GitHub Copilot đã chuyển sang tính phí, vén màn "lời nói dối lớn nhất" trong ngành công nghiệp AI

原文标题：Trí Tuệ Nhân Tạo Không Hợp Lý

原文作者：Ed Zitron, Where's Your Ed At
原文编译：DeepFlow Tech

DeepFlow Điều Hướng: Cuối cùng, Microsoft không thể chịu đựng nữa, GitHub Copilot chuyển từ lệ phí hàng tháng sang tính theo đơn vị token. Đây không phải là việc nâng cấp sản phẩm, mà là sự phá sản tập thể của ngành Trí tuệ Nhân tạo - OpenAI, Anthropic đã sử dụng lệ phí hàng tháng để che đậy chi phí thực sự, khiến người dùng tiêu tốn từ 1 đô la để tiêu hao từ 8-13 đô la của sức mạnh tính toán, huấn luyện ra một thế hệ thói quen sử dụng không thể tiếp tục. Khi giá cả trở lại thực tế, bạn sẽ nhận ra rằng những công cụ Trí tuệ Nhân tạo "cách mạng" đó, có thể chỉ là trò chơi đắt tiền.

Tôi vừa viết một bài báo về cách OpenAI đánh bại Oracle, và bài viết ngày hôm nay sử dụng một số tài liệu trong đó.

Đây là một trong những bài viết tốt nhất mà tôi từng viết, tôi rất tự hào.

Việc đăng ký phiên bản trả phí vừa giá trị lại vừa giúp tôi có thể viết ra những bài nghiên cứu sâu lớn như thế này mỗi tuần.

Sáng hôm qua, người dùng GitHub Copilot đã nhận được xác nhận tin tức mà tôi đã đưa ra một tuần trước - Tất cả các kế hoạch GitHub Copilot sẽ chuyển sang tính theo lượng sử dụng vào ngày 1 tháng 6 năm 2026.

Microsoft sẽ không cung cấp cho người dùng một số lần "yêu cầu" cố định, mà sẽ tính phí dựa trên chi phí thực tế của mô hình mà người dùng sử dụng, Microsoft gọi đây là "… bước quan trọng tiến tới một dịch vụ Copilot bền vững, đáng tin cậy và trải nghiệm người dùng của tất cả mọi người." Người dùng bây giờ có thể sử dụng bao nhiêu tùy thuộc vào số lượng token mà họ có thể mua từ phí đăng ký của mình (ví dụ, kế hoạch 19 đô la mỗi tháng có thể sử dụng 19 đô la token).

Dịch: Chúng tôi không thể tiếp tục hỗ trợ người dùng GitHub Copilot nữa, nếu không Amy Hood (Tài chánh trưởng Microsoft) sẽ bắt đầu đánh người bằng gậy bóng chày.

Chính thông báo này là một cái nhìn trước đây thú vị, cho thấy cách những thay đổi giá cả này sẽ được đóng gói:

Copilot không còn là một sản phẩm của một năm trước nữa. Nó đã tiến hóa từ trợ lý trong trình soạn thảo thành một nền tảng cơ thể trí tuệ có thể chạy trong một phiên mã hóa dài, đa bước, sử dụng mô hình mới nhất, lặp lại trong toàn bộ kho mã nguồn. Sự cơ thể trí tuệ đã trở thành chế độ mặc định, đồng thời tạo ra nhu cầu tính toán và suy luận đáng kể cao hơn.

Bây giờ, một cuộc trò chuyện nhanh và một phiên lập trình tự chủ trong vài giờ, người dùng có thể trả cùng một số tiền. GitHub đã mãi mãi tiếp nhận chi phí suy luận không ngừng tăng lên đằng sau việc sử dụng này, nhưng hiện tại, mô hình cao cấp dựa trên số lần yêu cầu không còn bền vững nữa. Mô hình tính phí dựa trên lượng sử dụng đã giải quyết vấn đề này. Nó tốt hơn trong việc điều chỉnh giá cả theo việc sử dụng thực tế, giúp chúng tôi duy trì tính ổn định dịch vụ lâu dài và giảm thiểu nhu cầu của người dùng sử dụng nặng.

Bạn biết đấy, không phải Microsoft đang chi trả sức mạnh tính toán của gần hai triệu người, mà là trí tuệ nhân tạo đã trở nên mạnh mẽ, phức tạp, về cơ bản trở thành một sản phẩm khác!

Mặc dù Copilot có thể đã "không còn là sản phẩm một năm trước nữa," nhưng sự không phù hợp kinh tế ở cấp độ cơ bản hiếm khi thay đổi: Trong ba năm qua, Microsoft luôn cho phép người dùng đốt vài token hàng tháng vượt quá phí đăng ký. Theo báo cáo của Wall Street Journal vào tháng 10 năm 2023:

Người dùng cá nhân trả 10 đô la mỗi tháng để sử dụng trợ lý trí tuệ nhân tạo này. Theo dữ liệu được một nguồn tin cung cấp, trong vài tháng đầu năm nay, công ty này trung bình mỗi người dùng mỗi tháng thiệt hại hơn 20 đô la, một số người dùng khiến công ty mất tới 80 đô la mỗi tháng.

Tự nhiên, người dùng GitHub Copilot bây giờ đã nổi loạn, nói rằng sản phẩm "chết rồi," "hoàn toàn tan rã."

Tôi đã dự đoán ngày này hai năm trước trong "Khủng hoảng AI Thế chấp":

Ngày đó cuối cùng đã đến, vì bạn đã sử dụng mỗi dịch vụ AI đều đang chi trả sức mạnh tính toán, mỗi dịch vụ đều mắc tiền:

Khi bạn trả phí cho dịch vụ của các công ty AI khởi nghiệp - bao gồm cả OpenAI và Anthropic - bạn trả một khoản phí hàng tháng, như với Claude của Anthropic là 20, 100 hoặc 200 đô la mỗi tháng, Perplexity là 20 hoặc 200 đô la mỗi tháng, hoặc một đăng ký hàng tháng của OpenAI là 8, 20 hoặc 200 đô la.

