AI token sẽ trở thành hàng hóa toàn cầu và tiền tệ mới không?

Nguồn: Công nghệ số kinh tế

Viết bài: Phạm Văn Trung

Vào ngày 23 tháng 3, Giám đốc Cục Dữ liệu Quốc gia Liu Liehong đã công bố một số dữ liệu gây chấn động tại Diễn đàn Phát triển Cao cấp Trung Quốc: lượng gọi AI Token trung bình hàng ngày của Trung Quốc đã từ 1000 tỷ vào đầu năm 2024 tăng vọt lên 100 triệu tỷ vào cuối năm 2025, và vào tháng 3 năm 2026 đã vượt mốc 140 triệu tỷ, tăng hơn nghìn lần trong hai năm. Đồng thời, dữ liệu từ nền tảng tổng hợp API mô hình AI lớn nhất toàn cầu OpenRouter cho thấy, lượng gọi mô hình lớn của Trung Quốc đã liên tục vượt Mỹ trong nhiều tuần, chiếm vị trí top 3 về tổng gọi toàn cầu, toàn bộ đều do các mô hình Trung Quốc đảm nhiệm. Một cuộc cách mạng công nghiệp do Token thúc đẩy đang diễn ra với tốc độ chưa từng có, đang tái cấu trúc toàn diện cấu trúc cạnh tranh công nghệ toàn cầu, mô hình kinh doanh và thậm chí là năng lực cạnh tranh cốt lõi của các quốc gia.

Vào đầu năm 2026, nhiều tin tức về ngành công nghiệp thu hút sự chú ý của giới công nghệ toàn cầu cũng đã lan truyền từ Thung lũng Silicon. Nội bộ OpenAI đang dần từ bỏ các chỉ số cốt lõi của internet gần 20 năm qua là DAU (người dùng hoạt động hàng ngày), chuyển sang lấy TPD (Token Per Day - lượng Token tiêu thụ hàng ngày) làm chỉ số hoạt động trung tâm. Sự chuyển đổi này không phải ngẫu nhiên. CEO Nvidia Huang Renxun tại Hội nghị GTC 2026 đã định nghĩa lại trung tâm dữ liệu thành “nhà máy Token”, nhấn mạnh rằng cạnh tranh trong tương lai sẽ dựa trên “tốc độ xử lý Token trên mỗi watt”. Đây không phải là hiện tượng đơn lẻ, mà là dấu hiệu của một mô hình kinh tế thông minh mới dựa trên Token đã toàn diện xuất hiện.

1. Giá trị và đo lường của AI Token

1. AI Token trở thành thước đo giá trị của thời đại thông minh

Từ góc độ khoa học máy tính, Token là đơn vị cơ bản để mô hình AI xử lý các loại thông tin khác nhau. Khi một đoạn văn bản được đưa vào mô hình, nó sẽ bị phân tách thành từ hoặc từ con; một bức tranh sẽ được chia thành các khối pixel; một đoạn âm thanh sẽ bị cắt thành các đoạn thời gian. Những đơn vị cơ bản không thể phân chia này đều gọi là Token.

Trong thực tế, việc đo lường Token tuân theo các quy tắc nhất định. Với văn bản tiếng Anh, một từ ngắn có thể chỉ tính là một Token, trong khi các từ dài hơn sẽ bị phân tách thành nhiều Token; một quy tắc kinh nghiệm đơn giản là: 1 Token tương đương khoảng 4 ký tự tiếng Anh. Đối với văn bản tiếng Trung, thường một ký tự Hán tự tương ứng từ 1 đến 2 Token. Dù là trong quá trình huấn luyện dữ liệu của mô hình hay trong quá trình gọi dịch vụ của mô hình, mọi hoạt động cốt lõi của AI đều dựa trên Token làm đơn vị đo lường chính. Mức tiêu thụ Token phản ánh trực tiếp khối lượng công việc và giá trị tạo ra của mô hình, phù hợp với thuyết giá trị lao động của Marx.

Điểm nổi bật của Token là nó cung cấp một thước đo giá trị có thể đo lường và so sánh được cho sự phát triển của kinh tế thông minh. Trong quá trình công nghệ AI từ chế độ đơn modal dựa trên văn bản chuyển sang đa modal, và từ các ứng dụng trong lĩnh vực lập trình, video, nghiên cứu khoa học, thước đo này ngày càng thể hiện rõ vai trò chiến lược của nó như “đơn vị đo lường thống nhất”. Thực tế, vị trí này không tự nhiên mà có, mà là kết quả tất yếu của sự phát triển ngành công nghiệp: thời kỳ công nghiệp cần “kWh” để đo lượng tiêu thụ điện năng, thời kỳ internet cần “GB” để đo lưu lượng dữ liệu, và thời đại AI tự nhiên cần Token để đo sản lượng trí tuệ. Ở cấp độ kinh tế và thương mại, Token đã trở thành đơn vị giá trị cốt lõi có thể đo lường, định giá và giao dịch trong thời đại thông minh. Nó kết nối năng lượng nền tảng, sức mạnh tính toán, dữ liệu ở tầng dưới và dịch vụ trí tuệ ở tầng trên, là thước đo chung để đánh giá năng suất AI, tính toán chi phí AI và thanh toán dịch vụ AI.

