Vào tháng 3, Liu Liehong, người đứng đầu Cơ quan Quản lý Dữ liệu Quốc gia Trung Quốc (NDA) công bố thuật ngữ Ciyuan cho token AI tại họp báo của Hội đồng Nhà nước Trung Quốc, đánh dấu lần đầu một quốc gia đặt tên “tiền tệ” riêng cho AI. Ông nhấn mạnh Ciyuan là “đơn vị thanh toán liên kết nguồn cung công nghệ với nhu cầu thương mại”.
Token là đơn vị dữ liệu đầu vào cơ bản, gồm từ, một phần của từ, ký tự hoặc dấu câu mà mô hình AI xử lý để tạo ra đầu ra. Theo National Business Daily, lượng tiêu thụ token đang trở thành chỉ số quan trọng trong việc triển khai thực tế, đo lường tần suất mô hình AI được đưa vào ứng dụng.
Theo thống kê của NDA, tính đến tháng 4, Trung Quốc xử lý 140.000 tỷ token mỗi ngày, tăng từ 100 tỷ đầu năm 2024. AI của Trung Quốc vượt các mô hình của Mỹ trên OpenRouter, một thị trường phổ biến dành cho AI, cả về hiệu suất và mức độ ưa chuộng.
Giới đầu tư Trung Quốc hiện đổ xô vào cơn sốt AI. Riêng tại Hong Kong, số lượng doanh nghiệp ở lĩnh vực này thực hiện IPO cao nhất 5 năm qua, chủ yếu nhờ dòng chảy ổn định của các công ty khởi nghiệp như MiniMax và Zhipu AI, hay nhà thiết kế chip Biren.
“Chúng tôi tin Trung Quốc đang thắng lớn trong cuộc chiến công nghệ vì một số lý do: định giá, ứng dụng rộng rãi AI cùng lợi thế trong sản xuất điện năng”, Mohit Kumar, chiến lược gia của ngân hàng đầu tư đa quốc gia Jefferies, nói với Fortune.
Giới quan sát đánh giá, mục tiêu Trung Quốc đang hướng đến là xây dựng một “nền kinh tế token” với sự hỗ trợ của AI nguồn mở phổ biến và đẩy mạnh ứng dụng AI trong thực tế. Dù vậy, họ cần vượt qua loạt yếu tố về chi phí nghiên cứu đắt đỏ, nguồn vốn lớn và cả những biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ.
Sự đón nhận
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo được đánh giá đã “giải cứu” nhiều ông lớn công nghệ Trung Quốc khỏi loạt quy định kìm hãm phát triển trước đây. Chẳng hạn, Alibaba với mô hình Qwen nguồn mở được đầu tư nhiều năm đang trở thành lựa chọn hấp dẫn đối với những ai không có vốn hoặc không muốn chi nhiều tiền cho các sản phẩm độc quyền từ OpenAI và Anthropic. Không chỉ trong nước, Qwen đã chinh phục nhiều thị trường từ Đông Nam Á đến Trung Đông, thậm chí cả phương Tây khi mô hình mới nhất của Meta là Muse Spark cũng đào tạo một phần dựa trên Qwen.
Khác với Alibaba, ByteDance phần lớn giữ bí mật AI của mình. Theo SCMP, công ty tận dụng thế mạnh về thiết kế sản phẩm và trải nghiệm người dùng để thu hút khách hàng, trong đó chatbot Doubao là AI được sử dụng nhiều nhất ở Trung Quốc, với 100 triệu người dùng hoạt động hàng ngày tính đến tháng 2.
Tencent cũng giới thiệu ứng dụng nhắn tin tự động ClawBot vào tháng 3 và tích hợp sâu vào WeChat, cho phép hơn một tỷ người dùng hoạt động hàng tháng trên nền tảng này kết nối trực tiếp với OpenClaw và thực hiện các tác vụ thông qua giao diện nhắn tin. Ngoài ra, Xiaomi hay Meituan cũng có sản phẩm riêng và được đón nhận.
Các công ty khởi nghiệp AI Trung Quốc cũng bắt đầu tung ra sản phẩm ấn tượng. Giữa tháng 3, công ty Mỹ Anysphere ra Cursor Composer 2 với khả năng lập trình tiên tiến. Dù không giới thiệu, một số người sau đó phát hiện mô hình được xây dựng trên Kimi K2.5 mã nguồn mở từ Moonshot AI có trụ sở tại Bắc Kinh. Trên X, đồng sáng lập Cursor Lee Robinson sau đó thừa nhận “thiếu sót” khi không đề cập đến Kimi ngay từ đầu.