Trong một số tình huống doanh nghiệp, bạn sẽ nhận được "định mức" của một số đơn vị làm việc, như Lovable cung cấp cho người dùng "100 định mức hàng tháng" trong đăng ký 25 đô la mỗi tháng, cùng với dịch vụ lưu trữ đám mây 25 đô la (đến cuối quý đầu tiên năm 2026), các định mức có thể được chuyển góp qua các tháng.

Khi bạn sử dụng các dịch vụ này, các công ty liên quan hoặc trả tiền cho phòng thí nghiệm AI dựa trên mỗi triệu token, hoặc (đối với Anthropic và OpenAI) trả tiền cho nhà cung cấp dịch vụ đám mây để thuê GPU chạy mô hình. Một token cơ bản là khoảng 3/4 từ.

作为 người dùng, bạn không cảm nhận được việc tiêu thụ token, chỉ là quá trình nhập và xuất. Phòng thí nghiệm AI sử dụng "tokens", "messages", hoặc giới hạn tốc độ 5 giờ với tỷ lệ phần trăm để che giấu chi phí dịch vụ. Bạn như người dùng không biết thực sự phải trả bao nhiêu tiền.

Ở phía sau, các công ty khởi nghiệp AI đang tiêu rất nhiều tiền, cho đến gần đây Anthropic vẫn cho phép bạn đốt đến 8 đô la sức mạnh tính theo mỗi đô la phí đăng ký của bạn. OpenAI cũng cho phép bạn làm như vậy, mặc dù khó đo lường cụ thể là bao nhiêu.

Các công ty khởi nghiệp AI và các ông lớn dịch vụ đám mây tin rằng họ có thể thu hút đủ nhiều người thông qua các sản phẩm được trợ cấp, lỗ rơi để khiến người dùng nghiện và từ chối chuyển đổi khi doanh nghiệp tăng giá. Tôi nghĩ họ cũng nghĩ rằng chi phí token sẽ giảm theo thời gian, nhưng thực tế là — mặc dù giá của một số mô hình có thể đã giảm, nhưng mô hình "suy luận" cập nhật đốt cháy nhiều hơn token, điều này đồng nghĩa với việc chi phí suy luận không hiểu sao đã tăng theo thời gian.

Cả hai giả định đều sai lầm, vì mô hình đăng ký hàng tháng không hợp lý với bất kỳ dịch vụ nào kết nối với mô hình ngôn ngữ lớn.

Mô hình kinh tế cốt lõi của AI sinh sản đã sụp đổ

Hãy nghĩ về điều này như thế. Khi Uber (không, điều này hoàn toàn không giống như Uber) bắt đầu tăng giá dịch vụ taxi, logic kinh tế cơ bản không thay đổi, những gì hiển thị cho các hành khách và tài xế cũng không thay đổi — người dùng trả tiền cho một chuyến đi, tài xế nhận tiền cho một chuyến đi.

Tài xế vẫn phải trả tiền xăng dầu, bảo hiểm xe, giấy phép mà chính phủ địa phương có thể yêu cầu, và chi phí tài chính có thể phát sinh từ phương tiện, những chi phí này không được Uber trợ cấp. Sự lỗ lãi lớn lao của Uber đến từ các khoản trợ cấp, chi phí tiếp thị không ngừng, và các nỗ lực nghiên cứu và phát triển như xe tự hành sẽ thất bại.

Đăng ký AI tổng hợp và Uber khác nhau hoàn toàn

Để minh họa quy mô của việc định giá AI không phù hợp, tôi muốn nhờ bạn hãy tưởng tượng một lịch sử song song của Uber có mô hình kinh doanh hoàn toàn khác.

Đăng ký AI tổng hợp giống như nếu Uber tính phí hàng tháng 20 đô la cho phép bạn đặt 100 chuyến xe trong vòng 100 dặm, xăng dầu 150 đô la một gallon, và Uber trả tiền xăng dầu, vì một số người vẫn kiên quyết rằng dầu sẽ một ngày nào đó rẻ không đáng tính.

Uber cuối cùng sẽ quyết định bắt đầu thu phí hàng tháng từ người dùng để có quyền sử dụng dịch vụ taxi, sau đó thu phí cho dầu mà người dùng tiêu thụ. Bất ngờ, người dùng từ mỗi tháng 20 đô la được đặt 100 chuyến xe, trở thành trả 20 đô la cho quyền sử dụng dịch vụ taxi cộng thêm 26 đô la phí xăng dầu cho chuyến đi 10 dặm. Người dùng tự nhiên sẽ cảm thấy chút bất mãn.

Mặc dù có vẻ hơi phóng đại, nhưng thực tế là điều này khá chính xác với những gì đang diễn ra trong ngành công nghiệp Trí tuệ Nhân tạo sinh học, đặc biệt là tại GitHub Copilot.

Trước đó, giá cả của GitHub Copilot cho phép 300 yêu cầu tiên tiến mỗi tháng, cũng như "yêu cầu trò chuyện không giới hạn" sử dụng các mô hình như GPT-5 mini.

Mỗi yêu cầu (theo lời Microsoft) là "...bất kỳ tương tác nào mà bạn yêu cầu Copilot thực hiện điều gì đó cho bạn", trong hệ thống dựa trên yêu cầu, các mô hình đắt tiền hơn sẽ sử dụng nhiều yêu cầu hơn, ví dụ, Claude Opus 4.6 sử dụng ba lần yêu cầu tiên tiến. Khi bạn sử dụng hết yêu cầu tiên tiến, Copilot sẽ cho bạn sử dụng tự do các mô hình rẻ hơn trong thời gian còn lại trong tháng.

Tuy nhiên, tình hình không phải lúc nào cũng như vậy. Cho đến tháng 5 năm 2025, Microsoft vẫn cho phép người dùng sử dụng mô hình không giới hạn, nhưng người dùng vẫn cảm thấy tức giận với bất kỳ hạn chế nào của sản phẩm.

Microsoft—giống như mọi công ty Trí tuệ Nhân tạo khác—đã lừa dối khách hàng thông qua việc bán dịch vụ không bền vững, vì dịch vụ dựa trên đăng ký hàng tháng động cơ bằng LLM chưa bao giờ có lý do.

