Xu hướng 'Tokenmaxxing' khiến Meta tiêu tốn gần 2 triệu USD cho một kỹ sư

Một xu hướng lan truyền được gọi là "tokenmaxxing" đang gây tranh cãi ở Thung lũng Silicon, khi các kỹ sư cạnh tranh để tiêu thụ một lượng lớn token AI nhằm thể hiện sự thành thạo của họ với trí tuệ nhân tạo. Thực trạng này đã bộc lộ sự rạn nứt giữa nỗ lực thúc đẩy áp dụng AI và rủi ro về sự kém hiệu quả trị giá hàng triệu đô la, điển hình là một bảng xếp hạng nội bộ của Meta theo dõi mức sử dụng token, với một người dùng đứng đầu đã tiêu tốn ước tính 2 triệu USD chỉ trong một tháng.

"Các nhà phát triển sẽ tận dụng bất kỳ mục tiêu nào gắn liền với tiền thưởng hoặc thăng tiến, và lần này cũng không khác gì," Gergely Orosz, tác giả của bản tin The Pragmatic Engineer, cho biết trong một bài đăng trên X. Sự việc làm nổi bật thách thức ngày càng tăng đối với các công ty công nghệ: làm thế nào để khuyến khích sử dụng các công cụ AI mới mạnh mẽ mà không thúc đẩy hành vi lãng phí làm thổi phồng chi phí vận hành mà không có lợi tức đầu tư rõ ràng.

Quy mô tiêu thụ token tại Meta là rất đáng kể. Theo một báo cáo từ The Information, một bảng xếp hạng không chính thức có tên "Claudeonomics" đã chứng kiến mức sử dụng token trên toàn công ty tăng từ 6,02 nghìn tỷ lên 73,7 nghìn tỷ chỉ trong 30 ngày trước khi nó bị gỡ xuống. Cá nhân đứng đầu bảng đã tiêu thụ từ 281 tỷ đến 328,5 tỷ token, một con số có thể lên tới gần 2 triệu USD dựa trên giá công khai từ các nhà cung cấp AI như Anthropic và OpenAI.

Sự gia tăng chi phí liên quan đến AI, vốn đã tăng gấp bốn lần đối với các tập đoàn trong năm qua theo dữ liệu từ Ramp và Gartner, đang trở thành một "điểm mù nghìn tỷ đô la" cho các giám đốc tài chính. Vấn đề cốt lõi là liệu mức tiêu thụ token có phải là một đại diện có ý nghĩa cho năng suất hay chỉ đơn thuần là một số liệu phù phiếm khuyến khích các kỹ sư đốt tài nguyên mà không tạo ra giá trị, có khả năng ảnh hưởng đến văn hóa doanh nghiệp và các khoản đầu tư AI trong tương lai.

Bảng xếp hạng tỷ token

Bảng xếp hạng "Claudeonomics" tại Meta đã gây ra một cơn sốt hoạt động nhằm leo hạng. Các nhân viên được cho là đã sử dụng nhiều chiến thuật khác nhau để thổi phồng số lượng token của họ, bao gồm thiết kế các câu lệnh (prompts) dài quá mức, chạy đồng thời nhiều tác nhân AI và triển khai các bot ghi chép cuộc họp nơi kỹ sư được ghi nhận mức sử dụng token. Một số kỹ sư được cho là đã chỉ đạo các tác nhân AI tạo ra khối lượng lớn các thay đổi mã tầm thường không mang lại cải thiện chức năng nào, theo The Information. "Tôi mời mọi người ước tính sơ bộ mức tiêu thụ năng lượng đằng sau việc này," một nhân viên đã viết trên một diễn đàn nội bộ. "Nếu nó không quá phi lý, nó sẽ khiến chúng ta đau lòng."

Hành vi này không chỉ có ở Meta. Một sự việc tương tự đã xảy ra tại Amazon, nơi chỉ thị của một người quản lý về việc sử dụng công cụ lập trình AI thường xuyên hơn đã khiến các kỹ sư viết một tập lệnh (script) làm tăng mức sử dụng của họ lên gấp 10 lần một cách giả tạo, đưa nhóm lên vị trí đứng đầu bảng xếp hạng nội bộ. Jon Chu, một đối tác tại Khosla Ventures, đã gọi việc sử dụng mức tiêu thụ token làm thước đo hiệu suất là một "chính sách hoàn toàn ngu ngốc" trên X. Tuy nhiên, xu hướng này đã được một số nhà lãnh đạo ngành thúc đẩy, với CEO Nvidia Jensen Huang tuyên bố rằng ông sẽ "vô cùng lo ngại" nếu một kỹ sư kiếm được 500.000 USD một năm mà sử dụng ít hơn 250.000 USD giá trị token.

Một câu hỏi về các khuyến khích

Để đáp lại cuộc tranh luận về "tokenmaxxing", một số công ty đang chủ ý chọn cách thưởng cho kết quả thay vì mức tiêu thụ. Ví dụ, nhà sản xuất thiết bị thực thi pháp luật Axon tặng tiền thưởng bằng tiền mặt cho các nhóm vượt quá mục tiêu lộ trình hàng năm ít nhất 15%. Josh Isner, chủ tịch của Axon, kỳ vọng 2.000 kỹ sư phần mềm của mình sẽ cùng nhau đạt vượt mức mục tiêu năm 2024 thêm 30%, phần lớn nhờ sử dụng các công cụ AI, nhưng tuyên bố rằng việc đánh giá nhân viên dựa trên mức sử dụng token không phù hợp với mục tiêu của công ty. "Làm sao bạn biết mình đang nhận được kết quả như mong muốn?" ông hỏi.

Các giám đốc điều hành khác, như CEO Box Aaron Levie, đang tích hợp mức tăng năng suất AI dự kiến trực tiếp vào các mục tiêu lộ trình sản phẩm, từ đó ảnh hưởng đến thù lao. Cuộc tranh luận tập trung vào giá trị của token như một thước đo. Trong khi một số người, như CEO Y Combinator Garry Tan, ủng hộ "tokenmaxxing", thì những người chỉ trích như COO Linear Cristina Cordova lại hoài nghi hơn. "Xếp hạng các kỹ sư theo mức tiêu thụ token giống như việc tôi xếp hạng đội ngũ tiếp thị của mình theo người tiêu tiền nhiều nhất," cô nói. "Đừng nhầm lẫn tỷ lệ đốt tiền cao với tỷ lệ thành công cao." Khi các công ty điều hướng quá trình chuyển đổi AI, thách thức vẫn là xây dựng các cấu trúc khuyến khích thúc đẩy đổi mới thực sự thay vì một văn hóa lãng phí kỹ thuật số.

Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.