Cuộc đua AI Trung Quốc tăng tốc, các mô hình liên tục nâng cấp

Ngày 22/9, thị trường AI toàn cầu chứng kiến một loạt màn ra mắt gần như nối tiếp nhau. Tại Bắc Kinh, các kỹ sư Xiaomi phát trực tiếp quá trình huấn luyện mô hình MiMo-V2.6. Tại San Francisco, Anthropic giới thiệu Opus 5.5, trước khi OpenAI bất ngờ tung ra GPT-6 Sol và Luna chỉ khoảng một giờ sau đó.

Theo South China Morning Post, với giới phát triển và doanh nghiệp công nghệ, tốc độ này đang tạo ra một hiện tượng được gọi là “mệt mỏi mô hình” (model fatigue). Tại Trung Quốc, nơi cuộc đua AI diễn ra đặc biệt quyết liệt, hiện tượng này càng rõ nét khi các công ty liên tục tung ra phiên bản mới, kéo theo cuộc chiến về giá và tốc độ thương mại hóa.

CUỘC CHIẾN MÔ HÌNH NGÀY CÀNG NGHIÊNG VỀ GIÁ

Theo bà Rui Ma, nhà phân tích công nghệ, nhà sáng lập bản tin Tech Buzz China, mức độ “mệt mỏi mô hình” tại Trung Quốc thậm chí có thể lớn hơn Mỹ.

“Người dùng đã mệt mỏi với tốc độ này, nhưng đồng thời cũng hào hứng khi hệ sinh thái đang phát triển nhanh đến vậy”, bà nói.

Khác biệt nằm ở cách áp lực kinh tế được phân bổ. Tại Mỹ, doanh nghiệp chủ yếu cân nhắc liệu những cải thiện về hiệu năng có đủ lớn để bù đắp chi phí chuyển sang một mô hình mới hay không. Trong khi đó, tại Trung Quốc, áp lực thể hiện rõ hơn ở phía các nhà phát triển khi các mô hình ngày càng được tích hợp sâu vào ứng dụng tiêu dùng và nền tảng điện toán đám mây.

Mỗi thế hệ mô hình mới lại kéo mặt bằng giá xuống một mức thấp hơn.

“Ở Trung Quốc, sự mệt mỏi xoay quanh vấn đề kinh tế. Mỗi thế hệ mô hình mới lại thiết lập một mức giá sàn mới”, Lionel Sim, nhà sáng lập công ty nghiên cứu AI The AI Capitol, nhận định.

Theo ông, khách hàng ngày càng chỉ phản ứng với những bước tiến thực sự về năng lực hoặc mức giảm giá đáng kể. Những nâng cấp nhỏ khó tạo được sự chú ý.

Leia Wang, học giả không thường trú tại Carnegie Endowment for International Peace, cho rằng người dùng Trung Quốc có xu hướng nhạy cảm hơn với giá, khiến việc xây dựng lòng trung thành với một mô hình AI cụ thể trở nên khó khăn.

“Lớp mô hình là lớp ít tạo ra sự gắn kết nhất”, bà nói. Theo Wang, các tập đoàn công nghệ lớn như Alibaba vì thế tìm cách giữ chân người dùng bằng cách tích hợp mô hình AI vào hệ sinh thái điện toán đám mây rộng hơn.

Áp lực này thể hiện rõ trong đợt phát hành mô hình mới nhất. DeepSeek giảm giá API của V4.1 Flash xuống chỉ còn 0,02 nhân dân tệ cho mỗi triệu token đầu vào được lưu trong bộ nhớ đệm trong giờ thấp điểm. Z.ai cho biết GLM-5.3 Flash có hiệu năng cao hơn phiên bản trước với chi phí chỉ bằng 10%. Trong khi đó, Qwen3.8-Flash của Alibaba có giá 1 nhân dân tệ cho mỗi triệu token đầu vào.

Xiaomi lựa chọn cách tiếp cận khác với MiMo-V2.6 khi giữ nguyên giá API, đồng thời nhấn mạnh khả năng nâng cao “trí thông minh với cùng mức giá”. Buổi phát trực tiếp quá trình huấn luyện mô hình cũng cho thấy công ty đang hướng tới khả năng tự cải thiện đệ quy (recursive self-improvement - RSI), trong đó hệ thống AI có thể tự nâng cao năng lực mà không cần con người can thiệp trực tiếp.

