Cuộc cạnh tranh giữa các công ty trí tuệ nhân tạo Mỹ và Trung Quốc đang bước sang một giai đoạn mới: giá sử dụng mô hình AI trở thành một trong những yếu tố quan trọng quyết định khả năng mở rộng thị trường.
Theo nội dung phân tích được dẫn lại từ Jefferies, khoảng cách giá sử dụng trung bình giữa các mô hình AI của Mỹ và Trung Quốc đã nới rộng từ khoảng 60% lên 70%. Nói đơn giản, nếu một mô hình AI của Mỹ có chi phí sử dụng 100 USD, mức giá trung bình của một mô hình tương đương đến từ Trung Quốc chỉ khoảng 30 USD.
Điều đáng chú ý là cuộc chiến này không chỉ diễn ra theo hướng Trung Quốc giảm giá còn Mỹ giữ giá cao. Các công ty AI Mỹ đang lựa chọn một chiến lược khác: định giá rất cao cho những mô hình có năng lực mạnh nhất, đồng thời giảm đáng kể giá ở phân khúc phổ thông.
Sự thay đổi này có thể trở nên quan trọng hơn khi doanh nghiệp ngày càng sử dụng AI agent – những hệ thống có khả năng tự thực hiện chuỗi nhiệm vụ và liên tục gọi các mô hình AI để xử lý dữ liệu, lập kế hoạch, tạo nội dung hoặc thực hiện tác vụ.
Khoảng cách giá AI Mỹ – Trung Quốc đã lên tới 70%
Một trong những điểm đáng chú ý nhất của cuộc cạnh tranh AI hiện nay là sự chênh lệch về chi phí.
Theo phân tích của Jefferies được Wall Street Journal dẫn lại, khoảng cách về giá sử dụng trung bình giữa các mô hình AI của Mỹ và Trung Quốc đã tăng từ 60% trong tháng 8 lên khoảng 70% trong tháng 9.
Có thể hình dung bằng một ví dụ đơn giản.
Nếu doanh nghiệp phải trả 100 USD cho một lượng sử dụng nhất định đối với mô hình AI của Mỹ, chi phí tương ứng với một mô hình Trung Quốc trong cách tính trung bình có thể chỉ khoảng 30 USD.
Mức chênh lệch 70 USD trên mỗi 100 USD ban đầu có vẻ chỉ là một con số về giá. Tuy nhiên, khi AI được tích hợp sâu vào hệ thống doanh nghiệp, khoản chênh lệch này có thể nhanh chóng trở thành một khoản chi phí đáng kể.
Một công ty chỉ sử dụng AI vài nghìn lượt mỗi tháng có thể không quá quan tâm đến sự khác biệt. Nhưng với các hệ thống xử lý hàng triệu hoặc hàng tỷ lượt yêu cầu, giá mỗi lần gọi mô hình trở thành một biến số trực tiếp ảnh hưởng đến chi phí vận hành.
Đây cũng là lý do cuộc chiến giá AI đang ngày càng quyết liệt.
Vì sao giá API AI lại quan trọng?
Đối với doanh nghiệp và nhà phát triển, một trong những cách phổ biến để sử dụng AI bên ngoài là thông qua API.
Thay vì xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu, doanh nghiệp có thể kết nối hệ thống của mình với mô hình AI của một nhà cung cấp.
Chi phí thường được tính dựa trên lượng dữ liệu đầu vào và đầu ra được mô hình xử lý. Khi lượng dữ liệu tăng lên, hóa đơn AI cũng tăng theo.
Ví dụ, một ứng dụng chăm sóc khách hàng có thể phải xử lý hàng trăm nghìn yêu cầu mỗi ngày. Một hệ thống AI agent còn có thể tạo ra nhiều lượt gọi mô hình hơn nữa bởi nó không chỉ trả lời một câu hỏi mà còn thực hiện nhiều bước để hoàn thành một nhiệm vụ.
Một tác vụ đơn giản có thể yêu cầu AI:
- Phân tích yêu cầu của người dùng.
- Tìm kiếm thông tin.
- Kiểm tra dữ liệu.
- Lập kế hoạch.
- Gọi một công cụ bên ngoài.
- Đánh giá kết quả.
- Tạo câu trả lời cuối cùng.
