Salesforce muốn thu phí AI theo kết quả đầu ra, nhưng trước tiên phải tìm ra cách tính

Salesforce đang đứng trước một bài toán hóc búa: làm sao để thu tiền từ các sản phẩm trí tuệ nhân tạo khi mà mô hình tính phí truyền thống theo số người dùng đang dần trở nên lỗi thời. Câu hỏi này càng trở nên cấp thiết khi hãng phần mềm trị giá 40 tỷ USD mỗi năm này đang đẩy mạnh quảng bá AIforce và hàng loạt sản phẩm AI khác tại hội nghị Dreamforce.

Khi AI làm việc thay con người

AIforce minh họa rõ nét lý do vì sao mô hình cấp phép theo người dùng đang khó duy trì. Ra mắt tại Dreamforce, sản phẩm này sử dụng Headless Toolkit của Salesforce để đưa dữ liệu, quy trình công việc và logic nghiệp vụ của hãng lên nhiều giao diện khác nhau, bao gồm cả Slack và Claude.

Khi các AI agent và API đảm nhận công việc thay vì những người dùng thực ngồi vào "ghế" cấp phép, việc thu phí theo đầu người trở nên thiếu tự nhiên. Đây chính là lý do khiến Salesforce phải tìm cách tính tiền mới.

Hồi đầu tháng 9, ông Bill Patterson, phó chủ tịch điều hành kiêm tổng giám đốc mảng ứng dụng CRM, cho biết trong một hội thảo trực tuyến dành cho nhà đầu tư rằng Salesforce đang xây dựng "một cấu trúc giá mới thực sự gắn với lợi ích mà khách hàng nhận được từ công nghệ này". Theo một phương án như vậy, các AI agent chăm sóc khách hàng sẽ được tính phí dựa trên số ca xử lý thành công.

Định giá theo kết quả không hề đơn giản

Tuy nhiên, định giá theo kết quả đầu ra không phù hợp với mọi tình huống. Ông Patterson thừa nhận một số agent hoạt động xuyên nhiều lĩnh vực, nhiều nhóm sản phẩm khác nhau, khiến việc xác định một kết quả đo lường được duy nhất trở nên khó khăn.

Vì vậy, Salesforce cũng đang phát triển các gói dịch vụ kết hợp và sử dụng Flex Credits để tính phí theo mức tiêu thụ thực tế.

Hãng có lý do để tìm kiếm phương án ngoài cấp phép truyền thống. Doanh thu từ giấy phép đang kéo đà tăng trưởng chậm lại, trong khi AI agent làm phức tạp thêm cách tiếp cận vốn dựa trên việc tính phí cho người dùng thực.

"Giấy phép đang là gánh nặng. Chúng là một lực cản", ông Mike Spencer, phó giám đốc tài chính kiêm trưởng bộ phận tài chính của Salesforce, phát biểu tại Hội nghị Công nghệ 2026 của Deutsche Bank hồi tháng trước.

Ông Spencer mô tả các thử nghiệm của Salesforce là "một cấu trúc đầy lo âu với nhiều phương thức định giá và khung hợp đồng khác nhau". Công ty đang thử ba cách thu phí: giấy phép theo người dùng truyền thống, tiêu thụ qua Flex Credits, và phí gắn với kết quả.

Ông dự đoán doanh thu từ tiêu thụ sẽ tăng khi nhiều khách hàng đưa hệ thống AI vào vận hành thực tế và mua thêm tín dụng — điều công ty gọi là "đổ đầy bình" — dù ông cho rằng phải mất thêm ba đến năm năm nữa con số này mới chiếm tỷ trọng đáng kể trong tổng doanh thu.

Ba cơ chế thu phí, nhiều kiểu hợp đồng

Bên cạnh các cơ chế thu phí, Salesforce cung cấp nhiều cấu trúc hợp đồng khác nhau:

• Cam kết thường niên truyền thống: mô hình quen thuộc với các hợp đồng theo năm
• Agentic Enterprise License Agreements (AELA): cấp quyền truy cập rộng rãi với mức giá cố định
• Salesforce Commit: mô hình mới tương tự cách các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn vận hành

Với Salesforce Commit, khách hàng có thể cam kết chi 10 triệu USD trong ba năm, rồi chia khoản hạn mức đó cho giấy phép, Flex Credits và các hình thức tiêu thụ khác tùy theo nhu cầu phát sinh.

