Một số người đang đốt 210 tỷ Token trong một tuần và một số người đang chi 150.000 USD cho các công cụ lập trình AI trong một tháng. Ngày nay, tiêu chuẩn được Thung lũng Silicon sử dụng để đánh giá một lập trình viên giỏi hay dở không còn là chất lượng mã, phân phối dự án hay đóng góp của nhóm mà là một cuộc cạnh tranh điên cuồng chống lại một chỉ số kỹ thuật cực kỳ đắt đỏ, mức tiêu thụ Token.


Một kỹ sư của OpenAI đã đốt 210 tỷ token (tương đương với tổng số văn bản của 33 Wikipedia) thông qua mô hình AI của công ty trong một tuần, đứng đầu công ty. Tại Anthropic, một công ty AI khác, một người dùng Claude Code đã tạo ra hơn 150.000 đô la hóa đơn trong một tháng.

Sự so sánh tưởng chừng như vô lý này không phải để nhân viên mua vui mà là vì sự ngưỡng mộ điên cuồng của các ông chủ. Vì ông chủ mê tín rằng AI có thể nâng cao hiệu quả nên việc đốt tiền như điên đương nhiên trở thành “màn trình diễn” để nhân viên giữ được việc làm. Ở một số công ty công nghệ, bảng xếp hạng nội bộ sẽ tiết lộ số lượng token mà mỗi nhân viên tiêu thụ theo thời gian thực; ở những gã khổng lồ như Meta và Shopify, ban lãnh đạo thậm chí còn trực tiếp buộc việc sử dụng các công cụ AI với việc đánh giá hiệu suất.

Ngành công nghiệp gọi hiện tượng này là “Tokenmaxxing”.

Nhưng hóa đơn cao ngất trời này có thực sự xứng đáng không? Là thứ các công ty bỏ ra số tiền lớn mua lại siêu mã có thể lật đổ cả ngành, hay là rác thải điện tử mà nhân viên để AI tạo ra điên cuồng nhằm tăng thứ hạng? Khi việc đốt tiền trở thành bằng chứng của sự cần cù, cái gọi là cuộc cách mạng năng suất này có thể chỉ là một bong bóng tự lừa dối.

01 Token: Tiền tệ cứng trong kỷ nguyên AI

Để hiểu bản chất của cuộc thi này, trước tiên bạn cần tìm hiểu Token là gì.

Token là đơn vị đo lường nhỏ nhất dành cho thông tin được hệ thống AI xử lý, gần tương đương với một đoạn từ. Khi người dùng nhập văn bản vào mô hình AI, hệ thống sẽ phân tách văn bản thành các token để xử lý; khi mô hình tạo ra câu trả lời, khối lượng công việc cũng được tính bằng đơn vị mã thông báo. Đối với các ứng dụng AI dựa trên văn bản, việc tạo ra 750 từ cần khoảng 1.000 Token.

Cách đây không lâu, ngay cả một người dùng nhiều cũng có thể tiêu thụ hàng nghìn Token mỗi ngày, đó là giới hạn. Ví dụ: một học sinh sử dụng AI để hoàn thành một bài báo và sau nhiều lần sửa đổi, khoảng 10.000 Token (khoảng 7.500 từ) sẽ được sử dụng. Để tiêu thụ hàng triệu Token, một người cần ngồi trước máy tính và gõ bàn phím trong vài giờ, trong khi việc tiêu thụ hàng tỷ Token là điều gần như không thể.

