Khủng hoảng AI nợ dưới chuẩn: Cần suy nghĩ lại về sự kết hợp giữa tiền mã hóa và AI
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Khủng hoảng AI nợ dưới chuẩn: Cần suy nghĩ lại về sự kết hợp giữa tiền mã hóa và AI
AI gắn bó chặt chẽ với các công ty lớn, điều này cũng báo hiệu rằng việc AI dài hạn không thể sinh lời sẽ tạo ra phản ứng dây chuyền.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Edward Zitron
Dịch: Block Unicorn
Nếu bạn đang theo dõi AI trong ngành tiền mã hóa, hoặc AI của Internet truyền thống, bạn cần nghiêm túc suy nghĩ về tương lai của ngành này. Nội dung bài viết khá dài, nếu bạn không có kiên nhẫn thì hãy rời đi ngay lập tức.
Nội dung tôi viết trong bài này không nhằm mục đích khuếch đại sự hoài nghi hay "tấn công", mà là một đánh giá lạnh lùng về tình trạng hiện tại và kết quả có thể xảy ra trên con đường chúng ta đang đi. Tôi tin rằng cơn sốt trí tuệ nhân tạo —— chính xác hơn là cơn sốt AI sinh (generative AI) —— (như tôi đã từng nói) là không bền vững và cuối cùng sẽ sụp đổ. Tôi cũng lo ngại rằng sự sụp đổ này có thể gây tổn hại nghiêm trọng cho các công ty công nghệ lớn, làm phá vỡ hệ sinh thái khởi nghiệp và tiếp tục làm suy yếu sự ủng hộ của công chúng đối với ngành công nghệ.
Lý do tôi viết bài này hôm nay là vì cảm giác tình hình đang thay đổi nhanh chóng, nhiều "dấu hiệu tận thế" của AI đã bắt đầu xuất hiện: OpenAI (vội vàng) ra mắt mô hình "o1 (mật danh: Strawberry)" bị gọi là "một trò ảo thuật lớn mà ngu ngốc" (ảo tưởng); đồn đoán rằng các mô hình tương lai của OpenAI (và nơi khác) sẽ tăng giá; Scale AI sa thải nhân viên; lãnh đạo rời bỏ OpenAI. Tất cả đều là những dấu hiệu cho thấy mọi thứ đang bắt đầu sụp đổ.
Vì vậy, tôi cho rằng điều cần thiết là phải giải thích cuộc khủng hoảng hiện tại và lý do tại sao chúng ta rơi vào giai đoạn tan vỡ ảo tưởng. Tôi muốn bày tỏ mối lo ngại về sự mong manh của phong trào này, về sự ám ảnh quá mức và thiếu định hướng trong hành trình đến được điểm hiện tại, và hy vọng rằng một vài người có thể làm tốt hơn.
Thêm vào đó – có lẽ đây là một điểm mà trước đây tôi chưa thực sự chú ý đầy đủ – tôi muốn nhấn mạnh cái giá con người mà bong bóng AI có thể gây ra. Dù là Microsoft và Google (cùng các nhà hỗ trợ AI sinh lớn khác) dần chậm lại việc đầu tư, hay là giảm nguồn lực công ty để duy trì OpenAI và Anthropic (cũng như các dự án AI sinh riêng của họ), tôi tin kết quả cuối cùng đều giống nhau. Tôi lo lắng rằng hàng ngàn người sẽ mất việc, phần lớn ngành công nghệ sẽ nhận ra rằng thứ duy nhất có thể tăng trưởng mãi mãi chính là ung thư.
Bài viết này sẽ không có nhiều nội dung nhẹ nhàng. Tôi sẽ vẽ nên một bức tranh u ám – không chỉ dành cho những gã khổng lồ AI lớn, mà còn cho toàn bộ ngành công nghệ và nhân viên của nó – và nói với bạn tại sao tôi cho rằng kết cục hỗn loạn và tàn phá này sẽ đến sớm hơn bạn tưởng tượng.
Hãy tiếp tục đọc, chuyển sang chế độ suy nghĩ.
AI sinh tồn như thế nào?
Hiện tại, OpenAI – tổ chức phi lợi nhuận mang danh nghĩa, nhưng có thể sắp chuyển sang dạng lợi nhuận – đang tiến hành vòng gọi vốn mới với định giá ít nhất 150 tỷ USD, dự kiến huy động ít nhất 6,5 tỷ USD, có thể lên tới 7 tỷ USD. Vòng gọi vốn này do Thrive Capital của Josh Kushner dẫn dắt, đồn đoán NVIDIA và Apple cũng có thể tham gia. Như tôi đã phân tích chi tiết trước đây, OpenAI sẽ phải liên tục huy động những khoản tiền khổng lồ chưa từng có để tồn tại.
Tệ hơn nữa, theo Bloomberg đưa tin, OpenAI còn đang cố gắng huy động 5 tỷ USD nợ dưới dạng "khoản tín dụng tuần hoàn" từ ngân hàng, thường đi kèm lãi suất cao hơn.
The Information cũng đưa tin rằng OpenAI đang đàm phán với MGX – quỹ đầu tư có 100 tỷ USD vốn sau lưng là UAE – để tìm kiếm đầu tư vào các công ty AI và bán dẫn, và có thể còn huy động vốn từ Quỹ Đầu tư Abu Dhabi (ADIA). Đây là một tín hiệu cảnh báo cực kỳ nghiêm trọng, bởi không ai tự nguyện tìm đến UAE hay Saudi Arabia để xin tiền cả. Chỉ khi bạn cần rất nhiều tiền và không chắc chắn có thể lấy từ nơi khác, bạn mới chọn tìm đến họ.
Ghi chú: Như CNBC chỉ ra, một trong những đối tác sáng lập của MGX là Mubadala sở hữu cổ phần khoảng 500 triệu USD tại Anthropic, mua lại từ tài sản phá sản của FTX. Có thể hình dung Amazon và Google cảm thấy "hạnh phúc" đến mức nào trước xung đột lợi ích này!