Nếu bạn muốn biết dịch vụ tính phí dựa trên mã thông báo có thể tốn bao nhiêu tiền, một người dùng trong phần Con của GitHub Copilot đã phát hiện rằng việc tiêu thụ mã thông báo cho một yêu cầu tiên tiến trước đó chiếm khoảng 11 đô la, vì một "yêu cầu" đòi hỏi sử dụng 60.000 mã thông báo trong cửa sổ ngữ cảnh, một số công cụ và một loạt các "vòng" nội bộ (những gì mà mô hình đang thực hiện) để tạo ra đầu ra.

Cũng có sự không ổn định dưới tầng hầm của các mô hình ngôn ngữ lớn. Mặc dù một yêu cầu tiên tiến rơi vào vòng lặp vô hạn và trả về mã lỗi có thể gây thất vọng, khi bạn phải trả tiền cho nó, lỗi tương tự không dễ tha thứ như vậy.

Người dùng cũng đã được huấn luyện để sử dụng sản phẩm một cách hoàn toàn khác biệt so với cách tính phí dựa trên mã thông báo, có lẽ nhiều người thậm chí không thực sự nhận ra họ đã đốt cháy bao nhiêu "mã thông báo", hoặc nhiệm vụ cụ thể nào đòi hỏi bao nhiêu, điều này sẽ thay đổi dựa trên mô hình bạn đang sử dụng.

Điều này khác hoàn toàn so với Uber, bất kỳ ai nói với bạn điều ngược lại đều đang cố bào chữa hành vi xấu. Uber có thể tăng giá, nhưng nó không cần phải thay đổi cách mạng về logic kinh tế cơ bản của nền tảng, và người dùng cũng không phải thay đổi hoàn toàn cách họ sử dụng sản phẩm, chỉ vì Uber bất ngờ bắt đầu tính phí dựa trên mỗi gallon.

Đăng ký Trí tuệ Nhân tạo hàng tháng là một phần của vụ lừa đảo Trí tuệ Nhân tạo U b (AI light)， đó là nỗ lực cố ý tách Trí tuệ Nhân tạo sinh học khỏi chi phí thực tế của nó

Không có — và cũng sẽ không bao giờ có — cách nào có thể kinh tế học để cung cấp dịch vụ dựa trên LLM mà không tính phí dựa trên token tiêu thụ cụ thể của từng người dùng, trong khi các công ty này đã tạo ra các sản phẩm có lợi ích hão huyền và lợi tức đầu tư nghi ngờ trong quá trình lừa đảo những người dùng này.

Điều này đã trở nên rõ ràng suốt nhiều năm qua.

Về mặt kinh tế học, việc đăng ký hàng tháng chỉ hợp lý khi chi phí tương đối tĩnh. Phòng tập có thể bán thẻ thành viên vì họ đều biết xấp xỉ thiết bị giảm giá, chi phí vận hành lớp học, và có thể chi phí điện, nhân viên và nước trong một khoảng thời gian cụ thể có thể mất bao nhiêu.

Khách hàng của Google Workspace mới có chi phí là phí truy cập hoặc lưu trữ tài liệu, cũng như chi phí liên tục cho Google Docs và các dịch vụ khác — ít nhất trước khi có AI. Chi phí lưu trữ kỹ thuật số tương đối thấp (và không giống như LLM, Google Workspace không yêu cầu nhiều tính toán), có nghĩa là người dùng Google Drive siêu cường không sẽ xói mòn lợi nhuận từ việc đăng ký hàng tháng của họ.

Tuy nhiên, các dịch vụ này cố ý giấu số token hoặc mức chi phí cho một hoạt động cụ thể, có nghĩa là người dùng không thực sự biết rằng hạn chế tốc độ có ý nghĩa gì, điều này khiến mọi thay đổi bất ngờ về hạn chế tốc độ khiến khách hàng cố gắng phải biết họ có thể thực sự làm được bao nhiêu công việc với dịch vụ.

Đây là cách làm kinh doanh tàn bạo, lừa dối và lừa đảo, với mục tiêu duy nhất là giúp Anthropic, OpenAI và các công ty AI khác mở rộng cơ sở người dùng, vì hầu hết người dùng AI chỉ nhìn nhận lợi ích thực sự hoặc tưởng tượng của họ thông qua việc trả $1 mỗi tháng để đăng ký nhưng sử dụng tới 8 đến 13.5 token.

Hành vi lừa đảo này chỉ có một mục tiêu: đảm bảo rằng đa số người sẽ không bao giờ tiếp xúc với chi phí thực của AI sinh sản.

Khi Tạp chí The Atlantic viết một bài báo nồng nhiệt về việc Claude Code là phần của "Thời khắc ChatGPT" của Anthropic, nó dựa trên một đăng ký hàng tháng 20 USD, chứ không phải việc Anthropic chi tiêu bao nhiêu token cơ bản, điều này khiến tác giả tha thứ cho những "lỗi nhỏ" mà mô hình có thể có, hoặc khi nó "kẹt trên các nhiệm vụ lập trình phức tạp hơn."

Nếu tác giả phải trả phí cho lượng token tiêu thụ thực tế của cô, và mỗi lần kẹt nghẽn dẫn đến 15 USD chi phí token, tôi không nghĩ cô sẽ tha thứ cho những sự cố như vậy.

Nhưng tất cả đều là một phần của sự lừa dối này.

Rất, rất quan trọng, người viết về AI trong phương tiện truyền thông chính thống thực sự không hiểu rằng dịch vụ này sẽ tốn bao nhiêu tiền, và bất kỳ bài viết nào về dịch vụ như ChatGPT hay Claude Code trên phương tiện truyền thông chính thống đều được viết bởi những người hầu như không biết mỗi nhiệm vụ cụ thể có thể tốn bao nhiêu tiền cho người dùng.

Nhớ rằng: Dịch vụ AI sinh sáng chủ yếu là sản phẩm thử nghiệm, tính năng không giống như bất kỳ phần mềm hay phần cứng hiện đại nào khác. Người không thể chỉ đơn giản đến với ChatGPT hay Claude và bắt đầu yêu cầu nó hoạt động.

