Tại sao các doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong việc tính toán tỷ suất hoàn vốn (ROI) của AI

Làn sóng "tokenmaxxing" ban đầu—nơi các CEO khuyến khích việc sử dụng AI một cách quyết liệt và không kiểm soát—đang phải đối mặt với sự kiểm chứng thực tế khắc nghiệt khi các ngân sách doanh nghiệp bị giám sát chặt chẽ. Khi các công ty vượt qua giai đoạn thử nghiệm, thách thức trọng tâm đã chuyển từ việc áp dụng đơn thuần sang việc chứng minh tỷ suất hoàn vốn (ROI) hữu hình.

Từ Tokenmaxxing đến Trách nhiệm Giải trình Ngân sách

Đầu năm nay, Thung lũng Silicon đã bị cuốn vào "tokenmaxxing", một xu hướng mà các tổ chức đẩy việc sử dụng AI đến giới hạn tuyệt đối để tối đa hóa khả năng. Tuy nhiên, những hệ lụy tài chính từ sự nhiệt huyết không kiềm chế này hiện đang dần lộ diện. Các báo cáo chỉ ra rằng những cái tên lớn như Uber được cho là đã tiêu hết ngân sách AI hàng năm chỉ trong vòng vài tháng.

Sự gia tăng đột biến trong tiêu thụ này đã dẫn đến một giai đoạn điều chỉnh trong bối cảnh doanh nghiệp. Chúng ta đang thấy các tổ chức thu hẹp quy mô, chẳng hạn như các công ty cắt giảm giấy phép Claude cho các bộ phận cụ thể, và thậm chí Meta được cho là đã ngừng bảng xếp hạng AI nội bộ của mình. Những động thái này báo hiệu sự chuyển dịch từ tư duy "tăng trưởng bằng mọi giá" sang tư duy kỷ luật tài chính và quản lý nguồn lực nghiêm ngặt.

Cuộc tìm kiếm các "Khoảnh khắc Kỳ diệu" và các Tác nhân Cá nhân

Bất chấp việc thắt chặt ngân sách, đối tác của NEA, Tiffany Luck, vẫn lạc quan về tiềm năng chuyển đổi của AI, đặc biệt là trong lĩnh vực tiêu dùng. Luck nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xác định các "khoảnh khắc kỳ diệu"—đó là những trường hợp cụ thể mà AI mang lại tiện ích giá trị cao và không thể phủ nhận cho người dùng cuối.

Ngành công nghiệp đang tiến xa hơn các chatbot đơn giản để hướng tới việc phát triển các tác nhân cá nhân tinh vi. Những tác nhân này đại diện cho ranh giới tiếp theo của AI, chuyển đổi từ các công cụ phản ứng sang các trợ lý chủ động có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp. Đối với các nhà đầu tư mạo hiểm và những người sáng lập, mục tiêu là vượt qua các triển khai LLM thông thường để xây dựng các tác nhân chuyên biệt nhằm giải quyết các vấn đề gây nhiều trở ngại theo những cách có thể chứng minh được sự xứng đáng với chi phí vận hành đáng kể của chúng.

Sự trỗi dậy của Quản lý Chi tiêu AI

Khi khoảng cách giữa sự thổi phồng về AI và năng suất thực tế dần thu hẹp, một phân khúc khởi nghiệp mới đang nổi lên để thu hẹp khoảng cách này. Các doanh nghiệp hiện đang gặp khó khăn trong việc theo dõi các chi phí chi tiết của các lệnh gọi API mô hình, năng lực tính toán và giấy phép người dùng so với giá trị thực tế được tạo ra.

Điều này đã tạo ra một cơ hội khổng lồ cho các startup tập trung vào khả năng quan sát AI (AI observability) và quản lý chi tiêu. Các công ty đang tìm kiếm những công cụ cung cấp sự minh bạch cho hệ thống AI (AI stack) của họ, cho phép họ thấy chính xác token đang được tiêu thụ ở đâu và liệu những token đó đang tạo ra doanh thu hay chỉ đơn thuần làm tăng chi phí vận hành. Khả năng liên kết chi phí AI với các kết quả kinh doanh cụ thể sẽ là yếu tố quyết định đối với các doanh nghiệp tích hợp thành công AI vào các quy trình làm việc cốt lõi của họ.

Các điểm chính cần lưu ý