ISSN-2815-5823
Tâm Phạm
Thứ ba, 06h00 04/06/2024

Liệu bài học dìm giá xe điện có lặp lại với trí tuệ nhân tạo (AI)?

(KDPT) - Trong 14 tháng qua, những tiến bộ của AI đã chậm lại vì tiệm cận đến giới hạn của công nghệ hiện tại. Liệu rằng bài học dìm giá xe điện có lặp lại đối với AI?

Vào năm 2021, tỷ phú Elon Musk đã lần đầu tiên trở thành người giàu nhất thế giới nhờ vào cơn sốt xe điện. Sự bùng nổ kỳ vọng của thế giới về một cuộc cách mạng xanh trong làng ô tô cũng đã đẩy giá cổ phiếu của Tesla liên tiếp phá đỉnh. 

Mặc dù vậy, dù đã 3 năm trôi qua, dù cho Elon Musk vẫn là người giàu nhất thế giới nhưng cuộc cách mạng mà mọi người mong chờ ở Tesla lại không được như kỳ vọng. Thay vào đó là đế chế xe điện này đã phải vất cả dìm giá sản phẩm để có thể giữ doanh số dù cho chúng làm xói mòn đi lợi nhuận. 

Và thay vì liên tiếp những cải tiến, đột phá như cam kết thì hiện nay thị trường xe điện hầu như chỉ chú trọng vào giá cả cũng như hiệu suất. Hệ quả để lại là xe Hybrid đã trở thành lựa chọn ưu tiên của khách hàng chứ không phải là ô tô điện. 

Giờ đây, câu chuyện tương tự đã dường như diễn ra đối với mảng trí tuệ nhân tạo (AI). 

Tỷ phú Elon Musk. (Nguồn ảnh: Internet)
Tỷ phú Elon Musk. (Nguồn ảnh: Internet)

Chẳng ai muốn bị “lỡ chuyến tàu”

Vào tuần trước, tập đoàn Nvidia chuyên sản xuất chip cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo đã báo cáo kết quả doanh thu đáng kinh ngạc, trong khi ông chủ Elon Musk của Tesla tuyên bố sẽ cho ra mắt công nghệ AI thông minh ngang con người vào năm 2025. Có hàng loạt tập đoàn công nghệ lớn hiện nay cũng đang đổ xô mua chip phát triển AI bởi vì chẳng hãng nào muốn bỏ lỡ đi chuyến tàu cách mạng mới ở trên thị trường. 

Vậy nhưng, đà phát triển của AI cũng đang chậm lại rõ ràng, nếu như không muốn gọi là thất vọng cho nhiều người. 

Bằng chứng chính là tốc độ cải tiến AI đang chậm lại và ngày càng ít ứng dụng được đưa ra so với tưởng tượng ban đầu hơn. Và ngay cả những dự án AI khả thi nhất cũng gặp khó khăn về công nghệ cũng như nguồn vốn. 

Không thể phủ nhận, xây dựng mô hình AI rất tốn kém khi cần lượng lớn chip xử lý đắt đỏ cho những trung tâm dữ liệu, kèm theo đó là lượng điện năng, nước làm mát khổng lồ cho các trung tâm này. 

Thế rồi công ty cũng cần phải chi trả cho dịch vụ điện toán đám mây khổng lồ để có thể lưu trữ cũng như giúp cho khách hàng truy cập công nghệ AI. 

Ngay cả như thế, sản phẩm AI chưa chắc đã đem đến lợi nhuận khi OpenAI - cha đẻ của ChatGPT hiện nay cũng chưa hề có lãi. 

(Nguồn ảnh: Internet)
(Nguồn ảnh: Internet)

Đó là chưa kể đến việc ngày càng có nhiều sản phẩm mới, doanh nghiệp mới tiếp cận với tính năng gần như là giống nhau, chỉ có một số thay đổi nhỏ. 

Trong khi đó, dù cho lượng lớn lao động ở trên thế giới sử dụng AI tuy nhiên việc thay thế hoàn toàn con người bằng công nghệ này hiện nay là chưa khả thi bởi vì đang bị giới hạn về mặt kỹ thuật. 

Giờ đây, có nhiều chuyên gia đã bắt đầu đặt câu hỏi liệu rằng AI có trở thành cú lừa thế kỷ hay không khi vào thập niên 1990, sự bùng nổ của kỹ thuật cáp quang cũng đã tạo nên bong bóng công nghệ dotcom để rồi nhanh chóng đổ vỡ sau đó, tạo ra những hệ lụy kéo dài. 