Tôi muốn nói, bạn có thể, nhưng nếu bạn không nhập đúng, không hiểu cách nó hoạt động, hoặc phạm lỗi trong dữ liệu bạn cung cấp cho nó, hoặc nếu nó đơn giản là nhầm, nó sẽ phản ứng bằng những điều bạn không thích, điều này đồng nghĩa bạn cần phải nhập lại hướng dẫn. LLM về bản chất là không thể dự đoán được.

Bạn không thể đảm bảo LLM sẽ thực hiện một hành động cụ thể nào đó, hoặc nó sẽ hiển thị cho bạn một kết quả xuyên dựa trên hiện thực. Bạn không thể xác định một nhiệm vụ cụ thể nào đó — thậm chí là bạn đã từng thực hiện rất nhiều lần với LLM — có thể tốn bao nhiêu tiền, bạn cũng không thể chắc chắn lúc nào mô hình có thể điên cuồng xóa điều gì đó, hoặc đơn giản là không thực hiện một hành động mà nó tuyên bố đã thực hiện.

Nếu người dùng bị buộc phải trả mức giá thực, tôi nghĩ rất nhiều người sẽ ngay lập tức từ bỏ sản phẩm, bởi nếu bạn chỉ đang khám phá xem LLM có thể làm gì, rất dễ bạn đã cháy mất 5 đồng token.

Chú thích: Trên thực tế, bạn có thể cháy rất nhiều tiền mà không bao giờ nhận được những gì bạn mong muốn, vì LLM hoàn toàn không phải là trí tuệ nhân tạo thực sự! Không có ai hiểu rõ hạn chế của nó có thể dễ dàng cháy từ 30, 50 hoặc thậm chí 100 đô la, cố gắng thuyết phục LLM làm điều mà nó cho rằng có thể làm.

Có một thuật ngữ chỉ điều này. Nịnh nọt. LLM thường được thiết kế để tích cực khẳng định người dùng, ngay cả khi họ đang phun ra những điều nguy hiểm điên rồ, điều này có thể mở rộng đến nói "Bạn muốn điều không thể thực hiện được trong mặt kỹ thuật hoặc kinh tế này chứ?" Tất nhiên được! Đó là lý do tại sao ngành công nghiệp cố gắng che đậy những chi phí này — đó chính là lừa đảo!

Tôi nghĩ rằng việc chuyển từ mô hình đăng ký AI sang mô hình tính theo token sẽ trở nên không thể tránh khỏi, đặc biệt là Anthropic và OpenAI hiện đã làm như vậy đối với khách hàng doanh nghiệp.

Các công ty bình thường có thể đối mặt với mô hình tính theo Token không? Anthropic ước tính người dùng sẽ chi từ 13-30 đô la mỗi ngày trên Claude Code (hơn 7000 đô la mỗi năm), các tổ chức lớn có thể tiêu hàng trăm nghìn hoặc thậm chí hàng triệu đô la mỗi năm

Như tôi đã thảo luận tuần trước, CTO của Uber tại một hội nghị đã nói rằng họ đã tiêu hết toàn bộ ngân sách AI của năm 2026 chỉ trong vài tháng, khuyến nghị một số công ty chi đến 10% tiền lương nhân viên vào mã thông báo AI, có khả năng tăng lên đến 100% trong vài quý tới.

Điều này là kết quả trực tiếp của việc huấn luyện tất cả người dùng AI sử dụng dịch vụ càng nhiều càng tốt đồng thời che giấu chi phí thực sự của nó. Mọi công ty lớn yêu cầu mỗi nhân viên "sử dụng AI càng nhiều càng tốt" đều đang làm điều này với việc bỏ qua hoặc hoàn toàn không quan tâm đến việc tiêu thụ mã thông báo thực sự, và khi các công ty bắt đầu trả chi phí thực tế, tôi không chắc là bạn sẽ làm thế nào để hợp lý hóa bất kỳ đầu tư nào vào công nghệ này từ mặt kinh tế.

Tất nhiên, bạn sẽ nói về các bất kỳ điều vô nghĩa nào như "cung cấp mã nguồn nhanh hơn", tôi hiểu. Nhưng thực sự đã nhanh lên bao nhiêu chưa? Bạn đã kiếm được hoặc tiết kiệm được bao nhiêu tiền từ việc này? Nếu bạn chi 10% chi phí lao động vào mã thông báo AI, liệu chi phí bổ sung này đã được đền bù từ các nguồn khác chưa?

Tôi không chắc. Tôi không chắc bất kỳ công ty nào đầu tư hàng tỷ đô la vào mã thông báo đã thấy được lợi nhuận, đó cũng là lý do tại sao mọi nghiên cứu về tỷ suất đầu tư vào AI đều không thấy nhiều bằng chứng tồn tại.

Trong hầu hết các trường hợp, những người nghiên cứu những tiềm năng của AI tạo nội dung đều đang trải nghiệm nó mà không phải trả chi phí thực sự.

Mỗi kẻ cuồng viết tweet trên Twitter về toàn bộ đội ngũ kỹ sư của họ điên cuồng sử dụng Claude Code, họ sử dụng chỉ mỗi kế hoạch Teams hàng tháng 125 đô la mỗi người, có số lượng hoạt động tương tự hạn chế và đăng ký hàng tháng của Anthropic dành cho người tiêu dùng với 100 đô la mỗi tháng. Mỗi quái vật trên LinkedIn khẳng định họ đã hoàn thành công việc trong vài phút bằng một sản phẩm Perplexity, thì lớn nhất cũng chỉ tốn khoảng 200 đô la mỗi tháng để mua gói đăng ký Max của Perplexity.

Thực tế, kế hoạch Teams 10 người, chi phí hàng tháng 1250 đô la, có thể phải trả từ 5000 đến 10000 đô la mỗi tháng cho phí gọi API, hoặc thậm chí nhiều hơn.

Giám đốc phát triển Anthropic Amol Avasare cho biết tuần trước, gói đăng ký Max của họ được thiết kế cho việc sử dụng trò chuyện nặng, không phải để thực hiện những việc như sử dụng Claude Code và Cowork mà người dùng đã làm, và dường như Anthropic hiện đang xem xét "các lựa chọn khác để tiếp tục cung cấp trải nghiệm chất lượng", nói cách khác là "chúng tôi sẽ điều chỉnh giá cả vào một thời điểm nào đó".

