Token đang nhanh chóng trở thành đơn vị đo lường và định giá mới của nền kinh tế AI. Trong khi nhiều quốc gia tập trung phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo, Trung Quốc đang đặt cược vào việc xây dựng một “nền kinh tế token” quy mô lớn, mở ra cả cơ hội tăng trưởng lẫn những thách thức mới về an ninh và quản trị…
Tương tự như kilowatt-giờ trong
ngành điện hay gigabyte trong lĩnh vực viễn thông, token ngày càng được sử dụng
để đo lường mức độ tiêu thụ các dịch vụ AI. Với lượng sử dụng đã vượt 140 nghìn
tỷ token mỗi ngày, Trung Quốc đang đẩy mạnh đầu tư hạ tầng và thương mại hóa
token như một đơn vị giá trị mới trong nền kinh tế số. Tuy nhiên, cùng với sự
bùng nổ đó là những lo ngại ngày càng lớn về bảo mật dữ liệu, an ninh mạng và
khả năng quản trị các hệ sinh thái AI ở quy mô lớn.
TỪ
“VIÊN GẠCH” CỦA AI ĐẾN ĐƠN VỊ ĐO LƯỜNG MỚI CỦA NỀN KINH TẾ SỐ
Tương lai của trí tuệ nhân tạo có
thể không phụ thuộc hoàn toàn vào những trung tâm dữ liệu khổng lồ hay các AI
Agent đang trở thành xu hướng mới. Thay vào đó, một yếu tố nhỏ bé hơn nhiều
đang ngày càng đóng vai trò trung tâm trong hệ sinh thái AI toàn cầu: token.
Đằng sau mỗi câu trả lời của
chatbot, mỗi bản tóm tắt do AI tạo ra hay mỗi câu lệnh sinh ảnh đều là hàng
loạt token được xử lý liên tục.
Ông James Pang, Giáo sư Phân tích dữ
liệu và Vận hành tại Đại học Quốc gia Singapore (NUS), cho rằng token chính là
đơn vị vận hành cơ bản của AI tạo sinh.
Theo ông, token quyết định lượng dữ
liệu mà mô hình có thể xử lý, tốc độ phản hồi, độ dài của câu trả lời cũng như
mức tài nguyên tính toán cần sử dụng. Nếu ví AI như một công trình xây dựng thì
token chính là những viên gạch Lego cấu thành toàn bộ hệ thống.
Về bản chất, token là những đơn vị
dữ liệu nhỏ mà các mô hình AI sử dụng để đọc, diễn giải và tạo ra thông tin.
Một từ ngắn có thể được tính là một token, trong khi một từ dài hơn có thể bị
chia thành nhiều token khác nhau. Không chỉ từ ngữ, mọi ký tự có thể nhập trên
bàn phím như số, dấu câu, khoảng trắng, ký hiệu hay thậm chí biểu tượng cảm xúc
đều có thể trở thành token để AI xử lý.
Điều này cũng giải thích vì sao
token ngày càng được sử dụng như đơn vị để đo lường và định giá dịch vụ AI.
Trong ngành điện, người dùng trả
tiền theo kilowatt-giờ. Trong ngành viễn thông, dữ liệu được tính bằng
gigabyte. Tương tự, các nhà cung cấp AI đang bắt đầu tính phí dựa trên lượng
token mà người dùng tiêu thụ.
Xu hướng này càng trở nên quan trọng
khi AI được ứng dụng ngày càng sâu rộng trong hoạt động kinh doanh. Một doanh
nghiệp có thể thực hiện hàng triệu truy vấn AI mỗi ngày. Chỉ một thay đổi nhỏ
về số lượng token sử dụng cho mỗi truy vấn cũng có thể dẫn tới chênh lệch rất
lớn về chi phí vận hành.
Tuy nhiên, cách thức token được tạo
ra và xử lý không hoàn toàn giống nhau giữa các ngôn ngữ.
