Doanh nghiệp Mỹ không còn muốn “đốt tiền” cho AI

Doanh nghiệp Mỹ không còn muốn “đốt tiền” cho AI

Nhiều doanh nghiệp bắt đầu chuyển sang các mô hình AI giá rẻ, trong đó có sản phẩm từ Trung Quốc, nhằm cắt giảm chi phí. Xu hướng này đang tạo sức ép lên OpenAI và Anthropic, đồng thời mở ra một giai đoạn cạnh tranh mới của ngành AI, nơi hiệu quả chi phí quan trọng không kém sức mạnh mô hình.

Theo chiều kim đồng hồ từ góc trên bên trái: Michael Truell (Cursor), Sam Altman (OpenAI), Yang Zhilin (Moonshot AI), Liang Wenfeng (DeepSeek), Alexandr Wang (Meta) và Dario Amodei (Anthropic). Ảnh minh họa: Dana Smith/WSJ; Getty Images (2); ZUMA Press (2); Reuters; Bloomberg.

Các doanh nghiệp Mỹ đang dần chấp nhận một quan điểm từng bị xem là “khác thường”: không nhất thiết phải chi hàng núi tiền cho AI.

Sau thời gian dài chứng kiến chi phí AI leo thang, từ các tập đoàn lớn đến startup đều bắt đầu chuyển sang sử dụng những mô hình có giá rẻ hơn, trong đó có nhiều sản phẩm được phát triển tại Trung Quốc. Thay vì chỉ sử dụng OpenAI hay Anthropic, họ kết hợp nhiều mô hình khác nhau, lựa chọn công cụ phù hợp nhất cho từng tác vụ nhằm tối ưu chi phí.

Xu hướng này không chỉ làm thay đổi cách doanh nghiệp triển khai AI mà còn có thể đảo lộn cuộc cạnh tranh giữa các hãng AI lớn đang dẫn dắt nền kinh tế số toàn cầu.

Không phải việc gì cũng cần “siêu AI”

Mike Saeks, Giám đốc Công nghệ phụ trách khách hàng doanh nghiệp tại Cursor – startup phát triển công cụ lập trình AI vừa được SpaceX của Elon Musk đồng ý mua lại với giá 60 tỷ USD – cho rằng nhiều doanh nghiệp đang nhận ra một thực tế đơn giản.

“Giống như lái một chiếc Lamborghini đi mua hộp sữa ở siêu thị, trong khi chiếc xe đó vốn được thiết kế để chạy trên đường đua”, ông ví von.

Theo ông, những mô hình AI mạnh và đắt nhất không cần thiết đối với phần lớn công việc hằng ngày.

Saeks từng là nhân viên ngân hàng đầu tư trước khi gia nhập Cursor cách đây hai tháng với vai trò tư vấn cho doanh nghiệp cách đo lường hiệu quả đầu tư (ROI) từ AI.

Cursor gọi cách tiếp cận này là “tokenomics” – thuật ngữ chỉ việc tối ưu lượng token, đơn vị dùng để đo mức sử dụng AI.

Chỉ vài tháng trước, việc tiêu tốn thật nhiều token còn được xem là niềm tự hào. Nhiều doanh nghiệp thậm chí còn lập bảng xếp hạng nội bộ để xem nhân viên nào sử dụng AI nhiều nhất. Văn hóa này được gọi là “tokenmaxxing”.

Giờ đây, mọi thứ đã đảo chiều.

Các doanh nghiệp chuyển sang ưu tiên “thrift-maxxing”, tức tiết kiệm tối đa chi phí AI. Điều quan trọng không còn là sử dụng mô hình mạnh nhất, mà là mô hình nào mang lại hiệu quả cao nhất với chi phí thấp nhất.

Cuộc cạnh tranh không chỉ còn là công nghệ

Sự thay đổi này không đơn thuần là câu chuyện cắt giảm chi phí. Đây còn là cuộc cạnh tranh giữa hai hệ sinh thái AI lớn nhất thế giới.

