Lý do công ty AI Trung Quốc liên tục ra mắt mô hình mới

Tần suất nâng cấp dày đặc, giá dịch vụ lao dốc và cạnh tranh gay gắt khiến các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới ngày càng chật vật để tạo dựng dấu ấn riêng trên thị trường.

Vào ngày 22/9, cục diện trí tuệ nhân tạo toàn cầu biến động dồn dập chỉ trong vài giờ. Tại Bắc Kinh, các kỹ sư của Xiaomi phát trực tiếp buổi thử nghiệm huấn luyện mô hình MiMo-V2.6 mới. Cùng thời điểm tại San Francisco, Anthropic trình làng mô hình tiên phong Opus 5.5. Chỉ một giờ sau, OpenAI bất ngờ gia nhập cuộc chơi khi phát hành cùng lúc hai mô hình GPT-6 Sol và Luna. Đợt phát hành dồn dập trong một ngày cho thấy các công ty đang tung ra bản nâng cấp ồ ạt đến mức những đột phá riêng lẻ khó lòng thu hút được sự chú ý dài lâu.

Chosun Daily cho biết trước đó, ngày 1/7, Anthropic ra mắt Claude Fable 5.1 và Claude Mythos 5.1 tập trung vào mã hóa và công việc tri thức. Ngày 2/7, Meta giới thiệu Muse Spark 1.3 và Google phát hành Gemini 3.8 Flash. OpenAI cũng ra mắt GPT-6 Astra vào ngày 3/7, tăng cường an ninh mạng và sử dụng máy tính. Theo công ty đánh giá AI Artificial Analysis, 4 mô hình hàng đầu gồm Grok 4.5 của xAI, GPT-5.6 của OpenAI, Muse Spark 1.1 của Meta, và Kimi K3 của Moonshot AI được phát hành từ ngày 8 đến 16/7, chỉ trong vòng 8 ngày.

Cuộc đua tốc độ giữa các công ty AI được thúc đẩy bởi thị trường đang mở rộng nhanh chóng. Gartner dự báo chi tiêu toàn cầu liên quan đến AI sẽ đạt khoảng hơn 2,59 nghìn tỷ USD trong năm 2026, tăng 47% so với năm trước. Chi tiêu riêng cho các mô hình AI dự kiến tăng 110% lên 32,6 tỷ USD.

"Tôi cảm thấy sự mệt mỏi vì mô hình AI là có thật", CNBC dẫn lời Zhen Lu, giám đốc điều hành công ty khởi nghiệp AI Runpod. "Tôi cực kỳ hào hứng với tất cả đổi mới đang diễn ra, nhưng thực sự nghĩ rằng chúng ta ở trong một môi trường quá nhiều cạnh tranh đến mức bạn buộc phải tạo ra tiếng vang để được chú ý".

Ahmed Abbasi, giáo sư tại Trường Kinh doanh Mendoza thuộc Đại học Notre Dame, cho biết các nhà phát triển mô hình AI đang "chơi trò giành thị phần", chạy đua để theo kịp nhau và thể hiện ít nhất họ nhanh như những người khác.

Trong khi Thung lũng Silicon bắt đầu đối mặt với hiện tượng mang tên "mệt mỏi vì mô hình" (model fatigue), lĩnh vực công nghệ đầy cạnh tranh của Trung Quốc đang trải qua tình trạng này ở mức độ gay gắt hơn hẳn. "Nếu có điều gì đáng nói, thì tình trạng mệt mỏi vì mô hình tại Trung Quốc có lẽ còn rõ rệt hơn," Rui Ma, nhà phân tích công nghệ kiêm người sáng lập bản tin Tech Buzz China, nhận định. "Mọi người kiệt sức vì tốc độ này, nhưng họ cũng hào hứng khi thấy hệ sinh thái chuyển động nhanh đến vậy."

Áp lực kinh tế đè nặng

Theo SCMP, các nhà phân tích chỉ ra cảm giác quá tải vì mô hình khác nhau tại hai thị trường AI lớn nhất thế giới. Trong khi doanh nghiệp Mỹ phải cân nhắc liệu những cải thiện nhỏ về hiệu năng có xứng đáng với chi phí chuyển đổi mô hình, gánh nặng tại Trung Quốc dồn nhiều hơn lên vai nhà phát triển. Khi mô hình ngày càng tích hợp sâu vào ứng dụng tiêu dùng và nền tảng đám mây, tốc độ phát hành liên tục thổi bùng cuộc chiến khốc liệt về giá.

