Token hay con người? Sự đánh đổi mới của doanh nghiệp

Token hay con người? Sự đánh đổi mới của doanh nghiệp Bỏ qua Điều hướng Thị trường Thị trường trước giờ giao dịch Thị trường Hoa Kỳ Thị trường Châu Âu Thị trường Trung Quốc Thị trường Châu Á Thị trường Thế giới Tiền tệ Thị trường dự đoán Tiền điện tử Hợp đồng tương lai & Hàng hóa Trái phiếu Quỹ & ETF Kinh doanh Kinh tế Tài chính Y tế & Khoa học Truyền thông Bất động sản Năng lượng Khí hậu Giao thông vận tải Điều tra Công nghiệp Bán lẻ Tài sản Thể thao Cuộc sống Doanh nghiệp nhỏ Đầu tư Tài chính cá nhân Công nghệ tài chính (Fintech) Cố vấn tài chính Hành động quyền chọn Phố ETF Kho lưu trữ Buffett Thu nhập Trò chuyện với nhà giao dịch Công nghệ An ninh mạng Trí tuệ nhân tạo (AI) Doanh nghiệp Internet Truyền thông Di động Mạng xã hội CNBC Disruptor 50 Hướng dẫn công nghệ Chính trị Nhà Trắng Chính sách Quốc phòng Quốc hội Mở rộng cơ hội Chính trị Châu Âu Chính trị Trung Quốc Chính trị Châu Á Chính trị Thế giới Video Video mới nhất Các tập đầy đủ Phát trực tiếp Video hàng đầu Âm thanh trực tiếp Truyền hình Châu Âu Truyền hình Châu Á Podcast của CNBC Phỏng vấn CEO Nội dung gốc kỹ thuật số Danh mục theo dõi Câu lạc bộ đầu tư Danh mục đầu tư tín thác Phân tích Cảnh báo giao dịch Chặng cuối Các chuyên mục của Jim Giáo dục Đăng ký PRO Tin tức PRO Josh Brown Mike Santoli Các cuộc gọi trong ngày Danh mục đầu tư của tôi Phát trực tiếp Các tập đầy đủ Sàng lọc cổ phiếu Dự báo thị trường Đầu tư quyền chọn Đầu tư biểu đồ Đăng ký Phát trực tiếp Menu Make It chọn Hoa Kỳ Quốc tế Phát trực tiếp Tìm kiếm báo giá, tin tức & video Phát trực tiếp Danh mục theo dõi ĐĂNG NHẬP Tạo tài khoản miễn phí Thị trường Kinh doanh Đầu tư Công nghệ Chính trị Video Danh mục theo dõi Câu lạc bộ đầu tư PRO Phát trực tiếp Menu Công nghệ Token hay con người? Sự đánh đổi mới của doanh nghiệp Đăng ngày 29/5/2026, 2:24 PM EDT Cập nhật 3 giờ trước Deirdre Bosa@dee_bosa Jasmine Wu@jaswu_ XEM TRỰC TIẾP Các điểm chính AI đang trở nên đắt đỏ hơn so với dự kiến của các doanh nghiệp, và các Giám đốc tài chính (CFO) hiện đang đánh đổi số lượng nhân sự trong tương lai để lấy token. Khoảng 95% AI doanh nghiệp vẫn chạy trên các mô hình tiên tiến đắt đỏ nhất ngay cả đối với các tác vụ đơn giản, và việc chuyển công việc đó sang các cấp độ rẻ hơn có thể mang lại khoản tiết kiệm đáng kể. Thương vụ AI giả định nhu cầu vẫn rất lớn và không quan tâm đến chi phí, nhưng người mua thuộc danh sách Fortune 500 đang ngày càng nhạy cảm hơn với giá cả. xem ngay VIDEO 42:49 Token AI hay con người? Cuộc tranh luận mới định hình ngân sách doanh nghiệp Công nghệ Trí tuệ nhân tạo đang trở nên đắt đỏ hơn nhiều so với dự kiến, và các Giám đốc tài chính (CFO) tại các công ty lớn của Hoa Kỳ hiện đang đối mặt với một sự đánh đổi khắc nghiệt mới: token hay con người. Đây là bức tranh mà hai CEO AI doanh nghiệp, những người đang ở trung tâm của quá trình phát triển, đã mô tả với CNBC trong tuần này. Những tường thuật của họ về những gì đang diễn ra bên trong các công ty Fortune 500 đã phác họa rõ nét mối đe dọa mà chi phí gia tăng đặt ra đối với thương vụ AI. Đây là một rủi ro mà thị trường vẫn chưa nhận ra khi nó đạt mức cao kỷ lục và tạo ra các công ty nghìn tỷ đô la mới như Micron. Ông Arvind Jain, Giám đốc điều hành (CEO) của công ty AI doanh nghiệp Glean, cho biết chủ đề hàng đầu hiện nay đối với mọi doanh nghiệp là ngân sách AI bị thổi