Mô hình AI mã nguồn mở Trung Quốc gây ra cuộc chiến giá toàn cầu, thay đổi cục diện ngành năm 2026

Buộc các nhà cung cấp Mỹ phải giảm giá

Các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc đã buộc các nhà cung cấp mô hình Mỹ phải cắt giảm giá vận hành — từ mức trên 2 đô la mỗi triệu token vào đầu tháng 6 năm 2026 xuống còn 1,20 đô la vào giữa tháng 8 năm 2026 . Chỉ số Chi tiêu Token LLM của Silicon Data ghi nhận giá vận hành trung bình từ 1,16 đến 1,18 đô la mỗi triệu token từ ngày 6 đến 8 tháng 8, đánh dấu mức thấp nhất được ghi nhận trong năm 2026 . Nghiên cứu của Jefferies cho thấy chi phí triển khai AI doanh nghiệp toàn cầu đã giảm xuống mức thấp nhất trong năm, được thúc đẩy trực tiếp bởi cuộc chiến giá từ Trung Quốc và việc áp dụng các công cụ mã nguồn mở giá rẻ của Trung Quốc .

Mô hình Trung Quốc vượt Mỹ về mức độ sử dụng

Kể từ tháng 2 năm 2026, các mô hình Trung Quốc đã vượt qua các mô hình Mỹ về lượng token hàng tuần trên OpenRouter, và khoảng cách đang ngày càng lớn . Đến giữa năm 2026, các mô hình Trung Quốc chiếm khoảng 61% khối lượng token trên OpenRouter, tăng từ mức dưới 2% một năm trước đó . Trong tuần thứ ba của tháng 7 năm 2026, các LLM Trung Quốc ghi nhận 36 nghìn tỷ token hàng tuần, chiếm 2/3 thị trường toàn cầu, với 5 mô hình được gọi nhiều nhất đều đến từ Trung Quốc .

Trên Hugging Face, các mô hình Trung Quốc đã vượt Mỹ về số lượt tải xuống hàng tháng, chiếm 41% tổng số lượt tải xuống mô hình từ tháng 2 năm 2025 đến tháng 2 năm 2026 . Riêng các công ty Mỹ đã định tuyến hơn 30% token OpenRouter của họ tới các mô hình mở của Trung Quốc mỗi tuần kể từ ngày 8 tháng 2 năm 2026, với con số này có lúc chạm mức 46% .

Năm gia đình mô hình AI Trung Quốc hàng đầu

Tính đến giữa năm 2026, năm phòng thí nghiệm Trung Quốc đang phát hành các mô hình mã nguồn mở ở cấp độ tiên phong với nhịp độ mà các phòng thí nghiệm phương Tây không thể theo kịp: DeepSeek, Qwen của Alibaba, Kimi của Moonshot, GLM của Zhipu và MiniMax . Trung Quốc đã sản xuất 1.509 mô hình ngôn ngữ lớn tính đến tháng 7 năm 2025 — chiếm 40% tổng số bản phát hành LLM toàn cầu . Chiến lược này rất có chủ đích: việc phát hành các trọng số (weights) giúp xây dựng cơ sở nhà phát triển toàn cầu, thúc đẩy việc áp dụng các công cụ xung quanh, và gây áp lực về giá lên các đối thủ — tất cả mà không cần tiết lộ quy trình đào tạo .

Dự báo dài hạn của các nhà phân tích

Dự báo của Gartner. Hãng nghiên cứu thị trường Gartner dự đoán tỷ lệ áp dụng các mô hình AI Trung Quốc trong các công ty toàn cầu sẽ tăng vọt từ 5% năm ngoái lên 50% vào năm 2027 . Yan Bin, Giám đốc Nghiên cứu Cấp cao tại Gartner, cho biết: "AI Trung Quốc là mã nguồn mở, cho phép các công ty tinh chỉnh nó theo nhu cầu của họ và thêm các biện pháp an toàn. Nó có thể giúp các quốc gia xây dựng các hệ thống AI độc lập" .

Dự báo của IDC. Đến năm 2027, 80% trong số 1.000 doanh nghiệp lớn nhất thế giới sẽ ưu tiên "chủ quyền AI" (AI sovereignty), kết hợp lưu trữ riêng tư, công nghệ mở và các đối tác khu vực — một động lực có lợi cho các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc .

Kịch bản Jevons Paradox. Một số nhà phân tích cho rằng các mô hình mã nguồn mở giá rẻ của Trung Quốc sẽ thúc đẩy mạnh mẽ nhu cầu AI tổng thể, chứ không chỉ đơn thuần thay thế các nhà cung cấp Mỹ — có khả năng mở rộng tổng thị trường mục tiêu ngay cả khi biên lợi nhuận bị thu hẹp . Những đột phá trong các mô hình AI mã nguồn mở giá rẻ của Trung Quốc đã làm các nhà đầu tư Mỹ lo lắng, nhưng các nhà phân tích cho rằng chi phí mô hình giảm mạnh sẽ có lợi cho ngành công nghiệp AI về lâu dài bằng cách thúc đẩy nhu cầu toàn cầu đối với các hệ thống AI .

Quan điểm của UBS. Nếu người dùng doanh nghiệp ngày càng đánh giá các mô hình AI dựa trên tỷ lệ chi phí-hiệu suất thay vì điểm chuẩn thô, lợi thế chi phí vượt trội của mô hình Trung Quốc có thể thay đổi vĩnh viễn các mô hình mua sắm . Khoảng cách chi phí đó có thể trở thành một lợi thế thương mại chứ không chỉ là một chiến thuật định giá tạm thời .

Cảnh báo của USCC. Ủy ban Đánh giá Kinh tế và An ninh Mỹ-Trung mô tả một vòng lặp phản hồi tự củng cố: Các mô hình mở của Trung Quốc đẩy nhanh tốc độ áp dụng toàn cầu, từ đó thúc đẩy nhiều phát triển và thu thập dữ liệu hơn, càng củng cố thêm vị thế của Trung Quốc . Cách tiếp cận mở của Trung Quốc đã định hình lại bối cảnh cạnh tranh thông qua cấp phép dễ dàng, định giá mạnh mẽ và một hệ sinh thái khuyến khích hợp tác, đẩy nhanh việc áp dụng AI Trung Quốc trên toàn cầu và giúp các phòng thí nghiệm Trung Quốc cải tiến nhanh hơn .