Uber đã tiêu hết ngân sách AI của năm nay do việc sử dụng công cụ lập trình AI tăng vọt

• Do mức sử dụng công cụ lập trình AI tăng mạnh, ngân sách AI dự kiến cho năm 2026 đã cạn chỉ trong vài tháng đầu năm; tổng chi phí nghiên cứu và phát triển ở mức $3.4B (khoảng 5 nghìn tỷ won, +9% so với cùng kỳ năm trước)
• Việc khuyến khích nội bộ và vận hành bảng xếp hạng theo mức sử dụng đã dẫn tới triển khai nhanh chóng; đặc biệt, mức dùng Claude Code vượt xa dự đoán nội bộ và đã nổi lên thành công cụ chủ đạo kể từ cuối năm ngoái
• Mức sử dụng Cursor chững lại, và Uber cũng đang chuẩn bị thử nghiệm OpenAI Codex để mở rộng hệ công cụ
• Hiện khoảng 11% các bản cập nhật mã backend đang vận hành được viết bởi AI agent, với phạm vi áp dụng gồm điều phối xe, định giá và sửa lỗi
• Công ty đang hướng tới chuyển đổi sang agent engineers có thể xử lý lập trình, kiểm thử và triển khai vượt ra ngoài vai trò công cụ hỗ trợ; cùng với việc mở rộng năng suất, áp lực về thay đổi vai trò kỹ sư và chi phí cũng tăng lên

---

Mở rộng sử dụng AI và áp lực chi phí

• Việc sử dụng công cụ lập trình AI tại Uber tăng nhanh, khiến ngân sách AI dự kiến cho năm 2026 bị dùng hết chỉ trong vài tháng đầu năm
  • Chi phí nghiên cứu và phát triển tăng 9% lên 3,4 tỷ USD trong năm 2025
  • Con số này được dự báo sẽ còn tiếp tục tăng
• Nội bộ Uber đã tích cực khuyến khích kỹ sư dùng các công cụ như Claude Code và Cursor, đồng thời vận hành bảng xếp hạng nội bộ dựa trên mức sử dụng
  • Sự khuyến khích này dẫn tới tốc độ triển khai nhanh, nhưng đồng thời cũng kéo theo chi phí gia tăng
• CTO Praveen Neppalli Naga cho biết mức sử dụng Claude Code của Anthropic đặc biệt vượt quá kỳ vọng nội bộ
  • Claude Code đã nhanh chóng trở thành công cụ chiếm ưu thế kể từ cuối năm ngoái
  • Trong khi đó, mức sử dụng Cursor bị chững lại
• Uber cũng đang chuẩn bị thử nghiệm OpenAI Codex khi mở rộng thêm danh mục công cụ AI
• Việc mở rộng AI vừa là biện pháp tăng năng suất, vừa là yếu tố làm tăng chi phí

AI đảm nhiệm ngày càng nhiều công việc phát triển

• Hiện AI agent đang viết khoảng 11% các bản cập nhật mã backend đang vận hành tại Uber
  • Tỷ lệ này đã tăng mạnh chỉ trong vài tháng
  • Các hệ thống liên quan được dùng cho điều phối xe, định giá và sửa lỗi
• Về dài hạn, Uber đang thúc đẩy chuyển hướng sang agent engineers
  • Không chỉ dừng ở mức công cụ hỗ trợ, mà là mô hình trong đó hệ thống AI đảm nhiệm toàn bộ việc lập trình, kiểm thử và triển khai
  • Bao gồm cả cấu trúc mà các công cụ AI khác sẽ giám sát quy trình đó
• Hoạt động tuyển dụng hiện vẫn chưa chậm lại
• Tuy vậy, khi AI đảm nhận nhiều công việc hơn, câu hỏi về việc vai trò của kỹ sư sẽ lùi lại đến mức nào cũng đang được đặt ra

[GN⁺]

Ý kiến Hacker News

• Khi nhìn các câu tóm tắt menu trên những chỗ như Uber Eats, tôi thấy giọng điệu lệch hẳn. Ngay mấy ví dụ vừa thấy trong app cũng toàn kiểu “Authentic Caribbean Flavours...”, cái nào cũng na ná nhau, thậm chí Five Guys còn có câu “250,000+ toppings” nghe hết sức lố bịch. Toàn lặp đi lặp lại mấy từ như Authentic, Rich nên vừa vô hồn vừa đôi khi còn sai. Tôi hoàn toàn không rõ việc đổ tiền vào kiểu AI copy này có thực sự giúp bán được nhiều hơn không. Thà xác định rõ tầm nhìn sản phẩm rồi để kỹ sư tự dùng AI theo cách phù hợp với mình có khi còn rẻ hơn và hiệu quả hơn

