Việc AI thay thế con người trong lực lượng lao động đã trở thành một chủ đề nóng hổi và táo bạo, nhưng hai nhân vật tầm cỡ trong ngành đang cho rằng vấn đề này có thể đang bị thổi phồng quá mức. Trong vài tháng qua, hai nhà đầu tư công nghệ lớn, những người thực sự chi tiền cho các quyết định của mình, hiện đang đặt câu hỏi: điều gì sẽ xảy ra nếu chi phí liên quan đến một AI còn đắt đỏ hơn cả chi phí dành cho con người mà nó vốn dĩ định thay thế?Đây không chỉ đơn thuần là một câu hỏi; nó đang thực sự diễn ra ngay lúc này.<h2>Thực tế phũ phàng về mức chi phí 300 USD mỗi ngày</h2>Trong một buổi ghi hình gần đây của podcast All-In, Jason Calacanis — một nhà đầu tư mạo hiểm và là người đồng dẫn chương trình — cho biết ông phải trả 300 USD mỗi ngày để vận hành một agent AI Anthropic Claude nhằm điều hành các doanh nghiệp của mình. Số tiền này tương đương khoảng 9.000 USD mỗi tháng, nhưng đây mới là điểm mấu chốt: Theo Calacanis, hiệu suất của agent này chỉ đạt từ 10% đến 20% khả năng tối đa. Vì vậy, khi bạn thực hiện phép tính chi phí trên mỗi nhiệm vụ hữu ích với mức 300 USD một ngày cho một đầu ra chưa hoàn chỉnh, nó bắt đầu trông giống một cuộc thử nghiệm đắt đỏ hơn là một công nghệ mang tính đột phá. Calacanis cũng mô tả vấn đề một cách đơn giản: "Khi nào thì các token trở nên đắt hơn việc trả lương cho một nhân viên?" Token là các đơn vị sử dụng mà tất cả các mô hình AI dùng để tính phí, và khi một agent AI tiếp tục thực hiện các nhiệm vụ trong ngày, số lượng token sẽ tăng lên nhanh chóng. Agent thực hiện càng nhiều nhiệm vụ, hóa đơn của bạn sẽ càng cao. Không giống như một nhân viên hưởng lương cố định, không có giới hạn về số lượng token bạn bị tính phí miễn là agent đó đang hoạt động tích cực mà bạn không thiết lập các giới hạn sử dụng.<h2>Quy tắc gấp hai lần của Chamath</h2>Chamath Palihapitiya, CEO của Social Capital và là người đồng dẫn chương trình podcast All-In, chia sẻ rằng ông cũng đối mặt với vấn đề tương tự tại Social Capital, điều mà ông đã tóm gọn lại: "Các Agent AI chỉ có thể chứng minh tính hợp lý về chi phí đối với tôi nếu chúng cung cấp cho tôi hiệu suất tối thiểu gấp 2 lần so với một nhân viên con người trong cùng một công việc." Việc sử dụng mốc gấp hai lần đó làm cơ sở giúp chúng ta có cách để phân tích hiệu quả của AI so với một nhân viên con người, bởi vì có một vài yếu tố đóng góp vào tổng chi phí vận hành của chúng. Một số yếu tố này bao gồm: - Chi phí vận hành (khoảng 70.000 - 150.000 USD/năm tùy thuộc vào việc sử dụng đám mây hay hạ tầng tại chỗ) - Chi phí quản lý và viết prompt (khoảng 20.000 - 50.000 USD/năm tùy thuộc vào tần suất sử dụng) - Thời gian dành cho việc sửa lỗi do sai sót hoặc dữ liệu chất lượng kém - Tổn thất năng suất trong những khoảng thời gian AI hoạt động kém hiệu quả Khi bạn cộng tổng chi phí vận hành cho một công ty sử dụng nhân sự con người so với AI, nếu một công ty có thể thuê một người làm việc với mức lương từ 70.000 USD đến hơn 150.000 USD, công ty đó sẽ thấy mức chi phí thuê người cũng tương đương. Rõ ràng là công ty sẽ ưu tiên thuê con người hơn, vì họ có thể dễ dàng thuê một người đã làm việc với họ nhiều năm, được đào tạo và hiểu rõ về doanh nghiệp để làm một công việc tương tự như một AI mới. Ông khuyên rằng một số công ty có lẽ sẽ triển khai một hình thức giới hạn ngân sách cứng để hạn chế lượng AI được sử dụng (đây là một điều đáng ngạc nhiên khi nghe từ một người đã dành nhiều năm đặt cược vào khả năng thay đổi thế giới của công nghệ), cho thấy rằng ngay cả những người tận tâm với AI cuối cùng cũng sẽ đối xử với nó như bất kỳ khoản mục chi phí nào khác trong ngân sách công ty và do đó AI sẽ cần phải đưa ra lý do chính đáng cho các khoản chi tiêu đó. <img