Trong chưa đầy một năm, mô hình AI Trung Quốc đã chuyển từ lựa chọn thiểu số thành lựa chọn chiếm đa số trên ít nhất hai nền tảng lập trình lớn. Trên OpenRouter, thị phần token (đơn vị AI dùng để xử lý văn bản) của các mô hình Trung Quốc tăng từ 6–13% hồi tháng 2/2026 lên 57–67% vào cuối tháng 9/2026, theo dữ liệu OpenRouter được CNBC dẫn lại. Trên Vercel, con số tương ứng là từ 11% lên 55% chỉ trong 8 tháng. Tốc độ dịch chuyển này đang thu hút sự chú ý của cả giới công nghệ lẫn Quốc hội Mỹ.
AI Trung Quốc tăng thị phần nhanh đến mức nào?
Điều đáng chú ý không chỉ là con số, mà còn ở tốc độ. Cả OpenRouter lẫn Vercel đều phục vụ nhà phát triển và doanh nghiệp đang xây dựng sản phẩm tích hợp AI, nên dữ liệu từ hai nền tảng này là chỉ báo sớm cho hướng dịch chuyển của AI doanh nghiệp, không chỉ phản ánh tâm lý người dùng đại trà.
- OpenRouter (tuần cuối tháng 9/2026): Mô hình AI Trung Quốc chiếm 57–67% tổng lượng token, tăng từ 6–13% hồi tháng 2/2026, theo dữ liệu OpenRouter được CNBC dẫn. Nền tảng phục vụ doanh nghiệp tại Mỹ, châu Âu và nhóm “Global South” (82 quốc gia ở Mỹ Latinh, châu Phi và châu Á).
- Vercel (tháng 8/2026): Mô hình Trung Quốc đạt 55% thị phần, tăng từ 11% hồi tháng 1/2026. Vercel chưa công bố phân tích địa lý chi tiết cho con số này.
- Doanh nghiệp Global South trên OpenRouter (những tuần gần đây): 67% tổng token từ phân khúc này đến từ mô hình Trung Quốc, tỷ lệ cao nhất trong các khu vực được theo dõi.
Peter Walker, trưởng bộ phận phân tích tại OpenRouter, nhận xét với CNBC rằng các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc ra mắt trong năm 2026 hiện đã “có thể xử lý đáng tin cậy các tác vụ AI tác nhân (agentic AI, tức AI tự thực hiện hành động thay vì chỉ trả lời câu hỏi) nâng cao, đặc biệt liên quan đến lập trình.” Ông lưu ý điều này chưa đúng vào cuối năm 2025, khi năng lực các mô hình Trung Quốc còn hạn chế hơn nhiều.
Điều gì đang kéo nhà phát triển sang AI Trung Quốc?
Giá là yếu tố quyết định chính. Harpreet Arora, người phụ trách hạ tầng AI tác nhân tại Vercel, nói thẳng với CNBC: “Mô hình Trung Quốc đã đủ mạnh để xử lý nhiều tác vụ với chi phí thấp hơn. Khi một mô hình đáp ứng đủ yêu cầu chất lượng, khoảng cách về giá trở nên rất hấp dẫn.”
Arora cũng cho biết các doanh nghiệp vẫn dùng mô hình Mỹ tiên tiến nhất cho những tác vụ phức tạp hơn. Đây là mô hình lựa chọn phân tầng, không phải thay thế hoàn toàn. Độ nhạy về giá cao nhất khi khối lượng công việc lớn nhưng mức độ phức tạp vừa phải, và đó là đặc điểm của phần lớn công việc lập trình hàng ngày.
Áp lực giá đã tác động rõ đến các hãng Mỹ. OpenAI và Anthropic đều công bố mô hình giá thấp hơn trong cùng tuần xuất hiện dữ liệu này. Dianne Penn, người phụ trách quản lý sản phẩm, nghiên cứu và phòng thí nghiệm tại Anthropic, cho biết công ty đang tập trung làm cho mô hình tạo ra câu trả lời “hiệu quả hơn, dùng ít token hơn,” trực tiếp đáp lại một trong những lợi thế giá mà mô hình Trung Quốc đang thắng thế.
Tại sao Washington bắt đầu điều tra?
Hai ủy ban của Hạ viện Mỹ đang điều tra ý nghĩa của việc doanh nghiệp Mỹ ngày càng phụ thuộc vào mô hình AI Trung Quốc, theo CNBC. Lo ngại của Washington có hai tầng.
Tầng thứ nhất là kinh tế và công nghệ. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ nhằm hạn chế công ty AI Trung Quốc tiếp cận chip tiên tiến. Song Daniel Remler, thành viên cấp cao thuộc chương trình Công nghệ và An ninh Quốc gia tại Trung tâm An ninh Mỹ Mới (CNAS), nói với CNBC rằng Washington còn lo ngại các công ty Trung Quốc tiếp cận chip Nvidia từ xa qua trung tâm dữ liệu ở nước ngoài, cùng với đó là khả năng các nhà phát triển Trung Quốc thu hẹp khoảng cách nhờ kỹ thuật “distillation” (chưng cất mô hình, tức huấn luyện mô hình nhỏ, rẻ hơn để bắt chước mô hình lớn, mạnh hơn).