Như tôi đã thảo luận vào cuối tháng 7, OpenAI cần huy động ít nhất 3 tỷ USD, thậm chí khả năng cao là 10 tỷ USD để duy trì hoạt động. Công ty dự kiến thua lỗ 5 tỷ USD trong năm 2024, và con số này có thể tiếp tục tăng do các mô hình phức tạp hơn đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán và dữ liệu huấn luyện hơn. CEO của Anthropic, Dario Amodei, dự đoán các mô hình tương lai có thể tốn tới 100 tỷ USD chi phí huấn luyện.
Nhân tiện, "định giá 150 tỷ USD" ở đây đề cập đến cách OpenAI định giá cổ phần công ty cho các nhà đầu tư – dù từ "cổ phần" ở đây thực ra cũng mơ hồ. Ví dụ, trong một công ty thông thường, đầu tư 1,5 tỷ USD vào công ty định giá 150 tỷ USD thường nhận được 1% cổ phần, nhưng trong trường hợp OpenAI, mọi chuyện phức tạp hơn nhiều.
Đầu năm nay, OpenAI từng cố gắng gọi vốn với định giá 100 tỷ USD, nhưng một số nhà đầu tư do dự vì giá quá cao, một phần do (theo nhà báo Kate Clark và Natasha Mascarenhas của The Information) lo ngại ngày càng tăng về việc định giá quá cao các công ty AI sinh.
Để hoàn tất vòng gọi vốn này, OpenAI có thể chuyển từ tổ chức phi lợi nhuận sang thực thể lợi nhuận, nhưng phần khó hiểu nhất là nhà đầu tư thực sự nhận được gì. Kate Clark của The Information đưa tin rằng các nhà đầu tư tham gia vòng này được thông báo (trích nguyên văn): "họ sẽ không nhận được cổ phần truyền thống nhờ đầu tư... thay vào đó, họ nhận được các đơn vị chia sẻ lợi nhuận – sẽ nhận được phần lợi nhuận khi công ty bắt đầu có lãi".
Chưa rõ việc chuyển sang cấu trúc lợi nhuận có giải quyết được vấn đề hay không, vì cấu trúc công ty kỳ lạ của OpenAI ("phi lợi nhuận + bộ phận lợi nhuận") có nghĩa là theo thỏa thuận đầu tư năm 2023, Microsoft có quyền nhận 75% lợi nhuận của OpenAI – mặc dù về lý thuyết, việc chuyển sang cấu trúc lợi nhuận có thể bao gồm cổ phần. Tuy nhiên, khi đầu tư vào OpenAI, bạn nhận được "đơn vị chia sẻ lợi nhuận" (PPU), chứ không phải cổ phần. Như Jack Raines viết trong Sherwood: "Nếu bạn sở hữu PPU của OpenAI, nhưng công ty chưa bao giờ có lợi nhuận, và bạn cũng không thể bán cho người nào tin rằng OpenAI cuối cùng sẽ có lời, thì PPU của bạn vô giá trị."
Cuối tuần trước, Reuters đưa ra báo cáo cho biết bất kỳ định giá 150 tỷ USD nào cũng sẽ "phụ thuộc vào" việc OpenAI có thể tái cấu trúc toàn bộ công ty và dỡ bỏ giới hạn lợi nhuận dành cho nhà đầu tư, hiện bị giới hạn ở mức 100 lần khoản đầu tư ban đầu. Giới hạn lợi nhuận này được thiết lập năm 2019, khi OpenAI tuyên bố bất kỳ lợi nhuận nào vượt quá giới hạn sẽ "được trả lại cho tổ chức phi lợi nhuận để phục vụ nhân loại". Trong những năm gần đây, công ty đã sửa đổi quy tắc này, cho phép tăng giới hạn lợi nhuận thêm 20% mỗi năm kể từ năm 2025.
Xét đến thỏa thuận chia sẻ lợi nhuận hiện tại giữa OpenAI và Microsoft – chưa kể đến khoản thua lỗ khổng lồ sâu sắc – bất kỳ khoản hoàn trả nào trong trường hợp tốt nhất cũng chỉ là lý thuyết. Với rủi ro bị coi là thiếu nghiêm túc, ngay cả khi tăng 500%, thì zero cộng thêm bao nhiêu cũng vẫn là zero.
Reuters cũng bổ sung rằng bất kỳ việc chuyển sang cấu trúc lợi nhuận nào (giúp định giá vượt qua mức 80 tỷ USD gần đây) sẽ buộc OpenAI phải đàm phán lại với các nhà đầu tư hiện tại, vì cổ phần của họ sẽ bị pha loãng.
Theo Financial Times đưa tin, các nhà đầu tư phải 'ký một thỏa thuận vận hành, trong đó nêu rõ: "Mọi khoản đầu tư vào [công ty con lợi nhuận của OpenAI] nên được coi như tinh thần đóng góp'", và OpenAI "có thể mãi mãi không có lợi nhuận". Những điều khoản như vậy thực sự điên rồ, bất kỳ ai đầu tư vào OpenAI và gặp hậu quả tồi tệ đều hoàn toàn tự chịu trách nhiệm, vì đây là một khoản đầu tư cực kỳ phi lý.
Thực tế, các nhà đầu tư không nhận được cổ phần hay quyền kiểm soát nào đối với OpenAI, mà chỉ nhận được phần lợi nhuận trong tương lai từ một công ty hiện đang thua lỗ hơn 5 tỷ USD mỗi năm, và có khả năng thua lỗ nhiều hơn vào năm 2025 (nếu nó sống sót đến lúc đó).
