Buzz
Trên internet, từ các chuyên gia đến các CEO của các tập đoàn công nghệ và những nhà đầu tư tại phố Wall, tất cả đều thốt lên rằng kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu. 'Chúng ta cần AI', 'AI sẽ thay đổi nền kinh tế', 'AI sẽ thay đổi hoàn toàn cách con người sống hàng ngày'.Mấy năm trước, từ khóa hot nhất có lẽ là blockchain. Mọi nơi đều đề cập đến với những hứa hẹn về sự đột phá trong việc phi tập trung nhiều ngành công nghiệp. Tuy nhiên, hiện nay vẫn chưa rõ blockchain có ảnh hưởng tích cực gì đối với xã hội, không chỉ đối với những người tham gia đào hoặc giao dịch tiền mã hóa. Vào năm 2022, thị trường tiền điện tử và NFT bắt đầu trải qua sự giảm sút.Vào năm 2023, từ khóa nổi bật của chúng ta đã chuyển từ blockchain sang AI. AI đã lan tỏa khắp mọi nơi, điều này không ngạc nhiên. Kể từ khi hàng tỷ người trên toàn thế giới được ấn tượng bởi ChatGPT, AI đã trở thành từ khóa hot nhất trong năm 2023. Các tập đoàn có vốn hoá lớn nhất thế giới đang đua nhau để chiếm lĩnh thị trường AI.
Microsoft đang đầu tư lớn vào OpenAI để sử dụng mô hình ngôn ngữ GPT-4 của họ trong dịch vụ Bing Chat. Google đang phát triển chatbot Bard. Meta có LLaMa, một mô hình ngôn ngữ khác. Apple đang nghiên cứu phát triển chatbot để cải thiện Siri. Thậm chí Adobe cũng đang tiến hành các dự án AI diffusion để tạo nội dung chỉnh hình trong Premiere.Trên phạm vi lớn hơn, đôi khi chúng ta cũng được nghe về những tiến bộ của AI trong lĩnh vực khoa học và y tế như sau:Nhìn vào, AI ngày nay đã được tích hợp vào mọi lĩnh vực, hoàn toàn khác biệt so với blockchain. Nhờ vào cuộc đua này, Nvidia đã trở thành người chiến thắng, với phần mềm và thuật toán AI của họ hỗ trợ cho các nhà phát triển và công nghệ DLSS.Hiện nay, Nvidia sản xuất những chip xử lý huấn luyện và vận hành AI hàng đầu thị trường, đạt giá trị vốn hóa nghìn tỷ Đô.
Phần mềm quan trọng, nhưng phần cứng mới là yếu tố quyết định sự phát triển của AI. Xu hướng này rất rõ ràng.
Ngay cả Microsoft, khi tung ra Surface Laptop Studio 2, họ trang bị riêng một chip xử lý AI, nhưng vẫn chưa có ứng dụng thương mại thu hút đủ lớn, không ai quan tâm. Điều này đặt ra câu hỏi cơ bản: AI sẽ mang lại lợi ích gì cho hàng tỷ người dùng cá nhân trên toàn thế giới?
Trước khi có ChatGPT, tính năng phổ biến nhất trong mùa làm việc ở nhà là xóa phông nền trong cuộc họp trực tuyến trên Zoom, sử dụng thuật toán machine learning.
Tính năng machine learning mà tôi sử dụng nhiều nhất là DLSS, nhưng phải có card đồ họa của Nvidia mới có thể sử dụng được. Ngoài ra, Generative Fill trong Photoshop xử lý trên máy chủ đám mây của Adobe, không phải trên CPU hoặc GPU của máy tính cá nhân.
Kể từ khi bắt đầu thử nghiệm các model dựa trên Stable Diffusion vào đầu năm nay, mình đã trải qua nhiều phiên bản như 1.5, 2.1, và sau đó là SDXL. Ban đầu mình rất thích, dùng card đồ họa mạnh để tạo hình bằng AI cho các bài viết. Nhưng sau này, mình cảm thấy chán chường vì thiếu sự đa dạng và tổng quát trong các mô hình huấn luyện, thường chỉ là các hình ảnh của phụ nữ sexy.
