SongAI

- Dubai đã chuyển mình mạnh mẽ từ sự phụ thuộc vào dầu mỏ sang xây dựng nền kinh tế số, với sự tập trung vào AI và fintech.
- Trung tâm tài chính Dubai International Finance Centre (DIFC) là động lực chính, với hơn 500 startup hoạt động tại đây.
- DIFC đã sản xuất unicorn đầu tiên là Tabby, một ứng dụng "mua ngay, trả sau".
- Dubai AI Campus, lớn nhất khu vực MENA, có mục tiêu thu hút hơn 500 công ty AI vào năm 2028.
- Dubai đã áp dụng các chính sách cởi mở cho các công ty nước ngoài và miễn trừ các luật Sharia trong khu vực DIFC.
- Chương trình Golden Visa đã cấp 1.7 triệu visa, cho phép các chuyên gia và doanh nhân làm việc tại Dubai trong vòng 10 năm.
- Digital Dubai, thành lập năm 2021, đã ra mắt 130 sáng kiến nhằm thúc đẩy chuyển đổi số trong chính phủ và khu vực tư nhân.
- Một trong những ứng dụng AI nổi bật giúp chính phủ tuyển dụng hiệu quả hơn, giảm thời gian sàng lọc hồ sơ tới 90%.
- Ứng dụng Madinati cho phép người dân báo cáo nhanh chóng các vấn đề hạ tầng như hỏng hóc đường và cây đổ.
- UAE là quốc gia đầu tiên có Bộ trưởng AI, Omar Sultan Al Olama, được bổ nhiệm năm 2017 khi chỉ mới 27 tuổi.
- Chuyển đổi công nghệ ở UAE bắt đầu từ câu hỏi về việc kỷ niệm chuyến xuất khẩu dầu thô cuối cùng vào năm 2016.

📌 Dubai đang tích cực xây dựng nền kinh tế số thông qua các sáng kiến AI và fintech. DIFC đã thu hút hơn 500 startup và cho ra mắt unicorn đầu tiên. Các chương trình như Golden Visa giúp thu hút nhân tài, trong khi Digital Dubai thúc đẩy chuyển đổi số. UAE giữ vị trí tiên phong với Bộ trưởng AI đầu tiên trên thế giới.

https://timesofindia.indiatimes.com/city/bengaluru/how-dubai-is-building-a-digital-economy/articleshow/115734070.cms

• Anguilla, một hòn đảo nhỏ ở Caribbean, đang hưởng lợi lớn từ cơn sốt trí tuệ nhân tạo (AI) nhờ quyền kiểm soát tên miền .ai.

• Thu nhập từ phí đăng ký tên miền của Anguilla đã tăng gấp 4 lần vào năm ngoái, đạt 32 triệu USD, chiếm khoảng 20% tổng thu ngân sách chính phủ.

• Sự gia tăng này là do nhu cầu tăng vọt đối với các tên miền .ai kể từ khi ChatGPT ra mắt cách đây gần 2 năm.

• Nhiều công ty lớn như Google và X (của Elon Musk) đã sử dụng tên miền .ai cho các dịch vụ AI của họ.

• Anguilla được giao quyền kiểm soát địa chỉ internet .ai vào những năm 1990, như một phần của việc phân bổ tên miền cấp cao nhất cho các quốc gia và vùng lãnh thổ.

• Chính phủ Anguilla thu phí mỗi khi một địa chỉ web .ai được gia hạn, đăng ký mới hoặc bán lại sau khi hết hạn.

• Phí gia hạn hiện tại là 140 USD cho 2 năm và sẽ không thay đổi.

• Một số tên miền .ai đã được bán với giá hàng chục nghìn USD.

• Anguilla có diện tích chỉ 91 km2 với dân số khoảng 16.000 người, phụ thuộc nhiều vào du lịch.

• Thủ tướng Ellis Webster cho biết khoản tiền này giúp giảm áp lực tài chính và tài trợ cho các dự án quan trọng.

• Chính phủ đang sử dụng nguồn thu này để mở rộng sân bay, cung cấp dịch vụ y tế miễn phí cho người cao tuổi và hoàn thiện trung tâm đào tạo công nghệ tại trường trung học.

• Anguilla vừa ký thỏa thuận với công ty quản lý tên miền Identity Digital của Mỹ để quản lý nỗ lực này tốt hơn.

• Hiện có hơn 533.000 tên miền web .ai, tăng hơn 10 lần kể từ năm 2018.

• Webster kỳ vọng doanh thu liên quan đến tên miền có thể tăng gấp đôi trong năm nay so với 32 triệu USD của năm ngoái.

• Việc hợp tác với Identity Digital cũng sẽ giúp bảo vệ chống lại các hoạt động lừa đảo trực tuyến lợi dụng cơn sốt AI.

• Các trang web .ai sẽ không còn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của chính phủ thông qua một cáp internet duy nhất đến đảo.

📌 Anguilla đã biến cơn sốt AI thành nguồn thu lớn, với doanh thu từ tên miền .ai tăng gấp 4 lần lên 32 triệu USD, chiếm 20% ngân sách. Hòn đảo 91 km2 này đang sử dụng tiền để cải thiện cơ sở hạ tầng và dịch vụ công, đồng thời hợp tác với Identity Digital để quản lý tên miền hiệu quả hơn.

https://jamaica.loopnews.com/content/how-tiny-anguilla-has-turned-ai-boom-digital-gold-mine

• AI dự kiến sẽ thúc đẩy nền kinh tế châu Âu thêm 521 tỷ euro, tương đương khoảng 1/10 GDP của Đức.

• Thị trường AI tạo sinh toàn cầu được dự đoán sẽ tăng trưởng 30-40% mỗi năm. Năm 2023, thị trường này đã đạt giá trị hơn 130 tỷ euro.

• Mỹ dẫn đầu về đầu tư tư nhân vào AI với 62,5 tỷ euro trong năm 2023, tiếp theo là Trung Quốc (7,3 tỷ euro). EU và Anh cùng nhau thu hút 9 tỷ euro đầu tư.

• Số lượng công ty AI mới thành lập trên toàn cầu tăng hơn 40% trong năm ngoái.

• Theo xếp hạng mới, Mỹ là quốc gia tốt nhất để khởi nghiệp AI, tiếp theo là Singapore. Thụy Điển đứng thứ 3 với tốc độ tăng trưởng doanh thu ấn tượng 1.127%.

• Thụy Sĩ xếp thứ 4 toàn cầu nhờ môi trường kinh doanh thuận lợi. Đức đứng thứ 6, sau Tây Ban Nha.

• Pháp xếp thứ 9 với tổng đầu tư tư nhân vào AI là 9,42 tỷ euro và có số lượng công ty AI mới được tài trợ cao nhất EU.

• Để nâng cao khả năng cạnh tranh, các tổ chức châu Âu cần áp dụng công nghệ AI rộng rãi hơn.

• Châu Âu chỉ dẫn đầu trong 1/8 phân khúc thị trường AI, đó là thiết bị bán dẫn AI. Châu lục này có ít hơn 5% thị phần trong nguyên liệu thô, thiết kế và sản xuất bán dẫn AI, cơ sở hạ tầng đám mây và siêu máy tính.

• Ủy ban châu Âu đã triển khai gói đổi mới AI vào tháng 1/2024 để hỗ trợ các startup và doanh nghiệp vừa và nhỏ trong lĩnh vực AI.

• Cần tăng cường đầu tư vào ứng dụng AI trong y tế và quốc phòng, hỗ trợ đào tạo lại lực lượng lao động và giữ chân nhân tài.

• AI dự kiến sẽ thúc đẩy nhu cầu điện năng cho trung tâm dữ liệu, có thể đạt tới 5% tổng tiêu thụ điện vào cuối thập kỷ này.

• AI tạo sinh có thể tăng tốc độ tăng trưởng năng suất lao động hàng năm của châu Âu lên tới 3% đến năm 2030.

📌 Châu Âu đang nỗ lực bắt kịp cuộc đua AI toàn cầu với tiềm năng tăng trưởng kinh tế 521 tỷ euro. Thụy Điển, Thụy Sĩ và Đức nổi lên là điểm đến hàng đầu cho startup AI, trong khi EU triển khai các sáng kiến hỗ trợ để thúc đẩy đổi mới và cạnh tranh trong lĩnh vực này.

https://www.euronews.com/business/2024/10/05/ai-set-to-boost-europes-economy-by-500bn-but-wheres-best-for-startups

• Theo phân tích dữ liệu thanh toán từ công ty fintech Stripe, các startup AI đang tạo ra doanh thu nhanh hơn đáng kể so với các công ty phần mềm trước đây.

• Các startup AI hàng đầu đạt hàng triệu USD doanh số chỉ trong vòng 1 năm, nhanh hơn nhiều so với các công ty công nghệ phi AI trong quá khứ.

• Stripe đã phân tích dữ liệu doanh thu hàng năm của 100 công ty AI tư nhân có doanh thu cao nhất sử dụng nền tảng thanh toán của họ tính đến 31/7/2024, so sánh với nhóm các startup SaaS triển vọng vào tháng 7/2018.

• Các startup AI trong nhóm mất trung bình 11 tháng để đạt 1 triệu USD doanh thu hàng năm sau lần bán hàng đầu tiên trên Stripe, so với 15 tháng đối với thế hệ công ty SaaS trước đó.

• Các startup AI đã mở rộng quy mô lên trên 30 triệu USD doanh thu hàng năm đạt được cột mốc này trong 20 tháng - nhanh gấp 5 lần so với các công ty SaaS trước đây.

• Tuy nhiên, một báo cáo của Goldman Sachs đã nêu lên lo ngại về khả năng sinh lời của các doanh nghiệp AI do chi phí đáng kể cần thiết cho cơ sở hạ tầng tính toán để vận hành và đào tạo các mô hình AI.

• ChatGPT của OpenAI đã trở thành ứng dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử, đạt 100 triệu người dùng chỉ trong 2 tháng sau khi ra mắt.

• OpenAI đã tạo ra dịch vụ đăng ký cho doanh nghiệp để truy cập ChatGPT, giúp doanh thu của họ đạt 3,6 tỷ USD trên cơ sở hàng năm. Tuy nhiên, công ty cũng đang đốt hơn 5 tỷ USD mỗi năm để đầu tư vào việc đào tạo các mô hình mới.

• Nhu cầu về AI tạo sinh - phần mềm có thể tạo ra văn bản, mã, hình ảnh, âm thanh và video - là toàn cầu. Theo dữ liệu của Stripe, khoảng 56% doanh thu của các công ty AI đến từ nước ngoài.

• Tại các quốc gia như Singapore và Iceland, hơn 3% dân số thực sự mua hàng từ 100 công ty AI hàng đầu này.

• Tốc độ kiếm tiền nhanh chóng phản ánh khả năng của các startup trong việc tung ra các sản phẩm và tính năng mới được xây dựng dựa trên các mô hình AI thay đổi nhanh chóng từ các công ty như OpenAI, Anthropic, Google và Meta.

• Byron Deeter từ Bessemer Ventures cho rằng vấn đề với các công ty phần mềm lớn hơn là kiến trúc công nghệ cũ và bản chất chậm chạp, trong khi các startup có đề xuất cải thiện năng suất nhanh chóng.

📌 Các startup AI đang tạo ra doanh thu với tốc độ chưa từng có, đạt 30 triệu USD chỉ trong 20 tháng - nhanh gấp 5 lần so với các công ty SaaS trước đây. Nhu cầu toàn cầu về AI tạo sinh rất lớn, với 56% doanh thu đến từ nước ngoài. Tuy nhiên, chi phí vận hành cao vẫn là thách thức đối với khả năng sinh lời.

https://www.ft.com/content/a9a192e3-bfbc-461e-a4f3-112e63d0bb33

#FT

• Mistral AI vừa công bố gói dịch vụ miễn phí mới cho phép các lập trình viên tinh chỉnh và xây dựng ứng dụng thử nghiệm với các mô hình AI của công ty.

• Xu hướng cung cấp nhiều hơn với giá thấp hơn đang gia tăng trong thế giới các nhà cung cấp mô hình AI. Mistral đang cố gắng cạnh tranh với mức giá ngày càng giảm từ OpenAI, Google và Anthropic.

• Gói miễn phí mới có sẵn thông qua nền tảng cung cấp API của Mistral là la Plateforme, cho phép lập trình viên thử nghiệm, đánh giá và tạo mẫu với các mô hình AI mà không mất phí.

• Tuy nhiên, lập trình viên có thể cần nâng cấp lên gói thương mại trả phí của Mistral với giới hạn tốc độ cao hơn để sử dụng các mô hình trong sản phẩm thực tế.

• Mistral cũng cắt giảm hơn 50% giá truy cập Mistral NeMo, Mistral Small và Codestral thông qua các điểm cuối API, đồng thời giảm 33% giá của Mistral Large.

• Mô hình đa phương thức đầu tiên của Mistral, Pixtral 12B, có khả năng xử lý hình ảnh và văn bản, hiện đã có sẵn trên le Chat - chatbot tiêu dùng miễn phí của công ty.

• OpenAI và Google cũng cung cấp các gói miễn phí cho lập trình viên để thử nghiệm mô hình AI của họ, nhưng có giới hạn tốc độ thấp hơn so với các gói trả phí.

• Mặc dù Mistral tuyên bố có các mô hình AI "mở", việc thiết lập cơ sở hạ tầng để lưu trữ các mô hình này có thể phức tạp. La Plateforme cung cấp trải nghiệm dễ dàng hơn cho lập trình viên.

• Mistral AI là một startup có trụ sở tại Paris, gần đây được định giá 6 tỷ USD.

• Các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến (LLM) đang trở nên phổ biến trong thế giới lập trình viên, tạo ra áp lực cạnh tranh về giá.

📌 Mistral AI tung gói miễn phí và giảm giá tới 50% cho API để thu hút lập trình viên trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt. Công ty cũng bổ sung khả năng xử lý hình ảnh cho chatbot le Chat, nhằm cạnh tranh với các đối thủ lớn như OpenAI và Google trong lĩnh vực AI tạo sinh.

https://techcrunch.com/2024/09/17/mistral-launches-a-free-tier-for-developers-to-test-its-ai-models/

- AI có khả năng làm giảm giá dầu trong thập kỷ tới bằng cách tăng cường nguồn cung và giảm chi phí sản xuất, theo Goldman Sachs.
- Tác động của AI chủ yếu được nhận diện ở phía cung, với khả năng cải thiện logistics và phân bổ tài nguyên.
- Goldman Sachs dự đoán rằng AI có thể giảm chi phí sản xuất dầu khoảng 5 USD/thùng, nếu đạt được mức tăng năng suất 25% từ những người áp dụng AI sớm.
- Dự báo rằng tác động tích cực từ AI đối với nhu cầu dầu sẽ không lớn bằng tác động tiêu cực đến giá, với mức tăng chỉ khoảng 2 USD/thùng.
- Khoảng 30% chi phí của một giếng dầu mới từ đá phiến có thể được giảm nhờ vào AI, dẫn đến việc tăng trữ lượng dầu từ 8% đến 20%, tương đương 10-30 tỷ thùng.
- Giá dầu Brent đã giảm 3,51 USD, tương đương 4,5%, xuống còn 74,02 USD/thùng, mức thấp nhất kể từ tháng 12.
- Giá dầu WTI cũng giảm 2,97 USD, tương đương 4,1%, xuống còn 70,58 USD, mức giá thấp nhất kể từ tháng 1.
- Các công ty công nghệ Mỹ đang tìm kiếm tài sản năng lượng từ các thợ đào bitcoin để đảm bảo nguồn cung điện cho các trung tâm dữ liệu AI và điện toán đám mây đang mở rộng nhanh chóng.

📌 AI có thể làm giảm giá dầu trong thập kỷ tới do tăng cường nguồn cung và giảm chi phí sản xuất, với dự đoán giảm giá khoảng 5 USD/thùng. Các công ty công nghệ đang tìm kiếm nguồn năng lượng để hỗ trợ cho sự phát triển của AI.

https://www.reuters.com/technology/artificial-intelligence/ai-likely-weigh-oil-prices-over-next-decade-goldman-says-2024-09-03/

• Một bảng tính rò rỉ được cho là của nhân viên Microsoft tiết lộ công ty đang trả lương hậu hĩnh cho nhân viên trong bộ phận AI so với các bộ phận Azure và Cloud.

• Kỹ sư phần mềm AI trung bình được trả lương lên tới 377.611 USD, cao hơn 120.000 USD so với mức lương trung bình của nhân viên trong bộ phận Azure.

• Microsoft đã chuyển hướng tập trung sang các dự án liên quan đến AI như Copilot, trong khi các bộ phận quan trọng khác dường như bị đẩy xuống hàng thứ yếu.

• Trước đó, một hướng dẫn thanh toán bị rò rỉ cho thấy nhân viên cấp cao nhất của Microsoft nhận mức lương cơ bản từ 231.700 USD đến 361.500 USD, tiền thưởng tuyển dụng lên tới 1,2 triệu USD và 1 triệu USD cổ phiếu thưởng hàng năm.

• Một cuộc khảo sát nội bộ của Microsoft tiết lộ hơn một nửa số nhân viên sẵn sàng rời bỏ công việc nếu có đề nghị tốt hơn từ công ty đối thủ, với lý do thiếu tăng lương ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất và tinh thần làm việc.

• Microsoft đã thuê Mustafa Suleyman, đồng sáng lập DeepMind và Inflection, để lãnh đạo bộ phận AI mới như một phần trong chiến lược tái cơ cấu nội bộ nhằm dẫn đầu trong lĩnh vực AI.

• Công ty đã chuyển một số nhân viên từ ứng dụng chat Teams sang bộ phận AI để hỗ trợ các dự án liên quan đến Copilot.

• Microsoft gần đây thông báo sẽ ngừng cung cấp trải nghiệm Copilot mới cho người dùng và sử dụng thời gian để cải thiện các trải nghiệm hiện có.

• Các nhà đầu tư đã bày tỏ lo ngại về chi tiêu và đầu tư quá mức của Microsoft vào AI, khó xác định con đường rõ ràng để tạo ra doanh thu và lợi nhuận.