Các mô hình và sản phẩm của OpenAI – chúng ta sẽ thảo luận về tính hữu dụng của chúng sau – về vận hành cực kỳ không có lợi nhuận. The Information đưa tin OpenAI sẽ trả cho Microsoft khoảng 4 tỷ USD trong năm 2024 để hỗ trợ ChatGPT và các mô hình nền tảng, và đây đã là mức giá ưu đãi 1,30 USD/giờ/GPU, so với mức giá thông thường cho khách hàng khác là 3,40-4 USD/giờ. Điều này có nghĩa là nếu không có sự hợp tác sâu rộng với Microsoft, chi phí máy chủ hàng năm của OpenAI có thể lên tới 6 tỷ USD – chưa kể các chi phí khác như lương nhân viên (1,5 tỷ USD/năm). Và như tôi đã thảo luận trước đó, chi phí huấn luyện hiện tại là 3 tỷ USD/năm và gần như chắc chắn sẽ tiếp tục tăng.
Mặc dù The Information đưa tin doanh thu hàng năm của OpenAI vào tháng 7 là từ 3,5 đến 4,5 tỷ USD, nhưng New York Times tuần trước đưa tin doanh thu hàng năm của OpenAI "hiện đã vượt quá 2 tỷ USD", điều này có nghĩa dữ liệu cuối năm có thể ở mức thấp của ước tính.
Tóm lại, OpenAI đang 'đốt tiền', và trong tương lai sẽ đốt nhiều hơn, và để tiếp tục đốt tiền, nó sẽ phải huy động vốn từ các nhà đầu tư đã ký tuyên bố 'chúng tôi có thể mãi mãi không có lợi nhuận'.
Như tôi đã viết trước đó, một vấn đề khác của OpenAI là AI sinh (mở rộng sang các mô hình GPT và sản phẩm ChatGPT) không giải quyết được các vấn đề phức tạp đủ để biện minh cho chi phí khổng lồ. Các mô hình này dựa trên xác suất, điều này dẫn đến những vấn đề lớn và khó giải quyết – nói cách khác, chúng không biết gì cả, chỉ đang tạo câu trả lời (hoặc hình ảnh, bản dịch hay tóm tắt) dựa trên dữ liệu huấn luyện, và các nhà phát triển mô hình đang nhanh chóng cạn kiệt dữ liệu huấn luyện này.
Hiện tượng "ảo giác" – khi mô hình rõ ràng tạo ra thông tin sai lệch (hoặc tạo nội dung trông sai trong hình ảnh hoặc video) – không thể được giải quyết triệt để bằng các công cụ toán học hiện có. Mặc dù có thể giảm hoặc làm dịu hiện tượng ảo giác, nhưng sự tồn tại của nó khiến AI sinh khó có thể thực sự đáng tin cậy trong các ứng dụng kinh doanh then chốt.
Ngay cả khi AI sinh có thể giải quyết các vấn đề kỹ thuật, thì giá trị thực sự mang lại cho doanh nghiệp cũng không rõ ràng. The Information tuần trước đưa tin rằng khách hàng sử dụng bộ công cụ Microsoft 365 (bao gồm Word, Excel, PowerPoint và Outlook, đặc biệt là nhiều gói phần mềm dành cho doanh nghiệp, gắn liền với dịch vụ tư vấn của Microsoft) hầu như không áp dụng sản phẩm "Copilot" do AI hỗ trợ. Chỉ có 0,1% đến 1% trong số 4,4 triệu người dùng (mỗi người 30-50 USD) trả tiền cho các tính năng này. Một công ty đang thử nghiệm các tính năng AI cho biết: "Hầu hết hiện tại đều không cảm thấy nó có giá trị lớn". Các công ty khác nói rằng "nhiều doanh nghiệp vẫn chưa thấy sự cải thiện đột phá về năng suất và các mặt khác", và họ "cũng không chắc khi nào mới có".
Vậy Microsoft tính phí bao nhiêu cho các tính năng không quan trọng này? Đáng kinh ngạc là 30 USD/tháng/người dùng, hoặc tối đa 50 USD/tháng/người dùng cho tính năng "Sales Assistant". Điều này thực tế yêu cầu khách hàng phải trả gấp đôi chi phí ban đầu – nhân tiện nói luôn, hợp đồng theo năm! – trong khi các sản phẩm này dường như không hữu ích lắm.
Cần bổ sung thêm: vấn đề của Microsoft phức tạp đến mức có thể cần nội dung tin tức chuyên biệt trong tương lai để thảo luận.
Đây chính là thực trạng của AI sinh – ngay cả công ty dẫn đầu về phần mềm năng suất và thương mại cũng không tìm được sản phẩm nào mà khách hàng sẵn sàng trả tiền, một phần do kết quả quá tầm thường, một phần do chi phí quá cao để biện minh. Nếu Microsoft phải tính phí cao như vậy, hoặc là do Satya Nadella muốn đạt doanh thu 500 tỷ USD vào năm 2030 (mục tiêu được tiết lộ trong biên bản phiên điều trần công khai về việc Microsoft mua lại Activision Blizzard), hoặc là chi phí quá cao để giảm giá, hoặc cả hai.
Tuy nhiên, gần như tất cả đều nhấn mạnh rằng tương lai của AI sẽ khiến chúng ta choáng ngợp – thế hệ tiếp theo của các mô hình ngôn ngữ lớn đang đến gần, và chúng sẽ rất đáng kinh ngạc.
Tuần trước, chúng ta lần đầu tiên thực sự nhìn thấy "tương lai" được đồn đại đó. Tuy nhiên, kết quả lại khiến người ta thất vọng.
Một trò ảo thuật ngu ngốc
OpenAI phát hành o1 – mật danh "Strawberry" – vào tối thứ Năm với mức độ háo hức chẳng kém gì đi khám răng. Sam Altman trong một loạt tweet mô tả o1 là "mô hình mạnh mẽ và đồng bộ nhất" của OpenAI. Mặc dù thừa nhận o1 "vẫn còn lỗi, vẫn còn hạn chế, và sau một thời gian sử dụng, hiệu suất không ấn tượng như lần đầu", ông hứa hẹn o1 sẽ cung cấp kết quả chính xác hơn khi xử lý các nhiệm vụ có câu trả lời đúng rõ ràng (như lập trình, toán học hoặc khoa học).
