Cuộc chiến AI Mỹ - Trung: OpenAI giảm giá sốc để đối đầu Kimi K3 và DeepSeek V4

Theo tin từ IT ngày 4 tháng 8, ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đã bước vào một giai đoạn phát triển mới. Để đối phó với sự cạnh tranh từ thế hệ mô hình mới của Trung Quốc (ví dụ như Kimi K3 của Moonshot AI và V4 Flash của DeepSeek), các doanh nghiệp AI lớn trên toàn cầu đang cắt giảm mạnh giá sản phẩm, đồng thời nâng cao năng lực cho các mô hình cấp thấp.

OpenAI là cái tên mới nhất áp dụng chiến lược này. Công ty đã giảm 80% giá của mô hình tiên phong cơ bản ChatGPT 5.6 Luna (tính trên mỗi triệu Token), đồng thời hạ 20% giá của mô hình tầm trung 5.6 Terra. Chỉ hơn một tuần trước, Google cũng vừa ra mắt các mô hình Gemini 3.6 Flash và 3.5 Flash-Lite với mức giá thấp hơn. Mặc dù không trực tiếp giảm giá, Anthropic đã thay thế mô hình Opus 4.8 có giá thấp nhất của mình bằng Claude 5.0 với năng lực mạnh mẽ hơn mà vẫn giữ nguyên mức giá.

Sự cạnh tranh toàn cầu ngày càng gay gắt đang thúc đẩy chi phí AI trở nên rẻ hơn, nhưng điều này cũng có thể phải đánh đổi bằng biên lợi nhuận của các tập đoàn lớn. Trong vài tháng qua, nhiều doanh nghiệp AI lớn đã tuyên bố cắt giảm chi phí và hạn chế phạm vi sử dụng công nghệ AI, bao gồm cả những công ty từng thúc đẩy mạnh mẽ AI như xAI của Elon Musk. Mặc dù ngày càng có nhiều nhân viên bắt đầu sử dụng AI, các báo cáo hiện tại cho thấy mức tăng năng suất thực tế vẫn chưa đạt kỳ vọng.

Cạnh tranh leo thang

Sự khác biệt trong lộ trình phát triển AI giữa Mỹ và Trung Quốc phần nào phản ánh lợi thế công nghiệp lâu nay của hai quốc gia.

Các doanh nghiệp Mỹ thường đầu tư số tiền khổng lồ để thúc đẩy sự phát triển của các công nghệ tiên tiến nhất, trong khi các nhà phát triển Trung Quốc lại dựa vào năng lực sản xuất và kỹ thuật mạnh mẽ để tạo ra các mô hình AI có chi phí thấp hơn, quy mô tinh gọn hơn nhưng năng lực cao cấp gần như không hề thua kém.

DeepSeek từng gây chấn động cho các nhà phát triển AI phương Tây vào năm 2025, và Kimi K3 lại tạo ra ảnh hưởng tương tự vào năm 2026. Xét riêng lẻ, những sự kiện này đã đủ để khiến các công ty như OpenAI, Google và Anthropic cảm thấy áp lực.

Tuy nhiên, trong vài tháng qua, nhiều doanh nghiệp sử dụng AI với quy mô lớn liên tục phàn nàn về chi phí Token tăng nhanh. Do đó, khi thị trường xuất hiện các mô hình mới có hiệu năng tương đương nhưng giá thành giảm mạnh, toàn bộ ngành công nghiệp đã bị rung chuyển dữ dội.

Ngày nay, các công ty AI lớn không thể chỉ đơn thuần dựa vào việc tăng số lượng tham số mô hình và quy mô dữ liệu huấn luyện để cạnh tranh. Họ buộc phải thực sự bước vào cuộc chiến về giá, và OpenAI đã giảm đáng kể giá của một số mô hình.

Đáng chú ý là OpenAI không giảm giá cho các mô hình flagship mạnh nhất. Trên thực tế, giá của phiên bản nhanh hơn của mô hình này thậm chí còn tăng lên. Tuy nhiên, các mô hình tiên phong của họ hiện đã đạt mức giá thấp nhất trong lịch sử, trong khi tốc độ cải thiện năng lực AI và giảm giá thành đang ở mức đáng kinh ngạc.

