Các nhà mạng Hàn Quốc đang đẩy nhanh việc mở rộng sang mảng quản lý token AI, xem đây là hướng tăng trưởng mới trong bối cảnh doanh nghiệp gia tăng ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Lợi thế mà họ đặt cược là hệ thống tính cước, thanh toán, xác thực và hạ tầng trung tâm dữ liệu vốn đã được tích lũy từ mảng viễn thông.

Theo giới viễn thông ngày 30/10, nhu cầu sử dụng đồng thời nhiều mô hình AI và kiểm soát tập trung chi phí đang tăng nhanh khi doanh nghiệp đẩy mạnh triển khai AI. Trên nền tảng đó, các nhà mạng bắt đầu cụ thể hóa mô hình kinh doanh mới dựa trên hệ thống tính cước sẵn có, tệp khách hàng doanh nghiệp và tài sản hạ tầng như trung tâm dữ liệu.

Sau KT với dịch vụ “Token Factory” tích hợp sử dụng mô hình AI và quản lý chi phí, SK Telecom cũng thúc đẩy dự án “Token Gateway”. Trong khi đó, LG Uplus đang xem xét các gói cước token, đồng thời tìm kiếm công nghệ nhằm nâng hiệu quả xử lý AI.

Từ thoại và dữ liệu đến token AI

Token là đơn vị cơ bản được AI sử dụng để xử lý câu hỏi, tài liệu hoặc mã lập trình và tạo ra phản hồi. Nếu dịch vụ viễn thông trước đây tính phí theo thời lượng thoại và dung lượng dữ liệu, thì với dịch vụ AI, lượng token đầu vào và đầu ra đang trở thành tiêu chí tính phí chủ đạo.

Tuy nhiên, cơ chế tính phí của AI phức tạp hơn đáng kể. Mức giá token và hiệu năng xử lý thay đổi theo từng mô hình; ngay cả trong cùng một mô hình, chi phí cho đầu vào và đầu ra cũng có thể khác nhau. Khi doanh nghiệp sử dụng nhiều mô hình AI cho các tác vụ khác nhau, việc theo dõi mức sử dụng, kiểm soát chi phí theo từng mô hình và quản trị ngân sách trở thành một bài toán lớn.

Đây là khoảng trống mà các nhà mạng muốn khai thác. Thay vì chỉ cung cấp kết nối, họ đang tìm cách mở rộng mô hình quản lý lưu lượng và thu cước của viễn thông sang quản lý chi phí AI. Với hệ thống vận hành lưu lượng quy mô lớn và cơ chế thu cước định kỳ đã có sẵn, các doanh nghiệp này kỳ vọng kết hợp thêm năng lực xác thực, thanh toán và chăm sóc khách hàng để bao phủ toàn bộ quy trình sử dụng AI, từ đăng ký, vận hành đến quyết toán.

KT dự kiến ra mắt Token Factory trong ngày 30/10. Đây là dịch vụ cho phép doanh nghiệp sử dụng nhiều mô hình AI trong và ngoài nước trên cùng một nền tảng, tích hợp từ khâu lựa chọn mô hình, theo dõi mức sử dụng, quản lý chi phí đến thanh toán. Công ty cho biết sẽ liên kết hơn 500 mô hình AI thông qua hợp tác với nền tảng phân phối mô hình AI toàn cầu OpenRouter. Nhờ đó, khách hàng doanh nghiệp có thể chọn và sử dụng nhiều mô hình mà không phải đăng ký hay thanh toán riêng lẻ cho từng dịch vụ.

Trong chiến lược “SKT Growth Gear” công bố trong tháng này, SK Telecom cũng đưa Token Gateway vào danh mục lĩnh vực kinh doanh mới trong kỷ nguyên AI. Đại diện công ty cho biết Token Gateway là mô hình kết nối đa dạng mô hình AI và hạ tầng theo nhu cầu khách hàng, qua đó giúp tối ưu chi phí sử dụng AI. Mục tiêu là quản lý tập trung việc lựa chọn mô hình, phân bổ tác vụ, mức sử dụng và chi phí.

Cạnh tranh ở bài toán tối ưu chi phí và hạ tầng

Theo giới trong ngành, năng lực cạnh tranh của mảng token AI không chỉ nằm ở khả năng kết nối mô hình, mà còn ở việc giảm lượng token tiêu thụ và hạ chi phí vận hành trong khi vẫn đáp ứng yêu cầu hiệu năng của khách hàng.

KT xem “Auto Model Router” do công ty tự phát triển là lợi thế của Token Factory. Công nghệ này phân tích loại tác vụ, độ khó, yêu cầu chất lượng và chi phí để tự động chọn mô hình AI phù hợp: dùng mô hình có chi phí thấp hơn cho tác vụ đơn giản, đồng thời chuyển sang mô hình hiệu năng cao cho các yêu cầu phân tích phức tạp. KT cũng kết hợp công nghệ nén prompt để giảm các biểu đạt không cần thiết nhưng vẫn giữ nguyên ý nghĩa câu hỏi.

