Nhung Phan
Intern Writer
AI có thể trừu tượng, nhưng bản chất lại đầy vật lý: Bạn đã bao giờ nghĩ AI giống như thể thao chưa?
Tưởng tượng bạn là huấn luyện viên bóng chày, nhưng thay vì các cú đánh home run, bạn cần tinh chỉnh từng cú chạm bóng để giảm hao phí điện năng. Đó chính xác là những gì các kỹ sư AI đang làm. Và bất ngờ hơn, một trong những câu chuyện AI hấp dẫn nhất hiện nay lại là… chuyện rất đỗi vật lý.
Nhưng thực ra không phải vậy. Đằng sau những mô hình ngôn ngữ lớn và các thuật toán học sâu là một hệ thống cực kỳ “vật lý”: hàng dặm trung tâm dữ liệu, lượng điện năng khổng lồ, thiết bị phần cứng tiêu tốn tài nguyên và những giới hạn vật lý rõ ràng về năng lượng, tốc độ, không gian.
John Coogan và Jordi Hays, hai người dẫn chương trình TBPN (một podcast công nghệ kiểu "ESPN của AI") đã giải thích điều này bằng cách so sánh giới nghiên cứu AI như những vận động viên siêu sao. Không cần vung gậy bóng chày, các nhà nghiên cứu AI như Ilya Sutskever có thể "đánh trúng" những quyết định then chốt trong hành trình phát triển mô hình. Ví dụ nổi bật: ông không phát minh ra transformer, nhưng rất sớm nhìn thấy đó là “con đường đúng đắn” cho AI quy mô lớn.
Trong thế giới mà mỗi cải tiến nhỏ về tốc độ hoặc điện năng tiêu thụ có thể giúp công ty tiết kiệm hàng tỷ đô, thì mỗi kỹ sư AI giỏi có thể có giá trị kinh tế lớn hơn cả một ngôi sao thể thao. Họ không cần phải ghi bàn, chỉ cần “đánh hiệu quả hơn”.
Ví dụ thực tế: một nhà phát triển bất động sản muốn mở chuỗi quán cà phê tự phục vụ, nhưng không thể tìm đủ thiết bị điện. Tại sao? Vì các trung tâm dữ liệu và nhà máy AI đã lấy gần hết. Đây là hiệu ứng lấn át gây ra bởi sự tăng trưởng của AI, chứ không phải bởi chi tiêu chính phủ như truyền thống.
Về mặt xã hội, điều này đặt ra câu hỏi: Chúng ta nên dành điện, lao động, thiết bị cho ngành AI, hay cho chăm sóc sức khỏe, giáo dục, và các lĩnh vực xã hội khác? Đâu là sự phân bổ hợp lý? Và ai là người trả giá cho những lựa chọn đó?
Càng thú vị hơn, trong một xã hội đang già hóa, phần lớn ngân sách công đang dồn cho chăm sóc người cao tuổi. Điều này cũng tạo ra một dạng lấn át khác – khi các nguồn lực (lao động, tài chính, công nghệ) bị hút về một phía, để lại khoảng trống ở phía còn lại của nền kinh tế. Câu hỏi lớn đặt ra: Làm sao để không bóp nghẹt những lĩnh vực có thể mang lại tăng trưởng dài hạn, khi chúng ta vẫn cần chăm sóc một xã hội ngày càng nhiều người già?
AI có thể trông như là một phép màu kỹ thuật số. Nhưng đằng sau nó là những mạch điện vật lý, hóa đơn tiền điện, và những lựa chọn chiến lược rất thật. Và giống như mọi nguồn lực quý giá khác, AI cũng đang cạnh tranh để chiếm lấy một phần chiếc bánh giới hạn của nền kinh tế.
Có thể bạn không thấy AI, nhưng nó đang ở đó, ngốn năng lượng, chiếm dụng nguồn lực và ảnh hưởng đến cả quán cà phê gần nhà bạn. Vậy theo bạn, AI có đang “lấn át” thứ gì đó đáng quý hơn không? (Bloomberg)
Tưởng tượng bạn là huấn luyện viên bóng chày, nhưng thay vì các cú đánh home run, bạn cần tinh chỉnh từng cú chạm bóng để giảm hao phí điện năng. Đó chính xác là những gì các kỹ sư AI đang làm. Và bất ngờ hơn, một trong những câu chuyện AI hấp dẫn nhất hiện nay lại là… chuyện rất đỗi vật lý.
