06/10/2026 · VietTechies · Biên tập
Theo dữ liệu khảo sát và nghiên cứu do Financial Times đưa tin vào ngày 5 tháng 10 năm 2026, chỉ 11% trong khoảng 400 doanh nghiệp được khảo sát cho biết họ có thể dự báo chính xác mức chi tiêu cho trí tuệ nhân tạo. Kết quả này phản ánh những thách thức vận hành dai dẳng mà các bộ phận công nghệ trong doanh nghiệp gặp phải khi cố gắng dự đoán và kiểm soát chi phí sử dụng AI tạo sinh.
Mức tiêu thụ token gây ra sự lệch pha ngân sách
Việc tính phí sử dụng trí tuệ nhân tạo hiện nay chủ yếu dựa trên số lượng token – đơn vị cấu trúc của văn bản hoặc dữ liệu được xử lý trong quá trình truy vấn và tạo đầu ra. Tuy nhiên, do số lượng token mà một mô hình tiêu thụ cho bất kỳ công việc nào đều rất khó đoán trước, các tổ chức gặp nhiều khó khăn trong việc xây dựng dự báo ngân sách dài hạn đáng tin cậy.
Mô hình giá rẻ hơn có thể làm tăng tổng chi phí
Sự bất định trong lượng token tiêu thụ trực tiếp thách thức giả định rằng các mô hình AI giá rẻ hơn sẽ luôn giúp tiết kiệm ngân sách. Một nghiên cứu phân tích hơn 6.800 tác vụ phát hiện ra rằng những mô hình có đơn giá thấp hơn thực tế lại tốn nhiều chi phí hơn so với các lựa chọn đắt tiền hơn ở 32% khối lượng công việc được đánh giá.
Khi một mô hình rẻ hơn đòi hỏi số lượng token nhiều hơn đáng kể hoặc cần nhiều vòng lặp hơn để hoàn thành nhiệm vụ, tổng khối lượng tính toán sẽ tăng vọt. Do đó, đơn giá danh nghĩa tính trên mỗi token thấp hơn không đồng nghĩa với việc chi phí vận hành cuối cùng sẽ thấp hơn đối với gần một phần ba số tác vụ doanh nghiệp trong bài đo hiệu năng.
Thách thức dự báo ngân sách lan rộng trong doanh nghiệp
Dữ liệu khảo sát chỉ ra rằng phần lớn các tổ chức vẫn chưa thể dung hòa giữa hình thức tiêu thụ AI dựa trên token với các mô hình mua sắm phần mềm cố định truyền thống. Với chỉ hơn 10% doanh nghiệp tự tin vào dự báo tài chính cho việc triển khai AI, hiệu suất token biến đổi theo từng khối lượng công việc tiếp tục là nguyên nhân chính gây lệch kế hoạch ngân sách.
Ảnh minh họa do AI tạo, không phải ảnh tư liệu.