Ngày 22/5, CEO của Uber, Andrew Macdonald, thẳng thắn thừa nhận trên một podcast rằng công ty không tìm được mối liên hệ rõ ràng giữa việc chi ngày càng nhiều cho AI và những cải tiến sản phẩm thực sự. Ông thậm chí đặt ra một từ mới để gọi sự lãng phí trong nhóm kỹ thuật: "tokenmaxxing", tức là tối đa hóa token mà không tạo ra giá trị tương xứng.
Trước đó, CTO của Uber tiết lộ công ty đã tiêu hết toàn bộ ngân sách Claude Code cả năm chỉ trong bốn tháng. Với 5.000 kỹ sư sử dụng công cụ này ở tỷ lệ lên tới 95%, hóa đơn trung bình mỗi người dao động từ 150 đến 2.000 USD mỗi tháng. Riêng bài thuyết trình nội bộ kéo dài hai giờ của CTO ngốn tới 1.200 USD tiền token. Macdonald nói ông "sốc đến mức không nói nên lời" khi nghe con số đó.
Microsoft cũng không nằm ngoài guồng. Giữa tháng 5, họ bắt đầu cắt giảm giấy phép Claude Code nội bộ vì chi phí token "không bền vững". GitHub thông báo từ ngày 1/6, tất cả gói Copilot chuyển sang tính tiền theo mức dùng thực tế. Phản ứng của người dùng rất tiêu cực khi nhiều người tính ra rằng một phiên lập trình AI thông thường đã ngốn 30 đến 40 USD, tức là gói 10 USD mỗi tháng chỉ đủ dùng một lần.
Dữ liệu từ Entelligence.AI, tổng hợp từ 2.444 công ty, cho thấy bức tranh đáng lo. Với mỗi đồng đô la đổ vào AI, chỉ 18 xu tạo ra giá trị thực sự cho người dùng. Phần còn lại bị tiêu tốn vào việc sửa lỗi do AI tự tạo ra (44 xu), làm lại công việc (27 xu) và xử lý ma sát trong khâu kiểm duyệt (11 xu). Giá token theo chỉ số Bloomberg cũng đã tăng khoảng 65% kể từ cuối tháng 2.
Có hai cách nhìn về tình trạng này. Phe lạc quan, trong đó có các nhà phân tích Goldman Sachs, cho rằng đây chỉ là giai đoạn chuyển giao. Họ dự báo đến 2030, AI dạng tác nhân (agent-based AI) sẽ kéo lượng từ ngữ xử lý tăng gấp 24 lần, và ROI của doanh nghiệp sẽ chuyển dương trong vòng 1 đến 1,5 năm tới. Phe bi quan, tiêu biểu là nhà phân tích Jim Covello của Goldman Sachs, lại chỉ ra rằng gần như toàn bộ lợi nhuận trong chuỗi cung ứng AI đang dồn về các công ty bán dẫn, trong khi 95% doanh nghiệp đầu tư vào AI tạo sinh chưa thu được lợi nhuận nào theo nghiên cứu từ MIT.
Còn một lớp phức tạp hơn nằm ở cấu trúc tài chính của ngành. OpenAI và Anthropic cùng chiếm hơn một nửa trong tổng cam kết điện toán đám mây khoảng 2 nghìn tỷ USD từ Microsoft, Oracle, Google và Amazon. Cụ thể, 280 tỷ USD trong đơn tồn đọng của Microsoft gắn với OpenAI; 300 tỷ USD trong đường ống Oracle thuộc về OpenAI; còn Anthropic chiếm 200 tỷ USD trong phần của Google. Điểm đáng chú ý là khoản đầu tư 13 tỷ USD của Microsoft vào OpenAI chủ yếu được hiện thực hóa dưới dạng tín dụng Azure, tức OpenAI dùng tiền đó để mua dịch vụ của chính Microsoft, và Microsoft lại tính đó vào doanh thu đám mây. Một vòng khép kín.
Hiện Anthropic được cho là đang tiêu tới 3 USD chi phí cho mỗi 1 USD doanh thu tạo ra. Nếu tốc độ gây vốn chậm lại, toàn bộ chuỗi có thể bị kéo ngược.
Tình hình hiện tại không phải bong bóng kiểu năm 1999. Hệ số P/E dự phóng của bảy tập đoàn công nghệ lớn nhất hiện ở mức khoảng 20 lần, thấp hơn nhiều so với mức 52 lần ở đỉnh bong bóng dot-com. Công nghệ AI là có thật và mang lại giá trị thực sự cho một số nhóm người dùng cụ thể.
Nhưng câu hỏi cốt lõi vẫn chưa có lời giải: liệu khoản tiết kiệm mà doanh nghiệp ở cuối chuỗi có được từ AI có đủ lớn và đến đủ nhanh để bù đắp cho mức giá mà thị trường vốn đang định cho các phòng thí nghiệm AI và các nhà cung cấp đám mây không?
