Trung Quốc đẩy nhanh thương mại hóa các mô hình AI
29/08/2025
Các nhà phát triển AI tại Trung Quốc đang đẩy mạnh thương mại hóa mô hình khi chi phí đào tạo giảm mạnh, mở đường cho việc ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực...
Các mô hình trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở từ Trung Quốc đang được áp dụng ngày càng nhiều trong các ngành công nghiệp khác nhau, theo hãng nghiên cứu Frost & Sullivan, khi các nhà phát triển lớn tăng cường triển khai thương mại cho hệ thống của họ.
Hiện nay, các nhà phát triển như DeepSeek, Alibaba Group Holding và Baidu đã chuyển hướng từ việc quảng bá “hiệu suất cực cao” của mô hình sang ưu tiên tính khả dụng, hiệu quả chi phí và hỗ trợ hệ sinh thái rộng lớn nhằm thúc đẩy sự áp dụng trong ngành công nghiệp, theo ông Neil Wang, đối tác toàn cầu và chủ tịch khu vực Trung Quốc đại lục tại Frost & Sullivan.
TỶ LỆ THÂM NHẬP TRUNG BÌNH CỦA AI VÀO CÁC NGÀNH CÔNG NGHIỆP TẠI TRUNG QUỐC VƯỢT QUÁ 60%
Theo báo cáo mới nhất về thị trường AI Trung Quốc do Frost & Sullivan công bố mới đây, quốc gia này đã đạt tiến bộ nhanh chóng trong việc khuyến khích nhiều ngành công nghiệp áp dụng các ứng dụng AI liên quan.
Báo cáo nhấn mạnh các ứng dụng AI đang phát triển từ khả năng chung sang triển khai cụ thể theo từng kịch bản. Các lĩnh vực tài chính, chính phủ, viễn thông và y tế của Trung Quốc đã đạt tỷ lệ thâm nhập AI trung bình vượt quá 60%.
Trong đó, lĩnh vực chính phủ có tỷ lệ áp dụng cao nhất với 95%, tiếp theo là tài chính với 78%. Xu hướng này nổi lên giữa lúc chi phí đào tạo mô hình giảm mạnh, giúp hạ thấp rào cản tham gia các dự án AI, theo ông Wang. Ông cho biết chi phí đào tạo đã giảm 90% trong năm nay so với năm 2024.
Đánh giá của ông phản ánh cách các công ty AI Trung Quốc đang thu hẹp khoảng cách với các đối thủ Mỹ thông qua cách tiếp cận mã nguồn mở, cho phép mã nguồn của mô hình AI được cung cấp công khai để các nhà phát triển bên thứ ba sử dụng, chỉnh sửa và phân phối.
Các mô hình mã nguồn mở từ các startup như DeepSeek và MoonshotAI, cùng với những mô hình từ các tập đoàn công nghệ lớn như đơn vị AI của Alibaba Cloud và Baidu, đã chứng kiến sự gia tăng áp dụng trong nhiều ngành nhờ sức hấp dẫn chi phí thấp và các tính năng đổi mới.
Việc chi phí đào tạo giảm đã giúp DeepSeek tập trung vào việc cung cấp “chi phí dễ quản lý, chất lượng phù hợp và bộ công cụ thân thiện với người dùng”, thay vì chỉ nhắm đến điểm số benchmark AI cao hơn đối thủ, ông Wang nói. Ông chỉ ra rằng mô hình V3.1 của DeepSeek có “chế độ suy luận linh hoạt hơn”, cho phép hệ thống tự động chuyển đổi giữa chế độ “suy nghĩ sâu” và “phản hồi nhanh” tùy theo độ phức tạp của nhiệm vụ.
Thị trường ứng dụng AI công nghiệp rộng lớn của Trung Quốc mang lại “lợi thế rõ rệt” so với Mỹ, vì các công ty AI trong nước “cực kỳ nhanh nhạy trong thử nghiệm, sửa lỗi và lặp lại công nghệ”, mở ra cơ hội cho thương mại hóa nhanh chóng, ông Wang nhận định.
Tuy nhiên, ông cũng lưu ý rằng vẫn tồn tại những nút thắt trong phân khúc mô hình AI tại Trung Quốc đại lục, khi nhiều nhà phát triển vẫn phụ thuộc nặng nề vào các nhà cung cấp công nghệ nước ngoài cho “phần mềm phát triển nền tảng”, chẳng hạn như khung AI và trình biên dịch.
ÁP DỤNG AI TRÊN TOÀN CẦU DỰ KIẾN ĐẠT TỐC ĐỘ TĂNG TRƯỞNG KÉP HÀNG NĂM (CAGR) 35,9%
Trên toàn cầu, sau giai đoạn phát triển rầm rộ, xu hướng thương mại hóa mô hình AI cũng đang diễn ra mạnh mẽ, với thị trường AI toàn cầu được dự báo đạt giá trị 391 tỷ USD vào năm 2025 và tăng lên 1,81 nghìn tỷ USD vào năm 2030, theo các báo cáo gần đây.
