Cuộc cách mạng AI đã đạt đến điểm bão hòa?

Doanh thu hàng năm của OpenAI ước tính ít nhất là 2 tỉ đô la Mỹ trong khi đó, OpenAI được định giá đến 90 tỉ đô la Mỹ. Ảnh: Getty

Tuần trước, Nvidia, nhà cung cấp chip AI hàng đầu thế giới đã báo cáo doanh thu trong quí 1 năm nay đạt 26 tỉ đô la Mỹ, tăng 262% so với cùng kỳ năm ngoái. Gần đây, tỉ phú Elon Musk, người sáng lập công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo xAI, dự đoán AI có tư duy ngang tầm con người sẽ xuất hiện vào năm tới. Các ông lớn công nghệ vẫn đang lùn mua chip AI. Tất cả thông tin đó nhằm để chỉ ra rằng cơn sốt AI chưa có dấu hiệu hạ nhiệt.

Tuy nhiên, cây bút công nghệ Christopher Mims của tờ Wall Street Journal cho rằng, sự thất vọng lớn có thể sắp xảy ra, cả về những gì AI có thể làm và lợi nhuận mà công nghệ này sẽ tạo ra cho nhà đầu tư.

Tốc độ cải tiến của AI đang chậm lại và dường như có ít ứng dụng hơn so với hình dung ban đầu. Việc phát triển và vận hành AI cực kỳ tốn kém. Các mô hình AI mới đang liên tục xuất hiện nhưng phải mất một thời gian dài để chúng có tác động có ý nghĩa đến công việc của con người.

Những yếu tố này đặt ra câu hỏi về việc liệu AI có thể thương mại hóa thành công hay không cũng như liệu một nền kinh tế mới có thực sự ra đời hay không? Vốn đầu tư cho AI có lẽ đang vượt xa mức hợp lý, giống như cơn bùng nổ đầu tư internet cuối thập niên 1990 dẫn đến bong bóng dot-com.

Tốc độ cải thiện AI đang chậm lại

Hầu hết những cải tiến có thể đo lường và định tính ở các mô hình ngôn ngữ lớn của AI hiện nay như ChatGPT của OpenAI và Gemini của Google đều bắt nguồn từ việc nạp nhiều dữ liệu hơn vào chúng.

Những mô hình này hoạt động bằng cách xử lý khối lượng văn bản khổng lồ. Không thể phủ nhận rằng cho đến nay, chỉ cần cung cấp nhiều dữ liệu hơn, năng lực của các mô hình AI sẽ cải thiện hơn. Tuy nhiên, rào cản lớn để tiếp tục phát triển AI theo con đường này là các công ty đào tạo AI đang dần kiệt dữ liệu bổ sung. Để đào tạo AI thế hệ tiếp theo, các kỹ sư đang chuyển sang sử dụng “dữ liệu tổng hợp” (dữ liệu do các mô hình AI khác tạo ra).

Gary Marcus, nhà tâm lý học và nhà khoa học nhận thức, cho rằng cách tiếp cận đó sẽ không giúp phát triển công nghệ tự lái tốt hơn. Các mô hình AI như ChatGPT phát triển các năng lực nhanh chóng trong thời kỳ ban đầu nhưng các cải thiện của AI trong hơn 14 tháng qua là rất hạn chế.

“Sự thật là, khả năng cốt lõi của các hệ thống AI đã đạt đến mức bão hòa hoặc quá trình cải tiến của chúng đã chậm lại”, Marcus nói.

Bằng chứng rõ ràng hơn về sự chậm lại trong quá trình cải tiến AI là khoảng cách hiệu suất của các mô hình AI khác nhau đang thu hẹp. Các nghiên cứu cho thấy, tất cả các mô hình AI độc quyền tốt nhất đều đạt cùng điểm số trong các bài kiểm tra khả năng. Ngay cả các mô hình AI nguồn mở, miễn phí, bao gồm các mô hình của Meta Platforms và công ty khởi nghiệp Mistral (Pháp) cũng đang bắt kịp.

Chi 50 tỉ đô để mua chip AI nhưng chỉ tạo ra doanh thu 3 tỉ đô

Một con số thường được trích dẫn để cho thấy chúng ta đang ở trong thời kỳ bong bóng AI là ngành này đã chi 50 tỉ đô la Mỹ mua chip AI của Nvidia trong năm 2023 nhưng chỉ tạo ra doanh thu 3 tỉ đô la, theo tính toán của Công ty đầu tư mạo hiểm Sequoia.

Mức chênh lệch đó là đáng báo động nhưng điều thực sự quan trọng đối với sự phát triển bền vững của ngành là chi phí để vận hành AI. Điểm mấu chốt là đối với một dịch vụ phổ biến dựa trên AI tạo sinh, chi phí vận hành mô hình AI vượt xa chi phí đào tạo vốn đã rất tốn kém.

