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.

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.

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.

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.