Vài ngày trước, DeepSeek lặng lẽ tung ra bản cập nhật cho mô hình AI R1 của mình. Tự hào với hiệu suất nâng cao với mức giá vẫn thấp hơn nhiều so với các đối thủ cạnh tranh, sự ra mắt này có thể được kỳ vọng sẽ tạo ra tiếng vang đáng kể. Tuy nhiên, phản ứng từ ngành công nghệ và các nhà đầu tư lại đáng ngạc nhiên là im ắng. Điều này trái ngược hoàn toàn với phản ứng vào đầu năm 2024, khi mô hình R1 ban đầu của DeepSeek gây chấn động thị trường, gây ra lo ngại về chi tiêu cho AI tạo sinh và khiến cổ phiếu công nghệ lao dốc.
Lần này, việc công bố mô hình cập nhật hầu như không được chú ý. Như nhà phân tích Ross Sandler của Barclays đã lưu ý, sự kiện này “đến và đi mà không hề hấn gì”, khiến ông kết luận rằng sự hiểu biết của cộng đồng đầu tư về bối cảnh AI đã trưởng thành đáng kể trong một khoảng thời gian ngắn.
Một trường hợp thờ ơ tập thể?
Để đánh giá tâm lý chung, một cuộc thăm dò không chính thức đã được tiến hành giữa các thành viên của nhóm công nghệ của Business Insider. Kết quả thật đáng chú ý:
- Một biên tập viên thú nhận đã bỏ lỡ hoàn toàn bản cập nhật DeepSeek, bày tỏ cảm giác tội lỗi vì đã tụt hậu.
- Một đồng nghiệp khác nhớ lại đã thoáng thấy tin tức nhưng không đi sâu vào chi tiết.
- Một phóng viên công nghệ đề cập đến việc lướt qua một chủ đề Reddit về chủ đề này nhưng nhanh chóng bỏ qua nó.
- Một phóng viên khác thừa nhận đã hoàn toàn bỏ qua thông báo.
- Một biên tập viên khác chỉ đơn giản nói, “thật ra là chưa nhận thấy!”
Các phản hồi làm nổi bật sự thiếu nhận thức lan rộng, ngay cả giữa những cá nhân theo dõitin tức công nghệ chặt chẽ hàng ngày. Điều này đặt ra câu hỏi: tại sao sự tiến bộ mới nhất của DeepSeek lại không thu hút được sự chú ý mà nó có thể đã từng nhận được?
Cát lún của cuộc cạnh tranh AI
Mặc dù mô hình R1 của DeepSeek được coi là một trong những mô hình AI hoạt động hàng đầu hiện có, nhưng tác động của nó không còn rõ rệt như trước. Sandler gợi ý rằng lợi thế giá tương đối của sản phẩm mới nhất của DeepSeek đã giảm đi. Ban đầu, nó rẻ hơn khoảng 27 lần so với mô hình o1 của OpenAI. Bây giờ, lợi thế đó đã giảm xuống còn khoảng 17 lần rẻ hơn.
Khoảng cách giá thu hẹp này nhấn mạnh một xu hướng rộng lớn hơn: sự hội tụ hiệu suất giữa các mô hình AI hàng đầu. Nhiều mô hình trong số này được đào tạo trên các bộ dữ liệu tương tự được thu thập từ internet, khiến ngày càng khó đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể chỉ dựa trên hiệu suất. Những đột phá được nhanh chóng mô phỏng và tích hợp vào các dịch vụ cạnh tranh, san bằng sân chơi.
Tầm quan trọng ngày càng tăng của phân phối
Mặc dù giá vẫn là một yếu tố, nhưng phân phối đang nổi lên như một yếu tố khác biệt quan trọng. Người dùng có nhiều khả năng sử dụng các mô hình OpenAI trong môi trường doanh nghiệp hơn nếu chủ nhân của họ cung cấp quyền truy cập vào tài khoản ChatGPT. Tương tự, người dùng điện thoại thông minh Android có nhiều khả năng tương tác với chatbot Gemini của Google hơn, tận dụng các mô hình AI của gã khổng lồ tìm kiếm.
DeepSeek hiện thiếu các kênh phân phối mạnh mẽ mà các đối thủ cạnh tranh của mình đang có, đặc biệt là ở các thị trường phương Tây. Phạm vi tiếp cận hạn chế này cản trở khả năng đạt được sự chấp nhận rộng rãi, bất kể khả năng công nghệ của nó.
Suy nghĩ lại về cơn sốt cơ sở hạ tầng AI
Sự hoảng loạn ban đầu xung quanh mô hình R1 của DeepSeek vào đầu năm 2024 bắt nguồn từ lo ngại rằng phòng thí nghiệm Trung Quốc đã phát triển các mô hình hiệu quả hơn, đòi hỏi ít cơ sở hạ tầng điện toán hơn. Tuy nhiên, thực tế có thể phức tạp hơn.
