Dữ liệu từ Ramp cho thấy chi tiêu cho AI đang chững lại đúng thời điểm Anthropic tiến gần đến đợt IPO

Các doanh nghiệp đang ứng dụng AI nhiều hơn bao giờ hết, song mức chi tiêu cho công nghệ này lại không tăng tương ứng. Báo cáo mới từ nền tảng Ramp cho thấy mức chi tiêu cho AI đi ngang vào cuối mùa hè dù khối lượng token sử dụng gia tăng. Đây là dấu hiệu cho thấy sự cạnh tranh về giá và khách hàng ngày càng hiểu biết hơn có thể đang kìm hãm doanh thu của OpenAI và Anthropic. Theo số liệu của Ramp, chi phí cho token chỉ tăng 1,5% trong hai tháng 8 và 9. Trong khi đó, con số này trong tháng 7 tăng tới 42% so với tháng liền trước. Trong bối cảnh Anthropic chuẩn bị phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO), dữ liệu trên cho thấy các nhà đầu tư có thể đã lầm tưởng rằng các công ty AI sẽ duy trì được tốc độ tăng trưởng phi mã. “Hầu như toàn bộ chi tiêu cho AI đều đến từ các công ty công nghệ tăng trưởng cao được các quỹ đầu tư mạo hiểm hậu thuẫn”, chuyên gia kinh tế trưởng Ara Kharazian của Ramp nhận định với TechCrunch. “Điều này vẫn ổn chừng nào chi tiêu cho AI tiếp tục tăng, nhưng nếu bắt đầu chậm lại do biến động thị trường hoặc yếu tố khác, toàn bộ nhóm này sẽ đồng loạt giảm tốc, có thể dẫn đến các tác động dây chuyền khác”. Ông Kharazian cho biết hiện đã có bằng chứng cho thấy nhóm 1% doanh nghiệp hàng đầu — nhóm ứng dụng AI mạnh mẽ nhất — đã có dấu hiệu chững lại nhẹ về mức chi tiêu trong tháng 8 và tháng 9, xuống mức dưới 10.000 USD/nhân viên so với mức đỉnh vào mùa hè. Sự giảm tốc ở nhóm này “đủ để làm chậm toàn bộ doanh thu, bất chấp khối lượng sử dụng thực tế vẫn tăng”, ông cho biết. Số liệu của Ramp cho thấy chi tiêu ở nhóm trung vị và nhóm 10% dẫn đầu có tăng trưởng, nhưng không đủ để bù đắp khoảng chênh lệch. Các doanh nghiệp ở mức trung vị chi từ 12 - 15 USD/nhân viên mỗi tháng, trong khi nhóm 10% hàng đầu chi từ 600 - 1.000 USD. “Nếu nhìn vào các trường hợp ứng dụng thực tế hiện nay, chưa có cơ sở rõ ràng nào cho thấy các doanh nghiệp sẽ đạt tới mốc 10.000 USD/nhân viên mỗi tháng như nhóm 1%”, ông Kharazian phân tích. Dù nhu cầu về các trợ lý AI hỗ trợ lập trình trong ngành phần mềm và tài chính rất lớn, “nhưng một phòng khám y khoa hay một đại lý ô tô không nhất thiết phải chi nhiều tiền như vậy cho AI”. “Thời kỳ tăng trưởng nóng có thể đã qua, và giờ đây chúng ta nhận thấy nhóm 1% dẫn đầu có thể không còn nhiều dư địa để khai thác nữa”, ông tiếp tục. Dữ liệu tháng 10 ghi nhận sự tăng tốc trở lại, với mức chi tiêu cho token tăng 8,9% trong giai đoạn từ ngày 23/9 đến ngày 23/10, song ông Kharazian cho rằng áp lực cản trở đà tăng trưởng chi tiêu vẫn rất lớn. Ông Kharazian (tác giả chuỗi bài viết “Những vết rạn trong luận điểm về AI”) cho rằng sự chững lại này không xuất phát từ vấn đề nhu cầu, bởi khối lượng ứng dụng AI vẫn tiếp tục tăng. Thay vào đó, ông chỉ ra tính chất cạnh tranh khốc liệt của thị trường. “Việc giảm giá từ OpenAI và Anthropic đã khiến chi phí sử dụng AI trở nên rẻ hơn”, ông nói. Vào tháng 9, OpenAI đã giảm một nửa giá API đối với GPT-6 Sol và GPT-6 Luna. Đáp trả cuộc chiến giá này, Anthropic cũng hạ giá đáng kể đối với Fable 5.1 và Opus 5.5 — một quyết định mà công ty cho biết trong hồ sơ gần đây đã làm giảm khoảng 600 triệu USD tăng trưởng doanh thu. Cả hai công ty cũng đưa ra các mức chiết khấu cho khách hàng doanh nghiệp nhằm duy trì mức chi tiêu, song trên thực tế điều này đang ảnh hưởng trực tiếp đến các mục tiêu doanh thu. Ông Kharazian cho rằng diễn biến này phản ánh