Nhai kỹ sống chậm
Moderator
Trong lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo (AI), năm 2023 chắc chắn có thể gọi là một năm đầy màu sắc. Sang năm nay, chúng ta đã chứng kiến AI sáng tạo dần dần kích thích thị trường như một tia lửa, chứng tỏ khả năng vô hạn mà công nghệ này mang lại cho tương lai. Tuy nhiên, khi hiểu biết của mọi người về AI ngày càng sâu sắc hơn, năm 2024 có thể trở thành bước ngoặt quan trọng để AI chuyển từ công nghệ sang triển khai thương mại.
Tôi đã tổng hợp các đánh giá của Forbes, Techcrunch, McKinsey cũng như các tổ chức và phương tiện truyền thông nước ngoài quan trọng khác về sự phát triển của ngành AI vào năm 2024 và chọn ra 10 sự kiện quan trọng có thể ảnh hưởng đến quá trình phát triển của AI vào năm 2024 (các sự kiện sau đều là suy đoán và chỉ mang tính chất tham khảo).
Microsoft đã đầu tư hơn 10 tỷ USD vào OpenAI và các mô hình lớn của OpenAI cũng đang hỗ trợ cho nhiều sản phẩm cốt lõi của Microsoft như Bing Search, GitHub Copilot và Office 365 Copilot. Mối quan hệ giữa chúng có thể nói là không thể tách rời. Tháng trước, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman đã đột ngột bị ban giám đốc sa thải và Giám đốc điều hành Microsoft Satya Nadella là người có công trong việc giúp ông phục hồi chức vụ.
Tuy nhiên, bất chấp mối quan hệ chặt chẽ, tham vọng và tầm nhìn của hai tổ chức về tương lai của trí tuệ nhân tạo có thể rất khác nhau. Hiện tại, liên minh có lợi cho cả hai bên, nhưng nó chỉ là một sự thỏa hiệp tạm thời. Hai công ty khác nhau về nhiều mặt và không rõ liệu họ có tiếp tục nhất quán trong tương lai hay không. Dự kiến những rạn nứt sẽ bắt đầu xuất hiện trong mối quan hệ hợp tác giữa hai gã khổng lồ vào năm tới. Trên thực tế, một số dấu hiệu xung đột đã bắt đầu xuất hiện.
Khi OpenAI tiếp tục mở rộng hoạt động kinh doanh doanh nghiệp, sự cạnh tranh của nó với Microsoft sẽ ngày càng trở nên khốc liệt. Microsoft có lý do chính đáng để tìm đến các nhà cung cấp khác ngoài OpenAI cho các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến. Mới đây, Microsoft đã công bố thỏa thuận hợp tác với đối thủ Cohere của OpenAI. Ngoài ra, xét đến chi phí chạy các mô hình OpenAI khá cao, Microsoft cũng đang tiến hành nghiên cứu trí tuệ nhân tạo nội bộ để khám phá các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn nhưng không kém phần hiệu quả, chẳng hạn như Phi-2.
Từ góc độ rộng hơn, khi công nghệ trí tuệ nhân tạo tiếp tục trở nên mạnh mẽ hơn, các vấn đề như an toàn, rủi ro, giám sát và trách nhiệm giải trình trước công chúng của trí tuệ nhân tạo sẽ dần trở thành tâm điểm chú ý. Hai công ty có thể có sự khác biệt về triết lý và phương pháp trong vấn đề này.
Là công ty lớn thứ hai trên thế giới, Microsoft có vốn hóa thị trường là 2,7 nghìn tỷ USD. Tuy nhiên, OpenAI và người dẫn đầu Ultraman dường như còn có tham vọng lớn hơn. Hai công ty hiện đang hợp tác tốt với nhau, nhưng điều đó sẽ không kéo dài mãi mãi.
Chiến lược của Apple luôn là chờ đợi cơ hội, quan sát động lực thị trường và học hỏi từ những thất bại của đối thủ. Cách tiếp cận bình tĩnh và chính xác này đã giúp Apple bắt kịp trong nhiều lĩnh vực, bỏ xa các đối thủ khác.
Ngày nay, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cũng đang đứng trước cơ hội như vậy: các đối thủ đang dần chiếm lĩnh thị trường, Apple phải luôn cảnh giác để tránh bỏ lỡ cơ hội; công nghệ này đã dần trưởng thành, Apple có đủ sức mạnh và nguồn lực để tham gia và phát triển hơn nữa.
Chúng ta kỳ vọng rằng Apple sẽ tung ra một sản phẩm trí tuệ nhân tạo chú ý nhiều hơn đến quyền riêng tư của người dùng và các ứng dụng thực tế. Tận dụng vị trí trung tâm trong cuộc sống người dùng, Apple có thể tích hợp sâu các công nghệ thông minh này với nhiều hệ sinh thái khác nhau. Ngoài ra, sản phẩm này cũng có thể có một số tính năng cải tiến, chẳng hạn như hiểu tương tác đa phương thức và xử lý hình ảnh, đồng thời chú ý hơn đến bảo mật và trải nghiệm người dùng.
Đối với hình thức phát hành cụ thể, Apple có thể chọn nâng cấp và cải tiến các sản phẩm hiện có, chẳng hạn như phiên bản nâng cao của Siri hoặc có thể chọn ra mắt một thương hiệu dịch vụ độc lập mới, chẳng hạn như "Apple AI". Dù áp dụng chiến lược nào, chúng tôi tin rằng Apple sẽ tiếp tục dẫn đầu xu hướng phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Hầu hết các công ty không trả tiền trực tiếp cho Nvidia cho GPU. Thay vào đó, họ sử dụng những GPU này thông qua các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Amazon AWS, Microsoft Azure và Google Cloud, những công ty mua số lượng lớn chip từ Nvidia.
