[Dịch] Góc nhìn “Sự trỗi dậy của các tác nhân AI: Phần mềm hoạt động mà không cần yêu cầu” Góc nhìn: Một thế hệ công cụ AI tự động mới có thể thực hiện các nhiệm vụ liên tục mà không cần sự nhắc nhở của con người.

Nút thắt kinh doanh tiếp theo của AI không phải là phần mềm. Đó là Sức mạnh.

Trang chủ Cột Tính năng giải trí Tin tức Giải thưởng của Hội phê bình bên ngoài OCC và bạn ở đó: Phần 1 Quảng cáo với chúng tôi

Nút thắt kinh doanh tiếp theo của BusinessAI không phải là phần mềm. Đó là sức mạnh.Đã xuất bản 5 ngày trước vào ngày 11 tháng 8 năm 2026By Elisabeta Qoku

Khuôn viên trung tâm dữ liệu khổng lồ vào lúc hoàng hôn minh họa cho nhu cầu về cơ sở hạ tầng, điện và điện toán ngày càng tăng đằng sau tiếng vang AI toàn cầu

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo đang bước vào giai đoạn mới, hạn chế lớn nhất có thể không còn là chất lượng của các mô hình. Nó có thể là liệu có đủ cơ sở hạ tầng vật chất để vận hành chúng hay không.

Anthropic công bố hôm thứ Hai rằng họ đang hợp tác với Macquarie Asset Management và quỹ tài sản có chủ quyền GIC của Singapore để tạo ra một nền tảng cơ sở hạ tầng mới có tên là Cơ sở hạ tầng Theseus. Liên doanh sẽ phát triển, vận hành và cho thuê các trung tâm dữ liệu quy mô lớn ở Hoa Kỳ, trong đó Anthropic đóng vai trò là khách hàng trung thành lâu dài.

Thông báo này rất có ý nghĩa vì nó cho thấy ngành công nghiệp AI đang ngày càng coi cơ sở hạ tầng máy tính như một tài sản chiến lược thay vì chỉ đơn giản là thứ được mua từ nhà cung cấp đám mây.

Ba công ty không tiết lộ quy mô đầu tư hoặc số lượng cơ sở dự kiến. Nhưng bản thân cấu trúc này đã mách bảo cho các doanh nghiệp một điều quan trọng: nhu cầu về điện toán AI đã trở nên đủ lớn để việc tài trợ, xây dựng và đảm bảo năng lực của trung tâm dữ liệu hiện là một phần của cuộc đua cạnh tranh.

AI cần nhiều hơn những mô hình tốt hơn

Trong nhiều năm, các doanh nghiệp có thể nghĩ về AI chủ yếu như một quyết định về phần mềm. Chọn một mô hình, kết nối API, xây dựng ứng dụng và triển khai nó.

Giả định đó ngày càng kém chính xác.

Các tác nhân AI đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ vì chúng làm được nhiều việc hơn là chỉ tạo ra một phản hồi duy nhất. Một đại lý có thể suy luận thông qua một nhiệm vụ, truy cập hệ thống của công ty, thực hiện nhiều hành động, xem xét công việc của chính mình và tiếp tục hoạt động trong thời gian dài.

Càng nhiều doanh nghiệp chuyển từ đặt câu hỏi về AI sang cho phép hệ thống AI thực hiện công việc thì họ càng tiêu thụ nhiều năng lực tính toán hơn.

Nghiên cứu kiểm tra việc sử dụng Codex của OpenAI đã nhận thấy sự tăng trưởng nhanh chóng trong việc áp dụng AI tác nhân trong nửa đầu năm 2026, khi các tổ chức ngày càng sử dụng tác nhân nhiều hơn để xử lý các quy trình làm việc phức tạp hơn đáng kể.

Điều đó tạo ra một vấn đề cơ bản: Việc áp dụng AI có thể phát triển nhanh hơn cơ sở hạ tầng vật lý cần thiết để hỗ trợ nó.

Điện đang trở thành một vấn đề kinh doanh AI

Vấn đề cơ sở hạ tầng không chỉ đơn giản là về máy chủ và chip.

Các trung tâm dữ liệu cần lượng điện khổng lồ và các cơ sở mới có thể gây áp lực lên lưới điện khu vực.

PJM, nhà điều hành lưới điện bao phủ phần lớn miền đông Hoa Kỳ, đã cảnh báo rằng hóa đơn tiền điện có thể tăng đáng kể trong 5 năm tới khi nhu cầu tăng. Các nhà khai thác trung tâm dữ liệu cũng đã được cảnh báo rằng mức tiêu thụ điện năng tăng quá mức có thể tạo ra tình huống trong đó các cơ sở tạm thời bị ngắt kết nối để bảo vệ mạng lưới rộng lớn hơn.

Anthropic cho biết họ sẽ trang trải chi phí điện tăng cao liên quan đến các cơ sở mới của mình, thay vì chuyển những chi phí đó sang khách hàng dân cư.

Chi tiết đó nghe có vẻ giống như một chú thích kỹ thuật, nhưng nó đại diện cho một vấn đề kinh doanh lớn hơn nhiều.

Nền kinh tế AI đang ngày càng va chạm với nền kinh tế vật chất.

Các công ty cần đất. Họ cần điện. Họ cần cơ sở hạ tầng truyền tải. Họ cần được làm mát. Họ cần những con chip tiên tiến. Họ cần năng lực xây dựng. Và họ cần sự chấp thuận theo quy định.

Một công ty có thể có mô hình AI tốt nhất trên thế giới nhưng vẫn bị hạn chế nếu không có đủ năng lực tính toán.

Đối với hầu hết các doanh nghiệp vừa và nhỏ, bài học trước mắt là không nên bắt đầu xây dựng trung tâm dữ liệu.

