Bán token, cuộc đua mới của các hãng AI Trung Quốc
Khi thị trường AI doanh nghiệp tại Trung Quốc bước vào giai đoạn thương mại hóa mạnh hơn, bán token đang trở thành một đơn vị kinh doanh mới của các hãng phát triển mô hình ngôn ngữ lớn.
Zhipu AI và MiniMax đều đẩy mạnh bán token, tuyển nhân sự kinh doanh khách hàng doanh nghiệp và mở rộng ra thị trường quốc tế. Tuy nhiên, phía sau cuộc đua về số token tiêu thụ là bài toán khó hơn nhiều, gồm năng lực mô hình, giá thành suy luận, hạ tầng tính toán, độ ổn định, bảo mật và khả năng đưa AI vào quy trình thực tế của doanh nghiệp.
Bán token thực chất là bán năng lực AI
Bán token không phải mô hình kinh doanh mới. Từ những ngày đầu của làn sóng AI tạo sinh, các nhà cung cấp đám mây và nền tảng Model as a Service (MaaS) đã cung cấp quyền truy cập mô hình thông qua API và tính phí dựa trên lượng token mà khách hàng sử dụng.
Nhưng khi AI chuyển nhanh từ thử nghiệm sang ứng dụng doanh nghiệp, token đang trở thành đơn vị tính toán quan trọng hơn. Một nguồn tin trong lĩnh vực tuyển dụng nhân sự AI tiết lộ rằng khi hoạt động thương mại hóa khách hàng doanh nghiệp (B2B) tăng tốc, cả Zhipu AI và MiniMax đều đang tuyển nhân viên bán token cho khách hàng doanh nghiệp tại Trung Quốc và quốc tế.
Ứng viên được yêu cầu có ít nhất 3 năm kinh nghiệm bán hàng tại các hãng điện toán đám mây hoặc nền tảng MaaS. Thậm chí, một lợi thế được nhắc đến là ứng viên phải tự biết cách xây dựng ứng dụng bằng AI với mức độ phụ thuộc lớn vào việc mô tả yêu cầu thay vì viết mã theo phương thức truyền thống.
Điều này cho thấy bán token ngày nay không đơn giản là bán quyền truy cập vào một mô hình AI. Nhân viên kinh doanh phải hiểu cách doanh nghiệp sử dụng mô hình, lượng token cần thiết, chi phí vận hành và khả năng tích hợp AI vào quy trình thực tế.
Zhipu AI và MiniMax hiện hình thành ba cách bán token phổ biến. Thứ nhất là bán lượng gọi API theo mức sử dụng. Mô hình này tương tự cách người dùng trả tiền điện, nước hoặc khí đốt, tức là sử dụng càng nhiều thì trả càng nhiều. Doanh nghiệp có thể kết nối trực tiếp với mô hình thông qua API và thanh toán dựa trên lượng token đầu vào, đầu ra hoặc các tiêu chí mà nhà cung cấp quy định.
Zhipu AI đang ngày càng chuyển trọng tâm doanh thu sang mô hình này. Trong nửa đầu năm 2025, triển khai tại chỗ từng chiếm hơn 80% doanh thu của công ty, nhưng hiện doanh thu từ nền tảng mở và API đã trở thành nguồn thu chủ đạo, chiếm khoảng 86,5% tổng doanh thu.
MiniMax cũng có xu hướng tương tự. Trong nửa đầu năm nay, doanh thu từ nền tảng mở và dịch vụ AI dành cho doanh nghiệp đã chiếm hơn 60%, trong khi trước đó dịch vụ thuê bao dành cho người dùng cá nhân đóng vai trò quan trọng hơn.
Thứ hai là bán token dưới dạng gói thuê bao. Thay vì tính trực tiếp từng đơn vị sử dụng, doanh nghiệp hoặc người dùng mua một gói với hạn mức token nhất định. Cách làm này giống dịch vụ điện thoại trả theo gói cước, trong đó khách hàng lựa chọn các mức dung lượng khác nhau.
Sự phát triển của các ứng dụng lập trình bằng AI đã thúc đẩy mô hình này. Zhipu AI có Coding Plan, trong khi MiniMax phát triển token Plan, qua đó đóng gói năng lực mô hình thành những sản phẩm dễ mua và dễ sử dụng hơn.
