Trong tháng 3, AI được đề cập là nguyên nhân hàng đầu cho việc sa thải nhân sự ở Mỹ, khi chiếm 1/4 trong hơn 60.000 trường hợp cắt giảm đã công bố. Còn trên toàn cầu, theo khảo sát của Đại học Duke và Cục Dự trữ Liên bang Mỹ với 750 giám đốc tài chính, số vụ sa thải được gán cho AI năm 2026 dự báo cao gấp 9 lần so với 2025.
Việc tăng cường AI được kỳ vọng giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động, tiết kiệm thời gian và tinh gọn cấu trúc, nhưng không đồng nghĩa với tiết kiệm chi phí.
Cuối tháng 4, người dùng Iusuallydrop chia sẻ trên mạng xã hội Reddit rằng AI ngày càng đắt đỏ, khiến công ty của anh phải điều chỉnh kế hoạch tuyển dụng. “Chúng tôi vừa hủy 5 gói đăng ký AI và tuyển hai lập trình viên tầm trung thay thế”, người này viết.
Công ty anh kiểm tra hai lập trình viên bằng câu hỏi nổi tiếng: “Tôi cần rửa xe. Cửa hàng cách đây 100 m, nên đi bộ hay lái xe?”. Theo logic thông thường, tài xế tất nhiên phải lái đến vì xe cần có mặt ở cửa hàng để được làm sạch. Tuy nhiên, nhiều mô hình AI trượt bài kiểm tra khi trả lời nên đi bộ và đưa ra hàng loạt lý do như tiết kiệm thời gian, tiết kiệm nhiên liệu, tốt cho sức khỏe và môi trường vì “khoảng cách có 100 m”.
Theo Iusuallydrop, hai lập trình viên đơn giản chọn phương án lái xe, hoàn toàn không gặp “ảo giác” – hiện tượng AI tạo thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng thực chất không chính xác hoặc gây hiểu lầm.
“Nhân viên mới trả lời mọi câu hỏi mà không bật cảnh báo ‘tăng 7,5 lần lượng token sử dụng’. Họ còn biết pha trò và khiến văn phòng vui hơn. Tỷ lệ hiệu năng trên chi phí thực sự rất tuyệt. Điểm trừ là chi phí ‘điện toán cà phê’ của họ hơi cao”, anh nói vui.
Bài đăng thu hút sự quan tâm lớn trên Reddit với hàng nghìn lượt thích và bình luận về vấn đề AI cũng có thể bị “đuổi việc” vì đắt đỏ so với nhân viên.
Trước đó, nhiều lãnh đạo công nghệ chia sẻ, số tiền đầu tư cho AI rất lớn, khiến doanh nghiệp gặp khó khăn khi muốn vừa sử dụng công cụ mới, vừa muốn cân đối ngân sách.
Praveen Neppalli Naga, Giám đốc công nghệ tại Uber, tháng trước cho biết, việc tăng sử dụng công cụ lập trình AI, đặc biệt là Claude Code của Anthropic, khiến công ty tiêu hết ngân sách AI cho cả năm 2026 trong vài tháng. “Tôi phải lập kế hoạch lại từ đầu, vì khoản tôi nghĩ là đủ giờ đã cạn kiệt”, ông nói, nhưng không tiết lộ con số cụ thể.
Chamath Palihapitiya, CEO startup phần mềm AI 8090, cũng cảnh báo về chi tiêu cho trí tuệ nhân tạo. “Chi phí tôi phải bỏ ra tăng gấp ba lần cứ mỗi ba tháng, trong khi doanh thu lại không tăng tương ứng”, ông nói trong chương trình All-In Podcast hồi tháng 3.
Bryan Catanzaro, Phó chủ tịch phụ trách học sâu của Nvidia, nói trên Axios tháng 4: “Với nhóm của tôi, chi phí điện toán vượt xa chi phí cho nhân viên”.
Một khảo sát do Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) tiến hành đã củng cố cho nhận xét của Catanzaro. Cụ thể, nhóm nghiên cứu phân tích các yêu cầu kỹ thuật cần thiết của mô hình AI để thực hiện công việc ở mức tương đương con người và nhận thấy, tự động hóa bằng AI chỉ khả thi về mặt kinh tế trong 23% vị trí mà thị giác đóng vai trò then chốt. Trong 77% trường hợp còn lại, con người đảm nhận công việc sẽ đỡ tốn kém hơn.
