Cuộc chạy đua không ngừng nghỉ để thống trị trí tuệ nhân tạo đã châm ngòi cho điều mà nhiều người gọi là "cuộc chiến mô hình", một cuộc cạnh tranh có tính chất sống còn, nơi các gã khổng lồ công nghệ tranh giành vị trí tối cao. Tuy nhiên, theo nhà phân tích công nghệ dày dạn kinh nghiệm Benedict Evans, sân chơi lại cân bằng một cách đáng ngạc nhiên. Trong một bài phát biểu gần đây tại hội nghị Brainstorm AI của Fortune ở London, Evans đã đưa ra một ý tưởng kích thích tư duy: yếu tố khác biệt chính giữa các phòng thí nghiệm AI hàng đầu không phải là công nghệ đột phá hoặc thuật toán độc quyền, mà là khả năng tiếp cận nguồn vốn gần như không giới hạn của họ.
Khẳng định của Evans thách thức quan niệm thông thường rằng sự đổi mới AI chỉ được thúc đẩy bởi sức mạnh trí tuệ và những đột phá về thuật toán. Ông lập luận rằng các mô hình nền tảng, chẳng hạn như GPT của OpenAI hoặc Gemini của Google, đang nhanh chóng trở thành hàng hóa. Điều này có nghĩa là các mô hình này ngày càng có thể hoán đổi cho nhau và dễ dàng có sẵn, làm giảm lợi thế cạnh tranh của bất kỳ công ty đơn lẻ nào.
Huyền Thoại Hào Kinh Tế
Khái niệm về "hào kinh tế", được phổ biến bởi Warren Buffett, đề cập đến lợi thế cạnh tranh bền vững của một công ty, bảo vệ lợi nhuận dài hạn và thị phần của công ty khỏi các đối thủ. Trong bối cảnh AI, nhiều người ban đầu tin rằng các thuật toán độc quyền, bộ dữ liệu duy nhất hoặc tài năng chuyên biệt sẽ tạo ra một hào kinh tế như vậy. Tuy nhiên, Evans cho rằng điều này đã không thành hiện thực.
Sau hai năm cạnh tranh gay gắt giữa các công ty Big Tech, dường như vẫn không có hào kinh tế cơ bản nào trong bối cảnh AI. Không có rào cản đáng kể nào đối với việc gia nhập thị trường, không có hiệu ứng mạng lưới mạnh mẽ và không có động lực người chiến thắng được tất cả rõ ràng nào. Thay vào đó, động lực chính của tiến bộ là một lượng lớn vốn đầu tư đổ vào.
Năm ngoái, bốn công ty điện toán đám mây lớn đã chi tổng cộng hơn 200 tỷ đô la để xây dựng cơ sở hạ tầng hỗ trợ phát triển AI. Năm nay, con số đó dự kiến sẽ vượt quá 300 tỷ đô la. Sự gia tăng theo cấp số nhân trong chi tiêu này làm nổi bật bản chất thâm dụng vốn của cuộc đua AI hiện tại.
"Điều này đã trở nên rất, rất thâm dụng vốn, ít nhất là vào thời điểm hiện tại, rất, rất nhanh chóng," Evans nhận xét. Ông cũng lưu ý rằng một phần đáng kể trong số vốn này cuối cùng đang chảy vào Nvidia, nhà sản xuất GPU hàng đầu, vốn rất cần thiết cho việc đào tạo các mô hình AI.
Kết quả của khoản chi tiêu khổng lồ này là sự gia tăng của các mô hình AI, đang trở nên ngày càng dễ tiếp cận. Điều này, đến lượt nó, tạo ra một môi trường nơi bất kỳ ai có nguồn lực tài chính đáng kể đều có thể xây dựng một mô hình nền tảng có thể cạnh tranh với những mô hình được phát triển bởi các công ty AI hàng đầu.
Ví dụ: DeepSeek là một công ty AI đã tận dụng các mô hình nguồn mở hiện có và khoản đầu tư 1,6 tỷ đô la để tạo ra một mô hình AI cạnh tranh. Đây là một minh họa hấp dẫn về cách vốn có thể san bằng sân chơi và cho phép những người mới tham gia thách thức các đối thủ đã thành danh.
