OpenAI và Anthropic đang tạo ra doanh thu gấp 10 lần so với tất cả các mô hình AI của Trung Quốc cộng lại

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo giữa Mỹ và Trung Quốc đang bước sang một giai đoạn mới, trong đó khả năng tạo doanh thu ngày càng trở thành thước đo quan trọng bên cạnh năng lực mô hình, số lượng người dùng hay mức độ phổ biến.

Theo phân tích của Rhodium Group, các công ty AI Trung Quốc đang đạt tốc độ phổ biến đáng kể nhưng khả năng chuyển đổi mức độ sử dụng thành doanh thu vẫn còn hạn chế. Khoảng cách này đặc biệt đáng chú ý khi so sánh với các công ty phát triển mô hình AI hàng đầu của Mỹ như OpenAI và Anthropic.

Rhodium Group nhận định vấn đề không nằm ở việc các mô hình Trung Quốc không được sử dụng. Ngược lại, chiến lược mã nguồn mở và mức giá thấp đang giúp các mô hình này nhanh chóng tiếp cận người dùng trên toàn cầu. Thách thức là lượng người dùng lớn chưa đồng nghĩa với dòng tiền tương ứng.

Doanh thu AI Trung Quốc thấp hơn đáng kể so với Mỹ

Theo các số liệu được đề cập trong phân tích của Rhodium Group, tổng doanh thu định kỳ hàng năm của các mô hình AI Trung Quốc chỉ bằng một phần nhỏ so với OpenAI và Anthropic.

Trong dữ liệu được nêu, OpenAI được ước tính đạt khoảng 40 tỷ USD doanh thu định kỳ hàng năm (ARR), trong khi Anthropic đạt khoảng 65 tỷ USD. Trong khi đó, nhiều công ty AI lớn của Trung Quốc có quy mô ARR thấp hơn đáng kể.

DeepSeek được ước tính khoảng 500 triệu USD ARR, MiniMax khoảng 800 triệu USD và Moonshot khoảng 1 tỷ USD.

Z.ai, theo thông tin được công bố trong bản ghi mà các nhà đầu tư tiếp cận, được cho là đã nâng mức ARR hiện tại lên khoảng 1,8 tỷ USD.

Alibaba và ByteDance có quy mô lớn hơn đáng kể khi xét đến hệ sinh thái rộng của các tập đoàn này, nhưng ngay cả các ước tính được nêu trong nguồn gốc bài viết cũng cho thấy doanh thu từ AI vẫn còn cách xa mức doanh thu được quy cho OpenAI và Anthropic.

Cần lưu ý rằng ARR là chỉ số quy đổi tốc độ doanh thu hiện tại thành doanh thu trong một năm, không phải doanh thu đã thực tế ghi nhận trong cả năm. Vì vậy, các con số này phù hợp hơn để so sánh tốc độ thương mại hóa tại một thời điểm nhất định thay vì xem như báo cáo tài chính cuối năm.

Vì sao AI Trung Quốc có nhiều người dùng nhưng doanh thu thấp?

Đây là một trong những câu hỏi quan trọng nhất của cuộc đua AI hiện nay.

Các công ty Trung Quốc đã lựa chọn một chiến lược tương đối khác với nhiều phòng thí nghiệm AI Mỹ: phát hành mô hình có trọng số mở, giảm giá sử dụng và ưu tiên mở rộng nhanh hệ sinh thái.

DeepSeek là ví dụ tiêu biểu.

Rhodium Group cho biết các mô hình mã nguồn mở hoặc open-weight của Trung Quốc đã đạt mức độ phổ biến rất lớn. Trong năm 2025, các mô hình do doanh nghiệp Trung Quốc phát triển chiếm hơn 2 tỷ lượt tải trên Hugging Face, tương đương khoảng 41% tổng lượt tải mô hình trên nền tảng này. Các mô hình Mỹ đạt khoảng 1,6 tỷ lượt tải, tương đương 31%.

Điều này tạo ra một nghịch lý đáng chú ý.

