Trung Quốc tạo ra AI hiệu quả hơn Mỹ với chi phí thấp hơn như thế nào?

Khoản đầu tư vào AI của Trung Quốc vẫn kém rất xa Mỹ, nhưng các mô hình AI của nước này lại không hề thua kém quá nhiều.

Các tập đoàn công nghệ nên chi bao nhiêu tiền cho trí tuệ nhân tạo (AI)? Với các "ông lớn" công nghệ Mỹ, câu trả lời là: càng nhiều càng tốt.

Theo Bloomberg Intelligence, tổng vốn đầu tư vào các trung tâm dữ liệu (data center) của các công ty công nghệ Mỹ trong năm nay có thể vượt 740 tỷ USD. Tuy nhiên, giới đầu tư - những người từng nhiệt tình ủng hộ làn sóng chi tiêu này - đang bắt đầu đổi ý.

Ngày 26/7, thông tin Nvidia đàm phán tham gia tài trợ cho dự án xây dựng trung tâm dữ liệu trị giá hơn 500 tỷ USD, trong đó riêng Nvidia có thể rót tới 250 tỷ USD để cung cấp chip cho OpenAI, đã khiến cổ phiếu hãng lao dốc.

Chỉ vài ngày trước đó, Alphabet - công ty mẹ của Google - cũng khiến thị trường lo ngại khi nâng kế hoạch đầu tư AI năm 2026 lên 205 tỷ USD. Cổ phiếu AI tại Nhật Bản, Hàn Quốc và Đài Loan cũng đồng loạt giảm mạnh.

Chi ít hơn gấp nhiều lần nhưng AI vẫn bám sát Mỹ

Làn sóng chi tiêu khổng lồ của Mỹ càng trở nên nổi bật khi đặt cạnh sự tiết kiệm của Trung Quốc.

Năm 2026, các tập đoàn công nghệ Trung Quốc được dự báo chỉ đầu tư vào hạ tầng trung tâm dữ liệu chưa đến 1/10 so với các đối thủ Mỹ.

Điều đáng chú ý là khoảng cách về năng lực AI lại nhỏ hơn rất nhiều.

Tháng trước, startup Moonshot AI của Bắc Kinh ra mắt mô hình K3, được đánh giá đạt khoảng 95% năng lực của Fable 5 - mô hình AI hàng đầu do Anthropic phát triển - trên các bộ tiêu chuẩn đánh giá phổ biến. Trong khi đó, chi phí sử dụng K3 lại rẻ hơn khoảng 70%.

Đến ngày 3/8, Alibaba tiếp tục công bố một mô hình AI mới được cho là nằm trong nhóm tốt nhất thế giới theo một số thước đo đánh giá.

Vì sao Trung Quốc làm được nhiều hơn với ít tiền hơn?

Một phần nguyên nhân đến từ chi phí thấp hơn.

Giá đất để xây dựng trung tâm dữ liệu, chi phí thiết bị và nhân công tại Trung Quốc đều thấp hơn đáng kể so với Mỹ.

Ngoài ra, nhiều công ty Trung Quốc cũng bị cáo buộc sử dụng kỹ thuật "chưng cất mô hình" (distillation) - tức huấn luyện AI dựa trên đầu ra của các mô hình AI tiên tiến do Mỹ phát triển. Cách làm này giúp các doanh nghiệp Trung Quốc tận dụng thành quả nghiên cứu mà không phải tự bỏ toàn bộ chi phí đào tạo mô hình từ đầu.

Một phần đầu tư AI của Trung Quốc cũng không phản ánh đầy đủ trong số liệu chi tiêu vốn.

Thay vì bỏ hàng tỷ USD mua các GPU cao cấp nhất của Nvidia, nhiều doanh nghiệp phải tập trung phát triển các kỹ thuật tối ưu nhằm khai thác tối đa những con chip kém mạnh hơn.

DeepSeek - startup từng gây chấn động Thung lũng Silicon đầu năm 2025 với mô hình AI vừa mạnh vừa tiết kiệm tài nguyên - được cho là đã đầu tư đáng kể vào các công nghệ giúp giảm nhu cầu sử dụng năng lực tính toán.

Tuy nhiên, những yếu tố này vẫn chưa đủ để lý giải vì sao Trung Quốc có thể đầu tư ít hơn rất nhiều mà vẫn đạt kết quả AI tương đối tương đồng với Mỹ.

Thiếu chip tiên tiến mới là rào cản lớn nhất

Một nguyên nhân quan trọng là Trung Quốc không có nhiều lựa chọn để tiêu tiền, chứ không phải thiếu vốn.

Các lệnh kiểm soát xuất khẩu công nghệ của Mỹ khiến doanh nghiệp Trung Quốc không thể mua được những dòng GPU AI hiện đại và đắt đỏ nhất của Nvidia - vốn do Nvidia thiết kế và được TSMC (Đài Loan) sản xuất.

Không chỉ vậy, giới quản lý Trung Quốc cũng không khuyến khích doanh nghiệp tiếp tục phụ thuộc vào các dòng GPU Nvidia cấp thấp hơn mà nước này vẫn còn có thể tiếp cận. Mục tiêu là xây dựng hệ sinh thái AI ít phụ thuộc vào Mỹ và thúc đẩy chip nội địa.

