Anthropic vừa ra mắt các công cụ giúp doanh nghiệp nắm rõ hiệu quả từ các khoản chi tiêu cho AI

Báo cáo tài chính mà Anthropic chia sẻ với các nhà đầu tư trong tuần này cho thấy công cụ lập trình AI của hãng, Claude Code, đã đạt được thành công thương mại đúng như kỳ vọng của phòng nghiên cứu tiên phong này. Công ty ghi nhận lợi nhuận hoạt động trong quý II và tỷ lệ giữ chân doanh thu thuần (net revenue retention) đạt 900% — nghĩa là mức chi tiêu của cùng một tệp khách hàng trong quý III/2025 đã tăng gấp 9 lần vào quý III/2026. Anthropic đang tập trung duy trì nhóm người dùng doanh nghiệp và ngày thứ Tư đã công bố một bộ công cụ báo cáo mới, được thiết kế nhằm giúp các khách hàng này nắm bắt chi tiết hơn về giá trị thu được từ chi phí tiêu hao token. Thông qua các phân tích nội bộ và khảo sát nhân viên, các nhà quản lý có thể theo dõi tiến độ công việc của một nhóm trong một khoảng thời gian nhất định, sản phẩm tạo ra, chi phí phát sinh và những điểm gián đoạn trong quy trình làm việc. Anthropic khẳng định mặc định sẽ không sử dụng dữ liệu này để huấn luyện mô hình. Báo cáo cũng sẽ đưa ra các khuyến nghị nhằm cải thiện hiệu quả công việc. Nguồn ảnh: Anthropic Nguồn ảnh: Anthropic Nguồn ảnh: Anthropic Nguồn ảnh: Anthropic Nguồn ảnh: Anthropic Nguồn ảnh: Anthropic Nguồn ảnh: Anthropic Đây là nỗ lực rõ rệt nhằm chứng minh tỷ suất hoàn vốn đầu tư của các công cụ thuộc Anthropic và hướng dẫn khách hàng cách thức tối ưu hóa chỉ số này — một mối quan tâm hàng đầu của các khách hàng quy mô lớn. Anthropic cũng đang thiết lập ngân sách nhóm dùng chung để hỗ trợ các đội ngũ quản lý chi tiêu token hiệu quả hơn. Các doanh nghiệp đang tìm kiếm những thông tin như vậy trong quá trình xác định phương án triển khai công cụ AI tối ưu nhất. Mặc dù mức độ sử dụng tại các công ty được quỹ đầu tư mạo hiểm hậu thuẫn đang thúc đẩy chi tiêu token, phần lớn doanh nghiệp trong danh sách Fortune 500 vẫn chưa ghi nhận được lợi ích đáng kể từ việc ứng dụng AI. Jellyfish, công ty chuyên phát triển công cụ cho lập trình viên phần mềm, hôm qua đã công bố báo cáo mới dựa trên việc sử dụng các công cụ lập trình tác tử (agentic coding) của 276.000 khách hàng. Claude Code và các công cụ khác được xây dựng trên các mô hình của Anthropic tiếp tục được sử dụng rộng rãi nhất trong khảo sát, chiếm gần 1/3 tổng số đề xuất chỉnh sửa mã nguồn được gửi đi thẩm định. Đáng chú ý hơn, chi tiêu cho các công cụ này đã tăng gấp 10 lần kể từ đầu năm, với chi phí hiện tương đương khoảng 2% tổng chi phí kỹ thuật. "Dù mức 2% vẫn được coi là nhỏ, tốc độ tăng trưởng gấp 10 lần là điều mà phần lớn các giám đốc tài chính (CFO) chưa lường trước", ông Nicholas Arcolano, Giám đốc khoa học tại Jellyfish, chia sẻ với TechCrunch. "Chúng ta chắc chắn đang bước vào giai đoạn mà các bên nhận thấy rằng việc chỉ chi tiêu ồ ạt là chưa đủ. Hiện tại cần phải tối ưu hóa để công cụ thực sự phát huy hiệu quả." Các báo cáo mới của Anthropic hướng tới việc giải quyết thách thức nêu trên. Anthropic hiện dẫn đầu trong nhóm khách hàng doanh nghiệp, song những yếu tố tạo nên mức độ gắn kết thực sự đối với một công cụ lập trình tác tử vẫn là vấn đề khó xác định. Việc OpenAI ra mắt mô hình Astra vào mùa hè vừa qua từng được xem là mối đe dọa tiềm tàng đối với Anthropic, nhưng cho đến nay điều này vẫn chưa làm suy giảm tốc độ gia tăng người dùng của công ty. "Chúng tôi