Tại sao OpenAI cần nhiều tiền như vậy?

Đầu năm 2023, OpenAI đã huy động được 10 tỷ USD. Chỉ 18 tháng sau, công ty đã “đốt” hầu hết số tiền đó. Vì vậy, họ đã huy động thêm 6,6 tỷ USD và sắp xếp để vay thêm 4 tỷ USD.

Nhưng trong 18 tháng nữa hoặc lâu hơn kể từ bây giờ, OpenAI sẽ cần một khoản tiền mặt khác vì startup đang chi hơn 5,4 tỷ USD mỗi năm. Và đến năm 2029, con số dự kiến tăng lên 37,5 tỷ USD.

Chi phí tăng nhanh của OpenAI là lý do chính khiến cấu trúc phi lợi nhuận ban đầu có thể sớm thay đổi. OpenAI phải huy động thêm hàng tỷ USD trong những năm tới và các CEO tin rằng nó sẽ hấp dẫn hơn đối với các nhà đầu tư khi hoạt động vì lợi nhuận.

OpenAI đang chi hơn 5,4 tỷ USD mỗi năm. Đến năm 2029, con số này dự kiến tăng lên 37,5 tỷ USD.

AI đã đảo ngược cách công nghệ máy tính từng được tạo ra. Trong nhiều thập kỷ, các kỹ sư ở Thung lũng Silicon thiết kế các công nghệ mới từng bước một.

Khi xây dựng các ứng dụng mạng xã hội như Facebook hoặc các trang web mua sắm như Amazon, họ viết từng dòng mã máy tính. Với mỗi dòng mới, họ cẩn thận xác định những gì ứng dụng sẽ làm.

Nhưng khi xây dựng hệ thống AI, họ cung cấp một lượng dữ liệu khổng lồ cho các hệ thống này. Càng nhiều dữ liệu, chúng càng mạnh mẽ.

Tương tự học sinh tiếp thu nhiều hơn bằng cách đọc nhiều sách hơn, hệ thống AI có thể cải thiện kỹ năng bằng cách thu thập các nhóm dữ liệu lớn hơn. Các chatbot như ChatGPT học kỹ năng bằng cách nhập tất cả văn bản tiếng Anh trên Internet.

Điều đó đòi hỏi sức mạnh tính toán ngày càng lớn hơn từ các trung tâm dữ liệu. Bên trong các trung tâm dữ liệu đó là các máy tính được đóng gói với hàng nghìn chip máy tính chuyên dụng (bộ xử lý đồ họa hoặc GPU), giá lên tới hơn 30.000 USD mỗi chiếc.

Chi phí được đẩy lên cao hơn vì chip, trung tâm dữ liệu và điện cần thiết đang khan hiếm.

Sean Holzknecht, CEO công ty vận hành data center Colovore cho biết loại trung tâm dữ liệu mới này giá gấp 10 đến 20 lần so với trung tâm dữ liệu truyền thống.

Những con chip chuyên dụng mất hàng tháng để chạy các phép tính toán, cho phép ChatGPT xác định chính xác các mẫu trong tất cả dữ liệu đó. Chi phí cho mỗi lần "chạy tập" có thể lên đến hàng trăm triệu USD.

"Hãy tưởng tượng cần phải đọc đi đọc lại những gì có trên Internet", David Katz, nhà quản lý tại Radical Ventures, công ty đầu tư mạo hiểm chuyên đầu tư vào các startup AI, nói. "Đây là nhiệm vụ chuyên sâu về tính toán nhất mà thế giới từng thấy".

Google, Microsoft, OpenAI và những người khác đang nỗ lực mở rộng nhóm trung tâm dữ liệu toàn cầu cần thiết để xây dựng công nghệ.

Họ có kế hoạch chi hàng trăm tỷ USD để tăng số lượng chip máy tính sản xuất mỗi năm, lắp đặt chúng tại các cơ sở trên khắp thế giới và đảm bảo điện cần thiết để vận hành.

Những chi phí đó đặc biệt nặng khi các công ty như OpenAI, Google và Anthropic cung cấp chatbot miễn phí cho người dùng. Ngay cả khi thu phí 20 USD/tháng, nó vẫn không đủ bù đắp chi phí.

Kể từ khi phát triển phiên bản ChatGPT đầu tiên, OpenAI đều đặn cải tiến chatbot, cung cấp cho nó lượng dữ liệu ngày càng lớn, bao gồm hình ảnh và âm thanh cũng như văn bản.

Gần đây, công ty tiết lộ một phiên bản ChatGPT "lý luận" thông qua các vấn đề toán học, khoa học và lập trình máy tính. Nó xây dựng công nghệ này qua kỹ thuật học tăng cường.

Thông qua quá trình này, hệ thống học thêm hành vi qua nhiều tháng thử và sai. Chẳng hạn, khi giải các bài toán khác nhau, nó có thể học phương pháp nào dẫn đến câu trả lời đúng và phương pháp nào không.

Khi mọi người sử dụng hệ thống này, nó "suy nghĩ" trước khi phản hồi. Khi ai đó hỏi nó một câu hỏi, nó khám phá nhiều khả năng trước khi đưa ra câu trả lời.

OpenAI xem công nghệ này, OpenAI o1, là tương lai của hoạt động kinh doanh. Nó đòi hỏi sức mạnh tính toán thậm chí còn nhiều hơn.

Đó là lý do tại sao công ty dự đoán chi phí tính toán sẽ tăng gấp 7 lần vào năm 2029 khi theo đuổi giấc mơ về trí tuệ nhân tạo chung - một cỗ máy ngang ngửa bộ não con người hoặc hơn thế nữa.

"Nếu cố gắng theo đuổi khoa học viễn tưởng, chi phí sẽ tiếp tục tăng", Nick Frosst, cựu nhà nghiên cứu của Google và đồng sáng lập startup AI Cohere, cho biết.

(Theo NYT)

Du Lam