Cuộc đua giảm giá AI: Người dùng được lợi, nhưng áp lực từ Trung Quốc mới là phép thử lớn

OpenAI và Anthropic giảm giá gì, và người dùng được lợi ra sao?

Từ ngày 30/7, OpenAI cắt giá mô hình GPT-5.6 Luna tới 80%, xuống còn 0,20 USD/1 triệu token đầu vào và 1,20 USD đầu ra. Mô hình tầm trung GPT-5.6 Terra giảm 20%, còn 2 USD/12 USD. Mô hình cao cấp GPT-5.6 Sol giữ nguyên 5 USD/30 USD.

Anthropic đi theo hướng khác: hủy kế hoạch tăng giá. Claude Sonnet 5 lẽ ra sẽ tăng lên 3 USD/15 USD từ 1/9, nhưng công ty quyết định giữ nguyên mức giới thiệu 2 USD/10 USD làm giá chính thức.

Với người dùng cá nhân, khác biệt nằm ở chi phí vận hành ứng dụng dùng API — không phải giá subscription ChatGPT hay Claude.app. Với doanh nghiệp triển khai quy mô lớn, mức giảm 80% ở Luna hay việc Sonnet 5 không tăng giá đồng nghĩa hàng triệu USD chi phí hạ tầng AI mỗi năm.

Vì sao hai công ty Mỹ phải giảm giá vào thời điểm này?

Cạnh tranh AI đang chuyển trọng tâm. Trước đây, thắng thua nằm ở benchmark mô hình nào thông minh hơn. Giờ đây, câu hỏi là mô hình nào rẻ hơn để triển khai ở quy mô lớn mà vẫn đủ tốt cho tác vụ thực tế.

Dữ liệu thị phần cho thấy vì sao áp lực này có thật. Theo một báo cáo được trích dẫn, tỷ lệ lưu lượng web AI tạo sinh toàn cầu của ChatGPT giảm từ 77,6% (tháng 5/2025) xuống 53,7% (tháng 4/2026). Đây là mức sụt giảm thị phần đáng kể trong chưa đầy một năm.

Ở phía doanh nghiệp, Ramp AI Index chỉ số theo dõi chi tiêu công ty Mỹ cho AI  ghi nhận số lượng công ty trả tiền cho Anthropic đã vượt số công ty trả tiền cho OpenAI. Điều này cho thấy thị trường không còn là cuộc đua song mã, mà đang phân mảnh nhanh.

Trong bối cảnh đó, giảm giá không phải là chiến lược tấn công — mà là phản ứng phòng thủ để giữ khách hàng doanh nghiệp không chuyển sang nhà cung cấp rẻ hơn.

Trung Quốc đang gây sức ép lên OpenAI và Anthropic bằng cách nào?

Bằng chứng rõ ràng nhất là giá. Các mô hình Trung Quốc định giá thấp hơn mô hình Mỹ tương ứng từ 60% đến 90%, theo số liệu được CNBC dẫn lại. Qwen 3.5-Flash của Alibaba định giá khoảng 0,065 USD input / 0,26 USD output chưa bằng 1/70 giá GPT-5.6 Sol. DeepSeek V4 Flash ở mức 0,14 USD / 0,28 USD.

Không phải mọi mô hình Trung Quốc đều rẻ. Moonshot Kimi K3 định vị ở phân khúc cao cấp, giá 3 USD/15 USD gần với Sonnet 5 của Anthropic. Điều này cho thấy Trung Quốc không cạnh tranh đồng loạt bằng giá thấp, mà có cả lớp giá rẻ (DeepSeek, Qwen) và lớp giá cao (Kimi) tùy phân khúc.

Về mức độ phổ biến, một nghiên cứu Hugging Face công bố tháng 3/2026 cho thấy các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc chiếm 41% lượt tải xuống trên nền tảng này một tín hiệu về độ áp dụng rộng, dù không tách biệt được thị phần cụ thể theo từng công ty.

Khoảng cách chi phí thể hiện rõ nhất ở bài toán thực tế: một tác vụ phức tạp được báo cáo tốn 0,03 USD với DeepSeek V4 Flash, so với 3,15 USD với Claude Fable 5 chênh lệch hơn 100 lần. Cần lưu ý đây là một điểm dữ liệu benchmark cụ thể, không đại diện cho mọi loại tác vụ, nhưng nó cho thấy biên độ chênh lệch có thể đạt được trong điều kiện thuận lợi cho mô hình Trung Quốc.

Reuters cũng ghi nhận trường hợp Z.ai với GLM-5.2 mô hình được mô tả đạt hiệu năng gần tương đương các mô hình Mỹ nhưng chi phí thấp hơn đáng kể. Đây là nhận định từ báo cáo ngành, không phải kết quả benchmark độc lập được công bố công khai với phương pháp chi tiết.

Người dùng và doanh nghiệp nên theo dõi điều gì tiếp theo?

Giá công bố hôm nay không phải điểm dừng. Với tốc độ điều chỉnh hiện tại Luna giảm 80% chỉ trong một lần cập nhật — khả năng có vòng giảm giá tiếp theo trong vài tháng tới là hợp lý, đặc biệt nếu mô hình Trung Quốc tiếp tục cải thiện chất lượng ở mức giá thấp.

• Giá API theo từng cấp mô hình (không chỉ giá subscription) đây là chi phí thực khi triển khai ở quy mô
• Giới hạn sử dụng (rate limit, context window) đi kèm mức giá rẻ hơn giá thấp đôi khi kèm ràng buộc kỹ thuật
• Chất lượng mô hình trên tác vụ cụ thể của mình, không chỉ theo benchmark công khai
• Điều khoản dữ liệu và quyền riêng tư, đặc biệt khi chuyển sang mô hình mã nguồn mở hoặc nhà cung cấp Trung Quốc
• Tần suất các đợt điều chỉnh giá tiếp theo từ cả hai phía Mỹ và Trung Quốc

Giá rẻ hơn chắc chắn mở rộng thị trường nhiều startup, nhiều nhà phát triển cá nhân sẽ dùng AI ở quy mô lớn hơn khi chi phí token giảm. Nhưng câu hỏi thực sự không phải ai giảm giá nhanh nhất, mà là ai còn biên lợi nhuận để giảm giá tiếp khi cuộc đua tới đáy vẫn chưa có điểm dừng.