AI sẽ chiếm một phần năm ngân sách công nghệ vào năm 2027, nhưng đừng mong nó tự hoàn vốn

Theo báo cáo mới của Forrester, AI sẽ chiếm tới 20% tổng chi tiêu công nghệ của doanh nghiệp vào năm 2027. Tuy nhiên, hơn một nửa số CIO có nguy cơ không đạt mục tiêu hoàn vốn đầu tư (ROI) liên quan đến AI. Trong khi đó, các mô hình open-weight "đủ tốt" đang dần chiếm lĩnh lượng token sử dụng.

Khoảng cách giữa chi tiêu và kết quả thực tế

Khảo sát State Of AI Survey 2026 của Forrester cho thấy 45% người ra quyết định về AI yêu cầu phải có ROI dương trong vòng một năm thì mới coi khoản đầu tư là thành công. Thế nhưng, chỉ 22% trong số họ ghi nhận được tác động tích cực của AI lên chỉ số EBITDA trong 12 tháng qua.

Nói cách khác, tiền vẫn đổ vào AI đều đặn qua ngân sách CNTT, nhưng lợi nhuận thì chưa theo kịp. Báo cáo của Forrester nhận định:

"Như với các công nghệ mới nổi trước đây, cấu trúc tổ chức, quy trình và cách thức làm việc cần phải thay đổi để tạo ra kết quả có thể đo lường được trên toàn doanh nghiệp với AI."

Theo Forrester, một số lãnh đạo công nghệ sẽ làm tốt hơn việc gắn chi tiêu AI với lợi nhuận dự kiến. Tuy nhiên, thành công dự kiến chỉ giới hạn ở những trường hợp sử dụng riêng lẻ chứ không phải toàn bộ chương trình — và như vậy là chưa đủ.

Open-weight lên ngôi nhờ hiệu quả chi phí

Trong bối cảnh phải chứng minh giá trị của đồng tiền bỏ ra, các đội công nghệ sẽ tìm cách tối ưu bằng việc đầu tư vào các mô hình GenAI open-weight — vốn có hiệu năng tiệm cận các hệ thống độc quyền hàng đầu nhưng chỉ tốn một phần nhỏ chi phí.

Forrester dự báo các mô hình open-weight sẽ chiếm một nửa lượng token AI nhưng chỉ chiếm 5% chi tiêu doanh nghiệp. Lý do rất thực tế:

• Các mô hình như Gemma, Llama hay Qwen đã "đủ tốt" cho những khối lượng công việc sinh ra nhiều token nhất, chẳng hạn xử lý tài liệu, hội thoại chăm sóc khách hàng, tìm kiếm tri thức nội bộ và các bước phụ thường nhật trong quy trình agentic.
• Các mô hình tiên phong (frontier) sẽ được dành riêng cho "một số ít trường hợp tự động hóa tác vụ quan trọng và đòi hỏi tri thức chuyên sâu, nơi sai sót gây tốn kém".

Dù vậy, Forrester cũng lưu ý rằng số lượng token sẽ nghiêng dần về phía open-weight, trong khi các mô hình hàng đầu vẫn giữ vai trò ở những bài toán then chốt.

Áp lực ngày càng lớn với lãnh đạo công nghệ

Bà Sharyn Leaver, Giám đốc nghiên cứu của Forrester, cho rằng việc AI chiếm 20% tổng chi tiêu công nghệ doanh nghiệp sẽ gia tăng áp lực buộc các lãnh đạo phải chứng minh giá trị của AI, đồng thời kiểm soát chi phí, hạ tầng và rủi ro.

"Đồng thời, các công nghệ mới nổi, áp lực địa chính trị và việc sử dụng AI ngày càng rộng rãi trong vận hành công nghệ sẽ tạo ra những phức tạp mới và những điểm có thể xảy ra sự cố."

Với các doanh nghiệp Việt Nam đang bước vào giai đoạn ứng dụng AI, bài học từ báo cáo này khá rõ ràng: đầu tư vào AI không chỉ là mua công cụ, mà còn là thay đổi quy trình và cách tổ chức làm việc. Việc cân nhắc kết hợp mô hình open-weight cho các tác vụ khối lượng lớn với mô hình độc quyền cho những tác vụ then chốt có thể là hướng đi giúp tối ưu chi phí trong khi vẫn đảm bảo chất lượng — đặc biệt khi ngân sách công nghệ của nhiều doanh nghiệp trong nước còn eo hẹp.