Một hệ thống giám sát AI tập trung và kiểm soát chi tiêu đang được Meta phát triển sau khi công ty nhận ra mình đang chi tiêu nội bộ cho AI nhiều hơn dự kiến. Quyết định này cho thấy các công ty đang cân nhắc liệu lợi nhuận từ AI có xứng đáng với chi phí liên quan hay không.
Công ty đã gửi một bản ghi nhớ tới khoảng 6.000 nhân viên, nêu chi tiết các kế hoạch về giới hạn chi tiêu AI, ngân sách và hạn chế token. Dưới AI Gateway, các nhóm sẽ có quyền truy cập vào tổng quan việc sử dụng AI, tự động gửi thông báo nếu có sự tăng vọt bất thường trong chi tiêu. Quản lý token có cấu trúc dự kiến sẽ được triển khai đầy đủ vào năm 2027.
Bản ghi nhớ lưu ý rằng Meta đang chứng kiến sự tăng trưởng nhanh chóng trong việc áp dụng AI nội bộ và có khả năng sẽ chi hàng chục tỷ đô la cho việc sử dụng AI của nhân viên vào năm 2026.
Hệ quả sau tokenmaxxing Sự chuyển đổi trọng tâm của Meta từ việc thúc đẩy sử dụng AI sang kiểm soát việc sử dụng AI cho thấy một chủ đề lặp lại trong doanh nghiệp Mỹ. Công ty từng khuyến khích nhân viên sử dụng AI bằng cách để họ thiết lập bảng xếp hạng nội bộ (“Claudeonomics,” đặt tên theo hệ thống AI của Anthropic). Meta hiện không còn vận hành bảng xếp hạng này.
Xu hướng rộng hơn có một tên gọi: “tokenmaxxing,” là việc sử dụng tối đa số lượng token AI có thể cho bất kỳ lý do nào, dù để thổi phồng các chỉ số áp dụng nội bộ hay chỉ để tiêu thụ chúng. Tình huống tương tự đã xảy ra tại Amazon sau khi nhân viên của họ thiết lập một bảng xếp hạng để theo dõi việc sử dụng token, nhưng công ty đã gỡ bỏ nó vào cuối tháng Năm vì lo ngại nó gây lãng phí chi tiêu, theo báo cáo của Business Insider.
Kinh nghiệm của Uber minh họa mức độ chi phí có thể tăng nhanh như thế nào. Công ty cung cấp dịch vụ gọi xe đã tiêu hết toàn bộ ngân sách mã hóa AI dự kiến cho năm 2026 vào tháng Tư, chỉ bốn tháng sau khi năm bắt đầu. Giám đốc vận hành Uber, Andrew Macdonald, nói với Rapid Response rằng công ty gặp khó khăn trong việc liên kết chi tiêu token với kết quả đo lường được. “Liên kết đó vẫn chưa có, đúng không?” Macdonald nói. “Thật khó để vẽ ra một ranh giới giữa một trong những thống kê đó và, ‘Được rồi, bây giờ chúng ta thực sự tạo ra 25% tính năng tiêu dùng hữu ích hơn.’”
Vấn đề chi phí mà ngành công nghiệp chưa giải quyết được Áp lực ngân sách vượt ra ngoài Thung lũng Silicon. Theo một khảo sát của KPMG được tường thuật lần đầu bởi The Wall Street Journal, chỉ 26% công ty có cái nhìn toàn diện về chi phí AI của mình, trong khi 50% chỉ có khả năng nhìn thấy một phần và 22% hoặc không có khả năng nhìn thấy hoặc chỉ phát hiện chi tiêu sau khi nhận được hóa đơn. Như Steve Chase, lãnh đạo toàn cầu về AI tại KPMG, đã lưu ý, công ty đã được báo cáo đang hỗ trợ khách hàng đã tiêu hết ngân sách token hoặc điện toán đám mây hàng năm chỉ trong vài tháng.
Microsoft gần đây đã thu hồi hầu hết các giấy phép trực tiếp của Claude Code và chuyển hướng các kỹ sư sang GitHub Copilot CLI của mình, theo báo cáo của Fortune, chỉ sáu tháng sau khi cho phép nhân viên truy cập công cụ Anthropic. Động thái này xuất hiện sau khi việc sử dụng của nhân viên tăng nhanh hơn dự đoán.
Các cân nhắc kinh tế cho thấy kỳ vọng ban đầu về lợi nhuận nhanh chóng của AI nhờ tiết kiệm lao động là quá lạc quan. Phó chủ tịch học sâu ứng dụng của NVIDIA, Bryan Catanzaro, tiết lộ với Axios rằng chi phí tính toán cho nhóm của ông đã vượt quá chi phí thuê nhân công. Goldman Sachs tin rằng AI