Báo cáo chuyên sâu của Goldman Sachs: Ai sẽ trở thành nhà chiến thắng dài hạn trong ngành mô hình AI lớn của Trung Quốc?

Trung Quốc các mô hình AI quy mô lớn đang đứng trước một bước ngoặt mang tính lịch sử. Goldman Sachs cho rằng hiệu năng trí tuệ của các mô hình mã nguồn mở/mở quyền trọng số do Trung Quốc phát triển đã tiến sát các mô hình tư nhân hàng đầu toàn cầu; quy mô ứng dụng trong doanh nghiệp nội địa và cả các doanh nghiệp vừa và nhỏ trên toàn cầu đang tăng nhanh, từ đó hiệu ứng “bánh đà dữ liệu” sẽ tiếp tục thúc đẩy nâng cấp lặp lại của mô hình.

Theo You Tracking giao dịch sàn, báo cáo mới nhất của Goldman Sachs chỉ ra rằng quỹ đạo phát triển này có thể tóm tắt là “khoảnh khắc tối ưu chi phí của DeepSeek năm ngoái, đến khoảnh khắc thông minh của GLM năm nay”. Trong báo cáo 50 trang do Ronald Keung của Goldman Sachs dẫn dắt, nhóm phân tích đã đánh giá một cách hệ thống xoay quanh 4 vấn đề cốt lõi: mô hình AI Trung Quốc đạt hiệu năng cao với chi phí thấp như thế nào, vì sao chọn lộ trình mã nguồn mở, cách thức kiếm tiền ra sao, thị trường lõi có thể nhắm tới ở đâu, và ai sẽ trở thành người chiến thắng dài hạn.

Trong đánh giá cạnh tranh, Goldman Sachs đưa ra “khung định vị cạnh tranh” dựa trên năng lực định giá, lợi thế chi phí và sức mạnh tài chính; đồng thời kết luận rằng ở lĩnh vực mô hình văn bản nền tảng, trí phổ (lần bao phủ đầu tiên) và DeepSeek (chưa niêm yết) là có vị thế mạnh nhất; còn ở mảng đa phương thức, ByteDance (chưa niêm yết) dẫn đầu. Goldman Sachs đồng thời duy trì khuyến nghị Mua đối với MiniMax và Kuaishou.

Lấy ít thắng nhiều, hiệu suất là chìa khóa

Khả năng của các mô hình AI quy mô lớn Trung Quốc đạt hiệu năng tương đương với chi phí thấp hơn đáng kể so với các sản phẩm cùng loại của Mỹ chủ yếu đến từ hai đột phá song song: đổi mới kiến trúc và hiệu quả theo tham số.

Báo cáo của Goldman Sachs nêu rằng quy mô tham số của các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc nhìn chung nằm trong khoảng 200 tỷ đến 1,6 nghìn tỷ, tức chỉ bằng 2% đến 10% so với các mô hình hàng đầu toàn cầu; nguyên nhân chính là do nguồn cung phần cứng tính toán cao cấp bị hạn chế. Trong khi đó, các đổi mới như kiến trúc “chuyên gia lai” (MoE) và cơ chế chú ý thưa (sparse attention) khiến tỷ lệ tham số được kích hoạt thực tế so với tổng tham số chỉ còn 3% đến 5%, qua đó giảm mạnh chi phí huấn luyện và suy luận.

Ở cấp độ mô hình cụ thể, DeepSeek V4 Pro có quy mô tham số 1,6 nghìn tỷ; GLM5.2 của Zhipu là 0,7 nghìn tỷ; MiniMax M3 là 0,4 nghìn tỷ.

Goldman Sachs quy sự nhảy vọt gần đây về năng lực lập trình của các mô hình Trung Quốc cho tác động phối hợp giữa sàng lọc dữ liệu và huấn luyện sau học tăng cường (reinforcement learning). Ngày 27/6, DeepSeek ra mắt khung “mã giải đoán” DSpark, đã được triển khai trong dịch vụ online của V4-Flash và V4 Pro; mà không thay đổi trọng số mô hình hay chất lượng đầu ra, tốc độ tạo ra trên mỗi người dùng được tăng 60% đến 85% (V4-Flash) và 57% đến 78% (V4 Pro).

LongCat 2.0 mà Meituan công bố ngày 30/6 được Goldman Sachs xem là một cột mốc quan trọng cho việc tự chủ hạ tầng AI tại Trung Quốc — đây là mô hình MoE mã nguồn mở 1,6 nghìn tỷ tham số đầu tiên của Trung Quốc được huấn luyện và triển khai hoàn toàn dựa trên 50 nghìn thẻ tính toán nội địa. Goldman Sachs cho rằng điều này chứng minh tính khả thi của một “ngăn xếp phần cứng” bản địa ở giai đoạn tiền huấn luyện nặng về tính toán; đồng thời có ý nghĩa sâu xa để các mô hình AI Trung Quốc thoát khỏi sự phụ thuộc vào chip cao cấp của nước ngoài.

