Các phương tiện truyền thông nước ngoài cho biết, một giả định cốt lõi hỗ trợ định giá cao của AI và chi tiêu vốn quy mô lớn đang xuất hiện dấu hiệu lung lay: giá thực tế mà doanh nghiệp trả để mua khả năng gọi mô hình AI đang giảm xuống, thay vì tiếp tục tăng lên theo từng phiên bản mô hình mới được ra mắt.
Dữ liệu chi tiêu doanh nghiệp do Ramp công bố vào thứ Tư cho thấy, giá hiệu dụng mà các doanh nghiệp Mỹ trả cho mỗi triệu token đã giảm khoảng 41% so với mức cao nhất tháng 3, từ 1,15 USD xuống còn 0,68 USD. Đồng thời, tỷ trọng sử dụng các mô hình tiên tiến trong tổng thể đã giảm từ khoảng 53% vào đầu tháng 8 xuống còn 45% vào tháng 9.
Chi phí doanh nghiệp bắt đầu thu hẹp
Bài viết cho rằng, điều đáng quan tâm không chỉ là sự điều chỉnh giá, mà còn là sự thay đổi trong chi tiêu của khách hàng cao cấp. Các khách hàng hàng đầu thúc đẩy doanh thu doanh nghiệp của OpenAI và Anthropic đã giảm chi tiêu AI trung bình mỗi người gần 10% so với tháng trước. Nhà kinh tế học trưởng của Ramp, Ara Khazarian, cho rằng điều này chưa phải là bong bóng vỡ, nhưng đã tạo ra một “khe nứt” trong logic đầu tư AI.
Theo anh ấy, thị trường ban đầu dự đoán hai điều sẽ xảy ra đồng thời: mô hình liên tục trở nên mạnh mẽ hơn và các doanh nghiệp cùng người dùng liên tục tăng cường sử dụng. Chỉ cần một trong hai yếu tố đủ mạnh, các công ty AI có thể truyền lợi nhuận trở lại toàn bộ chuỗi giá trị, hỗ trợ các khoản đầu tư lớn vào chip, dịch vụ đám mây và trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, dữ liệu mới nhất cho thấy các doanh nghiệp không tiếp tục trả giá cao hơn cho các mô hình tiên tiến nhất.
Các mô hình rẻ hơn đang chiếm lấy nhu cầu
Đằng sau sự sụt giảm giá cả, một mặt là các nhà phát triển mô hình chủ động giảm giá. Bài viết nhắc đến việc OpenAI đã giảm 80% giá của GPT-5.6 Luna so với thời điểm ra mắt, và Anthropic cũng đã công bố giảm giá vào tháng trước. Mặt khác, các khách hàng doanh nghiệp đang chuyển từ các mô hình tiên tiến sang các mô hình trung cấp rẻ hơn và đơn giản hơn về cấu trúc.
Khazarian cho biết ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu mặc định sử dụng các mô hình trung cấp như Terra và Sonnet, vì hiệu suất của chúng vẫn đủ tốt trong khi chi phí thấp hơn. Các doanh nghiệp nằm trong top 1% sử dụng AI nhiều nhất trên nền tảng Ramp hiện đang chi khoảng 7.200 USD mỗi tháng cho mỗi nhân viên, rõ ràng thấp hơn so với kỳ vọng sử dụng cao mà CEO NVIDIA Jensen Huang từng đưa ra, và con số này đang có xu hướng chậm lại.
Bài viết cũng đề cập đến việc tâm lý “tokenmaxxing” từng phổ biến vào mùa xuân đã rõ ràng hạ nhiệt. Sang mùa hè, các doanh nghiệp bắt đầu nhấn mạnh vào kỷ luật chi phí, một số công ty công nghệ cũng đã hủy bỏ các chính sách khuyến khích sử dụng mô hình cường độ cao trong nội bộ, thay vào đó hạn chế nhân viên ưu tiên sử dụng các mô hình tiên tiến đắt tiền.
Cuộc chiến giá ảnh hưởng đến đầu tư vào công suất khai thác
Các phương tiện truyền thông nước ngoài cho rằng token ngày càng giống hàng hóa tiêu chuẩn hóa hơn là nguồn tài nguyên khan hiếm, điều này làm suy yếu sự hỗ trợ định giá cho các công ty AI và cơ sở hạ tầng tính toán. Trước đó, Morgan Stanley đã cảnh báo rằng nếu giá token không thể duy trì, tối đa 300 tỷ USD nợ tài trợ cho việc xây dựng các trung tâm dữ liệu và điện toán đám mây mới có thể đối mặt với áp lực.
Xu hướng này không chỉ xuất hiện tại Hoa Kỳ. Bài viết cho biết, cuộc cạnh tranh giá khốc liệt giữa các công ty AI Trung Quốc cũng đang ép giảm giá gọi mô hình toàn cầu. Mặc dù tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng mô hình mã nguồn mở hoặc mô hình Trung Quốc trên nền tảng Ramp chỉ chiếm 3,6%, nhưng sự cạnh tranh giá thấp trên thị trường quốc tế vẫn sẽ ảnh hưởng đến các nhà cung cấp tại Mỹ.
So sánh giữa các nhà sản xuất, kể từ ngày 1 tháng 8, giá hiệu quả của OpenAI giảm 38% xuống còn 0,48 USD; Anthropic giảm 22% xuống còn 0,90 USD. Bài viết cho rằng Anthropic vẫn duy trì được khả năng định giá, nhưng OpenAI đang giành thêm thị phần token thông qua giá thấp hơn, và khoảng cách lợi thế này đang thu hẹp.
Thông tin bổ sung: Mới đây, CFO của OpenAI, Sarah Friar, cho biết công ty mong muốn trong tương lai dần từ bỏ mô hình tính phí theo token, chuyển sang tính phí dựa trên kết quả công việc hoàn thành. Bài viết cho rằng, doanh thu của các doanh nghiệp AI không nhất thiết sẽ biến mất, nhưng nguồn tăng trưởng có thể đang chuyển từ việc tăng giá đơn vị sang cạnh tranh thị phần và tăng lượng sử dụng.