Phải thừa nhận rằng những hạn chế về cơ sở hạ tầng AI cuối cùng sẽ ảnh hưởng đến chi phí, tính sẵn có và hiệu suất của các dịch vụ AI.

Do đó, các doanh nghiệp xây dựng hoạt động dựa trên AI nên tránh cho rằng điện toán sẽ luôn trở nên rẻ hơn và phong phú hơn với cùng tốc độ.

Các nhà cung cấp AI có thể phải đối mặt với chi phí cơ sở hạ tầng ngày càng tăng khi nhu cầu về đại lý tăng lên. Những chi phí đó cuối cùng có thể xuất hiện trong giá đăng ký, giá API, giới hạn sử dụng hoặc hợp đồng doanh nghiệp.

Điều đó làm cho việc đa dạng hóa nhà cung cấp trở nên quan trọng hơn

Một công ty có toàn bộ hoạt động phụ thuộc vào một nhà cung cấp AI cuối cùng có thể phải đối mặt với các quyết định về giá cả, năng lực và cơ sở hạ tầng của nhà cung cấp đó.

Các doanh nghiệp cũng nên bắt đầu đánh giá các hệ thống AI dựa trên số lượng công việc thực tế mà chúng có thể thực hiện trên mỗi đô la, thay vì chỉ hỏi mô hình nào tạo ra bản trình diễn ấn tượng nhất.

Hệ thống AI chiến thắng cho một doanh nghiệp có thể không phải là mô hình có điểm chuẩn cao nhất. Nó có thể là quy trình hoàn thành quy trình kinh doanh một cách đáng tin cậy trong khi tiêu tốn ít tài nguyên hơn.

Quan hệ đối tác cơ sở hạ tầng của Anthropic là một dấu hiệu khác cho thấy AI đang trở thành một ngành kinh doanh công nghiệp.

Giai đoạn đầu tiên của sự bùng nổ AI chủ yếu là về các mô hình.

Giai đoạn tiếp theo là về triển khai.

Và việc triển khai đòi hỏi cơ sở hạ tầng vật lý ở quy mô ngày càng giống với việc xây dựng mạng viễn thông, điện toán đám mây và các công nghệ công nghiệp lớn khác.

Điều đó tạo ra những cơ hội vượt xa các công ty xây dựng mô hình AI.

Các nhà phát triển trung tâm dữ liệu, tiện ích, công ty sản xuất điện, nhà sản xuất chất bán dẫn, công ty mạng, công ty xây dựng, nhà cung cấp hệ thống làm mát và nhà đầu tư cơ sở hạ tầng đều đang trở thành một phần của nền kinh tế AI.

Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp bình thường, thông điệp lại đơn giản hơn.

AI không còn chỉ là phần mềm bạn mua.

Đó là một hệ thống vật lý ngày càng đồ sộ mà các doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào.

Và khi AI chuyển từ trả lời câu hỏi sang thực hiện công việc thực tế, khả năng tiếp cận cơ sở hạ tầng đằng sau nó có thể trở thành một trong những lợi thế cạnh tranh quan trọng nhất trong nền kinh tế.

Chủ đề liên quan:Tác nhân AICơ sở hạ tầng điện toán AITrung tâm dữ liệu AICơ sở hạ tầng AINhu cầu năng lượng AITrung tâm dữ liệu nhân loạitác động kinh doanh trí tuệ nhân tạokinh doanhChiến lược AIĐầu tư vào trung tâm dữ liệudoanh nghiệp AIMới

Tiếp theoNgười Mỹ vừa vay số tiền kỷ lục để mua ô tô. Ô tô có trở nên quá đắt để mua bằng tiền mặt?

Đừng bỏ lỡ Quan điểm của tôi: Điều tuyệt vời nhất vẫn chưa đến…Và nó ở đây…Songbook Tony Bennett của Chủ nhật tại Dizzy’s Club

Elisabeta Qoku, với nền tảng đa văn hóa mang đến góc nhìn mới mẻ về những câu chuyện của Thành phố New York. Lớn lên ở Hy Lạp và sinh ra ở Albania, kinh nghiệm quốc tế đã định hình nên cách viết báo của cô. Từ Lực lượng Vệ binh Quốc gia đến sự nghiệp thành công trong lĩnh vực công nghệ, bảo hiểm và bất động sản, cô có xuất thân đa dạng. Đam mê hành vi của con người, cô ủng hộ những tiếng nói ít được đại diện. Là chủ sở hữu của một công ty môi giới tài trợ cho các bác sĩ, cô hiện đại hóa các hoạt động chăm sóc sức khỏe. Với khiếu hài hước, cô khẳng định mình sẽ nuôi một con cá sấu mà không bị cắn. Với ánh mắt tinh nghịch, cô đảm bảo với những người hoài nghi rằng cô có bằng chứng chứng minh cho tuyên bố táo bạo của mình.

AI ngày càng rẻ hơn – và điều đó có thể thay đổi những gì doanh nghiệp tự động hóa

Nội dung do AI tạo đang bước vào kỷ nguyên tuân thủ

BusinessAI ngày càng rẻ hơn — và điều đó có thể thay đổi những gì doanh nghiệp tự động hóaXuất bản 22 giờ trước, ngày 15 tháng 8 năm 2026Bởi Elisabeta Qoku. Tự động hóa do AI hỗ trợ đang mở rộng ra ngoài phần mềm, khi các hệ thống thông minh giúp các hoạt động kinh doanh ngày càng phức tạp trở nên rẻ hơn và hiệu quả hơn.

Ngành công nghiệp AI đang bước vào một giai đoạn mới: cuộc đua không còn chỉ là công ty nào có mô hình thông minh nhất. Ngày càng có nhiều vấn đề về số tiền mà các doanh nghiệp tình báo có thể mua được bằng tiền của mình.

