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.
Theo Phys.org, nhóm nghiên cứu đến từ Đại học Illinois Urbana-Champaign và Đại học Kỹ thuật Đan Mạch phát triển áo choàng nhiệt đa hướng in 3D đầu tiên có khả năng khiến các vật thể trở nên vô hình trước camera hồng ngoại từ bất kỳ góc độ nào. Trong khi những thiết kế trước đây chỉ hoạt động theo hai chiều hoặc ở một góc cố định, áo tàng hình mới dẫn nhiệt vòng quanh vật thể thay vì chặn lại, tạo hiệu ứng như không có gì ở đó. Các nhà nghiên cứu mô tả chi tiết loại áo này trong bài báo công bố trên tạp chí Nature Communications.
Binh lính, máy bay không người lái hoặc vi mạch quá nóng thường phát ra dấu hiệu nhiệt đặc trưng, dễ dàng bị phát hiện trong bóng tối. Tuy nhiên, vật liệu độc đáo này có thể xóa bỏ hoàn toàn dấu hiệu nhiệt trên màn hình camera hồng ngoại thông qua thay đổi cách phát hiện nhiệt. Nhóm nghiên cứu dựa vào nguyên lý truyền nhiệt cơ bản để tạo ra khung lưới bằng nhôm in 3D phức tạp tương tự tổ ong. Sau đó, họ đổ vật liệu giống cao su có độ dẫn nhiệt thấp vào cấu trúc này bằng kỹ thuật đúc khuôn.
Theo Interesting Engineering, thông qua điều chỉnh ba chiều kích thước lưới, nhóm nghiên cứu có thể tùy chỉnh chính xác độ dẫn nhiệt tại từng vị trí, buộc dòng nhiệt đi vòng quanh vật thể thay vì truyền xuyên qua, giúp nó biến mất khỏi tầm quan sát của camera hồng ngoại. Khác với các công nghệ cũ thường bị lộ nếu môi trường hoặc góc quan sát thay đổi, loại áo tàng hình mới duy trì ảo giác ngay cả với bề mặt phức tạp và môi trường biến đổi không ngừng.
Trong thử nghiệm, các nhà nghiên cứu kiểm tra vật liệu trong điều kiện chênh lệch nhiệt độ cực lớn và sử dụng camera hồng ngoại để theo dõi dòng nhiệt. Đối với người quan sát từ bên ngoài, trường nhiệt độ trông hoàn toàn bình thường giống như vật thể không tồn tại. Thậm chí, nhóm nghiên cứu che giấu thành công vật thể có dạng hình học không đều, bao gồm mô hình 3D đầu người.
Áo tàng hình có nhiều ứng dụng đa dạng như thay đổi cách kiểm soát nhiệt ở các vi mạch ngày càng nhỏ trong thiết bị điện tử hoặc che giấu xe tăng, máy bay không người lái và binh lính khỏi cảm biến nhiệt. Mục tiêu tiếp theo của các nhà nghiên cứu là phát triển áo choàng thông minh đa chức năng có thể tập trung, phân tán hoặc dẫn nhiệt theo nhu cầu bên trong vùng cần bảo vệ.
Dù công nghệ phát triển với nhiều phương thức liên lạc mới, những cuộc gọi truyền thống vẫn đóng vai trò không thể thiếu trong cuộc sống hằng ngày. Hiện nay, bên cạnh mạng di động thông thường, người dùng smartphone đã có thêm giải pháp thay thế là thực hiện cuộc gọi thông qua mạng Wi-Fi. Đối với những người bận rộn phải đàm thoại liên tục suốt cả ngày, việc lựa chọn phương thức kết nối nào để tối ưu hóa và tiết kiệm dung lượng pin là một vấn đề đáng được quan tâm.
Xét về hiệu suất năng lượng, Wi-Fi là câu trả lời ngắn gọn khi phương thức này nhìn chung tiêu thụ ít điện năng hơn nhiều so với dữ liệu di động. Tuy nhiên, cả hai hình thức đều sẽ làm cạn kiệt nguồn pin của máy nhanh hơn bình thường nếu rơi vào vùng có kết nối yếu. Việc lựa chọn giải pháp nào tốt hơn trong thực tế hoàn toàn phụ thuộc vào vị trí và cường độ tín hiệu nơi bạn đứng, ví dụ như đàm thoại dưới tầng hầm có sóng kém chắc chắn sẽ gây hao pin trầm trọng.
