Token ngày tận thế đã đến: Làn sóng tăng giá token của GitHub Copilot gây phản hồi tiêu cực, ngành công nghiệp AI bắt đầu chuyển sang tính giá theo lượng?

Khi GitHub Copilot chuyển từ chế độ tính phí theo tháng sang tính phí theo token, cộng đồng Reddit gọi đó là "Tokenpocalypse". Các người dẫn chương trình của TechCrunch chỉ ra rằng đây không phải là một sự điều chỉnh giá của một sản phẩm đơn lẻ, mà là bước ngoặt quan trọng khi toàn bộ ngành công nghiệp AI từ "thời kỳ trợ cấp hậu thuẫn" chuyển sang "gánh nặng chi phí chuyển giao", rủi ro IPO của Anthropic, ngân sách AI mất kiểm soát của Uber, và sự thay đổi nhanh chóng từ cơn sốt tokenmaxxing đến phản đối dữ dội đều đang kể cùng một câu chuyện: tài khoản AI cuối cùng cũng cần ai đó trả tiền.
(Trước đó: GitHub Copilot đổi phí, hé lộ " lời dối trá lớn nhất " của ngành AI｜Claude Code khiến Uber tiêu hết ngân sách năm chỉ trong hai tháng)
(Bổ sung bối cảnh: Anthropic giành lợi thế IPO｜Người sáng lập Bridgewater Ray Dalio cảnh báo bong bóng AI)

Mục lục bài viết

Chuyển đổi

• Từ "phí tháng 20 USD" sang "trả theo token": sự đảo chiều cấu trúc định giá AI
• Uber tiêu hết ngân sách AI hàng năm trong hai tháng: thời khắc tỉnh ngộ sau cơn cuồng tokenmaxxing
• IPO của Anthropic và các yếu tố rủi ro S-1: chi phí token đang viết lại hồ sơ niêm yết của AI
• Chuyển đổi của các công ty AI thành Uber: từ trợ cấp đến lợi nhuận tất yếu

Microsoft GitHub Copilot gần đây thông báo thay đổi lớn về giá, chuyển từ mô hình phí cố định hàng tháng sang tính phí dựa trên lượng token tiêu thụ. Người dùng Reddit trực tiếp gọi hiện tượng này trong cộng đồng là "Tokenpocalypse" (ngày tận thế của token), từ ngữ mang cảm giác tận thế này nhanh chóng lan truyền trong giới phát triển. Trong tập mới nhất của podcast nổi tiếng TechCrunch "Equity", các người dẫn Anthony Ha, nhà báo công nghệ Sean O’Kane và Kirsten Korosec đã khai thác chủ đề này để thảo luận sâu về cấu trúc định giá của ngành AI.

Họ kết luận không mấy dễ chịu: Toàn bộ hệ sinh thái AI lâu nay dựa vào trợ cấp khổng lồ từ các nhà đầu tư, nay hóa đơn bắt đầu đổ dồn về phía người dùng cuối và khách hàng doanh nghiệp với tốc độ chưa từng có. Từ GitHub Copilot đến hồ sơ S-1 của Anthropic, từ ngân sách AI mất kiểm soát của Uber đến sự thay đổi nhanh chóng từ "tokenmaxxing" cuồng nhiệt thành phản đối, làn sóng tăng giá này đang định hình lại mọi mặt của ngành AI.

Từ "phí tháng 20 USD" sang "trả theo token": sự đảo chiều cấu trúc định giá AI

Sean O’Kane trong chương trình đã nhắc lại một chi tiết đáng suy ngẫm: Khi ChatGPT ra mắt cuối năm 2022, OpenAI đã vô tình đưa ra mức phí tháng 20 USD, "hoàn toàn không có chiến lược gì trong đó", nhưng mức giá "ngẫu nhiên" này lại trở thành điểm định giá chuẩn cho cả ngành trong nhiều năm sau đó. Giờ đây, khi chi phí huấn luyện và suy luận liên tục tăng, các công ty AI bắt đầu nghiêm túc đối mặt với khoảng cách lớn giữa "chi phí thực" và "giá thị trường".

Chính sách tính phí theo token của GitHub Copilot chính là tín hiệu mới nhất, rõ ràng nhất. Microsoft không còn áp dụng mô hình "ăn hết" phí tháng như trước nữa, mà dựa vào lượng token thực tế mà nhà phát triển tiêu thụ để tính phí. Sự chuyển đổi này trong Reddit được gọi là Tokenpocalypse, vì nó có nghĩa là, giảo tưởng "AI rẻ, thoải mái dùng" sắp kết thúc.