• Tuy nhiên, các nhà phân tích thị trường và chuyên gia cho rằng đầu tư sớm và áp dụng AI của Microsoft đã làm tăng giá trị thị trường, giúp công ty trở thành công ty có giá trị nhất thế giới vượt qua Apple và NVIDIA vào đầu năm nay.

• Theo báo cáo Chỉ số Xu hướng Công việc mới nhất của Microsoft, hầu hết các giám đốc điều hành công ty sẽ chỉ thuê các chuyên gia có năng lực AI.

• Các giám đốc điều hành đã bày tỏ lo ngại về việc thiếu nhân tài để lấp đầy các vị trí tại công ty của họ, dẫn đến "mức tăng 142 lần số thành viên LinkedIn thêm kỹ năng AI như Copilot và ChatGPT vào hồ sơ của họ".

📌 Microsoft trả lương cao hơn 120.000 USD/năm cho kỹ sư AI so với nhân viên Azure, phản ánh sự tập trung mạnh mẽ vào AI. Mức lương trung bình 377.611 USD cho kỹ sư AI, gấp 142 lần số hồ sơ LinkedIn có kỹ năng AI, cho thấy xu hướng tuyển dụng AI đang tăng mạnh trong ngành công nghệ.

https://www.windowscentral.com/microsoft/leaked-document-microsoft-pays-on-average-dollar120k-more-per-year-for-an-ai-software-engineer-compared-to-someone-working-in-azure

• Thị trường phần mềm AI tạo sinh dự kiến tăng trưởng mạnh mẽ, có thể đạt 280 tỷ USD vào năm 2032, tăng 18.647% so với hiện tại theo Bloomberg Intelligence.

• Adobe là một trong những công ty tiên phong trong lĩnh vực phần mềm AI từ năm 2016 với nền tảng Adobe Sensei.

• Adobe Sensei tích hợp AI, machine learning và deep learning vào các sản phẩm Creative Cloud, Document Cloud và Marketing Cloud của công ty.

• Năm 2023, Adobe ra mắt Firefly - bộ công cụ AI tạo sinh giúp người dùng tạo và chỉnh sửa nội dung đa phương tiện dễ dàng hơn.

• Kết quả tài chính Q2/2024 của Adobe rất khả quan: doanh thu đạt kỷ lục 5,31 tỷ USD (tăng 10% so với cùng kỳ), EPS đạt 3,49 USD (tăng 24%).

• Backlog đơn hàng (RPO) của Adobe đạt 17,86 tỷ USD, tăng 17% - cho thấy triển vọng tăng trưởng tốt trong tương lai.

• Adobe dự báo doanh thu cả năm tài chính 2024 đạt 21,45 tỷ USD (tăng 11%) và EPS điều chỉnh đạt 18,10 USD (tăng 13%).

• Cổ phiếu Adobe hiện giao dịch ở mức P/E dự phóng 27 lần cho năm tài chính 2025, được đánh giá là mức hấp dẫn.

• Adobe có lợi thế là công ty tiên phong trong AI với nhiều năm kinh nghiệm thực tế và có sẵn nền tảng khách hàng lớn.

• Việc áp dụng AI tạo sinh vẫn đang ở giai đoạn rất sớm và có thể kéo dài trong nhiều năm hoặc thậm chí hàng thập kỷ tới.

📌 Adobe là công ty tiên phong trong phần mềm AI từ 2016 với Adobe Sensei và Firefly. Doanh thu Q2/2024 đạt kỷ lục 5,31 tỷ USD, tăng 10%. Thị trường phần mềm AI tạo sinh dự kiến tăng 18.647% lên 280 tỷ USD vào 2032, Adobe có vị thế tốt để hưởng lợi từ xu hướng này.

https://www.fool.com/investing/2024/08/25/generative-ai-software-sales-could-soar-18647-by-2/

- AI tạo sinh (GenAI) đang thúc đẩy các giải pháp sáng tạo trên toàn cầu, với khả năng tiếp cận các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và thuật toán tiên tiến.
- ROI cho doanh nghiệp quy mô lớn rất đáng kể, vì vậy việc triển khai GenAI có thể giúp nâng cao hiệu suất và mang lại giá trị.
- Để đo lường ROI của GenAI, cần xem xét các chỉ số như tiết kiệm thời gian, tiết kiệm chi phí và tăng cường năng suất trong các quy trình khác nhau.
- Việc theo dõi sự cải thiện về hiệu quả, năng suất, doanh thu và thời gian là rất quan trọng trong giai đoạn triển khai đầu tiên.
- Các công nghệ tích hợp có thể giúp tiết kiệm thời gian trong thiết kế, giao tiếp với khách hàng và phân tích dữ liệu.
- GenAI có thể thúc đẩy doanh thu thông qua tối ưu hóa marketing và bán hàng, tăng cường trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng.
- Doanh thu có thể được đo lường qua các chỉ số như doanh số hàng tháng hoặc doanh số theo kênh bán hàng trực tuyến và ngoại tuyến.
- GenAI cũng có thể cải thiện năng suất bằng cách theo dõi thời gian giao hàng, số giờ lao động và hiệu quả lao động.
- Doanh nghiệp có thể giảm chi phí triển khai GenAI bằng cách chuyển sang các mô hình ngôn ngữ cụ thể theo miền thay vì sử dụng GPU nặng.
- Kỹ thuật định lượng mô hình giúp giảm chi phí tính toán và bộ nhớ bằng cách sử dụng định dạng int8 thay vì float32.
- Doanh nghiệp cần chọn mô hình ngôn ngữ phù hợp, như Mistral AI cho các tác vụ lớn hoặc LLaMa để cải thiện sự đa dạng và chất lượng phản hồi.
- Các doanh nghiệp nên tập trung vào các dự án ngắn hạn có thể mang lại giá trị lớn trong vòng một năm.
- Bắt đầu với các trường hợp sử dụng nhỏ như chuẩn bị báo cáo và phân tích dữ liệu có thể tạo ra giá trị nhanh chóng.
- Mặc dù nên bắt đầu nhỏ, doanh nghiệp cũng cần tập trung vào tăng trưởng dài hạn thông qua các thuật toán GenAI có thể mở rộng.
- Việc tích hợp công nghệ phù hợp và sử dụng dữ liệu chất lượng cao là rất quan trọng để tối ưu hóa ROI từ GenAI.

📌 Việc triển khai AI tạo sinh có thể mang lại ROI đáng kể cho doanh nghiệp thông qua tiết kiệm thời gian và chi phí, tối ưu hóa quy trình và tăng trưởng doanh thu. Các mô hình ngôn ngữ phù hợp và dữ liệu chất lượng cao là yếu tố quyết định để đạt được thành công.

https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/08/14/quantifying-the-roi-of-generative-ai-with-a-focus-on-cost-efficiency/

• Theo nghiên cứu mới của Accenture, việc áp dụng AI tạo sinh tập trung vào con người có thể bổ sung thêm 675 tỷ USD vào nền kinh tế Ấn Độ vào năm 2038.

• Khoảng 31% giờ làm việc ở Ấn Độ sẽ được tự động hóa nhờ triển khai AI tạo sinh, góp phần tăng 0,6 điểm phần trăm tăng trưởng GDP hàng năm của quốc gia này.

• Saurabh Kumar Sahu, lãnh đạo bộ phận kinh doanh Ấn Độ của Accenture, nhấn mạnh việc triển khai AI tạo sinh có quy mô và có trách nhiệm không chỉ thúc đẩy tăng trưởng doanh thu mà còn có thể tái định hình hầu hết các chức năng trong các ngành công nghiệp.

• Để khai thác giá trị thực sự của AI tạo sinh, doanh nghiệp cần có tầm nhìn táo bạo về việc tái cấu trúc dựa trên nền tảng dữ liệu và công nghệ vững chắc, kết hợp với cách tiếp cận có chủ đích về đào tạo kỹ năng.

• Nghiên cứu dựa trên mô hình kinh tế được thực hiện cho 4 nền kinh tế lớn nhất khu vực Châu Á - Thái Bình Dương gồm Úc, Trung Quốc, Ấn Độ và Nhật Bản, cùng một cuộc khảo sát lãnh đạo cấp cao tại các quốc gia này và Singapore. https://www.accenture.com/content/dam/accenture/final/accenture-com/document-2/Accenture-Work-Can-Become-Era-Generative-AI.pdf

• So sánh tác động của AI tạo sinh đến giờ làm việc ở các nước: Úc (45%), Nhật Bản (44%), Trung Quốc (33%), Ấn Độ (31%).

• Thị trường chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) - phần mềm cốt lõi của hệ thống AI mới - đang phát triển khi các gã khổng lồ công nghệ như Google, OpenAI (được Microsoft hậu thuẫn) và Meta mở rộng dịch vụ của họ.

• Nghiên cứu được công bố vào ngày 06/08/2024, cho thấy tiềm năng to lớn của AI tạo sinh đối với nền kinh tế Ấn Độ trong tương lai gần.

• Việc tự động hóa 31% giờ làm việc ở Ấn Độ nhờ AI tạo sinh có thể dẫn đến những thay đổi lớn trong cơ cấu lao động và yêu cầu về kỹ năng trong tương lai.

• Báo cáo nhấn mạnh tầm quan trọng của việc triển khai AI tạo sinh một cách có trách nhiệm, cân nhắc các tác động xã hội và đạo đức.

📌 AI tạo sinh có tiềm năng thúc đẩy kinh tế Ấn Độ thêm 675 tỷ USD đến 2038, tự động hóa 31% giờ làm việc. Cần triển khai có trách nhiệm, đào tạo kỹ năng và xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc để tận dụng tối đa tiềm năng này.

https://www.business-standard.com/economy/news/genai-adoption-to-add-extra-675-bn-to-india-s-economy-by-2038-accenture-124080601274_1.html

- Các công ty công nghệ lớn và các doanh nghiệp khác dự kiến chi khoảng 1 nghìn tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI trong những năm tới, nhưng hiện tại vẫn chưa thấy nhiều lợi ích rõ ràng ngoài một số báo cáo về cải thiện hiệu quả cho các nhà phát triển.

- Daron Acemoglu, Giáo sư tại MIT, dự báo AI sẽ chỉ làm tăng năng suất của Mỹ 0,5% và tăng trưởng GDP 0,9% trong thập kỷ tới. Ông ước tính chỉ có 25% công việc có thể tự động hóa hiệu quả về chi phí trong 10 năm tới, tương đương chưa đến 5% tổng số công việc.

- Jim Covello, Trưởng bộ phận Nghiên cứu Cổ phiếu Toàn cầu của Goldman Sachs, cho rằng để có lợi nhuận tương xứng với chi phí phát triển và vận hành AI, công nghệ này phải giải quyết được các vấn đề phức tạp, điều mà nó chưa được thiết kế để làm. Ông cũng nghi ngờ chi phí AI sẽ giảm đủ để việc tự động hóa phần lớn công việc trở nên khả thi.

- Joseph Briggs, nhà kinh tế cao cấp của Goldman Sachs, lạc quan hơn. Ông ước tính AI tạo sinh cuối cùng sẽ tự động hóa 25% công việc và nâng năng suất của Mỹ lên 9%, tăng trưởng GDP lên 6,1% trong thập kỷ tới. 

- Kash Rangan và Eric Sheridan, các nhà phân tích của Goldman Sachs, vẫn lạc quan về tiềm năng chuyển đổi và lợi nhuận dài hạn của AI tạo sinh, dù "ứng dụng đột phá" vẫn chưa xuất hiện.

- Các nhà phân tích bán dẫn của Goldman Sachs cho rằng thiếu hụt chip sẽ hạn chế tăng trưởng AI trong vài năm tới.

- Brian Janous, đồng sáng lập Cloverleaf Infrastructure, cảnh báo các công ty tiện ích Mỹ chưa sẵn sàng cho nhu cầu điện tăng vọt từ AI, có thể dẫn đến khủng hoảng điện và hạn chế tăng trưởng AI.

- Ryan Hammond, chiến lược gia cổ phiếu cao cấp của Goldman Sachs, vẫn thấy còn dư địa cho chủ đề AI phát triển và kỳ vọng các công ty hưởng lợi từ AI sẽ mở rộng ra ngoài Nvidia.

📌Các chuyên gia có quan điểm trái chiều về tiềm năng kinh tế của AI tạo sinh. Một số dự báo tác động hạn chế trong thập kỷ tới, trong khi số khác lạc quan hơn về triển vọng dài hạn. Tuy nhiên, các rào cản về chip và điện năng có thể hạn chế tăng trưởng AI trong ngắn hạn.

Bài phỏng vấn với Daron Acemoglu, Giáo sư tại MIT, về quan điểm hoài nghi của ông về tác động kinh tế của AI tạo sinh trong thập kỷ tới:

- Daron Acemoglu, Giáo sư tại MIT, dự báo AI sẽ chỉ làm tăng năng suất của Mỹ 0,5% và tăng trưởng GDP 0,9% trong thập kỷ tới. Ông ước tính chỉ có 25% công việc có thể tự động hóa hiệu quả về chi phí trong 10 năm tới, tương đương chưa đến 5% tổng số công việc.

- Acemoglu cho rằng những thay đổi thực sự mang tính chuyển đổi từ AI sẽ không xảy ra nhanh chóng và ít có khả năng xảy ra trong vòng 10 năm tới. Trong ngắn hạn, AI chủ yếu sẽ tăng hiệu quả của các quy trình sản xuất hiện có.

- Ông chọn ước tính tiết kiệm chi phí trung bình 30% từ việc sử dụng AI, thấp hơn so với một số nghiên cứu khác, vì cho rằng những tác vụ phức tạp hơn sẽ khó đạt được mức tiết kiệm cao như vậy.

- Acemoglu hoài nghi về khả năng chi phí AI sẽ giảm đáng kể theo thời gian. Ông cho rằng việc so sánh với sự phát triển của internet là không phù hợp, vì internet là giải pháp chi phí thấp ngay từ đầu.

- Ông cũng nghi ngờ về khả năng AI đạt được khả năng lý luận nhận thức cần thiết để tăng cường hoặc thay thế đáng kể tương tác của con người. Con người tạo ra giá trị nhiều nhất cho các tác vụ phức tạp bằng cách xác định và hiểu các yếu tố ngoại lai và sắc thái.

- Acemoglu không tin rằng AI sẽ đạt được trí tuệ siêu việt trong vòng 30 năm tới. Ông cho rằng con người vẫn sẽ đóng vai trò chủ đạo trong việc sử dụng AI để giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định.

- Ông cảnh báo rằng quá lạc quan và phấn khích có thể dẫn đến việc sử dụng sớm các công nghệ chưa sẵn sàng, gây ra các vấn đề cho doanh nghiệp. Việc sử dụng công nghệ mạnh mẽ và phổ biến như AI mà chưa hiểu rõ và quản lý có thể gây nguy hiểm.

- Acemoglu cho rằng rủi ro từ việc di chuyển quá nhanh với AI có thể lớn hơn nhiều so với việc di chuyển quá chậm. Ông kêu gọi cần thận trọng và có các công cụ quản lý tốt hơn khi công nghệ AI tiếp tục phát triển.

📌 Giáo sư Acemoglu tại MIT có quan điểm thận trọng về tác động kinh tế của AI trong thập kỷ tới, dự báo chỉ tăng 0,5% năng suất và 0,9% GDP của Mỹ. Ông cho rằng chỉ có dưới 5% công việc sẽ bị ảnh hưởng bởi AI, và cảnh báo về rủi ro từ việc áp dụng quá nhanh công nghệ này khi chưa hiểu rõ và quản lý đầy đủ.

Bài phân tích về tác động kinh tế của AI tạo sinh từ Joseph Briggs, nhà kinh tế cao cấp tại Goldman Sachs. 

- Joseph Briggs, nhà kinh tế cao cấp tại Goldman Sachs, dự báo AI tạo sinh sẽ tự động hóa 25% công việc và nâng năng suất của Mỹ lên 9%, tăng trưởng GDP lên 6,1% trong thập kỷ tới.

- Briggs thừa nhận việc tự động hóa nhiều công việc bằng AI hiện chưa hiệu quả về chi phí. Tuy nhiên, ông cho rằng tiềm năng tiết kiệm chi phí lớn và khả năng chi phí sẽ giảm theo thời gian sẽ dẫn đến việc tự động hóa nhiều hơn bằng AI trong tương lai.

- Khác với Acemoglu, Briggs đưa cả khả năng phân bổ lại lao động và tạo ra công việc mới vào ước tính năng suất của mình, phù hợp với lịch sử lâu dài và mạnh mẽ về đổi mới công nghệ tạo ra cơ hội mới.

- Briggs lưu ý rằng việc áp dụng AI vẫn còn khiêm tốn ở hầu hết các ngành, ngoại trừ một số lĩnh vực như cơ sở hạ tầng điện toán và dữ liệu, dịch vụ thông tin, và sản xuất phim ảnh và âm thanh.

- Ông dự báo tốc độ áp dụng AI sẽ vẫn thấp hơn mức cần thiết để đạt được lợi ích năng suất tổng thể lớn trong vài năm tới. Điều này giải thích tại sao Goldman Sachs chỉ nâng dự báo GDP Mỹ thêm 0,4 điểm phần trăm đến năm 2034 khi đưa yếu tố AI vào dự báo tăng trưởng tiềm năng toàn cầu vào mùa thu năm ngoái.

- Tuy nhiên, Briggs cho rằng việc tự động hóa hoàn toàn các công việc có thể bị ảnh hưởng bởi AI trong dài hạn có thể tạo ra khoản tiết kiệm chi phí đáng kể lên đến hàng nghìn đô la mỗi năm cho mỗi nhân viên.

- Ông cũng lưu ý rằng chi phí của các công nghệ mới thường giảm nhanh chóng theo thời gian. Với chi phí triển khai biên thấp sau khi các ứng dụng được phát triển, Briggs kỳ vọng tỷ lệ áp dụng và tự động hóa AI cuối cùng sẽ vượt xa ước tính 4,6% của Acemoglu.

- Briggs nhấn mạnh rằng lịch sử cung cấp bằng chứng mạnh mẽ về việc tăng trưởng kinh tế chủ yếu bắt nguồn từ việc phân bổ lại nguồn lực và mở rộng biên giới sản xuất nhờ công nghệ. Ông kỳ vọng AI sẽ nâng cao sản lượng bằng cách tăng nhu cầu trong các lĩnh vực mà lao động có lợi thế so sánh và tạo ra cơ hội mới trước đây không khả thi về mặt công nghệ hoặc kinh tế.

