Trí tuệ nhân tạo và học máy trong xe điện: Từ cuộc cách mạng đến 'thất bại' của công nghệ, đầu tư 50 tỷ USD chỉ thu về 3 tỷ USD, càng phát triển càng thua lỗ

Sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo đã giảm tốc trong 14 tháng qua do sát cạnh giới hạn của công nghệ hiện tại. Liệu việc học máy trong xe điện có trải qua cùng số phận với trí tuệ nhân tạo?

Năm 2021, tỷ phú Elon Musk lần đầu tiên trở thành người giàu nhất hành tinh nhờ sự phát triển mạnh mẽ của xe điện. Sự lan rộng của mong đợi về một cuộc cách mạng xanh trong ngành công nghiệp ô tô đã đẩy giá cổ phiếu Tesla lên cao kỷ lục.

Tuy nhiên, sau 3 năm, mặc dù Elon Musk vẫn là người giàu nhất thế giới, nhưng mong đợi về cuộc cách mạng ở Tesla đã không được đáp ứng. Thay vào đó, đế chế xe điện này phải đối mặt với việc giảm giá sản phẩm để duy trì doanh số, mặc dù điều này ảnh hưởng tiêu cực đến lợi nhuận.

Thay vì liên tục cải tiến và đột phá như cam kết ban đầu, hiện nay thị trường xe điện chủ yếu tập trung vào giá cả và hiệu suất. Hậu quả là xe hybrid trở thành lựa chọn hàng đầu của người tiêu dùng thay vì xe điện.

Bây giờ, có vẻ như câu chuyện tương tự cũng đang diễn ra trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI).

Không ai muốn bỏ lỡ 'chuyến tàu'

Trong tuần vừa qua, tập đoàn Nvidia chuyên sản xuất chip cho phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) đã công bố kết quả doanh thu đáng kinh ngạc, trong khi tỷ phú Elon Musk của Tesla lại tuyên bố sẽ ra mắt công nghệ AI thông minh bằng con người vào năm 2025.

Nhiều tập đoàn công nghệ lớn hiện nay đang tất bật mua chip phát triển AI vì không ai muốn lỡ hẹn với 'cuộc cách mạng mới' trên thị trường.

Tuy nhiên, tiến triển của AI đang rõ ràng chậm lại, thậm chí có thể nói là gây thất vọng cho nhiều người.

Ví dụ rõ nhất là tốc độ tiến hóa của AI đang giảm dần và ít ứng dụng được triển khai hơn so với mong đợi. Thậm chí, những dự án AI có khả năng nhất cũng đang gặp khó khăn về cả công nghệ lẫn vốn.

Cần nhớ rằng việc xây dựng mô hình AI mới đòi hỏi chi phí khổng lồ với lượng chip xử lý đắt đỏ cho các trung tâm dữ liệu, cùng với đó là nhu cầu lớn về điện năng và nước làm mát cho các trung tâm này.

Ngoài ra, công ty cũng cần chi trả cho các dịch vụ điện toán đám mây lớn để lưu trữ và hỗ trợ khách hàng truy cập công nghệ AI.

Ngay cả với những nỗ lực này, sản phẩm AI vẫn chưa chắc mang lại lợi nhuận khi OpenAI, tổ chức mẹ của ChatGPT hiện nay, vẫn chưa thể thu được lợi nhuận.

Còn nhiều sản phẩm mới, các doanh nghiệp mới đang tiếp cận thị trường với tính năng gần như tương đương và chỉ có một số thay đổi nhỏ.

Mặc dù AI được sử dụng rộng rãi trên toàn cầu, nhưng việc hoàn toàn thay thế con người bằng công nghệ này vẫn chưa khả thi do hạn chế về kỹ thuật.

Nhiều chuyên gia đang đặt câu hỏi liệu AI có thể trở thành cú lừa thế kỷ hay không. Trong thập kỷ 1990, sự phát triển của công nghệ cáp quang đã tạo ra cơn sốt dotcom trước khi nhanh chóng sụp đổ, gây ra những hậu quả kéo dài.

Chậm lại

Hầu hết những cải tiến trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phát triển AI như ChatGPT của OpenAI hoặc Gemini của Google đều bắt nguồn từ việc gia tăng dữ liệu để tự cải thiện.

