Zhou Hongyi: Token sẽ không bao giờ dùng như data di động không giới hạn

Zhou Hongyi (nhà sáng lập 360) cho rằng token dùng trong AI không thể rẻ và phổ cập như dung lượng data di động, vì token phản ánh trực tiếp chi phí sức mạnh tính toán và chi phí trí tuệ tiêu thụ.

Phát biểu tại Global Unicorn Companies Conference (29/3), ông đưa ra cách lý giải về Lobster Craze (OpenClaw intelligent agent), đồng thời phản hồi câu hỏi khi nào token sẽ dễ tiếp cận với người dùng phổ thông như data di động.

Vì sao token AI không thể giống data di động?

Internet truyền thống dựa trên lưu lượng dữ liệu, hạ tầng gần như có năng lực gần vô hạn; còn AI vận hành bằng tiêu thụ sức mạnh tính toán nên dùng càng nhiều thì chi phí càng tăng, không thể dùng không giới hạn.

Theo Zhou Hongyi, lõi của internet truyền thống là data traffic: hạ tầng như cáp quang có dung lượng gần như không giới hạn, và mức sử dụng dữ liệu của người dùng tỷ lệ thuận với thời gian lẫn khối lượng. Khi một nền tảng có càng nhiều người dùng, chi phí biên càng giảm, tạo điều kiện hình thành các gói cước rẻ và trải nghiệm gần như không bị giới hạn.

Ông nhấn mạnh AI hoàn toàn khác: bản chất vận hành là tiêu thụ sức mạnh tính toán, xử lý thông tin và chi phí trí tuệ, bám theo logic bảo toàn thông tin và năng lượng. Nhiệm vụ càng phức tạp, nhu cầu càng sâu, mức tiêu thụ tài nguyên và sức mạnh tính toán càng cao; vì vậy không thể hoàn thành tác vụ cực kỳ phức tạp với mức đầu tư cực thấp.

Token là gì trong ngữ cảnh AI và hệ quả về chi phí?

Token được mô tả như đơn vị đo lường mức tiêu thụ trí tuệ và sức mạnh tính toán của AI; đơn giá tương đối cố định và dùng càng nhiều thì tổng chi phí càng cao.

Zhou Hongyi nói token là thước đo cho phần trí tuệ và computing power mà AI tiêu thụ. Điểm then chốt là đơn giá token tương đối cố định, do đó mức sử dụng tăng sẽ kéo chi phí tăng tuyến tính theo mức tiêu thụ, thay vì giảm dần như chi phí biên của lưu lượng internet khi quy mô người dùng mở rộng.

Kết luận từ lập luận này: token không thể đạt trạng thái dùng không giới hạn theo tháng như data di động. Trong khi data dựa trên hạ tầng truyền dẫn có thể mở rộng mạnh, AI bị ràng buộc bởi chi phí tính toán và tài nguyên cần thiết để đáp ứng yêu cầu ngày càng phức tạp.