Tuy nhiên, với sự ra đời của cái gọi là công cụ mã hóa tác nhân, số tiền đặt cược đã tăng lên. Sự khác biệt cơ bản giữa loại công cụ này và trợ lý AI truyền thống là tính tự chủ của chúng. Các hệ thống này có thể hoạt động không cần giám sát trong nhiều giờ liên tục, xem xét và chỉnh sửa cơ sở mã khổng lồ và thậm chí viết các chương trình phần mềm hoàn chỉnh chỉ bằng một lời nhắc. Mỗi tác nhân có thể tạo ra hàng trăm hoặc hàng nghìn tác nhân phụ để xử lý các phần khác nhau của nhiệm vụ và mỗi bước của hoạt động sẽ tạo ra hàng nghìn Mã thông báo. Một số hệ thống AI (chẳng hạn như trợ lý AI mã nguồn mở phổ biến OpenClaw) thậm chí còn được thiết kế để hoạt động 24/7, tiêu thụ Token một cách điên cuồng trong khi người dùng ngủ.

Ege, đồng sáng lập công ty khởi nghiệp AI Mechanize Erdil) tiết lộ: "Nếu bạn có một số đại lý hoạt động liên tục, một đại lý toàn thời gian có thể tiêu thụ 700 triệu Token trong một tuần. (Tôi ước tính mức tiêu thụ Token hàng tuần của riêng tôi là từ 1 tỷ đến 10 tỷ.) Trên thực tế, nó không đòi hỏi bất kỳ nỗ lực nào cả."

Khi Token trở thành thước đo phổ quát để đo lường khối lượng công việc AI, nó tự nhiên phát triển thành một nguồn tài nguyên khan hiếm và thậm chí trở thành một công cụ thương lượng mới cho các công ty công nghệ trong cuộc cạnh tranh nhân tài. Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang đã nêu rõ trong bài phát biểu quan trọng của mình tại Hội nghị Công nghệ GPU năm nay rằng ông có kế hoạch cung cấp ngân sách token bổ sung tương đương với một nửa mức lương hàng năm của các kỹ sư bên cạnh mức lương hàng năm của các kỹ sư. "Điều này hiện đã trở thành một trong những phương pháp tuyển dụng của Thung lũng Silicon: Công việc của tôi có bao nhiêu token?" Lời nói của Huang Renxun đã đẩy token từ một khái niệm kỹ thuật lên hàng đầu trong cạnh tranh kinh doanh.

Thibault Sottiaux, trưởng nhóm kỹ thuật tại dịch vụ mã hóa AI Codex của OpenAI, cũng nhận thấy xu hướng tương tự. Ông nói rằng trong các cuộc phỏng vấn xin việc, ngày càng có nhiều người hỏi họ có thể nhận được bao nhiêu tài nguyên điện toán suy luận chuyên dụng. Token đang trở thành thành phần chính thứ tư trong cuộc cạnh tranh giành nhân tài công nghệ sau tiền lương, tiền thưởng và vốn sở hữu.

02 Vinh quang và nỗi lo âu trên bảng xếp hạng

Ở một số công ty công nghệ, mức tiêu thụ Token không còn chỉ là một chỉ báo kỹ thuật mà đã được gán cho một thuộc tính xã hội mạnh mẽ. Trong các công ty AI như Meta và OpenAI, nhân viên cạnh tranh trên bảng xếp hạng nội bộ dựa trên số lượng token họ tiêu thụ. Danh sách xếp hạng đã trở thành bảng hiển thị thành tích mới. Ngân sách mã thông báo hào phóng đang trở thành một đặc quyền công việc cho các lập trình viên, như bảo hiểm nha khoa hoặc bữa trưa miễn phí.

Shopify là đại diện cho một con đường khác. Công ty đã xác nhận trong một tuyên bố rằng việc sử dụng mã thông báo chỉ là một trong những số liệu được sử dụng để đo lường hiệu suất và cũng sẽ kiểm tra cách AI cải thiện và khuếch đại kết quả công việc. Giám đốc điều hành Tobi Lütke của công ty đã đặt kỳ vọng cơ bản vào việc sử dụng AI và gắn nó trực tiếp với các đánh giá hiệu suất, trong đó những nhân viên sử dụng các công cụ AI sẽ được khen thưởng rất nhiều còn những nhân viên sử dụng chúng ít hơn hoặc không bị phạt.

