Giảm giá AI: dấu hiệu cho thấy quyền lực thị trường đang đổi chiều
Giảm giá AI trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu hiện nay là việc các nhà phát triển mô hình ngôn ngữ lớn liên tục hạ chi phí truy cập và sử dụng, nhằm bảo vệ thị phần trước làn sóng mô hình ngôn ngữ chi phí thấp và open-weights model đến từ Trung Quốc và các bên mới nổi, từ đó làm thay đổi chiến lược định giá AI và cách doanh nghiệp châu Á ra quyết định ứng dụng công nghệ. Điểm mấu chốt: OpenAI và Google không hạ giá vì “tốt bụng”, mà vì mất dần quyền mặc cả. Cuối tuần qua, OpenAI thông báo giảm hơn 20% mức giá cơ bản đối với mô hình GPT-5.6 Sol dành cho các nhà phát triển. Trước đó, hãng giảm 20% phí với các mô hình tầm trung và tới 80% với các mô hình chi phí thấp. Google cùng lúc đưa Gemini 3.7 Flash ra thị trường với mức giá bằng một nửa phiên bản tiền nhiệm. Đây không còn là điều chỉnh nhỏ, mà là sự thừa nhận rằng biên lợi nhuận của mô hình frontier đang bị đe dọa.
Doanh nghiệp quay lưng với frontier model đắt đỏ
Nếu 2023 là năm “có gì mới nhất, mạnh nhất thì dùng”, 2026 đang chứng kiến một thực tế phũ phàng: khách hàng doanh nghiệp đang bớt mặn mà với các mô hình frontier đắt đỏ. Chi tiêu AI của doanh nghiệp có dấu hiệu dịch chuyển khỏi các mô hình frontier để sang những lựa chọn rẻ hơn và dễ tùy biến hơn. Theo phân tích dựa trên dữ liệu chi tiêu của 70.000 doanh nghiệp, Fable 5 – mô hình đắt nhất của Anthropic – chỉ chiếm khoảng 11% tổng chi tiêu dành cho các công cụ của hãng, dù đã được tung ra hơn hai tháng. Lý do rất đơn giản: mô hình đời cũ vẫn đáp ứng được phần lớn nhu cầu kinh doanh, trong khi giá bán của Fable 5 được cho là quá cao so với lợi ích tăng thêm. Khi phần lớn người dùng “không cần làm việc ở cấp độ tiên tiến nhất” như nhận định của nhà đầu tư Miles Clements, các mô hình ngôn ngữ chi phí thấp và open-weights model trở thành lựa chọn hợp lý hơn. Nếu xu hướng này kéo dài, mô hình kinh doanh của nhóm phát triển AI frontier sẽ buộc phải thay đổi đáng kể.
Open-weights và chiến lược định giá AI kiểu Trung Quốc: rẻ nhưng kiếm tiền nhiều lớp
Điều khiến các ông lớn Mỹ phải nhượng bộ chính là sự trỗi dậy của open-weights model và chiến lược định giá AI linh hoạt từ các công ty Trung Quốc. Các mô hình open-weights có thể được tải về miễn phí và tùy chỉnh theo nhu cầu, đồng thời có chi phí vận hành thấp hơn và dễ tùy biến hơn, tạo sức ép trực tiếp lên các mô hình đóng. Trước đây, mảng này chủ yếu do các doanh nghiệp Trung Quốc như DeepSeek, Alibaba, Z.ai hay Moonshot dẫn dắt; nay ngay cả Nvidia cũng được ghi nhận đang phát triển Nemotron 4, một mô hình ngôn ngữ lớn open-weights khoảng 1.000 tỷ tham số. Song nghịch lý thú vị là: khi càng nhiều mô hình được cung cấp miễn phí hoặc với chi phí rất thấp, thị trường AI càng mở ra nhiều cách kiếm tiền mới. Các công ty không nhất thiết thu tiền từ quyền truy cập mô hình, mà từ lớp dịch vụ xung quanh: hạ tầng tính toán, vận hành, hỗ trợ doanh nghiệp, điều chỉnh mô hình theo nhu cầu hoặc chia sẻ doanh thu. Đầu tháng 8, Alibaba dự kiến yêu cầu khách hàng lớn dùng phiên bản Qwen tiếp theo phải chia sẻ một phần doanh thu từ việc thương mại hóa mô hình. Moonshot AI với Kimi K3 áp dụng điều khoản chia sẻ doanh thu có thể lên tới 30% với đối tác đạt doanh thu lớn từ dịch vụ dựa trên mô hình này. Đây là cách họ biến mô hình “rẻ” thành nền tảng kinh doanh khổng lồ.
