iPhone 18 Pro sẽ không có màu đen được nhiều người chờ đợi?

Chao đảo vì chi phí AI

Sau giai đoạn ồ ạt đầu tư vào AI, nhiều lãnh đạo doanh nghiệp bắt đầu hoài nghi về những khoản chi khổng lồ cho công nghệ này có thực sự mang lại giá trị tương xứng hay không.

Các công ty từng nhanh chóng triển khai AI hiện đang phải đối mặt với chi phí công nghệ tăng vọt, trong khi mức độ cải thiện năng suất vẫn chưa rõ ràng và sự hoài nghi từ chính nhân viên liên tục gia tăng.

Một ví dụ gây chú ý là trường hợp một doanh nghiệp đã tiêu tốn tới 500 triệu USD chỉ trong một tháng sau khi cấp quyền sử dụng Claude cho nhân viên nhưng không thiết lập giới hạn mức sử dụng.

Những trường hợp hóa đơn AI tăng vọt ngoài dự kiến không phải là hiếm. Tháng 4 vừa qua, một khách hàng của Google Cloud bất ngờ nhận hóa đơn hơn 18.000 USD dù ngân sách ban đầu chỉ khoảng 7 USD, sau khi một khóa API bị lộ và bị kẻ xấu khai thác.

Tương tự, đầu tháng 5, nhà phát triển dự án OpenClaw cho biết hệ thống của mình đã tiêu tốn tới 1,3 triệu USD tiền token API của OpenAI chỉ trong vòng một tháng.

Nhiều tập đoàn lớn cũng bắt đầu cảm nhận sức ép từ làn sóng chi tiêu cho AI.

Theo tờ The Verge, Microsoft đã hủy phần lớn giấy phép sử dụng Claude Code trong nội bộ do những lo ngại về chi phí.

Giám đốc vận hành Uber cho biết các khoản chi cho AI ngày càng trở nên khó biện minh hơn.

Áp lực tài chính từ AI cũng phần nào tác động đến thị trường lao động. Nhiều doanh nghiệp viện dẫn AI với khả năng tự động hóa là lý do cho các đợt cắt giảm nhân sự.

Tuy nhiên, ông Anuj Kapur, CEO của CloudBees, cho rằng việc sa thải có thể đơn giản là giải pháp duy nhất mà doanh nghiệp còn có thể sử dụng để bù đắp các hóa đơn AI ngày càng lớn.

Ông Ali Ansari, CEO của Micro1, nhấn mạnh các doanh nghiệp đang trải qua sự điều chỉnh sau giai đoạn lạm dụng AI.

Ông gọi xu hướng trước đó là “tokenmaxxing”, tức cố gắng sử dụng càng nhiều token AI càng tốt mà không quan tâm đầy đủ đến hiệu quả thực tế.

Theo vị CEO, sự điều chỉnh có thể giúp doanh nghiệp tập trung hơn vào những ứng dụng AI thực sự mang lại giá trị thay vì chạy theo mức độ sử dụng.

Ông cho biết nhiều doanh nghiệp đang đánh giá quá cao khả năng của AI khi cho rằng công nghệ này có thể hoạt động hiệu quả trong mọi bộ phận. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, AI mới chứng minh được hiệu quả rõ rệt nhất trong lĩnh vực lập trình.

Những rào cản khi triển khai

Các chuyên gia nhận thấy nhiều doanh nghiệp đang gặp phải bốn rào cản lớn khi triển khai AI.

Trước hết là lựa chọn sai bài toán ứng dụng. Bà Sophia Velastegui, cựu Giám đốc AI của Microsoft và hiện là CEO Velastegui Ventures, chỉ ra thực trạng nhiều nhân viên thường dùng AI để tự động hóa những công việc mình không thích làm thay vì các nhiệm vụ có giá trị cao nhất cho doanh nghiệp.

Kết cục là khiến AI không tạo ra tác động đáng kể đến doanh thu hay hiệu quả kinh doanh.

Đồng thời, chi phí sử dụng AI ngày càng đắt đỏ. Một giám đốc công nghệ tiết lộ rằng nhân viên tại công ty của ông thậm chí dùng các mô hình AI tiên tiến chỉ để xem thông tin thời tiết.

Nhưng những nhân viên này không biết rằng các truy vấn tưởng chừng đơn giản vẫn phát sinh chi phí token đáng kể khi được thực hiện trên quy mô lớn.