Knowledge Atlas (hay Zhipu AI, Z.ai) và MiniMax cũng mang đến cái nhìn hiếm hoi về các phòng thí nghiệm AI tiên phong Trung Quốc. MiniMax đạt doanh thu 79 triệu USD năm 2025, tăng 159% so với năm trước, trong đó 70% đến từ thị trường nước ngoài – tín hiệu cho thấy nhu cầu toàn cầu đối với các mô hình nền tảng của Trung Quốc. Zhipu đạt doanh thu 724 triệu nhân dân tệ (104,8 triệu USD) năm 2025, cao hơn 132% so với năm 2024. Dù những công ty như Knowledge Atlas hay MiniMax vẫn thua lỗ, giới đầu tư Trung Quốc không mấy bận tâm. Cổ phiếu của Zhipu tăng hơn 570% so với giá IPO, còn MiniMax đã tăng hơn 470%, thậm chí có lúc vượt cả giá trị vốn hóa thị trường của Baidu.
Có sẵn các mô hình AI, Trung Quốc cũng tận dụng hệ sinh thái công ty robot hình người để mang chúng ra môi trường vật lý. Unitree Robotics, Agibot hay UBTech đều tích hợp mô hình riêng tự phát triển, hoặc ứng dụng sản phẩm sẵn có do trong nước sản xuất.
Theo khảo sát hồi tháng 10 của Edelman, công ty tư vấn tiếp thị và quan hệ công chúng đa quốc gia lớn nhất thế giới, người dùng Trung Quốc cảm thấy thoải mái hơn nhiều với AI so với người dùng phương Tây, khi có tới 87% tin tưởng công nghệ này, cao hơn nhiều so với 32% ở Mỹ.
Ngành công nghiệp phim ngắn Trung Quốc là một ví dụ về sự thoải mái của người dùng với AI. Các nền tảng video nước này đã ra mắt khoảng 470 phim ngắn mới mỗi ngày trong tháng 1. Nhờ các công cụ AI, mỗi bộ phim chỉ tốn khoảng 100.000 nhân dân tệ (14.600 USD), bằng khoảng 10% chi phí truyền thống, trong khi thời gian sản xuất rút ngắn từ 15-30 ngày xuống còn dưới 5 ngày.
Người Trung Quốc cũng đón nhận trợ lý ảo AI nhiều hơn những quốc gia khác. Mới nhất, OpenClaw lập tức tạo cơn sốt, dù sau đó bị tuýt còi vì liên quan đến các nguy cơ bảo mật. Chính quyền nhiều địa phương đang đẩy mạnh thúc đẩy áp dụng AI, trong đó khuyến khích và cung cấp trợ cấp cho “công ty một người”. Theo giới quan sát, cách tiếp cận này vừa mang tính thận trọng, thúc đẩy AI như một ưu tiên chiến lược, vừa chủ động ngăn ngừa một số rủi ro tiềm tàng.
Tuy nhiên, lợi thế chính sách quan trọng nhất liên quan đến năng lượng. Trung Quốc đã mở rộng mạnh mẽ năng lực sản xuất và truyền tải điện trong những năm gần đây. Goldman Sachs ước tính, Trung Quốc sẽ có khoảng 400 gigawatt công suất điện dự phòng đến năm 2030, gấp khoảng ba lần nhu cầu cho trung tâm dữ liệu toàn cầu.
Áp lực lợi nhuận
Các công ty AI của Trung Quốc được đánh giá vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, đặc biệt là khi so sánh với những hãng phát triển trí tuệ nhân tạo hàng đầu của Mỹ. Các vấn đề chủ yếu liên quan đến tiếp cận chip AI tiên tiến do bị Mỹ cấm vận, cũng như hệ sinh thái vốn đầu tư mạo hiểm “mỏng” hơn so với Thung lũng Silicon.
Tuy nhiên, với hầu hết công ty AI trên toàn cầu, câu hỏi lớn nhất được đặt ra, là làm thế nào để biến các token thành lợi nhuận, hay theo cách gọi mới tại Trung Quốc là Ciyuan. Doanh nghiệp trí tuệ nhân tạo nước này cũng không ngoại lệ.
Alibaba đã chi 123 tỷ nhân dân tệ (17 tỷ USD) cho chi phí đầu tư vốn trong năm 2025, khiến lợi nhuận ròng giảm 66%, hay Tencent chi với 79 tỷ nhân dân tệ (11,6 tỷ USD). Một số doanh nghiệp như ByteDance ít chịu áp lực từ các cổ đông về lợi nhuận do là công ty tư nhân, nhưng cũng đã chi 23 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI năm ngoái, theo FT.