Cạnh tranh AI châu Á: khi chi phí trở thành vũ khí chiến lược
Cuộc cạnh tranh AI châu Á đang bước vào giai đoạn mà giá không chỉ là yếu tố phụ, mà là vũ khí chiến lược. Giới phân tích cho rằng các chiến lược mở mã nguồn và chính sách giá từ một số doanh nghiệp AI Trung Quốc là yếu tố tạo thêm áp lực thị trường lên các hãng Mỹ. Một số mô hình AI của Trung Quốc như MiniMax và Moonshot đang được cung cấp với mức giá thấp hơn đáng kể so với nhiều mô hình AI hàng đầu của Mỹ. Khi doanh nghiệp triển khai AI ở quy mô lớn, khác biệt về chi phí này trở thành rào cản trực tiếp với mô hình định giá cao. Thực tế vận hành cho thấy: một chatbot xử lý vài chục câu hỏi mỗi ngày không tạo ra chi phí lớn, nhưng với doanh nghiệp có hàng nghìn nhân viên, hàng triệu khách hàng hoặc hệ thống AI hoạt động liên tục, chi phí xử lý có thể nhanh chóng trở thành một khoản đáng kể. Khi giá giảm, những ứng dụng trước đây khó triển khai vì quá đắt – từ chăm sóc khách hàng, phát triển phần mềm, thương mại điện tử đến giáo dục, nghiên cứu pháp lý, sản xuất và các công việc văn phòng khối lượng lớn – bắt đầu trở nên khả thi. Điều này đặc biệt có ý nghĩa với các nền kinh tế đang số hóa nhanh nhưng rất nhạy cảm với chi phí như ở châu Á.
Cơ hội cho Việt Nam: chọn mô hình rẻ nhất hay chi phí tổng thấp nhất?
Tại Việt Nam, giảm giá AI và cạnh tranh AI châu Á không phải câu chuyện xa vời, mà là cơ hội thực tế. AI giá rẻ và các mô hình có thể tải về đang mở ra một “cuộc chơi” kinh doanh mới tại châu Á, và xu hướng này được nhận định là mở ra cơ hội đáng kể cho Việt Nam. AWS đã đưa Khu vực địa phương tại Hà Nội vào hoạt động từ tháng 6/2026, bổ sung năng lực tính toán và xử lý dữ liệu ngay tại Việt Nam. Kết hợp hạ tầng nội địa với mô hình ngôn ngữ chi phí thấp, doanh nghiệp Việt có thể xây hệ thống AI quy mô lớn mà không cần tự huấn luyện mô hình nền tảng. Với hàng triệu doanh nghiệp nhỏ và vừa, giá luôn là rào cản quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ. Khi AI đủ rẻ, họ có thể sử dụng cho những công việc giá trị trên mỗi giao dịch không cao nhưng khối lượng rất lớn như phân loại hồ sơ, xử lý yêu cầu khách hàng, kiểm tra chứng từ, dịch tài liệu hay hỗ trợ bán hàng. Tuy vậy, bài toán đúng không phải “mô hình nào rẻ nhất” mà là mô hình nào tạo ra kết quả hữu ích với tổng chi phí thấp nhất. Đây cũng là cơ hội để doanh nghiệp Việt Nam tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị AI mà không nhất thiết phải trở thành nhà phát triển mô hình nền tảng.