OpenAI đã giảm 80% giá mẫu GPT-5.6 Luna và mẫu Terra tầm trung 20%. Động thái này diễn ra khi các doanh nghiệp ngày càng xem xét kỹ lưỡng các hóa đơn AI của họ và các mẫu rẻ hơn từ các công ty Trung Quốc gây áp lực lên các nhà cung cấp AI của Hoa Kỳ.

Đối với các doanh nghiệp, điều này quan trọng vì chi phí AI thấp hơn có thể giúp tự động hóa trở nên khả thi về mặt kinh tế ở những nơi mà trước đây không có.

Một công ty có thể đã tránh sử dụng AI để xử lý hàng nghìn câu hỏi của khách hàng, phân tích số lượng lớn tài liệu, đánh giá khách hàng tiềm năng hoặc xử lý công việc nội bộ thông thường vì chi phí vận hành một mô hình mạnh mẽ ở quy mô đó quá cao. Nếu trí thông minh cơ bản trở nên rẻ hơn đáng kể thì những tính toán đó sẽ thay đổi.

Sự thay đổi quan trọng không chỉ đơn giản là các công ty sẽ tiết kiệm tiền cho khối lượng công việc AI hiện có. Họ có thể bắt đầu làm được nhiều việc hơn với AI.

Bản thân OpenAI lập luận rằng chi phí trí tuệ thấp hơn sẽ mở rộng phạm vi công việc trở nên thiết thực hơn. Bằng chứng ban đầu đã chỉ ra hướng đó: các báo cáo sau đợt giảm giá gần đây cho thấy việc sử dụng các mẫu rẻ hơn đã tăng đáng kể.

Điều đó tạo ra một vấn đề cạnh tranh mới cho doanh nghiệp.

Nếu AI giúp một công ty không tốn kém trong việc phản hồi khách hàng ngay lập tức, cá nhân hóa hoạt động tiếp thị, tự động hóa công việc hành chính và phân tích thông tin liên tục, thì các đối thủ cạnh tranh cuối cùng có thể phải làm điều tương tự chỉ để theo kịp.

Kết quả có thể là một phiên bản AI của chu kỳ công nghệ cũ: khi điện toán trở nên rẻ hơn, các công ty không nhất thiết phải sử dụng ít nó hơn. Họ tìm thấy nhiều thứ hơn để tính toán.

Các công ty nên ít chú ý hơn đến mức giá tiêu đề của một mô hình AI và chú ý nhiều hơn đến chi phí để hoàn thành toàn bộ nhiệm vụ kinh doanh.

Một mô hình giá rẻ đòi hỏi sự chỉnh sửa rộng rãi của con người có thể vẫn còn đắt tiền. Một mô hình đắt hơn một chút có khả năng hoàn thành quy trình làm việc một cách đáng tin cậy có thể có giá trị hơn nhiều.

Các doanh nghiệp cũng nên tránh bó buộc mình vào một nhà cung cấp AI. Sự thay đổi giá nhanh chóng là bằng chứng cho thấy thị trường vẫn có tính cạnh tranh cao. Các mô hình khác nhau có thể có ý nghĩa đối với các công việc khác nhau và các công ty ngày càng có động cơ xây dựng các hệ thống có thể chuyển đổi giữa chúng.

Do đó, câu chuyện lớn hơn không chỉ đơn giản là cuộc chiến về giá AI.

Có khả năng bản thân trí thông minh đang trở thành đầu vào kinh doanh rẻ hơn.

Và khi một đầu vào quan trọng trở nên rẻ hơn, các doanh nghiệp có xu hướng tìm ra nhiều cách hơn để sử dụng nó.

Continue ReadingKinh doanhOzempic đang thay đổi lối đi bán kemXuất bản 2 ngày trước vào ngày 14 tháng 8 năm 2026By Cenk DemircanViệc sử dụng thuốc GLP-1 ngày càng tăng và xu hướng ăn uống có ý thức về sức khỏe rộng hơn đang thúc đẩy các công ty kem phải suy nghĩ lại về kích thước khẩu phần, hàm lượng protein, lượng calo và những gì người tiêu dùng hiện đại mong đợi từ một món ăn ngon.

Sự nổi lên của thuốc giảm cân GLP-1 đang bắt đầu định hình lại một ngành công nghiệp dường như không liên quan gì đến dược phẩm: kem. Các nhà sản xuất đang giới thiệu khẩu phần nhỏ hơn, sản phẩm có hàm lượng protein cao hơn, lựa chọn ít calo hơn và danh sách thành phần đơn giản hơn khi người tiêu dùng ngày càng ý thức hơn về lượng họ ăn và những gì bên trong thực phẩm của họ. Theo dữ liệu ngành được trích dẫn bởi Reuters, doanh số bán kem của Mỹ đã giảm 1,5% trong năm qua, trong khi một số danh mục tốt cho sức khỏe và cao cấp tiếp tục tăng trưởng.

Sự thay đổi này một phần liên quan đến việc áp dụng nhanh chóng các loại thuốc ức chế sự thèm ăn như Ozempic, Wegovy và các loại thuốc GLP-1 khác. Những loại thuốc này có thể làm giảm sự thèm ăn và thay đổi cách ăn uống, có nghĩa là một số người tiêu dùng đơn giản là không muốn ăn những món tráng miệng hoặc khẩu phần lớn như họ đã mua trước đó. Nhưng việc sử dụng GLP-1 chỉ là một phần của xu hướng rộng lớn hơn. Ngay cả những người tiêu dùng không dùng các loại thuốc này cũng ngày càng tìm kiếm nhiều protein hơn, ít calo hơn, khẩu phần ăn nhỏ hơn và các sản phẩm cho phép họ thưởng thức món ăn mà không cảm thấy rằng họ đã từ bỏ mục tiêu sức khỏe của mình.