AI phải suy nghĩ mỗi khi được hỏi và tài nguyên mà AI sử dụng khi tạo ra câu trả lời lớn hơn nhiều so với kết quả tìm kiếm thông thường trên Google. Đối với một công ty gần như hoàn toàn dựa vào quảng cáo như Google, hiện cung cấp các bản tóm tắt do AI tạo ra trên hàng tỉ kết quả tìm kiếm, các nhà phân tích cho rằng, việc đưa ra câu trả lời dựa vào AI sẽ bào mòn lợi nhuận của công ty.

Trong báo cáo thu nhập gần đây nhất, Google và Microsoft cho biết, doanh thu từ dịch vụ đám mây tăng lên đáng kể, một phần là nhờ dịch vụ hỗ trợ AI cho các công ty khác. Tuy nhiên, việc duy trì doanh thu đó phụ thuộc vào việc các công ty có hưởng lợi từ AI lớn đến mức có thể tiếp tục chi hàng tỉ đô la để đào tạo và vận hành các hệ thống AI.

Điều đó đặt ra hoài nghi về tốc độ phổ cập AI. Khó khăn trong nỗ lực thương mại hóa AI là lý do khiến Anshu Sharma, CEO của startup về dữ liệu và quyền riêng tư AI Skyflow, cho rằng tương lai của các startup AI, như OpenAI và Anthropic có thể mờ mịt .

Vị CEO này lạc quan về việc, các công ty công nghệ lớn như Microsoft và Google có thể thu hút đủ người dùng để giúp khoản đầu tư vào AI trở nên đáng giá. Tuy nhiên, ông cho rằng, điều đó sẽ đòi hỏi doanh nghiệp phải chi một lượng tiền đầu tư khổng lồ trong một thời gian dài khiến những startup AI được tài trợ tốt nhất cũng không thể cạnh tranh.

Một số startup AI đã rơi vào tình trạng hỗn loạn, trong đo có Inflection AI (Mỹ). Người đồng sáng lập và đội ngũ nhân viên của startup này đã chuyển sang làm việc cho Microsoft hồi tháng Ba năm nay. Emad Mostaque, CEO của Stability AI, công ty xây dựng công cụ AI tạo hình ảnh Stable Diffusion cũng đột ngột từ chức trong cùng tháng.

Nhiều startup AI khác, ngay cả những công ty được tài trợ tốt dường như đang đàm phán để bán mình.

Chưa thể thay thế hoàn toàn người lao động

Một cuộc khảo sát gần đây, do Microsoft và mạng xã hội việc làm LinkedIn thực hiện, cho thấy 3/4 nhân viên văn phòng đang sử dụng AI tại nơi làm việc. Một cuộc khảo sát khác, từ Công ty theo dõi và quản lý chi phí doanh nghiệp Ramp, cho biết khoảng 1/3 số công ty ở Mỹ trả tiền cho ít nhất một công cụ AI, tăng từ 21% một năm trước.

Điều này cho thấy có một khoảng cách lớn giữa số lượng nhân viên văn phòng sử dụng AI miễn phí và một nhóm nhỏ nhân viên trả tiền để sử dụng các phiên bản cao cấp của AI

OpenAI không tiết lộ doanh thu hàng năm nhưng Financial Times ước tính ít nhất là 2 tỉ đô la Mỹ. OpenAI tin rằng có thể tăng gấp đôi doanh thu vào năm 2025. Hiện tại, OpenAI được định giá gần 90 tỉ đô la.

Theo Peter Cappelli, giáo sư chuyên ngành quản lý tại Trường Kinh doanh Wharton của Đại học Pennsylvania (Mỹ), có nhiều bằng chứng cho thấy AI gần như không giúp tăng năng suất lao động như quảng cáo. Mặc dù những hệ thống này có thể hỗ trợ một số nhân viên thực hiện công việc nhưng thực tế không thể thay thế được công việc của con người. Điều này có nghĩa là hệ thông này khó có thể giúp các công ty tiết kiệm tiền lương.

Thêm vào đó là vô số thách thức khi sử dụng AI tại nơi làm việc. Ví dụ, AI vẫn tạo ra thông tin giả, nghĩa là người sử dụng AI cần có kiến thức để phân biệt thật giả. Thay đổi suy nghĩ và thói quen của mọi người sẽ là một trong những rào cản lớn nhất đối với việc phổ cập AI nhanh chóng AI. Đó là thách thức chung thường thấy trong quá trình triển khai tất cả các công nghệ mới.

Điều này không có nghĩa là về lâu dài, AI sẽ không biến đổi tất cả các loại công việc và ngành công nghiệp. Vấn đề là mức đầu tư khổng lồ hiện tại ở các startup và các công ty công nghệ dường như dựa trên niềm tin rằng, AI sẽ trở nên tốt hơn rất nhiều và được áp dụng nhanh đến mức công nghệ này sẽ tác động lớn đến cuộc sống của con người và thế giới. Tuy nhiên, ngày càng có nhiều bằng chứng cho cho thấy, điều đó chưa xảy ra.

Theo WSJ

Khánh Lan