25/10/2026 · VietTechies · Biên tập
Các tổ chức triển khai trí tuệ nhân tạo ở quy mô lớn đang nhận ra rằng việc quản lý chi phí hạ tầng đòi hỏi sự thay đổi chiến lược thay vì chỉ dựa vào giá thị trường đang giảm. Theo dữ liệu ngành gần đây, sự gia tăng liên tục trong việc tiêu thụ token đã vượt xa mức giảm giá, tạo ra thách thức đòi hỏi hệ thống định tuyến khối lượng công việc thông minh giữa mô hình công khai trọng số và mô hình cao cấp.
Tác động của việc giảm phát token đối với thị trường AI
Chi phí thị trường để chạy các truy vấn mô hình ngôn ngữ lớn đã ghi nhận xu hướng giảm rõ rệt. Theo Chỉ số Chi phí Token LLM, giá trị hàng ngày đã giảm xuống mức thấp kỷ lục so với các đỉnh điểm trước đó. Báo cáo từ nhiều nguồn phân tích cho thấy xu hướng này phần lớn đến từ sự cạnh tranh khốc liệt, việc cắt giảm giá của các dịch vụ cao cấp và sự trỗi dậy nhanh chóng của các mô hình công khai trọng số hiệu quả. Các nhà phân tích lưu ý rằng các nhà cung cấp mô hình nền tảng đối mặt với áp lực doanh thu, khiến lợi thế cạnh tranh dịch chuyển từ năng lực thô sang quản lý phân phối, cửa sổ ngữ cảnh và kiến trúc bộ nhớ.
Khối lượng tăng vọt làm lu mờ mức giá đơn vị thấp hơn
Bất chấp giá token rẻ hơn, tổng chi tiêu của doanh nghiệp vẫn tiếp tục tăng do khối lượng truy vấn mở rộng nhanh hơn tốc độ giảm giá. Các tập đoàn lớn minh chứng cho tốc độ tăng trưởng quy mô khổng lồ này thông qua khối lượng sử dụng token đạt mức hàng nghìn nghìn tỷ. Thêm vào đó, việc áp dụng các hệ thống tự động đa AI Agent làm nhân lên số lượng lệnh gọi mô hình cần thiết cho một yêu cầu duy nhất. Sự chuyển dịch cấu trúc này hướng tới hạ tầng tự lưu trữ cũng thu hút nguồn vốn đầu tư đáng kể để hỗ trợ hệ sinh thái, phản ánh kỳ vọng rằng các tổ chức sẽ tự vận hành phần lớn khối lượng công việc suy luận.
Lý do định tuyến thông minh và FinOps đóng vai trò cốt lõi cho ROI của doanh nghiệp
Nan đề kinh tế cốt lõi mà các doanh nghiệp hiện đại đối mặt là việc xử lý mọi tác vụ AI bằng mô hình cao cấp hàng đầu sẽ gây lãng phí tài nguyên không bền vững. Các hoạt động thông thường như phân loại, trích xuất văn bản hay truy vấn cơ bản không đòi hỏi lượng điện toán khổng lồ như suy luận phức tạp. Bằng cách triển khai một mặt phẳng điều khiển đám mây lai mở, các tổ chức có thể phân tầng lưu lượng truy cập một cách thông minh. Các quy trình định kỳ hướng đến mô hình công khai trọng số được tối ưu hóa trên hạ tầng cục bộ với chi phí cận biên gần bằng không, trong khi các trường hợp phức tạp tiếp cận liền mạch các API cao cấp bên ngoài. Kiến trúc kết hợp này giải quyết trực tiếp các khuyến nghị về việc căn chỉnh năng lực mô hình với yêu cầu tác vụ để ngăn ngừa chi tiêu lãng phí. Nếu không có mặt phẳng điều khiển tập trung để kiểm soát giới hạn tốc độ và quyền truy cập, các công ty có nguy cơ mất tầm nhìn đối với các ứng dụng AI tự phát và ngân sách đám mây vượt mức.
Ảnh bìa: minh họa do AI tạo, kèm chữ tiêu đề; không phải ảnh tư liệu.
Nguồn: AI tokenomics: Balancing open-weight and frontier models for optimal ROI · Artificial intelligence token prices are hitting new record lows