OpenAI chịu khoản lỗ lớn để ChatGPT trả lời câu hỏi của người dùng khắp thế giới

Con số này cho thấy mức chi phí mà OpenAI phải gánh chịu trong nỗ lực triển khai một sản phẩm trí tuệ nhân tạo (AI) thương mại. Vào đầu năm nay, OpenAI đã phải xoay xở để có khoản đầu tư nhiều tỉ USD từ Microsoft.

Chi phí để xây dựng và chạy ChatGPT bắt nguồn từ nhu cầu về sức mạnh tính toán cực lớn, đóng vai trò trung tâm trong việc tạo câu trả lời cho lời nhắc của người dùng.

Tháng trước, Dylan Patel, nhà phân tích chính của công ty tư vấn SemiAnalysis, nói với trang The Information rằng ChatGPT có thể làm tiêu tốn của OpenAI khoảng 700.000 USD mỗi ngày do các chi phí liên quan đến tính toán.

"Hầu hết chi phí này dựa trên các máy chủ đắt tiền mà OpenAI cần", Dylan Patel nói với trang The Information.

Theo trang Insider, Dylan Patel cho biết việc OpenAI vận hành ChatGPT bây giờ thậm chí còn tốn kém hơn, vì ước tính ban đầu của ông dựa trên mô hình GPT-3.

GPT-4, mô hình mới nhất của OpenAI, thậm chí còn hao tốn tiền bạc hơn để chạy, Dylan Patel nói.

Dylan Patel và Afzal Ahmad, nhà phân tích khác tại SemiAnalysis, cho biết: “Việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI có thể tiêu tốn hàng chục triệu USD. Song chi phí vận hành hoặc chi phí suy luận vượt xa chi phí đào tạo khi triển khai một mô hình ngôn ngữ lớn ở bất kỳ quy mô hợp lý nào".

"Trên thực tế, chi phí suy luận của ChatGPT vượt quá chi phí đào tạo hàng tuần", họ nhấn mạnh.

Các công ty sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn của OpenAI đã phải trả giá đắt đỏ trong nhiều năm. Nick Walton, Giám đốc điều hành Latitude, công ty khởi nghiệp đứng sau game AI Dungeon sử dụng lời nhắc để tạo cốt truyện, nói việc chạy mô hình ngôn ngữ lớn này cùng các khoản thanh toán cho máy chủ Amazon Web Services khiến công ty phải trả 200.000 USD mỗi tháng để AI trả lời hàng triệu truy vấn của người dùng vào năm 2021, trang CNBC đưa tin.

Chi phí cao là lý do Nick Walton cho biết ông quyết định chuyển sang một nhà cung cấp phần mềm ngôn ngữ được hỗ trợ bởi AI21 Labs. Điều này đã cắt giảm một nửa chi phí AI của Latitude xuống còn 100.000 USD mỗi tháng.

Nick Walton nói với CNBC: "Chúng tôi nói đùa rằng có cả nhân viên là con người và nhân viên AI. Chúng tôi đã chi cho mỗi bên số tiền tương đương nhau. Chúng tôi đã bỏ ra hàng trăm nghìn USD mỗi tháng cho AI và do không phải là công ty khởi nghiệp lớn nên đó là một chi phí rất lớn".

John Hennessy, Chủ tịch Alphabet (công ty mẹ của Google), trước đây nói rằng một tìm kiếm trên chatbot Bard tốn gấp 10 lần so với một tìm kiếm thông thường.

Dù OpenAI đã củng cố tài chính với sự hỗ trợ của Microsoft, nhưng nhu cầu ngày càng tăng với ChatGPT sẽ gây thêm áp lực về chi phí. ChatGPT trở thành ứng dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử sau khi đạt 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng chỉ sau 60 ngày sau khi ra mắt cuối tháng 11.2022.

Đầu tuần này, Sam Altman - Giám đốc điều hành OpenAI đã ám chỉ đến chi phí gia tăng, gợi ý rằng đây "sẽ là công ty khởi nghiệp sử dụng nhiều vốn nhất trong lịch sử Thung lũng Silicon", The Information đưa tin.

The Information cho biết Sam Altman đã "gợi ý trong nội bộ" rằng OpenAI có thể cố gắng gây quỹ khoảng 100 tỉ USD trong những năm tới khi công ty đang làm việc để phát triển generative AI mạnh mẽ như bộ não con người.

