Với cơn sốt trí tuệ nhân tạo do ChatGPT gây ra, "Mô hình AI quy mô lớn hơn thì tốt hơn" đã trở thành sự đồng thuận trong ngành, điều này đã thúc đẩy cuộc đua giữa các ông lớn công nghệ như Microsoft (MSFT.O), Google (GOOGL.O), Amazon (AMZN.O) và Meta Platforms (META.O) trong việc mua chip, trong khi Nvidia (NVDA.O) trở thành người hưởng lợi lớn nhất nhờ GPU của họ xuất sắc trong việc huấn luyện AI. Tuy nhiên, cuộc đua này có thể sắp thay đổi, ngành đang phải đối mặt với nhiều rào cản khi theo đuổi các mô hình AI lớn hơn.
Vị thế dẫn đầu của Nvidia và thách thức về nút thắt cổ chai
GPU của Nvidia chiếm ưu thế trong huấn luyện mô hình AI nhờ khả năng tính toán song song hiệu quả. Hiện tại, chỉ số chính để đo lường khả năng AI là số lượng tham số của mô hình, và nhiều tham số hơn có nghĩa là cần nhiều GPU hơn. Tuy nhiên, trong ngành đã xuất hiện những nghi ngờ về hiệu quả của việc mở rộng quy mô mô hình. Đồng sáng lập công ty Writer, Waseem Alshikh, chỉ ra rằng, "Sau hơn một nghìn tỷ tham số, lợi ích trở nên tối thiểu." CEO của Microsoft, Satya Nadella, cũng đã phát biểu tại hội nghị Ignite gần đây rằng, những nghi ngờ xung quanh việc mở rộng mô hình AI có thể kích thích nhiều đổi mới hơn.
Mặc dù vậy, các lãnh đạo trong ngành AI như Sam Altman, CEO của OpenAI và Dario Amodei, CEO của Anthropic, vẫn mạnh mẽ phản đối những nghi ngờ này, cho rằng tiềm năng mở rộng của AI vẫn chưa đạt giới hạn.
Nút thắt dữ liệu và con đường tương lai của AI
Thomas Wolf, Giám đốc Khoa học của Hugging Face, chỉ ra rằng sự thiếu hụt dữ liệu huấn luyện chất lượng có thể là thách thức lớn nhất mà AI đang phải đối mặt. “Chúng tôi đã cạn kiệt nguồn dữ liệu huấn luyện từ internet vài tháng trước.” Sự hạn chế này có thể thúc đẩy tương lai chuyển sang các mô hình nhỏ hơn dựa trên dữ liệu của công ty hoặc cá nhân, thay vì các mô hình lớn do các công ty đám mây lớn hiện nay chi phối.
Yann LeCun, Giám đốc AI của Meta, nhấn mạnh rằng phát triển các mô hình có khả năng ghi nhớ, lập kế hoạch và suy luận mới thực sự là chìa khóa để đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), chứ không chỉ đơn thuần dựa vào các chip quy mô lớn hơn.
Sự trỗi dậy của suy luận và cơ hội cho các đối thủ mới
Trọng tâm của AI dần chuyển từ huấn luyện sang suy luận (quá trình tạo ra câu trả lời hoặc kết quả), điều này mang đến những động thái mới cho thị trường chip. Tính toán suy luận có thể không phụ thuộc vào GPU của Nvidia như huấn luyện, AMD (AMD.O), Intel (INTC.O), chip tùy chỉnh của Amazon và các công ty khởi nghiệp có thể chia sẻ một phần trong lĩnh vực này. Eric Boyd của Microsoft cho rằng, ngoài quy mô mô hình, các cải tiến công nghệ trong quá trình suy luận cũng vô cùng quan trọng.
Nvidia đã nhận ra tiềm năng của suy luận, trong báo cáo tài chính gần đây cho biết doanh thu từ mảng suy luận chiếm 40% doanh thu từ trung tâm dữ liệu và đang tăng trưởng nhanh chóng. Hệ thống máy chủ NVL72 mới ra mắt của họ đã nâng hiệu suất suy luận lên 30 lần, cho thấy sức cạnh tranh mạnh mẽ trong lĩnh vực này.
Những người chiến thắng đa dạng trong giai đoạn mới
Cuộc đua AI chuyển từ huấn luyện sang suy luận, có nghĩa là cơ hội trong ngành sẽ trở nên phân tán hơn. Mặc dù Nvidia vẫn là người chiến thắng trong ngắn hạn, nhưng khi tầm quan trọng của suy luận gia tăng, AMD, Intel và các đối thủ khác có thể dần dần xâm lấn thị phần của Nvidia. Đối với các nhà đầu tư, trọng tâm của giai đoạn hiện tại không còn chỉ là hỗ trợ huấn luyện các mô hình quy mô lớn hơn, mà là chuẩn bị cho sự xuất hiện của một loạt những người chiến thắng mới có thể xuất hiện khi sử dụng các mô hình.
Bài viết được chia sẻ từ: Jinshi Data