Chuỗi giá trị của Token bao gồm năm khâu: sản xuất phần cứng, xây dựng hạ tầng, cung cấp sức mạnh tính toán, vận hành nền tảng và phát triển ứng dụng. Trong cấu thành chi phí, điện năng và khấu hao sức mạnh tính toán chiếm tỷ lệ cao tới 70-80%, trở thành yếu tố then chốt quyết định năng lực cạnh tranh quốc tế của Token. “Tốc độ xử lý Token trên mỗi watt” (Tokens per Watt) trở thành chỉ số trung tâm để đánh giá năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp AI. Điều này có nghĩa là, trong giới hạn ngân sách điện năng cố định, ai có thể sản xuất ra nhiều Token hơn với hiệu quả năng lượng cao hơn sẽ có chi phí sản xuất thấp nhất và sức cạnh tranh thị trường mạnh nhất.

Các yếu tố ảnh hưởng đến đo lường AI Token

Với sự đa dạng hóa cực kỳ phong phú của các ứng dụng, phương pháp đo lường Token đã tiến hóa từ cách đếm đơn giản ban đầu thành một hệ thống phức tạp đa chiều, có trọng số động.

(1) Phân biệt rõ ràng giữa đầu vào và đầu ra. Phương pháp đo lường cơ bản vẫn dựa trên cấu trúc “Token đầu vào” và “Token đầu ra”. Token đầu vào thể hiện lượng thông tin người dùng cung cấp cho mô hình (bao gồm câu gợi ý, tài liệu tải lên, lịch sử đối thoại, v.v.), còn Token đầu ra là nội dung phản hồi do mô hình tạo ra. Trong tính phí thương mại, do quá trình sinh ra cần tiêu tốn nhiều bộ nhớ đồ họa (VRAM), băng thông và chu kỳ tính toán, chi phí của Token đầu ra thường gấp 3 đến 5 lần Token đầu vào. Sự chênh lệch giá này phản ánh bản chất khác biệt về “lao động sáng tạo” và “đọc thông tin” trong tiêu thụ sức mạnh tính toán.

(2) Đo lường theo ngữ cảnh và chi phí lưu trữ trí nhớ. Từ năm 2024 đến 2025, cửa sổ ngữ cảnh (Context Window) của các mô hình lớn đã trải qua bước nhảy vọt từ 8K, 32K đến 128K, thậm chí 1 triệu Token. Đến năm 2026, xử lý ngữ cảnh siêu dài đã trở thành bình thường. Tuy nhiên, ngữ cảnh dài không phải là miễn phí. Cơ chế chú ý (Attention Mechanism) dựa trên kiến trúc Transformer khiến độ phức tạp tính toán để xử lý chuỗi dài thường tăng theo cấp số nhân hoặc tuyến tính. Do đó, hệ thống đo lường hiện đại đã bổ sung “hệ số trọng số ngữ cảnh” (Context Weighting Coefficient). Khi người dùng đặt câu hỏi trong một cuộc hội thoại có ngữ cảnh tới 1 triệu Token, dù chỉ sinh ra 10 Token phản hồi, hệ thống vẫn cần quét hoặc truy xuất lại toàn bộ ký ức lịch sử khổng lồ, phần tiêu hao ẩn này sẽ được tính vào “Chi phí Token trong ngữ cảnh hoạt động” (Active Context Token). Điều này giúp đo lường chính xác hơn chi phí duy trì trí nhớ dài hạn của mô hình.

(3) Token hóa dữ liệu đa modal. Khi các mô hình đa modal (LMM) trưởng thành, hình ảnh, video và âm thanh cũng đã được đưa vào hệ thống đo lường Token. Một bức tranh độ phân giải cao không còn được xem như một tệp đơn lẻ, mà bị cắt thành hàng trăm miếng vá thị giác (Visual Patches), mỗi miếng được mã hóa thành một hoặc nhiều Token thị giác. Một đoạn video dài 1 phút có thể chuyển thành hàng chục nghìn Token thị giác theo trình tự thời gian. Phương pháp đo lường thống nhất này phá vỡ rào cản giữa các modal, cho phép các tác vụ như “đọc hình hiểu video” và “giao tiếp bằng giọng nói” đều được tính toán trong cùng một mô hình kinh tế. Ví dụ, tạo ra một video độ dài 10 giây có thể tiêu thụ lượng Token tương đương viết một bài báo nghìn từ, thể hiện rõ ràng sự khác biệt về mật độ thông tin giữa các modal.

(4) Tính ẩn giá trị của Token. Khi AI Agent (tác nhân trí tuệ) phổ biến, mô hình không chỉ thực hiện phản hồi đơn lẻ mà còn tiến hành lập kế hoạch tự chủ, thực thi mã, tự phản tỉnh và tìm kiếm nhiều vòng. Quá trình này sinh ra lượng lớn Token trung gian, không trực tiếp hiển thị cho người dùng, nhưng là nền tảng của các sản phẩm chất lượng cao. Các tiêu chuẩn đo lường mới bắt đầu phân biệt “Token phản hồi bề mặt” và “Token suy luận nội bộ”. Đối với các tính toán khoa học phức tạp hoặc lý luận logic phức tạp, số lượng Token suy luận nội bộ có thể gấp hàng chục lần so với kết quả cuối cùng. Một số nền tảng tiên tiến đã bắt đầu thử nghiệm tính phí theo số bước suy luận hiệu quả hoặc độ sâu của chuỗi suy nghĩ, đánh dấu sự chuyển đổi căn bản từ “đếm chữ” sang “đếm trí tuệ”.

