DeepSeek và Alibaba phá vỡ 'bức tường giá' AI: Khoảng cách chi phí 70 lần đang định hình lại ngành công nghiệp toàn cầu

Dữ liệu điểm chính từ các nguồn:

• Một khối lượng công việc sản xuất tiêu tốn 788 USD/tháng trên OpenAI GPT-5.5 chỉ tốn khoảng 11 USD trên DeepSeek V4 Flash — chênh lệch hơn 70 lần .
• Riêng trên token đầu ra, khoảng cách giữa mô hình tiên tiến rẻ nhất và đắt nhất đã mở rộng lên tới 231 lần (Qwen Turbo ở mức $0.13/M so với GPT-5.5 ở mức $30/M) .
• Các mô hình có trọng số mở từ DeepSeek, Alibaba và Z.ai (GLM) chạy rẻ hơn 60% đến 90% so với các 'ngôi sao' phương Tây khi tự lưu trữ .
• Gemini 2.5 Flash Lite của Google ($0.10/$0.40 mỗi M token) là mô hình nhỏ rẻ nhất hiện có, nhưng không có nhà cung cấp phương Tây nào sánh được tỷ lệ hiệu suất-giá ở cấp độ tiên tiến của DeepSeek .

Hiệu suất: Sánh ngang hoặc vượt qua các 'ngôi sao' phương Tây

Các điểm chuẩn độc lập từ đánh giá CAISI của NIST cho thấy DeepSeek V4 Pro cạnh tranh trực tiếp với những mô hình tốt nhất từ OpenAI và Anthropic :

Những điểm nhấn hiệu suất bổ sung:

• DeepSeek V4 Pro dẫn đầu tất cả các mô hình trên SWE-bench Verified (80.6%), một thước đo về khả năng kỹ thuật phần mềm trong thế giới thực .
• Về suy luận toán học (AIME 2025), DeepSeek V4 Pro đạt 85.0%, và trên OTIS-AIME-2025 đạt 97% .
• Trên MMLU (kiến thức rộng), DeepSeek V4 Pro đạt 90.1% .
• Qwen 3.6 Plus của Alibaba là mô hình lập trình tác nhân độc quyền với ngữ cảnh 1 triệu token, trong khi các biến thể Qwen 3.6 mở bao gồm các kích thước từ 0.8B (có thể chạy trên điện thoại) đến 397B (cấp độ tiên tiến) theo giấy phép Apache 2.0 .

Huy động vốn và định giá thị trường

Câu chuyện tài chính của AI Trung Quốc cũng kịch tính như câu chuyện kỹ thuật:

• DeepSeek đã huy động được hơn 7,4 tỷ USD (50 tỷ nhân dân tệ) trong vòng gọi vốn bên ngoài đầu tiên (tháng 6/2026), đạt định giá trên 50 tỷ USD . Đến tháng 7/2026, Reuters đưa tin về một vòng mới với định giá 74 tỷ USD trước khi IPO nội địa .
• Bốn phòng thí nghiệm AI thuần Trung Quốc (Zhipu, DeepSeek, MiniMax, Moonshot) hiện có tổng giá trị khoảng 159 tỷ USD, tăng từ con số gần như bằng không 18 tháng trước đó .
• Tencent, Alibaba và CATL đều tham gia vòng gọi vốn đầu tiên của DeepSeek, phản ánh sự hợp nhất của hệ sinh thái hơn là sự phân mảnh .
• Qwen của Alibaba, mặc dù không phải là một startup độc lập, đã đạt hơn 1 tỷ lượt tải xuống tích lũy và chiếm 24.1% tổng số lượt tải xuống của 1.000 mô hình hàng đầu trên Hugging Face (vượt qua Llama của Meta) .

Chiến lược tiếp cận: Nguồn mở so với Độc quyền

Alibaba (Qwen) theo đuổi chiến lược hệ sinh thái nguồn mở: hầu hết các mô hình được phát hành theo giấy phép Apache 2.0, dễ dàng tinh chỉnh và miễn phí tự lưu trữ . Điều này đã đưa Qwen trở thành 'gia đình' mô hình được tải xuống nhiều nhất trên Hugging Face. Điểm đánh đổi là khả năng kiếm tiền — AI của Alibaba là một 'hit' nhưng khó biến thành máy in tiền trực tiếp, như New York Times đã đưa tin . Tuy nhiên, Alibaba đã bắt đầu chuyển hướng: 'ngôi sao' Qwen 3.6 Max Preview được phát hành dưới dạng mô hình API đóng, độc quyền vào tháng 4/2026 .

DeepSeek áp dụng cách tiếp cận kết hợp: họ phát hành mã nguồn mở trọng số V4 theo giấy phép MIT (1.6 nghìn tỷ tham số Mixture-of-Experts, 49 tỷ tham số hoạt động), đồng thời cũng cung cấp một cấp API giá rẻ . Kiến trúc của nó — MoE với kích hoạt cực kỳ thưa thớt — cho phép hiệu suất tiên tiến với chi phí suy luận thấp hơn đáng kể.

Các 'ông lớn' phương Tây (OpenAI, Anthropic, Google) chủ yếu dựa vào API đóng, độc quyền với giá cao ngất ngưởng. OpenAI và Anthropic đã phát hành các cấp 'nano' và 'mini' rẻ hơn để đối phó với áp lực, nhưng không có cấp nào sánh được tỷ lệ hiệu suất-giá ở cấp độ tiên tiến của DeepSeek .

Hệ lụy cạnh tranh

• Khoảng cách giá 10–70 lần đang bóp nghẹt biên lợi nhuận trên toàn ngành và buộc các phòng thí nghiệm phương Tây phải phát hành các cấp rẻ hơn mà lẽ ra họ đã không làm .
• Các bản phát hành trọng số mở của các công ty Trung Quốc đang xói mòn 'hào' của sự khóa chặt API độc quyền, cho phép các doanh nghiệp trên toàn thế giới tự lưu trữ các mô hình cấp tiên tiến với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ .
• Định giá kết hợp của các phòng thí nghiệm AI Trung Quốc (>159 tỷ USD) báo hiệu rằng các nhà đầu tư thấy một lợi thế cạnh tranh bền vững trong cơ sở hạ tầng đào tạo và suy luận chi phí thấp hơn .
• Đối với các CFO và lãnh đạo kỹ thuật, hệ lụy rất rõ ràng: cùng một ngân sách AI giờ đây có thể hỗ trợ khối lượng sử dụng nhiều gấp 10 đến 70 lần bằng cách chuyển sang các nhà cung cấp mô hình Trung Quốc .