Nếu mỗi bước đều gọi một mô hình AI, tổng chi phí có thể tăng rất nhanh.
Do đó, mô hình càng rẻ thì doanh nghiệp càng có khả năng mở rộng AI trên quy mô lớn.
AI agent đang làm thay đổi bài toán chi phí
Sự phát triển của AI agent là một trong những yếu tố khiến giá mô hình ngày càng quan trọng.
Khác với chatbot truyền thống, AI agent có thể thực hiện một chuỗi hành động để hoàn thành mục tiêu.
Một agent có thể được yêu cầu xử lý hóa đơn, phân tích dữ liệu bán hàng, viết báo cáo, kiểm tra email hoặc hỗ trợ lập trình. Trong quá trình đó, hệ thống có thể gọi nhiều mô hình AI khác nhau.
Điều này tạo ra một bài toán mới cho doanh nghiệp.
Nếu mỗi lượt gọi AI đều có chi phí cao, tổng chi phí vận hành agent sẽ tăng mạnh.
Ngược lại, nếu doanh nghiệp có thể sử dụng những mô hình có giá thấp hơn cho các tác vụ đơn giản và chỉ sử dụng mô hình cao cấp cho những nhiệm vụ phức tạp, chi phí có thể được tối ưu đáng kể.
Chính vì vậy, AI giá rẻ của Trung Quốc đang thu hút sự chú ý trong phân khúc ứng dụng quy mô lớn.
Trung Quốc tập trung vào chiến lược giá thấp
Các công ty AI Trung Quốc đang tích cực cạnh tranh bằng giá.
Một số doanh nghiệp không chỉ đưa ra mức phí API thấp mà còn phát triển các mô hình có trọng số mở, cho phép khách hàng tải mô hình về và vận hành trên hệ thống máy chủ của riêng mình.
Mô hình này có một lợi thế rõ ràng.
Doanh nghiệp không nhất thiết phải trả phí API cho từng yêu cầu gửi tới nhà cung cấp. Thay vào đó, họ có thể tự vận hành mô hình nếu có đủ hạ tầng.
Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa vận hành AI sẽ miễn phí.
Doanh nghiệp vẫn phải chi tiền cho:
- GPU và các loại chip tăng tốc AI.
- Máy chủ và trung tâm dữ liệu.
- Điện năng.
- Hệ thống lưu trữ.
- Kỹ sư AI và nhân sự vận hành.
- Chi phí bảo trì và tối ưu mô hình.
Vì vậy, giá API thấp và mô hình trọng số mở chỉ giải quyết một phần bài toán chi phí.
Mỹ đang chọn chiến lược hai tầng giá
Điểm đáng chú ý là các công ty AI Mỹ không nhất thiết phải tham gia cuộc đua giảm giá đồng loạt.
Thay vào đó, họ đang phân hóa sản phẩm theo năng lực.
Ở phân khúc cao cấp, những mô hình có khả năng suy luận, lập trình, xử lý tác vụ phức tạp hoặc thực hiện các công việc đòi hỏi nhiều tài nguyên có thể được định giá cao hơn.
Trong khi đó, các mô hình cấp thấp hoặc dành cho tác vụ phổ thông được giảm giá mạnh để cạnh tranh về quy mô sử dụng.
Theo số liệu được Jefferies dẫn trong nội dung nguồn, OpenAI được cho là đã đặt phí API cho mô hình cao cấp nhất GPT-6 Astra cao hơn 150% so với GPT-5.6 Sol trước đó.
Ở chiều ngược lại, phí sử dụng GPT-6 Sol và GPT-6 Luna được cho là giảm lần lượt khoảng 50% và 56% so với các mô hình tương đương thế hệ trước.
Anthropic cũng được đề cập với việc giảm phí sử dụng Claude Opus 5.5 xuống khoảng 24% so với mô hình trước đó.
Nếu xu hướng này tiếp tục, thị trường AI có thể hình thành một cấu trúc tương đối rõ:
Mô hình cao cấp = hiệu năng cao, giá cao.
Mô hình phổ thông = hiệu năng đủ dùng, giá thấp và tối ưu cho quy mô lớn.
AI Mỹ không còn đắt hơn Trung Quốc ở mọi phân khúc
Một điểm quan trọng trong cuộc chiến giá là khoảng cách 70% chỉ phản ánh mức trung bình.
