Chuyển đổi từ Khả năng AI sang Kiểm soát AI

Một loạt các sự kiện nổi bật liên quan đến các nhà cung cấp AI tiên phong đã khiến các doanh nghiệp đặt ra một câu hỏi mà cho đến gần đây, nhiều người chưa từng xem xét nghiêm túc. Điều gì xảy ra khi công nghệ bạn đã xây dựng hoạt động của mình xung quanh không còn hoàn toàn dưới sự kiểm soát của bạn?

Trước hết, Anthropic đã bị ngừng hoạt động, được lệnh bởi Chính phủ Mỹ với chỉ 90 phút thông báo. Sau đó, Grok Build đã vướng vào scandal về quyền riêng tư. Gần đây, OpenAI đã thừa nhận một tác nhân tự động vi phạm Hugging Face, đặt ra những câu hỏi mới về quản trị khi các hệ thống AI trở nên mạnh mẽ hơn.

Mỗi sự kiện riêng lẻ đều có ý nghĩa. Khi xem xét cùng nhau, chúng chỉ ra điều gì đó lớn hơn. Chúng nhắc nhở chúng ta rằng AI nằm trong các hệ thống chính trị, quan hệ thương mại và môi trường pháp lý mà các tổ chức thường có rất ít ảnh hưởng.

Thảo luận xung quanh rủi ro AI đã tập trung hợp lý vào quyền riêng tư, tuân thủ và nơi cư trú của dữ liệu. Những vấn đề đó vẫn quan trọng, nhưng chúng không còn là toàn bộ câu chuyện. Câu hỏi lớn hơn bây giờ là sự phụ thuộc.

Hiểu rõ Chủ quyền là gì — và Chủ quyền không phải là gì

Tôi đã nhận thấy cuộc trò chuyện xung quanh chủ quyền thay đổi trong suốt năm qua. Khách hàng thường hỏi nơi dữ liệu của họ sẽ được lưu trữ. Ngày nay, họ có nhiều khả năng hỏi ai thực sự kiểm soát các hệ thống mà AI của họ chạy trên đó và điều gì xảy ra nếu họ đột ngột mất quyền truy cập vào chúng. Đó là một câu hỏi khó hơn để trả lời, vì chủ quyền mở rộng vượt ra ngoài địa lý.

Ở cốt lõi, AI chủ quyền là về quyền sở hữu: khả năng triển khai AI mà không giới thiệu sự phụ thuộc có thể đe dọa đến khả năng phục hồi, tính liên tục hoặc tính linh hoạt lâu dài, bất kể mô hình ban đầu được phát triển ở đâu. Một cách tôi giải thích nó là so sánh các tác nhân AI với nhân viên. Họ ngày càng trở thành thành viên kỹ thuật số của lực lượng lao động, thực hiện các nhiệm vụ trước đây được thực hiện bởi con người. Nếu một tổ chức thuê lực lượng lao động đó từ một nhà cung cấp AI duy nhất, thì nó cũng đang thuê ngoài một phần quan trọng của khả năng hoạt động của mình.

Điều đó không có nghĩa là mọi tổ chức cần sở hữu mọi phần của ngăn xếp AI. Năng lượng và cơ sở hạ tầng vật lý nằm ở đáy, tiếp theo là tính toán, sau đó là các mô hình chính mình và cuối cùng là các ứng dụng chạy trên đầu. Mỗi lớp có thể được sở hữu bởi một tổ chức khác nhau. Ở một đầu của phổ, dữ liệu vẫn còn trong nước trong khi mọi thứ khác được kiểm soát ở nơi khác. Further along, các mô hình chạy cục bộ, nhưng trên cơ sở hạ tầng do người khác vận hành. Further still, các tổ chức chạy các mô hình chính mình. Ở đầu cuối cùng, họ kiểm soát cơ sở hạ tầng đó. Tổ chức chọn nơi nào trên phổ đó tùy thuộc vào những gì họ không thể mất.

Chính phủ chạy các khối lượng công việc phân loại sẽ tự nhiên cần nhiều kiểm soát hơn so với hầu hết các doanh nghiệp thương mại. Một bệnh viện không nhất thiết phải sở hữu một trung tâm dữ liệu, nhưng nó cần có niềm tin rằng các hệ thống hỗ trợ chăm sóc bệnh nhân không thể đột ngột trở nên không có sẵn do quyết định của một bên thứ ba hàng nghìn dặm xa.

Chủ quyền Phải Được Xác Minh

Khi nhiều tổ chức nói về AI chủ quyền, điều quan trọng hơn là phân biệt chủ quyền thực sự với tiếp thị thông minh. Không phải mọi nhà cung cấp đều minh bạch về các lớp của ngăn xếp mà họ thực sự kiểm soát, và nếu đủ nhà cung cấp bắt đầu mô tả sản phẩm của họ là chủ quyền, từ đó có thể nhanh chóng mất giá trị theo cách tương tự như các tuyên bố về tính bền vững trong các ngành công nghiệp khác.

