Theo dữ liệu mới từ OpenRouter, nền tảng tổng hợp lớn nhất thế giới dành cho các mô hình ngôn ngữ lớn, các mô hình trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc đã vượt lên trên các đối thủ Mỹ về mức sử dụng toàn cầu. Các số liệu, được báo cáo trên nhiều cửa hàng vào ngày 20 tháng 6 năm 2026, cho thấy các hệ thống do phòng thí nghiệm Trung Quốc xây dựng hiện tiêu thụ nhiều mã thông báo trên toàn thế giới hơn so với các hệ thống từ OpenAI, Google hoặc Anthropic – một sự thay đổi được thúc đẩy bởi mức giá cạnh tranh, khối lượng công việc của tác nhân AI tăng lên và làn sóng tăng hiệu quả do các biện pháp kiểm soát xuất khẩu chip của Hoa Kỳ bắt buộc.
DeepSeek V4 Flash dẫn đầu bảng xếp hạng do Trung Quốc thống trị For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.
Theo dữ liệu OpenRouter được trích dẫn bởi The News International và được chứng thực bởi CGTN và Firstpost, các mô hình Trung Quốc hiện chiếm vị trí đầu bảng xếp hạng tiêu thụ token toàn cầu. DeepSeek V4 Flash xếp đầu tiên với 4,63 nghìn tỷ mã thông báo được xử lý, tiếp theo là MiniMax M3 với 4,13 nghìn tỷ mã thông báo và MiMo-V2.5 của Xiaomi với 3,8 nghìn tỷ mã thông báo.
Top 10 bao gồm Hy3 của Tencent, DeepSeek V4 Pro và Owl Alpha của các nhà phát triển Trung Quốc, cùng với Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 4.6 và Claude Opus 4 của Anthropic. Anthropic là công ty duy nhất có trụ sở tại Hoa Kỳ lọt vào top 5. Gemini 2 của Google và GPT-5.5 của OpenAI hoạt động kém hơn đáng kể, lần lượt đứng ở vị trí thứ 12 và 13.
Kết quả thật đáng kinh ngạc vì OpenRouter không phải là nền tảng của Trung Quốc. Được thành lập bởi Alex Atallah, cựu CTO của thị trường NFT OpenSea, nó cung cấp một cổng API duy nhất cho hơn 400 mô hình từ hơn 60 nhà cung cấp và dữ liệu sử dụng minh bạch của nó được coi rộng rãi như một phong vũ biểu trong ngành về những mô hình mà các nhà phát triển và doanh nghiệp thực sự chọn chạy.
Tại sao token lại trở thành chiến trường mới
Mã thông báo là đơn vị nhỏ nhất mà mô hình AI xử lý — toàn bộ từ, một đoạn hoặc thậm chí là một ký tự — và nhà cung cấp tính phí theo số lượng mã thông báo được xử lý cho cả đầu vào và đầu ra. Điều đó làm cho việc tiêu thụ mã thông báo trở thành đại diện trực tiếp cho mức độ sử dụng của một mô hình và nó đã trở thành mặt trận định giá trung tâm trong ngành.
Tiền đặt cược đang tăng nhanh nhờ các tác nhân AI. Một chatbot đơn giản có thể đốt khoảng 30.000 mã thông báo tóm tắt Hamlet của Shakespeare, nhưng một tác nhân tự trị thực hiện nhiệm vụ mã hóa có thể tiêu thụ tới 20 triệu mã thông báo. Goldman Sachs đã dự đoán rằng sự phổ biến của các tác nhân AI sẽ thúc đẩy mức tiêu thụ token tăng gấp 24 lần vào năm 2030, góp phần gây ra khủng hoảng nguồn cung chip dự kiến trong 12 đến 18 tháng tới.
##Người mẫu Trung Quốc thắng nhờ giá thành
Lý do cốt lõi giúp Trung Quốc dẫn đầu là giá cả. Báo cáo từ Trending Topics, dựa trên dữ liệu giá của OpenRouter, cho thấy các mẫu của Trung Quốc rẻ hơn khoảng 10 đến 20 lần so với các mẫu thay thế hàng đầu của Hoa Kỳ. Ví dụ: MiniMax M2.5 tính phí khoảng 0,30 USD trên một triệu mã thông báo đầu vào và 1,10 USD trên một triệu mã thông báo đầu ra, so với khoảng 5,00 USD và 25,00 USD cho Claude Opus 4.6 của Anthropic.