Các mô hình “lý luận” nâng cao như R1 của DeepSeek và o3 của OpenAI đòi hỏi sức mạnh tính toán đáng kể do khả năng phân tích các yêu cầu phức tạp thành nhiều bước “suy nghĩ”. Mỗi bước tạo ra một lời nhắc mới, dẫn đến một loạt các mã thông báo mới phải được xử lý.
Do đó, đóng góp của DeepSeek có thể nằm ở việc phổ biến các mô hình lý luận phức tạp này, mà trớ trêu thay, đòi hỏi đầu tư nhiều hơn vào GPU và các tài nguyên điện toán khác. Điều này thách thức giả định ban đầu rằng công nghệ của DeepSeek sẽ dẫn đến việc giảm chi tiêu cho cơ sở hạ tầng.
Vượt ra ngoài sự cường điệu: Một quan điểm sắc thái hơn
Sự đón nhận dè dặt đối với mô hình AI mới nhất của DeepSeek cho thấy một sự thay đổi trong cách ngành công nghệ nhận thức và đánh giá những tiến bộ của AI. Cơn sốt ban đầu đã nhường chỗ cho một cách tiếp cận sáng suốt hơn, với sự nhấn mạnh lớn hơn vào các cân nhắc thực tế như phân phối, yêu cầu cơ sở hạ tầng và mức độ đạt được hiệu suất thực sự.
Mặc dù DeepSeek tiếp tục thúc đẩy các ranh giới của công nghệ AI, nhưng thành công của nó sẽ phụ thuộc không chỉ vào năng lực kỹ thuật mà còn cả vào khả năng điều hướng các động lực đang phát triển của bối cảnh AI và thiết lập một chỗ đứng vững chắc trên thị trường. Trọng tâm đang chuyển từ điều kỳ diệu công nghệ đơn thuần sang ứng dụng và khả năng tiếp cận thực tế.
Ảo ảnh về sự vượt trội của AI: Vai trò quyết định của dữ liệu
Sự phấn khích ban đầu xung quanh mô hình R1 của DeepSeek một phần bắt nguồn từ nhận thức rằng nó đại diện cho một bước tiến đáng kể trong khả năng AI. Tuy nhiên, khi nhiều mô hình xuất hiện và lĩnh vực này đã trưởng thành, ngày càng trở nên rõ ràng rằng dữ liệu cơ bản được sử dụng để đào tạo các mô hình này đóng một vai trò quan trọng trong hiệu suất của chúng. Phần lớn dữ liệu này được lấy từ cùng một nguồn – các mảng văn bản và mã rộng lớn được thu thập từ internet. Nền tảng được chia sẻ này chắc chắn dẫn đến sự hội tụ về khả năng, khiến bất kỳ một mô hình đơn lẻ nào khó đạt được vị trí thống trị thực sự.
Ý tưởng về một mô hình AI duy nhất, toàn năng vượt trội hơn tất cả các mô hình khác đang trở nên ít thực tế hơn. Thay vào đó, chúng ta có khả năng thấy một bối cảnh rời rạc với nhiều mô hình khác nhau, mỗi mô hình vượt trội trong các lĩnh vực cụ thể và phục vụ cho các nhu cầu khác nhau. Chuyên môn hóa này sẽ đòi hỏi một sự hiểu biết sắc thái hơn về điểm mạnh và điểm yếu của từng mô hình, thay vì chỉ đơn giản dựa vào các số liệu hiệu suất tiêu đề.
Khả năng tiếp cận và tích hợp: Vượt qua các rào cản để chấp nhận
Năng lực công nghệ chỉ là một phần của bức tranh. Để một mô hình AI thực sự thành công, nó phải có thể truy cập và dễ dàng tích hợp vào các quy trình làm việc hiện có. Đây là nơi các công ty như OpenAI và Google có một lợi thế đáng kể. Nền tảng của họ được áp dụng rộng rãi và API của họ được ghi chép đầy đủ, giúp các nhà phát triển và doanh nghiệp kết hợp các khả năng AI của họ vào các sản phẩm và dịch vụ của họ một cách tương đối đơn giản.
DeepSeek phải đối mặt với thách thức vượt qua các rào cản để chấp nhận này. Xây dựng một hệ sinh thái mạnh mẽ xung quanh mô hình của nó, cung cấp tài liệu toàn diện và cung cấp hỗ trợ mạnh mẽ cho các nhà phát triển sẽ là những bước quan trọng để đạt được sức hút trên thị trường. Điều này cũng liên quan đến việc hợp tác với những người chơi quan trọng trong các ngành khác nhau để tạo ra các giải pháp phù hợp đáp ứng nhu cầu cụ thể.