Xu hướng phát triển của AI Token

Trong những năm gần đây, sự phát triển của AI Token thể hiện rõ ba xu hướng cốt lõi: bùng nổ về tổng lượng, nén cực đại về đơn vị, và phân tầng giá trị cố định.

Xu hướng 1: Tăng trưởng bùng nổ về tiêu thụ. Theo thống kê, vào năm 2024, lượng Token tiêu thụ trung bình toàn cầu hàng ngày khoảng 100 tỷ, đến quý 1 năm 2026 đã tăng vọt lên 180 triệu tỷ, tăng gần 1800 lần. Sự tăng trưởng này không phải là cộng dồn tuyến tính, mà bắt nguồn từ sự biến đổi về mô hình ứng dụng. Trong giai đoạn đầu, Token chủ yếu tiêu thụ qua các cuộc đối thoại người-máy (Chatbot), thuộc dạng tương tác thấp tần suất và nông cạn; còn đến năm 2026, ứng dụng chủ đạo là các tác nhân tự hành (Autonomous Agents). Một Agent khi thực thi nhiệm vụ sẽ tự phân tích mục tiêu, gọi công cụ, viết và sửa mã, xác nhận kết quả, vòng lặp này có thể tiêu thụ hàng chục nghìn hoặc hàng trăm nghìn Token. Trong tương lai, với sự ứng dụng của trí tuệ thể thể (Embodied AI), cảm nhận và quyết định của robot mỗi giây sẽ chuyển thành lượng Token theo thời gian thực khổng lồ, dự kiến đến năm 2030, lượng Token tiêu thụ trung bình toàn cầu sẽ đạt tới mức hàng nghìn tỷ (10^16).

Xu hướng 2: Chi phí đơn vị giảm theo quy luật Moore. Nhờ các đợt đổi mới kiến trúc phần cứng (như Blackwell của Nvidia và các kiến trúc Rubin sau này), tối ưu thuật toán phần mềm (như mô hình chuyên gia hỗn hợp MoE, kỹ thuật lượng tử hóa, kỹ thuật lấy mẫu dự đoán), và nâng cao hiệu quả phân phối nhóm, đến năm 2026, chi phí tính toán để tạo ra một Token chất lượng cao đã giảm khoảng hai cấp độ so với năm 2023. Hiệu ứng “ngược Jensen” này thể hiện rõ trong lĩnh vực AI: nâng cao hiệu suất không làm giảm tổng lượng tài nguyên tiêu thụ, mà còn kích thích nhu cầu chưa từng có. Trong tương lai, khi công nghệ tính toán quang tử, chip thần kinh nhân tạo và các công nghệ đột phá khác ra đời, năng lượng tiêu thụ cho mỗi Token dự kiến sẽ tiếp tục giảm, mở ra khả năng “trí tuệ vô hạn” về lý thuyết.

Xu hướng 3: Phân tầng và chuyên biệt hóa giá trị. Thị trường Token trong tương lai sẽ xuất hiện rõ rệt “phân tầng giá trị”. Các Token tiêu chuẩn do các mô hình lớn chung tạo ra sẽ giống như điện năng, rẻ và đồng nhất, chủ yếu dùng cho hỏi đáp hàng ngày, dịch thuật cơ bản và phân loại đơn giản; còn các Token cao cấp, qua tinh chỉnh theo lĩnh vực chuyên sâu, có dữ liệu độc quyền, khả năng suy luận sâu sẽ trở nên đắt đỏ và khan hiếm. Ví dụ, Token đề xuất chẩn đoán do mô hình y tế hàng đầu sinh ra có giá trị cao hơn nhiều so với Token trò chuyện của chatbot thông thường. Phân tầng này sẽ thúc đẩy “thị trường hợp đồng tương lai Token” và “hệ thống chứng nhận chất lượng”, người dùng sẽ trả phí cao hơn cho Token đạt tiêu chuẩn chất lượng (QoS) nhất định.

2. So sánh ngành công nghiệp AI Token giữa Trung Quốc và Mỹ

1. Quy mô sản xuất và tiêu thụ, Trung Quốc đã vượt Mỹ về tổng lượng

Ưu thế cốt lõi của Mỹ trong lĩnh vực AI nằm ở thiết kế chip và khả năng mô hình. Nvidia, thống trị toàn cầu về GPU, đã tăng giá trị thị trường từ khoảng 300 tỷ USD cuối năm 2022 lên hơn 4 nghìn tỷ USD hiện nay, tăng gấp 14 lần. Đằng sau sự tăng trưởng này là Mỹ liên tục dẫn đầu trong thiết kế chip tiến trình cao cấp. Đồng thời, các mô hình đóng nguồn như Claude, GPT vẫn được xem là khả năng mạnh nhất hiện nay, duy trì mức giá cao trên 5 USD/triệu Token. Chiến lược định giá này phản ánh vị thế dẫn đầu về công nghệ của các mô hình Mỹ, cũng như quyền định giá trong thị trường cao cấp.

