Theo báo cáo ngày 10-8 của Jefferies, dựa trên dữ liệu từ công ty nghiên cứu Silicon Data, chi phí trung bình để các mô hình AI xử lý yêu cầu và tạo phản hồi trong những ngày đầu tháng 8 chỉ còn khoảng 1,16-1,18 USD cho mỗi triệu token.

Mức này giảm hơn 40% so với 2,04 USD vào cuối tháng 5 và thấp hơn gần 20% so với 1,45 USD vào cuối tháng 7.

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 xu hướng giá chung trên thị trường.

Cạnh tranh kéo giá xuống

Theo các chuyên gia Jefferies, giá AI giảm phản ánh nỗ lực của các công ty công nghệ Mỹ và Trung Quốc nhằm nâng cao hiệu quả chi phí, trong bối cảnh AI ngày càng được thương mại hóa và doanh nghiệp có nhu cầu sử dụng các giải pháp với mức giá hợp lý hơn.

Các nhà phát triển AI lớn liên tục điều chỉnh chiến lược giá để cạnh tranh. Một số mô hình mới được đưa ra với chi phí thấp hơn đáng kể, tạo thêm áp lực lên mặt bằng giá chung.

Tại Trung Quốc, nhiều doanh nghiệp cũng tập trung phát triển các mô hình có chi phí thấp nhưng vẫn đáp ứng những nhu cầu phổ biến như xử lý ngôn ngữ và lập trình.

DeepSeek là một ví dụ đáng chú ý khi mô hình DeepSeek V4-Flash-0731 được giới thiệu với chi phí khoảng 0,03 USD cho mỗi tác vụ. Mức giá thấp giúp các doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ, có thêm lựa chọn khi triển khai AI.

Cơ hội mở rộng ứng dụng

Chi phí vận hành giảm có thể thúc đẩy doanh nghiệp ứng dụng AI rộng rãi hơn trong dịch vụ khách hàng, phát triển phần mềm, phân tích dữ liệu, tài chính và sản xuất.

Khi chi phí tính toán thấp hơn, những ứng dụng trước đây bị hạn chế bởi ngân sách có thể được triển khai ở quy mô lớn hơn.

Tuy nhiên, cuộc đua giảm giá cũng tạo sức ép lên các nhà cung cấp AI. Khi chênh lệch về chi phí ngày càng thu hẹp, cạnh tranh có thể chuyển sang chất lượng mô hình, tốc độ xử lý, độ ổn định và các dịch vụ đi kèm.