Giữa lúc các tập đoàn công nghệ chạy đua rót hàng trăm tỷ USD vào trí tuệ nhân tạo (AI), Ngân hàng Trung ương Anh (BoE) vừa đưa ra những số liệu cho thấy khoảng cách đáng kể giữa kỳ vọng và hiệu quả thực tế của công nghệ này. Trong Báo cáo Chính sách Tiền tệ công bố ngày 5/11/2026, BoE cho biết các doanh nghiệp tham gia khảo sát Decision Maker Panel (DMP) ước tính AI mới giúp năng suất tăng khoảng 0,5% trong 3 năm qua, tương đương mức đóng góp thêm 0,1–0,2 điểm phần trăm vào tăng trưởng năng suất hằng năm kể từ đầu năm 2024. Đây là kết quả khá khiêm tốn so với những kỳ vọng về một cuộc cách mạng năng suất mà AI được quảng bá có thể mang lại, dù BoE lưu ý con số này dựa trên đánh giá của doanh nghiệp chứ không phải phép đo trực tiếp trên toàn bộ nền kinh tế.
Đáng chú ý, AI không hề vắng bóng trong các số liệu tăng trưởng kinh tế của Anh. Theo ước tính của BoE, sau khi điều chỉnh xu hướng tăng trưởng dài hạn của các ngành công nghệ, hoạt động mới liên quan đến AI có thể chiếm gần 1/5 mức tăng GDP của Anh kể từ đầu năm 2026. Tuy nhiên, phần đóng góp này chủ yếu đến từ hoạt động phát triển và triển khai công nghệ AI ở thượng nguồn, thay vì những bước nhảy vọt về năng suất tại các doanh nghiệp ứng dụng AI vào hoạt động thường ngày. Nói cách khác, ngành kinh doanh và triển khai công nghệ AI đang tạo ra hoạt động kinh tế đáng kể, nhưng lợi ích về năng suất của các doanh nghiệp sử dụng công nghệ vẫn chưa lan tỏa tương xứng, ngay cả trong lĩnh vực thông tin và truyền thông, nơi tốc độ tăng năng suất vẫn chưa vượt mức trung bình trước đại dịch Covid-19.
Bức tranh này tương đồng với những phát hiện từ các nghiên cứu doanh nghiệp quốc tế. Theo thông tin Gartner công bố ngày 26/10/2026, có tới 77% thành viên hội đồng quản trị kỳ vọng AI sẽ mang lại lợi ích về năng suất và tiết kiệm chi phí, nhưng chỉ 3% tổ chức vượt được mục tiêu tiết kiệm chi phí thông qua cải thiện năng suất. Đáng chú ý hơn, 38% doanh nghiệp đã chi vượt ngân sách dành cho AI, song 85% vẫn có kế hoạch tăng chi tiêu cho công nghệ này trong năm 2027. Những con số này cho thấy doanh nghiệp vẫn sẵn sàng tiếp tục đầu tư, ngay cả khi việc chuyển hiệu quả sử dụng AI thành lợi ích tài chính cụ thể đang khó khăn hơn dự tính.
Một nghiên cứu khác mang tên Firm Data on AI, dựa trên khảo sát gần 6.000 giám đốc điều hành và lãnh đạo doanh nghiệp tại Mỹ, Anh, Đức và Australia, cũng ghi nhận khoảng cách lớn giữa kỳ vọng và thực tế. Theo nghiên cứu, hơn 80% doanh nghiệp không nhận thấy tác động của AI đối với cả việc làm lẫn năng suất trong 3 năm trước thời điểm khảo sát; xét riêng từng chỉ tiêu, 89% cho biết chưa thấy thay đổi về năng suất lao động, trong khi hơn 90% không ghi nhận tác động đến quy mô nhân sự. Dù vậy, các kết quả này không có nghĩa AI hoàn toàn vô ích hoặc không thể tạo ra lợi ích trong tương lai. Tại Anh, các doanh nghiệp trong khảo sát của BoE vẫn kỳ vọng AI có thể đóng góp thêm khoảng 0,9 điểm phần trăm vào tăng trưởng năng suất hằng năm trong 3 năm tới, với lợi ích dự kiến đến từ cả tăng sản lượng và giảm tốc độ tăng nhân sự.