Con số này vẫn nhỏ hơn nhiều so với các ông lớn Mỹ. Chẳng hạn, Alphabet (công ty mẹ của Google) chi 94 tỷ USD, hay Meta chi 75 tỷ USD năm ngoái, đồng thời dự định mạnh tay hơn nữa trong năm nay.
Theo giới quan sát, áp lực kiếm tiền có thể đang khiến một số công ty công nghệ Trung Quốc phải xem xét lại chiến lược của mình. Cả Alibaba và Zhipu đều đã phát hành một số mô hình mới nhất của họ dưới dạng đóng, ít nhất là ban đầu. Tháng trước, Alibaba đã tái cấu trúc toàn bộ hoạt động AI, hợp nhất năm đơn vị riêng biệt và đặt tên “Alibaba Token Hub” (ATH).
“Sứ mệnh duy nhất của ATH là tạo ra, phân phối và ứng dụng token”, CEO Alibaba Eddie Wu cho biết trong họp báo công bố tháng trước.
Tại Thượng Hải, Wu Yutong, học sinh lớp 3 khởi động ngày mới bằng cuộc trò chuyện với Tmall Genie - loa thông minh AI của Alibaba. "Hôm nay là ngày nghỉ của tôi sau kỳ thi. Tôi muốn đọc sách rồi đi xe đạp dạo chơi. Nhưng tôi cũng nên học bài một chút. Hãy gợi ý cho tôi một lịch trình hợp lý nhé", Wu nói. Thiết bị phản hồi: "Đã hiểu. Vậy chúng ta đọc sách từ 10 giờ đến 12 giờ và đi xe đạp từ 3 giờ đến 6 giờ chiều nhé? Hãy đặt thời gian học là 8 giờ tối".
Các đề xuất dựa trên hành vi trong quá khứ của Wu, gồm giờ thức dậy, thói quen ngày nghỉ và mô hình học tập trước đây. "Trí tuệ nhân tạo (AI) tự phát triển và những lời khuyên của nó rất chính xác. Đối với tôi, nó đã trở nên không thể thiếu", Wu nói với Nikkei Asia.
Cách đó hơn 170 km, tại một trường cấp hai ở Hàng Châu, tỉnh Chiết Giang, Gao Yilin, 15 tuổi, học lớp 9, đang ghi chép công thức toán bằng "bút thông minh". Đầu bút có một camera siêu nhỏ, thân bút tích hợp cảm biến áp lực; mỗi nét viết, hình dạng và lực nhấn được ghi lại dưới dạng dữ liệu. "AI sẽ phân tích dữ liệu và ngay lập tức cho giáo viên biết cách tôi tiếp cận vấn đề và vấn đề đang gặp phải", Gao nói.
Sau bài kiểm tra, giáo viên bước đến bàn Gao: "Về phương trình đó, câu trả lời của em đúng, nhưng có một cách giải đơn giản hơn. Hãy thử suy nghĩ lại xem". Nhờ bút thông minh, những học sinh như Gao Yilin đang học hiệu quả hơn phương pháp truyền thống nhiều lần.
Không những trong lớp học, AI cũng được đưa vào nhà ăn. Mỗi đĩa ăn ở trường của Gao Yilin đều gắn chip IC để theo dõi lượng thức ăn, tổng calo và sự cân bằng dinh dưỡng của từng học sinh. Trong giờ thể chất, vòng đeo tay có cảm biến ghi lại nhịp tim, dữ liệu được tải lên đám mây để AI phân tích nhằm xác định và bồi dưỡng tiềm năng thể thao từ giai đoạn sớm.
Hiệu trưởng Ye Cuiwei, 66 tuổi, cho biết: "AI cho phép chúng tôi cung cấp loại hướng dẫn chi tiết mà thông thường cần đến nhiều giáo viên. Đây không phải là giám sát mà là một hình thức hợp tác giữa con người và AI trong giáo dục".
AI nội địa cũng được đưa vào đào tạo giáo viên. Tại Đại học Sư phạm Hoa Đông ở Thượng Hải, một lớp 30 sinh viên luyện tranh luận tiếng Anh với chương trình AI trên điện thoại. AI đặt chủ đề: "Khởi nghiệp sau khi tốt nghiệp có phải là một lựa chọn khôn ngoan?" Khi sinh viên trả lời "Tôi thích một công việc ổn định hơn…", AI đáp: "Rủi ro là một phần của sự phát triển. Đừng sợ thất bại".
Ứng dụng được phát triển bằng AI của Trung Quốc. Giáo sư Li Zheng, 49 tuổi, người phát triển hệ thống, cho biết: "Khoảng 7.000 sinh viên sư phạm tương lai trong trường dùng ứng dụng này. Nền tảng cũng được giới thiệu tại 100 trường khác. AI nội địa thực sự là trợ lý giáo dục hiệu quả".
