Bối cảnh đầu tư trí tuệ nhân tạo đang phải đối mặt với sự giám sát ngày càng tăng khi các nhà quan sát ngành công nghệ tranh luận về việc liệu các khoản chi tiêu vốn khổng lồ có thể mang lại lợi nhuận như đã hứa hẹn hay không. Một phân tích chi tiết từ độc giả Craig Melillo đã khơi dậy cuộc thảo luận rộng rãi trong cộng đồng về các dấu hiệu cảnh báo tiềm ẩn có thể báo hiệu rắc rối phía trước cho các khoản đầu tư AI.
Cuộc trò chuyện tập trung vào việc liệu các mô hình chi tiêu AI hiện tại có đại diện cho chiến lược kinh doanh hợp lý hay đầu tư quá mức nguy hiểm. Các nhà cung cấp đám mây lớn như Amazon, Meta, Google và Microsoft tiếp tục đổ hàng tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng AI, trong khi các công ty như NVIDIA hưởng lợi từ nhu cầu chưa từng có đối với các đơn vị xử lý đồ họa của họ.
Các nhà đầu tư AI lớn theo danh mục:
- Nhà cung cấp đám mây siêu quy mô: Amazon (AMZN), Meta (META), Google (GOOG), Microsoft (MSFT)
- Nhà cung cấp phần cứng: NVIDIA (NVDA), Oracle (ORCL)
- Phòng thí nghiệm AI: OpenAI (định giá 500 tỷ USD sau đầu tư, tốc độ doanh thu hàng năm 20-25 tỷ USD)
Ba sự kiện quan trọng có thể làm vỡ bong bóng AI
Cộng đồng công nghệ đã xác định ba sự kiện kích hoạt tiềm ẩn có thể thay đổi đáng kể tâm lý đầu tư AI. Sự kiện đầu tiên liên quan đến việc các quy luật mở rộng đạt đến giới hạn của chúng, khi các cải tiến trong các mô hình AI bắt đầu đạt đến trần mặc dù có sự gia tăng lớn về sức mạnh tính toán và dữ liệu huấn luyện. Điều này sẽ thách thức niềm tin cơ bản rằng các mô hình lớn hơn tự động có nghĩa là hiệu suất tốt hơn.
Dấu hiệu cảnh báo thứ hai sẽ xuất hiện nếu các công ty đám mây lớn ngừng tuyên bố rằng nhu cầu vượt quá khả năng AI của họ. Hiện tại, các gã khổng lồ công nghệ liên tục báo cáo rằng họ không thể xây dựng cơ sở hạ tầng đủ nhanh để đáp ứng nhu cầu khách hàng. Tuy nhiên, với 18-24 tháng cần thiết để xây dựng các trung tâm dữ liệu mới, sự mất cân bằng cung-cầu có thể xuất hiện khi công suất mới được đưa vào hoạt động nhanh hơn so với mức sử dụng thực tế tăng trưởng.
Chất xúc tác tiềm ẩn thứ ba liên quan đến việc các startup AI hết nguồn tài trợ. Nhiều công ty xây dựng ứng dụng AI hoạt động với lợi nhuận âm, dựa vào vốn đầu tư mạo hiểm để duy trì hoạt động. Nếu các nhà đầu tư trở nên miễn cưỡng tiếp tục tài trợ cho các dự án này, nó có thể tạo ra hiệu ứng dây chuyền trong toàn bộ hệ sinh thái AI.
Ba dấu hiệu cảnh báo bong bóng AI:
- Quy luật mở rộng đạt đến điểm tiệm cận (cải tiến mô hình AI đạt ngưỡng)
- Các công ty đám mây báo cáo có đủ năng lực để đáp ứng nhu cầu
- Các startup AI với tỷ suất lợi nhuận âm cạn kiệt nguồn tài trợ
Tình trạng khó xử của đầu tư cơ sở hạ tầng
Các cuộc thảo luận trong cộng đồng tiết lộ mối lo ngại sâu sắc về tính bền vững của mức chi tiêu hiện tại. Không giống như các bong bóng công nghệ trước đây, các khoản đầu tư AI liên quan đến cơ sở hạ tầng vật lý khổng lồ mà khấu hao nhanh chóng. Các card đồ họa trở nên lỗi thời trong vòng năm năm, đòi hỏi phải thay thế liên tục để duy trì hiệu suất cạnh tranh.
