Tần suất nâng cấp dày đặc, giá dịch vụ lao dốc và cạnh tranh gay gắt đang khiến các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới ngày càng chật vật để tạo dựng dấu ấn riêng trên thị trường.
Điển hình vào ngày 22/9, cục diện AI toàn cầu biến động dồn dập chỉ trong vài giờ. Tại Bắc Kinh, các kỹ sư của Xiaomi phát trực tiếp buổi thử nghiệm huấn luyện mô hình MiMo-V2.6. Cùng thời điểm tại San Francisco, Anthropic trình làng mô hình Opus 5.5, và chỉ một giờ sau đó, OpenAI bất ngờ phát hành bộ đôi GPT-6 Sol và Luna. Đợt ra mắt dồn dập này cho thấy các công ty đang tung ra bản nâng cấp ồ ạt đến mức những đột phá riêng lẻ khó lòng thu hút được sự chú ý dài lâu.
Trước đó, vào đầu tháng 7, Chosun Daily ghi nhận Anthropic ra mắt Claude Fable 5.1 và Claude Mythos 5.1 vào ngày 1/7. Sang ngày 2/7, Meta giới thiệu Muse Spark 1.3 và Google phát hành Gemini 3.8 Flash. OpenAI tiếp tục tung GPT-6 Astra vào ngày 3/7. Theo Artificial Analysis, chỉ trong 8 ngày (từ 8 đến 16/7), 4 mô hình hàng đầu gồm Grok 4.5 của xAI, GPT-5.6 của OpenAI, Muse Spark 1.1 của Meta và Kimi K3 của Moonshot AI đã lần lượt xuất hiện.
Cuộc đua tốc độ được thúc đẩy bởi sự mở rộng nhanh chóng của thị trường. Gartner dự báo chi tiêu toàn cầu liên quan đến AI sẽ vượt 2,59 nghìn tỷ USD vào năm 2026, tăng 47% so với năm trước; trong đó chi tiêu riêng cho các mô hình AI dự kiến tăng 110%, đạt 32,6 tỷ USD.
Tuy nhiên, thị trường đang bắt đầu đối mặt với hiện tượng "mệt mỏi vì mô hình" (model fatigue). Giám đốc điều hành công ty Runpod, ông Zhen Lu, chia sẻ rằng môi trường cạnh tranh quá lớn buộc các bên phải liên tục tạo tiếng vang để gây chú ý. Giáo sư Ahmed Abbasi tại Đại học Notre Dame nhận định các nhà phát triển đang "chơi trò giành thị phần" nhằm chứng minh tốc độ không hề thua kém đối thủ.
Tại Trung Quốc, hiện tượng mệt mỏi này diễn ra gay gắt hơn Thung lũng Silicon. Theo SCMP, trong khi doanh nghiệp Mỹ cân nhắc chi phí chuyển đổi mô hình dựa trên hiệu năng, áp lực tại Trung Quốc dồn nặng lên các nhà phát triển thông qua cuộc chiến giá cả. Ông Lionel Sim, nhà sáng lập The AI Capitol, cho biết mỗi thế hệ mô hình mới tại Trung Quốc lại thiết lập một mức giá sàn thấp hơn, và khách hàng chỉ hào hứng trước những bước nhảy vọt thực sự hoặc các đợt giảm giá sâu.
Bà Leia Wang từ Quỹ Carnegie vì Hòa bình Quốc tế nhận xét người dùng Trung Quốc rất nhạy cảm về giá, khiến việc duy trì lòng trung thành thương hiệu gặp nhiều khó khăn. Để ứng phó, những tập đoàn lớn như Alibaba đã tích hợp mô hình trực tiếp vào hệ sinh thái đám mây nhằm giữ chân khách hàng.
Cuộc chiến giá cả thể hiện rõ trong các đợt phát hành gần đây: DeepSeek hạ giá API V4.1 Flash xuống chỉ còn 0,003 USD/triệu token đầu vào lưu trong bộ nhớ đệm vào giờ thấp điểm; Z.ai tuyên bố mô hình GLM-5.3 Flash vượt trội thế hệ trước nhưng chi phí chỉ bằng 10%; trong khi Qwen3.8-Flash của Alibaba thu phí 0,15 USD/triệu token. Về phía Xiaomi, hãng giữ nguyên giá API cho MiMo-V2.6 với định hướng "trí tuệ cao hơn với cùng mức giá" và nhắm tới khả năng AI tự cải tiến đệ quy (RSI). Sức ép này lan sang cả Mỹ khi Anthropic giảm 40% chi phí vận hành cho Opus 5.5, còn OpenAI giảm một nửa giá API của GPT-6 Sol và Luna so với mức khuyến mãi của GPT-5.6.
Bất chấp lời kêu gọi kiềm chế tốc độ phát triển từ CEO Dario Amodei của Anthropic do lo ngại rủi ro an toàn, nhịp độ tại Trung Quốc vẫn không chậm lại. Chuyên gia phân tích Poe Zhao cho biết khách hàng doanh nghiệp khi triển khai AI vào thực tế luôn ưu tiên tính ổn định, chi phí tích hợp và an toàn dữ liệu hơn là những cải tiến nhỏ về hiệu năng. Do đó, để tồn tại trong vòng xoáy đào thải, các công ty công nghệ Trung Quốc buộc phải tạo dựng các phân khúc ngách chuyên môn hóa thay vì chỉ đơn thuần chạy đua điểm số hiệu năng.
