Việc tích hợp nhanh chóng các công nghệ trí tuệ nhân tạo vào hoạt động kinh doanh đang tạo ra sự thay đổi đáng kể trong phân bổ ngân sách phần mềm trên toàn thế giới. Các chuyên gia trong ngành đang đưa ra cảnh báo rằng các tổ chức phải chuẩn bị cho việc chi tiêu phần mềm tăng đáng kể vì chi phí tiềm ẩn của việc triển khai AI ngày càng trở nên rõ ràng.
Khi các công ty chạy đua áp dụng năng lực AI để duy trì lợi thế cạnh tranh, tác động tài chính của những công nghệ này ngày càng trở nên rõ ràng hơn. Sự nhiệt tình ban đầu xung quanh tiềm năng của AI đã nhường chỗ cho sự hiểu biết sâu sắc hơn về chi phí thực sự liên quan, khiến các quan chức tài chính và bộ phận CNTT phải đánh giá lại chiến lược ngân sách của họ.
Trí tuệ nhân tạo đã chuyển từ các dự án thử nghiệm sang các chức năng kinh doanh cốt lõi trong nhiều ngành. Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi này đi kèm với một mức giá vượt xa phí cấp phép phần mềm ban đầu. Các tổ chức đang phát hiện ra rằng chi phí thực sự của AI bao gồm nhiều thành phần có thể làm tăng đáng kể ngân sách phần mềm.
| Thành phần chi phí |
Mô tả |
Tác động đến ngân sách |
| Cơ sở hạ tầng máy tính |
Yêu cầu phần cứng chuyên dụng cho khối lượng công việc AI |
Đầu tư ban đầu cao, chi phí vận hành liên tục |
| Xử lý dữ liệu |
Lưu trữ, chuẩn bị và quản lý bộ dữ liệu lớn |
Chi phí có thể mở rộng dựa trên khối lượng dữ liệu |
| Thu hút nhân tài |
Các kỹ sư AI chuyên ngành, nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia ML |
Mức lương cao và chi phí tuyển dụng |
| Tích hợp |
Kết nối hệ thống AI với cơ sở hạ tầng hiện có |
Biến dựa trên độ phức tạp của hệ thống cũ |
Các yếu tố thúc đẩy tăng ngân sách
Một số yếu tố liên kết với nhau đang góp phần làm tăng chi phí triển khai AI. Yêu cầu tính toán của các mô hình AI hiện đại, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn và hệ thống AI tổng quát, đòi hỏi phần cứng chuyên dụng khác biệt đáng kể so với cơ sở hạ tầng CNTT truyền thống.
Tiến sĩ Sarah Chen, nhà phân tích cơ sở hạ tầng AI tại TechInsights Research, giải thích: "Nhu cầu tính toán của các mô hình AI lớn hơn rất nhiều so với các ứng dụng phần mềm thông thường". "Các tổ chức nhận thấy rằng trung tâm dữ liệu hiện tại của họ thiếu công suất GPU và hệ thống làm mát cần thiết để hỗ trợ hiệu quả những khối lượng công việc này, đòi hỏi phải đầu tư vốn đáng kể."
Ngoài ra, các yêu cầu về dữ liệu để có hệ thống AI hiệu quả sẽ tạo ra chi phí liên tục. Các mô hình AI yêu cầu lượng lớn dữ liệu đào tạo chất lượng cao, do đó cần có các giải pháp lưu trữ dữ liệu mạnh mẽ, quy trình làm sạch dữ liệu và bảo trì đường dẫn dữ liệu liên tục.
Quan điểm của chuyên gia trong ngành
Các nhà phân tích tài chính và tư vấn công nghệ ngày càng lên tiếng về tác động ngân sách của việc áp dụng AI. Một cuộc khảo sát gần đây do Enterprise Strategy Group thực hiện cho thấy 78% tổ chức có sáng kiến AI đã bị bội chi ngân sách, với mức tăng trung bình là 35% so với dự đoán ban đầu.
"Những gì chúng tôi đang thấy là một mô hình trong đó các công ty đánh giá thấp tổng chi phí sở hữu các hệ thống AI", Michael Torres, Giám đốc tài chính tại GlobalTech Solutions, lưu ý. "Sự phấn khích ban đầu thường dẫn đến việc lập ngân sách thận trọng, nhưng khi quá trình triển khai diễn ra, các tổ chức sẽ gặp phải những chi phí không mong đợi trong các lĩnh vực như chuẩn bị dữ liệu, điều chỉnh mô hình và bảo trì liên tục."
Sự thiếu hụt nhân tài trong lĩnh vực AI và học máy càng làm tăng thêm áp lực ngân sách. Các tổ chức phải cạnh tranh để giành được một số lượng hạn chế các chuyên gia có trình độ, thúc đẩy các gói thù lao và ngày càng phụ thuộc vào các dịch vụ tư vấn đắt tiền.
Nghiên cứu điển hình: Thực tế ngân sách trong thực tế
Một số hoạt động triển khai nổi bật minh họa những thách thức tài chính mà các tổ chức gặp phải khi áp dụng AI trên quy mô lớn:
- Ngành dịch vụ tài chính: Một ngân hàng quốc tế lớn báo cáo ngân sách cho phần mềm liên quan đến AI đã tăng 200% trong hai năm, trong đó chi phí cơ sở hạ tầng chiếm phần lớn nhất trong mức tăng này.
