Sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo không sụp đổ, nhưng tính toán trí tuệ nhân tạo chắc chắn đang thay đổi

Đừng quá sợ hãi về những con gấu trí tuệ nhân tạo. Họ đang tự hỏi liệu sự bùng nổ lớn trong đầu tư trí tuệ nhân tạo đã đến và đi, liệu sự phấn khích của thị trường và chi tiêu cho các hệ thống đào tạo trí tuệ nhân tạo khổng lồ được hỗ trợ bởi hàng loạt card đồ họa hiệu suất cao đã chơi hết mình, và liệu kỳ vọng về kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo nên được thu hẹp lại một cách cơ bản.

Tuy nhiên, nếu bạn xem xét kỹ lưỡng các kế hoạch của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô, đầu tư trí tuệ nhân tạo vẫn còn sống và phát triển. Meta, Amazon, Microsoft và Google đã tăng gấp đôi đầu tư vào công nghệ trí tuệ nhân tạo. Cam kết tập thể của họ cho năm 2025 lên tới hơn 300 tỷ đô la, theo một câu chuyện gần đây trên Financial Times. CEO của Microsoft, Satya Nadella, cho biết Microsoft có thể chi 80 tỷ đô la chỉ cho trí tuệ nhân tạo trong năm nay. Người sáng lập và CEO của Meta, Mark Zuckerberg, cho biết trên Facebook: “Chúng tôi đang lên kế hoạch đầu tư 60-65 tỷ đô la vào capex trong năm nay, đồng thời tăng cường đáng kể các đội ngũ trí tuệ nhân tạo của chúng tôi, và chúng tôi có đủ vốn để tiếp tục đầu tư trong những năm tới.”

Đây không phải là âm thanh của sự sụp đổ của sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo, nhưng đã có một sự bất an ngày càng tăng về việc chi tiêu quá nhiều tiền cho việc kích hoạt các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Sau ít nhất hai năm các công ty công nghệ khổng lồ cho biết họ đang thấy nhu cầu rõ ràng về nhiều năng lực tính toán hơn để giúp đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo khổng lồ, năm 2025 đã bắt đầu với những công ty đó bị gọi lên thảm đỏ hàng ngày bởi các phương tiện truyền thông kinh doanh vì đã xây dựng quá nhiều sự cường điệu về trí tuệ nhân tạo.

Tại sao lại có sự thay đổi đột ngột từ hy vọng đến lo ngại? Câu trả lời có thể được tìm thấy một phần trong sự trỗi dậy nhanh chóng của một ứng dụng trí tuệ nhân tạo mới từ Trung Quốc. Nhưng để hiểu đầy đủ về những gì thực sự đang xảy ra và ý nghĩa của nó đối với đầu tư trí tuệ nhân tạo và các chương trình công nghệ trong những năm tới, chúng ta phải thừa nhận rằng kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo đang chuyển sang một giai đoạn mới của sự tiến hóa.

Tìm kiếm sự thật sâu sắc

Đến bây giờ, thế giới đã biết tất cả về DeepSeek, công ty trí tuệ nhân tạo Trung Quốc đang khoe khoang về việc họ sử dụng các động cơ suy luận và lý luận thống kê để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn so với các công ty khác.

Cụ thể, DeepSeek cho biết các kỹ thuật của họ đã dẫn đến việc họ cần ít GPU hơn (chỉ 2.048 GPU), cũng như GPU ít mạnh mẽ hơn (Nvidia H800s) so với hàng trăm nghìn GPU hiệu suất cao (Nvidia H100s) mà một số công ty siêu quy mô đã yêu cầu để đào tạo các mô hình của họ. Về tiết kiệm chi phí, trong khi OpenAI đã chi hàng tỷ đô la để đào tạo ChatGPT, DeepSeek được báo cáo đã chi chỉ 6,5 triệu đô la để đào tạo mô hình R1 của mình.

Nên lưu ý rằng nhiều chuyên gia đã nghi ngờ về các tuyên bố chi tiêu của DeepSeek, nhưng thiệt hại đã được thực hiện, vì tin tức về các phương pháp khác biệt của họ đã khiến giá cổ phiếu của các công ty siêu quy mô và các công ty sản xuất GPU mà họ đã chi hàng tỷ đô la để đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo của mình giảm mạnh.

Tuy nhiên, một số điểm quan trọng đã bị mất trong sự hỗn loạn. Một trong số đó là sự hiểu biết rằng DeepSeek không “phát minh” ra một cách mới để làm việc với trí tuệ nhân tạo. Thứ hai là phần lớn hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo đã biết về sự thay đổi sắp tới trong cách đầu tư trí tuệ nhân tạo cần được chi tiêu, và cách trí tuệ nhân tạo sẽ được đưa vào sử dụng trong những năm tới.

Về các phương pháp của DeepSeek, ý tưởng sử dụng các động cơ suy luận trí tuệ nhân tạo và lý luận thống kê không phải là mới. Việc sử dụng lý luận thống kê là một khía cạnh của khái niệm rộng lớn hơn về suy luận mô hình, liên quan đến khả năng của trí tuệ nhân tạo để rút ra kết luận dựa trên nhận dạng mẫu. Điều này cơ bản tương tự như khả năng của con người để học các cách tiếp cận khác nhau để giải quyết một vấn đề và so sánh chúng để tìm ra giải pháp tốt nhất. Suy luận mô hình có thể được sử dụng ngày nay và không độc quyền cho một công ty khởi nghiệp Trung Quốc.

