AI Không Có ROI: Tại sao Trí tuệ Nhân tạo đang trở thành khoản đầu tư lãng phí?

Trong vài tuần qua, một sự thay đổi đáng lo ngại đã bắt đầu xuất hiện trong làng công nghệ, đặc biệt là liên quan đến Trí tuệ Nhân tạo (AI). Sau khi Giám đốc vận hành (COO) của Uber thừa nhận rằng việc "ngày càng khó biện minh" cho chi tiêu vào AI vì rất khó vẽ một đường thẳng từ khoản chi đó đến các tính năng hữu ích cho người dùng, các báo cáo khác cũng bắt đầu nổi lên.

Axios recently đưa tin về một công ty đã vô tình tiêu hết 500 triệu USD chỉ trong một tháng cho các mô hình của Anthropic do không thiết lập giới hạn chi tiêu. Ngay sau đó, nhiều công ty khác也开始 tìm cách cắt giảm chi phí AI. Vấn đề cốt lõi ở đây là: thực tế không ai có thể đo lường chính xác tỷ suất hoàn vốn (ROI) của AI, hay thậm chí là tạo ra một thước đo chuẩn cho chi phí của một nhiệm vụ.

Chi phí AI đang trở thành gánh nặng

Vấn đề về việc đo lường chi phí

Mọi người đang nói nhiều về vấn đề ROI, nhưng khía cạnh "không thể đo lường chi phí" thậm chí còn lớn hơn. Gần đây, Microsoft đã chuyển tất cả khách hàng GitHub Copilot sang mô hình tính phí dựa trên token thay vì gói thuê bao cố định. Điều này xảy ra sau khi người dùng được phép tiêu thụ hàng nghìn đô la token chỉ với mức phí 39 USD/tháng.

Kết quả là sự phẫn nộ từ khách hàng. Một người dùng báo cáo đã đốt hết 50% tín dụng tháng của mình chỉ trong một lần nhắc lệnh (prompt), người khác mất 60% chỉ trong vài giờ. Vấn đề là trong giai đoạn khuyến mãi trước đó, người dùng không bao giờ thực sự biết bất kỳ hành động nào của họ tốn bao nhiêu tiền, vì Microsoft cố tình che giấu chi phí thực tế để thúc đẩy tăng trưởng.

Đây là một vấn đề của toàn ngành. Hầu hết người dùng các dịch vụ AI đều được trợ cấp token và chi phí thực sự bị che mờ. Kết quả là những bài viết ca ngợi AI thường chỉ là ảo giác về một thứ đẹp đẽ hơn thực tế.

Cơ chế tính phí bằng Token và sự lãng phí

Để hiểu rõ hơn, chúng ta cần nhìn vào cách hoạt động của gói thuê bao AI trung bình. Bạn trả phí hàng tháng cho các dịch vụ như Anthropic hoặc OpenAI và được sử dụng trong các giới hạn tốc độ (rate limits). Tuy nhiên, các công ty này hiếm khi giải rõ giới hạn đó là gì.

Khi sử dụng mô hình AI, bạn cung cấp thông tin đầu vào (input tokens) và nhận kết quả đầu ra (output tokens). Các công ty tính phí trên cơ sở mỗi triệu token. Mọi tương tác đều tốn tiền, bất kể thành công hay thất bại. Đây là lý do tại sao nhiều startup AI vốn không có lãi — họ đang gửi tiền đầu tư mạo hiểm trực tiếp cho OpenAI và Anthropic để cung cấp dịch vụ không sinh lời.

Ví dụ, Anthropic cho phép người dùng tiêu từ 8 đến 13,50 USD token cho mỗi 1 USD phí thuê bao. Các công ty AI cố tình che giấu những chi phí này vì họ biết rằng ngay khi người dùng phải trả tiền cho những sai lầm của mô hình, họ sẽ phản ứng gay gắt.

So sánh với Bong bóng Dot Com

Nhiều người thích so sánh AI với Bong bóng Dot Com những năm 2000, nhưng thực tế AI tồi tệ hơn nhiều. Bong bóng Dot Com thực chất là hai bong bóng: một về thương mại điện tử và một về hạ tầng viễn thông.

