Nếu Mỹ cấm AI trọng số mở Trung Quốc, doanh nghiệp có thể tốn thêm 12 tỉ USD/năm

OpenRouter hé lộ chi phí AI Trung Quốc với doanh nghiệp Mỹ

Một lệnh cấm tiềm tàng với các mô hình AI trọng số mở Trung Quốc có thể khiến doanh nghiệp Mỹ phải tốn thêm tới 12 tỉ USD mỗi năm, theo tính toán của một học giả. Điều này diễn ra trong bối cảnh các hãng công nghệ ngày càng sử dụng những giải pháp AI Trung Quốc có chi phí thấp.

Daniel Yue, trợ lý giáo sư tại Trường Kinh doanh Scheller thuộc Viện Công nghệ Georgia (Mỹ), cho biết rất khó xác định chính xác tác động kinh tế của lệnh cấm. Tuy nhiên, dữ liệu sử dụng từ OpenRouter, nền tảng tổng hợp mô hình ngôn ngữ lớn có trụ sở tại thành phố New York (Mỹ), cho thấy phần nào những hệ quả có thể xảy ra.

Theo Daniel Yue, nếu buộc phải chuyển từ các mô hình AI trọng số mở Trung Quốc sang mô hình AI độc quyền hàng đầu, người dùng OpenRouter có thể phải trả thêm khoảng 2 tỉ USD mỗi năm. Ước tính này dựa trên lượng token được sử dụng và chênh lệch giá giữa các mô hình trọng số mở với mô hình nguồn đóng trong giai đoạn từ ngày 21 đến 27/7.

Nếu mở rộng phép tính này ra toàn bộ nền kinh tế Mỹ, chi phí phát sinh có thể dao động từ 3 tỉ đến 12 tỉ USD, tùy thuộc mức độ doanh nghiệp Mỹ đang phụ thuộc vào các mô hình AI trọng số mở Trung Quốc, Daniel Yue cho hay.

Daniel Yue nhấn mạnh đây chỉ là ước tính theo cấp độ quy mô, chứ không phải dự báo chính xác. Nguyên nhân là rất khó theo dõi lượng sử dụng AI bên ngoài các nền tảng tập trung như OpenRouter.

OpenRouter cho phép các nhà phát triển chuyển đổi giữa nhiều mô hình AI khác nhau thông qua một API thống nhất. Tuy nhiên, nền tảng này chỉ phản ánh một phần nhỏ thị trường suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn toàn cầu.

Kimi K3 khiến chính quyền Trump lo ngại về AI trọng số mở Trung Quốc

Lo ngại của chính quyền Trump về các mô hình AI trọng số mở Trung Quốc tăng mạnh vào cuối tháng 7, sau khi startup Moonshot AI (có trụ sở tại thủ đô Bắc Kinh) phát hành Kimi K3.

Moonshot AI gọi Kimi K3 là mô hình AI trọng số mở lớn nhất thế giới, có hiệu năng tiệm cận Claude Fable 5 của Anthropic và GPT-5.6 Sol của OpenAI. Điều này làm dấy lên lo ngại tại Thung lũng Silicon rằng khoảng cách giữa AI Trung Quốc và Mỹ đã được rút ngắn xuống chỉ còn vài tuần thay vì vài tháng.

Theo trang Axios, việc Kimi K3 xuất hiện đã thúc đẩy chính quyền Trump cân nhắc cấm các mô hình AI nguồn mở của nước ngoài. Tuy nhiên, kế hoạch siết chặt này vấp phải sự phản đối từ nhiều hãng công nghệ lớn Mỹ.

Hôm 22/7, ông Michael Kratsios - Giám đốc Văn phòng Chính sách Khoa học và Công nghệ Nhà Trắng - cáo buộc Moonshot AI chưng cất mô hình Claude Fable 5 của Anthropic để phát triển Kimi K3.

"Moonshot AI đã xây dựng một nền tảng nội bộ rất tinh vi để thực hiện hoạt động chưng cất quy mô lớn với các mô hình AI của Mỹ, đồng thời có thể nhanh chóng chuyển đổi giữa nhiều phương thức truy cập nhằm tránh bị phát hiện”, Michael Kratsios cho biết thêm.

Xét về bản chất, chưng cất là kỹ thuật sử dụng các câu trả lời của chatbot hoặc kết quả đầu ra từ một mô hình AI tiên tiến để huấn luyện một mô hình khác.