Theo Futurism, một số công ty cũng gặp khó khăn sau khi sa thải nhân viên để tập trung cho trí tuệ nhân tạo. Sebastian Siemiatkowski, CEO công ty mua trước trả sau Klarna tại Thụy Điển, từng tuyên bố AI có thể “làm những gì con người làm được” vào năm 2024. Họ hợp tác với OpenAI phát triển trợ lý ảo, cắt giảm nhân sự và dùng AI đảm nhận công việc của 700 nhân viên chăm sóc khách hàng.
Tuy nhiên, ông thay đổi phần nào quan điểm khi khách hàng mất kiên nhẫn với các bot “mới vào nghề”. Trong giai đoạn ứng dụng AI, khoản lỗ quý đầu tiên của Klarna tăng gấp đôi so với cùng kỳ năm trước. Tháng 5/2025, Siemiatkowski công bố kế hoạch tuyển thêm nhân viên cho hoạt động chăm sóc khách hàng.
Dù vậy, nhiều lãnh đạo công nghệ vẫn tin tưởng vào hiệu quả khi đầu tư cho AI. Đầu tháng 4, Amos Bar-Joseph, CEO startup Swan AI, đăng trên LinkedIn ảnh chụp màn hình hóa đơn của Anthropic với tổng số tiền 113.421,87 USD, cao gấp đôi so với hóa đơn tháng trước. Đáng chú ý, đây là chi phí AI dành cho 4 nhân viên, tức khoảng 28.000 USD một người mỗi tháng, vượt mức lương của nhiều người.
Bar-Joseph nói “chưa bao giờ tự hào về một hóa đơn nào hơn thế”, và tuyên bố Swan AI luôn đầu tư nhiều tiền cho trí tuệ nhân tạo. “Tôi muốn làm rõ ý nghĩa thực sự: đây không phải hành động chống con người mà ngược lại, chúng tôi sẽ tuyển dụng khi đạt đến giới hạn về những gì AI có thể làm. Chúng tôi chưa đạt đến giới hạn đó, thậm chí còn cách rất xa”, ông nói với Business Insider.
Dù phí sử dụng AI đắt đỏ, Keith Lee, giáo sư về AI và tài chính tại Trường Kinh doanh Gordon – Viện Trí tuệ nhân tạo Thụy Sĩ, dự đoán mọi chuyện có khả năng thay đổi trong tương lai, khi mức giá giảm mạnh.
Theo báo cáo tháng 3 của công ty phân tích Gartner, quá trình suy luận của mô hình ngôn ngữ lớn với một nghìn tỷ tham số ước tính giảm hơn 90% trong bốn năm tới. Hạ tầng AI, thiết kế mô hình và nguồn cung phần cứng dự kiến cũng cải thiện. Các công ty AI có thể thay đổi cách định giá công cụ, chuyển từ hình thức đăng ký cố định sang định giá theo mức sử dụng.
Tuy nhiên, tính khả thi kinh tế của AI trong tương lai còn phụ thuộc việc công nghệ này có chứng minh được giá trị hay không. Theo ông Lee, AI cần chứng minh độ tin cậy, giảm ảo giác, giảm nhu cầu cần con người giám sát, đồng thời tích hợp hiệu quả vào cấu trúc doanh nghiệp.
Mô hình nhằm thúc đẩy sự phát triển và ứng dụng AI tại Việt Nam, tạo điều kiện cho hệ sinh thái nghiên cứu - đổi mới sáng tạo trong nước có thể tiếp cận với các mô hình AI tiên tiến nhất của Google để tạo ra những giải pháp AI có giá trị kinh tế - xã hội cao.
Trong khuôn khổ hợp tác, Quỹ AI Futures Fund của Google Labs sẽ làm việc trực tiếp với các nhóm nghiên cứu tại Saigon AI Hub (SAIH - không gian nghiên cứu AI mở đầu tiên của TP.HCM), cung cấp quyền truy cập sớm, độc quyền vào các công nghệ mới nhất của Google, cùng hỗ trợ kỹ thuật trực tiếp từ các chuyên gia của Google và Google DeepMind.
