OpenAI đang cân nhắc giảm mạnh giá dịch vụ trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm cạnh tranh quyết liệt hơn với Anthropic - đối thủ đang nổi lên nhanh trong nhóm khách hàng doanh nghiệp.
Theo Wall Street Journal, OpenAI đang cân nhắc cắt giảm đáng kể mức phí tính theo token, trong bối cảnh dự đoán Anthropic cũng sẽ có những động thái tương tự để mở rộng thị phần. Dù vậy, các cuộc thảo luận vẫn chưa đi đến quyết định cuối cùng.
Đây không phải lần đầu OpenAI thử nghiệm mô hình định giá linh hoạt. Trước đó, công ty đã ra mắt tùy chọn Flex Processing API với mức chiết khấu 50% so với giá tiêu chuẩn, đổi lại tốc độ xử lý và độ ổn định thấp hơn. Tuy nhiên, vòng cắt giảm mới được xem xét lần này có thể mạnh hơn và phạm vi rộng hơn.
Áp lực về chi phí đang trở thành vấn đề lớn với khách hàng doanh nghiệp. Nhiều lãnh đạo doanh nghiệp bắt đầu thận trọng hơn với mức chi tiêu cho AI, nhất là khi hiệu quả đầu tư chưa được chứng minh rõ ràng. Token là đơn vị đo lường mà các nền tảng AI dùng để tính phí cho lượng dữ liệu đầu vào và đầu ra của mỗi lần truy vấn.
Sam Altman, CEO của OpenAI, thừa nhận chi phí đã trở thành vấn đề lớn và công ty cần tìm cách giúp khách hàng nhận được nhiều giá trị hơn với mức chi tiêu thấp hơn.
Nếu xảy ra, một cuộc chiến giá giữa hai gã khổng lồ này sẽ tác động trực tiếp đến toàn bộ hệ sinh thái AI doanh nghiệp. Giá token thấp hơn sẽ giúp doanh nghiệp, nhà phát triển và các startup dễ triển khai AI hơn ở quy mô lớn. Song điều này cũng đặt áp lực lên biên lợi nhuận của các công ty AI, vốn đang gánh chi phí khổng lồ cho hạ tầng tính toán, trung tâm dữ liệu và chip chuyên dụng.
Cuộc cạnh tranh diễn ra trong bối cảnh OpenAI đang tìm cách củng cố vị thế ở mảng khách hàng doanh nghiệp. Công ty đang đổ vốn đầu tư vào mảng doanh nghiệp cũng như sản phẩm trợ lý lập trình Codex, sản phẩm cạnh tranh trực tiếp với Claude Code của Anthropic. Claude Code, công cụ lập trình AI được nhiều kỹ sư phần mềm ưa chuộng, được coi là một trong những động lực tăng trưởng chính của Anthropic trong thời gian gần đây.
Một vấn đề khác là mức độ hoán đổi giữa các sản phẩm AI ngày càng cao. Với nhiều doanh nghiệp, khả năng chuyển đổi giữa các nhà cung cấp AI dễ hơn so với phần mềm doanh nghiệp truyền thống. Điều này buộc các nhà cung cấp cạnh tranh không chỉ bằng năng lực mô hình, mà còn bằng giá cả, tốc độ, độ ổn định và khả năng chứng minh hiệu quả kinh tế.
Bức tranh tài chính đằng sau cuộc đua giá lại có sự phân hóa rõ rệt. OpenAI dự kiến mức đầu tư vốn sẽ đạt đỉnh 85 tỷ USD vào năm 2028 trước khi đạt điểm hòa vốn vào năm 2030. Anthropic cũng tiếp tục "đốt tiền" trong nhiều năm nhưng ở quy mô nhỏ hơn đáng kể, với mục tiêu có lãi vào năm 2029. Tổng lượng vốn tiêu hao trước khi có lãi của OpenAI ước tính lớn hơn Anthropic khoảng 14 lần. Trong bối cảnh đó, việc cắt giảm giá dịch vụ trong khi vẫn đang lỗ nặng đặt ra câu hỏi lớn về tính bền vững của mô hình kinh doanh.
Cuộc đua giá cũng diễn ra ngay trước thời điểm cả hai công ty bước vào hành trình niêm yết trên thị trường chứng khoán. Anthropic đã nộp hồ sơ S-1 mật lên Ủy ban Chứng khoán Mỹ (SEC) ngày 1/6/2026, với mức định giá khoảng 965 tỷ USD dựa trên đợt IPO gần đây nhất. OpenAI cũng nộp hồ sơ đăng ký niêm yết 7 ngày sau đó. Hai công ty là đối thủ trực tiếp trong cuộc đua giành hợp đồng doanh nghiệp và thu hút cùng một nhóm nhà đầu tư tổ chức, khiến việc niêm yết đồng thời trở thành phép thử chưa từng có tiền lệ.
Với các nhà đầu tư, câu hỏi cốt lõi vẫn là liệu tốc độ tăng trưởng doanh thu có thể được chuyển hóa thành một mô hình kinh doanh bền vững hay không, khi chi phí vận hành vẫn ở mức rất cao và khách hàng ngày càng nhạy cảm với giá.
Với Việt Nam, xu hướng giảm giá AI có thể tạo tác động tích cực cho doanh nghiệp trong nước, đặc biệt là các công ty phần mềm, thương mại điện tử, tài chính, giáo dục và dịch vụ khách hàng. Chi phí token thấp hơn giúp các đơn vị có ngân sách hạn chế dễ thử nghiệm chatbot, trợ lý lập trình, phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình hơn trước.
Tuy nhiên, giá rẻ không tự động tạo ra hiệu quả. Doanh nghiệp Việt Nam vẫn cần đo tỷ suất lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI) rõ ràng, kiểm soát dữ liệu, lựa chọn đúng bài toán và tránh triển khai AI theo phong trào. Trong dài hạn, lợi thế sẽ thuộc về đơn vị biết biến AI thành năng suất thực chất, không chỉ tăng mức sử dụng công cụ.