src="https://jid.rerrkvifj.com/media/customer/creatorSystem/9ab0740c-596d-427f-bb48-4e6115a41533.jpeg">Bởi Tác giả<h2>Vấn đề về Token mà không ai cảnh báo bạn</h2>Calacanis chỉ ra rằng có một vấn đề nghiêm trọng hơn trong các bài viết về AI thường chỉ tập trung vào các chỉ số hiệu suất và thông tin video demo hơn là chi phí token. Hầu hết AI đang được các doanh nghiệp sử dụng bao gồm rất nhiều dữ liệu đầu vào, đầu ra và các giao dịch liên quan đến việc một agent tương tác với một hệ thống. Trong một số trường hợp, chi phí này sẽ ở mức hợp lý cho các công việc nhỏ, nhưng khi bạn bắt đầu để một agent làm việc 8 tiếng mỗi ngày trên tất cả các bộ phận trong một doanh nghiệp, số lượng token được sử dụng sẽ đạt đến con số khổng lồ chỉ trong thời gian ngắn. Mô hình kinh doanh cho một agent AI hoạt động dựa trên mô hình token khác biệt hoàn toàn so với việc thuê nguồn nhân lực con người để thực hiện một công việc. Một nhân viên làm việc cho một công ty với mức lương hàng năm sẽ có chi phí cố định, bất kể họ làm việc hiệu quả ra sao trong bất kỳ ngày nào. Một AI làm việc theo mô hình token sẽ có chi phí tăng lên khi nó làm việc hiệu quả hơn — hay nói cách khác, tạo ra nhiều giá trị hơn cho công ty. Ngưỡng năng suất cần thiết để một agent AI mang lại ROI tích cực cho công ty đã mua nó liên tục thay đổi, vì các nhà cung cấp mô hình AI sẽ buộc phải cạnh tranh với nhau bằng việc giảm giá theo thời gian. Tuy nhiên, tính đến đầu năm 2026, đã có đủ sự khác biệt về chi phí tiền tệ giữa mức phí của các agent và những gì các công ty sở hữu chúng có thể mong đợi từ chúng, đến mức tạo ra cuộc thảo luận giữa hai cá nhân đều đã chi những khoản tiền đáng kể cho chúng và hiện đang chia sẻ công khai.<h2>Điều này không có nghĩa là Agent AI là một ngõ cụt</h2>Hãy thật rõ ràng, cả Calacanis và Palihapitiya đều không bác bỏ các Agent AI; họ đều rất cam kết với lĩnh vực này từ quan điểm đầu tư (cả về tài chính và trí tuệ). Họ thực hiện một cách tiếp cận tập trung và thực dụng hơn trong lập luận chống lại giả thuyết rằng các agent AI là vật thay thế. Ví dụ về điều này bao gồm việc ở cấp độ kinh tế vĩ mô, các yếu tố kinh tế phải hợp lý thì sự thay thế mới có thể xảy ra; tuy nhiên, hiện tại kinh tế vĩ mô của các agent AI đang khá hỗn loạn. Trong tương lai, khi các mô hình trở nên hiệu quả hơn và các nhà cung cấp tiếp tục cạnh tranh để giành thị phần, chi phí cho các agent AI sẽ giảm xuống. Cả nỗ lực của OpenAI, Anthropic, Google và các lựa chọn thay thế Mã nguồn mở khác đều thúc đẩy các mô hình hiệu quả hơn. Một khi chi phí cho mỗi token giảm xuống và độ tin cậy tăng lên, các yếu tố kinh tế sẽ bắt đầu ủng hộ việc chuyển sang sử dụng Agent AI. Tuy nhiên, việc sử dụng cụm từ "trong tương lai" để hỗ trợ cho giả thuyết hiện tại rằng Agent AI là vật thay thế là rất sai lệch và những người đang tích cực sử dụng các công cụ này hàng ngày có thể cung cấp dữ liệu thực tế về tình hình thực sự hiện nay. <img src="https://jid.rerrkvifj.com/media/customer/creatorSystem/9ccdf5d5-1e4d-4f40-b7cf-cba1071c33fc.jpeg">Bởi Tác giả<h2>Điều gì cần theo dõi tiếp theo</h2>Khía cạnh cốt yếu là giá cả. Nếu cả OpenAI và Anthropic, cùng với các đối thủ cạnh tranh của họ, tiến tới việc giảm chi phí cho mỗi token (và các xu hướng cho thấy điều này đang xảy ra), thì điểm hòa vốn đã nêu sẽ thay đổi. Các công ty phát triển các quy trình liên quan đến agent ngay bây giờ (mặc dù biên lợi nhuận âm) có thể đang chuẩn bị cho một cấu trúc chi phí khác trong 12 đến 24 tháng tới. Tuy nhiên, bất kỳ cá nhân nào sử dụng AI để xác định việc sắp xếp lực lượng lao động ở hiện tại vì tin rằng AI có chi phí thấp hơn nhân viên con người sẽ cần phải xem xét lại dựa trên kinh nghiệm lịch sử của các nhà đầu tư tham gia vào các mạng lưới vận hành.

