Nghịch lý Jevons: Mô hình Trung Quốc giá rẻ có thể thúc đẩy cả ngành AI Mỹ

Những đột phá gần đây của các mô hình AI (trí tuệ nhân tạo) có trọng số mở, giá rẻ từ Trung Quốc đã khiến giới đầu tư Mỹ lo ngại. Tuy nhiên, các nhà phân tích cho rằng chi phí sử dụng mô hình giảm mạnh về lâu dài sẽ có lợi cho toàn ngành AI, bởi có thể thúc đẩy nhu cầu sử dụng AI trên toàn cầu tăng vọt.

Các công ty trong ngành AI đã liên tục giảm giá trong những tuần gần đây. Theo chỉ số LLM Token Expenditure Index của Silicon Data, chi phí suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn tính trên mỗi 1 triệu token đã giảm từ hơn 2 USD vào đầu tháng 6 xuống chỉ còn khoảng 1,2 USD trong tuần này.

Token là đơn vị dữ liệu mà mô hình AI xử lí hoặc tạo ra dưới dạng văn bản hoặc hình ảnh, có thể là một từ, một phần của từ, hoặc thậm chí là dấu câu. Nhiều công ty sử dụng token như một đơn vị kinh tế để đo lường khối lượng tính toán mà AI thực hiện. Văn bản càng dài thì càng cần nhiều token để xử lí, vì vậy chi phí thường được tính theo số token (trên mỗi nghìn hoặc mỗi triệu token).

Sức ép từ các mô hình AI Trung Quốc rẻ hơn buộc các công ty tại Thung lũng Silicon phải giảm giá các mô hình nguồn đóng để giành thị phần. Chẳng hạn tuần trước, OpenAI công bố giảm 80% giá dành cho nhà phát triển với mô hình GPT-5.6 Luna gọn nhẹ và giảm 20% với GPT-5.6 Terra thuộc phân khúc tầm trung.

Điều này cũng góp phần dẫn đến đợt bán tháo cổ phiếu AI tháng trước, khi nhà đầu tư lo ngại các công ty điện toán đám mây quy mô lớn của Mỹ đang được định giá quá cao. Tuy nhiên, các nhà phân tích cho rằng cuộc cạnh tranh khốc liệt này sẽ mang lại lợi ích cho ngành AI về lâu dài.

“Cạnh tranh tăng lên và giá giảm xuống. Đây là điều tốt với người dùng AI, từ cá nhân đến doanh nghiệp, đồng thời thúc đẩy AI được áp dụng rộng rãi và nhanh chóng hơn”, Silicon Data viết trên mạng xã hội X.

Nghịch lí Jevons có thể đang diễn ra trong ngành AI

Các nhà phân tích của tập đoàn dịch vụ tài chính Morgan Stanley cho rằng Nghịch lí Jevons có thể đang diễn ra trong ngành AI: Khi công nghệ ngày càng hiệu quả, chi phí sử dụng giảm xuống, nhưng điều đó lại khiến nhu cầu tăng mạnh hơn.

“Việc các nhà phát triển mô hình ngữ lớn từ cả Trung Quốc và Mỹ cùng tập trung mạnh vào hiệu quả sử dụng tài nguyên củng cố quan điểm của chúng tôi rằng nhu cầu năng lực tính toán nhiều khả năng sẽ vượt xa nguồn cung”, Stephen Byrd, người đứng đầu toàn cầu về nghiên cứu xu hướng và phát triển bền vững của Morgan Stanley, viết trong một bài đăng trên blog.

Trong báo cáo riêng công bố đầu tuần này, Morgan Stanley đưa ra ba kịch bản về cách cuộc cạnh tranh giữa các mô hình AI có trọng số mở và AI nguồn đóng có thể diễn ra.

Nếu AI trọng số mở giành ưu thế, giá sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn sẽ giảm mạnh hơn nữa, từ đó thúc đẩy doanh nghiệp ứng dụng AI rộng rãi hơn.

