Tác tử AI ngốn dữ liệu lớn giúp mô hình giá rẻ Trung Quốc lên ngôi
Làn sóng AI đang bước sang một giai đoạn mới, khi các tác tử AI (AI agent) đã tiêu thụ lượng dữ liệu lớn gấp hơn 5 lần người dùng con người trên một số nền tảng.
Khi mỗi nhiệm vụ có thể kích hoạt hàng loạt lần gọi mô hình, chi phí xử lí trở thành yếu tố quyết định và tạo lợi thế cho những mô hình AI Trung Quốc có giá thấp, đặc biệt là các mô hình mã nguồn mở trọng số.
Tác tử AI làm thay đổi hoàn toàn bài toán tiêu thụ dữ liệu
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu vừa vượt qua một cột mốc đáng chú ý. Đó là lượng dữ liệu được các tác tử AI sử dụng đã vượt xa nhu cầu của người dùng trực tiếp.
Khác với chatbot truyền thống, vốn chủ yếu chờ con người đặt câu hỏi rồi đưa ra câu trả lời, tác tử AI có khả năng tự thực hiện một chuỗi công việc nhiều bước. Người dùng có thể giao cho agent một nhiệm vụ như viết phần mềm, nghiên cứu thông tin hoặc quản lí một quy trình kinh doanh, sau đó hệ thống tự lập kế hoạch, tìm kiếm cơ sở dữ liệu, gọi các công cụ phần mềm và kiểm tra lại kết quả. Một nhiệm vụ tưởng như chỉ cần một yêu cầu có thể vì thế kích hoạt hàng loạt lần gọi mô hình AI.
Theo dữ liệu từ nền tảng tổng hợp mô hình OpenRouter do quỹ đầu tư mạo hiểm Andreessen Horowitz tổng hợp, các yêu cầu dành cho tác tử AI tiêu thụ lượng token cao gấp khoảng 15 lần so với truy vấn thông thường của con người. Token là đơn vị dữ liệu cơ bản được mô hình AI xử lí và thường được sử dụng để tính toán chi phí sử dụng mô hình.
Lượng token tiêu thụ mỗi ngày cho các tác vụ agentic trên OpenRouter đạt khoảng 7.300 tỉ vào đầu tháng 8, cao gấp 14 lần so với 6 tháng trước đó. Hoạt động của tác tử AI lần đầu vượt lượng sử dụng của con người vào tháng 2. Đến tháng 8, lượng token dành cho agent đã cao hơn 5 lần so với mức 1.400 tỉ token do người dùng con người tạo ra trên nền tảng.
Một phần đáng kể mức tăng đến từ cached prompt tokens, tức những phần nội dung lặp lại trong yêu cầu như hướng dẫn hệ thống, lịch sử hội thoại hoặc định nghĩa công cụ đã được lưu lại để tái sử dụng. Do những dữ liệu này không cần được xử lí lại hoàn toàn, các nhà cung cấp thường tính phí thấp hơn.
Tuy nhiên, điều đó không đồng nghĩa chi phí AI của doanh nghiệp sẽ giảm. Khi tổng khối lượng dữ liệu tăng với tốc độ rất nhanh, ngay cả những token có mức giá thấp cũng có thể cộng dồn thành khoản chi phí đáng kể.
Sun Wenhao, quản lí đầu tư cấp cao tại nhà đầu tư công nghệ sâu TH Capital, nhận định lượng token sẽ tiếp tục tăng theo cấp số nhân khi các mô hình trở nên mạnh hơn và được đưa vào nhiều tình huống sử dụng hơn.
Xu hướng này cũng thể hiện rõ tại Trung Quốc. Theo dữ liệu chính thức được đài truyền hình CCTV dẫn lại, số lượt gọi token hằng ngày tại nước này đã tăng khoảng 5.000 lần, từ khoảng 100 tỉ vào đầu năm 2024 lên 500.000 tỉ vào tháng 6 năm nay.
Khi AI chuyển từ công cụ trả lời câu hỏi sang hệ thống chủ động thực hiện công việc, bài toán kinh tế của ngành cũng thay đổi. Doanh nghiệp không còn chỉ cân nhắc giá của một câu trả lời mà phải tính đến toàn bộ chuỗi suy luận, truy xuất dữ liệu và sử dụng công cụ phía sau mỗi nhiệm vụ.
