Tại Sao Các Quyền Lực AI Phải Được Thử Thách Để Làm Tốt Hơn

Nếu chúng ta đã học được điều gì từ Thời Đại AI, thì đó là ngành công nghiệp đang phải đối mặt với những thách thức về quyền lực đáng kể. Những thách thức này là cả về mặt буквальный – tức là tìm cách đáp ứng nhu cầu năng lượng khổng lồ mà các trung tâm dữ liệu AI yêu cầu – và về mặt tượng trưng – tức là tập trung tài sản AI vào một số ít người dựa trên lợi ích thương mại hẹp hòi hơn là lợi ích xã hội rộng lớn hơn.

Định Nghĩa Quyền Lực AI: Chi Phí Cao, Kiểm Soát Tập Trung

Để AI thành công và mang lại lợi ích cho nhân loại, nó phải trở nên phổ biến. Để trở nên phổ biến, nó phải trở nên kinh tế và môi trường bền vững. Đó không phải là con đường chúng ta đang đi hiện nay. Cuộc chiến giành giật để có AI lớn hơn và nhanh hơn được thúc đẩy nhiều hơn bởi lợi ích hiệu suất ngắn hạn và sự thống trị thị trường hơn là những gì tốt nhất cho AI bền vững và giá cả phải chăng.

Cuộc đua để xây dựng các hệ thống AI mạnh hơn đang tăng tốc, nhưng nó đi kèm với một chi phí môi trường khổng lồ. Các chip AI tiên tiến như Nvidia’s H100 (lên đến 700 watt) đã tiêu thụ một lượng năng lượng đáng kể. Xu hướng này dự kiến sẽ tiếp tục, với các chuyên gia trong ngành dự đoán rằng kiến trúc Blackwell tiếp theo của Nvidia (NVDA ) có thể đẩy tiêu thụ năng lượng trên mỗi chip lên hàng kilowatt, có thể vượt quá 1.200 watt. Với các nhà lãnh đạo trong ngành dự kiến sẽ có hàng triệu chip như vậy được triển khai trong các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới, nhu cầu năng lượng của AI đang sẵn sàng tăng vọt.

Chi Phí Môi Trường Của Cuộc Đua Vũ Trang AI

Hãy đặt điều đó vào một bối cảnh hàng ngày. Điện năng cung cấp cho toàn bộ ngôi nhà của bạn có thể chạy tất cả các thiết bị cùng một lúc – không phải ai cũng làm như vậy. Bây giờ hãy tưởng tượng chỉ một giá đỡ Nvidia 120kw đòi hỏi cùng một lượng năng lượng – đặc biệt là khi có thể có hàng trăm hoặc hàng nghìn giá đỡ như vậy trong các trung tâm dữ liệu lớn! Bây giờ, 1.200 watt bằng 1,2 kw. Vì vậy, chúng ta đang nói về một khu phố cỡ trung bình. Một giá đỡ Nvidia 120kW – về cơ bản là 100 chip đó – cần đủ điện để cung cấp cho khoảng 100 ngôi nhà.

Quỹ đạo này đang gây lo ngại, xét đến các hạn chế năng lượng mà nhiều cộng đồng phải đối mặt. Các chuyên gia trung tâm dữ liệu dự đoán rằng Hoa Kỳ sẽ cần 18 đến 30 gigawatt công suất mới trong vòng 5 đến 7 năm tới, điều này khiến các công ty phải tìm cách xử lý sự gia tăng đó. Trong khi đó, ngành công nghiệp của tôi chỉ tiếp tục tạo ra nhiều ứng dụng AI sinh hơn tiêu thụ năng lượng vượt quá mức cần thiết cho ứng dụng hoặc mức có thể chấp nhận được cho hầu hết doanh nghiệp, cũng như mong muốn cho hành tinh.

