| Gemini trên Gmail nay có thể bắt chước người dùng Jensen Huang tham gia phái đoàn Trump tới Trung Quốc Tuyên Quang 'đánh thức' kinh tế số vùng cao: Đưa chuyển đối số thành động lực tăng trưởng mới |
Giai đoạn bùng nổ AI tạo sinh trong hai năm gần đây kéo theo tâm lý chạy đua công nghệ trên toàn cầu. Tại Việt Nam, ngân hàng, thương mại điện tử, logistics, viễn thông, bán lẻ hay dịch vụ khách hàng đều đẩy nhanh tốc độ tích hợp chatbot, trợ lý AI và công cụ tự động hóa nội bộ. Nhiều doanh nghiệp xem AI như lời giải giúp giảm chi phí vận hành trong bối cảnh kinh tế khó khăn.
Tuy nhiên, khi quy mô sử dụng tăng lên, chi phí thực tế bắt đầu lộ rõ. Một mô hình AI phục vụ hàng nghìn lượt truy vấn mỗi ngày cần năng lực xử lý dữ liệu rất lớn. Khoản tiền doanh nghiệp bỏ ra không chỉ nằm ở phí thuê mô hình hay API từ các hãng công nghệ nước ngoài. Hệ thống AI còn kéo theo chi phí lưu trữ dữ liệu, điện toán đám mây, bảo mật, kiểm thử và nhân sự vận hành liên tục.
 |
| AI tốn nhiều ngân sách hơn dự tính. Ảnh: Internet |
Bryan Catanzaro, Phó chủ tịch phụ trách deep learning ứng dụng tại Nvidia, từng thừa nhận nhiều nhóm phát triển AI đang chịu chi phí tính toán cao hơn đáng kể so với chi phí nhân sự. Nhận định này phản ánh thực tế mới của thị trường AI hiện nay. Công nghệ không còn mang dáng dấp “càng dùng càng rẻ” như nhiều doanh nghiệp từng kỳ vọng.
Tại Việt Nam, xu hướng đầu tư AI tăng mạnh trong năm 2025. FPT AI Factory công bố mở rộng hạ tầng phục vụ doanh nghiệp trong nước, tập trung năng lực GPU và điện toán hiệu năng cao. Trong khi đó, Viettel AI tiếp tục mở rộng dịch vụ AI tiếng Việt cho tổng đài, nhận diện giọng nói và xử lý dữ liệu doanh nghiệp. Các bước mở rộng này cho thấy AI không còn gói gọn trong phần mềm đơn lẻ mà kéo theo cả hệ sinh thái hạ tầng rất tốn kém.
Nhiều doanh nghiệp Việt cũng phát sinh khoản chi lớn cho dữ liệu nội bộ. AI muốn hoạt động hiệu quả cần dữ liệu sạch, dữ liệu đúng ngữ cảnh và dữ liệu cập nhật liên tục. Quá trình chuẩn hóa dữ liệu thường kéo dài nhiều tháng, thậm chí nhiều năm với doanh nghiệp lớn. Không ít đơn vị sau giai đoạn thử nghiệm mới nhận ra dữ liệu nội bộ thiếu đồng bộ, chứa lỗi hoặc phân tán giữa nhiều hệ thống cũ.
Một vấn đề khác xuất hiện ngày càng rõ nằm ở độ ổn định của AI tạo sinh. Chatbot AI hiện nay vẫn có thể tạo thông tin sai lệch, hiểu nhầm yêu cầu hoặc sinh dữ liệu không chính xác. Trong lĩnh vực tài chính, y tế, bảo hiểm hay pháp lý, doanh nghiệp gần như bắt buộc duy trì đội ngũ kiểm duyệt đầu ra. Điều này khiến AI chưa thể thay thế hoàn toàn lao động như nhiều dự báo trước đó.
Chi phí AI tăng nhanh khiến tư duy đầu tư công nghệ thay đổi rõ rệt trong năm 2026. Trước đây, nhiều công ty xem việc triển khai AI như cách khẳng định vị thế công nghệ. Hiện nay, câu hỏi được đặt ra nhiều hơn xoay quanh hiệu quả thực tế và tốc độ hoàn vốn.
Hãng nghiên cứu Gartner dự báo tổng chi tiêu CNTT toàn cầu năm 2026 đạt hơn 6.300 tỉ USD, tăng mạnh nhờ AI, điện toán đám mây và hạ tầng dữ liệu. Điều này cho thấy AI không thay thế các khoản chi cũ mà tạo thêm một chu kỳ đầu tư công nghệ mới với quy mô rất lớn.
 |
| DeepSeek V4 xuất hiện, đẩy cuộc đua AI sang giai đoạn mới |
Nhiều tập đoàn công nghệ cũng tăng tốc xây trung tâm dữ liệu AI. Microsoft mới công bố kế hoạch đầu tư gần 18 tỉ USD tại Úc nhằm mở rộng năng lực AI, hạ tầng đám mây và an ninh mạng đến năm 2029. Các khoản đầu tư quy mô lớn phản ánh áp lực thực tế phía sau cuộc đua AI toàn cầu: chip xử lý, điện năng và trung tâm dữ liệu đang trở thành tài sản chiến lược.
Tại Việt Nam, bài toán chi phí càng nhạy cảm hơn do phần lớn doanh nghiệp vừa và nhỏ chưa sở hữu hạ tầng dữ liệu mạnh. Không ít đơn vị triển khai AI theo xu hướng, nhưng chưa xác định rõ bài toán kinh doanh cần giải quyết. Sau vài tháng vận hành, doanh nghiệp bắt đầu đối mặt hóa đơn điện toán tăng cao nhưng hiệu quả chưa tương xứng.
Xu hướng hiện nay chuyển dần sang triển khai AI theo từng tác vụ cụ thể thay vì thay đổi toàn bộ hệ thống. Doanh nghiệp ưu tiên dùng AI cho tóm tắt tài liệu, phân loại yêu cầu khách hàng, hỗ trợ lập trình hoặc kiểm tra lỗi vận hành. Cách tiếp cận này giúp kiểm soát ngân sách tốt hơn và dễ đo hiệu quả thực tế.
Deloitte nhận định đầu tư AI toàn cầu vẫn tiếp tục tăng trong nhiều năm tới, nhưng khả năng sinh lợi phụ thuộc lớn vào quy mô ứng dụng và chất lượng vận hành. Điều này giải thích vì sao nhiều doanh nghiệp công nghệ lớn gần đây chuyển trọng tâm từ quảng bá khả năng AI sang nhấn mạnh hiệu quả kinh doanh cụ thể.
AI vẫn mở ra cơ hội tăng năng suất và tự động hóa ở nhiều lĩnh vực. Dù vậy, thực tế triển khai đang cho thấy công nghệ này chưa tạo ra “cuộc cách mạng tiết kiệm chi phí” đơn giản như giai đoạn đầu. Khi số lượng người dùng tăng lên, yêu cầu bảo mật cao hơn và dữ liệu nội bộ phức tạp hơn, tổng chi phí vận hành AI tiếp tục leo thang.
Cuộc tranh luận quanh AI vì vậy đang thay đổi bản chất. Vấn đề không còn nằm ở chuyện AI đắt hay rẻ, mà nằm ở khả năng chuyển khoản đầu tư công nghệ thành hiệu quả vận hành đủ rõ ràng để doanh nghiệp chấp nhận tiếp tục chi tiền.
