A few years ago, training a large AI model could cost millions of dollars and require supercomputers. Until But by 2025, AI has entered an era of affordability and accessibility, opening up opportunities for both businesses as well as individuals.
"In 2025, AI is no longer a luxury - it is becoming a mainstream product"
Cách đây vài năm, huấn luyện một mô hình AI lớn có thể tiêu tốn hàng triệu USD và cần tới các siêu máy chủ. Nhưng đến năm 2025, AI đang bước vào thời kỳ giá rẻ, dễ tiếp cận, mở ra cơ hội cho cả doanh nghiệp lẫn cá nhân.
“Năm 2025, AI không còn là hàng xa xỉ – nó đang trở thành sản phẩm phổ thông.”
Factors Driving Down AI Costs
1. Hardware Efficiency – Hiệu năng phần cứng tăng vọt
Next-generation GPT, TPU, and specialized AI chips are optimized for energy efficiency and accelerated computing.
- Previously: Training a GPT-like for one week cost hundreds of thousand of dollars.
- Now: Thanks to AI chip in 2025, the cost has dropped to just one-tenth.
GPU, TPU thế hệ mới, chip AI chuyên dụng tối ưu điện năng và tăng tốc tính toán.
- Trước đây: Một tuần huấn luyện GPT-like model tốn hàng trăm nghìn USD.
- Nay: Nhờ chip AI 2025, chi phí giảm còn chỉ bằng 1/10.
2. Model Optimization – Mô hình nhỏ nhưng mạnh
Pruning, quantization, distillation techniques make models faster and lighter.
- Previously: AI only ran on the cloud, with high server cost.
- Now: AI run directly on laptops, smartphones, IoT devices -> reducing maintenance costs significantly.
Kỹ thuật pruning, quantization, distillation giúp mô hình chạy nhanh, nhẹ.
- Trước đây: AI chỉ chạy trên cloud, chi phí server cao.
- Nay: AI chạy trực tiếp trên laptop, smartphone, IoT -> giảm phí duy trì.
3. TinyML & Edge AI
Ultra-lightweight AI is deployed directly on IoT devices, cameras, mobile phones. Compared to expensive cloud AI, Edge AI is cheaper, more energy-efficient, and suitable for startups and individuals.
- It saves cloud costs since the data doesn't need to sent to server.
- Ensuring security and faster response times.
AI siêu nhẹ được triển khai trực tiếp trên IoT, camera, mobile. So với cloud AI đắt đỏ, Edge AI rẻ, tiết kiệm năng lượng, phù hợp startup và cá nhân.
- Giảm phí cloud vì không cần gửi dữ liệu lên server.
- Đảm bảo bảo mật & tốc độ phản hồi.
4. Open Models & Competition – Cạnh tranh làm giá rẻ
The boom of open-source models and AI as a service has drastically reduced costs.
- Open AI, Meta, Google, Hugging Face have released free open-source models.
- Community fine-tuning: the community optimizes models for specific industries - bringing training costs down to almost zero.
Sự bùng nổ mô hình mã nguồn mở (open-source) và dịch vụ AI-as-a-Service khiến chi phí giảm mạnh.
- OpenAI, Meta, Google, Hugging Face tung ra mô hình mã nguồn mở miễn phí.
- Community fine-tuning: cộng đồng tối ưu lại mô hình cho từng ngành -> chi phí huấn luyện gần như bằng 0.
5.Synthetic Data & Smarter Training – Dữ liệu nhân tạo giảm tốn kém
Generating synthetic data instead of collecting real data -> cuts costs many times over.
- Previously: It took years to collect and label data.
- Now: AI can generate its own training data, significantly reducing both time and costs.
Tạo dữ liệu mô phỏng thay vì thu thập dữ liệu thật -> tiết kiệm chi phí gấp nhiều lần.
- Trước đây: Tốn hàng năm để thu thập, gán nhãn dữ liệu.
- Nay: AI tự tạo dữ liệu huấn luyện, giảm thời gian và chi phí đáng kể.
6. Federated Learning
Train AI directly on user devices, no need for centralized data.
- Reduce massive data storage costs.
- Leverage distributed resources (smartphone, PC) -> save on servers.
- Balance cost and privacy.
Huấn luyện AI trực tiếp trên thiết bị người dùng, không cần tập trung dữ liệu.
- Giảm chi phí lưu trữ dữ liệu khổng lồ.
- Tận dụng tài nguyên phân tán (smartphone, PC) -> tiết kiệm server.
- Cân bằng chi phí và quyền riêng tư.
7. Cloud Competition & Serverless AI
- Big Tech (AWS, Azure, Google Cloud) fiercely competes -> AI API prices drop sharply.
- Serverless AI: pay only when used (pay-per-call), no need to maintain servers 24/7.
- Big Tech (AWS, Azure, Google Cloud) cạnh tranh gay gắt -> giá AI API giảm mạnh.
- Serverless AI: chỉ trả phí khi dùng (pay-per-call), không cần duy trì server 24/7.
Real-world Impact
- Enterprises: No need for million-dollar budgets, still use AI for market forecasting, customer service, and supply chain optimization.
- Startups: Deploy AI MVP in just weeks with a small budget.
- Individuals: AI for content writing, video creation, image design – cheaper than hiring freelancers
- Doanh nghiệp: Không cần ngân sách triệu đô, vẫn dùng AI để dự báo thị trường, chăm sóc khách hàng, tối ưu chuỗi cung ứng.
- Startup: Triển khai AI MVP chỉ trong vài tuần với ngân sách nhỏ.
- Cá nhân: AI viết content, tạo video, thiết kế hình ảnh – rẻ hơn thuê freelancer.
Challenges & Caveats
- Some extremely large models remain expensive (Frontier Models)
- Need to manage infrastructure costs if using cloud continuously
- Security & privacy: Low cost does not mean absolute safety
- Một số mô hình cực lớn vẫn đắt đỏ (Frontier Models).
- Cần quản lý chi phí hạ tầng nếu dùng cloud liên tục.
- Bảo mật & riêng tư: Chi phí rẻ không đồng nghĩa an toàn tuyệt đối.