"Tại Trung Quốc, sự mệt mỏi gắn liền với bài toán kinh tế. Mỗi thế hệ [mô hình] mới lại thiết lập lại mức giá sàn," Lionel Sim, người sáng lập công ty nghiên cứu AI The AI Capitol, chia sẻ. Ông thêm rằng, khách hàng ngày càng chỉ hưởng ứng những bước nhảy vọt thực sự về năng lực hoặc các đợt giảm giá sâu, còn những bản cập nhật nhỏ giọt hầu như không được quan tâm.

Leia Wang, học giả không thường trú tại Quỹ Carnegie vì Hòa bình Quốc tế, một viện nghiên cứu chính sách phi lợi nhuận, nhận định người dùng Trung Quốc có xu hướng nhạy cảm hơn với giá cả nên rất khó khiến họ gắn bó lâu dài với thương hiệu. Theo Wang, những gã khổng lồ công nghệ như Alibaba đã cố gắng giữ chân người dùng bằng cách tích hợp trực tiếp mô hình vào hệ sinh thái đám mây rộng hơn.

Áp lực kinh tế bộc lộ rõ trong vòng phát hành mới nhất. DeepSeek hạ giá giao diện lập trình ứng dụng (API) V4.1 Flash xuống mức 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 của họ vượt trội hơn phiên bản trước với chi phí chỉ bằng 10%, trong khi Qwen3.8-Flash của Alibaba có mức phí 0,15 USD cho mỗi triệu token đầu vào.

Xiaomi chọn lối đi khác với MiMo-V2.6 khi giữ nguyên giá API, đồng thời quảng bá tiêu chí "trí tuệ cao hơn với cùng một mức giá". Buổi phát sóng trực tiếp của hãng cũng giới thiệu định hướng nhắm tới khả năng tự cải tiến đệ quy (RSI), trong đó hệ thống AI tự nâng cấp mà không cần sự can thiệp của con người.

Ngay cả các nhà phát triển Mỹ cũng đang phải thích ứng với sức ép giá cả. Anthropic đã giảm 40% chi phí vận hành cho Opus 5.5 so với bản tiền nhiệm, trong khi OpenAI giảm một nửa giá API cho mô hình GPT-6 Sol và Luna so với giá khuyến mãi của GPT-5.6.

Cuộc đua vẫn tiếp diễn

Nhịp độ gấp gáp trên vẫn tiếp diễn bất chấp những lời kêu gọi chậm lại từ một số lãnh đạo trong ngành. Chỉ 10 ngày trước khi tung ra Opus 5.5, CEO Dario Amodei của Anthropic hối thúc ngành AI kiềm chế tốc độ phát triển các mô hình tiên phong do rủi ro an toàn ngày càng gia tăng. Tuy nhiên, lời kêu gọi của ông vấp phải phản đối mạnh mẽ tại Trung Quốc.

Theo Poe Zhao, nhà phân tích công nghệ Trung Quốc kiêm người sáng lập bản tin Hello China Tech, khi các hệ thống AI được triển khai trong môi trường sản xuất, khách hàng doanh nghiệp có xu hướng 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 cải tiến nhỏ về hiệu năng. Một mô hình mới chỉ trở nên quan trọng về mặt thương mại khi có khả năng thực hiện tác vụ hoàn toàn mới, giảm đáng kể tỷ lệ lỗi, hoặc giảm mạnh chi phí vận hành.

Chiến lược chuyên môn hóa để sinh tồn

Để trụ vững trong vòng xoáy đào thải, các công ty công nghệ Trung Quốc đang tạo dựng những phân khúc ngách thay vì chỉ cạnh tranh dựa trên điểm hiệu năng. Ví dụ, ByteDance tận dụng thế mạnh video ngắn để nâng cấp nhanh chóng mô hình tạo video Seedance. Trong khi đó, Ant Group, một chi nhánh của Alibaba, tập trung vào lĩnh vực y tế với ứng dụng AI sức khỏe AQ đạt mốc 150 triệu người dùng.

Alibaba báo cáo doanh thu từ các sản phẩm liên quan đến AI tăng trưởng ở mức ba con số trong quý thứ 12 liên tiếp, giúp bộ phận đám mây và AI của hãng tăng 45% so với cùng kỳ năm trước trong quý kết thúc vào tháng 6. Z.ai và MiniMax cũng ghi nhận doanh số tăng vọt khi chuyển dịch sang các gói dịch vụ trả phí cho doanh nghiệp, dù chi phí khổng lồ cho hạ tầng tiếp tục khiến phần lớn ngành này chưa thể có lãi.

An Khang tổng hợp