Điều đã rõ là thước đo cũ "token tiêu thụ nhiều là AI thành công" không còn đứng vững. Dùng nhiều không có nghĩa là tạo ra giá trị. Chi phí thật là điều chắc chắn, còn ai sẽ gánh, vẫn là câu hỏi chưa có đáp án.
Trước đó, CTO của Uber tiết lộ công ty đã tiêu hết toàn bộ ngân sách Claude Code cả năm chỉ trong bốn tháng. Với 5.000 kỹ sư sử dụng công cụ này ở tỷ lệ lên tới 95%, hóa đơn trung bình mỗi người dao động từ 150 đến 2.000 USD mỗi tháng. Riêng bài thuyết trình nội bộ kéo dài hai giờ của CTO ngốn tới 1.200 USD tiền token. Macdonald nói ông "sốc đến mức không nói nên lời" khi nghe con số đó.
Microsoft cũng không nằm ngoài guồng. Giữa tháng 5, họ bắt đầu cắt giảm giấy phép Claude Code nội bộ vì chi phí token "không bền vững". GitHub thông báo từ ngày 1/6, tất cả gói Copilot chuyển sang tính tiền theo mức dùng thực tế. Phản ứng của người dùng rất tiêu cực khi nhiều người tính ra rằng một phiên lập trình AI thông thường đã ngốn 30 đến 40 USD, tức là gói 10 USD mỗi tháng chỉ đủ dùng một lần.
Dữ liệu từ Entelligence.AI, tổng hợp từ 2.444 công ty, cho thấy bức tranh đáng lo. Với mỗi đồng đô la đổ vào AI, chỉ 18 xu tạo ra giá trị thực sự cho người dùng. Phần còn lại bị tiêu tốn vào việc sửa lỗi do AI tự tạo ra (44 xu), làm lại công việc (27 xu) và xử lý ma sát trong khâu kiểm duyệt (11 xu). Giá token theo chỉ số Bloomberg cũng đã tăng khoảng 65% kể từ cuối tháng 2.
Có hai cách nhìn về tình trạng này. Phe lạc quan, trong đó có các nhà phân tích Goldman Sachs, cho rằng đây chỉ là giai đoạn chuyển giao. Họ dự báo đến 2030, AI dạng tác nhân (agent-based AI) sẽ kéo lượng từ ngữ xử lý tăng gấp 24 lần, và ROI của doanh nghiệp sẽ chuyển dương trong vòng 1 đến 1,5 năm tới. Phe bi quan, tiêu biểu là nhà phân tích Jim Covello của Goldman Sachs, lại chỉ ra rằng gần như toàn bộ lợi nhuận trong chuỗi cung ứng AI đang dồn về các công ty bán dẫn, trong khi 95% doanh nghiệp đầu tư vào AI tạo sinh chưa thu được lợi nhuận nào theo nghiên cứu từ MIT.
Còn một lớp phức tạp hơn nằm ở cấu trúc tài chính của ngành. OpenAI và Anthropic cùng chiếm hơn một nửa trong tổng cam kết điện toán đám mây khoảng 2 nghìn tỷ USD từ Microsoft, Oracle, Google và Amazon. Cụ thể, 280 tỷ USD trong đơn tồn đọng của Microsoft gắn với OpenAI; 300 tỷ USD trong đường ống Oracle thuộc về OpenAI; còn Anthropic chiếm 200 tỷ USD trong phần của Google. Điểm đáng chú ý là khoản đầu tư 13 tỷ USD của Microsoft vào OpenAI chủ yếu được hiện thực hóa dưới dạng tín dụng Azure, tức OpenAI dùng tiền đó để mua dịch vụ của chính Microsoft, và Microsoft lại tính đó vào doanh thu đám mây. Một vòng khép kín.
Hiện Anthropic được cho là đang tiêu tới 3 USD chi phí cho mỗi 1 USD doanh thu tạo ra. Nếu tốc độ gây vốn chậm lại, toàn bộ chuỗi có thể bị kéo ngược.
Tình hình hiện tại không phải bong bóng kiểu năm 1999. Hệ số P/E dự phóng của bảy tập đoàn công nghệ lớn nhất hiện ở mức khoảng 20 lần, thấp hơn nhiều so với mức 52 lần ở đỉnh bong bóng dot-com. Công nghệ AI là có thật và mang lại giá trị thực sự cho một số nhóm người dùng cụ thể.
Nhưng câu hỏi cốt lõi vẫn chưa có lời giải: liệu khoản tiết kiệm mà doanh nghiệp ở cuối chuỗi có được từ AI có đủ lớn và đến đủ nhanh để bù đắp cho mức giá mà thị trường vốn đang định cho các phòng thí nghiệm AI và các nhà cung cấp đám mây không?
Điều đã rõ là thước đo cũ "token tiêu thụ nhiều là AI thành công" không còn đứng vững. Dùng nhiều không có nghĩa là tạo ra giá trị. Chi phí thật là điều chắc chắn, còn ai sẽ gánh, vẫn là câu hỏi chưa có đáp án.