Các công ty kem đã có phản ứng. Reuters báo cáo rằng các thương hiệu bao gồm Magnum, Halo Top và Blue Bunny đang điều chỉnh chiến lược sản phẩm của họ, trong khi danh mục đầu tư của Magnum được hưởng lợi từ sự tăng trưởng của các sản phẩm như thanh sữa chua Hy Lạp Yasso và Breyers CarbSmart. Halo Top, công ty xây dựng thương hiệu của mình xoay quanh loại kem có hàm lượng calo thấp hơn, hàm lượng protein cao hơn, gần đây đã đạt mức tăng trưởng doanh số hai con số. Đồng thời, kem siêu cao cấp là phân khúc kem lớn duy nhất của Hoa Kỳ có mức tăng trưởng về số lượng, cho thấy người tiêu dùng không nhất thiết phải từ bỏ niềm đam mê hoàn toàn. Họ có thể chỉ đơn giản muốn một món ăn lành mạnh hơn hoặc thứ gì đó đủ cao cấp để cảm thấy xứng đáng với lượng calo nạp vào.

Sự khác biệt đó rất quan trọng vì câu chuyện không thực sự đề cập đến việc liệu mọi người có ngừng ăn kem hay không. Đó là về việc định nghĩa về niềm đam mê đang thay đổi như thế nào. Trong nhiều thập kỷ, các công ty thực phẩm thường cạnh tranh bằng cách mang đến cho người tiêu dùng nhiều hơn: khẩu phần lớn hơn, bao bì lớn hơn và nhiều sản phẩm hơn với cùng một mức giá. Bây giờ một bộ phận thị trường có thể thực sự thích điều ngược lại. Một món tráng miệng nhỏ hơn với nguyên liệu tốt hơn, nhiều protein hơn hoặc trải nghiệm cao cấp có thể mang lại cảm giác giá trị hơn một khẩu phần lớn hơn. Những thay đổi tương tự cũng đang xuất hiện ở các nhà hàng, nơi các chuỗi nhà hàng đang thử nghiệm những bữa ăn nhỏ hơn khi khách hàng đáp ứng các mục tiêu về sức khỏe, thắt chặt ngân sách và thay đổi khẩu vị.

Đối với các doanh nghiệp, đây là một ví dụ điển hình về việc sự gián đoạn có thể đến từ một nơi nào đó hoàn toàn bất ngờ. Các nhà điều hành hãng kem không tạo ra thuốc GLP-1 và họ không thể kiểm soát mức độ sử dụng rộng rãi của người tiêu dùng. Tuy nhiên, sự đổi mới về dược phẩm vẫn có thể ảnh hưởng đến kích thước khẩu phần, các quyết định phát triển sản phẩm, đóng gói và tiếp thị trong toàn ngành công nghiệp thực phẩm. Hiện tượng tương tự có thể xảy ra ở hầu hết mọi lĩnh vực. Một công nghệ, quy định, điều trị y tế hoặc xu hướng văn hóa mới có thể thay đổi hành vi của khách hàng từ rất lâu trước khi các công ty hiểu đầy đủ lý do tại sao hành vi đó lại thay đổi.

Phản ứng tồi tệ nhất thường là tranh cãi với khách hàng. Nếu người tiêu dùng bắt đầu mua những phần nhỏ hơn, công ty không thể ép họ muốn những phần lớn hơn chỉ vì nhà máy, bao bì và giá cả của nó được thiết kế xung quanh thị trường cũ. Các công ty thích nghi thành công có xu hướng đặt ra một câu hỏi khác: nếu khách hàng đang thay đổi, sản phẩm sẽ thay đổi theo họ như thế nào? Các nhà sản xuất thực phẩm hiện đang thử nghiệm hàm lượng protein, khẩu phần, thành phần và định vị dinh dưỡng vì họ nhận ra rằng định nghĩa truyền thống về món ăn có thể không còn làm hài lòng mọi khách hàng nữa. Reuters báo cáo rằng các nhà sản xuất ngày càng coi thách thức là duy trì sự đam mê trong khi khiến người tiêu dùng có ít lý do hơn để cảm thấy tội lỗi về điều đó.

Ở đây cũng có một bài học rộng hơn về xu hướng tiêu dùng. Các công ty thường cho rằng một sản phẩm thành công sẽ không thay đổi nhiều vì khách hàng đã chứng minh được họ muốn nó. Nhưng sở thích của người tiêu dùng hiếm khi cố định mãi mãi. Những người từng muốn phần lớn nhất sau này có thể muốn phần lành mạnh nhất. Những khách hàng từng tập trung gần như hoàn toàn vào giá cả có thể bắt đầu trả nhiều tiền hơn cho chất lượng, sự tiện lợi hoặc dinh dưỡng. Sản phẩm đã xây dựng nên một công ty cuối cùng có thể cần phải phát triển ngay cả khi nó không có lỗi kỹ thuật nào.

Ozempic có thể không loại bỏ quầy bán kem và người tiêu dùng rõ ràng vẫn muốn món tráng miệng. Tuy nhiên, các sản phẩm lấp đầy lối đi đó có thể trông ngày càng khác biệt trong vài năm tới. Khẩu phần ăn nhỏ hơn, công thức nấu ăn tập trung vào protein, sản phẩm có hàm lượng calo thấp hơn và đồ ăn cao cấp đều có thể cạnh tranh để giành lấy không gian từng bị thống trị chủ yếu bởi các loại bồn và panh truyền thống. Bài học kinh doanh lớn hơn rất đơn giản: các công ty không thể kiểm soát mọi lực lượng làm thay đổi khách hàng của họ. Họ có thể kiểm soát tốc độ phản ứng của họ. Những doanh nghiệp sống sót sau những thay đổi lớn trong hành vi của người tiêu dùng hiếm khi là những doanh nghiệp phản đối thực tế mới. Họ là những người sẵn sàng thiết kế lại bản thân xung quanh nó.