Tháng 3 năm nay, OpenAI phát hành ChatGPT 5.4, mô hình này sở hữu năng lực tác nhân (agent) mạnh mẽ hơn, với giá tại thời điểm đó là 2,5 USD cho mỗi triệu Token đầu vào (Ghi chú của IT: tỷ giá hiện tại khoảng 16,9 Nhân dân tệ) và 15 USD cho mỗi triệu Token đầu ra (tỷ giá hiện tại khoảng 101,5 Nhân dân tệ).

Hiện nay, giá của GPT 5.6 Luna đã giảm xuống còn 0,20 USD cho mỗi triệu Token đầu vào (tỷ giá hiện tại khoảng 1,4 Nhân dân tệ) và 1,20 USD cho mỗi triệu Token đầu ra (tỷ giá hiện tại khoảng 8,1 Nhân dân tệ).

Điều này có nghĩa là, một mô hình tiên phong từ khi ra mắt đến khi giảm giá mạnh chỉ mất chưa đầy 4 tháng.

Sau đợt giảm giá này, giá của Luna đã tiến vào phạm vi cạnh tranh của DeepSeek V4. Giá của DeepSeek V4 bản chuyên nghiệp là 0,435 USD cho mỗi triệu Token đầu vào (tỷ giá hiện tại khoảng 2,9 Nhân dân tệ) và 0,87 USD cho mỗi triệu Token đầu ra (tỷ giá hiện tại khoảng 5,9 Nhân dân tệ).

GPT 5.6 Terra là mô hình có năng lực mạnh hơn, nhưng sau khi giảm giá 20%, giá của nó cũng giảm xuống còn 2 USD cho mỗi triệu Token đầu vào (tỷ giá hiện tại khoảng 13,5 Nhân dân tệ) và 12 USD cho mỗi triệu Token đầu ra (tỷ giá hiện tại khoảng 81,2 Nhân dân tệ), thấp hơn so với Kimi K3 đang rất được chú ý (3 USD cho mỗi triệu Token đầu vào (tỷ giá hiện tại khoảng 20,3 Nhân dân tệ) và 15 USD cho Token đầu ra (tỷ giá hiện tại khoảng 101,5 Nhân dân tệ)).

Trong khi đó, GPT 5.6 Sol vẫn giữ mức giá 5 USD cho mỗi triệu Token đầu vào và 30 USD cho mỗi triệu Token đầu ra (tỷ giá hiện tại lần lượt khoảng 33,8 và 203 Nhân dân tệ). OpenAI thậm chí còn tăng giá cho mô hình cao cấp nhất của mình: chế độ Fast của 5.6 Sol có phí là 10 USD cho mỗi triệu Token đầu vào (tỷ giá hiện tại khoảng 67,7 Nhân dân tệ) và 60 USD cho Token đầu ra (tỷ giá hiện tại khoảng 406 Nhân dân tệ), cung cấp cùng mức độ thông minh với độ trễ thấp hơn, cạnh tranh trực tiếp với các mô hình tiên phong flagship như Claude Fable 5, Mythos 5.

Nhưng câu hỏi đặt ra là: Liệu các chiến lược giảm giá này có thực sự mang lại lợi nhuận cho OpenAI?

Áp lực chi phí đang cận kề

Đầu năm nay, sau khi OpenAI tuyên bố thực tế đã từ bỏ kế hoạch tự sở hữu trung tâm dữ liệu riêng, các hợp đồng thuê với các "nhà cung cấp điện toán đám mây mới" (Neoclouds) trở nên quan trọng hơn.

Ví dụ, thỏa thuận mua sắm tài nguyên tính toán trị giá lên tới 300 tỷ USD (tỷ giá hiện tại khoảng 2,03 nghìn tỷ Nhân dân tệ) với Oracle đã trở thành nền tảng quan trọng để các dịch vụ của OpenAI có thể duy trì hoạt động.

Tuy nhiên, nếu trước đây bên ngoài còn nghi ngờ về việc OpenAI làm thế nào để gánh vác chi phí như vậy, thì giờ đây nghi vấn đó càng trở nên rõ ràng hơn.

OpenAI hiện đang tiếp tục thua lỗ trong mảng kinh doanh đăng ký và đã không đạt được mục tiêu doanh thu quan trọng vào đầu năm nay. Trong năm 2025, ngay cả khi doanh thu tiếp tục tăng trưởng, công ty vẫn lỗ hàng chục tỷ USD.