Trong khi đó, hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo đã dự đoán từ lâu một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta làm việc với trí tuệ nhân tạo và các tài nguyên tính toán cần thiết. Những năm đầu của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo đã là tất cả về công việc lớn của việc đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo trên các tập dữ liệu rất lớn, tất cả đều yêu cầu nhiều xử lý, tính toán phức tạp, điều chỉnh trọng số và phụ thuộc vào bộ nhớ. Sau khi các mô hình trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo, mọi thứ thay đổi. Trí tuệ nhân tạo có thể sử dụng suy luận để áp dụng mọi thứ nó đã học được cho các tập dữ liệu mới, nhiệm vụ và vấn đề. Suy luận, như một quá trình ít tính toán hơn so với đào tạo, không yêu cầu nhiều GPU hoặc tài nguyên tính toán khác.

Sự thật tối thượng về DeepSeek là trong khi các phương pháp của họ không làm cho hầu hết chúng tôi trong hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo ngạc nhiên nhiều như nó đã làm với các nhà đầu tư thị trường chứng khoán quan tâm một cách tình cờ, nó đã nhấn mạnh một trong những cách mà suy luận sẽ là cốt lõi cho giai đoạn tiếp theo của sự tiến hóa của trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo: Thế hệ tiếp theo

Sự hứa hẹn và tiềm năng của trí tuệ nhân tạo không thay đổi. Các khoản đầu tư trí tuệ nhân tạo khổng lồ đang diễn ra của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô cho thấy niềm tin họ có vào giá trị tương lai mà họ có thể mở khóa từ trí tuệ nhân tạo, cũng như các cách mà trí tuệ nhân tạo có thể thay đổi cách hầu như mọi ngành công nghiệp hoạt động, và cách hầu như mọi người thực hiện cuộc sống hàng ngày của họ.

Điều gì đã thay đổi cho những nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô là cách những đô la đó có khả năng được chi tiêu. Trong những năm đầu của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, hầu hết đầu tư đều tập trung vào đào tạo. Nếu bạn nghĩ về trí tuệ nhân tạo như một đứa trẻ, với một tâm trí vẫn đang phát triển, chúng ta đã chi rất nhiều tiền để gửi nó đến những trường học và đại học tốt nhất. Bây giờ, đứa trẻ đó đã trở thành một người lớn có học thức – và nó cần có một công việc để tự nuôi mình. Trong các điều khoản của thế giới thực, chúng ta đã đầu tư rất nhiều vào đào tạo trí tuệ nhân tạo, và bây giờ chúng ta cần thấy sự quay lại của khoản đầu tư đó bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra doanh thu mới.

Để đạt được sự quay lại này, trí tuệ nhân tạo cần trở nên hiệu quả và ít tốn kém hơn để giúp các công ty tối đa hóa sức hấp dẫn thị trường và tính hữu ích của nó cho càng nhiều ứng dụng càng tốt. Các dịch vụ mới sinh lời nhất sẽ là những dịch vụ tự động không yêu cầu giám sát và quản lý của con người.

Đối với nhiều công ty, điều đó có nghĩa là tận dụng các kỹ thuật tính toán trí tuệ nhân tạo tiết kiệm tài nguyên, chẳng hạn như suy luận mô hình, để kích hoạt nhanh chóng và tiết kiệm các giao tiếp máy với máy tự động. Ví dụ, trong ngành công nghiệp không dây, trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để phân tích tự động dữ liệu thời gian thực về sử dụng phổ trên mạng di động để tối ưu hóa sử dụng kênh và giảm thiểu can nhiễu giữa người dùng, điều này cuối cùng cho phép một nhà điều hành di động hỗ trợ chia sẻ phổ động hơn trên mạng của họ. Loại giao tiếp máy với máy tự động hiệu quả hơn, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo này sẽ định nghĩa thế hệ tiếp theo của trí tuệ nhân tạo.

Như đã là trường hợp với mọi kỷ nguyên tính toán lớn khác, tính toán trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển. Nếu lịch sử của tính toán đã dạy chúng ta điều gì, thì đó là công nghệ mới luôn đòi hỏi rất nhiều đầu tư ban đầu, nhưng chi phí sẽ giảm và hiệu quả sẽ tăng lên khi chúng ta bắt đầu tận dụng các kỹ thuật được cải tiến và các phương pháp hay nhất để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ có lợi và phải chăng hơn để thu hút các thị trường lớn nhất. Đổi mới luôn tìm ra cách.

Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo có thể gần đây đã xuất hiện để遭受 một bước lùi nếu bạn lắng nghe những con gấu trí tuệ nhân tạo, nhưng số đô la mà các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô dự định sẽ chi tiêu trong năm nay và việc sử dụng ngày càng nhiều các kỹ thuật dựa trên suy luận cho biết một câu chuyện khác: tính toán trí tuệ nhân tạo chắc chắn đang thay đổi, nhưng lời hứa của trí tuệ nhân tạo vẫn còn nguyên vẹn.