Tôi không chắc liệu mọi người có nhận ra giá trị của những token này đến đâu, đặc biệt khi liên quan đến các dự án lập trình có thư viện mã lớn và thường xuyên gọi các công cụ mã hóa và cơ sở hạ tầng. Một người chi 200 đô la mỗi tháng có thể chi trả 350, 400 hay 500 đô la không? Họ có thể chịu được chi phí vượt quá con số đó trong một tháng không? Nếu vượt quá ngân sách thì phải làm sao? Hoặc họ thực sự không đủ khả năng chi trả chi phí cần thiết để hoàn thành công việc?

Hãy xem xét một ví dụ cụ thể hơn, cho đến đầu tháng 4, tài liệu phát triển của riêng Anthropic cho Claude Code (bản lưu trữ) vẫn ghi rằng "[Người dùng sử dụng Claude Code] chi phí trung bình cho mỗi nhà phát triển mỗi ngày là 6 đô la, 90% người dùng mỗi ngày chi phí duy trì dưới 12 đô la." Đến tuần này, tài liệu đã được cập nhật như sau:

Claude Code tính phí dựa trên việc tiêu thụ token API. Xem giá cả các gói đăng ký (Pro, Max, Team, Enterprise) tại claude.com/pricing. Chi phí của mỗi nhà phát triển chênh lệch lớn tùy thuộc vào lựa chọn mô hình, kích thước thư viện mã và mẫu sử dụng (ví dụ: chạy nhiều phiên bản hoặc tự động hóa). Trong triển khai doanh nghiệp, chi phí trung bình là khoảng 13 đô la cho mỗi nhà phát triển mỗi ngày hoạt động, 150-250 đô la mỗi tháng, 90% người dùng duy trì chi phí dưới 30 đô la cho mỗi ngày hoạt động.

Để ước lượng chi phí của nhóm của bạn, hãy bắt đầu từ một nhóm thử nghiệm nhỏ, thiết lập một tiêu chuẩn với các công cụ theo dõi dưới đây, và sau đó mở rộng.

Nếu chúng ta giả định một tháng trung bình có 21 ngày làm việc, chi phí trung bình cho người dùng Claude Code là khoảng 273 đô la mỗi tháng, hoặc 3276 đô la mỗi năm. Tính theo mỗi ngày làm việc 30 đô la, đó là 630 đô la mỗi tháng, hoặc 7560 đô la mỗi năm.

Những con số này đáng kinh ngạc, thậm chí hơn nữa, nếu bạn sử dụng bất kỳ mô hình mới hơn nào của Anthropic, bạn chắc chắn không thể chỉ tốn 30 đô la mỗi ngày. Chi phí của Claude Opus 4.7 là 5 đô la cho mỗi triệu token đầu vào, 25 đô la cho mỗi triệu token đầu ra. Một triệu token tương đương khoảng 5 vạn dòng mã, giả sử bạn sử dụng một mô hình được xem là tiên tiến, bạn chắc chắn sẽ ít nhất chạy qua một triệu token, nếu bạn không chắc chắn về việc nên sử dụng mô hình nào cho một nhiệm vụ cụ thể, con số này sẽ tăng mạnh.

Hãy cùng xem xét con số 30 đô la một lần nữa.

Với một nhóm phát triển 10 người, đó là 75600 đô la mỗi năm, và chúng ta chỉ tính vào các ngày làm việc.

Nếu bạn có thể nâng mức trung bình lên 50 đô la mỗi ngày trong ba tháng, thì số tiền sẽ tăng lên 88200 đô la

Nếu bạn tăng thêm một tháng lên trên 100 đô la, thì tổng số tiền mỗi năm sẽ là 102900 đô la.

Nếu bạn tiêu 300 đô la mỗi ngày, thì 10 người sẽ tiêu tổng cộng 756000 đô la mỗi năm.

Mặc dù điều này có thể thực hiện được trong các công ty khởi nghiệp có nguồn vốn dồi dào hoặc trong tư duy dự trữ của một Quốc gia Chuối như Meta, nhưng bất kỳ doanh nghiệp nào quan tâm đến chi phí đều khó chứng minh việc chi tiền thêm vào một dịch vụ "nâng cao năng suất" ở cấp số nhân hoặc sáu chữ số là hợp lý, trong khi sự nâng cao đó dường như không ai có thể đo lường được.

Bây giờ, tôi nghĩ rằng hầu hết các công ty chia thành ba loại:

Các doanh nghiệp triển khai trong các tổ chức lớn như Spotify hoặc Uber, với CEO cuồng AI, cho phép ngân sách không bị kiểm soát. Tôi cũng nghĩ rằng các công ty khởi nghiệp lớn với nguồn vốn dồi dào cũng rơi vào trường hợp này.

Tập đoàn khởi nghiệp nhỏ sử dụng đăng ký "Teams" được bảo trợ.

Các cá nhân người dùng trả phí hàng tháng để truy cập Claude hoặc các dịch vụ AI khác.

Các tổ chức lớn vẫn có thể nói rằng họ đang đốt hàng triệu đô la vào token AI cho kỹ sư phần mềm, với lý do là "những kỹ sư xuất sắc" không viết mã nào, một lợi ích nghi ngờ.

Chỉ cần một cuộc họp báo cáo tài chính tồi tệ có thể thay đổi cách kể chuyện này. Đến một thời điểm nào đó, nhà đầu tư — kể cả những người luôn khen ngợi cục bọ AI lớn — cũng sẽ bắt đầu nghi ngờ về chi phí nghiên cứu và phát triển (chi phí tiêu hao của token AI thường được che giấu ở đây) không ngừng tăng lên khi doanh thu của công ty không đuổi kịp.

Điều này rất có thể dẫn đến việc cắt giảm nhân sự hơn để kiểm soát chi phí, giống như Meta, và sau đó rút lui cuối cùng khi có người hỏi "những thứ này thực sự giúp chúng ta hoàn thành công việc nhanh hơn và tốt hơn chưa?"

