Theo một phân tích mới nổi bật từ Gartner được CIO.com báo cáo vào ngày 24 tháng 6 năm 2026, các doanh nghiệp triển khai các tác nhân mã hóa AI có thể sớm trả nhiều tiền cho việc sử dụng mã thông báo AI của nhà phát triển của họ như mức họ phải trả cho chính họ.

Dự đoán, từ nhà phân tích chính cấp cao của Gartner, Nitish Tyagi, cảnh báo rằng chi phí mã thông báo AI sẽ đáp ứng hoặc vượt quá mức lương hàng tháng của kỹ sư phần mềm thông thường trong vòng hai năm tới. Dự báo này phản ánh sự thay đổi cơ bản từ mô hình SaaS phẳng cho mỗi chỗ ngồi mà các doanh nghiệp đã dựa vào trong nhiều năm sang định giá dựa trên mức tiêu thụ, trong đó mọi lệnh gọi API, mọi mở rộng cửa sổ ngữ cảnh và mọi quy trình làm việc do tác nhân điều khiển đều bổ sung vào hóa đơn. Đối với các doanh nghiệp đang theo dõi tình hình kinh tế rộng hơn của chuyển đổi ngành AI, cảnh báo báo hiệu rằng giai đoạn trăng mật của thử nghiệm AI giá rẻ sắp kết thúc.

Những con số đằng sau lời cảnh báo

Tyagi đã cẩn thận làm rõ rằng dự đoán của Gartner dựa trên mức lương trung bình của nhà phát triển toàn cầu là khoảng 2.000 USD mỗi tháng. Tại Hoa Kỳ, nơi mức thù lao hàng năm của nhà phát triển thường vượt quá sáu con số, mức chi tiêu cho token tương đương vẫn chưa đạt đến mức ngang bằng. Nhưng khoảng cách đang thu hẹp nhanh chóng.

Tyagi nói với CIO.com: “Tôi đã nghe thấy những con số đáng sợ như 'Nhà phát triển của tôi đã tiêu tốn 20 nghìn đô la vào tháng trước' hoặc 'Một người dùng doanh nghiệp đã tiêu tốn 32 nghìn đô la'". “Mục tiêu là cảnh báo ngành về tác động của chi phí token nếu nó không được quản lý và kiểm soát.”

Sự bùng nổ chi phí được thúc đẩy bởi một số yếu tố hội tụ. Các nhà phát triển đang áp dụng các công cụ mã hóa tác nhân và AI tổng quát với tốc độ nhanh chóng và những công cụ này tiêu thụ nhiều mã thông báo hơn nhiều so với các tương tác dựa trên trò chuyện đơn giản. Quy trình làm việc do tác nhân điều khiển, có thể chạy tự động trong thời gian dài, tạo ra mức tiêu thụ mã thông báo lớn khi chúng lặp qua các cơ sở mã, duy trì các cửa sổ ngữ cảnh cồng kềnh và thực hiện các lệnh gọi API lặp đi lặp lại.

Tại sao chi phí đang vượt quá tầm kiểm soát

Một phần của vấn đề là về mặt cấu trúc. Các nhà cung cấp mã hóa AI vẫn chưa cung cấp được cái mà Tyagi gọi là “khả năng tối ưu hóa chi phí tích hợp, hoàn thiện”. Các doanh nghiệp đang trả tiền cho các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng mà các nhà cung cấp chuyển cho khách hàng đồng thời cố gắng duy trì lợi nhuận. Kết quả là một bối cảnh giá cả không rõ ràng và leo thang.

Nhiều tổ chức cũng thiếu khuôn khổ quản trị và trưởng thành để xác định liệu chi tiêu AI của họ có mang lại lợi tức đầu tư hay không. Bối cảnh trở nên cồng kềnh, ngân sách cạn kiệt sớm hơn dự đoán và việc chi tiêu mã thông báo trở nên khó khăn để biện minh. Vấn đề càng phức tạp hơn khi những người không phải là nhà phát triển đang ngày càng áp dụng các công cụ AI khi họ trở nên quen thuộc hơn với chúng, điều này càng thúc đẩy mức tiêu thụ trong toàn tổ chức.

Có lẽ phản trực giác nhất, Tyagi lưu ý rằng không có "mối quan hệ trực tiếp" giữa số lượng token mà nhà phát triển tiêu thụ và mức tăng năng suất thực tế của họ. Nhiều mã thông báo hơn không tự động có nghĩa là mã tốt hơn hoặc phân phối nhanh hơn.