Continue ReadingKinh doanhNội dung do AI tạo đang bước vào kỷ nguyên tuân thủXuất bản 3 ngày trước vào ngày 13 tháng 8 năm 2026Bởi Elisabeta QokuNội dung do AI tạo ra đang chuyển sang một kỷ nguyên minh bạch mới, trong đó các doanh nghiệp phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc xác định, theo dõi và xác minh nội dung do trí tuệ nhân tạo tạo ra.

Các doanh nghiệp đã dành hai năm qua coi nội dung do AI tạo ra như một công cụ năng suất. Điều đó đang bắt đầu thay đổi. Sản phẩm AI hiện đang trở thành thứ mà các công ty có thể cần xác định, theo dõi và tiết lộ.

Anthropic cho biết trong tuần này rằng họ sẽ tạo hình mờ cho văn bản được tạo bởi các mô hình AI của mình, bao gồm cả Claude, tuân theo các yêu cầu minh bạch mới của Liên minh Châu Âu. Các quy tắc minh bạch trong Đạo luật AI của EU có hiệu lực từ ngày 2 tháng 8 và yêu cầu nội dung do AI tạo ra hoặc bị thao túng phải được máy nhận dạng. Anthropic cho biết hình mờ của nó sẽ vẫn được nhúng trong văn bản khi được sao chép và dán, đồng thời sẽ áp dụng trên các sản phẩm và API của nó.

Đối với các doanh nghiệp, điều này còn lớn hơn cả sự thay đổi về mặt kỹ thuật.

Nội dung AI đang trở thành một phần trong lộ trình tuân thủ của công ty.

Các bộ phận tiếp thị, nhà xuất bản, đại lý, nhóm dịch vụ khách hàng và công ty phần mềm ngày càng sử dụng AI để sản xuất tài liệu hướng tới khách hàng. Nếu các nhà cung cấp AI lớn khác đi theo hướng tương tự, các công ty cuối cùng có thể không chỉ cần biết nội dung nào được tạo ra mà còn hệ thống AI nào đã tạo ra nội dung đó và liệu nó có bị thay đổi hay không.

Điều đó có thể thay đổi cách doanh nghiệp quản lý AI trong nội bộ. Các công ty hiện cho phép nhân viên tự do tạo và xuất bản tài liệu do AI viết có thể cần các chính sách, tài liệu và đánh giá con người rõ ràng hơn. Đối với các tổ chức hoạt động trên phạm vi quốc tế, đặc biệt là ở Châu Âu, việc bỏ qua những yêu cầu đó có thể tạo ra các vấn đề về pháp lý và uy tín.

Thông điệp lớn hơn là việc áp dụng AI đang chuyển sang một giai đoạn mới. Câu hỏi không còn đơn giản là “AI có thể tạo ra thứ này không?”

Ngày càng có nhiều người hỏi “Chúng ta có thể chứng minh cách thức tạo ra thứ này không và liệu chúng ta có thể chứng minh rằng chúng ta đã sử dụng AI một cách có trách nhiệm không?”

Đối với các doanh nghiệp, điều đó có nghĩa là quản trị AI đang nhanh chóng trở thành một phần của hoạt động thông thường chứ không phải là thứ dành riêng cho các bộ phận công nghệ.

Các công ty xây dựng các quy trình đó giờ đây sẽ có thời gian thích ứng dễ dàng hơn khi các yêu cầu về tính minh bạch của AI ngày càng mở rộng.

Những điều doanh nghiệp nên xem: Nhận dạng nội dung do AI tạo ra có thể sẽ trở thành một tính năng tiêu chuẩn của nền tảng AI doanh nghiệp, khiến nguồn gốc và tài liệu AI trở thành một phần ngày càng quan trọng trong hoạt động tiếp thị, truyền thông và tuân thủ.

Continue ReadingDoanh nghiệpNgười Mỹ vừa vay số tiền kỷ lục để mua ô tô. Ô tô có trở nên quá đắt để mua bằng tiền mặt không? Xuất bản 4 ngày trước vào ngày 12 tháng 8 năm 2026By Cenk DemircanNgười Mỹ đã vay số tiền kỷ lục 211 tỷ USD để mua ô tô trong quý 2 năm 2026 khi giá cao hơn và thời hạn cho vay dài hơn ngày càng chuyển cuộc trò chuyện mua ô tô từ tổng chi phí sang thanh toán hàng tháng.

Người Mỹ đã vay số tiền kỷ lục để mua ô tô trong quý 2 năm 2026. Theo Ngân hàng Dự trữ Liên bang New York, khoảng 211 tỷ USD các khoản cho vay mua ô tô mới đã xuất hiện trên báo cáo tín dụng tiêu dùng trong quý, số tiền danh nghĩa cao nhất từng được ghi nhận. Con số này thật đáng kinh ngạc vì nó không nhất thiết có nghĩa là người Mỹ đột nhiên mua nhiều ô tô hơn đáng kể. Thay vào đó, nó phản ánh một sự thay đổi lớn hơn trong thị trường ô tô: ô tô đã trở nên đắt đỏ đến mức tài chính ngày càng trở thành cách thực tế duy nhất mà nhiều hộ gia đình có thể mua được.

Do đó, khoản thanh toán hàng tháng đã trở thành một trong những con số quan trọng nhất trong quá trình mua xe. Thay vì hỏi “Chiếc xe này giá bao nhiêu?” người tiêu dùng ngày càng được khuyến khích đặt câu hỏi: “Tôi sẽ tốn bao nhiêu tiền mỗi tháng?” Sự khác biệt đó có thể thay đổi đáng kể cảm giác về khả năng chi trả. Experian báo cáo rằng khoản thanh toán trung bình hàng tháng cho một chiếc xe mới là khoảng 770 USD trong quý đầu tiên của năm 2026, trong khi khoản thanh toán trung bình cho một chiếc xe đã qua sử dụng là khoảng 531 USD. Lãi suất trung bình cho khoản vay mua ô tô mới là khoảng 6,39%.