Thứ ba là bán API theo hình thức bán buôn. Các hãng mô hình cung cấp API cho những nền tảng trung gian hoặc công ty phát triển ứng dụng AI, sau đó các đơn vị này tiếp tục phân phối năng lực mô hình tới khách hàng cuối. Vì vậy, cuộc đua token thực chất là cuộc đua giành quyền cung cấp năng lực AI trong các quy trình ngày càng lớn của doanh nghiệp.
.jpg)
Zhipu AI và MiniMax chọn hai cách tiếp cận khác nhau
Dù cùng đẩy mạnh bán token, Zhipu AI và MiniMax không hoàn toàn đi theo một chiến lược. Khác biệt đầu tiên nằm ở thị trường. Zhipu AI chú trọng hơn tới thị trường quốc tế, trong khi MiniMax nhấn mạnh chiến lược toàn cầu hóa. Trong nửa đầu năm nay, doanh thu nước ngoài đã chiếm 60,8% tổng doanh thu của MiniMax.
Khác biệt tiếp theo nằm ở kịch bản sử dụng. Zhipu AI tập trung mạnh vào năng lực lập trình và bảo mật mạng trong các gói token. Trong khi đó, MiniMax nhấn mạnh khả năng đa phương thức, kết hợp mô hình văn bản với hình ảnh, âm thanh và video.
Ban lãnh đạo Zhipu AI từng mô tả quá trình phát triển năng lực mô hình như một “cầu thang” gồm năm giai đoạn là Chat, Coding, Agent, Co-worker và Autonomous AI. Theo cách phân loại này, công ty hiện đang chuyển từ giai đoạn Coding lên Co-worker.
Chiến lược bán token của Zhipu AI vì vậy mang tính phân tầng khá rõ. Những mô hình ở cấp độ cao hơn tập trung vào các tác vụ lập trình dài và phức tạp, trong khi những mô hình có chi phí thấp hơn hướng tới việc phổ cập AI bằng mức giá token dễ tiếp cận.
Logic phía sau là mỗi nhiệm vụ tạo ra một giá trị khác nhau. Một yêu cầu đơn giản không thể được định giá giống một tác vụ lập trình phức tạp, đòi hỏi mô hình suy luận lâu hơn và tạo ra nhiều kết quả hơn.
MiniMax lại theo hướng tích hợp hơn. Công ty cũng đặt cược vào Coding và Agentic AI, nhưng đồng thời phát triển mạnh các mô hình đa phương thức. Đây là lợi thế quan trọng khi AI ngày càng được sử dụng trong sáng tạo nội dung, video và âm thanh. Vì vậy, MiniMax có thể kết hợp mô hình văn bản cho các tác vụ lập trình với mô hình đa phương thức cho hoạt động sáng tạo và sản xuất nội dung.
Hai cách tiếp cận khác nhau nhưng cùng hướng tới một mục tiêu là khiến token trở thành đơn vị phản ánh lượng “trí thông minh” mà doanh nghiệp mua từ AI. Zhipu AI từng đưa ra công thức giá trị thương mại của AGI dựa trên “giới hạn thông minh” nhân với quy mô tiêu thụ token. MiniMax cũng nhấn mạnh mối quan hệ giữa giá trị nền tảng, “mật độ thông minh” và lượng token được xử lí. Tuy nhiên, thị trường thực tế không dễ dàng như những công thức đó.
Cuộc chiến không chỉ nằm ở mô hình mà còn ở giá thành
Một nhân viên kinh doanh điện toán từng nhận xét rằng số khách hàng thực sự sẵn sàng trả tiền cho token không nhiều như những con số thị trường có thể gợi ra. Nhiều khách hàng quan tâm đến giá, trong khi một bộ phận chỉ hỏi về hợp tác kênh hoặc tìm cách tận dụng các chương trình cấp token miễn phí. Điều đó khiến việc giành khách hàng doanh nghiệp có khả năng thanh toán và những kịch bản có thể tạo ra giá trị thực trở thành cuộc đua quyết liệt.
Zhipu AI và MiniMax cũng phải cạnh tranh với các hãng điện toán đám mây và nhà mạng. Alibaba Cloud từng triển khai chiến dịch nhằm thúc đẩy quy mô token, trong khi các nhà mạng lớn của Trung Quốc cũng bắt đầu cung cấp các gói token.