Tuy nhiên, vị thế dẫn đầu của Mỹ đang đối mặt với thách thức mang tính cấu trúc. Một mặt, các hạn chế về lưới điện bắt đầu hạn chế sự mở rộng của năng lực AI, chi phí điện năng cao; mặt khác, các mô hình dày đặc theo hướng công nghệ dẫn đến hiệu suất sử dụng sức mạnh tính toán thấp, khiến chi phí sản xuất mỗi Token khó giảm nhanh.

Ngược lại, Trung Quốc có lợi thế cạnh tranh chủ yếu về kiểm soát chi phí và hệ sinh thái mã nguồn mở. Các mô hình Trung Quốc như DeepSeek đã đưa giá xuống còn 0,028 USD/triệu Token, chỉ bằng 1/180 của GPT. Hiệu suất chi phí này đang thu hút các nhà phát triển toàn cầu “bỏ phiếu bằng chân”. Trong tuần từ 16 đến 22 tháng 2 năm 2026, lượng Token tiêu thụ của các mô hình Trung Quốc trên nền tảng OpenRouter đạt 5,16 nghìn tỷ, tăng 127% so với ba tuần trước đó, trong khi các mô hình Mỹ chỉ đạt 2,7 nghìn tỷ và tiếp tục giảm. Trong top 5 mô hình toàn cầu, Trung Quốc chiếm 4 vị trí, tổng cộng chiếm 85,7%. Lần đầu tiên, lượng gọi Token của các mô hình Trung Quốc đã vượt Mỹ vào tháng 2 năm 2026 và duy trì dẫn đầu, với các mô hình nội địa như MiniMax, DeepSeek, Kimi luôn đứng đầu bảng, tỷ lệ Token tiêu thụ của Trung Quốc trên toàn cầu từng vượt quá 60%.

Cần nhấn mạnh rằng, sự vượt mặt của Trung Quốc về lượng tiêu thụ Token chủ yếu xảy ra ở phía suy luận chứ không phải huấn luyện. Phân đoạn suy luận yêu cầu hiệu năng đơn card thấp hơn, chip nội địa kết hợp tối ưu sâu đủ để đáp ứng nhu cầu suy luận khổng lồ; còn huấn luyện vẫn cần dựa vào một số ít card cao cấp, thông qua kiến trúc phân tán và công nghệ MoE để tạo ra mô hình tốt. Đặc điểm cấu trúc này cho thấy, Trung Quốc đã hình thành lợi thế rõ rệt trong ứng dụng AI và thương mại hóa giá trị, nhưng vẫn còn khoảng cách trong đổi mới mô hình nền tảng.

2. Trung Quốc có lợi thế về năng lượng và kỹ thuật

Lợi thế về chi phí của Trung Quốc đến từ sự phối hợp của nhiều yếu tố. Chi phí điện năng là yếu tố nền tảng nhất trong chi phí sản xuất Token, thường chiếm hơn 30% tổng chi phí sức mạnh tính toán. Vì huấn luyện và suy luận AI đều tiêu tốn năng lượng lớn, độ ổn định của lưới điện và chi phí điện (đặc biệt là điện xanh) của một quốc gia quyết định khả năng cạnh tranh về chi phí sản xuất Token. Ở cấp độ năng lượng, dự án “Dông số Tây tính” và hệ thống lưới điện thống nhất của Trung Quốc giúp giá điện xanh ở phía Tây có thể thấp tới 0,2 nhân dân tệ/kWh, tương đương khoảng 0,028 USD/kWh, trong khi giá điện ở châu Âu và Mỹ phổ biến trong khoảng 0,08-0,12 USD/kWh.

Chi phí chip bao gồm chi phí mua phần cứng, khấu hao và bảo trì. Mỹ, nhờ vị thế dẫn đầu của Nvidia, có lợi thế về nguồn cung chip cao cấp, nhưng điều này đồng nghĩa với chi phí mua cao hơn. Trung Quốc theo chiến lược dựa vào một số ít chip cao cấp trong huấn luyện, sử dụng quy mô lớn chip nội địa trong suy luận, qua tối ưu hóa để giảm tối đa chi phí đơn vị sức mạnh tính toán. Ở cấp độ toàn bộ hệ thống, các nhà sản xuất Trung Quốc đã kết nối sâu sắc mô hình, dịch vụ đám mây và chip, tối đa hóa hiệu suất sử dụng sức mạnh tính toán, còn các nhà cung cấp Mỹ chủ yếu dựa vào đám mây và chip của bên thứ ba, chi phí thích ứng cao.

Hiệu quả kỹ thuật là yếu tố quyết định chênh lệch chi phí Token. Trong công nghệ kỹ thuật, các nhà sản xuất Trung Quốc đã áp dụng quy mô lớn kiến trúc MoE (chuyên gia hỗn hợp) — chia nhỏ mô hình lớn thành nhiều chuyên gia, chỉ kích hoạt một số ít chuyên gia liên quan để xử lý nhiệm vụ. Với cùng số tiền 1000 USD đầu tư vào sức mạnh tính toán, các phương pháp kỹ thuật khác nhau có thể tạo ra số lượng Token chênh lệch hơn 10 lần. So với mô hình dày đặc, kiến trúc MoE có thể nâng cao gấp nhiều lần sản lượng Token trên mỗi đơn vị sức mạnh tính toán. Đồng thời, tối ưu toàn bộ hệ thống cũng rất quan trọng — khi các nhà phát triển mô hình, nhà cung cấp dịch vụ đám mây và nhà thiết kế chip hợp tác sâu, tỷ lệ sử dụng sức mạnh tính toán thường vượt xa mong đợi.

