Meta, Uber và Walmart Giới Hạn Việc Sử Dụng AI Của Nhân Viên Khi Các Công Ty Chuyển Từ "Tokenmaxxing" Sang "Tokenmining"

Các công ty lớn của Mỹ bao gồm Meta, Uber và Walmart được cho là đang đặt ra các giới hạn mới đối với việc nhân viên sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo khi chi phí vận hành ngày càng tăng cao đang định hình lại chiến lược AI của doanh nghiệp, theo báo cáo từ New York Times.

Sự thay đổi này đánh dấu sự kết thúc của cái mà một số nhà phân tích gọi là kỷ nguyên "tokenmaxxing", khi các công ty khuyến khích việc sử dụng rộng rãi và chuyên sâu các hệ thống AI, và sự khởi đầu của một giai đoạn có ý thức hơn về chi phí được gọi là "tokenmining."

Những thay đổi này phản ánh mối lo ngại ngày càng tăng về chi phí sử dụng AI quy mô lớn trong môi trường doanh nghiệp, đặc biệt khi các doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc nhiều hơn vào các công cụ AI tạo sinh cho năng suất, dịch vụ khách hàng và hoạt động nội bộ.

Nguồn: XPost

Các Công Ty Hành Động Để Hạn Chế Việc Sử Dụng AI

Theo báo cáo, một số tập đoàn lớn hiện đang triển khai các giới hạn nội bộ về cách nhân viên có thể sử dụng các công cụ AI.

Những hạn chế này được thiết kế để kiểm soát chi phí liên quan đến việc sử dụng khối lượng lớn các mô hình ngôn ngữ lớn, vốn thường tính phí dựa trên lượng token tiêu thụ.

Meta, Uber và Walmart là trong số những công ty đang điều chỉnh chính sách nội bộ để giảm các chi phí không cần thiết liên quan đến AI.

Động thái này báo hiệu sự đánh giá lại rộng rãi hơn về cách triển khai trí tuệ nhân tạo trong các tổ chức lớn.

Từ "Tokenmaxxing" Sang "Tokenmining"

Thuật ngữ "tokenmaxxing" được sử dụng không chính thức để mô tả việc sử dụng nhanh chóng và thường không bị kiểm soát các hệ thống AI trong các công ty đang tìm kiếm lợi ích năng suất.

Tuy nhiên, khi chi phí tăng lên, các doanh nghiệp được cho là đang chuyển đổi sang mô hình được kiểm soát hơn được gọi là "tokenmining."

Giai đoạn mới này nhấn mạnh vào hiệu quả, sử dụng có chọn lọc và tối ưu hóa chi phí thay vì triển khai AI rộng rãi.

Sự thay đổi này làm nổi bật thực tế tài chính của việc mở rộng quy mô trí tuệ nhân tạo trên lực lượng lao động lớn.

Chi Phí Cơ Sở Hạ Tầng AI Ngày Càng Tăng

Một trong những yếu tố chính thúc đẩy những thay đổi chính sách là chi phí ngày càng tăng của cơ sở hạ tầng và việc sử dụng AI.

Các hệ thống AI tạo sinh hoạt động theo mô hình định giá dựa trên token, nghĩa là các công ty trả tiền dựa trên khối lượng văn bản được xử lý hoặc tạo ra.

Khi mức độ áp dụng của nhân viên tăng lên, chi phí vận hành cũng tăng theo, đặc biệt trong các tổ chức lớn có hàng nghìn người dùng.

Điều này đã thúc đẩy các công ty đánh giá lại cách thức và thời điểm nên sử dụng các công cụ AI.

Doanh Nghiệp Tập Trung Vào Hiệu Quả Và Kiểm Soát

Bằng cách đưa ra giới hạn sử dụng, các công ty hướng đến cân bằng giữa lợi ích năng suất và tính bền vững về tài chính.

Các hướng dẫn nội bộ đang được xây dựng để đảm bảo các công cụ AI được sử dụng chủ yếu cho các nhiệm vụ có giá trị cao.

Việc sử dụng thường xuyên hoặc ít tác động có thể bị hạn chế hoặc chuyển hướng sang các hệ thống tiết kiệm chi phí hơn.

Mục tiêu là duy trì lợi ích của AI trong khi ngăn chặn sự leo thang chi phí không kiểm soát.

Meta, Uber và Walmart Trong Số Những Người Đầu Tiên Áp Dụng Giới Hạn

Báo cáo nêu bật Meta, Uber và Walmart là một trong những đơn vị đầu tiên áp dụng các hạn chế sử dụng AI.

Những công ty này đã đi đầu trong việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hoạt động của họ.

Tuy nhiên, quy mô của họ cũng có nghĩa là họ bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi các chi phí liên quan đến AI ngày càng tăng.

Kết quả là, họ là một trong những công ty đầu tiên triển khai các giới hạn có cấu trúc đối với việc sử dụng của nhân viên.

Tác Động Đến Năng Suất Làm Việc

Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một công cụ thiết yếu trong môi trường làm việc hiện đại, hỗ trợ việc viết lách, lập trình, phân tích dữ liệu và hỗ trợ khách hàng.

Việc hạn chế sử dụng AI có thể ảnh hưởng đến cách nhân viên hoàn thành một số nhiệm vụ nhất định, có thể đòi hỏi nhiều xử lý thủ công hơn trong một số trường hợp.

Tuy nhiên, các công ty tin rằng việc sử dụng có cấu trúc vẫn có thể duy trì lợi ích năng suất trong khi giảm các chi phí không cần thiết.

Thách thức nằm ở việc tìm ra sự cân bằng đúng đắn giữa hiệu quả và chi phí.

