Vào rạng sáng ngày 17 tháng 07 năm 2026, Moonshot AI đã ra mắt mô hình lớn thế hệ mới Kimi K3 với quy mô tham số lên tới 2,8 nghìn tỷ—trở thành mô hình mã nguồn mở đầu tiên trên thế giới đạt ngưỡng 3 nghìn tỷ tham số. Trong ngày phát hành, cổ phiếu "mô hình lớn đầu tiên" niêm yết tại Hồng Kông là Zhipu (02513.HK) lao dốc 28,49%, thổi bay hơn 200 tỷ HKD vốn hóa chỉ trong một ngày. Tính đến ngày 20 tháng 07, giá cổ phiếu Zhipu tiếp tục giảm xuống còn 890,5 HKD, vốn hóa thị trường ở mức 414.637 tỷ HKD.
Cùng tuần đó, DeepSeek được cho là đã hoàn tất vòng gọi vốn trị giá 7,4 tỷ USD, lập kỷ lục mới về khoản phát hành riêng lẻ lớn nhất trong lĩnh vực AI tại Trung Quốc, định giá công ty vượt mốc 50 tỷ USD. Chỉ một tháng trước, Zhipu đã ra mắt và mở mã nguồn GLM-5.2, mô hình tập trung vào các nhiệm vụ dài hạn.
Ba sự kiện lớn diễn ra chỉ trong chưa đầy một tháng báo hiệu giai đoạn mới cho ngành mô hình lớn AI tại Trung Quốc. Cuộc đua về quy mô tham số vẫn chưa kết thúc, nhưng logic định giá trên thị trường vốn đang thay đổi. Bài viết này phân tích cục diện cạnh tranh của các mô hình lớn AI Trung Quốc hậu Kimi K3 từ bốn góc nhìn: mối liên hệ giữa tham số và định giá, tác động của mô hình mã nguồn mở, khác biệt trong chiến lược thương mại hóa và lợi thế bền vững dài hạn.
Vì sao quy mô tham số không còn định hình giá trị doanh nghiệp
Quy mô tham số của Kimi K3 đạt 2,8 nghìn tỷ, vượt xa Zhipu GLM-5.2 và dòng DeepSeek-V4. Moonshot AI ví tham số như các kết nối thần kinh trong não người, gần 3 nghìn tỷ tham số cho phép mô hình lưu trữ nhiều tri thức và mẫu hình hơn.
Tuy nhiên, thị trường vốn lại phản ứng trái chiều. Cổ phiếu Zhipu sụt giảm 28,49% ngay ngày Kimi K3 ra mắt, dù trước đó chỉ vài ngày (09 tháng 07), Zhipu vừa công bố phát hành riêng lẻ trị giá 31,4 tỷ HKD—kỷ lục gọi vốn đơn lẻ của một công ty công nghệ Hồng Kông năm 2026. Dữ liệu này cho thấy một chuyển biến quan trọng: quy mô tham số không còn là điều kiện đủ để định giá.
Số liệu ngành cho thấy mức sử dụng thực tế các mô hình lớn Trung Quốc đang tăng nhanh. Theo ước tính của OpenRouter, tuần vừa qua (29 tháng 06–05 tháng 07), tổng số lượt gọi mô hình lớn AI toàn cầu đạt 46,7 nghìn tỷ token, trong đó các mô hình lớn AI Trung Quốc chiếm 23,45 nghìn tỷ token—tăng 15,01% so với tuần trước—dẫn đầu liên tục 10 tuần so với Mỹ. Sáu mô hình hàng đầu về lượng sử dụng đều là của Trung Quốc, với DeepSeek-V4-Flash giữ vị trí số một suốt bảy tuần, đạt 5,34 nghìn tỷ token mỗi tuần.
Sự bùng nổ về lượng sử dụng phản ánh việc tích hợp thực tế vào quy trình doanh nghiệp. Các báo cáo ngành chỉ ra, mô hình lớn AI Trung Quốc nửa đầu năm 2026 đã chuyển từ cạnh tranh kỹ thuật thuần túy sang "cuộc chiến triển khai thương mại toàn diện", xác thực tiềm năng ứng dụng và bắt đầu thanh lọc bong bóng ngành.