Điều này bản thân nó đã rất đáng suy nghĩ – nhưng chúng ta sẽ thảo luận chi tiết sau. Trước tiên, hãy nói về cách nó thực sự hoạt động. Tôi sẽ giới thiệu một vài khái niệm mới, nhưng tôi đảm bảo sẽ không đi sâu vào chi tiết quá phức tạp. Nếu bạn thực sự muốn đọc giải thích của OpenAI, bạn có thể tìm thấy trong bài viết trên trang web chính thức của họ – "Learning to Reason with LLMs".
Khi đối mặt với một câu hỏi, o1 sẽ phân tích nó thành từng bước riêng biệt – hy vọng các bước này cuối cùng sẽ dẫn đến câu trả lời đúng, quá trình này được gọi là "chuỗi suy nghĩ" (Chain of Thought). Sẽ dễ hiểu hơn nếu bạn coi o1 như hai phần của cùng một mô hình.
Ở mỗi bước, một phần của mô hình áp dụng học tăng cường, phần còn lại (phần đầu ra) sẽ "thưởng" hoặc "phạt" dựa trên mức độ chính xác của tiến trình (các bước "lập luận"), và điều chỉnh chiến lược khi bị phạt. Điều này khác với cách các mô hình ngôn ngữ lớn khác hoạt động, vì mô hình sẽ tạo đầu ra, rồi quay lại xem xét, thay vì chỉ tạo một câu trả lời rồi đưa ra trực tiếp, nó sẽ bỏ qua hoặc công nhận các bước "tốt" để đưa ra câu trả lời cuối cùng.
Mặc dù nghe có vẻ như một bước đột phá lớn, thậm chí là một bước tiến nữa đến AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) được ca ngợi cao – nhưng thực tế không phải vậy – điều này có thể thấy từ việc OpenAI chọn phát hành o1 như một sản phẩm riêng biệt, chứ không phải là bản cập nhật của GPT. Các ví dụ mà OpenAI trưng bày – như các câu hỏi về toán học và khoa học – đều là các nhiệm vụ có câu trả lời có thể biết trước, câu trả lời hoặc đúng hoặc sai, cho phép mô hình hướng dẫn "chuỗi suy nghĩ" ở mỗi bước.
Bạn sẽ nhận thấy rằng OpenAI không trưng bày o1 giải quyết các vấn đề phức tạp mà câu trả lời chưa biết, dù là toán học hay lĩnh vực khác. Bản thân OpenAI cũng thừa nhận đã nhận được phản hồi rằng o1 dễ mắc "ảo giác" hơn GPT-4o, và so với các mô hình trước, o1 ít sẵn lòng thừa nhận khi không có câu trả lời. Lý do là, mặc dù mô hình có một phần kiểm tra đầu ra, nhưng phần "kiểm tra" này cũng có thể mắc ảo giác (đôi khi AI bịa ra câu trả lời có vẻ hợp lý, gây ra ảo giác).
Theo OpenAI, do cơ chế "chuỗi suy nghĩ", o1 trở nên thuyết phục hơn đối với người dùng con người. Vì o1 cung cấp câu trả lời chi tiết hơn, mọi người có xu hướng tin vào đầu ra của nó, ngay cả khi những câu trả lời đó hoàn toàn sai.
Nếu bạn cảm thấy tôi phê bình OpenAI quá gay gắt, hãy cân nhắc cách công ty quảng bá o1. Họ mô tả quá trình huấn luyện tăng cường như "suy nghĩ" và "lập luận", nhưng thực tế nó chỉ là đoán mò, và mỗi bước đều đang đoán xem mình đã đoán đúng chưa, kết quả cuối cùng thường có thể biết trước.
Điều này là một sự xúc phạm đối với con người – những người thực sự suy nghĩ. Tư duy con người dựa trên một loạt yếu tố phức tạp: từ kinh nghiệm cá nhân, kiến thức tích lũy suốt đời đến các phản ứng hóa học trong não. Dù khi xử lý vấn đề phức tạp, chúng ta cũng "đoán" xem một vài bước có đúng không, nhưng những phỏng đoán của chúng ta dựa trên các sự thật cụ thể, chứ không phải là các phép toán vụng về như o1.
Và trời ơi, cái giá thật sự đắt đỏ.
Giá của o1-preview là 15 USD cho mỗi triệu token đầu vào, và 60 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Nghĩa là phí đầu vào của o1 cao gấp ba lần GPT-4o, phí đầu ra cao gấp bốn lần. Tuy nhiên, còn có một chi phí ẩn. Nhà khoa học dữ liệu Max Woolf chỉ ra rằng các "token lập luận" của OpenAI – tức là nội dung đầu ra dùng để đi đến câu trả lời cuối cùng – không nhìn thấy được qua API. Điều này có nghĩa là giá o1 không chỉ cao hơn, bản chất sản phẩm còn yêu cầu người dùng thanh toán thường xuyên hơn. Mọi nội dung được tạo ra để "xem xét" câu trả lời (rõ ràng, mô hình này không thực sự đang "suy nghĩ") cũng đều bị tính phí, khiến việc giải quyết các vấn đề phức tạp như lập trình có thể cực kỳ tốn kém.
Bây giờ hãy nói về độ chính xác. Trên Hacker News – một trang web kiểu Reddit, thuộc công ty Y Combinator do Sam Altman từng sáng lập – có người phàn nàn rằng o1 khi xử lý nhiệm vụ lập trình đã "bịa" ra các thư viện và hàm không tồn tại, và mắc lỗi khi trả lời các câu hỏi không dễ tìm trên mạng.