Tại Amazon, áp lực chứng minh hiệu quả ứng dụng AI cũng tạo ra những hệ quả ngoài mong muốn. Theo Financial Times, một số nhân viên bị phát hiện cố tình tăng mức sử dụng các công cụ AI để đáp ứng các chỉ tiêu nội bộ.

Trước tình trạng này, Amazon đã hủy bảng xếp hạng sử dụng AI nhằm ngăn việc nhân viên thực hiện những tác vụ không cần thiết chỉ để cải thiện thứ hạng.

Bên cạnh đó, rào cản khi triển khai AI còn đến từ con người. Nhiều doanh nghiệp cấp hàng loạt tài khoản AI cho nhân viên song lại không có chiến lược sử dụng rõ ràng.

Họ mang theo tâm lý “cứ triển khai rồi xem điều gì hiệu quả”. Các chuyên gia đánh giá cách tiếp cận này thường dẫn đến chi phí tăng nhanh nhưng khó đo lường được giá trị thực tế.

Một trong những vấn đề khác là dữ liệu. Do lo ngại rò rỉ thông tin nội bộ, nhiều doanh nghiệp không cho phép các tác nhân AI tiếp cận đầy đủ dữ liệu độc quyền, khiến hiệu quả hoạt động kém hơn so với kỳ vọng.

Trong bối cảnh chi phí leo thang và áp lực chứng minh hiệu quả ngày càng lớn, các chuyên gia đang tiếp tục theo dõi liệu các doanh nghiệp sẽ xây dựng được các quy tắc sử dụng AI chặt chẽ hơn hay sẽ cắt giảm đầu tư vào công nghệ trong thời gian tới.

Tin Gốc: Dân Trí

"Chúng tôi đang dùng AI" trở thành câu trả lời quen thuộc của nhiều doanh nghiệp hai năm qua. Thực tế, AI xuất hiện trong nhiều tác vụ của doanh nghiệp, như chăm sóc khách hàng, hỗ trợ lập trình, phân tích dữ liệu, xử lý văn bản hay tạo nội dung, mang đến cảm giác công nghệ đang nhanh chóng len lỏi vào mọi hoạt động sản xuất, kinh doanh. Tuy nhiên, khoảng cách giữa đầu tư và năng lực vận hành thực tế để cho ra kết quả vẫn còn lớn.

Theo khảo sát về lộ trình AI doanh nghiệp do Forrester Consulting và FPT thực hiện, doanh nghiệp toàn cầu đang chuyển trọng tâm từ thử nghiệm (pilot) công cụ AI đơn lẻ sang xây dựng nền tảng AI có thể vận hành ở diện rộng, đặc biệt khi tác nhân AI ngày càng tham gia sâu vào quy trình kinh doanh. Khảo sát với gần 400 lãnh đạo doanh nghiệp và công nghệ toàn cầu cho thấy 51% dành ít nhất 5% ngân sách công nghệ thông tin cho AI. 26% tự đánh giá đạt mức độ trưởng thành cao trong vận hành AI, trong khi 56% vẫn ở mức trung bình.

Tại lễ công bố hợp tác chiến lược giữa Microsoft và FPT nhằm thúc đẩy ứng dụng AI tại châu Á cuối tháng 6, khoảng cách giữa "ứng dụng AI" và "chuyển đổi bằng AI" là một trong những nội dung trọng tâm được nhắc đến. Theo ông Mayank Wadhwa, Chủ tịch Microsoft ASEAN, một khái niệm hiện nay được quan tâm là Doanh nghiệp Tiên phong (Frontier Firm). Đó là những tổ chức vượt qua giai đoạn thử nghiệm để triển khai AI ở quy mô lớn, thay vì dừng ở những sáng kiến đơn lẻ.

Còn theo ông Phạm Minh Tuấn, Phó tổng giám đốc FPT, với kinh nghiệm triển khai AI tại chính tập đoàn và các khách hàng, vẫn còn khoảng trống giữa "đã dùng AI" và "AI tạo ra giá trị". Ông cho biết nhiều doanh nghiệp đầu tư đáng kể, thậm chí sử dụng hết ngân sách AI của cả năm chỉ trong vài tháng, nhưng vẫn "mắc kẹt" ở các dự án pilot, chưa mang lại thay đổi trên toàn tổ chức.