Theo các chuyên gia, tiếng Trung
thường có mật độ ngữ nghĩa cao hơn tiếng Anh. Một cụm từ ngắn bằng tiếng Trung
có thể truyền tải lượng thông tin tương đương cả một câu tiếng Anh dài hơn
nhiều.
Dẫu vậy, ông Pang cho rằng không nên
đơn giản hóa sự khác biệt này. Các mô hình AI khác nhau sử dụng các phương pháp
token hóa khác nhau. Những mô hình được tối ưu hóa cho tiếng Trung có thể xử lý
văn bản tiếng Trung hiệu quả hơn, trong khi các mô hình thiên về tiếng Anh có
thể phải chia cùng một đoạn văn thành nhiều token hơn.
Ông Wong Qi Han, nhà nghiên cứu AI
độc lập, cũng cho rằng hiệu quả sử dụng token phụ thuộc rất lớn vào dữ liệu
huấn luyện của từng mô hình.
Nếu một mô hình được huấn luyện chủ
yếu bằng tiếng Anh, bộ token hóa của nó sẽ nén văn bản tiếng Anh hiệu quả hơn.
Ngược lại, các ngôn ngữ khác có thể bị chia nhỏ thành nhiều token hơn, khiến
chi phí xử lý tăng lên.
Tuy nhiên, số lượng token chỉ là một
trong nhiều yếu tố quyết định chi phí AI. Quy mô mô hình, kiến trúc suy luận,
khả năng lưu đệm dữ liệu, độ dài đầu ra hay độ phức tạp của tác vụ đều ảnh
hưởng tới tổng chi phí vận hành.
Như ông Pang nhận định, ít token hơn
không đồng nghĩa với khả năng suy luận tốt hơn hay giá trị kinh doanh cao hơn.
TRUNG
QUỐC ĐẨY MẠNH CANH BẠC VỚI “NỀN KINH TẾ TOKEN”
Sự phát triển nhanh chóng của AI tại
Trung Quốc đang tạo nền tảng cho tham vọng này. Theo số liệu được công bố cuối
năm 2025, hơn 600 triệu người Trung Quốc đã sử dụng các công cụ AI tạo sinh.
Phần lớn người dùng thuộc nhóm trẻ tuổi và có trình độ học vấn cao.
Báo cáo của Trung tâm Thông tin Mạng
Internet Trung Quốc (CNNIC) cho thấy hơn 74% người dùng AI thuộc nhóm dưới 40
tuổi, trong khi 37,5% có trình độ giáo dục đại học trở lên.
Khi AI ngày càng được tích hợp vào
các hoạt động thường nhật như gọi xe, đặt đồ ăn, du lịch, mua sắm hay làm việc,
lượng token được tiêu thụ cũng tăng với tốc độ chưa từng có.
Theo Cơ quan Dữ liệu Quốc gia Trung
Quốc (NDA), lượng token sử dụng mỗi ngày đã vượt mức 140 nghìn tỷ token vào
tháng 3/2026, tăng hơn 40% so với mức 100 nghìn tỷ token ghi nhận vào cuối năm
trước. Đối với Bắc Kinh, đây không đơn thuần là một chỉ số kỹ thuật.
Ông Liu Liehong, người đứng đầu NDA,
cho rằng token đang trở thành thước đo quan trọng phản ánh tốc độ phát triển
của AI và thậm chí có thể mở ra một lĩnh vực xuất khẩu hoàn toàn mới.
Một động thái mang tính biểu tượng
diễn ra vào tháng 3 vừa qua khi Trung Quốc chính thức đưa ra thuật ngữ “ciyuan”
để chỉ token AI. Tên gọi này được ghép từ từ “từ ngữ” trong tiếng Trung và đơn
vị tiền tệ quốc gia là “nhân dân tệ” (yuan), phản ánh cách nhìn nhận mới của
Bắc Kinh đối với token: không chỉ là đơn vị kỹ thuật mà còn là đơn vị giá trị
kinh tế.