Một mô hình càng dễ tải xuống và triển khai độc lập thì càng có khả năng được sử dụng rộng rãi. Nhưng đồng thời, nhà phát triển cũng khó thu tiền trực tiếp từ từng lượt sử dụng.

Doanh nghiệp có thể tải mô hình về máy chủ riêng, tối ưu hóa và vận hành mà không nhất thiết phải trả phí API tương ứng cho nhà phát triển.

Vì vậy, thị phần sử dụng và thị phần doanh thu có thể hoàn toàn khác nhau.

Giá rẻ giúp AI Trung Quốc mở rộng nhanh

Một lợi thế khác của các mô hình Trung Quốc là chi phí sử dụng thấp.

Rhodium Group nhận định các doanh nghiệp Trung Quốc đang sử dụng giá thấp như một công cụ để mở rộng thị trường. Báo cáo của tổ chức này cho rằng mô hình open-weight giá rẻ đang giúp doanh nghiệp toàn cầu giảm đáng kể chi phí suy luận AI. Trong một số trường hợp, doanh nghiệp có thể kết hợp mô hình đắt tiền của Mỹ cho những nhiệm vụ phức tạp với mô hình Trung Quốc giá thấp cho các tác vụ có khối lượng lớn.

Điều này tạo ra một mô hình sử dụng mới.

Thay vì sử dụng một mô hình duy nhất cho mọi công việc, doanh nghiệp có thể phân loại nhiệm vụ. Những công việc đòi hỏi khả năng suy luận cao có thể được giao cho mô hình frontier đắt tiền. Những nhiệm vụ đơn giản, lặp lại hoặc cần xử lý số lượng lớn có thể chuyển sang các mô hình rẻ hơn.

Chiến lược này giúp người sử dụng tiết kiệm chi phí nhưng đồng thời tạo sức ép lên khả năng định giá của các nhà phát triển AI.

Bài toán định giá của Moonshot và DeepSeek

Khoảng cách giữa doanh thu và định giá đang trở thành một vấn đề đáng chú ý đối với các startup AI Trung Quốc.

Theo nội dung phân tích được nêu, Rhodium Group ước tính tỷ lệ định giá trên doanh thu của Moonshot khoảng 50 lần, trong khi DeepSeek lên tới khoảng 163 lần.

Để so sánh, con số được nêu cho OpenAI khoảng 34 lần và Anthropic khoảng 21 lần.

Những tỷ lệ này cho thấy nhà đầu tư đang định giá các startup Trung Quốc dựa nhiều vào kỳ vọng tăng trưởng tương lai thay vì doanh thu hiện tại.

Tuy nhiên, định giá startup AI không chỉ phụ thuộc vào doanh thu. Nhà đầu tư còn có thể tính đến tốc độ tăng người dùng, năng lực mô hình, công nghệ, khả năng tiếp cận dữ liệu, chi phí tính toán, hệ sinh thái sản phẩm và tiềm năng mở rộng ra thị trường quốc tế.

Do đó, tỷ lệ định giá/doanh thu chỉ là một chỉ báo, không đủ để kết luận một công ty được định giá hợp lý hay không.

Z.ai nâng dự báo doanh thu

Z.ai là một trường hợp cho thấy tốc độ thương mại hóa AI Trung Quốc đang thay đổi.

Theo nội dung được cung cấp, công ty đã nâng dự báo ARR cuối năm lên khoảng 3 tỷ USD, cao hơn mức 2,4 tỷ USD được dự báo trước đó.

Nếu đạt được mục tiêu này, Z.ai sẽ có tốc độ tăng trưởng doanh thu đáng kể so với mức được đề cập trước đó.

Tuy nhiên, ngay cả mức 3 tỷ USD vẫn nhỏ hơn đáng kể so với quy mô doanh thu được ước tính cho OpenAI và Anthropic.

Điều này cho thấy khoảng cách giữa hai hệ sinh thái không chỉ nằm ở công nghệ mà còn ở khả năng xây dựng mô hình kinh doanh có doanh thu lớn.