Quá trình này sẽ tiêu tốn rất nhiều tiền cho năng lượng, mua thêm chip, lưu trữ điện toán đám mây... Ngoài ra còn tiền bản quyền và những vấn đề pháp lý về quyền sở hữu trí tuệ và bảo mật thông tin cá nhân khi AI lan rộng, buộc các chính phủ phải can thiệp.

Tuy vậy, thách thức lớn nhất là khả năng cải tiến của mô hình này đang gặp hạn chế. Mặc dù cung cấp nhiều dữ liệu hơn có thể giúp AI tự học và phát triển, nhưng vấn đề là dữ liệu mà con người tạo ra trên Internet cũng có hạn.

Do đó, sẽ đến lúc các AI sẽ không còn dữ liệu để học hỏi và phải tự 'suy nghĩ' logic để hoàn thiện trí thông minh của chúng.

Hiện nay, nhiều kỹ sư đang chuyển sang sử dụng dữ liệu tổng hợp (Synthetic Data), tức là thông tin được tạo ra bởi các AI khác để cung cấp dữ liệu đầu vào cho việc phát triển công nghệ này.

Nhà khoa học Gary Marcus, người đã bán một startup về AI cho Uber vào năm 2016, cho rằng phương pháp làm đầy số liệu mà Google hay Microsoft đang thực hiện có hạn chế và khó tạo ra những sản phẩm đột phá mong muốn, như một công nghệ lái xe tự động hoàn toàn dựa trên AI.

Theo Marcus, các AI đời đầu như ChatGPT đã trải qua sự cải tiến đáng kể, nhưng tiến bộ đang chậm lại. Trong 14 tháng qua, sự tiến bộ của ChatGPT không thể đáp ứng được những lợi ích kinh doanh cần thiết để hồi vốn cho các nhà đầu tư.

'Sự thật là khả năng cải tiến của các AI hiện nay đã tiệm cận mức bão hòa do giới hạn về công nghệ, dẫn đến sự ổn định hoặc chậm lại trong việc phát triển sản phẩm', ông Marcus nhận định.

Dấu hiệu rõ nhất cho thấy khoảng cách về khả năng của các mô hình AI đang dần thu hẹp. Tất cả các mô hình AI hàng đầu hiện nay đều có điểm số tương tự trong các bài kiểm tra khả năng.

Trong khi đó, các mô hình AI nguồn mở miễn phí cũng đang bắt đầu bắt kịp.

Chứng khoán của AI

Một công nghệ đạt đến tình trạng bão hòa khi mọi người đều biết cách tạo ra chúng. Nếu không có ai nắm giữ những công nghệ độc quyền, những đột phá mới trong công nghệ thì không có sản phẩm nào thực sự nổi trội trên thị trường.

Trong tình hình không ai chiếm ưu thế tuyệt đối về công nghệ này, các doanh nghiệp sẽ tìm kiếm hiệu quả và người chiến thắng sẽ là những người giảm chi phí tốt nhất để thu về lợi nhuận từ AI.

Điều này đã xảy ra với xe điện khi sản phẩm này được kỳ vọng tạo ra cuộc cách mạng trong ngành ô tô. Kỳ vọng này đã khiến Elon Musk trở thành tỷ phú giàu nhất thế giới và kích thích hàng loạt thương hiệu thiết lập nhà máy ắc quy.

Tuy nhiên, với xe điện đã đạt đến giới hạn phát triển với công nghệ hiện tại và nhu cầu giảm đi, Elon Musk và các hãng xe điện phải tham gia vào cuộc chiến giảm giá để giữ thị phần dù điều này làm giảm lợi nhuận.

Cũng theo CEO Anshu Sharma của startup AI Skyflow, người cũng là Cựu Phó Chủ tịch của Salesforce, tương lai thương mại hóa công nghệ AI của các hãng như OpenAI đang trở nên mờ mịt.

Mặc dù CEO Sharma đồng tình rằng các tập đoàn lớn như Microsoft hoặc Google có thể đầu tư một lượng lớn vốn để phát triển AI và tiếp tục tăng giá trị của chúng, nhưng với sự ít tiến bộ hơn, chúng sẽ trở thành một loại hàng hóa đầu cơ không xứng đáng với nguồn lực và thời gian bỏ ra.