Đó là nơi ý tưởng về “rửa chủ quyền” xuất hiện. Một giải pháp được tiếp thị là kiểm soát cục bộ vì hợp đồng là trong nước, nhóm hỗ trợ dựa ở trong nước và dữ liệu không bao giờ rời khỏi biên giới quốc gia, trong khi cơ sở hạ tầng bên dưới nó vẫn được vận hành bởi một nhà cung cấp nước ngoài. Một tổ chức của Vương quốc Anh có thể mua dịch vụ AI chủ quyền từ một nhà cung cấp của Anh và vẫn tìm thấy rằng các hệ thống mà nó phụ thuộc vào cuối cùng nằm trên cơ sở hạ tầng của Mỹ.

Điều đó không tự động làm cho nó trở thành lựa chọn sai. Đối với nhiều tổ chức, đó có thể là sự cân bằng đúng giữa chi phí, khả năng và kiểm soát. Nhưng nó nên là một quyết định có ý thức.

Thử thách của Việc Thuê so với Lợi ích của Việc Sở hữu

Dễ hiểu tại sao các nhà cung cấp AI tiên phong của Mỹ trở thành mặc định. Họ cung cấp các mô hình mạnh nhất, đầu tư nhiều vào cơ sở hạ tầng và liên tục di chuyển nhanh hơn phần còn lại của thị trường. Kết hợp với những lo ngại ngày càng tăng về AI của Trung Quốc, họ trở thành lựa chọn tự nhiên cho các tổ chức muốn triển khai AI ở quy mô lớn.

Đó là động lực đã lan rộng vượt ra ngoài những người áp dụng sớm. Ngay cả trong các ngành công nghiệp có quy định cao, nơi công nghệ mới thường được kiểm tra kỹ lưỡng hơn, việc áp dụng đã tăng tốc. 75% các công ty dịch vụ tài chính đang tích cực sử dụng AI. Cũng như 79% các chuyên gia pháp lý, trong khi 65% các chuyên gia lâm sàng cho biết việc sử dụng các công cụ AI do tổ chức cung cấp đã tăng lên trong năm qua. Đối với nhiều tổ chức này, việc chọn một nhà cung cấp của Mỹ chỉ đơn giản là có ý nghĩa thương mại.

Cuộc trò chuyện đang trở nên tinh tế hơn khi AI đi sâu vào hoạt động hàng ngày. Chi phí là một phần của bức tranh. Giá token tiếp tục giảm, nhưng chi tiêu AI của doanh nghiệp tiếp tục tăng khi sử dụng vượt qua giảm giá, với 93% các tổ chức đã vượt quá ngân sách AI của họ. Khả năng phục hồi là một yếu tố khác. Nếu một nhà cung cấp bên ngoài gặp sự cố, thay đổi điều khoản thương mại hoặc phải đối mặt với can thiệp của chính phủ, các tổ chức chạy các khối lượng công việc quan trọng có rất ít kiểm soát sobre kết quả.

Sở hữu nhiều hơn ngăn xếp AI thay đổi cả hai phương trình. Chi phí trở nên có thể dự đoán hơn khi sử dụng tăng, trong khi các tổ chức có được sự hiểu biết rõ hơn về cách các hệ thống của họ hoạt động và có nhiều kiểm soát hơn về những gì xảy ra khi hoàn cảnh thay đổi.

Tại sao Chiến lược Thoát tốt Yêu cầu Quan hệ Đối tác Nhà cung cấp Đúng

Chủ quyền không phải là điều mà các tổ chức có thể bật lên ngay trong một đêm. Đối với các doanh nghiệp có quy định, việc di chuyển các khối lượng công việc AI thường mất ba đến bốn năm, và rất ít thời gian đó được dành để di chuyển công nghệ. Hầu hết thời gian đó đi vào quản trị, mua sắm và công việc vận hành cần thiết để di chuyển các quy trình quan trọng mà không làm gián đoạn tổ chức.

Đó là lý do tại sao việc lập kế hoạch phải xảy ra trước khi bất kỳ ai cần rời khỏi một nhà cung cấp. Trong khi 72% doanh nghiệp đang tính đến AI chủ quyền trong kế hoạch đường lối năm 2026 của họ, chỉ khoảng ba trong số mười doanh nghiệp có một chiến lược chi tiết, ngân sách hoặc kế hoạch di chuyển. Có rõ ràng là sự thèm khát giảm sự phụ thuộc, nhưng rất ít tổ chức đã làm việc thông qua những gì điều đó sẽ thực sự liên quan nếu họ phải thực hiện chuyển đổi.

Điều đó bắt đầu với việc hiểu những khối lượng công việc nào quan trọng nhất, việc thoát ra sẽ thực sự tốn bao nhiêu và liệu kế hoạch di chuyển đã được thử nghiệm trước khi chúng thực sự cần. Quá trình đó cũng thay đổi cách họ đánh giá các nhà cung cấp. Ba câu hỏi thường cho bạn biết hầu hết những gì bạn cần. Chủ quyền có thể được xác minh độc lập, bất cứ khi nào khách hàng chọn? Việc xác minh đó có mở rộng trên mọi lớp của ngăn xếp, hay chỉ lớp được đặt tên trong hợp đồng? Và nếu nhà cung cấp quyết định, họ có thể truy cập dữ liệu của khách hàng không? Nếu câu trả lời cho câu hỏi cuối cùng là có, thì điều được cung cấp là một chính sách chứ không phải là bảo đảm.