BlockBeats tin tức, ngày 15 tháng 6, UBS trong báo cáo nghiên cứu mới nhất cho biết, việc áp dụng AI trong doanh nghiệp đang phải đối mặt với sự gia tăng nhanh chóng của chi phí Token và sức mạnh tính toán, tạo ra những rào cản mới. Tuy nhiên, vấn đề này chủ yếu bắt nguồn từ sự gia tăng đột biến về khối lượng sử dụng chứ không phải lạm phát đơn giá, và rủi ro tổng thể có thể bị thị trường đánh giá quá cao. Báo cáo chỉ ra rằng, với việc triển khai các công cụ cường độ cao như tác nhân mã hóa AI, mức tiêu thụ Token của doanh nghiệp vượt xa dự kiến, hiện tượng này đã xuất hiện thường xuyên trong các cuộc thảo luận của nhà đầu tư và gây ra lo ngại về khả năng tốc độ lan tỏa của công nghệ AI trong doanh nghiệp có thể chậm lại.

UBS thông qua phỏng vấn khoảng 13 giám đốc CNTT doanh nghiệp, phát hiện khoảng 60% tổ chức được khảo sát đã coi chi phí Token và sức mạnh tính toán AI là vấn đề thực chất, đặc biệt sau khi chuyển từ chatbot đơn giản sang ứng dụng tác nhân tự vận hành, chi phí chuyển từ chi tiêu SaaS cố định sang chi tiêu tiêu dùng biến đổi, khả năng dự đoán ngân sách giảm mạnh.

Hầu hết các doanh nghiệp đã hoặc có kế hoạch đưa ra các biện pháp bảo vệ, bao gồm gộp Token, sử dụng mô hình cấp thấp hơn, cảnh báo lãng phí và hạn chế đối với người dùng nặng, nhằm loại bỏ lãng phí rõ ràng thay vì kiềm chế toàn diện việc áp dụng. Một số giám đốc điều hành bày tỏ rõ ràng không muốn hạn chế đáng kể việc nhân viên sử dụng AI, nhấn mạnh "mục tiêu của chúng tôi là để nhân viên bắt đầu sử dụng AI", do đó chọn cách tối ưu hóa các ngân sách khác như cắt giảm dịch vụ CNTT bên ngoài, hợp nhất chi tiêu đám mây để cân bằng chi phí AI gia tăng. Báo cáo nhấn mạnh, hầu như tất cả các doanh nghiệp được khảo sát đều đề cập rằng tỷ lệ áp dụng AI đang tăng tốc, đặc biệt là trong nhóm nhà phát triển, điều này cho thấy chi phí gia tăng chủ yếu do tăng trưởng khối lượng sử dụng, chứ không phải lạm phát chi phí đơn vị.

UBS cho rằng, tình huống này thuộc về hành vi kiểm soát chi phí bình thường của doanh nghiệp, không phải là tín hiệu cho thấy việc áp dụng AI bị cản trở. Ngay cả những công ty như Uber đã sử dụng hết ngân sách AI cả năm trong một quý, vẫn duy trì hạn mức Token cao và đẩy mạnh ứng dụng AI, đồng thời bù đắp chi phí bằng cách nâng cao hiệu quả của kỹ sư.

UBS phân tích thêm rằng, các nhà cung cấp mô hình AI và nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô đang thúc đẩy nhanh chóng cải thiện hiệu quả Token, điều này có thể hạn chế việc tăng giá gần đây và ảnh hưởng đến phân bố thị phần của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Google Cloud và AWS nhờ chip và mô hình tự phát triển có thể đạt được lợi thế trong kiểm soát chi phí.

Đồng thời, sự phản đối của doanh nghiệp đối với mô hình định giá theo khối lượng sử dụng có thể gia tăng, dẫn đến áp lực lớn hơn lên môi trường chi tiêu phần mềm phi AI. Kết hợp với cuộc khảo sát AI trên 140 doanh nghiệp trước đó, báo cáo chỉ ra rằng "lợi tức đầu tư không rõ ràng" vẫn là rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng, trong khi "thiếu ngân sách" chưa lọt vào top năm. Tuy nhiên, khi vấn đề chi phí Token nổi lên, động thái này đang trở thành yếu tố then chốt để doanh nghiệp tối ưu hóa triển khai AI một cách thực tế hơn.