Hình ảnh sử dụng trí tuệ nhân tạo thực sự khác xa so với những gì chúng ta tưởng tượng, mục đích sử dụng AI phổ biến nhất chính là nó?

Trong vòng một năm qua, trí tuệ nhân tạo đã không ngừng được mô tả như một công cụ then chốt nâng cao năng suất, từ việc viết email, tạo mã, đến tự động tổng hợp tóm tắt tài liệu, như thể đang thay đổi toàn diện cách làm việc. Tuy nhiên, một nghiên cứu dữ liệu lớn từ OpenRouter lại cho thấy cách mọi người thực sự sử dụng trí tuệ nhân tạo khác xa với nhận thức phổ biến.

OpenRouter công bố báo cáo nghiên cứu hành vi thực tế của con người trên toàn cầu khi sử dụng AI

OpenRouter là một nền tảng suy luận trí tuệ nhân tạo đa mô hình, tích hợp dữ liệu nghiên cứu từ hơn 60 nhà cung cấp, hơn 300 loại mô hình, bao gồm OpenAI, Anthropic, cũng như các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek, Meta LLaMA, v.v., phân tích hơn 100 nghìn tỷ token và hàng tỷ tương tác mô hình ẩn danh mà không tiếp xúc nội dung đối thoại thực tế, phác họa hành vi sử dụng AI thực tế toàn cầu. Đáng chú ý, nghiên cứu này phân tích dữ liệu meta của hàng tỷ tương tác mà không truy cập nội dung đối thoại thực, giúp bảo vệ quyền riêng tư của người dùng đồng thời tiết lộ các mô hình hành vi.

Mục đích chính của mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở (LLM) là gì?

Nghiên cứu cho thấy, đến cuối năm 2025, dự kiến khoảng một phần ba tổng lượng sử dụng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở sẽ đến từ các mô hình này, và mỗi lần ra mắt phiên bản lớn mới đều sẽ có sự tăng trưởng rõ rệt. Nhưng điều đáng ngạc nhiên hơn cả là mục đích sử dụng chính của các mô hình mã nguồn mở. Dữ liệu chỉ ra rằng, hơn một nửa số tương tác với mô hình mã nguồn mở không phục vụ cho hiệu quả công việc hoặc ứng dụng thương mại, mà chủ yếu tập trung vào vai trò đóng vai, tiểu thuyết tương tác và kể chuyện sáng tạo. Phát hiện gây ngạc nhiên nhất là hơn một nửa các mô hình trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở không nhằm nâng cao năng suất, mà tập trung vào đóng vai và sáng tác câu chuyện.

Các hoạt động đóng vai còn vượt qua cả trợ lý lập trình, trở thành cảnh tượng sử dụng phổ biến nhất. Các nhà nghiên cứu chỉ ra rằng, điều này cho thấy nhiều người dùng xem AI như một phương tiện để đồng hành, khám phá và sáng tạo, chứ không chỉ là công cụ nâng cao năng suất. Báo cáo cũng bác bỏ giả thuyết rằng LLM chủ yếu được dùng để viết mã, email hoặc tóm tắt.

Sử dụng AI để sửa lỗi lập trình là phân khúc ứng dụng phát triển nhanh nhất

Ngược lại, lĩnh vực lập trình là phân khúc ứng dụng phát triển nhanh nhất trong tất cả các mô hình. Đến đầu năm 2025, yêu cầu liên quan đến lập trình chỉ chiếm khoảng 10% tổng số yêu cầu, nhưng đến cuối năm đã vượt quá 50%. Độ dài các đề gợi ý cũng tăng mạnh, cho thấy các nhà phát triển đang tích hợp AI vào các quy trình Debug (gỡ lỗi, phân tích kiến trúc và giải quyết các vấn đề hệ thống). Trong đó, dòng Claude của Anthropic từng chiếm ưu thế trong lĩnh vực lập trình, nhưng cạnh tranh từ OpenAI và Google đang ngày càng tăng nhiệt.

