7 phút đọc
Tần suất cập nhật mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) tăng nhanh kỷ lục cùng với đà lao dốc của giá dịch vụ đang đẩy nhiều công ty công nghệ vào một cuộc đua sinh tồn đầy áp lực. Khi các bản nâng cấp xuất hiện liên tục nhưng chỉ mang lại cải thiện nhỏ, thị trường toàn cầu – đặc biệt là Trung Quốc – đang đối mặt với hiện tượng “mệt mỏi vì mô hình”, buộc các nhà phát triển phải thay đổi chiến lược để giữ chân khách hàng và tìm kiếm lợi nhuận.
Tần suất phát hành dồn dập và hiện tượng ‘mệt mỏi vì mô hình’
Sự cạnh tranh trong ngành AI đang diễn ra với tốc độ chưa từng có. Trong cùng ngày 22/9, thị trường chứng kiến sự xuất hiện dồn dập của hàng loạt hệ thống mới: Xiaomi phát trực tiếp việc thử nghiệm huấn luyện mô hình MiMo-V2.6 tại Bắc Kinh; Anthropic tung ra Opus 5.5 tại San Francisco; và chỉ một giờ sau, OpenAI phát hành song song hai mô hình GPT-6 Sol và Luna.
Trước đó không lâu, bức tranh thị trường cũng ghi nhận làn sóng nâng cấp dày đặc. Đầu tháng 7, Anthropic ra mắt Claude Fable 5.1 và Claude Mythos 5.1, Meta giới thiệu Muse Spark 1.3, Google phát hành Gemini 3.8 Flash, còn OpenAI chào sân GPT-6 Astra. Theo đơn vị đánh giá Artificial Analysis, chỉ trong khoảng thời gian 8 ngày (từ 8/7 đến 16/7), có tới 4 mô hình hàng đầu được công bố gồm Grok 4.5 (xAI), GPT-5.6 (OpenAI), Muse Spark 1.1 (Meta) và Kimi K3 (Moonshot AI).
Động lực đằng sau cuộc đua này là quy mô thị trường đang bùng nổ. Hãng nghiên cứu Gartner dự báo chi tiêu liên quan đến AI trên toàn cầu sẽ đạt khoảng hơn 2,59 nghìn tỷ USD vào năm 2026 (tăng 47% so với năm trước), trong đó ngân sách dành riêng cho các mô hình AI dự kiến tăng 110%, đạt 32,6 tỷ USD.
Tuy nhiên, tiến độ này cũng tạo ra tâm lý quá tải. Ông Zhen Lu, Giám đốc điều hành công ty khởi nghiệp Runpod, nhận định rằng sự cạnh tranh khắc nghiệt buộc các bên phải liên tục tạo ra tiếng vang để không bị ngó lơ. Giáo sư Ahmed Abbasi tại Trường Kinh doanh Mendoza (Đại học Notre Dame) đánh giá các nhà phát triển đang tham gia vào “trò chơi giành thị phần”, chạy đua để chứng tỏ họ không tụt hậu.
Tại Trung Quốc, gánh nặng này thậm chí còn gay gắt hơn. Bà Rui Ma, nhà phân tích công nghệ từ Tech Buzz China, cho rằng dù cộng đồng hào hứng trước tốc độ chuyển động của hệ sinh thái, tình trạng kiệt sức vì nhịp độ phát hành là rất rõ rệt.
Cuộc chiến hạ giá API và tiêu chí chọn lựa của doanh nghiệp
Sự xuất hiện liên tục của các mô hình AI đã châm ngòi cho cuộc chiến giảm giá sâu nhằm giành giật người dùng. Tại Trung Quốc, áp lực này đặc biệt nặng nề do tâm lý nhạy cảm về giá của thị trường. Học giả Leia Wang từ Quỹ Carnegie vì Hòa bình Quốc tế chỉ ra rằng độ gắn bó với thương hiệu của người dùng Trung Quốc khá thấp, khiến các ông lớn như Alibaba phải đưa mô hình AI tích hợp sâu vào hệ sinh thái đám mây để giữ chân họ.