Open-weight là lợi thế nhưng cũng tạo ra vấn đề

Chiến lược mã nguồn mở hoặc open-weight đem lại cho Trung Quốc một số lợi thế.

Thứ nhất, mô hình dễ dàng được tải xuống và triển khai.

Thứ hai, cộng đồng phát triển có thể nhanh chóng xây dựng ứng dụng dựa trên mô hình.

Thứ ba, doanh nghiệp có thể thử nghiệm mô hình mà không phải phụ thuộc hoàn toàn vào một nhà cung cấp API.

Rhodium Group cho rằng chiến lược open-weight đang giúp các nhà phát triển Trung Quốc mở rộng ảnh hưởng trên thị trường quốc tế. Chính phủ Trung Quốc cũng đã thể hiện sự ủng hộ đối với hệ sinh thái AI nguồn mở.

Nhưng mặt trái là khả năng kiếm tiền trực tiếp từ mô hình thấp hơn.

Nếu doanh nghiệp chỉ phát hành trọng số mô hình miễn phí hoặc với giấy phép rất linh hoạt, họ phải tìm cách khác để thu hồi chi phí nghiên cứu và tính toán.

Đó có thể là dịch vụ API, công cụ dành cho doanh nghiệp, dịch vụ đám mây, ứng dụng AI, phần cứng hoặc các sản phẩm tích hợp AI.

Trung Quốc có thể kiếm tiền từ AI theo cách khác

Doanh thu thấp từ bản thân mô hình không nhất thiết đồng nghĩa với việc toàn bộ nền kinh tế AI Trung Quốc có giá trị thương mại thấp.

Một trong những hướng đi đáng chú ý là đưa AI trực tiếp vào sản phẩm vật lý.

Rhodium Group cho biết nhiều nhà sản xuất ô tô Trung Quốc đang tích hợp các mô hình AI vào xe, trong khi các hãng smartphone như Huawei, Xiaomi, Oppo và Vivo cũng đưa mô hình AI vào hệ điều hành và thiết bị.

Trong trường hợp này, doanh nghiệp có thể không thu tiền trực tiếp cho mỗi lượt sử dụng mô hình.

Thay vào đó, AI giúp tăng giá trị của ô tô, điện thoại, thiết bị gia dụng hoặc các sản phẩm công nghiệp.

Đây là điểm rất quan trọng khi đánh giá năng lực thương mại hóa AI Trung Quốc.

Nếu chỉ nhìn vào doanh thu API của các phòng thí nghiệm mô hình, có thể bỏ qua một phần giá trị được tạo ra ở các ngành công nghiệp phía dưới.

Khoảng cách về compute vẫn là vấn đề lớn

Một yếu tố khác ảnh hưởng đến khả năng phát triển AI Trung Quốc là năng lực tính toán.

Rhodium Group cho rằng hạn chế về khả năng tiếp cận compute tiên tiến vẫn là một trong những rào cản quan trọng đối với các nhà phát triển Trung Quốc. Các hạn chế công nghệ của Mỹ đối với chip AI khiến việc tiếp cận nguồn lực tính toán cao cấp trở nên khó khăn hơn.

Compute không chỉ cần thiết để huấn luyện mô hình.

Khi AI phát triển sang các mô hình suy luận phức tạp và agentic AI, nhu cầu tính toán trong quá trình sử dụng cũng có thể tăng mạnh.

Điều đó đồng nghĩa các công ty AI cần nguồn vốn rất lớn để xây dựng trung tâm dữ liệu, mua chip, thuê máy chủ và vận hành hệ thống.

Một mô hình có hàng trăm triệu người dùng nhưng doanh thu thấp sẽ khó duy trì tốc độ mở rộng nếu chi phí tính toán tiếp tục tăng.

Hơn 60% vốn đầu tư chip và máy chủ AI Trung Quốc có liên hệ với nhà nước

Theo Rhodium Group, hơn 60% vốn đầu tư vào chip và máy chủ AI của Trung Quốc đến từ các nguồn có liên hệ với nhà nước.