Doanh nghiệp dùng AI nhiều hơn, nhưng tốc độ tăng chi tiêu đang chững lại
Theo dữ liệu từ nền tảng quản lý tài chính doanh nghiệp Ramp được TechCrunch công bố ngày 6/11/2026, mức tăng chi tiêu cho token AI (đơn vị dùng để đo lượng dữ liệu mô hình xử lý và tính phí dịch vụ) đã giảm mạnh trong nhóm doanh nghiệp thuộc tập dữ liệu của nền tảng này. Cụ thể, sau khi tăng tới 42% trong tháng 7 so với tháng trước, tổng chi tiêu token AI chỉ tăng thêm 1,5% trong hai tháng 8 và 9 cộng lại. Đến giai đoạn từ ngày 23/9 đến 23/10, mức chi tiêu phục hồi 8,9%, nhưng vẫn thấp hơn đáng kể so với tốc độ bùng nổ trước đó.
Điểm đáng chú ý là lượng token được sử dụng vẫn tiếp tục tăng, cho thấy nhu cầu AI chưa suy giảm tương ứng với sự chững lại của chi tiêu. Theo ông Ara Kharazian, chuyên gia kinh tế trưởng của Ramp, nhóm 1% doanh nghiệp chi tiêu mạnh nhất cho AI đã bắt đầu giảm nhịp chi trong tháng 8 và tháng 9, sau khi từng đạt mức gần 10.000 USD cho mỗi nhân viên mỗi tháng vào cao điểm mùa hè. Trong khi đó, những doanh nghiệp ở mức chi tiêu trung vị chỉ bỏ ra khoảng 12–15 USD cho mỗi nhân viên mỗi tháng, còn nhóm 10% chi tiêu nhiều nhất ở mức 600–1.000 USD. Sự chênh lệch này cho thấy chi tiêu AI vẫn tập trung rất lớn vào một nhóm khách hàng, đặc biệt là những doanh nghiệp công nghệ có tốc độ tăng trưởng cao, khiến doanh thu của nhà cung cấp dễ bị ảnh hưởng khi nhóm khách hàng lớn nhất bắt đầu thắt chặt ngân sách.
Một nguyên nhân quan trọng khiến chi tiêu không tăng tương ứng với lượng sử dụng là cuộc cạnh tranh giá ngày càng quyết liệt giữa các nhà cung cấp mô hình AI. Tháng 9/2026, OpenAI ra mắt GPT-6 Sol và GPT-6 Luna với giá API thấp hơn 50% so với mức giá khuyến mại của các mô hình GPT-5.6 tiền nhiệm tương ứng; Anthropic cũng giảm giá một số dòng mô hình, trong đó có Claude Fable 5.1 và Opus 5.5. Theo TechCrunch, Anthropic cho biết trong một hồ sơ công bố gần đây rằng việc điều chỉnh giá đã ảnh hưởng khoảng 600 triệu USD đến tốc độ tăng trưởng doanh thu của hãng. Trong bối cảnh doanh nghiệp có thể chuyển những tác vụ đơn giản sang mô hình giá rẻ, tận dụng mô hình mở hoặc tối ưu cách phân bổ yêu cầu giữa các hệ thống, thị trường AI đang có lợi hơn cho người mua, nhưng đồng thời đặt ra sức ép lên khả năng duy trì tốc độ tăng trưởng doanh thu của những nhà cung cấp hàng đầu.
Sức ép này cũng xuất hiện trong các thông tin về định giá doanh nghiệp AI. Theo Bloomberg, mức định giá tiềm năng của Anthropic trước kế hoạch phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) đã giảm trong các ước tính thị trường, từ khoảng 2.000 tỷ USD hồi đầu tháng 10 xuống còn 1.200–1.300 tỷ USD; trong khi đó, Financial Times cho biết OpenAI đã hạ mức định giá đề xuất từ 1.400 tỷ USD xuống 1.250 tỷ USD, đồng thời giảm mục tiêu huy động vốn khoảng 10 tỷ USD.
Dù chưa đủ cơ sở để kết luận cơn sốt AI đã hạ nhiệt, những diễn biến trên cho thấy một thách thức ngày càng rõ ràng đối với ngành công nghệ: lượng sử dụng AI có thể tiếp tục tăng mạnh, nhưng doanh thu của nhà cung cấp và hiệu quả kinh tế mà khách hàng nhận được không nhất thiết tăng cùng tốc độ. Sau giai đoạn chạy đua triển khai công nghệ, câu hỏi quan trọng nhất với doanh nghiệp không còn đơn thuần là bao nhiêu nhân viên đang sử dụng AI, mà là khoản đầu tư đó thực sự tạo ra thêm bao nhiêu giá trị.
Vân Anh