Mức giá dịch vụ lập trình (API) đã giảm xuống những mốc kỷ lục:
- DeepSeek: Hạ giá API cho mô hình V4.1 Flash xuống chỉ 0,003 USD cho mỗi triệu token đầu vào lưu trong bộ nhớ đệm vào khung giờ thấp điểm.
- Z.ai: Khẳng định mô hình GLM-5.3 Flash vượt trội hơn bản tiền nhiệm nhưng chi phí chỉ bằng 10%.
- Alibaba: Cung cấp mô hình Qwen3.8-Flash với mức phí 0,15 USD cho mỗi triệu token đầu vào.
- Xiaomi: Chọn giữ nguyên giá API cho MiMo-V2.6 với cam kết mang lại trí tuệ cao hơn trên cùng mức chi phí, đồng thời hướng tới khả năng tự cải tiến đệ quy (RSI) không cần con người can thiệp.
Sức ép này cũng lan sang các công ty Mỹ. Anthropic đã cắt giảm 40% chi phí vận hành cho Opus 5.5 so với phiên bản trước, trong khi OpenAI giảm một nửa giá API cho hai mô hình GPT-6 Sol và Luna so với mức giá khuyến mãi của GPT-5.6.
“Khi các hệ thống AI được đưa vào môi trường sản xuất thực tế, khách hàng doanh nghiệp ưu tiên sự ổn định, đầu ra dễ dự đoán, chi phí tích hợp, bảo mật dữ liệu và hỗ trợ kỹ thuật hơn là những cải tiến nhỏ về mặt hiệu năng,” ông Poe Zhao, người sáng lập bản tin Hello China Tech, nhấn mạnh.
Chiến lược chuyên môn hóa để sinh tồn và tìm kiếm lợi nhuận
Nhận thức được việc chỉ cạnh tranh bằng điểm số hiệu năng không còn mang lại lợi thế bền vững, nhiều công ty AI Trung Quốc đang chuyển hướng sang khai thác các thị trường ngách chuyên biệt:
- ByteDance: Tận dụng ưu thế trong lĩnh vực video ngắn để tập trung nâng cấp mô hình tạo video Seedance.
- Ant Group: Tập trung vào mảng y tế, giúp ứng dụng AI sức khỏe AQ cán mốc 150 triệu người dùng.
- Alibaba: Ghi nhận doanh thu từ các sản phẩm liên quan đến AI tăng trưởng ở mức ba con số trong 12 quý liên tiếp, thúc đẩy bộ phận đám mây và AI tăng 45% so với cùng kỳ năm ngoái trong quý kết thúc vào tháng 6.
- Z.ai và MiniMax: Ghi nhận doanh số tăng trưởng mạnh nhờ dịch chuyển sang các gói dịch vụ trả phí hướng tới đối tượng doanh nghiệp.
Mặc dù doanh thu ở một số mảng ngách ghi nhận đà tăng tích cực, phần lớn các công ty trong ngành vẫn chưa thể ghi nhận lợi nhuận do chi phí đầu tư hạ tầng quá lớn.
Điều người dùng và thị trường cần theo dõi
Bất chấp cảnh báo từ CEO Dario Amodei của Anthropic về việc cần kiềm chế tốc độ phát triển mô hình tiên phong vì lý do an toàn, guồng quay cạnh tranh vẫn chưa có dấu hiệu dừng lại. Trong thời gian tới, giới quan sát cần tiếp tục theo dõi các yếu tố then chốt:
Thứ nhất là khả năng duy trì sức bền tài chính của các nhà phát triển khi chi phí hạ tầng đắt đỏ chạm trán với làn sóng hạ giá API triệt để. Thứ hai là mức độ chấp nhận của khách hàng doanh nghiệp đối với các nâng cấp nhỏ so với yêu cầu về sự ổn định và an toàn dữ liệu. Cuối cùng, việc liệu chiến lược đi vào mảng ngách như AI y tế của Ant Group hay AI video của ByteDance có giúp các công ty giải được bài toán lợi nhuận hay không vẫn là câu hỏi mở cần thời gian kiểm chứng.
Nguồn tham khảo: Xem bài gốc