Tuy nhiên, ba khách hàng lớn nhất của Nvidia - Amazon, Microsoft và Google - đang nhanh chóng trở thành đối thủ cạnh tranh của hãng. Hiểu được giá trị to lớn của trí tuệ nhân tạo đến từ chip, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn này đang đầu tư mạnh vào việc phát triển chip trí tuệ nhân tạo của riêng mình, những con chip này sẽ cạnh tranh trực tiếp với GPU của Nvidia.
Khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tìm cách đưa công nghệ vào lĩnh vực chip để đạt được lợi ích lớn hơn, chúng tôi kỳ vọng Nvidia sẽ áp dụng chiến lược ngược lại - cung cấp dịch vụ đám mây và vận hành trung tâm dữ liệu của riêng mình để giảm bớt gánh nặng cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống. Trên thực tế, Nvidia đã bắt đầu khám phá con đường này khi tung ra dịch vụ đám mây có tên DGX cloud vào đầu năm nay. Chúng ta kỳ vọng Nvidia sẽ tăng cường nỗ lực thúc đẩy chiến lược này vào năm tới.
Để làm được điều này, Nvidia có thể cần phải xây dựng trung tâm dữ liệu của riêng mình (hiện tại DGX Cloud yêu cầu cơ sở hạ tầng vật lý của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác) hoặc thậm chí yêu cầu Nvidia mua lại các nhà cung cấp dịch vụ đám mây mới nổi như CoreWeave. Như một cách tích hợp theo chiều dọc, Nvidia đã thiết lập mối quan hệ hợp tác chặt chẽ với CoreWeave. Tuy nhiên, dù thế nào đi chăng nữa, sau khi bước sang năm 2024, mối quan hệ giữa Nvidia và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn được dự đoán sẽ trở nên phức tạp hơn.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, Stability AI, một công ty khởi nghiệp nổi tiếng một thời, đã trở thành tài liệu giảng dạy tiêu cực điển hình vào năm 2023. Sự phát triển của nó giống như một đoàn tàu trật bánh, và vinh quang trước đây giờ giống như một đống đổ nát.
Việc mất đi nhân tài là dấu hiệu rõ ràng cho sự suy thoái của công ty. Trong những tháng gần đây, giám đốc điều hành từ các bộ phận chủ chốt, từ giám đốc điều hành, giám đốc nhân sự đến kỹ thuật, sản phẩm, máy học ứng dụng, v.v., đã rời công ty.
Khoản tài trợ hấp dẫn trị giá 100 triệu USD vào năm ngoái đã khiến Coatue và Lightspeed, hai công ty dẫn đầu khoản đầu tư, từng nghĩ rằng họ đã đặt cược đúng đắn. Tuy nhiên, mọi thứ đã phản tác dụng khi cả hai gần đây đều rời khỏi ban giám đốc của Stability AI do tranh chấp với CEO Emad Mostaque. Tệ hơn nữa, vào đầu năm nay, Stability AI đã cố gắng huy động thêm vốn với mức định giá 4 tỷ USD nhưng cuối cùng lại thất bại.
Nhìn về phía trước trong năm tới, chúng ta dự đoán công ty sẽ dần sụp đổ dưới áp lực và cuối cùng phải đóng cửa. Có báo cáo cho rằng dưới áp lực từ các nhà đầu tư, Stability AI đã bắt đầu tìm kiếm người mua lại, nhưng cho đến nay vẫn có rất ít người mua lại.
Tuy nhiên, Stability AI gần đây đã nhận được khoản tài trợ trị giá 50 triệu USD từ Intel, điều này chắc chắn đã mang lại một cơ hội tốt. Khoản đầu tư này dường như là một động thái chiến lược để Intel cạnh tranh thị phần với đối thủ Nvidia và thu hút thêm nhiều khách hàng đặt mua chip AI mới.
Nhưng Stability AI nổi tiếng là đốt tiền rất nhanh. Khi Intel công bố khoản đầu tư vào tháng 10, Stability AI được cho là đã chi tới 8 triệu USD mỗi tháng với doanh thu rất nhỏ. Với tốc độ này, khoản đầu tư 50 triệu USD khó có thể kéo dài đến cuối năm 2024.
Hiện tại, các mô hình cơ bản mạnh mẽ nhất, chẳng hạn như GPT-4 của OpenAI, vẫn là nguồn đóng. Nhưng những người ủng hộ nguồn mở tin rằng khoảng cách hiệu suất giữa các mô hình nguồn đóng và nguồn mở đang thu hẹp và các mô hình nguồn mở có thể vượt qua các mô hình nguồn đóng trong năm tới. Chúng tôi có quan điểm khác về vấn đề này và tin rằng vào năm 2024 trở đi, mô hình nguồn đóng tốt nhất vẫn sẽ tốt hơn đáng kể so với mô hình nguồn mở tốt nhất.
Mặc dù Mistral gần đây đã thông báo rằng họ sẽ mở nguồn mô hình cấp độ ChatGPT-4 vào khoảng năm 2024, điều này đã gây xôn xao cộng đồng nguồn mở. Nhưng OpenAI đã phát hành ChatGPT-4 sớm nhất là vào đầu năm 2023. Tính đến thời điểm Mistral ra mắt mẫu xe mới thì có thể sẽ chậm hơn một năm. Đến lúc đó, OpenAI có thể đã phát hành GPT-4.5 hoặc thậm chí GPT-5.
Nhưng liệu các mô hình nguồn mở có hoạt động tốt hơn các mô hình nguồn đóng vào năm 2024 không? Rốt cuộc, chúng tôi nghi ngờ việc phát triển các mô hình mới đòi hỏi đầu tư lớn và khoản đầu tư đó sẽ tiếp tục tăng khi chức năng của mô hình tăng lên. Nhiều nhà quan sát trong ngành ước tính rằng OpenAI sẽ tiêu tốn khoảng 2 tỷ USD để phát triển GPT-5.
