Chi phí AI hiện cao hơn nhân sự: Giám đốc Nvidia cảnh báo về "bẫy" đầu tư

Những đợt sa thải gần đây trong ngành công nghệ có thể khiến nhiều người nghĩ rằng sự chuyển dịch lao động từ con người sang AI đang diễn ra mạnh mẽ. Meta vừa thông báo cắt giảm 10% nhân sự (khoảng 8.000 người) và hủy 6.000 vị trí tuyển dụng mới. Microsoft cũng đề nghị hàng nghìn nhân viên nghỉ việc tự nguyện trong đợt cắt giảm lớn nhất lịch sử.

Tuy nhiên, thực tế phức tạp hơn nhiều. Dù các công ty công nghệ đang ráo riết sa thải, một số lãnh đạo cấp cao thừa nhận AI hiện tại không giúp họ tiết kiệm tiền, mà thậm chí còn tốn kém hơn nhân sự.

Chi phí tính toán vượt quá chi phí lương

“Đối với đội ngũ của tôi, chi phí tính toán (compute cost) vượt xa mức chi trả cho nhân viên,” Bryan Catanzaro, phó chủ tịch phụ trách học sâu ứng dụng (Applied Deep Learning) tại Nvidia, chia sẻ với Axios.

Một nghiên cứu của MIT năm 2024 đã củng cố quan điểm này. Khi phân tích các yêu cầu kỹ thuật để các mô hình AI thực hiện công việc ở mức độ con người, các nhà nghiên cứu phát hiện rằng việc tự động hóa bằng AI chỉ khả thi về mặt kinh tế ở 23% các công việc có yếu tố thị giác. Trong 77% trường hợp còn lại, việc thuê con người làm việc vẫn rẻ hơn.

Ngoài ra, AI cũng cho thấy sự thiếu tin cậy. Một kỹ sư đã kể lại việc một tác nhân AI đã phá hủy cơ sở dữ liệu và mạng lưới của anh ta do những gì anh ta gọi là “sử dụng quá mức”.

Cuộc đua chi phí khổng lồ

Mặc dù chưa có bằng chứng rõ ràng cho thấy AI cải thiện năng suất và chưa có dữ liệu rộng khắp chứng minh AI thay thế việc làm, các ông lớn công nghệ vẫn tiếp tục đổ tiền vào lĩnh vực này. Theo Morgan Stanley, các công ty đã công bố chi tiêu vốn lên tới 740 tỷ USD trong năm nay, tăng 69% so với năm 2025.

Quy mô chi tiêu khổng lồ này khiến một số công ty phải cân nhắc lại toàn bộ ngân sách của mình.

“Tôi phải tính toán lại từ đầu vì ngân sách tôi dự kiến đã bị phá vỡ,” Praveen Neppalli Naga, giám đốc công nghệ của Uber, chia sẻ với The Information, nói về việc chuyển đổi sang các công cụ lập trình AI như Claude Code của Anthropic.

Sự gia tăng chi tiêu này diễn ra song song với làn sóng sa thải. Theo dữ liệu từ Layoffs.fyi, đã có hơn 92.000 người bị sa thải trong ngành công nghệ kể từ đầu năm 2026 tại gần 100 công ty.

Sự mất cân đối kinh tế của AI

Việc tiếp tục chi tiêu cho AI trong khi nhân sự con người vẫn rẻ hơn đã phơi bày một sự chênh lệch đáng kể trong kinh tế học của AI. Keith Lee, giáo sư AI và tài chính tại Trường Kinh doanh Gordon của Viện Trí tuệ Nhân tạo Thụy Sĩ, nhận định:

“Những gì chúng ta đang thấy là sự mất cân đối trong ngắn hạn,” Lee nói với Fortune.

Theo Lee, chi phí sử dụng AI vẫn kém hiệu quả hơn lao động con người do chi phí phần cứng và năng lượng làm tăng chi phí vận hành cho các nhà cung cấp. Dự báo, chi tiêu cho AI có thể đạt 5,2 nghìn tỷ USD vào năm 2030. Trong khi đó, phí phần mềm AI đã tăng từ 20% đến 37% trong năm qua.

Các công ty AI cũng có thể đang bị thua lỗ do mô hình đăng ký cố định (flat subscription), vì phí cố định này không đủ bù đắp chi phí vận hành cho những người dùng AI cường độ cao.

“Kết quả là, một số công ty bắt đầu đánh giá lại AI không phải là giải pháp thay thế lao động giúp tiết kiệm chi phí rõ ràng, mà là một công cụ bổ trợ — ít nhất là cho đến khi cấu trúc chi phí ổn định,” Lee nói.

Điểm gãy kinh tế của AI

Dù AI hiện tại đắt đỏ hơn nhân sự, sẽ có những dấu hiệu cảnh báo về điểm gãy hướng tới khả năng khả thi về mặt kinh tế của AI. Lee chỉ ra rằng chi phí sử dụng AI sẽ giảm đáng kể. Theo báo cáo của Gartner, chi phí để thực hiện suy luận (inference) cho một mô hình ngôn ngữ lớn với 1 nghìn tỷ tham số có thể giảm hơn 90% trong bốn năm tới.

Hạ tầng AI có khả năng sẽ được cải thiện, và thiết kế mô hình cùng nguồn cung phần cứng sẽ theo sau đó. Các công ty AI cũng có thể thay đổi cách định giá công cụ của mình, chuyển từ đăng ký cố định sang định giá dựa trên mức sử dụng.

Tuy nhiên, tương lai của AI cũng phụ thuộc vào việc công nghệ này chứng minh được giá trị của nó. AI cần phải chứng minh sự tin cậy, giảm bớt các “ảo giác” và giảm nhu cầu giám sát của con người.

“Không chỉ là AI trở nên rẻ hơn con người,” Lee kết luận. “Mà là việc nó trở nên rẻ hơn và có thể dự đoán được ở quy mô lớn.”