Điều gì đang khiến hàng tỷ tương tác AI cho ra một sự thật hoàn toàn đi ngược kỳ vọng?

[Quang Trương]

Bạn có bao giờ tự hỏi: “Mọi người thực sự dùng AI để làm gì có giống như những gì chúng ta thường nghe nói trên báo chí không?”

Nghiên cứu mới của OpenRouter dựa trên hơn 100 nghìn tỉ token tương tác thực tế với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho thấy câu trả lời có thể khiến nhiều người bất ngờ.

Khi AI không chỉ để làm việc​

Hầu hết chúng ta thường nghĩ AI như ChatGPT hay các công cụ tương tự sẽ được dùng để viết email, tóm tắt văn bản, code… nhưng thực tế theo dữ liệu từ OpenRouter, phần lớn “AI mở (open-source)” lại được dùng để… nhập vai, kể chuyện, hoặc tương tác theo hướng sáng tạo, giải trí.

Cụ thể hơn, hơn phân nửa (≈ 52%) các tương tác với mô hình open-source thuộc nhóm “nhập vai & sáng tạo” cao hơn nhiều so với các tác vụ như hỗ trợ lập trình hay viết tài liệu.

Nói cách khác, rất nhiều người đang coi AI như một “bạn đồng hành kỹ thuật số”, một không gian để sáng tạo, để khám phá nhân vật, kể chuyện, hoặc đơn giản là để trò chuyện thay vì chỉ công cụ để làm việc.

Code, lập trình… bùng nổ theo cách riêng​

Nhưng điều đó không có nghĩa là AI không được dùng cho công việc nghiêm túc. Trái lại, phần “lập trình & phát triển phần mềm” đang là mảng tăng trưởng nhanh nhất trong hệ sinh thái AI.

Theo báo cáo, vào đầu năm 2025, các truy vấn liên quan đến lập trình chỉ chiếm khoảng 11% tổng lượng sử dụng. Thế nhưng đến cuối năm, con số này đã vượt 50%.

Không chỉ đơn giản là yêu cầu “viết một hàm”, người dùng giờ đây gửi tới AI các yêu cầu phức tạp hơn nhiều: debug, đánh giá kiến trúc, gỡ lỗi nhiều bước, thậm chí cả gửi một lượng mã lớn (đôi khi cả chục ngàn từ) để AI phân tích.

Điều này cho thấy AI đang dần trở thành cộng sự thật sự cho lập trình viên không chỉ máy viết code, mà cùng “suy nghĩ” và hỗ trợ các quy trình phức tạp.

Một thay đổi lớn khác: các mô hình AI “nguồn mở” đến từ Trung Quốc như DeepSeek, Qwen (của Alibaba), Kimi K2 (của Moonshot AI) cùng nhiều model khác đang bứt phá mạnh mẽ.

Từ mức cũ chỉ khoảng 1,2% sử dụng toàn cầu vào cuối 2024, tới cuối 2025 họ đã chiếm gần 30% thị phần toàn cầu.

Bên cạnh đó, prompt bằng tiếng Trung hiện đứng thứ hai về khối lượng (chỉ sau tiếng Anh) cho thấy sự đa dạng ngôn ngữ và địa lý của cộng đồng người dùng AI đang mở rộng.

AI đang chuyển từ “sáng tạo theo lệnh” sang “tác nhân thông minh”​

Một điểm thú vị khác: khi AI ngày càng được dùng cho các nhiệm vụ phức tạp, chúng không còn chỉ “nhận lệnh tạo ra văn bản” nữa. Thay vào đó, nhiều tương tác là dạng “tác nhân” tức AI thực hiện nhiều bước, sử dụng công cụ ngoài, duy trì ngữ cảnh dài, suy luận logic qua nhiều giai đoạn.

Điều này có nghĩa: nếu trước đây bạn hỏi AI “viết giúp mình đoạn email”, thì giờ bạn có thể giao cho nó “kiểm tra mã nguồn, tìm lỗi, gợi ý tối ưu, sửa xong”, hoặc “tạo toàn bộ bản kế hoạch chi tiết” rồi AI sẽ tự động xử lý nhiều bước cho bạn.

Nhờ vậy, các mô hình với khả năng “reasoning” cao tức suy luận đa bước hiện xử lý hơn 50% tổng lượng token, trở thành xu hướng chính của AI trong 2025.

Và khi một mô hình mới giải quyết được nhu cầu lớn mà trước đây chưa từng được đáp ứng (giống như “chiếc giày thủy tinh” của Lọ Lem), nó dễ dàng thu hút người dùng lâu dài tạo hiệu ứng “gắn bó” mạnh.

Bức tranh mà OpenRouter vẽ ra cho thấy AI đang tiến hóa không chỉ trong công nghệ, mà cả trong cách chúng ta tương tác với máy. AI giờ không chỉ là công cụ hỗ trợ công việc, mà có thể trở thành không gian sáng tạo, trò chuyện, thậm chí đồng hành. Với Việt Nam nơi tiếng Anh không phải ngôn ngữ chính xu hướng lan rộng của các model đa ngôn ngữ, open-source, và khả năng tương tác sáng tạo có thể mở ra cơ hội lớn: từ phát triển ứng dụng địa phương, đến tạo nội dung, giáo dục, hoặc giao tiếp.

Nếu bạn muốn, mình có thể tóm tắt 5-10 bài học thực tế mà người dùng cá nhân hoặc doanh nghiệp Việt Nam nên rút ra từ nghiên cứu này để bạn dễ hình dung những cơ hội & rủi ro khi áp dụng AI. (artificialintelligence)