ZTE: Nhà mạng cần áp dụng 'tỷ giá Token' khi tính phí dịch vụ AI

Tin trưa ngày 10 tháng 9, tại Hội nghị Đối tác China Unicom 2026 diễn ra hôm nay, Chủ tịch ZTE, ông Từ Tử Dương (Xu Ziyang), đã có bài phát biểu.

Ông cho biết, xét về mặt lịch sử, sự bùng nổ lưu lượng dữ liệu đã xảy ra ít nhất ba lần.

Lần đầu tiên là vào những năm 90, khi có nhu cầu về điện thoại cố định, chúng ta đã sử dụng tổng đài điều khiển chương trình và công nghệ TDM để giải quyết sự bùng nổ lưu lượng thoại cố định.

Giai đoạn thứ hai là vào năm 2000, khi công nghệ IP và công nghệ quang học được sử dụng để giải quyết vấn đề bùng nổ lưu lượng Internet.

Lần bùng nổ lưu lượng thứ ba là trong kỷ nguyên truyền thông di động 4G và 5G, khi công nghệ LTE được sử dụng để giải quyết sự bùng nổ lưu lượng truyền thông không dây.

Hiện nay, vấn đề tương tự lại xuất hiện: trong thời đại AI với sự bùng nổ lưu lượng, mạng lưới của chúng ta cần chuẩn bị những gì? Ông chỉ ra rằng, nhu cầu của AI đối với mạng lưới khác biệt so với trước đây ở ba điểm.

Thứ nhất là đối tượng phục vụ khác nhau. Trước đây, lưu lượng trên mạng chủ yếu do con người sử dụng, nhưng hiện nay đã khác, gần 60% lưu lượng Internet năm nay là phục vụ cho máy móc. Đặc biệt, các tác nhân thông minh (intelligent agents) hiện nay đang có xu hướng chuyển dịch từ ảo sang thực, đặt ra yêu cầu gấp hàng nghìn lần về kết nối giữa đám mây, biên và thiết bị đầu cuối.

Thứ hai là thước đo tính phí khác nhau. Trước đây tính phí theo bit, còn bây giờ phải tính phí theo Token. Lượng gọi Token đã tăng gấp hàng nghìn lần chỉ trong vòng 1 đến 2 năm. Tuy nhiên, ông Từ Tử Dương cho rằng, giá trị Token của các mô hình có năng lực khác nhau là không giống nhau. "Lý Bạch viết 'Cử đầu vọng minh nguyệt, đê đầu tư cố hương', đó là Token của Lý Bạch; Token của ông ấy rõ ràng có giá trị khác với Token của một nhà thơ nghiệp dư," ông nói. Vì vậy, khi tính phí bằng Token, có thể sẽ tồn tại sự chênh lệch tỷ giá Token giữa các Token do mô hình giá trị cao tạo ra và các Token do mô hình thông thường tạo ra. Trong tương lai, các nhà mạng có thể cần nghiên cứu sâu hơn về tỷ giá Token của các mô hình trong quá trình tính phí.

Thứ ba là sự thay đổi về năng lực yêu cầu. AI cần phân phối ngữ cảnh (context) một cách thường xuyên. Điều này tạo ra nhu cầu cực lớn đối với lưu lượng tải lên và tải xuống của toàn bộ mạng 5G, đặc biệt là sự tăng trưởng của lưu lượng tải lên đang đặt ra những yêu cầu mới cho mạng lưới. Ngoài ra, sự phối hợp của nhiều tác nhân thông minh ở biên (edge intelligent agents) đòi hỏi một mạng lưới có tính xác định, đồng thời đặt ra yêu cầu rất cao về độ trễ.