Tôi cũng nghĩ rằng, trong vòng sáu tháng, những công ty khởi nghiệp tiêu hao 10% hoặc hơn chi phí nhân sự trên token AI sẽ khó thuyết phục được nhà đầu tư rằng điều đó là cần thiết.

Một khi tất cả mọi người chuyển sang tính phí dựa trên token, tôi không chắc chúng ta sẽ còn thấy nhiều bùng nổ về AI sinh sáng nữa.

Kinh tế học không hợp lý của Trung tâm Dữ liệu và Sức mạnh Tính toán AI

Mọi người đề cập đến cách thiết kế Trung tâm Dữ liệu AI một cách hoàn toàn phi thực tế, tôi cho rằng họ không nhận ra thời đại tổng thể trở nên hết sức ngớ ngẩn.

Chi phí xây dựng Trung tâm Dữ liệu AI cao, chi phí vận hành cao, nhưng doanh thu thực tế thấp

Theo Jerome Darling của TD Cowen, chi phí IT chính (GPU và phần cứng liên quan) khoảng 30 triệu USD, chi phí năng lượng mỗi megawatt của Trung tâm Dữ liệu khoảng 14 triệu USD. Trung tâm Dữ liệu dường như cần từ một đến ba năm để hoàn thành, và điều này là giả sử có nguồn cấp điện.

Đến cuối năm 2028, dự kiến sẽ xây dựng 114GW Trung tâm Dữ liệu, nhưng chỉ có 15.2GW đang được xây dựng bằng bất kỳ cách thức hoặc hình thức nào. Và "đang xây dựng" có thể chỉ đơn giản là "đất đào". Điều này không có nghĩa là — và không nên có nghĩa là — sức chứa mà cơ sở hạ tầng đó sẽ cung cấp sẽ sớm sẵn sàng.

Hãy bắt đầu đơn giản: Mỗi khi bạn nghĩ đến "100MW", hãy nghĩ đến "44 tỷ USD", trong đó một phần lớn là để mua GPU của NVIDIA.

Do đó, mỗi Trung tâm Dữ liệu AI đã thua lỗ hàng triệu USD ngay từ đầu, ngay cả khi áp dụng kế hoạch khấu hao trong sáu năm, cũng sẽ mất nhiều năm để thu hồi vốn... và với chu kỳ nâng cấp hàng năm của NVIDIA, một khi bạn hoàn thành hợp đồng đầu tiên, những GPU đó khó có thể kiếm được nhiều tiền.

Vẫn chưa rõ liệu khách hàng về khả năng tính toán cho AI có tồn tại mà không thuộc về OpenAI và Anthropic, nơi nhu cầu của họ chiếm 50% Trung tâm Dữ liệu AI đang xây dựng. Nếu bất kỳ trong hai công ty này không có tiền để thanh toán, điều này sẽ tạo ra một điểm yếu lớn về mặt hệ thống.

Dù sao, cũng không rõ Trung tâm Dữ liệu này sẽ tính phí duy trì như thế nào. Mặc dù giá cả thị trường có thể vào khoảng 4.50 USD/giờ/B200 GPU, nhưng giá dài hạn thông thường thấp hơn nhiều, một người sáng lập (theo The Information) nói rằng họ đã trả khoảng 3.70 USD/giờ mỗi GPU cho cam kết một năm.

Cần phải là rõ, chúng ta phải phân biệt giữa chi phí thị trường — chi phí để ngẫu nhiên kích hoạt GPU trên máy chủ của người khác — và năng lực hợp đồng, phần lớn chi phí vốn dành cho Trung tâm Dữ liệu. Hầu hết các dự án xây dựng Trung tâm Dữ liệu hiện định có một hoặc hai khách hàng lớn, điều này có nghĩa là những khách hàng này có thể đạt được mức giá hỗn hợp rẻ hơn trong quá trình đàm phán.

Do đó, nhiều Trung tâm Dữ liệu đều có mức phí thấp hơn rất nhiều so với 3.70 USD/giờ, vì họ được tính phí dựa trên mỗi megawatt (hoặc kilowatt).

Đây là nơi mà Kinh tế học bắt đầu sụp đổ.

Kinh tế học sụp đổ của Trung tâm Dữ liệu 100MW - 2.55 Đô la Mỹ mỗi giờ, Tỷ lệ lợi nhuận gộp 16% ở Tỷ lệ sử dụng 100%, không có lợi nhuận do nợ

Đây là Chi phí Ban đầu của Trung tâm Dữ liệu 100 Megawatt. Một Trung tâm Dữ liệu 100MW có thể chỉ có Khả năng tính tiền thực tế 85MW, dựa trên Thông tin từ nguồn tin có kiến thức về Cước phí quy mô lớn, họ dự đoán doanh thu mỗi Megawatt khoảng 12.5 triệu Đô la Mỹ, hoặc doanh thu hàng năm khoảng 1.063 tỷ Đô la Mỹ.

Bây giờ, để đề cập, hầu hết các công ty Trung tâm Dữ liệu mà bạn biết thực sự không xây dựng chúng, mà để công việc này cho các công ty như Applied Digital, được gọi là "đối tác lưu trữ". Ví dụ, CoreWeave trả phí lưu trữ cho Applied Digital để sử dụng Trung tâm Dữ liệu tại Bắc Dakota. CoreWeave chịu trách nhiệm cho tất cả các GPU và công nghệ khác trong Trung tâm Dữ liệu.

Để giải thích sự không khớp về Kinh tế học, tôi sẽ sử dụng một ví dụ lý thuyết, một Trung tâm dữ liệu đã được thuê cho một công ty sức mạnh Trí tuệ Nhân tạo.

Có khả năng cao rằng GPU của Trung tâm dữ liệu này có thể là vi mạch Blackwell của NVIDIA. Có khả năng lớn hơn rằng Trung tâm dữ liệu này sử dụng 1 pod có 8 GPU B200, giá bán lẻ khoảng 450,000 Đô la Mỹ mỗi cái, hoặc mỗi GPU 56,250 Đô la Mỹ. Dựa trên Khối lượng công nghệ thông tin chính 85MW, chi phí vốn toàn bộ mỗi MW là khoảng 36.78, hoặc tổng chi phí vốn công nghệ thông tin là khoảng 3.126 tỷ Đô la Mỹ, hoặc khoảng 2.67 tỷ Đô la Mỹ cho GPU.

