'Mệt mỏi với mô hình': Thách thức mới khi cuộc đua AI Trung Quốc tăng tốc
Các nhà phân tích cho rằng việc nâng cấp liên tục, giá cả giảm và sự cạnh tranh gay gắt khiến các mô hình AI mới khó tạo được dấu ấn riêng.
Trung Quốc trải qua sự mệt mỏi với mô hình AI nhiều hơn ở Mỹ?
Ngày 22/9, cục diện AI (trí tuệ nhân tạo) toàn cầu thay đổi chóng vánh chỉ trong vài giờ.
Tại Bắc Kinh (thủ đô Trung Quốc), các kỹ sư Xiaomi phát trực tiếp chương trình khá bất thường, trong đó trình chiếu quá trình huấn luyện mô hình MiMo-V2.6 mới.
Tại thành phố San Francisco (Mỹ), Anthropic công bố Claude Opus 5.5 - mô hình AI có khả năng xử lý những công việc phức tạp tương đương Claude Fable 5.1 nhưng chi phí vận hành thấp hơn 40% so với Claude Opus 5. Khoảng một giờ sau, OpenAI gây bất ngờ khi tung ra GPT-6 Sol và Luna.
Với các lãnh đạo công nghệ và nhà phát triển đang nỗ lực bắt kịp xu hướng, đó chỉ là một ngày đầy áp lực và dồn dập trong cuộc chiến AI. Thế nhưng, trong khi Thung lũng Silicon bắt đầu đối mặt với hiện tượng mà một số người gọi là “mệt mỏi với mô hình AI”, lĩnh vực công nghệ cạnh tranh khốc liệt của Trung Quốc lại đang trải qua hiện tượng này ở mức độ dữ dội hơn nhiều.
Loạt sự kiện dồn dập trong một ngày này, diễn ra ngay sau các đợt phát hành mô hình AI của Z.ai, DeepSeek, Tencent, Alibaba và Moonshot AI, cho thấy các công ty đang tung ra các bản nâng cấp nhanh đến mức những bước đột phá riêng lẻ khó có thể thu hút được sự chú ý.
“Có lẽ Trung Quốc còn trải qua sự mệt mỏi với mô hình AI nhiều hơn. Nhiều người mệt mỏi vì tốc độ này, nhưng đồng thời cũng phấn khích khi hệ sinh thái phát triển nhanh đến vậy”, ông Rui Ma, nhà phân tích công nghệ và người sáng lập bản tin Tech Buzz China, nhận xét.
“Tôi cảm thấy tình trạng mệt mỏi vì mô hình AI là có thật. Đừng hiểu lầm tôi, tôi cực kì hào hứng với tất cả những đổi mới đang diễn ra. Thế nhưng, tôi thực sự nghĩ rằng chúng ta đang ở trong một môi trường có quá nhiều sự cạnh tranh và cường điệu đến mức các công ty buộc phải tạo ra tiếng vang để thu hút sự chú ý”, Zhen Lu, Giám đốc điều hành startup AI Runpod (Mỹ), nhận xét.
"Sự mệt mỏi với mô hình AI ở Trung Quốc liên quan đến bài toán kinh tế"
Các nhà phân tích cho rằng sự mệt mỏi với mô hình AI biểu hiện khác nhau tại hai thị trường AI lớn nhất thế giới.
Trong khi các doanh nghiệp Mỹ phải cân nhắc liệu những cải thiện hiệu năng nhỏ có đủ để bù đắp chi phí chuyển sang mô hình mới hay không, áp lực tại Trung Quốc lại đè nặng hơn lên các nhà phát triển. Khi các mô hình AI ngày càng được tích hợp sâu vào ứng dụng dành cho người tiêu dùng và nền tảng điện toán đám mây, tốc độ phát hành quá nhanh đã châm ngòi cho những cuộc chiến giá khốc liệt.
“Tại Trung Quốc, sự mệt mỏi với mô hình AI liên quan đến bài toán kinh tế. Mỗi thế hệ mô hình AI mới lại thiết lập một mặt bằng giá thấp hơn”, Lionel Sim, nhà sáng lập công ty nghiên cứu AI The AI Capitol, cho hay.
Theo ông, khách hàng ngày càng chỉ phản ứng với những bước nhảy vọt thực sự về năng lực hoặc những mức giảm giá đáng kể, trong khi các bản cập nhật mô hình AI nhỏ khó thu hút sự chú ý.
Leia Wang, học giả không thường trú tại Quỹ Carnegie vì Hòa bình Quốc tế, cho biết người dùng Trung Quốc thường nhạy cảm hơn với giá cả, khiến việc xây dựng lòng trung thành với một thương hiệu ngay ở cấp độ mô hình AI trở nên khó khăn.
Quỹ Carnegie vì Hòa bình Quốc tế là tổ chức nghiên cứu chính sách đối ngoại độc lập, phi lợi nhuận của Mỹ, thành lập năm 1910 bởi nhà công nghiệp và nhà từ thiện Andrew Carnegie.
Theo Leia Wang, lớp mô hình AI là phần “khó giữ chân người dùng nhất” vì họ có thể dễ dàng chuyển sang sản phẩm khác. Vì vậy, các tập đoàn công nghệ như Alibaba tìm cách giữ khách hàng bằng cách tích hợp mô hình AI trực tiếp vào hệ sinh thái điện toán đám mây và các dịch vụ khác. Áp lực cạnh tranh về giá cũng thể hiện rất rõ trong làn sóng ra mắt và nâng cấp mô hình AI mới nhất.
DeepSeek đã giảm giá API (giao diện lập trình ứng dụng) của mô hình V4.1 Flash xuống chỉ còn 0,02 nhân dân tệ cho mỗi 1 triệu token đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm vào những giờ thấp điểm.