Trên Twitter, nhà sáng lập startup và cựu nhà phát triển game Henrik Kniberg yêu cầu o1 viết một chương trình Python để tính tích của hai số và dự đoán kết quả đầu ra. Mặc dù o1 viết đúng mã (dù có thể ngắn gọn hơn, chỉ cần một dòng), nhưng kết quả đầu ra thực tế hoàn toàn sai. Người sáng lập công ty AI Karthik Kannan cũng thử nghiệm nhiệm vụ lập trình, o1 cũng "bịa" ra một lệnh không tồn tại trong API.
Một người dùng khác là Sasha Yanshin thử chơi cờ với o1, kết quả o1 tự "tạo" thêm một quân cờ trên bàn cờ, rồi thua ván đó.
Vì tôi hơi nghịch ngợm, tôi cũng thử hỏi o1 liệt kê các bang có chữ "A" trong tên. Sau 18 giây suy nghĩ, nó đưa ra 37 bang, trong đó có cả Mississippi. Câu trả lời đúng phải là 36 bang.
Khi tôi hỏi nó liệt kê các bang có chữ "W" trong tên, nó trầm ngâm 11 giây, lại đưa cả Bắc Carolina và Bắc Dakota vào.
Tôi cũng hỏi o1, chữ "R" xuất hiện mấy lần trong bí danh "Strawberry" của nó, nó trả lời hai lần.
OpenAI tuyên bố o1 thể hiện ngang trình độ nghiên cứu sinh tiến sĩ trong các bài kiểm tra chuẩn hóa phức tạp về vật lý, hóa học và sinh học. Nhưng rõ ràng, nó thể hiện kém trong địa lý, kiểm tra tiếng Anh cơ bản, toán học và lập trình.
Đáng chú ý, đây chính xác là "một trò ảo thuật lớn mà ngu ngốc" mà tôi đã dự đoán trong bản tin trước. OpenAI tung ra "Strawberry" chỉ để chứng minh với nhà đầu tư và công chúng rằng cuộc cách mạng AI vẫn tiếp diễn, nhưng thực tế lại là một mô hình cồng kềnh, nhàm chán và đắt đỏ.
Tệ hơn nữa, thực sự khó giải thích tại sao ai đó nên quan tâm đến o1. Dù Sam Altman có thể thổi phồng "khả năng lập luận" của nó, nhưng những người có tiền để tiếp tục tài trợ anh ta nhìn thấy là thời gian chờ 10-20 giây, vấn đề về độ chính xác cơ bản và thiếu bất kỳ tính năng mới hấp dẫn nào.
Không ai còn quan tâm đến câu trả lời "tốt hơn" – họ muốn một thứ hoàn toàn mới, và tôi không nghĩ OpenAI biết cách làm điều đó. Altman cố gắng nhân cách hóa o1 bằng cách để nó "suy nghĩ" và "lập luận", rõ ràng ám chỉ đây là một bước tiến đến AGI, nhưng ngay cả những người ủng hộ AI kiên định nhất cũng khó cảm thấy phấn khích.
Thực tế, tôi cho rằng o1 cho thấy OpenAI vừa tuyệt vọng vừa thiếu sáng tạo.
Giá cả không giảm, phần mềm cũng không trở nên hữu ích hơn, và "thế hệ tiếp theo" mà chúng ta nghe suốt từ tháng 11 năm ngoái cuối cùng lại là một sản phẩm thất bại. Những mô hình này cũng cực kỳ khát dữ liệu huấn luyện, đến mức gần như mọi mô hình ngôn ngữ lớn đều hấp thụ một dạng nội dung có bản quyền. Sự khẩn cấp này khiến Runway, một trong những công ty video lớn nhất, khởi động một "nỗ lực toàn công ty" để thu thập hàng ngàn video YouTube và nội dung vi phạm bản quyền để huấn luyện mô hình, và một vụ kiện liên bang tháng 8 cáo buộc NVIDIA cũng làm điều tương tự với nhiều nhà sáng tạo để huấn luyện phần mềm AI "Cosmos" của họ.
Chiến lược pháp lý hiện tại về cơ bản là cố gắng chống đỡ bằng ý chí, hy vọng các vụ kiện này sẽ không thiết lập tiền lệ pháp lý nào định nghĩa việc huấn luyện các mô hình này là vi phạm bản quyền – chính xác là kết luận của một nghiên cứu liên ngành do Sáng kiến Bản quyền gần đây đưa ra.
Các vụ kiện đang được đẩy mạnh, tháng 8 một thẩm phán phê duyệt các cáo buộc vi phạm bản quyền bổ sung từ nguyên đơn đối với Stability AI và DeviantArt (chúng sử dụng các mô hình này), đồng thời phê duyệt các cáo buộc vi phạm bản quyền và nhãn hiệu đối với Midjourney. Nếu bất kỳ vụ kiện nào thắng, sẽ là thảm họa với OpenAI và Anthropic, và còn tệ hơn với Google và Meta – sử dụng tập dữ liệu hàng triệu tác phẩm nghệ sĩ – vì mô hình AI "quên" dữ liệu huấn luyện gần như là không thể, nghĩa là chúng sẽ phải huấn luyện lại từ đầu, tốn hàng tỷ USD và làm giảm đáng kể hiệu quả khi thực hiện các nhiệm vụ vốn dĩ không giỏi.
Tôi lo lắng sâu sắc rằng nền tảng của ngành này giống như lâu đài xây trên cát. Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Claude, Gemini và Llama về quy mô là không bền vững, dường như không có lối thoát lợi nhuận, vì bản chất tính toán nặng nề của AI sinh quyết định rằng việc huấn luyện chúng tốn hàng trăm triệu hoặc hàng tỷ USD, và cần lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ đến mức các công ty thực tế là ăn cắp dữ liệu từ hàng triệu nghệ sĩ và nhà văn, rồi hy vọng thoát khỏi trừng phạt pháp lý.