OpenAI đã cam kết đầu tư khoảng 600 tỷ USD (tỷ giá hiện tại khoảng 4,06 nghìn tỷ Nhân dân tệ) vào tài nguyên tính toán từ nay đến năm 2030.

Ngay cả khi doanh thu tiếp tục tăng, con số này có thể vẫn không đủ để bù đắp chi phí khổng lồ như vậy. Và việc các mô hình phổ biến nhất, giá rẻ nhất hiện nay tiếp tục giảm giá đồng nghĩa với việc biên lợi nhuận của công ty có thể bị thu hẹp đáng kể, thậm chí biến mất hoàn toàn.

Đây có lẽ là một trong những lý do khiến bên ngoài thảo luận về việc Nvidia có thể cung cấp khoản đầu tư hỗ trợ trị giá 250 tỷ USD (tỷ giá hiện tại khoảng 1,69 nghìn tỷ Nhân dân tệ) cho OpenAI.

Tất nhiên, OpenAI không phải là doanh nghiệp duy nhất đối mặt với vấn đề này. Trong năm qua, Google đã đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI khoảng gấp 9 lần doanh thu từ mảng đám mây của họ; Anthropic gần đây có thể đạt được lợi nhuận doanh thu hàng năm cũng chủ yếu nhờ vào sự hợp tác hạn chế với xAI trong việc thuê trung tâm dữ liệu Colossus với giá rẻ.

Chi phí vận hành và xây dựng AI không hề giảm đột ngột, nhưng các doanh nghiệp lại đang liên tục giảm giá và cung cấp các mô hình nhanh hơn, mạnh hơn với chi phí thấp hơn.

Nhìn bề ngoài, những con số này dường như không hợp lý.

Đặt cược vào "Nghịch lý Jevons"

Ngành công nghiệp AI thường trích dẫn "Nghịch lý Jevons" (Jevons Paradox) để giải thích lý do tại sao tốc độ phổ biến của AI lại tăng nhanh.

Vào thời đại của Jevons, các động cơ than hiệu quả hơn không làm giảm mức tiêu thụ than, mà ngược lại, do phạm vi sử dụng được mở rộng nên tổng nhu cầu về than đã tăng lên.

Ngày nay, các doanh nghiệp AI cho rằng, khi chi phí sử dụng AI giảm xuống, con người sẽ tìm ra nhiều kịch bản ứng dụng hơn, từ đó thúc đẩy tổng lượng sử dụng AI tăng mạnh.

Đây có thể chính là logic đằng sau chiến lược giảm giá Token hiện tại.

Nếu Token đủ rẻ, người dùng sẽ tăng mạnh lượng sử dụng, từ đó mang lại doanh thu cao hơn thông qua tăng trưởng quy mô. Nếu xét thêm việc sau cuối năm nay, thế hệ chip tăng tốc AI mới sẽ phổ biến hơn trong các trung tâm dữ liệu, năng lực xử lý Token trên mỗi đơn vị điện năng tiêu thụ có thể tăng gấp 10 lần, giúp các doanh nghiệp có biên lợi nhuận thấp hơn cũng có thể đạt được lợi nhuận nhờ quy mô.

Ngoài ra, nền tảng Vera Rubin trong tương lai của Nvidia cũng rất đáng chú ý. Nvidia tuyên bố rằng nền tảng này sẽ mang lại hiệu suất Token tăng thêm 10 lần.

Về lý thuyết, lợi thế của các nền tảng Blackwell và Vera Rubin có thể khiến máy chủ suy luận AI trở thành một ngành công nghiệp có tiềm năng lợi nhuận cao hơn.

Nhưng ngay cả như vậy, thật khó để tưởng tượng các công ty AI lớn có thể chỉ dựa vào doanh thu từ mảng kinh doanh AI để bù đắp chi phí khổng lồ đã đầu tư hiện nay, đặc biệt là trong bối cảnh cạnh tranh không ngừng gia tăng và giá Token liên tục giảm.

Thông báo quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài chứa trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, tiết kiệm thời gian sàng lọc, kết quả chỉ mang tính tham khảo. Tất cả các bài viết của IT đều chứa thông báo này.