đã mất rất nhiều thời gian để thấy Codex thực sự xuất hiện rõ nét trong dữ liệu của mình, và điều đó diễn ra cùng với Astra [mô hình mới nhất của OpenAI]," ông Nikolas Albarran, Trưởng bộ phận sản phẩm AI tại Jellyfish, chia sẻ với TechCrunch. Theo dõi mạng xã hội X, ông cho biết thêm, dư luận dễ có ấn tượng rõ rệt rằng sự cạnh tranh đang trở nên khốc liệt hơn. "Mọi người ở Thung lũng Silicon đều nhận định Codex vượt trội hơn." Tuy nhiên, trên thực tế, ông Albarran nhận định: "Anthropic đã sớm hiện diện với các chiến lược tiếp cận doanh nghiệp hiệu quả, cùng vị thế vững chắc của một đơn vị đương nhiệm. Giải pháp của họ vận hành ổn định và hiệu quả, nhiều tổ chức đã đầu tư nguồn lực đáng kể để chuẩn hóa quy trình làm việc xoay quanh nền tảng này. Do đó, hiện chưa có lý do đủ lớn để thực hiện chuyển đổi." Đây cũng không chỉ là vấn đề về các mô hình và quy trình làm việc. Thực tế thương trường cho thấy, khi một phòng thí nghiệm công nghệ tiên phong (frontier lab) đã thiết lập được quan hệ gắn kết chặt chẽ với khách hàng, việc chuyển đổi sẽ khó khăn hơn rất nhiều so với trường hợp của một lập trình viên cá nhân hoặc một tổ chức quy mô nhỏ. Ông Albarran chỉ ra các khoản đầu tư mà tất cả các phòng thí nghiệm AI lớn đang tập trung vào các tổ chức kỹ thuật triển khai trực tiếp (FDE - forward-deployed engineering) — các nhóm chuyên gia tư vấn AI được cử đến làm việc trực tiếp tại tổ chức của khách hàng nhằm hỗ trợ giai đoạn khởi động. Những công cụ báo cáo mới này có thể được xem là một phiên bản FDE thu gọn, hình thức hỗ trợ trực tiếp ở mức độ linh hoạt hơn dành cho các khách hàng của Anthropic. "Thị trường hiện đã đạt đến mức độ trưởng thành nhất định, nơi một khi đã tham gia, việc chuyển đổi sẽ ngày càng khó khăn do nguồn lực đã đầu tư," ông nhận định. "Ngay cả khi các giải pháp phần lớn tương đồng, chúng vẫn luôn có những khác biệt nhỏ, mang các đặc thù riêng trong cách xử lý từ tác nhân (agent) đến các tệp ND, v.v., và vì vậy chi phí chuyển đổi không bao giờ bằng không." Chủ đề AI, Anthropic Khi độc giả thực hiện mua sắm qua các liên kết trong bài viết, tòa soạn có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập. Tim Fernholz Phóng viên cao cấp Tim Fernholz là nhà báo chuyên viết về công nghệ, tài chính và chính sách công. Ông đã theo dõi sát sao sự phát triển của ngành công nghiệp vũ trụ tư nhân và là tác giả cuốn sách Rocket Billionaires: Elon Musk, Jeff Bezos and the New Space Race. Trước đây, ông từng là phóng viên cao cấp tại chuyên trang tin tức kinh doanh toàn cầu Quartz trong hơn một thập kỷ, và bắt đầu sự nghiệp với vai trò phóng viên chính trị tại Washington, D.C. Độc giả có thể liên hệ hoặc xác minh trao đổi từ Tim qua thư điện tử [email protected] hoặc qua tin nhắn mã hóa tới tim_fernholz.21 trên ứng dụng Signal. Xem tiểu sử Ngày 4/11 Boston Mua một vé, tặng một vé Mở rộng cơ hội tại chương trình huấn luyện nhà sáng lập lớn nhất năm của TechCrunch bằng cách tham gia cùng người đồng sáng lập hoặc đối tác hoàn toàn miễn phí Đăng ký trước khi chương trình ưu đãi mua một tặng một kết thúc Đăng ký ngay Được quan tâm nhất Tin tặc đánh cắp dữ liệu nhân sự của hàng nghìn nhân viên Bộ An ninh Nội địa, bao gồm các đặc vụ CBP và ICE Zack Whittaker Anthropic ra mắt công cụ giúp các công ty theo dõi hiệu quả chi tiêu cho AI Tim Fernholz Giám đốc công nghệ (CTO) của Wiz chia sẻ về PHP2