Năm 2026 đánh dấu một giai đoạn mà sự hào hứng ban đầu với AI đang dần nhường chỗ cho những tính toán thực dụng về kinh tế. Tình trạng này diễn ra trong bối cảnh chi phí vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn bắt đầu vượt quá ngân sách dự kiến của nhiều doanh nghiệp.
Bài toán chi phí sử dụng AI hàng tháng
Một báo cáo từ Fortune cho biết Microsoft gần đây đã phải hủy phần lớn giấy phép sử dụng công cụ Claude Code của nhân viên. Nguyên nhân đằng sau quyết định này đến từ chi phí cho Claude Code đã tăng vọt khi lượng người dùng trong nội bộ Microsoft mở rộng quá nhanh.
Tương tự, giám đốc công nghệ của Uber đã tiết lộ rằng ngân sách dành cho AI trong cả năm 2026 đã bị tiêu sạch chỉ trong vòng 4 tháng đầu năm. Điều này buộc công ty phải lập lại kế hoạch tài chính từ đầu.
Hiện tượng trên không chỉ xảy ra với các gã khổng lồ mà còn lan rộng đến nhiều công ty khởi nghiệp. Trường hợp của startup Swan AI là một ví dụ điển hình khi họ phải chi trả hơn 113.000 USD cho Anthropic chỉ trong một tháng cho bốn nhân viên. Con số này tương đương trung bình 28.000 USD mỗi người, thậm chí vượt xa mức lương của nhiều nhân sự trình độ cao.
Lý do chính khiến chi phí AI trở thành gánh nặng nằm ở sự chuyển dịch từ các chatbot thông thường sang AI Agent (tác nhân AI). Một chatbot truyền thống hoạt động theo mô hình hỏi đáp đơn giản. Trong đó, người dùng đưa câu hỏi đầu vào và nhận phản hồi trực tiếp, quá trình này kết thúc ngay sau đó và tiêu tốn ít token.
"AI Agent có cách vận hành khác chatbot truyền thống như ChatGPT hay Gemini. Với chatbot, khi bạn đặt một câu hỏi, nó sẽ truy vấn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhận phản hồi và kết thúc quá trình. Nhưng với AI Agent, quy trình này rất khác.
Khi người dùng yêu cầu một việc, AI Agent sẽ tương tác với LLM và lặp lại rất nhiều lần để hoàn thành nhiệm vụ. Điều này khiến lượng token tiêu tốn có thể tăng lên gần gấp 10 lần so với các yêu cầu thông thường", Tiến sĩ Lin Weiyen, quản lý cấp cao bộ phận AI tại Leadtek, chia sẻ với phóng viên Dân trí.
Theo báo cáo từ Goldman Sachs, mức sử dụng token trên toàn cầu vào năm 2030 có thể sẽ tăng gấp 24 lần so với số liệu năm 2026 do sự thúc đẩy của các tác nhân AI. Nếu phụ thuộc hoàn toàn vào mô hình trả phí theo mức độ sử dụng trên đám mây, chi phí hàng tháng dành cho AI sẽ trở nên khó kiểm soát và có thể trở thành gánh nặng.
Máy chủ AI cục bộ giải quyết “nỗi lo” chi phí hàng tháng
Để giải quyết bài toán chi phí biến đổi và nỗi lo "trả lương" hàng tháng cho AI, việc chuyển dịch từ nền tảng đám mây sang hệ thống máy chủ AI cục bộ đang trở thành một lựa chọn chiến lược.
Việc sử dụng máy chủ AI cục bộ cho phép doanh nghiệp có thể dự toán trước chi phí đầu tư, thay vì phụ thuộc vào chi phí không ổn định hàng tháng. Hệ thống cho phép các AI Agent hoạt động liên tục mà không cần lo lắng về hóa đơn token tăng theo mỗi khi yêu cầu xử lý tác vụ.
Lợi thế của việc triển khai AI cục bộ còn nằm ở khả năng bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Trong các lĩnh vực nhạy cảm liên quan đến chính phủ, y tế, tài chính, dữ liệu chứa thông tin cá nhân hoặc bí mật kinh doanh không thể gửi lên các nền tảng đám mây công cộng. Máy chủ cục bộ cho phép xử lý thông tin ngay trong mạng nội bộ, đảm bảo dữ liệu không bị rò rỉ.
Giải pháp này cũng loại bỏ sự phụ thuộc vào kết nối mạng Internet vốn có thể gây gián đoạn hoạt động của AI Agent nếu đường truyền kém. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể kiểm soát hoàn toàn phiên bản mô hình LLM đang sử dụng, tránh tình trạng nhà cung cấp dịch vụ đám mây thay đổi mô hình.
Về mặt phần cứng, các thiết bị chuyên dụng như WinFast WS650 hiện đã được tối ưu thiết kế nhỏ gọn nhưng vẫn đảm bảo sức mạnh cấp độ máy chủ. Hệ thống này hỗ trợ card đồ họa Nvidia kiến trúc Blackwell, cho phép vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn hoặc các tác vụ AI tạo sinh phức tạp.
Tuy nhiên, việc triển khai hệ thống AI cục bộ cũng có những hạn chế nhất định. Một trong những rào cản lớn đối với nhiều doanh nghiệp là sự phức tạp trong khâu thiết lập ban đầu.
"Thông thường, khi doanh nghiệp mua máy chủ hoặc máy trạm AI, họ sẽ rất bối rối vì phải tự xây dựng mọi thứ từ đầu, như cài đặt hệ điều hành, driver, các thư viện cần thiết và thiết lập mô hình ngôn ngữ lớn.
Để giải quyết vấn đề này, nền tảng AIDMS đã được phát triển và hỗ trợ sẵn rất nhiều mô hình ngôn ngữ lớn. Người dùng chỉ cần mở máy, khởi động phần mềm là có thể sử dụng”, Tiến sĩ Lin Weiyen chia sẻ.
Bên cạnh rào cản kỹ thuật, doanh nghiệp còn phải đối mặt với khoản chi phí đầu tư thiết bị ban đầu lớn. Khác với đám mây có thể mở rộng tài nguyên tức thì, hệ thống cục bộ đòi hỏi việc lập kế hoạch nâng cấp phần cứng vật lý khi nhu cầu tính toán tăng vượt mức.
Trên thực tế, mỗi giải pháp sẽ phù hợp với nhu cầu và khả năng của từng doanh nghiệp. Trong bối cảnh chi phí token tăng cao, giải pháp sử dụng máy chủ AI cục bộ mang lại nhiều lợi ích về bảo mật, tính ổn định và tối ưu chi phí dài hạn. Đánh đổi lại, khoản đầu tư ban đầu sẽ cao hơn.
Tin Gốc: Dân Trí
