Làn sóng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại các tập đoàn lớn trên toàn cầu đang bùng nổ mạnh mẽ hơn bao giờ hết. Thế nhưng, chi phí vận hành leo thang một cách chóng mặt đang buộc nhiều ông lớn phải phanh gấp.
Động thái này đang diễn ra theo cách có thể làm phức tạp thêm bước tiến chinh phục nền kinh tế toàn cầu của công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Ngay trong năm nay, các nhà điều hành trong mọi ngành công nghiệp đã liên tục thúc giục nhân viên tích hợp các công cụ trí tuệ nhân tạo vào công việc của họ.
Các doanh nghiệp sẵn sàng chi tiêu hào phóng để khuyến khích sự thử nghiệm, đồng thời muốn gửi đi một thông điệp mạnh mẽ tới Phố Wall rằng công ty của họ sẽ không bị bỏ lại phía sau trong làn sóng dịch chuyển công nghệ sắp tới.
Sự nhiệt huyết thái quá đó đã dẫn đến tình trạng chi phí tăng vọt cho các token, vốn là đơn vị cơ bản dùng để đo lường năng lượng tính toán của trí tuệ nhân tạo, trong bối cảnh các nhà cung cấp mô hình nỗ lực cân bằng giữa cung và cầu cũng như quản lý chi phí vận hành của chính họ.
Nhiều doanh nghiệp đã ngỡ ngàng nhận ra họ tiêu hết ngân sách cả năm chỉ trong vòng ba tháng, thậm chí chứng kiến hóa đơn chi tiêu cho trí tuệ nhân tạo tăng vọt gấp đôi hoặc gấp ba lần.
Trước tình cảnh đó, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang cuống cuồng tìm cách cắt giảm chi phí.
Họ nỗ lực kiểm soát hạn mức sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tổ chức, hướng nhân viên sang các công cụ tự phát triển nội bộ rẻ hơn, đồng thời giúp họ mài giũa kỹ năng sử dụng để tối ưu hóa hiệu quả đầu tư mang lại.
Hàng loạt lãnh đạo công nghệ cấp cao tại Uber Technologies, Meta Platforms, Microsoft, Salesforce, DoorDash và các công ty khác đều đã thảo luận về các biện pháp kiểm soát mới nhằm đảm bảo công nghệ này thực sự đóng góp vào năng suất lao động, hoặc thực hiện các bước hạn chế quyền tiếp cận một số công cụ đối với những nhóm nhân sự nhất định.
Giới phê bình trí tuệ nhân tạo chỉ ra rằng những nỗ lực thắt chặt chi tiêu này là một tín hiệu cảnh báo cho thấy tốc độ tăng trưởng thần tốc của thị trường công nghệ này có thể bị chững lại.
Điều này trực tiếp tạo ra áp lực lớn cho Anthropic hay OpenAI khi các startup này đang rục rịch chuẩn bị lên sàn chứng khoán trong năm nay. Mới đây nhất, Anthropic đã hoàn tất vòng gọi vốn trị giá lên tới 65 tỷ USD, nâng định giá của công ty khởi nghiệp này lên mức kỷ lục 965 tỷ USD.
Tuy nhiên, không ít nhà đầu tư và giám đốc công nghệ đã lên tiếng cảnh báo rằng không nên cá cược vào một sự thoái trào. Họ lưu ý rằng doanh thu và mức độ sử dụng trí tuệ nhân tạo của các khách hàng doanh nghiệp thực tế đang tăng nhanh hơn rất nhiều so với mọi dự báo trước đó.
Ông Will McGough, Giám đốc Đầu tư tại công ty quản lý tài sản Prime Capital Financial, đơn vị đang rót vốn vào nhiều công ty công nghệ và theo sát các đợt phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng sắp tới của các siêu khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo, nhận định rằng chúng ta vẫn đang ở những hiệp đầu của quá trình ứng dụng công nghệ mới này.
