Kinh tế học AI: khi chỉ 2,2% người dùng trả tiền, các công ty AI lựa chọn giải pháp nào để kiếm tiền

Tuần này có hai sản phẩm AI tiêu dùng được nhắc nhiều nhất là Muse của Meta và Dots của OpenAI. Trong khi Muse vượt 5 triệu lượt tải nhờ một chiến dịch quảng cáo lớn còn Dots là sản phẩm “Always-On Agent” mà người dùng có thể giao việc mọi lúc mọi nơi. Cả hai đều là sản phẩm thật, hoạt động được nhưng câu hỏi đặt ra là: ai sẽ trả tiền cho hai sản phẩm này.

Mô hình giỏi lên rất nhanh, nhưng số người trả tiền chỉ tăng chậm và đều

Theo phân tích của Andreessen Horowitz dựa trên nghiên cứu của PNC, tính đến tháng 5/2026 chỉ có 2,2% người tiêu dùng trả tiền cho dịch vụ AI, với mức chi trung bình 31 đô mỗi tháng. Tốc độ tăng trưởng của lượng người dùng chịu trả tiền gần như là một đường thẳng chứ không tăng tốc. Trong khi mô hình đã cải thiện rất nhiều, số khách chịu trả tiền không bứt lên theo vì theo kì vọng, nếu mô hình tốt hơn kéo được nhiều người trả tiền hơn, đường tăng phải cong lên theo tốc độ cấp số nhân. Thực tế phũ phàng là nó vẫn đi thẳng.

Chỉ 2.2% người dùng chịu trả tiền cho sản phẩm AI, với mức chi trả khoảng 31 đô/tháng

Điều này quan trọng vì AI có cấu trúc chi phí khác phần mềm truyền thống. Với một ứng dụng phần mềm thông thường, sau khi đã xây xong, việc phục vụ thêm một người dùng gần như không tốn thêm tiền, hay còn gọi là chi phí biên gần bằng 0. Trong khi đó, với AI, mỗi lượt truy vấn sẽ buộc máy chủ chạy mô hình và tốn tiền tính toán. Và vì thế, việc sử dụng càng nhiều sẽ tốn rất nhiều chi phí. Vì vậy, người dùng miễn phí không phải là người dùng “không tốn gì” vì khi đó sẽ có một khoản mà người chịu trả tiền, doanh thu từ quảng cáo, doanh nghiệp bù qua cho phần miễn phí đó. Và nếu chỉ có 2,2% người tiêu dùng trả tiền, khoản bù trở ở trên có lẽ người phải hứng chịu nó không phải là những người chịu trả tiền.

Bốn hướng các hãng đang thử để bù chi phí Khi thuê bao cá nhân không đủ, các hãng thử những hướng khác nhau, bao gồm bốn hướng.

Hướng thứ nhất là doanh nghiệp, và OpenAI đang đi theo hướng này và theo báo cáo, lượng đặt hàng của họ đã tăng gấp đôi kể từ tháng 7. Điều này cũng được thể hiện tại buổi ra mắt Dots khi họ nhấn mạnh tính ứng dụng cho kỹ sư và các công ty dịch vụ, không phải người dùng cá nhân. Như vậy, có lẽ các hãng AI nếu muốn thành công về lâu dài thì doanh nghiệp là đối tượng họ cần hướng tới để có lãi, và các phòng thí nghiệm hàng đầu đã và đang hiểu bài học này một cách rõ ràng nhất.

