Ba nhà phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu vừa đồng loạt tung ra các mô hình mới trong tuần qua. Dù tất cả đều cam kết mang lại những cải tiến tiên tiến hơn, nhưng điểm thu hút lớn nhất ở thời điểm hiện tại không nằm ở năng lực xử lý, mà lại là mức chi phí cực thấp mà họ áp dụng.

OpenAI cho biết sản phẩm tiên tiến nhất của họ là GPT-5.6 được thiết kế để hoàn thành khối lượng công việc lớn hơn nhưng sử dụng ít token hơn đáng kể (token là đơn vị dữ liệu được các mô hình AI xử lý). Cải tiến này giúp phần mềm tối ưu hóa chi phí hơn rất nhiều cho các khách hàng doanh nghiệp.

Trong khi đó, dòng Grok 4.5 đến từ công ty SpaceXAI của tỉ phú Elon Musk được giới thiệu là có hiệu suất sử dụng token cao gấp đôi so với các mô hình tương đương từ các đối thủ cạnh tranh. Chia sẻ với Bloomberg, giám đốc điều hành Meta Platforms, ông Mark Zuckerberg, cũng cho biết tập đoàn đang đưa ra mức giá vô cùng "hấp dẫn" cho mô hình Muse Spark 1.1 của mình.

Việc các ông lớn công nghệ tái tập trung vào bài toán chi phí diễn ra trong bối cảnh các khách hàng doanh nghiệp bắt đầu thắt chặt chi tiêu cho AI. Hồi đầu năm nay, nhiều công ty từng khuyến khích nhân viên chạy đua sử dụng AI càng nhiều càng tốt, xu hướng được gọi là "tokenmaxxing". Tuy nhiên, vài tháng trở lại đây, một số doanh nghiệp đã phải áp hạn mức nghiêm ngặt hơn sau khi bị "sốc" trước các hóa đơn tiền điện toán quá cao. Nguyên nhân một phần đến từ việc các nhà phát triển như Anthropic PBC chuyển sang mô hình tính phí theo dung lượng sử dụng thực tế, thay vì chỉ thu một khoản phí đăng ký cố định như trước.

Gautier Cloix, CEO của H Company, startup AI có trụ sở tại Paris, cho biết ông đã tiếp xúc với nhiều nhà điều hành doanh nghiệp phải gánh những khoản hóa đơn khổng lồ sau khi sử dụng các mô hình của OpenAI và Anthropic. Cloix tiết lộ, một CEO thậm chí đã cho ông xem hóa đơn sử dụng mô hình AI trong một tháng lên tới hàng triệu USD.

"Các công ty đang chi tiêu nhiều hơn hẳn so với trước đây," Gil Luria, trưởng bộ phận nghiên cứu công nghệ tại công ty DA Davidson & Co., nhận định. "Khi nhận thấy các khoản chi phí này dần vượt ra khỏi tầm kiểm soát, họ bắt đầu đặt câu hỏi về hiệu suất."

Hệ quả là, các nhà phát triển AI hàng đầu hiện nay buộc phải tìm cách tối đa hóa giá trị cho cả khách hàng hiện tại lẫn tiềm năng, nhưng đồng thời phải bảo toàn biên lợi nhuận để không rơi vào cảnh thua lỗ, trong bối cảnh họ cần thu hồi hàng trăm tỉ USD đã đầu tư vào chip và các trung tâm dữ liệu.

Theo Zuckerberg, Meta, doanh nghiệp có nguồn lợi nhuận thặng dư từ mảng quảng cáo trực tuyến, đã sẵn sàng thực hiện chiến lược cạnh tranh "áp đảo. "Mức giá từ một số phòng nghiên cứu khác là rất cực đoan và có biên lợi nhuận quá cao," ông nhấn mạnh trong cuộc phỏng vấn. "Chúng tôi tin rằng mình hoàn toàn có khả năng cung cấp các mô hình AI tiên phong hoặc có trí tuệ cấp độ rất cao với chi phí phải chăng hơn nhiều."

OpenAI dù có ít dư địa xoay xở hơn nhưng cũng nhận thấy tính cấp bách của việc cạnh tranh về giá. "Mọi doanh nghiệp hiện nay đều cân nhắc về mức chi tiêu và giá trị thực tế nhận lại từ AI, và đó chính là mục tiêu chúng tôi thực sự muốn hướng tới," CEO OpenAI Sam Altman chia sẻ trong cuộc phỏng vấn với CNBC vào hôm thứ Năm.

Luận điệu này đã thay đổi rõ rệt so với khoảng một năm trước, thời điểm các nhà điều hành OpenAI từng công khai cân nhắc việc áp mức phí đăng ký hàng tháng lên tới hàng ngàn USD cho các mô hình AI cao cấp nhằm phản ánh đúng giá trị ngày càng lớn mà chúng mang lại cho doanh nghiệp.

Giờ đây, bên cạnh việc giới thiệu các mô hình mới hiệu quả hơn, OpenAI cũng triển khai các giải pháp giúp doanh nghiệp kiểm soát chi phí AI. Tháng trước, nhà phát triển ChatGPT đã ra mắt tính năng phân tích hạn mức tín dụng sử dụng và cập nhật các công cụ kiểm soát chi tiêu.

Luria cho biết, khi các doanh nghiệp ngày càng nhạy cảm về giá, họ sẽ "tìm kiếm các giải pháp thay thế.” Và thị trường hiện không thiếu các lựa chọn. Các công ty công nghệ Trung Quốc như DeepSeek đã tung ra thị trường các mô hình AI mã nguồn mở với giá cả phải chăng hơn. Dù các dịch vụ này vẫn đi sau các tùy chọn tiên tiến nhất của các công ty Mỹ, phần mềm của họ vẫn đủ tốt để xử lý nhiều tác vụ vận hành thường nhật.

Một số người dùng đang chuyển sang các dịch vụ định tuyến mô hình (model routing services), cho phép họ lựa chọn linh hoạt giữa hàng trăm mô hình AI khác nhau tùy theo từng tác vụ cụ thể để đảm bảo mức giá tối ưu nhất. OpenRouter, một trong những dịch vụ như vậy, đã gọi vốn thành công hơn 100 triệu USD vào tháng 5 để đáp ứng nhu cầu đang tăng cao này.

Bằng cách nhấn mạnh vào hiệu suất chi phí, các nhà phát triển AI cũng có thể tạo áp lực lớn hơn lên Anthropic, cái tên đang được nhiều người coi là kẻ dẫn đầu ở thời điểm hiện tại. Theo dữ liệu từ dịch vụ đánh giá hiệu năng Artificial Analysis, các mô hình Opus và Fable của Anthropic nằm trong số những mô hình đắt đỏ nhất tính trên chi phí cho mỗi tác vụ.

Tuần này, Elon Musk đã trực tiếp nhắm vào Anthropic trong một bài đăng quảng bá cho Grok 4.5 trên mạng xã hội: "Đây là một mô hình thuộc phân cấp Opus,” Musk viết trên social media, “nhưng tốc độ nhanh hơn, tối ưu token hơn và chi phí thấp hơn."