Bầu không khí này đã làm nảy sinh một loại lo lắng mới tại nơi làm việc. Nhà đầu tư mạo hiểm Nikunj Kothari gọi đây là “nỗi lo lắng về Token” trong bài báo Substack của mình. Ông quan sát thấy chủ đề trò chuyện trong giới công nghệ đang lặng lẽ thay đổi. Trước đây khi gặp nhau, mọi người thường hỏi "Bạn đang xây dựng cái gì?", còn bây giờ nó trở thành "Bạn đã điều hành bao nhiêu đại lý?"

Để chiếm một vị trí trên bảng xếp hạng, một số nhân viên đã bắt đầu áp dụng những chiến lược cực đoan. Một số lập trình viên đã thành thạo nghệ thuật đa nhiệm AI, mở nhiều cửa sổ cùng lúc và giải phóng hàng chục tác nhân vào dự án của họ cùng một lúc.

Hơn nữa, các lỗ hổng trong các gói đăng ký bị lợi dụng để nhận được số lượng lớn hạn ngạch Token với chi phí thấp hơn nhiều so với giá thị trường. Một nhà sáng lập công ty khởi nghiệp tiết lộ rằng ông đã phát hiện ra lỗ hổng trong một công cụ AI do công ty khởi nghiệp thiết kế Figma phát triển, cho phép tài khoản 20 đô la mỗi tháng sử dụng Claude Tokens trị giá 70.000 đô la. Anh ta đã khai thác lỗ hổng này để xây dựng đồng thời sáu dự án phần mềm cho đến khi tính năng này bắt đầu thực thi giới hạn hạn ngạch AI trong những ngày gần đây.

Hiện tượng này cũng đã gây ra phản ánh trong các công ty AI. Một nhân viên OpenAI giấu tên cho biết điều này có vẻ không bền vững.

Tuy nhiên, không ai sẵn sàng dừng lại một cách dễ dàng, bởi vì không ai muốn trở thành người vẫn chủ yếu dựa vào mã hóa thủ công trong thời đại AI. Như người viết bản tin công nghệ Gergely Orosz lưu ý, trong các công ty công nghệ lớn, việc không sử dụng AI với tốc độ nhanh đang trở thành một rủi ro nghề nghiệp, bất kể chất lượng đầu ra như thế nào.

Văn hóa này đã đi chệch khỏi con đường kỹ thuật trong mắt những người quan sát. Một số cư dân mạng nhận xét rằng kỹ thuật thực sự theo đuổi hiệu quả và sử dụng ít tài nguyên nhất để đạt được kết quả tốt nhất. Hành vi so sánh hóa đơn máy chủ hiện nay chỉ là nhầm lẫn việc đốt tiền với năng suất. Nếu doanh nghiệp trả tiền cho những thử nghiệm vội vàng mà không kiềm chế thì cuối cùng họ sẽ phải trả giá.

03 Mức tiêu thụ mã thông báo: Đây là nỗ lực hay kết quả được đo lường?

Nhân viên khoe khoang và ông chủ vui vẻ trả tiền, có vẻ như đôi bên cùng có lợi. Nhưng có một vấn đề quản lý kinh điển ẩn giấu ở đây. Việc tiêu thụ nhiều Token có nhất thiết đồng nghĩa với sản lượng cao không?

Nhà sản xuất nền tảng tự động hóa Zapier đã bắt đầu theo dõi việc sử dụng mã thông báo của nhân viên bằng một trang tổng quan mới. Giám đốc chuyển đổi AI của nó, Brandon Sammut, cho biết nếu họ phát hiện ra rằng một nhân viên sử dụng số token nhiều gấp 5 lần so với các đồng nghiệp của họ, họ sẽ tò mò, liệu người này cực kỳ kém hiệu quả hay anh ta là một siêu sao thực sự? Câu trả lời phụ thuộc vào chính xác những Token này được trao đổi để lấy gì.

