Token AI xuống 97 cent: Giá rẻ hơn nhưng doanh nghiệp vẫn chi nhiều hơn

Giá suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang được định hình lại bởi cuộc cạnh tranh API quyết liệt tại Trung Quốc. Ngày 1/9/2026, LLM Token Expenditure Index (SDLLMTK) của Silicon Data ghi nhận mức 0,97 USD cho mỗi triệu token — thấp kỷ lục và chưa bằng một nửa mức đỉnh đầu mùa hè. 24

Tuy nhiên, đây không phải bằng chứng cho thấy nhu cầu AI suy yếu. Chỉ số này phản ánh mức giá hiệu dụng bình quân theo cơ cấu sử dụng mà thị trường trả cho một triệu token, chứ không phải tổng số token được dùng hay toàn bộ số tiền chi cho AI. 24

Mốc 97 cent thực sự nói lên điều gì?

Silicon Data mô tả SDLLMTK là thước đo giá suy luận LLM tổng hợp: chỉ số kết hợp giá của các nhà cung cấp với mức sử dụng thực tế trong một tập mô hình xác định, từ đó cho ra mức giá hiệu dụng của thị trường trên mỗi triệu token. 24

Vì vậy, chỉ số có thể giảm ngay cả khi lượng token tiêu thụ và tổng ngân sách AI tăng. Chẳng hạn, nếu doanh nghiệp chuyển tỷ trọng lớn hơn các tác vụ sang mô hình rẻ hơn, giá bình quân sẽ hạ xuống. SDLLMTK phản ánh đồng thời mức giá và cơ cấu công việc, không phải doanh thu toàn thị trường AI.

API giá rẻ từ Trung Quốc đã thay đổi cơ cấu sử dụng

Cuộc đua giảm giá đã tạo ra lựa chọn chi phí rất thấp cho các tác vụ không cần đến mô hình biên (frontier model) đắt nhất. DeepSeek V4-Flash, chẳng hạn, được niêm yết ở mức 0,14 USD cho một triệu token đầu vào và 0,28 USD cho một triệu token đầu ra. 49

Trong tháng 5/2026, DeepSeek cũng giảm 75% giá V4-Pro — động thái được xem là làm cuộc cạnh tranh giữa các nhà cung cấp mô hình Trung Quốc thêm căng thẳng. 58 Những gói giá thấp và đợt điều chỉnh giá khác trong hệ sinh thái AI Trung Quốc tiếp tục gây áp lực lên các nhà cung cấp đang tranh giành khối lượng suy luận lớn. 452

Dữ liệu cho thấy môi trường cạnh tranh này có liên hệ chặt chẽ với việc giá token bình quân giảm. Nhưng không thể tách riêng chính xác phần tác động của một công ty, một mô hình hay một đợt giảm giá cụ thể. Hiệu quả mô hình tốt hơn, năng lực hạ tầng tăng thêm và cách khách hàng tự định tuyến tác vụ cũng đều ảnh hưởng đến chỉ số.

Vì sao giá token giảm mà chi tiêu AI vẫn tăng?

Mối quan hệ có thể diễn giải đơn giản như sau:

Tổng chi cho token = giá hiệu dụng mỗi token × khối lượng token

Khi giá đơn vị giảm, nhiều ứng dụng trước đây chưa hiệu quả về chi phí trở nên khả thi. Doanh nghiệp có thể tự động hóa thêm quy trình, sử dụng câu lệnh và ngữ cảnh dài hơn, sinh nhiều mã nguồn hơn hoặc vận hành nhiều hệ thống AI tác tử (agentic AI) hơn.

Nếu khối lượng token tăng nhanh hơn tốc độ giảm giá, tổng chi tiêu vẫn sẽ đi lên. Điều này phù hợp với các báo cáo cho thấy giá mỗi token đã giảm hơn 90% kể từ năm 2023, trong khi chi tiêu cho việc sử dụng LLM đã tăng xấp xỉ gấp đôi kể từ cuối năm 2025. 4143

Nói cách khác, giảm giá không thất bại trong việc giảm chi phí đơn vị; chính mức giá rẻ hơn đã mở rộng số lượng công việc đáng để đưa vào AI.

Lượng token ở Trung Quốc cho thấy phản ứng của nhu cầu

Theo các dự báo của cơ quan quản lý được Reuters dẫn lại, mức tiêu thụ token AI mỗi ngày tại Trung Quốc đã vượt 140 nghìn tỷ token vào tháng 3/2026, tăng từ 100 nghìn tỷ token vào cuối năm 2025. 18

Các công bố từ khu vực doanh nghiệp, đặc biệt là ngành tài chính, cũng cho thấy xu hướng tương tự. China Merchants Bank cho biết lưu lượng token bình quân mỗi ngày tăng hơn 78% so với cùng kỳ năm trước. Một báo cáo riêng cho biết ngân hàng này tiêu thụ khoảng 33 tỷ token mỗi ngày tính đến cuối tháng 5. 1929 Một số ngân hàng Trung Quốc khác được cho là có mức tăng token bình quân ngày lớn hơn nhiều. 20

Các con số trên không phải thước đo trực tiếp của doanh thu API, cũng không chứng minh rằng mọi tác vụ đều tạo ra hiệu quả kinh tế. Nhưng chúng cho thấy suy luận chi phí thấp đang được chuyển hóa thành mức sử dụng quy mô rất lớn.

Bài toán khó hơn với nhà cung cấp mô hình

Với bên mua AI, giá suy luận giảm là lợi ích rõ ràng. Nhưng với các hãng phát triển mô hình, điều đó tạo ra bài toán kinh doanh khó hơn: doanh thu trên mỗi token có thể giảm, trong khi chi phí cho chip, trung tâm dữ liệu, huấn luyện và phát triển mô hình vẫn rất lớn.

Vấn đề trọng tâm vì thế không còn là khách hàng có dùng token giá rẻ hay không — các dữ liệu hiện có cho thấy họ sẽ dùng. Câu hỏi là liệu khối lượng cao hơn, các gói dịch vụ cao cấp và sản phẩm doanh nghiệp có thể tạo ra doanh thu bền vững cùng mức tăng năng suất đo lường được đủ nhanh để hỗ trợ chu kỳ đầu tư hạ tầng hay không. Đà giảm của chỉ số cũng làm nổi bật rủi ro đối với quyền định giá của các nhà cung cấp. 436

Những chỉ số cần theo dõi tiếp theo

Thay vì chỉ nhìn vào bảng giá của một mô hình riêng lẻ, cần theo dõi đồng thời:

• Giá token hiệu dụng bình quân, như SDLLMTK, để biết khách hàng thực sự đang định tuyến công việc sang đâu. 2
• Khối lượng token, để xem giá thấp có đang mở rộng nhu cầu hay không.
• Doanh thu và biên lợi nhuận, để đánh giá liệu nhà cung cấp có chuyển mức sử dụng tăng thành lợi nhuận bền vững được không.
• Chất lượng công việc, bởi mức tiêu thụ token cao tự nó chưa chứng minh giá trị kinh doanh.

Kết luận chính: cạnh tranh API giá thấp từ Trung Quốc đã góp phần đưa giá suy luận LLM bình quân xuống dưới 1 USD cho mỗi triệu token. Nhưng token rẻ hơn lại thúc đẩy việc sử dụng nhiều hơn, nên lượng token và tổng chi tiêu AI vẫn có thể đồng thời tăng. 2441