Điều này cho thấy vai trò đáng kể của khu vực công trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI của Trung Quốc.

Tuy nhiên, đầu tư vào cơ sở hạ tầng không đồng nghĩa với việc các phòng thí nghiệm mô hình sẽ tự động có doanh thu cao.

Đây là hai tầng khác nhau của chuỗi giá trị AI.

Nhà nước có thể hỗ trợ xây dựng trung tâm dữ liệu, chip và năng lực tính toán, nhưng doanh nghiệp vẫn phải tìm khách hàng, xây dựng sản phẩm và chuyển đổi mức độ sử dụng thành doanh thu bền vững.

Rhodium Group cũng lưu ý rằng các phòng thí nghiệm AI tiên tiến của Trung Quốc sẽ cần nguồn vốn lớn hơn nếu muốn tiếp tục mở rộng quy mô mô hình.

AI Trung Quốc đang mạnh ở đâu?

Bức tranh hiện tại không đơn giản là Mỹ có doanh thu cao còn Trung Quốc không có khả năng cạnh tranh.

Rhodium Group cho rằng các mô hình open-weight Trung Quốc đang có khả năng cạnh tranh đáng kể về chi phí và khả năng phổ cập.

Đặc biệt, lợi thế về giá có thể trở nên quan trọng khi doanh nghiệp muốn sử dụng AI ở quy mô lớn.

Một công ty có thể không cần mô hình mạnh nhất cho tất cả nhiệm vụ. Nếu một mô hình có chất lượng đủ tốt nhưng chi phí thấp hơn đáng kể, nó có thể giành được một phần thị trường thông qua quy mô sử dụng.

Đây là chiến lược khác với mô hình kinh doanh tập trung vào những hệ thống AI đóng, hiệu năng cao và thu phí API hoặc thuê bao.

AI Mỹ đang có lợi thế về doanh thu và mô hình đóng

Các phòng thí nghiệm như OpenAI và Anthropic chủ yếu phát triển những mô hình khép kín.

Mô hình này cho phép nhà phát triển kiểm soát hạ tầng, API, quyền truy cập và phương thức tính phí.

Khi doanh nghiệp sử dụng AI thông qua API hoặc nền tảng SaaS, nhà cung cấp có thể thu tiền trực tiếp theo số lượng token, lượt sử dụng hoặc gói thuê bao.

Đây là một cơ chế thương mại hóa tương đối rõ ràng.

Tuy nhiên, mô hình đóng cũng có chi phí rất lớn. Các công ty phải liên tục đầu tư vào compute, dữ liệu, nghiên cứu và trung tâm dữ liệu để duy trì vị thế ở nhóm frontier.

Rhodium Group từng lưu ý rằng các mô hình open-source giá thấp có thể tạo sức ép lên khả năng duy trì mức giá cao của các nhà phát triển mô hình đóng.

Cuộc cạnh tranh AI đang chuyển từ “ai có mô hình tốt hơn” sang “ai kiếm tiền tốt hơn”

Một trong những thay đổi đáng chú ý nhất của thị trường AI năm 2026 là câu hỏi về monetization.

Trong giai đoạn đầu của cuộc đua AI, các công ty thường được đánh giá thông qua benchmark, số lượng người dùng và khả năng trình diễn công nghệ.

Nhưng khi thị trường trưởng thành, nhà đầu tư bắt đầu quan tâm nhiều hơn đến những câu hỏi như:

Doanh nghiệp có bao nhiêu khách hàng trả tiền?

Doanh thu tăng nhanh đến đâu?

Chi phí phục vụ mỗi người dùng là bao nhiêu?

Biên lợi nhuận có thể đạt mức nào?

Doanh nghiệp có thể thu hồi chi phí đầu tư vào compute hay không?

Đây là lý do khoảng cách doanh thu giữa các phòng thí nghiệm AI Mỹ và Trung Quốc trở thành một chỉ báo đáng chú ý.

