Các doanh nghiệp dùng trí tuệ nhân tạo đang dừng việc đốt token

Chiến lược ‘tối đa hóa token’, tức là đẩy mạnh việc tiêu thụ tài nguyên của trí tuệ nhân tạo mà bỏ qua bài toán năng suất đầu ra, đang là một sai lầm đắt giá đối với doanh nghiệp.

Trước áp lực tài chính khổng lồ, hàng loạt công ty công nghệ lớn đang phải ngậm ngùi đảo ngược chính sách và siết chặt hầu bao cho trí tuệ nhân tạo.

Các doanh nghiệp phải tiết kiệm tốc độ dùng token cho trí tuệ nhân tạo.

Chi phí khổng lồ cho trí tuệ nhân tạo nhưng hiệu quả đầu ra nhỏ giọt

Vào đầu tháng 4/2026, trang tin công nghệ The Information tại Mỹ đã tiết lộ một sự thật gây sốc về nội bộ của tập đoàn Meta. Đơn vị này đã tổ chức một cuộc thi nội bộ dành cho các nhân viên để xem ai có thể tiêu thụ nhiều token cho trí tuệ nhân tạo nhất. Kết quả là một khối lượng tài nguyên khổng lồ đã bị đốt cháy một cách nhanh chóng. Tổng cộng, khoảng 60 nghìn tỉ token đã bị tiêu thụ chỉ trong vòng 30 ngày.

Theo phân tích từ The Information, cá nhân đứng đầu bảng xếp hạng tiêu thụ đã sử dụng một mình hơn 280 tỉ token. Khi quy đổi ra đồng đô la Mỹ, mức tiêu thụ vô tội vạ này có thể đồng nghĩa với việc Meta phải gánh chịu mức chi phí dao động từ vài trăm nghìn đến vài triệu USD, tùy thuộc vào đơn giá của giao diện lập trình ứng dụng (API) tại thời điểm đó.

Sự lãng phí không dừng lại ở Meta. Vào giữa tháng 5, nhà sáng lập nền tảng Openclaw là Peter Steinberger đã tự hào tuyên bố rằng ông đã tiêu thụ lượng token cho trí tuệ nhân tạo trị giá xấp xỉ 1,3 triệu USD trong vỏn vẹn 30 ngày. Trong trường hợp này, nhà tuyển dụng mới của ông là OpenAI đã phải đứng ra chi trả toàn bộ hóa đơn. Những con số khổng lồ này phơi bày một thực trạng đáng lo ngại trong ngành công nghiệp phần mềm.

Vấn đề cốt lõi trong phần lớn các trường hợp áp dụng chiến lược tối đa hóa token là việc tăng cường tiêu thụ tài nguyên máy học lại không mang lại những tác động tích cực tương xứng đối với năng suất chung. Xu hướng vung tay quá trán này thường cực kỳ đắt đỏ, tiêu tốn những khoản ngân sách khổng lồ, đồng thời hoàn toàn thất bại trong việc mang lại những kết quả mong muốn nhằm thu hồi vốn đầu tư.

Các kỹ sư và nhà phát triển dường như đang rơi vào một cái bẫy tâm lý khi coi các công cụ thông minh là một nguồn tài nguyên vô tận và miễn phí, dẫn đến việc lạm dụng chúng cho mọi tác vụ dù là nhỏ nhất. Khi sự hào hứng ban đầu qua đi, các giám đốc tài chính bắt đầu nhận ra rằng việc đốt tiền vào các luồng xử lý ngôn ngữ khổng lồ hoàn toàn không giúp doanh nghiệp tạo ra thêm doanh thu hay nâng cao chất lượng sản phẩm một cách rõ rệt.