Anthony Ha chỉ ra bản chất cốt lõi: "Toàn bộ hệ sinh thái bị trợ cấp sâu từ tiền của các nhà đầu tư. Những thứ trông như miễn phí thực ra lại đắt đỏ đến kinh ngạc. Giờ đây, các chi phí đó bắt đầu chuyển sang người tiêu dùng cuối, chúng ta không biết hành vi sẽ thay đổi thế nào, nhưng chắc chắn sẽ rất đau đớn."

Uber tiêu hết ngân sách AI hàng năm trong hai tháng: thời khắc tỉnh ngộ sau cơn cuồng tokenmaxxing

Trường hợp tăng giá kịch tính nhất chính là Uber. Kirsten Korosec trong chương trình chỉ ra rằng, Uber chỉ trong hơn một tháng rưỡi đã hoàn thành vòng lặp "AI được tích hợp, sử dụng nhiều, ngân sách vượt quá, giới hạn gấp rút" của mình. Ngân sách AI dành cho năm nay của công ty đã bị tiêu hết trong chưa đầy bốn tháng do nhân viên tiêu thụ token quá nhiều, buộc ban quản lý phải khẩn cấp đặt giới hạn sử dụng cho từng người.

Trong khi đó, cách đây nửa năm, hành vi "tokenmaxxing" – cố gắng tối đa hóa tiêu thụ token để khai thác tiềm năng của mô hình AI – từng được giới phát triển săn đón cuồng nhiệt, nay đã đảo chiều, bị xem là lãng phí và không hiệu quả. Kirsten thán phục: "Tokenmaxxing từ đỉnh cao đến bị phản đối chỉ trong vòng sáu tháng." Tốc độ này gần như chưa từng thấy trong ngành công nghệ truyền thống, nhưng lại là đặc trưng của thời đại AI.

Đồng sáng lập kiêm COO của Uber còn thẳng thắn nói rằng: "Tiêu thụ token và hiệu quả thực tế của sản phẩm không tỷ lệ thuận." Khi các doanh nghiệp bắt đầu chú trọng vào lợi nhuận từ từng đồng chi cho AI, thì mô hình "dùng bao nhiêu token, tiêu bao nhiêu tiền" sẽ không còn phù hợp nữa.

IPO của Anthropic và các yếu tố rủi ro S-1: chi phí token đang viết lại hồ sơ niêm yết của AI

Bối cảnh khác của cuộc thảo luận này là việc Anthropic chuẩn bị IPO lần đầu. Công ty đã bí mật nộp hồ sơ S-1, định giá gần 1 nghìn tỷ USD. Nhưng Sean O’Kane đặt câu hỏi sắc bén: "Trong hồ sơ S-1 của Anthropic, sẽ có bao nhiêu yếu tố rủi ro liên quan đến token?"

Kirsten đồng tình: "Những rủi ro này đang thay đổi từng ngày, làm thế nào để ghi vào hồ sơ niêm yết?" Mô hình kinh doanh, chiến lược định giá và cấu trúc chi phí của các công ty AI vẫn đang biến động mạnh, tạo ra thử thách chưa từng có cho khung cảnh rủi ro của SEC.

Đáng chú ý, tuần này chính phủ Trump cũng ký ban hành một lệnh hành chính về AI, dù phiên bản hạn chế hơn, yêu cầu chính phủ có cơ hội xem xét các mô hình AI mạnh mẽ. Các quy định, IPO, và chuyển gánh nặng chi phí đan xen, đưa ngành AI vào giai đoạn mà Kirsten gọi là "tốc độ và độ phức tạp chưa từng có".

Chuyển đổi của các công ty AI thành Uber: từ trợ cấp đến lợi nhuận tất yếu

Anthony Ha đưa ra một phép so sánh thú vị: nhiều năm trước, Uber cũng từng bị Wall Street xem là "không bao giờ có lãi", nhưng cuối cùng Uber đã chuyển đổi mô hình, mở rộng thị trường, và điều chỉnh giá cho cả tài xế lẫn hành khách để đạt lợi nhuận. Các công ty AI nếu muốn tồn tại, có lẽ cũng phải trải qua quá trình biến đổi tương tự.

Tuy nhiên, Sean O’Kane đặt câu hỏi then chốt: "Liệu các phòng thí nghiệm AI có thể giống Uber, ép giá và bóp nghẹt chi phí như vậy không?" Câu trả lời không mấy lạc quan, vì chi phí tính toán của AI là cố định, không thể điều chỉnh như Uber qua trợ cấp hay cân bằng cung cầu. Điều này có nghĩa là, gánh nặng chi phí của ngành AI cuối cùng có thể còn trực tiếp và đau đớn hơn Uber nhiều.

Khi cuộc thảo luận về Tokenpocalypse từ Reddit chuyển sang tiêu đề của TechCrunch, rồi lan rộng ra toàn Silicon Valley, nó không còn chỉ là một meme vui nữa, mà là một thực tế sâu sắc hơn: Hóa đơn của bữa tiệc AI đang được gửi đến từng người, từng tổ chức.