Ngày càng nhiều các mô hình AI có chi phí hợp lý xuất hiện, mang đến cho doanh nghiệp lựa chọn "ngon, bổ, rẻ". Ảnh: Skyhigh
Theo báo cáo công bố ngày 10-8 của ngân hàng đầu tư Jefferies, dẫn dữ liệu từ công ty nghiên cứu Silicon Data của Mỹ, chi phí trung bình để các mô hình AI xử lý yêu cầu và tạo phản hồi trong những ngày đầu tháng 8 chỉ dao động từ 1,16-1,18 USD cho mỗi triệu token. Token là đơn vị dữ liệu mà mô hình AI sử dụng để xử lý và tạo nội dung.
Mức này thấp hơn đáng kể so với 2,04 USD vào cuối tháng 5, tương đương mức giảm hơn 40%. So với mức 1,45 USD vào cuối tháng 7, chi phí cũng giảm gần 20% trong thời gian ngắn.
Chỉ số của Silicon Data theo dõi chi phí sử dụng các mô hình AI thông qua nhiều nhà cung cấp dịch vụ, qua đó phản ánh mặt bằng giá trên thị trường.
Nhóm chuyên gia Jefferies do ông Thomas Chong đứng đầu nhận định xu hướng giảm giá phản ánh nỗ lực của các công ty công nghệ Mỹ và Trung Quốc trong việc nâng cao hiệu quả chi phí, khi AI bước sâu hơn vào giai đoạn thương mại hóa và doanh nghiệp ngày càng đòi hỏi các giải pháp có giá hợp lý.
Cuộc cạnh tranh giữa các nhà phát triển AI lớn đang góp phần kéo mặt bằng giá xuống. Tháng trước, OpenAI giảm tới 80% giá sử dụng đối với một số phiên bản thuộc dòng GPT-5.6. Anthropic cũng đưa ra mô hình mới với mức giá thấp hơn đáng kể, làm gia tăng sức ép cạnh tranh trên thị trường.
Tại Trung Quốc, các nhà phát triển AI cũng đang cạnh tranh mạnh về chi phí. Theo Jefferies, nhiều mô hình do các công ty Trung Quốc phát triển được cung cấp với mức giá thấp nhưng vẫn đáp ứng những nhu cầu phổ biến của doanh nghiệp như xử lý ngôn ngữ và lập trình.
DeepSeek là một trong những ví dụ đáng chú ý. Mô hình DeepSeek V4-Flash-0731 mới được giới thiệu có chi phí khoảng 0,03 USD cho mỗi tác vụ. Mức giá thấp giúp mở rộng lựa chọn cho các doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ, khi triển khai các ứng dụng AI.
Chi phí giảm có thể thúc đẩy việc ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực, từ dịch vụ khách hàng, phát triển phần mềm và phân tích dữ liệu đến tài chính và sản xuất. Khi chi phí vận hành thấp hơn, doanh nghiệp có thể triển khai AI ở quy mô lớn hơn và mở rộng những ứng dụng trước đây bị hạn chế bởi chi phí tính toán.
Ở chiều ngược lại, cuộc đua giảm giá cũng tạo thêm sức ép đối với các nhà cung cấp AI. Khi khoảng cách về chi phí ngày càng thu hẹp, cạnh tranh trên thị trường có thể không chỉ nằm ở giá mà còn ở chất lượng mô hình, tốc độ xử lý và dịch vụ đi kèm.
(tổng hợp)