Trong khi OpenAI và Anthropic chủ yếu phát triển các mô hình đóng (closed model) – được kiểm soát chặt chẽ và không cho phép người dùng tùy chỉnh – thì nhiều doanh nghiệp Trung Quốc lại theo đuổi mô hình mở (open-weight), cho phép khách hàng tải xuống, tinh chỉnh và vận hành trên hạ tầng riêng với chi phí thấp hơn đáng kể.

OpenAI và Anthropic nhiều lần cáo buộc các công ty AI Trung Quốc sao chép công nghệ của họ thông qua kỹ thuật “distillation” (tạm dịch: “chưng cất”). Những cái tên bị nhắc đến gồm DeepSeek, MiniMax và Moonshot AI.

Trong khi đó, Bắc Kinh bác bỏ các cáo buộc này.

Một số doanh nghiệp Mỹ vẫn tránh sử dụng AI Trung Quốc vì lo ngại an ninh. Lãnh đạo OpenAI và Anthropic cũng nhiều lần cảnh báo về các rủi ro tiềm ẩn.

Một số quan chức trong chính quyền Tổng thống Donald Trump còn đề xuất cấm các mô hình AI Trung Quốc, trong khi phe phản đối cho rằng động thái này chỉ nhằm hạn chế cạnh tranh.

Trong ngày 31/07, Nvidia, Microsoft, Palantir cùng nhiều doanh nghiệp công nghệ khác đã ký thư ngỏ kêu gọi các nhà hoạch định chính sách Mỹ thận trọng trước những biện pháp hạn chế AI mã nguồn mở.

Theo nhiều nhà đầu tư và lãnh đạo doanh nghiệp, bất kể tranh cãi sẽ đi đến đâu, kỷ nguyên AI giá rẻ đã bắt đầu.

Không chỉ các công ty Trung Quốc, nhiều doanh nghiệp Mỹ cũng đang phát triển hoặc chuẩn bị tung ra các mô hình mở của riêng mình.

Doanh nghiệp không còn trung thành với một mô hình duy nhất

Các công ty tại Thung lũng Silicon là những người đầu tiên xem AI như bất kỳ dịch vụ công nghệ nào khác: luôn tìm lựa chọn có hiệu quả chi phí tốt nhất.

Hiện xu hướng này đã lan sang nhiều lĩnh vực khác. “Tôi gần như không còn thấy sự trung thành nào nữa”, Marty Kausas, CEO nền tảng AI chăm sóc khách hàng Pylon, nhận xét. “Hiện giờ giống như một cuộc tắm máu”.

Theo ông, các hãng AI đang tung ra hàng loạt ưu đãi để giữ chân khách hàng.

Pylon đã nhận được nhiều tháng sử dụng AI miễn phí.

Chỉ tính từ đầu năm đến nay, công ty đã được một nhà cung cấp tặng lượng token trị giá khoảng 1.6 triệu USD; một nhà cung cấp khác tặng 65,000 USD; và thêm 10,000 USD từ một đơn vị khác.

Ngay cả Microsoft cũng đang cân nhắc đưa các mô hình AI Trung Quốc, bao gồm DeepSeek, lên nền tảng của mình.

Nhiều startup cũng cho biết họ đã trao đổi với các ngân hàng, công ty bảo hiểm, doanh nghiệp y tế và nhiều khách hàng lớn khác về việc triển khai các mô hình AI mã nguồn mở.

Cursor: Tiết kiệm gần 90% chi phí chỉ bằng cách đổi mô hình

Một lợi thế của Cursor là nền tảng lập trình của họ không phụ thuộc vào bất kỳ mô hình AI nào.

Người dùng có thể chuyển đổi linh hoạt giữa các mô hình của OpenAI, Anthropic, SpaceX, Google hoặc các hãng AI Trung Quốc.

Theo Mike Saeks, có nhiều cách để giảm đáng kể chi phí AI.

Ví dụ: Hạn chế nhân viên mới truy cập các mô hình đắt nhất; chỉ sử dụng mô hình AI mạnh để lập kế hoạch hoặc suy luận; sau đó giao phần lớn công việc cho các mô hình rẻ hơn thực hiện.

Cursor gần đây đã thực hiện một thử nghiệm nhằm đánh giá chi phí xây dựng một trình duyệt web hoàn toàn từ đầu.

