Trong khi năm 2023-2024 chứng kiến chi phí truy vấn AI giảm mạnh nhờ cạnh tranh model và sức mạnh phần cứng tăng, bức tranh chi phí AI vào năm 2026 đang đảo chiều: Những khoản phí tưởng như "lẻ tẻ" như token xử lý dữ liệu hay giá linh kiện phần cứng giờ là mấu chốt khiến chi phí vận hành và phát triển AI ngày càng phình to. 

Token: Đơn vị chi phí chính của AI thời đại mới

Các nhà cung cấp dịch vụ AI lớn như OpenAI, Google hay Anthropic tính phí truy vấn theo số token - đơn vị dữ liệu xử lý trong prompt đầu vào (input) và phần sinh ra (output). 

Điều này khiến chi phí không còn chỉ là mua chứng nhận hay thuê GPU, mà là một khoản biến động theo cách doanh nghiệp sử dụng AI, và thường khó dự đoán trước khi phát sinh. Theo một bài phân tích kinh tế AI, số lượng token do model sinh ra có thể không hoàn toàn theo kiểm soát của doanh nghiệp chẳng hạn prompt cùng nội dung nhưng khác cách diễn đạt vẫn sinh ra output nhiều token hơn dẫn đến quy mô chi phí thay đổi khó lường. 

Một báo cáo trên ZDNet cho biết các model hàng đầu như GPT-5.2 đã tăng giá khoảng 40% cho mỗi token nhập liệu vào đầu năm 2026, phản ánh áp lực chi phí lên các nhà cung cấp và nhìn nhận rằng giá AI sẽ "phải được lập ngân sách như một khoản chi công nghệ cơ bản" chứ không còn xem như thử nghiệm. 

Giá bộ nhớ DRAM và HBM: Áp lực không chỉ ở đám mây

Không chỉ token, giá bộ nhớ máy chủ, đặc biệt DRAM và HBM (High-Bandwidth Memory) đang tăng mạnh do nhu cầu lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ từ các trung tâm dữ liệu AI. 

Theo phân tích chuỗi cung ứng chip, nhu cầu AI đã đẩy DRAM và NAND flash lên cao, với mức tăng giá gấp 2-4 lần trong giai đoạn 2024-2025, tạo áp lực trực tiếp đến chi phí hạ tầng. 

Hãng RBC Capital Markets ghi nhận rằng phần lớn tăng trưởng chi phí cơ sở hạ tầng của các "Big Tech" vào năm 2026 không phải do mua thêm thiết bị mới, mà là do giá bộ nhớ tăng khiến chi phí đội lên dù cùng khối lượng phần cứng. Ít nhất 45% mức tăng chi phí CAPEX của các công ty lớn có thể được quy cho giá bộ nhớ tăng cao như vậy. 

Tác động lên thiết kế và vận hành sản phẩm

Đối với doanh nghiệp triển khai AI, token và phí bộ nhớ DRAM không chỉ là các khoản chi toán học đơn thuần, mà còn ảnh hưởng trực tiếp tới ngân sách, cấu trúc dịch vụ và chiến lược công nghệ:

- Ngân sách AI phải được lập kế hoạch dài hạn, vì token là chi phí biến đổi theo mức sử dụng thay vì chi phí cố định như license truyền thống. Điều này buộc bộ phận tài chính phải dự đoán chi phí sử dụng token để tránh "bị sốc hóa đơn". 

- Bộ nhớ tăng giá đẩy các công ty phải xem lại chiến lược hạ tầng, ví dụ: thuê GPU với DRAM cao cấp đắt tiền hay dùng các giải pháp tối ưu hóa bộ nhớ. 

- Các dịch vụ AI lớn có thể tính phí cao hơn trên gói cao cấp nhằm bù đắp chi phí tăng lên, từ đó khiến người dùng cuối trả nhiều hơn cho các tính năng như hội thoại kéo dài, nội dung đa phương tiện,.... 

Năm 2026 đánh dấu một bước ngoặt trong kinh tế AI: giá token tăng, giá bộ nhớ DRAM leo thang và các khoản phí licensing dữ liệu đều góp phần khiến AI không còn là "miễn phí thử nghiệm" mà phải nằm trong dự toán bài bản. 

Điều này đặt ra thách thức lớn cho các doanh nghiệp khi đặt AI là một khoản chi chiến lược, cần kế hoạch tài chính rõ ràng và công cụ theo dõi chi phí chặt chẽ.