Generative AI là một loại trí tuệ nhân tạo mà máy tính được lập trình để tự động tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Nó khác với các hệ thống AI khác như máy học sâu (deep learning) hoặc học máy (machine learning) trong việc dự đoán kết quả từ dữ liệu đã có sẵn. Thay vì dựa trên dữ liệu huấn luyện, hệ thống generative AI có khả năng tự tạo ra dữ liệu mới và phong phú hơn.

Doanh thu của OpenAI được dự đoán sẽ tăng đáng kể trong năm 2023. Các nhà phân tích kỳ vọng doanh thu của OpenAI sẽ đạt 200 triệu USD trong năm nay trước khi tăng lên 1 tỉ USD vào 2024, theo hãng Reuters.

Theo Demis Hassabis, Giám đốc điều hành DeepMind (công ty có trụ sở tại London, thủ đô Anh) thuộc sở hữu của Google, AI mạnh mẽ như bộ não con người có thể xuất hiện trong vòng vài năm tới khi nghiên cứu AI tăng tốc.

Phát biểu tại hội nghị của Wall Street Journal hôm 2.5, Demis Hassabis thừa nhận rằng "sự tiến bộ trong vài năm qua là khá khó tin". Ông nói thêm: "Tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ có các hệ thống AI có khả năng học hỏi và tự cải thiện một cách tự động vài năm tới”.

Các bình luận của Demis Hassabis được đưa ra khi Google đang cố gắng tăng cường kinh doanh bằng cách tập trung gấp đôi vào lĩnh vực AI, nhằm chống lại sự cạnh tranh từ OpenAI, đồng thời bảo vệ đơn vị tìm kiếm cốt lõi của mình.

Demis Hassabis đang đóng vai trò trung tâm trong sứ mệnh của Google nhằm nâng cao khả năng AI. Vào tháng 4, Google đã công bố Demis Hassabis là lãnh đạo đơn vị mới thành lập, nơi kết hợp DeepMind với Google Brain (bộ phận nghiên cứu AI riêng biệt).

Mức độ phổ biến của các công cụ generative AI như ChatGPT đã tăng lên nhanh chóng những tháng gần đây khi người dùng nhận thấy công nghệ này có thể mang lại một số lợi ích như tăng năng suất. Các nhà đầu tư cũng bị thu hút bởi triển vọng generative AI sẽ tạo ra sự đột phá và thay đổi nhiều ngành công nghiệp.

Ngân hàng đầu tư nổi tiếng Goldman Sachs (Mỹ) ước tính các generative AI như ChatGPT có thể thay thế 300 triệu việc làm toàn thời gian, giúp GDP toàn cầu tăng 7%.

Microsoft đang phát triển chip AI bí mật để giảm chi phí chạy mô hình generative AI

Trong nỗ lực giảm chi phí chạy các mô hình generative AI, Microsoft đang phát triển chip AI có tên Athena, theo trang The Information. Dự án bắt đầu vào năm 2019, diễn ra nhiều năm sau khi Microsoft thực hiện thỏa thuận trị giá 1 tỉ USD với OpenAI, yêu cầu công ty khởi nghiệp có trụ sở ở thành phố San Francisco (Mỹ) chạy các mô hình của mình độc quyền trên máy chủ đám mây Microsoft Azure.

Ý tưởng đằng sau Athena có hai mục đích. Các lãnh đạo Microsoft nhận ra rằng công ty đang tụt lại phía sau Google và Amazon trong nỗ lực xây dựng chip nội bộ của riêng mình, một nguồn tin am hiểu về vấn đề này nói với The Information.

Ngoài ra, Microsoft được cho đang tìm kiếm các giải pháp thay thế rẻ hơn (các mô hình AI của họ hiện chạy trên bộ xử lý đồ họa Nvidia) và quyết định xây dựng một chip ít tốn kém hơn.

Gần 4 năm sau, hơn 300 nhân viên Microsoft đang làm việc trên chip này. Athena có thể được phát hành để sử dụng nội bộ bởi Microsoft và OpenAI vào đầu năm tới, hai nguồn tin quen thuộc với vấn đề này nói với The Information.

Các mô hình ngôn ngữ lớn cần đến việc sử dụng hàng ngàn chip Nvidia cùng lúc để huấn luyện hệ thống AI qua kho dữ liệu khổng lồ. Ví dụ, Microsoft đã xây dựng một hệ thống với hơn 10.000 chip Nvidia cho để sử dụng trong việc phát triển các công nghệ làm nền tảng cho ChatGPT, cụ thể là GPT.

GPT là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) do nhà nghiên cứu AI có tên Alec Radford viết, sau đó được OpenAI phát triển và gần đây nâng cấp lên phiên bản GPT-4 mạnh mẽ.