Xu hướng "Tokenmaxxing": Các startup khoe chi tiền cho AI nhiều hơn trả lương nhân viên

Trong một góc độ của thế giới công nghệ, hóa đơn tiền điện toán AI khổng lồ đang trở thành biểu tượng của sự tăng trưởng và thành công thay vì là gánh nặng chi phí.

Amos Bar-Joseph, CEO của Swan AI — một startup về tác nhân lập trình (coding agent) — gần đây đã đăng tải trên LinkedIn rằng: "Hóa đơn AI của chúng tôi vừa đạt 113.000 USD trong một tháng (chúng tôi là đội hình 4 người). Tôi chưa bao giờ tự hào về một hóa đơn như thế này trong đời."

Ông giải thích rằng startup của ông đang chi tiền cho việc sử dụng mô hình Claude thay vì trả lương cho con người, và công ty đang "mở rộng quy mô bằng trí thông minh, không phải bằng số lượng nhân sự".

Minh họa chi phí AI

Triết lý "Tokenmaxxing"

Hiện tượng này được gọi là "tokenmaxxing" — một chỉ số hào nhoáng mà ở đó số tiền chi cho các công cụ AI như Claude và ChatGPT được coi là thước đo năng suất.

Bar-Joseph viết: "Mục tiêu của chúng tôi là 10 triệu USD doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) với một tổ chức dưới 10 người. Chúng tôi không có nhân viên phát triển kinh doanh (SDR), và ngân sách marketing trả phí của chúng tôi bằng không. Nhưng chúng tôi chi rất nhiều tiền cho token."

Theo quan điểm này, khoản chi phí 113.000 USD đó chính là đội ngũ tiếp thị, kỹ thuật, hỗ trợ và pháp lý của công ty.

Từ các ông lớn đến startup nhỏ

Xu hướng này không chỉ giới hạn ở các startup nhỏ. Tạp chí The Information đưa tin về một bảng điều khiển nội bộ của Meta gọi là "Claudenomics", xếp hạng số lượng token AI mà từng nhân viên sử dụng. Câu chuyện chung là nhân viên dùng càng nhiều token thì càng năng suất và đổi mới.

Tuy nhiên, đã có sự phản đối nhất định. Salesforce cho biết họ đã phát minh ra một chỉ số gọi là "Đơn vị công việc đại diện" (Agentic Work Units) để cố gắng định lượng xem việc chi tiền cho AI có thực sự chuyển hóa thành công việc thực tế hay không.

Thay thế con người bằng AI

Việc chuyển dịch tiền bạc và sự chú ý sang các công cụ AI tất nhiên được thực hiện với mục tiêu thay thế nhân viên. Chúng ta đã thấy các CEO biện minh cho việc sa thải hàng loạt với ý tưởng rằng hiệu quả của AI sẽ giảm nhu cầu về nhân sự con người.

Nhưng trong khi các công ty lớn dùng AI để biện minh cho việc cắt giảm nhân sự, các startup lại dùng AI để biện minh cho việc không bao giờ thuê con người ngay từ đầu.

Chen Avnery, đồng sáng lập Fundable AI, bình luận: "Đây là phần mọi người bỏ sót về các công ty gốc AI — 113.000 USD đó không phải là chi phí, đó là ngân sách nhân sự được phân bổ khác đi."

Những rủi ro tiềm ẩn

Tuy nhiên, những gì không được nói ra bởi các doanh nhân "tokenmaxxing" này là liệu chi tiêu cho điện toán AI có thực sự xứng đáng hay không, liệu tiền đó có nên chi cho nhân viên con người tốt hơn, và liệu điều này có tài chính bền vững hay không.

Các công ty như OpenAI và Anthropic đang mất rất nhiều tiền trên sản phẩm của họ. Mặc dù chi phí điện toán AI đắt đỏ, nhưng nó vẫn được định giá thấp hơn so với chi phí thực tế. Không rõ các nhà đầu tư sẽ sẵn sàng trợ cấp những khoản lỗ này trong bao lâu.

Hơn nữa, có vô số câu chuyện kinh dị về AI bị mắc kẹt trong vòng lặp và đốt cháy hàng nghìn đô la token cho những nhiệm vụ hoàn toàn vô dụng. Dù vậy, dường như đã xuất hiện một lớp doanh nhân mới quyết tâm "thuê" nhân viên AI thay vì con người.