Tầng thứ hai là địa chính trị. Mối lo của Remler không phải bản thân mô hình AI Trung Quốc, mà là “các quốc gia tích hợp mô hình AI Trung Quốc.” Theo ông, sự phụ thuộc công nghệ vào AI Trung Quốc có thể dần chuyển thành sự gắn kết địa chính trị. Ông xác định Đông Nam Á là khu vực đặc biệt dễ bị ảnh hưởng do mối liên kết kinh tế và văn hóa chặt chẽ với Trung Quốc, và nhận định xu hướng này có thể lan rộng: “Bất kỳ đâu, từ Lagos đến São Paulo đến Jakarta, nơi doanh nghiệp và chính phủ đang tìm mô hình AI mở với chi phí thấp, AI Trung Quốc rất có thể là một trong những lựa chọn đầu tiên họ nghĩ đến.”
Góc nhìn Hingewise: AI nào đang trả lời khách hàng của bạn?
Phần dưới đây là phân tích biên tập của Hingewise, tách biệt với các sự kiện được tường thuật ở trên.
Điểm thực dụng nhất cho bất kỳ thương hiệu nào đang nghĩ đến khả năng hiển thị trên AI: AI đang trả lời câu hỏi của khách hàng bạn có thể không phải AI mà bạn đang giả định.
Hình dung tình huống này. Một nhà phát triển ở Indonesia xây chatbot hướng đến khách hàng bằng mô hình mã nguồn mở Trung Quốc vì chi phí mỗi token thấp hơn. Khi người dùng hỏi chatbot đó nên mua sản phẩm nào hay tin tưởng dịch vụ nào, câu trả lời phản ánh dữ liệu huấn luyện và nguồn tài liệu mà mô hình đó đã được tiếp xúc. Một thương hiệu được trích dẫn tốt trong các hệ thống AI do Mỹ lưu trữ có thể hoàn toàn vắng mặt trong chatbot đó, không phải vì nội dung kém, mà vì nó được tối ưu cho pipeline (quy trình xử lý) huấn luyện và truy xuất của một mô hình khác.
Có một hệ quả ít rõ ràng hơn. Làn sóng sử dụng từ Global South trên OpenRouter (67% thị phần mô hình Trung Quốc, theo dữ liệu OpenRouter/CNBC tháng 9/2026) trải rộng 82 quốc gia. Với thương hiệu có tham vọng ở Đông Nam Á, Mỹ Latinh hay châu Phi, hệ thống AI liên quan cho khả năng hiển thị có thể khác căn bản so với những gì chiến lược SEO và AEO (Answer Engine Optimization, tức tối ưu nội dung để hệ thống AI trích dẫn) được thiết kế cho ở thị trường châu Âu hay Bắc Mỹ.
Một lưu ý cần nêu rõ: dữ liệu OpenRouter và Vercel phản ánh sử dụng trên nền tảng lập trình, không phải AI trợ lý tiêu dùng. Trong phần lớn thị trường, AI mà người tiêu dùng thực sự tương tác vẫn nghiêng về sản phẩm Mỹ. Nhưng dữ liệu nền tảng lập trình là chỉ báo sớm: những gì nhà phát triển xây hôm nay là thứ người dùng dùng trong 6 đến 12 tháng tới.
Đánh giá của Hingewise: cấu trúc nội dung “model-agnostic” (không phụ thuộc vào một mô hình AI cụ thể) đang trở thành yêu cầu thực tế, không còn là lý thuyết nữa.
6 điều cần kiểm tra khi AI đang dịch chuyển
- Xác định mô hình AI nào đang được dùng trong các sản phẩm và chatbot của đối tác, khách hàng, hoặc kênh phân phối tại thị trường mục tiêu.
- Kiểm tra nội dung hiện tại có được cấu trúc theo dạng dễ truy xuất (retrieval-friendly) không, hay chỉ hướng đến một hệ thống AI cụ thể.
- Rà soát xem thương hiệu có được đề cập trong các nguồn mà mô hình Trung Quốc có khả năng truy xuất không, ví dụ Wikipedia, nguồn mã nguồn mở, báo chí địa phương bằng ngôn ngữ thị trường đó.
- Đánh giá tỷ trọng người dùng cuối tại các thị trường Global South trong tổng cầu của thương hiệu.
- Theo dõi các đợt ra mắt mô hình mới từ cả hai phía Mỹ và Trung Quốc để cập nhật tham số chất lượng và giá.
- Không chờ dữ liệu người tiêu dùng mới hành động; dữ liệu nền tảng lập trình đang đi trước từ 6 đến 12 tháng.
Nguồn: CNBC (tháng 9/2026); VnEconomy Kinh tế số; dữ liệu OpenRouter và Vercel được CNBC dẫn lại.
Bài viết được soạn với sự hỗ trợ của AI từ các nguồn dẫn ở trên và đối chiếu với các nguồn đó trước khi đăng. "Góc nhìn Hingewise" là nhận định biên tập của Hingewise, dựa trên khung phân tích và lập trường chúng tôi dùng trong công việc GEO. Cách chúng tôi làm việc: Chính sách biên tập.