Theo Nikkei Asia, bằng cách tận dụng sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI nội địa, trong đó có DeepSeek, Bắc Kinh đặt mục tiêu đạt được sự tự chủ và tự cường về trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống này giúp thúc đẩy sự chuyển đổi do nhà nước dẫn dắt từ quy mô đơn thuần sang đổi mới có giá trị cao hơn. Với dân số 1,4 tỉ người, Trung Quốc đang từng bước vạch ra và hiện thực hóa tầm nhìn về một cường quốc công nghệ hàng đầu thế giới.
Trong một bản ghi nhớ nội bộ được Reuters thu thập tuần này, Mark Zuckerberg mô tả sự tiến bộ nhanh chóng của AI và thách thức mà công nghệ này mang lại. "Do sự phức tạp của những thay đổi này, chúng tôi đã mắc sai lầm và gần như chắc chắn sẽ còn mắc thêm", Zuckerberg nói với các nhân viên. Ông cũng cho biết, mình đang "tập trung mang lại sự ổn định lớn nhất có thể" với những thay đổi về cơ cấu tổ chức trong thời gian tới.
"Tôi không muốn hứa hẹn quá nhiều vì thế giới đang thay đổi theo những cách nằm ngoài tầm kiểm soát của chúng ta", Zuckerberg chia sẻ, đồng thời nhắc lại, Meta dự kiến không tiến hành thêm đợt sa thải quy mô lớn nào trong năm nay.
Công ty cũng sẽ cố gắng tìm vai trò mới cho những nhân viên được điều chuyển để đào tạo mô hình AI sau đợt tái cấu trúc lớn hồi tháng 5. Khi đó, Meta sa thải 10% nhân sự trên toàn cầu và chuyển 7.000 nhân viên sang những dự án mới liên quan đến AI.
"Khi tạo ra vai trò mới quan trọng cho mọi người, chúng tôi có thể thu gọn quy mô các nhóm. Nếu mắc sai lầm ở đâu đó, chúng tôi có thể điều chuyển một số người trở lại vị trí cũ", Zuckerberg cho biết.
Theo bản ghi nhớ nội bộ, Meta dự định tăng cường đầu tư vào team building, bao gồm tăng ngân sách cho các chuyến đi và sự kiện, tổ chức cuộc thi phát triển công nghệ hackathon quy mô lớn vào tháng 7 để thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhóm và xây dựng mô hình mới.
Zuckerberg cho biết, Meta cũng ghi nhận những lo ngại liên quan đến việc mở rộng trách nhiệm giám sát của người quản lý và dự định thu hẹp lại. Theo các nguồn tin, bộ phận Kỹ thuật AI Ứng dụng mới của Meta đang có "cấu trúc phẳng", ít lớp trung gian, mỗi quản lý phụ trách tới 50 nhân viên.
Theo Reuters, Zuckerberg đang rót hàng trăm tỷ USD vào AI nhằm tái cấu trúc hoạt động nội bộ của Meta cho phù hợp với công nghệ này. Đây cũng là xu hướng chung của nhiều doanh nghiệp lớn tại Mỹ năm nay, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ.
Khảo sát của công ty tư vấn Mercer tháng trước cho thấy, hầu hết lãnh đạo doanh nghiệp muốn tái cấu trúc để tích hợp AI, kéo theo sa thải nhân sự. Tom's Hardware cho biết, khảo sát được thực hiện với sự tham gia của 12.000 người, gồm 9.250 nhân viên, 1.650 quản lý nhân sự, 825 lãnh đạo doanh nghiệp cấp cao và 100 nhà đầu tư.
Theo đó, có tới 98% lãnh đạo cấp cao nói đang lên kế hoạch thay đổi cấu trúc công ty, 99% dự đoán AI sẽ dẫn đến những đợt cắt giảm nhân viên trong hai năm tới. Đa số lãnh đạo cũng tin việc thiết kế lại công việc để tích hợp AI và tự động hóa sẽ mang lại lợi nhuận cao nhất, trong khi chỉ 32% đánh giá lực lượng lao động của họ có thể kết hợp tối ưu khả năng của con người và máy móc.
Theo BGR, nhóm kỹ sư tại Cơ quan Thám hiểm Hàng không vũ trụ Nhật Bản (JAXA), Đại học Waseda, Đại học Tokyo và Đại học Keio đã hoàn thành thử nghiệm đốt cháy trên mặt đất với động cơ ramjet trên máy bay siêu thanh tốc độ 6.174 km/h (Mach 5). Đây là một phần của dự án nghiên cứu tập trung vào kiểm soát bộ khung và lực đẩy cho phương tiện siêu thanh.