So với nhóm đối thủ này, các hãng mô hình có một điểm yếu rõ ràng: hạ tầng tính toán và mạng lưới dịch vụ chưa chắc bằng các doanh nghiệp đã tích lũy nhiều năm trong lĩnh vực đám mây.
Các hãng đám mây có hệ thống tính toán quy mô lớn, nhờ đó có thể giảm chi phí token thông qua lợi thế quy mô. Họ cũng sở hữu mạng lưới khách hàng doanh nghiệp, kênh phân phối và đội ngũ dịch vụ được xây dựng từ trước.
Trong khi đó, Zhipu AI và MiniMax có một lợi thế quan trọng hơn, đó là quyền định giá token dựa trên chính năng lực mô hình. Nhưng để duy trì quyền định giá, một mô hình AI không thể chỉ đứng đầu một bảng benchmark. Ba yếu tố “nhanh – tốt – tiết kiệm” ngày càng quan trọng.
“Nhanh” là tốc độ nâng cấp mô hình và khả năng duy trì vị trí tiên tiến. “Tốt” là tỉ lệ hoàn thành nhiệm vụ thực tế và khả năng đáp ứng những công việc có giá trị cao. Còn “tiết kiệm” liên quan đến độ ổn định, chi phí vận hành và cả chi phí để doanh nghiệp chuyển đổi, tích hợp mô hình vào quy trình.
Nói cách khác, một mô hình thông minh nhưng quá đắt, thiếu ổn định hoặc khó tích hợp chưa chắc có thể bán được nhiều token. Đó là lí do chi phí suy luận trở thành mặt trận cạnh tranh mới.
Zhipu AI cho biết đã đạt khả năng suy luận quy mô 100.000 chip xử lí AI do Trung Quốc sản xuất, đồng thời giảm khoảng 80% chi phí suy luận trên mỗi token so với đầu năm.
MiniMax cũng đang tìm cách giảm phụ thuộc vào việc đơn thuần mua năng lực tính toán từ các hãng đám mây. Nhà sáng lập kiêm CEO Yan Junjie cho biết khi quy mô vốn tăng lên, công ty bắt đầu tham gia sâu hơn vào chuỗi cung ứng, đồng thời tự xây dựng mạng tốc độ cao, đường truyền chuyên dụng, máy chủ và hệ thống lưu trữ phục vụ các cụm tính toán.
Hai công ty cũng tăng tốc thích ứng với chip nội địa Trung Quốc và dự kiến nâng tỉ lệ sử dụng trong thời gian tới. Bài toán giảm giá token vì vậy không chỉ là tối ưu mô hình. Nó liên quan đến toàn bộ chuỗi công nghệ, từ kiến trúc mô hình, bộ nhớ KV Cache, lượng tử hóa, lập lịch, giao tiếp giữa các chip đến khả năng mở rộng dịch vụ.
Đây là một bài toán kĩ thuật, nhưng đồng thời cũng là bài toán kinh doanh. Zhipu AI cho biết doanh thu định kì hằng năm (ARR) trong tháng 8 đạt 1,6 tỉ USD, tăng 60% so với một tháng trước. MiniMax cũng công bố ARR tháng 8 vượt 800 triệu USD, trong khi mức tiêu thụ token tăng gấp 20 lần so với tháng 1.
Dù vậy, ARR chỉ phản ánh quy mô doanh thu theo một thời điểm hoặc tốc độ doanh thu được quy đổi theo năm, không đồng nghĩa với doanh thu thực tế đã ghi nhận và càng không phản ánh đầy đủ cơ cấu lợi nhuận. Vì thế, cuộc đua bán token chưa thể được xem là một ngành kinh doanh “dễ kiếm tiền”.
Ngược lại, nó đang ngày càng đòi hỏi nhiều vốn và năng lực hơn, từ hạ tầng tính toán, mạng lưới khách hàng doanh nghiệp đến khả năng cung cấp dịch vụ ổn định, bảo mật và tuân thủ.
Với Zhipu AI và MiniMax, bán token là cuộc chiến gần như không thể né tránh khi AI doanh nghiệp bước vào giai đoạn thương mại hóa sâu hơn. Nhưng thắng cuộc không đơn giản là bán được nhiều token nhất. Doanh nghiệp phải chứng minh rằng mỗi token có thể tạo ra giá trị đủ lớn cho khách hàng với chi phí đủ thấp để duy trì lợi nhuận.