Thế Khó Hàng Hóa
Evans lập luận rằng các mô hình AI như GPT của OpenAI, Claude của Anthropic và Gemini của Google đang phát triển thành "hàng hóa". Các mô hình này đang trở nên dễ dàng có sẵn, các dịch vụ có thể hoán đổi cho nhau, tương tự như cơ sở hạ tầng chi phí thấp, không khác biệt.
Xu hướng hàng hóa hóa này có ý nghĩa sâu sắc đối với ngành công nghiệp AI. Nó gợi ý rằng chiến trường cuối cùng sẽ không phải là ai có mô hình cơ sở tốt nhất, mà là ai có thể đóng gói, tích hợp và quản lý mô hình đó một cách hiệu quả nhất trong các sản phẩm và dịch vụ thực tế.
Nói cách khác, lợi thế cạnh tranh có thể không nằm ở bản thân mô hình nền tảng, mà ở các lớp ứng dụng và dịch vụ được xây dựng trên đó. Sự thay đổi trọng tâm này đòi hỏi một tập hợp các kỹ năng và khả năng khác nhau, nhấn mạnh vào phát triển sản phẩm, trải nghiệm người dùng và tuân thủ quy định.
Evans đã trình bày chi tiết về điểm này trong một bài đăng trên blog, sử dụng việc OpenAI gần đây ra mắt công cụ Nghiên cứu Sâu của mình làm ví dụ. Ông lập luận rằng OpenAI và các phòng thí nghiệm mô hình nền tảng khác thiếu một hào kinh tế hoặc khả năng phòng thủ thực sự ngoài khả năng tiếp cận vốn. Họ chưa đạt được sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường bên ngoài mã hóa và tiếp thị, và các dịch vụ của họ về cơ bản chỉ giới hạn ở các hộp văn bản và API để các nhà phát triển khác xây dựng dựa trên.
Cát Lún Của Cạnh Tranh AI
Việc hàng hóa hóa các mô hình AI đang định hình lại bối cảnh cạnh tranh, buộc các công ty phải đánh giá lại chiến lược của mình và tập trung vào các lĩnh vực khác biệt mới. Khi công nghệ cơ bản trở nên dễ tiếp cận hơn, trọng tâm đang chuyển sang phát triển ứng dụng, tích hợp và quản trị.
Dưới đây là một số xu hướng chính đang nổi lên trong ngành công nghiệp AI:
AI Dành Riêng Cho Ứng Dụng: Các công ty ngày càng tập trung vào việc phát triển các giải pháp AI phù hợp với các ngành hoặc trường hợp sử dụng cụ thể. Cách tiếp cận này cho phép họ tạo ra các ứng dụng nhắm mục tiêu và hiệu quả hơn, đáp ứng nhu cầu cụ thể của khách hàng.
Sản Phẩm Được Trang Bị AI: Việc tích hợp AI vào các sản phẩm và dịch vụ hiện có ngày càng trở nên phổ biến. Điều này có thể nâng cao chức năng, cải thiện trải nghiệm người dùng và tạo ra các luồng doanh thu mới.
Quản Trị và Đạo Đức AI: Khi AI trở nên phổ biến hơn, những lo ngại về sự thiên vị, công bằng và trách nhiệm giải trình ngày càng tăng. Các công ty đang bắt đầu đầu tư vào các khuôn khổ quản trị AI và các nguyên tắc đạo đức để đảm bảo phát triển và triển khai AI có trách nhiệm.
AI Biên: Việc triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên, chẳng hạn như điện thoại thông minh và cảm biến IoT, đang thu hút được sự chú ý. Điều này cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực mà không cần dựa vào kết nối đám mây, giảm độ trễ và cải thiện quyền riêng tư.
AI Dưới Dạng Dịch Vụ: Sự xuất hiện của các nền tảng AI dưới dạng dịch vụ (AIaaS) đang làm cho AI trở nên dễ tiếp cận hơn đối với các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô. Các nền tảng này cung cấp các mô hình được đào tạo trước, các công cụ phát triển và cơ sở hạ tầng, cho phép các công ty nhanh chóng và dễ dàng tích hợp AI vào hoạt động của họ.
