Tình yêu của ngành tài chính dành cho AI đã lên tới đỉnh điểm, kể cả ở châu Âu, khu vực vốn từ lâu bị xem là tụt hậu về công nghệ. Ngoài những tuyên bố gây chú ý từ HSBC hay những phát ngôn vụng về của Standard Chartered, gần như bất kỳ nhà quản lý quỹ, chủ ngân hàng hay nhà giao dịch nào giờ đây cũng có thể kể hàng loạt câu chuyện về việc thử nghiệm và ứng dụng AI ngày càng sâu rộng.

Các ứng dụng trải dài từ những công việc đơn giản cho tới các lĩnh vực đòi hỏi tư duy phức tạp trong tài chính. Chẳng hạn như tổng hợp khuyến nghị của chuyên viên phân tích thành hệ thống chấm điểm tự động cá nhân hóa, huấn luyện chatbot đưa ra ý tưởng phân bổ danh mục đầu tư với những gợi ý thực sự khác biệt, hay giao phần việc nặng nề trong lập trình cho các nhóm giao dịch định lượng công nghệ cao.

Tuy nhiên, vấn đề lớn lúc này là chi phí. Tình trạng thiếu hụt nguồn cung đang gây áp lực lên toàn bộ hệ sinh thái AI, đặc biệt là năng lực tính toán. Người dùng Claude, trợ lý AI nổi tiếng của Anthropic, ngày càng phàn nàn về mức giá leo thang chóng mặt. Ngay cả thỏa thuận gần đây giữa Anthropic và SpaceX nhằm tăng năng lực xử lý cũng chưa đủ đáp ứng nhu cầu từ khách hàng đối với những tác vụ tiêu tốn lượng tính toán khổng lồ. Kết quả là giá tiếp tục tăng.

Những lời than phiền của giới tài chính về chi phí sử dụng Claude, công cụ đặc biệt được nhiều nhân viên ngân hàng mê công nghệ ưa chuộng, giờ đây bắt đầu giống hệt ngành công nghệ. Chi phí dự kiến tăng từ vài chục ngàn USD cho mỗi công ty lên tới hàng triệu USD.

Tất nhiên, nhu cầu bùng nổ từ giới lao động văn phòng lại là bài toán dễ chịu đối với những công ty như Anthropic, khi họ có thể tăng giá để phần nào biện minh cho khoản thua lỗ khổng lồ và mức định giá được thổi phồng nhờ cơn sốt AI. Công ty của Dario Amodei đang hướng tới quý có lãi đầu tiên và cân nhắc niêm yết cổ phiếu ngay trong tháng 10.

Tuy nhiên, các AI agent có khả năng tự thực hiện công việc đang được triển khai với tốc độ rất nhanh. Trong khi đó, chi phí ngày càng đắt đỏ cũng tạo ra những bài toán mới cho khách hàng trong ngành tài chính, dù họ nhìn thấy rõ lợi ích của công nghệ này.

Điều đó làm gia tăng áp lực lên lợi nhuận doanh nghiệp và buộc các công ty phải cắt giảm chi phí ở những bộ phận khác. Nó cũng làm dấy lên nỗi lo bị phụ thuộc vào một số công ty AI nhất định, trong bối cảnh các kỹ năng công nghệ cốt lõi dần chuyển sang tay các nhà cung cấp bên ngoài, chủ yếu là doanh nghiệp Mỹ.

Không khó hiểu khi phát biểu thiếu tinh tế của CEO Standard Chartered đã chạm đúng nỗi lo của nhiều người. Ông cho rằng nguồn nhân lực “giá trị thấp hơn” sẽ dần nhường chỗ cho vốn tài chính và vốn đầu tư trong chiến lược AI của ngân hàng. Cách nói đó dễ khiến người ta hiểu rằng nhân viên làm công ăn lương đang phải trả giá cho chi phí công nghệ ngày càng đắt đỏ. Như một chuyên gia phân tích từng chất vấn ngân hàng: “Các công ty AI hiện giờ chưa kiếm được tiền và đang chi tiêu rất mạnh. Liệu có đáng lo khi chúng ta hoàn toàn không biết một hoặc hai năm nữa họ sẽ tính phí theo cách nào?”