OpenAI ra mắt Dots nhưng cũng hướng tới người dùng doanh nghiệp

Hướng thứ hai là quảng cáo, với Meta đi theo con đường này. Muse dựa vào hạ tầng quảng cáo sẵn có của Meta, nên người dùng không cần trả phí trực tiếp. Đây là lợi thế mà các hãng làm mô hình AI thuần không có được. Nhưng cái gì cũng có đánh đổi, ở đây đó là niềm tin của người dùng. Một tin khá hot khác trong tuần là Muse đọc được tin nhắn riêng trên máy Mac của người dùng dù anh đã tắt quyền Truy cập toàn bộ ổ đĩa (Full Disk Access). Meta phản bác, nói rằng tích hợp tin nhắn của Muse hoàn toàn là tùy chọn và người dùng phải qua nhiều bước cấp quyền. Dù hai bên chưa thống nhất, nhưng thật sự với lịch sử của Meta thì mình không có niềm tin quá lớn với cách họ đối xử với dữ liệu của người dùng. Rõ ràng, với một sản phẩm sống bằng quảng cáo, việc đọc dữ liệu người dùng là điều cần làm và người dùng hoàn toàn có quyền nghi ngờ điều này.

Meta thì vừa dính phốt đọc lén tin nhấn người dùng, mà đó giờ cứ đụng tới Meta là thấy lo lắng

Hướng thứ ba là thu hoa hồng với mỗi giao dịch. Instinct về cơ bản là một trợ lý AI dạng agent do Noah Shinn sáng lập, với khả năng nhắn tin hoặc gọi điện để làm việc thay anh em như đặt chuyến đi, đặt bàn nhà hàng, hủy gói đăng ký, vừa được định giá 10 tỷ USD dù chỉ có 14 nhân viên. Họ dự định thu tiền hoa hồng từ các lượt đặt chỗ và đặt hàng thực hiện qua agent. Nói cách khác, agent kiếm tiền khi nó hoàn thành giao dịch thay người dùng

Hướng thứ tư là tính tiền theo mức sử dụng, và Google đi theo hướng này song song với thuê bao. Gemini 4 Argon mới ra mắt được mở cho thuê bao Google AI Ultra và khách hàng API trả phí. Nhóm khách hàng cố định như Google AI Ultra thì mức phí nó như thế rồi, dùng nhiều hay ít thì Google sẽ phải gánh cho người dùng nhiều, những người dùng ít phần nào sẽ bù lại mức chi phí, mà ở gói này, thì dễ gì người ta sử dụng ít. Điểm mình thấy đáng chú ý nằm ở bảng giá cho nhóm API kìa: giá giới thiệu là 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD cho mỗi triệu token đầu ra, sau đó tăng lên 4 USD và 20 USD. Với cách tính này của Google, khách dùng nhiều thì trả nhiều, dùng ít thì trả ít.

Mỗi cách kiếm tiền đều có một điểm yếu riêng Dĩ nhiên, mỗi cách kể trên đều có những điểm trừ nhất định. Trong khi thuê bao cá nhân cho doanh thu rõ ràng và dễ dự đoán, thì tỷ lệ chuyển đổi hiện chỉ 2,2% và số người trả phí không tăng nhanh như kì vọng. Còn giải pháp quảng cáo của Meta thì cho phép họ phục vụ số đông miễn phí, với Meta thì rủi ro về dữ liệu, bảo mật cá nhân và niềm tin là một vấn đề rất lớn, không khác nào đẩy cái khó đó về phía người dfung.

Giải pháp hoa hồng thông qua doanh thu thì mang lại giá trị thật từ các hoạt động của agent nhưng nó chỉ áp dụng được khi người dùng thực sự giao cho agent những việc như đặt chỗ hay đặt hàng, và mình chưa thấy số liệu nào cho thấy cách này đã hoạt động ở quy mô lớn. Giải pháp cuối cùng, tính tiền theo mức sử dụng khớp với chi phí và hợp với doanh nghiệp, lại đang đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt với nhiều cái tên so kè ở đây: Google Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5 và GPT-6 Astra

Nhưng tựu chung, sau tất cả thì sản phẩn không phải không có, nhưng cái các công ty AI thiếu có lẽ là một cách bứt phá để người dùng sẵn sàng chi tiền, từ đó thu tiền của họ.