Phân hóa hai cực trên thị trường, kẻ mạnh càng mạnh

Goldman Sachs mô tả thị trường mô hình AI Trung Quốc đang hình thành “cấu trúc hai tầng” và xác định hai “tứ giác tối đa hóa ARR”.

Ở phân khúc cao cấp, các mô hình hàng đầu đại diện bởi GLM5.2 của Zhipu và Qwen3.7 Max của Alibaba có giá khoảng 1 USD cho mỗi triệu token, gấp 5 lần so với mô hình cấp thấp; biên lợi nhuận gộp suy luận khoảng 10% đến 20% (ước tính của Goldman Sachs). Ngược lại, mô hình hàng đầu của Mỹ có giá 4 đến 8 USD cho mỗi triệu token; mô hình cao cấp của Trung Quốc chỉ chiếm 10% đến 25% mức đó, nhưng nhờ tỷ lệ tham số kích hoạt thấp hơn, vẫn có thể duy trì biên lợi nhuận gộp dương.

Ở phân khúc cấp thấp, mô hình hướng tới tác vụ tác tử có giá thấp tới 0,06 đến 0,2 USD cho mỗi triệu token, đang mở rộng sang thị trường doanh nghiệp vừa và nhỏ toàn cầu và người dùng cá nhân vốn nhạy cảm với giá. MiniMax có 60% đến 70% doanh thu đến từ nước ngoài. Điểm đáng chú ý là DeepSeek đã công bố từ giữa tháng 7 sẽ đưa cơ chế định giá theo khung giờ cao điểm/thấp điểm cho dòng V4: phí khung giờ cao bằng 2 lần so với khung giờ không cao; mức định giá hỗn hợp khoảng 0,35 USD cho mỗi triệu token (V4 Pro) và 0,12 USD (V4 Flash).

Goldman Sachs dự báo doanh thu API và đăng ký của các mô hình AI Trung Quốc sẽ tăng từ 35 tỷ nhân dân tệ vào năm 2026 ước tính lên 879 tỷ nhân dân tệ vào năm 2030; tương ứng mức tiêu thụ token mỗi ngày tăng từ 350 nghìn tỷ lên 4.600 nghìn tỷ, tức tăng khoảng 25 lần.

Chiến lược mã nguồn mở: thâm nhập rộng, lộ trình kiếm tiền còn cần nâng cấp

Báo cáo của Goldman Sachs đã phân tích chi tiết logic chiến lược phổ biến của việc các mô hình AI Trung Quốc áp dụng lộ trình mã nguồn mở/mở trọng số và những giới hạn của việc thương mại hóa.

Ưu thế cốt lõi của mã nguồn mở nằm ở tính linh hoạt khi triển khai và hệ sinh thái cộng đồng. Qwen của Alibaba, DeepSeek, GLM của Zhipu và MiniMax M3 đều áp dụng mã nguồn mở hoặc mở trọng số; Seed của ByteDance là ngoại lệ chính, đi theo hoàn toàn hướng đóng nguồn. Mô hình mở cho phép triển khai linh hoạt trong và ngoài Trung Quốc đại lục, đồng thời thông qua phản hồi từ cộng đồng để tăng tốc vòng lặp cải tiến.

Tuy nhiên, Goldman Sachs cho rằng các con số ARR mà công ty mô hình mã nguồn mở công bố rất có khả năng đã bị đánh giá thấp nghiêm trọng về quy mô triển khai thực tế và tiềm năng doanh thu. Lấy Zhipu làm ví dụ: mục tiêu ARR cuối năm 2026 là 1 tỷ USD, nhưng lượng triển khai thực tế của GLM5.2 trên toàn cầu sẽ cao hơn rất nhiều so với lượng token và doanh thu thông qua kênh API nội bộ của Zhipu — nền tảng MaaS của đám mây Alibaba “Bailian” có thể lưu trữ trực tiếp mô hình mã nguồn mở GLM5.2 mà không cần trả bất kỳ khoản phí nào cho Zhipu.

Goldman Sachs dự đoán ngành sẽ dần chuyển từ mã nguồn mở thuần túy (giấy phép MIT, miễn phí hoàn toàn) sang mô hình “mở trọng số + giấy phép cộng đồng” — tức là hoạt động thương mại sẽ cần ký thỏa thuận chia sẻ doanh thu với công ty mô hình. MiniMax dòng M đã đi tiên phong trong việc áp dụng mô hình này. Goldman Sachs cho rằng sự chuyển đổi này sẽ cải thiện đáng kể hiệu quả kinh tế theo đơn vị của các công ty mô hình AI, bởi công ty mô hình có thể thu lợi từ các thỏa thuận chia sẻ doanh thu với các nền tảng như AWS Bedrock và Alibaba Cloud Bailian, thay vì tự gánh chi phí suy luận tính toán.

Từ “tối đa hóa token” sang ưu tiên ROI

Goldman Sachs định tính việc mở rộng thị trường quốc tế là không gian tăng trưởng quan trọng nhất của các mô hình AI Trung Quốc, đặc biệt ở các thị trường ngoài Mỹ.