Ứng dụng AI là một cuộc chuyển đổi mô hình kinh doanh

Cuối 2022, khi ChatGPT mở đầu làn sóng AI tạo sinh trên toàn cầu, nhiều doanh nghiệp coi việc triển khai chatbot, trợ lý AI hay công cụ hỗ trợ lập trình là bước khởi đầu của chuyển đổi AI. Đến nay, hàng loạt nền tảng AI khác được đưa vào ứng dụng, nhưng thực tế cho thấy việc sở hữu một công cụ AI không đồng nghĩa với tạo ra giá trị kinh doanh.

Lý giải về vấn đề này, ông Mayank Wadhwa cho rằng một trong những vấn đề phổ biến là coi AI đơn thuần là một dự án công nghệ. Khi đó, doanh nghiệp bổ sung AI vào quy trình cũ mà không thay đổi cách vận hành, mô hình quản trị và tổ chức công việc. "Một thách thức nhiều doanh nghiệp gặp phải là chỉ tập trung triển khai một công cụ AI hoặc một giải pháp công nghệ đơn lẻ, thay vì thiết kế lại quy trình làm việc, đào tạo nhân viên và xây dựng mô hình có thể vận hành ở quy mô lớn", ông nói.

Theo đại diện Microsoft, AI thực chất là một cuộc chuyển đổi mô hình kinh doanh. Vì vậy, để AI mang lại kết quả thực tế, doanh nghiệp cần ba nền tảng quan trọng. Đầu tiên là thay đổi tư duy, coi AI là động lực tái thiết cách vận hành thay vì chỉ là một công cụ hỗ trợ. Thứ hai là xây dựng nền tảng dữ liệu, bảo mật và quản trị đủ tin cậy để AI có thể hoạt động an toàn. Cuối cùng là năng lực triển khai, giúp đưa AI từ ý tưởng thành kết quả kinh doanh cụ thể.

"Đây không phải thách thức riêng của Việt Nam mà là vấn đề chung toàn cầu", ông Mayank nói. Theo ông, Việt Nam có lợi thế khi người lao động và doanh nghiệp tiếp cận AI nhanh hơn nhiều thị trường trong khu vực, song lợi thế đó chỉ được phát huy nếu AI được triển khai một cách có hệ thống.

Báo cáo Global AI Diffusion Report của Microsoft công bố hồi tháng 6 cho thấy Việt Nam nằm trong nhóm dẫn đầu ASEAN về tốc độ phổ cập AI, với mức độ ứng dụng đến hết quý 1/2026 đạt 26,5%, tăng so với mức 23,5% của năm 2025. AI cũng không còn là công nghệ dành riêng cho doanh nghiệp công nghệ, mà đang lan rộng sang nhiều lĩnh vực như tài chính, sản xuất, bán lẻ hay dịch vụ.

Trong khi đó, từ thực tế quá trình triển khai tại Việt Nam và nhiều thị trường quốc tế, ông Phạm Minh Tuấn, đại diện FPT cho biết nhiều doanh nghiệp đã đầu tư rất mạnh cho AI nhưng vẫn chưa thể mở rộng.

"Thách thức của ngành hiện không còn là có nên đầu tư AI hay không, mà là làm thế nào mở rộng AI từ các dự án thử nghiệm sang triển khai thực tế ở quy mô sản xuất và vận hành", ông nói.

Theo ông, AI đang tạo ra một lực lượng lao động mới gồm các AI agent có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ thay con người. Khác với chatbot chỉ phản hồi theo yêu cầu, AI agent có khả năng lập kế hoạch, phối hợp nhiều công cụ và thực hiện một chuỗi công việc tương đối hoàn chỉnh.

Điều này mở ra cơ hội tự động hóa những quy trình phức tạp hơn, nhưng cũng đặt ra yêu cầu mới về dữ liệu, phân quyền, bảo mật và cơ chế giám sát. "Nếu không có khuôn khổ quản trị và mô hình vận hành phù hợp, doanh nghiệp rất khó khai thác hết giá trị AI mang lại", ông Tuấn nói.

