Những ông lớn đầu tiên của các token "không cháy" đã xuất hiện

Tác giả: 小熊饼干，BitpushNews

Trong hai năm qua, các tập đoàn công nghệ toàn cầu để giành lấy “vé hạng nhất” của thời đại AI, đã đổ tiền không chớp mắt. Nhưng cơn sốt gần như mù quáng này, đang bị những hóa đơn lạnh lùng kéo trở lại thực tại.

Người đầu tiên công khai vén bức màn che đậy này là ông lớn cốt lõi của Thung lũng Silicon: Uber (优步).

Vào cuối tuần vừa qua, Giám đốc vận hành (COO) của Uber, Andrew Macdonald, đã chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn, đầy những nỗi lòng.

Ý chính chỉ là: công ty đốt tiền điên cuồng để mua các công cụ AI cho kỹ sư, kết quả là số tiền này không những không biến thành các chức năng mới mà người dùng cảm nhận được, mà còn tiêu hết ngân sách tài chính cả năm.

Trong cuộc phỏng vấn, Macdonald đã đưa ra một số so sánh ấn tượng:

Tỷ lệ thâm nhập của kỹ sư sử dụng công cụ lập trình AI Claude Code đã từ khoảng một phần ba vào tháng 2 tăng vọt lên 84% vào tháng 3, hóa đơn hàng tháng của công ty cho mỗi kỹ sư thường dao động từ 150 đến 250 đô la, với người dùng nặng có thể lên tới 500 đến 2000 đô la.

Thậm chí còn khủng khiếp hơn, chính ông đã chạy thử hai giờ để trình diễn công nghệ, và ngân sách token 1200 đô la đã biến mất.

Macdonald chỉ ra: “Những kỹ sư không chịu trách nhiệm thanh toán hóa đơn sẽ nghĩ rằng công cụ AI giống như nước máy, là miễn phí và vô hạn.”

Điều khiến ban quản lý sụp đổ hơn nữa là: Token tiêu tốn nhiều như vậy, nhưng từ góc độ người dùng, Uber App không hề trở nên dễ dùng hơn.

“Việc tiêu thụ token nhiều hơn không chuyển thành nhiều chức năng hữu ích cho người dùng,” Macdonald thẳng thắn nói, “Bạn rất khó để vẽ một đường thẳng giữa hai dữ liệu này rồi nói ‘Xem này, chúng ta đã cung cấp cho người dùng nhiều chức năng hơn 25%’.”

Năm 2025, Uber đã chi 3,4 tỷ USD cho R&D, tăng 9% so với năm trước. CEO Dara Khosrowshahi đã rõ ràng nói rằng, công ty đang chậm lại tuyển dụng để đối phó với chi phí đầu tư AI ngày càng tăng. Nói cách khác, khoản tiết kiệm được từ chi phí nhân sự đã chuyển sang đầu tư AI — nhưng kết quả đầu ra lại không thể đo lường được.

Hiện tượng này không chỉ riêng Uber. Microsoft đã bắt đầu hủy bỏ phần lớn quyền cấp phép Claude Code, yêu cầu kỹ sư chuyển sang dùng Copilot CLI của riêng họ.

Macdonald đã nêu ra một vấn đề then chốt: “Nếu bạn không thể thiết lập mối liên hệ trực tiếp giữa tiêu thụ token và chức năng cho người dùng, thì việc cân nhắc giữa chi tiêu AI và chi phí nhân lực ngày càng trở nên khó bào chữa hơn.”

Từ cuồng nhiệt đến thực dụng: “Rút lui AI” trong nội bộ các tập đoàn lớn

Áp lực của các nhà quản lý đang truyền qua đánh giá hiệu suất đến nhân viên tuyến đầu. Nhưng các chiến lược đối phó của các công ty đang ngày càng phân hóa rõ rệt.

Chuyển biến đáng chú ý nhất đến từ Duolingo (多邻国).

Năm ngoái, công ty công nghệ giáo dục này tuyên bố chiến lược “Ưu tiên AI”, đưa tần suất sử dụng AI của nhân viên vào đánh giá hiệu suất.

Tuy nhiên, chỉ sau một năm, vào tháng 4 năm 2026, trong podcast 《Silicon Valley Girl》, CEO của họ đã thừa nhận: hoàn toàn rút lại chính sách này, không còn tính điểm AI trong đánh giá hiệu suất nữa. Phương châm mới của công ty là: “Làm tốt công việc của bạn mới là trọng tâm, nếu AI giúp được thì dùng, không giúp thì không bắt buộc.”

Nổi bật hơn nữa là “công ty mực” Meta. Đầu tháng 3, công ty đã ra mắt bảng xếp hạng mang tên “Claudeonomics”, theo dõi lượng token của hơn 85.000 nhân viên và trao danh hiệu “Token Legend” cho 250 người đứng đầu. Theo Reuters, trong vòng 30 ngày, nhân viên đã tiêu thụ tổng cộng khoảng 60 nghìn tỷ token, với mức tiêu thụ cao nhất của một người dùng đạt 2,81 nghìn tỷ token.

Nhưng cơn sốt này nhanh chóng vượt khỏi tầm kiểm soát: nhân viên đứng đầu đã tiêu thụ gần 50.000 USD token mỗi tháng, vượt xa dự kiến của công ty. Không lâu sau, Meta đã âm thầm đóng cửa bảng xếp hạng này — lý do chính thức là rò rỉ dữ liệu, nhưng đa số nhân viên đoán rằng là do “chi phí tiêu hao trong cạnh tranh lệch lạc đã trở nên không thể chịu nổi”.

