Token Hay Con Người? Cuộc Đánh Đổi Mới Đang Làm Thay Đổi Chiến Lược Doanh Nghiệp Toàn Cầu

Trí tuệ nhân tạo từng được kỳ vọng sẽ giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí vận hành, tăng năng suất và tối ưu nguồn lực. Tuy nhiên, thực tế đang diễn ra tại nhiều tập đoàn lớn của Mỹ lại cho thấy một bức tranh hoàn toàn khác: AI ngày càng đắt đỏ và đang tạo áp lực lớn lên ngân sách doanh nghiệp.

Theo chia sẻ từ các CEO của những công ty AI hàng đầu với CNBC, các giám đốc tài chính (CFO) hiện không còn xem AI đơn thuần là công nghệ hỗ trợ. Thay vào đó, họ đang phải đưa ra những quyết định mang tính chiến lược: nên chi tiền cho nhân sự mới hay dành ngân sách cho token AI.

Đây là một thay đổi đáng chú ý bởi trước đây chi phí công nghệ chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ trong tổng chi phí vận hành. Hiện nay, AI đang tiến gần tới mức chi phí tương đương với lao động con người.

Ngân Sách AI Cạn Kiệt Chỉ Sau Vài Tháng

Ông Arvind Jain, CEO của Glean, cho biết nhiều doanh nghiệp đang gặp tình trạng ngân sách AI bị tiêu hết chỉ trong vòng một hoặc hai tháng, mặc dù đây vốn là ngân sách được xây dựng cho cả năm.

Nguyên nhân nằm ở việc giá sử dụng các mô hình AI tiên tiến không giảm theo kỳ vọng. Ngược lại, mỗi thế hệ mô hình mới xuất hiện lại có mức giá token cao hơn đáng kể so với phiên bản trước đó.

Điều này khiến nhiều doanh nghiệp rơi vào vòng xoáy chi tiêu ngày càng lớn cho AI mà chưa nhìn thấy hiệu quả tài chính tương xứng.

Theo Jain, đây là lần đầu tiên trong lịch sử công nghệ hiện đại mà các doanh nghiệp phải đặt lên bàn cân giữa chi phí công nghệ và chi phí nhân sự.

Nếu trước đây câu hỏi là “có nên đầu tư công nghệ hay không”, thì hiện nay câu hỏi đã chuyển thành “nên tuyển thêm người hay mua thêm token AI?”.

Từ “Tokenmaxxing” Đến Giai Đoạn Tối Ưu Chi Phí

Ông Matan Grinberg, CEO của Factory AI, cho rằng các doanh nghiệp đã trải qua ba giai đoạn phát triển trong hành trình ứng dụng AI.

Giai đoạn 1: Áp lực từ hội đồng quản trị

Ban lãnh đạo yêu cầu CEO phải nhanh chóng triển khai AI nhằm tránh tụt hậu trước đối thủ cạnh tranh.

Giai đoạn 2: Tokenmaxxing

Đây là giai đoạn các doanh nghiệp sử dụng AI ở mọi nơi có thể mà gần như không quan tâm đến chi phí.

Nhiều công ty xem AI như một cuộc đua công nghệ và chấp nhận đầu tư mạnh tay để tìm kiếm lợi thế cạnh tranh.

Giai đoạn 3: Đánh giá lại hiệu quả đầu tư

Sau thời gian triển khai thực tế, các lãnh đạo bắt đầu đặt câu hỏi liệu mọi nhiệm vụ đều cần sử dụng những mô hình AI đắt đỏ nhất hay không.

Đây là lúc tư duy tối ưu hóa chi phí xuất hiện.

95% Khối Lượng Công Việc Đang Dùng Sai Mô Hình AI

Một trong những phát hiện đáng chú ý nhất là khoảng 95% khối lượng công việc AI trong doanh nghiệp hiện vẫn đang được xử lý bởi các mô hình cao cấp nhất.

Điều này đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đang sử dụng “siêu xe” cho những nhiệm vụ vốn chỉ cần một chiếc xe phổ thông.