Ngay cả các tập đoàn khổng lồ cũng vẫn đang trong giai đoạn vừa làm vừa tìm hiểu.
Cơn ác mộng hóa đơn triệu đô từ thời kỳ xài xả láng
Chỉ mới vài tháng trước, triết lý chung đối với việc sử dụng trí tuệ nhân tạo tại nhiều công ty lớn vẫn là càng nhiều càng tốt. Các gói đăng ký sử dụng không giới hạn thực chất là một khoản trợ cấp từ các nhà phát triển mô hình, vốn chấp nhận chịu lỗ trước các hoạt động cường độ cao của nhóm người dùng chuyên nghiệp.
Được khuyến khích đón đầu làn sóng đổi mới, nhân viên tại một số doanh nghiệp đã lao vào trào lưu gọi là cuồng token, cố gắng tiêu thụ càng nhiều tài nguyên tính toán của trí tuệ nhân tạo càng tốt chỉ để chứng tỏ mình là người đi đầu về công nghệ.
Thói quen này vẫn tiếp diễn ngay cả khi các nhà cung cấp mô hình chuyển sang mô hình tính phí dựa trên mức độ sử dụng thực tế.
Matan Grinberg, CEO của Factory, cho biết nhân viên ở một số công ty đang dùng các mô hình AI đắt đỏ chỉ để trả lời những câu hỏi đơn giản
Ông Matan Grinberg, Giám đốc Điều hành của Factory, một công ty tự động hóa mã nguồn, chia sẻ câu chuyện về một lãnh đạo tổ chức tài chính hàng đầu, nơi nhân viên đã đốt hàng trăm nghìn USD mỗi tháng chỉ để mua token.
Theo vị lãnh đạo này, một số nhân viên đã sử dụng các mô hình cao cấp, đắt đỏ nhất chỉ để trả lời những câu hỏi cực kỳ đơn giản hoặc chỉ để tán gẫu. Ông Grinberg ví von rằng nếu con bạn cần tìm gia sư dạy đại số, bạn hoàn toàn có thể tìm một người có mức giá bình dân hơn là đi thuê nhà vật lý học Albert Einstein về dạy học.
Lựa chọn mô hình giá rẻ và những nỗi lo ngại đi kèm
Chi phí leo thang có thể sẽ hướng người dùng đến các mô hình giá rẻ hơn với mức phí chỉ bằng một phần nhỏ. Tuy nhiên, theo các nhà quản lý, nhiều doanh nghiệp vẫn e dè với các hệ thống trí tuệ nhân tạo giá rẻ này vì một vài lựa chọn rẻ nhất hiện nay lại được phát triển tại Trung Quốc.
Để giữ chân khách hàng, các ông lớn như Anthropic, OpenAI hay Google cũng buộc phải tung ra các phiên bản rút gọn có giá mềm hơn từ các mô hình chủ lực của mình, trong khi Factory và các đơn vị khác đã phát triển hệ thống giúp doanh nghiệp phân loại truy vấn và chuyển hướng một số tác vụ sang các tùy chọn tiết kiệm hơn.
Bất chấp điều đó, nhu cầu sử dụng token trên toàn cầu vẫn không ngừng tăng trưởng phi mã. Google cho biết tại một sự kiện gần đây rằng hiện họ xử lý hơn 3,2 triệu tỷ token mỗi tháng, gấp bảy lần so với cùng kỳ năm ngoái.
Gã khổng lồ tìm kiếm cùng các đối thủ đang nỗ lực giảm chi phí vận hành bằng nhiều cách khác nhau, bao gồm việc tối ưu hóa hiệu suất phần cứng và thuật toán tính toán.
Những cái phanh gấp từ các ông lớn công nghệ
Sự dịch chuyển sang mô hình tính phí theo mức độ sử dụng đã buộc các khách hàng doanh nghiệp phải tính toán chi li mức tiêu thụ của mình. Một giám đốc điều hành của Uber tiết lộ rằng tính đến tháng ba, công ty đã thổi bay toàn bộ ngân sách năm dành cho việc sử dụng các hệ thống trí tuệ nhân tạo tự chủ.
