Sau cú sốc DeepSeek vào tháng 1/2025 làm rung chuyển thị trường toàn cầu, làn sóng quan tâm dành cho các công ty AI Trung Quốc đang tăng trở lại. Trong bối cảnh chi phí triển khai các mô hình mới nhất của OpenAI và Anthropic trên quy mô toàn doanh nghiệp ngày càng lớn, nhiều công ty bắt đầu xem AI Trung Quốc là lựa chọn thay thế nhờ lợi thế về giá thành và hiệu năng.

Nhận định cho rằng AI Trung Quốc chỉ rẻ nhưng chất lượng ở mức vừa phải cũng đang thay đổi nhanh chóng. Một số kết quả đánh giá gần đây cho thấy các mô hình từ Trung Quốc đã bắt đầu vượt OpenAI và Anthropic ở một số hạng mục.

Z.ai, startup AI Trung Quốc còn được biết đến với tên Zhipu, gần đây công bố mô hình mã nguồn mở GLM 5.2. Mô hình này được đánh giá là sản phẩm AI mạnh nhất do Trung Quốc phát triển tính đến nay, trong khi mức giá chỉ bằng khoảng 1/10 so với Anthropic Fable5.

Moonshot AI cũng đã ra mắt phiên bản mới nhất của Kimi trong tháng 6 và công bố các kết quả benchmark cho thấy sản phẩm này đạt trình độ tương đương những mô hình hàng đầu của Anthropic và OpenAI.

Theo công ty nghiên cứu Artificial Analysis, tính đến ngày 24/6 theo giờ địa phương, GLM 5.2 hiện là mô hình mã nguồn mở có năng lực cao nhất trên thị trường. Nếu xét toàn bộ các mô hình AI, GLM 5.2 đứng thứ ba, sau Anthropic Fable5 và OpenAI GPT 5.5, đồng thời xếp trên Google Gemini 3.1 Pro Preview.

Sau khi Z.ai ra mắt GLM 5.2, Elon Musk, CEO Tesla, dự báo trên mạng xã hội X rằng Trung Quốc có thể bắt kịp các mô hình frontier hàng đầu hiện nay vào đầu năm tới. Tuy nhiên, đồng sáng lập Z.ai Tang Jie cho rằng quá trình này sẽ diễn ra sớm hơn.

Dù vậy, theo The Economist, nếu lấy trung bình từ nhiều bài đánh giá ở thời điểm hiện tại, Fable5 vẫn nhỉnh hơn GLM 5.2 khoảng 17% về hiệu năng. Tạp chí này cũng cho biết các mô hình phương Tây có năng lực tương đương GLM 5.2 thực tế đã được công bố từ khoảng 4 tháng trước.

The Economist nhận định các mô hình Trung Quốc thường đạt kết quả tốt ở những lĩnh vực có đáp án rõ ràng như toán học và lập trình, nhưng vẫn dễ mắc lỗi trong các tác vụ mở hoặc các bài toán đòi hỏi khả năng phán đoán độc lập liên tục.

Một số ý kiến khác cũng cho rằng các mô hình Trung Quốc đang gặp hạn chế về năng lực tính toán, dẫn tới tình trạng gián đoạn dịch vụ thường xuyên hoặc giảm tốc khi lưu lượng tăng đột biến.

Về giá, AI Trung Quốc được đánh giá là có sức cạnh tranh rất mạnh. DeepSeek hiện thu 0,87 USD cho mỗi 1 triệu output token của mô hình v4 mới, thấp hơn rất nhiều so với mức 50 USD của Anthropic Fable5.

Đây cũng được xem là một trong những lý do khiến số doanh nghiệp Mỹ sử dụng DeepSeek tăng lên gần đây. Dữ liệu khách hàng từ nền tảng thanh toán doanh nghiệp Ramp cho thấy hoạt động thanh toán cho dịch vụ DeepSeek tại Mỹ tăng mạnh. Trong khi đó, Microsoft được cho là đang cân nhắc sử dụng mô hình DeepSeek cho Copilot, chatbot AI chủ lực của hãng.

Trên nền tảng mô hình AI OpenRouter, 6 trong 10 mô hình phổ biến nhất hiện là sản phẩm do các công ty Trung Quốc như DeepSeek, Tencent và Xiaomi phát triển.

Theo The New York Times, CEO OpenRouter Alex Atallah cho biết áp lực chi phí đang thúc đẩy doanh nghiệp chấp nhận nhiều hơn các mô hình Trung Quốc. Một lợi thế khác là nhiều mô hình của nước này được phát hành theo dạng mã nguồn mở, cho phép sử dụng miễn phí.

Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp chuyển sang dùng AI Trung Quốc, định giá của các công ty trong lĩnh vực này cũng tăng mạnh. Sau khi công bố GLM 5.2, vốn hóa thị trường của Z.ai niêm yết tại Hong Kong đã vượt 1 nghìn tỷ HKD, tương đương khoảng 1.280 tỷ USD.

Theo South China Morning Post, một báo cáo từ JPMorgan là yếu tố góp phần đẩy giá cổ phiếu Z.ai đi lên. Tuần trước, JPMorgan đã nâng 7-16% dự báo doanh thu của Z.ai giai đoạn 2026-2030 sau khi đưa việc ra mắt GLM 5.2 vào mô hình đánh giá.

JPMorgan dự báo doanh thu của Z.ai trong năm 2026 sẽ tăng hơn 534%, đồng thời cho rằng công ty có thể bắt đầu ghi nhận lợi nhuận vào năm 2028.

DeepSeek cũng được cho là đã huy động 7,4 tỷ USD vốn đầu tư với mức định giá vượt 50 tỷ USD.

Tuy nhiên, cũng có ý kiến cho rằng giả định AI Trung Quốc rẻ hơn chưa chắc đã chính xác nếu xét trên chi phí thực tế. Theo nghiên cứu được Du Zheng thuộc Georgia Institute of Technology và các đồng tác giả cập nhật trong tháng 6, khi thực hiện cùng một nhiệm vụ, mô hình DeepSeek tiêu thụ số token nhiều gấp 23 lần so với mô hình cạnh tranh của OpenAI để tạo ra kết quả về cơ bản tương đương.

The Economist cho rằng với chênh lệch lớn về hiệu suất như vậy, việc so sánh các mô hình AI nên dựa trên tổng chi phí thực tế cho lượng token tiêu thụ, thay vì chỉ nhìn vào đơn giá trên mỗi token.