Ngay cả khi gác lại các vấn đề này, AI sinh và kiến trúc liên quan dường như cũng không mang lại bất kỳ đột phá cách mạng nào, và chu kỳ thổi phồng về AI sinh hoàn toàn không phù hợp với ý nghĩa của thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo". AI sinh trong trường hợp tốt nhất, chỉ thỉnh thoảng tạo được nội dung đúng, tóm tắt tài liệu, hoặc "nghiên cứu nhanh hơn" theo cách không chắc chắn. Copilot của Microsoft 365 tuyên bố có "hàng ngàn kỹ năng", mang lại "vô hạn khả năng" cho doanh nghiệp, nhưng các ví dụ minh họa chỉ là tạo hoặc tóm tắt email, "khởi động bản trình chiếu bằng nhắc nhở" và truy vấn bảng Excel – những tính năng có thể hữu ích, nhưng tuyệt đối không cách mạng.
Chúng ta không ở "giai đoạn đầu". Kể từ tháng 11/2022, các công ty công nghệ lớn đã chi hơn 150 tỷ USD cho chi phí vốn và đầu tư vào cơ sở hạ tầng và các startup AI non trẻ, đồng thời đầu tư vào các mô hình riêng. OpenAI đã huy động 13 tỷ USD, có thể thuê bất kỳ ai họ muốn, Anthropic cũng vậy.
Tuy nhiên, kết quả của "Kế hoạch Marshall" kiểu ngành công nghiệp thúc đẩy AI sinh bay lên chỉ là bốn năm mô hình ngôn ngữ lớn gần như giống hệt nhau, các startup thua lỗ nhất thế giới, và hàng ngàn ứng dụng tích hợp đắt đỏ nhưng hiệu suất tầm thường.
AI sinh đang được bán qua nhiều lời nói dối:
1. Nó là trí tuệ nhân tạo. 2. Nó sẽ trở nên tốt hơn. 3. Nó sẽ trở thành trí tuệ nhân tạo thực sự. 4. Nó là điều không thể ngăn cản.
Đặt aside các thuật ngữ như "hiệu suất" – thường dùng để mô tả "độ chính xác" hoặc "tốc độ" của nội dung được tạo, chứ không phải trình độ kỹ năng – các mô hình ngôn ngữ lớn thực tế đã chạm trần. "Mạnh hơn" thường không có nghĩa là "làm được nhiều việc hơn", mà là "đắt hơn", nghĩa là bạn chỉ tạo ra thứ tốn nhiều chi phí hơn mà không tăng tính năng.
Nếu sức mạnh kết hợp của mọi nhà đầu tư mạo hiểm và gã khổng lồ công nghệ lớn vẫn không tìm thấy một trường hợp sử dụng thực sự có ý nghĩa, mà nhiều người sẵn sàng trả tiền, thì sẽ không có trường hợp sử dụng nào xuất hiện. Các mô hình ngôn ngữ lớn – đúng vậy, đây là nơi 150 tỷ USD biến mất – sẽ không đột nhiên trở nên có năng lực hơn chỉ vì các gã khổng lồ công nghệ và OpenAI đổ thêm 150 tỷ USD. Không ai đang cố gắng làm những thứ này hiệu quả hơn, hoặc ít nhất là không ai thành công. Nếu có người thành công, họ đã khoe khoang khắp nơi rồi.
Chúng ta đang đối mặt với một ảo tưởng tập thể – một công nghệ ngõ cụt dựa trên ăn cắp bản quyền (mỗi thời đại đều có vấn đề này khi công nghệ ra đời, không thể tránh khỏi), cần vốn liên tục để duy trì, cung cấp dịch vụ tối đa là tùy chọn, được ngụy trang thành một dạng tự động hóa thực tế không tồn tại, tốn hàng tỷ USD và sẽ tiếp tục như vậy. AI sinh không chạy bằng tiền (hay điểm điện toán đám mây), mà chạy bằng niềm tin. Vấn đề là, niềm tin – giống như vốn đầu tư – là tài nguyên hữu hạn.
Tôi lo ngại rằng chúng ta có thể đang ở giữa một cuộc khủng hoảng AI kiểu khủng hoảng nợ dưới chuẩn – hàng ngàn công ty tích hợp AI sinh vào hoạt động kinh doanh, nhưng giá cả còn xa mới ổn định, và càng xa mới có lợi nhuận.
Gần như mọi startup tự xưng "do AI điều khiển" đều dựa trên sự kết hợp nào đó của GPT hoặc Claude. Các mô hình này do hai công ty thua lỗ nặng phát triển (Anthropic dự kiến thua lỗ 2,7 tỷ USD năm nay), chiến lược định giá của họ nhằm thu hút thêm khách hàng, chứ không phải để có lợi nhuận. Như đã đề cập, OpenAI phụ thuộc vào sự hỗ trợ của Microsoft – bao gồm cả "điểm điện toán đám mây" và giá ưu đãi – định giá hoàn toàn phụ thuộc vào sự hỗ trợ liên tục từ Microsoft với tư cách là nhà đầu tư và nhà cung cấp dịch vụ, các thỏa thuận tương tự của Anthropic với Amazon và Google cũng gặp vấn đề tương tự.
Dựa trên mức thua lỗ của họ, tôi suy đoán rằng nếu định giá của OpenAI hoặc Anthropic gần với chi phí thực tế, giá gọi API có thể tăng từ mười đến một trăm lần, dù không có dữ liệu thực tế nên khó nói chính xác. Nhưng chúng ta có thể xem xét con số từ The Information: OpenAI dự kiến chi 4 tỷ USD cho máy chủ của Microsoft trong năm 2024 – tôi bổ sung, rẻ hơn hai rưỡi lần so với mức Microsoft tính cho khách hàng khác – cộng thêm OpenAI vẫn thua lỗ hơn 5 tỷ USD mỗi năm.