10 nhóm nghiên cứu đầu tiên đã được lựa chọn đi vào hoạt động trong đợt này, quy tụ gần 60 nhà nghiên cứu đến từ các trường đại học tại TP.HCM.
Các nhóm được tuyển chọn kỹ lưỡng dựa trên tiêu chí về tính ứng dụng thực tiễn, năng lực nghiên cứu và định hướng phát triển AI có trách nhiệm, với các chủ đề trải rộng trên nhiều lĩnh vực then chốt bao gồm ngôn ngữ học, thị giác máy tính, tương tác người - robot, ứng dụng y tế và an toàn thông tin.
Tất cả các nhóm đều cam kết công bố kết quả nghiên cứu tại các hội nghị và tạp chí hàng đầu quốc tế, đồng thời hoàn thiện ít nhất một sản phẩm nguyên mẫu có khả năng ứng dụng thực tế.
Bên cạnh các nhóm nghiên cứu hiện tại, SAIH cũng hướng đến việc trở thành địa chỉ hàng đầu cho hoạt động nghiên cứu AI nghiêm túc tại Việt Nam, cung cấp những nguồn lực thiết yếu như hạ tầng, chuyên môn và các mối quan hệ đối tác toàn cầu - bao gồm cả khả năng đầu tư vốn từ AI Futures Fund - để các nhóm nghiên cứu và start-up có thể phát triển thành công sản phẩm từ nguyên mẫu.
Các nhà nghiên cứu và nhóm nghiên cứu quan tâm có thể đăng ký tham gia các giai đoạn tiếp theo của chương trình.
AI Futures Fund là sáng kiến đầu tư toàn cầu được Google ra mắt từ đầu năm 2025, nhằm đồng hành cùng các tổ chức AI tiên phong ở nhiều giai đoạn phát triển. SAIH là tổ chức nghiên cứu đầu tiên tại Việt Nam được lựa chọn tham gia chương trình này.
"Lựa chọn Saigon AI Hub làm đối tác đầu tiên cho mô hình hợp tác thử nghiệm Applied AI Lab, chúng tôi không chỉ cung cấp công cụ mà còn cùng nhau tạo ra một môi trường thuận lợi, nơi các nhà nghiên cứu Việt Nam có thể thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu lý thuyết và ứng dụng thực tế", ông Josh Woodward, Phó chủ tịch phụ trách Khối ứng dụng Gemini, Google Labs và AI Studio, chia sẻ.
Theo Neowin, sau hơn một thế kỷ gây tranh cãi, bí ẩn về cách các electron đi xuyên qua các rào cản năng lượng bên trong CPU và GPU cuối cùng đã được các nhà khoa học làm sáng tỏ, mở đường cho những con chip siêu mạnh trong tương lai.
Nếu không có hiệu ứng 'đường hầm lượng tử', những chiếc máy tính hay smartphone ngày nay sẽ không bao giờ tồn tại. Đây là hiện tượng cho phép các hạt electron vượt qua các rào cản năng lượng mà theo lý thuyết vật lý thông thường là không thể. Tuy nhiên, suốt 100 năm qua, giới khoa học chỉ biết 'đầu' và 'cuối' của quá trình này, còn diễn biến bên trong 'đường hầm' vẫn là một hộp đen bí ẩn.
Nhưng mọi thứ đã dần được vén màn. Mới đây, nhóm nghiên cứu từ POSTECH (Hàn Quốc) và Viện Max Planck (Đức) đã công bố kết quả nghiên cứu đáng chú ý trên tạp chí Physical Review Letters. Bằng cách sử dụng các xung laser siêu mạnh, họ phát hiện ra rằng các electron không hề lướt qua rào cản một cách êm đềm. Ngược lại, chúng xảy ra một quá trình gọi là 'va chạm lại dưới rào cản' (Under-The-Barrier Recollision - UBR) - tức là va chạm với hạt nhân nguyên tử ngay khi đang ở trong lòng rào cản năng lượng.
Khám phá này không chỉ có ý nghĩa về mặt lý thuyết. Việc hiểu rõ và kiểm soát được cách electron 'xuyên tường' chính là chìa khóa để chế tạo các bóng bán dẫn nhỏ hơn, nhanh và ít tỏa nhiệt hơn.