Công ty Vercel đưa ra một trường hợp tích cực. Một kỹ sư cấp cao đã yêu cầu một nhóm đặc vụ AI xây dựng một bộ dịch vụ cơ sở hạ tầng cốt lõi mới dựa trên một bài nghiên cứu trong vòng một tuần. Nếu giao cho các kỹ sư con người thực hiện, nhiệm vụ này sẽ mất hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng. Hóa đơn cho công việc này là khoảng 10.000 USD. Giám đốc điều hành Vercel Guillermo Rauch cho rằng khoản đầu tư này rất xứng đáng và nói rằng nó giống như đưa cho mọi người một vòi cứu hỏa phun nhiên liệu. Ông ước tính rằng chi 10.000 USD cho một ngày làm việc có thể tiết kiệm cho công ty hàng triệu USD.

Công ty Kumo AI nhìn thấy giá trị của việc đầu tư Token từ một góc độ khác. Người đồng sáng lập Hema Raghavan tiết lộ rằng các kỹ sư xuất sắc của cô sử dụng tác nhân AI giống như có một đội quân trợ lý cấp dưới. Trong khi một số kỹ sư đi trượt tuyết vào cuối tuần thì đại diện của họ vẫn tiếp tục thực hiện nhiệm vụ. Hơn nữa, Raghavan nhận thấy rằng các đại lý đôi khi giúp viết mã tốt hơn, từ đó giảm chi phí tổng thể trên đám mây của công ty.

Tuy nhiên, không phải tất cả mức tiêu thụ cao đều mang lại lợi nhuận tích cực như vậy. Một số nhân viên có thể thực hiện một số lượng lớn các phép tính không hiệu quả, lặp đi lặp lại hoặc thậm chí vô nghĩa chỉ để xuất hiện trên danh sách xếp hạng hoặc theo logic đơn giản rằng những gì họ sử dụng là chính xác. Một số cư dân mạng nhận xét rằng điều này giống như việc chỉ nhìn vào số lượng cuộc điện thoại mà một nhân viên bán hàng thực hiện mà không quan tâm đến việc cuối cùng anh ta đã hoàn thành bao nhiêu giao dịch. Nếu công ty không phân biệt giữa nỗ lực và kết quả, các biện pháp khuyến khích sẽ dẫn đến sự bận rộn bề ngoài hơn là những đóng góp thực sự.

Một số kỹ sư đã chia sẻ chiến lược sử dụng thông minh hơn, tinh chỉnh các lời nhắc bằng ngôn ngữ tự nhiên thành các biến chính thay vì chuyển nguyên vẹn các đoạn văn hoàn chỉnh vào mô hình. Bằng cách này, việc sử dụng Token có thể giảm khoảng 99%, trong khi hiệu ứng vẫn có thể được giữ lại gần 90%. Nhà bình luận này thẳng thắn nói: "Tokenmaxxing đang đốt tiền để giả vờ làm việc hiệu quả. Hiệu quả ngữ nghĩa là phương pháp mở khóa thực sự."


Kevin Ruth của The New York Times Roose, sau khi phỏng vấn một số người dùng nặng, đã đưa ra một câu hỏi nghiêm túc hơn. Việc xếp hạng không đo lường chất lượng đầu ra, điều này đặt ra một câu hỏi rõ ràng: Có công cụ tối đa hóa Token nào trong số này tạo ra kết quả tốt không? Hay họ chỉ quay vòng tròn, tạo ra những đoạn mã vô dụng và lãng phí sức mạnh xử lý quý giá chỉ để tỏ ra bận rộn?

04 Hóa đơn chi phí: Ai sẽ thanh toán cho “chủ nghĩa hiện diện kỹ thuật số”?

Hiện tại, hầu hết chi phí tiêu thụ Token đều do doanh nghiệp chịu. Nhưng khi mức sử dụng tăng cao, sớm hay muộn tài khoản này sẽ phải được tính đến.

