AI agent đội chi phí lên 100.000 USD/năm, stablecoin nổi lên như tiền tệ mặc định trên blockchain

Các *AI agent* đang bước vào giai đoạn bị “soi” về chi phí vận hành, thay vì chỉ được nhắc đến như công cụ tự động hóa thần kỳ. Theo loạt nhận định từ các nhà đầu tư công nghệ hàng đầu Thung lũng Silicon, nếu tổng chi phí sử dụng *AI agent* — bao gồm *phí token*, chi phí hạ tầng và bảo trì — vượt quá *chi phí nhân công*, thì kịch bản *AI* xóa sổ hàng loạt việc làm sẽ khó xảy ra trong thực tế.

Theo podcast “All-In” phát sóng ngày 24 (giờ địa phương), nhà đầu tư công nghệ Jason Calacanis cho biết ông đã thử đưa *AI agent* dựa trên mô hình Claude của Anthropic vào vận hành doanh nghiệp của mình, và kết quả là chi phí cho một agent lên tới khoảng 300 USD mỗi ngày, ngay cả khi mức sử dụng thực tế chỉ khoảng 10–20% công suất.

Calacanis đặt câu hỏi: “Khi nào *chi phí token* sẽ vượt qua *lương nhân viên*?”. Phần lớn mô hình *AI tạo sinh* hiện nay đều tính phí theo lượng *token* sử dụng. Khi tần suất gọi API tăng cao, tổng chi phí có thể dễ dàng chạm hoặc vượt mức chi trả cho một nhân sự toàn thời gian, nhất là với các tác vụ cần xử lý liên tục.

Ông nhấn mạnh, với mức tiêu thụ hiện tại, một *AI agent* dùng Claude API có thể nhanh chóng đội chi phí lên 300 USD/ngày. Quy đổi theo năm, chi phí cho một agent rơi vào khoảng 100.000 USD, tương đương hơn 1,4 tỷ đồng mỗi năm cho một “nhân sự ảo” chưa dùng hết công suất.

*Bình luận*: Điều này cho thấy bài toán không chỉ là “AI làm được gì”, mà là “AI làm được bao nhiêu với mỗi đô chi ra”, nhất là khi cạnh tranh trực tiếp với chi phí lao động con người.

Trong cùng podcast, Tổng giám đốc Social Capital, Chamath Palihapitiya, cho rằng với cấu trúc chi phí hiện nay, *AI agent* phải đạt năng suất ít nhất *gấp đôi* một nhân viên bình thường thì mới có lý do để doanh nghiệp chấp nhận rủi ro và chi phí chuyển đổi. Nếu không đạt mức này, động lực thay thế con người bằng *AI* sẽ giảm đáng kể, bởi doanh nghiệp không chỉ đối mặt với chi phí trực tiếp, mà còn cả “chi phí nhận thức” và “chi phí tâm lý” khi thay đổi quy trình và cách vận hành.

Palihapitiya cho biết ông đang cân nhắc đặt một “trần ngân sách AI” cho doanh nghiệp, nhằm tránh tình trạng hệ thống *AI agent* ngốn quá nhiều *token* và hạ tầng đến mức bào mòn biên lợi nhuận, dù trên lý thuyết là giúp tăng tự động hóa và hiệu suất.

Nhà đầu tư Mark Cuban cũng lên tiếng ủng hộ góc nhìn này, gọi vấn đề “*chi phí triển khai AI*” là một trong những phản biện *thông minh nhất* đối với luận điểm “AI sẽ chiếm hết việc làm”. Theo phân tích của Cuban, nếu tính đầy đủ *phí token* và chi phí duy trì, việc dùng khoảng 8 *AI agent* Claude để xử lý lượng công việc tương đương một nhân viên có thể khiến tổng chi phí tăng lên gần gấp đôi giá trị mà nhân viên đó tạo ra mỗi ngày.

