Đại gia AI với canh bạc 5.000 tỉ USD: Bao nhiêu năng lực tính toán mới đủ?
Từ nay đến năm 2030, các hãng công nghệ lớn của Mỹ như Meta, Microsoft, Amazon và Alphabet (công ty mẹ Google) được dự báo sẽ chi hơn 5.000 tỉ USD cho năng lực tính toán.
Hơn 5.000 tỉ USD cho năng lực tính toán AI
Đây là một canh bạc công nghệ rất lớn, đến mức một số công ty đã phải cắt giảm chương trình mua lại cổ phiếu, đồng thời phát hành thêm trái phiếu và cổ phiếu để huy động vốn. Vậy họ kỳ vọng sẽ thu được điều gì từ khoản đầu tư khổng lồ này?
Trong ngành AI, mở rộng năng lực tính toán là việc chi nhiều tiền hơn để xây dựng các trung tâm dữ liệu và mua thêm chip AI như GPU (bộ xử lý đồ họa) của Nvidia hay TPU (bộ xử lý tensor) của Google. Những chip này cung cấp sức mạnh cho các mô hình ngôn ngữ lớn làm nền tảng cho chatbot AI như ChatGPT, Gemini và Claude.
Năng lực tính toán là thuật ngữ chỉ lượng phép tính mà một hệ thống có thể thực hiện. Năng lực tính toán càng lớn đồng nghĩa với việc sử dụng nhiều chip hơn, có khả năng xử lý song song ở tốc độ cao hơn, từ đó huấn luyện và vận hành (suy luận) mô hình AI ngày càng lớn.
Kết quả là AI có thể mở rộng quy mô - điều mà nhiều người trong ngành xem như "liều thuốc vạn năng" để khắc phục mọi hạn chế của các mô hình ngôn ngữ lớn. Việc bổ sung dữ liệu và năng lực tính toán thực sự đã giúp AI tiến bộ đáng kể. Chẳng hạn, GPT-3 của OpenAI vượt trội hơn rất nhiều so với GPT-2. Theo Viện nghiên cứu Epoch AI, kể từ năm 2022, năng lực tính toán từ các chip AI đã tăng trung bình khoảng 3,3 lần mỗi năm.
Vì sao thêm chip AI chưa giải được bài toán độ chính xác?
Tuy nhiên, việc tiếp tục đi theo con đường này đang vấp phải ít nhất hai vấn đề lớn.
Vấn đề đầu tiên là về mặt kỹ thuật. Việc mở rộng quy mô chưa thể giải quyết những điểm yếu cốt lõi của các mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn hiện tượng ảo giác (AI bịa thông tin y như thật) và những sai sót trong suy luận. Dù năng lực tính toán đã tăng đáng kể, kết quả mà AI tạo ra vẫn có nguy cơ mắc lỗi.
Vấn đề thứ hai là cuộc đua mở rộng quy mô đã trở nên phổ biến đến mức các công ty AI hàng đầu gần như không còn tạo được lợi thế công nghệ đủ lớn để bỏ xa đối thủ.
Hệ quả là các công ty vừa phải lao vào cuộc chiến giảm giá để thu hút khách hàng, vừa phải gánh chi phí khổng lồ do phải xây dựng và duy trì các trung tâm dữ liệu ngày càng lớn để huấn luyện, vận hành mô hình AI. Trong khi đó, sản phẩm của họ lại không khác biệt đáng kể, khiến biên lợi nhuận rất thấp, thậm chí nhiều công ty còn chấp nhận thua lỗ.
Ở chiều ngược lại, ngày càng nhiều doanh nghiệp Mỹ có xu hướng chuyển sang sử dụng các mô hình AI mã nguồn mở do Trung Quốc phát triển vì chi phí thấp hơn nhưng vẫn đáp ứng được nhiều nhu cầu.
Nếu canh bạc AI thất bại, ai sẽ trả giá?
Nếu bong bóng AI xì hơi, những người lạc quan cho rằng hạ tầng tính toán mới xây dựng vẫn sẽ còn giá trị, ngay cả khi một số công ty AI thất bại. Họ ví điều này với bong bóng đường sắt thế kỷ 19: Nhiều công ty đường sắt từng phá sản, nhưng mạng lưới đường ray vẫn tồn tại và tiếp tục được sử dụng.
Tuy nhiên, cách so sánh này chưa tính đến thực tế là chip AI mất giá rất nhanh. Rất ít loại chip có thể giữ giá lâu, vì các thế hệ chip mới mạnh hơn và hiệu quả hơn liên tục xuất hiện. Ngoài ra, có khả năng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay sẽ bị thay thế bởi những sản phẩm hiệu quả hơn, tiêu tốn ít tài nguyên tính toán hơn và ít phụ thuộc hơn vào số lượng khổng lồ chip AI đắt đỏ.
Khi đặt cược hàng nghìn tỉ USD vào chiến lược mở rộng quy mô, nhiều nhà đầu tư đang kỳ vọng các công ty AI sẽ tạo ra mức lợi nhuận rất lớn trong tương lai. Thế nhưng, các mô hình ngôn ngữ lớn khó tạo ra vị thế gần như độc quyền như một số nền tảng công nghệ lớn từng có. Google, Microsoft, Meta hay Amazon sở hữu sức mạnh thị trường rất lớn vì có hệ sinh thái, dữ liệu, mạng lưới người dùng và rào cản cạnh tranh khó vượt qua.
Theo Gary Marcus - giáo sư danh dự tại Đại học New York (Mỹ), thay vì ví các công ty AI với Google hay Microsoft, có lẽ nên so sánh họ với ngành hàng không. Các hãng hàng không phải hoạt động với biên lợi nhuận rất thấp, cạnh tranh khốc liệt, chi phí vận hành cao và phụ thuộc vào phần cứng do các nhà cung cấp bên ngoài sản xuất. Ngành AI cũng có nguy cơ rơi vào hoàn cảnh tương tự.
Điều đó đồng nghĩa với việc thế giới có thể sẽ xây dựng nhiều trung tâm dữ liệu hơn mức thực sự cần thiết. Tuy nhiên, điều đáng lo hơn là nếu các khoản đầu tư khổng lồ của những hãng công nghệ lớn không mang lại hiệu quả như kỳ vọng. Khi đó, mức độ ảnh hưởng lan rộng đến các quỹ hưu trí, hệ thống ngân hàng và toàn bộ nền kinh tế toàn cầu sẽ lớn đến đâu?
Trong kịch bản xấu nhất, chính phủ có thể buộc phải đứng ra giải cứu. Thực tế, OpenAI từng úp mở ý tưởng này khi đề xuất chính phủ Mỹ bảo lãnh các khoản vay để xây dựng trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, công ty đứng sau ChatGPT nhanh chóng rút lại đề xuất sau khi vấp phải làn sóng phản đối mạnh mẽ từ dư luận.
Gary Marcus không phủ nhận rằng AI có thể xứng đáng với những khoản đầu tư khổng lồ đang được đổ vào năng lực tính toán. Tuy nhiên, điều đó chỉ đúng khi AI đủ tin cậy, hoạt động hiệu quả và bảo đảm an toàn cho con người. Theo ông, việc đặt cược hàng nghìn tỉ USD vào các mô hình AI như hiện nay vẫn là quá sớm.
