https://manufacturingtomorrow.com/images/facebooknews.jpg
Với sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo và mối lo ngại ngày càng tăng về mức tiêu thụ năng lượng cũng như các chi phí liên quan, việc đặt câu hỏi làm thế nào những tiến bộ của AI có thể duy trì bền vững về mặt tài chính là điều tự nhiên. Mối quan tâm này đặc biệt cấp bách đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang băn khoăn liệu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có còn khả dụng hay trở thành độc quyền cho các tập đoàn lớn hay không.
Chỉ hai năm trước, ngành này phải đối mặt với những thách thức đáng kể liên quan đến sức mạnh xử lý và tính sẵn có của chip. NVIDIA, chủ yếu được biết đến với GPU dành cho ngành công nghiệp trò chơi, đã nhận được sự chú ý khi những GPU này trở nên thiết yếu để mở rộng các mô hình ngôn ngữ lớn. Các chuyên gia dự đoán rằng những hạn chế trong Định luật Moore và những lo ngại về khả năng chi trả sẽ làm chậm tiến độ, cho thấy không có cách nào để đáp ứng nhu cầu hoặc chế tạo đủ chip giá cả phải chăng để cung cấp năng lượng cho tương lai AI.
Chỉ 24 tháng sau, giá trị thị trường của NVIDIA đã tăng vọt từ khoảng 300 tỷ USD lên 3,652 nghìn tỷ USD tính đến tháng 11 năm 2024 – gần gấp đôi tổng giá trị của tất cả 40 công ty DAX trên sàn giao dịch chứng khoán Đức. Sự tăng trưởng chưa từng có này được thúc đẩy bởi các khoản đầu tư đáng kể vào AI, phát triển chip thế hệ tiếp theo và hợp tác với các công ty công nghệ lượng tử để ươm tạo các mô hình kinh doanh mới. Điều dường như không thể chỉ hai năm trước đây giờ đã trở thành hiện thực, nhấn mạnh tốc độ tiến bộ công nghệ nhanh chóng và theo cấp số nhân.
Sự chuyển đổi này nêu bật một điểm mấu chốt: những đột phá về công nghệ và khoa học thường vượt quá mong đợi của chúng ta, dẫn đến các giải pháp giúp công nghệ tiên tiến trở nên dễ tiếp cận hơn và có giá cả phải chăng hơn. Giống như NVIDIA đã vượt qua những hạn chế trước đây, ngành công nghiệp AI đã sẵn sàng phát triển các mô hình và hệ thống có hiệu quả kinh tế cho các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô.
Câu hỏi mở
Tuy nhiên, trong ngắn hạn, khi mức giá cao hơn cho các mô hình AI tiên tiến tăng lên, động lực hướng tới các giải pháp thay thế nguồn mở cũng ngày càng tăng. Các mô hình nguồn mở có thể cung cấp các giải pháp tiết kiệm chi phí, cho phép doanh nghiệp triển khai và tùy chỉnh AI mà không phải chịu chi phí đáng kể. Bằng cách phá vỡ mô hình doanh thu của các công ty AI lớn, các phương pháp tiếp cận nguồn mở có thể thúc đẩy một hệ sinh thái AI linh hoạt, mạnh mẽ hơn. Những cải tiến dựa vào cộng đồng có thể dẫn đến các mô hình tiết kiệm chi phí, hiệu quả và có thể thích ứng trong nhiều ngành khác nhau. Tuy nhiên, rủi ro của AI nguồn mở là rất rõ ràng: một khi các công cụ AI mạnh mẽ được cung cấp miễn phí, chúng có thể bị khai thác theo những cách ngoài ý muốn. Như được nhấn mạnh khi phát hành mô hình Llama nguồn mở của Meta, AI nguồn mở đã và đang ảnh hưởng đến sự phát triển toàn cầu, ngay cả trong các lĩnh vực nhạy cảm như công nghệ quân sự. Các bài báo gần đây thậm chí còn tuyên bố rằng Trung Quốc đã sử dụng Llama để đưa AI ra chiến trường, đặt câu hỏi về quan điểm liệu AI có thể quá mạnh để được tự do hay không.
Mô hình AI lấy cảm hứng từ não bộ: Hiệu quả và đổi mới
Một con đường đầy hứa hẹn khác là sự tiến bộ. Lấy cảm hứng từ hiệu quả của bộ não con người, các nhà nghiên cứu AI đang phát triển các mô hình với các vùng chuyên biệt cho các nhiệm vụ khác nhau—kiến trúc cho phép phản hồi nhanh chóng, tiết kiệm năng lượng ở một số khu vực, với các khu vực khác dành riêng cho các vấn đề phức tạp, giống như cách não hoạt động.