Tiếng Trung giản thể trở thành ngôn ngữ tương tác AI lớn thứ hai toàn cầu

Nghiên cứu cũng tiết lộ những thay đổi đáng kể trong bản đồ toàn cầu. Tỷ lệ sử dụng mô hình của Trung Quốc từ đầu năm chỉ 13% đã tăng vọt lên khoảng 30%, với sự trỗi dậy nhanh chóng của các mô hình như DeepSeek, Qwen của Alibaba, và Moonshot AI. Tiếng Trung giản thể đã trở thành ngôn ngữ tương tác AI phổ biến thứ hai toàn cầu, chi phí sử dụng AI toàn khu vực châu Á cũng tăng gấp đôi, Singapore thậm chí trở thành quốc gia sử dụng quan trọng thứ hai chỉ sau Mỹ.

Sự trỗi dậy nhanh chóng của suy luận AI

Một xu hướng quan trọng khác là sự phát triển của “suy luận AI”. AI không còn chỉ trả lời câu hỏi đơn lẻ, mà có thể thực hiện suy luận nhiều bước trong các cuộc đối thoại dài, gọi các công cụ và liên tục thực hiện nhiệm vụ. Các tương tác loại này đã từ gần như không tồn tại trong vòng một năm, tăng lên chiếm hơn một nửa tổng lượng, biểu tượng cho việc trí tuệ nhân tạo đang chuyển từ công cụ tạo sinh văn bản sang hệ thống đại lý có khả năng lập kế hoạch và thực thi.

Hiệu ứng Giày thủy tinh của Cô bé Lọ Lem, giải quyết vấn đề trước để xây dựng sự gắn kết

Nghiên cứu cũng quan sát thấy một hiện tượng gọi là “Hiệu ứng Giày thủy tinh của Cô bé Lọ Lem”: khi một mô hình trở thành người tiên phong giải quyết chính xác các nhu cầu quan trọng nhất, nó có thể xây dựng độ trung thành cao của người dùng, vượt xa các đối thủ cạnh tranh sau này. Người dùng khi đã tích hợp sâu mô hình vào quy trình làm việc của họ, sẽ phải đối mặt với chi phí chuyển đổi cao. Ví dụ, tỷ lệ duy trì người dùng của Google Gemini 2.5 Pro vào tháng thứ năm sau khi ra mắt năm 2025 là khoảng 40%, cao hơn nhiều so với các nhóm người dùng sau đó. Điều này thách thức các quan niệm truyền thống về cạnh tranh AI. Chiếm lợi thế ban đầu là quan trọng, nhưng chỉ có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững khi giải quyết các vấn đề có giá trị cao ngay từ đầu.

Về mặt giá cả, dữ liệu cho thấy mức độ nhạy cảm của AI đối với biến động chi phí khá thấp. Các mô hình cao giá và thấp giá vẫn có thể cùng tồn tại, thị trường vẫn chưa rơi vào cuộc cạnh tranh chỉ dựa trên giá. Chất lượng, độ ổn định và tính năng đầy đủ vẫn có thể mang lại giá trị gia tăng cho các mô hình.

Tổng thể, nghiên cứu này vẽ nên một bức tranh phức tạp hơn, chân thực hơn về trí tuệ nhân tạo. AI không chỉ đang định hình lại các công việc chuyên nghiệp, mà còn thay đổi cách sáng tạo, giải trí và đồng hành; thị trường đang ngày càng đa dạng, công nghệ đang phát triển nhanh chóng, còn hành vi người dùng thì trung thực hơn nhiều so với lời nói marketing. Hiểu rõ các mô hình sử dụng thực tế này sẽ là chìa khóa cho giai đoạn phát triển tiếp theo của trí tuệ nhân tạo.

Bài viết này về cách trí tuệ nhân tạo thực sự được sử dụng khác xa so với tưởng tượng của chúng ta, và ứng dụng AI phổ biến nhất chính là nó? Xuất hiện lần đầu tiên trên 链新闻 ABMedia.