phồng quá mức. Ông nói: "Các công ty đang nói với chúng tôi rằng ngân sách AI của họ cạn kiệt trong một hoặc hai tháng, và đây là ngân sách hàng năm". Điều này là do chi phí AI không giảm như người mua mong đợi. Thay vào đó, nó đã tăng lên. Mỗi bản phát hành mô hình mới từ các phòng thí nghiệm tiên phong có chi phí trên mỗi token (đơn vị xử lý thông tin) đắt gấp đôi so với mô hình trước đó, đẩy AI doanh nghiệp vào cái mà ông Jain gọi là "một con đường không bền vững hiện nay". Ông nói: "Đây là lần đầu tiên tôi nhớ rằng công nghệ có chi phí tương đương với con người, và bạn đang so sánh: chọn công nghệ hay con người. Chúng ta chưa bao giờ có cuộc trò chuyện đó trong lịch sử, bởi vì công nghệ chỉ là một phần nhỏ trong tổng chi phí của bất kỳ doanh nghiệp hoạt động nào". Ông cho biết, ngân sách AI ngày càng tăng đó đang thay thế cho việc tăng số lượng nhân sự trong tương lai. Arvind Jain, CEO của Glean, trên sân khấu SaaS Monster trong ngày đầu tiên của Web Summit 2022 tại Altice Arena ở Lisbon, Bồ Đào Nha, vào ngày 2/11/2022. Harry Murphy | Sportsfile | Getty Images Ông Matan Grinberg, CEO của Factory AI, công ty điều phối công việc kỹ thuật trên mọi mô hình AI tiên phong, mô tả sự thay đổi này là một vấn đề phân bổ tài nguyên đã được xác định đang diễn ra trong các nhóm lãnh đạo. Ông Grinberg nói: "Các công ty nói, này, nếu chúng ta có thể tối ưu hóa một thứ, đó là số lượng nhân viên mà chúng ta có, hay đó là chi tiêu AI trên mỗi nhân viên?". Ông Grinberg cho biết các công ty đã trải qua ba giai đoạn riêng biệt trong khoảng một năm. Giai đoạn đầu tiên liên quan đến việc các hội đồng quản trị yêu cầu các CEO của họ làm gì đó về AI. Sau đó là cái gọi là "tokenmaxxing", hay sử dụng AI bằng mọi cách cần thiết bất kể chi phí. Trong giai đoạn thứ ba, các nhóm lãnh đạo đang đánh giá lại nhu cầu của họ đối với các mô hình cao cấp. Ông Grinberg nói: "Chúng ta có cần phải sử dụng trí tuệ cấp độ Opus cho mọi tác vụ không? Bạn chỉ đơn giản là không cần". Trả nhiều hơn lợi ích thu được Căn nguyên của sự khó khăn là công nghệ hoạt động nhưng chưa tự bù đắp chi phí. Ông Jain nói: "Cách AI hoạt động ngày nay, nó rất mạnh mẽ, nhưng nó rất kém hiệu quả. Giá trị mà AI mang lại ở thời điểm này đang thấp hơn chi phí mà các doanh nghiệp phải chịu". Một phần lớn của vấn đề là sự kém hiệu quả trong việc lựa chọn mô hình. Khoảng 95% việc sử dụng AI doanh nghiệp vẫn đang chạy trên các mô hình tiên phong đắt nhất, ngay cả đối với các tác vụ có thể được xử lý bằng các lựa chọn thay thế rẻ hơn, ông Jain cho biết. Có một cách khắc phục đơn giản: chuyển công việc dễ dàng sang cấp độ rẻ hơn. Ông Jain nói rằng đó là giải pháp dễ thực hiện nhất. Ông nói: "Bạn có thể tiết kiệm gấp 10 lần nếu có định tuyến mô hình phù hợp ngay từ đầu". Đó cũng là ý tưởng đằng sau Factory AI, tự động gửi mỗi tác vụ đến mô hình phù hợp nhất với nó. Ông Grinberg nói, bí quyết là nhận ra tần suất một công việc thực sự cần đến loại tốt nhất. Ông ví khoảng cách giữa các mô hình tiên phong mới nhất với hai học giả kỳ cựu. Ông Grinberg nói: "Opus 4.7 so với Opus 4.8 giống như sự khác biệt giữa một giáo sư đã làm giáo sư 13 năm so với 15 năm. Đối với một người bình thường, rất, rất khó để nhận ra sự khác biệt". Toàn bộ ngành thương mại AI dựa trên giả định rằng nhu cầu lịch sử sẽ vẫn duy trì, với người mua phần lớn không quan tâm đến chi phí. Nhưng quan điểm từ bên trong Fortune