Theo giới quan sát, điều này cho
thấy Trung Quốc đang từng bước biến token thành một loại “hàng hóa số” trong hệ
sinh thái AI.
Song song với đó, Trung Quốc cũng
đang thúc đẩy kế hoạch xây dựng “mạng lưới điện toán quốc gia”, nhằm biến năng
lực tính toán AI thành một dạng hạ tầng công cộng tương tự điện, nước hay viễn
thông.
Các chuyên gia nhận định những con
số tiêu thụ token khổng lồ cho thấy Trung Quốc đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm
và đang bước vào giai đoạn triển khai AI trên quy mô đại trà.
Đằng sau sự tăng trưởng đó là hàng
loạt khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu, nền tảng điện toán đám mây, hệ thống
phục vụ mô hình AI, công nghệ tối ưu hóa và nguồn cung năng lượng.
Ngoài lợi thế về quy mô dân số và hệ
sinh thái số khổng lồ, Trung Quốc còn đang tích cực tìm cách giảm chi phí triển
khai AI.
Trong khi phần lớn thế giới vẫn tập
trung vào cuộc cạnh tranh phát triển mô hình AI ngày càng mạnh hơn, Trung Quốc
đang hướng tới một mục tiêu rộng lớn hơn: xây dựng hạ tầng cho một nền kinh tế
token quy mô quốc gia.
Các doanh nghiệp công nghệ nước này
liên tục tung ra các mô hình mã nguồn mở, tối ưu hóa phần mềm để vận hành trên
phần cứng hạn chế và tích hợp AI vào các ứng dụng tiêu dùng cũng như quy trình
sản xuất công nghiệp.
Trong bối cảnh các biện pháp kiểm
soát xuất khẩu chip tiên tiến từ Mỹ vẫn đang tạo áp lực lên ngành công nghệ
Trung Quốc, việc nâng cao hiệu quả phần mềm đã trở thành một yêu cầu mang tính
chiến lược. Xu hướng đó hiện cũng đang được các doanh nghiệp viễn thông thương
mại hóa.
Đầu tháng này, China Telecom đã giới
thiệu các gói dịch vụ AI tính phí theo token trên phạm vi toàn quốc. Các gói
dành cho người dùng phổ thông có giá từ 9,9 nhân dân tệ mỗi tháng cho 10 triệu
token và lên tới 49,9 nhân dân tệ cho 80 triệu token. Theo nhà mạng này, 10
triệu token có thể hỗ trợ hàng nghìn lượt tìm kiếm AI, cuộc trò chuyện với
chatbot hoặc các tác vụ dịch thuật.
Trong khi đó, các gói dành cho doanh
nghiệp có giá từ 39,9 đến 299,9 nhân dân tệ mỗi tháng, cung cấp từ 15 triệu đến
250 triệu token để phục vụ các ứng dụng như trợ lý lập trình hoặc AI Agent.
CƠ
HỘI MỚI ĐI CÙNG NHỮNG RỦI RO AN NINH NGÀY CÀNG LỚN
Sự bùng nổ của nền kinh tế token
không chỉ mở ra cơ hội kinh doanh mới mà còn kéo theo những rủi ro ngày càng
phức tạp.
Các cơ quan chức năng Trung Quốc cho
biết những hình thức lừa đảo mới đã xuất hiện, trong đó token AI được quảng bá
như một loại sản phẩm đầu tư hoặc tài sản sinh lời.
Bộ An ninh Quốc gia Trung Quốc đã
phát đi cảnh báo công khai vào tháng 4, đề cập tới các nguy cơ như đánh cắp
token, làm giả token, sửa đổi dữ liệu xác thực và các mô hình lừa đảo liên quan
tới các gói token giá rẻ.
Theo ông Huang Daoli, nhà nghiên cứu
thuộc Bộ Công an Trung Quốc, token cần được xem là loại thông tin xác thực có
mức độ nhạy cảm tương đương các công cụ thanh toán điện tử.
