Các mô hình Trung Quốc hiện chiếm hơn 60% tổng lưu lượng token của OpenRouter, tăng từ mức xấp xỉ 1,2% vào tháng 10 năm 2024 . Đến tháng 7 năm 2026, cả năm vị trí hàng đầu đều thuộc về các nhà cung cấp Trung Quốc: MiMo-V2.5 của Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, Qwen của Alibaba và Kimi của Moonshot .

Ngay cả trong lưu lượng API doanh nghiệp Mỹ, các mô hình Trung Quốc đã đạt đỉnh hàng tuần là 46% token vào giữa năm 2026; trong cùng phân khúc doanh nghiệp đó, các mô hình xuất xứ từ Mỹ chỉ chiếm 35,7% .

2. Lượt tải trên Hugging Face: Trung Quốc trở thành nguồn mô hình mở lớn nhất

Các mô hình mã nguồn mở do Trung Quốc phát triển chiếm 41% tổng số lượt tải xuống trên Hugging Face trong năm kết thúc vào giữa năm 2026, so với 36,5% của các mô hình Mỹ . Điều này đưa Trung Quốc trở thành quốc gia có nguồn mô hình mở được tải xuống nhiều nhất được xác định trên nền tảng .

Dòng mô hình Qwen của Alibaba đã vượt qua Llama của Meta vào tháng 9 năm 2025 để trở thành họ LLM được tải xuống nhiều nhất trên Hugging Face . Đến tháng 1 năm 2026, Qwen đã vượt mốc 1 tỷ lượt tải tích lũy . Một báo cáo học thuật ATOM cho thấy các mô hình mở của Trung Quốc đã vượt qua các mô hình Mỹ về lượt tải tích lũy vào tháng 8 năm 2025, với khoảng cách mở rộng lên hơn 400 triệu lượt tải vào tháng 3 năm 2026 .

Một lưu ý: Dữ liệu bị tập trung hóa rất cao. 200 mô hình hàng đầu trên Hugging Face (0,01% tổng số mô hình) chiếm 49,6% tổng số lượt tải xuống , do đó, vị trí dẫn đầu được thúc đẩy bởi một vài bản phát hành bom tấn (DeepSeek R1, Qwen, MiMo) chứ không phải là một hệ sinh thái rộng lớn. Tuy nhiên, xu hướng này là rõ ràng.

3. Sự thâm nhập tại các nước đang phát triển (Global South): Chi phí và khả năng tùy biến là yếu tố quyết định

Tại các trung tâm công nghệ châu Phi, các nhà phát triển đang chọn mô hình Trung Quốc thay vì các mô hình Mỹ mạnh hơn vì chúng rẻ, có sẵn miễn phí và có thể tùy chỉnh . Một công ty khởi nghiệp ở Uganda đã xây dựng một công cụ AI bản địa hóa có tên Sunflower bằng cách sử dụng mô hình của Alibaba .

Các công ty AI Trung Quốc đang hợp tác với các quốc gia sở tại để xây dựng các LLM thích ứng với ngôn ngữ và ngành công nghiệp địa phương, vốn bị các mô hình lấy Mỹ làm trung tâm bỏ qua . Tại Hội nghị AI Thế giới tháng 7 năm 2026, Chủ tịch Tập Cận Bình đã cam kết 5.000 suất đào tạo AI cho các nước đang phát triển trong vòng 5 năm — một khoản đầu tư trực tiếp vào việc khóa hệ sinh thái .

Viện Hudson lưu ý rằng đối với các nước Đông Nam Á đang phát triển, các dịch vụ của Trung Quốc là "khó có thể cưỡng lại" bởi vì các mô hình của Mỹ, dù tiên tiến hơn, lại quá đắt và khó tiếp cận hơn . Một báo cáo của Microsoft cho thấy hơn 60% lưu lượng AI tại các nước đang phát triển hiện dựa trên các mô hình AI mã nguồn mở của Trung Quốc .