Phản ứng tiêu cực toàn diện này phản ánh sự phản kháng tập thể của nhân viên đối với “hiệu quả giả tạo” của AI.

Theo báo cáo khảo sát toàn cầu mới nhất do SAP phối hợp cùng WalkMe công bố, hơn một phần ba nhân viên văn phòng chủ động, có ý thức “bỏ qua” các nhiệm vụ AI do công ty phân công hàng ngày. Nguyên nhân rất đơn giản: ảo tưởng về mô hình lớn và thao tác phân mảnh thường xuyên làm gián đoạn quy trình làm việc liên tục, trong nhiều tình huống tinh vi, phải tốn thời gian để chỉnh sửa thủ công sau khi dùng AI, hiệu quả còn chậm hơn cả làm thủ công thuần túy.

Trong cuộc “chiến tranh KPI AI” này, hiện chỉ có một số ít nền tảng tự động hóa thương mại điện tử nhỏ như Omnisend vẫn kiên trì “đẩy mạnh”, cố gắng tăng lương 2-4% cho “nghề AI thành thạo”. Nhưng ngay cả họ, thước đo đánh giá cũng đã chuyển từ “thời gian sử dụng” ban đầu sang ba chỉ số tài chính khắc nghiệt: tiết kiệm được bao nhiêu thời gian, bao nhiêu tiền, và bao nhiêu đồng nghiệp đã tái sử dụng quy trình AI do bạn tạo ra.

Trong khi đó, các cơ quan quản lý bắt đầu can thiệp vào các tác động tiêu cực của AI đối với xã hội.

Năm ngày trước, tại California, trung tâm công nghệ AI toàn cầu, Thống đốc Gavin Newsom đã ký ban hành một sắc lệnh hành chính tiên phong của cả nước, yêu cầu các cơ quan, chuyên gia lao động và các trường đại học trong bang phối hợp toàn diện để đối phó với tác động mạnh mẽ của AI đối với thị trường việc làm.

Đây đã là biện pháp quản lý AI thứ ba của California trong vòng năm tháng qua: Trước đó, luật SB 53 về minh bạch đã có hiệu lực từ tháng 1, yêu cầu các nhà phát triển mô hình AI tiên tiến phải công bố khung quản lý rủi ro và báo cáo các sự cố an toàn lớn trong vòng 15 ngày; lệnh hành chính N-5-26 ban hành tháng 3 đã thiết lập các tiêu chuẩn an toàn AI trong các hoạt động mua sắm của chính quyền bang.

Bối cảnh của các lệnh này là tốc độ thay thế các vị trí cấp thấp đang ngày càng rõ ràng. Theo dữ liệu từ nền tảng theo dõi sa thải Layoffs.fyi, trong 18 tuần đầu của năm 2026, các nhà tuyển dụng đã công bố hơn 113.000 vụ sa thải trong ngành công nghệ. Theo báo cáo mới nhất của Challenger, Gray & Christmas ngày 7 tháng 5, các nhà tuyển dụng Mỹ đã tuyên bố sa thải 83.387 người trong tháng 4, tăng 38% so với tháng 3. Mặc dù thấp hơn 21% so với cùng kỳ năm ngoái, nhưng con số này vẫn là mức cao thứ ba kể từ tháng 4 năm 2009 — chỉ sau tháng 4 năm 2025 và tháng 4 năm 2020.

Khi ký ban hành, ông Newsom nói với các phóng viên: “Chúng tôi không muốn chờ đến khi hàng nghìn người bị sa thải rồi mới bắt đầu nghĩ cách giải quyết.”

Thị trường chứng khoán Mỹ đạt đỉnh mới, “cấu trúc phân hóa mới” phía sau

Tuy nhiên, trong khi các giám đốc điều hành các tập đoàn lớn lo lắng về chi phí Token, và California đang siết chặt các quy định, thị trường chứng khoán Mỹ vẫn liên tục lập đỉnh mới nhờ các nhóm ngành dẫn dắt.

Ngày 26 tháng 5, chỉ số S&P 500 tăng 0,61% lên 7.519,61 điểm, Nasdaq tăng 1,19% lên 26.643,45 điểm. Ngành bán dẫn dẫn đầu toàn thị trường: Micron Technology tăng hơn 19%, lần đầu vượt mốc 1 nghìn tỷ USD về vốn hóa; Chỉ số bán dẫn Philadelphia tăng 4,6%, lập đỉnh mới. Các nhà phân tích JPMorgan còn nâng mục tiêu giá của S&P 500 lên 9.000 điểm trong báo cáo mới nhất, lý do chính là chi tiêu vốn AI sẽ trực tiếp thúc đẩy tăng trưởng GDP của Mỹ.

Logic của thị trường vốn rất thực tế: nếu các tập đoàn ứng dụng trung và thấp như Uber đốt tiền mua Token điên cuồng, thì khoản phí dịch vụ công nghệ đắt đỏ này cuối cùng sẽ trở thành doanh thu lợi nhuận của các nhà cung cấp hạ tầng như Nvidia, Microsoft, Amazon và các nhà cung cấp mô hình hàng đầu như Anthropic, OpenAI. Các nhà cung cấp phía trên kiếm bộn, còn các nhà ứng dụng trung và thấp thì đang vật lộn với tỷ suất lợi nhuận đầu tư (ROI).

Câu hỏi mà Macdonald đặt ra ban đầu vẫn chưa có câu trả lời thuyết phục nào. Thị trường hôm nay chọn tiếp tục tăng, nhưng dưới đà tăng đó, những vết rạn nứt ngày càng lớn hơn.