Cuộc đua AI tại Trung Quốc đang rơi vào nghịch lý: model mới xuất hiện với tốc độ chưa từng thấy, nhưng chính sự bùng nổ đó khiến người dùng ngày càng mệt mỏi và ít quan tâm đến những nâng cấp nhỏ.
Ngày 22/9, chỉ trong vài giờ, Xiaomi livestream quá trình huấn luyện MiMo-V2.6 tại Bắc Kinh, Anthropic công bố Opus 5.5 ở San Francisco, rồi OpenAI bất ngờ tung GPT-6 Sol và Luna. Với những người đang theo dõi ngành AI, đây gần như đã trở thành một ngày bình thường.
Điều đáng nói là trước đó, hàng loạt công ty Trung Quốc như Z.ai, DeepSeek, Tencent, Alibaba và Moonshot AI cũng liên tục tung ra các phiên bản mới. Khi model AI xuất hiện với tốc độ quá nhanh, từng bước đột phá bắt đầu khó giành được sự chú ý như trước.
Đây chính là thứ đang được gọi là “model fatigue”, tức tình trạng người dùng mệt mỏi trước tốc độ cập nhật chóng mặt của các mô hình AI. Hiện tượng này đã xuất hiện tại Mỹ, nhưng theo các nhà phân tích, nó còn rõ rệt hơn tại Trung Quốc, nơi cuộc cạnh tranh giữa các công ty công nghệ diễn ra đặc biệt khốc liệt.
MiMo-V2.6, mô hình AI mới của Xiaomi
Rui Ma, nhà phân tích công nghệ và người sáng lập bản tin Tech Buzz China, cho rằng người dùng Trung Quốc vừa mệt mỏi với tốc độ phát triển quá nhanh, vừa hào hứng trước việc hệ sinh thái AI đang tiến lên nhanh chóng.
Nhưng ở Trung Quốc, sự mệt mỏi này không chỉ đến từ việc có quá nhiều model để lựa chọn. Nó còn biến thành một cuộc chiến kinh tế khi mỗi thế hệ AI mới lại kéo mặt bằng giá xuống thấp hơn.
Các nhà phân tích nhận định người dùng ngày càng chỉ phản ứng với những bước nhảy vọt thực sự về năng lực hoặc những đợt giảm giá đáng kể. Những nâng cấp nhỏ về benchmark ngày càng khó tạo ra sự chú ý. Trong khi đó, người dùng Trung Quốc được đánh giá là nhạy cảm với giá, khiến các công ty rất khó xây dựng lòng trung thành với một model cụ thể.
Áp lực này thể hiện rõ qua cuộc đua giá API. DeepSeek đã giảm giá API của V4.1 Flash xuống chỉ còn 0,02 nhân dân tệ cho mỗi triệu token đầu vào được lưu trong giờ thấp điểm. Z.ai tuyên bố GLM-5.3 Flash có năng lực cao hơn thế hệ trước nhưng chỉ bằng 10% chi phí. Alibaba cũng đưa giá Qwen3.8-Flash xuống 1 nhân dân tệ cho mỗi triệu token đầu vào.
Xiaomi lại chọn cách khác với MiMo-V2.6 khi giữ nguyên giá API và tập trung quảng bá khả năng “thông minh hơn với cùng mức giá”. Buổi livestream của hãng còn giới thiệu hướng phát triển AI có khả năng tự cải thiện mà không cần con người can thiệp trực tiếp.
Không chỉ Trung Quốc, các công ty Mỹ cũng đang phải thích nghi với sức ép tương tự. Anthropic giảm 40% chi phí vận hành Opus 5.5 so với thế hệ trước, trong khi OpenAI giảm một nửa giá API của GPT-6 Sol và Luna so với mức giá khuyến mại của GPT-5.6.
Quá nhiều mô hình AI mới với các nâng cấp không đáng kể làm người dùng không còn chú ý đến chúng
Thế nhưng, cuộc đua vẫn chưa có dấu hiệu chậm lại. Chỉ 10 ngày trước khi ra mắt Opus 5.5, CEO Anthropic Dario Amodei từng kêu gọi ngành AI giảm tốc độ phát triển các model tiên phong vì những rủi ro an toàn ngày càng lớn. Tại Trung Quốc, những lời kêu gọi như vậy lại vấp phải sự phản đối, khi một số nhà nghiên cứu và bình luận viên truyền thông nhà nước coi việc giảm tốc có thể khiến Trung Quốc đánh mất lợi thế trong cuộc đua công nghệ với Mỹ.
Vì thế, dù model mới xuất hiện ngày càng nhiều, nhu cầu AI không hề biến mất. Vấn đề nằm ở chỗ tiêu chuẩn để một model mới trở nên đáng chú ý đã cao hơn rất nhiều.
Theo các nhà phân tích, khi AI đã được triển khai vào hoạt động thực tế, doanh nghiệp quan tâm nhiều hơn đến độ ổn định, khả năng cho kết quả có thể dự đoán, chi phí tích hợp, bảo mật dữ liệu và hỗ trợ kỹ thuật. Một model mới chỉ thực sự có ý nghĩa thương mại nếu nó mở ra những tác vụ hoàn toàn mới, giảm đáng kể tỷ lệ lỗi hoặc cắt mạnh chi phí vận hành.
Điều đó buộc các công ty Trung Quốc phải tìm một lối thoát khác thay vì tiếp tục lao vào cuộc đua benchmark. ByteDance đang tận dụng thế mạnh video ngắn để phát triển các model tạo video Seedance, trong khi Ant Group tập trung vào lĩnh vực y tế với ứng dụng AI AQ, hiện có 150 triệu người dùng.
Chiến lược này diễn ra trong lúc dòng tiền từ AI vẫn tăng mạnh. Alibaba cho biết doanh thu từ các sản phẩm AI đã tăng trưởng ở mức ba chữ số trong 12 quý liên tiếp, góp phần giúp mảng cloud và AI tăng 45% so với cùng kỳ trong quý kết thúc vào tháng 6. Z.ai và MiniMax cũng ghi nhận doanh số tăng mạnh khi chuyển hướng sang khách hàng doanh nghiệp, dù chi phí hạ tầng khổng lồ vẫn khiến phần lớn ngành chưa có lợi nhuận.
Bởi vậy, nghịch lý của cuộc đua AI Trung Quốc hiện nay không phải là thiếu model, mà là có quá nhiều model được tung ra quá nhanh. Khi mọi công ty đều phải liên tục xuất hiện để không bị lãng quên, chính sự dồn dập ấy lại khiến người dùng ngày càng khó quan tâm đến từng phiên bản mới.
“Đây là một thị trường cạnh tranh khốc liệt, và nếu ngừng tung sản phẩm, bạn có nguy cơ biến mất khỏi cuộc trò chuyện”, Rui Ma nhận định.
