Cuộc đua AI đang chuyển hướng từ các mô hình lớn hơn sang các hệ thống thông minh hơn, chi phí thấp hơn.

Cuộc đua AI đang chuyển từ các mô hình lớn hơn sang các hệ thống thông minh hơn, chi phí thấp hơn Bỏ qua Điều hướng Thị trường Trước thị trường Thị trường Hoa Kỳ Thị trường Châu Âu Thị trường Trung Quốc Thị trường Châu Á Thị trường Thế giới Tiền tệ Thị trường Dự đoán Tiền điện tử Hợp đồng tương lai & Hàng hóa Trái phiếu Quỹ & ETF Kinh doanh Kinh tế Tài chính Sức khỏe & Khoa học Truyền thông Bất động sản Năng lượng Khí hậu Giao thông vận tải Điều tra Công nghiệp Bán lẻ Tài sản Thể thao Cuộc sống Doanh nghiệp nhỏ Đầu tư Tài chính cá nhân Công nghệ tài chính (Fintech) Cố vấn tài chính Hành động quyền chọn ETF Street Kho lưu trữ Buffett Thu nhập Trò chuyện với nhà giao dịch Công nghệ An ninh mạng AI Doanh nghiệp Internet Truyền thông Di động Mạng xã hội CNBC Disruptor 50 Hướng dẫn công nghệ Chính trị Nhà Trắng Chính sách Quốc phòng Quốc hội Mở rộng cơ hội Chính trị Châu Âu Chính trị Trung Quốc Chính trị Châu Á Chính trị Thế giới Video Video mới nhất Các tập đầy đủ Phát trực tiếp Video hàng đầu Âm thanh trực tiếp Truyền hình Châu Âu Truyền hình Châu Á Podcast CNBC Phỏng vấn CEO Sản phẩm kỹ thuật số gốc Danh sách theo dõi Câu lạc bộ Đầu tư Danh mục đầu tư tín thác Phân tích Cảnh báo giao dịch Video cuộc họp Chặng cuối Các chuyên mục của Jim Giáo dục Đăng ký PRO Tin tức chuyên nghiệp Josh Brown Mike Santoli Các cuộc gọi trong ngày Danh mục đầu tư của tôi Phát trực tiếp Các tập đầy đủ Sàng lọc cổ phiếu Dự báo thị trường Đầu tư quyền chọn Đầu tư biểu đồ Đăng ký Phát trực tiếp Menu Thực hiện chọn Hoa Kỳ Quốc tế Phát trực tiếp Tìm kiếm báo giá, tin tức & video Phát trực tiếp Danh sách theo dõi ĐĂNG NHẬP Tạo tài khoản miễn phí Thị trường Kinh doanh Đầu tư Công nghệ Chính trị Video Danh sách theo dõi Câu lạc bộ Đầu tư PRO Phát trực tiếp Menu Hiệu ứng AI AI trong công việc Thông tin chi tiết về AI Tác động của AI Sự kiện AI Thời đại AI Cuộc đua AI đang chuyển từ các mô hình lớn lớn hơn sang các hệ thống thông minh hơn, chi phí thấp hơn Được xuất bản Thứ Sáu, ngày 10/7/2026, 5:22 PM EDT Cập nhật 3 giờ trước Deirdre Bosa@dee_bosa Jasmine Wu@jaswu_ XEM TRỰC TIẾP Các điểm chính Các công ty AI đang vượt ra ngoài cuộc đua đơn thuần về mô hình lớn nhất hoặc mới nhất. CEO Perplexity Aravind Srinivas cho biết sản phẩm thực sự đang trở thành hệ thống chọn mô hình nào để sử dụng cho từng tác vụ. Peter Fenton của Benchmark cho biết các mô hình mã nguồn mở (open-weight models) có thể sớm xử lý hầu hết việc sử dụng AI, gây áp lực lên kinh tế của các nhà cung cấp mô hình lớn nhất. xem ngay VIDEO1:00:5501:00:55 Cuộc đua tiếp theo của AI: Chi phí, kiểm soát và tính toán Công nghệ Trong hai năm qua, cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI) dễ dàng được đánh giá: các mô hình lớn hơn, các tiêu chuẩn tốt hơn và công ty nào có thể tuyên bố dẫn đầu, ít nhất là cho đến lần ra mắt tiếp theo. Bảng điểm đó đang bắt đầu trông có vẻ không đầy đủ. Khi các công ty chuyển từ thử nghiệm AI sang sử dụng nó trong các sản phẩm và quy trình làm việc thực tế, vấn đề không còn là khai thác mô hình tốt nhất, mà là tiếp cận mô hình phù hợp nhất cho một công việc cụ thể, với chi phí phù hợp, với dữ liệu cần thiết và trong một môi trường đã chọn. Sự thay đổi đó đang mở ra cánh cửa cho một loại cạnh tranh AI mới, ít tập trung vào kích thước mô hình hơn và nhiều hơn vào định tuyến, chi phí, kiểm soát và tính toán. "Mô hình đơn thuần không còn là sản phẩm", CEO Perplexity