Sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo không bị 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 và chi tiêu trên 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 giảm mạnh.

Tuy nhiên, nếu bạn xem xét kỹ lưỡng kế hoạch của các nhà cung cấp dịch vụ lớn, đầu tư trí tuệ nhân tạo vẫn còn sống khỏe. 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. Giám đốc điều hành Microsoft Satya Nadella cho biết Microsoft có thể chi tiêu 80 tỷ đô la chỉ cho trí tuệ nhân tạo trong năm nay. Người sáng lập và Giám đốc điều hành Meta Mark Zuckerberg cho biết trên Facebook, “Chúng tôi đang lên kế hoạch đầu tư 60-65 tỷ đô la cho chi phí vốn này năm trong khi cũng tăng cường đáng kể các đội 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 bùng nổ trí tuệ nhân tạo đang sụp đổ, nhưng đã có một sự bất an ngày càng tăng về việc chi tiêu bao nhiêu tiền cho việc kích hoạt các ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Sau ít nhất hai năm các công ty công nghệ khổng lồ nói rằng 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 lớn, năm 2025 đã bắt đầu với những công ty đó bị gọi lên thảm đỏ hàng ngày bởi truyền thông kinh doanh vì xây dựng quá nhiều sự cường điệu về trí tuệ nhân tạo.

Tại sao lại có sự thay đổi đột ngột từ hy vọng sang lo lắng? 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 những gì thực sự đang xảy ra, và những gì nó có nghĩa cho đầu tư trí tuệ nhân tạo và 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

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

Cụ thể, DeepSeek cho biết các phương pháp của họ đã dẫn đến việc họ yêu cầu ít card đồ họa hơn (chỉ 2.048 card đồ họa), cũng như card đồ họa ít mạnh mẽ hơn (Nvidia H800) so với hàng trăm nghìn card đồ họa hiệu suất cao (Nvidia H100) mà một số công ty quy mô lớn đã yêu cầu để đào tạo mô hình của họ. Về tiết kiệm chi phí, trong khi OpenAI đã chi tiêu hàng tỷ đô la để đào tạo ChatGPT, DeepSeek được cho là đã chi tiêu ít nhất 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 nhau của họ đã khiến giá cổ phiếu của các công ty quy mô lớn và các công ty mà card đồ họa của họ đã chi tiêu hàng tỷ đô la để đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo của họ 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 một 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 sử dụng trong những năm tới.

Về các phương pháp của DeepSeek, ý tưởng sử dụng 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 hơn về suy luận mô hình suy luận, liên quan đến khả năng trí tuệ nhân tạo có thể suy luận dựa trên nhận dạng mẫu. Đây cơ bản là tương tự như khả năng của con người để học các cách tiếp cận khác nhau cho một vấn đề và so sánh chúng để tìm ra giải pháp tốt nhất. Suy luận mô hình suy luận 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 một sự thay đổi cơ bản trong cách chúng ta làm việc với trí tuệ nhân tạo và tài nguyên tính toán cần thiết. Những năm đầu của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo đã tập trung vào công việc lớn là đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo lớn trên các tập dữ liệu 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 card đồ họa hoặc tài nguyên tính toán khác.

Sự thật cuối cùng 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 cho các nhà đầu tư chứng khoán quan tâm một cách tình cờ, nó đã nhấn mạnh một trong những cách 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 vẫn không thay đổi. Các khoản đầu tư khổng lồ vào trí tuệ nhân tạo của các nhà cung cấp dịch vụ lớn cho thấy niềm tin họ có vào giá trị tương lai mà họ có thể mở khóa từ trí tuệ nhân tạo, cũng như cách trí tuệ nhân tạo có thể thay đổi cách hầu như mọi ngành công nghiệp hoạt động, và cách hầu như tất cả mọi người thực hiện cuộc sống hàng ngày của mình.

Điều gì đã thay đổi cho những nhà cung cấp dịch vụ lớn 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 tiêu rất nhiều tiền để gửi nó đến các trường học và đại học tốt nhất. Bây giờ, đứa trẻ đó đã trở thành một người lớn có học thức – và nó cần tìm việc làm để tự nuôi mình. Trong thế giới thực, chúng ta đã đầu tư rất nhiều vào đào tạo trí tuệ nhân tạo, và bây giờ chúng ta cần thấy lợi nhuận từ khoản đầu tư đó bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra doanh thu mới.

Để đạt được lợi nhuận từ khoản đầu tư này, trí tuệ nhân tạo cần trở nên hiệu quả hơn và ít tốn kém hơn để giúp các công ty tối đa hóa sức hấp dẫn thị trường và tiện 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 suy luận, để nhanh chóng và hiệu quả cho phép giao tiếp máy-tới-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 việc sử dụng phổ trên mạng di động để tối ưu hóa việc sử dụng kênh và giảm thiểu sự 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 mình. Loại giao tiếp máy-tới-máy tự động, hiệu quả và 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 tiến hóa. Nếu lịch sử của tính toán đã dạy chúng ta điều gì, thì đó là công nghệ mới luôn yêu cầu 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 cải tiến và các phương pháp tốt hơn để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ có lợi và phải chăng hơn để thu hút thị trường lớn nhất có thể. Sáng tạo luôn tìm ra cách.

Khu vực trí tuệ nhân tạo có thể gần đây đã xuất hiện để遭遇 một bước lùi nếu bạn lắng nghe những con gấu trí tuệ nhân tạo, nhưng những đô la mà các nhà cung cấp dịch vụ lớn dự định sẽ chi tiêu trong năm nay và việc sử dụng ngày càng tăng các kỹ thuật dựa trên suy luận cho thấy một câu chuyện khác: tính toán trí tuệ nhân tạo chắc chắn đang thay đổi, nhưng sự hứa hẹn của trí tuệ nhân tạo vẫn còn nguyên vẹn.

ovation luôn tìm ra cách. Khu vực trí tuệ nhân tạo có thể gần đây đã xuất hiện để遭遇 một bước lùi nếu bạn lắng nghe những con gấu trí tuệ nhân tạo, nhưng những đô la mà các nhà cung cấp dịch vụ lớn dự định sẽ chi tiêu trong năm nay và việc sử dụng ngày càng tăng các kỹ thuật dựa trên suy luận cho thấy một câu chuyện khác: tính toán trí tuệ nhân tạo chắc chắn đang thay đổi, nhưng sự hứa hẹn của trí tuệ nhân tạo vẫn còn nguyên vẹn.