Giá thành thấp hơn đang làm thay đổi cách thức xây dựng và vận hành tác nhân AI

Cuối năm 2025 và đầu năm 2026, một sự chuyển dịch âm thầm đã diễn ra trong cách dịch vụ AI được xây dựng và sử dụng. Trước đây các dịch vụ AI từng phải phụ thuộc nặng nề vào mô hình ngôn ngữ độc quyền đắt đỏ từ công ty phương Tây. Ranh giới ấy nay dần mờ đi. Ngày càng nhiều người dùng và nhà phát triển thử nghiệm mã nguồn mở, đặc biệt là những mô hình đến từ Trung Quốc, vốn giúp cắt chi phí mạnh mà không làm suy giảm đáng kể hiệu năng, Tech Wire Asia đưa tin.

Sự thay đổi thể hiện rõ qua việc tác nhân AI OpenClaw gần đây tích hợp một số mô hình mã nguồn mở Trung Quốc, như Kimi K2.5 mới của Moonshot AI và phiên bản chuyên cho lập trình của mô hình này. Động thái của OpenClaw nhấn mạnh các mô hình đã đạt đến mức cân bằng chi phí – hiệu năng đủ thấp nhưng vẫn mang lại ý nghĩa với người dùng toàn cầu, chứ không chỉ giới hạn trong nhóm nhỏ những người tiên phong về kỹ thuật.

KHI CHI PHÍ TOKEN TRỞ THÀNH YẾU TỐ QUYẾT ĐỊNH

Trọng tâm của sự chuyển dịch nằm ở yếu tố kinh tế. Giá dịch vụ AI thường gắn liền với số lượng token — đơn vị văn bản mà mô hình xử lý và tạo ra. Số token càng nhiều thì chi phí đối với người dùng cũng như nhà phát triển càng cao. Trong thế giới mô hình độc quyền truyền thống, chi phí có thể tăng rất nhanh, đặc biệt khi tác nhân AI tự động thực hiện nhiệm vụ và tạo ra khối lượng token lớn. Đây là lý do vì sao một số người dùng “ngã ngửa” khi nhận hóa đơn cao bất ngờ vì để tác nhân vận hành mà không kiểm soát chặt chẽ.

Ngược lại, nhiều mô hình mã nguồn mở Trung Quốc, đang thu hút sự chú ý chủ yếu nhờ yếu tố mà nhà phân tích gọi là “đáng tiền”. Chẳng hạn, Kimi K2.5 của Moonshot được cung cấp với chi phí token chỉ bằng một phần nhỏ so với mô hình phương Tây tiên tiến — khoảng 0,58 USD cho 1 triệu token đầu vào và 3 USD cho đầu ra, tương đương khoảng một phần chín hoặc một phần tám so với mức giá của một số hệ thống đóng hàng đầu.

Khoảng cách này không phải là trường hợp cá biệt. Các so sánh rộng hơn trong ngành cho thấy nhiều mô hình mã nguồn mở hiện nay có chi phí xử lý token thấp hơn nhiều so với hệ thống đóng, mà chất lượng cho hầu hết tác vụ không hề giảm đi.

Sự khác biệt về chi phí này ngày càng trở nên quan trọng khi nhiều doanh nghiệp và người dùng cá nhân bắt đầu cân nhắc không chỉ hiệu năng mà còn tính bền vững. Nghiên cứu gần đây so sánh mô hình mở và đóng cho thấy, dù giá thấp hơn, mô hình đóng vẫn chiếm khoảng 80% mức sử dụng toàn cầu và 96% doanh thu, chủ yếu nhờ niềm tin thương hiệu đã được thiết lập và quán tính tích hợp hệ thống. Các nhà phân tích ước tính nếu việc áp dụng nghiêng về mô hình mở dựa thuần túy trên hiệu năng và giá cả, nền kinh tế AI toàn cầu có thể tiết kiệm hàng chục tỷ USD mỗi năm.

