KPMG cho biết chi phí AI đang trở thành bài toán khó kiểm soát với nhiều doanh nghiệp, khi gần 1/3 lãnh đạo không nắm rõ hoặc không thể kiểm soát chi phí vận hành hệ thống.
Vấn đề này nổi lên mạnh hơn khi các mô hình AI được tính phí theo mức sử dụng, khiến chi phí thực tế có thể tăng nhanh hơn dự tính. Nhiều công ty đã bắt đầu siết ngân sách, trì hoãn triển khai hoặc chuyển sang mô hình rẻ hơn để giảm áp lực hóa đơn.
- 29% lãnh đạo doanh nghiệp gặp khó trong việc hiểu và kiểm soát chi phí AI.
- Chỉ 26% công ty cho biết họ có cái nhìn thời gian thực, đầy đủ về chi tiêu AI.
- Nhiều tổ chức đã chậm lại hoặc trì hoãn triển khai vì chi phí vượt giá trị kỳ vọng.
Khảo sát KPMG cho thấy khoảng trống lớn trong quản lý chi phí AI
KPMG khảo sát 2.145 lãnh đạo cấp cao tại 20 quốc gia và kết quả cho thấy 29% đang gặp khó với chi phí vận hành AI. Một phần ba người trả lời cũng nói họ chưa hiểu đủ về kinh tế AI để triển khai các tác tử AI một cách hiệu quả.
Trong một khảo sát liên quan, chỉ 26% doanh nghiệp cho biết họ có cái nhìn đầy đủ theo thời gian thực về chi tiêu AI. 50% chỉ theo dõi một phần, còn 22% hoặc không có giám sát, hoặc chỉ biết tổng chi khi hóa đơn xuất hiện.
Phí theo token đang làm chi phí AI khó dự đoán hơn
AI là một nguồn lực phải được quản lý, đặc biệt khi nhiều nhà cung cấp chuyển từ thuê bao cố định sang tính phí theo token. Cách tính này khiến mỗi câu lệnh và phản hồi đều có thể phát sinh chi phí, làm ngân sách khó dự báo trước.
Token là một đơn vị nhỏ mà mô hình xử lý, không trùng hoàn toàn với từ ngữ thông thường. Vì vậy, doanh nghiệp có thể rất khó ước tính tổng chi phí của một dự án AI cho đến khi hóa đơn thực sự đến hạn.
Steve Chase, giám đốc AI toàn cầu của KPMG, cho biết công ty đang tư vấn cho khách hàng đã tiêu hết cả ngân sách token và cloud của một năm chỉ trong vài tháng.
Hóa đơn AI tăng nhanh khiến nhiều doanh nghiệp phải siết lại
Một số trường hợp được nhắc đến cho thấy chi phí có thể tăng rất mạnh nếu không đặt giới hạn sử dụng. Có doanh nghiệp bị ghi nhận hóa đơn khoảng 500 triệu USD cho Claude trong một tháng sau khi không thiết lập giới hạn cho nhân viên.
Khi GitHub Copilot chuyển hoàn toàn sang mô hình tính phí theo mức dùng vào ngày 1/6/2026, chi phí dự kiến của một nhà phát triển tăng từ khoảng 67 EUR, tương đương 72 USD, lên 966 EUR, tương đương 1.040 USD mỗi tháng.
Trước áp lực này, gần một nửa số tổ chức được khảo sát đã chậm lại hoặc trì hoãn triển khai sản phẩm AI vì chi phí vượt quá giá trị họ kỳ vọng.
Doanh nghiệp đang điều chỉnh chiến lược AI như thế nào?
Các công ty đang chuyển sang những mô hình rẻ hơn và dễ kiểm soát hơn. Trong khảo sát của KPMG, các mô hình chất lượng cao nhưng chi phí thấp hơn đang trở thành yếu tố ảnh hưởng nhanh nhất đến chiến lược AI, tăng 7 điểm phần trăm so với quý trước.
Uber được nêu là đã dùng hết ngân sách AI coding cho cả năm 2026 vào tháng 4 và sau đó giới hạn mỗi công cụ ở mức 1.500 USD mỗi tháng cho kỹ sư. Meta cũng được cho là đang xây dựng cổng nội bộ có ngân sách và cảnh báo chi tiêu để hạn chế việc lạm dụng token.
Amazon đã dỡ bỏ bảng xếp hạng từng tạo ra để khuyến khích dùng AI sau khi nhân viên bị cho là đã tận dụng hoạt động vô ích để “tăng điểm”. Coinbase cũng từng cân nhắc dùng các mô hình mở có chi phí thấp hơn, nhưng đề xuất này vấp phải lo ngại về an ninh.
Ý nghĩa với thị trường công nghệ và AI
Chi phí là một rào cản thực tế đối với việc thương mại hóa AI ở quy mô lớn. Khi ngân sách tăng nhanh hơn doanh thu hoặc hiệu quả tạo ra, doanh nghiệp có xu hướng giảm tốc triển khai và chuyển trọng tâm sang kiểm soát mức dùng.
Điều này cũng cho thấy giá trị của AI không chỉ nằm ở năng lực mô hình mà còn ở cách doanh nghiệp quản trị chi phí, giám sát mức sử dụng và lựa chọn kiến trúc triển khai phù hợp.
Tổng kết
Khảo sát của KPMG cho thấy chi phí AI đang chuyển từ câu chuyện thử nghiệm sang bài toán quản trị ngân sách, đặc biệt khi các mô hình bị tính phí theo token. Nhiều doanh nghiệp hiện phải siết kiểm soát, trì hoãn triển khai hoặc tìm mô hình rẻ hơn để tránh vượt ngân sách.