Tại Mỹ, sức ép giảm giá cũng bắt đầu rõ hơn. Anthropic giảm 40% chi phí vận hành Opus 5.5 so với phiên bản trước, trong khi OpenAI giảm một nửa giá API của GPT-6 Sol và Luna so với mức giá khuyến mại của GPT-5.6.

KHÔNG CÓ DẤU HIỆU CHẬM LẠI

Tốc độ phát triển mô hình diễn ra bất chấp những lời kêu gọi giảm nhịp từ một bộ phận lãnh đạo ngành AI.

Chỉ 10 ngày trước khi Anthropic ra mắt Opus 5.5, CEO Dario Amodei kêu gọi ngành AI tiết chế tốc độ phát triển các mô hình tiên phong, trong bối cảnh những rủi ro về an toàn ngày càng gia tăng.

Tại Trung Quốc, quan điểm này không nhận được nhiều đồng thuận. Một số nhà nghiên cứu và bình luận viên truyền thông nhà nước cho rằng việc kêu gọi làm chậm tốc độ phát triển AI có thể nhằm duy trì lợi thế công nghệ của Mỹ.

Với các nhà phát triển Trung Quốc, chậm lại dường như không phải lựa chọn thực tế.

“Hiện có quá nhiều tên mô hình, tuyên bố về điểm chuẩn và các phiên bản nâng cấp liên tục, khiến không phải mỗi lần phát hành đều có thể duy trì sự chú ý trong thời gian dài”, Poe Zhao, nhà phân tích công nghệ Trung Quốc, nhà sáng lập bản tin Hello China Tech, nhận xét.

Tuy nhiên, theo Zhao, điều đó không đồng nghĩa nhu cầu đối với AI đang suy yếu.

Khi AI được đưa vào vận hành thực tế, các doanh nghiệp có xu hướng quan tâm nhiều hơn đến tính ổn định, khả năng tạo kết quả có thể dự đoán, chi phí tích hợp, bảo mật dữ liệu và hỗ trợ kỹ thuật, thay vì chỉ nhìn vào những cải thiện nhỏ về điểm benchmark.

Một mô hình mới chỉ thực sự có ý nghĩa thương mại nếu giúp doanh nghiệp thực hiện những nhiệm vụ trước đây chưa thể làm, giảm đáng kể tỷ lệ lỗi hoặc cắt giảm mạnh chi phí vận hành.

Điều này tạo ra một nghịch lý đối với ngành AI Trung Quốc: số lượng mô hình và tốc độ nâng cấp tiếp tục tăng, trong khi khả năng thu hút sự chú ý của từng sản phẩm lại giảm.

CHUYÊN BIỆT HÓA ĐỂ TỒN TẠI TRONG CUỘC ĐUA AI

Trong bối cảnh đó, các doanh nghiệp Trung Quốc đang tìm cách tạo lợi thế thông qua những lĩnh vực chuyên biệt, thay vì chỉ cạnh tranh bằng điểm số benchmark của các mô hình AI đa năng.

Theo Rui Ma, đây có thể là một chiến lược để các công ty tồn tại trong chu kỳ nâng cấp ngày càng ngắn.

ByteDance, chẳng hạn, tận dụng thế mạnh về video ngắn để liên tục nâng cấp dòng mô hình tạo video Seedance. Ant Group, công ty liên kết với Alibaba, lại tập trung vào lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Ứng dụng AI về sức khỏe AQ của Ant Group đã đạt 150 triệu người dùng, theo công bố của doanh nghiệp.

Trong khi đó, các mô hình AI đang dần chuyển từ cuộc đua công nghệ sang cuộc đua thương mại hóa.

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. Bộ phận điện toán đám mây và AI của tập đoàn tăng 45% so với cùng kỳ trong quý kết thúc vào tháng 6.

Z.ai và MiniMax cũng ghi nhận doanh số tăng mạnh khi chuyển trọng tâm sang các sản phẩm trả phí dành cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, chi phí đầu tư hạ tầng AI ở quy mô lớn vẫn khiến phần đáng kể thị trường chưa đạt lợi nhuận.

Theo chuyên gia Rui Ma, tốc độ cạnh tranh hiện nay khiến việc dừng phát hành sản phẩm mới trở thành một rủi ro lớn đối với các công ty AI. “Đây là một thị trường cạnh tranh cực kỳ khốc liệt. Nếu ngừng tung sản phẩm, bạn có nguy cơ biến mất khỏi cuộc trò chuyện”, bà nói.