📌Joseph Briggs của Goldman Sachs dự báo AI tạo sinh sẽ tự động hóa 25% công việc, nâng năng suất Mỹ lên 9% và GDP lên 6,1% trong thập kỷ tới. Mặc dù hiện tại việc áp dụng AI còn hạn chế, ông kỳ vọng chi phí sẽ giảm và tỷ lệ áp dụng sẽ tăng, dẫn đến tác động kinh tế đáng kể từ việc tự động hóa, tạo việc làm mới và phân bổ lại lao động.

Bài phỏng vấn với Kash Rangan và Eric Sheridan, các nhà phân tích cấp cao tại Goldman Sachs, về quan điểm lạc quan của họ đối với tiềm năng dài hạn của AI tạo sinh. 

- Kash Rangan và Eric Sheridan vẫn lạc quan về tiềm năng dài hạn của AI tạo sinh, mặc dù chưa có ứng dụng đột phá nào xuất hiện.

- Rangan cho rằng tốc độ phát triển công nghệ trong 12 tháng qua rất ấn tượng, với các mô hình AI mới và tốt hơn liên tục ra đời. Cơ sở hạ tầng AI cũng được xây dựng vượt kỳ vọng, với các công ty điện toán đám mây lớn đã chi 60-80 tỷ USD cho các công cụ xây dựng và huấn luyện mô hình AI.

- Đã có những dấu hiệu tích cực về lợi ích năng suất của AI trong các lĩnh vực như thiết kế sáng tạo, phát triển mã và hỗ trợ khách hàng. Tuy nhiên, vẫn chưa có ứng dụng đột phá nào của AI xuất hiện.

- Sheridan thừa nhận rằng khả năng mở rộng của AI tạo sinh vẫn còn là dấu hỏi, với một số vấn đề như chatbot AI đưa ra câu trả lời sai. Tuy nhiên, ông vẫn rất phấn khích về tiềm năng dài hạn của công nghệ này.

- Cả hai chuyên gia đều cho rằng việc so sánh mức đầu tư hiện tại vào AI với các chu kỳ đầu tư công nghệ trước đây là không phù hợp. Thay vào đó, nên xem xét tỷ lệ chi tiêu so với doanh thu của công ty.

- Họ không quá lo ngại về khả năng không có lợi nhuận từ đầu tư AI, mặc dù thừa nhận rằng có thể sẽ lo lắng hơn nếu không có ứng dụng quy mô lớn xuất hiện trong 6-18 tháng tới.

- Rangan cho rằng chu kỳ đầu tư AI hiện tại có triển vọng hơn các chu kỳ trước vì được dẫn dắt bởi các công ty lớn có nguồn vốn dồi dào và mạng lưới phân phối rộng lớn.

- Cả hai đều tin rằng chi phí AI sẽ giảm theo thời gian, tương tự như các công nghệ trước đây. Họ kỳ vọng điều này sẽ dẫn đến sự phát triển của các ứng dụng mà hiện tại chúng ta chưa thể tưởng tượng được.

- Sheridan nhấn mạnh rằng máy móc có thể thực hiện nhiều tác vụ hiệu quả hơn con người, và điều này sẽ tiếp tục trong nhiều thập kỷ tới.

📌Mặc dù chưa có ứng dụng đột phá và chi phí còn cao, các chuyên gia của Goldman Sachs vẫn lạc quan về tiềm năng dài hạn của AI tạo sinh. Họ tin rằng khoản đầu tư lớn hiện nay cuối cùng sẽ mang lại lợi nhuận, với kỳ vọng chi phí sẽ giảm và các ứng dụng mới sẽ xuất hiện trong tương lai.

Bài phỏng vấn với Jim Covello, Trưởng bộ phận Nghiên cứu Cổ phiếu Toàn cầu của Goldman Sachs, về quan điểm hoài nghi của ông đối với công nghệ AI.

- Jim Covello, Trưởng bộ phận Nghiên cứu Cổ phiếu Toàn cầu của Goldman Sachs, hoài nghi về sự phấn khích hiện tại xung quanh AI. Ông cho rằng chi phí phát triển và vận hành AI quá cao, đòi hỏi công nghệ này phải giải quyết được các vấn đề cực kỳ phức tạp để mang lại lợi nhuận đầu tư phù hợp.

- Covello ước tính việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI sẽ tiêu tốn hơn 1 nghìn tỷ USD trong vài năm tới. Ông đặt câu hỏi AI sẽ giải quyết vấn đề trị giá 1 nghìn tỷ USD nào để biện minh cho chi phí này.

- Ông cho rằng so sánh AI với giai đoạn đầu của internet là không phù hợp. Internet ngay từ đầu đã là giải pháp chi phí thấp, trong khi AI hiện nay rất đắt đỏ.

- Covello hoài nghi về khả năng chi phí AI sẽ giảm đáng kể theo thời gian. Ông lưu ý rằng việc sản xuất GPU phức tạp có thể ngăn cản sự cạnh tranh và giảm giá.

- Ông cũng nghi ngờ khả năng AI đạt được khả năng lý luận nhận thức cần thiết để tăng cường hoặc thay thế đáng kể tương tác của con người. Con người tạo ra giá trị nhiều nhất cho các tác vụ phức tạp bằng cách xác định và hiểu các yếu tố ngoại lai và sắc thái.

- Covello cho rằng AI chưa tìm được ứng dụng thực sự mang tính chuyển đổi sau 18 tháng ra mắt. Ông nhận thấy ngay cả các tác vụ tóm tắt cơ bản cũng thường cho kết quả vô nghĩa.

- Về triển vọng dài hạn, ông đặt xác suất thấp cho việc AI sẽ tăng doanh thu của các công ty ngoài ngành công nghệ. Ông cho rằng nếu lợi ích của AI chỉ giới hạn ở cải thiện hiệu quả, điều đó sẽ không dẫn đến mở rộng định giá vì tiết kiệm chi phí sẽ bị cạnh tranh triệt tiêu.

- Tuy nhiên, Covello vẫn khuyến nghị đầu tư vào các công ty cung cấp cơ sở hạ tầng AI, vì chi tiêu lớn cho AI sẽ tiếp tục bất chấp sự hoài nghi. Ông cho rằng bong bóng AI có thể mất nhiều thời gian mới vỡ.

- Ông dự đoán nếu không có ứng dụng AI quan trọng xuất hiện trong 12-18 tháng tới, sự nhiệt tình của nhà đầu tư có thể bắt đầu giảm sút. Tuy nhiên, việc cắt giảm chi tiêu cho AI có thể chỉ xảy ra khi lợi nhuận doanh nghiệp suy giảm trong chu kỳ kinh tế khó khăn hơn.

📌Jim Covello của Goldman Sachs hoài nghi về tiềm năng của AI do chi phí cao và khả năng hạn chế trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Ông cho rằng AI khó mang lại lợi nhuận tương xứng và có thể không đạt được khả năng nhận thức như con người. Tuy nhiên, ông vẫn khuyến nghị đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI do chi tiêu lớn sẽ tiếp tục trong ngắn hạn.

Bài phỏng vấn với Brian Janous, đồng sáng lập Cloverleaf Infrastructure, về tình trạng thiếu hụt điện năng sắp tới do nhu cầu từ AI và các nguồn khác tăng cao.

- Brian Janous cho rằng nhu cầu điện đang tăng vọt ở Mỹ, đặc biệt là do sự phát triển của AI và trung tâm dữ liệu đám mây. Từ năm 2010 đến 2020, tiêu thụ điện của trung tâm dữ liệu hầu như không tăng do chuyển từ on-prem sang đám mây tiết kiệm điện hơn. Tuy nhiên, từ cuối thập kỷ 2010, nhu cầu điện bắt đầu tăng và sự ra đời của ChatGPT 3.5 vào tháng 11/2022 đã thúc đẩy nhu cầu mới liên quan đến AI.

- Janous ước tính rằng ngay cả khi lưới điện chỉ tăng 2% mỗi năm, các công ty tiện ích vẫn cần bổ sung hơn 100 GW công suất đỉnh cho hệ thống hiện đang xử lý khoảng 800 GW ở mức đỉnh. Nhu cầu điện cũng sẽ tập trung cao ở một số khu vực như Bắc Virginia.

- Ông cho rằng các công ty tiện ích Mỹ chưa sẵn sàng đáp ứng sự gia tăng nhanh chóng này vì họ chưa trải qua giai đoạn tăng trưởng nhu cầu trong gần hai thập kỷ. Thời gian cần thiết để xây dựng cơ sở hạ tầng điện được tính bằng năm, trong khi công nghệ AI phát triển nhanh chóng chỉ trong vài tháng.

- Ngoài AI, các yếu tố khác như điện khí hóa giao thông và xây dựng, tái sản xuất trong nước, và phát triển tiềm năng của nền kinh tế hydro cũng đang tăng áp lực lên lưới điện đã cũ.

- Janous cảnh báo rằng một cuộc khủng hoảng điện đáng kể có thể xảy ra, buộc các công ty tiện ích và các bang phải lựa chọn ai được cung cấp điện. Trung tâm dữ liệu có thể trở thành mục tiêu dễ dàng vì không được coi là động lực tạo việc làm lớn.

- Ông cho rằng việc mở rộng lưới điện không dễ dàng hoặc nhanh chóng do quy định chặt chẽ của ngành điện và các hạn chế về chuỗi cung ứng. Các giải pháp ngắn hạn bao gồm tăng hiệu quả của hệ thống hiện tại và đầu tư vào công nghệ nâng cao lưới điện.

- Janous nhấn mạnh rằng các công ty công nghệ lớn không thể đơn giản chi tiền để giải quyết vấn đề này vì họ cũng phải đối mặt với các hạn chế tương tự như ngành điện.

- Ông tỏ ra bi quan về khả năng của Mỹ trong việc xây dựng các dự án cơ sở hạ tầng lớn. Tuy nhiên, ông vẫn lạc quan rằng Mỹ có thể vượt qua thách thức này, mặc dù thập kỷ tới có thể sẽ đau đớn khi nhu cầu điện vượt quá nguồn cung.

📌 Brian Janous cảnh báo rằng cơ sở hạ tầng điện của Mỹ chưa sẵn sàng đáp ứng nhu cầu tăng vọt từ AI và các nguồn khác. Ông dự đoán một cuộc khủng hoảng điện có thể xảy ra trong thập kỷ tới, gây hạn chế cho sự phát triển của AI. Mặc dù lạc quan về khả năng Mỹ vượt qua thách thức này, Janous cho rằng quá trình này sẽ khó khăn và đau đớn khi nhu cầu vượt quá nguồn cung trong ngắn hạn.

Phân tích của Carly Davenport, chuyên gia phân tích cổ phiếu ngành tiện ích tại Goldman Sachs, về sự gia tăng nhu cầu điện năng từ AI và trung tâm dữ liệu ở Mỹ trong thập kỷ tới.

- Carly Davenport dự báo nhu cầu điện ở Mỹ sẽ tăng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 2,4% từ 2022-2030, sau một thập kỷ trì trệ. Trung tâm dữ liệu sẽ đóng góp khoảng 90 điểm cơ bản trong mức tăng trưởng này.

- Nhu cầu điện của trung tâm dữ liệu dự kiến sẽ tăng gấp đôi vào năm 2030, chiếm 8% tổng nhu cầu điện của Mỹ, so với mức 3% hiện tại. Điều này tương đương với CAGR 15% trong nhu cầu điện của trung tâm dữ liệu từ 2023-2030.

- Để đáp ứng nhu cầu tăng từ trung tâm dữ liệu, Mỹ sẽ cần bổ sung 47 gigawatt (GW) công suất phát điện mới đến năm 2030. Davenport dự kiến công suất này sẽ được chia theo tỷ lệ 60%/40% giữa khí tự nhiên và năng lượng tái tạo.

- Việc lựa chọn nguồn điện phản ánh sự cân bằng giữa nhu cầu độ tin cậy của trung tâm dữ liệu và cam kết sử dụng năng lượng xanh của các công ty. Trung tâm dữ liệu AI cần hoạt động liên tục 24/7 nên cần nguồn năng lượng ổn định như khí tự nhiên.

- Davenport ước tính cần khoảng 50 tỷ USD đầu tư đến năm 2030, tương đương 7 tỷ USD mỗi năm, chỉ để xây dựng công suất phát điện mới. Tổng đầu tư sẽ cao hơn nhiều khi tính cả cơ sở hạ tầng hỗ trợ như đường dây truyền tải và phân phối điện.

- Các công ty tiện ích trong danh mục theo dõi của Davenport dự kiến sẽ chi tiêu nhiều hơn gần 40% từ 2024-2027 so với 4 năm trước đó, trung bình khoảng 140 tỷ USD mỗi năm.

- Rào cản chính đối với việc xây dựng công suất mới là thời gian dài để cấp phép và xây dựng cơ sở hạ tầng. Nhiều dự án bắt đầu quá trình này 5-7 năm trước để có đủ thời gian lập kế hoạch.

- Khả năng chi trả cũng là một rào cản quan trọng đối với các công ty tiện ích, vốn là ngành được quản lý chặt chẽ. Cơ quan quản lý tập trung đảm bảo hóa đơn tiền điện vẫn ở mức hợp lý cho khách hàng dân cư.

- Davenport cho rằng các công ty tiện ích sẽ cần huy động vốn bằng cách tăng nợ hoặc phát hành cổ phiếu để tài trợ cho đầu tư lớn này. Một phần đầu tư cũng có thể đến từ chính các khách hàng trung tâm dữ liệu.

📌 Chuyên gia Carly Davenport của Goldman Sachs dự báo nhu cầu điện ở Mỹ sẽ tăng 2,4% mỗi năm đến 2030, với trung tâm dữ liệu chiếm 8% tổng nhu cầu. Để đáp ứng, cần 47 GW công suất mới và đầu tư khoảng 140 tỷ USD/năm. Tuy nhiên, thách thức về thời gian cấp phép và khả năng chi trả vẫn tồn tại.

Bài phân tích của Hongcen Wei, chuyên gia chiến lược hàng hóa tại Goldman Sachs, về bằng chứng từ Virginia - trung tâm của các trung tâm dữ liệu ở Mỹ - cho thấy sự gia tăng nhu cầu điện từ AI và trung tâm dữ liệu.

- Virginia là trung tâm của các trung tâm dữ liệu ở Mỹ, cung cấp bằng chứng về sự gia tăng nhu cầu điện từ AI và trung tâm dữ liệu.

- Từ cuối năm 2016, số lượng trung tâm dữ liệu ở Virginia tăng nhanh, chỉ tạm dừng trong thời gian đại dịch. Miền Bắc Virginia có nhiều trung tâm dữ liệu nhất nước Mỹ.

- Tiêu thụ điện thương mại ở Virginia tăng 37% từ 2016 đến 2023, trong khi hầu hết các bang khác không thay đổi. Tại Virginia, tiêu thụ điện thương mại tăng nhanh hơn các lĩnh vực khác, với tiêu thụ điện dân cư và công nghiệp giảm lần lượt 3% và 4% trong giai đoạn 2016-2023.

- Sử dụng phương pháp thống kê "doppelganger" để ước tính mức đóng góp của trung tâm dữ liệu vào sự gia tăng tiêu thụ điện ở Virginia. Kết quả cho thấy trung tâm dữ liệu đã tăng nhu cầu điện của Virginia thêm 2,2 gigawatt (GW) vào năm 2023, chiếm 15% tổng tiêu thụ điện của bang trong năm đó, so với gần như 0% vào năm 2016 và khoảng 3% vào năm 2019.

- Mặc dù bằng chứng cho thấy AI và trung tâm dữ liệu đang thúc đẩy nhu cầu điện ở Mỹ, nhưng quy mô tổng thể của sự gia tăng này vẫn còn khiêm tốn so với mức tiêu thụ điện hiện tại của cả nước cũng như mức tiêu thụ điện dự kiến của trung tâm dữ liệu trong thập kỷ này.

- Ước tính 2,2 GW nhu cầu điện từ trung tâm dữ liệu ở Virginia năm 2023 chỉ chiếm 0,5% tổng nhu cầu điện 470 GW của Mỹ và 7% mức tăng khoảng 30 GW nhu cầu trung tâm dữ liệu mà các nhà phân tích cổ phiếu dự báo đến năm 2030.

- Tuy nhiên, quy mô của sự gia tăng gần đây trong nhu cầu điện từ trung tâm dữ liệu ở Virginia cho thấy một cái nhìn thoáng qua về sự gia tăng lớn trong nhu cầu điện của Mỹ có thể xảy ra trong tương lai.

📌 Dữ liệu từ Virginia, trung tâm của các trung tâm dữ liệu ở Mỹ, cho thấy sự gia tăng đáng kể trong nhu cầu điện từ AI và trung tâm dữ liệu. Mặc dù tác động hiện tại còn khiêm tốn, chỉ chiếm 0,5% tổng nhu cầu điện của Mỹ, nhưng xu hướng này báo hiệu một làn sóng tăng mạnh nhu cầu điện có thể xảy ra trong tương lai gần khi AI phát triển.

Phân tích của Alberto Gandolfi, chuyên gia nghiên cứu cổ phiếu ngành tiện ích châu Âu tại Goldman Sachs, về tác động của AI và trung tâm dữ liệu đối với nhu cầu điện ở châu Âu trong thập kỷ tới. 

- Alberto Gandolfi dự báo nhu cầu điện ở châu Âu có thể tăng 40-50% trong thập kỷ tới, chủ yếu do sự phát triển nhanh chóng của trung tâm dữ liệu AI và quá trình điện khí hóa.

- Tiêu thụ điện của châu Âu đã giảm khoảng 10% so với đỉnh năm 2008 do nhiều cú sốc bên ngoài. Tuy nhiên, xu hướng này có thể sắp đảo ngược.

- Trung tâm dữ liệu truyền thống hiện chỉ chiếm hơn 1% nhu cầu điện toàn cầu. Trong kịch bản cơ sở, Gandolfi ước tính sự mở rộng của trung tâm dữ liệu truyền thống có thể thúc đẩy nhu cầu điện châu Âu tăng 10-15% trong 10 năm tới.

