Chi tiêu cho các trung tâm dữ liệu AI từ năm 2024-2027 dự kiến sẽ vượt quá 1,4 nghìn tỉ USD. Ảnh: Ben Hickey.
Năm 2025: AI sẽ đến bước ngoặt vỡ mộng hay thời khắc bứt phá?
Theo The Economist, AI có thể là canh bạc lớn nhất trong lịch sử kinh doanh. Cơn sốt trí tuệ nhân tạo (AI) ngày nay bắt đầu với sự ra mắt của Chat GPT vào cuối tháng 11/2022. Chatbot của Open AI đã thu hút 100 triệu người dùng trong vòng vài tuần, nhanh hơn bất kỳ sản phẩm nào trong lịch sử. Các nhà đầu tư cũng đổ xô vào. Chi tiêu cho các trung tâm dữ liệu AI từ năm 2024-2027 dự kiến sẽ vượt quá 1,4 nghìn tỉ USD; giá trị thị trường của Nvidia, nhà sản xuất chip AI hàng đầu, đã tăng gấp 8 lần, lên hơn 3 nghìn tỉ USD.
Tuy nhiên, hầu hết các công ty vẫn chưa chắc chắn công nghệ này có thể hoặc không thể làm gì, hoặc cách tốt nhất để sử dụng nó. Trên toàn nền kinh tế, chỉ có 5% doanh nghiệp Mỹ cho biết họ đang sử dụng AI trong các sản phẩm và dịch vụ của mình. Rất ít công ty khởi nghiệp AI đang có lãi. Và những hạn chế về năng lượng và dữ liệu đối với việc tạo mô hình AI đang ngày càng hiện hữu hơn. Khi sự chênh lệch giữa tâm lý hào hứng của nhà đầu tư và thực tế kinh doanh ngày càng lớn, năm 2025 có thể là một năm khó khăn cho AI, cuộc đua khiến AI hiệu quả và hữu ích hơn trước khi các nhà đầu tư bỏ cuộc đang diễn ra.
Đào tạo các mô hình AI lớn ngày nay cần một lượng năng lượng khổng lồ. Chẳng hạn như lượng điện được sử dụng để đào tạo GPT- 4, mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ Chat GPT, có thể cung cấp điện cho 5.000 ngôi nhà ở Mỹ trong một năm; còn cho phiên bản GPT-3 trước đó thì khoảng 100 ngôi nhà. Do đó, việc phát triển các mô hình ngày càng lớn hơn và nhanh hơn tỉ lệ thuận với nguồn tài chính. Theo một số ước tính, thế hệ mô hình tiếp theo có thể tốn 1 tỉ USD để đào tạo; và chúng càng lớn thì chi phí truy vấn chúng sẽ càng tăng. Trong khi đó, việc thiếu hụt dữ liệu đào tạo đã được ghi nhận. Theo một ước tính, kho dữ liệu văn bản chất lượng cao trên internet sẽ cạn kiệt vào năm 2028.
Các công ty trên toàn thế giới đang chạy đua để đưa ra các giải pháp thông minh cho những vấn đề này, từ các con chip hiệu quả hơn đến các mô hình chuyên dụng, nhỏ và cần ít năng lượng hơn. Những công ty khác thì tìm cách khai thác nguồn dữ liệu chất lượng cao mới như sách giáo khoa hoặc tạo dữ liệu tổng hợp để sử dụng trong đào tạo. Tuy nhiên thì những động thái này có dẫn đến những cải tiến gia tăng trong công nghệ hay khiến bước tiến lớn tiếp theo trở nên khả thi với giá cả phải chăng hay không vẫn chưa rõ ràng. Các nhà đầu tư đã đổ tiền vào các công ty siêu sao như Open AI, nhưng trên thực tế, không có nhiều sự khác biệt về hiệu suất và khả năng giữa các mô hình hàng đầu do Open AI, Anthropic hay Google cung cấp. Trong khi các công ty khác bao gồm Meta, Mistral và x AI đang theo sát phía sau.
AI còn gặp khó khăn về người sử dụng đầu cuối. Việc sử dụng công nghệ này ở hiện tại thường đến từ cá nhân độc lập hơn là tổ chứ. Vì điều này cần có thời gian: doanh nghiệp cần phải đầu tư, xem xét lại các quy trình và đào tạo lại người lao động.
Nhưng văn hóa cũng quan trọng. Theo thống kê, không nhiều công ty đang sử dụng AI, nhưng 1/3 nhân viên ở Mỹ cho biết họ đang sử dụng AI cho công việc một lần một tuần. Ở một số vai trò, con số này thậm chí còn cao hơn. Một nghiên cứu cho thấy 78% kỹ sư phần mềm ở Mỹ đang sử dụng AI ít nhất một lần một tuần, tăng từ 40% vào năm 2023, cũng như 75% nhân viên nguồn nhân lực, tăng từ 35%. Và Open AI cho biết 75% doanh thu của họ đến từ người tiêu dùng chứ không phải từ các gói đăng ký của công ty.
Tất cả những điều này cho thấy rằng nhiều ứng dụng AI được sử dụng trong "bí mật", vì người lao động sử dụng AI để sắp xếp hợp lý các tác vụ như viết lại văn bản hoặc tạo báo cáo. Nhân viên có thể lo lắng rằng, nếu họ thừa nhận sử dụng AI để hoàn thành công việc nhanh hơn, họ có thể phải nhận nhiều việc hơn hoặc xem đây là tín hiệu cho thấy cần ít nhân viên hơn. Điều này ngược lại cho thấy rằng, việc áp dụng AI là một thách thức về quản lý cũng như công nghệ. Để tận dụng tối đa công nghệ, phía chủ lao động cần tạo ra một môi trường khuyến khích cởi mở và thử nghiệm, thay vì sự bí mật và nghi ngờ.
Nhưng năm 2025, AI sẽ không chỉ về viết lách và xử lý văn bản nữa mà những đột phá nổi bật nhất của nó sẽ đến từ các lĩnh vực khác, chẳng hạn như phát triển thuốc (các loại thuốc đầu tiên có nguồn gốc từ AI có thể được đưa vào thử nghiệm lâm sàng giai đoạn ba) hoặc quốc phòng (khi trí thông minh được bổ sung vào máy bay không người lái).
Khi đó, cuộc đua AI sẽ diễn ra dưới nhiều hình thức. Nhưng nhà đầu tư thường mất bình tĩnh nhất vào thời điểm các công nghệ mới bắt đầu âm thầm thu hút sự chú ý. Bong bóng sẽ vỡ hay công nghệ sẽ bắt đầu mang lại hiệu quả? Câu trả lời vào năm 2025 có thể là: một chút của cả hai.
Có thể bạn quan tâm:
Than vẫn trụ "ngôi vua"
Nguồn The Economist