Tại sao điều này lại xảy ra

Thị trường AI đang trở thành một tầng hạ tầng được định hướng bởi khả năng chi trả và triển khai, chứ không phải là một cuộc thi benchmark. Các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc mang lại:

• Chi phí cực kỳ thấp — cả về chi phí vận hành lẫn tùy chỉnh, khiến chúng khả thi ở những thị trường nơi giá API của Mỹ là rào cản lớn .
• Khả năng sẵn có của mã nguồn mở — các nhà phát triển có thể tinh chỉnh, chưng cất và triển khai trên phần cứng địa phương mà không bị khóa vào một nhà cung cấp cụ thể .
• Vòng lặp cải tiến nhanh chóng từ một hệ sinh thái đa dạng — ít nhất một tá tổ chức Trung Quốc hiện đang sản xuất các mô hình mở tiên tiến, tạo ra áp lực cạnh tranh giúp giảm chi phí và tăng tốc độ phát hành .
• Chiến lược ngoại giao có chủ đích — các chương trình đào tạo, quan hệ đối tác do chính phủ hậu thuẫn và tập trung vào các ngôn ngữ chưa được phục vụ đầy đủ nhằm xây dựng sự phụ thuộc lâu dài ở các nước đang phát triển .

Những lưu ý quan trọng

• Rủi ro tập trung: 200 mô hình hàng đầu trên Hugging Face (0,01% tổng số mô hình) chiếm 49,6% tổng số lượt tải xuống, vì vậy vị trí dẫn đầu được thúc đẩy bởi một vài bản phát hành bom tấn .
• Lo ngại về bảo mật doanh nghiệp: Một số nhà phát triển Mỹ lo ngại về việc chính phủ Trung Quốc có thể truy cập dữ liệu được định tuyến qua các mô hình Trung Quốc .
• Sự phụ thuộc vào phần cứng: Cơ sở hạ tầng triển khai cho đào tạo phần lớn vẫn gắn liền với GPU Nvidia, một chuỗi cung ứng do Mỹ thống trị .

Tuy nhiên, xu hướng áp dụng là rõ ràng: cuộc đua AI đã bước vào giai đoạn mà tính sẵn có và khả năng chi trả cũng quan trọng như điểm benchmark, và Trung Quốc đã xây dựng được một vị thế dẫn đầu vững chắc.

Các mô hình Trung Quốc hiện chiếm hơn 60% tổng lưu lượng token của OpenRouter, tăng từ mức xấp xỉ 1,2% vào tháng 10 năm 2024 . Đến tháng 7 năm 2026, cả năm vị trí hàng đầu đều thuộc về các nhà cung cấp Trung Quốc: MiMo-V2.5 của Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, Qwen của Alibaba và Kimi của Moonshot .

Ngay cả trong lưu lượng API doanh nghiệp Mỹ, các mô hình Trung Quốc đã đạt đỉnh hàng tuần là 46% token vào giữa năm 2026; trong cùng phân khúc doanh nghiệp đó, các mô hình xuất xứ từ Mỹ chỉ chiếm 35,7% .

2. Lượt tải trên Hugging Face: Trung Quốc trở thành nguồn mô hình mở lớn nhất

Các mô hình mã nguồn mở do Trung Quốc phát triển chiếm 41% tổng số lượt tải xuống trên Hugging Face trong năm kết thúc vào giữa năm 2026, so với 36,5% của các mô hình Mỹ . Điều này đưa Trung Quốc trở thành quốc gia có nguồn mô hình mở được tải xuống nhiều nhất được xác định trên nền tảng .

Dòng mô hình Qwen của Alibaba đã vượt qua Llama của Meta vào tháng 9 năm 2025 để trở thành họ LLM được tải xuống nhiều nhất trên Hugging Face . Đến tháng 1 năm 2026, Qwen đã vượt mốc 1 tỷ lượt tải tích lũy . Một báo cáo học thuật ATOM cho thấy các mô hình mở của Trung Quốc đã vượt qua các mô hình Mỹ về lượt tải tích lũy vào tháng 8 năm 2025, với khoảng cách mở rộng lên hơn 400 triệu lượt tải vào tháng 3 năm 2026 .

