Một công ty đã chi 500 triệu USD cho Claude trong một tháng sau khi không giới hạn việc sử dụng AI.

AI trong thực tiễn Một công ty được cho là đã chi 500 triệu USD cho Claude trong một tháng sau khi không giới hạn mức sử dụng AI. Matthias Bastian Ngày 29/5/2026 Midjourney được THE DECODER gợi ý. AI đang trở nên đắt đỏ hơn và các công ty đang xem xét kỹ lưỡng các hóa đơn của mình. Điều này hợp lý, nhưng trên hết, họ nên phát triển thêm chuyên môn về AI trong việc kiểm soát các hệ thống. Microsoft gần đây được cho là đã cắt giảm giấy phép Claude Code nội bộ, một phần vì lý do chiến lược nhưng cũng vì chi phí đang tăng cao. Giám đốc điều hành của Uber cho biết chi tiêu cho AI ngày càng "khó biện minh" chừng nào lợi tức đầu tư thực tế còn khó đo lường. Axios hiện đưa tin về một trường hợp đặc biệt nghiêm trọng: một công ty giấu tên được cho là đã chi nửa tỷ đô la trong một tháng duy nhất vì không ai đặt giới hạn sử dụng đối với giấy phép Claude. Các mô hình AI dành cho doanh nghiệp thường thu hút các công ty bằng cách định giá theo gói cố định, nhưng các gói đó thường giới hạn số lượng yêu cầu trên mỗi mô hình. Một CTO khác cho biết nhân viên sử dụng hệ thống AI để kiểm tra thời tiết. Chắc chắn là nó hoạt động, nhưng chi phí cao hơn nhiều so với một tìm kiếm thông thường. Sophia Velastegui, cựu trưởng nhóm AI tại Microsoft, nói với Axios rằng các công ty có xu hướng sử dụng AI cho các nhiệm vụ mà không ai muốn làm hơn là cho công việc thực sự tạo ra doanh thu. AI ngày càng đắt đỏ, và các công ty cần thông minh hơn trong việc sử dụng nó. Những ví dụ này chỉ ra cùng một điều. Khi AI trở thành một phần trong cách một công ty kiếm tiền, bạn cần những người thực sự biết cách sử dụng và điều khiển các hệ thống này. Các vai trò mới như điều phối viên tác nhân AI sẽ trở nên quan trọng. Các yếu tố gây tốn kém lớn nhất là việc sử dụng sai mục đích và lựa chọn mô hình kém. Việc sử dụng sai mục đích thường biểu hiện dưới dạng thiếu kỹ thuật ngữ cảnh, dẫn đến các cuộc trò chuyện không ngừng với các cửa sổ ngữ cảnh cồng kềnh. Lựa chọn mô hình kém có nghĩa là sử dụng một mô hình mạnh mẽ, đắt tiền cho các tác vụ mà một mô hình rẻ hơn có thể xử lý tốt tương tự. Không phải mọi tác vụ đều cần AI tạo sinh, nghĩa là chủ yếu là các mô hình ngôn ngữ lớn hoặc mô hình suy luận. Nhiều thứ vẫn hoạt động tốt hơn trong phần mềm truyền thống. Học cách phân biệt sự khác biệt nên là một phần cốt lõi của việc xây dựng kỹ năng AI trong bất kỳ công ty nào. Kỹ năng AI không chỉ liên quan đến chi phí. Chất lượng cũng bị ảnh hưởng khi bạn không biết mình đang làm gì. Một ví dụ gần đây cho thấy Copilot ở chế độ tự động hoàn toàn làm hỏng một tác vụ phân tích dữ liệu, tự tin đưa ra các câu trả lời thiên vị nặng nề. Chuyển sang mô hình tư duy đã khắc phục được điều đó. Và loại sai sót này cũng có cái giá của nó. Tin tức AI không cường điệu – Được tuyển chọn bởi con người. Đăng ký THE DECODER để đọc không có quảng cáo, nhận bản tin AI hàng tuần, báo cáo tiên phong "AI Radar" độc quyền của chúng tôi sáu lần một năm, truy cập toàn bộ kho lưu trữ và truy cập vào phần bình luận của chúng tôi. Đăng ký ngay. Nguồn: Axios