Là một công ty đại chúng, Meta chịu trách nhiệm cuối cùng trước các cổ đông. Họ dường như không mong đợi bất kỳ doanh thu trực tiếp nào từ việc phát hành theo mô hình nguồn mở. Llama 2 được cho là có chi phí xây dựng khoảng 20 triệu USD. Khoản đầu tư này có thể hợp lý dựa trên những lợi ích chiến lược, ngay cả khi không có bất kỳ sự tăng trưởng doanh thu liên quan nào. Nhưng liệu Meta có thực sự đầu tư gần 2 tỷ USD và mã nguồn mở mà không có bất kỳ lợi tức đầu tư cụ thể nào để xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo tốt hơn bất kỳ mô hình hiện có nào không?
Các công ty mới như Mistral phải đối mặt với những thách thức tương tự. Mô hình cơ bản nguồn mở không có mô hình doanh thu rõ ràng và AI ổn định là một bài học đau đớn. Ví dụ: lưu trữ các mô hình nguồn mở có thể khá tốn kém, như đã thấy gần đây với mô hình Mixtral mới của Mistral. Vì vậy, ngay cả khi Mistral có thể đảm bảo được hàng tỷ đô la tài trợ để xây dựng một mô hình mới vượt qua OpenAI, liệu họ có thực sự chọn từ bỏ và cung cấp mô hình này miễn phí không?
Chúng tôi nghi ngờ rằng khi các công ty như Mistral đầu tư ngày càng nhiều tiền vào việc xây dựng các mô hình AI ngày càng mạnh mẽ, cuối cùng họ có thể từ bỏ lập trường nguồn mở và giữ độc quyền các mô hình tiên tiến nhất để thu phí.
Hướng tới năm tới, một chiến lược quan trọng mà chúng tôi kỳ vọng các doanh nghiệp lớn sẽ áp dụng là bổ nhiệm “giám đốc AI” để lãnh đạo và thúc đẩy các sáng kiến AI trong tổ chức. Điều này khá giống với sự trỗi dậy của điện toán đám mây cách đây 10 năm, khi nhiều tổ chức thuê “giám đốc điện toán đám mây” để hướng dẫn triển khai chiến lược điện toán đám mây.
Không chỉ vậy, chính phủ cũng đang cho thấy xu hướng tương tự. Trong sắc lệnh gần đây của Tổng thống Biden về trí tuệ nhân tạo, ông yêu cầu mọi cơ quan chính phủ liên bang phải bổ nhiệm một giám đốc trí tuệ nhân tạo. Điều này có nghĩa là trong vài tháng tới, chính phủ Hoa Kỳ sẽ có hơn 400 giám đốc trí tuệ nhân tạo mới.
Việc một công ty bổ nhiệm một giám đốc trí tuệ nhân tạo sẽ là dấu hiệu cho thấy tầm quan trọng đối với AI và chứng tỏ rằng họ đang coi trọng công nghệ này. Tuy nhiên, giá trị thực tế của những vị thế mới này trong dài hạn vẫn còn phải chờ xem.
Vào tháng 1/2023, Microsoft đã đầu tư 10 tỷ USD vào OpenAI và vào tháng 6, hãng đã dẫn đầu một vòng tài trợ mới trị giá 1,3 tỷ USD. Đến mùa thu năm nay, Amazon tuyên bố sẽ đầu tư 4 tỷ USD vào Anthropic. Không chịu thua kém, Alphabet cũng tuyên bố sẽ đầu tư tới 2 tỷ USD vào Anthropic. Đồng thời, Nvidia đã trở thành nhà đầu tư trí tuệ nhân tạo tích cực nhất thế giới trong năm nay, đầu tư vào hàng chục công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo sử dụng GPU, bao gồm Cohere, Inflection, ôm Face, Mistral, CoreWeave, inception, AI21 Labs và Imbue....
Không khó để hiểu động cơ đầu tư của những gã khổng lồ công nghệ này, họ hy vọng rằng những startup trí tuệ nhân tạo có tốc độ tăng trưởng cao này có thể mang lại “triển vọng tăng trưởng” tốt hơn. Nhưng khoản đầu tư như vậy cũng có thể liên quan đến một vùng xám quan trọng trong các quy tắc kế toán và có tác động rất lớn đến bối cảnh cạnh tranh của trí tuệ nhân tạo trong tương lai.
Giả sử một nhà cung cấp dịch vụ đám mây đầu tư 100 triệu USD vào một công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo, với điều kiện công ty khởi nghiệp đó phải đảm bảo rằng số tiền này sẽ được sử dụng để mua dịch vụ của nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Về mặt khái niệm, đây không phải là doanh thu thực sự công bằng cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Trên thực tế, giao dịch này có thể được xem như một hình thức “cho vay chênh lệch giá”, trong đó người bán đang sử dụng khoản đầu tư để chuyển đổi tiền mặt trên bảng cân đối kế toán thành thu nhập một cách giả tạo.
Cách tiếp cận đầu tư này đã gây ra sự không hài lòng ở một số công ty đầu tư mạo hiểm ở Thung lũng Silicon trong năm nay, chẳng hạn như Bill Gurley. Mặc dù không phải tất cả các giao dịch nêu trên đều thuộc loại này, ví dụ, một số khoản đầu tư không yêu cầu rõ ràng các công ty khởi nghiệp phải sử dụng vốn để mua sản phẩm hoặc dịch vụ của nhà đầu tư mà chỉ khuyến khích cả hai bên tham gia hợp tác chiến lược sâu rộng. Thông tin chi tiết về các hợp đồng giữa Microsoft và OpenAI, hoặc giữa Amazon và Anthropic, vẫn chưa được công khai, vì vậy chúng tôi không thể chắc chắn chính xác các thỏa thuận này sẽ được cấu trúc như thế nào.