Thắt cổ chai GPU: Cơ sở hạ tầng như một yếu tố hạn chế
Việc phát triển và triển khai các mô hình AI tiên tiến phụ thuộc rất nhiều vào phần cứng chuyên dụng, đặc biệt là GPU. Các bộ xử lý mạnh mẽ này rất cần thiết để đào tạo và chạy các thuật toán AI chuyên sâu về tính toán. Khi các mô hình AI trở nên phức tạp hơn, nhu cầu về GPU của chúng tiếp tục tăng lên, tạo ra một nút thắt cổ chai tiềm năng.
Sự sẵn có hạn chế và chi phí cao của GPU có thể cản trở sự tiến bộ của các công ty AI nhỏ hơn, trong khi những người chơi lớn hơn với túi tiền sâu hơn có thể đảm bảo quyền truy cập vào các tài nguyên mà họ cần. Điều này tạo ra một sân chơi không đồng đều và có thể kìm hãm sự đổi mới. Vượt qua nút thắt cổ chai này sẽ đòi hỏi đầu tư vào các kiến trúc phần cứng mới và các thuật toán AI hiệu quả hơn có thể chạy trên phần cứng ít mạnh mẽ hơn.
Khía cạnh đạo đức: Đảm bảo phát triển AI có trách nhiệm
Khi các mô hình AI ngày càng được tích hợp vào cuộc sống của chúng ta, điều quan trọng là phải giải quyết các tác động đạo đức của việc sử dụng chúng. Các vấn đề như thiên vị, công bằng và minh bạch phải được xem xét cẩn thận để đảm bảo rằng các hệ thống AI được sử dụng có trách nhiệm và không duy trì các khuôn mẫu hoặc phân biệt đối xử có hại.
Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận nhiều mặt, bao gồm phát triển các phương pháp mạnh mẽ để phát hiện và giảm thiểu thiên vị trong dữ liệu đào tạo, thúc đẩy tính minh bạch trong các thuật toán AI và thiết lập các hướng dẫn rõ ràng cho việc sử dụng AI một cách đạo đức. Các nhà phát triển AI cũng phải chịu trách nhiệm về các quyết định mà hệ thống của họ đưa ra và sẵn sàng giải quyết mọi hậu quả không mong muốn.
Bối cảnh đang phát triển: Một quá trình thích ứng liên tục
Lĩnh vực AI liên tục phát triển, với những đột phá và thách thức mới nổi lên với tốc độ nhanh chóng. Để luôn dẫn đầu, các nhà phát triển AI phải có khả năng thích ứng và sẵn sàng chấp nhận những ý tưởng và cách tiếp cận mới. Điều này cũng đòi hỏi cam kết học tập liên tục và sẵn sàng thách thức các giả định hiện có.
Tương lai của AI có khả năng được đặc trưng bởi sự nhấn mạnh lớn hơn vào hợp tác, với các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và nhà hoạch định chính sách làm việc cùng nhau để giải quyết những thách thức và cơ hội do công nghệ chuyển đổi này mang lại. Các sáng kiến mã nguồn mở và các dự án do cộng đồng điều hành sẽ đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong việc thúc đẩy sự đổi mới và đảm bảo rằng lợi ích của AI được chia sẻ rộng rãi.
Chuyên môn hóa và các ứng dụng thích hợp
Thay vì một mô hình AI duy nhất thống trị tất cả các nhiệm vụ, chúng ta có thể dự đoán chuyên môn hóa lớn hơn và sự gia tăng của các ứng dụng thích hợp. Các mô hình AI khác nhau sẽ được điều chỉnh cho phù hợp với các ngành hoặc nhiệm vụ cụ thể, tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả cho mục đích sử dụng dự kiến của chúng. Ví dụ: một mô hình có thể vượt trội trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho chatbot dịch vụ khách hàng, trong khi một mô hình khác có thể được tối ưu hóa để nhận dạng hình ảnh trong chẩn đoán y tế.
Chuyên môn hóa này sẽ dẫn đến một thị trường rời rạc hơn nhưng cũng tạo ra các cơ hội mới cho các công ty nhỏ hơn cạnh tranh bằng cách tập trung vào các lĩnh vực chuyên môn cụ thể. Điều quan trọng là xác định các nhu cầu chưa được đáp ứng và phát triển các giải pháp AI đáp ứng hiệu quả những nhu cầu đó.
Yếu tố con người: Tăng cường, không thay thế, khả năng của con người
Bất chấp những tiến bộ nhanh chóng trong AI, điều quan trọng cần nhớ là AI là một công cụ được thiết kế để tăng cường, không thay thế, khả năng của con người. AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, phân tích các bộ dữ liệu lớn và tạo ra những hiểu biết sâu sắc mà con người có thể bỏ lỡ. Tuy nhiên, nó thiếu sự sáng tạo, tư duy phản biện và trí tuệ cảm xúc, những phẩm chất cần thiết cho nhiều vai trò.
