AI RACE— Cuộc đua AI
Mô hình ngôn ngữ

Biểu đồ token tăng 25.000% trên OpenRouter và tranh cãi về chỉ số "ảo" của AI

Lượng token tiêu thụ hàng tuần trên OpenRouter tăng vọt từ 0,5 nghìn tỷ lên 126,2 nghìn tỷ, nhưng con số này chủ yếu phản ánh cơ chế "đốt token" của các mô hình suy luận thay vì sự bùng nổ người dùng thực tế.

17:24 17/09/2026
Mô hình ngôn ngữ

Lượng token xử lý tăng vọt 25.000% trên OpenRouter

Dữ liệu mới từ OpenRouter – nền tảng trung gian cho phép lập trình viên tích hợp các mô hình AI vào sản phẩm – cho thấy lượng token tiêu thụ hàng tuần đã tăng chóng mặt hơn 25.000%. Con số này đã nhảy vọt từ mức 0,5 nghìn tỷ token vào tháng 1/2025 lên tới 126,2 nghìn tỷ token.

Token vốn được xem là đơn vị xử lý cơ bản nhất của mô hình ngôn ngữ lớn, tương tự như số lít xăng tiêu hao của một chiếc ô tô. Tuy nhiên, sự tăng trưởng dựng đứng trên biểu đồ này đang châm ngòi cho cuộc tranh luận về hiện tượng "thổi phồng" số liệu và câu chuyện bong bóng AI, hơn là phản ánh mức độ đón nhận thực tế từ thị trường.

Đằng sau cơn khát token: Mô hình suy luận và hệ thống Agent

Theo phân tích từ dữ liệu OpenRouter do Peter Walker chia sẻ, sự gia tăng đột biến về lượng token không đồng nghĩa với việc số lượng người dùng hay giá trị kinh doanh thực tế tăng trưởng theo tỷ lệ tương ứng. Nguyên nhân cốt lõi đến từ sự thay đổi trong cấu trúc xử lý của các mô hình AI thế hệ mới:

  • Mô hình suy luận (Reasoning models): Các dòng mô hình này tạo ra một lượng khổng lồ "token suy nghĩ" (thinking tokens) ẩn trong hậu trường trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng, khiến tổng lượng token bị đội lên rất nhiều lần.
  • Hệ thống AI tự hành (Agentic AI): Các hệ thống agent chưa được tối ưu hóa liên tục chạy vòng lặp và "đốt" token với tốc độ chóng mặt chỉ để hoàn thành một tác vụ đơn giản. Do đó, chỉ một lượng nhỏ người dùng mới kích hoạt cũng đủ tạo nên một đợt tăng vọt về mặt số liệu tiêu thụ.
  • Sự thống trị của GPT-5.6 Luna: Mô hình GPT-5.6 Luna của OpenAI gần đây dẫn đầu tuyệt đối về lượng token tiêu thụ trên OpenRouter. Dẫu vậy, điều này phần lớn bắt nguồn từ việc mô hình sinh ra quá nhiều token cho mỗi câu lệnh (prompt), chứ chưa hẳn là do có lượng người dùng áp đảo.

Cục diện doanh thu và sự trỗi dậy của các mô hình Trung Quốc

Mặc dù GPT-5.6 Luna chiếm lĩnh về mặt số lượng token tiêu thụ, bức tranh tài chính lại mang màu sắc khác. Xét về khía cạnh doanh thu trên OpenRouter, mô hình OpenAI Astra mới là cái tên dẫn đầu.

Bên cạnh các tên tuổi từ Mỹ, các mô hình đến từ Trung Quốc như Kimi, GLM và DeepSeek cũng đang ghi nhận tốc độ tăng trưởng rất nhanh. Dù khởi điểm từ mức nền người dùng nhỏ hơn nhiều, mức chi tiêu hàng tháng cho nhóm mô hình Trung Quốc này đã tăng gấp 10 lần. Diễn biến trên OpenRouter cho thấy thị trường AI đang phân hóa mạnh: số lượng token xử lý không còn là thước đo đáng tin cậy để đánh giá quy mô người dùng hay hiệu quả kinh tế thực tế của một mô hình AI.

◗ Nguồn

The Decoder17-09

Tin liên quan

Doanh nghiệp

Cựu thành viên HĐQT OpenAI Helen Toner cảnh báo: Phụ thuộc vào các CEO công nghệ để đảm bảo an toàn AI là sai lầm nguy hiểm

Helen Toner, Giám đốc Điều hành CSET thuộc Đại học Georgetown kiêm cựu thành viên HĐQT OpenAI, nhận định rằng việc trông chờ vào thiện chí của các lãnh đạo công nghệ hay những cam kết tự nguyện để đảm bảo an toàn AI đang đẩy xã hội vào những rủi ro cực kỳ nghiêm trọng.

2 giờ trước
Model mới

OpenAI ra mắt ChatGPT Wallet, cho phép AI mua sắm trực tuyến thay người dùng

OpenAI vừa trình làng ChatGPT Wallet – tính năng mới cho phép các trợ lý AI (được gọi là "dots") tự đánh giá sản phẩm và chốt đơn mua hàng thay người dùng. Trong giai đoạn đầu, công cụ này được thử nghiệm giới hạn với người dùng ChatGPT Pro tại Mỹ, tích hợp bảo mật sinh trắc học và công nghệ mã hóa thẻ (tokenization) để đảm bảo an toàn giao dịch.

hôm qua
Doanh nghiệp

Chi tiêu AI của doanh nghiệp Mỹ đạt mức kỷ lục dù tốc độ tăng trưởng hàng tháng chậm lại còn 1,65%

Chi tiêu của các doanh nghiệp cho trí tuệ nhân tạo đã chạm đỉnh mới vào tháng 10 năm 2026, mặc dù đà tăng trưởng so với tháng trước chững lại ở mức 1,65%. Dữ liệu từ Chỉ số Ramp AI cho thấy ngân sách vẫn tập trung phần lớn vào một nhóm nhỏ, khi chỉ 1% số công ty đóng góp tới 80% doanh thu cho các nhà cung cấp AI hàng đầu.

2 ngày trước