AI tạo sinh đối mặt với thách thức về chi phí năng lượng và tính khả thi kinh tế

• Hai năm sau khi ChatGPT ra mắt, AI tạo sinh đang gặp trở ngại lớn về chi phí năng lượng và khó khăn trong việc đột phá.

• Chi phí năng lượng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn rất cao. Ví dụ, năng lượng để huấn luyện GPT-4 có thể cung cấp điện cho 50 hộ gia đình Mỹ trong 100 năm.

• Chi phí huấn luyện các mô hình lớn nhất hiện nay khoảng 100 triệu USD, thế hệ tiếp theo có thể lên tới 1 tỷ USD và sau đó là 10 tỷ USD.

• Chi phí suy luận (inference) để mô hình trả lời câu hỏi cũng rất tốn kém, từ 2.400 USD đến 223.000 USD để tóm tắt báo cáo tài chính của 58.000 công ty đại chúng trên thế giới.

• Các nhà đầu tư đã đổ tiền vào Nvidia, công ty thiết kế chip phổ biến nhất cho các mô hình AI. Vốn hóa thị trường của Nvidia đã tăng 2,5 nghìn tỷ USD trong 2 năm qua.

• Các nhà đầu tư mạo hiểm đã đổ gần 95 tỷ USD vào các startup AI kể từ đầu năm 2023.

• OpenAI, công ty tạo ra ChatGPT, được định giá khoảng 150 tỷ USD, có thể trở thành một trong những công ty công nghệ tư nhân lớn nhất thế giới.

• Tuy nhiên, các công nghệ khác trong quá khứ cũng từng đối mặt với giới hạn nhưng vẫn phát triển nhờ sự sáng tạo của con người, như công nghệ không gian, hiệu quả năng lượng sau khủng hoảng dầu mỏ những năm 1970, hay công nghệ khai thác dầu đá phiến.

• Các công ty đang phát triển chip chuyên dụng cho các mô hình ngôn ngữ lớn, giúp chạy hiệu quả hơn so với các bộ xử lý đa năng như của Nvidia.

• Alphabet, Amazon, Apple, Meta và Microsoft đều đang thiết kế chip AI riêng. Đầu tư vào các startup chip AI trong nửa đầu năm nay nhiều hơn tổng 3 năm trước cộng lại.

• Các nhà phát triển cũng đang thay đổi phần mềm AI, hướng tới các mô hình nhỏ hơn và chuyên biệt hơn thay vì dựa vào sức mạnh tính toán thuần túy.

• OpenAI đã phát triển mô hình o1 tập trung vào khả năng suy luận hơn là tạo văn bản. Các nhà phát triển khác đang sử dụng các phép tính đơn giản hơn để tận dụng hiệu quả chip.

• Các phương pháp thông minh như sử dụng kết hợp nhiều mô hình cho các vấn đề khác nhau đã giúp giảm đáng kể thời gian xử lý.

• Giả định rằng các công ty công nghệ lớn luôn có lợi thế tự nhiên không còn đúng trong lĩnh vực AI. Nvidia hiện chiếm 80% thị phần chip AI toàn cầu nhưng có thể mất thị phần vào tay các đối thủ chuyên biệt hơn.

• Khoảng cách giữa các mô hình hàng đầu như của OpenAI, Anthropic, Google, Meta và các mô hình tầm trung như Mistral của Pháp có thể thu hẹp lại.

• Các nhà đầu tư sẽ phải đối mặt với biến động lớn khi các công ty dẫn đầu hiện tại có thể mất vị thế. Chưa có công ty nào có chiến lược rõ ràng để kiếm lời từ AI tạo sinh.

• Chính phủ các nước cần thay đổi tư duy, tập trung vào việc nuôi dưỡng sự sáng tạo thay vì chỉ đổ tiền vào mua chip máy tính.

• Mỹ có lợi thế về chip, nhân tài và hệ sinh thái doanh nghiệp, nhưng nỗ lực kiềm chế Trung Quốc đang phản tác dụng, thúc đẩy Trung Quốc phát triển hệ thống nghiên cứu vượt qua các hạn chế.

📌 AI tạo sinh đang đối mặt với thách thức về chi phí năng lượng, nhưng sự sáng tạo trong phát triển chip và phần mềm đang mở ra hướng đi mới. Điều này sẽ định hình lại cục diện ngành công nghiệp, thay đổi vị thế của các công ty dẫn đầu hiện tại như Nvidia và OpenAI. Chính phủ các nước cần tập trung vào việc nuôi dưỡng sự sáng tạo và thu hút nhân tài thay vì chỉ đổ tiền vào phần cứng.

https://www.economist.com/leaders/2024/09/19/the-breakthrough-ai-needs