Các ứng dụng thành công nhất của AI sẽ là những ứng dụng kết hợp điểm mạnh của con người và máy móc, cho phép mỗi bên tập trung vào những gì họ làm tốt nhất. Điều này đòi hỏi một sự thay đổi trong tư duy từ việc xem AI như một sự thay thế cho người lao động sang xem nó như một đối tác có thể nâng cao năng suất và hiệu quả của họ.
Các tác động lâu dài và tác động xã hội
Các tác động lâu dài của AI là sâu rộng và sẽ có tác động sâu sắc đến xã hội. Khi AI trở nên phổ biến hơn, điều cần thiết là phải xem xét các hậu quả tiềm tàng và thực hiện các bước để giảm thiểu mọi tác động tiêu cực. Điều này bao gồm giải quyết các vấn đề như dịch chuyển công việc, thiên vị thuật toán và xói mòn quyền riêng tư.
Chính phủ các nhà hoạch định chính sách đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của AI bằng cách thiết lập các quy định và hướng dẫn thúc đẩy sự đổi mới có trách nhiệm và bảo vệ lợi ích công cộng. Điều quan trọng nữa là tham gia vào đối thoại công khai về các tác động đạo đức và xã hội của AI để đảm bảo rằng các công nghệ này được sử dụng theo cách mang lại lợi ích cho toàn nhân loại.
Sức mạnh của mã nguồn mở và hợp tác cộng đồng
Các sáng kiến mã nguồn mở và hợp tác cộng đồng đang đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong sự phát triển và tiến bộ của AI. Bằng cách chia sẻ mã, dữ liệu và kiến thức, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể đẩy nhanh quá trình đổi mới và đảm bảo rằng lợi ích của AI được phân phối rộng rãi.
Các dự án mã nguồn mở cũng thúc đẩy tính minh bạch và trách nhiệm giải trình, cho phép công chúng xem xét kỹ lưỡng các thuật toán AI và xác định các sai sót hoặc lỗ hổng tiềm ẩn. Cách tiếp cận hợp tác này nuôi dưỡng một hệ sinh thái AI dân chủ và toàn diện hơn, trao quyền cho các cá nhân và tổ chức đóng góp vào sự phát triển của các công nghệ mạnh mẽ này.
Học tập suốt đời và thích ứng trong kỷ nguyên AI
Tốc độ thay đổi nhanh chóng trong lĩnh vực AI đòi hỏi các cá nhân phải chấp nhận học tập suốt đời và thích ứng. Các kỹ năng đang có nhu cầu cao ngày nay có thể trở nên lỗi thời vào ngày mai, vì vậy điều cần thiết là phải liên tục cập nhật kiến thức và khả năng của một người.
Điều này bao gồm việc phát triển một nền tảng vững chắc về toán học, thống kê và khoa học máy tính, cũng như trau dồi tư duy phản biện, giải quyết vấn đề và kỹ năng giao tiếp. Nócũng đòi hỏi sự sẵn sàng thử nghiệm các công nghệ mới và học hỏi từ cả thành công và thất bại. Trong kỷ nguyên AI, khả năng thích ứng sẽ là tài sản có giá trị nhất.
Nhìn về phía trước: Tương lai của AI
Tương lai của AI chứa đầy những khả năng, nhưng nó cũng đầy rẫy những thách thức. Để nhận ra đầy đủ tiềm năng của các công nghệ này, chúng ta phải tiếp cận chúng với tinh thần trách nhiệm và cam kết với các giá trị đạo đức và xã hội. Bằng cách thúc đẩy sự hợp tác, thúc đẩy tính minh bạch và ưu tiên phúc lợi của con người, chúng ta có thể đảm bảo rằng AI được sử dụng để tạo ra một tương lai tốt đẹp hơn cho tất cả mọi người.
Phản ứng dè dặt đối với mô hình mới nhất của DeepSeek không phải là dấu hiệu cho thấy AI đang mất đà, mà là một dấu hiệu cho thấy ngành này đang trưởng thành và trở nên sắc thái hơn trong việc đánh giá những tiến bộ của AI. Trọng tâm đang chuyển từ sự cường điệu và suy đoán sang các ứng dụng thực tế, khả năng tiếp cận và phát triển có trách nhiệm. Khi AI tiếp tục phát triển, điều cần thiết là phải duy trì một quan điểm quan trọng và ưu tiên nhu cầu và giá trị của nhân loại. Những năm tới hứa hẹn sẽ có tính chuyển đổi, khi AI tiếp tục định hình lại các ngành công nghiệp, nền kinh tế và xã hội trên toàn cầu.