Bản thân các công ty AI đã được hưởng lợi từ làn sóng này. Anthropic đã tăng hơn gấp đôi dự báo doanh thu trong hai tháng đầu năm, phần lớn là do sự tăng trưởng nhanh chóng của các công cụ mã hóa đại lý. Công cụ Codex của OpenAI đã chứng kiến ​​số lượng người dùng hoạt động hàng tuần tăng gấp ba lần kể từ đầu năm và tổng mức sử dụng tính bằng token đã tăng gấp năm lần. Google cho biết năm ngoái rằng các mô hình AI của họ xử lý hơn 1,3 triệu triệu token mỗi tháng.

Nhưng đối với các công ty sử dụng những công cụ này, chi phí Token tăng vọt là một thực tế không thể bỏ qua. Một số cư dân mạng chỉ ra rằng mức tiêu thụ tài nguyên thực tế của các dịch vụ đăng ký AI hiện tại trên thị trường, chẳng hạn như gói 200 USD hàng tháng của Claude, vượt xa mức giá và là nguyên nhân dẫn đến khoản trợ cấp cao từ các công ty AI. Khi các công ty AI cần tăng giá để đạt được lợi nhuận hoặc các công ty chuyển sang mô hình API trả tiền cho mỗi lần sử dụng, chi phí Token có thể tăng lên nhiều lần hoặc thậm chí nhiều hơn. Đến lúc đó, những chủ sở hữu token lớn nổi tiếng trong bảng xếp hạng có thể sẽ nhanh chóng trở thành lỗ đen về chi phí trong mắt ông chủ của họ.

Tình trạng này xảy ra khi điện toán đám mây bắt đầu phổ biến. Nhiều doanh nghiệp đã phải trả giá đắt do chi phí đám mây ngoài tầm kiểm soát, chẳng hạn như tài nguyên nhàn rỗi, cung cấp quá mức và thiếu quản trị, cuối cùng dẫn đến các hóa đơn vượt xa mong đợi.

Ngày nay, chi phí mã thông báo đang trở thành một vấn đề mới về chi phí trên đám mây. Người sáng lập Exceeds AI, Mark Hull, cho biết gần đây ông đã sử dụng Claude Code để phát triển ba công cụ xử lý công việc, tổng cộng khoảng 300.000 dòng mã và giá token là khoảng 2.000 USD. Anh quyết định cung cấp nền tảng này cho toàn bộ công ty của mình, nhưng trong vòng 48 giờ, chi phí tăng vọt, buộc anh phải đặt ra giới hạn sử dụng.

Giám đốc điều hành Vercel Guillermo Rauch cũng thừa nhận rằng mặc dù những nhân viên hiện đang tiêu thụ nhiều token nhất cũng là những người hoạt động tốt nhất nhưng ông không phủ nhận rằng hành vi lạm dụng sẽ xảy ra trong tương lai. Ông thẳng thừng nói rằng nhân viên có thể sử dụng những token này cho các dự án phụ, chẳng hạn như công ty khởi nghiệp của riêng họ, công việc bán thời gian để kiếm thêm tiền hoặc bất cứ điều gì khác. Chắc chắn sẽ có rất nhiều sự lạm dụng.

Một số bình luận gọi hiện tượng này là bản sao của chủ nghĩa hiện diện kỹ thuật số trong kỷ nguyên AI. Trước đây, một số người treo áo khoác lên ghế để giả vờ đang ở nơi làm việc và một số sử dụng chuột vật lý để giữ các công cụ nhắn tin tức thời trực tuyến khi làm việc ở nhà. Ngày nay, việc tiêu thụ token được sử dụng để chứng minh giá trị của chúng. Chỉ lần này, cái giá phải trả không còn là kỹ năng diễn xuất miễn phí nữa mà là tiền thật. Một khi các công ty bắt đầu tính toán chặt chẽ tỷ lệ đầu vào-đầu ra, những màn trình diễn này sẽ trở nên đặc biệt rực rỡ.


