AI và bài học xe điện: Từ cuộc cách mạng đến 'cú lừa' của làng công nghệ, tốn 50 tỷ USD chỉ đem về 3 tỷ USD, càng làm càng lỗ

02/06/2024 12:12 PM | Công nghệ

Những tiến bộ của AI đã chậm lại trong 14 tháng qua vì tiệm cận đến giới hạn của công nghệ hiện tại. Liệu bài học dìm giá xe điện có lặp lại với AI?

AI và bài học xe điện: Từ cuộc cách mạng đến 'cú lừa' của làng công nghệ, tốn 50 tỷ USD chỉ đem về 3 tỷ USD, càng làm càng lỗ- Ảnh 1.

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

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

Thay vì liên tiếp những cải tiến, đột phá như cam kết thì giờ đây thị trường xe điện hầu như chỉ tập trung vào giá cả và hiệu suất. Hệ quả là xe Hybrid lại trở thành lựa chọn ưu tiên của khách hàng chứ không phải ô tô điện.

Giờ đây, câu chuyện tương tự dường như cũng đang diễn ra với mảng trí thông minh nhân tạo (AI).

AI và bài học xe điện: Từ cuộc cách mạng đến 'cú lừa' của làng công nghệ, tốn 50 tỷ USD chỉ đem về 3 tỷ USD, càng làm càng lỗ- Ảnh 2.

Không ai muốn lỡ "chuyến tàu"

Tuần trước, tập đoàn Nvidia chuyên sản xuất chip cho phát triển trí thông minh nhân tạo (AI) đã báo cáo kết quả doanh thu đáng kinh ngạc, trong khi ông chủ Elon Musk của Tesla thì tuyên bố sẽ cho ra mắt công nghệ AI thông minh ngang con người vào năm 2025.

Hàng loạt tập đoàn công nghệ lớn hiện nay đang đổ xô mua chip phát triển AI vì chẳng hãng nào muốn bỏ lỡ "chuyến tàu cách mạng mới" trên thị trường.

Thế nhưng đà phát triển của AI đang chậm lại rõ ràng, nếu không muốn nói là gây thất vọng cho nhiều người.

Bằng chứng 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. Ngay cả những dự án AI khả thi nhất cũng gặp khó khăn về công nghệ lẫn nguồn vốn.

Xin được nhắc rằng việc xây dựng mô hình AI mới rất tốn kém khi cần lượng lớn chip xử lý đắt đỏ cho các trung tâm dữ liệu, kèm với đó là lượng điện năng, nước làm mát khổng lồ cho các trung tâm này.

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

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

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

AI và bài học xe điện: Từ cuộc cách mạng đến 'cú lừa' của làng công nghệ, tốn 50 tỷ USD chỉ đem về 3 tỷ USD, càng làm càng lỗ- Ảnh 3.

Tốc độ cải tiến của ChatGPT dần chậm lại trước hàng loạt đối thủ mới có tính năng tương tự

Trong khi đó dù lượng lớn lao động trên thế giới sử dụng AI nhưng việc thay thế hoàn toàn con người bằng công nghệ này hiện nay là chưa khả thi vì giới hạn về kỹ thuật.

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

Giảm tốc

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

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

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

AI và bài học xe điện: Từ cuộc cách mạng đến 'cú lừa' của làng công nghệ, tốn 50 tỷ USD chỉ đem về 3 tỷ USD, càng làm càng lỗ- Ảnh 4.

Cuộc cách mạng AI đang tiệm cận đến điểm giới hạn công nghệ?

Bởi vậy sẽ đến giai đoạn các AI không còn gì để hấp thu và phải tự "suy nghĩ" logic các vấn đề nhằm hoàn thiện trí thông minh của mình.

Hiện nay, nhiều kỹ sư đang phải chuyển sang dữ liệu tổng hợp (Synthetic Data), nghĩa là thông tin do AI khác tạo ra để cung ứng đầu vào cho phát triển công nghệ này.

