Nvidia: Chi phí vận hành AI vượt xa lương nhân viên

PV Tech News – Các giám đốc điều hành từ Nvidia và Uber tiết lộ chi phí vận hành AI đang cao hơn đáng kể so với lương nhân viên, dù nhiều công ty vẫn xem đây là khoản đầu tư cho tự động hóa và đổi mới dài hạn.

I. Chi phí vận hành AI cao hơn nhiều so với lương nhân viên

Trong một thời gian dài, tính khả thi về kinh tế tuần hoàn của thế giới AI đã là chủ đề tranh luận sôi nổi, nhưng hầu hết các cuộc thảo luận đều xoay quanh dòng tiền trong ngành. Tuy nhiên, dần dần, các báo cáo từ những giám đốc điều hành cấp cao, bao gồm giám đốc từ Nvidia và CTO của Uber, bắt đầu cho thấy chi phí token có thể vượt xa giá trị của sức lao động con người. Điều này trở nên khá trớ trêu khi nhiều công ty thực hiện sa thải hàng loạt để nhường chỗ cho các tác nhân AI.

Có nhiều hình thức định giá doanh nghiệp cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Với người dùng phổ thông, một trợ lý AI tiêu chuẩn thường có giá 20 USD mỗi tháng cho gói cơ bản và 200 USD cho phiên bản đầy đủ tính năng, cao cấp hơn. Tuy nhiên, chi phí thực sự nằm ở việc định giá dựa trên token, thường thấy trong các trợ lý viết mã như Claude Code hoặc GitHub Copilot, cũng như các tác nhân tự động hóa với các nhiệm vụ phức tạp, thường chạy liên tục theo lịch trình.

Bản chất liên tục của các phiên làm việc này đòi hỏi một dòng tiền ổn định, một thực tế mà nhiều bộ phận tài chính tại các công ty đã nhận ra. Bryan Catanzaro, Phó chủ tịch phụ trách học sâu ứng dụng của Nvidia, gần đây đã chia sẻ với Axios rằng “Đối với nhóm của chúng tôi, chi phí tính toán vượt xa chi phí của nhân viên.” Đây là một tuyên bố khá thú vị từ chính công ty đang cung cấp “xẻng” cho cuộc đổ xô tìm “vàng” AI.

II. Góc nhìn khác: Đầu tư cho tương lai

Quan điểm này cũng được chia sẻ bởi Praveen Naga, CTO của Uber, người đã phải “quay lại từ đầu vì ngân sách đã cạn kiệt” chỉ hai tuần trước đó. Tương tự, Amos Bar-Joseph của Swan AI từng đăng trên LinkedIn về niềm tự hào khi nhận hóa đơn 113.000 USD từ Anthropic (nhà sản xuất Claude) cho một nhóm bốn người.

Mall) Loa Kiểm Âm Bluetooth EDIFIER MR3/MR5 I Công Suất 36W | Bluetooth 5.4 |

Một phép tính đơn giản cho thấy con số này tương đương 28.000 USD cho mỗi người mỗi tháng, có khả năng cao hơn mức lương tháng của từng người. Hiện nay, có nhiều câu nói đùa rằng “các công ty đã tìm lại được ý nghĩa của công việc,” và sự hài hước này được củng cố bởi một nghiên cứu năm 2024 của MIT cho thấy 77% thời gian, việc con người thực hiện công việc vẫn tốt hơn.

Tuy nhiên, tâm lý phổ biến “tôi đã nói rồi mà” có thể phần nào sai lệch. Nhiều CEO xem các hóa đơn cao này là một điều tốt, vì điều đó có nghĩa là nhân viên của họ đang đạt được tiến bộ trong việc tự động hóa quy mô lớn – nói tóm lại, đang thúc đẩy đổi mới, ít nhất là trên lý thuyết.

Naga của Uber cho biết 11% cập nhật trực tiếp vào mã được viết bởi các tác nhân AI và ông hình dung các tác nhân này sẽ đảm nhận vai trò của kỹ sư phần mềm. Ông chia sẻ: “Tầm nhìn của tôi với tư cách CTO là chuyển đổi từ kỹ thuật phần mềm sang kỹ thuật phần mềm của tác nhân AI.” Jensen Huang của Nvidia dường như tin rằng năng suất của các kỹ sư được đo bằng số tiền họ chi tiêu vào token AI, mong muốn một kỹ sư có mức lương 500.000 USD sẽ chi ít nhất 250.000 USD giá trị token mỗi năm.

Thực tế, nhiều công ty có lẽ đang nhận ra rằng token đắt hơn những nhân viên mà chúng được cho là sẽ thay thế. Tuy nhiên, một doanh nghiệp chi thêm hàng triệu USD vào token để tự động hóa vĩnh viễn phần lớn quy trình làm việc có thể mang lại lợi ích dài hạn, điều này có khả năng dẫn đến cắt giảm việc làm khi quá trình tự động hóa đạt đến sự ổn định. “Chỉ cần thuê thêm người” sẽ là một câu trả lời dễ dàng, nhưng con người không thể làm việc không ngừng nghỉ 24/7.

Kịch bản thứ ba là một khoản đầu tư vào tự động hóa AI thất bại, có thể do thiếu cấu trúc kinh doanh, công cụ không phù hợp cho nhiệm vụ, hoặc đơn giản là doanh nghiệp không thể hướng dẫn đúng cách các “cỗ máy” này. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng phần lớn các công ty vội vàng triển khai AI mà không có kế hoạch rõ ràng đều phải chịu tổn thất lớn từ các sáng kiến đó.

Suy cho cùng, bất kỳ nhà phát triển nào cũng sẽ nói rằng việc xây dựng một sản phẩm rất dễ dàng nếu khách hàng có thể mô tả chính xác và các thông số kỹ thuật không thay đổi. Một thực tế đã được Edward Berard tổng kết ngắn gọn từ lâu: “Đi trên mặt nước và phát triển phần mềm từ một đặc tả kỹ thuật đều dễ dàng nếu cả hai đều bị đóng băng.”

Tải VPBank

Liệu tất cả khoản chi tiêu thêm vào token cùng với lương nhân viên này là một chi phí tạm thời song song khi AI học việc và dần thay thế, hay liệu đó là một chi phí bổ sung khi AI trở thành yếu tố nhân rộng năng suất cho những nhân viên đó, vẫn còn phải chờ xem, và có thể phụ thuộc vào từng ngữ cảnh cụ thể. Nhưng gần như chắc chắn rằng việc sa thải sẽ tiếp tục khi các công ty tìm hiểu và tài trợ cho kỷ nguyên công nghệ mới này.

Để cập nhật những tin tức công nghệ mới nhất, hãy theo dõi Phong Vũ Tech News ngay hôm nay!

Nguồn: Tom’s Hardware

Bài viết liên quan:

• Robot hình người Figure AI dọn phòng chỉ với 2 phút
• Intel đạt thỏa thuận sản xuất chip cho Apple
• Trung Quốc tự sản xuất DDR5 RDIMM cho máy chủ