Nhưng trong ít nhất một số trường hợp, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây có thể nhận được doanh thu từ những khoản đầu tư này mà lẽ ra họ không được nhận. Cho đến nay, các thương vụ này ít phải đối mặt với sự giám sát pháp lý. Tuy nhiên, tình trạng này sẽ thay đổi vào năm 2024. Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC) dự kiến sẽ xem xét kỹ hơn các giao dịch “khứ hồi” trong đầu tư trí tuệ nhân tạo vào năm tới, vì vậy số lượng và quy mô của các giao dịch như vậy có thể sẽ giảm đáng kể.
Vì các nhà cung cấp dịch vụ đám mây là một trong những nguồn tài trợ lớn nhất thúc đẩy sự bùng nổ AI, điều này có thể có tác động đáng kể đến môi trường tài trợ AI tổng thể vào năm 2024.
Công nghệ LLMS sẽ mang lại tốc độ và hiệu quả chưa từng có cho việc phát triển mô phỏng. Nó có thể tự động xây dựng cảnh 3D, xây dựng môi trường và tạo ra nhiều tài nguyên khác nhau dựa trên đầu vào. Những tài sản mô phỏng này có giá trị cho các quy trình công việc như tạo dữ liệu tổng hợp, đào tạo kỹ năng robot và thử nghiệm ứng dụng robot.
Ngoài việc hỗ trợ đắc lực cho các kỹ sư robot, việc chuyển đổi mô hình AI (động cơ điều khiển LLM) còn có thể nâng cao mức độ thông minh của chính robot. Điều này sẽ cho phép robot hiểu rõ hơn về môi trường phức tạp và thực hiện các nhiệm vụ khác nhau hiệu quả hơn.
Để thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ngành công nghiệp robot, chúng ta cần làm cho robot trở nên linh hoạt hơn. Nói cách khác, robot cần thành thạo các kỹ năng mới nhanh hơn hoặc hoạt động tốt trong nhiều môi trường mới. Trong bối cảnh này, các mô hình trí tuệ nhân tạo tổng hợp đã trải qua quá trình đào tạo và thử nghiệm mô phỏng sẽ trở thành động lực chính trong việc tạo ra các robot mạnh mẽ hơn, linh hoạt hơn và dễ sử dụng hơn.
Cho dù đó là ChatGPT-4, Claude 2, DALL-E 3, Midjourney, Pika hay Runway, những mô hình AI này đều có thể tạo ra đầu ra cực kỳ phức tạp nhờ đào tạo về phần lớn dữ liệu kỹ thuật số của thế giới. Ở mức độ lớn hơn, những dữ liệu này được các công ty trí tuệ nhân tạo lấy miễn phí từ Internet và được sử dụng để phát triển mô hình.
Nhưng câu hỏi đặt ra là, những người sáng tạo thực sự tạo ra những nội dung có bản quyền này (chẳng hạn như nhà văn, nhà thơ, nhiếp ảnh gia và họa sĩ, v.v.), họ cảm thấy thế nào về việc những người thực hành trí tuệ nhân tạo sử dụng nội dung này? Họ có quyền được chia sẻ giá trị do các mô hình AI này tạo ra không?
Chìa khóa để trả lời những câu hỏi này nằm ở cách giải thích của tòa án về khái niệm pháp lý "sử dụng hợp lý". Sử dụng hợp lý là một nguyên tắc pháp lý đã được thử nghiệm theo thời gian, nhưng việc áp dụng nó vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo mới nổi sẽ gây ra nhiều vấn đề phức tạp chưa từng có. Hiện nay, không có câu trả lời rõ ràng.
Nhà nghiên cứu Peter Henderson ở Đại học Stanford cho biết: "Những người làm việc trong lĩnh vực học máy có thể không nhận thức rõ ràng về sự tinh tế của việc sử dụng hợp lý. Đồng thời, tòa án đã ra phán quyết rằng trong một số trường hợp thực tế cấp cao, một số nội dung không được bảo vệ." theo cách sử dụng hợp lý và những trường hợp này rất giống với những gì trí tuệ nhân tạo đang triển khai. Do đó, chúng tôi không thể dự đoán kết quả của các vụ kiện tụng trong tương lai trong lĩnh vực này".
Do đó, đừng ngạc nhiên nếu ít nhất một tòa án Hoa Kỳ vào năm tới ra phán quyết rằng các mô hình AI tổng quát như GPT-4 và Midjourney vi phạm bản quyền và yêu cầu các công ty phát triển các mô hình này phải bồi thường cho chủ sở hữu tài sản trí tuệ. Trong khi đó, các tòa án khác có thể đưa ra kết luận ngược lại, cho rằng các mô hình AI sáng tạo này được bảo vệ bởi học thuyết sử dụng hợp lý. Vấn đề gây tranh cãi này sẽ được kháng cáo lên Tòa án Tối cao Hoa Kỳ, nơi cuối cùng sẽ đưa ra giải pháp ràng buộc về mặt pháp lý.
Tuy nhiên, với sự gia tăng của các loại mô hình AI, đặc biệt là sự nổi lên của AI đa phương thức, thuật ngữ này bắt đầu có vẻ lỗi thời. Ngày nay, nhiều mô hình AI có tính sáng tạo hàng đầu không còn giới hạn ở văn bản mà kết hợp hình ảnh, 3D, âm thanh, video, âm nhạc, chuyển động cơ thể và các hình thức khác. Khả năng vượt xa việc xử lý ngôn ngữ.
