Microsoft đã cắt giảm phần lớn giấy phép sử dụng Claude Code dùng nội bộ và yêu cầu các kỹ sư chuyển sang GitHub Copilot CLI, trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng chịu áp lực kiểm soát chi phí AI phát sinh theo lượng token tiêu thụ.

Theo Fortune, khoảng 6 tháng trước, Microsoft đã mở Claude Code cho hàng nghìn nhân sự, gồm lập trình viên, bộ phận lập kế hoạch và nhà thiết kế. Công cụ này nhanh chóng được ưa chuộng trong nội bộ. Tuy nhiên, khi quy mô sử dụng tăng mạnh, công ty đã điều chỉnh chiến lược.

Fortune cho biết động thái trên không ảnh hưởng đến thỏa thuận Microsoft đầu tư tối đa 5 tỷ USD vào Anthropic, cũng như cam kết của Anthropic về việc mua 30 tỷ USD năng lực tính toán từ Azure.

Không chỉ Microsoft, nhiều doanh nghiệp khác cũng đối mặt bài toán chi phí. Hồi tháng 4, CTO của Uber là Pravin Neppali Naga cho biết ngân sách dành cho các công cụ lập trình AI trong năm 2026 đã cạn chỉ sau 4 tháng sử dụng. Trước đó, Uber thậm chí còn lập bảng xếp hạng mức độ sử dụng công cụ AI giữa các nhóm để thúc đẩy triển khai.

Áp lực chi phí chủ yếu đến từ mô hình tính phí theo token: mức sử dụng càng cao, tổng chi phí càng tăng. Goldman Sachs dự báo AI tác nhân có thể đẩy lượng token tiêu thụ lên gấp 24 lần vào năm 2030, đạt 120 quadrillion token mỗi tháng.

Dù vậy, giá token được dự báo sẽ tiếp tục giảm. Theo Gartner, đến năm 2030, chi phí suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn có quy mô 1 nghìn tỷ tham số có thể giảm khoảng 90% so với năm 2025. Tuy nhiên, Gartner cũng nhận định chi phí AI của doanh nghiệp sẽ không vì thế mà giảm ngay.

Fortune dẫn phân tích cho rằng các mô hình tác nhân tiêu thụ số token cho mỗi tác vụ cao hơn đáng kể so với mô hình thông thường. Mức tăng về lượng tiêu thụ này có thể vượt tốc độ giảm của giá token. Ngoài ra, các nhà cung cấp AI cũng không nhất thiết hạ giá tương ứng khi chi phí trên mỗi token đi xuống.

Will Sommer, chuyên gia phân tích cấp cao kiêm giám đốc tại Gartner, nhận định việc token rẻ hơn ở các tác vụ AI đơn giản không đồng nghĩa chi phí sử dụng các mô hình tiên tiến cũng sẽ giảm.