Sự thức tỉnh của giới công nghệ và xu hướng tối giản tài nguyên

Đối mặt với những tờ hóa đơn khổng lồ, các tập đoàn công nghệ buộc phải nhanh chóng hãm phanh trào lưu tiêu thụ token vô tội vạ này. Meta đã phải ra lệnh tạm dừng cuộc thi nội bộ của mình chỉ vài ngày sau khi nó được công bố rộng rãi. Tại Amazon, những cuộc thi nội bộ tương tự vốn từng được khuyến khích giống như cách làm của Google và OpenAI, cũng đã bị ban lãnh đạo yêu cầu chấm dứt hoàn toàn vào cuối tháng 5. Cùng lúc đó, Microsoft đã tiến hành thu hồi quyền truy cập của các kỹ sư bên ngoài vào công cụ Claude Code, buộc họ phải chuyển sang sử dụng GitHub Copilot CLI nhằm kiểm soát chi phí hiệu quả hơn.

Về cơ bản, không có bất kỳ doanh nghiệp nào muốn chi phí vận hành của mình tăng vọt một cách mất kiểm soát. Một chuyên gia tư vấn về trí tuệ nhân tạo đã chia sẻ với cổng thông tin Axios về một trường hợp khách hàng của ông phải đối mặt với thảm họa tài chính do thiếu quản lý. Vị khách hàng này đã vô cùng sửng sốt khi bất ngờ nhận được một tờ hóa đơn thanh toán lên tới nửa tỉ USD. Nguyên nhân sâu xa dẫn đến cơ sự này là do người quản lý đã hoàn toàn không thiết lập bất kỳ giới hạn nào đối với việc sử dụng token cho trí tuệ nhân tạo của nhân viên cấp dưới.

Đây hoàn toàn không phải là một trường hợp cá biệt. Giám đốc điều hành của Uber, ông Dara Khorowshahi, đã phải thừa nhận rằng hiệu suất thực tế của công ty đang tụt hậu rất xa so với tốc độ tiêu thụ token. Đối với rất nhiều nhà phát triển phần mềm, công cụ trí tuệ nhân tạo mang lại cảm giác giống như một dịch vụ miễn phí. Hậu quả của tư duy này là Uber tuyên bố họ đã dùng cạn kiệt toàn bộ ngân sách dự kiến cho cả năm dành cho các dịch vụ máy học chỉ trong bốn tháng 1, 2, 3 và 4 của năm 2026.

Theo một báo cáo phân tích trên tờ Wall Street Journal, rất nhiều công ty hiện nay đang chủ động làm chậm lại quá trình cấp phép sử dụng tài nguyên số cho nhân viên. Sự thắt chặt này diễn ra mạnh mẽ đến mức nó có thể làm phức tạp thêm quá trình mở rộng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên toàn nền kinh tế. Giới phân tích cho rằng kỷ nguyên sử dụng tài nguyên điện toán một cách lãng phí đã chính thức khép lại. Thay vì tìm cách kéo dài số lượng dữ liệu xử lý, các kỹ sư giờ đây bị buộc phải học cách viết ra những câu lệnh ngắn gọn, súc tích và có tính định hướng cao nhất để giảm tải đầu vào.

Ông Eugene Cheah, Giám đốc điều hành kiêm đồng sáng lập của Featherless.ai, đã đưa ra một lời giải thích rất rõ ràng cho sự chuyển dịch này. Theo ông, mức độ sử dụng token là một thước đo, nhưng việc tiêu thụ ở mức cực đoan dưới vỏ bọc của việc tối đa hóa token phần lớn không phải là một mô hình kinh doanh bền vững, đồng thời là một cách hoàn toàn thiếu chính xác để đo lường giá trị thực sự tạo ra. Chuyên gia này tin tưởng rằng giai đoạn tiếp theo của quá trình ứng dụng công nghệ tại các doanh nghiệp sẽ được đặc trưng bởi xu hướng tối giản hóa token. Việc đo lường hiệu quả giờ đây sẽ tập trung vào chất lượng của kết quả đầu ra thay vì số lượng ký tự được hệ thống tiêu thụ.