Lợi thế chi phí vượt trội: Doanh nghiệp Mỹ dần chuyển hướng sang AI Trung Quốc

Theo tin từ IT之家 ngày 7 tháng 7, CNBC đưa tin rằng khi các mô hình trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc liên tục thu hẹp khoảng cách về hiệu năng với các đối thủ hàng đầu của Mỹ, đồng thời có chi phí sử dụng thấp hơn đáng kể, các mô hình này đang dần chiếm được cảm tình của các doanh nghiệp Mỹ.

Nhiều mô hình do các doanh nghiệp Trung Quốc như DeepSeek, Zhipu AI tung ra gần đây, theo đánh giá của nhiều chuyên gia trong ngành, có năng lực cạnh tranh tổng thể đủ để đối trọng với các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến nhất từ các nhà cung cấp như Anthropic và OpenAI. Sau khi nhiều phòng thí nghiệm AI tại Mỹ tăng giá tính phí theo token cho các mô hình chủ lực, chi phí sử dụng công nghệ AI của các doanh nghiệp đã vượt xa dự kiến, và sự tiến bộ về hiệu năng của các mô hình Trung Quốc vừa vặn đáp ứng nhu cầu cắt giảm chi phí của thị trường.

IT之家 lưu ý, dữ liệu từ OpenRouter – nền tảng tổng hợp nhiều mô hình lớn cho các nhà phát triển gọi API – cho thấy: Kể từ ngày 8 tháng 2, tỷ trọng token do các doanh nghiệp Mỹ gọi từ các mô hình AI Trung Quốc đều vượt quá 30% mỗi tuần, có thời điểm đạt đỉnh 46%; trong khi 12 tháng trước đó, tỷ lệ trung bình chỉ là 11%, và trong nửa đầu năm 2025 thậm chí còn thấp xuống mức 4,5%.

Khi chính phủ Mỹ ngày càng thắt chặt quản lý đối với các mô hình AI mạnh nhất của mình và bắt đầu nghiên cứu cách ngăn chặn sự phổ biến nhanh chóng của các mô hình thay thế từ nước ngoài, các mô hình mã nguồn mở và mô hình mở trọng số (open-weights) của Trung Quốc đã có cơ hội phát triển.

Cuối tháng 6, OpenAI tuyên bố rằng theo yêu cầu của chính phủ Mỹ, họ sẽ tạm hoãn việc ra mắt toàn diện một loạt mô hình mới. Cùng tháng đó, sau một vòng đối đầu căng thẳng giữa chính quyền Trump và công ty Anthropic, phía Mỹ đã dỡ bỏ lệnh kiểm soát xuất khẩu đối với hai mô hình Mythos và Fable của Anthropic.

Kyle Chan, nghiên cứu viên tại Trung tâm Trung Quốc John L. Thornton thuộc Viện Brookings, cho biết trong một cuộc phỏng vấn: "Hiện tại, chi phí sử dụng AI tăng vọt khiến các mô hình AI Trung Quốc trở nên hấp dẫn hơn đối với các doanh nghiệp Mỹ. Trước đây, khi chọn mô hình lớn, các doanh nghiệp Mỹ ưu tiên khả năng triển khai thực tế mà không tính toán chi phí; nay các doanh nghiệp lớn đều bắt đầu thắt lưng buộc bụng để kiểm soát chi tiêu cho AI."

Các doanh nghiệp lớn đang liên tục triển khai các mô hình AI để phát triển sản phẩm mới và nâng cao hiệu quả vận hành nội bộ. Các kỹ sư công nghệ cũng ngày càng thường xuyên thử nghiệm các mô hình mã nguồn mở và mở trọng số có hiệu năng trên giá thành (P/P) tốt hơn, mà phần lớn các sản phẩm hàng đầu hiện nay đều đến từ các doanh nghiệp Trung Quốc.

Các mô hình mã nguồn mở và mở trọng số cho phép các nhà phát triển tiếp cận các tham số ở nhiều cấp độ khác nhau của mô hình, có thể xem, gọi API và trong một số trường hợp còn hỗ trợ chỉnh sửa lại. Điều này hoàn toàn khác biệt với các mô hình chủ lực đóng (closed-source) do OpenAI, Anthropic và Google tung ra, vốn có mã nguồn cốt lõi và logic vận hành nền tảng thuộc sở hữu riêng của nhà sản xuất và không được công khai.

Tháng 6, startup AI Lindy đã chuyển toàn bộ lưu lượng kinh doanh từ dòng mô hình Claude của Anthropic sang DeepSeek. DeepSeek đã gây tiếng vang lớn nhờ các sản phẩm mới đột phá vào đầu năm 2025 và tung ra mô hình lớn hoàn toàn mới vào tháng 4 năm nay.

Giám đốc điều hành công ty, Flo Crivello, cho biết: "Sau khi chuyển đổi, đường cong chi phí của chúng tôi đã giảm thẳng đứng. Chỉ trong vài tháng ngắn ngủi, việc điều chỉnh lựa chọn này đã giúp công ty tiết kiệm hàng triệu đô la chi phí."

