AI tạo sinh đã trở thành công cụ nâng năng suất quan trọng trong doanh nghiệp, nhưng chi phí tăng nhanh hơn dự kiến đang tạo ra áp lực mới lên ngân sách. Tại nhiều công ty ở Mỹ, mức chi cho AI tăng mạnh tới mức ngân sách cả năm có thể bị dùng hết chỉ sau vài tháng, buộc doanh nghiệp phải tính lại giữa tuyển thêm người và tăng đầu tư cho AI.

Theo CNBC ngày 29/5 (giờ địa phương), mối quan tâm của nhiều doanh nghiệp lớn tại Mỹ đang dịch chuyển từ mở rộng ứng dụng AI sang kiểm soát chi phí và tối ưu cách vận hành mô hình. Nhu cầu sử dụng AI vẫn tăng, nhưng bài toán hiệu quả đầu tư hiện nổi lên như một thách thức mới.

Arvind Jain, CEO của Glean, cho biết vấn đề khách hàng doanh nghiệp nhắc đến nhiều nhất hiện nay là chi phí AI tăng đột biến. Theo ông, tại không ít công ty, ngân sách AI cho cả năm đã gần như cạn chỉ sau một đến hai tháng. Trong khi nhu cầu tiếp tục đi lên, doanh nghiệp cũng trở nên nhạy cảm hơn nhiều với giá.

Trước đó, thị trường từng kỳ vọng chi phí AI sẽ nhanh chóng giảm nhờ tiến bộ công nghệ và cạnh tranh gia tăng. Tuy nhiên, thực tế lại diễn biến theo chiều ngược lại khi các mô hình ngôn ngữ lớn thế hệ mới có hiệu năng cao hơn nhưng cũng đi kèm mức giá đắt hơn.

Jain cho biết chi phí tính theo token của các mô hình AI tiên tiến nhất hiện cao gần gấp đôi so với thế hệ trước. Theo ông, cấu trúc chi phí như hiện nay khó có thể duy trì bền vững trong dài hạn.

Đáng chú ý, chi phí AI đang bắt đầu cạnh tranh trực tiếp với chi phí nhân sự. Nếu trước đây đầu tư công nghệ chỉ chiếm một phần trong chi phí vận hành, thì nay nhiều doanh nghiệp phải đưa ra lựa chọn rõ ràng hơn: tuyển thêm nhân sự hay phân bổ thêm ngân sách cho AI.

Jain cho biết ngày càng có nhiều trường hợp ngân sách AI được tăng lên thay cho kế hoạch mở rộng tuyển dụng. Doanh nghiệp mạnh tay đầu tư với kỳ vọng cải thiện năng suất, nhưng đổi lại dư địa tuyển thêm người cũng bị thu hẹp.

Xu hướng này cũng được ghi nhận tại Factory AI, công ty cung cấp nền tảng phát triển phần mềm AI. CEO Matan Grinberg cho biết ban lãnh đạo doanh nghiệp hiện phải cân nhắc giữa việc tối ưu quy mô nhân sự và tối ưu chi phí AI trên mỗi nhân viên. Theo ông, AI không còn là khoản đầu tư mang tính biểu tượng cho đổi mới, mà đã trở thành một bài toán phân bổ ngân sách cụ thể.

Chiến lược sử dụng AI trong doanh nghiệp cũng thay đổi nhanh. Grinberg cho biết giai đoạn đầu là lúc hội đồng quản trị gây áp lực để ban điều hành nhanh chóng triển khai AI. Sau đó là giai đoạn doanh nghiệp tìm cách dùng AI càng nhiều càng tốt mà chưa quá chú trọng đến chi phí.

Theo phân tích của ông, thị trường hiện đã bước sang giai đoạn thứ ba: tối ưu chi phí. Doanh nghiệp bắt đầu đặt câu hỏi liệu mọi tác vụ có thực sự cần đến mô hình mới nhất và đắt nhất hay không, hay một phần công việc có thể chuyển sang các mô hình rẻ hơn.

Bài toán ở đây là AI đã tạo ra kết quả rõ ràng, nhưng chưa chứng minh được khả năng mang lại lợi ích đủ lớn để bù đắp đà tăng chi phí. Jain nhận định AI là công cụ mạnh, nhưng vẫn còn kém hiệu quả về chi phí, trong khi giá trị doanh nghiệp thu được nhiều khi không theo kịp tốc độ tăng chi tiêu.

Ông cũng cho biết khoảng 95% mức sử dụng AI trong môi trường doanh nghiệp hiện vẫn tập trung vào nhóm mô hình cao cấp và đắt nhất. Trong khi đó, nhiều tác vụ thực tế hoàn toàn có thể được xử lý bằng các mô hình rẻ hơn, dù hiệu năng thấp hơn đôi chút.

Theo Jain, chỉ cần phân loại công việc và phân bổ mô hình phù hợp, doanh nghiệp cũng có thể cắt giảm đáng kể chi phí AI. Nếu phân tầng mô hình theo độ phức tạp của từng nhiệm vụ, mức tiết kiệm có thể lên tới 10 lần.

Diễn biến này cho thấy trục cạnh tranh trên thị trường AI cho doanh nghiệp đang thay đổi. Nếu trước đây trọng tâm là ai sở hữu mô hình mạnh hơn, thì trong thời gian tới yếu tố quyết định có thể là doanh nghiệp sử dụng mô hình nào cho tác vụ nào để tối ưu chi phí.

Giới công nghệ đánh giá thị trường AI đang chuyển từ cuộc đua hiệu năng sang cuộc đua hiệu quả kinh tế. Khi doanh nghiệp bắt đầu siết chặt yêu cầu về hiệu quả đầu tư thay vì chỉ chạy theo năng lực của các mô hình cao cấp, xu hướng này được cho là sẽ ảnh hưởng đáng kể tới tốc độ tăng trưởng của ngành AI cũng như cách thị trường định giá doanh nghiệp trong thời gian tới.