Các tác vụ như tìm kiếm thông tin nội bộ, tổng hợp văn bản, trả lời câu hỏi cơ bản hay xử lý quy trình đơn giản hoàn toàn có thể được thực hiện bởi các mô hình AI chi phí thấp hơn rất nhiều.

Theo Arvind Jain, chỉ cần phân luồng đúng nhiệm vụ đến đúng mô hình, doanh nghiệp có thể tiết kiệm tới 10 lần chi phí vận hành AI.

Đây được xem là giải pháp đơn giản nhưng mang lại hiệu quả tài chính cực kỳ lớn.

AI Hiệu Quả Nhưng Chưa Đủ Hiệu Quả Kinh Tế

Một nghịch lý đang diễn ra là AI thực sự hoạt động rất tốt.

Khả năng xử lý dữ liệu, tự động hóa quy trình và hỗ trợ ra quyết định của AI ngày càng được cải thiện.

Tuy nhiên, vấn đề nằm ở chỗ giá trị tạo ra vẫn chưa theo kịp tốc độ tăng của chi phí sử dụng.

Nói cách khác, AI có thể giúp doanh nghiệp làm việc nhanh hơn nhưng chưa chắc đã giúp doanh nghiệp kiếm được nhiều tiền hơn tương ứng với khoản đầu tư bỏ ra.

Khoảng cách giữa giá trị kinh doanh và chi phí công nghệ đang trở thành mối quan tâm hàng đầu của giới CFO.

Tác Động Đến OpenAI Và Anthropic

Sự thay đổi trong hành vi mua hàng của các doanh nghiệp có thể ảnh hưởng trực tiếp đến những công ty AI hàng đầu như OpenAI và Anthropic.

Mô hình kinh doanh của các hãng này dựa trên giả định rằng nhu cầu sử dụng AI cao cấp sẽ tiếp tục tăng trưởng mạnh và khách hàng sẵn sàng trả mức giá cao.

Tuy nhiên, khi các tập đoàn Fortune 500 bắt đầu nhạy cảm hơn với giá cả, áp lực cạnh tranh sẽ gia tăng.

Các doanh nghiệp có xu hướng chuyển sang:

• Mô hình AI chi phí thấp hơn
• Hệ thống định tuyến đa mô hình
• Giải pháp AI mã nguồn mở
• Kiến trúc AI tối ưu chi phí

Điều này có thể khiến tốc độ tăng trưởng doanh thu của các nhà cung cấp AI cao cấp chậm lại trong tương lai.

AI Và Bài Toán Nguồn Nhân Lực Trong Kỷ Nguyên Mới

Một trong những tác động lớn nhất của xu hướng này là sự thay đổi trong chiến lược nhân sự.

Nhiều doanh nghiệp hiện xem ngân sách AI như một khoản đầu tư thay thế cho việc mở rộng đội ngũ lao động.

Thay vì tuyển thêm nhân viên, doanh nghiệp có thể sử dụng AI để nâng cao năng suất của lực lượng lao động hiện có.

Điều này không đồng nghĩa AI sẽ thay thế hoàn toàn con người, nhưng chắc chắn đang làm thay đổi cách doanh nghiệp phân bổ nguồn lực và hoạch định tăng trưởng.

Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đang mở ra một cuộc tranh luận mới trong giới doanh nghiệp toàn cầu: nên đầu tư vào con người hay token AI?

Khi chi phí AI tiếp tục gia tăng, các CFO buộc phải cân nhắc kỹ lưỡng hiệu quả kinh tế của từng khoản đầu tư. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến chiến lược nhân sự của doanh nghiệp mà còn có thể định hình lại toàn bộ thị trường AI trong những năm tới.

Nếu xu hướng tối ưu chi phí tiếp tục lan rộng trong nhóm Fortune 500, những gã khổng lồ AI như OpenAI hay Anthropic sẽ phải chứng minh rằng giá trị họ tạo ra thực sự tương xứng với mức giá mà khách hàng đang phải trả.