Điều gì xảy ra khi doanh nghiệp không còn đủ khả năng chi trả cho AI?

Trong những năm đầu, Uber giúp một chuyến đi qua thành phố có giá rẻ hơn taxi. Các nhà đầu tư bù vào khoản chênh lệch đó cho đến khi công ty cần tự kiếm tiền. Dữ liệu từ Rakuten Intelligence cho thấy giá dịch vụ gọi xe tại Mỹ tăng 92% trong giai đoạn 2018–2021, và đến năm 2023, ngay cả CEO của Uber cũng bất ngờ khi nghe giá một chuyến đi dài ba dặm ở New York lúc đó.

Trí tuệ nhân tạo đang tiến đến một thời điểm tương tự. Anthropic xác nhận vào tháng 6 rằng công ty đã kín đáo nộp hồ sơ để niêm yết công khai tại Mỹ, còn OpenAI được cho là đang chuẩn bị làm theo. Các công ty đại chúng phải giải trình với cổ đông mỗi quý, và sự giám sát đó thường khiến họ thay đổi cách định giá.

Điều này đặt ra một câu hỏi mà nhiều doanh nghiệp vẫn chưa nghĩ đến: chuyện gì sẽ xảy ra nếu AI mà sản phẩm của họ phụ thuộc vào trở nên đắt đỏ hơn, bị hạn chế nhiều hơn, hoặc cả hai? Câu trả lời phụ thuộc ít hơn vào quyết định của các phòng thí nghiệm AI so với cách mỗi doanh nghiệp xây dựng hoạt động xoay quanh họ; và vẫn còn thời gian để chuẩn bị.

Chi phí AI đã chuyển từ ngân sách CNTT sang mô hình kinh doanh

Những hóa đơn AI đầu tiên đủ nhỏ để được xếp vào khoản chi cho thử nghiệm. Ngày nay, AI được tích hợp vào sản phẩm và quy trình làm việc, vì vậy chi phí AI tác động trực tiếp đến biên lợi nhuận. Mức giá hiện tại phản ánh một giai đoạn đầu tư mạnh.

Trong một thử nghiệm do công ty nghiên cứu SemiAnalysis thực hiện, gói Claude Max giá 200 USD mỗi tháng cung cấp lượng sử dụng trị giá khoảng 8.000 USD mỗi tháng theo mức giá API tiêu chuẩn. Đây là mức ưu đãi hào phóng cho người dùng, đồng thời cho thấy một số mức giá còn cách xa chi phí thực tế để cung cấp dịch vụ đến mức nào.

Một số điều chỉnh đã bắt đầu diễn ra. Vào giữa năm 2025, công cụ lập trình AI Cursor chuyển gói 20 USD mỗi tháng sang hình thức tính phí theo mức giá API dựa trên lượng sử dụng, còn Anthropic áp dụng giới hạn sử dụng hằng tuần cho những người dùng Claude Code nặng nhất. Nhà phát triển Simon Willison cho rằng thời kỳ sử dụng AI được nhà đầu tư trợ giá có thể đang đi đến hồi kết.

Các nhà phân tích cũng đưa ra lời khuyên tương tự. Hướng dẫn tháng 8 năm 2026 của Gartner khuyến nghị các lãnh đạo chuẩn bị cho khả năng giá AI tăng. Các nhà phân tích của tổ chức này cũng cảnh báo rằng những đơn vị không hiểu chi phí AI tăng theo quy mô sử dụng như thế nào có thể ước tính sai từ 500% đến 1.000%.

Giá mỗi đơn vị giảm là điều có lợi, nhưng chỉ đến một mức nhất định. Epoch AI cho thấy giá của một mức hiệu năng AI nhất định giảm mạnh qua từng năm, nhưng các nhà nghiên cứu tại MIT phát hiện những mô hình suy luận mới hơn cần xử lý nhiều hơn đáng kể để đưa ra câu trả lời. Hóa đơn tăng theo mức sử dụng, mà mức sử dụng thì vẫn tiếp tục tăng.

Các phòng thí nghiệm AI đại chúng có thể tác động thế nào đến những startup xây dựng sản phẩm dựa trên họ

Việc niêm yết mang lại kỷ luật. Các phòng thí nghiệm AI đại chúng sẽ cần cho nhà đầu tư thấy con đường dẫn đến biên lợi nhuận bền vững, và định giá là một trong những đòn bẩy trực tiếp nhất hiện có. Điều đó có thể đồng nghĩa với việc tăng giá niêm yết, siết chặt giới hạn sử dụng, chuyển tính năng sang các gói cao cấp hoặc ngừng cung cấp những mô hình cũ sớm hơn.

