Mô hình trọng số mở và mô hình nhỏ chiếm ưu thế khi khối lượng công việc AI chuyển sang các lựa chọn rẻ hơn

Mối lo ngại trong kinh tế AI là các mô hình ngày càng tiến bộ sẽ cho phép ngày càng nhiều nhiệm vụ được xử lý bằng các phiên bản mã nguồn mở rẻ tiền. Ví dụ, một khi AI có thể khai thuế đáng tin cậy cho 98% cá nhân, các mô hình tiên phong sẽ không còn cần thiết cho nhiệm vụ đó. Logic này áp dụng cho nhiều khối lượng công việc, và Scotia hôm nay đã công bố một báo cáo tập trung vào một công ty công nghệ chăm sóc sức khỏe đang nhanh chóng áp dụng AI.

Công ty công nghệ chăm sóc sức khỏe mà Scotion phỏng vấn — có doanh thu 2 tỷ USD và 5,000 nhân viên — áp dụng cách tiếp cận mô hình hai tầng, và tầng dưới đang mở rộng nhanh nhất. Khối lượng công việc do máy xử lý hiện chiếm khoảng 70% lượng token tiêu thụ, được chia đều giữa các mô hình tiên phong đóng và các mô hình trọng số mở như Qwen và Kimi. Theo một giám đốc điều hành, tỷ lệ đó cuối cùng có thể đạt 100% trọng số mở; ông quy sự chuyển dịch này cho việc giảm chi phí đáng kể, đồng thời khẳng định hiệu suất không bị ảnh hưởng.

Một vài điểm đáng chú ý:

• Chi phí toàn bộ của mô hình trọng số mở khoảng bằng một phần năm chi phí của mô hình tiên phong.
• Các mô hình ngôn ngữ nhỏ có chi phí khoảng một phần trăm chi phí đó.
• Khi được huấn luyện trên dữ liệu độc quyền, mô hình ngôn ngữ nhỏ có thể vượt trội hơn các mô hình lớn hơn ở các tác vụ lặp lại như phân loại PDF.
• Việc áp dụng mô hình ngôn ngữ nhỏ vẫn đang ở giai đoạn đầu.

Điều này phản ánh đúng kịch bản khai thuế trên thực tế. Hai năm trước, phân loại tài liệu hoặc tóm tắt nghiên cứu nội bộ cần các mô hình cấp tiên phong. Ngày nay những nhiệm vụ đó được coi là đã giải quyết xong, và các nhiệm vụ đã giải quyết xong tự nhiên chuyển sang nhà cung cấp rẻ nhất. Mỗi cải tiến ở đầu ngăn xếp công nghệ cuối cùng lại đưa một loại khối lượng công việc khác đi xuống.

Các phòng thí nghiệm tiên phong chưa mất việc kinh doanh trong lĩnh vực này. Người dùng là con người vẫn dựa vào Claude, ChatGPT và Gemini, và vị giám đốc điều hành không dự đoán chi tiêu cho mô hình đóng sẽ chững lại vào năm 2027 khi các quy trình làm việc mới tiếp tục xuất hiện.

Một điểm đáng chú ý: tổng chi tiêu điện toán đám mây của công ty đã tăng gấp đôi vào năm 2026. Scotia coi đây là điều tích cực cho các nhà cung cấp điện toán như MSFT, GOOGL và AMZN, vì các công ty này hầu như không quan tâm đến việc triển khai mô hình nào. Các phòng thí nghiệm tiên phong đáng lo ngại hơn; theo tác giả, Scotia mô tả triển vọng của họ là “trái chiều” — một cách nói lịch sự ngụ ý sự thận trọng.

Báo cáo cho biết “chi tiêu token trên mỗi nhà phát triển đang đi ngang”, ở mức khoảng $100 đến $500 mỗi tháng.

Đợt phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng của Anthropic dự kiến diễn ra vào cuối năm nay, với mức định giá hiện được ước tính từ 1.4 nghìn tỷ đến 1.5 nghìn tỷ USD.