Theo Yahoo Tech, dự án nội bộ đã sử dụng Claude Sonnet để kết nối các tác giả sách - một nhiệm vụ tương đối nhàm chán nhưng vẫn tiêu tốn một lượng lớn các cuộc gọi mô hình. Tom's Hardware báo cáo rằng những sai lầm mã hóa "tốn kém thảm khốc" đã được phát hiện thông qua các số liệu sử dụng AI nội bộ của Amazon, trong khi gHacks tiết lộ rằng các tài liệu bị rò rỉ của Amazon đã trình bày chi tiết về khoản vượt 1,8 triệu đô la cho một nhiệm vụ Claude AI duy nhất mà không được chú ý trong khoảng 5 tháng. For more context on this story, see our ongoing AI trends.
Làm thế nào một nhiệm vụ tầm thường lại trở thành một hóa đơn triệu đô
Cơ chế chi tiêu quá mức minh họa một vấn đề thường xuyên xảy ra với các tác nhân AI: nếu không có rào chắn chặt chẽ, một nhiệm vụ lặp lại hoặc thử lại có thể bị tính phí một cách vô hình. Yahoo Finance đóng khung tình tiết này là hóa đơn Claude của Amazon vượt quá ngân sách khoảng 9 lần. Trong môi trường mà mỗi lần gọi mô hình tốn một phần nhỏ xu, chi phí chỉ hiển thị ở mức tổng hợp — đến thời điểm đó có thể đã tích lũy được hàng trăm nghìn đô la.
Tờ Financial Times, tờ báo đã phá vỡ câu chuyện rộng hơn, đưa tin rằng Amazon đã phát hiện ra các trường hợp AI khiến chi tiêu vượt mức cho các dự án công nghệ - cho thấy sự cố Claude không phải là một trường hợp bất thường riêng lẻ mà là một phần của mô hình mà công ty hiện đang kiểm toán nội bộ.
"Đắt khủng khiếp"
Chủ nghĩa vị lai báo cáo rằng những người trong nội bộ Amazon đã "kinh hoàng" trước việc sử dụng AI nội bộ "tốn kém thảm khốc", nắm bắt được cú sốc văn hóa bên trong một công ty vốn là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây và AI hàng đầu. Cụm từ này, được rút ra từ các tài liệu nội bộ bị rò rỉ, nhấn mạnh việc ngay cả các tổ chức có hiểu biết sâu sắc về kinh tế điện toán cũng có thể mất cảnh giác trước động lực thanh toán của API AI dựa trên việc sử dụng.
Khoảng thời gian 5 tháng trước khi bị phát hiện là đặc biệt đáng chú ý. Nó ngụ ý rằng các hệ thống giám sát chi phí hiện tại đã không phát hiện được sự bất thường trong gần nửa năm - một lỗ hổng nói lên sự non nớt trong công cụ quản trị AI và khả năng quan sát của nhiều doanh nghiệp.
Amazon đẩy lùi
Amazon đã nhanh chóng hạ thấp tập phim. Theo GIGAZINE, công ty phản bác rằng vụ việc chỉ là một trường hợp nhỏ, cá biệt và số tiền thu được không đáng kể so với hoạt động chung của công ty. Khung đó phù hợp với quy mô của Amazon - chi phí vốn của công ty đã tăng lên hàng trăm tỷ khi xây dựng cơ sở hạ tầng AI - nhưng các nhà phê bình lưu ý rằng "không đáng kể" ở quy mô của Amazon vẫn có thể có nghĩa là bỏ lỡ bảy con số trong một nhiệm vụ.
Sự căng thẳng giữa niềm tin của công chúng Amazon và sự cảnh báo từ những người trong nội bộ công ty phản ánh sự không chắc chắn rộng hơn trong ngành: các tổ chức đơn giản là chưa có mô hình tinh thần đáng tin cậy về chi phí hoạt động của AI, cách lập ngân sách cho nó hoặc khi nào cần can thiệp.
Bức tranh lớn hơn về AI doanh nghiệp
Tập phim gây được tiếng vang vượt xa Amazon. Khi các doanh nghiệp trong các lĩnh vực triển khai các tác nhân AI để mã hóa, hỗ trợ khách hàng và xử lý tài liệu, các mô hình định giá dựa trên việc sử dụng sẽ tạo ra một loại chi phí mới và không thể đoán trước. Không giống như phần mềm truyền thống, trong đó giấy phép là chi phí cố định, hóa đơn AI tác nhân sẽ mở rộng theo mức độ hoạt động của mô hình - và một tác nhân bị mắc kẹt trong vòng lặp có thể chi tiêu không giới hạn.
Vụ việc cũng mang một phần trớ trêu: Amazon, công ty cạnh tranh với Anthropic thông qua nền tảng Bedrock của riêng mình và khoản đầu tư vào công ty, đã bị đốt cháy bởi chính kiểu định giá AI dựa trên mức sử dụng mà hoạt động kinh doanh trên nền tảng đám mây của họ giúp phổ biến. Đó là một lời nhắc nhở sống động rằng không có tổ chức nào, dù lớn hay công nghệ tiên tiến, có thể tránh khỏi những thách thức về kiểm soát chi phí đi kèm với việc áp dụng AI quy mô lớn.
Nguồn
- Financial Times, Tom's Hardware, BetaNews, Yahoo Finance, Yahoo Tech, gHacks, Futurism, GIGAZINE (30–31 tháng 7 năm 2026)
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
