay Alibaba với dòng Qwen đang ngày càng thu hút sự chú ý của cộng đồng phát triển AI trên toàn cầu. Đáng chú ý, DeepSeek V4 Flash hiện đứng đầu bảng xếp hạng về mức độ sử dụng các mô hình AI trên nền tảng OpenRouter. Tuy nhiên, DeepSeek cũng cho biết sẽ “tăng đáng kể” mức giá đối với các lập trình viên.

Ông Wang Tiezhen, chuyên gia tư vấn AI độc lập và cựu lãnh đạo hệ sinh thái khu vực châu Á - Thái Bình Dương của HuggingFace, cho rằng nguồn mở đang thu hẹp khoảng cách hiệu năng với các mô hình đóng nhanh hơn dự kiến.

“Công nghệ tiên phong của năm ngoái đang nhanh chóng trở thành hàng hóa phổ thông của ngày hôm nay”, ông nhận định. Điều này có thể tạo ra một bước ngoặt quan trọng đối với ngành AI. Khi năng lực của các mô hình ngày càng trở nên phổ biến, lợi thế cạnh tranh không còn chỉ nằm ở việc sở hữu mô hình mạnh nhất mà còn nằm ở chi phí, khả năng triển khai và hệ sinh thái ứng dụng.

Các công ty Mỹ cũng đang phản ứng trước xu hướng này. xAI của Elon Musk đã giảm giá một số mô hình Grok, trong khi Meta tung ra lựa chọn chi phí thấp Muse Spark 1.2.

CUỘC ĐUA AI CHUYỂN SANG HIỆU QUẢ KINH TẾ

Cuộc cạnh tranh về giá diễn ra trong bối cảnh các công ty AI lớn của Mỹ chịu áp lực ngày càng tăng trong việc chứng minh khả năng tạo lợi nhuận.

OpenAI và Anthropic đều đang hướng tới các kế hoạch đưa doanh nghiệp lên thị trường chứng khoán. Điều đó khiến bài toán doanh thu và lợi nhuận trở nên cấp thiết hơn, sau giai đoạn các công ty AI đã chi hàng chục tỷ USD cho chip, trung tâm dữ liệu và hạ tầng điện toán.

Theo ông Jack Gold, chưa thể gọi đây là một “cuộc chiến giá” hoàn toàn, nhưng chắc chắn đã hình thành một cuộc cạnh tranh nhằm thu hút thêm người dùng.

Một động lực khác đến từ chính các doanh nghiệp. Khi AI agent được đưa vào hoạt động thực tế, doanh nghiệp muốn sử dụng AI để nâng cao năng suất nhưng không muốn chi phí công nghệ vượt quá lợi ích mà công nghệ mang lại.

“Các tác nhân AI rất tuyệt, AI rất tuyệt, nhưng tôi không thể chi cho AI số tiền gấp đôi mức lương cả năm của một nhân viên”, ông Gold dẫn lại mối quan ngại đang ngày càng phổ biến trong giới doanh nghiệp.

Đây cũng là lý do các mô hình AI nhỏ, rẻ và có thể vận hành tại chỗ đang có cơ hội phát triển nhanh. Nếu một mô hình có thể thực hiện tốt 80-90% nhiệm vụ với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với mô hình tiên tiến nhất, doanh nghiệp có ít lý do để tiếp tục trả mức giá cao hơn.

Leo Feng, nhà sáng lập Cola.APP, cho rằng việc giảm giá AI là “một xu hướng tất yếu” và có thể tạo ra sự bùng nổ trong các ứng dụng AI ở hạ nguồn.

Max Liu của LobeHub cũng đánh giá cuộc cạnh tranh quốc tế về giá AI là một diễn biến tích cực. “AI càng rẻ thì càng tốt”, ông nói.

Nhìn rộng hơn, cuộc cạnh tranh này đang cho thấy AI đang bước vào giai đoạn thương mại hóa sâu hơn. Khi công nghệ dần trở thành một hạ tầng phổ biến, câu hỏi quan trọng không còn chỉ là ai sở hữu mô hình thông minh nhất, mà là ai có thể cung cấp năng lực AI với chi phí thấp nhất, triển khai rộng nhất và xây dựng được hệ sinh thái ứng dụng lớn nhất.

Trong cuộc đua đó, lợi thế về chip, dữ liệu và vốn vẫn rất quan trọng. Nhưng chi phí vận hành, mô hình nguồn mở và khả năng đưa AI vào các ứng dụng thực tế đang nổi lên như những yếu tố có thể định hình lại cán cân cạnh tranh giữa Mỹ và Trung Quốc trong ngành công nghệ chiến lược này.