Trong bối cảnh bùng nổ trí tuệ nhân tạo hiện nay, nhiều người vẫn cho rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT tốn kém chi phí vận hành. Nhưng sự thật có phải như vậy? Bài viết này sẽ so sánh chi phí của LLM với các dịch vụ phổ biến khác như tìm kiếm web để mang đến cái nhìn rõ ràng hơn.
Mục lục
Hiểu lầm phổ biến về chi phí LLM
Nhiều người tin rằng LLM rất đắt để vận hành, dẫn đến những phân tích sai lệch về tính bền vững của các công ty AI. Đây là một quan niệm dễ hiểu vì trong giai đoạn đầu của làn sóng AI, chi phí suy luận (inference) thực sự rất cao. Tuy nhiên, công nghệ đã thay đổi nhanh chóng.
Trên thực tế, chi phí suy luận đã giảm nhanh hơn cả tốc độ cải thiện chất lượng mô hình. Việc một công nghệ giảm giá 1000 lần chỉ trong hai năm là điều khó tưởng tượng, nhưng đó chính xác là những gì đã xảy ra với LLM.
So sánh chi phí: LLM vs Tìm kiếm web
Để có cái nhìn cụ thể, hãy so sánh chi phí của LLM với các dịch vụ tìm kiếm web:
Chi phí tìm kiếm web (tính đến 2025-05-02):
- Gemini API (Google): $35/1.000 truy vấn
- Bing Search API: $15/1.000 truy vấn
- Brave Search API: $5-$9/1.000 truy vấn
Chi phí LLM (tính đến 2025-05-02):
Giả sử mỗi truy vấn tạo ra khoảng 1.000 token, dưới đây là chi phí cho 1.000 truy vấn:
- Gemma 3 27B: $0.20
- Qwen3 30B A3B: $0.30
- Gemini 2.0 Flash: $0.40
- GPT-4.1 nano: $0.40
- Deepseek V3: $1.10
- GPT-4.1: $8.00
- Claude 3.7 Sonnet: $15.00
Rõ ràng, ngay cả những mô hình LLM cao cấp nhất cũng chỉ ngang bằng với chi phí tìm kiếm web, trong khi các mô hình phổ thông có giá chỉ bằng 1/25 đến 1/175.
Tại sao nhiều người vẫn nghĩ LLM đắt đỏ?
Có một số lý do dẫn đến nhận thức này:
- Ấn tượng ban đầu: Trong giai đoạn đầu, LLM thực sự rất đắt và điều này in sâu vào nhận thức cộng đồng.
- Khó hình dung đơn vị tính: Cách tính giá “USD trên triệu token” khó hình dung hơn so với “USD trên truy vấn”.
- Tốc độ phát triển quá nhanh: Ít ai theo kịp với tốc độ giảm giá chóng mặt của công nghệ này.
Giải đáp các thắc mắc thường gặp
Liệu các công ty có đang trợ giá để chiếm thị phần?
Khả năng này là thấp vì:
- Không có lợi ích dài hạn trong việc giảm giá không bền vững
- Nhiều mô hình đã được công bố mã nguồn với chi phí tương tự từ bên thứ ba
- Deepseek đã công bố số liệu cho thấy lợi nhuận biên khoảng 80%
Chi phí đào tạo mô hình có làm tăng giá thành?
Thực tế, chi phí đào tạo đang được phân bổ ngày càng hiệu quả do lượng truy vấn tăng vọt. Ví dụ, OpenAI báo cáo chi $2 tỷ cho suy luận so với $3 tỷ cho đào tạo, nhưng lượng token xử lý tăng 50 lần chỉ trong một năm.
Tương lai của LLM và chi phí vận hành
Xu hướng giảm chi phí LLM sẽ tiếp tục, mở ra nhiều khả năng mới:
- AI có thể được tích hợp vào nhiều dịch vụ phổ thông nhờ chi phí thấp
- Mô hình kinh doanh dựa trên quảng cáo trở nên khả thi và hấp dẫn
- Thách thức thực sự sẽ nằm ở chi phí các dịch vụ backend mà AI truy cập
Khi xem xét kỹ lưỡng, rõ ràng LLM không đắt đỏ như nhiều người vẫn nghĩ. Thay vì lo lắng về chi phí vận hành, chúng ta nên tập trung vào cách tận dụng tiềm năng to lớn của công nghệ này với mức giá ngày càng phải chăng.
