Đốt 1,8 triệu USD mỗi lần huấn luyện: Đến Amazon cũng phải 'chùn tay' với Claude

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

09-08-2026 17:25:10 Nguồn: QbitAI

Claude à, không phải tôi muốn nói bạn đâu, nhưng tiền thực sự không thể tiêu kiểu đó được.

"Giấy quý ở Lạc Dương", việc sử dụng Agent bùng nổ đã trở thành cơn ác mộng của các công ty công nghệ. Những công ty này không may phát hiện ra rằng: Hóa ra so với AI, ưu điểm lớn nhất của con người là có thể nợ lương (x).

AI không hiểu được tình cảm, còn Thung lũng Silicon thì không tin vào nước mắt.

Gần đây, Amazon – một "gã khổng lồ" với doanh thu hàng năm hơn 700 tỷ USD – cũng đã bị Claude "dạy cho một bài học" nhớ đời.

Theo tiết lộ từ nhân viên Amazon, công ty gần đây muốn sử dụng Claude Sonnet để điền thông tin tác giả chi tiết cho trang web của mình.

Thế nhưng, nhiệm vụ tưởng chừng đơn giản này lại tiêu tốn của Amazon tới 1,8 triệu USD.

Vượt quá ngân sách tới 860%.

Và phải mất 5 tháng sau mới bị phát hiện.

Cuối cùng thì dự án cũng không được triển khai thành công. (Dù sao đi nữa, đây đã giống như một vấn đề về quản lý rồi).

Agent có thể thất bại, nhưng nó cũng rất kiên trì, không quản ngày đêm mà thử đi thử lại. Đó là một ngày trời yên biển lặng, không có bất kỳ ai cảnh báo nó dòng lệnh "Please wait before trying again".

Hiện tại, giá công khai của Claude Sonnet vào khoảng 3 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 15 USD cho mỗi triệu token đầu ra. 1,8 triệu USD có thể đã "đốt" tới 600 tỷ token – chỉ xét riêng về khối lượng dữ liệu, con số này tương đương gấp đôi toàn bộ kho dữ liệu huấn luyện của GPT-3.

Những trường hợp tương tự đã xuất hiện rất nhiều lần trong nội bộ Amazon, và những lỗi này thường phải mất rất lâu mới bị phát hiện.

Với bất cứ thứ gì liên quan đến AI, chúng ta rất khó để biết chính xác đã tiêu tốn bao nhiêu tiền. Những vấn đề nhỏ nhặt không đáng kể trong các hệ thống truyền thống, khi thực hiện bằng AI lại có thể dẫn đến những chi phí khó mà tưởng tượng nổi.

Giấc mơ tự động hóa của "Cửa hàng vạn vật"

Mặc dù vậy, những sự cố này không thể ngăn cản bước tiến tự động hóa của Amazon. Hiện nay, họ đang đặt cược vào AI với quy mô chưa từng có.

CEO Andy Jassy tuyên bố, chi phí vốn của Amazon trong năm 2026 dự kiến đạt khoảng 220 tỷ USD, phần lớn sẽ được đổ vào AWS (Amazon Web Services), chip AI tự nghiên cứu và cơ sở hạ tầng điện, tăng gần 60% so với năm 2025, trở thành mức chi phí vốn hàng năm cao nhất trong số các công ty có vốn hóa siêu lớn trên toàn cầu.

Khoản đầu tư rầm rộ này cũng đã mang lại lợi nhuận vượt kỳ vọng. Ngay sáng nay, Amazon đã công bố báo cáo tài chính quý II kết thúc vào ngày 30/06/2026, dữ liệu cho thấy AWS đạt doanh thu thuần 42,2 tỷ USD trong quý II, tăng 37% so với cùng kỳ năm ngoái. Hơn nữa, trong tổng lợi nhuận hoạt động 27,5 tỷ USD của Amazon, AWS đóng góp khoảng 60%, trong khi doanh thu của mảng này chỉ chiếm 21% tổng doanh thu công ty.