- Trung tâm dữ liệu AI có thể tiêu thụ nhiều điện hơn gấp 10 lần so với trung tâm dữ liệu truyền thống, đặc biệt trong giai đoạn đào tạo.

- Trong kịch bản lạc quan, nhu cầu điện có thể tăng tới 50% nếu châu Âu chiếm 25% thị phần trung tâm dữ liệu toàn cầu và không có cải thiện hiệu quả năng lượng.

- Nhu cầu điện tăng thêm từ AI và trung tâm dữ liệu truyền thống trong thập kỷ tới có thể tương đương với mức tiêu thụ hiện tại của Hà Lan, Bồ Đào Nha và Hy Lạp cộng lại.

- Nhu cầu điện dự kiến sẽ tập trung cao ở các nước có nguồn điện cơ sở rẻ và dồi dào (như Bắc Âu, Tây Ban Nha, Pháp) và các nước có sự hiện diện mạnh mẽ của ngành dịch vụ tài chính và trung tâm công nghệ lớn (như Đức, Anh, Ireland).

- Để đáp ứng nhu cầu tăng cao, cần đầu tư lớn vào lưới điện và năng lượng tái tạo. Dự kiến đầu tư vào lưới điện châu Âu sẽ tăng 80-100% và bổ sung gần 800 GW điện gió và mặt trời trong 10-15 năm tới.

- Các công ty tiện ích, đặc biệt là những công ty tập trung vào lưới điện và năng lượng tái tạo ("Electrification Compounders"), sẽ là những đối tượng hưởng lợi chính từ xu hướng này.

📌Alberto Gandolfi của Goldman Sachs dự báo nhu cầu điện châu Âu có thể tăng 40-50% trong thập kỷ tới, chủ yếu nhờ sự phát triển của trung tâm dữ liệu AI và quá trình điện khí hóa. Điều này sẽ thúc đẩy đầu tư lớn vào lưới điện và năng lượng tái tạo, mang lại lợi ích đáng kể cho các công ty tiện ích, đặc biệt là những công ty tập trung vào hai lĩnh vực này.

Phân tích của nhóm chuyên gia bán dẫn Mỹ tại Goldman Sachs về các hạn chế về nguồn cung chip đối với sự phát triển của AI trong vài năm tới. 

- Nhóm chuyên gia bán dẫn Mỹ tại Goldman Sachs dự báo nguồn cung, chứ không phải nhu cầu, sẽ quyết định lượng chip AI được xuất xưởng đến giữa năm 2025 do hạn chế về công nghệ bộ nhớ băng thông cao (HBM) và đóng gói Chip-on-Wafer-on-Substrate (CoWoS).

- HBM là công nghệ bộ nhớ cách mạng cho phép hiệu suất cao hơn khi giao tiếp với GPU hoặc chip AI. Thị trường HBM dự kiến tăng trưởng với tốc độ kép hàng năm khoảng 100% trong vài năm tới, từ 2,3 tỷ USD năm 2023 lên 30,2 tỷ USD năm 2026.

- Mặc dù tăng trưởng mạnh, nhu cầu HBM có thể vượt nguồn cung trong giai đoạn này do yêu cầu nội dung HBM ngày càng tăng và kỷ luật nguồn cung của các nhà cung cấp lớn. Dự báo thiếu hụt HBM 3%/2%/1% trong các năm 2024/2025/2026.

- CoWoS là công nghệ đóng gói tiên tiến cho phép mật độ kết nối và hiệu suất tốt hơn cho các ứng dụng điện toán hiệu năng cao. Công suất đóng gói tiên tiến này đã thiếu hụt kể từ khi ChatGPT ra mắt cuối năm 2022.

- TSMC và một số nhà cung cấp CoWoS khác đang mở rộng công suất, nhưng tình trạng thiếu hụt vẫn đang hạn chế khả năng đáp ứng nhu cầu chip AI. Nvidia và AMD trong lĩnh vực thương mại cũng như các nhà cung cấp ASIC tiếp tục nhấn mạnh tình trạng thiếu hụt công suất CoWoS.

- Các nhà phân tích công nghệ của Goldman Sachs dự kiến công suất CoWoS của TSMC sẽ tăng gấp đôi trong năm nay và gần như tăng gấp đôi một lần nữa vào năm 2025 để đáp ứng nhu cầu chip AI mạnh mẽ.

- Dự kiến nguồn cung chip cuối cùng sẽ bắt kịp nhu cầu mạnh mẽ, mặc dù vài năm tới có thể sẽ đau đớn do hạn chế về các thành phần quan trọng.

📌 Các chuyên gia bán dẫn của Goldman Sachs dự báo nguồn cung chip sẽ hạn chế tăng trưởng AI trong vài năm tới do thiếu hụt công nghệ HBM và CoWoS. Mặc dù các nhà sản xuất đang mở rộng công suất, tình trạng thiếu hụt có thể kéo dài đến giữa năm 2025, gây khó khăn cho việc đáp ứng nhu cầu chip AI ngày càng tăng.

Phân tích của Ryan Hammond, chiến lược gia cổ phiếu cao cấp tại Goldman Sachs, về triển vọng của chủ đề AI trong thị trường cổ phiếu Mỹ. 

- Chủ đề AI tiếp tục thúc đẩy thị trường cổ phiếu Mỹ lên mức cao kỷ lục mới, với nhiều cổ phiếu hưởng lợi từ AI tăng mạnh. Nvidia đã tăng 709% kể từ đầu năm 2023 và một thời điểm trở thành cổ phiếu lớn nhất trong S&P 500.

- Mặc dù định giá của nhiều cổ phiếu công nghệ lớn đã tăng cao, nhưng P/E của 10 cổ phiếu TMT lớn nhất ở mức 31x vẫn thấp hơn nhiều so với đỉnh bong bóng công nghệ (52x) và cuối năm 2021 (43x).

- Hammond phân chia giai đoạn đầu tư AI thành 4 pha:
  + Pha 1: Tập trung vào Nvidia
  + Pha 2: Cơ sở hạ tầng AI (bán dẫn, điện toán đám mây, trung tâm dữ liệu, phần cứng, phần mềm bảo mật, tiện ích)
  + Pha 3: Các công ty có thể dễ dàng tích hợp AI vào sản phẩm để tăng doanh thu
  + Pha 4: Các công ty có tiềm năng tăng lợi nhuận lớn nhất từ việc áp dụng AI rộng rãi

- Pha 1 đã diễn ra mạnh mẽ với Nvidia tăng 139% từ đầu năm, đóng góp 28% vào mức tăng 15% của S&P 500. Nhà đầu tư đang chuyển sang quan tâm đến các công ty ở Pha 2.

- Ngành tiện ích nổi lên như một lựa chọn phổ biến trong Pha 2, với mức tăng 16% từ tháng 3 đến tháng 5, trở thành ngành có hiệu suất tốt nhất trong S&P 500.

- Ngành tiện ích hấp dẫn vì cung cấp cả tiếp xúc với AI và tính phòng thủ. Nhu cầu điện dự kiến sẽ tăng mạnh do AI và các yếu tố khác, dẫn đến đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng điện.

- Mặc dù định giá của ngành tiện ích cao so với lịch sử dài hạn, nhưng vẫn phù hợp với mức trung bình 10 năm và thấp hơn nhiều so với đỉnh năm 2020 và 2022.

- Hammond kỳ vọng các công ty liên quan đến đầu tư cơ sở hạ tầng AI (Pha 2) sẽ tiếp tục có hiệu suất vượt trội. Tuy nhiên, ông cảnh báo rằng các dấu hiệu về tăng trưởng kinh tế chậm lại mạnh hơn dự kiến, AI không mang lại lợi nhuận đầu tư đủ, hoặc các công ty dẫn đầu AI không đạt kỳ vọng về lợi nhuận có thể khiến nhà đầu tư giảm định giá của các công ty được cho là hưởng lợi từ AI.

📌 Ryan Hammond của Goldman Sachs vẫn thấy còn dư địa cho chủ đề AI phát triển trong thị trường cổ phiếu Mỹ, mặc dù nhiều cổ phiếu đã tăng mạnh. Ông kỳ vọng các công ty hưởng lợi từ AI sẽ mở rộng ra ngoài Nvidia, đặc biệt là ngành tiện ích. Tuy nhiên, Hammond cũng cảnh báo về các rủi ro có thể ảnh hưởng đến xu hướng này trong tương lai.

Phân tích của Christian Mueller-Glissmann, chiến lược gia đa tài sản cao cấp tại Goldman Sachs, về tác động của AI đối với lợi nhuận dài hạn của cổ phiếu. 

- Sự lạc quan về AI đã thúc đẩy định giá cổ phiếu và kỳ vọng tăng trưởng dài hạn của thị trường đối với S&P 500 tăng cao, tương tự như các giai đoạn bùng nổ công nghệ và năng suất trước đây.

- Lợi suất trái phiếu 10 năm Mỹ hiện ở mức cao hơn trung vị dài hạn và cao hơn nhiều so với chu kỳ sau khủng hoảng tài chính toàn cầu (GFC).

- Kết quả là, ước tính phần bù rủi ro cổ phiếu (ERP) của Mỹ đang ở gần mức thấp nhất kể từ sau GFC.

- Mặc dù sự gia tăng năng suất từ AI có thể mang lại lợi ích cho cổ phiếu thông qua tăng trưởng lợi nhuận cao hơn, nhưng cổ phiếu thường dự đoán trước tăng trưởng năng suất cao hơn trước khi nó thực sự xảy ra, làm tăng nguy cơ trả giá quá cao.

- Sử dụng khung dự báo lợi nhuận dài hạn mới, Mueller-Glissmann nhận thấy rằng có thể cần một kịch bản AI rất thuận lợi để S&P 500 mang lại lợi nhuận trên mức trung bình trong thập kỷ tới.

- Ông đưa ra 4 kịch bản với các tác động khác nhau của AI đến tăng trưởng xu hướng, lạm phát và khả năng sinh lời (ROE):
  1) Tăng trưởng GDP xu hướng lớn lên 4% với lạm phát 2% và ROE của S&P 500 trở lại mức đỉnh (21%)
  2) Tăng trưởng GDP xu hướng nhỏ lên 3%, lạm phát 2%, và ROE ở mức hiện tại
  3) Tăng trưởng GDP xu hướng nhỏ lên 3% nhưng lạm phát cao hơn (3%) và ROE ở mức hiện tại
  4) Tăng trưởng GDP xu hướng nhỏ lên 3%, lạm phát 2%, và ROE giảm xuống mức trung bình sau năm 1990 là 15%

- Ngoài kịch bản lạc quan nhất về AI (kịch bản 1), các kịch bản khác đều dự báo lợi nhuận S&P 500 sẽ thấp hơn mức trung bình sau năm 1950.

- Tác động của AI đến khả năng sinh lời của doanh nghiệp sẽ rất quan trọng - việc trở lại mức ROE trung bình sau năm 1990 sẽ ảnh hưởng đáng kể đến định giá và lợi nhuận cổ phiếu trong thập kỷ tới.

- Trong kịch bản đó, cổ phiếu sẽ khó vượt trội hơn trái phiếu, cho thấy rất ít phần thưởng cho việc chấp nhận rủi ro cổ phiếu và do đó ERP kỳ vọng thấp.

📌Christian Mueller-Glissmann của Goldman Sachs cho rằng chỉ trong kịch bản AI rất thuận lợi, bao gồm cải thiện đáng kể hỗn hợp tăng trưởng/lạm phát cơ cấu và khả năng sinh lời của doanh nghiệp Mỹ đạt đỉnh, S&P 500 mới có thể mang lại lợi nhuận trên mức trung bình trong thập kỷ tới. Điều này làm nổi bật tầm quan trọng của việc AI phải đáp ứng được kỳ vọng cao về tiềm năng của nó.

https://www.goldmansachs.com/images/migrated/insights/pages/gs-research/gen-ai--too-much-spend,-too-little-benefit-/TOM_AI%202.0_ForRedaction.pdf

• Amazon, Microsoft và Alphabet đã không thể thuyết phục Wall Street rằng khoản đầu tư hàng tỷ USD vào cơ sở hạ tầng AI đang mang lại doanh số thực tế.

• Cổ phiếu của Alphabet đã giảm 7,4% kể từ khi công bố báo cáo tài chính tuần trước. Giá cổ phiếu Microsoft cũng giảm trong 3 ngày qua. Cổ phiếu Amazon giảm mạnh nhất kể từ tháng 10/2022.

• Năm 2024 được kỳ vọng là năm các công ty bắt đầu triển khai AI tạo sinh rộng rãi, mang lại lợi nhuận đáng kể từ các sản phẩm như Google Gemini và Microsoft Copilot. Tuy nhiên, việc chưa có lợi nhuận đáng kể đang gây lo ngại về giá trị thực sự của AI.

• Mảng điện toán đám mây của cả 3 công ty đều tăng trưởng tốt, nhưng chưa đủ để xoa dịu nhà đầu tư đang ngày càng mất kiên nhẫn với việc chi tiêu lớn cho cơ sở hạ tầng AI.

• Amazon dự báo lợi nhuận hoạt động quý 3 thấp hơn ước tính của các nhà phân tích. Chi tiêu vốn của công ty trong 6 tháng đầu năm đạt 30,5 tỷ USD, chủ yếu cho mảng AWS.

• Alphabet không đưa ra chi tiết cụ thể về triển vọng tăng trưởng AI. Chi tiêu vốn đạt 13,2 tỷ USD trong quý, khiến cổ phiếu giảm 5% sau khi công bố kết quả.

• Tăng trưởng doanh số Azure của Microsoft chậm lại. AI đóng góp 8% vào tăng trưởng Azure trong quý, so với 7% quý trước đó.

• Meta là ngoại lệ khi bất ngờ nâng dự báo chi tiêu vốn cho AI, nhưng doanh thu quý 2 vượt kỳ vọng. CEO Zuckerberg cho rằng đầu tư AI giúp cải thiện quảng cáo và đề xuất nội dung.

• Cổ phiếu các công ty sản xuất chip như Nvidia, SK Hynix, TSMC, Samsung cũng giảm mạnh do lo ngại về chi tiêu AI của Big Tech.

• Để biện minh cho khoản đầu tư có thể lên tới 1.000 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI trong vài năm tới, các công ty cần chứng minh công nghệ này có khả năng giải quyết các tác vụ ngày càng phức tạp.

📌 Big Tech đang gặp khó thuyết phục Wall Street về lợi nhuận từ AI. Cổ phiếu Amazon, Microsoft, Alphabet giảm mạnh sau báo cáo tài chính do lo ngại về chi tiêu lớn cho cơ sở hạ tầng AI. Các công ty cần chứng minh AI có thể giải quyết các tác vụ phức tạp hơn để biện minh cho khoản đầu tư lên tới 1.000 tỷ USD trong vài năm tới.

https://finance.yahoo.com/news/big-tech-fails-convince-wall-083932478.html

• Các công ty tư vấn quản lý đang là nhóm hưởng lợi chính từ làn sóng AI, khi các doanh nghiệp cần hướng dẫn để áp dụng công nghệ mới này.

• Boston Consulting Group ước tính 20% doanh thu năm nay sẽ đến từ các dự án liên quan đến AI, tương đương khoảng 2,5 tỷ USD dựa trên doanh thu 12,3 tỷ USD năm ngoái.

• Accenture đã ghi nhận 2 tỷ USD từ các dự án AI trong năm nay.

• Goldman Sachs dự báo sẽ có 1.000 tỷ USD vốn đầu tư được đổ vào cơ sở hạ tầng AI trong những năm tới.

• Barclays tính toán đến năm 2026, các công ty công nghệ lớn sẽ có khả năng tính toán tương đương 12.000 ChatGPT.

• Tuy nhiên, các ý tưởng ứng dụng AI vẫn còn rất hạn chế. Các doanh nghiệp vẫn chưa chắc chắn về cách sử dụng công cụ mới này.

• Một số công ty cung cấp dịch vụ AI đang phát triển, như Datasnipper huy động vốn với định giá 1 tỷ USD để cung cấp giải pháp đối chiếu dữ liệu cho kiểm toán viên.

• OpenAI, công ty dẫn đầu ngành, chỉ đạt doanh thu 3,4 tỷ USD/năm, cho thấy khoảng cách lớn giữa đầu tư và doanh thu.

• Việc áp dụng AI trong doanh nghiệp rất phức tạp. Mua sản phẩm/dịch vụ có sẵn giúp tiết kiệm chi phí nhưng không tạo ra lợi thế cạnh tranh. 

• Các bộ phận như nhân sự, pháp lý, kế toán có thể không sẵn sàng áp dụng công nghệ có thể khiến nhân viên mất việc.

• Vai trò của các công ty tư vấn là thiết kế lại toàn bộ tổ chức để tích hợp AI, với hy vọng tạo ra các dịch vụ khác biệt và nguồn doanh thu mới.

• Tuy nhiên, việc tạo ra giá trị thực sự từ AI vẫn còn nhiều thách thức. Rủi ro là công nghệ này không đạt được tiềm năng, phá hủy giá trị cho những công ty đã đầu tư.

📌 Các công ty tư vấn quản lý đang hưởng lợi lớn từ làn sóng AI với doanh thu hàng tỷ USD. Tuy nhiên, việc tạo ra giá trị thực sự từ AI vẫn còn nhiều thách thức cho doanh nghiệp. Dự báo có tới 1.000 tỷ USD sẽ được đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI trong những năm tới.

https://www.ft.com/content/ff7b0f7d-4781-4bad-a58d-e9c3fee5dc74

#FT

• Theo ước tính của JPMorgan, chi phí tổng thể của Meta có thể đạt 50 tỷ USD vào năm 2025, chủ yếu do đầu tư vào AI.

• Các nhà phân tích dự báo Meta sẽ có kết quả kinh doanh tốt nhờ các tính năng AI mới và thị trường quảng cáo số "lành mạnh", một phần nhờ cuộc bầu cử tổng thống Mỹ sắp tới.

• Chi tiêu vốn của Meta dự kiến đạt 9,5 tỷ USD trong quý 2/2023, tăng gần 50% so với quý 1.