Cân Bằng An Ninh và Khả Năng Tiếp Cận: Giải Pháp Trung Tâm Dữ Liệu Hybrid

Chế độ tự chủ AI này và “cuộc đua vũ trang”, say mê tốc độ và quyền lực thô, bỏ qua nhu cầu thực tế của các trung tâm dữ liệu thế giới – đó là loại giải pháp giá cả phải chăng giúp giảm rào cản thị trường cho 75% tổ chức tại Hoa Kỳ chưa áp dụng AI. Và hãy đối mặt với nó, khi nhiều quy định AI hơn được triển khai xung quanh quyền riêng tư, bảo mật và bảo vệ môi trường, nhiều tổ chức sẽ đòi hỏi một cách tiếp cận trung tâm dữ liệu hybrid, bảo vệ dữ liệu quý giá, riêng tư và nhạy cảm của họ an toàn trong các khu vực được bảo vệ cao trên trang web, tránh xa các cuộc tấn công mạng và AI. Cho dù đó là hồ sơ y tế, dữ liệu tài chính, bí mật quốc phòng, hay tính toàn vẹn của bầu cử, tương lai của doanh nghiệp AI đòi hỏi sự cân bằng giữa bảo mật trên trang web và sự linh hoạt của đám mây.

Đây là một thách thức hệ thống đáng kể và đòi hỏi sự hợp tác siêu cấp. Với sự tập trung quá mức vào GPU và các chip tăng tốc AI khác với khả năng thô, tốc độ và hiệu suất, chúng ta đang bỏ qua sự xem xét đầy đủ về cơ sở hạ tầng giá cả phải chăng và bền vững cần thiết cho các chính phủ và doanh nghiệp áp dụng khả năng AI. Giống như xây dựng một tàu vũ trụ mà không có nơi phóng hoặc đặt một chiếc Lamborghini trên một con đường nông thôn.

Đại Chúng Hóa AI: Hợp Tác Ngành Công Nghiệp

Mặc dù rất đáng khích lệ khi các chính phủ bắt đầu xem xét quy định – đảm bảo rằng AI mang lại lợi ích cho mọi người, không chỉ cho giới thượng lưu – ngành công nghiệp của chúng ta cần nhiều hơn các quy tắc của chính phủ.

Ví dụ, Vương quốc Anh đang tận dụng AI để nâng cao khả năng thực thi pháp luật bằng cách tăng cường chia sẻ dữ liệu giữa các cơ quan thực thi pháp luật để cải thiện dự đoán và phòng ngừa tội phạm dựa trên AI. Họ tập trung vào tính minh bạch, trách nhiệm và công bằng trong việc sử dụng AI cho hoạt động cảnh sát, đảm bảo niềm tin của công chúng và tuân thủ các quyền con người – với các công cụ như nhận dạng khuôn mặt và dự đoán tội phạm để hỗ trợ phát hiện và quản lý tội phạm.

Trong các ngành công nghiệp高度 quản lý như công nghệ sinh học và chăm sóc sức khỏe, các hợp tác đáng chú ý bao gồm Johnson & Johnson (JNJ ) MedTech và Nvidia hợp tác để nâng cao AI cho các thủ tục phẫu thuật. Hợp tác của họ nhằm mục đích phát triển các khả năng phân tích và ra quyết định dựa trên AI thời gian thực trong phòng mổ. Hợp tác này tận dụng các nền tảng AI của NVIDIA để cho phép triển khai AI ứng dụng một cách có thể mở rộng, bảo mật và hiệu quả trong môi trường chăm sóc sức khỏe​.

Trong khi đó, tại Đức, Merck đã thành lập các liên minh chiến lược với Exscientia và BenevolentAI để thúc đẩy khám phá thuốc dựa trên AI. Họ đang tận dụng AI để tăng tốc phát triển các ứng viên thuốc mới, đặc biệt là trong lĩnh vực ung thư, thần kinh và miễn dịch. Mục tiêu là cải thiện tỷ lệ thành công và tốc độ phát triển thuốc thông qua khả năng thiết kế và khám phá mạnh mẽ của AI​.

Bước đầu tiên là giảm chi phí triển khai AI cho các doanh nghiệp ngoài BigPharma và Big Tech, đặc biệt là trong giai đoạn suy luận AI – khi các doanh nghiệp cài đặt và chạy một mô hình AI đã được đào tạo như Chat GPT, Llama 3 hoặc Claude trong một trung tâm dữ liệu thực tế mỗi ngày. Các ước tính gần đây cho thấy rằng chi phí để phát triển các hệ thống thế hệ tiếp theo lớn nhất có thể là khoảng 1 tỷ đô la, với chi phí suy luận có thể cao hơn 8-10 lần.

Chi phí tăng vọt để triển khai AI trong sản xuất hàng ngày khiến nhiều công ty không thể áp dụng đầy đủ AI – những “người không có”. Một khảo sát gần đây cho thấy chỉ một trong bốn công ty đã thành công trong việc启动 các sáng kiến AI trong 12 tháng qua và 42% công ty vẫn chưa thấy được lợi ích đáng kể từ các sáng kiến AI sinh.

