OpenRouter cho biết các mô hình mở do phòng lab Trung Quốc phát triển đang xử lý hơn gấp ba lần khối lượng token hằng tuần so với mô hình Mỹ trên nền tảng của họ.
Xu hướng này phản ánh việc giá thành trở thành yếu tố quyết định với các nhà phát triển khi chọn mô hình AI. Dữ liệu đi kèm cũng cho thấy mức độ sử dụng, lượt tải và chi phí triển khai đang nghiêng mạnh về các mô hình open-weight giá thấp hơn.
- Mô hình mở từ các phòng lab Trung Quốc đang dẫn đầu về token usage trên OpenRouter.
- Chi phí thấp là lợi thế lớn so với các mô hình đóng của OpenAI và Anthropic.
- Đi cùng mức dùng tăng là các lo ngại về kiểm soát chi phí và rủi ro dữ liệu.
Mô hình open-weight của Trung Quốc đang dẫn đầu mức sử dụng
Các mô hình open-weight từ Trung Quốc hiện chiếm ưu thế rõ rệt trên OpenRouter, nền tảng định tuyến API cho nhiều hệ thống AI. Trong tuần 9 đến 15/2/2026, nhóm mô hình này xử lý 4,12 nghìn tỷ token, so với 2,94 nghìn tỷ token của mô hình Mỹ.
Đây là lần đầu phía Mỹ mất vị trí dẫn đầu theo tuần trên nền tảng này. Trong phần lớn năm 2025, các hệ thống của Mỹ vẫn giữ gần 70% mức sử dụng ở nhóm mô hình hàng đầu.
Giá thấp đang là lợi thế cạnh tranh chính
OpenAI và Anthropic bán quyền truy cập vào mô hình đóng với chi phí theo token cao hơn, trong khi nhiều phòng lab Trung Quốc phát hành trọng số mô hình để nhà phát triển có thể tải về và triển khai mà không phải trả phí token cho mỗi lần dùng. Chênh lệch giá đã trở thành yếu tố quan trọng khi tối ưu chi phí AI.
Trong một so sánh được nêu ra, Zhipu GLM 5,2 có giá 1,40 USD cho mỗi 1 triệu token đầu vào và 4,40 USD cho mỗi 1 triệu token đầu ra, thấp hơn nhiều so với 5 USD và 25 USD của Anthropic’s Opus 4,8.
Dữ liệu tải xuống và hạ tầng cũng nghiêng về mô hình mở
Các mô hình open-weight của Trung Quốc không chỉ mạnh về mức dùng mà còn nổi lên ở lượt tải. Dữ liệu cho thấy chúng chiếm 41% lượt tải trên Hugging Face trong mùa xuân năm nay, vượt qua các bản phát hành từ Mỹ.
Vercel’s Production Index công bố trong tháng 7 cho biết mô hình open-weight chiếm 29% tổng token trên AI gateway của hãng trong tháng 6/2026, tăng từ 11% vào tháng 4. Nhóm này xử lý gần một phần ba số token nhưng chỉ chiếm chưa đến 4% chi tiêu.
DeepSeek và các mô hình mới tiếp tục mở rộng thị phần
DeepSeek là một trong những cái tên được dùng nhiều nhất trên các hạ tầng AI trung gian. Riêng trên gateway của Vercel, DeepSeek chiếm 22,6% lượng token, đứng thứ ba sau Google.
Moonshot AI cũng đang chuẩn bị ra mắt Kimi K3, một bản phát hành open-source với 2,8 nghìn tỷ tham số. Công ty nói mô hình này cạnh tranh với các hệ thống hàng đầu của Mỹ, dù dữ liệu benchmark được nêu ra vẫn cho thấy nó đứng sau Claude Fable 5 và GPT-5,6 Sol ở một số tiêu chí tổng thể.
Chi phí và rủi ro dữ liệu đang đi cùng nhau
Chi phí vận hành AI đang trở thành vấn đề lớn với doanh nghiệp. Một khảo sát của KPMG với 2.145 lãnh đạo cấp cao cho thấy 29% không thể hiểu hoặc kiểm soát chính xác chi phí chạy hệ thống AI.
Bên cạnh áp lực chi phí, một số mô hình do Trung Quốc phát triển cũng kéo theo lo ngại về dữ liệu và giám sát. API đám mây của Z.ai nằm dưới Luật An ninh Quốc gia của Trung Quốc, đồng nghĩa mã hoặc dữ liệu gửi qua đó có thể bị cơ quan chức năng tiếp cận. Giới lập pháp Mỹ cũng đã mở một cuộc điều tra trong tháng 5 về rủi ro từ mô hình có nguồn gốc Trung Quốc trong hạ tầng quan trọng.
Tổng kết
Thị phần sử dụng AI đang dịch chuyển theo hướng các mô hình open-weight của Trung Quốc, chủ yếu nhờ giá thấp và khả năng triển khai linh hoạt. Tuy vậy, bài toán chi phí, kiểm soát dữ liệu và rủi ro pháp lý vẫn là các yếu tố cần theo dõi song song.