Giả sử Trung tâm dữ liệu này ở Ellendale, Bắc Dakota, điều này có nghĩa là giá điện công nghiệp khoảng 6.31 cent Mỹ mỗi kWh, hóa đơn điện hàng năm khoảng 55.4 triệu Đô la Mỹ. Dựa trên cuộc thảo luận với nguồn tin, tôi ước lượng chi phí duy trì, nhân viên, thay đổi nguồn cấp điện và các chi phí duy trì khác chiếm khoảng 12% doanh thu, hoặc khoảng 128 triệu Đô la Mỹ hàng năm, đưa chúng ta đến 1.834 tỷ Đô la Mỹ chi phí.

Chờ một chút. Bạn cũng phải trả phí lưu trữ dựa trên công nghệ thông tin chính, theo Brightlio, phí này thường là khoảng 180-200 Đô la Mỹ mỗi KW mỗi tháng, tùy thuộc vào quy mô triển khai và vị trí, mặc dù tôi đã đọc về mức thấp nhất là 130 Đô la Mỹ, đây là con số tôi sử dụng, hoặc khoảng 1.33 tỷ Đô la Mỹ mỗi năm. Điều này đưa chúng ta đến 3.164 tỷ Đô la Mỹ.

Ồ, điều này vẫn là chưa đủ so với 10.6 tỷ Đô la Mỹ, nên chúng ta vẫn ổn, phải không?

Sai! Bạn có 31.26 tỷ đô la thiết bị CNTT cần khấu hao, sau sáu năm khấu hao, mỗi năm khoảng 5.21 tỷ đô la. Điều đó có nghĩa là mỗi năm bạn có khoảng 8.374 tỷ đô la doanh thu, để lại cho bạn khoảng 1.686 tỷ đô la lợi nhuận hàng năm, hoặc khoảng 16.7% lợi nhuận gộp...

... Nếu bạn duy trì tỷ lệ lấp đầy 100% suốt thời gian! Bạn sẽ thấy, trung tâm dữ liệu có thể mất một đến hai tháng để cài đặt GPU này và cho khách hàng thuê, trong thời gian này, doanh thu của bạn là không, nhưng tổn thất lại lớn hơn nhiều, vì bạn luôn phải trả chi phí chứa, điện và vận hành, mặc dù tỷ lệ chi phí này thấp hơn nhiều (tôi đã mô phỏng 10% chi phí điện và 15% chi phí chứa/vận hành), điều đó có nghĩa là bạn mất khoảng 3.27 triệu đô la mỗi ngày.

Để minh họa cho ví dụ này, chúng ta giả định bạn cần một tháng bổ sung để họ hoạt động, điều đó có nghĩa là bạn đã trả khoảng 1.02 tỷ đô la, không thể thu hồi lại, làm cho tổng chi phí hàng năm của chúng tôi bao gồm cả khấu hao lên đến 9.394 tỷ đô la, hoặc 6.6% lợi nhuận gộp.

Chờ đã, trời ơi, bạn không mượn tiền mua GPU này bằng nợ chứ? Bạn đã làm vậy? Tình hình thế nào? Ôi trời ơi—bạn đã nhận một khoản vay tài trợ tài sản kéo dài sáu năm, giá trị vay chiếm 80%, điều đó có nghĩa là bạn đã vay 28 tỷ đô la với lãi suất 6%.

Ngân hàng của bạn, với lòng hảo hợp vĩnh cửu, đã cung cấp cho bạn một thỏa thuận—12 tháng hoãn trả, bạn chỉ trả lãi...khoảng 1.68 tỷ đô la, điều này khiến chi phí tổng cộng của chúng tôi trong năm đầu tiên (không bao gồm một tháng chậm trễ để công bằng) đạt khoảng 10.05 tỷ đô la...doanh thu 10.6 tỷ đô la.

Đó là 5.19% lợi nhuận gộp, và bạn thậm chưa bắt đầu trả gốc. Khi điều đó xảy ra, bạn sẽ phải trả 54.1 triệu đô la mỗi tháng để trả nợ, tính tổng cộng trong năm tiếp theo khoảng 6.49 tỷ đô la, tổng cộng xấp xỉ 14.8 tỷ đô la, hoặc khoảng -40% lợi nhuận gộp.

Tôi phải làm rõ, điều này chỉ xảy ra nếu bạn đạt tỷ lệ sử dụng 100%, và người thuê mỗi lần thanh toán kịp thời.

Stargate Abilene là một thảm họa—mỗi GPU mất 2.94 đô la mỗi giờ, doanh thu hàng năm 100 tỷ đô la, tiến độ đứt hàng vài năm, chỉ có một người thuê hàng năm mất hàng chục tỷ đô la

Hãy nói về dự án đơn lẻ có khả năng kinh tế nhất trong lịch sử trung tâm dữ liệu—một khu vực lớn do Oracle xây dựng cho công ty trí tuệ nhân tạo lớn nhất thế giới, Oracle là một tập đoàn cỡ lớn gần siêu lớn có lịch sử hàng chục năm, với việc bán cơ sở dữ liệu và phần mềm quản lý kinh doanh đắt tiền cho doanh nghiệp và chính phủ.

Ha, tôi chỉ đang đùa thôi, nơi này chính là cơn ác mộng chết chóc.

Stargate Abilene, một khu vực trung tâm dữ liệu với 8 toà nhà, công suất 1.2GW, khoảng 824MW là hạ tầng IT chính, được công bố lần đầu vào tháng 7 năm 2024. Đến ngày 27 tháng 4 năm 2026, chỉ có hai toà nhà hoạt động và tạo ra doanh thu, toà nhà thứ ba gần như không có bất kỳ thiết bị IT nào. Tôi ước tính tổng chi phí của Stargate Abilene là khoảng 52.8 tỷ USD.