Nếu hệ thống bảo mật token bị xâm
phạm trên diện rộng, hậu quả có thể vượt xa các thiệt hại tài chính cá nhân để
lan sang lĩnh vực an ninh dữ liệu và thậm chí là an ninh kinh tế.
Các chuyên gia cũng cho rằng quy mô
tiêu thụ token ngày càng lớn đồng nghĩa với việc các hệ thống AI đang tiếp xúc
với khối lượng dữ liệu ngày càng nhiều.
Theo giáo sư Heng Wang của Đại học
Quản lý Singapore, khi AI xử lý ngày càng nhiều dữ liệu và token, nguy cơ an
ninh mạng cũng sẽ tăng lên đáng kể. Đặc biệt, AI hiện không còn hoạt động như
những chatbot độc lập.
Lượng token sử dụng mỗi ngày đã vượt mức 140 nghìn tỷ token vào tháng 3/2026, tăng hơn 40% so với mức 100 nghìn tỷ token ghi nhận vào cuối năm trước. Đối với Bắc Kinh, đây không đơn thuần là một chỉ số kỹ thuật.
Ngày càng nhiều hệ thống AI được kết
nối trực tiếp với cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, nền tảng email, phần mềm quản lý
khách hàng, hệ thống thanh toán và nhiều nguồn dữ liệu quan trọng khác.
Theo ông James Pang, chính điều này
làm mở rộng đáng kể “bề mặt tấn công” của các hệ thống AI.
Các rủi ro có thể bao gồm đánh cắp
dữ liệu nhạy cảm, tấn công mạng, đầu độc dữ liệu huấn luyện, thao túng kết quả
AI hoặc làm tê liệt hệ thống thông qua việc tạo ra khối lượng truy vấn khổng
lồ.
Thách thức càng trở nên nghiêm trọng
hơn khi các AI Agent bắt đầu được trao quyền truy cập vào email, lịch làm việc,
cơ sở dữ liệu, hệ thống tài chính và phần mềm doanh nghiệp để thực hiện các tác
vụ thay mặt con người.
Trong môi trường đó, một sự cố AI
không còn đơn thuần là lỗi phần mềm mà có thể gây ra hậu quả trực tiếp đối với
hoạt động sản xuất kinh doanh.
Các chuyên gia cho rằng khi AI trở
thành hạ tầng số trọng yếu, các tổ chức cần áp dụng các cơ chế quản trị tương
ứng như kiểm soát truy cập, quản trị dữ liệu, đánh giá rủi ro mô hình và quy
định rõ loại thông tin nào được phép chia sẻ với AI.
Theo ông Heng Wang, cuộc cạnh tranh
AI trong tương lai có thể không chỉ được quyết định bởi sức mạnh công nghệ.
Một hệ thống AI có khả năng quản trị
linh hoạt, minh bạch và đủ sức chống chịu trước các sự cố có thể sẽ chiếm ưu
thế hơn những hệ thống chỉ tập trung vào mở rộng quy mô xử lý.
Bởi nếu một nền tảng AI có thể xử lý
lượng dữ liệu khổng lồ với hiệu quả vượt trội nhưng lại thiếu cơ chế quản trị
vững chắc, chỉ một cuộc khủng hoảng bảo mật cũng có thể làm xói mòn niềm tin
của người dùng và gây ra những tổn thất lớn về tài chính cũng như danh tiếng.
Trong bối cảnh đó, sự trỗi dậy của
nền kinh tế token tại Trung Quốc không chỉ phản ánh tốc độ phát triển của AI mà
còn cho thấy một cuộc cạnh tranh mới đang hình thành: cuộc cạnh tranh về khả
năng xây dựng hạ tầng, quản trị và bảo vệ hệ sinh thái AI ở quy mô quốc gia.
Đây có thể là yếu tố quyết định ai sẽ giành lợi thế trong giai đoạn tiếp theo
của cuộc đua trí tuệ nhân tạo toàn cầu.
CNA-Trọng Hoàng
Nguồn:vneconomy.vn