Cạnh tranh AI toàn cầu đã chuyển từ “đua hiệu suất mô hình” sang “đua hiệu quả sản xuất Token” và “chi phí trên mỗi Token” như một cuộc cạnh tranh toàn diện về sức mạnh quốc gia. Nhờ nguồn năng lượng ổn định, giá rẻ, thị trường lớn và khả năng triển khai kỹ thuật hiệu quả, Trung Quốc đã xây dựng lợi thế lớn trong sản xuất quy mô lớn, chi phí thấp của Token, trở thành “vùng trũng về chi phí” và “nhà máy quy mô” toàn cầu về sức mạnh AI. Mỹ dựa vào sáng tạo công nghệ, hệ sinh thái cao cấp và vốn tài chính, chiếm lĩnh các phần giá trị cao trong chuỗi giá trị. Bản chất của cuộc cạnh tranh này là cuộc đua toàn diện về quyền định giá năng lượng, năng lực tổ chức công nghiệp và ảnh hưởng của hệ sinh thái số. Trong tương lai không xa, chúng ta có thể thấy, ngoài các sản phẩm công nghiệp truyền thống và linh kiện điện tử, Trung Quốc sẽ biến lợi thế năng lượng và điện lực nội địa thành lợi thế thương mại quốc tế, tạo ra một mặt hàng mới có sức cạnh tranh cực kỳ mạnh mẽ — AI token. Trong lĩnh vực tăng trưởng nhanh này, Trung Quốc đang xuất siêu với tất cả các quốc gia ngoài Mỹ, và điều này sẽ định hình lại cấu trúc kinh tế và chiến lược toàn cầu.

3. AI Token có trở thành tài sản tiền tệ toàn cầu mới không?

Khoảng cách giữa điều kiện cần và thực tế của tiền tệ hóa

Để thảo luận AI Token có thể trở thành tiền tệ lưu thông toàn cầu hay không, trước tiên cần làm rõ bản chất của tiền tệ. Trong kinh tế học, một loại tài sản muốn trở thành tiền tệ cần đáp ứng ba chức năng cốt lõi: thước đo giá trị, phương tiện trao đổi và lưu giữ giá trị. Trên nền tảng đó, còn cần có khả năng được chấp nhận phổ biến, giá trị ổn định và được chính quyền bảo chứng tín nhiệm. So sánh với các tiêu chuẩn này, trong tương lai gần, AI Token khó có thể trở thành tiền tệ thực sự theo nghĩa rộng.

Giá trị không ổn định chính là trở ngại lớn nhất của AI Token trong vai trò tiền tệ. Trong hai năm qua, giá của mỗi Token đã giảm hơn 99%. Sự biến động giá dữ dội này khiến các thương nhân không muốn chấp nhận một loại “tiền tệ” có thể bị mất giá hơn phân nửa trong vòng một tuần. Ngay cả khi giá có xu hướng ổn định trong tương lai, giá trị của AI Token vẫn sẽ gắn chặt với chi phí sức mạnh tính toán, vốn chịu ảnh hưởng bởi tiến trình công nghệ chip, biến động giá năng lượng, xung đột địa chính trị và nhiều yếu tố khác, khó duy trì ổn định dài hạn.

Khả năng chấp nhận sử dụng còn là một hạn chế quan trọng khác. Hiện tại, AI Token chỉ được chấp nhận khi gọi API hoặc sử dụng các ứng dụng AI, chưa thể dùng để mua sắm hàng hóa và dịch vụ hàng ngày. Bản chất của tiền tệ là vật ngang giá chung của các loại hàng hóa trong xã hội, còn mạng lưới của AI Token hiện chỉ giới hạn trong lĩnh vực dịch vụ AI. Để AI Token trở nên phổ biến, cần xây dựng một mạng lưới giao dịch hàng hóa và dịch vụ toàn cầu, đòi hỏi đầu tư hạ tầng lớn và quá trình phát triển thị trường dài hạn.

So với việc trở thành tiền tệ, AI Token có khả năng cao hơn trở thành một loại tài sản đại chúng mới, tương tự như dầu mỏ, vàng, đồng và các hàng hóa lớn truyền thống khác. Dưới đây là các nhận định dựa trên các quan sát chính:

Thứ nhất, AI Token sở hữu đặc điểm cốt lõi của hàng hóa lớn. Hàng hóa lớn thường có đặc điểm tiêu chuẩn hóa, có thể giao dịch và có nhu cầu rộng rãi, còn AI Token hoàn toàn phù hợp với các đặc điểm này. Huang Renxun đã nhấn mạnh rõ ràng: “Trong tương lai, các trung tâm dữ liệu sẽ biến thành các nhà máy hoạt động không ngừng ngày đêm, không còn sản xuất các sản phẩm truyền thống nữa, mà là hàng hóa lớn cốt lõi và giá trị nhất của thế giới số tương lai: Token”. Giống như thời kỳ công nghiệp cần dầu mỏ làm nhiên liệu, thời đại trí tuệ cần Token làm “nhiên liệu trí tuệ”.

