Doanh thu mảng doanh nghiệp của OpenAI tăng tốc; Vì sao Luna tuyên bố rẻ hơn các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc

OpenAI từ lâu đã dựa vào mảng kinh doanh tiêu dùng như các gói đăng ký ChatGPT để xây dựng cơ sở doanh thu, nhưng các khách hàng doanh nghiệp thậm chí đang tăng trưởng nhanh hơn.

Friar tiết lộ rằng mảng doanh nghiệp và mảng tiêu dùng đã tiệm cận mức ngang bằng vào giữa năm, phản ánh việc các ứng dụng AI doanh nghiệp đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang triển khai thực tế trên quy mô lớn hơn. Đối với OpenAI, điều này không chỉ đồng nghĩa với các nguồn doanh thu đa dạng hơn, mà còn cho thấy mô hình kinh doanh của công ty đang được tích hợp sâu hơn vào phần mềm doanh nghiệp, R&D, dịch vụ khách hàng và các quy trình làm việc tự động.

Các khách hàng doanh nghiệp ít quan tâm hơn đến bản thân khả năng của mô hình, mà chú trọng hơn vào việc liệu một mô hình có thể đạt được sự cân bằng bền vững giữa chi phí, độ ổn định và hiệu quả kinh doanh hay không. Đây cũng đã trở thành chiến trường cốt lõi trong cuộc cạnh tranh giữa OpenAI và các mô hình mã nguồn mở.

Về mặt cạnh tranh chi phí, bà Friar đặc biệt nhấn mạnh mô hình chi phí thấp Luna của OpenAI. Bà cho biết nếu các doanh nghiệp triển khai Luna trên đám mây và so sánh với các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc như GLM 5.3 của Zhipu AI, giải pháp của OpenAI sẽ "rẻ hơn".

Cần lưu ý rằng phát biểu này là tuyên bố công khai từ ban lãnh đạo OpenAI và không tiết lộ khối lượng công việc cụ thể, báo giá của nhà cung cấp dịch vụ đám mây hay phương pháp tính toán chi phí đầy đủ; do đó, không thể coi đây là kết luận chung áp dụng cho mọi kịch bản của doanh nghiệp.

Tuy nhiên, phát biểu này cho thấy sự thay đổi trong cục diện cạnh tranh của các mô hình AI: mặc dù các mô hình mã nguồn mở thường không thu phí bản quyền mô hình, các doanh nghiệp lựa chọn tự triển khai hoặc triển khai qua nhà cung cấp dịch vụ đám mây vẫn phải chịu chi phí cho năng lực tính toán, vận hành và bảo trì, tinh chỉnh mô hình, quản lý bảo mật và tích hợp hệ thống. Ngược lại, ưu thế của các dịch vụ mô hình được quản lý nằm ở việc sử dụng chuẩn hóa hơn và cấu trúc chi phí dễ lập ngân sách cũng như quản lý hơn.

Khi các khách hàng doanh nghiệp ngày càng tập trung vào tỷ suất hoàn vốn đầu tư AI, sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp mô hình không còn chỉ giới hạn ở mức giá trên mỗi triệu token, mà đã mở rộng sang tổng chi phí triển khai, hiệu quả kỹ thuật và kết quả kinh doanh.

Các phát biểu của Friar cũng cho thấy OpenAI đang tìm cách sử dụng các mô hình chi phí thấp để cạnh tranh trong các kịch bản ứng dụng doanh nghiệp có quy mô lớn, tần suất cao và mang tính chuẩn hóa, trong khi xử lý các tác vụ suy luận phức tạp và có giá trị cao bằng các mô hình có năng lực cao hơn. Đối với khách hàng doanh nghiệp, điều thực sự cần so sánh không phải là báo giá của một mô hình đơn lẻ, mà là tổng chi phí sở hữu bao gồm năng lực mô hình, số lượng lượt gọi, tài nguyên đám mây, khoản đầu tư vận hành và bảo trì (O&M), cùng kết quả kinh doanh.

Hiện tại, tăng trưởng doanh thu mảng doanh nghiệp của OpenAI đang vượt qua tăng trưởng doanh thu tổng thể, với việc mảng doanh nghiệp và mảng người dùng cá nhân đang tiến tới mức cân bằng sớm hơn dự kiến, cho thấy trọng tâm thương mại của AI tạo sinh đang dịch chuyển về phân khúc doanh nghiệp. Cuộc cạnh tranh chi phí giữa Luna và các mô hình nguồn mở Trung Quốc cũng cho thấy thị trường mô hình lớn toàn cầu đang tiếp tục chuyển dịch từ cuộc đua năng lực sang cuộc cạnh tranh về hiệu quả triển khai và tỷ suất hoàn vốn đầu tư.

Nội dung này được dịch bằng trí tuệ nhân tạo và đã được hiệu đính cho dễ hiểu hơn. Chỉ mang tính chất tham khảo.