Vai Trò Bền Bỉ Của Vốn
Mặc dù việc hàng hóa hóa các mô hình AI có thể làm giảm tầm quan trọng của công nghệ độc quyền, nhưng vốn sẽ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong ngành công nghiệp AI. Khả năng tiếp cận nguồn vốn sẽ rất cần thiết để các công ty:
Đào tạo và tinh chỉnh các mô hình AI: Đào tạo các mô hình AI lớn đòi hỏi nguồn lực tính toán và chuyên môn đáng kể. Các công ty có khả năng tiếp cận vốn có thể đủ khả năng đào tạo các mô hình lớn hơn trên nhiều dữ liệu hơn, có khả năng đạt được hiệu suất tốt hơn.
Phát triển và triển khai các ứng dụng AI: Xây dựng và triển khai các ứng dụng AI đòi hỏi đầu tư vào phát triển phần mềm, cơ sở hạ tầng và tài năng. Các công ty có khả năng tiếp cận vốn có thể đầu tư vào các lĩnh vực này để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ được trang bị AI hấp dẫn.
Thu hút tài năng AI: Nhu cầu về tài năng AI rất cao, và các kỹ sư và nhà nghiên cứu AI lành nghề đòi hỏi mức lương cao. Các công ty có khả năng tiếp cận vốn có thể thu hút và giữ chân nhân tài hàng đầu, mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh.
Tiến hành nghiên cứu và phát triển: Đổi mới liên tục là điều cần thiết trong bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng. Các công ty có khả năng tiếp cận vốn có thể đầu tư vào nghiên cứu và phát triển để khám phá các kỹ thuật và ứng dụng AI mới.
Vượt qua các rào cản pháp lý: Khi AI trở nên được quy định nhiều hơn, các công ty sẽ cần đầu tư vào tuân thủ và chuyên môn pháp lý. Các công ty có khả năng tiếp cận vốn có thể đủ khả năng vượt qua các rào cản pháp lý này một cách hiệu quả.
Tương Lai Của Cạnh Tranh AI
Ngành công nghiệp AI đang trải qua một giai đoạn chuyển đổi nhanh chóng. Việc hàng hóa hóa các mô hình AI đang san bằng sân chơi, nhưng vốn sẽ vẫn là một yếu tố quyết định thành công quan trọng. Các công ty có thể tận dụng hiệu quả vốn để phát triển các ứng dụng AI hấp dẫn, thu hút nhân tài hàng đầu và vượt qua bối cảnh pháp lý đang phát triển sẽ có vị thế tốt nhất để phát triển mạnh về lâu dài.
Tương lai của cạnh tranh AI có thể sẽ được đặc trưng bởi:
Tăng cường chuyên môn hóa: Các công ty sẽ tập trung vào việc phát triển các giải pháp AI cho các ngành hoặc trường hợp sử dụng cụ thể, thay vì cố gắng xây dựng các mô hình AI đa năng.
Nhấn mạnh hơn vào phát triển ứng dụng: Trọng tâm sẽ chuyển từ xây dựng các mô hình cơ sở sang tạo ra các ứng dụng được trang bị AI hấp dẫn, giải quyết các vấn đề thực tế.
Tầm quan trọng ngày càng tăng của quản trị AI: Các công ty sẽ ưu tiên phát triển và triển khai AI có đạo đức và trách nhiệm, đảm bảo rằng AI được sử dụng vì lợi ích tốt đẹp.
Tiếp tục đổi mới trong phần cứng AI: Nhu cầu về phần cứng AI mạnh mẽ và hiệu quả hơn sẽ tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới trong các lĩnh vực như GPU, TPU và điện toán neuromorphic.
Hợp tác và nguồn mở: Hợp tác và các sáng kiến nguồn mở sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong hệ sinh thái AI, thúc đẩy sự đổi mới và dân chủ hóa khả năng tiếp cận công nghệ AI.
Tóm lại, mặc dù khả năng tiếp cận vốn có thể là yếu tố khác biệt chính trong bối cảnh AI hiện tại, nhưng thành công lâu dài của các công ty AI sẽ phụ thuộc vào khả năng đổi mới, thích ứng và xây dựng các giải pháp được trang bị AI hấp dẫn, tạo ra giá trị cho khách hàng và xã hội nói chung.