Tình huống này khác biệt đáng kể so với việc đầu tư quá mức vào cáp quang tối trong thời kỳ dot-com, khi cơ sở hạ tầng viễn thông không sử dụng vẫn giữ được giá trị trong nhiều thập kỷ. Phần cứng AI phải đối mặt với tuổi thọ hữu ích ngắn hơn nhiều và chi phí vận hành cao hơn, khiến cho phép tính toán tài chính trở nên thách thức hơn.
Trung tâm dữ liệu đầy H100 của bạn sẽ hỏng trong 5 năm. Bất kỳ chiếc nào không hỏng vẫn sẽ đòi hỏi chi phí đáng kể để chạy/có thể không có khả năng cạnh tranh về chi phí với bất kỳ card hiệu suất cao mới nào mà Nvidia phát hành năm sau.
Lộ trình Hạ tầng AI:
- Xây dựng Trung tâm Dữ liệu: 18-24 tháng để xây dựng các cơ sở AI mới
- Tuổi thọ GPU: ~5 năm trước khi trở nên lỗi thời
- Chu kỳ Chip Huấn luyện: 18 tháng trước khi có các thế hệ mới hơn
Các mô hình AI cục bộ thách thức điện toán tập trung
Một chủ đề nổi lên trong các cuộc thảo luận cộng đồng liên quan đến tiềm năng của các mô hình AI cục bộ trong việc giảm nhu cầu đối với các dịch vụ dựa trên đám mây. Khi các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn được cải thiện, người tiêu dùng và doanh nghiệp có thể thích chạy các ứng dụng AI trên phần cứng của riêng họ hơn là trả tiền cho quyền truy cập đám mây.
Sự thay đổi này có thể làm suy yếu lý do kinh doanh cho các khoản đầu tư trung tâm dữ liệu khổng lồ. Nếu một laptop có đủ bộ nhớ có thể xử lý hầu hết các tác vụ AI một cách thỏa đáng, việc định giá cao cho các dịch vụ AI dựa trên đám mây trở nên khó biện minh hơn. Cộng đồng lưu ý rằng việc chờ đợi 30 giây cho một mô hình cục bộ có thể được ưa thích hơn so với chi phí đăng ký liên tục đối với nhiều người dùng.
Động lực thị trường và các tác nhân hợp lý
Mặc dù có mối lo về bong bóng, phân tích ngành cho thấy rằng các tác nhân chính đang hành động một cách hợp lý dựa trên thông tin hiện tại. Meta cần khả năng AI để cạnh tranh thu hút sự chú ý của người dùng, Google phải bảo vệ hoạt động kinh doanh tìm kiếm của mình trong khi đón nhận các công nghệ mới, và Microsoft đang định vị mình cho nhu cầu doanh nghiệp trong tương lai.
Thách thức nằm ở việc phối hợp những quyết định cá nhân hợp lý này với tính bền vững tổng thể của thị trường. Mỗi công ty đều có lý do thuyết phục để tiếp tục đầu tư, ngay cả khi chi tiêu tập thể có thể vượt quá những gì thị trường cuối cùng có thể hỗ trợ.
Cuộc tranh luận phản ánh sự không chắc chắn rộng lớn hơn về quỹ đạo của AI. Trong khi ít chuyên gia tin rằng trí tuệ nhân tạo tổng quát sắp xảy ra, hầu hết đều thừa nhận rằng các công nghệ AI hiện tại cung cấp giá trị thực sự. Câu hỏi vẫn còn là liệu giá trị đó có biện minh cho mức độ đầu tư chưa từng có đang chảy vào lĩnh vực này hay không.
Khi chu kỳ đầu tư AI tiếp tục, những dấu hiệu cảnh báo này có thể sẽ nhận được sự chú ý ngày càng tăng từ cả những người tham gia ngành và thị trường tài chính. Kết quả sẽ tác động đáng kể không chỉ đến các công ty công nghệ, mà còn đến nền kinh tế rộng lớn hơn do quy mô của chi tiêu liên quan đến AI hiện tại.
Tham khảo: Reader Response to Al Overinvestment