Theo bản báo cáo của riêng tôi, Oracle dự kiến thu được khoảng 10 tỷ USD doanh thu hàng năm từ Stargate Abilene, tôi ước tính họ sẽ thu về tổng cộng khoảng 75 tỷ USD doanh thu từ khả năng công suất trung tâm dữ liệu 7.1GW mà họ xây dựng cho một khách hàng: OpenAI. Như đã báo cáo trước đó, vào năm 2024, Oracle ước tính Abilene sẽ phải trả ít nhất 21.4 tỷ USD hàng năm cho chi phí lưu trữ và điện, trả cho nhà phát triển địa ốc Crusoe.

Tôi cũng nên bổ sung rằng, dường như Oracle đang chi trả tất cả chi phí xây dựng của Abilene.

Tính theo các ước lượng và báo cáo của tôi, tôi ước tính rằng khi hoạt động đầy đủ, Abilene sẽ có mức lợi nhuận gộp xấp xỉ 37,47%:

Tôi phải rõ ràng, mức lợi nhuận gộp 37.47% có thể cao quá, vì tôi không biết số liệu chính xác về chi phí bảo hiểm hoặc nhân sự thực sự của Oracle, chỉ dựa trên ước lượng từ các tài liệu mà tôi đã xem.

Tôi cũng nên rõ ràng thêm, Oracle đang đặt cả tương lai định mệnh của mình vào các dự án như Stargate Abilene, chi trả hàng tỷ USD trước, mặc dù kinh doanh này sẽ mất nhiều năm để sinh lời, ngay cả khi OpenAI thanh toán mọi khoản chi đúng hạn.

Thật đáng tiếc là tôi không thể chắc chắn được bao nhiêu phần trăm Abilene đã được thanh toán bằng nợ. Tôi chỉ biết rằng vào tháng 9 năm 2025, Oracle đã huy động khoảng 18 tỷ USD từ việc phát hành trái phiếu ở các mức độ khác nhau, có thời hạn từ 7 năm đến 40 năm, và có mức tiền mặt âm 247 tỷ USD trong báo cáo tài chính gần đây nhất.

Điều mà tôi thực sự biết là, Oracle đã ký một hợp đồng thuê dài hạn 15 năm với nhà phát triển Crusoe, và tương lai của Oracle nghiêm trọng phụ thuộc vào khả năng thanh toán liên tục của OpenAI, điều này lại phụ thuộc vào việc Oracle có thể hoàn thành dự án Stargate Abilene hay không.

Tôi cũng cần làm rõ rằng lợi nhuận hàng năm 38.5 tỷ USD chỉ có thể được thực hiện khi OpenAI thanh toán đúng hạn, nhập cư nhanh chóng vào Abilene và mọi thứ diễn ra theo kế hoạch.

Nếu OpenAI không thể gọp vốn, tài trợ và nợ trị giá 8,52 tỷ USD trong vòng 4 năm tới, Dự án Trung tâm Dữ liệu Stargate sẽ làm sụp đổ Oracle

Đáng tiếc, tình hình hoàn toàn ngược lại đã xảy ra:

Theo báo cáo từ DatacenterDynamics, 200MW đầu tiên của công suất dự kiến đã được đưa vào vận hành vào “năm 2025.” Theo thời gian, việc nhập cư đã dự kiến bắt đầu vào nửa đầu năm 2025, “có tiềm năng đạt đến 1GW vào năm 2025,” hoàn tất toàn bộ công suất 1,2GW vào giữa năm 2026, đi vào vận hành vào giữa năm 2026, triển khai 64.000 GPU trước cuối năm 2026. Đến ngày 30 tháng 9 năm 2025, “hai tòa nhà đã được kích hoạt.”

Vào ngày 12 tháng 12 năm 2025, Clay Magouyurk, Giám đốc điều hành đồng sáng lập của Oracle, cho biết “Abilene tiến triển theo kế hoạch, đã giao gần 96.000 NVIDIA Grace Blackwell GB200, tức là tổng số GPU của hai tòa nhà.”

Bốn tháng sau, vào ngày 22 tháng 4 năm 2026, Oracle cho biết trên Twitter rằng “...tại Abilene, 200MW đã đi vào hoạt động, việc giao nhà cho tám tòa nhà vẫn đang tiến triển theo kế hoạch.” Hiện không rõ đó có phải là công suất IT chính 200MW hay tổng công suất điện sẵn có của khu vực Abilene hay không. Dù sao, điều này chỉ đủ để hỗ trợ hai tòa nhà, điều này có nghĩa là Oracle hoàn toàn không “tiến triển theo kế hoạch.”

Điều này là một vấn đề lớn. OpenAI chỉ có thể thanh toán cho sức mạnh tính toán thực sự tồn tại, và chỉ có 206MW công suất IT chính thực sự mang lại doanh thu, tòa nhà thứ ba cần ít nhất một tháng nữa (nếu không phải một quý) để đi vào vận hành.

Tuy nhiên, toàn bộ Dự án Trung tâm Dữ liệu Stargate vẫn đối mặt với một vấn đề lớn hơn, cơ bản hơn — chỉ có khi OpenAI thực hiện được những dự đoán ngớ ngẩn, điệu nghệ này, thì tất cả mới có ý nghĩa.

Như tôi đã thảo luận vào thứ Sáu:

Tôi sẽ lặp lại các con số này: Trung tâm dữ liệu Stargate với công suất 7.1GW đang được xây dựng sẽ tạo ra doanh thu hàng năm khoảng 750 tỷ USD sau khi hoàn thành, tổng chi phí vượt qua 3400 tỷ USD. Luồng tiền mặt tự do của Oracle là âm 247 tỷ USD, các dòng kinh doanh khác đều đang đình trệ, điều này khiến cho dịch vụ đám mây từ lợi nhuận âm đến lợi nhuận thấp trở thành động cơ tăng trưởng duy nhất của họ.

Để thực sự có thể thanh toán hợp đồng sức mạnh tính toán của mình — bao gồm hợp đồng với Amazon, Microsoft, CoreWeave, Google, Cerberas, và Oracle — OpenAI sẽ phải huy động hoặc kiếm được

Liên kết gốc

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia