Dữ liệu từ Ramp: Chi tiêu cho AI trên mỗi nhân viên tại các tập đoàn lớn giảm gần 10% trong tháng 8

Việc áp dụng các công cụ AI của các doanh nghiệp đã chậm lại trong tháng 8, theo dữ liệu chi tiêu tại 70.000 công ty do công ty thanh toán Ramp thu thập. Khảo sát mới nhất cho thấy 56% khách hàng của Ramp đã chi trả cho các sản phẩm AI trong tháng 8, chỉ tăng 0,4% so với tháng trước đó.

Đây không phải là lần đầu tiên các chỉ số của Ramp cho thấy tốc độ áp dụng đang chậm lại. Năm ngoái, chỉ số AI của công ty này cho thấy mức tăng trưởng gần như bằng không trong giai đoạn từ tháng 8 đến tháng 10, trước khi tăng tốc trở lại vào cuối năm.

Tuy nhiên, tốc độ phát triển AI cực nhanh đồng nghĩa với việc ngay cả những đợt chậm lại nhỏ cũng có thể là nguyên nhân gây lo ngại. Khoản đầu tư khổng lồ vào cơ sở hạ tầng AI của các phòng thí nghiệm tiên phong (frontier labs) và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn (hyperscalers) dựa trên hy vọng rằng có đủ doanh thu để hoàn vốn. Cho đến nay, mức độ sử dụng đã tăng mạnh, đặc biệt là khi các kỹ sư phần mềm áp dụng các công cụ lập trình có tính đại lý (agentic coding tools) — nhưng nếu tốc độ áp dụng đó chậm lại, doanh thu cũng có khả năng sẽ giảm theo.

Các con số của Ramp có thể đã phóng đại mức độ áp dụng chung do tệp khách hàng am hiểu công nghệ của công ty: Một cuộc khảo sát đang diễn ra của Cục Thống kê Dân số Hoa Kỳ về việc áp dụng AI được cập nhật vào ngày 23 tháng 8 cho thấy chỉ 22% doanh nghiệp báo cáo có sử dụng AI. Khảo sát của Ramp không nhất thiết đại diện cho toàn thị trường, nhưng đây là một trong số ít các bộ dữ liệu chi tiêu trực tiếp hiện có và có khả năng là một chỉ báo dẫn dắt.

Cần lưu ý rằng dữ liệu này được lấy từ tháng 8, thời điểm phần lớn ngành công nghiệp đang trong kỳ nghỉ. Điều đó có thể giải thích cho sự trầm lắng này. Nhưng theo chuyên gia kinh tế Ara Kharazian của Ramp, vẫn có những dấu hiệu cảnh báo khác đối với các công ty phụ thuộc vào chi tiêu token.

Đầu tiên là sự sụt giảm đáng kể trong chi tiêu AI trên mỗi nhân viên ở nhóm 1% các công ty hàng đầu trong mẫu khảo sát của ông, giảm gần 10% xuống còn 7.205 USD. Đó có thể là yếu tố "token nghỉ lễ", nhưng nó cũng phản ánh chi phí token đang giảm. Khi OpenAI và Anthropic cắt giảm giá, chi phí token trung bình đã giảm xuống còn 0,68 USD cho mỗi triệu token, trái ngược với mức đỉnh 1,15 USD cho mỗi triệu token vào tháng 3 năm 2026.

Dữ liệu cho thấy các phòng thí nghiệm vẫn chưa bù đắp được việc cắt giảm giá bằng khối lượng sử dụng tăng lên. Và chính những ưu đãi tương tự đã khiến nhiều khách hàng chọn sử dụng các mô hình cũ, rẻ hơn như ChatGPT 5.6-Terra của OpenAI và Sonnet của Anthropic thay vì các bản phát hành tiên phong mạnh mẽ hơn. Nhân viên tại các phòng thí nghiệm tiên phong cho biết phần lớn chi phí đào tạo được thu hồi trong những tuần đầu tiên sau khi ra mắt mô hình mới, và việc áp dụng chậm hơn có thể đe dọa đến động lực đó.

Tuy nhiên, bất chấp mọi lời bàn tán về việc các mô hình mã nguồn mở (open-weight models) đe dọa các phòng thí nghiệm tiên phong, chỉ có 6,4% doanh nghiệp chi tiêu cho AI sử dụng các nền tảng phục vụ mô hình hoặc suy luận (inference platforms) trong tháng 8; một tỷ lệ đang tăng đều đặn nhưng chưa đủ nhanh để thúc đẩy động lực áp dụng rộng rãi hơn trong doanh nghiệp.

"Chúng tôi đang cho thấy rằng sự cạnh tranh giữa OpenAI và Anthropic đang làm cho AI trở nên dễ tiếp cận hơn, đồng thời thúc đẩy giá giảm xuống cho các công ty — và không chỉ thúc đẩy giá giảm, mà còn thúc đẩy chi tiêu giảm ở nhóm 1% các công ty hàng đầu mà trước đây thị trường kỳ vọng sẽ thúc đẩy phần lớn tăng trưởng trong tương lai," Kharazian cho biết.

Điều đó cũng giúp giải thích sự tập trung của các phòng thí nghiệm AI vào việc thu hút người dùng không chuyên kỹ thuật sử dụng các công cụ cộng tác AI.

Điểm dữ liệu này — liệu chúng ta có nên gọi nó là một sự biến động nhỏ? — có thể là một dấu hiệu xấu nếu bạn là một nhà xây dựng mô hình hoặc một nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn với hàng trăm tỷ chip đang được đặt hàng. Nhưng, Kharazian lưu ý, "điều đó phụ thuộc vào việc bạn là ai trên thị trường. Nếu công ty của bạn đang sử dụng AI, thì đó là một điều tuyệt vời."

Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể nhận được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập trong biên tập của chúng tôi.

Tim Fernholz là một nhà báo viết về công nghệ, tài chính và chính sách công. Ông đã theo sát sự trỗi dậy của ngành công nghiệp vũ trụ tư nhân và là tác giả của cuốn Rocket Billionaires: Elon Musk, Jeff Bezos and the New Space Race. Trước đây, ông là phóng viên cấp cao tại Quartz, trang tin tức kinh doanh toàn cầu, trong hơn một thập kỷ, và bắt đầu sự nghiệp của mình với tư cách là phóng viên chính trị tại Washington, D.C. Bạn có thể liên hệ hoặc xác minh thông tin từ Tim bằng cách gửi email đến [email protected] hoặc qua tin nhắn mã hóa tới tim_fernholz.21 trên Signal.

Xem tiểu sử