Doanh nghiệp vỡ mộng AI khi chi phí vận hành phình to

Trí tuệ nhân tạo đang trở thành công nghệ trung tâm trong chiến lược chuyển đổi số của nhiều doanh nghiệp, được kỳ vọng nâng cao năng suất và tạo lợi thế cạnh tranh.

Tuy nhiên, khi triển khai thực tế, chi phí AI không chỉ nằm ở phí bản quyền phần mềm. Nhiều nghiên cứu cho thấy phần mềm chỉ chiếm tỷ trọng nhỏ trong tổng chi phí sở hữu, trong khi phần lớn ngân sách lại nằm ở hạ tầng, dữ liệu và vận hành.

Bẫy chi phí sau AI “giá rẻ”

Trong làn sóng đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, câu hỏi đầu tiên của nhiều CEO thường xoay quanh chi phí sử dụng các công cụ AI. Các gói dịch vụ phổ biến như ChatGPT Plus hay Claude Pro chỉ có giá khoảng 20 USD mỗi tháng, khiến nhiều doanh nghiệp cho rằng đây là khoản đầu tư tương đối nhỏ so với lợi ích kỳ vọng.

Phí bản quyền phần mềm chỉ chiếm một phần nhỏ trong tổng chi phí AI.

Tuy nhiên, khi AI được triển khai ở quy mô tổ chức, chi phí nhanh chóng tăng lên. Một doanh nghiệp có 50 nhân sự sử dụng công cụ AI với mức phí 20 USD mỗi tháng sẽ phải chi khoảng 1.000 USD mỗi tháng chỉ cho bản quyền cơ bản. Con số này có thể tăng lên đáng kể khi doanh nghiệp cần nâng cấp lên các gói Enterprise để đảm bảo bảo mật dữ liệu hoặc tích hợp hệ thống nội bộ.

Theo các chuyên gia từ Gartner và LexData Labs, cách tiếp cận chỉ dựa trên giá bản quyền phần mềm là một sai lầm phổ biến. AI không giống các phần mềm truyền thống với chi phí cố định, mà hoạt động theo mô hình chi phí vận hành phụ thuộc vào mức độ sử dụng thực tế.

Một nghiên cứu của LexData Labs vào tháng 10/2025 cho thấy chi phí suy luận - tức quá trình AI xử lý yêu cầu và tạo ra kết quả có thể chiếm tới 70 - 90% tổng chi phí tính toán trong vòng đời của một hệ thống AI. Điều này đồng nghĩa với việc chi phí thực tế có thể tăng mạnh khi tần suất sử dụng hệ thống ngày càng cao.

Ví dụ, trong một kịch bản triển khai cho doanh nghiệp quy mô trung bình, tổng chi phí sở hữu ban đầu của dự án AI có thể được ước tính khoảng 7,2 triệu USD trong ba năm. Tuy nhiên, khi tính đến khoảng 150 triệu lượt gọi inference, chi phí thực tế có thể tăng lên tới 11,6 triệu USD - cao hơn khoảng 60% so với dự toán ban đầu.

Một nguyên nhân khiến chi phí tăng nhanh là việc sử dụng các kiến trúc AI hiện đại như RAG (Retrieval Augmented Generation), cho phép hệ thống truy xuất dữ liệu nội bộ để tạo câu trả lời chính xác hơn. Mặc dù giúp cải thiện hiệu quả, mô hình này lại yêu cầu lượng token đầu vào lớn hơn do phải xử lý nhiều tài liệu ngữ cảnh.

Theo các chuyên gia, đây chính là hiện tượng được gọi là “ảo giác API”: chi phí tính theo token có vẻ rất nhỏ, chỉ vài cent cho mỗi triệu token, nhưng khi lượng dữ liệu và tần suất sử dụng tăng mạnh, tổng chi phí có thể phình to nhanh chóng.

Báo cáo của Gartner cũng cho thấy chi phí bản quyền phần mềm thường chỉ chiếm khoảng 20 - 35% tổng chi phí triển khai AI. Phần còn lại, tương đương 65 - 80%, nằm ở các khoản chi như hạ tầng, dữ liệu, tích hợp hệ thống và vận hành, đây là những yếu tố thường bị đánh giá thấp trong giai đoạn lập kế hoạch.

“Tảng băng chìm” của AI

Ngoài chi phí sử dụng mô hình, một trong những yếu tố khiến ngân sách AI tăng mạnh là vấn đề dữ liệu. Để AI tạo ra giá trị thực tế, hệ thống cần truy cập và hiểu được dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp, từ hệ thống CRM, ERP đến các kho dữ liệu phân tán.

Tuy nhiên, dữ liệu trong doanh nghiệp thường nằm rải rác ở nhiều nền tảng khác nhau, khiến quá trình số hóa, chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu trở thành một nhiệm vụ tốn kém. Theo Financial Times, khoảng 80% thời gian của các chuyên gia dữ liệu thực tế được dành cho việc chuẩn bị và làm sạch dữ liệu trước khi có thể đưa vào phân tích.

Trong nhiều trường hợp, chi phí chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu cao gấp hai đến ba lần so với dự toán ban đầu. Đây là lý do khiến các dự án AI thường phải điều chỉnh ngân sách sau khi bước vào giai đoạn triển khai thực tế.

Bên cạnh dữ liệu, việc kết nối AI với các hệ thống công nghệ hiện có cũng là một thách thức lớn. Các nền tảng quản trị doanh nghiệp thường được xây dựng qua nhiều năm với kiến trúc phức tạp, khiến quá trình tích hợp AI đòi hỏi nhiều tùy chỉnh kỹ thuật.

Các chuyên gia từ StackAI cảnh báo rằng, nếu không có chiến lược tích hợp rõ ràng, doanh nghiệp có thể rơi vào tình trạng chi phí phát sinh liên tục trong quá trình vận hành hệ thống AI. Khi đó, khoản đầu tư ban đầu không còn là chi phí mua công nghệ mà trở thành chuỗi chi tiêu kéo dài.

Ngoài ra, thị trường AI hiện cũng xuất hiện hiện tượng được gọi là “Agent Washing”, khi nhiều sản phẩm công nghệ được gắn nhãn AI dù thực chất chỉ là các chatbot thông thường. Gartner dự báo hơn 40% dự án AI tác vụ có thể bị hủy bỏ vào năm 2027 do chi phí leo thang và giá trị kinh doanh không rõ ràng.

Theo Boston Consulting Group (BCG), khoảng 70% giá trị mà AI mang lại đến từ cách doanh nghiệp thay đổi quy trình làm việc và nâng cao kỹ năng của nhân sự.

Điều này đồng nghĩa với việc đầu tư cho đào tạo, quản trị thay đổi và xây dựng năng lực sử dụng AI, bao gồm các kỹ năng như prompt engineering đã trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược triển khai công nghệ.

Trong bối cảnh đó, nhiều chuyên gia cho rằng doanh nghiệp cần tiếp cận AI giống như một dự án chuyển đổi toàn diện, thay vì chỉ là việc mua thêm một công cụ phần mềm. Khi nhìn nhận đúng tổng chi phí sở hữu và chuẩn bị đầy đủ hạ tầng dữ liệu, kỹ năng và quy trình, AI mới có thể tạo ra giá trị kinh tế thực sự thay vì trở thành một khoản chi phí khó kiểm soát.

Tiến Anh