Mô hình AI giá rẻ Trung Quốc có cơ hội bứt lên
Để kiểm soát chi phí, các doanh nghiệp đang ngày càng quan tâm đến "model routing", tức phân luồng nhiệm vụ cho những mô hình khác nhau tùy theo độ phức tạp.
Theo Salesforce, các tác vụ đơn giản, lặp đi lặp lại có thể được chuyển cho những mô hình giá rẻ, trong khi các mô hình tiên tiến và đắt tiền chỉ được sử dụng cho những nhiệm vụ đòi hỏi khả năng suy luận cao. "Không thể chạy mọi thứ trên các mô hình cao cấp nếu muốn kiểm soát chi phí", Sun Wenhao nhận định.
Hiện lập trình và nghiên cứu dựa trên văn bản là hai nhóm tác vụ chiếm phần lớn hoạt động của tác tử AI. Những hệ thống này chủ yếu đóng vai trò trợ lí cho nhân viên thay vì hoàn toàn thay thế con người. Tuy nhiên, khi doanh nghiệp tin tưởng agent đảm nhận nhiều công việc từ đầu đến cuối, nhu cầu token được dự báo còn tăng mạnh.
Đây chính là điểm có thể tạo lợi thế cho các mô hình AI Trung Quốc, đặc biệt là nhóm mô hình open-weight. Đây là những hệ thống được phát hành rộng rãi trên internet, cho phép người dùng có đủ hạ tầng phần cứng tải xuống, tùy chỉnh và triển khai theo nhu cầu.
Chênh lệch chi phí giữa các mô hình có thể rất lớn. DeepSeek V4-Flash được nêu có mức giá 0,14 USD cho mỗi triệu token đầu vào tiêu chuẩn và 0,28 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Trong khi đó, GPT-5.6 Sol của OpenAI có mức giá lần lượt 4 USD và 20 USD, còn Claude Fable 5.1 của Anthropic có giá 10 USD và 50 USD.
Khi một tác tử AI phải thực hiện hàng chục, thậm chí hàng trăm lần gọi mô hình để hoàn thành một nhiệm vụ, khoảng cách giá này có thể nhanh chóng chuyển thành khác biệt lớn trong tổng chi phí vận hành.
Dữ liệu của OpenRouter cho thấy DeepSeek chiếm 22,7% số yêu cầu văn bản trên nền tảng vào cuối tháng 8, cao nhất trong số các nhà phát triển mô hình. Google đứng thứ hai với 20,4%, trong khi OpenAI đạt 19,6%.
Tuy nhiên, giá rẻ chưa đủ để giải quyết tất cả những rào cản đối với tác tử AI. Khi agent có thể tạo mã nguồn, phân tích dữ liệu và soạn tài liệu nhanh hơn khả năng kiểm tra của nhân viên, nút thắt trong quy trình có thể chuyển từ tốc độ xử lí của máy sang năng lực giám sát của con người.
Nghiên cứu của MIT Sloan School of Management công bố hồi tháng 6 cũng chỉ ra nguy cơ này. Khi năng lực tạo nội dung của AI tăng quá nhanh, doanh nghiệp có thể phải dành nhiều thời gian hơn để thẩm định kết quả do máy tạo ra.
Điều đó cho thấy cuộc cạnh tranh AI trong giai đoạn agent không chỉ xoay quanh mô hình nào thông minh nhất. Chi phí, tốc độ, khả năng tích hợp công cụ và mức độ tin cậy sẽ ngày càng quan trọng. Với lợi thế về giá và khả năng tùy chỉnh, các mô hình Trung Quốc có cơ hội mở rộng thị phần khi nhu cầu sử dụng tác tử AI tăng mạnh. Nhưng để biến lợi thế chi phí thành ưu thế dài hạn, các nhà phát triển vẫn phải chứng minh rằng những mô hình này đủ chính xác và đáng tin cậy để doanh nghiệp giao cho chúng ngày càng nhiều công việc.