OpenAI rất có thể chỉ thu một phần nhỏ chi phí cần thiết để vận hành mô hình, chỉ có thể duy trì hiện trạng khi liên tục huy động vốn mạo hiểm nhiều hơn trước và tiếp tục nhận giá ưu đãi từ Microsoft, trong khi Microsoft gần đây nói rằng họ coi OpenAI là đối thủ cạnh tranh. Dù không chắc chắn, nhưng có thể hợp lý khi cho rằng Anthropic cũng nhận được giá ưu đãi tương tự từ AWS và Google Cloud.
Giả sử Microsoft cấp cho OpenAI 10 tỷ USD điểm điện toán đám mây, OpenAI chi 4 tỷ USD cho chi phí máy chủ, cộng thêm 2 tỷ USD chi phí đào tạo giả định – những chi phí này chắc chắn sẽ tăng với việc ra mắt o1 mới và mô hình "Orion" – thì OpenAI có thể cần thêm điểm hoặc bắt đầu trả tiền mặt thật cho Microsoft vào năm 2025.
Mặc dù Microsoft, Amazon và Google có thể tiếp tục cung cấp giá ưu đãi, nhưng vấn đề là liệu các giao dịch này có lợi cho họ hay không. Như chúng ta thấy sau báo cáo quý mới nhất của Microsoft, các nhà đầu tư ngày càng lo ngại về chi phí vốn (CapEx) cần thiết để xây dựng cơ sở hạ tầng AI sinh, nhiều người nghi ngờ về tiềm năng sinh lời của công nghệ này.
Và điều thực sự chúng ta không biết là tình hình lợi nhuận của AI sinh đối với các công ty công nghệ lớn này, vì họ tính chi phí này vào các khoản thu khác. Dù chúng ta không chắc, nhưng tôi nghĩ nếu các hoạt động này có sinh lời, họ chắc chắn sẽ nói về doanh thu nhận được, nhưng họ không nói gì cả.
Thị trường cực kỳ nghi ngờ về sự bùng nổ của AI sinh, và CEO NVIDIA Jensen Huang không đưa ra câu trả lời thực chất nào về ROI của AI, khiến vốn hóa thị trường NVIDIA sụt giảm 279 tỷ USD trong một ngày. Đây là vụ sụp đổ chứng khoán lớn nhất trong lịch sử thị trường Mỹ, tổng giá trị mất đi gần bằng năm đỉnh cao của Lehman Brothers cộng lại. Dù so sánh dừng ở đây – NVIDIA thậm chí không đối mặt với nguy cơ thất bại, và ngay cả khi thất bại, ảnh hưởng hệ thống cũng không nghiêm trọng như vậy – nhưng đây vẫn là một con số đáng kinh ngạc, cho thấy sức mạnh bóp méo thị trường của AI.
Đầu tháng 8, Microsoft, Amazon và Google đều bị thị trường trừng phạt do chi phí vốn khổng lồ liên quan đến AI. Nếu họ không thể chứng minh tăng trưởng doanh thu đáng kể từ 150 tỷ USD (hoặc hơn) đầu tư vào các trung tâm dữ liệu mới và GPU NVIDIA trong quý tới, họ sẽ đối mặt với áp lực nhiều hơn.
Cần nhớ rằng, ngoài AI, các công ty công nghệ lớn hiện không còn thị trường sáng tạo nào khác. Khi các công ty như Microsoft và Amazon bắt đầu cho thấy dấu hiệu tăng trưởng chậm lại, họ cũng bắt đầu vội vàng thể hiện với thị trường rằng họ vẫn còn cạnh tranh. Google, một công ty đa độc quyền gần như hoàn toàn phụ thuộc vào tìm kiếm và quảng cáo, cũng cần một thứ mới mẻ, bắt mắt để thu hút sự chú ý của nhà đầu tư – tuy nhiên, các sản phẩm này không mang lại đủ hiệu quả, dường như phần lớn doanh thu đến từ những công ty "thử AI" rồi nhận ra thực tế không đáng.
Hiện tại, có hai khả năng:
1. Các công ty công nghệ lớn nhận ra họ đang sa lầy, vì sợ sự bất mãn từ Phố Wall, chọn giảm chi phí vốn liên quan đến AI.
2. Các công ty công nghệ lớn, để tìm điểm tăng trưởng mới, quyết định cắt giảm chi phí để duy trì "cuộc đua tử thần" vận hành phá hoại, sa thải nhân viên và chuyển vốn từ các hoạt động khác để hỗ trợ AI sinh.
Chưa rõ kịch bản nào sẽ xảy ra. Nếu các công ty công nghệ lớn chấp nhận thực tế rằng AI sinh không phải là tương lai, thực tế họ không có thứ gì khác để trình bày với Phố Wall, nhưng có thể áp dụng chiến lược "năm hiệu quả" kiểu Meta, giảm chi phí vốn (và sa thải), đồng thời cam kết "giảm đầu tư" ở mức độ nhất định. Đây là con đường Amazon và Google có khả năng nhất, vì dù khao khát làm hài lòng Phố Wall, nhưng ít nhất hiện tại họ vẫn có các hoạt động độc quyền sinh lời để dựa vào.
Tuy nhiên, trong vài quý tới cần thấy tăng trưởng doanh thu thực tế từ AI, và phải là tăng trưởng thực chất, chứ không phải các phát biểu mơ hồ về AI là "thị trường trưởng thành" hay "tỷ lệ tăng trưởng theo năm". Nếu chi phí vốn tiếp tục tăng, thì đóng góp thực tế này cần tăng đáng kể.
Tôi cho rằng sự tăng trưởng này sẽ không xuất hiện. Dù là quý III, IV/2024 hay quý I/2025, Phố Wall sẽ bắt đầu trừng phạt các công ty công nghệ lớn vì tham vọng AI của họ, và hình phạt này sẽ nghiêm khắc hơn với NVIDIA, dù Huang với những lời nói suông và khẩu hiệu vô dụng, NVIDIA là công ty duy nhất thực sự có thể minh chứng AI tăng doanh thu như thế nào.
