Theo một báo cáo mới của Viện nghiên cứu Capgemini, hầu hết các tổ chức lớn đều có kế hoạch tăng cường sử dụng các mô hình AI có trọng lượng mở để kiểm soát chi phí. Báo cáo này cho thấy gần 6/10 công ty đã chi tiêu nhiều hơn đáng kể cho trí tuệ nhân tạo so với dự kiến ​​hoặc ngân sách của họ trong năm qua.

Báo cáo dựa trên cuộc khảo sát vào tháng 9 năm 2026 với 500 giám đốc điều hành cấp cao trên 10 quốc gia và 13 ngành, cho thấy 59% tổ chức đã chi nhiều hơn đáng kể cho AI so với dự kiến. Trong số các tổ chức bị ảnh hưởng, chi tiêu trung bình cao hơn 24% so với dự kiến ​​và 21% tổ chức được khảo sát đã vượt quá ngân sách AI của họ hơn 30%. Phát hiện trọng tâm của nghiên cứu – rằng hầu hết các công ty lớn đều có kế hoạch sử dụng AI có trọng lượng mở cao hơn để giới hạn hóa đơn, như Reuters đưa tin – chỉ ra rằng các chiến lược AI của doanh nghiệp đang bước vào giai đoạn kỷ luật chi phí. Những phát hiện này được đưa ra trong bối cảnh phạm vi phủ sóng của ngành AI rộng hơn về việc các doanh nghiệp đang xem xét lại cách họ mua và triển khai các mô hình.

Tiền sẽ đi đâu

Báo cáo nêu bật một lỗ hổng dai dẳng trong cách các doanh nghiệp ước tính tổng chi phí triển khai AI. Ngoài các chi phí trực tiếp như sử dụng mô hình và mã thông báo, các tổ chức phải tính đến các chi phí gián tiếp dễ bị đánh giá thấp: sự giám sát của con người đối với đầu ra AI, sửa lỗi do AI tạo ra và công việc quản trị.

Một nửa số giám đốc điều hành được khảo sát cho biết chi tiêu AI đã được phê duyệt mà không có thông tin đầy đủ về toàn bộ chi phí của nó và chỉ 56% cho biết họ tự tin vào khả năng dự báo chi phí AI sẽ thay đổi như thế nào khi quy mô áp dụng. Nói cách khác, đối với hầu hết các doanh nghiệp, ngân sách dành cho AI đã được đặt ra trước khi bất kỳ ai hiểu đầy đủ chi phí thực sự của việc chạy AI trên quy mô lớn.

Volker Darius, Giám đốc điều hành của Capgemini Invent, cho biết trong một tuyên bố kèm theo báo cáo: “Chỉ riêng kỷ luật chi phí sẽ không tạo ra lợi nhuận cho AI, cũng như việc tạo ra giá trị mà không kiểm soát chi phí sẽ không bền vững”. "Các tổ chức cần cùng nhau đo lường chi phí, chất lượng và giá trị kinh doanh và sử dụng mô hình phù hợp nhất cho từng nhiệm vụ."

Từ đặt cược một nhà cung cấp đến chiến lược đa mô hình

Chi tiêu ngày càng tăng đang thúc đẩy các doanh nghiệp xem xét lại chiến lược AI của họ theo cách có cấu trúc. Hơn 3/5 giám đốc điều hành kỳ vọng tổ chức của họ áp dụng chiến lược đa mô hình trong 12 tháng tới, lựa chọn các mô hình AI khác nhau dựa trên chi phí, hiệu suất, tốc độ và yêu cầu kinh doanh.

Điều đó đánh dấu sự thay đổi so với mô hình của hai năm qua, trong đó nhiều doanh nghiệp đã tiêu chuẩn hóa một hoặc hai nhà cung cấp mô hình biên giới cho mọi thứ, từ chatbot đến xử lý tài liệu. Cách tiếp cận đa mô hình cho phép các công ty định tuyến các nhiệm vụ đơn giản, khối lượng lớn tới các mô hình rẻ hơn trong khi dành các mô hình biên giới đắt tiền cho công việc thực sự yêu cầu chúng.

Theo báo cáo, gần 3/5 tổ chức cũng có kế hoạch mở rộng việc sử dụng các mô hình trọng lượng mở - các mô hình có thông số được phát hành công khai và có thể chạy trên cơ sở hạ tầng của chính công ty - và các mô hình chuyên dụng, nhỏ hơn được điều chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể.

Tại sao người mẫu open-weight lại có thời điểm

Phân khúc trọng lượng mở đã phát triển nhanh chóng như một giải pháp thay thế cho các mẫu độc quyền, chỉ có API. Bởi vì các mô hình trọng lượng mở có thể tự lưu trữ, các tổ chức có khối lượng công việc ổn định, có thể dự đoán được có thể tránh việc thanh toán cho mỗi mã thông báo và thương lượng một đường cong chi phí khác — cơ sở hạ tầng giao dịch và chi phí hoạt động để có thể dự đoán được. Các phân tích trong ngành đã ước tính rằng token từ các mô hình trọng lượng mở có giá chỉ bằng một phần nhỏ so với các token độc quyền tương đương, mặc dù tổng giá trị kinh tế phụ thuộc vào việc sử dụng và khả năng kỹ thuật nội bộ.

Các phát hiện của Capgemini cho thấy phép tính đang nghiêng về các mô hình nhỏ và có trọng lượng mở khi chi tiêu cho AI tăng nhanh hơn giá trị mà nó tạo ra một cách rõ ràng. Áp lực chi phí, trong khuôn khổ này, không phải là sự từ chối AI - 59% công ty đã chi tiêu quá mức vì họ đang sử dụng nhiều AI hơn kế hoạch, chứ không phải ít hơn - mà là nhu cầu về độ chính xác về việc mỗi đồng đô la của mô hình sẽ đi về đâu.

Ý nghĩa của nó đối với thị trường AI

Ý nghĩa của báo cáo cùng một lúc bị cắt theo nhiều hướng. Đối với các nhà cung cấp mô hình độc quyền, điều đó báo hiệu rằng người mua doanh nghiệp ngày càng sẵn sàng đa dạng hóa khỏi các API biên giới có giá cao mà mô hình mở hoặc nhỏ hơn sẽ làm được. Đối với các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng và đám mây, chiến lược đa mô hình hứa hẹn khối lượng công việc không đồng nhất hơn — và nhiều nhu cầu hơn về các công cụ phân phối giúp việc chuyển đổi giữa các mô hình trở nên rẻ hơn.

Đối với bản thân các doanh nghiệp, thông điệp đưa ra là quản lý chi phí AI đang trở thành một nguyên tắc riêng, gần với việc lập kế hoạch tài chính hơn là thử nghiệm. Báo cáo cho thấy một nửa chi tiêu AI đã được phê duyệt mà không hiển thị đầy đủ chi phí cho thấy nhiều tổ chức sẽ cần đo lường tốt hơn trước khi họ có thể tối ưu hóa.

Báo cáo của Viện nghiên cứu Capgemini bổ sung thêm bằng chứng khảo sát cho thấy giai đoạn tiếp theo của thị trường AI doanh nghiệp sẽ được xác định không phải bởi ai áp dụng AI mà bởi ai triển khai nó một cách có lợi - và sự kết hợp mô hình bên trong các tổ chức lớn sắp trở nên đa dạng hơn rất nhiều.

---

Đi trước AI

Nhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.

Đọc thêm tin tức về AI →