Đằng sau sự bùng nổ của 'kinh tế token'

Token đang mở ra một nền kinh tế AI quy mô lớn trong kỷ nguyên số. Ảnh: AI

“Thước đo” mới

Mỗi khi người dùng đặt câu hỏi cho chatbot, nội dung được chia thành những mảnh dữ liệu nhỏ gọi là token để AI xử lý và tạo câu trả lời. Trong đó, một từ có thể tương ứng với một hoặc nhiều token tùy ngôn ngữ và mô hình.

Theo Giáo sư James Pang, chuyên gia thuộc Đại học Quốc gia Singapore (NUS), token là đơn vị vận hành cơ bản của AI, ảnh hưởng tới tài nguyên tính toán, tốc độ phản hồi và lượng nội dung được tạo ra.

Đơn vị kỹ thuật này giờ đã có “giá”, khi các hãng AI lớn tính phí dựa trên lượng token khách hàng đưa vào và nhận lại. Với hàng triệu tác vụ được xử lý, lượng token sử dụng gắn trực tiếp với chi phí máy chủ, điện năng và thời gian xử lý.

Quy mô sử dụng token đang tăng đặc biệt nhanh tại Trung Quốc, từ khoảng 100 tỷ token mỗi ngày vào đầu năm 2024 lên hơn 140 nghìn tỷ vào tháng 3-2026. Mức tăng hơn 1.000 lần cho thấy AI đang nhanh chóng đi từ thử nghiệm ứng dụng trong hoạt động kinh tế và đời sống.

Xu hướng này thể hiện rõ tại một doanh nghiệp cung cấp dịch vụ dữ liệu và trí tuệ số ở Quý Châu, nơi lượng token được gọi mỗi ngày tăng từ dưới 3 tỷ hồi đầu tháng 1 lên gần 12 tỷ vào tháng 4-2026. Cùng thời gian, số đơn hàng tăng từ chưa đầy 70.000 lên hơn 280.000.

Sự bùng nổ trên khiến khái niệm “kinh tế token” bắt đầu được giới chuyên môn Trung Quốc sử dụng, song 140 nghìn tỷ token không đồng nghĩa với một lượng giá trị kinh tế tương ứng. Một hệ thống có thể sử dụng nhiều token vì phục vụ nhiều người dùng, nhưng cũng có thể do phải xử lý dài hơn hoặc vận hành kém hiệu quả.

Token vì thế gần với số kilowatt giờ điện tiêu thụ hơn là doanh thu hay GDP, bởi nó cho biết cỗ máy AI đang chạy mạnh đến đâu, còn giá trị nằm ở những gì cỗ máy ấy thực sự tạo ra.

Cách nhìn token như một thước đo hiệu quả không chỉ xuất hiện ở Trung Quốc. Tại Mỹ, NVIDIA gọi các trung tâm dữ liệu AI thế hệ mới là những “nhà máy AI”, nơi điện năng và năng lực tính toán được chuyển thành token.

Phía sau mỗi câu trả lời của AI là chip, trung tâm dữ liệu, mạng truyền dẫn, điện và hệ thống làm mát, khiến cuộc cạnh tranh không còn chỉ xoay quanh AI nào thông minh hơn mà còn là tạo ra năng lực AI với chi phí bao nhiêu. Cạnh tranh giữa các nhà phát triển Mỹ và Trung Quốc đang gây sức ép giảm chi phí, đưa hiệu quả trở thành yếu tố ngày càng quan trọng bên cạnh năng lực mô hình.

Dù vậy, token rẻ hơn chưa chắc khiến tổng chi phí AI giảm, bởi khi công nghệ rẻ hơn và được đưa vào nhiều công việc hơn, nhu cầu có thể tăng mạnh, kéo tổng lượng token tiêu thụ lên cao.

Tổng Giám đốc NVIDIA Jensen Huang. Ảnh: Reuters

Câu hỏi về sự công bằng

Token còn đặt ra vấn đề về sự công bằng, bởi cùng một lượng thông tin nhưng người dùng các ngôn ngữ khác nhau có thể phải sử dụng số token và chịu chi phí khác nhau.

Một nghiên cứu trên 22 ngôn ngữ cho thấy nhiều ngôn ngữ cần nhiều token hơn tiếng Anh để truyền tải cùng lượng thông tin, trong khi một nghiên cứu khác phát hiện độ dài sau khi token hóa của cùng một nội dung giữa một số ngôn ngữ có thể chênh lệch tới 15 lần.

Các robot hình người của Unitree được trưng bày tại một cửa hàng ở Bắc Kinh, Trung Quốc. Ảnh: Reuters

Sự khác biệt này đặt ra câu hỏi về chi phí và khả năng tiếp cận trong bối cảnh AI ngày càng được sử dụng rộng rãi trên toàn cầu, đồng thời cho thấy giới hạn của việc lấy số lượng token làm thước đo.

Một tỷ token giúp bác sĩ phân tích hồ sơ bệnh án hay kỹ sư viết phần mềm không thể được đánh giá giống một tỷ token tạo ra những nội dung ít giá trị. Sự bùng nổ token có thể phản ánh quy mô hoạt động của AI, nhưng đếm token dễ hơn nhiều so với đo giá trị thực sự mà công nghệ tạo ra.

Lợi thế vì thế sẽ thuộc về những hệ thống tạo ra nhiều giá trị hơn từ mỗi token với ít chi phí, điện năng và tài nguyên hơn. Token có thể đo cỗ máy AI chạy mạnh đến đâu, nhưng hiệu quả của cỗ máy ấy mới quyết định sức mạnh của nền kinh tế AI.

Tổng hợp

Đỗ Phú