Chuyên gia FinOps Kevin Prokopets Prokopetz) đã chỉ ra rằng việc áp dụng các công cụ AI không được quản lý sẽ dẫn đến việc một số lượng lớn token bị đốt mà không thể hiện được lợi tức đầu tư thực tế. Một nhà bình luận khác, Nate Patel, nói thẳng thắn hơn: “Nếu việc tiêu thụ token không gắn liền với khả năng phân phối hoặc tiết kiệm thời gian thì đó chỉ là đốt tiền”.

05 Quay lại cội nguồn: Cần đo lường chính xác những gì

Câu hỏi quay trở lại cội nguồn của quản lý. Kể từ khi Peter Drucker lần đầu tiên thảo luận một cách có hệ thống về năng suất của những người lao động tri thức, làm thế nào để đo lường sản lượng một cách hiệu quả đã khiến nhiều tổ chức bối rối. Mọi người luôn có xu hướng đo lường những chỉ số dễ tính toán nhất hơn là những chỉ số có giá trị nhất. Trước đây, đó là số dòng mã, số lượng email được gửi và số giờ làm việc. Bây giờ là mức tiêu thụ Token.

Một số ý kiến ​​trích dẫn Định luật Goodhart để phân tích hiện tượng này. Khi chính một chỉ báo trở thành mục tiêu thì nó không còn là một chỉ báo tốt nữa. Danh sách xếp hạng Token chính xác như thế này. Nó thúc đẩy nhân viên so sánh mức tiêu thụ hơn là theo đuổi kết quả thực tế.

Brian Jabarian, nhà nghiên cứu tại Trường Kinh doanh Booth thuộc Đại học Chicago, cho biết các công ty phải bắt đầu đo lường mức độ sử dụng Token, nhưng mục đích không phải là so sánh ai sử dụng nhiều hơn mà để xem đầu vào và đầu ra.

Anh ấy tin rằng mọi người đều nghĩ rằng năng suất sẽ tăng lên miễn là sử dụng AI Token, rồi mọi chuyện sẽ kết thúc, nhưng thực tế phức tạp hơn nhiều. Nếu một công ty tiết kiệm chi phí trả trước thông qua tuyển dụng AI, nhưng cần tốn nhiều nhân lực hoặc mã thông báo hơn để bù đắp cho những sai lầm sau này, thì tổn thất chung sẽ là tổn thất. Khi một công ty cung cấp công cụ AI cho 500.000 nhân viên, những vấn đề về mã thông báo này trở nên tối quan trọng.

Một số công ty đã bắt đầu khám phá các phương pháp quản lý tinh tế hơn. Sammut của Zapier cho biết họ sử dụng phân tích để đưa ra kết luận về việc liệu một thói quen sử dụng có phải là huy chương vàng đáng được các đồng nghiệp khuyến khích hay một thói quen tiêu cực cần được huấn luyện để thoát khỏi. Exceeds AI's Hull đề xuất rằng các công ty nên phát triển các quy tắc quản trị xung quanh việc sử dụng mã thông báo, chẳng hạn như đặt giới hạn về những mô hình nào có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ cụ thể và thậm chí tận dụng chính AI để tự động hóa các lựa chọn đó.

Một cư dân mạng đã chia sẻ tiêu chí đánh giá của mình. Để đánh giá giá trị của một dự án AI, vấn đề không phải là có bao nhiêu token được tiêu thụ mà là mỗi token tạo ra bao nhiêu giá trị lâu dài. Nếu bất kỳ người quản lý nào nhất quyết lấy mức tiêu thụ Token làm tiêu chí đánh giá duy nhất, người đó sẽ chọn rời đi mà không do dự.

