Cuộc đua tỷ đô trong phát triển AI: Liệu ngành công nghệ có bị thống trị bởi các ông lớn?

- Những tiến bộ gần đây trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã thúc đẩy các cuộc thảo luận về tiềm năng tự nhận thức của AI. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là sức mạnh đáng kinh ngạc và khả năng nổi bật của các LLM lớn hơn, đi kèm với chi phí khổng lồ.
- Khi các LLM ngày càng phức tạp và lớn hơn, chi phí cũng tăng theo, đạt đến mức có thể khiến ngành công nghiệp tập trung vào một số ít các gã khổng lồ công nghệ lớn và đối tác của họ.
- Các mô hình mới nhất như GPT-4 và Claude đòi hỏi chi phí đào tạo lên tới hàng trăm triệu đô la. Ví dụ, chi phí đào tạo GPT-4 ước tính vào khoảng 100 triệu đô la.
- Xu hướng này trong ngành AI tương tự như sự tập trung hóa của ngành công nghiệp bán dẫn xung quanh một số ít các công ty có khả năng chi trả cho các nhà máy sản xuất chip đa tỷ đô la mới nhất.
- Khi chi phí tiếp tục tăng, chỉ những công ty lớn nhất và các đối tác của họ mới có thể phát triển các LLM nền tảng mới nhất.
- Để cân bằng xu hướng tập trung hóa, ngành công nghiệp cần hỗ trợ các mô hình ngôn ngữ chuyên biệt nhỏ hơn, cung cấp các khả năng quan trọng và hiệu quả cho nhiều ứng dụng ngách khác nhau.
- Các dự án mã nguồn mở và nỗ lực hợp tác là rất cần thiết để dân chủ hóa việc phát triển AI và cho phép nhiều đối tượng tham gia đóng góp hơn vào sự phát triển của công nghệ này.

📌 Sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn đang dẫn đến xu hướng tập trung hóa trong ngành AI, với chi phí đào tạo lên tới hàng trăm triệu đô la. Ví dụ, chi phí đào tạo GPT-4 ước tính vào khoảng 100 triệu đô la. Điều này có thể khiến chỉ các công ty công nghệ lớn nhất mới có khả năng phát triển LLM mới nhất, đòi hỏi sự hỗ trợ cho các mô hình ngôn ngữ chuyên biệt nhỏ hơn và các dự án mã nguồn mở để thúc đẩy sự đa dạng trong phát triển AI.

Citations:
[1] https://venturebeat.com/ai/techs-new-arms-race-the-billion-dollar-battle-to-build-ai/