Các startup cũng hoạt động trên cùng thị trường với nhà cung cấp của mình. Các phòng thí nghiệm AI ngày càng cung cấp ứng dụng riêng, như Anthropic đã làm với Claude Code, vì vậy doanh nghiệp cần làm rõ giá trị mà mình tạo ra ngoài bản thân mô hình.

Tình hình cũng có mặt tích cực. Các công ty đại chúng công bố nhiều thông tin hơn, giúp khách hàng hiểu rõ hơn cách định giá AI. Cạnh tranh giữa các nhà cung cấp, cùng với các mô hình mở được cải thiện nhanh chóng, sẽ giúp kiềm chế giá đối với những doanh nghiệp sẵn sàng chuyển đổi.

Cách doanh nghiệp giảm sự phụ thuộc

Rủi ro kinh doanh tập trung vào hai câu hỏi. Nếu chi phí tăng, khách hàng có còn thấy dịch vụ đủ giá trị để trả thêm tiền không? Và biên lợi nhuận có đủ lớn để hấp thụ mức tăng giá không? Với những doanh nghiệp chưa chắc chắn về câu trả lời, năm cách làm sau đây sẽ hữu ích và không cách nào đòi hỏi phải bắt đầu lại từ đầu.

Nắm rõ chi phí của từng tác vụ. Nhiều nhóm biết hóa đơn AI hằng tháng của mình nhưng không biết mỗi thao tác của một khách hàng tốn bao nhiêu. Đo chi phí trên mỗi tác vụ sẽ cho thấy những tính năng, khách hàng hoặc trường hợp sử dụng nào có thể trở nên không sinh lời nếu giá tăng 30%, 50% hoặc thậm chí 100%.

Dùng AI ở nơi nó tạo ra giá trị lớn nhất. Các mô hình lớn xử lý tốt nhất những tình huống mơ hồ, chẳng hạn khi lần đầu tiếp cận một vấn đề. Phần mềm thông thường thường phù hợp hơn với các công việc lặp đi lặp lại. Ví dụ, trong kiểm thử phần mềm, AI có thể xác định cách kiểm tra hành trình người dùng một lần; sau đó, phép kiểm tra ấy có thể chạy hàng nghìn lần dưới dạng mã thông thường mà không cần gọi mô hình.

Chọn mô hình phù hợp với công việc. Epoch AI phát hiện rằng những mô hình mở tốt nhất có thể chạy trên một card đồ họa dành cho người tiêu dùng chỉ tụt hậu so với các mô hình hàng đầu khoảng một năm hoặc ít hơn. Với các công việc thường lệ, một mô hình nhỏ hơn hoặc được tự lưu trữ có thể cho kết quả chấp nhận được với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ.

Giữ khả năng chuyển đổi. Những sản phẩm được xây dựng xoay quanh các tính năng riêng của một nhà cung cấp là khó chuyển đổi nhất. Một lớp trung gian đơn giản giữa sản phẩm và mô hình, cùng với việc thường xuyên thử nghiệm các lựa chọn thay thế, sẽ biến đợt tăng giá trong tương lai thành cơ hội đàm phán.

Định giá theo kết quả. Tính phí khách hàng theo token khiến mọi biến động giá AI được chuyển thẳng sang họ. Mức phí cố định cho mỗi kết quả, chẳng hạn một tác vụ hoàn tất hoặc một yêu cầu được giải quyết, giúp giá cả ổn định đối với khách hàng và tạo dư địa để doanh nghiệp hấp thụ biến động trong chi phí của chính mình. Cách nghĩ tương tự cũng hữu ích khi mua dịch vụ: các công cụ tính phí theo kết quả giúp dự đoán chi tiêu trong tương lai dễ hơn.

Khả năng chi trả là một quyết định thiết kế

Việc Uber tăng giá không khiến dịch vụ gọi xe biến mất. Thay vào đó, nó chấm dứt những mô hình kinh doanh cho rằng các chuyến xe sẽ luôn được trợ giá. AI có thể sẽ đi theo con đường tương tự. Khi các phòng thí nghiệm lớn tham gia thị trường đại chúng, giá AI sẽ sát hơn với chi phí cung cấp dịch vụ, và doanh nghiệp sẽ được đánh giá dựa trên việc sản phẩm của họ có còn hoạt động hiệu quả ở mức giá đó hay không.

Những công ty có vị thế tốt nhất trước sự chuyển dịch này xem AI là một yếu tố phụ thuộc cần được đo lường và quản lý. Với những doanh nghiệp chưa bắt đầu, vẫn chưa muộn. Có thể khởi động từng bước trong số này ngay trong quý hiện tại, và mỗi bước sẽ giúp doanh nghiệp dễ thích ứng hơn với lần điều chỉnh giá tiếp theo.