Mặc dù gây tốn pin hơn, mạng di động vẫn được đánh giá là sự lựa chọn tổng thể tốt hơn cho các cuộc gọi điện thoại so với Wi-Fi nhờ một lý do đơn giản. Khi gọi qua Wi-Fi, người dùng phải cạnh tranh băng thông với tất cả những người đang sử dụng chung mạng để coi video trực tuyến hay tải dữ liệu. Đây là lý do khiến Wi-Fi công cộng tại sân bay thường bị chậm, trong khi mạng di động luôn được thiết kế để ưu tiên các cuộc gọi thoại, mang lại chất lượng âm thanh ổn định và tốt hơn.
Bên cạnh đó, mạng di động còn đóng vai trò quan trọng đối với bất kỳ cuộc gọi nào được thực hiện khi người dùng đang di chuyển trên đường. Bản chất của các mạng này là khả năng thực hiện quá trình chuyển giao liên tục (handoff), cho phép kết nối dịch chuyển liền mạch từ cột phát sóng này sang cột phát sóng khác. Nhờ sự hỗ trợ mạnh mẽ của công nghệ 4G và 5G, quá trình chuyển đổi này diễn ra rất mượt mà, giúp cuộc gọi không bị gián đoạn ngay cả khi đang lái xe.
Tóm lại, dù gọi điện qua Wi-Fi sở hữu những lợi ích riêng về mặt tiết kiệm năng lượng, mạng di động truyền thống vẫn giữ vững giá trị cốt lõi không thể thay thế. Phương thức này luôn mang lại những cuộc gọi có chất lượng âm thanh tốt hơn cùng sự ổn định cao trên mọi hành trình nếu người dùng biết cách tránh các lỗi Wi-Fi phổ biến. Tùy thuộc vào nhu cầu giữ liên lạc hay tiết kiệm pin tại từng thời điểm, bạn có thể linh hoạt chuyển đổi giữa hai phương thức này.
Trong thông báo sáng 19/6, nhà phát triển AI Hay cho biết tính năng vừa được bổ sung trên ứng dụng và website, sau khi kỳ thi tốt nghiệp THPT kết thúc, chuẩn bị bước vào giai đoạn thông báo kết quả và nộp nguyện vọng. Theo đơn vị phát triển, công cụ hoạt động như một trợ lý AI để phần nào hỗ trợ thí sinh đánh giá khả năng trúng tuyển, tìm kiếm ngành học phù hợp và xây dựng danh sách nguyện vọng dựa trên dữ liệu cá nhân.
Trên giao diện chatbot, người dùng nhập thông tin, khai báo nguyện vọng và nhận kết quả đánh giá. Dữ liệu đầu vào gồm điểm thi, điểm học bạ, điểm ưu tiên và kết quả các kỳ thi đánh giá năng lực. Từ đó, hệ thống đối chiếu với bộ dữ liệu do AI Hay tổng hợp từ các nguồn uy tín để dự đoán khả năng trúng tuyển.
Kết quả được hiển thị dưới dạng hội thoại tự nhiên, kèm giải thích và gợi ý các trường, ngành học phù hợp. Người dùng cũng có thể tiếp tục trao đổi với chatbot để so sánh các lựa chọn và hoàn thiện danh sách nguyện vọng trước khi đăng ký chính thức.
Theo đánh giá của nhà phát triển, mùa tuyển sinh đại học những năm gần đây không còn là câu chuyện chỉ so sánh điểm thi với điểm chuẩn. Với mỗi lựa chọn ngành học, thí sinh phải xử lý đồng thời nhiều yếu tố như phương thức xét tuyển, chỉ tiêu, học phí, xu hướng việc làm, vị trí địa lý, năng lực cá nhân và mức độ phù hợp với ngành học. Điều này khiến quá trình ra quyết định trở nên phức tạp hơn so với trước, đặc biệt khi dữ liệu phân tán và có thể thay đổi liên tục theo từng giai đoạn.
"Đây là lúc các công cụ AI phát huy tác dụng", Trần Quang Đức, CEO AI Hay cho biết.
Dự đoán bằng dữ liệu
Năm ngoái, AI Hay cũng phát triển công cụ dự đoán tỷ lệ đỗ đại học, thu hút hơn 50.000 lượt người dùng, đồng thời đưa ứng dụng vào top 2 trong bảng xếp hạng ứng dụng giáo dục trên App Store tại Việt Nam. Đây là kinh nghiệm giúp họ có thể thu thập dữ liệu từ các nguồn quan trọng, đặc biệt từ các trường đại học, khi cấu trúc website và thông báo của mỗi trường khác nhau.