Hôm 24/7, Nvidia, Meta, Microsoft cùng 22 doanh nghiệp và tổ chức công nghệ kí một bức thư ngỏ kêu gọi tăng cường hỗ trợ các mô hình AI mở, đề nghị các nhà hoạch định chính sách tránh áp đặt “những hạn chế quá sớm” vì có thể “bóp nghẹt cạnh tranh hoặc đẩy hoạt động đổi mới ra nước ngoài”.

"Một phần lớn nhu cầu sử dụng AI có thể biến mất nhanh chóng”

Theo Daniel Yue, tác động kinh tế thực tế vẫn chưa rõ ràng, một phần vì khó dự đoán doanh nghiệp Mỹ sẽ chuyển sang các mô hình AI nguồn đóng hay đơn giản là từ bỏ một số quy trình sử dụng AI.

Jaya Gupta, đối tác tại quỹ đầu tư mạo hiểm Foundation Capital (Mỹ), cho rằng khả năng thứ hai có thể xảy ra. Trong bài viết có tiêu đề “Khoảnh khắc 2008 của AI” đăng tuần trước, ông cho rằng nhiều hệ thống quan trọng của Mỹ và hàng loạt ngành công nghiệp nước này đang dựa vào các mô hình trọng số mở để vận hành AI ngay tại chỗ.

Jaya Gupta cảnh báo nếu Mỹ cấm hoàn toàn các mô hình trọng số mở, một phần lớn nhu cầu sử dụng AI có thể “biến mất nhanh chóng”. Điều đó có thể khiến thị trường hạ tầng AI, vốn đang phụ thuộc nhiều vào vốn vay, rơi vào khủng hoảng. Hiện nhiều trung tâm dữ liệu được xây dựng bằng tiền vay dựa trên kì vọng nhu cầu AI sẽ tiếp tục tăng trong tương lai.

Với nhiều startup Mỹ, các mô hình AI Trung Quốc đã trở thành công cụ quan trọng.

Trong một bài đăng trên mạng xã hội X tuần trước, Ben Cera - nhà sáng lập startup tác tử AI Polsia - cho biết việc chuyển sang các mô hình trọng số mở Trung Quốc đã giúp công ty giảm chi phí AI hằng tháng từ 1,2 triệu USD xuống còn 100.000 USD. Tuy nhiên, không phải ai cũng cho rằng lệnh cấm sẽ gây ra tác động kinh tế trên diện rộng.

“Hiện nay, phần lớn doanh nghiệp Mỹ chưa sử dụng các mô hình AI trọng số mở của Trung Quốc ở quy mô đáng kể. Có một mức độ sử dụng nhất định, nhưng chưa đủ lớn để việc loại bỏ chúng tạo ra một mức tăng chi phí rõ ràng và có thể đo lường được”, Steve Hou, trưởng bộ phận nghiên cứu tại nền tảng phân tích thị trường AI Silicon Data, nhận định.

Steve Hou cho rằng tác động thực sự có thể đến theo cách gián tiếp, bởi các mô hình AI trọng số mở đã góp phần kéo giá các mô hình AI độc quyền hàng đầu xuống thấp hơn.

Trong bài đăng trên mạng xã hội X hôm 30/7, Sam Altman - Giám đốc điều hành OpenAI - công bố giảm 80% giá GPT-5.6 Luna (mô hình AI giá rẻ), đồng thời giảm 20% giá GPT-5.6 Terra (mô hình tầm trung).

Theo báo cáo của ngân hàng đầu tư Goldman Sachs, chi phí trung bình toàn cầu cho việc suy luận mô hình ngôn ngữ lớn đã giảm từ 2,07 USD xuống 1,67 USD cho mỗi triệu token trong khoảng thời gian từ đầu tháng 6 đến đầu tháng 7. Xu hướng này có thể một phần xuất phát từ việc ngày càng nhiều người sử dụng các mô hình AI trọng số mở của Trung Quốc có chi phí thấp.

Tuy nhiên, Steve Hou lưu ý rằng lợi thế về giá của các mô hình AI Trung Quốc có thể đang thu hẹp.

Ông cho biết Kimi K3 hiện có mức giá tương đương các mô hình AI tầm trung Mỹ. Vì vậy, tổng chi phí AI mà một doanh nghiệp phải trả còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác, chẳng hạn mức chiết khấu dành cho khách hàng doanh nghiệp và độ phức tạp của tác vụ.