Oracle muốn tính phí theo từng tác vụ AI, không chỉ theo số người dùng

Phần mềm29 tháng 10, 2026·4 phút đọc

Oracle công bố mô hình thu phí mới dựa trên khối lượng công việc AI thực hiện trong phần mềm doanh nghiệp, bên cạnh gói thuê bao theo người dùng. Hãng cũng đang xoay xở với kế hoạch chi tiêu vốn hơn 90 tỷ USD, nợ gia tăng và mục tiêu doanh thu 225 tỷ USD vào năm 2030.

Oracle muốn tính phí theo từng tác vụ AI, không chỉ theo số người dùng

Oracle đang chuẩn bị thay đổi cách tính phí phần mềm doanh nghiệp: thay vì chỉ thu tiền theo số người dùng (seat), hãng sẽ tính thêm phí dựa trên lượng công việc mà AI thực hiện bên trong hệ thống của khách hàng.

Trả tiền theo tác vụ AI, không chỉ theo ghế ngồi

Tại sự kiện dành cho nhà đầu tư diễn ra hôm thứ Tư, ông Chris Leone, Phó chủ tịch điều hành phụ trách phát triển ứng dụng của Oracle, cho biết hãng sẽ chồng thêm nguồn thu theo mức sử dụng lên mô hình thuê bao hiện có.

"Càng nhiều công việc được AI đảm nhận trong hệ thống của chúng tôi, doanh thu chúng tôi thu được càng lớn, vì khách hàng tiêu thụ các đơn vị AI khi công việc đó được hoàn thành. Chúng tôi không cần phải bán thêm ghế ngồi mới có thể tạo ra nhiều doanh thu hơn."

Động thái này gắn với Fusion Claw, môi trường thực thi (runtime) mà Oracle công bố đầu tháng này, giúp khách hàng kiểm soát các tác nhân AI tự động hóa quy trình nghiệp vụ. Sản phẩm nhắm vào các mảng ERP, tài chính và quản lý chuỗi cung ứng trong bộ ứng dụng Fusion chạy trên hạ tầng Oracle Cloud Infrastructure (OCI).

Theo ông Leone, khách hàng sẽ trả tiền cho khối lượng công việc ngày càng tăng thực hiện bên trong các ứng dụng Oracle, và Fusion Claw còn có thể tự động hóa cả những công việc diễn ra bên ngoài Fusion.

Bài toán chi tiêu và nợ phía sau

Thông điệp về nguồn thu mới xuất hiện trong bối cảnh Oracle đang cố trấn an nhà đầu tư về kế hoạch chi tiêu, vay nợ và doanh thu khi theo đuổi thị phần AI.

Hãng đang tài trợ cho cuộc đua xây dựng trung tâm dữ liệu bằng dòng tiền âm và các khoản vay. OCI không chỉ chạy khối lượng công việc của khách hàng mà còn là nơi đặt hạ tầng cho các nhà phát triển mô hình ngôn ngữ lớn, nổi bật là OpenAI.

  • Oracle đã chi 55,7 tỷ USD cho trung tâm dữ liệu và hạ tầng cloud trong năm tài chính 2026 (kết thúc tháng 5).
  • Kế hoạch cho năm tài chính 2027 là chi từ 90 đến 95 tỷ USD.
  • Riêng năm 2027, hãng dự kiến huy động khoảng 40 tỷ USD từ nợ và vốn cổ phần, cộng thêm 18 tỷ USD nợ đã phát hành vào tháng 9/2025.

Trong thông báo gửi nhà đầu tư tuần này, Oracle đặt mục tiêu doanh thu năm tài chính 2030 ở mức 225 tỷ USD, tương đương tốc độ tăng trưởng kép 35%/năm so với năm 2026. Hãng kỳ vọng dòng tiền dương từ nửa sau năm tài chính 2028 và chi tiêu vốn sẽ giảm trong năm tài chính kế tiếp.

Dùng AI để bán... AI

Đồng CEO Mike Sicilia cũng cho biết Oracle sẽ dùng AI để triển khai phần mềm của chính mình — một kế hoạch mà ông đánh giá quan trọng không kém việc nhúng AI vào sản phẩm.

Lập luận của ông: AI sẽ rút ngắn thời gian triển khai, đưa khách hàng hiện hữu lẫn khách hàng mới lên OCI nhanh hơn và qua đó tăng doanh thu.

"Khách hàng tại chỗ (on-premises) giờ đây có thể chuyển lên cloud dễ dàng hơn nhiều nhờ tận dụng bộ công cụ AI để tự động hóa việc di trú, giảm chi phí và thời gian triển khai. Họ không nhất thiết phải là khách hàng của Oracle; họ có thể đang dùng sản phẩm của đối thủ."

Theo ông Sicilia, tâm lý ngại thay đổi của người dùng phần mềm doanh nghiệp từ lâu là một "cơn gió ngược" lớn với Oracle, và AI được kỳ vọng sẽ xoa dịu rào cản này.

"Phần lớn cơ sở khách hàng on-premises còn lại của chúng tôi sẽ sớm đón nhận công nghệ này. Khi chuyển khách hàng từ on-premises lên cloud, chúng tôi thấy doanh thu tăng lên gấp nhiều lần."

Góc nhìn cho doanh nghiệp Việt Nam

Với các doanh nghiệp Việt đang dùng hoặc cân nhắc chuyển sang các bộ ERP, tài chính trên cloud, mô hình tính phí theo mức tiêu thụ AI là tín hiệu đáng lưu ý: chi phí vận hành phần mềm có thể không còn dự báo được đơn giản bằng số lượng tài khoản.

Doanh nghiệp nên chuẩn bị các câu hỏi rõ ràng với nhà cung cấp về cách đo lường "đơn vị AI", đơn giá, giới hạn trần chi phí và cơ chế kiểm soát khi các tác nhân AI tự động chạy nhiều tác vụ. Bên cạnh đó, việc theo dõi hạn mức sử dụng và thiết lập cảnh báo chi phí ngay từ giai đoạn thử nghiệm sẽ giúp tránh những hóa đơn bất ngờ khi AI được đẩy vào quy trình nghiệp vụ thực tế.

Chia sẻ:FacebookX
Nội dung tổng hợp bằng AI, mang tính tham khảo. Xem bài gốc ↗