Lấy ứng dụng AI trong liệu pháp protein làm ví dụ, mặc dù cấu trúc cơ bản dựa trên sự mở rộng của các mô hình như ChatGPT-3, nhưng liệu có thực sự phù hợp khi gọi nó là “mô hình ngôn ngữ lớn”? Một ví dụ khác là mô hình cơ bản trong chế tạo robot: các mô hình tổng quát quy mô lớn, kết hợp đầu vào ngôn ngữ và hình ảnh với kiến thức ở quy mô Internet để cho phép vận hành trong thế giới thực. Đối với một mô hình như vậy, chúng ta cần một thuật ngữ phong phú hơn để mô tả nó, chẳng hạn như mô hình "Tầm nhìn-Ngôn ngữ-Hành động" (viết tắt là VLA).
Ngoài ra, mô hình FunSearch do DeepMind phát hành gần đây cũng có đặc điểm tương tự. Mặc dù các nhà phát triển gọi nó là LLM, nhưng nó liên quan đến toán học hơn là ngôn ngữ tự nhiên. Trong tương lai, khi các mô hình trở nên đa dạng hơn, thuật ngữ dùng để mô tả chúng sẽ trở nên phong phú hơn. Đến năm 2024, chúng ta sẽ thấy nhiều mô hình AI đa phương thức hơn và thuật ngữ của chúng ta sẽ trở nên phong phú và chính xác hơn.
Tôi đã tổng hợp các đánh giá của Forbes, Techcrunch, McKinsey cũng như các tổ chức và phương tiện truyền thông nước ngoài quan trọng khác về sự phát triển của ngành AI vào năm 2024 và chọn ra 10 sự kiện quan trọng có thể ảnh hưởng đến quá trình phát triển của AI vào năm 2024 (các sự kiện sau đều là suy đoán và chỉ mang tính chất tham khảo).
1. Microsoft và OpenAI chia tay?
Tuy nhiên, bất chấp mối quan hệ chặt chẽ, tham vọng và tầm nhìn của hai tổ chức về tương lai của trí tuệ nhân tạo có thể rất khác nhau. Hiện tại, liên minh có lợi cho cả hai bên, nhưng nó chỉ là một sự thỏa hiệp tạm thời. Hai công ty khác nhau về nhiều mặt và không rõ liệu họ có tiếp tục nhất quán trong tương lai hay không. Dự kiến những rạn nứt sẽ bắt đầu xuất hiện trong mối quan hệ hợp tác giữa hai gã khổng lồ vào năm tới. Trên thực tế, một số dấu hiệu xung đột đã bắt đầu xuất hiện.
Khi OpenAI tiếp tục mở rộng hoạt động kinh doanh doanh nghiệp, sự cạnh tranh của nó với Microsoft sẽ ngày càng trở nên khốc liệt. Microsoft có lý do chính đáng để tìm đến các nhà cung cấp khác ngoài OpenAI cho các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến. Mới đây, Microsoft đã công bố thỏa thuận hợp tác với đối thủ Cohere của OpenAI. Ngoài ra, xét đến chi phí chạy các mô hình OpenAI khá cao, Microsoft cũng đang tiến hành nghiên cứu trí tuệ nhân tạo nội bộ để khám phá các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn nhưng không kém phần hiệu quả, chẳng hạn như Phi-2.
Từ góc độ rộng hơn, khi công nghệ trí tuệ nhân tạo tiếp tục trở nên mạnh mẽ hơn, các vấn đề như an toàn, rủi ro, giám sát và trách nhiệm giải trình trước công chúng của trí tuệ nhân tạo sẽ dần trở thành tâm điểm chú ý. Hai công ty có thể có sự khác biệt về triết lý và phương pháp trong vấn đề này.
Là công ty lớn thứ hai trên thế giới, Microsoft có vốn hóa thị trường là 2,7 nghìn tỷ USD. Tuy nhiên, OpenAI và người dẫn đầu Ultraman dường như còn có tham vọng lớn hơn. Hai công ty hiện đang hợp tác tốt với nhau, nhưng điều đó sẽ không kéo dài mãi mãi.
2. Apple tham gia cuộc đua AI
Ngày nay, lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cũng đang đứng trước cơ hội như vậy: các đối thủ đang dần chiếm lĩnh thị trường, Apple phải luôn cảnh giác để tránh bỏ lỡ cơ hội; công nghệ này đã dần trưởng thành, Apple có đủ sức mạnh và nguồn lực để tham gia và phát triển hơn nữa.
Chúng ta kỳ vọng rằng Apple sẽ tung ra một sản phẩm trí tuệ nhân tạo chú ý nhiều hơn đến quyền riêng tư của người dùng và các ứng dụng thực tế. Tận dụng vị trí trung tâm trong cuộc sống người dùng, Apple có thể tích hợp sâu các công nghệ thông minh này với nhiều hệ sinh thái khác nhau. Ngoài ra, sản phẩm này cũng có thể có một số tính năng cải tiến, chẳng hạn như hiểu tương tác đa phương thức và xử lý hình ảnh, đồng thời chú ý hơn đến bảo mật và trải nghiệm người dùng.
Đối với hình thức phát hành cụ thể, Apple có thể chọn nâng cấp và cải tiến các sản phẩm hiện có, chẳng hạn như phiên bản nâng cao của Siri hoặc có thể chọn ra mắt một thương hiệu dịch vụ độc lập mới, chẳng hạn như "Apple AI". Dù áp dụng chiến lược nào, chúng tôi tin rằng Apple sẽ tiếp tục dẫn đầu xu hướng phát triển trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
3. NVIDIA sẽ phấn đấu trở thành nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây
Tuy nhiên, ba khách hàng lớn nhất của Nvidia - Amazon, Microsoft và Google - đang nhanh chóng trở thành đối thủ cạnh tranh của hãng. Hiểu được giá trị to lớn của trí tuệ nhân tạo đến từ chip, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn này đang đầu tư mạnh vào việc phát triển chip trí tuệ nhân tạo của riêng mình, những con chip này sẽ cạnh tranh trực tiếp với GPU của Nvidia.
Khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tìm cách đưa công nghệ vào lĩnh vực chip để đạt được lợi ích lớn hơn, chúng tôi kỳ vọng Nvidia sẽ áp dụng chiến lược ngược lại - cung cấp dịch vụ đám mây và vận hành trung tâm dữ liệu của riêng mình để giảm bớt gánh nặng cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống. Trên thực tế, Nvidia đã bắt đầu khám phá con đường này khi tung ra dịch vụ đám mây có tên DGX cloud vào đầu năm nay. Chúng ta kỳ vọng Nvidia sẽ tăng cường nỗ lực thúc đẩy chiến lược này vào năm tới.
Để làm được điều này, Nvidia có thể cần phải xây dựng trung tâm dữ liệu của riêng mình (hiện tại DGX Cloud yêu cầu cơ sở hạ tầng vật lý của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khác) hoặc thậm chí yêu cầu Nvidia mua lại các nhà cung cấp dịch vụ đám mây mới nổi như CoreWeave. Như một cách tích hợp theo chiều dọc, Nvidia đã thiết lập mối quan hệ hợp tác chặt chẽ với CoreWeave. Tuy nhiên, dù thế nào đi chăng nữa, sau khi bước sang năm 2024, mối quan hệ giữa Nvidia và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn được dự đoán sẽ trở nên phức tạp hơn.
4. Stability AI có thể đóng cửa
Việc mất đi nhân tài là dấu hiệu rõ ràng cho sự suy thoái của công ty. Trong những tháng gần đây, giám đốc điều hành từ các bộ phận chủ chốt, từ giám đốc điều hành, giám đốc nhân sự đến kỹ thuật, sản phẩm, máy học ứng dụng, v.v., đã rời công ty.
Khoản tài trợ hấp dẫn trị giá 100 triệu USD vào năm ngoái đã khiến Coatue và Lightspeed, hai công ty dẫn đầu khoản đầu tư, từng nghĩ rằng họ đã đặt cược đúng đắn. Tuy nhiên, mọi thứ đã phản tác dụng khi cả hai gần đây đều rời khỏi ban giám đốc của Stability AI do tranh chấp với CEO Emad Mostaque. Tệ hơn nữa, vào đầu năm nay, Stability AI đã cố gắng huy động thêm vốn với mức định giá 4 tỷ USD nhưng cuối cùng lại thất bại.
Nhìn về phía trước trong năm tới, chúng ta dự đoán công ty sẽ dần sụp đổ dưới áp lực và cuối cùng phải đóng cửa. Có báo cáo cho rằng dưới áp lực từ các nhà đầu tư, Stability AI đã bắt đầu tìm kiếm người mua lại, nhưng cho đến nay vẫn có rất ít người mua lại.
Tuy nhiên, Stability AI gần đây đã nhận được khoản tài trợ trị giá 50 triệu USD từ Intel, điều này chắc chắn đã mang lại một cơ hội tốt. Khoản đầu tư này dường như là một động thái chiến lược để Intel cạnh tranh thị phần với đối thủ Nvidia và thu hút thêm nhiều khách hàng đặt mua chip AI mới.
Nhưng Stability AI nổi tiếng là đốt tiền rất nhanh. Khi Intel công bố khoản đầu tư vào tháng 10, Stability AI được cho là đã chi tới 8 triệu USD mỗi tháng với doanh thu rất nhỏ. Với tốc độ này, khoản đầu tư 50 triệu USD khó có thể kéo dài đến cuối năm 2024.
5. Các mô hình nguồn đóng tiên tiến nhất sẽ tiếp tục hoạt động tốt hơn các mô hình nguồn mở tiên tiến nhất
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ngày nay, cuộc tranh luận giữa mô hình nguồn mở và nguồn đóng ngày càng gay gắt. OpenAI, Google DeepMind, v.v. giữ bí mật các mô hình mới nhất, trong khi Meta và công ty mới nổi Mistral chọn nguồn mở các mô hình.Hiện tại, các mô hình cơ bản mạnh mẽ nhất, chẳng hạn như GPT-4 của OpenAI, vẫn là nguồn đóng. Nhưng những người ủng hộ nguồn mở tin rằng khoảng cách hiệu suất giữa các mô hình nguồn đóng và nguồn mở đang thu hẹp và các mô hình nguồn mở có thể vượt qua các mô hình nguồn đóng trong năm tới. Chúng tôi có quan điểm khác về vấn đề này và tin rằng vào năm 2024 trở đi, mô hình nguồn đóng tốt nhất vẫn sẽ tốt hơn đáng kể so với mô hình nguồn mở tốt nhất.
Mặc dù Mistral gần đây đã thông báo rằng họ sẽ mở nguồn mô hình cấp độ ChatGPT-4 vào khoảng năm 2024, điều này đã gây xôn xao cộng đồng nguồn mở. Nhưng OpenAI đã phát hành ChatGPT-4 sớm nhất là vào đầu năm 2023. Tính đến thời điểm Mistral ra mắt mẫu xe mới thì có thể sẽ chậm hơn một năm. Đến lúc đó, OpenAI có thể đã phát hành GPT-4.5 hoặc thậm chí GPT-5.
Nhưng liệu các mô hình nguồn mở có hoạt động tốt hơn các mô hình nguồn đóng vào năm 2024 không? Rốt cuộc, chúng tôi nghi ngờ việc phát triển các mô hình mới đòi hỏi đầu tư lớn và khoản đầu tư đó sẽ tiếp tục tăng khi chức năng của mô hình tăng lên. Nhiều nhà quan sát trong ngành ước tính rằng OpenAI sẽ tiêu tốn khoảng 2 tỷ USD để phát triển GPT-5.