• Tổng chi tiêu của Meta năm 2024 dự kiến từ 35-40 tỷ USD, và có thể lên tới 42 tỷ USD vào năm 2025.

• Wall Street lo ngại về các khoản chi tiêu lớn của các công ty công nghệ lớn để phát triển cơ sở hạ tầng và phần mềm AI.

• CEO Mark Zuckerberg tin rằng đầu tư AI của Meta sẽ sớm mang lại kết quả. Ông dự đoán mô hình Llama 3.1 sẽ trở thành mô hình AI được sử dụng rộng rãi nhất vào cuối năm 2024.

• Zuckerberg sẵn sàng chi tiêu nhiều, thậm chí quá mức, để tiếp tục phát triển AI của Meta.

• Một số chuyên gia cho rằng chi tiêu AI của Meta khác với khoản đầu tư lãng phí vào metaverse trước đây.

• Meta đã phải tạm dừng phát hành một số công cụ AI tạo sinh ở Brazil và châu Âu do các quy định pháp lý nghiêm ngặt.

• Cổ phiếu Meta đã tăng gần 135% trong 5 năm qua và tăng 44% so với năm ngoái, mặc dù có biến động trong những tháng gần đây.

• Các nhà phân tích tại JPMorgan và Bank of America vẫn duy trì đánh giá mua đối với cổ phiếu Meta bất chấp lo ngại về chi phí AI.

• Google cũng đang đối mặt với chi phí AI tăng cao, dự kiến tăng 51% lên khoảng 50 tỷ USD vào năm 2024.

• Một số chuyên gia phản đối việc gọi sự phát triển AI là "cuộc chạy đua vũ trang", nhưng các công ty và nhà phân tích đều tin rằng đầu tư vào AI là chìa khóa cho thành công trong tương lai.

📌 Meta đang đặt cược lớn vào AI với khoản đầu tư lên tới 50 tỷ USD vào năm 2025. Mặc dù gây lo ngại về chi phí, công ty tin rằng đây là bước đi cần thiết để dẫn đầu cuộc cách mạng AI. Cổ phiếu Meta vẫn tăng trưởng tốt bất chấp những biến động gần đây.

https://qz.com/meta-second-quarter-earnings-ai-spending-llama-1851607702

• Các công ty công nghệ lớn như Alphabet, Amazon, Meta và Microsoft dự kiến sẽ chi 104 tỷ USD để xây dựng trung tâm dữ liệu AI trong năm nay. Tổng đầu tư vào trung tâm dữ liệu AI từ 2023-2027 có thể đạt 1.400 tỷ USD.

• Đầu tư vào AI được chia làm hai phần chính: một nửa cho các nhà sản xuất chip, chủ yếu là Nvidia, nửa còn lại cho các thiết bị hỗ trợ như thiết bị mạng và hệ thống làm mát.

• Kể từ đầu năm 2023, giá cổ phiếu trung bình của khoảng 60 công ty trong chuỗi cung ứng AI đã tăng 106%, so với mức tăng 42% của chỉ số S&P 500.

• Doanh số dự kiến năm 2025 của các công ty này đã tăng trung bình 14% kể từ đầu 2023, so với mức tăng 1% của các công ty phi tài chính và phi công nghệ trong S&P 500.

• Nvidia dự kiến sẽ bán 105 tỷ USD chip AI và thiết bị liên quan trong năm nay, tăng từ 48 tỷ USD năm tài chính trước. AMD có thể bán khoảng 12 tỷ USD chip trung tâm dữ liệu, tăng từ 7 tỷ USD.

• Các nhà sản xuất máy chủ như Dell và HPE cho biết doanh số máy chủ AI đã tăng gấp đôi trong quý gần nhất. Foxconn nói doanh số AI đã tăng gấp 3 lần trong năm qua.

• Nhiều công ty đang tăng cường đầu tư, xây dựng nhà máy mới và tăng chi tiêu cho nghiên cứu phát triển. Một số đang thực hiện các thương vụ mua lại để tăng cường năng lực AI.

• Tuy nhiên, chuỗi cung ứng AI đang đối mặt với nhiều rủi ro:
- Phụ thuộc quá nhiều vào Nvidia
- Thiếu hụt nguồn cung, đặc biệt là năng lượng điện
- Nhu cầu có thể suy giảm nếu lợi nhuận từ AI không như kỳ vọng

• Một số công ty đang tìm cách cung cấp điện ngoài lưới, như Talen Energy bán trung tâm dữ liệu kết nối với nhà máy điện hạt nhân cho Amazon với giá 650 triệu USD.

• Các khoản đầu tư lớn và chi phí cố định cao có thể gây rủi ro nếu nhu cầu không đạt như kỳ vọng. Tỷ lệ giá/lợi nhuận trung bình của các công ty trong chuỗi cung ứng AI đã tăng 9 điểm phần trăm kể từ đầu năm 2023.

📌 Chuỗi cung ứng AI đang phát triển nhanh chóng với đầu tư 1.400 tỷ USD vào trung tâm dữ liệu từ 2023-2027. Tuy nhiên, ngành này đối mặt nhiều rủi ro như phụ thuộc vào Nvidia, thiếu hụt năng lượng và nhu cầu có thể suy giảm. Các công ty cần cẩn trọng để tránh đầu tư quá mức.

https://www.economist.com/business/2024/07/28/what-could-kill-the-1trn-artificial-intelligence-boom

• Theo phân tích của The Information, OpenAI có thể lỗ tới 5 tỷ USD trong năm nay do chi phí vận hành các sản phẩm AI như ChatGPT quá lớn.

• Giá trị thị trường của OpenAI được ước tính khoảng 80 tỷ USD tính đến tháng 2/2024.

• Công ty có thể chi tới 7 tỷ USD trong năm nay để đào tạo và vận hành chatbot của mình.

• Điều này đồng nghĩa với việc OpenAI cần huy động thêm vốn, trong khi con đường đến lợi nhuận ngày càng mờ mịt do cạnh tranh gia tăng.

• Chi phí lớn nhất của OpenAI là thuê năng lực máy chủ từ Microsoft để duy trì ChatGPT, ước tính khoảng 4 tỷ USD.

• Khoảng 3 tỷ USD nữa dùng để đào tạo các mô hình AI với dữ liệu mới, bao gồm các thỏa thuận với các nhà xuất bản để sử dụng nội dung có bản quyền.

• OpenAI ước tính chi thêm 1,5 tỷ USD mỗi năm cho chi phí nhân công cho 1.500 nhân viên.

• Các ước tính này dựa trên dữ liệu chưa được tiết lộ trước đây và phỏng vấn với "những người tham gia vào hoạt động kinh doanh", theo The Information.

• Gary Marcus, chuyên gia AI và giáo sư NYU, đặt ra nhiều câu hỏi về chiến lược kinh doanh của OpenAI: "Lợi thế cạnh tranh của họ là gì? Công nghệ độc đáo? Con đường đến lợi nhuận khi Meta đang cung cấp miễn phí công nghệ tương tự? Họ có ứng dụng killer nào không? Công nghệ này có bao giờ đáng tin cậy không? Cái gì là thực và cái gì chỉ là demo?"

• Báo cáo này làm dấy lên lo ngại về tính bền vững của mô hình kinh doanh AI, khi các công ty phải đối mặt với chi phí vận hành và phát triển khổng lồ.

• Sự cạnh tranh ngày càng gay gắt trong lĩnh vực AI cũng đặt ra thách thức cho OpenAI trong việc duy trì vị thế dẫn đầu và tìm kiếm lợi nhuận.

📌 OpenAI đối mặt với thách thức tài chính lớn, có thể lỗ 5 tỷ USD trong năm 2024 do chi phí vận hành AI cao. Công ty cần huy động thêm vốn và tìm cách tạo lợi nhuận trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ như Meta.

https://deadline.com/2024/07/openai-chatgpt-home-may-lose-5b-this-year-1236024704/

• Theo báo cáo của Strand Partners, việc áp dụng AI nhiều hơn của các doanh nghiệp châu Âu có thể bổ sung 600 tỷ euro vào nền kinh tế châu Âu vào năm 2030.

• Sasha Rubel, Trưởng bộ phận AI và Máy học tại Amazon Web Services (AWS), rất lạc quan rằng mục tiêu này có thể đạt được hoặc thậm chí vượt qua nếu vượt qua được 3 rào cản chính:

 + Thiếu chắc chắn về quy định: Nhiều công ty do dự trong việc tiếp cận AI vì lo ngại quy định có thể thay đổi đột ngột. Các công ty lo ngại về điều này dự định đầu tư ít hơn tới 48% cho AI trong 3 năm tới.

  + Thiếu kỹ năng số: Cần đào tạo không chỉ người trẻ mà cả lực lượng lao động hiện tại để họ có thể làm việc cùng AI thay vì bị thay thế. Kỹ năng số sẽ trở nên quan trọng hơn cả bằng đại học trong tương lai.

  + Thiếu dân chủ hóa: Có khoảng cách lớn giữa việc áp dụng AI của doanh nghiệp lớn (51%) và doanh nghiệp vừa và nhỏ (31%). Điện toán đám mây đóng vai trò quan trọng trong việc giảm chênh lệch này.

• AI có thể thúc đẩy nền kinh tế châu Âu thông qua tăng năng suất. Nhiều công việc lặp đi lặp lại có thể được tự động hóa, giúp nhân viên có thêm thời gian cho các nhiệm vụ sáng tạo. 

• Ví dụ: Trước đây, cập nhật phần mềm cần hơn 100 kỹ sư và hơn một tháng, nay đã được tự động hóa và chỉ mất 6 phút.

• AI có tiềm năng trong mọi ngành công nghiệp, bao gồm nông nghiệp và y tế, giúp giải quyết các thách thức lớn như biến đổi khí hậu hay tiếp cận giáo dục.

• Hơn 60% công ty được khảo sát cho biết nhân viên của họ thiếu kỹ năng số, cản trở việc áp dụng AI. AWS đã cam kết đào tạo hơn 2 triệu người về AI và Máy học vào năm 2025.

• Các khóa học miễn phí trực tuyến của AWS không chỉ bao gồm kỹ năng kỹ thuật mà còn đề cập đến các vấn đề như thiên vị, công bằng và trách nhiệm trong phát triển AI.

📌 AI có tiềm năng thúc đẩy nền kinh tế châu Âu thêm 600 tỷ euro vào năm 2030 thông qua tăng năng suất và đổi mới. Tuy nhiên, cần vượt qua các rào cản về quy định, kỹ năng số và dân chủ hóa. Đào tạo nhân lực và phát triển AI có trách nhiệm là chìa khóa để khai thác tiềm năng này.

https://www.euronews.com/business/2024/07/22/the-big-question-can-ai-really-add-600bn-to-europes-economy-by-2030

• Theo Daron Acemoglu, Giáo sư Viện MIT, chỉ khoảng 1/4 số nhiệm vụ có thể sử dụng AI có khả năng hiệu quả về chi phí trong thập kỷ tới.

• Ngay cả với những bước đột phá lớn trong AI, tác động sẽ không được nhìn thấy trong vài năm tới.

• Điều này có nghĩa là AI sẽ chỉ ảnh hưởng đến dưới 5% tổng số nhiệm vụ và thúc đẩy năng suất của Mỹ tăng chỉ 0,5% và tăng trưởng GDP tích lũy 0,9% trong thập kỷ tới, theo Goldman Sachs.

• Acemoglu cho rằng kiến trúc hiện tại của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ấn tượng hơn nhiều dự đoán, nhưng vẫn cần một bước nhảy vọt lớn để đạt được trí thông minh như HAL trong phim "2001: A Space Odyssey".

• Ông cũng hoài nghi về việc AI có thể đạt được mục tiêu nhanh hơn chỉ bằng cách tăng công suất GPU.

• Theo Acemoglu, dữ liệu chất lượng cao hơn, chứ không phải công suất, sẽ là yếu tố cần thiết và không rõ dữ liệu đó sẽ đến từ đâu.

• Jim Covello, Trưởng bộ phận Nghiên cứu Cổ phiếu Toàn cầu của Goldman Sachs, cho rằng để có lợi nhuận từ khoản đầu tư 1 nghìn tỷ USD mà các công ty như Nvidia, Microsoft, Alphabet, Meta, Amazon và Super Microcomputer dự kiến chi cho AI trong vài năm tới, AI sẽ phải giải quyết được các vấn đề phức tạp.

• Covello nhấn mạnh rằng sau vài năm phát triển, vẫn chưa có ứng dụng nào của AI hiệu quả về mặt chi phí tại thời điểm hiện tại.

• Ông cho rằng có sự hiểu lầm rất lớn về khả năng của công nghệ AI hiện nay. Các vấn đề mà AI có thể giải quyết không phải là những vấn đề lớn và AI vẫn chưa có khả năng suy luận nhận thức.

📌 Giáo sư MIT dự đoán chỉ 25% nhiệm vụ AI sẽ hiệu quả về chi phí trong 10 năm tới. Tác động đến năng suất và GDP Mỹ có thể thấp hơn kỳ vọng, chỉ 0,5% và 0,9%. Cần dữ liệu chất lượng cao hơn, không chỉ tăng công suất GPU. Hiện AI chưa có ứng dụng nào thực sự hiệu quả về chi phí.

https://seekingalpha.com/news/4126062-just-1-on-4-ai-tasks-will-be-cost-effective-in-10-years-mit-professor

• Chey Tae-won, Chủ tịch Phòng Thương mại và Công nghiệp Hàn Quốc (KCCI) và Tập đoàn SK, cảnh báo tại Diễn đàn KCCI Jeju lần thứ 47 rằng mô hình kinh doanh của Nvidia có thể sụp đổ nếu AMD, Arm và các đối thủ khác bán chip chất lượng cao với giá thấp hơn.

• Ông Chey so sánh cơn sốt AI hiện tại với cơn sốt vàng California giữa thế kỷ 19. Ông dự đoán Nvidia sẽ tiếp tục là một trong những công ty có vốn hóa lớn nhất trong 3 năm tới, giống như các nhà sản xuất cuốc và quần jean thịnh vượng trong thời kỳ đỉnh cao của cơn sốt vàng.

• Tuy nhiên, ông cảnh báo rằng nếu không kiếm được tiền, cơn sốt AI có thể biến mất giống như cơn sốt vàng.

• Nvidia trở thành công ty có giá trị nhất thế giới vào tháng trước nhờ doanh số bán GPU trung tâm dữ liệu kỷ lục trong năm 2023. Hiện tại, nó vẫn là công ty có giá trị lớn thứ 3 thế giới.

• Chi phí đào tạo các mô hình AI thế hệ tiếp theo đang tăng theo cấp số nhân. CEO Anthropic Dario Amodei cho biết các mô hình AI đang được đào tạo có chi phí 1 tỷ USD, và dự kiến sẽ có các mô hình trị giá 100 tỷ USD vào năm 2025.

• Goldman Sachs lo ngại về chi phí phát triển AI ngày càng tăng, với một số nhân viên cho rằng AI đang bị thổi phồng và đặt câu hỏi liệu các khoản đầu tư khổng lồ vào nó có bao giờ sinh lời không.

• Nếu doanh nghiệp không tìm ra cách sử dụng AI có lợi nhuận, cuộc đua AI có thể trở thành một bong bóng và sụp đổ. Điều này có thể khiến đầu tư vào phần cứng chuyên dụng để chạy các quy trình này giảm mạnh, có khả năng kéo theo Nvidia.

• Tuy nhiên, Nvidia không được kỳ vọng sẽ sụp đổ vì kịch bản này. Công ty vẫn có thể quay lại ngành công nghiệp game làm khách hàng chính và card đồ họa của họ luôn tìm được ứng dụng trong các lĩnh vực khác.

• Mối đe dọa thực sự đối với Nvidia sẽ là các đối thủ cạnh tranh. AMD đang bắt kịp nhanh chóng và Intel cũng đang tiến bộ trên thị trường GPU với GPU Intel Arc và công nghệ siêu lấy mẫu XeSS.

• Các công ty AI như Microsoft, Amazon, Google và OpenAI đang đầu tư vào nghiên cứu phần cứng riêng, có thể đến lúc Nvidia sẽ bị bỏ lại phía sau trong lĩnh vực tăng tốc AI.

📌 Mô hình kinh doanh của Nvidia có nguy cơ sụp đổ nếu doanh nghiệp không kiếm được lợi nhuận từ AI. Chi phí phát triển AI tăng vọt lên 1 tỷ USD/mô hình, dự kiến đạt 100 tỷ USD vào 2025. Các đối thủ như AMD, Intel và các công ty công nghệ lớn đang đe dọa vị thế dẫn đầu của Nvidia trong lĩnh vực AI.

https://www.tomshardware.com/tech-industry/nvidias-business-model-may-fall-apart-if-corporations-cant-make-ai-pay-says-sk-group-boss

- Mặc dù lãi suất tại Mỹ đã tăng lên mức cao nhất trong 2 thập kỷ và đà tăng trưởng kinh tế đang chậm lại, chỉ số S&P 500 vẫn đẩy cao hơn, một phần nhờ sự cuồng nhiệt với cổ phiếu liên quan đến AI. Tuy nhiên, có 5 lý do để nghi ngờ triển vọng lạc quan này.

- Thứ nhất, AI vẫn đang trong giai đoạn đầu, khi chi phí đầu tư ban đầu đang diễn ra trước khi có thể thu được bất kỳ lợi ích năng suất đáng kể nào. Điều này thể hiện qua hiệu suất cổ phiếu của các nhóm: nhóm cung cấp cơ sở hạ tầng có mức tăng giá trị nhiều nhất, sau đó đến các công ty phần mềm, dịch vụ đám mây. Trong khi đó, định giá của các doanh nghiệp trong các ngành có tiềm năng tăng năng suất vẫn khá thấp.

- Thứ hai, vẫn chưa có ứng dụng "killer" của AI. Các ngành mà AI đang gây xáo trộn không thực sự sinh lời. Theo Erik Hoel, một nhà thần kinh học, càng dễ đào tạo AI để làm điều gì đó thì giá trị kinh tế của điều đó càng ít, do AI có xu hướng tạo ra những thứ ít giá trị kinh tế. Ví dụ, các ứng dụng hiện tại của AI tạo sinh như viết lách, tạo ảnh, video, tiếp thị tự động, xử lý thông tin không mang lại giá trị cao.

