The Storm Riders
Writer
Cơn sốt AI càn quét khắp các doanh nghiệp, nhưng khi hóa đơn gửi về, không ít vị sếp lớn phải "ngã ngửa". Việc các ông lớn công nghệ chuyển dịch sang mô hình tính phí theo mức độ sử dụng đang biến các khoản chi tiêu cho AI thành một bài toán hóc búa cực kỳ khó lường.
Hào hứng tích hợp AI vào vận hành doanh nghiệp là thế, nhưng đến khâu thanh toán thì mọi chuyện lại không hề dễ dàng. Một khảo sát quy mô lớn thực hiện trên 2.145 lãnh đạo cấp cao tại 20 quốc gia cho thấy, có tới 29% sếp lớn đang phải chật vật trong việc thấu hiểu và kiểm soát chi phí vận hành khi bắt đầu mở rộng quy mô ứng dụng AI.
Câu chuyện "đau ví" này xuất phát từ một thực tế: cách tính tiền của các ông lớn công nghệ đã thay đổi.
Khi Anthropic, OpenAI chuyển dịch sang tính phí theo mức độ sử dụng, sự "đắt đỏ" của AI bắt đầu lộ rõ
Sự thay đổi này giống như việc bạn chuyển từ dùng mạng internet trọn gói sang dùng bao nhiêu dung lượng trả tiền bấy nhiêu. Điều này khiến việc dự báo ngân sách trở nên cực kỳ phức tạp. Nhiều tổ chức thừa nhận họ vẫn chưa đủ năng lực để dự báo, giám sát và quản lý chi tiêu AI một cách hiệu quả khi mô hình tính phí mới này lên ngôi. Ngay cả với xu hướng triển khai các AI Agent (đại lý AI tự trị), có đến 1/3 lãnh đạo cấp cao coi việc thiếu hiểu biết về chi phí và tính kinh tế của AI là một rào cản lớn.
Chính vì chi phí leo thang và cấu trúc giá thay đổi liên tục, nhiều doanh nghiệp đã buộc phải tính toán lại. Gần một nửa số tổ chức được khảo sát cho biết họ đã phải tạm hoãn hoặc giãn tiến độ triển khai AI khi nhận thấy chi phí bỏ ra vượt quá giá trị thực tế thu về. Thay vào đó, họ đang chuyển hướng sang các mô hình AI giá rẻ hơn nhưng có độ chuẩn xác cao (high-fidelity models) – phân khúc đang có ảnh hưởng tăng trưởng nhanh nhất đến chiến lược AI của các công ty.
Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là các doanh nghiệp mất niềm tin vào AI. Thực tế, họ chỉ đang thực tế hơn: đánh giá kỹ xem AI tạo ra giá trị thực sự ở đâu để tập trung dòng vốn vào những nơi mang lại lợi nhuận rõ ràng nhất.
Để kích cầu và giúp khách hàng "tiêu tiền" hiệu quả hơn vào hạ tầng của mình, cả hai gã khổng lồ đều đang đầu tư mạnh vào các đội ngũ kỹ sư hỗ trợ trực tiếp. Amazon đã công bố khoản đầu tư 1 tỷ USD vào tổ chức AWS Forward Deployed Engineering nhằm giúp khách hàng dễ dàng áp dụng các AI Agent và rút ngắn thời gian triển khai. Microsoft thì rót 2,5 tỷ USD cho một thực thể vận hành mới mang tên Microsoft Frontier Company, giúp khách hàng tối ưu hóa sức mạnh AI song song với việc định hình giá trị cạnh tranh riêng.
Giới chuyên gia nhận định, vai trò chịu trách nhiệm của cấp quản lý là rất quan trọng, nhưng việc quản trị AI thành hay bại cuối cùng vẫn nằm ở quy trình vận hành thực tế hàng ngày.
Đáng chú ý, ngay cả các tổ chức nghiên cứu và tư vấn lớn đôi khi cũng "vấp ngã" vì chính AI. Gần đây, một đơn vị phân tích đã thực hiện rà soát báo cáo về AI của một tập đoàn tư vấn lớn và phát hiện ra một sự thật ngỡ ngàng: chỉ có 5 trong số 45 nguồn trích dẫn trong báo cáo là chính xác. Số còn lại hoặc là thông tin sai lệch, tự "vẽ" ra chi tiết, hoặc quá mơ hồ để xác minh. Báo cáo lỗi này sau đó đã phải gỡ bỏ âm thầm khỏi một số trang web kèm theo lời hứa hẹn sẽ rà soát lại quy trình giám sát của con người khi sử dụng AI.
Rõ ràng, AI rất thông minh và tiện lợi, nhưng nếu thả cửa cho công nghệ này tự chạy mà thiếu sự kiểm soát chặt chẽ – cả về mặt tài chính lẫn độ xác thực thông tin – thì cái giá phải trả sẽ là những hóa đơn khổng lồ và những bài học thương hiệu đắt giá.
Hào hứng tích hợp AI vào vận hành doanh nghiệp là thế, nhưng đến khâu thanh toán thì mọi chuyện lại không hề dễ dàng. Một khảo sát quy mô lớn thực hiện trên 2.145 lãnh đạo cấp cao tại 20 quốc gia cho thấy, có tới 29% sếp lớn đang phải chật vật trong việc thấu hiểu và kiểm soát chi phí vận hành khi bắt đầu mở rộng quy mô ứng dụng AI.
