Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đang đối mặt với sự giám sát ngày càng tăng khi lợi nhuận đầu tư không thể hiện thực hóa và các công ty lớn rút lui trong việc tuyển dụng. Những phát hiện gần đây từ MIT cho thấy 95% tổ chức đang thấy lợi nhuận bằng không từ các khoản đầu tư AI tạo sinh, trong khi Meta được báo cáo đã đóng băng việc tuyển dụng liên quan đến AI. Những phát triển này đã khơi mào các cuộc thảo luận sôi nổi trong cộng đồng về việc liệu bong bóng AI có đang tiến gần đến điểm vỡ hay không.
Tác Động Dự Đoán Khi Bong Bóng Vỡ
- Sa thải hàng loạt từ các công ty công nghệ lớn
- Thất bại rộng rãi của các startup
- Đóng băng việc tuyển dụng AI tại các công ty lớn (ví dụ: Meta )
- Các sản phẩm ảo (mô hình, thuật toán) như di sản chính
Kiểm tra thực tế đầu tư gây lo ngại
Sự tương phản rõ rệt giữa các khoản đầu tư AI khổng lồ và lợi nhuận thực tế đã trở nên không thể phủ nhận. Các cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ rằng tổng số vốn đầu tư kết hợp đã vượt quá 500 tỷ đô la Mỹ, trong khi doanh thu chỉ dao động khoảng 30 tỷ đô la Mỹ. Khi tính đến 10 tỷ đô la Mỹ thanh toán cho các nhà cung cấp đám mây, doanh thu thực tế giảm xuống còn khoảng 20 tỷ đô la Mỹ. Khoảng cách đáng kể này giữa đầu tư và lợi nhuận đã khiến nhiều người đặt câu hỏi về tính bền vững của mức chi tiêu AI hiện tại.
Tình hình này phản ánh các bong bóng công nghệ trong lịch sử, nơi sự nhiệt tình ban đầu và việc bơm vốn lớn cuối cùng nhường chỗ cho các đợt điều chỉnh thị trường. Tuy nhiên, không giống như các bong bóng trước đây dựa trên các công nghệ hoàn toàn đầu cơ, AI trình bày một kịch bản phức tạp hơn nơi tồn tại tiện ích thực sự bên cạnh các kỳ vọng được thổi phồng quá mức.
Khoảng cách giữa Đầu tư AI và Doanh thu
- Tổng đầu tư kết hợp: Hơn 500 tỷ USD
- Tổng doanh thu: Khoảng 30 tỷ USD
- Doanh thu thực tế (không bao gồm thanh toán cloud): 20 tỷ USD
- Các tổ chức có lợi nhuận AI bằng không: 95% (nghiên cứu của MIT)
Thời điểm và tác động của đợt điều chỉnh thị trường tiềm năng
Các nhà quan sát ngành đang tích cực tranh luận về thời điểm và mức độ nghiêm trọng mà bong bóng AI có thể vỡ. Sự đồng thuận cho rằng bất kỳ đợt điều chỉnh nào cũng có thể dẫn đến việc sa thải hàng loạt từ các công ty công nghệ lớn và thất bại rộng rãi của các startup. Không giống như các bong bóng công nghệ trước đây, hậu quả có thể để lại những loại tài sản có giá trị khác nhau.
Các sản phẩm của bong bóng AI sẽ chủ yếu là ảo.
Quan điểm này làm nổi bật cách mà sự bùng nổ AI hiện tại khác biệt với các bong bóng công nghệ trước đây như thời đại dot-com, vốn để lại cơ sở hạ tầng vật lý như cáp quang. Di sản của bong bóng AI sẽ có nhiều khả năng bao gồm các mô hình đã được huấn luyện, thuật toán và khung phần mềm có thể giữ lại giá trị ngay cả sau các đợt điều chỉnh thị trường.
Nghịch lý của công nghệ hữu ích nhưng được định giá quá cao
Ngành công nghiệp AI thấy mình trong một vị trí độc đáo nơi công nghệ cơ bản thể hiện tiện ích thực sự trong khi đồng thời chịu động lực bong bóng. Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn chiếm một không gian mờ ảo mà các chuyên gia mô tả - đôi khi thực sự hiệu quả, thỉnh thoảng hoàn toàn hỏng, và thường sai lệch một cách tinh vi theo những cách không ngay lập tức rõ ràng với người dùng.
Sự không chắc chắn này tạo ra mảnh đất màu mỡ cho cả nỗi sợ bỏ lỡ cơ hội và sự cường điệu quá mức trong số các nhà đầu tư. Hiệu suất không nhất quán của công nghệ khiến việc đánh giá chính xác giá trị thực sự của nó trở nên khó khăn, dẫn đến cả đầu tư quá mức và kỳ vọng không thực tế về khả năng tương lai.
Nhìn về phía trước
Khi ngành công nghiệp AI vật lộn với những thách thức này, cộng đồng tiếp tục tranh luận các câu hỏi cơ bản về giới hạn mở rộng và yêu cầu đột phá. Nhiều chuyên gia lập luận rằng việc đơn giản mở rộng công nghệ LLM hiện có với các trung tâm dữ liệu ngày càng lớn sẽ không đạt được những cải tiến đáng kể cần thiết để biện minh cho mức đầu tư hiện tại. Thay vào đó, họ đề xuất rằng những đột phá cơ bản trong các lĩnh vực khác nhau sẽ cần thiết để mở khóa tiện ích lớn hơn đáng kể.
Cuộc thảo luận đang diễn ra phản ánh sự hiểu biết trưởng thành về khả năng và giới hạn của AI, cho thấy rằng ngành có thể đang bước vào giai đoạn phát triển thực tế hơn nơi các ứng dụng thực tế được ưu tiên hơn tiềm năng đầu cơ.
Tham khảo: Al Bubble 2027