Dữ liệu từ Vercel, nền tảng dành cho nhà phát triển để triển khai web và ứng dụng, cho thấy trong giai đoạn từ tháng 5 đến tháng 6, tỷ trọng gọi token của DeepSeek trên nền tảng này liên tục tăng cao.

Harpreet Arora, người đứng đầu bộ phận hạ tầng tác nhân (agent) tại Vercel, tiết lộ rằng GLM 5.2 – mô hình được Zhipu AI công bố hoành tráng vào tháng 6 – là mô hình có tốc độ phổ biến nhanh nhất trong tất cả các mô hình được Vercel theo dõi vào năm 2026: "Trong tuần đầu tiên ra mắt đầy đủ, lượng gọi token theo ngày đã tăng vọt khoảng 27 lần, số lượng khách hàng sử dụng mô hình này tăng gần 80 lần."

Arora cho biết: "Giá cả là động lực cốt lõi. Khi các kịch bản kinh doanh không cần đến các mô hình hàng đầu, các đội ngũ doanh nghiệp sẽ tự động phân luồng sang các mô hình giá rẻ có hiệu năng đủ dùng, và loạt mô hình lớn do Trung Quốc tung ra gần đây đang chiếm ưu thế trong cuộc cạnh tranh về chi phí này."

Justin Somerville, chuyên gia phân tích dữ liệu tại OpenRouter, giới thiệu rằng chi phí sử dụng các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc có thể thấp hơn từ 60% đến 90% so với các sản phẩm hàng đầu của Anthropic và OpenAI.

Sean Solon, nhà sáng lập kiêm CEO của LaunchLemonade – nền tảng tác nhân AI hướng tới ngành tuân thủ – cho biết, mặc dù Claude và ChatGPT vẫn đứng đầu về lưu lượng sử dụng trên nền tảng, nhưng GLM 5.2 hiện đã lọt vào top 5 mô hình được sử dụng nhiều nhất.

Sean cho biết: "Các mô hình Trung Quốc như Zhipu GLM, Alibaba Qwen đang trở thành phương án dự phòng cho doanh nghiệp. Đối với các kịch bản kinh doanh cụ thể, chúng cân bằng được cả hiệu năng và lợi thế chi phí. Các doanh nghiệp đã có nền tảng AI trưởng thành, chỉ cần tương thích về mặt kỹ thuật và thương mại, ngày càng sẵn lòng lựa chọn các mô hình lớn của Trung Quốc."

Hiệu năng tổng thể của các mô hình AI Trung Quốc cũng đang liên tục được cải thiện. Kyle Chan của Viện Brookings cho biết, chi phí của các mô hình Trung Quốc thường chỉ bằng một phần nhỏ so với các đối thủ Mỹ, nhưng hiệu năng đã tiệm cận các mô hình lớn tiên tiến nhất của Mỹ; ông ước tính rằng hiện tại, các mô hình Trung Quốc nhìn chung có khoảng cách công nghệ từ 6 đến 9 tháng so với các sản phẩm hàng đầu của Mỹ.

Somerville đánh giá: "Các mô hình mã nguồn mở thế hệ mới của Trung Quốc có hiệu năng rất ấn tượng, ngoại trừ một số rất ít các tác vụ ngôn ngữ lớn siêu phức tạp, chúng có thể đảm đương tốt đại đa số các kịch bản."

Trong một bài kiểm tra năng lực tác nhân (agent) được ngành đặc biệt quan tâm, điểm số của GLM 5.2 chỉ chênh lệch 1% so với Opus 4.8 của Anthropic, trong khi chi phí gọi API chỉ bằng 1/5 so với đối thủ. Nhiều nhà nghiên cứu cho biết, trong một số tiêu chuẩn đánh giá an ninh mạng, hiệu năng của GLM 5.2 có thể ngang bằng với các sản phẩm từ các phòng thí nghiệm hàng đầu của Mỹ.

CEO Crivello của Lindy đã đăng trên nền tảng xã hội X rằng sau khi chuyển sang mô hình DeepSeek V4, hiệu quả AI trong nhiều kịch bản kinh doanh cốt lõi của công ty đều được cải thiện.

Yassine Jernite, người đứng đầu bộ phận học máy tại Hugging Face, cho biết trong một cuộc phỏng vấn: "Ngày càng nhiều doanh nghiệp có xu hướng lựa chọn các giải pháp nền tảng AI có chi phí thấp hơn, có thể tự chủ kiểm soát và tự tinh chỉnh. Xét theo tình hình thị trường mô hình mã nguồn mở và mở trọng số hiện nay, phần lớn nhu cầu này sẽ hướng về các mô hình Trung Quốc. Các doanh nghiệp hiện đang rơi vào thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc chọn các mô hình thương mại đóng của Mỹ với hiệu năng hàng đầu nhưng giá cả biến động mạnh và ngưỡng gọi API không ổn định; hoặc chọn các mô hình Trung Quốc, đây là phương án thay thế khả thi duy nhất để doanh nghiệp kiểm soát chi phí và tự chủ kiến trúc nền tảng AI, dù trong đó tiềm ẩn những rủi ro ngành thực sự."

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết 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之家 đều bao gồm tuyên bố này.