Bộ não của chúng ta tiết kiệm năng lượng một cách đáng kể, thực hiện các phép tính phức tạp với mức tiêu thụ năng lượng tối thiểu. Ngược lại, bản sao công nghệ đòi hỏi nhiều nguồn lực. Tuy nhiên, những tiến bộ trong khoa học và sự hiểu biết ngày càng tăng về sinh học đang thúc đẩy các mô hình AI hướng tới hiệu suất cao hơn mà không đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán. Trong 80 năm qua, sự tiến bộ đã tăng theo cấp số nhân. Mặc dù Chu kỳ cường điệu của Gartner dạy những bài học quý giá về sự thất vọng, nhưng nó cũng cho thấy những đột phá có thể dẫn đến “bước nhảy vọt” trong quá trình phát triển như thế nào. Những đột phá này không chỉ giúp giảm chi phí; chúng mở ra những khả năng mới trong vật lý và khoa học khi chúng ta tái tạo hiệu quả sinh học trong công nghệ.
Các công ty hàng đầu như Microsoft với những tiến bộ không ngừng của Co-Pilot và OpenAI cho thấy rằng vào năm 2025, cái mà tôi gọi là “AI trong ngành” sẽ sẵn sàng để triển khai. Đây là những tác nhân AI chuyên biệt có kiến thức về miền cụ thể—được sắp xếp hợp lý hơn các mô hình cơ bản nhưng vẫn có khả năng hoạt động tốt hơn chúng trong các lĩnh vực tương ứng. Điều này đánh dấu sự thay đổi cơ bản nhất trong lịch sử lao động của con người, khi các tác nhân tự động hóa và AI cung cấp khả năng hoạt động 24/7, thách thức cấu trúc lực lượng lao động truyền thống. Các doanh nghiệp nhỏ hơn sẽ sớm có quyền truy cập vào các giải pháp AI phù hợp với nhu cầu của họ mà không phải trả giá đắt nhờ các mô hình chuyên dụng này được thiết kế để giảm tải tính toán và chi phí liên quan.
Vai trò của đổi mới năng lượng trong việc giảm chi phí AI
Tiêu thụ năng lượng là một yếu tố quan trọng trong chi phí vận hành của các mô hình AI. Nhưng những tiến bộ trong công nghệ năng lượng sẽ thay đổi động lực này. Những đột phá trong năng lượng nhiệt hạch, cùng với sự chuyển đổi quy mô lớn sang các nguồn tái tạo như năng lượng mặt trời và gió, có nghĩa là chi phí năng lượng trong tương lai có thể không phải là rủi ro chính. Thay vào đó, trọng tâm có thể chuyển sang khả năng cạnh tranh, với việc Trung Quốc hiện đang dẫn đầu về đổi mới pin và chuyển đổi năng lượng tái tạo.
Hơn nữa, sự phát triển trong khoa học vật liệu đang mở ra những cơ hội mới cho việc lưu trữ và phân phối năng lượng. Các giải pháp lưu trữ được cải tiến và mạng lưới phân phối hiệu quả cho phép sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, giảm chất thải và giảm chi phí vận hành.
Khi năng lượng trở nên dồi dào và giá cả phải chăng hơn, chi phí vận hành các mô hình AI hiệu suất cao dự kiến sẽ giảm, giúp các giải pháp AI tiên tiến có thể tiếp cận được với nhiều doanh nghiệp hơn, bất kể quy mô.
Kỷ nguyên mới về khả năng tiếp cận AI
Trong khi chi phí ngày càng tăng của các mô hình hiệu suất cao đặt ra nhiều thách thức thì các xu hướng mới nổi về chuyên môn hóa, các giải pháp thay thế nguồn mở và các mô hình kinh doanh đổi mới đưa ra các giải pháp khả thi. Kiến trúc lấy cảm hứng từ não bộ đang làm cho các mô hình AI trở nên hiệu quả hơn và ít tốn tài nguyên hơn. Sự hội tụ giữa đổi mới AI và hiệu quả năng lượng này hướng đến một tương lai nơi AI không chỉ là lĩnh vực của các tập đoàn lớn mà còn là công cụ có thể truy cập được cho tất cả mọi người, thúc đẩy tăng trưởng và đổi mới trong các ngành.
Vì vậy, có lẽ mối quan tâm lớn hơn hiện nay không phải là liệu các doanh nghiệp vừa và nhỏ có đủ khả năng chi trả cho AI hay không, mà là liệu – trong một thị trường ngày càng thắng-được-tất-cả do những gã khổng lồ công nghệ thống trị – liệu còn sót lại bất kỳ doanh nghiệp vừa và nhỏ nào không. phải lo lắng.
Anders Indset là tác giả cuốn sách bán chạy nhất Spiegel 5x và nhà đầu tư công nghệ sâu. Người Na Uy bản địa có hai thập kỷ kinh nghiệm làm việc với các công ty đa quốc gia và là chủ sở hữu của Tập đoàn Njordis, Viện Lãnh đạo & Công nghệ Toàn cầu (GILT), đồng thời là người khởi xướng Liên minh Kinh tế Lượng tử. Cuốn sách mới nhất của ông là Crypto Viking – Nghệ thuật và khoa học của sự thành công ở Na Uy. Để biết thêm thông tin, vui lòng truy cập, https://www.andersindset.com.
Nguồn: https://www.manufacturingtomorrow.com/story/2024/12/the-battle-of-price-and-progress-making-ai-affordable-for-the-smaller-businesses/23922/ .
