Cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu đang bước vào một giai đoạn mới. 

Theo Hãng tin Bloomberg, OpenAI, Meta và xAI đồng loạt tung ra các mô hình AI mới trong tuần qua với điểm chung là nhấn mạnh hiệu quả kinh tế và khả năng vận hành với chi phí thấp hơn. Thay vì chỉ quảng bá sức mạnh xử lý, các công ty đang cố gắng chứng minh rằng AI có thể trở thành một công cụ đủ rẻ để triển khai trên quy mô lớn.

Sự thay đổi này phản ánh thực tế rằng nhiều tập đoàn công nghệ đã đầu tư đáng kể vào AI nhưng vẫn chưa nhìn thấy lợi nhuận tương xứng. Trong khi đó, áp lực về chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu, mua chip và mở rộng hạ tầng ngày càng lớn.

Áp lực đè giá

Trong vòng chưa đầy một tuần, hàng loạt mô hình AI mới đã xuất hiện trên thị trường. OpenAI giới thiệu thế hệ GPT mới, xAI chuẩn bị tung ra phiên bản Grok mới hợp tác với Anysphere - công ty đứng sau công cụ lập trình Cursor, còn Meta công bố Muse Spark 1.1, mô hình đầu tiên mà hãng bắt đầu thu phí theo lượng sử dụng. Giới quan sát cho rằng các mô hình AI mới đang đưa thị trường AI thành một "cuộc đua xuống đáy về giá", khi cả ba hãng đều sử dụng thông điệp chung là hiệu quả chi phí để quảng bá sản phẩm mới.

Theo trang Barron's, Meta đang bán mô hình AI Muse Spark 1.1 với mức giá thấp hơn một số sản phẩm cao cấp của OpenAI. Điều này cho thấy công ty của tỉ phú Mark Zuckerberg không chỉ cạnh tranh về công nghệ mà còn muốn thu hút khách hàng bằng chi phí sử dụng rẻ hơn.

Business Insider dẫn lời ông Zuckerberg cho biết Meta theo đuổi chiến lược định giá "rất thấp" cho các sản phẩm AI mới. 

Cụ thể, công ty thu 1,25 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 4,25 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Token là đơn vị dùng để đo lượng dữ liệu mà mô hình AI xử lý, chẳng hạn như văn bản, câu lệnh hoặc câu trả lời. 

Meta kỳ vọng mức giá thấp sẽ khuyến khích nhiều doanh nghiệp và nhà phát triển đưa AI vào hoạt động hằng ngày, qua đó giúp hãng mở rộng thị phần trước các đối thủ như OpenAI, Google và Anthropic.

Đằng sau cuộc cạnh tranh về giá là áp lực những khoản đầu tư khủng vào hạ tầng AI. Theo Reuters, Meta dự kiến chi từ 125 - 145 tỉ USD cho cơ sở hạ tầng AI trong năm nay. Công ty đặt mục tiêu nâng công suất tính toán từ 7 gigawatt vào cuối năm 2026 lên 14 gigawatt trong năm 2027. 

Trong khi đó, Meta đã chi hơn 200 tỉ USD cho AI và cam kết đầu tư thêm khoảng 600 tỉ USD đến năm 2028. Tuy nhiên, việc thu phí trực tiếp từ các công cụ AI mới chỉ bắt đầu trong thời gian gần đây.

Trong khi đó, OpenAI cũng đang đối mặt với áp lực tài chính ngày càng lớn. Công ty dự kiến tiếp tục chi hàng chục tỉ USD mỗi năm để mở rộng trung tâm dữ liệu, phát triển chip riêng và huấn luyện các mô hình thế hệ mới.

Thị trường AI đang thay đổi

Sự chuyển dịch từ cuộc đua về sức mạnh sang cuộc đua về chi phí phản ánh những thay đổi trong nhu cầu của khách hàng.

Theo Bloomberg, sau giai đoạn bùng nổ ban đầu của ChatGPT và AI tạo sinh, nhiều doanh nghiệp bắt đầu đặt câu hỏi về các khoản đầu tư lớn vào AI. 

"Các công ty đang chi tiêu nhiều hơn rất nhiều so với trước đây. Khi thấy chi phí vượt tầm kiểm soát, họ bắt đầu đặt câu hỏi về hiệu quả", chuyên gia Gil Luria, lãnh đạo bộ phận nghiên cứu công nghệ tại công ty tư vấn DA Davidson, nhận định. 

Điều đó buộc các công ty phát triển AI phải tìm cách giảm chi phí tính toán, hạ giá dịch vụ và chứng minh giá trị thực tế của công nghệ. Các nhà phân tích cho rằng lợi thế cạnh tranh trong giai đoạn tới sẽ không chỉ nằm ở việc ai sở hữu mô hình mạnh nhất, mà còn ở khả năng cung cấp dịch vụ AI với mức giá đủ thấp để doanh nghiệp có thể triển khai trên diện rộng.

Theo Axios, Meta đang đặt cược rằng mô hình kinh doanh mới kết hợp giữa quảng cáo, dịch vụ doanh nghiệp và thu phí sử dụng AI sẽ giúp công ty thu hồi khoản đầu tư khổng lồ vào hạ tầng tính toán.

Tuy nhiên, việc giảm giá mạnh cũng tiềm ẩn rủi ro đối với lợi nhuận trong ngắn hạn, đặc biệt khi các công ty vẫn phải tiếp tục chi hàng trăm tỉ USD để xây dựng trung tâm dữ liệu và mua phần cứng mới.

Tổng thống Hàn Quốc quyết chơi canh bạc AI và chip

Tổng thống Hàn Quốc công bố các siêu dự án chạy đua trong lĩnh vực AI, chip, cơ sở dữ liệu. Số tiền đầu tư có thể lên đến hàng trăm tỉ USD.