Năm nay, nền tảng mở rộng sang mô hình "trợ lý tuyển sinh AI". Tính năng mới kết hợp giữa dữ liệu điểm chuẩn, thông tin trường, ngành, chỉ tiêu, học phí, phương thức xét tuyển và trắc nghiệm tính cách hướng nghiệp.
"Điểm mới không chỉ nằm ở việc dự đoán đỗ hay trượt, mà ở khả năng giúp thí sinh hiểu vì sao một nguyện vọng phù hợp, rủi ro nằm ở đâu và nên cân nhắc thêm lựa chọn nào", đại diện nhà phát triển cho biết.
Với những thí sinh đã có điểm và xác định nguyện vọng, chatbot sẽ đánh giá khả năng trúng tuyển dựa trên việc đối chiếu điểm số với dữ liệu tuyển sinh những năm gần đây. Hệ thống sử dụng điểm chuẩn của ba năm gần nhất kết hợp với các yếu tố như chỉ tiêu tuyển sinh, phương thức xét tuyển, tổ hợp môn và xu hướng biến động điểm chuẩn để đưa ra nhận định.
Kết quả được chia thành nhiều mức như "đỗ thoải mái", "đỗ sát điểm" hoặc "có nguy cơ trượt". Bên cạnh dự đoán khả năng trúng tuyển, chatbot còn gợi ý điều chỉnh nguyện vọng, bổ sung lựa chọn an toàn hoặc đề xuất các phương án thay thế phù hợp với năng lực của thí sinh.
Với người dùng chưa có điểm nhưng đã quan tâm đến một trường hoặc ngành cụ thể, chatbot cung cấp thông tin như điểm chuẩn các năm, chỉ tiêu tuyển sinh, học phí, chương trình đào tạo và phương thức xét tuyển. Trong khi đó, những thí sinh đã có điểm nhưng chưa xác định được nguyện vọng có thể nhận gợi ý về trường và ngành học phù hợp với mức điểm hiện có.
Sau bước tư vấn ban đầu, người dùng có thể tiếp tục tìm hiểu sâu hơn về từng lựa chọn. Khi được người dùng đưa ra yêu cầu, hệ thống có thể hỗ trợ so sánh chi phí học tập trong suốt khóa học, chất lượng đào tạo, cơ sở vật chất, cơ hội nghề nghiệp cũng như các tiêu chí cá nhân như vị trí địa lý hoặc mức học phí.
Để đảm bảo độ chính xác của thông tin, AI Hay cho biết dữ liệu tuyển sinh được thu thập từ các nguồn chính thống như Bộ Giáo dục và Đào tạo, các sở, website trường đại học và cơ quan báo chí. Dữ liệu được cập nhật thường xuyên trong suốt mùa tuyển sinh, đặc biệt ở những giai đoạn có nhiều thay đổi về chỉ tiêu, học phí hoặc phương thức xét tuyển.
Một điểm mới trong mùa tuyển sinh năm nay là tính năng trắc nghiệm "Nồi hướng nghiệp". Hệ thống sẽ đưa ra bài trắc nghiệm 25 câu, giúp phân loại người dùng theo nhóm tính cách, từ đó kết hợp với điểm thi thực tế để đề xuất nhóm ngành học phù hợp hơn.
Theo ông Trần Quang Đức, mục tiêu của công cụ không phải để AI quyết định thay thí sinh, mà giúp người dùng có thêm dữ liệu và góc nhìn trước một lựa chọn quan trọng. Theo ông, đây là quyết định lớn và cần sự tìm hiểu, hậu thuẫn, và trao đổi ngay cả từ phía gia đình, bạn bè và thầy cô của thí sinh. Vai trò của nền tảng là sử dụng công nghệ AI để đưa đến những thông tin đầy đủ, với nguồn gốc rõ ràng, để giúp thí sinh có thể chuẩn hóa việc nhìn nhận các gợi ý tuyển sinh một cách hiệu quả, phù hợp với năng lực và điều kiện tài chính, hướng nghiệp, của bản thân.
"Đây cũng là giá trị mà một AI thuần Việt hướng tới: mang công nghệ mới đến với những vấn đề rất Việt Nam", ông Đức nói.
