Tại sao Microsoft mạnh tay chấn chỉnh 'tokenmaxxing' bất chấp kết quả kinh doanh ấn tượng

Microsoft hoàn toàn không phải là tập đoàn công nghệ lớn đầu tiên có động thái cắt giảm chi phí token trí tuệ nhân tạo (AI).

Satya Nadella, trong một cuộc thảo luận về tương lai của AGI, đã bác bỏ quan điểm cho rằng một mô hình duy nhất sẽ thống trị thế giới. Nguồn ảnh: Express Image/Reuters.

Microsoft vừa gia nhập danh sách ngày càng dài các công ty công nghệ đang tìm cách hạn chế việc lãng phí các công cụ AI trong nội bộ, giữa bối cảnh chi phí ngày càng phình to của công nghệ này đang bị giám sát gắt gao hơn.

Theo một báo cáo từ 404 Media, nhà sản xuất hệ điều hành Windows đã chỉ thị cho nhân viên không tối đa hóa việc sử dụng AI, đồng thời đưa ra những giới hạn mới về mức chi phí mà các kỹ sư có thể sử dụng cho các công cụ AI trong công việc. Các nhân viên của Microsoft cũng được yêu cầu tự rà soát lại mức chi tiêu cá nhân của mình. Những chỉ thị mới này được đưa ra dưới hình thức một bản ghi nhớ nội bộ phát hành đầu tuần này bởi Jay Parikh, Phó Chủ tịch Điều hành (EVP) quản lý bộ phận CoreAI quy mô lớn của Microsoft.

Microsoft cũng đã thiết lập GPT-5.6 Sol của OpenAI làm mô hình AI mặc định cho mục đích sử dụng nội bộ. Cho đến nay, hệ thống GitHub Copilot nội bộ của Microsoft vẫn hoạt động như một bộ định tuyến tự động, mặc định ưu tiên sử dụng các mô hình AI của Anthropic.

Hệ quả là, các kỹ sư của Microsoft chủ yếu tạo ra mã lập trình bằng các token Claude đắt đỏ. (Token là một đơn vị văn bản được xử lý bởi mô hình AI).

Ngoài ra, theo bản tin công nghệ Sources, GitHub Copilot - một công cụ lập trình AI thuộc sở hữu của Microsoft - từng hoạt động với biên lợi nhuận gộp âm cực kỳ lớn trước khi chuyển sang hình thức thanh toán theo mức độ sử dụng vào đầu năm nay.

"Khi chúng ta đẩy nhanh việc sử dụng GitHub Copilot để hiện thực hóa các mục tiêu của mình, tất cả đều cần nhận thức rõ về cách chúng ta tiêu thụ token," ông Parikh nhấn mạnh trong một email gửi nhân viên.

"Tokenmaxxing không phải là thứ mà chúng ta đang tối ưu hóa. Tôi muốn tất cả chúng ta tập trung vào việc tối đa hóa các kết quả có thể tạo ra sự khác biệt cho khách hàng và hoạt động kinh doanh của công ty. Do đó, chúng tôi đang cập nhật các hướng dẫn nội bộ và quản lý chi phí token với cùng một kỷ luật mà chúng ta áp dụng cho mọi nguồn lực quan trọng khác," ông bổ sung.

Ông Parikh cũng cho biết thêm rằng "việc chuyển nhượng nhiều khối lượng công việc hơn sang các mô hình của OpenAI giúp chúng ta thu được giá trị lớn hơn từ khoản đầu tư vào token."

Trở lại thời điểm tháng trước, Microsoft đã cập nhật các hướng dẫn nội bộ về GitHub Copilot, trong đó tuyên bố rằng mọi bộ phận của công ty sẽ có một mục tiêu ngân sách token AI. "Mặc dù hiện tại chưa có giá trị chi tiêu mục tiêu nào được chia sẻ. Nhưng dữ liệu cho thấy nhiều kỹ sư đang chi tiêu trong khoảng từ hàng trăm USD đến vài nghìn USD (tương đương từ vài triệu đến hàng chục triệu đồng) cho các token mỗi tháng," bản hướng dẫn cho biết. Tài liệu cũng đề cập rằng một số quyết định có thể đặt ra thêm các hạn chế khi Microsoft tiến hành giám sát chi tiêu AI.