Câu chuyện "đau ví" này xuất phát từ một thực tế: cách tính tiền của các ông lớn công nghệ đã thay đổi.
Khi Anthropic, OpenAI chuyển dịch sang tính phí theo mức độ sử dụng, sự "đắt đỏ" của AI bắt đầu lộ rõ
Khi AI không còn "bán trọn gói"
Thời gian gần đây, những cái tên đình đám như Anthropic, OpenAI hay GitHub đã bắt đầu dịch chuyển một số dịch vụ của mình từ dạng thuê bao trọn gói (flat-rate) sang tính phí theo mức độ sử dụng thực tế (usage-based billing).Sự thay đổi này giống như việc bạn chuyển từ dùng mạng internet trọn gói sang dùng bao nhiêu dung lượng trả tiền bấy nhiêu. Điều này khiến việc dự báo ngân sách trở nên cực kỳ phức tạp. Nhiều tổ chức thừa nhận họ vẫn chưa đủ năng lực để dự báo, giám sát và quản lý chi tiêu AI một cách hiệu quả khi mô hình tính phí mới này lên ngôi. Ngay cả với xu hướng triển khai các AI Agent (đại lý AI tự trị), có đến 1/3 lãnh đạo cấp cao coi việc thiếu hiểu biết về chi phí và tính kinh tế của AI là một rào cản lớn.
Chính vì chi phí leo thang và cấu trúc giá thay đổi liên tục, nhiều doanh nghiệp đã buộc phải tính toán lại. Gần một nửa số tổ chức được khảo sát cho biết họ đã phải tạm hoãn hoặc giãn tiến độ triển khai AI khi nhận thấy chi phí bỏ ra vượt quá giá trị thực tế thu về. Thay vào đó, họ đang chuyển hướng sang các mô hình AI giá rẻ hơn nhưng có độ chuẩn xác cao (high-fidelity models) – phân khúc đang có ảnh hưởng tăng trưởng nhanh nhất đến chiến lược AI của các công ty.
Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là các doanh nghiệp mất niềm tin vào AI. Thực tế, họ chỉ đang thực tế hơn: đánh giá kỹ xem AI tạo ra giá trị thực sự ở đâu để tập trung dòng vốn vào những nơi mang lại lợi nhuận rõ ràng nhất.
Cuộc đua đổ tiền của các gã khổng lồ
Trong khi các doanh nghiệp đau đầu co kéo ngân sách, các ông lớn cung cấp hạ tầng cloud vẫn không ngừng đổ tiền tấn vào cuộc chơi. Amazon dự kiến chi khoảng 200 tỷ USD vốn đầu tư trong năm nay, tăng 50% so với năm ngoái, chủ yếu để nâng cấp năng lực xử lý AI cho các trung tâm dữ liệu AWS. Microsoft cũng không kém cạnh khi dự kiến chi tới 190 tỷ USD, tăng 61%.Để kích cầu và giúp khách hàng "tiêu tiền" hiệu quả hơn vào hạ tầng của mình, cả hai gã khổng lồ đều đang đầu tư mạnh vào các đội ngũ kỹ sư hỗ trợ trực tiếp. Amazon đã công bố khoản đầu tư 1 tỷ USD vào tổ chức AWS Forward Deployed Engineering nhằm giúp khách hàng dễ dàng áp dụng các AI Agent và rút ngắn thời gian triển khai. Microsoft thì rót 2,5 tỷ USD cho một thực thể vận hành mới mang tên Microsoft Frontier Company, giúp khách hàng tối ưu hóa sức mạnh AI song song với việc định hình giá trị cạnh tranh riêng.
Bài toán quản trị và "gậy ông đập lưng ông"
Bên cạnh câu chuyện tiền bạc, rào cản lớn tiếp theo của AI vẫn là vấn đề quản trị: Ai sẽ chịu trách nhiệm cho những quyết định sai lệch hoặc thông tin "ảo giác" do AI tạo ra?Giới chuyên gia nhận định, vai trò chịu trách nhiệm của cấp quản lý là rất quan trọng, nhưng việc quản trị AI thành hay bại cuối cùng vẫn nằm ở quy trình vận hành thực tế hàng ngày.
Đáng chú ý, ngay cả các tổ chức nghiên cứu và tư vấn lớn đôi khi cũng "vấp ngã" vì chính AI. Gần đây, một đơn vị phân tích đã thực hiện rà soát báo cáo về AI của một tập đoàn tư vấn lớn và phát hiện ra một sự thật ngỡ ngàng: chỉ có 5 trong số 45 nguồn trích dẫn trong báo cáo là chính xác. Số còn lại hoặc là thông tin sai lệch, tự "vẽ" ra chi tiết, hoặc quá mơ hồ để xác minh. Báo cáo lỗi này sau đó đã phải gỡ bỏ âm thầm khỏi một số trang web kèm theo lời hứa hẹn sẽ rà soát lại quy trình giám sát của con người khi sử dụng AI.
Rõ ràng, AI rất thông minh và tiện lợi, nhưng nếu thả cửa cho công nghệ này tự chạy mà thiếu sự kiểm soát chặt chẽ – cả về mặt tài chính lẫn độ xác thực thông tin – thì cái giá phải trả sẽ là những hóa đơn khổng lồ và những bài học thương hiệu đắt giá.
