Theo báo La Tribune của Pháp, sau giai đoạn bùng nổ của Trí tuệ Nhân tạo tạo sinh (Generative AI), các doanh nghiệp trên thế giới đang phải đối mặt với một thực tế mới: chi phí ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo ngày càng tăng mạnh.
Thời kỳ Trí tuệ Nhân tạo được trợ giá-khi các nhà cung cấp chấp nhận bán dịch vụ dưới giá thành để thu hút người dùng-đang dần khép lại. Để bù đắp chi phí vận hành khổng lồ của các mô hình Trí tuệ Nhân tạo và hệ thống hạ tầng đi kèm, những tập đoàn công nghệ hàng đầu như OpenAI, Google hay Anthropic đã bắt đầu điều chỉnh giá dịch vụ theo mức độ sử dụng thực tế.
Trong những năm đầu phổ biến Trí tuệ Nhân tạo tạo sinh, các công ty công nghệ đã áp dụng mức giá rất hấp dẫn nhằm thúc đẩy người dùng và doanh nghiệp nhanh chóng tiếp cận công nghệ mới. Tuy nhiên, chiến lược này khiến nhiều nhà cung cấp phải chấp nhận hoạt động thua lỗ.
Theo các chuyên gia trong ngành, xu hướng đó đang thay đổi khi nhu cầu sử dụng Trí tuệ Nhân tạo tăng nhanh hơn nhiều so với khả năng mở rộng hạ tầng tính toán.
Một trong những nguyên nhân chính khiến chi phí leo thang là sự xuất hiện của các “tác nhân Trí tuệ Nhân tạo” (AI agents). Khác với chatbot truyền thống chỉ trả lời câu hỏi, các tác nhân Trí tuệ Nhân tạo có thể tự động thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp như tìm kiếm thông tin, phân tích dữ liệu, lập kế hoạch hay phối hợp với các hệ thống khác.
Để hoàn thành một công việc, một nền tảng Trí tuệ Nhân tạo có thể đồng thời vận hành nhiều tác nhân riêng biệt, sau đó tổng hợp và kiểm tra kết quả bằng các tác nhân khác. Điều này khiến lượng dữ liệu xử lý và số lượng “token”-đơn vị đo lường khối lượng nội dung mà Trí tuệ Nhân tạo tạo ra hoặc xử lý-tăng lên gấp nhiều lần so với các cuộc hội thoại thông thường.
Áp lực chi phí càng trở nên nghiêm trọng trong bối cảnh thị trường hạ tầng AI đang mất cân đối cung-cầu. Các trung tâm dữ liệu và nhà sản xuất chip chưa thể đáp ứng tốc độ tăng trưởng quá nhanh của nhu cầu tính toán. Hệ quả là giá thuê hạ tầng điện toán đám mây, máy chủ chuyên dụng và bộ xử lý Trí tuệ Nhân tạo liên tục tăng.
Đặc biệt trong lĩnh vực phát triển phần mềm, chi phí sử dụng Trí tuệ Nhân tạo cho lập trình đã tăng theo cấp số nhân trong thời gian qua. Xu hướng này cũng kéo theo sự gia tăng giá của nhiều mô hình Trí tuệ Nhân tạo hàng đầu trên thị trường.
Tại châu Âu, tác động tài chính của Trí tuệ Nhân tạo ngày càng rõ nét. Một nghiên cứu do hãng tư vấn Asterès thực hiện theo đặt hàng của Hiệp hội các doanh nghiệp công nghệ thông tin lớn của Pháp (Cigref) cho thấy các doanh nghiệp đang phải gánh thêm khoảng 140 tỷ euro chi phí mỗi năm do việc tăng giá các dịch vụ điện toán đám mây và phần mềm có tích hợp Trí tuệ Nhân tạo.
Đáng chú ý, nhiều doanh nghiệp tham gia khảo sát cho rằng mức tăng năng suất đạt được chưa tương xứng với khoản đầu tư ngày càng lớn dành cho Trí tuệ Nhân tạo.
Trước thực tế này, ngày càng nhiều tập đoàn bắt đầu xem xét lại chiến lược triển khai Trí tuệ Nhân tạo trên diện rộng. Các doanh nghiệp lớn như Target, Starbucks hay Uber đã đặt câu hỏi về hiệu quả kinh tế của việc ứng dụng AI trong mọi quy trình hoạt động.