Ngoài ra, cách đánh giá thành công của AI cũng đang thay đổi. Theo ông, nếu trước đây doanh nghiệp thường đo bằng số lượng chatbot hay ứng dụng AI được triển khai, thì hiện nay AI được đánh giá thông qua chỉ số kinh doanh như năng suất lao động, thời gian triển khai dự án, trải nghiệm khách hàng hay khả năng tạo doanh thu mới. Dẫn chứng từ thực tế kinh doanh, đại diện FPT cho biết nhiều hợp đồng quốc tế gần đây được ký kết không chỉ vì doanh nghiệp có công nghệ AI, mà vì có thể cam kết cải thiện năng suất và hiệu quả vận hành nhờ AI. Đơn cử, một tập đoàn chăm sóc sức khỏe lớn tại Mỹ mới đây đã ký hợp đồng hợp tác bốn năm với tập đoàn, có giá trị cao hơn khoảng 30% so với hợp đồng trước đó, nhờ FPT cam kết nâng cao năng suất thêm 20% thông qua ứng dụng AI.

Cuộc đua về nhân lực và khả năng tổ chức

Nếu dữ liệu và quản trị là nền móng của AI, con người được xem là yếu tố quyết định khả năng mở rộng công nghệ. Đại diện Microsoft cho biết hãng đặt mục tiêu đào tạo kỹ năng AI cho hơn 2,5 triệu người tại khu vực, coi đây là điều kiện để AI tạo ra giá trị thực tế thay vì chỉ dừng ở việc triển khai công nghệ.

"Tôi tin phổ cập năng lực AI sẽ tạo nên sự khác biệt", ông Mayank nói.

Theo ông Phạm Minh Tuấn, nhiều doanh nghiệp vẫn đang đánh giá thấp vai trò của con người trong chuyển đổi AI. Ông ví AI là "vũ khí hạng nặng", nhưng nếu người sử dụng không đủ năng lực thì công cụ mạnh cũng khó phát huy hiệu quả, thậm chí có thể mang đến rủi ro.

Từ kinh nghiệm triển khai, FPT cho rằng doanh nghiệp muốn chuyển đổi AI thành công cần tập trung vào ba trụ cột. Đầu tiên là thiết kế lại quy trình nghiệp vụ để AI được tích hợp ngay từ đầu, thay vì bổ sung vào quy trình cũ. Thứ hai là chuyển đổi con người. Theo ông Tuấn, kỹ năng quan trọng trong thời đại AI không còn chỉ là biết sử dụng công cụ, mà là khả năng cộng tác liên tục giữa con người và AI trong cùng một quy trình làm việc. Trụ cột cuối cùng là nền tảng quản trị. Khi AI agent và nhân lực số ngày càng tham gia nhiều hơn vào hoạt động doanh nghiệp, mô hình quản trị cũng phải thay đổi để có thể điều phối, giám sát và gắn kết con người với AI hướng tới cùng mục tiêu.

Để hiện thực hóa các trụ cột này, FPT cũng giới thiệu CASAN - khung đánh giá năng lực AI-Native gồm năm cấp độ trưởng thành: Curious - Augmented - Standard - Automatic - Native (Khám phá - Tăng cường - Chuẩn hóa - Tự động hóa - Thuần AI). Công cụ này giúp từng doanh nghiệp xác định rõ mình đang ở đâu trên hành trình AI và cần đầu tư gì tiếp theo, thay vì mở rộng AI một cách rời rạc, thiếu định hướng.

"Không phải công đoạn này người làm, công đoạn kia AI làm. Cả hai cần tương tác trong cùng một công đoạn để tạo ra kết quả tối ưu", ông nói. Đây cũng là một trong những lý do cho sự hợp tác giữa FPT và Microsoft nhằm tăng năng lực thực thi các dịch vụ AI trên thực tế.

"Câu chuyện không dừng lại ở một công nghệ nào đó được triển khai, mà là việc hiện thực hóa được một kết quả kinh doanh cụ thể cho khách hàng", ông Mayank nói. "Các đối tác như FPT sẽ đóng vai trò quan trọng. Chúng tôi cần một đối tác đồng hành như vậy để thực sự chuyển hóa những thứ vốn là công cụ công nghệ như AI thành những kết quả thực tế cho khách hàng".

Tin Gốc: Vnexpress

DeepSeek thông báo trên X ngày 24/4 rằng bản V4 sẽ có mặt dưới dạng bản xem trước (Preview), "có ngữ cảnh cực dài một triệu token, dẫn đầu trong cả lĩnh vực AI nguồn đóng và nguồn mở về khả năng tác nhân, kiến thức thế giới và hiệu suất suy luận".

