Trí tuệ nhân tạo đang trở thành công nghệ trọng tâm trong chiến lược chuyển đổi số của nhiều doanh nghiệp, với kỳ vọng nâng cao năng suất và tạo lợi thế cạnh tranh.

Tuy nhiên, khi triển khai ở quy mô tổ chức, chi phí AI không chỉ nằm ở phí bản quyền phần mềm. Theo nhiều nghiên cứu, phần mềm chỉ chiếm tỷ trọng nhỏ trong tổng chi phí sở hữu, trong khi phần lớn ngân sách lại liên quan đến hạ tầng tính toán, dữ liệu và vận hành hệ thống.

Trong làn sóng đầu tư AI, nhiều doanh nghiệp ban đầu cho rằng chi phí tương đối thấp khi các dịch vụ phổ biến như ChatGPT Plus hay Claude Pro chỉ có giá khoảng 20 USD mỗi tháng.

Tuy nhiên, khi triển khai cho toàn bộ tổ chức, chi phí có thể tăng nhanh. Chẳng hạn, một doanh nghiệp có 50 nhân viên sử dụng công cụ AI với mức phí 20 USD mỗi tháng sẽ phải chi khoảng 1.000 USD mỗi tháng chỉ cho bản quyền cơ bản. Khoản này còn có thể tăng đáng kể nếu doanh nghiệp cần các gói Enterprise để đảm bảo bảo mật dữ liệu hoặc tích hợp với hệ thống nội bộ.

Các chuyên gia từ Gartner và LexData Labs cho rằng việc chỉ nhìn vào giá phần mềm là một sai lầm phổ biến. AI không giống các phần mềm truyền thống với chi phí cố định, mà hoạt động theo mô hình chi phí vận hành phụ thuộc vào mức độ sử dụng.

Một nghiên cứu của LexData Labs vào tháng 10-2025 cho thấy chi phí suy luận (inference) – quá trình AI xử lý yêu cầu và tạo kết quả – có thể chiếm tới 70-90% tổng chi phí tính toán trong vòng đời của một hệ thống AI.

Điều này đồng nghĩa chi phí thực tế có thể tăng mạnh khi tần suất sử dụng hệ thống tăng lên.

Ví dụ, trong một kịch bản triển khai AI cho doanh nghiệp quy mô trung bình, tổng chi phí sở hữu ban đầu có thể được ước tính khoảng 7,2 triệu USD trong ba năm. Tuy nhiên, khi tính đến khoảng 150 triệu lượt gọi inference, chi phí thực tế có thể tăng lên tới 11,6 triệu USD, cao hơn khoảng 60% so với dự toán ban đầu.

Một yếu tố khiến chi phí tăng nhanh là việc áp dụng các kiến trúc AI hiện đại như Retrieval Augmented Generation (RAG). Mô hình này cho phép hệ thống truy xuất dữ liệu nội bộ để tạo câu trả lời chính xác hơn, nhưng đồng thời cũng làm tăng lượng dữ liệu đầu vào cần xử lý.

Các chuyên gia gọi hiện tượng này là “ảo giác API”: chi phí tính theo token có vẻ rất nhỏ, chỉ vài cent cho mỗi triệu token, nhưng khi khối lượng dữ liệu và tần suất sử dụng tăng mạnh, tổng chi phí có thể phình to nhanh chóng.

Báo cáo của Gartner cho thấy phí bản quyền phần mềm thường chỉ chiếm khoảng 20-35% tổng chi phí triển khai AI. Phần còn lại, tương đương 65-80%, nằm ở các khoản chi như hạ tầng, dữ liệu, tích hợp hệ thống và vận hành.

Ngoài chi phí mô hình, dữ liệu là một trong những yếu tố khiến ngân sách AI tăng mạnh.

Để AI tạo ra giá trị thực tế, hệ thống cần truy cập và hiểu được dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp, từ hệ thống CRM, ERP cho đến các kho dữ liệu phân tán. Tuy nhiên, dữ liệu trong doanh nghiệp thường nằm rải rác ở nhiều nền tảng khác nhau, khiến quá trình số hóa, chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu trở nên tốn kém.

Theo Financial Times, khoảng 80% thời gian của các chuyên gia dữ liệu được dành cho việc chuẩn bị và làm sạch dữ liệu trước khi có thể đưa vào phân tích.

Trong nhiều trường hợp, chi phí chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu cao gấp hai đến ba lần so với dự toán ban đầu, khiến nhiều dự án AI phải điều chỉnh ngân sách khi bước vào giai đoạn triển khai thực tế.

Bên cạnh dữ liệu, việc tích hợp AI với các hệ thống công nghệ hiện có cũng là một thách thức. Nhiều nền tảng quản trị doanh nghiệp được xây dựng qua nhiều năm với kiến trúc phức tạp, khiến việc kết nối AI đòi hỏi nhiều tùy chỉnh kỹ thuật.

Các chuyên gia từ StackAI cảnh báo rằng nếu không có chiến lược tích hợp rõ ràng, doanh nghiệp có thể rơi vào tình trạng chi phí phát sinh liên tục trong quá trình vận hành hệ thống AI.

Ngoài ra, thị trường AI hiện cũng xuất hiện hiện tượng “Agent Washing”, khi nhiều sản phẩm công nghệ được gắn nhãn AI dù thực chất chỉ là chatbot thông thường.

Gartner dự báo hơn 40% dự án AI tác vụ có thể bị hủy bỏ vào năm 2027 do chi phí leo thang và giá trị kinh doanh không rõ ràng.

Theo Boston Consulting Group (BCG), khoảng 70% giá trị mà AI mang lại đến từ việc doanh nghiệp thay đổi quy trình làm việc và nâng cao kỹ năng của nhân sự.

Điều này cho thấy đầu tư vào đào tạo, quản trị thay đổi và phát triển các kỹ năng như “prompt engineering” đã trở thành yếu tố quan trọng trong chiến lược triển khai AI.

Các chuyên gia cho rằng doanh nghiệp cần tiếp cận AI như một dự án chuyển đổi toàn diện, thay vì chỉ là việc mua thêm một công cụ phần mềm. Khi chuẩn bị đầy đủ về hạ tầng dữ liệu, quy trình và năng lực nhân sự, AI mới có thể tạo ra giá trị kinh tế thực sự thay vì trở thành một khoản chi phí khó kiểm soát.