Ông đưa ví dụ: giả sử một nhân viên tạo ra giá trị khoảng 1.200 USD/ngày, nhưng để đạt cùng mức xử lý bằng hệ thống *AI agent*, doanh nghiệp có thể sẽ phải trả cho các agent đó số tiền tương đương hoặc cao hơn. Cuban đặt câu hỏi: “Những bot AI này có thực sự *năng suất gấp đôi* con người không?”, đồng thời lưu ý phải xem xét cả yếu tố phi định lượng như *văn hóa tổ chức, đạo đức, tinh thần làm việc*, chứ không chỉ nhìn vào con số sản lượng.

*Bình luận*: Ở đây, *AI agent* đang bị kéo xuống khỏi “vị trí thần thánh” để bước vào bài test cơ bản nhất của kinh tế học: chi phí – lợi ích. Nếu không vượt trội rõ rệt, doanh nghiệp sẽ thận trọng hơn nhiều.

Trong vài năm trở lại đây, nỗi lo *AI* thay thế hàng loạt việc làm đã lan rộng, đặc biệt sau khi các mô hình *AI tạo sinh* bùng nổ. Nhiều doanh nghiệp viện dẫn lý do áp dụng *AI* để cắt giảm nhân sự, nhất là ở các vị trí lặp lại, dễ tự động hóa. Theo báo cáo nghiên cứu của Microsoft công bố ngày 20 tháng 7 (giờ địa phương), các nhóm việc làm trong lĩnh vực *lao động tri thức, chăm sóc khách hàng và bán hàng* là đối tượng dễ bị *AI* thay thế nhất, với các tác vụ như viết tài liệu, soạn nội dung tư vấn, tạo kịch bản bán hàng được đánh giá là dễ tự động hóa.

Dù vậy, không ít ý kiến cho rằng nỗi sợ này đang bị “thổi phồng”. David Sax, quan chức Nhà Trắng phụ trách chung chính sách *AI* và *tiền mã hóa*, phát biểu ngày 18 tháng 8 (giờ địa phương) rằng để *AI* tạo ra giá trị kinh doanh thực sự, vẫn cần “con người đứng sau *prompt* và kiểm tra đầu ra”. Theo ông, việc kỳ vọng *AI* hoàn toàn tự chủ và không cần giám sát là “ảo tưởng” trong bối cảnh hiện tại.

Ngược lại, các hãng tư vấn như McKinsey & Company lại giữ quan điểm cứng rắn hơn. Trong nhiều báo cáo, McKinsey cho rằng thế hệ *AI agent* tiếp theo sẽ hướng tới mục tiêu “*tự động hóa đầu-cuối*”, nghĩa là con người chỉ tham gia giai đoạn cấu hình ban đầu, sau đó agent sẽ tự vận hành mà không cần can thiệp thường xuyên. Kịch bản này, nếu thành hiện thực, có thể làm thay đổi cấu trúc lao động ở cấp độ ngành và nền kinh tế trong trung, dài hạn.

*Bình luận*: Mấu chốt nằm ở tốc độ giảm *chi phí AI* so với chi phí nhân công. Nếu chi phí mỗi “giờ làm việc ảo” rơi nhanh hơn chi phí lao động truyền thống, cán cân dài hạn sẽ nghiêng về phía *AI*.

Sự trỗi dậy của *AI agent* cũng gắn liền với hệ sinh thái *tiền mã hóa* khi ngày càng nhiều chuyên gia dự đoán, *stablecoin* sẽ trở thành “*đơn vị tiền tệ cơ bản*” cho các agent này. Giám đốc điều hành Circle, Jeremy Allaire, phát biểu ngày 15 tháng 1 năm 2025 (giờ địa phương) rằng trong vòng 5 năm tới, hàng tỷ *AI agent* sẽ thay mặt người dùng xử lý thanh toán bằng *stablecoin* cho các nhu cầu thường nhật như đăng ký dịch vụ, thanh toán vi mô và chi trả phí dịch vụ trực tuyến.

Trước đó, đồng sáng lập Binance, Changpeng Zhao, hồi tháng 1 đã nhận định *blockchain* là “giao diện công nghệ tự nhiên nhất cho *AI agent*”, và theo thời gian, *tiền mã hóa* sẽ trở thành “*đồng tiền gốc*” của các hệ thống này. Lý do được đưa ra là khả năng thanh toán 24/7 xuyên biên giới, sổ cái minh bạch và các *hợp đồng thông minh* có thể tự động thực thi rất phù hợp với cách *AI* vận hành.