Sự khác biệt chính là: khi người dùng thực sự kích hoạt các sợi cáp quang "tối" (dark fiber) sau khi bong bóng vỡ, dịch vụ internet cơ bản trở nên nhanh hơn, tốt hơn và rẻ hơn so với kết nối quay số. Hạ tầng đó vẫn hữu ích.

Ngược lại, một trung tâm dữ liệu AI chứa đầy GPU chỉ hữu ích cho AI và rất ít thứ khác. GPU tốt ở việc xử lý song song các tập dữ liệu lớn nhưng kém trong việc xử lý nhiều nhiệm vụ nhỏ độc lập. Trung tâm dữ liệu AI đắt đỏ đến mức tốn hàng tỷ USD vốn ban đầu với chi phí vận hành cao đến mức có thể hoạt động thua lỗ trong 5-6 năm đầu.

Không có câu chuyện "cứu rỗi" nào như với cáp quang. Ngay cả khi bạn mua được một trăm GPU Blackwell giá rẻ từ một công ty neocloud phá sản, bạn cũng không thể làm gì với chúng nếu không có trung tâm dữ liệu vật lý và hệ thống làm mát tốn kém.

Ảo tưởng về ROI

Một báo cáo gần đây của SemiAnalysis đã cố gắng lập luận về "Đầu ra tối" (Dark Output) — giá trị kinh tế do AI tạo ra nhưng không nhìn thấy được trong GDP. Họ cho rằng AI đang thay thế con người trong các công việc đơn giản như soạn thảo văn bản pháp lý. Tuy nhiên, lập luận này vô lý vì khi bạn trả tiền cho một luật sư, bạn trả cho kinh nghiệm và khả năng giảm thiểu rủi ro, không chỉ là "tạo ra đầu ra". Mô hình AI không có kinh nghiệm hay tư duy.

Nếu AI thực sự có ROI như quảng cáo, chúng ta sẽ thấy những dấu hiệu kinh tế rõ ràng không thể chối cãi. Nền tảng phần mềm sẽ bị phá hủy vì bất kỳ ai cũng có thể tạo phần mềm. Kế toán sẽ sụp đổ vì ChatGPT có thể làm thuế. Các trường luật sẽ đóng cửa vì AI có thể soạn thảo mọi văn bản.

Thực tế là không có điều nào trong số đó xảy ra. Phần mềm không tốt hơn, thậm chí còn tệ hơn và hay bị lỗi. Việc sa thải nhân sự vì AI thường chỉ là chiêu trò để làm hài lòng cổ đông hơn là thay thế thực sự.

Kết luận: Công nghệ hoạt động nhưng giá trị chưa đến

Một khảo sát của Bain & Co với 951 giám đốc điều hành cho thấy 37% nói họ trải qua sự giảm chi phí từ 10-20%, nhưng 40% khác thấy sự cải thiện dưới 10%. Chỉ 4% đạt mức tiết kiệm trên 30%. Điều đáng lo ngại nhất là 44% các công ty lớn đang tài trợ cho làn sóng chi tiêu AI tiếp theo dựa trên những khoản tiết kiệm từ vòng trước — những khoản tiết kiệm mà một số chưa từng thực hiện thành hiện thực.

Bain kết luận một cách hài hước: "Công nghệ đã hoạt động. Nhưng giá trị thì chưa bao giờ đến."

Sam Altman, CEO của OpenAI, khi được hỏi về việc các công ty đang chi quá nhiều tiền cho AI mà không thấy lợi nhuận rõ ràng, chỉ có thể trả lời một cách hời hợt rằng ông hy vọng ngành công nghiệp sẽ "tìm ra giải pháp nhanh chóng". Đây là một thái độ đáng thất vọng từ người đứng đầu một công ty được định giá hàng tỷ USD.

Nếu AI thực sự có ROI, chúng ta sẽ không cần tranh luận về nó. Chúng ta sẽ không cần phải reassure mọi người rằng nó là "thực". Thực tế phũ phàng là chúng ta đang là nạn nhân của một trò lừa đảo, nơi chi phí thực sự bị che giấu bởi sự trợ cấp và những lời hứa hão huyền về một tương lai không bao giờ đến.