Nhóm nghiên cứu Mỹ của Goldman Sachs ước tính rằng đến năm 2030, AI tác tử sẽ thúc đẩy tổng lượng tiêu thụ token toàn cầu tăng gấp 24 lần, đạt 120 triệu tỷ token mỗi tháng; trong đó AI tác tử cho doanh nghiệp tăng gấp 55 lần và AI tác tử cho người tiêu dùng tăng gấp 12 lần. Trên thị trường toàn cầu (ngoài Trung Quốc), các mô hình AI Trung Quốc đã gia tăng đáng kể phần token nhờ cải thiện hiệu năng và lợi thế về giá.

Báo cáo của Goldman Sachs cho biết, mô hình sử dụng AI trong doanh nghiệp toàn cầu đang trải qua sự chuyển biến mang tính căn bản từ “tối đa hóa token” sang “ưu tiên ROI”. Trước đây, giai đoạn cuối năm 2025 đến đầu năm 2026, doanh nghiệp coi tiêu thụ token cao đồng nghĩa với năng suất của tổ chức; trong khi đó, hướng mới chú trọng ranh giới nhiệm vụ rõ ràng, số lượng tác tử hoạt động hằng ngày, tự động hóa quy trình ở hậu trường và sản lượng đầu ra thực tế. Một nghiên cứu xu hướng kỹ thuật Jellyfish AI cho thấy người dùng AI mức độ nặng trong doanh nghiệp tiêu thụ lượng token gấp 10 lần, nhưng đầu ra chỉ tăng gấp 2 lần.

Ở lớp kênh, nền tảng Gemini Enterprise Agent Platform thuộc Alphabet và AWS Bedrock của Amazon đều đã cung cấp dịch vụ lưu trữ các mô hình AI Trung Quốc như DeepSeek, MiniMax, Moonshot, GLM và Qwen. Theo The Wall Street Journal, CEO Microsoft gần đây cho biết Microsoft đang cân nhắc việc lưu trữ phiên bản DeepSeek trên Copilot như một mô hình tùy chọn chi phí thấp, đồng thời nhấn mạnh rằng nếu lưu trữ DeepSeek, mô hình sẽ chạy trong hệ sinh thái đám mây của Microsoft, đảm bảo dữ liệu khách hàng được giữ trong Azure.

Ai là người chiến thắng dài hạn?

Goldman Sachs xây dựng một khung định vị cạnh tranh 3 chiều để định lượng xác suất thắng cuộc dài hạn của từng bên, với công thức cốt lõi: quy mô ARR × chênh lệch biên lợi nhuận gộp + sức mạnh tài chính.

Chiều năng lực định giá xem xét tốc độ ra mắt (so với thế hệ trước và mô hình cùng phân khúc), điểm số ở đấu trường LMArena (dựa trên đánh giá người dùng từ các bài thử nghiệm mù quy mô lớn) và mức định giá pha trộn trên mỗi triệu token.

Chiều lợi thế chi phí xem xét thông lượng (số token mỗi giây), tỷ lệ hit bộ nhớ đệm, tỷ lệ tham số kích hoạt và biên lợi nhuận gộp suy luận. Chiều sức mạnh tài chính xem xét tiền mặt hiện có, tỷ lệ tiền ròng trên tổng tài sản và bội số định giá.

Ở mảng mô hình văn bản nền tảng, Goldman Sachs đánh giá Zhipu (lần bao phủ đầu tiên, xếp hạng trung tính, mục tiêu định giá 110 tỷ USD) và DeepSeek (chưa niêm yết) có vị thế mạnh nhất; cả hai đều nổi bật về năng lực định giá và lợi thế chi phí. Tổng giá trị ngầm của toàn bộ các công ty mô hình AI độc lập vượt hơn 200 tỷ USD.

Ở mảng đa phương thức/ tạo video, ByteDance dẫn đầu nhờ Seedance; theo LatePost và 36Kr, biên lợi nhuận gộp của Seedance lên tới 70% và ARR run-rate đã vượt 2 tỷ USD. Kuaishou Lingji và MiniMax Hailuo/ mô hình H3 sắp ra mắt cũng được Goldman Sachs đánh giá cao; dự kiến nửa cuối năm 2026 sẽ hưởng lợi từ đột phá chức năng giúp tích hợp video generation và LLM, cùng với tình trạng khan nguồn cung dẫn tới định giá lành mạnh hơn.

Goldman Sachs duy trì khuyến nghị Mua đối với MiniMax, giá mục tiêu 860 đô la Hồng Kông. Lý do là mô hình M3 của công ty nằm trong tứ giác tối đa hóa ARR gồm “khối lượng token cao” và “định giá hấp dẫn”, đồng thời mức định giá hiện tại chỉ bằng 13 lần ARR cuối năm 2026; so với bội số định giá của các công ty tương đồng tại Trung Quốc và trên toàn cầu, đang có mức chiết khấu rõ rệt, khiến tỷ lệ rủi ro-lợi nhuận nghiêng về hướng tăng.