Tokenmaxxing là gì? Tại sao Microsoft lại mạnh tay chấn chỉnh xu hướng này?

Kể từ đầu năm, một số công ty công nghệ lớn đã thúc giục nhân viên sử dụng các công cụ AI càng nhiều càng tốt. Xu hướng này được gọi là 'tokenmaxxing'. Đơn cử như Meta, công ty này thậm chí còn đánh giá hiệu suất của nhân viên dựa trên mức độ sử dụng các công cụ AI của họ.

Tuy nhiên, chi phí cho việc sử dụng các công cụ AI đã gia tăng đáng kể trong vài tháng qua, trong khi không phải lúc nào cũng mang lại hiệu suất tương xứng. Một số tổ chức quy mô vừa và lớn từng tích hợp các công cụ AI vào quy trình làm việc để thúc đẩy năng suất nay bắt đầu đặt câu hỏi liệu việc sử dụng công cụ AI có thực sự chuyển hóa thành giá trị thực tiễn hay không.

Sự mất kết nối giữa tốc độ áp dụng AI ngày càng tăng và sự trì trệ trong tăng trưởng doanh thu có thể bắt nguồn từ thực tế là những công cụ như Claude Code đã làm giảm đáng kể chi phí tạo ra mã lập trình, nhưng chưa chắc đã làm giảm chi phí tạo ra những kết quả có ý nghĩa.

Chắc chắn rằng, động thái chấm dứt tokenmaxxing gần đây của Microsoft nhiều khả năng không bị chi phối bởi những ràng buộc về mặt tài chính. Trên thực tế, báo cáo thu nhập mới nhất của công ty cho thấy doanh thu, lợi nhuận hoạt động và lợi nhuận ròng trong năm đều tăng trưởng, vượt qua các kỳ vọng từ Phố Wall.

Dựa trên email của ông Parikh, sự thay đổi trong chính sách chi tiêu AI của Microsoft nhằm mục đích hạn chế tình trạng sử dụng AI lãng phí. "Chúng tôi không tối ưu hóa để sử dụng ít token hơn. Chúng tôi đang tối ưu hóa để tạo ra nhiều tác động hơn trên mỗi token," ông khẳng định, đồng thời nhấn mạnh rằng Microsoft sẽ tiếp tục định hướng trở thành một công ty "ưu tiên AI" (AI-first).

Các công ty công nghệ khác đã làm gì?

Microsoft hoàn toàn không phải là tập đoàn công nghệ lớn đầu tiên có động thái cắt giảm chi phí token AI.

Trở lại thời điểm tháng 5/2026, trong khuôn khổ hội nghị nhà phát triển thường niên I/O, Giám đốc điều hành (CEO) Google Sundar Pichai cho biết nhiều công ty đã tiêu sạch ngân sách token hàng năm của họ. Ông cũng chia sẻ rằng Gemini 3.5 Flash được thiết kế để đóng vai trò như một giải pháp chuyển đổi, khẳng định rằng một khách hàng sử dụng một nghìn tỷ token mỗi ngày có thể tiết kiệm hơn 1 tỷ USD (tương đương khoảng 26,24 nghìn tỷ đồng) mỗi năm bằng cách chuyển 80% khối lượng công việc sang hệ thống này.

Nhằm cắt giảm chi phí AI nội bộ vốn đã lên tới hàng tỷ USD, Meta mới đây đã áp đặt ngân sách token riêng cho nhân viên và đóng cửa một bảng xếp hạng nội bộ mang tên 'Claudeonomics', nơi các nhân viên cạnh tranh xem ai là người đốt nhiều token AI nhất.

Các công ty như Amazon, Adobe, Atlassian và Citi cũng đã tìm cách kìm hãm mức độ sử dụng AI của nhân viên. Trở lại thời điểm tháng 5/2026, Andrew Macdonald, Chủ tịch kiêm COO của Uber, cho biết ông đã tổ chức các cuộc thảo luận với các lãnh đạo kỹ thuật cấp cao của công ty về nguyên nhân tại sao mức sử dụng token cao hơn trong các công cụ lập trình AI lại không đi kèm với sự gia tăng tỷ lệ thuận của các tính năng hướng đến người tiêu dùng mang tính hữu ích.