Điều này có thể khiến nhiều startup AI phải rời bỏ khi nhà đầu tư mất kiên nhẫn sau một thời gian dài chờ đợi mà không thấy sản phẩm cách mạng như kỳ vọng, chưa kể đến việc kiếm lợi nhuận.

Một số bằng chứng cho thấy nhiều startup AI hiện đang rơi vào tình trạng hỗn loạn. Ví dụ, người đồng sáng lập và nhiều nhân viên của Inflection AI đã chuyển sang làm việc cho Microsoft vào tháng 3/2024, để lại nhiều rắc rối cho startup này.

Giám đốc điều hành của Stability AI, startup phát triển công cụ AI tạo hình ảnh phổ biến Stable Diffusion, cũng bất ngờ ra đi vào tháng 3 cùng năm.

Trong khi đó, nhiều startup AI khác đang nhắm đến việc bán mình sau khi đạt được một số thành tựu nhất định thay vì tiếp tục đổi mới về kỹ thuật.

Ngoài vấn đề kỳ vọng quá cao từ nhà đầu tư, chi phí vận hành đắt đỏ của AI cũng là một trong những lý do khiến nhiều startup phải bỏ cuộc.

Đắt đỏ và nhiều lỗi

Số liệu từ Sequoia cho thấy ngành công nghệ đã chi đến 50 tỷ USD để mua chip của Nvidia nhằm đào tạo AI vào năm 2023, nhưng hiện chỉ thu về được 3 tỷ USD doanh thu.

Một trong những nguyên nhân chính là chi phí vận hành phát triển AI quá lớn. Để đạt được một kết quả tìm kiếm thông thường, AI cần sử dụng một lượng tài nguyên rất lớn.

Ví dụ, Google, một công ty có doanh thu lớn từ quảng cáo trực tuyến và đang sử dụng AI, theo tờ Wall Street Journal (WSJ), chi phí này cuối cùng cũng sẽ ảnh hưởng đến lợi nhuận.

Bên cạnh đó, việc triển khai AI không đáng sợ như những cảnh báo trước đó.

Một cuộc khảo sát của Microsoft và LinkedIn đã chỉ ra rằng 3/4 nhân viên văn phòng hiện đang sử dụng AI tại nơi làm việc.

Tuy nhiên, một khảo sát khác từ công ty quản lý chi phí doanh nghiệp Ramp lại chỉ ra rằng chỉ có 1/3 số công ty trả tiền cho ít nhất một công cụ AI.

Rõ ràng khoảng cách giữa số người sử dụng AI để hỗ trợ hoặc khám phá cách quá xa, với lượng lao động thực sự phải dựa dẫm vào công nghệ này.

Đơn giản nói, các sản phẩm như AI Copilot của Microsoft với giá 30 USD/tháng chưa đủ hấp dẫn doanh nghiệp và lao động, chưa đủ mạnh mẽ để thay thế lao động và chắc chắn không đủ để đem lại lợi nhuận như kỳ vọng.

Mặc dù cha đẻ của ChatGPT, OpenAI, không công bố doanh thu hàng năm, nhưng theo ước tính của tờ Financial Times, con số này khoảng 2 tỷ USD, thấp hơn rất nhiều so với mức doanh thu cần để hòa vốn và cách xa so với mức định giá 90 tỷ USD của hãng.

Đồng quan điểm, giáo sư Peter Cappelli của Đại học Pennsylvania cho rằng AI không thực sự đáng sợ như mọi người vẫn nghĩ. Công nghệ mới có thể tăng năng suất cho lao động nhưng không thể thay thế hoàn toàn con người trong nhiều lĩnh vực.

Ví dụ, việc AI tạo ra nhiều thông tin giả, sai lệch hoặc phi logic vẫn cần sự can thiệp của con người để quản lý và sử dụng các công cụ này.

Dĩ nhiên, trong tương lai xa, AI sẽ thay đổi cách thức vận hành của nhiều ngành kinh tế, nhưng kỳ vọng vào một cuộc cách mạng trong thời gian ngắn với tốc độ nhanh là điều khó có thể xảy ra.

Có thể AI đang tái diễn kịch bản thất bại của ngành ô tô điện?

*Nguồn: Tổng hợp