Điều đó không có nghĩa mọi mô hình AI Trung Quốc đều rẻ hơn mọi mô hình Mỹ.
Theo phân tích được cung cấp, phí sử dụng API của GPT-6 Luna thậm chí được cho là thấp hơn khoảng 74% so với DeepSearch V4.1 Flash của Trung Quốc.
Điều này cho thấy cạnh tranh giá đang diễn ra ở cả hai chiều.
Các công ty Mỹ giảm giá những mô hình phổ thông để giữ người dùng, trong khi các công ty Trung Quốc tiếp tục đưa ra các sản phẩm giá thấp nhằm mở rộng thị phần.
Khi các mô hình ngày càng trở thành hàng hóa phổ biến, giá thành có thể trở thành một trong những vũ khí cạnh tranh quan trọng nhất bên cạnh chất lượng mô hình.
Cuộc chiến giá có thể ảnh hưởng đến doanh thu AI như thế nào?
Đây là bài toán đặc biệt quan trọng đối với các công ty AI.
Giá thấp giúp thu hút người dùng, nhưng giá thấp cũng làm giảm doanh thu trên mỗi đơn vị sử dụng.
Một công ty có thể có hàng triệu người dùng nhưng vẫn phải đối mặt với áp lực tài chính nếu chi phí đào tạo và vận hành mô hình quá cao.
AI đòi hỏi lượng vốn khổng lồ cho GPU, trung tâm dữ liệu, điện năng và nghiên cứu.
Do đó, bài toán của các công ty Trung Quốc không chỉ là làm thế nào để có thêm người dùng, mà còn là làm thế nào chuyển số lượng người dùng đó thành doanh thu đủ lớn để thu hồi vốn đầu tư.
Một quan chức trong ngành công nghệ được dẫn lời cho rằng thách thức của các công ty AI Trung Quốc là chuyển lượng người dùng gia tăng nhờ cạnh tranh giá thành doanh thu thực tế, trong bối cảnh họ đã đầu tư rất lớn vào phát triển mô hình và trung tâm dữ liệu.
Đây là điểm rất quan trọng.
Giá rẻ có thể giúp tăng thị phần, nhưng chưa chắc đồng nghĩa với lợi nhuận cao.
Doanh nghiệp sẽ hưởng lợi từ cuộc chiến giá?
Ở góc độ khách hàng, cạnh tranh về giá có thể mang lại một số lợi ích.
Thứ nhất, chi phí sử dụng AI giảm.
Thứ hai, doanh nghiệp có thêm lựa chọn giữa nhiều mô hình.
Thứ ba, việc tích hợp AI vào các sản phẩm quy mô lớn trở nên dễ dàng hơn về mặt chi phí.
Thứ tư, doanh nghiệp có thể sử dụng chiến lược kết hợp nhiều mô hình.
Chẳng hạn, một hệ thống có thể sử dụng mô hình giá rẻ cho 90% nhiệm vụ thông thường và chuyển những nhiệm vụ phức tạp sang mô hình cao cấp.
Đây có thể trở thành một kiến trúc phổ biến khi AI agent phát triển.
Thay vì lựa chọn duy nhất một mô hình cho toàn bộ hệ thống, doanh nghiệp sẽ lựa chọn mô hình phù hợp nhất cho từng loại tác vụ.
Mô hình trọng số mở tạo thêm áp lực cạnh tranh
Một yếu tố khác khiến thị trường AI trở nên khó dự đoán là sự phát triển của các mô hình trọng số mở.
Nếu mô hình được cung cấp theo cách cho phép doanh nghiệp tự triển khai, khách hàng có thể giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp API duy nhất.
Điều này tạo áp lực lên các công ty AI thương mại.
Họ không chỉ phải cạnh tranh với một mô hình khác có chất lượng tương đương mà còn phải cạnh tranh với lựa chọn tự vận hành AI.
Tuy nhiên, tự vận hành cũng có những yêu cầu riêng.
Một doanh nghiệp nhỏ có thể nhận thấy việc thuê API đơn giản hơn nhiều so với việc xây dựng đội ngũ kỹ thuật và hệ thống máy chủ để vận hành mô hình.
Vì vậy, API giá rẻ vẫn có thị trường lớn, đặc biệt đối với các doanh nghiệp không muốn tự đầu tư hạ tầng.