Sự Thay Đổi Chiến Lược AI Trên Toàn Ngành

Động thái của các tập đoàn lớn phản ánh sự đánh giá lại rộng rãi hơn trên toàn ngành về các chiến lược triển khai AI.

Ban đầu, nhiều công ty khuyến khích việc áp dụng rộng rãi các công cụ AI để thúc đẩy đổi mới và hiệu quả.

Giờ đây, khi chi phí trở nên rõ ràng hơn, các doanh nghiệp đang tập trung vào tối ưu hóa và quản trị.

Sự thay đổi này được kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến cách AI được tích hợp vào các hệ thống doanh nghiệp trong những năm tới.

Mô Hình Định Giá Dựa Trên Token Bị Xem Xét Kỹ Lưỡng

Mô hình định giá dựa trên token được hầu hết các nhà cung cấp AI sử dụng đang trở thành điểm thảo luận trung tâm.

Mặc dù nó cho phép mở rộng quy mô linh hoạt, nhưng nó cũng có thể dẫn đến chi phí khó dự đoán ở mức sử dụng cao.

Các công ty ngày càng tìm kiếm các công cụ dự báo tốt hơn và kiểm soát sử dụng để quản lý chi phí.

Điều này đã dẫn đến sự hợp tác chặt chẽ hơn giữa các doanh nghiệp và các nhà cung cấp AI để thiết kế các cấu trúc định giá có thể dự đoán hơn.

Quản Trị AI Và Phát Triển Chính Sách Nội Bộ

Các tổ chức hiện đang phát triển các khung quản trị nội bộ cho việc sử dụng AI.

Những khung này thường bao gồm giới hạn sử dụng, quy trình phê duyệt và hệ thống giám sát.

Mục tiêu là đảm bảo việc triển khai các công cụ AI có trách nhiệm và hiệu quả về chi phí trên các phòng ban.

Các chính sách như vậy đang trở thành một phần tiêu chuẩn của chiến lược AI doanh nghiệp.

Triển Vọng Dài Hạn Cho AI Doanh Nghiệp

Mặc dù có sự ra đời của các giới hạn sử dụng, các công ty không giảm cam kết tổng thể của họ với AI.

Thay vào đó, họ đang tinh chỉnh cách sử dụng các công cụ này trong hoạt động của mình.

AI được kỳ vọng sẽ tiếp tục là thành phần cốt lõi của các hệ thống năng suất doanh nghiệp.

Trọng tâm đang chuyển từ việc áp dụng không hạn chế sang triển khai chiến lược.

Tác Động Kinh Tế Của Việc Quản Lý Chi Phí AI

Sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào kiểm soát chi phí phản ánh các áp lực kinh tế rộng lớn hơn mà các tập đoàn lớn đang phải đối mặt.

Khi AI ngày càng được tích hợp vào các quy trình kinh doanh, tác động tài chính của nó trở nên đáng kể hơn.

Các công ty hiện đang coi việc sử dụng AI như một nguồn tài nguyên được quản lý thay vì một công cụ không giới hạn.

Cách tiếp cận này được kỳ vọng sẽ định hình chi tiêu công nghệ doanh nghiệp trong tương lai.

Kết Luận

Động thái được báo cáo của Meta, Uber và Walmart trong việc giới hạn việc sử dụng AI của nhân viên đánh dấu một sự thay đổi đáng kể trong cách các công ty lớn tiếp cận trí tuệ nhân tạo.

Khi các tổ chức chuyển đổi từ "tokenmaxxing" sang "tokenmining," trọng tâm ngày càng hướng vào hiệu quả chi phí, quản trị và triển khai AI bền vững.

Mặc dù AI vẫn là công cụ quan trọng cho năng suất, các doanh nghiệp hiện đang ưu tiên việc sử dụng có kiểm soát để quản lý chi phí vận hành ngày càng tăng.

hokanews.com – Không chỉ là tin tức Crypto. Đó là văn hóa Crypto.

Tác giả @Ethan
Ethan Collins là một nhà báo crypto đam mê và người hâm mộ blockchain, luôn săn tìm những xu hướng mới nhất đang làm rung chuyển thế giới tài chính kỹ thuật số. Với khả năng biến những phát triển blockchain phức tạp thành những câu chuyện hấp dẫn, dễ hiểu, anh giúp độc giả luôn đón đầu trong vũ trụ crypto biến đổi nhanh chóng. Dù là Bitcoin, Ethereum hay các altcoin mới nổi, Ethan đào sâu vào thị trường để khám phá những hiểu biết, tin đồn và cơ hội quan trọng đối với những người hâm mộ crypto trên toàn thế giới.

Tuyên bố miễn trách:

Các bài viết trên HOKANEWS được cung cấp để cập nhật cho bạn những thông tin mới nhất về crypto, công nghệ và nhiều hơn nữa—nhưng chúng không phải là lời khuyên tài chính. Chúng tôi đang chia sẻ thông tin, xu hướng và nhận định, không phải khuyên bạn mua, bán hoặc đầu tư. Hãy luôn tự nghiên cứu trước khi thực hiện bất kỳ quyết định tài chính nào.

HOKANEWS không chịu trách nhiệm về bất kỳ tổn thất, lợi nhuận hoặc hỗn loạn nào có thể xảy ra nếu bạn hành động dựa trên những gì bạn đọc ở đây. Quyết định đầu tư nên đến từ nghiên cứu của chính bạn—và lý tưởng nhất là từ sự hướng dẫn của một cố vấn tài chính có chuyên môn. Hãy nhớ: crypto và công nghệ di chuyển nhanh, thông tin thay đổi trong nháy mắt, và mặc dù chúng tôi hướng đến sự chính xác, chúng tôi không thể đảm bảo rằng thông tin 100% đầy đủ hoặc cập nhật.