Theo một số chuyên gia tư vấn công nghệ, trong không ít trường hợp, chi phí vận hành các hệ thống Trí tuệ Nhân tạo có thể vượt quá chi phí thuê một nhân viên sau chỉ một hoặc hai tháng nếu doanh nghiệp sử dụng quá mức.
Ngay cả Meta, công ty từng cổ vũ mạnh mẽ xu hướng tối đa hóa việc sử dụng Trí tuệ Nhân tạo trong công việc, cũng đang thay đổi quan điểm. Andrew Bosworth, Giám đốc Công nghệ của tập đoàn, gần đây nhấn mạnh rằng nhân viên không nên sử dụng công cụ Trí tuệ Nhân tạo một cách tùy tiện nếu không có nhu cầu thực sự. Quan điểm này phản ánh sự chuyển dịch từ tư duy “càng dùng nhiều Trí tuệ Nhân tạo càng tốt” sang cách tiếp cận chú trọng hiệu quả chi phí và giá trị thực tế.
Để giảm gánh nặng tài chính, nhiều doanh nghiệp đang tìm kiếm các giải pháp Trí tuệ Nhân tạo có chi phí thấp hơn. Một trong những xu hướng nổi bật là sử dụng các mô hình “open weights”-những mô hình có thể tải về và triển khai miễn phí, doanh nghiệp chỉ cần đầu tư hạ tầng tính toán thay vì trả phí sử dụng cho nhà cung cấp.
Song song với đó, các mô hình ngôn ngữ nhỏ (Small Language Models-SLM) cũng ngày càng được ưa chuộng. So với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Claude hay Gemini, các SLM tiêu tốn ít tài nguyên hơn và thậm chí có thể vận hành trên máy chủ nội bộ hoặc máy tính cá nhân, giúp giảm đáng kể chi phí thuê dịch vụ đám mây.
Một giải pháp khác là chia nhỏ các yêu cầu phức tạp thành nhiều bước riêng biệt và giao từng bước cho những mô hình phù hợp nhất. Cách tiếp cận này cho phép doanh nghiệp tận dụng các mô hình nhỏ, chuyên biệt và rẻ hơn thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào các mô hình đa năng quy mô lớn. Theo các chuyên gia tư vấn, chi phí xử lý có thể giảm từ khoảng 15 USD xuống chỉ còn vài xu cho mỗi triệu token khi áp dụng chiến lược này.
Sự thay đổi trong cách sử dụng Trí tuệ Nhân tạo đang mở ra cơ hội cho một lớp doanh nghiệp mới: các nền tảng chuyên lựa chọn, điều phối và kết hợp nhiều mô hình Trí tuệ Nhân tạo khác nhau.
Thay vì chỉ phụ thuộc vào một nhà cung cấp, doanh nghiệp có thể linh hoạt sử dụng nhiều công cụ khác nhau tùy theo từng nhiệm vụ. Đây là lĩnh vực mà các công ty khởi nghiệp đang cạnh tranh quyết liệt với những “gã khổng lồ” công nghệ như Amazon, đơn vị đã phát triển nền tảng Bedrock cho phép khách hàng truy cập và quản lý nhiều mô hình Trí tuệ Nhân tạo cùng lúc.
Tuy nhiên, các chuyên gia nhận định rằng những nhà phát triển Trí tuệ Nhân tạo hàng đầu như OpenAI, Google hay Anthropic sẽ không vì thế mà mất đi vị thế của mình.
Mặc dù nhiều khách hàng đang ưu tiên hiệu quả chi phí thay vì hiệu năng tối đa, vẫn sẽ luôn tồn tại một nhóm người dùng sẵn sàng trả giá cao để tiếp cận những mô hình mạnh nhất và tiên tiến nhất.
Trong bối cảnh nhu cầu Trí tuệ Nhân tạo tiếp tục tăng trưởng mạnh mẽ trên toàn cầu, thị trường này được dự báo sẽ còn mở rộng đáng kể trong những năm tới, thay vì trở thành cuộc chơi “được mất” giữa các nhà cung cấp./.
SoftBank rót 75 tỷ euro xây dựng siêu hạ tầng Trí tuệ Nhân tạo tại Pháp
Tập đoàn SoftBank Masayoshi sẽ giải ngân 45 tỷ euro từ nay đến năm 2031 để xây dựng các trung tâm dữ liệu tại miền Bắc nước Pháp; đây là dự án có quy mô lớn trong lĩnh vực hạ tầng công nghệ.