Ngược lại, nếu các mô hình AI đóng chiếm ưu thế, thị trường có thể bị thống trị bởi một số ít công ty. Khi đó, do cạnh tranh hạn chế, chi phí sử dụng AI tính trên mỗi token sẽ không giảm nhanh.

Trong kịch bản kết hợp, khi mô hình AI trọng số mở và nguồn đóng cùng tồn tại, các mô hình tiên phong thuộc nhóm đóng sẽ đảm nhiệm tác vụ phức tạp, còn mô hình trọng số mở sẽ xử lí những tác vụ có khối lượng lớn nhưng phải tiết kiệm chi phí.

Microsoft, Amazon, Google hưởng lợi?

Morgan Stanley cho rằng các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây như Microsoft, Amazon và Google đều sẽ hưởng lợi trong cả ba kịch bản.

Theo các nhà phân tích từ tập đoàn tài chính Nomura trong báo cáo công bố tháng trước, sự cạnh tranh từ các mô hình trọng số mở ngày càng mạnh hơn của Trung Quốc về lâu dài cũng mang lại lợi ích cho toàn bộ chuỗi giá trị hạ tầng AI, vì giúp những nền tảng điện toán đám mây có vị thế đàm phán tốt hơn.

Các nền tảng điện toán đám mây đang lưu trữ nhiều mô hình ngôn ngữ lớn trọng số mở tiên tiến, qua đó có thể trở nên hấp dẫn hơn so với các công ty chỉ cung cấp mô hình AI nguồn đóng độc quyền, theo Nomura.

Cổ phiếu công nghệ Mỹ đã phục hồi trong tuần qua, sau đợt bán tháo diễn ra sau khi startup Moonshot AI (Trung Quốc) hôm 16/7 ra mắt Kimi K3 - mô hình AI trọng số mở lớn nhất thế giới với 2.800 tỉ tham số, có hiệu năng tiệm cận Claude Fable 5 của Anthropic và GPT-5.6 Sol của OpenAI.

Cổ phiếu Microsoft đã tăng gần 28% kể từ ngày 30/7, thời điểm công ty công bố kết quả kinh doanh quý vừa qua với doanh thu từ Azure và các dịch vụ điện toán đám mây khác tăng 43% so với cùng kì năm trước.

Cổ phiếu Amazon tăng 20% kể từ tuần trước, khi công ty cho biết doanh thu của Amazon Web Services tăng 36,7% so với cùng kì năm trước.

Kết quả kinh doanh quý mạnh mẽ của các công ty điện toán đám mây Mỹ quy mô lớn cho thấy nhu cầu với AI vẫn “ở mức lành mạnh”, theo Raimo Lenschow - nhà phân tích của tập đoàn dịch vụ tài chính Barclays.

Tuy nhiên, một số ý kiến cho rằng sự trỗi dậy của các mô hình AI trọng số mở giá rẻ từ Trung Quốc đang tạo ra mối đe dọa với các công ty điện toán đám mây lớn Mỹ.

Alan Weissberger, tác giả IEEE Technology Blog, cho rằng việc mô hình AI Trung Quốc được sử dụng nhiều hơn không làm suy giảm nhu cầu thực tế với các nền tảng điện toán đám mây của Mỹ, nhưng lại “làm giảm doanh thu thu được trên mỗi đơn vị nhu cầu”.

“Nếu người dùng chuyển các tác vụ suy luận thông thường sang những mô hình AI Trung Quốc có chi phí thấp hơn, cùng một hệ thống hạ tầng vật lí có thể xử lí nhiều token hơn nhưng tạo ra ít doanh thu hơn. Điều này gây sức ép lên hiệu quả kinh tế của các cụm GPU (bộ xử lí đồ họa), hệ thống mạng kết nối bộ tăng tốc AI và hệ thống làm mát tiêu thụ nhiều năng lượng”, Alan Weissberger viết, đồng thời gọi đây là “một vấn đề nghiêm trọng”.

IEEE Technology Blog là blog chuyên về công nghệ thuộc IEEE (Viện Kỹ sư Điện và Điện tử) ở Mỹ.