Sự phát triển này được thúc đẩy bởi sự gia tăng đầu tư vào AI tạo sinh (GenAI), với 33,9 tỷ USD đầu tư tư nhân toàn cầu trong năm 2024, tăng 18,7% so với năm trước, theo Báo cáo AI Index 2025 của Stanford HAI. Các xu hướng chính bao gồm AI agentic (AI có khả năng hành động độc lập), AI suy luận nâng cao, chip tùy chỉnh và di chuyển đám mây, như Morgan Stanley nhấn mạnh.
Tỷ lệ áp dụng AI bởi các tổ chức toàn cầu dự kiến đạt tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 35,9% từ 2025 đến 2030. AI dự kiến đóng góp từ 17,1 nghìn tỷ đến 25,6 nghìn tỷ USD vào GDP toàn cầu đến năm 2030, với Bắc Mỹ và Trung Quốc là những khu vực hưởng lợi lớn nhất. Sự giảm chi phí đào tạo toàn cầu, tương tự như ở Trung Quốc, đang hỗ trợ các mô hình mã nguồn mở, giúp startup và doanh nghiệp lớn như OpenAI, Google giảm rào cản gia nhập và thúc đẩy sáng tạo.
Mặc dù lợi ích lớn, thương mại hóa AI toàn cầu đối mặt thách thức như phụ thuộc công nghệ nước ngoài, chi phí tính toán cao và vấn đề đạo đức. PwC dự báo 2025 sẽ chứng kiến AI tích hợp sâu hơn vào chuyển đổi kinh doanh, tập trung vào ROI và chiến lược hành động. AI đã không chỉ là công cụ mà còn là động lực tăng trưởng kinh tế, đòi hỏi doanh nghiệp thích ứng nhanh để tận dụng cơ hội.
Từ khóa:
Dòng sự kiện:
Trí tuệ nhân tạo -AIHàng nghìn tỷ USD đang được các tập đoàn công nghệ lớn nhất nước Mỹ cam kết cho cuộc đua AI nhưng chưa xuất hiện trên bảng cân đối kế toán...
Khi AI bước ra khỏi giai đoạn thử nghiệm, bài toán lớn nhất không còn là khả năng ứng dụng, mà là cách doanh nghiệp quản trị dữ liệu, kiểm soát quyết định của AI và duy trì vai trò giám sát của con người...
Trọng tâm không còn chỉ nằm ở việc mô hình AI lớn đến đâu hay đạt điểm số benchmark cao như thế nào, mà chuyển sang cách các mô hình đó được ứng dụng trong thực tế...
Khi cuộc cạnh tranh về mô hình AI ngày càng khốc liệt, các ông lớn như OpenAI, Anthropic, Google hay Microsoft không chỉ chạy đua về hiệu năng mà còn sẵn sàng chi hàng triệu USD dưới dạng tín dụng điện toán miễn phí để thu hút startup...
Không chỉ chip bán dẫn, nhóm máy xử lý dữ liệu tự động và linh kiện đi kèm – bao gồm máy tính, máy chủ, bộ nhớ và các thành phần phục vụ tính toán – cũng ghi nhận mức tăng trưởng vượt bậc...
AI không chỉ làm thay đổi cách người lao động làm việc mà còn có thể ảnh hưởng trực tiếp đến thời điểm nghỉ hưu, triển vọng nghề nghiệp và cả các chính sách an sinh xã hội trong tương lai...
DeepSeek đã bắt đầu các bước chuẩn bị cho việc niêm yết và đặt mục tiêu nộp hồ sơ IPO ngay trong năm nay. Nếu tiến độ diễn ra đúng kế hoạch, DeepSeek có thể chính thức lên sàn vào năm 2027...
Từng thống trị thị trường tivi, tủ lạnh hay máy giặt toàn cầu, các tập đoàn điện tử Nhật Bản giờ đây lại đứng trước một cuộc chuyển mình mang tính sống còn...
Tuy nhiên, khi chi phí vận hành các mô hình AI tiên phong vẫn ở mức cao, các doanh nghiệp bắt đầu đánh giá kỹ hơn tỷ lệ hoàn vốn của từng ứng dụng AI...
Nếu trước đây tốc độ tải xuống (download) và vùng phủ sóng là những tiêu chí quan trọng nhất, thì nay các ứng dụng AI đòi hỏi những chỉ số hoàn toàn khác như tốc độ tải lên (upload), độ trễ, độ ổn định của kết nối tới hạ tầng đám mây...