Các doanh nghiệp chi mạnh cho AI đã giảm 10% chi phí trên mỗi nhân viên trong tháng 8

Chỉ số AI của Ramp tháng 9 năm 2026 cho thấy mức chi tiêu cho AI trên mỗi nhân viên tại các công ty chi tiêu mạnh nhất ở Mỹ đang giảm dần, trong khi xu hướng sử dụng đang chuyển dịch từ các mô hình tiên phong (frontier models) đắt đỏ sang các lựa chọn thay thế rẻ hơn.

Công ty dịch vụ tài chính Ramp theo dõi chi tiêu hàng tháng của các doanh nghiệp Mỹ cho các dịch vụ AI thông qua Chỉ số AI của mình. Phiên bản tháng 9 cho thấy việc áp dụng AI vẫn đang tăng trưởng nhưng với tốc độ chậm hơn. Các công ty chi tiêu nhiều nhất cho AI đã chi ít hơn trong tháng 8 so với tháng trước đó.

Trong tháng 8, 43,8% các công ty Mỹ đã trả phí cho các dịch vụ của Anthropic, tăng 0,34 điểm phần trăm. OpenAI chỉ tăng 0,09 điểm phần trăm, đạt mức 39,8%. Các lĩnh vực kỹ thuật như CNTT và tài chính tiếp tục dẫn đầu về tỷ lệ áp dụng.

Những đơn vị chi tiêu lớn nhất đang cắt giảm ngân sách

Chi tiêu của nhóm 1% các công ty hàng đầu là quan trọng nhất đối với các nhà cung cấp mô hình vì những doanh nghiệp này đóng góp phần lớn doanh thu doanh nghiệp. Mức chi tiêu trung bình trên mỗi nhân viên trong nhóm này đã giảm 9,7% trong tháng 8 xuống còn 7.205 USD. Theo báo cáo, vì nhóm 1% này là một tập hợp các công ty nhỏ, ước tính này có xu hướng biến động mạnh hơn so với các phân khúc khác và có thể được điều chỉnh sau này.

Theo chuyên gia kinh tế trưởng Ara Kharazian của Ramp, một phần sự sụt giảm này có khả năng mang tính thời điểm, vì nhiều kỹ sư nghỉ phép vào tháng 8. Hai yếu tố khác cũng đang đẩy mức chi tiêu giảm trên toàn ngành: giá token giảm và sự chuyển dịch ổn định sang các mô hình rẻ hơn.

Giá token tiếp tục giảm và các công ty đang chuyển sang sử dụng các mô hình giá rẻ hơn

Theo Ramp, giá hiệu dụng trên mỗi triệu token đã giảm 41% kể từ mức đỉnh vào tháng 3 năm 2026 xuống còn 0,68 USD. Cả OpenAI và Anthropic gần đây đều đã công bố các đợt giảm giá tiếp theo. Khối lượng sử dụng đang tăng lên, nhưng Kharazian cho biết tốc độ tăng trưởng có thể không đủ nhanh để bù đắp cho sự sụt giảm về giá.

Phần lớn sự tăng trưởng về khối lượng đến từ các mô hình tiêu chuẩn rẻ hơn như GPT-5.6 Terra và dòng Sonnet của Claude. Các mô hình tiên phong như Opus, Fable và Sol chỉ chiếm 45% tổng số token được tiêu thụ vào đầu tháng 9, giảm so với mức 53% vào đầu tháng 8. Kharazian cho biết các công ty đang áp dụng các chính sách nội bộ hạn chế sử dụng các mô hình tiên phong đắt đỏ, vì các mô hình tiêu chuẩn ngày càng được coi là đủ tốt trong khi chi phí thấp hơn đáng kể.

Các mô hình mã nguồn mở (open-weight) vẫn chưa tạo ra sự thay đổi đáng kể

Sự chuyển dịch sang các mô hình rẻ hơn không phải do các lựa chọn thay thế là mô hình mã nguồn mở hay các mô hình từ Trung Quốc thúc đẩy. Chỉ 6,4% các công ty sử dụng AI trên nền tảng Ramp vận hành các mô hình mã nguồn mở, và nếu tính trên tất cả các công ty, con số đó giảm xuống còn 3,6%. Vì Ramp đo lường mức sử dụng thông qua các nền tảng định tuyến vốn cũng cung cấp quyền truy cập vào các mô hình đóng (closed models), nên tỷ lệ áp dụng mã nguồn mở thực tế có khả năng còn thấp hơn nữa.

Tháng trước, Kharazian đã cảnh báo về những gì ông gọi là "Những vết nứt trong luận điểm về AI" trong báo cáo của mình, chỉ ra việc áp dụng yếu kém Fable 5 và sự chuyển dịch sang các mô hình rẻ hơn là những dấu hiệu cảnh báo cho các nhà cung cấp. Dữ liệu của Ramp chỉ bao phủ một phần của thị trường tổng thể. Mọi thứ sẽ trở nên rõ ràng hơn khi Anthropic nộp hồ sơ IPO, dự kiến diễn ra vào tháng 10.

Tin tức AI không cường điệu – Được tuyển chọn bởi con người

Đăng ký THE DECODER để đọc không quảng cáo, nhận bản tin AI hàng tuần, báo cáo độc quyền "AI Radar" về các mô hình tiên phong sáu lần một năm, quyền truy cập toàn bộ kho lưu trữ và tham gia phần bình luận của chúng tôi.

Đăng ký ngay