UBS: Các mô hình AI của Trung Quốc tốn ít hơn 90% so với OpenAI, cổ phần toàn cầu dự kiến sẽ tăng

UBS đã công bố một báo cáo vào ngày 24/6 cho biết các công ty AI của Trung Quốc đang nhanh chóng thu hẹp khoảng cách hiệu năng so với các nhà lãnh đạo toàn cầu thông qua nghiên cứu và phát triển tập trung, đổi mới kiến trúc mô hình, tối ưu hóa kỹ thuật và hợp tác mã nguồn mở. Nhờ đó, chi phí được giảm đáng kể và tạo đà để tăng thị phần toàn cầu. Báo cáo cho rằng lợi thế này đến từ việc hiệu quả chi phí trở thành biến số quan trọng khi các ứng dụng AI trong doanh nghiệp chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai quy mô lớn. Nhà phân tích ngành Internet Trung Quốc của UBS Securities, Xiong Wei, ước tính chi phí huấn luyện mô hình tại Trung Quốc thấp hơn 10% so với mức chi tiêu của OpenAI và Anthropic, trong khi giá API trung bình cho các mô hình lớn của Trung Quốc vẫn ở dưới 20% so với các đối thủ toàn cầu tương đương. Dù vậy, các mô hình frontier của Trung Quốc vẫn tiếp tục thu hẹp khoảng cách hiệu năng nhờ vòng lặp cải tiến nhanh, đồng thời duy trì biên lợi nhuận ở mức lành mạnh.

Các mô hình AI Trung Quốc đạt chi phí huấn luyện dưới 10% so với các nhà lãnh đạo toàn cầu

Xiong Wei cho biết chi phí huấn luyện mô hình tại Trung Quốc được ước tính ở mức dưới 10% so với chi phí phát sinh bởi OpenAI và Anthropic, trong khi giá API trung bình cho các mô hình lớn của Trung Quốc đạt dưới 20% so với các đối thủ toàn cầu tương đương. Mặc dù giá thấp hơn đáng kể, các mô hình frontier của Trung Quốc vẫn tiếp tục thu hẹp khoảng cách hiệu năng nhờ cải tiến nhanh và nâng cấp mức độ thông minh, dần gia tăng tỷ trọng trong mức sử dụng token toàn cầu trong khi vẫn giữ biên lợi nhuận gộp ở mức lành mạnh. Điều này cho thấy các công ty AI của Trung Quốc không chỉ cạnh tranh thuần túy bằng giá thấp, mà đang tái định hình đường cong chi phí của dịch vụ mô hình thông qua hiệu quả kỹ thuật và việc sử dụng theo quy mô.

Sự mở rộng thị trường AI toàn cầu tạo cơ hội tăng thị phần dài hạn

Xiong Wei nhận định thị trường AI toàn cầu sẽ mở rộng nhanh chóng, với không gian thị trường tiềm năng dài hạn vượt 10 nghìn tỷ USD, tạo dư địa đáng kể để các mô hình của Trung Quốc tăng thị phần toàn cầu. Trước đây, khi doanh nghiệp áp dụng AI, họ ưu tiên các mô hình mạnh nhất và tối đa hóa mức dùng token. Tuy nhiên, khi các ứng dụng AI bước vào triển khai thương mại thực tế, doanh nghiệp sẽ đặt nặng hơn vào lợi nhuận trên vốn đầu tư (ROI), chi phí suy luận, hiệu năng độ trễ và quy mô sử dụng bền vững. Sự thay đổi này sẽ có lợi cho các nhà cung cấp mô hình của Trung Quốc nhờ lợi thế chi phí và năng lực triển khai kỹ thuật.

UBS dự báo thị trường mô hình phân tầng, có lợi cho nhà cung cấp tối ưu chi phí

UBS kỳ vọng thị trường mô hình toàn cầu sẽ ngày càng phân tầng. Các mô hình frontier có thể vẫn giữ mức giá cao hơn đối với các tác vụ phức tạp, giá trị cao, nhưng trong các khối lượng công việc có quy mô sử dụng lớn và độ nhạy với ROI, những mô hình có tỷ lệ chi phí-hiệu năng tốt hơn sẽ được áp dụng rộng rãi hơn, tạo cơ hội mở rộng dài hạn cho các mô hình của Trung Quốc. UBS liên hệ tiềm năng toàn cầu của các mô hình AI Trung Quốc với kinh nghiệm mở rộng ra nước ngoài của các công ty Trung Quốc trong xe điện, smartphone và thiết bị gia dụng; nếu các mô hình Trung Quốc tiếp tục đạt đột phá về hiệu năng, định giá, hệ sinh thái mã nguồn mở và triển khai cục bộ, bức tranh cạnh tranh AI toàn cầu có thể chuyển từ sự thống trị bởi một vài mô hình frontier đắt đỏ sang một cấu trúc thị trường đa dạng hơn, phân tầng hơn và nhạy cảm hơn với chi phí.

Câu hỏi thường gặp

Theo UBS, các mô hình AI Trung Quốc có lợi thế chi phí gì?

UBS ước tính chi phí huấn luyện mô hình của Trung Quốc thấp hơn 10% so với chi phí của OpenAI và Anthropic, trong khi giá API trung bình cho các mô hình lớn của Trung Quốc vẫn ở dưới 20% so với các đối thủ toàn cầu tương đương, theo báo cáo của nhà phân tích Xiong Wei công bố vào ngày 24/6.

Vì sao UBS tin các mô hình AI Trung Quốc sẽ giành thêm thị phần toàn cầu?

UBS cho rằng tiềm năng giành thêm thị phần đến từ việc các ứng dụng AI trong doanh nghiệp chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai theo quy mô, nơi hiệu quả chi phí và ROI trở thành các biến số then chốt cho việc chấp nhận, qua đó có lợi cho các mô hình của Trung Quốc với ưu thế chi phí-hiệu năng trong một thị trường AI toàn cầu có tiềm năng dài hạn vượt 10 nghìn tỷ USD.