Nhóm nghiên cứu lắp đặt máy bay thử nghiệm bên trong cơ sở kiểm tra động cơ ramjet tại Trung tâm Vũ trụ Kakuda của JAXA ở tỉnh Miyagi. Máy bay thử nghiệm được gắn vào đường hầm gió mô phỏng điều kiện ở độ cao khoảng 25 km, nơi không khí loãng hơn 100 lần so với mực nước biển. Ở độ cao đó với tốc độ Mach 5, không khí xung quanh mũi và rìa trước máy bay có thể đạt nhiệt độ trên 1.000 độ C, đặt ra thách thức lớn đối với thiết kế siêu thanh.
Để xử lý nhiệt độ cao như vậy, các kỹ sư xây dựng hệ thống chống nóng tiên tiến giúp duy trì nhiệt độ bên trong gần mức vận hành bình thường. Đồng thời, mạng lưới cảm biến lập bản đồ phân bố nhiệt bề mặt để kiểm tra những tính toán về tác động của nhiệt độ tới kết cấu, cung cấp thông tin quan trọng cho sản xuất phương tiện chở khách kích thước thật. Các nhà nghiên cứu cũng đo phân bố nhiệt độ khí thải từ động cơ ramjet sử dụng nhiên liệu hydro để thu thập dữ liệu về tác động môi trường.
Theo Interesting Engineering, thử nghiệm xác nhận hệ thống chống nóng, bề mặt điều khiển và động cơ ramjet của máy bay đạt hiệu suất cao trong điều kiện siêu thanh. Ở tốc độ Mach 5, cấu trúc chống nóng duy trì thành công nhiệt độ bên trong máy bay ở mức gần như bình thường, cho phép thiết bị điện tử và điều khiển hoạt động chính xác suốt thử nghiệm.
Khác với máy bay thông thường, các phương tiện siêu thanh đòi hỏi kết hợp chặt chẽ thiết kế khung máy bay và động cơ vì luồng khí và lực đẩy ảnh hưởng trực tiếp đến nhau ở tốc độ cực cao. Sóng xung kích hình thành quanh máy bay biến đổi luồng khí nạp vào động cơ trong khi lực đẩy ảnh hưởng đến độ ổn định khí động học của máy bay.
Ramjet, công nghệ cốt lõi của thử nghiệm, là động cơ phản lực hút khí không có bộ phận chuyển động. Loại động cơ này dựa vào chuyển động nhanh về trước để nén khí trước khi trộn với nhiên liệu và đốt cháy nhằm tạo lực đẩy, giúp đạt tốc độ vượt xa khả năng của động cơ turbine thông thường. Tuy nhiên, động cơ ramjet không thể hoạt động ở trạng thái đứng yên mà cần gia tốc đến tốc độ siêu âm trước.
Thành công của thử nghiệm cho thấy Nhật Bản đang tiến xa trong việc giải quyết thách thức lớn của kỹ thuật hàng không vũ trụ là duy trì động cơ ổn định, độ toàn vẹn cấu trúc và chống nóng khi di chuyển ở tốc độ siêu thanh. Giai đoạn tiếp theo của chương trình bao gồm việc gắn máy bay thử nghiệm lên tên lửa để bay thực tế ở tốc độ Mach 5. Theo JAXA, ứng dụng tương lai bao gồm chế tạo máy bay có khả năng di chuyển giữa Nhật Bản và Mỹ trong khoảng hai giờ, giảm đáng kể thời gian bay xuyên Thái Bình Dương từ mức trung bình hiện nay là 12-14 giờ.
Theo NASA, tốc độ Mach, đặt theo tên nhà vật lý Ernst Mach, là đơn vị đo giữa tốc độ của một vật thể và vận tốc âm thanh trong cùng một môi trường, được sử dụng phổ biến trong ngành hàng không quân sự và vũ trụ. Mach 1 bằng đúng vận tốc âm thanh (1.235 km/h) ở mực nước biển. Nếu bay ở tốc độ Mach 5, máy bay đang bay nhanh gấp 5 lần vận tốc âm thanh trong không khí. Nhiều máy bay quân sự đạt Mach 1,6-3. Trong lịch sử hàng không, hai mẫu chở khách từng đạt tốc độ siêu thanh là Concorde của Anh - Pháp (Mach 2,04, khoảng 2.410 km/h) và Tupolev Tu-144 của Liên Xô (Mach 2,35, khoảng 2.500 km/h).