  • Theo tôi, đánh giá từ người dùng thật hữu ích chính vì họ có thể nói cả điều tiêu cực. Nhưng khi nền tảng phủ lên bằng các bản tóm tắt thì những tín hiệu tiêu cực đó bị làm loãng sạch, vì họ không muốn khiến nhà hàng khó chịu
  • Lỗi “250,000+ toppings” thì buồn cười thật, nhưng mấy câu còn lại thành thật mà nói chỉ trông như copy marketing bình thường. Dù do người viết thì tôi cũng chẳng thấy lạ, vì đó là những cách diễn đạt quá đỗi phổ biến
  • Theo cách tôi đọc thì bài gốc tập trung vào chi tiêu cho các công cụ lập trình như Claude Code hơn là mấy đoạn AI text trong sản phẩm. Dù chất lượng một dòng tóm tắt API có ra sao thì cũng khó tin một công ty cỡ Uber lại đốt 3,4 tỷ USD chỉ vì mấy phần tóm tắt đó
  • Tôi nghĩ vấn đề không phải là họ đầu tư vào “phần sai của AI”, mà là đầu tư vào đúng phần sai. Có đổ thêm hàng tỷ USD để gắn thêm tính năng thì khách hàng cũng khó mà đặt đồ ăn thường xuyên hơn. Theo tôi, số tiền đó thà dùng để giảm phí quá cao và ngăn nhà hàng đội giá menu lên 25% còn hơn
  • Bài được dẫn link thực ra nói về vượt ngân sách cho công cụ lập trình AI, chứ không phải AI cho tính năng sản phẩm, và theo tôi đó mới là chủ đề thú vị hơn. Nếu hiệu quả mà các vendor AI hứa hẹn là thật thì lẽ ra Uber phải giảm nhân sự chứ không phải giảm công cụ

• Theo phần trích bài báo thì CTO nói họ “quay lại giai đoạn thiết kế” vì mức sử dụng các công cụ lập trình AI, đặc biệt là Claude Code, tăng vọt; nhưng điều đầu tiên tôi muốn biết là chi phí sử dụng thực tế là bao nhiêu. Họ còn nói “11% các bản cập nhật mã backend chạy thật được viết bởi AI agent” như thể đó là thành tích, nhưng khó có thể gọi ngay đó là payoff. Thiếu chất lượng mã, tác động đến bảo trì dài hạn, và so sánh với trường hợp không dùng AI. Cuối cùng tôi nghi bài này là để cung cấp thông tin hay chỉ để tạo hype, và nhìn câu chữ quảng bá quá đà của Yahoo Finance thì có lẽ tôi biết câu trả lời rồi. Nhân tiện, bộ lọc uBlock Origin là ||finance.yahoo.com^

  • Cũng có cảm giác là mới 11% thôi sao. Dự án của đội tôi vì chỉ đạo từ cấp trên mà gần như trở thành 100% sản phẩm do coding agent tạo ra, và thành thật mà nói tôi chỉ mong lúc nó sụp thì mình không còn ở đó nữa vì thấy hơi đáng sợ
  • Tôi cũng thấy kiểu báo chí của Yahoo thật tệ. Nguồn gốc thì bị paywall nên còn chẳng kiểm chứng được, mà chỉ với mấy đoạn tóm tắt vừa như AI vừa như làm ẩu thế này thì chẳng có giá trị gì

• Những câu kiểu “họ đã chi 3,4 tỷ USD cho AI” theo tôi là không khớp với nội dung bài. Đọc kỹ thì 3,4 tỷ USD có vẻ là ngân sách R&D của cả công ty, còn ý gần hơn là phần dành cho AI trong đó đã bị dùng hết sớm. Bài báo cũng không có con số nào về mức chi AI thực tế; đây là hai chuyện hoàn toàn khác nhau, nhưng tiêu đề lại có vẻ cố tình dẫn người đọc hiểu sai

• Việc họ tích cực khuyến khích dùng các công cụ như Claude Code hay Cursor trong nội bộ, thậm chí còn xếp hạng bằng leaderboard, thật đáng ngạc nhiên. Làm vậy chẳng khác nào thúc lập trình viên dùng càng nhiều token càng tốt, nên mức bùng nổ chi phí cao cũng là điều dễ hiểu

  • Nghe đúng kiểu chỉ đo chỉ số đầu vào. Trước đây người ta cũng hay xem số lượng cấp dưới hay quy mô ngân sách đội là thành tích, nên nghĩ kỹ thì cũng chẳng có gì mới

• AI được quảng bá là giúp tăng năng suất con người, vậy thì chẳng phải chi phí đó phải được bù đắp đầy đủ bằng doanh thu cao hơn sao

