AI viết code đang trở nên đắt đỏ — và các tập đoàn công nghệ bắt đầu xem xét lại

AI viết code đang phổ biến hơn — nhưng cũng tốn kém hơn

Trong vài năm qua, các trợ lý lập trình dựa trên AI đã chuyển từ công cụ thử nghiệm thành một phần quen thuộc trong quy trình làm việc của nhiều lập trình viên. Tỷ lệ sử dụng các công cụ này tiếp tục tăng mạnh trong giai đoạn 2025–2026. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là mức độ tin tưởng của lập trình viên đối với kết quả do AI tạo ra lại không tăng tương ứng, thậm chí có xu hướng giảm.

Song song với việc sử dụng tăng, chi phí cũng trở nên rõ ràng hơn. Ví dụ, Anthropic đã cập nhật ước tính chi phí sử dụng Claude Code: trung bình khoảng 13 USD mỗi ngày cho mỗi lập trình viên, tăng từ mức khoảng 6 USD trước đó. Đồng thời, mức chi tiêu ở nhóm người dùng cao (90th percentile) có thể lên tới 30 USD mỗi ngày.

Ở quy mô doanh nghiệp, điều này có thể tương đương 150–250 USD mỗi lập trình viên mỗi tháng trước khi tối ưu hóa chi phí.

Vì sao chi phí tăng nhanh

Một phần nguyên nhân nằm ở cách tính phí mới. Nhiều công cụ AI lập trình đang chuyển từ mô hình thuê bao cố định sang tính phí theo lượng sử dụng (token-based billing) — tức là tính tiền dựa trên số lượng dữ liệu hoặc dòng code mà AI xử lý hoặc tạo ra.

Điều này khiến chi phí trở nên khó dự đoán. Khi hàng nghìn kỹ sư cùng sử dụng AI thường xuyên, số lượng token tiêu thụ có thể tăng rất nhanh và làm ngân sách bị "đốt" nhanh hơn dự kiến.

Ngoài ra, người dùng ngày càng sử dụng các mô hình mạnh hơn hoặc gửi nhiều ngữ cảnh hơn trong mỗi phiên làm việc, khiến lượng tính toán và chi phí tăng lên.

Uber: ngân sách AI cả năm hết chỉ sau vài tháng

Một ví dụ thường được nhắc đến là Uber. Theo các báo cáo truyền thông, công ty đã cung cấp các công cụ AI coding — đặc biệt là Claude Code — cho khoảng 5.000 kỹ sư.

Kết quả là chi phí tăng nhanh ngoài dự đoán. Báo cáo cho biết ngân sách AI của Uber cho năm 2026 đã bị tiêu hết vào tháng 4, chỉ sau khoảng bốn tháng triển khai.

Trường hợp này cho thấy ngay cả chi phí mỗi lập trình viên tương đối nhỏ cũng có thể trở thành con số rất lớn khi nhân lên ở quy mô doanh nghiệp.

Microsoft cũng đang điều chỉnh chiến lược

Microsoft cũng được cho là đang hủy phần lớn giấy phép nội bộ cho Claude Code sau khi trước đó mở quyền truy cập cho hàng nghìn nhân viên.

Theo các báo cáo, công ty đang chuyển trọng tâm sang GitHub Copilot CLI, một công cụ nằm trong hệ sinh thái của chính Microsoft.

Động thái này được mô tả như một phần của nỗ lực tăng "trách nhiệm chung" trong việc kiểm soát chi tiêu AI — cho thấy chi phí đang trở thành yếu tố chiến lược chứ không chỉ là chi phí phụ.

Một nghịch lý của AI trong lập trình

Lý thuyết phổ biến cho rằng AI sẽ làm phát triển phần mềm nhanh hơn và rẻ hơn. Nhưng thực tế đang phức tạp hơn.

Ngay cả khi AI giúp tăng tốc một số công việc, chi phí sử dụng công cụ có thể trở thành một khoản vận hành đáng kể. Nếu chi phí đó tăng nhanh hơn lợi ích năng suất, tổng chi phí phát triển phần mềm có thể không giảm.

Các nghiên cứu học thuật cũng cho thấy bức tranh không hoàn toàn rõ ràng. Một thử nghiệm ngẫu nhiên với các lập trình viên mã nguồn mở giàu kinh nghiệm cho thấy khi được phép dùng AI, họ mất nhiều thời gian hơn khoảng 19% để hoàn thành nhiệm vụ so với khi không dùng AI.

Một số nghiên cứu khác cũng cảnh báo rằng khi AI giúp tạo ra nhiều code hơn nhưng chất lượng không đồng đều, các nhóm phát triển có thể phải dành thêm thời gian để kiểm tra, sửa lỗi và xử lý “technical debt” (nợ kỹ thuật).

Điều mà dữ liệu hiện nay cho thấy

Từ các báo cáo và nghiên cứu hiện có, một số xu hướng đang nổi lên:

• Chi phí AI coding ở quy mô doanh nghiệp đang tăng hoặc khó dự đoán hơn.
• Một số công ty lớn đang siết quyền truy cập, chuyển sang công cụ khác hoặc giảm giấy phép để kiểm soát chi tiêu.
• Hiệu quả năng suất của AI trong lập trình không đồng đều giữa các môi trường và loại công việc.

Nói cách khác, AI viết code vẫn rất hữu ích trong nhiều tình huống — nhưng khi triển khai ở quy mô hàng nghìn kỹ sư, bài toán không chỉ là công nghệ mà còn là quản trị chi phí và quy trình làm việc.

Mức độ chắc chắn của thông tin

Một số thông tin về Uber và Microsoft đến từ các báo cáo truyền thông và nguồn thứ cấp, không phải tuyên bố chính thức từ doanh nghiệp. Vì vậy, chúng nên được xem là các báo cáo được ghi nhận, chứ chưa phải xác nhận chính thức đầy đủ.

Tuy vậy, các trường hợp này đang trở thành ví dụ nổi bật cho một vấn đề lớn hơn: khi AI trở thành hạ tầng làm việc hàng ngày, chi phí thực tế có thể khác rất xa so với dự báo ban đầu.