Làn sóng phổ cập trí tuệ nhân tạo (AI) vào môi trường công sở đang đối mặt với một rào cản kinh tế lớn khi chi phí vận hành hệ thống tăng trưởng nhanh hơn dự kiến. Thực tế vận hành tại các tập đoàn công nghệ hàng đầu cho thấy bài toán sử dụng các tác nhân AI (AI Agents) để hỗ trợ hoặc thay thế con người phức tạp và tốn kém hơn rất nhiều so với các dự báo lạc quan ban đầu.
Minh họa bài toán cân đối chi phí dành cho con người và công cụ AI tại các công ty. Ảnh: Shaip
Việc các doanh nghiệp chủ động khuyến khích nhân sự khai thác tối đa năng lực của AI đã vô tình tạo ra những cuộc khủng hoảng ngân sách nội bộ do chi phí sử dụng tăng phi mã.
Microsoft siết chặt cấp phép ứng dụng bên thứ ba: Tập đoàn công nghệ này đang tiến hành hủy bỏ phần lớn giấy phép sử dụng trực tiếp công cụ lập trình Claude Code của hãng Anthropic. Dù việc khuyến khích hàng ngàn lập trình viên và quản lý dự án tiếp cận công cụ này mới diễn ra được 6 tháng, sự phổ biến quá nhanh đi kèm chi phí leo thang đã buộc Microsoft phải yêu cầu nhân viên chuyển sang dùng giải pháp nội bộ là GitHub Copilot CLI.
Uber tiêu sạch ngân sách năm chỉ trong 4 tháng: Ông Praveen Neppalli Naga – Giám đốc công nghệ (CTO) của Uber – thừa nhận doanh nghiệp đã sử dụng hết toàn bộ hạn mức tài chính dành cho AI của cả năm 2026 chỉ trong vòng 4 tháng đầu năm. Nguyên nhân xuất phát từ việc Uber tích cực thúc đẩy nhân viên làm việc cùng AI thông qua các bảng xếp hạng thi đua nội bộ.
Trào lưu đua tiêu thụ Token tại các Big Tech: Tại Amazon, nhân viên được vận động sử dụng càng nhiều token càng tốt. Trong khi đó, nhân sự tại Meta thậm chí còn thiết lập một bảng theo dõi có tên "Claudeonomics" để xếp hạng những cá nhân tiêu tốn nhiều tài nguyên AI nhất trong công ty.
Bản chất cơ chế tính phí của các mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên lượng token (đơn vị dữ liệu đầu vào và đầu ra) mà hệ thống xử lý. Do đó, hiệu suất và tần suất sử dụng càng cao thì gánh nặng tài chính càng lớn.
Dự báo bùng nổ lượng tiêu thụ từ Goldman Sachs: Ngân hàng đầu tư Mỹ dự báo sự xuất hiện của các tác nhân AI tự chủ sẽ thúc đẩy mức tiêu thụ dữ liệu tăng gấp 24 lần vào năm 2030, đạt mốc 120 triệu tỷ token mỗi tháng trên toàn cầu.
Nhận định về xu hướng chi phí từ Gartner: Công ty nghiên cứu Gartner dự báo đến năm 2030, chi phí suy luận của các mô hình AI siêu phức tạp (quy mô 1.000 tỷ tham số) sẽ giảm gần 90% so với năm 2025. Tuy nhiên, giá token giảm không giúp doanh nghiệp tiết kiệm hơn. Lý do là các tác nhân thông minh đòi hỏi khối lượng token lớn hơn rất nhiều so với mô hình tiêu chuẩn, khiến tốc độ tăng trưởng lượng tiêu thụ vượt xa mức giảm giá đơn vị. Ngoài ra, các nhà cung cấp dịch vụ AI cũng sẽ giữ lại một phần lợi nhuận thay vì chuyển giao toàn bộ mức giảm giá cho khách hàng.
Một lập trình viên đang thao tác trên máy tính. Ảnh: BairesDev
Nhiều chuyên gia công nghệ thừa nhận chi phí điện toán phục vụ máy học hiện đã vượt qua cả quỹ lương chi trả cho đội ngũ nhân sự bằng xương bằng thịt.
Những hóa đơn điện toán khổng lồ: Ông Peter Steinberger – nhà sáng lập OpenClaw – tiết lộ doanh nghiệp đã phải chi trả tới hơn 1,3 triệu USD tiền mua token chỉ trong vòng một tháng. Phó chủ tịch phụ trách học sâu của Nvidia, ông Bryan Catanzaro, cũng xác nhận chi phí vận hành điện toán trong đội ngũ của ông đang bỏ xa chi phí dành cho nhân viên.
Nghiên cứu tính khả thi kinh tế từ MIT: Một khảo sát từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) chỉ ra rằng việc tự động hóa bằng máy móc chỉ thực sự mang lại hiệu quả kinh tế ở 23% các vị trí công việc mà thị giác đóng vai trò then chốt. Trong 77% các kịch bản công việc còn lại, việc duy trì lao động con người vẫn là giải pháp tiết kiệm chi phí hơn cho doanh nghiệp.
Kỳ vọng bị kéo lùi: Thực tế này buộc các nhà điều hành phải nhìn nhận lại kế hoạch triển khai AI diện rộng. Tầm nhìn của CEO Nvidia Jensen Huang về việc mỗi nhân sự sẽ điều phối 100 tác nhân AI trong tương lai đang vấp phải bài toán chi phí đầy thách thức.
GÓC NHÌN ĐẦU TƯ TRÁI CHIỀU: Bất chấp áp lực tài chính, một số nhà điều hành vẫn tin tưởng vào hiệu quả dài hạn của AI. Ông Amos Bar-Joseph – CEO startup Swan AI – đã công khai hóa đơn dịch vụ trả cho Anthropic lên tới hơn 113.421 USD cho một tháng sử dụng. Tính trung bình, doanh nghiệp này chi trả khoảng 28.000 USD/tháng cho mỗi nhân sự để sử dụng AI (vượt mức lương của nhiều người). Lãnh đạo Swan AI khẳng định đây không phải hành động đào thải con người, mà là chiến lược đầu tư tối đa vào công nghệ cho đến khi hệ thống chạm tới giới hạn năng lực trước khi tuyển dụng thêm nhân sự mới.