Một cách mà người mua và người cho vay đang quản lý các khoản thanh toán hàng tháng đó là kéo dài các khoản vay trong thời gian dài hơn. Dữ liệu của Experian cho thấy 35,55% khoản vay mua xe mới trong quý 1 năm 2026 đã kéo dài hơn sáu năm, so với 30,83% một năm trước đó. Hơn 31% các khoản vay mua xe đã qua sử dụng cũng được kéo dài hơn sáu năm. Thời gian tài trợ dài hơn có thể khiến một chiếc xe đắt tiền có vẻ vừa túi tiền vì chi phí được chia cho nhiều khoản thanh toán hơn, nhưng nó không làm cho chiếc xe đó rẻ hơn. Trong nhiều trường hợp, điều ngược lại xảy ra vì người đi vay phải trả lãi cho những năm tiếp theo.

Hãy xem xét tâm lý của một chiếc xe trị giá 50.000 USD. Mức giá đó ngay lập tức có thể khiến nhiều người mua cảm thấy đắt. Nhưng nếu nhân viên bán hàng có thể cơ cấu nguồn tài chính để cuộc trò chuyện chuyển sang khoản thanh toán hàng tháng thay vì 50.000 đô la để lại tài khoản ngân hàng, thì việc mua hàng đột nhiên có thể dễ quản lý hơn nhiều. Khách hàng có thể bắt đầu so sánh 700 USD với 800 USD mỗi tháng thay vì hỏi liệu việc chi 50.000 USD cho việc vận chuyển có hợp lý ngay từ đầu hay không. Điều này không phải chỉ có ở ô tô. Các doanh nghiệp trên toàn nền kinh tế đã phát hiện ra rằng người tiêu dùng thường đánh giá khả năng chi trả dựa trên các khoản thanh toán định kỳ hơn là tổng chi phí.

Vấn đề là tư duy thanh toán hàng tháng có thể che giấu cam kết tài chính thực sự. Một khoản vay dài hơn có thể duy trì khoản thanh toán trong phạm vi ngân sách hộ gia đình trong khi người vay vẫn có thể thanh toán tiền mua xe sáu hoặc bảy năm sau đó. Trong thời gian đó, chủ sở hữu cũng phải trả tiền bảo hiểm, nhiên liệu, bảo trì, đăng ký và cuối cùng là sửa chữa. Chiếc xe tiếp tục mất giá trong khi số dư nợ vay giảm chậm hơn rất nhiều. Do đó, một chiếc ô tô có thể vẫn ở mức “giá cả phải chăng” hàng tháng trong khi nhìn chung trở thành một nghĩa vụ tài chính ngày càng đắt đỏ.

Khoản vay kỷ lục cũng phù hợp với bức tranh rộng hơn về việc các hộ gia đình Mỹ ngày càng thoải mái sử dụng tín dụng để duy trì chi tiêu. Fed New York báo cáo rằng số dư thẻ tín dụng và vốn chủ sở hữu nhà cũng tăng trong quý hai. Đồng thời, bức tranh tài chính tổng thể của hộ gia đình vẫn tương đối ổn định và tình trạng nợ quá hạn ở các hạng mục chính không cho thấy một cuộc khủng hoảng tín dụng tiêu dùng trên diện rộng. Người ta ít lo ngại hơn về việc người Mỹ đột ngột ngừng thanh toán các hóa đơn của mình mà hơn thế nữa là nợ ngày càng trở thành một công cụ bình thường để hấp thụ giá cao hơn.

Điều này tạo ra bài học quan trọng cho các doanh nghiệp vượt xa ngành ô tô. Tài chính thay đổi cách khách hàng cảm nhận về giá. Các công ty nội thất quảng cáo trả góp hàng tháng. Các công ty điện thoại thông minh chia thiết bị thành hàng chục khoản thanh toán. Các công ty phần mềm biến việc mua hàng lớn thành đăng ký. Dịch vụ mua ngay trả sau chia các giao dịch mua tương đối nhỏ thành nhiều đợt. Chiến lược này hiệu quả vì con người trải qua khoản chi phí hàng tháng 100 đô la rất khác so với việc mua trước 5.000 đô la, ngay cả khi tổng cam kết tài chính cuối cùng lại kể một câu chuyện khác.

Ô tô có thể đơn giản là một trong những ví dụ rõ ràng nhất về việc suy nghĩ đó có thể dẫn đến đâu. Người Mỹ vẫn cần phương tiện đi lại và đối với nhiều hộ gia đình, phương tiện đi lại không phải là tùy chọn. Nhưng số tiền vay mua ô tô kỷ lục đặt ra một câu hỏi quan trọng về khả năng chi trả hiện nay có nghĩa là gì. Nếu người tiêu dùng ngày càng cần các khoản vay sáu hoặc bảy năm chỉ để mua những chiếc xe thông thường phù hợp với ngân sách hàng tháng của họ, thì vấn đề có thể không phải là việc tài trợ đã trở nên thuận tiện hơn. Có thể sản phẩm cơ bản đã trở nên quá đắt.

Một sản phẩm có thể có giá cả phải chăng hàng tháng nhưng nhìn chung lại không thể chấp nhận được. Con số kỷ lục 211 tỷ USD mà người Mỹ vay mua ô tô trong quý này có thể là một trong những dấu hiệu rõ ràng nhất cho thấy sự khác biệt giữa hai ý tưởng này ngày càng trở nên quan trọng.

Tiếp tục đọcKinh doanhDự luật AI sắp đến hạn: Các doanh nghiệp đang học được rằng nhiều AI hơn không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với việc kiếm được nhiều lợi nhuận hơnXuất bản 6 ngày trước, ngày 10 tháng 8 năm 2026Bởi Elisabeta QokuCác doanh nghiệp đang nhận thấy rằng việc áp dụng AI đi kèm với chi phí ngày càng tăng—và việc đo lường chi tiêu AI so với kết quả kinh doanh thực tế đang trở nên cần thiết.