Jefferies, trong nghiên cứu sau khi Kimi K3 ra mắt, nhận định mô hình này đã tiến vào tuyến đầu toàn cầu ở các nhiệm vụ lập trình, tác vụ đại lý và đa mô thức. Tuy nhiên, ý nghĩa thực sự không chỉ nằm ở năng lực vượt trội, mà còn xác nhận sự chuyển đổi logic cạnh tranh của ngành AI Trung Quốc. Nếu trước đây thị trường tập trung vào "khoảng cách năng lực mô hình lớn", thì hiện tại cuộc cạnh tranh đang chuyển sang "chi phí thông minh trên mỗi đơn vị" và "quy mô tiêu thụ token".
Mô hình mã nguồn mở đang thay đổi cuộc chơi ngành AI như thế nào
Chiến lược mã nguồn mở của Kimi K3 là biến số đáng chú ý nhất trong lần ra mắt này. Là mô hình mã nguồn mở đầu tiên trên thế giới ở ngưỡng 3 nghìn tỷ tham số, toàn bộ trọng số của K3 dự kiến sẽ được công bố chậm nhất vào ngày 27 tháng 07. Trước đó, Zhipu đã mở mã nguồn GLM-5.2 vào ngày 17 tháng 06, đạt 51 điểm trên chỉ số thông minh mô hình lớn toàn cầu của Artificial Analysis, đứng đầu các mô hình mã nguồn mở.
Logic cạnh tranh của mô hình mã nguồn mở khác căn bản với mô hình đóng. Mô hình đóng xây dựng lợi thế dựa trên rào cản công nghệ độc quyền và quyền định giá API, trong khi mô hình mã nguồn mở tạo giá trị từ phát triển hệ sinh thái và độ gắn bó của nhà phát triển. Kimi K3 sử dụng kiến trúc MoE (Mixture of Experts), giảm yêu cầu tính toán thực tế nhờ định tuyến chuyên gia. Giá API là 3 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 15 USD cho mỗi triệu token đầu ra. DeepSeek V4 Flash cung cấp tác vụ thông minh chuẩn với chi phí trung bình chỉ 0,02 USD, trong khi mô hình tương đương của Anthropic có giá 2,75 USD.
Sự chênh lệch chi phí này đang tái định hình bản đồ nhà cung cấp AI toàn cầu. Lindy AI tại San Francisco đã chuyển từ Anthropic sang DeepSeek sau sáu tuần, giảm chi phí xuống chỉ còn 10% ban đầu và tiết kiệm hàng triệu USD mỗi năm. Airbnb, Pinterest, thậm chí Microsoft đều đang sử dụng mô hình AI mã nguồn mở Trung Quốc cho lập trình, tự động hóa và các tác vụ thường nhật. Có thời điểm trong năm, các mô hình Trung Quốc chiếm hơn 30% thị phần trên nền tảng tổng hợp AI OpenRouter.
Tác động lớn khác của mô hình mã nguồn mở là hạ thấp ngưỡng thương mại hóa ứng dụng AI. Khi các mô hình Trung Quốc tiệm cận hiệu suất của mô hình nước ngoài hàng đầu mà vẫn giữ chi phí suy luận thấp, tốc độ tăng trưởng sử dụng token lan tỏa sang điện toán đám mây, chip AI và hạ tầng. SenseCore, thiết bị quy mô lớn của SenseTime, đang chuyển tài nguyên tính toán từ huấn luyện sang suy luận, hướng tới khẳng định vị thế không chỉ là công ty mô hình lớn mà còn là nhà cung cấp dịch vụ AI toàn diện.
So sánh lộ trình thương mại hóa của các doanh nghiệp AI
Ba doanh nghiệp dẫn đầu theo đuổi các chiến lược thương mại hóa khác biệt.
