BlockBeats tin tức, ngày 1 tháng 7, việc sử dụng AI trong doanh nghiệp đang chuyển từ "sử dụng càng nhiều càng tốt" sang "sử dụng có hạn mức". Báo cáo Token Budgeting do SemiAnalysis công bố ngày 1 tháng 7 cho biết, xu hướng tokenmaxxing từng phổ biến đầu năm, tức khuyến khích nhân viên tiêu thụ càng nhiều token AI càng tốt để nâng cao năng suất, đang bị thay thế bởi hệ thống ngân sách thực tế hơn. Tuy nhiên, tổ chức này cho rằng câu chuyện truyền thông về việc doanh nghiệp cắt giảm chi tiêu AI đã bị thổi phồng quá mức, và mảng kinh doanh API của OpenAI và Anthropic không đối mặt với rủi ro ngân sách đáng kể trong nửa cuối năm nay.

Nhóm SemiAnalysis cho biết, sau khi trao đổi với hơn 50 khách hàng doanh nghiệp qua Slack, điện thoại và Hội nghị thượng đỉnh AI Databricks, họ phát hiện hầu hết các công ty thực sự bắt đầu đặt giới hạn sử dụng AI, nhưng chưa hình thành tiêu chuẩn thống nhất. Ngân sách thấp có thể chỉ từ 250 đến 500 USD mỗi người mỗi tháng, trong khi ngân sách cao có thể lên tới 2.000 USD hoặc thậm chí hàng chục nghìn USD mỗi tháng. Một nhà sản xuất hàng không vũ trụ và quốc phòng lớn của Mỹ đặt hạn mức hàng tháng cho một số nhân viên ở mức 250 USD, một công ty dược phẩm lớn đặt ở mức 500 USD; các công ty công nghệ tiên tiến hơn như Workday, Stripe có ngân sách cho một số nhân viên khoảng 2.000 USD mỗi tháng.

Điều này trái ngược với xu hướng "tối đa hóa token" đầu năm. Báo cáo đề cập rằng các công ty như Meta và Salesforce từng khuyến khích nhân viên sử dụng rộng rãi các công cụ AI. Nội bộ Meta thậm chí từng xuất hiện một bảng điều khiển có tên "Claudeconomics", xếp hạng 250 người dùng hàng đầu của công ty. Dữ liệu cho thấy nhân viên Meta tiêu thụ hơn 60 nghìn tỷ token trong 30 ngày, với người dùng cao nhất tiêu thụ khoảng 280 tỷ token. Bảng điều khiển này đã bị đóng cửa hai ngày sau khi có báo cáo liên quan. Uber cũng được báo cáo là đã tiêu thụ hết ngân sách hàng năm của Claude Code và Codex trong vòng bốn tháng, sau đó đặt giới hạn 1.500 USD mỗi người mỗi tháng, với các yêu cầu vượt quá cần được phê duyệt theo từng trường hợp.

Tuy nhiên, SemiAnalysis cho rằng những trường hợp cực đoan này phản ánh nhiều hơn về cơ chế khuyến khích và quản lý lỏng lẻo, chứ không phải là dấu hiệu cho thấy chi tiêu AI của doanh nghiệp đã đạt đỉnh. Báo cáo cho biết, 10% khách hàng chi tiêu cao nhất đóng góp phần lớn doanh thu cho các phòng thí nghiệm AI, và những khách hàng này có rủi ro rất thấp trong việc cắt giảm chi tiêu API trong thời gian còn lại của năm. Ngay cả khi Meta tiêu thụ khoảng 70 nghìn tỷ token mỗi tháng vào tháng 2, và theo giá niêm yết, mỗi nhân viên tiêu tốn gần 50.000 USD mỗi năm, SemiAnalysis ước tính điều này vẫn chỉ chiếm 3% đến 5% doanh thu của Anthropic.

Phân bổ chi tiêu doanh nghiệp cũng rất không đồng đều. SemiAnalysis trích dẫn dữ liệu từ Ramp cho biết, 1% khách hàng hàng đầu có chi tiêu AI trung bình mỗi nhân viên gần 90.000 USD mỗi năm, 10% khách hàng hàng đầu khoảng 7.300 USD, trong khi khách hàng trung bình chỉ 136 USD. Tổ chức này cũng cho biết, nhiều công ty trong danh sách Fortune 500 dẫn đầu về công nghệ vẫn có chi tiêu AI trung bình mỗi nhân viên dưới 2.000 USD, và các khoản chi lớn chủ yếu tập trung vào bộ phận kỹ thuật và khoa học dữ liệu. Điều này có nghĩa là đường cong S của việc sử dụng AI trong doanh nghiệp vẫn còn nhiều dư địa tăng trưởng.

Sự trỗi dậy của hệ thống ngân sách đang thay đổi cách nhân viên sử dụng. Một số công ty chuyển mô hình mặc định từ Opus sang Sonnet, tắt các mô hình cao cấp hoặc chế độ nhanh; cũng có nhân viên trước tiên dùng Microsoft 365 Copilot để phác thảo và tổng kết, sau đó dùng các token Claude hoặc Codex đắt hơn cho các nhiệm vụ quan trọng. Một công ty công nghệ du lịch toàn cầu có chi tiêu AI hàng năm gần 10 triệu USD, gần đây đã chuyển mô hình Claude mặc định từ Opus sang Sonnet, nhưng vẫn cho phép nhân viên chủ động chuyển sang Opus. Một số vị trí có ngân sách mặc định chỉ 200 USD mỗi tháng, nhưng kỹ sư hoặc nhân viên cấp cao có thể xin hạn mức cao hơn.

Kết luận của SemiAnalysis là, quản lý ngân sách sẽ tồn tại lâu dài, nhưng nó không đồng nghĩa với sự suy giảm nhu cầu. Ngược lại, các doanh nghiệp đang đưa AI từ công cụ thử nghiệm vào quản lý chi phí chính thức. Lập trình hiện là lĩnh vực nhu cầu mạnh nhất, SemiAnalysis ước tính hơn 70% ARR hiện tại của OpenAI và Anthropic có thể quy cho các tình huống lập trình. Trong tương lai, an ninh mạng, công việc tri thức văn phòng, cộng tác doanh nghiệp và tự động hóa văn phòng có thể sao chép lộ trình tăng trưởng của Claude Code, Codex và Copilot trong thị trường nhà phát triển.

Điều này có nghĩa là thị trường AI đang bước vào một giai đoạn mới. Các doanh nghiệp thời kỳ đầu có thể sẵn sàng trả các hóa đơn mơ hồ để "thử AI"; giờ đây, bộ phận tài chính bắt đầu yêu cầu ngân sách, hạn mức và ROI. Nhưng miễn là hiệu quả nhân viên được cải thiện đủ để bù đắp chi phí, doanh nghiệp sẽ không ngừng mua token. Đối với các công ty mô hình AI, rủi ro không phải là khách hàng đột nhiên ngừng sử dụng AI, mà là họ phải chứng minh rằng mỗi USD token tiêu thụ đều có thể chuyển hóa thành mã nhanh hơn, quy trình tuyển dụng ngắn hơn, hiệu quả bán hàng cao hơn hoặc ít nhân lực hơn.