Mô hình AI Trung Quốc chiếm 46% thị phần token Mỹ khi chi phí giảm 90%

Các công ty Mỹ hiện định tuyến hơn một phần ba lưu lượng AI của họ sang các mô hình Trung Quốc, khi lợi thế chi phí từ 60% đến 90% thu hẹp khoảng cách hiệu suất với các đối thủ Mỹ hàng đầu.

"Giá cả đang đóng vai trò quyết định ở đây," Harpreet Arora, người đứng đầu hạ tầng tác nhân tại Vercel, cho biết. "Khi một tác vụ không cần mô hình tốt nhất, các nhóm đang bắt đầu định tuyến nó sang mô hình rẻ nhất nhưng đủ tốt."

Tỷ lệ token được các công ty Mỹ sử dụng trên các mô hình AI Trung Quốc thông qua OpenRouter đã duy trì trên 30% mỗi tuần kể từ ngày 8 tháng 2, đạt đỉnh 46%. Con số này so với mức trung bình 11% trong 12 tháng trước đó và chỉ 4,5% trong nửa đầu năm 2025. Các mô hình nguồn mở Trung Quốc có chi phí thấp hơn từ 60% đến 90% so với các hệ thống hàng đầu của Anthropic và OpenAI, theo Justin Summerville, người giám sát dữ liệu và phân tích tại OpenRouter.

Sự dịch chuyển này đe dọa sức mạnh định giá của các phòng thí nghiệm tiên phong Mỹ tại thời điểm giá token cho các mô hình tiên tiến nhất của họ đang tăng. OpenAI và Anthropic đã được liên hệ để bình luận. Xu hướng này cũng làm phức tạp thêm nỗ lực của Mỹ trong việc điều chỉnh xuất khẩu AI — lệnh đóng cửa kéo dài 18 ngày của Washington đối với các mô hình Fable 5 và Mythos 5 của Anthropic vào tháng 6 đã được nối tiếp trong vòng một ngày bởi phòng thí nghiệm Trung Quốc Z.ai phát hành mô hình GLM 5.2 dưới dạng mã nguồn mở.

DeepSeek và GLM 5.2 Dẫn đầu Cuộc chơi

Các mô hình Trung Quốc đã chuyển mình từ một thứ mới lạ thành công cụ vận hành chủ lực chỉ trong vài tháng. Startup AI Lindy đã chuyển 100% lưu lượng từ các mô hình Claude của Anthropic sang DeepSeek vào tháng 6, một quyết định mà CEO Flo Crivello cho biết sẽ giúp công ty tiết kiệm hàng triệu đô la. "Bạn có thể thấy đường cong chi phí đó lao dốc, như thể rơi xuống đất vậy," Crivello nói với CNBC.

GLM 5.2 của Z.ai, được phát hành vào cuối tháng 6, ghi nhận tốc độ áp dụng nhanh nhất so với bất kỳ mô hình nào được Vercel theo dõi trong năm 2026. Khối lượng token hàng ngày tăng khoảng 27 lần trong tuần đầu tiên ra mắt, và số lượng khách hàng sử dụng nó tăng khoảng 80 lần, Arora cho biết. Mô hình này chỉ kém Opus 4.8 của Anthropic một điểm phần trăm trên một chuẩn mực tác nhân được theo dõi chặt chẽ, với chi phí chỉ bằng khoảng một phần năm.

Thị phần token của DeepSeek trên cổng kết nối của Vercel — nền tảng cho phép các nhà phát triển triển khai và chạy ứng dụng — đã tăng từ tháng 5 đến tháng 6. Trên bảng xếp hạng của OpenRouter, GLM 5.2 hiện đang đứng ở vị trí thứ năm về mức độ sử dụng.

Khoảng cách Hiệu suất Thu hẹp chỉ còn Tính bằng Tháng

Các mô hình AI Trung Quốc hiện hoạt động "gần với các mô hình tiên phong hàng đầu của Mỹ" trong khi chi phí chỉ bằng một phần nhỏ, Kyle Chan, nghiên cứu viên tại Trung tâm John L. Thornton Trung Quốc thuộc Viện Brookings, cho biết. Ông ước tính chúng chỉ thua kém các đối thủ Mỹ từ sáu đến chín tháng.

"Các mô hình nguồn mở mới đang hoạt động tốt và chứng tỏ năng lực cho tất cả trừ những tác vụ LLM phức tạp nhất," Summerville của OpenRouter cho biết. Trên LaunchLemonade, một nền tảng tác nhân AI dành cho các ngành được quản lý chặt chẽ, GLM 5.2 hiện nằm trong top năm mô hình hàng đầu, CEO Cien Solon cho biết.

Những cải thiện về năng lực diễn ra trong bối cảnh các phòng thí nghiệm Mỹ đối mặt với chi phí leo thang. OpenAI và Anthropic đã tăng giá token trên các hệ thống tiên tiến nhất của họ, thúc đẩy các doanh nghiệp quan tâm đến chi phí tìm kiếm các giải pháp thay thế. "Chúng tôi đang thấy các công ty ngày càng có động lực chuyển sang các ngăn xếp AI rẻ hơn mà họ có thể tự kiểm soát và điều chỉnh," Yacine Jernite, người đứng đầu bộ phận học máy tại Hugging Face, cho biết.

Ý nghĩa đối với Nhà đầu tư

Sự dịch chuyển trong áp dụng gây áp lực lên mức định giá cao cấp mà các phòng thí nghiệm tiên phong Mỹ và những người hậu thuẫn của họ từng nắm giữ. Nếu các mô hình Trung Quốc tiếp tục thu hẹp khoảng cách hiệu suất trong khi duy trì lợi thế chi phí từ 60% đến 90%, thị trường có thể tiếp cận cho các hệ thống AI cao cấp của Mỹ có thể thu hẹp chỉ còn các khối lượng công việc đòi hỏi khắt khe nhất — lý luận phức tạp, viết mã rủi ro cao và các ngành được quản lý chặt chẽ, nơi các lo ngại về chủ quyền dữ liệu ngăn chặn các giải pháp thay thế từ Trung Quốc. Đối với doanh nghiệp, xu hướng này mở ra các khoản tiết kiệm chi phí đáng kể: Riêng việc Lindy chuyển đổi đã giúp tiết kiệm hàng triệu đô la chỉ trong vòng vài tháng, theo CEO của họ. Câu hỏi đặt ra là liệu các phòng thí nghiệm Mỹ có thể cắt giảm giá đủ nhanh để giữ thị phần, hay hệ sinh thái nguồn mở Trung Quốc sẽ trở thành lựa chọn mặc định cho phần lớn thị trường AI ở phân khúc trung gian.

Bài viết này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành lời khuyên đầu tư.