Hành trình giảm tốc

Hầu hết những cải tiến có thể đo lường cũng như định tính trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để có thể phát triển AI ngày nay như ChatGPT của OpenAI hay là Gemini của Google đều bắt nguồn từ việc đưa dữ liệu vào nhiều hơn để tự cải tiến. 

Quá trình này cũng sẽ tốn rất nhiều tiền cho năng lượng, mua thêm chip và lưu trữ điện toán đám mây... Đó là chưa kể đến tiền bản quyền hay là những quy định về pháp lý sau này về quyền sở hữu trí tuệ, bảo mật thông tin cá nhân khi mà AI có ảnh hưởng lan rộng khiến cho chính phủ các nước phải vào cuộc. 

Mặc dù vậy, thách thức lớn nhất đó là khả năng cải tiến của mô hình này có hạn. Dù đưa càng nhiều thông tin sẽ khiến cho AI tự học hỏi cũng như cải tiến hơn tuy nhiên vấn đề đó là dữ liệu do con người sáng tạo ra trên Internet cũng có hạn. 

Bởi thế mà sẽ đến giai đoạn các AI không còn gì để hấp thụ, phải tự mình suy nghĩ logic các vấn đề nhằm mục đích hoàn thiện trí thông minh của mình. 

Đến thời điểm hiện tại, nhiều kỹ sư đang phải chuyển sang dữ liệu tổng hợp - tức là thông tin do AI khác tạo ra để cung ứng đầu vào cho phát triển công nghệ này. 

Nhà khoa học Gary Marcus - đây chính là người đã bán một startup khởi nghiệp về AI cho Uber vào năm 2016 cho biết, cách tiếp cận nhồi số liệu mà Google hay là Microsoft đang làm trên là có giới hạn cũng như khó có thể tạo nên những sản phẩm đột phá mong muốn, ví dụ như là một công nghệ lái xe tự động hoàn toàn bằng AI.

(Nguồn ảnh: Internet)
(Nguồn ảnh: Internet)

Marcus cho biết, những AI đời đầu của làn sóng hiện nay như là ChatGPT đã nhanh chóng cải tiến được rõ rệt nhưng sự tiến bộ này đang chậm dần. Trong suốt thời gian 14 tháng qua, sự cải tiến của ChatGPT không được phát triển tương xứng với những lợi ích về kinh doanh hồi vốn cho các nhà đầu tư. 

Ông Marcus đánh giá rằng: “Sự thật là khả năng cải tiến của những AI hiện nay đã tiệm cận đến mức bão hòa bởi vì giới hạn công nghệ, chính vì thế dẫn đến sự ổn định hoặc là phát triển chậm lại của những sản phẩm”. 

Và bằng chứng rõ ràng nhất chính là khoảng cách về khả năng của các mô hình AI đang thu hẹp lại. Và tất cả các mô hình AI độc quyền tốt nhất hiện nay đều có cùng điểm số trong những bài kiểm tra khả năng. Trong khi đó thì những mô hình AI nguồn mở miễn phí như cũng đang dần bắt kịp. 

Hàng hóa đầu cơ

Có một công nghệ đạt đến tình trạng bão hòa là khi mà mọi người đều biết cách xây dựng chúng. Nếu như không ai có những kỹ thuật độc quyền, đột phá về công nghệ mới thì chẳng có sản phẩm nào ở trên thị trường thực sự có hiệu quả nổi trội. 

Và trong bối cảnh không ai có ưu thế tuyệt đối về công nghệ này thì những doanh nghiệp sẽ tìm kiếm sự hiệu quả và người chiến thắng là bên cắt giảm chi phí tốt nhất để có thể đem về lợi nhuận từ AI. 

Đây chính là điều đã từng xảy ra với xe điện khi mà sản phẩm này được kỳ vọng là sẽ tạo nên cuộc cách mạng trong ngành ô tô. Và chính sự kỳ vọng này đã đưa Elon Musk trở thành tỷ phú giàu nhất trên thế giới và khiến cho hàng loạt thương hiệu đổ xô xây nhà máy ắc quy. 

Vậy nhưng, trong bối cảnh xe điện đã đến giới hạn phát triển với kỹ thuật hiện nay cùng với cơn sốt nhu cầu suy giảm, Elon Musk và những hãng xe điện buộc phải tham gia vào cuộc chiến dìm giá giữ thị phần dù cho chúng làm xói mòn đi lợi nhuận. 

Cũng đồng quan điểm, CEO Anshu Sharma của startup AI Skyflow đồng thời cũng là Cựu phó chủ tịch của Salesforce cho biết, tương lai thương mại hóa công nghệ AI của những hãng như là OpenAI đang khá là mờ mịt. 

