Phát triển mô hình cao cấp bị ách tắc: AI rẻ đang lấy mất quyền định giá
Các công ty lớn ở Mỹ bắt đầu đồng loạt dùng AI rẻ
Theo cuộc điều tra của Financial Times, các mô hình mã nguồn mở đang lan từ các công ty công nghệ sang các doanh nghiệp truyền thống tại Mỹ. Dữ liệu của AlphaSense cho thấy trong năm nay tháng 8 và tháng 9, số lần các doanh nghiệp Mỹ nhắc đến mô hình mã nguồn mở hoặc mô hình trọng số mở trong các cuộc gọi thu nhập và các cuộc gặp với nhà đầu tư đã tăng khoảng 6 lần so với cùng kỳ.
1. Lý do trực tiếp nhất để đổi mô hình là hóa đơn
Chi phí AI hàng năm của Tinder tăng từ khoảng 1 triệu USD vào tháng 1 năm nay lên khoảng 10 triệu USD vào tháng 7—tăng gấp 10 trong nửa năm. Hiện họ đã chuyển các yêu cầu thông thường sang mô hình mã nguồn mở. AT&T đã giao khoảng 40% các tác vụ AI cho mô hình mã nguồn mở, và kế hoạch nâng lên 70%. Bên trong hệ thống của họ xử lý khoảng 45 tỷ Token mỗi ngày: tác vụ đơn giản dùng mô hình rẻ, còn tác vụ phức tạp mới dành cho OpenAI và Anthropic.
2. Giá Token tiếp tục giảm phát
Dữ liệu của OpenRouter cho thấy giá Token trên mỗi đơn vị đi xuống liên tục. Lượng gọi tăng, nhưng doanh thu không tăng tương ứng theo tỷ lệ, vì phần lớn mức tăng bị các mô hình mã nguồn mở “ăn” mất. Thị phần và quyền định giá của các mô hình cao cấp đang bị xói mòn đồng thời.
3. Năng lực của mô hình mã nguồn mở bắt đầu tiệm cận các mô hình hàng đầu
Lập trình từng là “vũ khí” (lợi thế phòng thủ) sâu nhất của các mô hình tiên phong đóng nguồn, và cũng là bối cảnh then chốt khiến doanh nghiệp sẵn sàng trả giá cao hơn. Hiện nay, năng lực lập trình của các mô hình mã nguồn mở đã theo kịp nhóm đầu. Việc nâng cấp của các mô hình cao cấp đi vào giai đoạn “tắc nghẽn”: bỏ thêm tiền cũng không mua được trí tuệ tăng tương ứng. Nhiệm vụ 70 điểm chỉ cần mô hình 70 điểm là đủ; nhiệm vụ 70 điểm dùng mô hình 90 điểm cũng chỉ đạt hiệu quả 70 điểm—khoảng cách không còn rõ rệt. Những khách hàng sẵn sàng trả gấp 10 lần giá cho mô hình 95 điểm sẽ ngày càng ít đi.
4. Bất đồng về lưu trữ dữ liệu làm quan hệ doanh nghiệp của các mô hình hàng đầu ngày càng xấu đi
Các điều khoản dịch vụ lưu giữ dữ liệu của Anthropic bị các khách hàng lớn như Palantir, Amazon, Microsoft phản đối. Khách hàng doanh nghiệp ngày càng coi trọng chủ quyền dữ liệu và quyền tự chủ về điều khoản. Bên nhà cung cấp đóng nguồn càng mạnh tay, khách hàng càng có động lực hỗ trợ các phương án thay thế mã nguồn mở—đây là một sự “phản công” mang tính cấu trúc.
5. Thay đổi logic của “điểm vào”
Các sản phẩm như Meta Muse, Grokbot của xAI, PersonAI… bắt đầu trở nên phổ biến. Chúng gắn với quan hệ xã hội, bối cảnh nhắn tin/truyền thông và các điểm vào phần cứng—những dịch vụ kết nối. Người dùng ở lại trong một AI nào đó, nhiều lúc là vì bạn bè ở đó, dữ liệu ở đó, và điểm vào ở đó. Độ dính này không thể xây dựng chỉ dựa vào năng lực mô hình; dù mô hình có cao cấp đến đâu cũng không giải quyết được vấn đề thiếu điểm vào.
Gộp các lớp này lại thì hoàn cảnh của mô hình cao cấp đã khá rõ ràng: phần chênh lệch theo năng lực đang bị thu hẹp, giá đang giảm phát, hóa đơn đang chảy sang nơi khác, dịch vụ lưu trữ dữ liệu bị phản đối, và điểm vào đang nằm trong tay người khác.
Các mô hình tiên phong sẽ không biến mất, nhưng thời kỳ “mô hình cao cấp nuốt trọn tất cả” đang kết thúc. Trong tương lai, đa phần khả năng thị trường sẽ được phân tầng: mã nguồn mở chiếm 70% nhu cầu phổ thông; còn mô hình đóng nguồn tiên phong giữ lấy phần khó nhất, đồng thời cũng là phần mang lại lợi nhuận dồi dào—tương tự như thời đại Internet di động với phe Android và iOS.
Với nhà đầu tư, lượng tính toán vẫn đang tăng, nhưng câu chuyện về biên lợi nhuận, mức độ thâm nhập và tỷ lệ doanh nghiệp áp dụng của các mô hình cao cấp phải được kể lại.
