AI Trung Quốc không chỉ chạy đua mô hình: Cuộc chiến chuyển dịch sang tối ưu chi phí và thương mại hóa

Lời tòa soạn: Bài viết này được thực hiện bởi Lucia, phóng viên của TechNode.

Tại buổi họp báo trực tuyến ngày 1/9 cho Hội thảo Cổ phiếu A lần thứ 23 của UBS Securities, các cuộc thảo luận về lĩnh vực AI của Trung Quốc tập trung vào một câu hỏi thực tế: liệu chi phí thấp hơn và việc ứng dụng AI rộng rãi hơn có thể chuyển hóa thành giá trị kinh doanh thực tế hay không?

Chuyên gia phân tích internet Trung Quốc tại UBS Securities, Xiong Wei, đã nêu bật ba chủ đề đáng chú ý trong lĩnh vực mô hình lớn tại Trung Quốc: năng lực mô hình, "ROI token" (tỷ suất hoàn vốn trên token) và khả năng thương mại hóa. Trong khi các nhà phát triển Trung Quốc tiếp tục cải thiện mô hình của họ — đặc biệt là về khả năng lập trình và khả năng tác tử (agentic capabilities) — thì các công ty sử dụng AI đang trở nên chọn lọc hơn về mức độ thông minh thực sự cần thiết cho một tác vụ cụ thể.

Theo ông Xiong, điều đó đánh dấu một sự chuyển dịch từ "tối đa hóa token" (khuyến khích sử dụng AI nhiều hơn) sang "tối ưu hóa token". Sau khi hóa đơn AI tăng cao khiến các doanh nghiệp khó đo lường giá trị kinh tế tạo ra từ mức tiêu thụ token của họ, người mua đã bắt đầu chú trọng hơn đến sự cân bằng giữa hiệu suất và giá cả. Ông Xiong cho biết xu hướng này có lợi cho các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc, vốn có năng lực ngày càng cải thiện và chi phí thấp hơn, khiến chúng trở nên khả thi hơn đối với các khối lượng công việc lặp đi lặp lại hoặc có rủi ro thấp.

Ông Xiong ước tính rằng một số mô hình hàng đầu của Trung Quốc có chi phí phát triển thấp hơn 1/10 so với các đối thủ nước ngoài, trong khi giá API trung bình chỉ bằng khoảng 10% đến 20% so với các đối thủ quốc tế. Tuy nhiên, AI rẻ hơn không tự động đồng nghĩa với việc tạo ra nhiều doanh thu hơn.

Kenneth Fong, Trưởng bộ phận nghiên cứu internet Trung Quốc tại UBS, cho biết các nền tảng internet lớn của Trung Quốc đang đối mặt với một hạn chế cơ bản hơn: lưu lượng truy cập của người dùng và thời gian sử dụng trên thiết bị di động không còn tăng trưởng nhiều. AI có thể giảm chi phí sản xuất nội dung và làm cho hệ thống quảng cáo hoặc đề xuất trở nên hiệu quả hơn, nhưng người tiêu dùng vẫn có quỹ thời gian và sự chú ý hạn hẹp. Ông lấy ví dụ về các bộ phim ngắn do AI tạo ra: sản xuất nhiều chương trình hơn với chi phí thấp hơn không có nghĩa là chúng sẽ chiếm lĩnh được nhiều thời gian và sự chú ý của người xem hơn.

Một thử nghiệm mới từ Mango TV minh họa cả hai mặt của phương trình đó. "The Later Journey to the West", một bộ phim giả tưởng do AIGC sản xuất, đã ra mắt trên Mango TV và khung giờ vàng của Đài truyền hình vệ tinh Hồ Nam vào ngày 31/8, trở thành loạt phim dài tập AIGC đầu tiên của Trung Quốc đạt được khung giờ vàng trên đài truyền hình vệ tinh.

Được chuyển thể từ một cuốn tiểu thuyết giả tưởng cùng tên viết bởi tác giả ẩn danh vào cuối thời Minh hoặc đầu thời Thanh, câu chuyện theo chân một thế hệ nhân vật mới đoàn tụ cho một hành trình khác để lấy kinh Phật sau khi những bản gốc bị hiểu sai.

Mùa đầu tiên của phim dự kiến kéo dài 30 tập, mỗi tập khoảng 40 phút. Loạt phim được thực hiện với Mango Lingchuang, nền tảng sản xuất AIGC nội bộ của Mango TV, vốn đã phục vụ hơn 40.000 người dùng chuyên nghiệp và hỗ trợ hơn 3.900 dự án tính đến giữa năm 2026.

Nền tảng này đã tạo ra 109 tài sản nhân vật và 143 tài sản bối cảnh cho loạt phim, đồng thời dự án cũng đang thử nghiệm mô hình "sản xuất, đánh giá và phát sóng song song", cho phép các tập sau vẫn tiếp tục được sản xuất trong khi các tập trước đang được phát sóng. Loạt phim cũng cho thấy sức hút ban đầu với khán giả: xếp hạng thời gian thực cho buổi ra mắt ngày 31/8 đứng đầu trong số các kênh vệ tinh cấp tỉnh cùng khung giờ, theo ITHome, trong khi ChinaTimes đưa tin rằng phim đã đạt 27,57 triệu lượt xem trên Mango TV tính đến ngày 2/9.

Tuy nhiên, liệu những hiệu quả đó và sự đón nhận ban đầu của khán giả có thể chuyển hóa thành một doanh nghiệp bền vững hay không vẫn còn là một câu hỏi bỏ ngỏ. Trước khi loạt phim được phát sóng, cơ quan quản lý phát thanh truyền hình Hồ Nam đã yêu cầu nhóm dự án khám phá cả lộ trình kỹ thuật khả thi cho việc kể chuyện dài tập bằng AI và lộ trình thương mại hóa cho các bộ phim truyền hình theo mùa do AIGC sản xuất.

Thách thức đó phản ánh những quan điểm mà cả ông Xiong và ông Fong đã nêu: khi AI trở nên rẻ hơn để sử dụng và giảm chi phí sản xuất, trọng tâm đang chuyển từ việc AI có thể sản xuất được bao nhiêu sang việc liệu việc sử dụng nó có tạo ra đủ giá trị kinh tế hay không.