Khoảng cách đó rất quan trọng đối với khối lượng công việc đại lý xử lý khối lượng mã thông báo khổng lồ liên tục. Một số yếu tố củng cố lợi thế về chi phí: năng lượng rẻ hơn được hỗ trợ bởi sự đầu tư mạnh mẽ của nhà nước vào năng lượng tái tạo, kiến trúc "Hỗn hợp các chuyên gia" hiệu quả hơn và kỷ luật do các hạn chế xuất khẩu của Hoa Kỳ đối với các chip tiên tiến, buộc các nhà phát triển Trung Quốc phải làm được nhiều hơn với ít điện toán hơn. Chính phủ Trung Quốc đã liên kết rõ ràng chính sách năng lượng và khả năng cạnh tranh của AI như một ưu tiên quốc gia trong kế hoạch hoạt động năm 2026.
Hiệu suất thu hẹp khoảng cách
Chỉ giá thôi sẽ không đủ nếu mẫu mã tụt hậu về chất lượng. Nhưng khoảng cách kỹ thuật đã thu hẹp đáng kể. MiniMax M2.5 đạt 80,2% trên SWE-Bench Verify, một chuẩn mực tiêu chuẩn cho khả năng kỹ thuật phần mềm, chỉ kém 80,8% của Claude Opus 4.6. Theo nền tảng phân tích Phân tích nhân tạo, một số mô hình của Trung Quốc hiện đã đạt đến đỉnh cao toàn cầu về lập trình, hiểu biết đa phương thức và xử lý ngữ cảnh dài.
Mô hình áp dụng mở rộng cho chính các công ty khởi nghiệp ở Hoa Kỳ. Martin Casado của công ty liên doanh Andreessen Horowitz đã ước tính rằng khoảng 80% các công ty AI trẻ xây dựng trên nền tảng nguồn mở hiện đang sử dụng các mô hình của Trung Quốc.
Các công ty Hoa Kỳ rút lui khỏi giới hạn mã thông báo và kiểm soát ngân sách
Các số liệu của OpenRouter xuất hiện vào thời điểm các công ty lớn của Mỹ đang giảm chi tiêu cho AI không hạn chế. Một số công ty Hoa Kỳ đang chuyển từ đăng ký lãi suất cố định sang thanh toán dựa trên mã thông báo và các doanh nghiệp đang giới thiệu giới hạn cứng để hạn chế chi phí. Uber, Amazon, Microsoft và Meta đều được cho là đã hạn chế mức tiêu thụ token trong những tuần gần đây do chi phí triển khai AI trên quy mô lớn vượt xa ngân sách của họ.
Sự cắt giảm của Microsoft đặc biệt rõ ràng. Công ty gần đây đã quyết định thu hồi giấy phép mã Claude nội bộ cho bộ phận Trải nghiệm và Thiết bị của mình, chấm dứt quyền truy cập trước ngày 30 tháng 6 năm 2026 – một tín hiệu cho thấy ngay cả những người mua doanh nghiệp lớn nhất cũng đang xem xét kỹ lưỡng tính kinh tế của mỗi mã thông báo.
Bản đồ cạnh tranh đang thay đổi
Ảnh chụp nhanh OpenRouter không nắm bắt được toàn bộ thị trường toàn cầu — nó chỉ phản ánh tỷ lệ sử dụng chảy qua một công cụ tổng hợp. Nhưng hướng phát triển phù hợp với một sự tái tổ chức rộng hơn, trong đó các phòng thí nghiệm của Trung Quốc, từng bị coi là những người đi sau, đang ngày càng thiết lập tốc độ dựa trên các số liệu mà các nhà phát triển quan tâm nhất: giá cả, tốc độ và khả năng đủ tốt.
Liệu các phòng thí nghiệm của Hoa Kỳ có phản ứng bằng cách giảm giá, tập trung hơn vào hiệu suất cao hay thúc đẩy các đòn bẩy chính sách hay không vẫn còn phải xem. Hiện tại, dữ liệu mã thông báo kể một câu chuyện rõ ràng: khi các nhà phát triển bỏ phiếu cho lệnh gọi API của họ, Trung Quốc đang thắng.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