Aravind Srinivas nói với CNBC. "Đó là bộ khung, hệ thống điều phối đặt mô hình vào một bộ khung rất có khả năng và kết hợp mô hình với nhiều công cụ." Điều đó có nghĩa là các sản phẩm AI đang trở thành các hệ thống có thể quyết định mô hình nào sẽ sử dụng, khi nào sử dụng và những công cụ bên ngoài hoặc nguồn dữ liệu công ty nào là cần thiết. Một tác vụ dịch vụ khách hàng có thể không cần mô hình đắt nhất. Một vấn đề mã hóa phức tạp có thể cần. Một quy trình làm việc nội bộ thông thường có thể chạy trên một mô hình mở rẻ hơn. Một bước khó hơn có thể được nâng cấp lên một mô hình mạnh hơn. "Câu trả lời luôn là sử dụng bất cứ thứ gì tốt nhất cho tác vụ", Srinivas nói. Sự xuất hiện của các mô hình thay thế diễn ra trong bối cảnh các tập đoàn Mỹ đang thắt chặt chi tiêu cho AI, đồng thời đặt ra một thách thức khác đối với OpenAI và Anthropic, vốn đã phát triển mạnh mẽ trong vài năm qua nhờ bán các công nghệ tiên tiến nhất. Aravind Srinivas, Giám đốc điều hành của Perplexity AI. CNBC Tuần này, Perplexity đã giới thiệu một hệ thống mới cho sản phẩm máy tính của mình, được xây dựng dựa trên GLM 5.2, một mô hình mở từ Z.ai của Trung Quốc. Hệ thống này được thiết kế để cho phép một mô hình rẻ hơn xử lý phần lớn công việc, chỉ gọi đến một mô hình mạnh hơn khi cần thiết. Cách tiếp cận đó phản ánh một sự thay đổi rộng lớn hơn trên thị trường. Các mô hình mã nguồn mở (open-weight models), có thể được các công ty tự tải xuống, tinh chỉnh và chạy, đang trở nên mạnh mẽ hơn. Chúng cũng rẻ hơn để vận hành so với các mô hình độc quyền cao cấp từ các phòng thí nghiệm AI lớn nhất. Đối tác chung của Benchmark, Peter Fenton, cho biết sự thay đổi này có thể rất lớn. "Một quan điểm có thể gây tranh cãi nhưng đang trở thành đồng thuận là niềm tin của chúng tôi rằng hơn 90% các token được tạo ra sẽ đến từ các mô hình mã nguồn mở trong 18 đến 24 tháng tới, có thể thậm chí vào cuối năm nay", Fenton nói với CNBC. Token là các đơn vị dữ liệu mà các mô hình AI xử lý và tạo ra. "Biên lợi nhuận suy luận được tạo ra bởi các công ty mô hình tiên phong, tôi nghĩ, sẽ chịu áp lực khi bạn có thể chạy chúng mà không cần mức giá cao mà họ đang cung cấp, khi bạn có các mô hình đủ tốt từ mã nguồn mở", Fenton nói. Fenton cho biết việc chuyển sang các mô hình mở không chỉ là để tiết kiệm tiền. Trong một số trường hợp, các mô hình nhỏ hơn được tinh chỉnh cho một tác vụ cụ thể có thể nhanh hơn và hoạt động tốt hơn các mô hình đa năng lớn hơn. 'Nơi nó chạy và cách nó chạy' Đó là một lý do Benchmark đầu tư vào Ollama, một công ty giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp dễ dàng tải xuống, chạy và quản lý các mô hình mở hơn. "Một điều là mô hình đến từ đâu và nó được tạo ra và đào tạo ở đâu", Giám đốc điều hành Ollama Jeff Morgan nói. "Nhưng điều quan trọng hơn đối với các doanh nghiệp mà chúng tôi nói chuyện là nơi nó chạy và cách nó chạy." Morgan cho biết Ollama đã được hơn 85% các công ty trong danh sách Fortune 500 áp dụng, bao gồm các công ty trong các ngành được quản lý như hàng không, bảo hiểm và chăm sóc sức khỏe. Ông nói rằng nhiều công ty bắt đầu với các mô hình nhỏ hơn chạy gần dữ liệu của riêng họ, sau đó mở rộng sang các mô hình mở lớn hơn khi họ cảm thấy thoải mái hơn. Sự trỗi dậy của các mô hình mở cũng tạo ra một thách thức chiến lược cho Hoa Kỳ. Nhiều mô hình mã nguồn mở cạnh tranh nhất đang đến từ các phòng thí nghiệm Trung Quốc, bao gồm Z.ai và DeepSeek. Điều đó đã khiến AI mã nguồn mở trở thành một vấn đề kinh doanh, một vấn đề chính sách.