Có lẽ, điều chúng ta cần không phải là nhiều Token hơn mà là những cách sử dụng chúng thông minh hơn. Nhiều công ty sử dụng các mô hình hàng đầu hiện đại nhất cho mọi tình huống, trong khi trong nhiều quy trình công việc, các mô hình có chi phí thấp hơn là đủ. Thiếu bộ nhớ đệm ngữ cảnh và quản lý ngữ cảnh kém cũng là những lý do quan trọng khiến doanh nghiệp lãng phí mã thông báo.

Những người khác đã bắt đầu khám phá cách làm cho AI trở nên tiết kiệm và tự chủ hơn, chẳng hạn như sử dụng các mô hình quy mô nhỏ hơn để hoàn thành các nhiệm vụ cụ thể. Dòng mô hình Granite 4 của IBM, với các phiên bản tham số 3B và 350M, chạy với chi phí chỉ bằng một phần chi phí của các mô hình lớn hơn và thậm chí có thể chạy trên các thiết bị tiêu thụ điện năng thấp như Raspberry Pi.

Một nhà bình luận khác đưa ra tư duy cơ bản hơn từ góc độ kiến ​​trúc kỹ thuật. Ông tin rằng bước đột phá thực sự nằm ở việc thay thế lạm phát tham số bằng hiệu quả cơ cấu. Sử dụng vũ lực tiêu tốn hàng chục tỷ Token để giải quyết các vấn đề logic xác định cũng giống như lái một động cơ phản lực tới một quán bar. Đây là sự lãng phí năng lượng rất lớn và vô lý. Tương lai của tác nhân AI phải tiết kiệm, tự chủ và mang tính quyết định, giảm tải logic cứng nhắc cho những người giải quyết hiệu quả, thay vì tạo ra hàng trăm tác nhân phụ trong hộp cát phần mềm một cách không kiểm soát.

Những quan điểm này đều đi theo cùng một hướng: Bản thân mã thông báo không phải là mục đích mà là phương tiện. Đo lường mức tiêu thụ Token cuối cùng là để đo lường những gì nó được trao đổi.

Kết luận

Khi xu hướng xấu xa "giả vờ làm việc chăm chỉ" bằng cách đốt cháy sức mạnh tính toán lan rộng khắp Thung lũng Silicon, các nhà quản lý cuối cùng sẽ phải đối mặt với một thực tế kinh doanh cực kỳ lạnh lùng: không có siêu anh hùng thực sự nào trong trò chơi tiến hóa điên rồ này. Những người chiến thắng tuyệt đối duy nhất hiện nay là các nhà cung cấp năng lượng tính toán đang ẩn nấp ở hậu trường.

Không thể phủ nhận rằng những “người nghiện Token” ngày nay đang tiêu thụ hạn ngạch của mình một cách điên cuồng có thể thực sự có thể khám phá tiềm năng của công cụ này trong tương lai và phát triển thành những kỹ sư huyền thoại về hiệu suất gấp trăm lần. Nhưng nó cũng có thể chỉ là một tác phẩm nghệ thuật biểu diễn đắt tiền ở nơi làm việc. Một khi các công ty xem xét lại định nghĩa thực sự của "sản lượng hiệu quả", bong bóng do sức mạnh tính toán thổi bay này sẽ sụp đổ bất cứ lúc nào.

Cho dù bộ phim ngớ ngẩn này có kết thúc như thế nào đi chăng nữa thì có một điều chắc chắn là: Thế giới tương lai chắc chắn sẽ cần những trung tâm dữ liệu lớn hơn. Và khi sóng lớn cuốn cát đi, những người thực sự có thể giành chiến thắng trong cuộc thi sẽ không phải là những “cỗ máy xếp hạng” bị ám ảnh bởi những con số xếp hạng mà là những tổ chức, những người biết cách biến từng Token thành giá trị kinh doanh thực tế.

Nhưng trước khi mơ về chiến thắng cuối cùng của cuộc cách mạng năng suất này, tốt nhất bạn nên cầu nguyện rằng giám đốc tài chính của công ty bạn vẫn ổn định về mặt cảm xúc khi họ nhìn thấy hóa đơn tháng tới.