Rẻ mà lại hiệu quả! Các doanh nghiệp Mỹ ngày càng yêu thích AI Trung Quốc, tỷ lệ trên nền tảng OpenRouter từng đạt 46%.

Các mô hình AI Trung Quốc đang nhanh chóng thâm nhập thị trường doanh nghiệp Mỹ nhờ giá thấp hơn đáng kể so với các sản phẩm tương tự của Mỹ. Lợi thế về hiệu suất giá kết hợp với sự cải thiện liên tục về hiệu năng đang thúc đẩy ngày càng nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp Mỹ chuyển khối lượng công việc sang các mô hình Trung Quốc.

Trên nền tảng dành cho nhà phát triển OpenRouter, tỷ lệ token mà các doanh nghiệp Mỹ sử dụng từ các mô hình AI Trung Quốc đã duy trì trên 30% mỗi tuần kể từ ngày 8 tháng 2, với đỉnh điểm từng tăng lên 46%. Trong khi đó, mức trung bình trong 12 tháng trước đó chỉ là 11%, và nửa đầu năm 2025 thậm chí còn thấp hơn ở mức 4,5%. Sự thay đổi đột ngột này diễn ra trong bối cảnh các phòng thí nghiệm AI hàng đầu của Mỹ như OpenAI, Anthropic liên tục tăng giá các mô hình chủ lực, khiến các doanh nghiệp ngày càng nhạy cảm với chi phí chuyển hướng nhanh hơn.

Áp lực chi phí thúc đẩy chuyển đổi

Giá cả là động lực cốt lõi của làn sóng chuyển đổi này. Theo Justin Summerville của nhóm dữ liệu và phân tích OpenRouter, chi phí sử dụng các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc "rẻ hơn từ 60% đến 90%" so với các mô hình hàng đầu của Anthropic và OpenAI.

Công ty khởi nghiệp AI Lindy là một trường hợp điển hình cho xu hướng này. Công ty đã chuyển toàn bộ lưu lượng truy cập từ mô hình Claude của Anthropic sang DeepSeek vào tháng 6 năm 2026. "Bạn có thể thấy đường cong chi phí đó giảm thẳng xuống sàn," Giám đốc điều hành Lindy, Flo Crivello, nói với CNBC. Ông dự đoán quyết định này sẽ giúp công ty tiết kiệm hàng triệu đô la trong vòng vài tháng.

Kyle Chan, nghiên cứu viên tại Trung tâm Nghiên cứu Trung Quốc John L. Thornton thuộc Viện Brookings, chỉ ra: "Khi chi phí AI tăng vọt, các mô hình AI Trung Quốc trở nên hấp dẫn hơn đáng kể đối với các doanh nghiệp Mỹ. Trước đây, các doanh nghiệp Mỹ không quá quan tâm đến nguồn gốc mô hình khi áp dụng AI, nhưng giờ đây họ ngày càng có ý thức về chi phí hơn."

Hiệu năng nhanh chóng tiến gần đến tiên tiến

Ngoài lợi thế về giá, hiệu suất của các mô hình Trung Quốc cũng khiến thị trường chú ý.

GLM 5.2 do Zhipu phát hành vào tháng 6 đã đạt kết quả trong một bài kiểm tra chuẩn về tác nhân AI được theo dõi rộng rãi, chỉ kém Opus 4.8 của Anthropic chưa đến một phần trăm, trong khi chi phí chỉ bằng khoảng một phần năm. Một số nhà nghiên cứu cho biết GLM 5.2 đã thể hiện ngang tầm với các phòng thí nghiệm hàng đầu của Mỹ trong một số bài kiểm tra chuẩn về an ninh mạng.

Harpreet Arora, người phụ trách cơ sở hạ tầng tác nhân AI tại Vercel, cho biết GLM 5.2 đã thiết lập tốc độ áp dụng mô hình nhanh nhất mà Vercel ghi nhận trong năm 2026 — "trong tuần đầu tiên đầy đủ sau khi ra mắt, lượng token trung bình hàng ngày tăng khoảng 27 lần, và số lượng khách hàng sử dụng tăng khoảng 80 lần."

Theo dữ liệu từ Vercel, tỷ lệ token cổng của DeepSeek cũng liên tục tăng trong khoảng thời gian từ tháng 5 đến tháng 6.

Summerville cho biết thế hệ mô hình mã nguồn mở mới "hoạt động xuất sắc, đã chứng minh khả năng thực tế trong hầu hết các tác vụ ngoại trừ các tác vụ ngôn ngữ lớn phức tạp nhất." Chan ước tính các mô hình hàng đầu của Trung Quốc hiện đang "tụt hậu khoảng sáu đến chín tháng" so với các sản phẩm tiên tiến của Mỹ, nhưng đã đủ cạnh tranh trong nhiều kịch bản chính thống.

Phạm vi áp dụng của doanh nghiệp mở rộng

Sự thâm nhập của các mô hình Trung Quốc đang mở rộng từ các công ty khởi nghiệp sang các nhóm doanh nghiệp rộng lớn hơn.

Trên nền tảng tác nhân AI LaunchLemonade phục vụ các ngành được quản lý, Claude và ChatGPT vẫn chiếm vị trí hàng đầu về mức sử dụng, nhưng GLM 5.2 đã lọt vào top 5 nền tảng. Giám đốc điều hành kiêm nhà sáng lập LaunchLemonade, Cien Solon, cho biết: "Các mô hình Trung Quốc như Zhipu và Qwen của Alibaba đang trở thành lựa chọn khả thi cho doanh nghiệp, cung cấp sự kết hợp lý tưởng giữa hiệu suất và chi phí cho các khối lượng công việc cụ thể. Các doanh nghiệp có chiến lược AI trưởng thành hơn ngày càng sẵn sàng sử dụng chúng trong các tình huống mà công nghệ hoặc logic kinh doanh phù hợp."

Yacine Jernite, người phụ trách học máy tại Hugging Face, đã chỉ ra một xu hướng cấu trúc sâu hơn: "Chúng tôi thấy các doanh nghiệp ngày càng muốn chuyển sang các ngăn xếp AI chi phí thấp hơn, có thể kiểm soát và tùy chỉnh, và với tình hình hiện tại của các mô hình mã nguồn mở và trọng số mở, điều này thường có nghĩa là dựa vào các mô hình Trung Quốc."

Tuyên bố miễn trừ rủi ro và điều khoản

        Thị trường có rủi ro, đầu tư cần thận trọng. Bài viết này không cấu thành lời khuyên đầu tư cá nhân, cũng không xem xét đến mục tiêu đầu tư, tình hình tài chính hoặc nhu cầu cụ thể của từng người dùng. Người dùng nên xem xét liệu bất kỳ ý kiến, quan điểm hoặc kết luận nào trong bài viết có phù hợp với hoàn cảnh cụ thể của họ hay không. Đầu tư dựa trên bài viết này, tự chịu trách nhiệm.