Nghịch lý tại Nvidia và Uber: Chi phí vận hành AI hiện đã vượt xa lương nhân viên

Các lãnh đạo từ Nvidia và Uber tiết lộ chi phí sử dụng token AI đang cao hơn đáng kể so với quỹ lương, biến công nghệ tự động hóa thành một khoản đầu tư tài chính đắt đỏ.

Trong bối cảnh nhiều tập đoàn công nghệ thực hiện sa thải hàng loạt để ưu tiên trí tuệ nhân tạo (AI), một thực tế tài chính trớ trêu đang lộ diện: chi phí để duy trì các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và tác nhân AI đang dần vượt qua giá trị sức lao động của con người. Các giám đốc điều hành từ Nvidia và Uber đã xác nhận xu hướng này, coi đây là một phần trong chiến lược đầu tư cho sự đổi mới dài hạn.

Nghịch lý chi phí token và giá trị lao động

Bryan Catanzaro, Phó chủ tịch phụ trách học sâu ứng dụng của Nvidia, gần đây đã khẳng định với Axios rằng đối với đội ngũ của ông, chi phí tính toán hiện đã vượt xa chi phí nhân viên. Đây là một tuyên bố gây chú ý từ chính doanh nghiệp đang cung cấp hạ tầng phần cứng chủ chốt cho cuộc đua AI toàn cầu.

Thực tế này bắt nguồn từ mô hình định giá dựa trên token của các dịch vụ AI cao cấp như Claude Code hay GitHub Copilot. Khác với các gói thuê bao cá nhân 20 USD mỗi tháng, các tác nhân tự động hóa thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và chạy liên tục theo lịch trình đòi hỏi một nguồn kinh phí vận hành khổng lồ.

Chi phí vận hành AI vượt xa lương nhân viên (Nguồn: Internet)

Chi phí vận hành AI vượt xa lương nhân viên (Nguồn: Internet)

Những hóa đơn khổng lồ từ các tác nhân AI

Praveen Naga, CTO của Uber, chia sẻ ông từng phải đối mặt với tình trạng ngân sách cạn kiệt chỉ sau hai tuần triển khai do chi phí vận hành quá lớn. Tương tự, Amos Bar-Joseph từ Swan AI đã tiết lộ hóa đơn lên tới 113.000 USD từ Anthropic chỉ để phục vụ cho một nhóm bốn người. Phép tính đơn giản cho thấy mức chi phí này tương đương 28.000 USD mỗi người/tháng, con số thường cao hơn nhiều so với mức lương thực tế của một kỹ sư phần mềm.

Mặc dù chi phí cao, nhiều CEO vẫn xem đây là tín hiệu tích cực. Họ tin rằng việc nhân viên chi nhiều tiền cho token đồng nghĩa với việc họ đang thúc đẩy quá trình tự động hóa quy mô lớn và tạo ra những đột phá mới trong quy trình làm việc.

Chiến lược đầu tư hay rủi ro tài chính?

Jensen Huang, CEO của Nvidia, bày tỏ mong muốn năng suất của kỹ sư được đo bằng số tiền họ đầu tư vào token AI. Ông kỳ vọng một kỹ sư có mức lương 500.000 USD sẽ chi ít nhất 250.000 USD giá trị token mỗi năm để tối ưu hóa công việc. Tại Uber, hiện có khoảng 11% cập nhật mã nguồn trực tiếp được thực hiện bởi các tác nhân AI, và mục tiêu của hãng là chuyển dịch hoàn toàn sang mô hình kỹ thuật phần mềm dựa trên tác nhân thông minh.

CEO Nvidia trong một sự kiện giới thiệu về AI (Nguồn: Internet)

CEO Nvidia trong một sự kiện giới thiệu về AI (Nguồn: Internet)

Tuy nhiên, không phải mọi khoản đầu tư vào AI đều mang lại quả ngọt. Một nghiên cứu năm 2024 của MIT chỉ ra rằng trong 77% trường hợp, việc con người trực tiếp thực hiện công việc vẫn mang lại hiệu quả kinh tế tốt hơn. Nhiều doanh nghiệp vội vàng triển khai AI mà không có kế hoạch rõ ràng hoặc thiếu cấu trúc kinh doanh phù hợp thường phải chịu những tổn thất tài chính nặng nề.

Việc chi tiêu mạnh tay cho AI hiện nay có thể là một chi phí tạm thời trong giai đoạn chuyển giao công nghệ, hoặc sẽ trở thành một yếu tố nhân rộng năng suất vĩnh viễn. Dù theo kịch bản nào, làn sóng tái cấu trúc nhân sự và điều chỉnh ngân sách để thích nghi với kỷ nguyên AI vẫn sẽ tiếp diễn trong thời gian tới.

PHỐ HỘI

Nguồn Đà Nẵng: https://baodanang.vn/nghich-ly-tai-nvidia-va-uber-chi-phi-van-hanh-ai-hien-da-vuot-xa-luong-nhan-vien-3336447.html