- Thứ ba, kế hoạch chi tiêu cho AI dường như chưa thực tế. Ước tính thô sơ cho thấy cần 600 tỷ USD doanh thu AI để hoàn vốn đầu tư. Barclays ước tính chi tiêu đầu tư tăng thêm cho AI từ 2023-2026 là 167 tỷ USD, đủ để hỗ trợ hơn 12.000 sản phẩm AI quy mô ChatGPT, nhưng không chắc có đủ nhu cầu từ người tiêu dùng và doanh nghiệp.

- Thứ tư, tác động kinh tế vĩ mô của AI vẫn chưa rõ ràng. Các nghiên cứu cho kết quả khác nhau, từ tăng 15% GDP (Goldman Sachs) đến chỉ tăng 0,9% GDP trong 10 năm tới (Acemoglu). Sự khác biệt này xuất phát từ các giả định mô hình khác nhau về tỷ lệ công việc có thể tự động hóa, tác động của việc tái phân bổ lao động và tiết kiệm chi phí.

- Thứ năm, môi trường kinh tế, xã hội, pháp lý rộng lớn hơn cũng cần thay đổi để nền kinh tế có thể tận dụng lợi ích của công nghệ và giảm thiểu tác hại. Các yếu tố quyết định tốc độ và mức độ chuyển đổi AI bao gồm năng lượng sạch, quy định và quản trị, sự tương tác với xã hội và kỹ năng của lực lượng lao động. Ví dụ, ngành AI có thể tiêu thụ lượng điện tương đương một quốc gia như Hà Lan vào năm 2027. Các quy định về AI đang chạy chậm hơn nhiều so với tốc độ phát triển công nghệ. Xã hội vẫn muốn sự tương tác với con người trong một số ngành như sáng tạo nội dung. Kỹ năng về AI của lực lượng lao động cũng cần thời gian để đáp ứng nhu cầu.

📌 Mặc dù đầu tư vào AI đang bùng nổ với kỳ vọng lớn, song vẫn còn nhiều nghi ngờ xung quanh khả năng ứng dụng thực tế trên diện rộng, tác động kinh tế vĩ mô và sự sẵn sàng của môi trường pháp lý, xã hội. Tuy nhiên, sự cuồng nhiệt hiện tại có thể là phương tiện cần thiết để đầu tư vào một công nghệ tiềm năng nhưng chưa được chứng minh. Cần phải xem xét lại các giả định một cách cẩn thận, vì những câu chuyện hấp dẫn có thể trở nên vô nghĩa nếu không chịu được sự soi xét.

https://www.ft.com/content/42bad56f-02cc-4b32-b9ac-1af5dbc7bc83

#FT

• Hiện nay có sự đồng thuận rằng AI tạo sinh sẽ biến đổi sâu sắc hoạt động kinh doanh. Các công ty và cá nhân không bắt kịp xu hướng này sẽ nhanh chóng bị bỏ lại phía sau.

• Tuy nhiên, khi đầu tư vào AI, các doanh nghiệp muốn có bằng chứng cụ thể về việc AI cải thiện hiệu suất và doanh thu như thế nào. Họ không thể và không nên chỉ tin vào lời hứa của các nhà cung cấp.

• Khó có thể tìm ra mối tương quan trực tiếp giữa việc sử dụng các công cụ AI như Microsoft Copilot và hiệu quả kinh doanh tổng thể.

• Theo nhà đầu tư Jamin Ball, hầu hết doanh nghiệp có thể không có lựa chọn nào khác ngoài việc đầu tư vào AI, dù chưa thấy ngay kết quả. Lý do là vì đối thủ cạnh tranh đang đầu tư vào AI, nên bạn cũng phải làm vậy để không bị tụt hậu.

• Việc đầu tư vào AI có thể không mang lại kết quả kinh doanh tốt hơn ngay lập tức, nhưng chắc chắn sẽ cải thiện trải nghiệm người dùng cuối. Điều này có thể dẫn đến các chỉ số khác tốt hơn như tỷ lệ giữ chân khách hàng.

• Tuy nhiên, các CIO muốn có sự chắc chắn hơn trước khi đầu tư vào một công nghệ mới đắt đỏ. Họ và CFO phải đối mặt với thực tế hiện tại khi biện minh cho các khoản chi tiêu và muốn biết khi nào có thể kỳ vọng thu được lợi nhuận từ đầu tư.

• Một số người so sánh AI với điện năng, cho rằng đây là thời điểm chuyển đổi quan trọng như khi các nhà máy chuyển từ hơi nước sang điện vào cuối thế kỷ 18. Bạn có thể phớt lờ nó và tiếp tục sử dụng hơi nước, nhưng cuối cùng sẽ bị đào thải.

• Giải pháp có thể đến từ một startup thông minh nào đó, hoặc các doanh nghiệp lớn sẽ tìm đến các công ty tư vấn như Deloitte, McKinsey và Accenture để được hỗ trợ, dù điều này sẽ làm tăng chi phí và thời gian tạo ra giá trị.

• Các CIO đang phải đối mặt với quyết định khó khăn: liệu họ đang đưa công ty tiến về tương lai hay đang lãng phí tiền bạc vào một xu hướng chưa chắc chắn.

📌 Nghịch lý AI: Doanh nghiệp buộc phải đầu tư lớn dù chưa thấy ngay kết quả. CIO đối mặt với áp lực cạnh tranh và đổi mới, nhưng cũng cần chứng minh ROI. Giải pháp có thể đến từ startup hoặc tư vấn chuyên nghiệp, song vẫn còn nhiều thách thức.

https://techcrunch.com/2024/07/14/the-ai-financial-results-paradox/

• OpenAI đang dẫn đầu trong lĩnh vực AI với doanh thu hàng năm ước tính đạt 3,4 tỷ USD theo báo cáo của Futuresearch.

• 55% doanh thu (1,9 tỷ USD) đến từ 7,7 triệu người đăng ký ChatGPT Plus trả 20 USD/tháng.

• 21% (714 triệu USD) từ 1,2 triệu người dùng ChatGPT Enterprise trả 50 USD/tháng.

• 15% (510 triệu USD) từ API AI và 8% (290 triệu USD) từ 980.000 người dùng ChatGPT Teams trả 25 USD/tháng.

• Tổng cộng OpenAI có khoảng 9,88 triệu người đăng ký hàng tháng, vượt qua YouTube TV (8 triệu thuê bao).

• OpenAI đã phát triển thang đo 5 cấp độ để đánh giá khả năng của hệ thống AI:
- Cấp 1: AI tương tác đàm thoại cơ bản
- Cấp 2: AI giải quyết vấn đề như người có trình độ tiến sĩ (hiện tại đang tiệm cận)
- Cấp 3: AI có thể hoạt động thay người dùng trong nhiều ngày và hệ thống
- Cấp 4: AI có thể tạo ra giải pháp mới cho vấn đề
- Cấp 5: AI có thể thực hiện công việc của toàn bộ nhân viên công ty

• OpenAI đặt mục tiêu đạt được AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) trong thập kỷ tới.

• Shane Legg của DeepMind ước tính 50% khả năng phát triển AGI vào năm 2028.

• CEO Anthropic Dario Amodei tin rằng AGI sẽ đạt được trong 24 tháng tới.

• OpenAI định nghĩa AGI là "hệ thống tự động cao cấp vượt trội con người trong hầu hết công việc có giá trị kinh tế - mang lại lợi ích cho toàn nhân loại".

• Công ty cam kết xây dựng AGI an toàn và có lợi, hoặc hỗ trợ các bên khác đạt được mục tiêu này.

📌 OpenAI đang dẫn đầu cuộc đua AI với 9,88 triệu người đăng ký và doanh thu 3,4 tỷ USD/năm. Công ty phát triển thang đo 5 cấp để hướng tới AGI trong 10 năm tới, cạnh tranh với DeepMind và Anthropic trong việc tạo ra AI vượt trội con người.

https://www.digitaltrends.com/computing/openai-five-tier-agi-rank-more-subscribers-than-youtube-tv/

• Goldman Sachs đã phản bác lại quan điểm của Tony Blair về tiềm năng "cách mạng" của AI trong việc thúc đẩy tăng trưởng và năng suất trong khu vực công.

• Báo cáo của Viện Tony Blair bị chỉ trích vì chỉ dựa vào việc hỏi ChatGPT về các công việc có thể tự động hóa trong khu vực công.

• Goldman Sachs cho rằng lợi ích năng suất và lợi nhuận từ AI có thể sẽ hạn chế hơn nhiều so với dự đoán.

• Nhu cầu năng lượng của AI quá lớn, buộc các công ty tiện ích phải chi tiêu thêm gần 40% trong 3 năm tới để đáp ứng.

• Nhà kinh tế học Daron Acemoglu của MIT cho rằng những thay đổi thực sự mang tính chuyển đổi sẽ không xảy ra nhanh chóng và ít có khả năng xảy ra trong 10 năm tới.

• Khả năng AI thay thế con người dường như đã bị đánh giá quá cao. Nhiều công việc đòi hỏi tương tác thực tế mà AI không thể cải thiện đáng kể trong thời gian ngắn.

• Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT không giống với trí tuệ nhân tạo tổng quát và có thể không đạt được khả năng lập luận và hiểu biết cần thiết.

• Jim Covello của Goldman Sachs ước tính tổng chi phí đổ vào AI trong vài năm tới sẽ lên tới 1.000 tỷ USD cho các trung tâm dữ liệu và tiện ích.

• Covello cho rằng giả định rằng chi phí AI sẽ giảm đáng kể theo thời gian là "lịch sử xét lại" và "thế giới công nghệ quá tự mãn".

• Ông so sánh AI với Internet, nói rằng ngay từ đầu Internet đã là giải pháp công nghệ chi phí thấp, trong khi AI lại cực kỳ đắt đỏ.

• Các công ty công nghệ lớn chỉ có thể "thu được doanh thu tăng thêm" từ AI. Nếu không có những trường hợp sử dụng quan trọng trong 12-18 tháng tới, "sự nhiệt tình của nhà đầu tư có thể bắt đầu phai nhạt".

📌 Goldman Sachs phản bác quan điểm lạc quan về AI của Tony Blair, cho rằng lợi ích năng suất sẽ hạn chế hơn dự kiến. Chi phí triển khai AI ước tính lên tới 1.000 tỷ USD, trong khi các công ty công nghệ lớn chỉ thu được doanh thu tăng thêm. Cần có những ứng dụng quan trọng trong 12-18 tháng tới để duy trì sự quan tâm của nhà đầu tư.

https://www.cityam.com/goldman-sachs-tony-blair-is-wrong-on-ai-its-not-going-to-save-the-uk-economy/

• Dario Amodei, CEO của startup AI Anthropic trị giá 18 tỷ USD, cho biết chi phí để huấn luyện một mô hình AI ở mức thấp nhất hiện nay là khoảng 100 triệu USD.

• Có những mô hình đang được huấn luyện với chi phí "gần 1 tỷ USD".

• Amodei dự đoán chi phí sẽ tăng lên 10-100 tỷ USD vào khoảng năm 2025-2027. Khi đó, các mô hình AI có thể sẽ vượt trội con người ở hầu hết các lĩnh vực.

• Mức chi phí cao này đặt ra rào cản lớn cho các startup muốn phát triển mô hình AI riêng để cạnh tranh với OpenAI hay Anthropic.

• Trung bình các startup Mỹ chỉ huy động được khoảng 59 triệu USD ở vòng gọi vốn Series C trong Q1/2023, thấp hơn nhiều so với 450 triệu USD mà Anthropic huy động được ở vòng Series C hồi tháng 5/2023.

• Tổng cộng Anthropic đã huy động được hơn 8 tỷ USD vốn đầu tư.

• Amodei thừa nhận nhiều công ty sẽ không thể tham gia vào cuộc đua AI, nhưng vẫn có cơ hội trong hệ sinh thái downstream và các mô hình nhỏ hơn.

• Anthropic gần đây ra mắt Claude 3 Opus, phiên bản mới nhất của chatbot AI Claude, với khả năng "metacognition" - tự giám sát và điều chỉnh hoạt động của mình.

• Anthropic đang hợp tác với Google và Amazon để phát triển chip AI cạnh tranh với Nvidia. Google và Amazon đã đầu tư lần lượt 2 tỷ USD và 4 tỷ USD vào Anthropic.

• Chi phí phát triển AI cao cũng gây ra những tác động môi trường. Báo cáo của Google cho thấy lượng phát thải của họ tăng gần 50% trong 4 năm qua do phát triển AI.

📌 Chi phí phát triển AI hiện từ 100 triệu - 1 tỷ USD, dự kiến tăng lên 10-100 tỷ USD vào 2025-2027. Chỉ một số ít startup như Anthropic (18 tỷ USD) có thể cạnh tranh. Tác động môi trường đáng lo ngại khi lượng phát thải của Google tăng 50% trong 4 năm do AI.

https://www.entrepreneur.com/business-news/anthropic-ceo-ai-will-cost-10-billion-to-train-by-2025/476750

• Các công ty công nghệ dự kiến chi hơn 1 nghìn tỷ USD cho trí tuệ nhân tạo (AI).

• Theo báo cáo của Goldman Sachs, lợi nhuận từ khoản đầu tư khổng lồ này có thể phải mất thời gian dài và gây thất vọng.

• Khoản đầu tư sẽ được dùng cho các trung tâm dữ liệu để chạy AI, lưới điện và chip AI. Tuy nhiên, sự thiếu hụt các thành phần này có thể dẫn đến lợi nhuận thấp hơn kỳ vọng.

• Jim Covello, Trưởng bộ phận Nghiên cứu Cổ phiếu Toàn cầu tại Goldman Sachs, cho rằng công nghệ AI cực kỳ đắt đỏ và để biện minh cho chi phí đó, công nghệ phải có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, điều mà nó chưa được thiết kế để làm.

• Chi phí ban đầu quá cao nên ngay cả khi giảm, cũng phải giảm mạnh mới có thể làm cho việc tự động hóa các tác vụ bằng AI trở nên hợp lý về mặt tài chính.

• Google đã thu hẹp việc sử dụng AI trong tìm kiếm sau khi chatbot của họ đưa ra một số gợi ý kỳ lạ.

• Ngành công nghệ được cho là "quá tự mãn" khi cho rằng chi phí AI sẽ giảm đáng kể theo thời gian, đặc biệt khi giả định này dường như phụ thuộc vào việc có đối thủ cạnh tranh lật đổ Nvidia - công ty thống trị thị trường với các chip AI của mình.

• Một số chuyên gia khác được Goldman Sachs trích dẫn lại tỏ ra lạc quan hơn. Họ so sánh phản ứng ban đầu đối với AI giống như phản ứng ban đầu với iPhone và Uber - mọi người không nghĩ họ cần những thứ đó trước khi chúng tồn tại.

• Kash Rangan, một nhà phân tích nghiên cứu cổ phiếu cấp cao tại Goldman Sachs, cho rằng phương trình chi phí của công nghệ sẽ thay đổi, giống như nó vẫn luôn thay đổi trong quá khứ.

• Eric Sheridan, một nhà phân tích khác, tin rằng công nghệ AI tạo sinh gần như chắc chắn sẽ chứng minh được giá trị của nó, giống như cách smartphone, Uber hay Airbnb đã làm.

📌 Goldman Sachs cảnh báo khoản đầu tư 1 nghìn tỷ USD vào AI của các công ty công nghệ có thể không mang lại lợi nhuận như kỳ vọng. Chi phí cao, khả năng giải quyết vấn đề phức tạp còn hạn chế và sự thiếu hụt các thành phần quan trọng là những thách thức chính.

https://www.businessinsider.com/ai-return-investment-disappointing-goldman-sachs-report-2024-6

- Công ty Chứng khoán Yuanta dự báo GDP của Đài Loan sẽ tăng trưởng 4,36% trong năm nay, tăng 0,67 điểm phần trăm so với dự báo trước đó là 3,69% vào tháng 3.
- Các viện nghiên cứu lớn từ tháng 4 đã nâng dự báo tăng trưởng kinh tế của Đài Loan năm nay, dao động từ 3% đến 3,94%, cao hơn mức trung bình 3,14% trong 10 năm qua.
- Tổng cục Ngân sách, Kế toán và Thống kê (DGBAS) cuối tháng trước cũng nâng dự báo tăng trưởng GDP năm nay từ 3,43% lên 3,94%, vượt mục tiêu tăng trưởng hàng năm 3,5% do Hội đồng Phát triển Quốc gia đặt ra.
- GDP quý I/2023 tăng 6,56% so với cùng kỳ năm trước, mức cao nhất trong 11 quý.
- Kinh tế thế giới dự kiến sẽ tăng trưởng ổn định trong năm nay, với thương mại hàng hóa toàn cầu dự kiến tăng 2,3-3,2% so với cùng kỳ năm ngoái, so với mức tăng 0,1-1% năm ngoái.
- Xuất khẩu của Đài Loan tăng 9,1% trong 5 tháng đầu năm nay, cao hơn mức tăng trung bình 3,9% cùng kỳ trong 10 năm qua.
- Cơ cấu xuất khẩu của Đài Loan đang cải thiện, xuất khẩu sản phẩm điện tử tăng gần 20% trong 5 tháng đầu năm, trở thành trụ cột chính của nền kinh tế.
- Yuanta nâng dự báo tăng trưởng xuất khẩu của Đài Loan thêm 2,33 điểm phần trăm lên 8,51% năm nay.
- Yuanta cũng nâng dự báo tăng trưởng tiêu dùng tư nhân và đầu tư tư nhân lần lượt thêm 0,2 điểm phần trăm và 1,32 điểm phần trăm lên 3,22% và 3,31%.
- Chỉ số giá tiêu dùng dự kiến sẽ tăng 2,22% trong năm nay, nhanh hơn 0,04 điểm phần trăm so với dự báo tháng 3.
- Ngân hàng trung ương đầu tháng này giữ nguyên lãi suất chính sách, nhưng tiếp tục điều chỉnh các biện pháp kiểm soát tín dụng chọn lọc và tăng tỷ lệ dự trữ bắt buộc thêm 0,25 điểm phần trăm để làm mát thị trường bất động sản và thắt chặt thanh khoản.