Thí nghiệm với Stable Diffusion giúp mình nhận ra áp lực đè lên phần cứng máy tính, đặc biệt là khi xử lý thuật toán AI. Hiện nay, các tác vụ và giải pháp AI được đề cập nhiều nhất trên các trang tin thường là những tác vụ được xử lý thông qua các trung tâm dữ liệu, với chi phí lên tới hàng tỷ USD.
Cuối cùng, những tác vụ xử lý machine learning phổ biến nhất và hữu ích nhất cho mọi người thường được thực hiện trên điện thoại di động.
Bạn có đã đọc review về iPhone 15 Pro Max và Google Pixel 8 Pro chưa? Nhiều người cho rằng, dù Pixel 6 Pro và Pixel 7 Pro từng được đánh giá cao về tính năng AI, nhưng Pixel 8 Pro không còn giữ được ưu thế đó. Cả Samsung và Apple đều đã cải thiện đáng kể về các tính năng được hỗ trợ bằng AI.
Người dùng ngày nay thường không quan tâm liệu các tính năng tốt hơn có liên quan đến AI hay machine learning không, mà coi chúng là tiêu chuẩn của các điện thoại cao cấp. Ví dụ như tính năng chuyển giọng nói thành văn bản, hoặc xử lý hình ảnh để tạo ra những bức ảnh đẹp trên mạng xã hội. Tuy nhiên, điều này chỉ áp dụng cho điện thoại và không phải máy tính cá nhân.
Trái lại, trên máy tính cá nhân, những tính năng hữu ích hơn cho công việc hàng ngày không được tập trung vào machine learning như trên điện thoại. Windows hiện nay gần như không có các tính năng sử dụng machine learning để cải thiện trải nghiệm làm việc hoặc giải trí.
Dường như phần cứng đã sẵn sàng, và trong tương lai, hiệu suất xử lý machine learning cũng sẽ tăng lên vì đó đang trở thành một cuộc đua trong marketing. Apple thậm chí đã so sánh hiệu suất xử lý Neural Engine trong M2 Ultra với GPU trên máy trạm Nvidia RTX A6000. Tuy nhiên, về phần mềm, ứng dụng và giải pháp, những thứ giúp ích cho mỗi người trong chúng ta vẫn chưa thấy đâu cả.
Nói về Nvidia, có lẽ không thể phủ nhận rằng chiến lược của CEO bác da mặc áo đang rất thành công. Họ tập trung vào cả phần cứng và thuật toán, cùng với khung sườn phát triển ứng dụng machine learning như cuML (CUDA Machine Learning). Nvidia không chỉ tạo ra nền tảng, mà còn cung cấp các giải pháp tiêu dùng như DLSS và Nvidia Broadcast. Vị thế dẫn đầu thị trường AI của họ đáng được tôn trọng. Điều này chắc chắn sẽ khiến Intel và AMD phải nghiên cứu cách cạnh tranh hoặc chiếm lấy một phần thị phần.
Tuy nhiên, ngoài Nvidia, chưa có một tập đoàn nào thực sự phát triển ngành AI một cách toàn diện như vậy. Trong khi Microsoft và OpenAI muốn kiếm tiền từ GPT-4 và tạo ra các mô hình ngôn ngữ tiên tiến, Meta và Google tự phát triển LLM để tăng thu nhập, thì Nvidia lại khác biệt. Họ muốn phục vụ và áp dụng mọi nhu cầu AI, từ phần cứng đến giải pháp và ứng dụng.
Trong tầm nhìn xa, hiệu suất AI của các thế hệ chip mới có thể chỉ là điều được thảo luận và so sánh. Còn việc áp dụng nó thực sự có lẽ sẽ phải chờ đợi. Không phải ai cũng cần sử dụng Generative Fill trong Photoshop. Đối với hầu hết chúng ta, việc sử dụng ChatGPT chỉ là để thưởng thức khả năng của trí tuệ nhân tạo, không phải số lượng người cần dùng nó hàng ngày cho việc học tập và công việc.
Và “tương lai của AI” có thể sẽ mất nhiều năm nữa để hoàn thiện và trở thành hiện thực, đặc biệt khi thị trường không bị xao lãng bởi các từ khóa công nghệ mới như thế nào trong những năm tới, như cách AI đã vượt trội so với blockchain về sự hấp dẫn trong năm 2023.