Thứ hai, cơ chế định giá của Token đang tiến gần hơn đến hàng hóa lớn. Hiện tại, giá API của các mô hình AI đã thể hiện rõ đặc điểm thị trường: khi cung cấp khan hiếm, giá tăng; khi cầu yếu, giá giảm. Cơ chế định giá này rất giống với thị trường hàng hóa lớn truyền thống. Khi quy mô giao dịch Token mở rộng và tiêu chuẩn hóa, trong tương lai có thể xuất hiện các thị trường phái sinh Token như hợp đồng tương lai dầu thô hay vàng, cung cấp công cụ quản lý rủi ro cho nhà sản xuất, người tiêu dùng và nhà đầu tư.

Thứ ba, cấu trúc cung cầu của Token mang đặc điểm điển hình của hàng hóa lớn. Phần cung bị giới hạn bởi năng lực sản xuất chip, cung cấp điện năng, chu kỳ mở rộng dài và khả năng điều chỉnh nhỏ; phần cầu tăng trưởng nhanh theo sự phổ biến của ứng dụng AI, thể hiện tính chu kỳ rõ rệt. Cấu trúc cung cầu này quyết định giá Token sẽ có xu hướng dao động theo chu kỳ, chứ không giảm theo cấp số nhân. Thực tế, đợt tăng giá Token đầu năm 2026 đã chứng minh điều này — mặc dù về dài hạn, giá Token có xu hướng giảm, nhưng trong ngắn hạn, mất cân đối cung cầu vẫn có thể gây ra các đợt tăng giá đột biến.

Thứ tư, Token đang trở thành một lựa chọn tiềm năng cho dự trữ chiến lược của các quốc gia. Khi năng lực AI thấm vào các lĩnh vực quốc phòng, tài chính, năng lượng và các lĩnh vực then chốt khác, an ninh sức mạnh tính toán đã nâng lên mức độ an ninh quốc gia. Một số quốc gia có thể bắt đầu dự trữ có chiến lược các nguồn lực tính toán, và Token, với vai trò là đơn vị đo lường sức mạnh tính toán, tự nhiên trở thành thước đo dự trữ sức mạnh tính toán. Xu hướng này có thể dẫn đến hình thành “chế độ dự trữ dựa trên sức mạnh tính toán” (computing-based reserve system) — một hệ thống dự trữ mới dựa trên sức mạnh tính toán làm mốc giá trị.

4. Stablecoin của AI Token mang đến giải pháp mới

Trong bối cảnh AI Token khó trở thành tiền tệ, một xu hướng đáng chú ý là stablecoin đang trở thành hình thức tiền tệ sáng tạo trong nền kinh tế của các tác nhân AI. Khi các AI Agent cần tự quyết định, tự giao dịch, hệ thống tài chính truyền thống bộc lộ nhiều điểm không phù hợp: ngân hàng không mở tài khoản cho AI, thẻ tín dụng không thiết kế cho thuật toán, hệ thống tín nhiệm dành cho con người. Đối với AI, tiền không phải của cải, mà là giao diện; không phải lưu giữ giá trị, mà là con đường thực thi logic. Trong bối cảnh này, stablecoin trên blockchain thể hiện lợi thế độc đáo — giao dịch không cần phép, thanh toán tức thì, hợp tác chi phí thấp, hoàn toàn phù hợp với nhu cầu kinh tế của các AI Agent.

Dữ liệu cho thấy, ứng dụng của stablecoin trong nền kinh tế AI Agent đang tăng trưởng nhanh chóng. Tính đến tháng 3 năm 2026, tổng số giao dịch trong hệ sinh thái x402 đã vượt quá 163 triệu lần, tổng giá trị giao dịch vượt 45 triệu USD, số lượng AI Agent mua bán đã vượt 435 nghìn, số lượng AI Agent bán đã vượt 90 nghìn. Trong đó, USDC chiếm lĩnh tuyệt đối trong tầng giao dịch của giao thức x402, chiếm tới 98,6% tổng lượng giao dịch trên chuỗi EVM, và 99,7% trên chuỗi Solana.

5. Ba khả năng phát triển trong tương lai

Tổng hợp các phân tích trên, có thể dự đoán ba con đường phát triển chính của AI Token trong tương lai:

• Con đường 1: Duy trì vị trí đơn vị đo lường, không trở thành tài sản độc lập. Trong kịch bản này, AI Token vẫn chỉ là đơn vị định giá dịch vụ AI, không có đặc tính tài sản riêng biệt. Người dùng mua khả năng của AI chứ không phải Token; Token chỉ là phương tiện tính phí, không phải mục tiêu đầu tư. Đây là dự đoán bảo thủ nhất và cũng là thực trạng hiện nay.

• Con đường 2: Biến thành hàng hóa lớn, hình thành thị trường hợp đồng tương lai sức mạnh tính toán. Khi quy mô giao dịch Token mở rộng và tiêu chuẩn hóa, Token có thể trở thành hàng hóa lớn như dầu mỏ, đồng. Các sàn giao dịch sẽ ra mắt hợp đồng tương lai, quyền chọn và các sản phẩm phái sinh khác, cung cấp công cụ phát hiện giá và quản lý rủi ro cho thị trường. Trong con đường này, biến động giá Token sẽ ngày càng dữ dội, nhưng cũng mang tính tài chính hơn.