Nếu sử dụng toàn bộ GPT-5.5 của OpenAI, chi phí vượt 10,000 USD. Trong khi đó, nếu kết hợp mô hình lập trình Composer của Cursor với Opus 4.8 của Anthropic, tổng chi phí chỉ còn 1,339 USD, thấp hơn gần 87%.

Theo Saeks, tốc độ thay đổi của thị trường AI hiện nay nhanh hơn rất nhiều so với trước.

“Trước đây vài tháng mới xuất hiện một mô hình tốt hơn. Còn bây giờ cảm giác như chuyện đó xảy ra nhiều lần chỉ trong một tuần”, ông cho biết.

OpenAI và Anthropic buộc phải thay đổi

Sự phổ biến của các mô hình giá rẻ đang làm đảo lộn chiến lược của OpenAI và Anthropic.

Suốt nhiều năm, hai công ty này cạnh tranh bằng cách phát triển những mô hình AI ngày càng mạnh hơn, với chi phí huấn luyện và vận hành ngày càng lớn. Tuy nhiên, họ giờ đây nhận ra khách hàng không chỉ cần những mô hình mạnh nhất mà còn muốn có những lựa chọn đủ tốt với chi phí hợp lý.

Một phát ngôn viên OpenAI cho biết phiên bản mới GPT-5.6 Sol đã được tối ưu để sử dụng token hiệu quả hơn, giúp thực hiện các tác vụ phức tạp với chi phí thấp hơn.

Trong khi đó, Anthropic cũng vừa tung ra một mô hình mới có chi phí rẻ hơn. Đại diện công ty cho biết khách hàng có thể lựa chọn giữa các mô hình có mức độ thông minh cao hoặc chi phí thấp ngay trong hệ sinh thái của Anthropic. Cả OpenAI và Anthropic đều khẳng định sẽ tiếp tục hỗ trợ các mô hình mã nguồn mở.

Sự thay đổi trong nhu cầu của doanh nghiệp đang đặt ra thách thức đối với mức định giá rất cao của OpenAI và Anthropic khi cả hai chuẩn bị IPO.

Để giữ chân khách hàng, các hãng AI hàng đầu đang tăng cường ưu đãi, từ các chương trình hợp tác, hỗ trợ hàng chục nghìn USD tiền sử dụng AI cho đến trợ giá mạnh dịch vụ.

Dù vậy, nhiều doanh nghiệp vẫn chấp nhận trả thêm tiền nếu thực sự cần năng lực xử lý cao nhất.

Zoom là một trong những doanh nghiệp sớm áp dụng chiến lược kết hợp nhiều mô hình AI.

Theo Giám đốc Công nghệ Xuedong Huang, công ty đã sử dụng Llama – mô hình mã nguồn mở của Meta – trong ba năm qua. Sau khi tinh chỉnh theo nhu cầu riêng, Zoom tiết kiệm được đáng kể chi phí vận hành.

Hiện nền tảng này kết hợp nhiều mô hình, bao gồm OpenAI, Anthropic và các mô hình mở.

Ông Huang ví chiến lược này với một câu chuyện nổi tiếng trong văn hóa Trung Quốc: Ba người bình thường hợp sức có thể tạo nên trí tuệ ngang một thiên tài.

Theo ông, đó chính là “bí quyết” để doanh nghiệp vừa duy trì hiệu suất vừa kiểm soát chi phí AI.

Khách hàng của Hex đổ xô sang Kimi

Barry McCardel, đồng sáng lập kiêm CEO của startup phân tích dữ liệu bằng AI Hex, cho biết các mô hình mã nguồn mở đặc biệt phù hợp khi doanh nghiệp cần tinh chỉnh AI bằng dữ liệu nội bộ hoặc cho những tác vụ chuyên biệt.

“Chúng tôi liên tục đánh giá xem nên gắn bó với phòng thí nghiệm AI nào trong bối cảnh thị trường thay đổi quá nhanh”, ông nói.

Chỉ trong hai tuần gần đây, khoảng 50% khách hàng của Hex đã đưa Kimi – mô hình do startup Trung Quốc Moonshot AI phát triển – vào quy trình làm việc.

