Những tháng gần đây, các mô hình AI đến từ DeepSeek và Z.ai được đánh giá là đã đạt mức cạnh tranh đáng kể với các hệ thống tiên tiến của OpenAI và Anthropic. Trong khi năng lực mô hình tăng nhanh, chi phí sử dụng các mô hình AI hàng đầu của Mỹ cũng leo thang, buộc nhiều doanh nghiệp phải tính toán lại bài toán đầu tư.

Theo dữ liệu từ OpenRouter – nền tảng cho phép lập trình viên truy cập nhiều mô hình AI khác nhau – tỷ lệ token mà doanh nghiệp Mỹ sử dụng trên các mô hình AI Trung Quốc đã duy trì trên 30% mỗi tuần kể từ ngày 8/2, có thời điểm lên tới 46%. Trong khi đó, mức trung bình của 12 tháng trước chỉ khoảng 11% và giảm xuống còn 4,5% trong nửa đầu năm 2025.

Doanh nghiệp ưu tiên chi phí thay vì chỉ chạy theo mô hình mạnh nhất

Sự trỗi dậy của các mô hình mã nguồn mở và open-weight từ Trung Quốc diễn ra trong bối cảnh Chính phủ Mỹ đang tăng cường giám sát các mô hình AI tiên tiến, đồng thời tìm cách hạn chế sự phổ biến của các giải pháp đến từ nước ngoài.

Cuối tháng 6, OpenAI cho biết đã phải trì hoãn việc triển khai một số mô hình mới theo yêu cầu của chính phủ. Cùng thời điểm, các biện pháp kiểm soát xuất khẩu đối với hai mô hình Mythos và Fable của Anthropic cũng được dỡ bỏ sau quá trình đàm phán căng thẳng với chính quyền Tổng thống Donald Trump.

Theo Kyle Chan, nghiên cứu viên tại Trung tâm Trung Quốc John L. Thornton thuộc Viện Brookings, chi phí đang trở thành yếu tố khiến AI Trung Quốc hấp dẫn hơn với doanh nghiệp Mỹ.

"Trước đây, doanh nghiệp chủ yếu quan tâm đến việc triển khai AI bất kể sử dụng mô hình nào. Hiện nay, khi chi phí AI tăng mạnh, họ bắt đầu cân nhắc hiệu quả kinh tế nhiều hơn."

DeepSeek giúp doanh nghiệp tiết kiệm hàng triệu USD

Xu hướng này thể hiện rõ ở các startup AI.

Trong tháng 6, startup Lindy đã chuyển toàn bộ lưu lượng xử lý từ mô hình Claude của Anthropic sang DeepSeek. Theo CEO Flo Crivello, quyết định này khiến chi phí sử dụng AI "giảm gần như chạm đáy" và dự kiến giúp công ty tiết kiệm hàng triệu USD chỉ trong vài tháng.

Tại Vercel – nền tảng triển khai và vận hành ứng dụng – DeepSeek cũng ghi nhận lượng token sử dụng tăng mạnh từ tháng 5 sang tháng 6.

Trong khi đó, GLM 5.2 của Z.ai, ra mắt vào tháng 6, trở thành mô hình có tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trên Vercel trong năm 2026. Theo Harpreet Arora, phụ trách hạ tầng AI Agent của Vercel, chỉ sau tuần đầu tiên phát hành, lượng token sử dụng mỗi ngày của GLM 5.2 đã tăng khoảng 27 lần, còn số khách hàng sử dụng tăng gần 80%.

Arora cho rằng yếu tố quyết định nằm ở giá thành.

"Không phải mọi tác vụ đều cần mô hình mạnh nhất. Với những công việc chỉ cần mức hiệu năng đủ tốt, doanh nghiệp đang chuyển sang mô hình có chi phí thấp nhất. Làn sóng AI từ Trung Quốc đang hưởng lợi rõ rệt từ xu hướng này."

Theo Justin Summerville, phụ trách dữ liệu và phân tích tại OpenRouter, các mô hình AI mã nguồn mở của Trung Quốc hiện có thể rẻ hơn từ 60% đến 90% so với những mô hình cao cấp của OpenAI và Anthropic.

Không còn chỉ rẻ, AI Trung Quốc đang tiến sát nhóm dẫn đầu

Bên cạnh lợi thế về chi phí, khoảng cách về năng lực giữa AI Trung Quốc và các mô hình hàng đầu của Mỹ cũng đang được thu hẹp.

Kyle Chan ước tính các mô hình AI tiên tiến của Trung Quốc hiện chỉ còn chậm hơn khoảng 6–9 tháng so với những hệ thống dẫn đầu của Mỹ.

Justin Summerville cũng nhận định các mô hình mã nguồn mở thế hệ mới đã đủ khả năng xử lý gần như toàn bộ tác vụ phổ biến của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), ngoại trừ những bài toán phức tạp nhất.

Một ví dụ là GLM 5.2 đạt điểm số chỉ thấp hơn khoảng 1 điểm phần trăm so với Opus 4.8 của Anthropic trên một bài đánh giá quan trọng dành cho AI Agent, trong khi chi phí chỉ bằng khoảng 20%. Một số nhà nghiên cứu cũng cho rằng GLM 5.2 đạt hiệu năng tương đương các phòng thí nghiệm AI hàng đầu của Mỹ trong một số bài kiểm thử về an ninh mạng.

Theo Flo Crivello, sau khi chuyển sang DeepSeek V4, nhiều tác vụ cốt lõi của Lindy thậm chí còn đạt hiệu quả tốt hơn trước.

AI Trung Quốc trở thành lựa chọn thực tế của doanh nghiệp

Cien Solon, CEO nền tảng AI LaunchLemonade, cho biết dù Claude và ChatGPT vẫn chiếm tỷ trọng sử dụng lớn nhất, GLM 5.2 đã nhanh chóng lọt nhóm 5 mô hình phổ biến nhất trên nền tảng.

Ông nhận định các mô hình như Z.ai hay Qwen của Alibaba đang trở thành lựa chọn phù hợp cho nhiều doanh nghiệp nhờ sự cân bằng giữa hiệu năng và chi phí đối với từng loại tác vụ.

Yacine Jernite, Giám đốc Machine Learning tại Hugging Face, cũng cho rằng ngày càng nhiều doanh nghiệp muốn xây dựng hạ tầng AI có thể tự kiểm soát và tùy biến, khiến các mô hình mã nguồn mở và open-weight của Trung Quốc trở thành lựa chọn đáng cân nhắc.

Tuy nhiên, ông cũng cảnh báo doanh nghiệp có nguy cơ rơi vào thế khó khi phải lựa chọn giữa các mô hình độc quyền của Mỹ với hiệu năng cao nhưng chi phí đắt đỏ và giá cả biến động, hoặc các mô hình Trung Quốc nếu muốn tối ưu ngân sách và làm chủ hạ tầng AI của mình.