Các công ty lớn ở Mỹ bắt đầu đồng loạt dùng AI rẻ
Theo cuộc điều tra của Financial Times, các mô hình mã nguồn mở đang lan từ các công ty công nghệ sang các doanh nghiệp truyền thống tại Mỹ. Dữ liệu của AlphaSense cho thấy trong năm nay tháng 8 và tháng 9, số lần các doanh nghiệp Mỹ nhắc đến mô hình mã nguồn mở hoặc mô hình trọng số mở trong các cuộc gọi thu nhập và các cuộc gặp với nhà đầu tư đã tăng khoảng 6 lần so với cùng kỳ.
1. Lý do trực tiếp nhất để đổi mô hình là hóa đơn
Chi phí AI hàng năm của Tinder tăng từ khoảng 1 triệu USD vào tháng 1 năm nay lên khoảng 10 triệu USD vào tháng 7—tăng gấp 10 trong nửa năm. Hiện họ đã chuyển các yêu cầu thông thường sang mô hình mã nguồn mở. AT&T đã giao khoảng 40% các tác vụ AI cho mô hình mã nguồn mở, và kế hoạch nâng lên 70%. Bên trong hệ thống của họ xử lý khoảng 45 tỷ Token mỗi ngày: tác vụ đơn giản dùng mô hình rẻ, còn tác vụ phức tạp mới dành cho OpenAI và Anthropic.
2. Giá Token tiếp tục giảm phát
Dữ liệu của OpenRouter cho thấy giá Token trên mỗi đơn vị đi xuống liên tục. Lượng gọi tăng, nhưng doanh thu không tăng tương ứng theo tỷ lệ, vì phần lớn mức tăng bị các mô hình mã nguồn mở “ăn” mất. Thị phần và quyền định giá của các mô hình cao cấp đang bị xói mòn đồng thời.
3. Năng lực của mô hình mã nguồn mở bắt đầu tiệm cận các mô hình hàng đầu
Lập trình từng là “vũ khí” (lợi thế phòng thủ) sâu nhất của các mô hình tiên phong đóng nguồn, và cũng là bối cảnh then chốt khiến doanh nghiệp sẵn sàng trả giá cao hơn. Hiện nay, năng lực lập trình của các mô hình mã nguồn mở đã theo kịp nhóm đầu. Việc nâng cấp của các mô hình cao cấp đi vào giai đoạn “tắc nghẽn”: bỏ thêm tiền cũng không mua được trí tuệ tăng tương ứng. Nhiệm vụ 70 điểm chỉ cần mô hình 70 điểm là đủ; nhiệm vụ 70 điểm dùng mô hình 90 điểm cũng chỉ đạt hiệu quả 70 điểm—khoảng cách không còn rõ rệt. Những khách hàng sẵn sàng trả gấp 10 lần giá cho mô hình 95 điểm sẽ ngày càng ít đi.
4. Bất đồng về lưu trữ dữ liệu làm quan hệ doanh nghiệp của các mô hình hàng đầu ngày càng xấu đi
Các điều khoản dịch vụ lưu giữ dữ liệu của Anthropic bị các khách hàng lớn như Palantir, Amazon, Microsoft phản đối. Khách hàng doanh nghiệp ngày càng coi trọng chủ quyền dữ liệu và quyền tự chủ về điều khoản. Bên nhà cung cấp đóng nguồn càng mạnh tay, khách hàng càng có động lực hỗ trợ các phương án thay thế mã nguồn mở—đây là một sự “phản công” mang tính cấu trúc.
5. Thay đổi logic của “điểm vào”
Các sản phẩm như Meta Muse, Grokbot của xAI, PersonAI… bắt đầu trở nên phổ biến. Chúng gắn với quan hệ xã hội, bối cảnh nhắn tin/truyền thông và các điểm vào phần cứng—những dịch vụ kết nối. Người dùng ở lại trong một AI nào đó, nhiều lúc là vì bạn bè ở đó, dữ liệu ở đó, và điểm vào ở đó. Độ dính này không thể xây dựng chỉ dựa vào năng lực mô hình; dù mô hình có cao cấp đến đâu cũng không giải quyết được vấn đề thiếu điểm vào.
Gộp các lớp này lại thì hoàn cảnh của mô hình cao cấp đã khá rõ ràng: phần chênh lệch theo năng lực đang bị thu hẹp, giá đang giảm phát, hóa đơn đang chảy sang nơi khác, dịch vụ lưu trữ dữ liệu bị phản đối, và điểm vào đang nằm trong tay người khác.
Các mô hình tiên phong sẽ không biến mất, nhưng thời kỳ “mô hình cao cấp nuốt trọn tất cả” đang kết thúc. Trong tương lai, đa phần khả năng thị trường sẽ được phân tầng: mã nguồn mở chiếm 70% nhu cầu phổ thông; còn mô hình đóng nguồn tiên phong giữ lấy phần khó nhất, đồng thời cũng là phần mang lại lợi nhuận dồi dào—tương tự như thời đại Internet di động với phe Android và iOS.
Với nhà đầu tư, lượng tính toán vẫn đang tăng, nhưng câu chuyện về biên lợi nhuận, mức độ thâm nhập và tỷ lệ doanh nghiệp áp dụng của các mô hình cao cấp phải được kể lại.