(Nguồn ảnh: Internet)
(Nguồn ảnh: Internet)

Dù rằng CEO Sharma đồng ý các tập đoàn lớn như là Microsoft hay Google có thể chi lượng lớn nguồn vốn để phát triển AI cũng như tiếp tục đẩy giá trị của chúng lên nhưng với ngày càng ít tiến bộ đạt được, chúng sẽ trở thành một loạt hàng hóa đầu cơ khi không tương xứng với nguồn lực, thời gian đổ vào. 

Điều này cũng có thể khiến nhiều startup AI phải bỏ cuộc khi mà nhà đầu tư mất kiên nhẫn sau thời gian dài chờ đợi mà không thấy một sản phẩm cách mạng như kỳ vọng như chưa nói đến việc kiếm lợi nhuận. 

Bằng chứng là có nhiều startup AI hiện đang rơi vào trạng thái hỗn loạn. Ví dụ như nhà đồng sáng lập cùng nhiều nhân viên của Inflection AI đã bỏ sang làm việc cho Microsoft vào hồi tháng 3/2024 và để lại cả mớ hỗn độn cho startup này.

Giám đốc điều hành của Stability AI cũng cho biết, startup phát triển công cụ AI tạo hình ảnh phổ biến Stable Diffusion, cũng đã đột ngột rời đi vào tháng 3 cùng năm.

Trong khi đó thì hàng loạt startup AI khác cũng đang nhắm đến việc bán mình sau khi đạt được một số thành tựu nhất định thay cho việc tiếp tục tạo nên sự đột phá mới về mặt kỹ thuật. 

Ngoài vấn đề mong đợi quá cao từ nhà đầu tư thì việc vận hành quá tốn kém của AI cũng chính là nguyên nhân khiến cho nhiều startup bỏ cuộc. 

AI còn đắt đỏ và nhiều lỗi

Số liệu của Sequoia cũng cho thấy, ngành công nghệ đã chi đến 50 tỷ USD để mua chip của Nvidia nhằm mục đích đào tạo AI trong năm 2023 nhưng hiện nay mới chỉ đem về 3 tỷ USD doanh thu. 

Và một trong những nguyên nhân chính là do chi phí vận hành phát triển AI quá tốn kém. Để có thể ra được một kết quả tìm kiếm thông thường thì AI tốn lượng tài nguyên lớn hơn rất nhiều. 

Một cuộc khảo sát của Microsoft và LinkedIn thực hiện cho thấy, 3/4 nhân viên văn phòng hiện nay đang sử dụng AI tại nơi làm việc.

Vậy nhưng, một cuộc khảo sát khác từ công ty theo dõi cũng như quản lý chi phí doanh nghiệp Ramp lại cho thấy chỉ ⅓ số công ty trả tiền cho ít nhất một công cụ AI. 

Và rõ ràng, khoảng cách giữa số lượng người dùng AI để hỗ trợ hoặc là để khám phá cách quá xa so với lượng lao động thực sự phải dựa dẫm vào công nghệ này. 

Nói một cách đơn giản, những sản phẩm như là AI Copilot của Microsoft có giá 30 USD/tháng chưa đủ để hấp dẫn các doanh nghiệp lẫn người lao động, chưa đủ sức để thay thế nhân lực và chắc chắn là chưa thể nào đem về lợi nhuận được như kỳ vọng. Dù rằng cha đẻ OpenAI của ChatGPT không công bố doanh thu hàng năm tuy nhiên tờ Financial Times ước tính con số này vào khoảng 2 tỷ USD - mức này thấp hơn quá nhiều so với mức doanh thu đủ để hòa vốn, kém quá xa so với mức định giá 90 tỷ USD của hãng.

Cũng đồng quan điểm, GS. Peter Cappelli của Trường Đại học Pennsylvania cho rằng, trí tuệ nhân tạo thực sự đáng sợ như mọi người vẫn quảng cáo. Công nghệ mới cũng có thể gia tăng năng suất cho người lao động tuy nhiên không thể thay thế được hoàn toàn con người trong nhiều lĩnh vực. Lấy ví dụ như việc AI tạo ra nhiều thông tin giả, sai lệch hoặc là phi logic khiến vẫn cần nhiều nhân lực để quản lý, sử dụng những công cụ này. 

Tất nhiên là trong tương lai xa, AI sẽ có thể thay đổi cách thức vận hành của nhiều ngành kinh tế, tuy nhiên kỳ vọng về một cuộc cách mạng trong thời gian ngắn với tốc độ nhanh là điều khó có thể xảy ra./.

Kinhdoanhvaphattrien.vn | 05/11/2023

eMagazine
kinhdoanhvaphattrien.vn | 24/06/2024