Hiện đã có nhiều ví dụ thực tế về *AI agent* hoạt động trên các mạng *blockchain*. Trên Base, giải pháp mở rộng lớp 2 của *Ethereum(ETH)*, AIXBT sử dụng Virtuals Protocol để tự động thực hiện thanh toán vi mô và giao dịch thay mặt người dùng. Trong khi đó, liên minh ASI trên nền Fetch.ai triển khai các agent tự động quản lý tài sản và điều phối hoạt động kinh tế, người dùng chỉ cần cài đặt chiến lược và theo dõi kết quả.

Cùng với đó, vấn đề *bảo mật* trong tương tác giữa *AI agent* và *hợp đồng thông minh* đang nổi lên như rủi ro trung tâm. Khi khối tài sản khóa trong các *smart contract* tăng lên, động cơ cho các cuộc tấn công khai thác lỗ hổng cũng tăng theo. Ngày 19 (giờ địa phương), OpenAI công bố một bộ *benchmark* mới nhằm đo lường khả năng của các mô hình *AI* trong việc *phát hiện, vá và thậm chí khai thác* lỗ hổng của hợp đồng thông minh.

OpenAI nhấn mạnh, *smart contract* hiện đang bảo vệ lượng tài sản trị giá hàng chục tỷ USD, và *AI agent* có thể trở thành “điểm bùng phát” cho cả bên tấn công lẫn phòng thủ. Cùng một công nghệ có thể được dùng để xây dựng hệ thống giám sát, vá lỗi tự động theo thời gian thực, nhưng đồng thời cũng có thể bị vũ khí hóa thành công cụ hack tự động quy mô lớn.

*Bình luận*: Trong thế giới *tiền mã hóa*, nơi mọi giao dịch đều không thể đảo ngược, việc *AI agent* tham gia sâu vào quy trình triển khai và quản lý *smart contract* khiến bài toán an ninh trở nên sống còn. Một lỗi nhỏ trong logic hợp đồng do agent gợi ý cũng có thể dẫn đến thiệt hại hàng triệu USD.

Tranh luận về việc *AI agent* có thể đi xa đến đâu trong việc thay thế lao động con người đang chuyển dịch từ câu hỏi “*có làm được không*” sang “*có kinh tế không*”. Như Calacanis, Palihapitiya và Cuban đã nêu, nếu tổng chi phí *token, hạ tầng, bảo trì* cộng lại vẫn cao hơn *chi phí nhân sự*, việc mở rộng quy mô triển khai *AI agent* sẽ mang tính chọn lọc, tập trung vào các ngách có biên lợi nhuận cao và khối lượng công việc lớn, thay vì thay thế toàn bộ.

Ở chiều ngược lại, thế giới *tiền mã hóa* đặt nhiều kỳ vọng rằng *AI agent*, kết hợp với *stablecoin* và *hợp đồng thông minh*, sẽ mở ra một “nền kinh tế tự động hóa” mới, nơi agent không chỉ xử lý dữ liệu mà còn trực tiếp chi tiêu, đầu tư và giao dịch tài sản số.

Tương lai của *AI agent* vì thế nằm trên lằn ranh giữa *hiệu quả* và *chi phí*: chúng sẽ chỉ thực sự tái cấu trúc thị trường lao động nếu chứng minh được năng suất vượt trội và độ tin cậy đủ cao với chi phí trên mỗi đơn vị công việc thấp hơn con người. Đồng thời, hạ tầng *crypto* sẽ phải tiếp tục giảm phí, tăng hiệu suất, để việc dùng *stablecoin* và *smart contract* trở thành lựa chọn “mặc định” cho các agent.

*Bình luận*: Câu hỏi còn bỏ ngỏ là liệu *AI agent* sẽ trở thành “công dân kinh tế” thực thụ trong hệ sinh thái *tiền mã hóa*, hay chỉ dừng lại ở vai trò công cụ hỗ trợ từng phần. Câu trả lời sẽ phụ thuộc vào dữ liệu thực tế trong vài năm tới, khi cuộc chiến giữa *hiệu suất* và *chi phí* bước vào giai đoạn quyết liệt.