Tại sao chi tiêu cho AI không chậm lại

Nhu cầu tăng vọt đối với các mô hình lý luận sẽ tiêu tốn điện, vi mạch và bất động sản trung tâm dữ liệu trong tương lai gần

Christopher Mims. WSJ. Ngày 21 tháng 2 năm 2025. Lê Quang Văn dịch và thực hiện phần kỹ thuật số.

Bất chấp một khoảng thời gian ngắn nghi ngờ của nhà đầu tư, tiền đang đổ vào trí tuệ nhân tạo từ các công ty công nghệ lớn, chính phủ quốc gia và các nhà đầu tư mạo hiểm ở mức chưa từng có. Để hiểu tại sao, bạn nên đánh giá cao cách mà bản thân AI đang thay đổi.

Công nghệ này đang chuyển từ các mô hình ngôn ngữ lớn thông thường sang các mô hình suy luận và tác nhân AI. Đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn thông thường - loại bạn đã gặp trong các phiên bản miễn phí của hầu hết các chatbot AI - đòi hỏi một lượng lớn năng lượng và thời gian tính toán. Nhưng chúng tôi đang nhanh chóng tìm ra cách để giảm lượng tài nguyên mà chúng cần chạy khi con người sử dụng chúng. Các mô hình lý luận, dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn, khác ở chỗ hoạt động thực tế của chúng tiêu thụ nhiều tài nguyên hơn nhiều lần, về cả vi mạch và điện.

Kể từ khi OpenAI xem trước mô hình lý luận đầu tiên của mình, được gọi là o1, vào tháng 9, các công ty AI khác đã gấp rút phát hành các hệ thống có thể cạnh tranh. Điều này bao gồm R1 của DeepSeek, làm rung chuyển thế giới AI và định giá của nhiều công ty công nghệ và quyền lực vào đầu năm nay, và xAI của Elon Musk, vừa ra mắt mô hình suy luận Grok 3.

DeepSeek đã gây ra một sự hoảng loạn vì nó cho thấy rằng một mô hình AI có thể được đào tạo với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các mô hình khác, điều này có thể cắt giảm nhu cầu về các trung tâm dữ liệu và chip tiên tiến đắt tiền. Nhưng những gì DeepSeek thực sự đã làm là thúc đẩy ngành công nghiệp AI thậm chí còn mạnh hơn nữa đối với các mô hình suy luận sử dụng nhiều tài nguyên, có nghĩa là cơ sở hạ tầng máy tính vẫn rất cần thiết.

Do khả năng nâng cao của chúng, các hệ thống suy luận này có thể sẽ sớm trở thành cách mặc định mà mọi người sử dụng AI cho nhiều nhiệm vụ. Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman cho biết bản nâng cấp lớn tiếp theo cho mô hình AI của công ty ông sẽ gồm khả năng suy luận nâng cao.

Tại sao các mô hình suy luận - và các sản phẩm mà chúng tham gia, như các công cụ "nghiên cứu sâu" và tác nhân AI - cần nhiều sức mạnh hơn như vậy? Câu trả lời nằm ở cách chúng hoạt động.

Các mô hình suy luận AI có thể sử dụng hơn 100 lần tài nguyên tính toán so với các mô hình ngôn ngữ lớn thông thường, Kari Briski, phó chủ tịch quản lý sản phẩm của Nvidia, đã viết trong một bài đăng gần đây. Hệ số nhân đó đến từ việc các mô hình suy luận dành hàng phút hoặc thậm chí hàng giờ để nói chuyện với chính họ - không phải tất cả những gì người dùng nhìn thấy - trong một "chuỗi suy nghĩ" dài. Lượng tài nguyên tính toán được sử dụng bởi một mô hình tỷ lệ thuận với số lượng từ được tạo ra, vì vậy một mô hình suy luận tạo ra số lượng từ gấp 100 lần để trả lời một câu hỏi sẽ sử dụng nhiều điện năng hơn và các tài nguyên khác.

Mọi thứ có thể trở nên tốn nhiều tài nguyên hơn khi các mô hình lý luận truy cập internet, như các mô hình "nghiên cứu sâu" của Google, OpenAI và Perplexity.

Những nhu cầu về sức mạnh tính toán này chỉ là khởi đầu. Để phản ánh điều đó, Google, Microsoft và Meta Platforms đang cùng nhau lên kế hoạch chi ít nhất 215 tỷ đô la cho chi phí vốn - phần lớn trong số đó cho các trung tâm dữ liệu AI - vào năm 2025. Điều đó sẽ tăng 45% chi tiêu vốn của họ so với năm 2024.

Để chứng minh các dự báo về nhu cầu AI trong tương lai, chúng ta có thể đưa ra một phương trình đơn giản.

Giá trị đầu tiên trong phương trình của chúng tôi là lượng tài nguyên tính toán cần thiết để xử lý một mã thông tin duy nhất trong AI giống như AI cung cấp năng lượng cho ChatGPT.

Vào tháng 1, có vẻ như chi phí cho mỗi token - cả về sức mạnh tính toán và đô la - sẽ sụp đổ sau khi phát hành DeepSeek R1, mô hình AI của Trung Quốc. DeepSeek, với bài báo đi kèm, cho thấy có thể đào tạo và cung cấp AI theo cách hiệu quả hơn hoàn toàn so

Episode 4207 - Feb 23 - Tại sao chi tiêu AI không chậm lại - Vina Technology at AI time

Vina Technology at AI time - Công nghệ Việt Nam thời AI

Episode 4207 - Feb 23 - Tại sao chi tiêu AI không chậm lại - Vina Technology at AI time