Một lưu ý: Dữ liệu bị tập trung hóa rất cao. 200 mô hình hàng đầu trên Hugging Face (0,01% tổng số mô hình) chiếm 49,6% tổng số lượt tải xuống , do đó, vị trí dẫn đầu được thúc đẩy bởi một vài bản phát hành bom tấn (DeepSeek R1, Qwen, MiMo) chứ không phải là một hệ sinh thái rộng lớn. Tuy nhiên, xu hướng này là rõ ràng.

3. Sự thâm nhập tại các nước đang phát triển (Global South): Chi phí và khả năng tùy biến là yếu tố quyết định

Tại các trung tâm công nghệ châu Phi, các nhà phát triển đang chọn mô hình Trung Quốc thay vì các mô hình Mỹ mạnh hơn vì chúng rẻ, có sẵn miễn phí và có thể tùy chỉnh . Một công ty khởi nghiệp ở Uganda đã xây dựng một công cụ AI bản địa hóa có tên Sunflower bằng cách sử dụng mô hình của Alibaba .

Các công ty AI Trung Quốc đang hợp tác với các quốc gia sở tại để xây dựng các LLM thích ứng với ngôn ngữ và ngành công nghiệp địa phương, vốn bị các mô hình lấy Mỹ làm trung tâm bỏ qua . Tại Hội nghị AI Thế giới tháng 7 năm 2026, Chủ tịch Tập Cận Bình đã cam kết 5.000 suất đào tạo AI cho các nước đang phát triển trong vòng 5 năm — một khoản đầu tư trực tiếp vào việc khóa hệ sinh thái .

Viện Hudson lưu ý rằng đối với các nước Đông Nam Á đang phát triển, các dịch vụ của Trung Quốc là "khó có thể cưỡng lại" bởi vì các mô hình của Mỹ, dù tiên tiến hơn, lại quá đắt và khó tiếp cận hơn . Một báo cáo của Microsoft cho thấy hơn 60% lưu lượng AI tại các nước đang phát triển hiện dựa trên các mô hình AI mã nguồn mở của Trung Quốc .

Tại sao điều này lại xảy ra

Thị trường AI đang trở thành một tầng hạ tầng được định hướng bởi khả năng chi trả và triển khai, chứ không phải là một cuộc thi benchmark. Các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc mang lại:

• Chi phí cực kỳ thấp — cả về chi phí vận hành lẫn tùy chỉnh, khiến chúng khả thi ở những thị trường nơi giá API của Mỹ là rào cản lớn .
• Khả năng sẵn có của mã nguồn mở — các nhà phát triển có thể tinh chỉnh, chưng cất và triển khai trên phần cứng địa phương mà không bị khóa vào một nhà cung cấp cụ thể .
• Vòng lặp cải tiến nhanh chóng từ một hệ sinh thái đa dạng — ít nhất một tá tổ chức Trung Quốc hiện đang sản xuất các mô hình mở tiên tiến, tạo ra áp lực cạnh tranh giúp giảm chi phí và tăng tốc độ phát hành .
• Chiến lược ngoại giao có chủ đích — các chương trình đào tạo, quan hệ đối tác do chính phủ hậu thuẫn và tập trung vào các ngôn ngữ chưa được phục vụ đầy đủ nhằm xây dựng sự phụ thuộc lâu dài ở các nước đang phát triển .

Những lưu ý quan trọng

• Rủi ro tập trung: 200 mô hình hàng đầu trên Hugging Face (0,01% tổng số mô hình) chiếm 49,6% tổng số lượt tải xuống, vì vậy vị trí dẫn đầu được thúc đẩy bởi một vài bản phát hành bom tấn .
• Lo ngại về bảo mật doanh nghiệp: Một số nhà phát triển Mỹ lo ngại về việc chính phủ Trung Quốc có thể truy cập dữ liệu được định tuyến qua các mô hình Trung Quốc .
• Sự phụ thuộc vào phần cứng: Cơ sở hạ tầng triển khai cho đào tạo phần lớn vẫn gắn liền với GPU Nvidia, một chuỗi cung ứng do Mỹ thống trị .

Tuy nhiên, xu hướng áp dụng là rõ ràng: cuộc đua AI đã bước vào giai đoạn mà tính sẵn có và khả năng chi trả cũng quan trọng như điểm benchmark, và Trung Quốc đã xây dựng được một vị thế dẫn đầu vững chắc.