Cuộc chiến AI đang chuyển từ “ai mạnh hơn” sang “ai có chi phí tốt hơn”
Trong giai đoạn đầu của cuộc đua AI, sự chú ý chủ yếu tập trung vào câu hỏi mô hình nào thông minh hơn, khả năng suy luận tốt hơn hay lập trình tốt hơn.
Nhưng khi AI ngày càng được triển khai trên quy mô doanh nghiệp, một câu hỏi khác bắt đầu trở nên quan trọng:
Mô hình nào có thể thực hiện công việc với chi phí thấp nhất?
Khoảng cách giá trung bình giữa AI Mỹ và Trung Quốc lên tới khoảng 70% theo phân tích được đề cập cho thấy cạnh tranh đang chuyển sang một giai đoạn mới.
Các công ty Trung Quốc có lợi thế trong chiến lược giá thấp và mô hình trọng số mở. Trong khi đó, các công ty Mỹ đang tìm cách phân hóa sản phẩm bằng cách cung cấp mô hình cao cấp với giá cao và mô hình phổ thông với giá thấp hơn.
Sự phổ biến của AI agent có thể khiến cuộc cạnh tranh này quyết liệt hơn nữa, bởi mỗi hệ thống agent càng hoạt động nhiều thì chi phí mô hình càng trở thành yếu tố quan trọng.
Về dài hạn, thị trường có thể không chỉ tồn tại một “người chiến thắng” duy nhất. Thay vào đó, nhiều phân khúc có thể hình thành, từ mô hình cao cấp phục vụ các nhiệm vụ phức tạp đến mô hình giá rẻ dành cho các ứng dụng cần hàng triệu hoặc hàng tỷ lượt xử lý.
Với doanh nghiệp, điều đáng quan tâm không chỉ là mô hình nào mạnh nhất, mà còn là mô hình nào phù hợp nhất với chi phí, khối lượng sử dụng và yêu cầu của từng nhiệm vụ.
Nguồn tham khảo: Wall Street Journal, Jefferies và các thông tin được cung cấp trong nội dung nguồn.
Lưu ý: Các mức giá, tên mô hình và tỷ lệ so sánh trong bài được trình bày theo dữ liệu của nguồn cung cấp; giá API có thể thay đổi theo thời điểm, phiên bản mô hình và chính sách của từng nhà cung cấp.
Câu hỏi về AI Trung Quốc
AI Trung Quốc có thực sự rẻ hơn 70% AI Mỹ không?
Con số 70% trong nội dung phân tích đề cập đến mức chênh lệch giá sử dụng trung bình giữa các mô hình được so sánh, không có nghĩa mọi mô hình Trung Quốc đều rẻ hơn 70% so với mọi mô hình Mỹ. Giá thực tế phụ thuộc vào từng mô hình, loại API, lượng token và cách nhà cung cấp tính phí.
Vì sao AI giá rẻ ngày càng quan trọng?
AI agent có thể thực hiện nhiều bước và gọi mô hình nhiều lần trong một nhiệm vụ. Khi số lượt gọi tăng lên, chi phí API trở thành một khoản đáng kể. Vì vậy, mô hình giá thấp giúp doanh nghiệp dễ mở rộng AI hơn.
Mỹ có đang giảm giá AI để cạnh tranh với Trung Quốc?
Theo nội dung phân tích được cung cấp, có. Các công ty Mỹ đang áp dụng chiến lược phân hóa: mô hình cao cấp có thể được định giá cao hơn, trong khi các mô hình phổ thông được giảm giá để cạnh tranh về quy mô.
Mô hình trọng số mở có nghĩa là sử dụng AI miễn phí?
Không. Doanh nghiệp vẫn phải chịu chi phí máy chủ, GPU, điện, lưu trữ, kỹ sư và vận hành nếu tự triển khai mô hình.
Cuộc chiến giá AI có thể kéo dài không?
Khả năng này phụ thuộc vào tốc độ cải thiện hiệu năng mô hình, chi phí phần cứng, nhu cầu AI agent, khả năng kiếm tiền từ người dùng và mức đầu tư của các công ty AI. Giá thấp có thể thúc đẩy thị phần nhưng đồng thời tạo áp lực lên biên lợi nhuận.