Là một công ty đại chúng, Meta chịu trách nhiệm cuối cùng trước các cổ đông. Họ dường như không mong đợi bất kỳ doanh thu trực tiếp nào từ việc phát hành theo mô hình nguồn mở. Llama 2 được cho là có chi phí xây dựng khoảng 20 triệu USD. Khoản đầu tư này có thể hợp lý dựa trên những lợi ích chiến lược, ngay cả khi không có bất kỳ sự tăng trưởng doanh thu liên quan nào. Nhưng liệu Meta có thực sự đầu tư gần 2 tỷ USD và mã nguồn mở mà không có bất kỳ lợi tức đầu tư cụ thể nào để xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo tốt hơn bất kỳ mô hình hiện có nào không?
Các công ty mới như Mistral phải đối mặt với những thách thức tương tự. Mô hình cơ bản nguồn mở không có mô hình doanh thu rõ ràng và AI ổn định là một bài học đau đớn. Ví dụ: lưu trữ các mô hình nguồn mở có thể khá tốn kém, như đã thấy gần đây với mô hình Mixtral mới của Mistral. Vì vậy, ngay cả khi Mistral có thể đảm bảo được hàng tỷ đô la tài trợ để xây dựng một mô hình mới vượt qua OpenAI, liệu họ có thực sự chọn từ bỏ và cung cấp mô hình này miễn phí không?
Chúng tôi nghi ngờ rằng khi các công ty như Mistral đầu tư ngày càng nhiều tiền vào việc xây dựng các mô hình AI ngày càng mạnh mẽ, cuối cùng họ có thể từ bỏ lập trường nguồn mở và giữ độc quyền các mô hình tiên tiến nhất để thu phí.
6. Các công ty lớn sẽ tạo ra vị trí mới “Giám đốc trí tuệ nhân tạo”
Năm 2023, trí tuệ nhân tạo (AI) dần trở thành trọng tâm cốt lõi của các công ty Fortune 500. Ban giám đốc và đội ngũ quản lý trong các ngành đang cố gắng tìm hiểu xem công nghệ mới mạnh mẽ này có thể tác động sâu sắc đến hoạt động kinh doanh như thế nào.Hướng tới năm tới, một chiến lược quan trọng mà chúng tôi kỳ vọng các doanh nghiệp lớn sẽ áp dụng là bổ nhiệm “giám đốc AI” để lãnh đạo và thúc đẩy các sáng kiến AI trong tổ chức. Điều này khá giống với sự trỗi dậy của điện toán đám mây cách đây 10 năm, khi nhiều tổ chức thuê “giám đốc điện toán đám mây” để hướng dẫn triển khai chiến lược điện toán đám mây.
Không chỉ vậy, chính phủ cũng đang cho thấy xu hướng tương tự. Trong sắc lệnh gần đây của Tổng thống Biden về trí tuệ nhân tạo, ông yêu cầu mọi cơ quan chính phủ liên bang phải bổ nhiệm một giám đốc trí tuệ nhân tạo. Điều này có nghĩa là trong vài tháng tới, chính phủ Hoa Kỳ sẽ có hơn 400 giám đốc trí tuệ nhân tạo mới.
Việc một công ty bổ nhiệm một giám đốc trí tuệ nhân tạo sẽ là dấu hiệu cho thấy tầm quan trọng đối với AI và chứng tỏ rằng họ đang coi trọng công nghệ này. Tuy nhiên, giá trị thực tế của những vị thế mới này trong dài hạn vẫn còn phải chờ xem.
7. Các khoản đầu tư chiến lược của gã khổng lồ công nghệ vào các công ty khởi nghiệp AI sẽ bị các cơ quan quản lý thách thức
Năm nay, chúng ta chứng kiến xu hướng dòng vốn chảy từ các công ty công nghệ lớn sang các startup trí tuệ nhân tạo.Vào tháng 1/2023, Microsoft đã đầu tư 10 tỷ USD vào OpenAI và vào tháng 6, hãng đã dẫn đầu một vòng tài trợ mới trị giá 1,3 tỷ USD. Đến mùa thu năm nay, Amazon tuyên bố sẽ đầu tư 4 tỷ USD vào Anthropic. Không chịu thua kém, Alphabet cũng tuyên bố sẽ đầu tư tới 2 tỷ USD vào Anthropic. Đồng thời, Nvidia đã trở thành nhà đầu tư trí tuệ nhân tạo tích cực nhất thế giới trong năm nay, đầu tư vào hàng chục công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo sử dụng GPU, bao gồm Cohere, Inflection, ôm Face, Mistral, CoreWeave, inception, AI21 Labs và Imbue....
Không khó để hiểu động cơ đầu tư của những gã khổng lồ công nghệ này, họ hy vọng rằng những startup trí tuệ nhân tạo có tốc độ tăng trưởng cao này có thể mang lại “triển vọng tăng trưởng” tốt hơn. Nhưng khoản đầu tư như vậy cũng có thể liên quan đến một vùng xám quan trọng trong các quy tắc kế toán và có tác động rất lớn đến bối cảnh cạnh tranh của trí tuệ nhân tạo trong tương lai.
Giả sử một nhà cung cấp dịch vụ đám mây đầu tư 100 triệu USD vào một công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo, với điều kiện công ty khởi nghiệp đó phải đảm bảo rằng số tiền này sẽ được sử dụng để mua dịch vụ của nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Về mặt khái niệm, đây không phải là doanh thu thực sự công bằng cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Trên thực tế, giao dịch này có thể được xem như một hình thức “cho vay chênh lệch giá”, trong đó người bán đang sử dụng khoản đầu tư để chuyển đổi tiền mặt trên bảng cân đối kế toán thành thu nhập một cách giả tạo.
