Khi các công ty 'đổi' nhân sự lấy token AI: Hiệu quả thực tế vẫn là dấu hỏi

Jensen Huang có một bài kiểm tra để đánh giá xem một kỹ sư có xứng đáng được giữ lại hay không, và nó đi kèm với một hạn mức token (token budget). Tại sự kiện All-In Podcast vào cuối GTC 2026, vị giám đốc điều hành của Nvidia cho biết nếu mức tiêu thụ token AI hàng năm của một kỹ sư có lương 500.000 USD thấp hơn 250.000 USD – tức một nửa lương của họ – thì "tôi sẽ cảm thấy vô cùng lo ngại". Ông xác nhận Nvidia đang hướng tới mức chi phí 2 tỷ USD mỗi năm cho token phục vụ lực lượng kỹ sư của mình.

Đây là một lời khiêu khích đáng nhớ từ người đàn ông đang bán sức mạnh tính toán. Đó cũng là một mô tả ngắn gọn về sự đánh đổi đang diễn ra trong ngân sách của các doanh nghiệp ở khắp mọi nơi, thường là với sự thiếu minh bạch: tiền vốn từng dùng để trả lương cho con người thì nay ngày càng được chi cho các token. Câu hỏi mà ngành công nghiệp này chậm trễ hơn trong việc đặt ra là liệu sự đánh đổi đó có thực sự hiệu quả hay không, và những câu trả lời trung thực từ các công ty đi đầu cho thấy thường là không.

Tiền đã đi về đâu

Việc tái phân bổ ngân sách là điều không cần bàn cãi. Bốn nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn nhất (hyperscalers) đã dự kiến tổng chi tiêu vốn (CAPEX) năm 2026 vào khoảng 700 tỷ USD, gần gấp đôi năm ngoái, trong khi Gartner dự báo chi tiêu cho phần mềm AI agent sẽ đạt 207 tỷ USD, tăng 139%. Ở phía bên kia bảng cân đối kế toán, dữ liệu từ Challenger, Gray & Christmas cho thấy AI là lý do được trích dẫn nhiều nhất cho các đợt cắt giảm việc làm tại Mỹ trong tháng thứ tư liên tiếp, với lĩnh vực công nghệ chiếm 31% số vụ sa thải trong nửa đầu năm.

Một bản ghi nhớ nội bộ của Meta mà Reuters có được mô tả các đợt cắt giảm 8.000 nhân sự vào tháng 5 là để bù đắp cho các khoản đầu tư đáng kể của công ty, ngay cả khi doanh thu tăng 33% trong quý đó. Các hồ sơ của Oracle cho thấy số lượng nhân viên giảm 21.000 người khi các khoản tiết kiệm được đổ vào việc xây dựng trung tâm dữ liệu. Đây đều là những công ty có lợi nhuận cao. Các đợt sa thải không phải là biện pháp để sinh tồn. Chúng là cách để huy động vốn.

Tóm tắt của Andy Challenger về dữ liệu của công ty ông là điều rõ ràng nhất: "Các công ty đang chuyển dịch ngân sách sang đầu tư vào AI bằng cách đánh đổi việc làm". Công việc mà một nhân viên từng thực hiện có thể chưa hề được tự động hóa. Ngân sách chi trả cho công việc đó chỉ đơn giản là đã được chuyển đi nơi khác.

Tiền đã mua được những gì

Ở đây, hồ sơ bắt đầu trở nên khó xử. Gartner đã khảo sát 350 giám đốc điều hành tại các công ty có doanh thu trên 1 tỷ USD, tất cả đều đang triển khai AI agent hoặc tự động hóa, và nhận thấy khoảng 80% đã cắt giảm nhân sự mà không có mối tương quan nào giữa việc cắt giảm và cải thiện lợi nhuận. Nhận định của chuyên gia phân tích Helen Poitevin: "Việc cắt giảm lực lượng lao động có thể tạo ra dư địa ngân sách, nhưng chúng không tạo ra lợi nhuận".

Nghiên cứu của bà cho thấy các tổ chức cải thiện được ROI (tỷ suất hoàn vốn) là những đơn vị sử dụng AI để khuếch đại năng lực con người thay vì loại bỏ họ. Phía bên kia của bảng cân đối kế toán – phần chi phí cho token – cũng đang bắt đầu phải đối mặt với sự tính toán.

Uber đã cung cấp công cụ lập trình AI cho 5.000 kỹ sư vào tháng 12 và đã tiêu sạch toàn bộ ngân sách AI năm 2026 vào tháng 4. Giám đốc vận hành Andrew Macdonald thừa nhận rằng mặc dù 70% mã nguồn được cam kết là do AI tạo ra, nhưng mối liên hệ với trải nghiệm khách hàng vẫn còn thiếu sót: "Mối liên kết đó vẫn chưa tồn tại". Các kỹ sư của Uber hiện bị giới hạn chi tiêu AI ở mức 1.500 USD mỗi tháng.

Walmart cũng áp dụng hạn mức token tương tự cho trợ lý nội bộ sau khi nhu cầu vượt xa dự báo, theo Bloomberg đưa tin. Một điều gì đó trở nên rõ ràng trong chi tiết này: Khi token vượt quá ngân sách, chúng sẽ bị giới hạn. Khi con người vượt quá ngân sách, họ sẽ bị sa thải.