Để thực sự đại chúng hóa AI và làm cho nó trở nên phổ biến – nghĩa là, áp dụng AI rộng rãi trong kinh doanh – ngành công nghiệp AI của chúng ta phải thay đổi trọng tâm. Thay vì chạy đua để có các mô hình và chip AI lớn nhất và nhanh nhất, chúng ta cần nhiều hơn các nỗ lực hợp tác để cải thiện tính khả dụng, giảm tiêu thụ năng lượng và mở rộng thị trường AI để chia sẻ toàn bộ và tích cực tiềm năng của nó. Một thay đổi hệ thống sẽ nâng tất cả các tàu bằng cách làm cho AI trở nên có lợi hơn cho tất cả mọi người với lợi ích tiêu dùng đáng kể.

Có những dấu hiệu hứa hẹn rằng việc giảm chi phí AI là khả thi – giảm rào cản tài chính để tăng cường các sáng kiến AI quy mô lớn quốc gia và toàn cầu. Công ty của tôi, NeuReality, đang hợp tác với Qualcomm (QCOM ) để đạt được giảm chi phí lên đến 90% và 15 lần hiệu suất năng lượng tốt hơn cho các ứng dụng AI khác nhau trên văn bản, ngôn ngữ, âm thanh và hình ảnh – những khối xây dựng cơ bản của AI. Bạn biết những mô hình AI dưới các từ khóa như thị giác máy tính, AI đối thoại, nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, AI sinh và mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách hợp tác với nhiều nhà cung cấp phần mềm và dịch vụ, chúng ta có thể tiếp tục tùy chỉnh AI trong thực tế để nâng cao hiệu suất và giảm chi phí.

Thực tế, chúng tôi đã giảm chi phí và năng lượng trên mỗi truy vấn AI so với cơ sở hạ tầng truyền thống dựa trên CPU, trên đó tất cả các chip tăng tốc AI, bao gồm cả GPU của Nvidia, phụ thuộc vào ngày nay. Thiết bị suy luận AI NR1-S của chúng tôi bắt đầu giao hàng vào mùa hè với các gia tốc Cloud AI 100 Ultra của Qualcomm kết hợp với các NAPU NR1. Kết quả là một kiến trúc NeuReality thay thế CPU truyền thống trong các trung tâm dữ liệu AI – điểm nghẽn lớn nhất trong xử lý dữ liệu AI ngày nay. Thay đổi tiến hóa đó là sâu sắc và cần thiết.

Beyond Hype: Xây Dựng Một Tương Lai AI Kinh Tế và Bền Vững

Hãy vượt qua sự cường điệu về AI và nghiêm túc giải quyết các thách thức hệ thống của chúng ta. Công việc khó khăn nằm phía trước ở cấp độ hệ thống, đòi hỏi toàn bộ ngành công nghiệp AI của chúng ta phải làm việc cùng nhau – không chống lại nhau. Bằng cách tập trung vào tính khả dụng, tính bền vững và khả năng tiếp cận, chúng ta có thể tạo ra một ngành công nghiệp AI và một khách hàng rộng lớn hơn mang lại lợi ích cho xã hội theo những cách lớn hơn. Điều đó có nghĩa là cung cấp các lựa chọn cơ sở hạ tầng bền vững mà không có tài sản AI tập trung vào tay một số ít, được gọi là Big 7.

Tương lai của AI phụ thuộc vào nỗ lực tập thể của chúng ta ngày nay. Bằng cách ưu tiên hiệu suất năng lượng và khả năng tiếp cận, chúng ta có thể tránh một tương lai bị chi phối bởi cơ sở hạ tầng AI tiêu thụ nhiều năng lượng và một chế độ AI tập trung vào hiệu suất thô tại chi phí của lợi ích rộng rãi. Đồng thời, chúng ta phải giải quyết việc tiêu thụ năng lượng không bền vững đang cản trở tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa an toàn công cộng, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ khách hàng.

Bằng cách làm như vậy, chúng ta tạo ra một chu kỳ đầu tư và lợi nhuận AI mạnh mẽ được thúc đẩy bởi sự đổi mới rộng rãi.

Ai ở cùng chúng tôi?