Kinh tế thế giới

Một nghịch lý đang xuất hiện trong ngành AI: 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.

Thay vì chỉ bán quyền truy cập vào mô hình AI, ngày càng nhiều công ty đang lựa chọn cách cung cấp mô hình để cộng đồng và doanh nghiệp tải về, sử dụng, điều chỉnh, sau đó thu tiền từ các dịch vụ đi kèm như hạ tầng tính toán, vận hành, hỗ trợ doanh nghiệp hoặc chia sẻ doanh thu từ những sản phẩm thương mại được xây dựng trên mô hình.

Đầu tháng 8, Reuters cho biết Alibaba dự kiến yêu cầu những khách hàng lớn sử dụng phiên bản Qwen tiếp theo chia sẻ một phần doanh thu tạo ra từ việc thương mại hóa mô hình. Đây là thay đổi đáng chú ý khi Alibaba trước đó đã mở nhiều mô hình Qwen để doanh nghiệp sử dụng và phát triển sản phẩm của riêng mình.

Moonshot AI, công ty đứng sau Kimi, cũng đang áp dụng cách tiếp cận tương tự. Giấy phép sử dụng Kimi K3 có điều khoản yêu cầu những đối tác thương mại đạt doanh thu lớn từ dịch vụ dựa trên mô hình này phải có thỏa thuận với Moonshot, với mức chia sẻ doanh thu có thể lên tới 30%.

Ngày 26/8, Moonshot đang đàm phán với Microsoft, Amazon và Google về khả năng đưa Kimi K3 lên các nền tảng điện toán đám mây của những tập đoàn này, đồng thời chia sẻ doanh thu phát sinh.

Những động thái này cho thấy một thay đổi quan trọng: mô hình AI không nhất thiết phải là nơi duy nhất tạo ra doanh thu.

Doanh nghiệp có thể cung cấp mô hình với chi phí thấp để nhanh chóng thu hút người dùng và nhà phát triển. Khi hệ sinh thái đủ lớn, tiền có thể được tạo ra từ các lớp dịch vụ phía trên như hạ tầng, vận hành, điều chỉnh mô hình theo nhu cầu riêng, hỗ trợ doanh nghiệp hoặc doanh thu từ những sản phẩm được xây dựng trên nền tảng đó.

Mô hình này trở nên đáng chú ý khi chi phí sử dụng AI đang giảm nhanh. 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 đưa AI vào sử dụng ở quy mô lớn, khác biệt về chi phí có thể trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng.

Một chatbot chỉ 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 có thể trở nên khả thi. AI có thể được đưa vào chăm sóc khách hàng, phát triển phần mềm, thương mại điện tử, giáo dục, nghiên cứu pháp lý, sản xuất hay các công việc văn phòng có khối lượng lớn. Điều này đặc biệt có ý nghĩa với châu Á, nơi có nhiều nền kinh tế đang số hóa nhanh nhưng doanh nghiệp vẫn nhạy cảm với chi phí.

CNA dẫn các báo cáo cho thấy 46% doanh nghiệp Đông Nam Á đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm để đưa AI vào quy trình hoặc sản phẩm, trong khi tỷ lệ tại Ấn Độ là 47%. Khi chi phí tiếp tục giảm, phạm vi ứng dụng có thể còn mở rộng.

Lợi ích của AI giá rẻ không chỉ nằm ở việc các tập đoàn lớn tiết kiệm chi phí. Với hàng triệu doanh nghiệp nhỏ và vừa tại châu Á, giá là một trong những rào cản quan trọng nhất đối với việc ứng dụng công nghệ.

Khi AI đủ rẻ, doanh nghiệp có thể sử dụng nó cho những công việc có giá trị trên mỗi giao dịch không cao nhưng có 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. Từ đó, hình thành một vòng xoáy mới: AI rẻ hơn, doanh nghiệp sử dụng nhiều hơn, thị trường ứng dụng mở rộng và cạnh tranh tiếp tục tạo áp lực giảm giá.

Tuy nhiên, AI giá rẻ không đồng nghĩa với chi phí thực tế luôn thấp. Một mô hình có giá xử lý thấp nhưng cho kết quả kém chính xác, không hiểu tốt ngôn ngữ địa phương hoặc cần con người kiểm tra nhiều lần vẫn có thể khiến tổng chi phí cao.

Do đó, với doanh nghiệp châu Á, câu hỏi không chỉ là mô hình nào rẻ nhất, mà là mô hình nào tạo ra kết quả hữu ích với tổng chi phí thấp nhất.

Xu hướng này mở ra một cơ hội đáng kể cho Việt Nam. Nếu những mô hình AI ngày càng mạnh có thể được sử dụng với chi phí thấp hơn, doanh nghiệp Việt Nam không nhất thiết phải đầu tư nguồn lực khổng lồ để tự xây dựng một mô hình AI nền tảng từ đầu.

Thay vào đó, họ có thể tập trung vào những lợi thế gần với thị trường hơn: dữ liệu ngành, quy trình nghiệp vụ, phần mềm, dịch vụ và khả năng hiểu khách hàng Việt Nam.

Đây có thể là hướng đi thực tế hơn đối với phần lớn doanh nghiệp Việt Nam so với việc chạy đua xây dựng những mô hình AI khổng lồ.

Việt Nam cũng đang mở rộng hạ tầng phục vụ AI. 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. Cùng với các chính sách thúc đẩy kinh tế số và phát triển công nghệ, hạ tầng này có thể tạo thêm điều kiện để doanh nghiệp triển khai AI trong nước.

Khi mô hình AI trở nên rẻ và dễ tiếp cận hơn, lợi thế cạnh tranh có thể dịch chuyển. Trước đây, doanh nghiệp sở hữu mô hình mạnh nhất có khả năng nắm phần lớn giá trị. Nhưng khi có nhiều mô hình cạnh tranh với mức giá thấp, giá trị có thể chuyển sang dữ liệu, hạ tầng, khả năng triển khai và ứng dụng chuyên biệt.

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.

Cuộc cạnh tranh vì thế có thể không còn đơn giản là ai sở hữu mô hình AI lớn nhất, mà sẽ ngày càng trở thành cuộc cạnh tranh về ai biến AI thành dịch vụ rẻ hơn, nhanh hơn và phù hợp hơn với từng ngành, từng thị trường.

Với châu Á, nơi có dân số lớn, lực lượng lao động dồi dào và tốc độ số hóa cao, AI giá rẻ có thể giúp công nghệ này nhanh chóng đi từ công cụ dành cho các tập đoàn lớn thành một nguồn lực phổ biến hơn trong nền kinh tế.

Khi AI trở thành nguồn lực ngày càng dễ tiếp cận, thứ khan hiếm hơn sẽ không còn là bản thân AI, mà là dữ liệu tốt, bài toán đúng và khả năng biến công nghệ thành kết quả kinh doanh.

Cẩm Anh