Sự thừa nhận

Không có công ty nào trải qua một vòng lặp đầy đủ một cách công khai như Klarna. Gã khổng lồ fintech này đã thay thế khoảng 700 vị trí dịch vụ khách hàng bằng một trợ lý hỗ trợ bởi OpenAI, đóng băng tuyển dụng nhân sự trong hơn một năm và biến mô hình ưu tiên AI (AI-first) thành một phần trong bài thuyết trình của mình với các nhà đầu tư trên thị trường đại chúng.

Sau đó, mức độ hài lòng của khách hàng giảm xuống, khiếu nại gia tăng, và giám đốc điều hành Sebastian Siemiatkowski đã lên Bloomberg để nói điều mà ít giám đốc điều hành nào dám nói ra: "Chúng tôi đã tập trung quá nhiều vào hiệu quả và chi phí. Kết quả là chất lượng thấp hơn, và điều đó không bền vững". Klarna đang tuyển dụng lại con người, và CEO của họ hiện lập luận rằng đầu tư vào chất lượng hỗ trợ của con người chính là tương lai của công ty.

Gartner kỳ vọng mô hình của Klarna sẽ trở nên phổ biến, dự đoán rằng đến năm 2027, một nửa số công ty cắt giảm nhân viên dịch vụ khách hàng vì AI sẽ tuyển dụng lại, thường là dưới các chức danh công việc mới. Một cuộc khảo sát riêng biệt của Gartner với 321 nhà lãnh đạo dịch vụ khách hàng cho thấy chỉ có 20% thực sự cắt giảm nhân sự vì AI ngay từ đầu, điều này cho thấy phần lớn các đợt cắt giảm chỉ là kỷ luật chi phí thông thường được "khoác áo" AI.

Sam Altman của OpenAI cũng đã thừa nhận điều này, khi cho rằng có tình trạng "AI washing" (làm màu bằng AI) trong các thông báo sa thải của doanh nghiệp, và nhà đầu tư mạo hiểm Marc Andreessen, đồng sáng lập Andreessen Horowitz, gọi AI là "cái cớ vạn năng". Nói cách khác, câu chuyện thay thế con người một phần chỉ là kịch bản. Sự chuyển dịch ngân sách bên dưới nó là có thật, và thiệt hại cũng vậy.

Ai là người gánh chịu thử nghiệm này?

Những thiệt hại đã được xác minh lại đổ dồn lên những người ít có khả năng chống đỡ nhất. Chỉ số AI Index 2026 của Stanford HAI cho thấy việc làm cho các nhà phát triển phần mềm từ 22 đến 25 tuổi đã giảm gần 20% so với năm 2024, ngay cả khi các nhóm nhân sự lớn tuổi hơn vẫn tiếp tục tăng trưởng. Các công ty đang thực sự loại bỏ nấc thang đầu tiên trong sự nghiệp trong khi vẫn kỳ vọng các kỹ sư cấp cao – những người đang điều phối tất cả các token đó – vẫn sẽ tồn tại sau 5 năm nữa.

Phép tính toàn cầu thậm chí còn khắc nghiệt hơn. Thí nghiệm tư duy của Huang giả định một kỹ sư có mức lương 500.000 USD, một khung thu nhập có lẽ chỉ chiếm từ 2 đến 5% số kỹ sư phần mềm tại Mỹ và rất ít ở những nơi khác. Nếu áp dụng tỷ lệ token trên lương của ông cho một kỹ sư điển hình ở Kuala Lumpur, Manila hay Jakarta, chi phí cho token sẽ còn đắt hơn cả chi phí cho con người.

Tại các thị trường nơi phần lớn công việc phần mềm và hỗ trợ khách hàng thực sự diễn ra, sự đánh đổi mà ông mô tả không giúp khuếch đại năng lực người lao động mà thay vào đó là định giá họ so với máy móc, sử dụng các tỷ lệ được thiết lập tại Santa Clara.

Những gì Klarna học được với cái giá là 700 việc làm và một thương hiệu bị tổn hại cũng gần giống với những gì dữ liệu của Gartner cho thấy trên tổng thể: lợi nhuận sẽ đến với những công ty chi tiền cho con người sử dụng AI, chứ không phải cho AI thay thế con người. Các giám đốc tài chính (CFO) hiện đang giới hạn ngân sách token sau khi đốt sạch chúng trong một quý đã bắt đầu khám phá lại điều mà ngành công nghiệp này đã mất hai năm để quên đi: Tài năng chưa bao giờ là hạng mục chi phí kìm hãm doanh nghiệp.

(Hình ảnh bởi kate.sade)

Xem thêm: Phí AI theo token đã có trên GitHub Copilot

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI và dữ liệu lớn từ các nhà lãnh đạo trong ngành? Hãy tham khảo sự kiện AI & Big Data Expo diễn ra tại Amsterdam, California và London. Sự kiện toàn diện này là một phần của TechEx và được tổ chức cùng với các sự kiện công nghệ hàng đầu khác bao gồm Cyber Security & Cloud Expo. Nhấp vào đây để biết thêm thông tin.

AI News được vận hành bởi TechForge Media. Khám phá các sự kiện công nghệ doanh nghiệp và hội thảo trực tuyến sắp tới tại đây.