Zhipu chọn lối đi "niêm yết công khai + huy động vốn quy mô lớn" dựa vào nguồn lực tài chính. Niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán Hồng Kông ngày 08 tháng 01 năm 2026, giá cổ phiếu đã tăng hơn 1.400%. Kế hoạch phát hành riêng lẻ ngày 09 tháng 07 đề xuất phát hành tối đa 19,78 triệu cổ phiếu H mới với giá 1.588 HKD/cổ phiếu, huy động khoảng 31,41 tỷ HKD. Tính đến ngày 30 tháng 06, hơn 93% vốn IPO đã được sử dụng. Nguồn vốn tập trung vào ba mảng chính: R&D mô hình nền tảng và hạ tầng tính toán, thương mại hóa và đầu tư chiến lược ngành, tối ưu cấu trúc vốn. Zhipu cũng đang thúc đẩy niêm yết trên STAR Market tại Trung Quốc đại lục, kỳ vọng huy động 15 tỷ RMB. Tổng vốn huy động đạt 36,4 tỷ HKD (khoảng 31,5 tỷ RMB).
DeepSeek theo đuổi mô hình "phát hành riêng lẻ + tự xây hạ tầng". Phòng thí nghiệm AI tại Hàng Châu này mới thành lập ba năm, huấn luyện mô hình hiệu suất cao với lượng tính toán thấp hơn nhiều so với OpenAI hay Anthropic. Cuối tháng 05 năm 2026, DeepSeek hoàn tất vòng gọi vốn đầu tiên khoảng 7 tỷ USD, định giá sau đầu tư 52 tỷ USD. Chỉ một tháng sau, công ty được cho là đã khởi động vòng hai với định giá trước đầu tư 71 tỷ USD. DeepSeek đang xây dựng khu điện toán cấp gigawatt, đầu tư vào trung tâm dữ liệu tự xây có thể lên tới hàng trăm tỷ RMB. Công ty cũng phát triển chip suy luận AI riêng. DeepSeek dự kiến IPO vào năm 2027.
Moonshot AI (Kimi) chọn hướng "dẫn dắt sản phẩm + hệ sinh thái mã nguồn mở". Sau khi ra mắt K3, Chủ tịch Zhang Yutong tiết lộ ARR (doanh thu định kỳ hàng năm) của công ty đã tăng gấp nhiều lần. Tuy nhiên chỉ ba ngày sau, Moonshot AI thông báo tạm dừng đăng ký mới cho người dùng cá nhân, dành toàn bộ tài nguyên tính toán cho các thuê bao hiện tại. Thiếu hụt tài nguyên tính toán vừa là thách thức, vừa là tín hiệu—nhu cầu thực sự, nhưng nguồn cung đang kìm hãm tăng trưởng. Moonshot AI cho biết đang mở rộng nhanh năng lực tính toán. Về thương mại hóa, công ty có thể niêm yết trong vòng sáu tháng tới.
Mỗi lộ trình đều có ưu và nhược điểm. Hướng tài chính đem lại nguồn vốn dồi dào và sức chống chịu rủi ro mạnh, nhưng phải liên tục chứng minh logic tăng trưởng với thị trường vốn. Phát hành riêng lẻ linh hoạt hơn nhưng chịu áp lực định giá. Chiến lược dẫn dắt sản phẩm tạo độ gắn bó người dùng cao nhất, nhưng bị giới hạn bởi tài nguyên tính toán và vốn.
Ai sở hữu lợi thế bền vững dài hạn?
Đánh giá lợi thế bền vững cần xét trên ba phương diện: rào cản công nghệ, ưu thế chi phí và độ gắn bó hệ sinh thái.
Rào cản công nghệ: Kimi K3 dẫn đầu bảng xếp hạng Frontend Code Arena với 1.679 điểm, vượt Claude Fable 5 (1.631 điểm). Tuy nhiên, tổng thể K3 vẫn chưa bằng các mô hình đóng như Claude Fable 5 và GPT-5.6 Sol. Các mô hình Trung Quốc hiện xếp khoảng vị trí thứ năm toàn cầu, chưa thể thách thức vị thế của các ông lớn nước ngoài. Khoảng cách công nghệ đang thu hẹp, nhưng chưa biến mất.
