Salesforce đổ lỗi cho 'cơn nghiện' Claude khiến biên lợi nhuận giảm

Salesforce đang phải đối mặt với một bài toán kinh điển của kỷ nguyên AI: chi bao nhiêu tiền cho token để đổi lấy tốc độ phát triển sản phẩm? Phó giám đốc tài chính của hãng, Mike Spencer, mới đây đã xác nhận rằng việc chi tiêu quá tay cho mô hình Claude của Anthropic là một phần lý do khiến công ty không thể cải thiện dự báo biên lợi nhuận.

Tại hội nghị Deutsche Bank Technology Conference diễn ra tuần trước, Spencer cho biết khoản chi tiêu cho Anthropic, đối tác mới của Salesforce, đủ lớn để khiến họ phải điều chỉnh kỳ vọng của giới đầu tư về biên lợi nhuận. Cụ thể, Salesforce công bố biên lợi nhuận hoạt động theo chuẩn mực kế toán là 20,5% trong quý 2 (kết thúc ngày 31/7), nhưng dự báo cho cả năm chỉ là 20,1%. Nguyên nhân chính đến từ chi phí token Claude.

“Khoảng sáu tháng trước, chúng tôi đã 'thả' Claude vào vòng lặp R&D. Đây là một phần lý do khiến chúng tôi không nâng mức dự báo biên lợi nhuận năm vì phải trang trải cho chi phí token. Mục tiêu của việc này là xem chúng tôi có thể phá vỡ giới hạn nào và đội ngũ R&D có thể tăng tốc lộ trình sản phẩm ra sao. Trong kịch bản xấu nhất, chúng tôi sẽ rút lui.”

Bước vào “chế độ tinh chỉnh”

Tuy nhiên, Mike Spencer nhấn mạnh rằng Salesforce hiện đã tỉnh táo hơn trong việc chi tiêu cho AI. Thay vì dùng mô hình đắt tiền nhất cho mọi tác vụ, công ty đang áp dụng chiến lược “ lựa chọn mô hình theo nhiệm vụ” (prescription model choice for task at hand), điều mà nhiều khách hàng của họ cũng đang thực hiện.

“Chúng tôi đang bước vào giai đoạn tinh chỉnh. Bạn không cần phải sử dụng mô hình mới nhất và tốt nhất cho mọi tác vụ.”

Theo Spencer, một số công việc phát triển phần mềm hoặc xây dựng hạ tầng công nghệ có thể yêu cầu mô hình tiên tiến nhất, nhưng đại đa số tác vụ còn lại thì không. “Bạn hoàn toàn có thể dùng mô hình thế hệ thứ hai hoặc thứ ba. Điều này cũng bao gồm việc tối ưu hóa đa nhà cung cấp. Nội bộ của chúng tôi có OpenAI, Cursor, Claude và chúng tôi đang thử nghiệm cả Grok của X. Tất cả đều có cấu trúc chi phí khác nhau. Tôi nghĩ chúng tôi là một đại diện tiêu biểu cho những gì đang diễn ra trong cơ sở khách hàng của mình,” ông nói.

Bài toán chi phí AI của toàn ngành

Salesforce không phải là công ty duy nhất đau đầu với chi phí AI. Động thái này phản ánh một xu hướng chung khi các doanh nghiệp nhận ra rằng việc lạm dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến có thể biến thành một “hố tiền không đáy” — hiện tượng được gọi là tokenmaxxing.

Trước đó, vào tháng 5/2026, CEO Marc Benioff của Salesforce đã tiết lộ trên podcast All-In rằng công ty dự kiến chi khoảng 300 triệu USD cho Anthropic trong năm 2026. Trong khi đó, CEO của Cockroach Labs, Spencer Kimball, cũng từng chia sẻ với The Register rằng họ đang chuyển sang dùng nhiều mô hình nguồn mở hơn để kiểm soát ngân sách.

Một nghiên cứu của Gartner còn chỉ ra rằng chi phí cho các tác nhân lập trình (coding agents) có thể sớm vượt qua mức lương của một lập trình viên ở một số khu vực trên thế giới. Với việc các “gã khổng lồ” như Salesforce phải tính toán lại bài toán chi phí, thị trường AI đang chứng kiến một bước chuyển từ “chạy đua vũ trang” sang “quản trị hiệu quả” — một tín hiệu đáng chú ý cho các doanh nghiệp Việt Nam đang lên kế hoạch ứng dụng AI vào vận hành.