Tyagi nói: “Tokenmaxxing không liên quan trực tiếp đến việc tăng năng suất cao hơn, nhưng việc tối ưu hóa mức tiêu thụ mã thông báo thì có”.

Quy định của Gartner về kiểm soát chi phí

Gartner không khuyên các doanh nghiệp từ bỏ các tác nhân mã hóa AI. Xa nó. Hướng dẫn của công ty tập trung vào việc thiết lập quản trị và kiểm soát chi phí trước khi chi phí vượt quá mức có thể thu hồi được.

Trong số các khuyến nghị cụ thể:

  • Đặt ngưỡng mã thông báo. Các tổ chức nên đưa ra giới hạn chi tiêu rõ ràng và tự động hóa việc giám sát việc sử dụng để nắm bắt mức tiêu thụ vượt mức trước khi tiêu tốn ngân sách.
  • Phân loại nhiệm vụ theo mức độ tự chủ. Gartner đề xuất chia công việc thành ba mô hình thực thi: do nhà phát triển chỉ đạo, nhà phát triển với đại lý và hoàn toàn do đại lý chỉ đạo. Không phải mọi nhiệm vụ đều đảm bảo việc tiêu thụ mã thông báo theo mô hình biên giới.
  • Định tuyến theo mức độ phức tạp. Các nhiệm vụ đơn giản, tần suất cao nên được chuyển hướng đến các mô hình nhỏ hơn, rẻ hơn, đồng thời nâng cấp lên các mô hình biên giới dành riêng cho công việc phức tạp, có giá trị cao.
  • Quyền kỹ thuật ngữ cảnh. Các nhà phát triển phải được đào tạo để tối ưu hóa ngữ cảnh mà họ cung cấp cho AI, chỉ bao gồm thông tin có liên quan và tóm tắt bất cứ khi nào có thể để giảm chi phí sử dụng mã thông báo.

Một thước đo năng suất mới

Số liệu "viết dòng mã" truyền thống đã lỗi thời kể từ khi các công cụ AI bắt đầu tạo ra toàn bộ thư viện Python chỉ trong vài giây. Gartner lập luận rằng giá trị bây giờ nên được đo lường bằng chất lượng, tốc độ và sự hài lòng của khách hàng hơn là khối lượng đầu ra thô.

Các câu hỏi chính mà doanh nghiệp nên đặt ra bao gồm tốc độ các nhà phát triển có thể phát hành các tính năng quan trọng, thời gian rút ngắn giữa quá trình phát triển và phản hồi và liệu việc vận chuyển nhanh chóng trong khi vẫn duy trì chất lượng có tạo ra lợi thế cạnh tranh thực sự hay không.

Lời khuyên của Tyagi dành cho các nhà lãnh đạo rất thực tế: đừng coi chi phí mã hóa AI leo thang là lý do để rời xa AI và đừng theo phản xạ chuyển sang các mô hình nguồn mở cho mọi thứ. Ông nhấn mạnh, mục tiêu là tối ưu hóa chi phí mà không ảnh hưởng đến giá trị mà những công cụ này mang lại.

Bức tranh doanh nghiệp rộng lớn hơn

Cảnh báo của Gartner đến vào thời điểm các doanh nghiệp trong các ngành đang chuyển từ thử nghiệm AI sang triển khai trên quy mô lớn. Các công ty đang hạn chế chi tiêu và yêu cầu kết quả cụ thể, đồng thời sự mất kết nối giữa đầu tư AI và lợi nhuận có thể đo lường được đang trở thành mối lo ngại ở cấp hội đồng quản trị.

Đặc biệt đối với các nhóm phát triển phần mềm, thông điệp rất rõ ràng: thời đại tiêu thụ token AI không giới hạn là không bền vững. Các doanh nghiệp không triển khai khuôn khổ quản trị hiện có nguy cơ nhận thấy rằng các công cụ mã hóa AI của họ có giá cao hơn số kỹ sư mà họ dự định bổ sung.

---

Đi trước tác động kinh tế của AI

Từ áp lực chi phí doanh nghiệp đến các vòng tài trợ hàng tỷ đô la, hoạt động kinh doanh AI đang phát triển nhanh chóng. Hãy theo dõi AI Buzz Wire để có những phân tích chuyên sâu về các lực lượng tài chính đang định hình lại bối cảnh công nghệ.

Đọc thêm tin tức về AI →