Song song với phân phối token, KT còn liên kết mảng này với kinh doanh hạ tầng, trong đó có việc trực tiếp cung cấp dịch vụ suy luận AI tại các trung tâm dữ liệu trong nước. Kế hoạch của công ty là vừa kết nối các mô hình AI nước ngoài, vừa vận hành mô hình trên hạ tầng riêng nhằm nhắm tới nhóm khách hàng doanh nghiệp coi trọng chủ quyền dữ liệu và bảo mật.

SK Telecom cũng xác định lựa chọn mô hình và tối ưu chi phí là chức năng cốt lõi của Token Gateway. Công ty không chỉ dừng ở vai trò kết nối mô hình hay cắt giảm chi phí, mà hướng tới quản lý toàn bộ quá trình AI thực hiện công việc. SKT dự kiến gắn nhu cầu phát sinh từ dịch vụ AI với mô hình riêng và trung tâm dữ liệu của hãng, đồng thời tận dụng các năng lực sẵn có trong viễn thông như khoảng 23 triệu điểm chạm khách hàng, xác thực danh tính, thanh toán và tính cước.

Về phần mình, LG Uplus đang tập trung phát triển công nghệ nền tảng để nâng hiệu quả xử lý token. Gần đây, hai bài nghiên cứu về tối ưu token AI có sự tham gia của nhóm nghiên cứu công ty đã được chọn vào workshop thuộc hội nghị học thuật AI NeurIPS 2026. LG Uplus cho biết khi áp dụng công nghệ tinh gọn mô hình và tăng tốc suy luận cho mô hình ngôn ngữ nhỏ (sLM), tốc độ xử lý AI trong môi trường smartphone tăng khoảng 4,5 lần, trong khi mức tiêu hao pin giảm khoảng 77% so với phương pháp hiện tại.

Công ty đang xem xét đưa các công nghệ tối ưu rút ra từ nghiên cứu vào dịch vụ AI của mình và mở rộng sang môi trường GPU máy chủ trong tương lai. Dù chưa công bố kế hoạch kinh doanh cụ thể, giới phân tích cho rằng công nghệ giúp giảm chi phí xử lý AI có thể trở thành lợi thế cạnh tranh quan trọng về sau.

Nhu cầu tăng nhanh, nhưng bài toán lợi nhuận chưa dễ

Theo tài liệu KT công bố dựa trên thống kê của OpenRouter, lượng token AI tiêu thụ trên nền tảng này đã tăng khoảng 35 lần trong vòng một năm qua. Khi các AI agent có khả năng tự động hóa tác vụ phức tạp ngày càng phổ biến, nhu cầu token được dự báo sẽ tiếp tục tăng, do quá trình gọi đồng thời nhiều mô hình AI và kiểm chứng kết quả có thể làm lượng token sử dụng tăng mạnh.

Tuy nhiên, mức tiêu thụ token tăng không đồng nghĩa doanh thu của nhà mạng sẽ đi lên ngay lập tức. Một người trong ngành AI cho biết mô hình trung gian kết nối các mô hình AI bên ngoài phải tính đến chi phí trả cho nhà cung cấp mô hình gốc, đồng thời cần thiết lập biên lợi nhuận hợp lý. Bên cạnh đó, chi phí vận hành hạ tầng cũng ở mức đáng kể.

Thực tế, KT cũng nhấn mạnh mục tiêu tạo doanh thu từ hạ tầng riêng nhiều hơn là chỉ làm trung gian phân phối token. Tại họp báo ngày 27/10, Lee Jin-hyung, phụ trách mảng kinh doanh KT AX, cho biết phí trung gian đơn thuần không phải mô hình cốt lõi. Theo ông, nguồn thu chính sẽ đến từ biên lợi nhuận phát sinh khi công ty “tự sản xuất token” bằng GPU tại các trung tâm dữ liệu của KT.

Áp lực cạnh tranh từ các nhà cung cấp mô hình AI toàn cầu và doanh nghiệp điện toán đám mây cũng là thách thức lớn. Amazon Web Services (AWS) hiện đã cung cấp khả năng tích hợp nhiều mô hình AI thông qua Amazon Bedrock. Nếu các nhà mạng chỉ dừng ở việc kết nối mô hình và thu phí, khả năng tạo khác biệt so với các nhà cung cấp hiện hữu sẽ khá hạn chế.

Một đại diện trong ngành viễn thông nhận định mục tiêu cốt lõi của các nhà mạng theo đuổi định hướng công ty AI là sớm tìm ra động lực tăng trưởng mới. Tuy nhiên, để thu hút khách hàng, họ cần chứng minh rõ ràng hiệu quả tiết kiệm chi phí.

Bên cạnh đó, năng lực bảo mật và quản trị dữ liệu được dự báo sẽ ngày càng quan trọng hơn, do nguy cơ rò rỉ thông tin khi tài liệu nội bộ hoặc dữ liệu khách hàng của doanh nghiệp được đưa vào mô hình AI. Đặc biệt, khi kết hợp mô hình AI nước ngoài với trung tâm dữ liệu trong nước, theo đánh giá của giới trong ngành, cần có cơ chế quản lý rõ ràng về nơi xử lý dữ liệu và quyền truy cập.