  • Tôi ngày càng thấy chuyện này giống như mua một máy cạo lông yak công nghiệp. Có thể sẽ tạo ra rất nhiều con yak bóng loáng, nhưng thị trường thật sự muốn mấy con yak như vậy thì lại chẳng lớn mấy; thấy phép so sánh này khá chuẩn
  • Bài học ở đây có lẽ là đừng để những người bán cuốc và xẻng quyết định xem mình có nên mua chúng hay không
  • Rốt cuộc câu hỏi cốt lõi là độ co giãn của nhu cầu đối với phần mềm lớn đến mức nào. Nếu độ co giãn thấp, tức là giảm giá mà nhu cầu cũng không tăng bao nhiêu, thì khi AI nâng năng suất kỹ sư, doanh nghiệp nhiều khả năng sẽ cắt nhân sự. Ngược lại nếu độ co giãn cao, họ có thể tuyển thêm kỹ sư, tăng đầu ra, giảm giá và vẫn kiếm được nhiều hơn

• Tôi thấy cách đóng khung của bài này khá đánh lừa. Thực ra không phải họ chi thêm 3,2 tỷ USD, mà là tăng 9%, tức chỉ khoảng 300 triệu USD. Thành thật mà nói con số đó cũng không quá ghê gớm, và trong các chu kỳ chuyển dịch sang cloud hay web trước đây doanh nghiệp còn chi nhiều hơn thế

• Nếu là 3,4 tỷ USD trong 4,5 tháng thì có phải gần như toàn bộ số tiền đó đang chảy sang Anthropic không nhỉ. Chỉ nhìn câu chữ thì tôi đọc ra như vậy, mà lại còn có vẻ đang pivot sang Codex nên càng rối hơn

  • 3,4 tỷ USD đó chỉ là ngân sách R&D tổng thể, và theo tôi bài báo thiếu đúng những chi tiết cốt lõi như mức chi AI thực tế
  • Ngược lại, tôi lại nghĩ cũng có khả năng đó là tổng chi tiêu AI bao gồm cả phát triển AI cho sản phẩm
  • Nếu nói đùa theo cảm giác của tôi thì nó giống như CEO một công ty giao hàng bảo AI cứ liên tục ăn token, mình hỏi có bao nhiêu token rồi thì ông ấy chỉ bảo cứ ra cửa hàng token mua thêm. Cuối cùng chỉ thấy cảnh tiếp tục nhét token cho AI còn nhân viên bị sa thải thì ngồi khóc
  • Nếu giống công ty tôi thì đầu tiên là ký hợp đồng lớn với các startup AI mới thành lập 8 tháng, rồi thực chất dùng hàng loạt công ty chỉ bọc wrapper quanh mô hình của người khác. Mỗi đơn vị kinh doanh lại thuê ba công ty na ná nhau để chứng minh rằng mình “AI” hơn bên khác, còn vài kỹ sư nội bộ không hiểu rõ lắm thì lại được duyệt dựng cả server farm B200. Những việc lớn rốt cuộc vẫn đẩy sang dịch vụ white-glove của Amazon hay Azure, vừa giảm tính đơn giản vừa đội chi phí lên mức thiên văn

• Có vẻ nguồn gốc bề ngoài của bài này là bản tin Applied AI của The Information

• Chỉ đọc bài này thì nghe như họ đã chi toàn bộ 3,4 tỷ USD cho tooling, nhưng thực tế hoàn toàn không rõ trong đó có lẫn lương hay phần cứng hay không. Ví dụ nếu bộ phận có 5.000~6.000 người và tính chi phí mỗi người là 350.000 USD thì cũng mới khoảng 2,1 tỷ USD, nghĩa là vẫn còn một khoản rất lớn. Vậy thì có phải họ thật sự đang gửi 1 tỷ USD cho Anthropic không, và nhìn chung đây là một bài quá kỳ quặc, thiếu thông tin

• Nhìn chung bài này quá mơ hồ nên đọc xong vẫn chẳng đọng lại gì. Câu “chi 3,4 tỷ USD cho R&D và đã dùng hết ngân sách AI” không rõ là đang nói ngân sách công cụ lập trình AI là 3,4 tỷ USD hay là ngân sách phát triển sản phẩm của toàn Uber. Sau đó lại nói chi phí R&D năm 2025 tăng 9% lên 3,4 tỷ USD và còn sẽ tăng nữa, nên ngân sách 2026 rốt cuộc là gì cũng khó hiểu. CTO thì nói “quay lại giai đoạn thiết kế”, nhưng đồng thời bài lại viết chi phí sẽ tiếp tục tăng, nên cũng không rõ là họ đang rút lui hay mở rộng. Lại còn thêm câu “11% cập nhật mã backend được AI viết” mà không hề giải thích ngân sách ban đầu là bao nhiêu, có thật sự vượt dự toán không, và rốt cuộc dẫn tới kết quả gì. Vì thế tôi thấy đây đúng là một bài báo rất kỳ lạ