Hiện nay, khi kích thước chip đang tiến dần đến giới hạn vật lý (chỉ vài nanomet), hiện tượng electron tự ý 'xuyên tường' gây rò rỉ điện năng là một trong những trở ngại lớn nhất khiến chip bị nóng và giảm hiệu năng. Hiểu rõ cơ chế va chạm UBR sẽ giúp các gã khổng lồ như Intel, Nvidia hay AMD thiết kế các cấu trúc mạch tối ưu hơn, giúp máy tính thế hệ mới đạt được tốc độ xử lý từng được cho là bất khả thi.
Giáo sư Dong Eon Kim, người dẫn đầu nghiên cứu, khẳng định giờ đây con người đã có thể bắt đầu học cách "điều khiển electron theo ý muốn". Đây là bước đệm quan trọng không chỉ cho chip silicon truyền thống mà còn cho sự phát triển của máy tính lượng tử và các hệ thống laser siêu nhanh.
Trận chiến công nghệ trong tương lai sẽ không chỉ nằm ở việc thu nhỏ kích thước mà còn là cuộc đua làm chủ những hạt electron siêu nhỏ ngay trong những khoảnh khắc 'xuyên tường' kỳ diệu này.
iPhone Ultra được kỳ vọng sẽ giúp phổ biến và sớm thống trị phân khúc thị trường smartphone gập. Mặc dù vậy, sự thành công ban đầu của bất kỳ sản phẩm nào của Apple không chỉ phụ thuộc vào thiết bị mà còn vào sức hút thương hiệu. Thách thức thực sự sẽ đến khi cơn sốt ban đầu lắng xuống và iPhone Ultra cần phải chứng minh giá trị của mình thông qua những ưu điểm nổi bật.
Apple dường như đã nhận thức được điều này và đang đầu tư mạnh mẽ để tạo ra một chiếc điện thoại xuất sắc. Theo thông tin rò rỉ, iPhone Ultra có thể mỏng hơn so với những tin đồn trước đây, chỉ dày 9,23 mm khi gập lại. Tuy nhiên, điều đó dường như chưa đủ đảm bảo doanh số bán hàng cao, đặc biệt khi sản phẩm đang đối mặt với hai thách thức lớn mà chưa có giải pháp rõ ràng.
Thứ nhất, thiết kế của iPhone Ultra có thể không được lòng tất cả người dùng. Mặc dù ý tưởng về màn hình gập đã thu hút một số người hâm mộ, một cuộc khảo sát gần đây từ PhoneArena cho thấy chỉ khoảng một phần ba người dùng thích kiểu dáng này.
Đây rõ ràng là một lợi thế cho Samsung, công ty đang dẫn đầu thị trường smartphone gập với nhiều mẫu mã đa dạng, bao gồm Galaxy Z Flip7 và Z Fold Wide trong tương lai. Tại Trung Quốc, Huawei cũng đang chiếm ưu thế với danh mục sản phẩm phong phú, khiến Apple gặp khó khăn trong việc cạnh tranh.
Thứ hai, giá bán sẽ là yếu tố quyết định sự thành công của iPhone Ultra. Các tin đồn gần đây cho thấy Apple sẽ bán sản phẩm này với mức giá từ 1.999 đến 2.400 USD. Trong khi đó, Samsung cũng dự kiến bán Galaxy Z Fold Wide với giá tương tự.
Mặc dù những người hâm mộ trung thành của Apple có thể không bận tâm đến giá cả, nhưng khách hàng thông thường có thể tìm kiếm lựa chọn khác với mức giá hợp lý hơn, như Moto Razr Fold hay các mẫu điện thoại gập sắp ra mắt.
Dù vậy, Apple vẫn có thể tạo ra bất ngờ với iPhone Ultra bằng những tính năng đột phá hoặc mức giá cạnh tranh hơn. Nhiều người vẫn rất háo hức với sự ra mắt của iPhone Ultra và cách Apple sẽ đối mặt với những thách thức lớn trong việc giới thiệu một sản phẩm như vậy vào thời điểm này. Xét cho cùng, ngay cả khi iPhone Ultra có tầm ảnh hưởng lớn, tác động đến thị trường của sản phẩm có thể không đáng kể.