- Ngành chăm sóc sức khỏe: Mạng lưới bệnh viện triển khai các công cụ chẩn đoán AI ban đầu có ngân sách 2 triệu USD nhưng cuối cùng đã chi 5,8 triệu USD sau khi tính đến việc tích hợp dữ liệu, đào tạo nhân viên và tuân thủ quy định.
- Sản xuất: Hệ thống kiểm soát chất lượng AI của một nhà sản xuất ô tô đã vượt quá ngân sách ban đầu tới 65%, chủ yếu là do nhu cầu về cảm biến chuyên dụng và cơ sở hạ tầng điện toán biên.
Chiến lược lập kế hoạch ngân sách cho tổ chức
Khi chi phí AI tiếp tục tăng, các tổ chức đang phát triển các phương pháp phức tạp hơn để lập ngân sách cho những công nghệ này. Các chuyên gia tài chính đề xuất một số chiến lược để quản lý tốt hơn các khoản chi tiêu liên quan đến AI:
- Áp dụng phương pháp triển khai theo từng giai đoạn, bắt đầu bằng các dự án thí điểm trước khi triển khai toàn diện
- Bao gồm mô hình chi phí toàn diện có tính đến cơ sở hạ tầng, nhân lực và hoạt động bảo trì liên tục
- Thiết lập các chỉ số ROI rõ ràng gắn liền với kết quả kinh doanh cụ thể
- Hãy cân nhắc các dịch vụ AI dựa trên đám mây để giảm chi phí vốn ban đầu
- Phát triển chuyên môn AI nội bộ để giảm sự phụ thuộc vào các chuyên gia tư vấn đắt tiền bên ngoài
Dự báo tương lai và ý nghĩa của ngành
Các nhà phân tích ngành dự đoán rằng chi phí phần mềm liên quan đến AI sẽ tiếp tục tăng, có khả năng chiếm 30-40% tổng ngân sách phần mềm trong vòng ba năm tới đối với các tổ chức đầu tư nhiều vào các công nghệ này. Sự thay đổi này dự kiến sẽ tác động đến chiến lược mua sắm phần mềm, mối quan hệ với nhà cung cấp và cơ cấu tổ chức CNTT.
"Chúng ta đang bước vào một kỷ nguyên mới của kinh tế phần mềm, nơi khả năng AI đưa ra mức giá cao hơn", Jennifer Park, nhà kinh tế công nghệ tại MarketWatch Analytics, giải thích. "Các tổ chức phải phát triển các mô hình tài chính phức tạp hơn để tính tổng chi phí sở hữu AI chứ không chỉ phí cấp phép phần mềm ban đầu."
Chi phí gia tăng cũng có thể dẫn đến sự hợp nhất gia tăng trong thị trường phần mềm AI, khi các nhà cung cấp lớn hơn mua lại các công ty chuyên môn nhỏ hơn và tích hợp các dịch vụ của họ vào các bộ toàn diện, đắt tiền hơn.
Kết luận: Định hướng bối cảnh tài chính mới của AI
Chi phí triển khai AI ngày càng tăng vừa là thách thức vừa là cơ hội cho các tổ chức. Trong khi áp lực ngân sách sẽ tăng lên, những người phát triển chiến lược tài chính toàn diện và kế hoạch triển khai thực tế sẽ ở vị trí tốt hơn để tận dụng tiềm năng biến đổi của AI.
Khi AI ngày càng trở nên không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh, các tổ chức phải vượt ra khỏi các phương pháp lập ngân sách đơn giản và phát triển các mô hình tài chính phức tạp có khả năng tính toán toàn bộ chi phí vòng đời của những công nghệ này. Các tổ chức thành công sẽ là những tổ chức coi AI không chỉ là một bản nâng cấp công nghệ mà còn là một sự chuyển đổi kinh doanh cơ bản đòi hỏi phải lập kế hoạch và quản lý tài chính cẩn thận.
Những năm tới có thể sẽ chứng kiến sự đổi mới liên tục trong việc tối ưu hóa chi phí bằng AI, bao gồm các thuật toán hiệu quả hơn, phần cứng chuyên dụng và mô hình phân phối dựa trên đám mây. Tuy nhiên, thực tế cơ bản là năng lực AI đi kèm với chi phí đáng kể mà các tổ chức phải chuẩn bị để giải quyết một cách chiến lược và toàn diện.
Các chuyên gia cảnh báo ngân sách phần mềm có thể tăng vọt khi các hóa đơn về AI ngày càng tăng
https://www.techradar.com/pro/experts-warn-software-budgets-could-be-set-to-soar-as-ai-bills-are-on-the-rise
Các chuyên gia cảnh báo ngân sách phần mềm có thể tăng vọt khi hóa đơn AI đang tăng lên
https://www.techradar.com/pro/experts-warn-software-budgets-could-be-set-to-soar-as-ai-bills-are-on-the-rise
TechOffice