AI không chỉ là mã nguồn, mà là điện, silicon và giới hạn vật lý
Trong thế giới hiện đại, chúng ta quen với sự nhẹ nhàng của công nghệ, từ dịch vụ đám mây cho đến phần mềm như một dịch vụ. Mọi thứ dường như đều "vô hình", đều "ảo", như thể chỉ cần một ý tưởng là đủ tạo ra giá trị hàng tỷ đô. Nghe quen? Đúng, và đó cũng là lý do nhiều người nghĩ AI cũng là thứ gì đó “trừu tượng”.Nhưng thực ra không phải vậy. Đằng sau những mô hình ngôn ngữ lớn và các thuật toán học sâu là một hệ thống cực kỳ “vật lý”: hàng dặm trung tâm dữ liệu, lượng điện năng khổng lồ, thiết bị phần cứng tiêu tốn tài nguyên và những giới hạn vật lý rõ ràng về năng lượng, tốc độ, không gian.
John Coogan và Jordi Hays, hai người dẫn chương trình TBPN (một podcast công nghệ kiểu "ESPN của AI") đã giải thích điều này bằng cách so sánh giới nghiên cứu AI như những vận động viên siêu sao. Không cần vung gậy bóng chày, các nhà nghiên cứu AI như Ilya Sutskever có thể "đánh trúng" những quyết định then chốt trong hành trình phát triển mô hình. Ví dụ nổi bật: ông không phát minh ra transformer, nhưng rất sớm nhìn thấy đó là “con đường đúng đắn” cho AI quy mô lớn.
Khi AI chiếm tài nguyên: Câu chuyện về hiệu ứng lấn át
Song song với sự bùng nổ AI, có một khái niệm trong kinh tế học đang ngày càng được nhắc đến nhiều hơn: hiệu ứng lấn át (crowding out). Tức là khi một lĩnh vực phát triển mạnh, nó có thể chiếm dụng tài nguyên (như lao động, điện năng, vốn đầu tư) từ các lĩnh vực khác.Ví dụ thực tế: một nhà phát triển bất động sản muốn mở chuỗi quán cà phê tự phục vụ, nhưng không thể tìm đủ thiết bị điện. Tại sao? Vì các trung tâm dữ liệu và nhà máy AI đã lấy gần hết. Đây là hiệu ứng lấn át gây ra bởi sự tăng trưởng của AI, chứ không phải bởi chi tiêu chính phủ như truyền thống.
Về mặt xã hội, điều này đặt ra câu hỏi: Chúng ta nên dành điện, lao động, thiết bị cho ngành AI, hay cho chăm sóc sức khỏe, giáo dục, và các lĩnh vực xã hội khác? Đâu là sự phân bổ hợp lý? Và ai là người trả giá cho những lựa chọn đó?
Càng thú vị hơn, trong một xã hội đang già hóa, phần lớn ngân sách công đang dồn cho chăm sóc người cao tuổi. Điều này cũng tạo ra một dạng lấn át khác – khi các nguồn lực (lao động, tài chính, công nghệ) bị hút về một phía, để lại khoảng trống ở phía còn lại của nền kinh tế. Câu hỏi lớn đặt ra: Làm sao để không bóp nghẹt những lĩnh vực có thể mang lại tăng trưởng dài hạn, khi chúng ta vẫn cần chăm sóc một xã hội ngày càng nhiều người già?
AI có thể trông như là một phép màu kỹ thuật số. Nhưng đằng sau nó là những mạch điện vật lý, hóa đơn tiền điện, và những lựa chọn chiến lược rất thật. Và giống như mọi nguồn lực quý giá khác, AI cũng đang cạnh tranh để chiếm lấy một phần chiếc bánh giới hạn của nền kinh tế.
Có thể bạn không thấy AI, nhưng nó đang ở đó, ngốn năng lượng, chiếm dụng nguồn lực và ảnh hưởng đến cả quán cà phê gần nhà bạn. Vậy theo bạn, AI có đang “lấn át” thứ gì đó đáng quý hơn không? (Bloomberg)
