Trong bối cảnh chi phí vận hành các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) tăng nhanh trên toàn cầu, Tesla bắt đầu áp dụng chính sách kiểm soát chặt ngân sách sử dụng AI của nhân viên. Động thái này phản ánh xu hướng mới của nhiều tập đoàn công nghệ khi bài toán tối ưu chi phí đang trở nên cấp thiết, ngay cả với những doanh nghiệp vốn đi đầu trong ứng dụng AI.
Theo thông báo nội bộ được ban hành ngày 3/7, Tesla sẽ giới hạn mức chi tiêu cho các dịch vụ AI của mỗi nhân viên ở ngưỡng 200 USD/tháng, bắt đầu từ ngày 6/7. Nếu muốn sử dụng vượt hạn mức này, nhân viên phải xin phê duyệt đặc biệt từ công ty.
Đáng chú ý, quy định trên không áp dụng đối với Grok – mô hình AI do xAI phát triển. Đây là công ty do Elon Musk sáng lập và hiện đã sáp nhập vào SpaceX, tiếp tục giữ vai trò chiến lược trong hệ sinh thái công nghệ của vị tỷ phú.
Chấm dứt thời kỳ “càng dùng AI càng tốt”
Theo nhiều nguồn tin trong ngành, quyết định mới đánh dấu sự thay đổi đáng kể trong cách Tesla đánh giá việc ứng dụng AI.
Trước đó, công ty từng khuyến khích nhân viên sử dụng AI ở cường độ cao, thậm chí mức độ tiêu thụ token – đơn vị đo lượng dữ liệu mà mô hình AI xử lý – từng được xem là một chỉ số phản ánh mức độ khai thác công nghệ của từng cá nhân.
Tuy nhiên, thực tế cho thấy việc sử dụng AI thiếu kiểm soát đã khiến chi phí tăng nhanh. Không ít nhân viên sử dụng các mô hình AI cho những tác vụ đơn giản hoặc không thực sự cần thiết, làm phát sinh lượng lớn token và kéo theo hóa đơn vận hành ngày càng lớn.
Đầu năm nay, Elon Musk từng khẳng định AI giúp năng suất lao động tại Tesla đạt mức rất cao. Dẫu vậy, việc siết ngân sách lần này cho thấy công ty đang chuyển trọng tâm từ việc khuyến khích sử dụng sang tối ưu hiệu quả đầu tư.
Cuộc đua AI đang kéo theo áp lực chi phí
Trong khi tiếp tục đầu tư mạnh vào AI, Elon Musk cũng đối mặt với nhiều thách thức khi Grok vẫn bị đánh giá chưa theo kịp các đối thủ ở nhiều lĩnh vực, đặc biệt là khả năng hỗ trợ lập trình. Thậm chí, hồi tháng 3, chính Musk từng thừa nhận xAI có thể phải xây dựng lại nền tảng công nghệ từ đầu để nâng cao năng lực cạnh tranh.
Không chỉ Tesla, hàng loạt doanh nghiệp công nghệ lớn cũng đang xem xét lại chiến lược triển khai AI khi chi phí vận hành ngày càng phình to.
Uber, doanh nghiệp từng khuyến khích nhân viên “sử dụng AI càng nhiều càng tốt”, hiện đã áp dụng hạn mức chi tiêu 1.500 USD mỗi tháng cho mỗi nhân viên. Đại diện công ty cho biết ngân sách AI của cả năm 2026 đã được sử dụng hết chỉ sau bốn tháng.
Trong khi đó, Microsoft được cho là đang cắt giảm phần lớn giấy phép sử dụng trực tiếp Claude Code của Anthropic và chuyển nhân viên sang GitHub Copilot CLI nhằm ưu tiên nền tảng nội bộ, đồng thời giảm chi phí sử dụng dịch vụ bên ngoài.
Nhiều tập đoàn lớn khác như Amazon, Meta, Walmart và Coinbase cũng đã triển khai các biện pháp kiểm soát ngân sách AI, chỉ ưu tiên sử dụng cho những nhiệm vụ mang lại giá trị cao.
Chi phí AI có thể vượt cả chi phí nhân sự
Sự bùng nổ của các mô hình AI tạo sinh đang khiến nhiều doanh nghiệp đối mặt với một thực tế mới: chi phí điện toán ngày càng lớn.
Bryan Catanzaro, Phó Chủ tịch phụ trách học sâu của Nvidia, từng cho biết trong nhiều nhóm nghiên cứu của hãng, chi phí hạ tầng tính toán đã vượt xa tổng chi phí dành cho nhân sự.
Theo dự báo của Goldman Sachs, đến năm 2030, lượng token được các doanh nghiệp sử dụng mỗi tháng có thể tăng gấp 24 lần hiện nay, đạt khoảng 120 triệu tỷ token. Dù giá mỗi token có xu hướng giảm theo thời gian, tổng chi phí dành cho AI vẫn được dự báo sẽ tiếp tục leo thang do nhu cầu sử dụng ngày càng lớn.
Elon Musk vẫn đặt niềm tin vào tương lai AI
Việc nhiều doanh nghiệp đồng loạt siết ngân sách AI khiến thị trường xuất hiện những lo ngại về tốc độ tăng trưởng của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo.
Tuy nhiên, Elon Musk vẫn giữ quan điểm lạc quan. Theo ông, những đợt điều chỉnh chi tiêu hiện nay chỉ mang tính ngắn hạn, trong khi AI và robot sẽ tiếp tục tạo ra bước nhảy vọt về năng suất lao động trong những năm tới.
Chính vì vậy, thay vì cắt giảm đầu tư, các doanh nghiệp đang chuyển sang giai đoạn sử dụng AI có chọn lọc hơn, tập trung vào những ứng dụng mang lại hiệu quả thực chất, bảo đảm cân bằng giữa đổi mới công nghệ và tối ưu chi phí vận hành.