V4 có hai phiên bản gồm V4 Pro và V4 Flash. Theo DeepSeek, V4 Pro cho phép xử lý trực tiếp kho mã nguồn khổng lồ hoặc tài liệu lưu trữ, không cần xây dựng thêm lớp truy xuất tăng cường (RAG) trong thời gian nhiều năm, giảm lỗi truy xuất và đơn giản hóa quy trình kỹ thuật. Phiên bản này sử dụng hệ thống định tuyến chuyên gia 16x16, giúp nâng điểm chuẩn MMLU - bộ đánh giá, kiểm tra kiến thức ở 57 lĩnh vực - lên 88,5%, cao hơn mức 85,5% của V3. DeepSeek áp giá 2,8 USD/triệu token đầu vào và 8,8 USD/triệu token đầu ra, thấp hơn so với các mô hình phương Tây.

"Trong các bảng xếp hạng sức mạnh toàn cầu, DeepSeek-V4-Pro vượt trội so với các mô hình mã nguồn mở khác và chỉ bị mô hình mã nguồn đóng hàng đầu là Gemini-Pro-3.1 của Google vượt qua một chút, nhưng chi phí lại rẻ hơn hẳn", DeepSeek cho biết.

Trong khi đó, bản Flash có tổng tham số 284 tỷ với 13 tỷ tham số hoạt động, là "lựa chọn nhanh chóng, hiệu quả và tiết kiệm", cạnh tranh với các mô hình như GPT-4o-mini của OpenAI hay Claude Haiku của Anthropic. DeepSeek áp mức giá 0,4 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 1,2 USD cho mỗi triệu token đầu ra.

Theo EuroNews, sự xuất hiện của V4 hiệu năng cao và giá rẻ có thể khiến các công ty cung cấp AI tương tự phải xem lại bảng giá. Trong đó, cửa sổ ngữ cảnh một triệu token được xem là lời thách thức trực tiếp đối với vị thế dẫn đầu về ngữ cảnh dài của một số sản phẩm như Claude. Trang này cho rằng, rất có thể Anthropic hay OpenAI sẽ phải điều chỉnh tính năng hoặc giá bán để tăng sức hút trước AI từ Trung Quốc.

Đầu năm 2025, công ty khởi nghiệp Trung Quốc DeepSeek ra mắt mô hình R1 "mã nguồn mở 100%, rẻ hơn 96,4% so với OpenAI o1 trong khi vẫn mang lại hiệu suất tương tự", đồng thời miễn phí mô hình V3. Động thái này lập tức gây bão toàn cầu, khiến vốn hóa của Nvidia khi đó sụt gần 600 tỷ USD, còn Meta phải lập "phòng chiến tranh" để giải mã mô hình đang thay đổi cuộc chơi của Trung Quốc.

Dù chưa có nhiều đột phá sau cơn sốt đầu 2025, giới chuyên gia vẫn đánh giá rất cao DeepSeek, đặc biệt ở chi phí đầu vào thấp, phù hợp cho các công ty vừa và nhỏ vốn có nguồn lực cho AI hạn chế.

Theo TechCrunch, DeepSeek ra mắt V4 chỉ diễn ra vài giờ sau khi OpenAI tung ra GPT-5.5, được công ty gọi là "mô hình thông minh nhất và dễ sử dụng nhất". Nhà đồng sáng lập kiêm Chủ tịch OpenAI Greg Brockman tuyên bố GPT-5.5 đang đưa công ty tiến gần hơn một bước đến việc tạo ra "siêu ứng dụng" của OpenAI.

"Mô hình mới là bước tiến thực sự hướng tới loại hình điện toán đang được kỳ vọng", Brockman nói. "Nó có khả năng tư duy nhanh hơn, sắc bén hơn với ít token hơn so với một hệ thống như GPT-5.4. Nghĩa là, sẽ có nhiều công nghệ AI tiên tiến hơn dành cho doanh nghiệp và người tiêu dùng".

Mark Chen, Giám đốc nghiên cứu tại OpenAI, cho biết GPT-5.5 hoạt động tốt hơn các phiên bản trước đó trong việc xử lý công việc trên máy tính, cũng như "cho thấy tiến bộ đáng kể trong quy trình nghiên cứu khoa học và kỹ thuật". Ông nhấn mạnh mô hình mới có thể "thực sự giúp các nhà khoa học chuyên gia đạt được tiến bộ", nhất là ở lĩnh vực tìm thấy thuốc mới.

Tin Gốc: Vnexpress