Định giá theo kết quả khó hơn bởi cả hai bên phải đồng thuận về một thước đo thành công khách quan. Ông Spencer nói: "Điểm mấu chốt của định giá theo kết quả là bạn phải rất khách quan về các chỉ số dẫn đến kết quả đó, và đây luôn là thách thức."

Khách hàng cần thận trọng

Hiện tại, khách hàng phải xoay xở với các hợp đồng đã có. Hồi tháng 1, Gartner cảnh báo người dùng Salesforce rằng các gói AELA kiểu "ăn thả ga" có thể không còn được cung cấp khi gia hạn, khiến chi phí tương lai khó dự đoán hơn. Hãng phân tích này khuyến nghị đàm phán giới hạn mức tăng giá nếu Salesforce chuyển khách hàng sang hợp đồng có hạn mức sử dụng xác định.

Salesforce phủ nhận việc họ đang từ bỏ các thỏa thuận có giới hạn. Hãng khẳng định việc gia hạn vẫn linh hoạt và được điều chỉnh để giúp khách hàng tận dụng tối đa giá trị sử dụng.

Ông Preet Takkar, lãnh đạo mảng Salesforce toàn cầu và tại Mỹ của PwC, dự đoán định giá theo kết quả sẽ trở nên phổ biến hơn nhiều vào năm 2030, dù "cần thời gian". PwC có liên minh toàn cầu với Salesforce.

Ông Takkar cho biết PwC đã áp dụng định giá theo kết quả cho một số khách hàng, đặt chính khoản phí của mình vào thế rủi ro thông qua các thỏa thuận chia sẻ lợi nhuận hoặc rủi ro - phần thưởng "để khách hàng không phải in thêm tiền mới" cho quá trình chuyển đổi số và AI.

Ông lập luận rằng cấp phép theo người dùng trở nên ít hợp lý khi AI agent, chứ không chỉ nhân viên con người, truy cập vào ứng dụng và dữ liệu. Tính phí mỗi yêu cầu API có thể cản trở việc sử dụng, trong khi công việc hoàn thành hoặc kết quả kinh doanh có thể là đơn vị tính phí ý nghĩa hơn.

Ông Takkar cho rằng các thỏa thuận có giới hạn sẽ không biến mất ngay lập tức, nhưng dự đoán các gói "ăn thả ga" sẽ dần nhường chỗ cho cam kết chi tiêu và cuối cùng là phí gắn với kết quả.

Theo ông, khách hàng nên chất vấn Salesforce về khía cạnh kinh tế thay vì chỉ đòi thêm tính năng và agent. Người mua trưởng thành ngày càng muốn biết công nghệ này sẽ ảnh hưởng thế nào đến lợi nhuận và tạo ra kết quả kinh doanh gì.

Sự cố ngừng dịch vụ phơi bày mức độ phụ thuộc

Một số khách hàng của Salesforce có lẽ đang đặt câu hỏi về kết quả kinh doanh của sự cố ngừng dịch vụ trong tuần này. Dịch vụ đã được khôi phục, nhưng sự gián đoạn cho thấy các tổ chức đã phụ thuộc sâu sắc vào nền tảng này đến mức nào — mức độ phụ thuộc có khả năng còn tăng thêm khi họ giao phó nhiều công việc hơn cho các AI agent của Salesforce.

Đối với doanh nghiệp Việt Nam đang cân nhắc triển khai các giải pháp AI của Salesforce, đây là lúc cần đặc biệt lưu ý đến các điều khoản hợp đồng, khả năng dự báo chi phí dài hạn, cũng như rủi ro phụ thuộc vào một nền tảng duy nhất. Việc đàm phán rõ ràng về giới hạn tăng giá và các phương án dự phòng sẽ giúp giảm thiểu rủi ro khi mô hình định giá của nhà cung cấp còn đang trong giai đoạn thử nghiệm và nhiều biến động.