📌 GDP của Đài Loan được dự báo tăng trưởng 4,36% trong năm 2023, cao hơn mức trung bình 3,14% trong 10 năm qua, nhờ xuất khẩu tăng mạnh, đặc biệt là xuất khẩu sản phẩm điện tử tăng gần 20% và sự phục hồi của xuất khẩu phi điện tử. Lạm phát dự kiến ở mức 2,22%, vượt mục tiêu 2% của ngân hàng trung ương.

https://www.taipeitimes.com/News/biz/archives/2024/06/24/2003819787

- Mặc dù các giám đốc điều hành và quản lý hào hứng với cách áp dụng AI tạo sinh và LLM vào công việc, nhưng cần xem xét kỹ lưỡng cách thức và nơi áp dụng để mang lại lợi nhuận cho doanh nghiệp.
- Thách thức lớn nhất là chứng minh ROI khi đưa 20-40 giải pháp GenAI vào sản xuất. Cần đầu tư vào kiểm thử và giám sát các LLM.
- Kiểm thử rất quan trọng để đảm bảo tính chính xác của LLM. Các nhà phát triển, thiết kế hoặc chuyên gia QA nên cố tình "đầu độc" LLM để kiểm tra khả năng xử lý thông tin sai lệch.
- GenAI dễ dàng áp dụng sai cách vào ứng dụng hiện có và giả vờ làm đúng. Nó có thể thêm các tính năng hào nhoáng nhưng lại tệ hại về bảo mật và rủi ro trong sản xuất.
- GenAI sẽ mất 2-5 năm nữa để trở thành xu hướng chính. Thách thức là làm sao để bắt kịp. Sẽ có nhiều cạnh tranh và đa dạng từ các nhà cung cấp, nền tảng phần mềm và đám mây.
- Một rủi ro khác là áp dụng LLM cho các tác vụ đơn giản hơn như so khớp địa chỉ, gây lãng phí tiền bạc. Cần tìm cách tận dụng LLM rẻ hơn và hiệu quả hơn.
- Nên áp dụng truy vấn trên nhiều mô hình để đo lường hiệu suất và chất lượng phản hồi. Cần có cách chung để thu thập các chỉ số, phát lại truy vấn trên các mô hình khác nhau.
- GenAI không sai theo cách thông thường. Nó có thể đưa ra kết quả không liên quan. Cần có các rào cản để ngăn chặn điều này.

📌 AI tạo sinh đang là xu hướng nóng, nhưng việc chứng minh ROI và triển khai đúng cách vẫn là thách thức lớn. Các doanh nghiệp cần đầu tư vào kiểm thử, giám sát và áp dụng linh hoạt trên nhiều mô hình để tối ưu chi phí và hiệu quả, đồng thời hạn chế rủi ro bảo mật. Cuộc đua GenAI đang diễn ra gay gắt và đa dạng, đòi hỏi các doanh nghiệp phải nhanh chóng thích ứng trong 2-5 năm tới.

https://www.zdnet.com/article/generative-ais-biggest-challenge-is-showing-the-roi-heres-why/

- Theo khảo sát của McKinsey trên 1.363 công ty toàn cầu, tỷ lệ sử dụng AI tạo sinh trong ít nhất một chức năng kinh doanh tăng từ 33% lên 65% chỉ trong 10 tháng qua. Tuy nhiên, chỉ 5,2% công ty cho rằng công nghệ này mang lại hơn 10% lợi nhuận trước lãi vay và thuế (EBIT).

- Các lĩnh vực ứng dụng AI tạo sinh hiệu quả nhất là marketing, bán hàng, phát triển sản phẩm và dịch vụ. Các công ty hàng đầu tập trung tái tạo toàn bộ quy trình làm việc với AI tạo sinh và AI phân tích thay vì chỉ đơn thuần nhúng công cụ vào cách làm việc hiện tại.

- Đến năm 2032, AI tạo sinh có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Mỹ lên tới 1 nghìn tỷ USD/năm và tăng 3.5% năng suất lao động. Công nghệ này cũng có thể gây xáo trộn 90% việc làm, trong đó hơn một nửa bị ảnh hưởng nặng nề.

- Các công ty sử dụng AI tạo sinh hiệu quả nhất thường ứng dụng công nghệ này vào quản lý rủi ro, tuân thủ, pháp lý, chiến lược, tài chính doanh nghiệp, quản lý hàng tồn kho và chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, 7/10 công ty này gặp thách thức trong quản trị dữ liệu, tích hợp nhanh dữ liệu vào mô hình AI và thu thập đủ dữ liệu huấn luyện.

- Các rủi ro chính từ AI tạo sinh bao gồm: thiếu chính xác, thiên vị, rò rỉ dữ liệu cá nhân và vi phạm sở hữu trí tuệ. Lợi thế cạnh tranh đến từ việc xây dựng năng lực tổ chức và công nghệ để đổi mới, triển khai và cải thiện giải pháp quy mô lớn.

📌 Mặc dù việc áp dụng AI tạo sinh tăng mạnh, chỉ 5,2% công ty đạt mức tăng trưởng EBIT trên 10% từ công nghệ này. Các công ty hàng đầu tập trung tái tạo quy trình làm việc toàn diện với AI, nhưng vẫn gặp nhiều thách thức trong quản trị, tích hợp dữ liệu. Đến 2032, AI tạo sinh có thể mang lại 1 nghìn tỷ USD/năm cho kinh tế Mỹ, song cũng gây xáo trộn 90% việc làm.

https://www.cfodive.com/news/companies-report-solid-ebit-gains-rush-gen-ai-mckinsey-generative-technology-artificial-intelligence/718516/

- Cohere tập trung xây dựng nền tảng AI cho doanh nghiệp, không phải sản phẩm cho người dùng cuối như ChatGPT. Mục tiêu là giúp doanh nghiệp áp dụng AI vào sản phẩm và tăng năng suất.

- Cohere cạnh tranh bằng cách xây dựng các mô hình AI vừa đủ tốt, hiệu quả chi phí, có thể mở rộng cho nhu cầu thực tế của thị trường, thay vì đua theo xu hướng làm mô hình quá lớn, tốn kém. Chi phí tính toán của Cohere chỉ bằng khoảng 20% so với đối thủ. 

- Doanh thu hàng tỷ đô la từ AI doanh nghiệp sẽ đến trong vài năm tới. Năm 2023 là giai đoạn thử nghiệm khái niệm (POC), và giờ các ứng dụng thực tế đang được triển khai với quy mô lớn.

- Các rủi ro chính của AI hiện nay là triển khai vội vàng, tin tưởng thái quá vào AI trong các tình huống chưa phù hợp như y tế. Cần có giám sát của con người.

- Cơ hội lớn của AI là giúp các bác sĩ giảm 40% thời gian ghi chép xuống còn 20%, tăng 25% thời gian khám chữa bệnh. Tương lai AI có thể vượt trội hơn bác sĩ trung bình.

- Cohere tôn trọng người sáng tạo nội dung, chỉ thu thập dữ liệu huấn luyện AI từ các nguồn được phép, sẵn sàng gỡ bỏ nếu có yêu cầu.

- Để chống tin giả do AI tạo ra, cần xác minh danh tính người dùng trên mạng xã hội, gán mức độ tin cậy khác nhau cho các nguồn tin.

- Tỷ lệ "ảo giác" (hallucination) của AI sẽ giảm dần và có thể vượt con người. Niềm tin vào AI sẽ tăng lên trong các lĩnh vực phù hợp.

- Aidan không nghĩ AI đang ở trong bong bóng. Ông tin rằng AI sẽ liên tục vượt qua kỳ vọng và trở nên đáng tin cậy hơn trong tương lai, mặc dù con người sẽ luôn muốn nhiều hơn nữa.

📌 Aidan Gomez tự tin rằng AI sẽ sớm mang lại doanh thu hàng tỷ đô la cho Cohere từ thị trường doanh nghiệp trong vài năm tới. Ông nhấn mạnh cần cẩn trọng với các rủi ro của việc triển khai AI vội vàng, đồng thời chỉ ra nhiều cơ hội lớn như tăng 25% thời gian làm việc của bác sĩ. Cohere đang nỗ lực xây dựng các mô hình AI vừa hiệu quả về chi phí, vừa đáng tin cậy để đáp ứng kỳ vọng ngày càng cao của xã hội. Aidan tin rằng AI sẽ liên tục tiến bộ, giảm dần tỷ lệ sai sót và cuối cùng vượt trội hơn cả con người trong nhiều lĩnh vực.

https://www.theverge.com/24173858/ai-cohere-aidan-gomez-money-revenue-llm-transformers-enterprise-stochastic-parrot

- Các nhà kinh tế đang tranh luận về cách AI có thể định hình lại thị trường việc làm và thúc đẩy tăng trưởng năng suất ở Mỹ trong những thập kỷ tới. Tuy nhiên, một nghiên cứu mới cho thấy các lợi ích này sẽ khó đạt được ở châu Âu.
- Theo báo cáo của Viện McKinsey Global, Mỹ và châu Âu đang đi theo những hướng khác nhau trong việc áp dụng AI tạo sinh, do hầu hết công nghệ này được phát triển ở Mỹ.
- Trong quá khứ, châu Âu thận trọng hơn với các đổi mới công nghệ và quy định chặt chẽ hơn do lo ngại về công nghệ thay thế lao động. AI có thể là một ví dụ khác.
- Năng suất của Mỹ đang tăng vọt, trong khi phần còn lại của thế giới không theo kịp. Tăng trưởng năng suất ở Mỹ từ 2019 đến nay là 6%, trong khi ở châu Âu chỉ là 0.6%.
- Báo cáo chỉ ra các yếu tố cơ cấu có thể định hình lại nhu cầu đối với một số loại lao động, bao gồm lực lượng lao động già hóa và nhu cầu chăm sóc sức khỏe - cả hai đều đặc biệt nghiêm trọng ở châu Âu.
- Trong kịch bản áp dụng AI rộng rãi, báo cáo ước tính cả Mỹ và châu Âu sẽ cần tới 12 triệu người chuyển sang các loại công việc khác nhau trong 5 năm tới. Điều này có thể dễ dàng hơn đối với Mỹ so với châu Âu.
- Nếu không có sự chuyển dịch lao động cần thiết, báo cáo cảnh báo về một thị trường lao động phân cực: nhiều việc làm trả lương cao hơn so với người lao động và quá nhiều người lao động cho các công việc trả lương thấp.
- Kịch bản áp dụng công nghệ nhanh nhất có thể giúp châu Âu đạt mức tăng năng suất 3% đến năm 2030. Áp dụng chậm hơn và ít chuyển dịch lao động hơn sẽ có nghĩa là tăng trưởng năng suất 0.3%.

📌 Mỹ và châu Âu đang trên những quỹ đạo khác nhau trong việc áp dụng AI tạo sinh, với hầu hết các đổi mới liên quan đến AI được phát triển ở Mỹ. Báo cáo của Viện McKinsey Global ước tính cả hai khu vực sẽ cần tới 12 triệu người chuyển sang các công việc khác nhau trong 5 năm tới, nhưng điều này có thể khó khăn hơn đối với châu Âu. Khoảng cách về tăng trưởng năng suất giữa Mỹ (6%) và châu Âu (0.6%) từ năm 2019 cho thấy sự chia rẽ kinh tế ngày càng tăng.

https://www.axios.com/2024/05/28/us-europe-ai-economy-growth

- Microsoft, Meta và Google gần đây đã phát hành các mô hình AI mới với ít "tham số" hơn, nhưng vẫn có khả năng mạnh mẽ. Số lượng tham số càng cao, hiệu suất của phần mềm AI càng tốt và các tác vụ của nó có thể phức tạp, tinh tế hơn.

- Các tập đoàn công nghệ đang gặp khó khăn trong việc thuyết phục khách hàng doanh nghiệp trả các khoản tiền lớn cần thiết để chạy các sản phẩm AI tạo sinh. Ngoài ra, còn có những lo ngại về trách nhiệm dữ liệu và bản quyền cản trở việc áp dụng.

- Meta và Google đang quảng bá các mô hình ngôn ngữ nhỏ chỉ với một vài tỷ tham số như là các giải pháp thay thế rẻ hơn, tiết kiệm năng lượng, có thể tùy chỉnh, đòi hỏi ít năng lượng hơn để huấn luyện và chạy, đồng thời có thể bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.

- Các mô hình nhỏ hơn cho phép các tính năng AI chạy cục bộ trên thiết bị, thay vì gửi thông tin lên đám mây, điều này có thể thu hút các khách hàng quan tâm đến quyền riêng tư muốn đảm bảo thông tin được giữ trong mạng nội bộ.

- Mô hình nhỏ hơn cũng cho phép các tính năng AI chạy trên các thiết bị như điện thoại di động. Mô hình "Gemini Nano" của Google được nhúng bên trong điện thoại Pixel mới nhất và điện thoại Samsung S24 mới nhất.

📌 Các công ty công nghệ lớn đang đẩy mạnh phát triển các mô hình ngôn ngữ AI nhỏ hơn, với chi phí thấp hơn và khả năng tùy biến cao hơn, nhằm thúc đẩy việc áp dụng AI trong doanh nghiệp. Tuy nhiên, OpenAI cho biết họ sẽ tiếp tục tập trung xây dựng các mô hình AI lớn hơn với khả năng mở rộng, bao gồm khả năng lập luận, lập kế hoạch và thực hiện các nhiệm vụ.

https://www.ft.com/content/359a5a31-1ab9-41ea-83aa-5b27d9b24ef9

#FT

- Các công ty lớn như Microsoft Azure, Meta Platforms, Amazon Web Services, và Google Cloud đã nhận được số lượng lớn GPU H100 từ Nvidia, với mục đích cho thuê chúng để đào tạo mô hình AI.
- CoreWeave và Lambda, hai công ty nhỏ hơn, đang thu hút sự chú ý vì họ đã nhận được đầu tư mạo hiểm lớn và đang chuẩn bị cho các đợt IPO sắp tới.
- Nvidia đánh giá cao khả năng thu nhập từ việc cho thuê GPU, với dự đoán thu nhập cho thuê lên đến 2,5 tỷ USD trong vòng bốn năm, dựa trên giá 4 USD mỗi giờ GPU.
- CoreWeave đã nhận được tổng cộng 4,46 tỷ USD từ các vòng tài chính và cho vay, và dự kiến thu nhập 15,68 tỷ USD từ việc cho thuê GPU trong bốn năm.
- Lambda, mặc dù nhỏ hơn, cũng đã thu hút được tổng cộng 932,2 triệu USD từ các nguồn tài trợ và đang mở rộng hoạt động kinh doanh GPU cloud của mình.
- Cả hai công ty đều cung cấp GPU với chi phí thấp hơn so với các đám mây lớn như AWS, nhưng điều này có thể không bền vững nếu nhu cầu về GPU giảm xuống.
- Việc cho thuê GPU được đánh giá là có lợi nhuận cao hơn so với việc bán chúng, đặc biệt khi nhu cầu về tài nguyên tính toán cho AI và mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng tăng.

📌 CoreWeave và Lambda đang tận dụng cơ hội từ thị trường cho thuê GPU, với dự đoán thu nhập lên đến 15,68 tỷ USD và 932,2 triệu USD từ các nguồn tài trợ. Nvidia cũng nhận thấy tiềm năng lớn từ việc cho thuê GPU, với ước tính thu nhập 2,5 tỷ USD trong bốn năm. Các công ty này đều hướng đến việc cung cấp tài nguyên tính toán cho AI với chi phí thấp hơn so với các nhà cung cấp lớn.

Citations:
[1] https://www.nextplatform.com/2024/05/02/how-to-make-more-money-renting-a-gpu-than-nvidia-makes-selling-it/

- Hannah Maruyama, 29 tuổi, bỏ học đại học sau vài học kỳ vì cảm thấy nhàm chán và lo lắng về khoản nợ học phí ngày càng tăng.

- Trong suốt những năm 20 tuổi, cô làm nhiều công việc khác nhau như cứu hộ, pha chế, thậm chí làm thủy thủ trên tàu ngắm cá heo, thu nhập không quá 30.000 đô la/năm.

- Năm 2018, Maruyama và chồng chuyển đến Honolulu, Hawaii để mở studio thiết kế. Cô tiếp tục nộp đơn xin việc mà không cần bằng cấp, nhấn mạnh sự sẵn sàng học hỏi và thích nghi.

- Cô bắt đầu chia sẻ kinh nghiệm trên TikTok với tên @degreefree, tư vấn cho giới trẻ về các lộ trình sự nghiệp không cần bằng. Video của cô thu hút hàng trăm nghìn lượt xem.

- Tháng 10/2021, vợ chồng Maruyama đóng cửa Yama Studios, ra mắt nền tảng trực tuyến Degree Free cung cấp đào tạo nghề nghiệp và tài nguyên miễn phí cho những người quan tâm đến sự nghiệp không cần bằng đại học.

- Maruyama nghỉ việc ở công ty tư vấn, gia nhập Neo License - startup chuyên về phần mềm AI, với vị trí trưởng bộ phận vận hành và mức lương 100.000 đô la/năm.

📌 Câu chuyện của Hannah Maruyama cho thấy bằng cấp không phải yếu tố quyết định thành công. Ở tuổi 29, cô đã tạo dựng sự nghiệp 6 con số trong lĩnh vực AI nhờ sự nỗ lực không ngừng học hỏi, thích nghi và chia sẻ kinh nghiệm với cộng đồng trên nền tảng TikTok với hơn 100.000 lượt xem.