Alibaba là ví dụ điển hình.

Doanh nghiệp này từng công bố kế hoạch đầu tư 53 tỷ USD cho AI trong giai đoạn 2026-2028. So với Amazon hay Alphabet, con số này vẫn khá khiêm tốn.

Nhưng ngay cả kế hoạch đó cũng không dễ thực hiện.

Alibaba từng thuê TSMC sản xuất chip thiết kế riêng. Sau các lệnh trừng phạt của Mỹ, hãng buộc phải tìm đối tác sản xuất trong nước.

Huawei và SMIC cũng bị giới hạn

Hiện chỉ còn Huawei và SMIC là hai doanh nghiệp Trung Quốc đủ khả năng sản xuất chip AI hiệu năng cao.

Tuy nhiên, Mỹ cũng hạn chế Trung Quốc tiếp cận các thiết bị chế tạo chip tiên tiến. Điều này buộc Huawei và SMIC phải sử dụng nhiều giải pháp thay thế tốn kém, làm giảm đáng kể sản lượng chip cao cấp.

SMIC cũng không thể đơn giản mở rộng đầu tư để bù đắp hạn chế này vì các lệnh cấm tiếp tục giới hạn khả năng mua sắm thiết bị sản xuất bán dẫn, kể cả các loại công nghệ thấp hơn.

Doanh nghiệp Trung Quốc cũng chưa sẵn sàng chi mạnh cho AI

Một yếu tố khác khiến đầu tư AI tại Trung Quốc thấp hơn là nhu cầu thị trường.

Các doanh nghiệp Trung Quốc từ lâu nổi tiếng là tiết kiệm chi phí CNTT.

Tổng ngân sách dành cho phần mềm của doanh nghiệp Trung Quốc hiện chưa bằng 1/10 doanh nghiệp Mỹ, dù quy mô GDP của Trung Quốc đã bằng khoảng 2/3 Mỹ và còn lớn hơn nếu tính theo sức mua tương đương.

Việc khách hàng doanh nghiệp không sẵn sàng chi tiền khiến lợi nhuận kỳ vọng từ AI giảm xuống, kéo theo động lực đầu tư của các công ty AI cũng thấp hơn.

Trung Quốc không chạy đua AGI như Mỹ

Một khác biệt quan trọng nữa nằm ở mục tiêu phát triển.

Tại Mỹ, hàng chục công ty đang theo đuổi Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) - hệ thống có thể vượt con người trong hầu hết các nhiệm vụ trí tuệ.

Trong khi đó, theo ông Xu Qi, Bí thư Đảng ủy Hiệp hội AI Thượng Hải, Trung Quốc hiện có chưa đến 10 doanh nghiệp được biết đang nghiên cứu AGI.

Thay vào đó, Bắc Kinh ưu tiên đưa AI vào các ngành kinh tế thực tế hơn là chạy đua xây dựng những mô hình ngày càng lớn, đòi hỏi lượng chip và trung tâm dữ liệu khổng lồ.

Nhà đầu tư Trung Quốc luôn thận trọng

Nếu như trước đây, các tập đoàn công nghệ Mỹ thường được thị trường thưởng bằng giá cổ phiếu cao hơn khi công bố kế hoạch đầu tư AI mạnh tay, thì tại Trung Quốc điều ngược lại thường xảy ra.

Nhà đầu tư nước này từ lâu đã tỏ ra dè dặt với các khoản chi AI quá lớn, do hiểu rõ những hạn chế về chip, thị trường và lợi nhuận.

Hiện nay, giới đầu tư Mỹ cũng bắt đầu đặt câu hỏi tương tự: liệu nước Mỹ có đang xây quá nhiều trung tâm dữ liệu?

Tiết kiệm quá mức cũng có thể trở thành điểm yếu

Dù được đánh giá cao về hiệu quả đầu tư, Trung Quốc cũng đang đối mặt với mặt trái của chiến lược này.

ByteDance - chủ sở hữu TikTok và cũng là đơn vị phát triển một trong những mô hình AI tạo video tốt nhất thế giới - đang gặp tình trạng thiếu năng lực tính toán nghiêm trọng. Một số video AI phải mất tới 10 giờ mới hoàn thành xử lý.

Nhiều dịch vụ của Zhipu AI và nền tảng điện toán đám mây Alibaba cũng phải giới hạn nghiêm ngặt lượng người dùng, thường hết suất chỉ sau vài phút mở đăng ký.

Ngay cả mô hình K3 của Moonshot AI cũng đang có danh sách chờ rất dài.

Việc phổ cập AI vào nền kinh tế thực tế có thể không đòi hỏi năng lực tính toán khổng lồ như cuộc đua hướng tới AGI. Tuy nhiên, nếu đầu tư quá dè dặt, ngay cả những ngôi sao AI của Trung Quốc cũng có nguy cơ bị kìm hãm tốc độ phát triển và khó khai thác hết tiềm năng thương mại từ các đột phá công nghệ của mình.