Tôi lo lắng khả năng kịch bản thứ hai cao hơn: các công ty tin sâu sắc rằng "AI là tương lai", văn hóa của họ hoàn toàn tách rời với phát triển phần mềm giải quyết vấn đề thực tế, có thể thiêu rụi cả công ty. Tôi lo lắng sâu sắc rằng sa thải quy mô lớn sẽ được dùng để tài trợ cho phong trào này, và những gì xảy ra trong vài năm qua khiến tôi không nghĩ họ sẽ lựa chọn đúng, rời bỏ AI.
Các công ty công nghệ lớn đã bị các cố vấn quản lý đầu độc hoàn toàn – Amazon, Microsoft và Google đều do MBA điều hành – và xoay quanh một vài quái vật tương tự như Prabhakar Raghavan của Google, người đã đuổi những người thực sự xây dựng tìm kiếm Google để tự nắm quyền.
Những người này không thực sự đối mặt với các vấn đề con người, họ tạo ra văn hóa tập trung giải quyết các vấn đề hư cấu mà phần mềm có thể sửa chữa. Với những người cả đời chỉ họp hoặc đọc email, AI sinh có thể trông kỳ diệu. Tôi nghĩ tư duy thành công của Satya Nadella chủ yếu là "để kỹ thuật viên giải quyết vấn đề". Sundar Pichai hoàn toàn có thể kết thúc toàn bộ cơn sốt AI sinh bằng cách đơn giản chế giễu khoản đầu tư của Microsoft vào OpenAI – nhưng ông không làm vậy, vì những người này không có ý tưởng thực tế, các công ty này không do những người trải qua vấn đề điều hành, chứ chưa nói đến những người thực sự biết cách giải quyết.
Họ cũng rất tuyệt vọng, tình huống này chưa bao giờ nghiêm trọng như vậy đối với họ, ngoại trừ Meta đốt hàng tỷ USD vào metaverse. Tình huống này còn nghiêm trọng và xấu xí hơn, vì họ đã đầu tư rất nhiều tiền và ràng buộc chặt chẽ AI vào công ty, rút lui sẽ vừa lúng túng vừa gây hại cho cổ phiếu, thực tế là thừa nhận tất cả chỉ là lãng phí.
Nếu giới truyền thông thực sự chịu trách nhiệm với họ, tất cả điều này đã có thể dừng sớm. Câu chuyện này được bán qua cùng trò lừa đảo như các chu kỳ thổi phồng trước, giới truyền thông giả định các công ty sẽ "giải quyết vấn đề", dù rõ ràng là họ sẽ không. Bạn nghĩ tôi đang bi quan à? Vậy hãy hỏi, kế hoạch tiếp theo của AI sinh là gì? Nó sẽ làm gì tiếp theo? Nếu câu trả lời của bạn là chúng sẽ "giải quyết vấn đề", hoặc chúng "có thứ đáng kinh ngạc phía sau hậu trường", vậy thì bạn đang vô thức tham gia vào một chiến dịch tiếp thị (hãy suy nghĩ về điều này).
Lời bình của tác giả: Chúng ta thực sự cần ngừng bị lừa bởi những thứ như thế này. Khi Mark Zuckerberg tuyên bố chúng ta sắp bước vào metaverse, hàng loạt truyền thông – như New York Times, The Verge, CBS News và CNN – đã phối hợp quảng bá một khái niệm rõ ràng có vấn đề, trông tệ hại và bán bằng những lời dối trá hoàn toàn về tương lai. Rõ ràng nó chỉ là một thế giới thực tế ảo tồi tệ, nhưng Wall Street Journal vẫn gọi nó là "tầm nhìn tương lai của internet" sáu tháng sau khi chu kỳ hype rõ ràng đã lỗi thời. Điều này cũng xảy ra với tiền mã hóa, Web3 và NFT! The Verge, New York Times, CNN, CBS News – giới truyền thông lại tham gia quảng bá các công nghệ rõ ràng vô dụng – tôi nên đặc biệt đề cập The Verge, thực ra là Casey Newton, người dù danh tiếng tốt, liên tục ba lần cổ vũ công nghệ, tháng Bảy vẫn tuyên bố "sở hữu mô hình ngôn ngữ lớn mạnh nhất có thể là nền tảng cho nhiều sản phẩm kiếm tiền của công ty", trong khi thực tế công nghệ này chỉ làm lỗ tiền, chưa cung cấp bất kỳ sản phẩm thực sự hữu ích và bền vững nào.
Tôi tin rằng ít nhất Microsoft sẽ bắt đầu cắt giảm chi phí ở các lĩnh vực kinh doanh khác để duy trì cơn sốt AI. Đầu năm nay, một nguồn tin chia sẻ với tôi email cho thấy nhóm lãnh đạo cấp cao của Microsoft từng yêu cầu (dù kế hoạch cuối cùng bị đình chỉ) giảm nhu cầu điện ở nhiều lĩnh vực trong công ty, để dành điện cho GPU, bao gồm chuyển tính toán từ các dịch vụ khác sang quốc gia khác, để giải phóng năng lực tính toán cho AI.
Trên diễn đàn Microsoft của mạng xã hội ẩn danh Blind (cần xác minh email công ty), một nhân viên Microsoft vào giữa tháng 12/2023 phàn nàn rằng "AI chiếm hết tiền của họ", nói rằng "chi phí AI quá cao, nuốt sạch tăng lương, tình hình sẽ không khá hơn". Một nhân viên khác giữa tháng Bảy chia sẻ lo lắng, nói họ rõ ràng cảm nhận được Microsoft "nghiện nhẹ" việc "cắt chi phí để tài trợ dòng tiền hoạt động cho giá cổ phiếu NVIDIA", và hành vi này "gây tổn thương sâu sắc đến văn hóa Microsoft".
Một nhân viên khác bổ sung rằng họ tin "Copilot sẽ hủy hoại Microsoft vào năm tài chính 2025", và "ưu tiên Copilot vào năm tài chính 20
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@edzitron