Việc OpenClaw lựa chọn Kimi và một số mô hình tương tự phản ánh áp lực này. Dù nhà sáng lập OpenClaw không đưa ra bình luận công khai về quyết định trên, việc cho phép người dùng truy cập mô hình miễn phí cho thấy chiến lược rộng hơn: giảm rào cản chi phí và mở rộng sức hấp dẫn của tác nhân AI. Tuy nhiên, liệu cách tiếp cận có cải thiện khả năng giữ chân người dùng hoặc doanh thu trong dài hạn hay không vẫn còn là câu hỏi bỏ ngỏ.

Năng lực kỹ thuật của mô hình mã nguồn mở cũng được cải thiện song hành với mức giá. Dòng Kimi K2 của Moonshot, một trong những thế hệ AI tiên tiến nhất của Trung Quốc, đang phát triển nhanh chóng dựa trên kiến trúc mixture-of-experts (mô hình hỗn hợp các chuyên gia), cửa sổ ngữ cảnh token lớn và chiến lược tối ưu hóa mạnh mẽ.

Người dùng OpenClaw có cách sử dụng hệ thống rất khác nhau. Một số trường hợp, như giáo sư AI và học máy Vương Thụy Nghĩa (Wang Shuyi) tại Thiên Tân, dùng AI như “bộ định tuyến nhiệm vụ”: đưa ra yêu cầu nghiên cứu, viết báo cáo hoặc sáng tạo vào ban đêm và xem lại kết quả vào ngày hôm sau. Những người khác sử dụng để hỗ trợ quy trình làm việc hằng ngày, coi tác nhân như trợ lý ảo.

MÔ HÌNH CHI PHÍ THẤP CÓ Ý NGHĨA GÌ ĐỐI VỚI TÁC NHÂN AI VÀ NGƯỜI DÙNG?

Tuy nhiên, xu hướng chuyển sang mô hình mở không chỉ xoay quanh giá cả và hiệu năng. Các công ty và nhà nghiên cứu cảnh báo rằng chi phí vận hành mô hình mở không chỉ dừng lại ở giá token. Việc tích hợp, duy trì và bảo mật mô hình trong hệ thống doanh nghiệp có thể đòi hỏi đầu tư kỹ thuật, làm triệt tiêu một phần lợi thế chi phí. Một phân tích trong ngành lưu ý rằng “mã nguồn mở không đồng nghĩa với miễn phí” nếu xét toàn diện, và doanh nghiệp cần tính đến chi phí hạ tầng, bảo trì, giám sát cũng như tuân thủ.

Quan điểm cũng xuất hiện trên nhiều diễn đàn công nghệ. Một số người dùng OpenClaw bỏ qua vấn đề về quyền riêng tư để ưu tiên tính tiện ích, trong khi những người khác tỏ ra do dự hoặc áp dụng biện pháp thay thế như chạy dịch vụ trên đám mây nhằm đảm bảo an ninh dữ liệu. Cán cân giữa rủi ro và lợi ích khác nhau tùy từng người dùng và trường hợp sử dụng.

HỆ SINH THÁI AI TRUNG QUỐC TĂNG TỐC VÀ ÁP LỰC CẠNH TRANH TOÀN CẦU

Hệ sinh thái AI Trung Quốc đang tăng tốc trên nhiều mặt, không chỉ riêng Moonshot. Nhiều công ty nội địa khác, như DeepSeek và ByteDance, cũng tung ra mô hình chi phí thấp, thu hút sự chú ý từ bên ngoài Trung Quốc nhờ hiệu năng tính toán tương xứng. Những diễn biến cho thấy cạnh tranh về chi phí sẽ tiếp tục là chủ đề trung tâm trong việc lựa chọn mô hình AI ở tương lai gần.

Thông điệp tổng quát là thị trường AI đang phân mảnh. Đối với nhà phát triển doanh nghiệp và người dùng khối lượng lớn, bài toán không còn đơn giản là “mô hình tốt nhất hiện có”, mà bao gồm loạt câu hỏi về giá cả, tính linh hoạt, quyền kiểm soát và tính bền vững trong dài hạn. Khi tác nhân AI như OpenClaw chấp nhận lựa chọn rẻ hơn, bài toán sẽ ngày càng rõ ràng, tác động mạnh mẽ đối với nhà phát triển, doanh nghiệp cũng như người dùng cuối.