Z.ai tuyên bố mô hình GLM-5.3 Flash có hiệu năng vượt thế hệ trước nhưng chi phí chỉ bằng 10%. Khi ra mắt, Qwen3.8-Flash của Alibaba có giá 1 nhân dân tệ (14 cent Mỹ) cho mỗi 1 triệu token đầu vào. Song sau đó, Alibaba đã điều chỉnh giá xuống 0,8 nhân dân tệ cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 2,7 nhân dân tệ cho mỗi 1 triệu token đầu ra từ ngày 27/8.
Xiaomi chọn một hướng khác với MiMo-V2.6, giữ nguyên giá API nhưng quảng bá thông điệp “năng lực cao hơn với cùng mức giá”.
Buổi phát trực tiếp của Xiaomi cũng cho thấy nỗ lực hướng tới khả năng tự cải thiện đệ quy (RSI), tức quá trình các hệ thống AI tự nâng cao năng lực mà không cần con người trực tiếp can thiệp.
Ngay cả các nhà phát triển tại Mỹ cũng đang phải thích nghi với sức ép giảm giá. Anthropic đã cắt 40% chi phí vận hành Opus 5.5 so với Opus 5 trong các tác vụ thông thường. OpenAI giảm một nửa giá API của GPT-6 Sol và Luna so với mức giá khuyến mại dành cho GPT-5.6.
“Hiện có quá nhiều tên mô hình AI, quá nhiều tuyên bố về điểm chuẩn và các bản nâng cấp xuất hiện quá thường xuyên, khiến không phải lần ra mắt nào cũng có thể nhận được sự chú ý lâu dài. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa nhu cầu về AI đang suy yếu”, Poe Zhao, nhà sáng lập tại Hello China Tech, bình luận.
Cuộc đua AI không có dấu hiệu chậm lại
Tốc độ phát triển AI không ngừng nghỉ vẫn tiếp diễn, bất chấp ngày càng có nhiều lời kêu gọi từ một số lãnh đạo trong ngành rằng cần giảm tốc.
Chỉ 10 ngày trước khi ra mắt Claude Opus 5.5, Dario Amodei (Giám đốc điều hành Anthropic) đã kêu gọi ngành công nghệ kiềm chế tốc độ phát triển AI tiên tiến, viện dẫn những rủi ro an toàn ngày càng gia tăng.
Tuy nhiên, những lời kêu gọi này vấp phải sự phản đối mạnh mẽ tại Trung Quốc, nơi các nhà nghiên cứu và bình luận viên truyền thông nhà nước cho rằng đề xuất giảm tốc độ phát triển AI tiên tiến của Dario Amodei có thể là chiến lược nhằm giúp Mỹ duy trì lợi thế công nghệ.
Theo các nhà phân tích, với các nhà phát triển Trung Quốc, chậm lại đơn giản không phải là một lựa chọn.
“Hiện có quá nhiều tên mô hình, quá nhiều tuyên bố về điểm chuẩn và các bản nâng cấp xuất hiện quá thường xuyên, khiến không phải lần ra mắt nào cũng có thể nhận được sự chú ý lâu dài. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa nhu cầu về AI đang suy yếu”, Poe Zhao nói.
Poe Zhao cho biết khi các mô hình AI đã được đưa vào môi trường vận hành thực tế, khách hàng doanh nghiệp thường ưu tiên tính ổn định, kết quả đầu ra có thể dự đoán, chi phí tích hợp, bảo mật dữ liệu và hỗ trợ kỹ thuật hơn là những cải thiện nhỏ về điểm chuẩn.
Theo ông, một mô hình AI mới chỉ thực sự có ý nghĩa về mặt thương mại khi cho phép thực hiện những tác vụ hoàn toàn mới, giảm đáng kể tỉ lệ lỗi hoặc giảm mạnh chi phí vận hành.
Chuyên biệt hóa mô hình AI để tồn tại
Theo Rui Ma, để tồn tại trong vòng xoáy phát hành và nâng cấp mô hình AI liên tục, các hãng công nghệ Trung Quốc đang tìm cách tạo ra những thị trường ngách riêng thay vì chỉ cạnh tranh bằng điểm chuẩn tổng quát.
Chẳng hạn, ByteDance tận dụng thế mạnh về video ngắn để nhanh chóng nâng cấp các mô hình AI tạo video Seedance. Trong khi đó, Ant Group - hãng công nghệ tài chính liên kết với Alibaba - tập trung vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Ant Group cho biết ứng dụng sức khỏe bằng AI AQ của mình đã thu hút 150 triệu người dùng.
Cuộc đua vẫn diễn ra vô cùng khốc liệt khi quá trình thương mại hóa AI đang được đẩy nhanh.
Alibaba cho biết doanh thu từ các sản phẩm liên quan đến AI đã tăng ở mức ba chữ số trong 12 quý liên tiếp, góp phần giúp mảng điện toán đám mây và AI của tập đoàn tăng 45% so với cùng kì năm trước trong quý kết thúc vào tháng 6.
Z.ai và MiniMax cũng ghi nhận doanh thu tăng mạnh khi chuyển trọng tâm sang sản phẩm trả phí dành cho doanh nghiệp, dù khoản chi khổng lồ cho cơ sở hạ tầng vẫn khiến phần lớn ngành này chưa có lợi nhuận.
“Đây là một thị trường cạnh tranh cực kì khốc liệt, và nếu bạn ngừng tung ra sản phẩm, bạn có nguy cơ biến mất khỏi cuộc chơi”, Rui Ma nhấn mạnh.