Citations:
[1] https://www.cnbc.com/2024/04/30/29-year-old-earns-100000-working-in-ai-without-a-college-degree-heres-how.html

- Nền kinh tế Đài Loan tăng trưởng mạnh mẽ trong quý đầu năm 2024, với mức tăng GDP 6.5% so với cùng kỳ năm 2023, vượt qua dự báo 6% của các chuyên gia kinh tế.
- Đây là mức tăng trưởng nhanh nhất trong gần 3 năm, được thúc đẩy bởi sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) và nhu cầu về các sản phẩm công nghệ liên quan đến AI.
- Xuất khẩu tổng thể của Đài Loan tăng gần 19% trong tháng 3, với doanh số bán hàng phần cứng liên quan đến AI tăng hơn 400%.
- Đài Loan là một trong những nhà sản xuất chip vi xử lý tiên tiến nhất thế giới, với TSMC chiếm 90% thị phần, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng cho các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT.
- Sự gia tăng nhu cầu về chip bán dẫn đã giúp TSMC trở thành công ty có giá trị thứ 9 trên thế giới, với giá trị gần 720 tỷ USD.
- Bên cạnh xuất khẩu, chi tiêu tiêu dùng mạnh mẽ cũng góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Đài Loan trong quý đầu năm 2024.
- Tuy nhiên, các chuyên gia kinh tế cảnh báo rằng tốc độ tăng trưởng có thể chậm lại trong phần còn lại của năm 2024, với dự báo GDP tăng 3.4% vào cuối năm.

📌 Nền kinh tế Đài Loan tăng trưởng vượt bậc 6,5% trong quý đầu năm 2024, vượt qua dự báo 6%, nhờ sự bùng nổ của AI và nhu cầu chip bán dẫn tăng cao. Xuất khẩu phần cứng AI tăng hơn 400%, giúp TSMC trở thành công ty có giá trị thứ 9 thế giới. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng có thể chậm lại, với dự báo GDP tăng 3,4% vào cuối năm.

- Boris Elgadsen, người từng đoạt giải nhất hạng mục Sáng tạo tại Sony World Photography Awards năm ngoái với một bức ảnh AI, đang rao bán tác phẩm "The Electrician" với giá 21.500 đô la (khoảng 20.000 euro).
- Bức ảnh gây tranh cãi của nghệ sĩ người Đức đang được trưng bày tại Phòng trưng bày Palmer ở London, trong khuôn khổ triển lãm có tên "Post-Photography: The Uncanny Valley". 
- Triển lãm còn có các bức ảnh AI khác cũng đang được rao bán, tuy nhiên không có tác phẩm nào có giá bằng "The Electrician" của Elgadsen.
- 20.000 đô la vẫn thấp hơn nhiều so với tác phẩm nghệ thuật AI đắt nhất từng được bán - một tác phẩm vào năm 2018 đã được bán với giá hơn 400.000 đô la.
- Tác phẩm của Elgadsen được trưng bày cùng các nghệ sĩ Nouf Aljowaysir và Ben Millar Cole, trong một chuỗi triển lãm kết hợp giữa nhiếp ảnh và nghệ thuật tổng hợp.
- Ngay sau khi giành giải nhất hạng mục Sáng tạo tại Sony World Photography Awards 2023, Elgadsen đã tiết lộ rằng bức ảnh được tạo ra bởi AI, trước khi từ chối nhận giải thưởng.
- Bức ảnh là một phần trong chuỗi tác phẩm có tên "Pseudomesia: Fake Memories" mà Elgadsen đã thực hiện từ năm 2022.

📌 Bức ảnh AI "The Electrician" của nghệ sĩ Boris Elgadsen, từng gây tranh cãi khi đoạt giải nhất tại Sony World Photography Awards 2023, đang được rao bán với mức giá 21.500 đô la tại một triển lãm ở London. Dù chưa phải là tác phẩm nghệ thuật AI đắt nhất từng được bán, nhưng đây vẫn là một mức giá đáng chú ý cho thấy sự phát triển của trào lưu nghệ thuật AI.

Citations:
[1] https://petapixel.com/2024/04/26/ai-image-that-won-sony-world-photo-award-is-being-sold-for-21000/

- Trong cuộc gọi báo cáo thu nhập quý 1/2024, CEO Mark Zuckerberg cho biết Meta đang đầu tư mạnh vào AI tạo sinh nhưng sẽ mất nhiều năm để thu lợi nhuận.
- Meta đã triển khai chatbot AI cạnh tranh với ChatGPT trên Instagram, Facebook và WhatsApp. 
- Doanh thu của Meta đạt 36,5 tỷ USD, lợi nhuận ròng trên 12 tỷ USD trong quý vừa qua. Tuy nhiên, tăng trưởng doanh thu dự kiến sẽ chậm lại.
- Zuckerberg so sánh việc đầu tư vào AI với các tính năng thành công trước đây như Stories và Reels, nhưng thừa nhận AI sẽ là một dự án lớn hơn nhiều.
- Meta AI có thể cải thiện chất lượng quảng cáo bằng cách phân tích hành vi người dùng để hiểu rõ hơn về sở thích mua sắm của họ. 
- Cách tiếp cận này khác với OpenAI, vốn tập trung vào mô hình đăng ký và doanh nghiệp thay vì quảng cáo.
- Zuckerberg lạc quan về kính thông minh hợp tác với Ray-Ban, cho biết nhiều kiểu dáng và màu sắc đã bán hết, đồng thời nhấn mạnh khả năng AI đa phương thức của thiết bị.

📌 Mặc dù đầu tư mạnh vào AI tạo sinh, Meta dự báo sẽ mất nhiều năm để thu lợi nhuận. Tuy nhiên, Zuckerberg lạc quan về tiềm năng dài hạn, với kỳ vọng cải thiện quảng cáo và thành công của kính thông minh tích hợp AI đa phương thức.

Citations:
[1] https://www.theverge.com/2024/4/24/24139591/meta-q1-2024-earnings-ai-mark-zuckerberg

- Chelsea Becker, 33 tuổi, cư dân Schwenksville, PA, đã nghỉ việc không lương 1 năm từ công việc toàn thời gian tiếp viên hàng không sau khi sinh con thứ hai.

- Được truyền cảm hứng từ một video TikTok, cô đã khám phá ra cơ hội mới: đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) cho trang web Data Annotation Tech.

- Mỗi ngày, Becker dành vài giờ tương tác với chatbot AI trên laptop, kiếm được từ 20-40 đô la mỗi giờ làm việc. Từ tháng 12 đến tháng 3, cô đã kiếm được hơn 10.000 đô la.

- Sự phát triển của công nghệ AI đã mang lại một sự tinh tế hơn cho loại hình công việc bán thời gian có thể thực hiện tại nhà.

- Sự mở rộng của các mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như công nghệ đằng sau ChatGPT của OpenAI, đã tạo ra nhu cầu về các huấn luyện viên như Becker - những người nói tiếng Anh trôi chảy, có khả năng tạo ra nội dung viết chất lượng cao.

- Các mô hình AI học hỏi từ con người. Trong nhiều năm, các nhà sáng tạo hệ thống AI, bao gồm Google và OpenAI, đã dựa vào những người lao động có mức lương thấp, thường là nhà thầu được thuê thông qua các công ty khác, để giúp máy tính nhận dạng trực quan các đối tượng.

- Tuy nhiên, khi công nghệ AI ngày càng phức tạp hơn, vai trò của những người dạy nó cũng vậy. Người gắn thẻ ảnh ngày hôm qua là người viết tiểu luận ngày hôm nay.

📌 Sự phát triển của công nghệ AI đã tạo ra cơ hội việc làm mới cho những người như Chelsea Becker, người có thể kiếm hơn 10.000 đô la trong 4 tháng bằng cách đào tạo các mô hình AI. Nhu cầu về huấn luyện viên AI chất lượng cao đang gia tăng, đặc biệt là với sự mở rộng của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT của OpenAI.

Citations:

[1] Now Hiring: Sophisticated (but Part-Time) Chatbot Tutors https://www.nytimes.com/2024/04/10/technology/ai-chatbot-training-chatgpt.html

- Trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm giàu cho nhiều người, với các công ty như Nvidia, OpenAI, Anthropic và Inflection có giá trị hàng chục tỷ USD. Một số nhà nghiên cứu tin rằng AI sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế lên tới 20-30%/năm, cao hơn nhiều so với mức 3,2%/năm của Mỹ kể từ sau Thế chiến 2.

- Các lập luận ủng hộ kịch bản bùng nổ tăng trưởng bao gồm: (1) Lịch sử cho thấy tăng trưởng kinh tế thế giới là siêu hàm mũ trong dài hạn; (2) Sự gia tăng dân số thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, và robot AI có thể tạo ra "vòng lặp phản hồi" tương tự; (3) Các mô hình kinh tế cho thấy AI có thể dẫn đến tăng trưởng siêu hàm mũ bằng cách tự động hóa nghiên cứu, tăng lợi nhuận đầu tư.

- Tuy nhiên, nhiều người nghi ngờ kịch bản này. Công nghệ thông tin trong quá khứ chưa mang lại tăng trưởng năng suất đáng kể. Ngay cả khi AI tự động hóa một số ngành, các ngành khó tự động hóa hơn sẽ chiếm tỷ trọng lớn hơn trong nền kinh tế (hiệu ứng "bệnh tăng chi phí Baumol"), hạn chế tăng trưởng chung.

- Tranh luận chủ yếu xoay quanh việc liệu AI cấp độ con người, có khả năng thay thế mọi lao động, có khả thi trong tương lai gần hay không. Nếu điều đó xảy ra, tăng trưởng bùng nổ có vẻ khả thi, nhưng cũng gây ra thất nghiệp hàng loạt và bất bình đẳng. Ngay cả khi AI không dẫn đến "bùng nổ", nó vẫn có thể thúc đẩy tăng trưởng cao hơn và rộng rãi hơn trong một thời gian.

📌 Mặc dù còn nhiều tranh cãi, AI có tiềm năng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế lên mức chưa từng có, có thể lên tới 20-30%/năm. Tuy nhiên, điều này phụ thuộc vào việc phát triển AI cấp độ con người, vốn vẫn còn xa vời và gây ra những hệ lụy xã hội nghiêm trọng. Ngay cả kịch bản khiêm tốn hơn, với AI cải thiện năng suất ở các lĩnh vực tăng trưởng thấp như y tế và giáo dục, cũng có thể mang lại những thay đổi lớn.

Citations:
[1] https://www.vox.com/future-perfect/24108787/ai-economic-growth-explosive-automation

- Baidu thông báo đã bắt đầu thu nhập từ dịch vụ AI Ernie Bot, với "vài trăm triệu nhân dân tệ" trong quý 4 chủ yếu từ cải thiện công nghệ quảng cáo và hỗ trợ các công ty xây dựng mô hình của họ.
- Doanh thu quý thứ tư của Baidu đạt 34,95 tỷ nhân dân tệ (tương đương 4,9 tỷ đô la Mỹ), tăng 6% so với năm trước và phù hợp với ước tính của các nhà phân tích.
- Lợi nhuận ròng giảm 48% xuống còn 2,6 tỷ nhân dân tệ do chi phí phát triển AI tăng cao, với chi phí nghiên cứu và phát triển chiếm 18% doanh thu hàng quý.
- Doanh thu từ đám mây AI của Baidu tăng khoảng 11% so với năm trước, đạt 5,7 tỷ nhân dân tệ trong quý thứ tư, trong đó 4,8% đến từ AI tạo sinh và mô hình cơ sở.
- Cổ phiếu của Baidu giảm tới 7% trong phiên giao dịch buổi sáng tại New York sau khi báo cáo kết quả.
- Ernie 4.0, phiên bản chatbot mới nhất của Baidu, vẫn chưa thể hiểu và duy trì ngữ cảnh trong một số cuộc trò chuyện khi được kiểm tra bởi Nikkei Asia vào tháng 12.
- Khoảng 26.000 công ty sử dụng Ernie thông qua giao diện lập trình ứng dụng của Baidu hàng tháng, tăng 150% so với quý trước.
- Baidu đang đầu tư vào lĩnh vực mô hình cơ sở hình ảnh và sẽ tiếp tục làm vậy, với ứng dụng đáng chú ý là tự lái, sử dụng các mô hình phát tán và biến đổi để huấn luyện.

📌 Baidu đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể trong lĩnh vực AI, với dịch vụ Ernie Bot giúp công ty tạo ra hàng trăm triệu nhân dân tệ trong quý thứ tư. Dù lợi nhuận ròng giảm do chi phí phát triển AI, doanh thu từ đám mây AI vẫn tăng 11% so với năm trước, đạt 5,7 tỷ nhân dân tệ. Sự tăng trưởng mạnh mẽ trong việc sử dụng Ernie Bot, với hơn 50 triệu truy vấn mỗi ngày và 26,000 công ty sử dụng hàng tháng, cho thấy tiềm năng lớn của Baidu trong thị trường AI. Baidu cũng đang đầu tư vào mô hình cơ sở hình ảnh, với ứng dụng tiềm năng lớn trong tự lái, một lĩnh vực có thể mang lại lợi ích lớn cho công ty trong tương lai.

https://asia.nikkei.com/Business/China-tech/China-s-Baidu-reveals-first-revenue-from-AI-chatbot-Ernie

- Người tìm việc có kỹ năng AI tạo sinh có thể nhận được mức tăng lương trung bình 47% so với những người không có kỹ năng này, theo báo cáo của Indeed.
- Công nhân công nghệ thông tin có kỹ năng về AI tạo sinh có thể mong đợi mức lương trung bình lên đến 174.727 đô la.
- AI tạo sinh nằm cùng hàng ngũ với các kỹ năng khác như học sâu, thị giác máy tính và kiến thức về ngôn ngữ lập trình cụ thể và các framework như Rust hoặc PyTorch, giúp người tìm việc nhận được một khoản phụ cấp lương.
- Sự biến động của thị trường việc làm trong năm 2023 đang dần ổn định trong năm nay, khi các doanh nghiệp tiếp tục các dự án đã hoãn trước đó và triển khai các ứng dụng AI.
- Các vị trí như nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư máy học và kỹ sư phần mềm là những vai trò đòi hỏi những kỹ năng được săn đón này.
- "Một nửa số kỹ năng được trả lương cao nhất trong lĩnh vực công nghệ là cụ thể về AI, điều này cho thấy rằng người tìm việc có kỹ năng AI có thể nổi bật trong thị trường việc làm cạnh tranh và có khả năng kiếm được nhiều hơn so với những người khác," theo báo cáo của công ty.
- Các nhà tuyển dụng trong các lĩnh vực kinh tế có gần 400,000 bài đăng việc làm công nghệ hoạt động vào tháng Giêng, tăng gần 34.000 so với tháng trước, theo dữ liệu từ CompTIA.
- Sự khan hiếm kỹ năng công nghệ liên quan đến AI trên thị trường đang tạo ra một khoảng cách giữa nhu cầu và nguồn cung tài năng, theo Brian Jackson, giám đốc nghiên cứu tại Info-Tech Research Group.

📌 Kỹ năng AI tạo sinh đang trở thành một lợi thế lớn trên thị trường việc làm, với mức tăng lương trung bình 47% cho những người có kỹ năng này so với những người không có. Mức lương trung bình cho công nhân công nghệ thông tin có kỹ năng AI tạo sinh có thể đạt tới 174.727 đô la, đặt AI tạo sinh cùng với các kỹ năng khác như học sâu và thị giác máy tính trong việc mang lại một khoản phụ cấp lương. 

Citations:
[1] https://www.ciodive.com/news/generative-AI-salary-indeed/708131/

• 75% CEO Fortune 500 kỳ vọng AI tạo sinh (generative AI) sẽ cải thiện hiệu quả hoạt động, hơn một nửa tin rằng nó sẽ tăng trưởng.
• 90% lãnh đạo khoa học dữ liệu tin rằng AI tạo sinh xứng đáng với sự quảng cáo, McKinsey ước tính nó sẽ thêm từ $2.6 đến $4.4 nghìn tỷ mỗi năm vào nền kinh tế thế giới.
• Thách thức chính là phát triển mô hình kinh doanh mới và khai thác dữ liệu không cấu trúc như văn bản, giọng nói, hình ảnh, video.
• Các mô hình AI tạo sinh hiện nay lớn hơn rất nhiều so với mô hình AI truyền thống, ví dụ như GPT-4 có hơn một nghìn tỷ tham số.
• Khó khăn trong việc vận hành mô hình AI tạo sinh có thể tạm thời giải quyết thông qua giảm giá cơ sở hạ tầng, đổi mới kỹ thuật tối ưu hóa, và chuyển dần sang mô hình nhỏ hơn, chuyên biệt hơn.
• Các công ty cần nhận diện trường hợp sử dụng phù hợp và phát triển khả năng triển khai mô hình AI tạo sinh.
• LLMOps (vận hành mô hình ngôn ngữ lớn) là yếu tố quan trọng để triển khai ứng dụng AI tạo sinh một cách hiệu quả chi phí và có quản lý.

📌 Trong bối cảnh hiện nay, AI tạo sinh đang được xem là bước tiến đột phá, với khả năng cải thiện hiệu quả hoạt động và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh được nhiều CEO hàng đầu thế giới công nhận. 75% CEO Fortune 500 kỳ vọng AI tạo sinh  sẽ cải thiện hiệu quả hoạt động, hơn một nửa tin rằng nó sẽ tăng trưởng. 90% lãnh đạo khoa học dữ liệu tin rằng AI tạo sinh xứng đáng với sự quảng cáo.

• Số người Mỹ làm việc tự do, gig economy đang tăng lên. Năm 2023 có 63 triệu người, 38% lực lượng lao động Mỹ tham gia gig economy.

• Sự bùng nổ của AI tạo sinh có thể làm tăng gig economy do 3 tác động:

• AI làm công việc dễ dàng hơn, tăng năng suất cho người lao động. Do đó các công ty có thể thuê lao động gig rẻ hơn để làm các công việc còn lại.

• AI làm tăng nguồn cung lao động gig khi nhiều người có thể dễ dàng làm các công việc phức tạp hơn.

• AI thay thế một số công việc, khiến người lao động phải tìm kiếm việc làm khác, trong đó có gig economy.

• Tăng trưởng gig economy sẽ làm giảm lợi ích nhưng tăng tính linh hoạt cho người lao động. Điều quan trọng là tìm cách đảm bảo an ninh việc làm và phúc lợi cho người lao động trong xu thế này.

✂️ AI tạo sinh có thể đẩy nhiều người Mỹ vào làm gig economy do việc làm dễ dàng và cạnh tranh hơn. Số người Mỹ làm việc tự do, gig economy đang tăng lên. Năm 2023 có 63 triệu người, 38% lực lượng lao động Mỹ tham gia gig economy.