Bên trong hồi kết 'Cuộc chiến trăm mô hình' AI của Trung Quốc và bước ngoặt hướng tới giá trị doanh nghiệp

Từ cuộc đua số lượng mô hình đến cuộc chiến doanh thu doanh nghiệp

Ngòi nổ ban đầu cho cuộc chiến trăm mô hình là cơn sốt AI tạo sinh toàn cầu do ChatGPT châm ngòi. Tại Trung Quốc, nó phát triển thành một nỗ lực quốc gia có sự phối hợp giữa chính sách nhà nước, vốn tư nhân và các quy định bao trùm . Đến đầu năm 2024, Trung Quốc là mái nhà của 40% tổng số LLM toàn cầu, chỉ đứng sau Hoa Kỳ . Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng này che giấu một thực tế phũ phàng: nhiều mô hình trong số đó thiếu chiến lược kinh doanh bền vững, đối mặt với chi phí vận hành tăng cao và quá giống nhau .

Động lực đó giờ đây đã đảo ngược về cơ bản. JPMorgan ghi nhận thị trường đã chuyển từ trọng tâm "ai có thể phát triển một mô hình hoạt động được" sang một bài kiểm tra sống còn ba phần: hiệu suất tiên tiến liên tục, khả năng thương mại hóa và năng lực cạnh tranh toàn cầu . "Trận chiến trăm mô hình" đang nhường chỗ cho kỷ nguyên "AI tác tử" (agentic AI) – những hệ thống tự chủ thực thi các nhiệm vụ thực tế trong các môi trường như logistics, sản xuất và SaaS doanh nghiệp, tập trung vào hiệu quả chi phí và tích hợp sâu thay vì số lượng tham số giật gân .

Có lẽ dấu hiệu rõ ràng nhất cho sự dịch chuyển này là nơi lợi nhuận đang chảy về. Phân tích của JPMorgan chỉ ra rằng nguồn lợi nhuận lớn nhất không thuộc về các startup tập trung vào mô hình mà thuộc về các tập đoàn internet lớn như Tencent và Alibaba, những bên sở hữu nền tảng phân phối, cổng đám mây và kênh doanh nghiệp .

Năm yếu tố cạnh tranh dẫn đến hợp nhất theo Alex Yao

Dựa trên một loạt báo cáo nghiên cứu của JPMorgan và bình luận công khai của Yao, năm yếu tố then chốt đang phân định kẻ sống sót và kẻ thất bại trong quá trình hợp nhất AI của Trung Quốc :

1. Duy trì hiệu suất mô hình đẳng cấp tiên tiến

Việc duy trì một mô hình dẫn đầu toàn cầu không còn là tùy chọn; nó là một cơ chế xây dựng niềm tin với khách hàng doanh nghiệp. Một mô hình tụt hậu khỏi vị trí tiên phong sẽ gặp khó khăn trong việc giữ chân khách hàng trong một thị trường mà các đối thủ toàn cầu cũng đang lao về phía trước. Tính đến đầu năm 2026, các mô hình của Mỹ và Trung Quốc đã nhiều lần hoán đổi vị trí dẫn đầu, với khoảng cách hiệu suất chỉ còn vài điểm phần trăm trên các tiêu chuẩn quan trọng .

2. Ưu tiên tỉ lệ hoàn thành tác vụ hơn đơn giá token

Cuộc chiến giá cả khốc liệt từng định hình giai đoạn trước đang lắng xuống vì khách hàng đã nhận ra rằng một token rẻ là vô giá trị nếu nó không hoàn thành được công việc. Trong mô hình tác tử thông minh mới, JPMorgan lập luận rằng "tỉ lệ hoàn thành tác vụ" – liệu AI có hoàn thành một cách đáng tin cậy một nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước hay không – mang tính quyết định cho việc giữ chân khách hàng hơn nhiều so với chi phí trên mỗi token .

3. Phép thử khả năng sinh lời: tăng trưởng lợi nhuận gộp so với chi tiêu R&D

Hãy quên đi những chỉ số phù phiếm như số lượng đăng ký người dùng. Bài kiểm tra cốt lõi của việc kiếm tiền bền vững là liệu tốc độ tăng trưởng lợi nhuận gộp của một công ty có liên tục vượt xa chi tiêu cho nghiên cứu và phát triển hay không. JPMorgan đã xác định kỷ luật này là thước đo cơ bản cho một mô hình kinh doanh AI lành mạnh trong môi trường hiện tại .

4. Sở hữu kênh phân phối và doanh nghiệp

Phân phối chính là vận mệnh trong bối cảnh mới. Các công ty kiểm soát mối quan hệ khách hàng – dù thông qua các nền tảng đám mây thống trị, siêu ứng dụng di động hay phần mềm doanh nghiệp được tích hợp sâu – sẽ thu về phần lớn doanh thu AI. Đây là lý do JPMorgan coi các công ty sở hữu những kênh đó là người chiến thắng cuối cùng của quá trình hợp nhất, thay vì những nhà xây dựng mô hình phụ thuộc vào phân phối của bên thứ ba .

5. Khả năng phục hồi nguồn cung chip

Bất chấp các hạn chế xuất khẩu chất bán dẫn tiên tiến đã được ghi nhận rõ ràng từ Hoa Kỳ, Yao tuyên bố rằng tình trạng thiếu chip AI trong ngắn hạn được dự đoán sẽ không tạo ra rào cản đáng kể cho các công ty internet hàng đầu của Trung Quốc. Các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô trong nước đang ngày càng mua sắm các lựa chọn thay thế nội địa, chẳng hạn như chip AI Côn Lôn của Baidu, để duy trì nhu cầu mạnh mẽ về điện toán AI và dịch vụ đám mây .

Giai đoạn mới: AI tác tử và sự thực thi trong công nghiệp

Trục xoay của ngành công nghiệp này vượt ra ngoài việc kiếm tiền từ phần mềm. AI hiện đang di chuyển từ màn hình tiêu dùng xuống các sàn nhà máy, một sự dịch chuyển bắt đầu định hình lại các chuỗi giá trị công nghiệp. Các nhà sản xuất đang triển khai các thuật toán thời gian thực để điều phối sản xuất và tối ưu hóa dây chuyền lắp ráp, thu về nhiều giá trị hơn ngoài khâu lắp ráp truyền thống với biên lợi nhuận thấp . Các startup Trung Quốc, hoạt động dưới những hạn chế về phần cứng chặt chẽ hơn so với các đối thủ Hoa Kỳ, đang tối ưu hóa cho hiệu quả và triển khai có mục tiêu – tìm thấy động lực không phải ở quy mô thô, mà ở việc cung cấp công việc hữu ích một cách đáng tin cậy trong các kịch bản công nghiệp cụ thể .

Hệ sinh thái AI của Trung Quốc năm 2026 là một chồng công nghệ được tích hợp đầy đủ gồm các mô hình nền tảng, hệ thống đa phương thức và nền tảng doanh nghiệp. Câu hỏi dành cho các nhà đầu tư, như Yao đã định hình, không còn là "Trung Quốc có cạnh tranh về AI không?" mà là "ai có những lợi thế cấu trúc, và họ đang chuyển đổi chúng thành những lợi ích thương mại bền vững như thế nào?" . Cuộc chiến trăm mô hình là một cơn sốt vàng; còn giai đoạn hợp nhất là một ngành công nghiệp có kỷ luật, được thúc đẩy bởi doanh nghiệp, tập trung vào việc mang lại giá trị kinh doanh có thể đo lường được.