Trong nhiều năm qua, các doanh nghiệp được biết rằng cách nhanh nhất để cạnh tranh trong nền kinh tế AI là sử dụng nhiều trí tuệ nhân tạo hơn.

Tối nay, một thông điệp khác đang xuất hiện từ bên trong các doanh nghiệp Mỹ: các doanh nghiệp cần bắt đầu đo lường tất cả những gì AI thực sự khiến họ phải trả.

Lời cảnh báo ngày càng trở nên không thể bỏ qua khi các công ty phát hiện ra rằng việc sử dụng AI có thể âm thầm tiêu tốn hàng triệu đô la mà không tạo ra sự gia tăng năng suất tương ứng.

Tuần này, công ty phần mềm doanh nghiệp Atlassian cảnh báo các doanh nghiệp nên kiểm soát chi tiêu AI của mình khi chi phí xử lý khối lượng công việc AI ngày càng phức tạp tăng lên. Giám đốc điều hành Mike Cannon-Brookes đặc biệt chỉ ra mức tiêu thụ token – đơn vị được sử dụng để đo lường quá trình xử lý AI – là một khoản chi phí ngày càng tăng, đặc biệt khi các tác nhân AI tự trị hoạt động ở chế độ nền và thực hiện các nhiệm vụ ngày càng phức tạp.

Vấn đề không phải là AI đang thất bại.

Vấn đề là AI có thể thành công về mặt kỹ thuật nhưng lại thất bại về mặt tài chính.

Vấn đề với việc “Sử dụng AI ở mọi nơi”

Thế hệ áp dụng AI doanh nghiệp đầu tiên chủ yếu là về thử nghiệm.

Nhân viên được cấp quyền truy cập vào ChatGPT, Claude, trợ lý mã hóa và các hệ thống AI khác. Các công ty khuyến khích công nhân thử nghiệm. Các nhà phát triển bắt đầu sử dụng AI để viết mã. Bộ phận tiếp thị tạo ra nội dung. Các nhóm dịch vụ khách hàng đã thử nghiệm các phản hồi tự động.

Điều đó có ý nghĩa khi việc sử dụng AI tương đối rẻ.

Nền kinh tế thay đổi khi AI được tích hợp trong toàn bộ tổ chức và các đại lý bắt đầu hoạt động liên tục.

Một ví dụ gần đây của công ty phần mềm Rippling minh họa chi phí có thể vượt khỏi tầm kiểm soát nhanh đến mức nào.

Theo TechCrunch, Rippling phát hiện ra rằng mức tiêu thụ token AI của nhân viên đã tăng lên mức tương đương với khoảng 40% ngân sách chi trả cho nghiên cứu và phát triển. Một kỹ sư được cho là đã chi khoảng 50.000 USD mỗi tháng cho AI.

Công ty đã không đáp lại bằng cách từ bỏ AI.

Nó đã thay đổi cách sử dụng AI.

Rippling đã giới thiệu các biện pháp kiểm soát chi tiêu và bắt đầu định tuyến các nhiệm vụ khác nhau cho các mô hình AI khác nhau thay vì tự động sử dụng mô hình mạnh mẽ và đắt tiền nhất hiện có. Công ty báo cáo rằng cuối cùng họ đã giảm chi tiêu mã thông báo xuống khoảng 15% ngân sách nhân sự trong khi vẫn duy trì mức sử dụng AI tương tự.

Tương lai của AI trong kinh doanh có thể không phải là sử dụng ít AI hơn. Nó có thể là về việc sử dụng AI phù hợp.

Đối với các doanh nghiệp, điều này thể hiện sự thay đổi lớn trong tư duy.

Cho đến gần đây, các công ty thường tiếp cận việc mua sắm AI giống như đăng ký phần mềm: chọn nhà cung cấp hàng đầu, cấp cho nhân viên quyền truy cập và để họ làm việc.

Cách tiếp cận đó ngày càng trở nên tốn kém khi nhân viên và đại lý tự chủ có thể chọn mô hình mạnh mẽ nhất cho các nhiệm vụ không yêu cầu.

Viết một email nội bộ đơn giản không yêu cầu mô hình giống như phân tích một tài liệu pháp lý phức tạp.

Việc tóm tắt cuộc họp không yêu cầu tài nguyên máy tính giống như việc tạo ra hàng nghìn dòng phần mềm.

Do đó, một hệ thống AI tự động chọn mô hình rẻ nhất có khả năng hoàn thành nhiệm vụ có thể trở nên quan trọng như chính mô hình AI cơ bản.

Atlassian đang đưa ra lập luận tương tự. Công ty cho biết lớp dữ liệu của họ có thể giảm mức tiêu thụ token đồng thời cải thiện độ chính xác của AI, chứng minh rằng việc cung cấp cho AI bối cảnh kinh doanh tốt hơn thực sự có thể giảm lượng tính toán cần thiết.

Điều đó hướng tới một lớp công nghệ doanh nghiệp mới: quản lý chi phí AI.

Bảng điều khiển AI công ty tiếp theo có thể là bảng điều khiển lợi nhuận

Câu hỏi lớn nhất dành cho các nhà điều hành không còn đơn giản là:

“Có bao nhiêu nhân viên đang sử dụng AI?”

“Chúng ta đang chi bao nhiêu tiền cho AI và chúng ta sẽ nhận lại được gì?”

Điều đó có nghĩa là các doanh nghiệp sẽ ngày càng cần theo dõi việc sử dụng AI bên cạnh các số liệu tài chính truyền thống.

Các nhà điều hành nên biết bộ phận nào đang sử dụng AI, nhân viên nào đang tiêu tốn nhiều tài nguyên nhất, họ đang sử dụng mô hình nào, chi phí của những mô hình đó là bao nhiêu và liệu kết quả đạt được có thực sự cải thiện doanh thu, giảm chi phí hay tiết kiệm thời gian của nhân viên hay không.