Cách hành xử của các ngân hàng và tổ chức tài chính có lẽ sẽ dần thay đổi. Trên thực tế, theo các chuyên gia phân tích và người dùng, thị trường có thể đã bắt đầu rời xa tâm lý “đốt token”, tức xem việc chi mạnh cho năng lực xử lý AI như một biểu tượng đẳng cấp bất kể có lãng phí hay không, để bước sang giai đoạn thực tế hơn. Tôi đã nghe nhiều ví dụ về việc các công ty tài chính chuyển sang xây dựng mô hình nội bộ cho những tác vụ không cần tới các mô hình ngôn ngữ toàn năng từ bên ngoài.

“Không phải nhiệm vụ nào cũng cần một mô hình AI tiên tiến nhất,” Christopher Tozzi, tác giả cuốn sách về lịch sử phần mềm mã nguồn mở, nhận định. Điều đó có thể dẫn tới những thay đổi bất ngờ trong tư duy doanh nghiệp. Có lẽ những nhân sự từng bị xem là “giá trị thấp hơn” nhưng có thể xây dựng và duy trì chatbot rẻ hơn giải pháp bên ngoài lại sở hữu kỹ năng rất đáng giá.

Các công ty tài chính thậm chí có thể làm điều tưởng chừng khó xảy ra là hợp tác với nhau để chia sẻ gánh nặng chi phí AI và trao đổi chuyên môn về mô hình nội bộ. Từ trước tới nay, ngành này vốn không giỏi chia sẻ công nghệ hay dữ liệu, khi các ngân hàng và công ty quản lý tài sản luôn tìm cách vượt lên đối thủ. Họ cũng không mấy thành công với các thương vụ sáp nhập xuyên biên giới dù hợp lý về mặt kinh tế nhưng nhạy cảm về chính trị, như nỗ lực thâu tóm Commerzbank của UniCredit.

Biết đâu AI sẽ trở thành chất xúc tác làm thay đổi cách phân bổ vốn và thúc đẩy quá trình tái cấu trúc ngành ngân hàng, đặc biệt tại những khu vực dư thừa ngân hàng ở châu Âu. Có lẽ CEO UniCredit Andrea Orcel nên cho Thủ tướng Đức Friedrich Merz xem ngân sách AI mà các ngân hàng dự kiến phải chi.

Hiện tại, rất ít người tin rằng vị thế thống trị của Anthropic hay OpenAI sẽ sớm bị phá vỡ. Những người truyền bá cho AI có lẽ đúng khi cho rằng nỗi sợ bị bỏ lại phía sau vẫn đủ lớn để khiến giới tài chính tiếp tục mạnh tay chi tiêu, miễn là còn cơ hội tạo lợi thế cạnh tranh.

Theo dữ liệu của Forrester, chi tiêu công nghệ của chính phủ và doanh nghiệp dự kiến tăng gần 8% trong năm 2026, mức tăng mạnh nhất trong nhiều năm. Điều này phần nào giống với giai đoạn đầu của điện toán đám mây, khi các công ty bắt đầu tự phát triển một số hệ thống nội bộ mà vẫn chưa ảnh hưởng đáng kể tới lợi nhuận của các tập đoàn công nghệ ở Thung lũng Silicon hay Seattle. Và dĩ nhiên, AI cũng đang khiến châu Âu phụ thuộc sâu hơn về mặt địa chính trị vào các ông lớn công nghệ Mỹ như Amazon.

Tuy nhiên, một số doanh nghiệp đã thử nghiệm thành công việc tự xây dựng mô hình riêng để giảm bớt gánh nặng chi phí dù chưa thể xóa bỏ hoàn toàn. Điều đó khiến tôi tự hỏi liệu lần này áp lực hạn chế thuê ngoài quá nhiều và quá sớm có lớn hơn trước hay không.

Giữa làn sóng tranh cãi quanh phát biểu của Bill Winters về AI, nhiều người đã bỏ qua một câu nói thận trọng hơn của ông: “Chúng tôi đang cân nhắc rất, rất kỹ về chi phí cho AI”. Nếu điều đó thúc đẩy nhiều doanh nghiệp châu Âu tự chủ công nghệ hơn, đó lại là tín hiệu tích cực.