Cuộc đua AI Mỹ – Trung Quốc đang bước vào giai đoạn mà doanh thu và khả năng thương mại hóa trở nên quan trọng không kém năng lực mô hình.

Các số liệu được Rhodium Group phân tích cho thấy một khoảng cách đáng chú ý giữa mức độ phổ biến của các mô hình AI Trung Quốc và doanh thu mà chúng tạo ra. OpenAI và Anthropic hiện có lợi thế lớn về mô hình kinh doanh dựa trên sản phẩm AI khép kín, API và khách hàng doanh nghiệp.

Trong khi đó, Trung Quốc đang đi theo hướng khác: mở trọng số mô hình, giảm chi phí, mở rộng người dùng và tích hợp AI vào một hệ sinh thái sản phẩm rộng hơn.

Chiến lược này có thể khiến doanh thu trực tiếp của phòng thí nghiệm mô hình thấp hơn, nhưng lại tạo điều kiện để công nghệ lan rộng nhanh chóng. Rhodium Group ghi nhận các mô hình Trung Quốc đã đạt lượng tải rất lớn và lợi thế về chi phí đang thúc đẩy doanh nghiệp sử dụng chúng cho các tác vụ có khối lượng cao.

Vấn đề lớn nhất trong những năm tới vì thế không chỉ là mô hình nào thông minh hơn, mà còn là mô hình nào có thể chuyển năng lực AI thành doanh thu bền vững, đủ lớn để tài trợ cho thế hệ compute và mô hình tiếp theo.

Đối với Trung Quốc, bài toán monetization vẫn là một thách thức đáng chú ý. Đối với Mỹ, thách thức lại nằm ở việc duy trì mức giá và lợi thế công nghệ trong khi các mô hình open-weight giá rẻ ngày càng cạnh tranh.

Cuộc đua AI vì vậy có thể không được quyết định chỉ bởi một benchmark hay một mô hình nổi tiếng. Nó sẽ phụ thuộc vào cả chip, compute, vốn, mô hình kinh doanh, khách hàng doanh nghiệp, hệ sinh thái phần mềm và khả năng đưa AI vào những sản phẩm tạo ra giá trị kinh tế thực tế.

Câu hỏi về doanh thu của AI Mỹ so với Trung Quốc

OpenAI và Anthropic có doanh thu cao hơn các công ty AI Trung Quốc không?

Theo các ước tính được Rhodium Group và nguồn tin trong bài đề cập, doanh thu định kỳ của OpenAI và Anthropic cao hơn đáng kể so với nhiều phòng thí nghiệm AI Trung Quốc. Tuy nhiên, đây là các ước tính ARR tại một thời điểm, không phải báo cáo doanh thu kiểm toán cho cả năm.

DeepSeek có ít người dùng hơn các mô hình AI Mỹ?

Không thể kết luận chỉ dựa trên doanh thu. DeepSeek và nhiều mô hình Trung Quốc có mức độ phổ biến lớn, đặc biệt trong hệ sinh thái open-weight. Rhodium Group cho biết các mô hình Trung Quốc chiếm 41% lượt tải mô hình trên Hugging Face trong năm 2025.

Vì sao mô hình AI Trung Quốc có thể có nhiều người dùng nhưng doanh thu thấp?

Một nguyên nhân là nhiều mô hình được phát hành theo hướng open-weight, cho phép người dùng tải xuống và tự vận hành. Ngoài ra, các công ty Trung Quốc thường sử dụng mức giá thấp để mở rộng thị trường, khiến doanh thu trên mỗi lượt sử dụng thấp hơn.

Định giá cao có đồng nghĩa startup AI Trung Quốc đang bị định giá quá mức?

Không thể kết luận chỉ dựa trên một chỉ số. Tỷ lệ định giá/doanh thu cao phản ánh kỳ vọng lớn của nhà đầu tư về tăng trưởng tương lai, nhưng mức định giá còn phụ thuộc vào công nghệ, tốc độ tăng trưởng, tài sản trí tuệ, thị trường mục tiêu và khả năng thương mại hóa.