• Con đường 3: Trở thành chuẩn đo lường dựa trên sức mạnh tính toán, hỗ trợ hệ thống tiền tệ mới. Đây là con đường mang tính cách mạng nhất: sức mạnh tính toán trở thành vật neo giá trị của tiền tệ, tương tự vai trò của vàng trong chế độ bản vị vàng. Trong hệ thống này, tiền kỹ thuật số của các quốc gia (CBDC) sẽ dựa trên sức mạnh tính toán làm chuẩn, mỗi đơn vị tiền tệ tương ứng với một lượng Token tiêu chuẩn. Con đường này đối mặt với nhiều thách thức về công nghệ và thể chế, nhưng nếu thành công, sẽ định hình lại toàn diện hệ thống tiền tệ toàn cầu.

6. Chiến lược ứng phó trong kỷ nguyên AI Token

Chính phủ cần tăng cường chủ quyền về sức mạnh tính toán và xây dựng hạ tầng chiến lược

Trước sự trỗi dậy của nền kinh tế Token, các quốc gia cần đưa nguồn lực sức mạnh tính toán vào kế hoạch hạ tầng chiến lược, dự báo sớm các vấn đề quản trị của nền kinh tế Token. Cụ thể, có thể bắt đầu từ các khía cạnh sau:

• Xây dựng hệ thống hạ tầng sức mạnh tính toán. Học hỏi thành công của dự án “Dông số Tây tính”, quy hoạch tổng thể mạng lưới sức mạnh tính toán toàn quốc, thúc đẩy phân bổ hiệu quả nguồn lực này. Bao gồm: xây dựng trung tâm trí tuệ lớn tại các khu vực năng lượng dồi dào phía Tây, tận dụng lợi thế điện xanh để giảm chi phí; xây dựng các nút tính toán biên tại các khu vực nhu cầu cao phía Đông, đảm bảo khả năng dịch vụ độ trễ thấp; xây dựng nền tảng điều phối sức mạnh tính toán thống nhất toàn quốc, để phân bổ và điều phối linh hoạt theo nhu cầu.

• Thúc đẩy tiêu chuẩn đo lường Token thống nhất. Hiện tại, các nền tảng có nhiều cách đo lường Token khác nhau, gây khó khăn cho nhà phát triển lựa chọn, cho doanh nghiệp tính toán chi phí, và hạn chế quy mô phát triển của nền kinh tế Token. Chính phủ có thể dẫn dắt các hiệp hội ngành nghề, các doanh nghiệp lớn cùng xây dựng tiêu chuẩn đo lường Token, xác định rõ quy tắc quy đổi Token cho các modal (văn bản, hình ảnh, âm thanh), xây dựng cơ chế tính toán chi phí Token minh bạch, công bằng. Điều này không chỉ giúp thị trường nội địa vận hành hiệu quả mà còn nâng cao vị thế của Trung Quốc trong các cuộc đua toàn cầu về Token.

• Hoàn thiện khung quản trị nền kinh tế Token. Sự phát triển nhanh của nền kinh tế Token đặt ra nhiều vấn đề quản trị mới: làm thế nào xác định tính pháp lý của Token (đơn vị đo dịch vụ, tài sản số hay chứng khoán)? Làm thế nào quản lý các giao dịch Token xuyên biên giới? Làm thế nào phòng tránh rủi ro tài chính do biến động giá Token? Làm thế nào cân bằng giữa bảo vệ quyền lợi người dùng và khuyến khích đổi mới? Các câu hỏi này cần sự phối hợp chặt chẽ giữa các nhà hoạch định chính sách, chuyên gia công nghệ, ngành công nghiệp và giới học thuật để xây dựng hệ thống quản trị phù hợp đặc điểm của nền kinh tế thông minh.

• Tham gia xây dựng các quy tắc quốc tế. Hiện tại, các quy tắc quản trị AI toàn cầu đang trong quá trình hình thành, Trung Quốc cần tích cực tham gia vào việc xây dựng các quy tắc kinh tế Token quốc tế. Bao gồm: thúc đẩy tiêu chuẩn quốc tế về đo lường Token trong các khung đa phương; đưa các điều khoản hợp tác về sức mạnh tính toán vào các hiệp định thương mại song phương; đề xuất các phương án thuế giao dịch Token phù hợp lợi ích các nước đang phát triển trong các cuộc đàm phán về thuế số. Nắm bắt quyền định hình quy tắc sẽ giúp Trung Quốc chiếm ưu thế trong cấu trúc kinh tế Token toàn cầu trong tương lai.