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

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

"Sự thật là khả năng cải tiến của những AI hiện nay đã tiệm cận đến mức bão hòa vì giới hạn công nghệ, do đó dẫn đến sự ổn định hoặc phát triển chậm lại của các sản phẩm", ông Marcus đánh giá.

Bằng chứng rõ ràng nhất là khoảng cách về khả năng của các mô hình AI đang thu hẹp lại. Tất cả các mô hình AI độc quyền tốt nhất hiện nay đều có cùng điểm số trong các bài kiểm tra khả năng.

Trong khi đó, những mô hình AI nguồn mở miễn phí như cũng đang dần bắt kịp.

Hàng hóa đầu cơ

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

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

AI và bài học xe điện: Từ cuộc cách mạng đến 'cú lừa' của làng công nghệ, tốn 50 tỷ USD chỉ đem về 3 tỷ USD, càng làm càng lỗ- Ảnh 5.

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

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

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

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

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

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

AI và bài học xe điện: Từ cuộc cách mạng đến 'cú lừa' của làng công nghệ, tốn 50 tỷ USD chỉ đem về 3 tỷ USD, càng làm càng lỗ- Ảnh 6.

ChatGPT còn quá nhiều lỗi

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

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

Bên cạnh vấn đề mong đợi quá cao từ nhà đầu tư, việc vận hành quá tốn kém của AI cũng là nguyên nhân khiến nhiều startup bỏ cuộc.

Đắt đỏ và nhiều lỗi

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

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

Ví dụ như Google, hãng có doanh thu khá lớn từ quảng cáo trực tuyến và đang dùng AI thì tờ Wall Street Journal (WSJ) tin rằng chi phí này cuối cùng cũng sẽ xói mòn vào lợi nhuận.

Bên cạnh đó, việc áp dụng AI không đáng sợ như những gì cảnh báo.

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

Thế nhưng một cuộc khảo sát khác từ công ty theo dõi và quản lý chi phí doanh nghiệp Ramp lại cho thấy chỉ 1/3 số công ty trả tiền cho ít nhất một công cụ AI.

Rõ ràng khoảng cách giữ số lượng người dùng dùng AI để hỗ trợ hoặc để khám phá cách quá xa do với lượng lao động thực sự phải dựa dẫm vào công nghệ này.

Nói đơn giản, những sản phẩm như AI Copilot của Microsoft có giá 30 USD/tháng chưa đủ để hấp dẫn doanh nghiệp lẫn lao động, chưa đủ sức thay thế nhân lực và chắc chắn là chưa thể đem về lợi nhuận như kỳ vọng.

AI và bài học xe điện: Từ cuộc cách mạng đến 'cú lừa' của làng công nghệ, tốn 50 tỷ USD chỉ đem về 3 tỷ USD, càng làm càng lỗ- Ảnh 7.

Dù cha đẻ OpenAI của ChatGPT không công bố doanh thu hàng năm nhưng tờ Financial Times ước tính con số này vào khoảng 2 tỷ USD, thấp hơn quá nhiều so với mức doanh thu đủ để hòa vốn và kém quá xa so với mức định giá 90 tỷ USD của hãng.

Đồng quan điểm, giáo sư Peter Cappelli của Trường Đại học Pennsylvania cho rằng AI không thực sự đáng sợ như mọi người vẫn quảng cáo. Công nghệ mới có thể gia tăng năng suất cho người lao động nhưng không thể thay thế hoàn toàn con người trong nhiều lĩnh vực.

Lấy ví dụ việc AI tạo ra nhiều thông tin giả, sai lệch hoặc phi logic khiến vẫn cần nhân lực để quản lý và sử dụng các công cụ này.

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

Phải chăng AI đang lặp lại vết xe đổ như ngành ô tô điện?

*Nguồn: Tổng hợp

Băng Băng

Cùng chuyên mục
XEM