thị trường hiện đã nghiêng hẳn về phía người mua. Trợ giá công nghệ đắt đỏ nhằm giữ chân khách hàng vốn là chiến lược quen thuộc của các tập đoàn công nghệ lớn (Big Tech). Điển hình như các chuyến xe Uber hay Lyft từng có giá rất rẻ trước đây, nhưng khi thị trường gọi xe chỉ còn lại số ít đối thủ, chi phí đi lại đã tăng lên đáng kể. Tuy nhiên, ông Kharazian nhận định quy luật này không phát huy tác dụng trong lĩnh vực AI do áp lực cạnh tranh trên thị trường hiện nay là quá lớn. Chuyên gia Kharazian nhận định: “Meta và Nvidia cũng đang giới thiệu các gói giải pháp doanh nghiệp với các mô hình chi phí khá thấp hoặc mô hình mã nguồn mở”. Ông cũng chỉ ra hàng loạt công ty cung cấp mô hình mở khác từ Trung Quốc và Mỹ, cùng một doanh nghiệp mới mang tên Jev — công cụ tinh gọn giúp lựa chọn giữa một số kết quả đầu ra xác định trước — đang ngày càng nằm trong nhóm hoạt động hiệu quả nhất trên nền tảng Ramp. Ông Kharazian cho biết: “Đối với nhiều trường hợp ứng dụng AI, người dùng chỉ cần câu trả lời Có/Không đơn giản. Do đó, doanh nghiệp có thể chuyển các mô hình vốn có giá thành thấp sang Jev, và các giải pháp vốn đã rẻ này lại càng trở nên rẻ hơn”. Khả năng hoàn thành khối lượng công việc với chi phí thấp hơn đáng kể là một yếu tố khác dẫn đến sự chững lại trong chi tiêu. Nguyên nhân một phần đến từ chính sách giảm giá của các công ty AI, song cũng do các doanh nghiệp ngày càng nâng cao hiệu quả tiết kiệm chi phí. Ông Kharazian chia sẻ: “Khi trình độ ứng dụng AI đạt mức nâng cao, các doanh nghiệp sẽ kiểm soát công nghệ này tốt hơn. Các đơn vị có xu hướng thiết lập mặc định nhằm ngăn chặn việc sử dụng các mô hình rất đắt đỏ cho những tác vụ kéo dài. Doanh nghiệp cũng có xu hướng áp hạn mức ngân sách đối với nhân viên và chuyển hướng một phần chi phí từ các mô hình tiêu chuẩn, mô hình tinh gọn sang các mô hình tinh gọn có chi phí thấp hơn nữa thông qua các bộ định tuyến”. Đồng sáng lập Notion, ông Akshay Kothari, gần đây đã công bố dữ liệu nội bộ trùng khớp với các nhận định của Ramp. Ông tóm lược ngắn gọn: “tokens go brrr. costs go ahhh”. tokens go brrr costs go ahhh pic.twitter.com/1whCWCJCyM — Akshay Kothari (@akothari) ngày 22/10/2026 Ông Kharazian nhấn mạnh: “Nhiều giả định trước đây của chúng ta về quỹ đạo chi tiêu cho AI đang bắt đầu bị phá vỡ. Doanh nghiệp có thể sử dụng AI nhiều hơn nhưng với chi phí thấp hơn. Điều này rất có lợi cho khách hàng, nhưng không hẳn là tín hiệu tích cực đối với các công ty cung cấp mô hình, đồng thời đặt ra những câu hỏi mới xoay quanh quỹ đạo doanh thu của các đơn vị này”. Hãng tin Bloomberg ngày thứ Sáu đưa tin, mức định giá tiềm năng của Anthropic đã giảm từ 2 nghìn tỷ USD theo ước tính hồi đầu tháng 10 xuống chỉ còn từ 1,2 đến 1,3 nghìn tỷ USD. Doanh nghiệp này cũng được cho là có thể bị các cơ quan xếp hạng tín nhiệm hạ xuống mức cảnh báo rủi ro cao (“junk”). OpenAI cũng giảm mức định giá đề xuất từ 1,4 nghìn tỷ USD xuống còn 1,25 nghìn tỷ USD và cắt giảm mục tiêu gọi vốn mới nhất khoảng 10 tỷ USD. Ông Kharazian nhận định bộ dữ liệu của Ramp phản ánh nhiều mối lo ngại của giới đầu tư. Tuy nhiên, vẫn có một triển vọng tích cực đối với quỹ đạo chi tiêu, dù triển vọng này còn mang tính suy đoán. Phần lớn luận điểm về sự tăng trưởng chi tiêu thần tốc cho rằng AI chắc chắn sẽ mở ra những ứng dụng mới thúc đẩy tiến trình này. Công cụ lập trình bằng AI mới chỉ xuất hiện cách đây một năm rưỡi với tư cách là sản phẩm có tính khả thi thương mại cao nhất, dẫn dắt sự phát triển của Anthropic và Open