Theo McCardel, bất kỳ ngày nào các hãng AI cũng có thể tung ra một mô hình mới dẫn đầu thị trường. “Vì vậy, chúng tôi muốn duy trì sự linh hoạt”, ông chia sẻ.

Một ví dụ rõ nét khác là Telnyx, startup cung cấp hạ tầng cho các tác nhân AI (AI Agent).

Vào mùa xuân năm nay, công ty vận hành khoảng 1,000 AI Agent bằng mô hình Claude của Anthropic kết hợp với một hệ điều hành mã nguồn mở. Gói thuê bao cao cấp của Anthropic có giá 200 USD/người/tháng.

Ảnh chụp màn hình bảng điều khiển giám sát các AI Agent của kỹ sư tại Telnyx. Ảnh: Telnyx.

Tuy nhiên, sau đó Anthropic không còn cho phép các hệ điều hành của bên thứ ba chạy trên gói thuê bao, cho rằng điều này vi phạm điều khoản sử dụng.

Nếu chuyển sang hình thức tính phí theo lượt gọi, Telnyx tính toán chi phí sẽ lên tới khoảng 100,000 USD mỗi ngày.

“Chúng tôi tính toán và nhận ra sẽ phải trả khoảng 100,000 USD mỗi ngày”, CEO David Casem cho biết.

Giải pháp của Telnyx là chuyển sang các mô hình mã nguồn mở. “Chúng hoạt động rất tốt”, ông nhận định.

Ông nhấn mạnh công ty không từ bỏ OpenAI hay Anthropic. “Chúng tôi vẫn sử dụng chúng. Chỉ là chúng không còn làm tất cả mọi việc nữa”, ông nói.

Hiện nay, khoảng 1,400 AI Agent của Telnyx được vận hành chủ yếu bằng dòng mô hình của startup Trung Quốc Z.AI, với chi phí khoảng 100 USD cho mỗi AI Agent mỗi ngày.

Trong mô hình này: Fable của Anthropic đảm nhận việc lập kế hoạch và điều phối; các mô hình mã nguồn mở thực hiện phần lớn công việc; Sol của OpenAI kiểm tra và đánh giá kết quả cuối cùng.

Startup AI pháp lý Harvey cũng áp dụng chiến lược tương tự.

Theo Chủ tịch Gabe Pereyra, công ty đã huấn luyện mô hình GLM-5.2 và trang bị cho nó một công cụ giúp tự động “gọi” tới Fable 5 của Anthropic nếu nhận thấy đây là một nhiệm vụ đặc biệt khó.

“Nếu là một bài toán thực sự phức tạp thì mô hình sẽ chuyển sang Fable”, ông nói.

Ông cho biết Harvey hiện sử dụng gần như tất cả các mô hình AI lớn trên thị trường. “Chúng tôi làm việc với tất cả các hãng. Chúng tôi đang tìm nhiều giải pháp khác nhau để duy trì, thậm chí cải thiện hiệu suất, đồng thời giảm đáng kể chi phí”.

Việc các doanh nghiệp ngày càng ưu tiên hiệu quả chi phí thay vì chỉ chạy theo mô hình mạnh nhất đang làm thay đổi cuộc đua AI.

Nếu trước đây các hãng công nghệ cạnh tranh bằng việc liên tục tung ra những mô hình lớn hơn, thông minh hơn và đắt đỏ hơn, thì giờ đây họ còn phải chứng minh rằng AI của mình đủ mạnh nhưng cũng phải đủ rẻ.

Đối với khách hàng doanh nghiệp, AI đang dần trở thành một dịch vụ giống điện toán đám mây: mô hình nào mang lại hiệu quả cao nhất với chi phí thấp nhất sẽ được lựa chọn.

Điều đó cũng đồng nghĩa lợi thế cạnh tranh không còn chỉ nằm ở việc ai sở hữu mô hình thông minh nhất, mà ở khả năng kết hợp linh hoạt nhiều mô hình để tối ưu hiệu suất và chi phí. Đây có thể là chương tiếp theo của cuộc đua AI toàn cầu.

Vũ Hạo