Trong khi đó, Microsoft đã quyết định giới hạn quyền truy cập vào chương trình Claude Code của Anthropic đối với một số nhân viên, hướng họ sử dụng công cụ hỗ trợ lập trình nội bộ rẻ hơn.
Salesforce cũng ra mắt hệ thống mới chuyên theo dõi xem lượng token tiêu thụ đóng góp được bao nhiêu phần trăm vào kết quả kinh doanh thực tế.
Trong một bản ghi nhớ gửi nhân viên vào tháng tư, Giám đốc Công nghệ của Meta là Andrew Bosworth đã thẳng thắn cảnh báo rằng việc để mọi người tự do thử nghiệm là điều tốt, nhưng hiện tại công ty đang có quá nhiều công cụ chồng chéo.
Andrew Bosworth, giám đốc công nghệ của Meta, cho rằng nhân viên không nên dùng công cụ AI “chỉ để dùng cho có”
Ông nhấn mạnh không ai được phép dùng trí tuệ nhân tạo chỉ để cho có, bởi mọi chuyển động không đồng nghĩa với sự tiến bộ, và lượng token tiêu thụ hoàn toàn không phải là thước đo cho bất kỳ loại hiệu quả nào.
Phản hồi về vấn đề này, người phát ngôn của Microsoft cho biết quyết định cắt giảm quyền truy cập vào chương trình Claude Code của Anthropic không xuất phát từ bài toán chi phí, mà bắt nguồn từ mong muốn chuẩn hóa công cụ sử dụng trong toàn bộ tổ chức của công ty.
Đại diện phía Anthropic khẳng định các mô hình của họ giúp khách hàng nâng cao năng suất đáng kể, chẳng hạn như hoàn thành những tác vụ phức tạp chỉ trong chưa đầy hai tuần, thay vì mất hơn bảy tháng nếu làm theo cách thủ công trước đây.
Người phát ngôn của Anthropic chia sẻ thêm rằng giống như bất kỳ công nghệ hay phương thức làm việc mới nào, các đội ngũ nhân sự vẫn đang trong quá trình khám phá xem đâu là nơi mang lại hiệu quả lớn nhất và làm thế nào để đo lường chúng một cách chính xác nhất.
Họ đang tích cực hợp tác với khách hàng để cung cấp các công cụ giúp đảm bảo hiệu quả đầu tư là một giá trị có thể nhìn thấy được bằng số liệu rõ ràng, chứ không chỉ dừng lại ở cảm nhận cảm tính.
Khoảng cách lớn giữa quảng cáo và hiệu quả thực tế
Tuy nhiên, giới kỹ sư phần mềm và các công ty khởi nghiệp vẫn cảnh báo rằng dù trí tuệ nhân tạo giúp hoàn thành công việc nhanh hơn rất nhiều, nhưng chi phí để con người rà soát, gỡ lỗi và viết lại những đoạn mã lỗi do công cụ này tạo ra vẫn ở mức rất cao.
Điều này cho thấy các mô hình hiện tại vẫn cần phải cải thiện rất nhiều trước khi đạt đến độ chín muồi.
Theo số liệu thực tế từ EntelligenceAI, một công ty khởi nghiệp đã tổng hợp dữ liệu từ hơn hai nghìn doanh nghiệp sử dụng các công cụ lập trình trí tuệ nhân tạo tiên tiến, thực tế chỉ có vỏn vẹn 18% chi phí mua token thực sự chuyển hóa thành các sản phẩm phần mềm hoàn thiện được đưa tới tay người dùng cuối.
Điều đó đồng nghĩa với việc phần lớn ngân sách của các doanh nghiệp vẫn đang bị tiêu tốn trong vòng lặp sửa sai và gỡ lỗi để hoàn thiện sản phẩm.
Nguồn: WSJ