Thứ hai, doanh nghiệp cần tái cấu trúc tư duy hiệu quả Token và mô hình kinh doanh

Đối với các doanh nghiệp, chiến lược Token không còn đơn thuần là chiến lược kỹ thuật, mà là thiết kế cấp cao ảnh hưởng đến năng lực cạnh tranh cốt lõi và giá trị thương mại. Trước làn sóng kinh tế Token, doanh nghiệp cần xem xét lại chiến lược của mình từ các khía cạnh sau:

• Xây dựng tư duy hiệu quả Token. Khi lựa chọn công nghệ AI, doanh nghiệp cần đưa hiệu quả Token vào tiêu chí đánh giá trung tâm, chú trọng sự phù hợp giữa tài nguyên sức mạnh tính toán và tiêu thụ Token. Từ thiết kế câu gợi ý, chiến lược gọi mô hình đến tối ưu kết quả, từng bước đều phải cân nhắc hiệu quả và chi phí. Thiết kế chính xác câu gợi ý có thể giảm thiểu tiêu hao Token vô ích, chiến lược gọi mô hình hợp lý có thể nâng cao tỷ lệ sử dụng sức mạnh tính toán, tất cả các chi tiết này đều ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí cuối cùng của đầu tư AI của doanh nghiệp. Áp dụng ý tưởng “good-put” (tốc độ truyền tải hiệu quả) trong lĩnh vực truyền thông, doanh nghiệp cần tập trung vào “có bao nhiêu Token thực sự thúc đẩy mục tiêu của người dùng”, chứ không chỉ đơn thuần là đếm số lượng Token truyền tải. Sự chuyển đổi tư duy này cốt lõi là: từ “dùng bao nhiêu sức mạnh tính toán” sang “tạo ra bao nhiêu giá trị”.

• Tái cấu trúc mô hình kinh doanh và chiến lược định giá. Ngành mô hình lớn đang trải qua quá trình chuyển đổi từ “bù đắp bằng lưu lượng” sang “lọc giá trị”. Các chiến lược giá thấp ban đầu thu hút nhiều người dùng thử nghiệm, dẫn đến sử dụng tài nguyên không hiệu quả — một số nhà cung cấp thống kê, 40% lượng miễn phí tiêu thụ là từ các cuộc gọi thử nghiệm không có thực tế kinh doanh. Thông qua việc tăng giá phù hợp, doanh nghiệp vừa có thể lọc bỏ các nhu cầu không cứng rắn, vừa đảm bảo dịch vụ ổn định cho khách hàng chất lượng cao. Chiến lược “đổi lượng lấy giá” này thể hiện sự chuyển mình của ngành từ mở rộng quy mô kiểu internet sang định giá dựa trên giá trị của phần mềm.

• Xây dựng tiêu chuẩn nhân lực mới và cơ chế khuyến khích. Huang Renxun tại Hội nghị GTC 2026 đã đề xuất ý tưởng tiên phong: cấp ngân sách Token cho kỹ sư, giá trị tương đương một nửa lương hàng năm của họ, như một cách thu hút nhân tài. Ông còn rõ ràng nói: “Nếu bạn thuê một kỹ sư phần mềm lương 500.000 USD/năm, mà anh ta không tiêu thụ ít nhất 250.000 USD Token, tôi sẽ rất lo lắng.”

Thứ ba, cá nhân cần phát triển năng lực mới về kiến thức Token và hợp tác người-máy

Đối với cá nhân, sự trỗi dậy của nền kinh tế Token là cả thách thức lẫn cơ hội. Trước cuộc cách mạng năng suất sâu rộng này, mỗi người cần xây dựng năng lực mới dựa trên các khía cạnh sau:

• Xây dựng năng lực về Token. Đa số người dùng hiện thiếu hiểu biết đủ về tiêu hao Token, khả năng mô hình và cơ chế định giá, dẫn đến nhiều vấn đề khi sử dụng AI — có người dùng AI để mua bán cổ phiếu, sáng hôm sau tỉnh dậy tài khoản đã trống rỗng; có người ra lệnh cho tất cả các AI thực thi các lệnh rút API, khiến nhiều tác nhân “bị lừa”. Những ví dụ này cảnh báo rằng, năng lực về Token đang trở thành năng lực nền tảng của kỷ nguyên số.

• Xây dựng phương thức làm việc mới hợp tác người-máy. Huang Renxun dự đoán, trong tương lai, máy tính sẽ hoạt động 24/7 liên tục và không ngừng sinh ra Token, vì các AI đại lý đang không ngừng thực thi nhiệm vụ. Điều này có nghĩa là, cách làm việc của cá nhân cần chuyển từ “tự làm” sang “chỉ huy AI làm”, từ “người thực thi” sang “người giám sát”.

• Chấp nhận học tập suốt đời và đổi mới kỹ năng. Sự phát triển nhanh của nền kinh tế Token đồng nghĩa với việc thời gian bán rã kỹ năng đang rút ngắn. Các mô hình phổ biến ngày nay có thể sớm bị các kỹ thuật tối ưu mới thay thế; các mô hình hiện tại nhanh chóng bị các kiến trúc hiệu quả hơn vượt mặt. Trong môi trường này, duy trì khả năng học hỏi và thích ứng còn quan trọng hơn việc nắm vững kỹ năng cụ thể. Do đó, mỗi cá nhân cần hình thành thói quen học tập liên tục, chú ý đến các xu hướng mới về công nghệ AI và nền kinh tế Token; chủ động thử nghiệm công cụ, phương pháp mới, tích lũy kinh nghiệm qua thực tiễn; xây dựng kiến thức liên ngành, hiểu rõ logic kinh tế và tác động xã hội đằng sau công nghệ. Chỉ có như vậy, mới có thể đứng vững trong làn sóng nền kinh tế Token.