Đồng thời, kể từ tháng 10/2025, Amazon đã thực hiện hai đợt sa thải quy mô lớn, cắt giảm tổng cộng khoảng 30.000 vị trí.

Ngay từ năm ngoái, chính Jassy đã đưa ra một viễn cảnh tươi đẹp, ông viết trong bản ghi nhớ gửi toàn thể nhân viên:

Chúng ta hiện có hơn 1.000 dịch vụ AI tạo sinh, nhưng xét trên quy mô của chúng ta, đây mới chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Trong tương lai, sẽ có hàng tỷ Agent vận hành tại Amazon.

Không chỉ vậy, làn sóng tự động hóa này đã bước ra khỏi văn phòng, tiến vào hệ thống kho bãi và logistics của Amazon.

Theo báo cáo, mục tiêu của bộ phận robot Amazon là đạt được khoảng 75% tự động hóa vận hành kho bãi vào khoảng năm 2033. Điều này có nghĩa là đến năm 2027, Amazon sẽ giảm thuê khoảng 160.000 người tại Mỹ, và đến năm 2033 là hơn 600.000 người.

Tuy nhiên, đánh giá của các nhà quan sát bên ngoài lại khá gay gắt. Daron Acemoglu, chủ nhân giải Nobel Kinh tế 2024 và là giáo sư tại MIT, khi bình luận về kế hoạch này đã cảnh báo: "Nếu giấc mơ tự động hóa của Amazon trở thành hiện thực, thì nhà tuyển dụng lớn nhất nước Mỹ sẽ chuyển từ người tạo ra việc làm thuần túy thành 'kẻ hủy diệt việc làm thuần túy'."

Thời đại "anh hùng luận bằng Token" đã qua? Các ông lớn bắt đầu siết chặt

Việc vượt chi phí của Amazon không phải là trường hợp cá biệt. Ngay từ đầu năm nay, tình trạng mất kiểm soát lượng Token như vậy đã đồng loạt xảy ra tại nhiều tập đoàn lớn.

Thông thường, những vở kịch này đều bắt đầu bằng một câu nói:

Các bạn sinh viên, chúng ta nhất định phải sử dụng AI "nhiều nhất có thể", dùng đội ngũ "nhỏ nhất có thể" để tạo ra giá trị "sâu sắc nhất có thể"!

Sau đó, nhân viên tự phát lập bảng xếp hạng mức sử dụng, những danh hiệu như "Huyền thoại đốt tiền", "Vua bộ nhớ đệm", "Thần treo máy" trở thành những danh xưng giang hồ mà mọi người tranh nhau giành lấy.

Cuối cùng, các ông chủ đều bị sự chăm chỉ của nhân viên làm cho chấn động, vội vàng ra tuyên bố khẩn cấp kết thúc cuộc thi.

Định luật Goodhart, được nhà kinh tế học Charles Goodhart đề xuất năm 1975: Khi một chỉ số đo lường trở thành mục tiêu, nó không còn là một chỉ số tốt nữa.

Nội bộ Amazon cũng từng có một bảng xếp hạng không chính thức tên là "KiroRank", khiến một số nhân viên bắt đầu cố tình đẩy dữ liệu cá nhân lên cao. Sau đó, KiroRank bị đóng cửa, Amazon – vốn là bậc thầy về chỉ số – lại tạo ra một hệ thống gọi là "normalized deployments" (triển khai chuẩn hóa) để đo lường sản lượng AI của nhân viên.

Tháng 4 năm nay, một nhân viên Meta đã xây dựng một bảng xếp hạng tên là Claudeonomics, tổng hợp dữ liệu sử dụng AI của hơn 85.000 nhân viên và liệt kê 250 người tiêu thụ token cao nhất. Trong thời gian đó, tổng lượng Token mà nhân viên Meta tiêu thụ trong 30 ngày đã leo thang lên tới 73,7 nghìn tỷ.

Nếu tính theo giá niêm yết công khai của công ty A, hóa đơn tương ứng với con số này vào khoảng 221 triệu USD mỗi tháng.