AI thay thế lao động đang được thổi phồng, nhưng chi phí token ngày càng tăng khiến đại lý trở nên đắt đỏ. Nhà đầu tư cảnh báo lợi tức đầu tư phải cao gấp đôi so với con người mới đủ để hợp lý hóa việc áp dụng hiện nay.

Các Đại Lý AI Có Chi Phí Vận Hành Cao — Và Điều Này Thay Đổi Câu Chuyện Về Việc Thay Thế

/media/contribution/car4b21cc8d46714f89aed7c049905a9e53/vgj_0315100821718.stxt

BlackRock BUIDL: Dẫn Đầu Token hóa Tài Sản Thực Phiên Bản Thể Chế Trên Blockchain 2026

/media/contribution/carde246a23442d45fb9ace7a54d658e5c6/ubo_0315100254184.stxt

Centrifuge RWA: Tạo Token cho Tín Dụng Tư Nhân Quy Mô Lớn — Hướng Dẫn Blockchain 2026

/media/contribution/car9b3fcef8d39745ffb947df2557f7c256/hsc_0315095923528.stxt

Ripple Nhắm Tới Tăng Trưởng Toàn Cầu Trong Khi XRP Đối Mặt Áp Lực Thị Trường

/media/contribution/car55d5d437dc6e4a75bfe55468043d7c8f/yrl_0315094734799.stxt

USDC Vượt Qua Tether Về Khối Lượng Chuyển Khoản Khi Sử Dụng Stablecoin Bùng Nổ

/media/contribution/car4a4d5d3cfb25462dacdd339ab2d189ff/g8i_0315092731914.stxt

Cổ phiếu Tiền mã hóa Tăng mạnh khi Tín hiệu Hỗ trợ Tiền mã hóa Nâng cao Niềm tin Thị trường

/media/contribution/carbe6b918c247d4b02ad4143d11b59898e/d0z_0315092154437.stxt