Phép đo cuối cùng đó có thể là phép đo khó nhất.

Một nhân viên sử dụng AI để tạo ra 500 mẩu nội dung thay vì 50 không nhất thiết phải đạt năng suất gấp 10 lần. Nếu 450 tác phẩm bổ sung có chất lượng thấp, cần chỉnh sửa hoặc không có giá trị thương mại thì có thể công ty đã tạo ra nhiều tác phẩm hơn.

Do đó, AI có thể tạo ra một vấn đề bất thường của công ty:

Khả năng sản xuất nhiều hơn không tự động có nghĩa là khả năng tạo ra nhiều giá trị hơn. Điều này thay đổi cơ hội AI cho các doanh nghiệp nhỏ

Đối với các doanh nghiệp nhỏ, bài học thực sự có thể mang tính khích lệ hơn.

Một công ty không nhất thiết phải chi hàng nghìn đô la cho một bộ công cụ AI phong phú để cạnh tranh.

Trong nhiều trường hợp, quy trình làm việc được thiết kế cẩn thận bằng cách sử dụng các mô hình rẻ tiền, tự động hóa và một số ít hệ thống AI chuyên dụng có thể hoạt động tốt hơn một loạt công nghệ đắt tiền hơn nhiều.

Mục tiêu là tự động hóa kết quả kinh doanh có thể đo lường được.

Điều đó có thể có nghĩa là giảm thời gian cần thiết để phản hồi khách hàng tiềm năng, tăng số lượt đặt lịch hẹn, xử lý hóa đơn nhanh hơn, đưa ra đề xuất bán hàng nhanh hơn hoặc cho phép một nhóm dịch vụ khách hàng nhỏ xử lý nhiều khách hàng hơn.

Số liệu kinh doanh nào được cải thiện nhờ AI này?

Nếu không có câu trả lời có thể đo lường được thì việc triển khai AI cần được xem xét kỹ lưỡng.

Sự kết thúc của AI vì lợi ích của AI

Ngành công nghiệp AI đã mất nhiều năm để thuyết phục các doanh nghiệp rằng họ không thể bị tụt lại phía sau.

Giờ đây, một nỗi sợ hãi khác đang nổi lên: các công ty không đủ khả năng triển khai AI nếu không hiểu rõ tính kinh tế của nó.

Điều đó không có nghĩa là sự bùng nổ AI đang kết thúc. Trên thực tế, điều ngược lại có thể xảy ra. Thị trường đang bắt đầu trưởng thành. Các doanh nghiệp đang chuyển từ thử nghiệm sang tối ưu hóa.

Những người chiến thắng trong giai đoạn tiếp theo của nền kinh tế AI có thể không phải là những công ty triển khai nhiều AI nhất. Họ có thể là những công ty tìm ra cách tạo ra giá trị kinh doanh lớn nhất cho mỗi đô la chi cho AI.

Đối với các CEO, CFO và chủ doanh nghiệp nhỏ, điều đó tạo ra một trách nhiệm mới.

AI không còn được coi là nhân viên kỹ thuật số không giới hạn nữa. Nó phải được coi như một khoản chi phí kinh doanh cần phải kiếm được để duy trì.

Những công ty sớm hiểu được sự khác biệt đó sẽ có lợi thế hơn những công ty chỉ tiếp tục bổ sung các đăng ký, đại lý và mô hình AI vào thẻ tín dụng doanh nghiệp.

Cuộc cách mạng AI đang bước vào giai đoạn tiếp theo. Câu hỏi không còn là liệu doanh nghiệp có sử dụng AI hay không.

Vấn đề là liệu họ có biết AI của họ có giá trị hay không.

Phim22 giờ trướcLịch trình TIFF ’26 đã đến, và Andrew Scott cũng vậy

Cabaret22 giờ trướcCách khiến tháng 8 (và tháng 9) trở nên nóng hơn nữa

Sự giải trí22 giờ trước Hoàng tử Mario-Max Schaumburg-Lippe: Hòa bình, Tình yêu, Đoàn kết và Cách Thời trang đưa tất cả chúng ta đến với nhau!

Business22 giờ trướcAI đang ngày càng rẻ hơn – và điều đó có thể thay đổi những gì doanh nghiệp tự động hóa

Broadway2 ngày trướcMùa Broadway 2026–2027: Điều gì sẽ xảy ra và Điều gì cần đánh dấu trên Lịch của bạn

Đồ ăn và đồ uống2 ngày trướcTAP Dances Into NoMad – Bossa Nova, Buoyant Brothers và Sandwich Sunniest của Brazil

Âm nhạc2 ngày trướcLeon’s Church Pulls A Fast One của G. H. Harding

Xu hướngOff Broadway4 ngày trướcMột cô con gái người Mỹ: Một vở kịch chính trị chưa hoàn toàn tồn tại trong chính trịNgười nổi tiếng5 ngày trướcGóc vinh quangĐánh giá sách4 ngày trướcTrực tiếp từ khách sạn Edison Times Square Chronicles Trình bày: Phong cách thu phóng với Frank “Fraver” VerlizzoĐánh giá sách5 ngày trướcĐêm của các tác giả Phần hai: Khi Hamptons đến đọcGiải trí5 ngày trướcIn the Heights Comes Home: City Center Đưa Washington Heights trở lại Washington HeightsGiải trí5 ngày trướcHoàng tử Mario-Max Schaumburg-Lippe được vinh danh bởi Luxury Gala và Samira’s NetworkKinh doanh3 ngày trướcNội dung do AI tạo ra đang bước vào kỷ nguyên tuân thủGiải trí4 ngày trướcShaw, Wit và bản sắc Ailen tiếp quản Đại lộ thứ năm với Nhóm sân khấu Gingold

Bản quyền © 2023 Biên niên sử Quảng trường Thời đại