Ưu thế chi phí là lợi thế nổi bật nhất của doanh nghiệp AI Trung Quốc. Chiến lược định giá siêu thấp của DeepSeek đã thu hút nhà phát triển toàn cầu. Jefferies nhận định, khi mô hình Trung Quốc tiệm cận hiệu suất mô hình nước ngoài hàng đầu mà vẫn giữ chi phí suy luận thấp hơn, ngưỡng thương mại hóa ứng dụng AI sẽ tiếp tục giảm. Ưu thế chi phí này không chỉ nhờ đổi mới kiến trúc mà còn nhờ chi phí điện và hạ tầng trung tâm dữ liệu thấp tại Trung Quốc.
Độ gắn bó hệ sinh thái có lẽ là lợi thế khó sao chép nhất. Mô hình mã nguồn mở xây dựng hệ sinh thái qua cộng đồng nhà phát triển, trong khi mô hình đóng giữ chân khách hàng doanh nghiệp qua dịch vụ API. DeepSeek-V4-Flash dẫn đầu về lượng sử dụng suốt bảy tuần, cho thấy sức hút mạnh với cộng đồng nhà phát triển. Zhipu tích lũy kinh nghiệm ngành bằng cách tập trung vào các lĩnh vực như chính phủ, tài chính, sản xuất. Nếu chiến lược mã nguồn mở của Kimi K3 thu hút đủ nhà phát triển xây dựng ứng dụng, lợi thế hệ sinh thái sẽ dần hình thành.
Tóm lại, chưa có doanh nghiệp nào sở hữu lợi thế bền vững tuyệt đối. Khoảng cách công nghệ đang thu hẹp nhưng vẫn tồn tại, ưu thế chi phí có thể bị bắt chước, độ gắn bó hệ sinh thái cần thời gian xây dựng. Lợi thế thực sự có thể không nằm ở một yếu tố đơn lẻ, mà ở khả năng tạo vòng lặp tích cực giữa công nghệ, chi phí và hệ sinh thái—đột phá công nghệ giúp giảm chi phí, chi phí thấp thu hút thêm nhà phát triển, nhiều nhà phát triển thúc đẩy hệ sinh thái thịnh vượng, hệ sinh thái thịnh vượng lại tiếp sức cho tiến bộ công nghệ.
Kết luận
Việc ra mắt Kimi K3 là một dấu mốc quan trọng, nhưng nó không đánh dấu chiến thắng của một doanh nghiệp đơn lẻ, mà là bước ngoặt của toàn ngành. Ngành mô hình lớn AI Trung Quốc đang chuyển từ "cuộc đua quy mô tham số" sang cạnh tranh thương mại hóa tập trung vào "chi phí thấp, sử dụng cao, hệ sinh thái mạnh".
Tính đến ngày 20 tháng 07 năm 2026 (giờ Bắc Kinh), trên thị trường tiền điện tử, Bitcoin (BTC) được hỗ trợ quanh mốc 64.000 USD và phục hồi vững chắc, đạt đỉnh trong ngày khoảng 65.000 USD. Gate báo giá BTC ở mức khoảng 64.747 USD. Thị trường đang bị kéo bởi hai lực: căng thẳng địa chính trị Trung Đông đẩy giá dầu lên, trong khi nhà đầu tư vẫn đang tiêu hóa cú sốc từ các startup AI Trung Quốc ra mắt Kimi K3. Những thay đổi cấu trúc trong ngành AI đã bắt đầu tác động tới thị trường vốn rộng hơn—cổ phiếu Zhipu giảm hơn 38% chỉ trong hai phiên giao dịch sau khi K3 ra mắt, chuỗi truyền dẫn này cần được theo dõi sát.
Vòng loại trực tiếp cho các mô hình lớn AI Trung Quốc mới chỉ bắt đầu. Doanh nghiệp có khả năng thành công trong giai đoạn tới không nhất thiết là bên sở hữu mô hình lớn nhất, mà là bên chuyển hóa năng lực mô hình thành giá trị thương mại thực tế với chi phí thấp nhất và hiệu quả cao nhất.
FAQ
Q: Với quy mô tham số của Kimi K3 đạt 2,8 nghìn tỷ, vị thế của nó trong các mô hình lớn AI nội địa ra sao?
Kimi K3 hiện là mô hình mã nguồn mở lớn nhất thế giới về số lượng tham số, đồng thời là mô hình mã nguồn mở đầu tiên đạt ngưỡng 3 nghìn tỷ toàn cầu. So sánh, Zhipu GLM-5.2 và Alibaba Qwen3.8 (2,4 nghìn tỷ tham số) đều nhỏ hơn K3. Tuy nhiên, quy mô tham số không đồng nghĩa với năng lực tổng thể—K3 vẫn thua các mô hình đóng như Claude Fable 5 và GPT-5.6 Sol ở đánh giá toàn diện.
Q: Vì sao giá cổ phiếu Zhipu giảm mạnh sau khi Kimi K3 ra mắt?
Ngày 17 tháng 07, đúng ngày Kimi K3 ra mắt, giá cổ phiếu Zhipu lao dốc 28,49%, thổi bay hơn 200 tỷ HKD vốn hóa thị trường. Lo ngại của thị trường xuất phát từ hai yếu tố: thứ nhất, cạnh tranh từ mô hình mã nguồn mở có thể làm suy yếu quyền định giá của Zhipu với mô hình đóng; thứ hai, hiệu suất của Kimi K3 ở các kịch bản trọng điểm như lập trình vượt kỳ vọng, buộc phải đánh giá lại thị phần của Zhipu. Tính đến ngày 20 tháng 07, giá cổ phiếu Zhipu tiếp tục giảm xuống còn 890,5 HKD.
Q: Quy mô gọi vốn của DeepSeek so với ngành như thế nào?
DeepSeek hoàn tất vòng gọi vốn đầu tiên khoảng 7 tỷ USD trong nửa đầu năm 2026, định giá sau đầu tư 52 tỷ USD. Chỉ một tháng sau, công ty được cho là đã khởi động vòng hai với định giá trước đầu tư 71 tỷ USD. Khoản gọi vốn này lập kỷ lục về phát hành riêng lẻ của doanh nghiệp AI Trung Quốc, với các nhà đầu tư gồm Quỹ ngành AI quốc gia, Tencent, CATL, JD.com và nhiều bên khác.
Q: Những thách thức chính trong thương mại hóa mô hình lớn AI nội địa là gì?
Các thách thức chính gồm ba mảng: nút thắt tài nguyên tính toán—Kimi K3 tạm dừng đăng ký mới cho người dùng cá nhân do thiếu hụt tài nguyên sau khi ra mắt; chuyển đổi trả phí—mô hình lớn phía người dùng đang chuyển từ cạnh tranh lưu lượng sang xác thực giá trị, vấn đề trọng tâm là làm sao tăng mức độ sẵn sàng trả phí khi quy mô người dùng lớn lên; lợi nhuận—ngành vẫn đang khám phá mô hình kinh doanh bền vững, chuyển từ công cụ miễn phí cho người dùng sang dịch vụ trả phí doanh nghiệp cần thời gian kiểm chứng.
Q: Về lâu dài, mô hình mã nguồn mở hay mô hình đóng sẽ cạnh tranh tốt hơn?
Mỗi mô hình có ưu thế riêng. Mô hình mã nguồn mở tạo độ gắn bó nhà phát triển nhờ chi phí thấp và xây dựng hệ sinh thái, như DeepSeek và Kimi K3. Mô hình đóng duy trì lợi nhuận nhờ công nghệ độc quyền và định giá API, như dòng GLM của Zhipu. Xu hướng hiện tại cho thấy nhiều doanh nghiệp lựa chọn chiến lược hỗn hợp: "mô hình mã nguồn mở cho tác vụ thường nhật + mô hình đóng cho suy luận phức tạp". Về lâu dài, doanh nghiệp có khả năng vận hành cả hệ sinh thái mã nguồn mở lẫn sản phẩm thương mại mô hình đóng sẽ có sức chống chịu tốt hơn.