Cách tiếp cận đầu tư này đã gây ra sự không hài lòng ở một số công ty đầu tư mạo hiểm ở Thung lũng Silicon trong năm nay, chẳng hạn như Bill Gurley. Mặc dù không phải tất cả các giao dịch nêu trên đều thuộc loại này, ví dụ, một số khoản đầu tư không yêu cầu rõ ràng các công ty khởi nghiệp phải sử dụng vốn để mua sản phẩm hoặc dịch vụ của nhà đầu tư mà chỉ khuyến khích cả hai bên tham gia hợp tác chiến lược sâu rộng. Thông tin chi tiết về các hợp đồng giữa Microsoft và OpenAI, hoặc giữa Amazon và Anthropic, vẫn chưa được công khai, vì vậy chúng tôi không thể chắc chắn chính xác các thỏa thuận này sẽ được cấu trúc như thế nào.
Nhưng trong ít nhất một số trường hợp, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây có thể nhận được doanh thu từ những khoản đầu tư này mà lẽ ra họ không được nhận. Cho đến nay, các thương vụ này ít phải đối mặt với sự giám sát pháp lý. Tuy nhiên, tình trạng này sẽ thay đổi vào năm 2024. Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC) dự kiến sẽ xem xét kỹ hơn các giao dịch “khứ hồi” trong đầu tư trí tuệ nhân tạo vào năm tới, vì vậy số lượng và quy mô của các giao dịch như vậy có thể sẽ giảm đáng kể.
Vì các nhà cung cấp dịch vụ đám mây là một trong những nguồn tài trợ lớn nhất thúc đẩy sự bùng nổ AI, điều này có thể có tác động đáng kể đến môi trường tài trợ AI tổng thể vào năm 2024.
8. Sự trỗi dậy của các kỹ sư robot
Với ứng dụng rộng rãi của công nghệ LLM, các kỹ sư chế tạo robot sẽ có thể sử dụng các chức năng mạnh mẽ để đạt được những cải tiến nhanh chóng về robot. AI sáng tạo sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển robot, không chỉ tạo mã mà còn tạo ra môi trường mô phỏng mới để thử nghiệm và huấn luyện robot.Công nghệ LLMS sẽ mang lại tốc độ và hiệu quả chưa từng có cho việc phát triển mô phỏng. Nó có thể tự động xây dựng cảnh 3D, xây dựng môi trường và tạo ra nhiều tài nguyên khác nhau dựa trên đầu vào. Những tài sản mô phỏng này có giá trị cho các quy trình công việc như tạo dữ liệu tổng hợp, đào tạo kỹ năng robot và thử nghiệm ứng dụng robot.
Ngoài việc hỗ trợ đắc lực cho các kỹ sư robot, việc chuyển đổi mô hình AI (động cơ điều khiển LLM) còn có thể nâng cao mức độ thông minh của chính robot. Điều này sẽ cho phép robot hiểu rõ hơn về môi trường phức tạp và thực hiện các nhiệm vụ khác nhau hiệu quả hơn.
Để thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ngành công nghiệp robot, chúng ta cần làm cho robot trở nên linh hoạt hơn. Nói cách khác, robot cần thành thạo các kỹ năng mới nhanh hơn hoặc hoạt động tốt trong nhiều môi trường mới. Trong bối cảnh này, các mô hình trí tuệ nhân tạo tổng hợp đã trải qua quá trình đào tạo và thử nghiệm mô phỏng sẽ trở thành động lực chính trong việc tạo ra các robot mạnh mẽ hơn, linh hoạt hơn và dễ sử dụng hơn.
9. Các mô hình trí tuệ nhân tạo sáng tạo được đào tạo bằng dữ liệu Internet sẽ bị kết tội vi phạm
Lĩnh vực trí tuệ nhân tạo sáng tạo đang phải đối mặt với rủi ro pháp lý đáng kể và bị đánh giá thấp: những mô hình hàng đầu của lĩnh vực này được đào tạo về số lượng lớn nội dung có bản quyền. Điều này có thể gây ra trách nhiệm bồi thường thiệt hại và thậm chí thay đổi tính kinh tế của toàn bộ ngành.Cho dù đó là ChatGPT-4, Claude 2, DALL-E 3, Midjourney, Pika hay Runway, những mô hình AI này đều có thể tạo ra đầu ra cực kỳ phức tạp nhờ đào tạo về phần lớn dữ liệu kỹ thuật số của thế giới. Ở mức độ lớn hơn, những dữ liệu này được các công ty trí tuệ nhân tạo lấy miễn phí từ Internet và được sử dụng để phát triển mô hình.
Nhưng câu hỏi đặt ra là, những người sáng tạo thực sự tạo ra những nội dung có bản quyền này (chẳng hạn như nhà văn, nhà thơ, nhiếp ảnh gia và họa sĩ, v.v.), họ cảm thấy thế nào về việc những người thực hành trí tuệ nhân tạo sử dụng nội dung này? Họ có quyền được chia sẻ giá trị do các mô hình AI này tạo ra không?
Chìa khóa để trả lời những câu hỏi này nằm ở cách giải thích của tòa án về khái niệm pháp lý "sử dụng hợp lý". Sử dụng hợp lý là một nguyên tắc pháp lý đã được thử nghiệm theo thời gian, nhưng việc áp dụng nó vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo mới nổi sẽ gây ra nhiều vấn đề phức tạp chưa từng có. Hiện nay, không có câu trả lời rõ ràng.
Nhà nghiên cứu Peter Henderson ở Đại học Stanford cho biết: "Những người làm việc trong lĩnh vực học máy có thể không nhận thức rõ ràng về sự tinh tế của việc sử dụng hợp lý. Đồng thời, tòa án đã ra phán quyết rằng trong một số trường hợp thực tế cấp cao, một số nội dung không được bảo vệ." theo cách sử dụng hợp lý và những trường hợp này rất giống với những gì trí tuệ nhân tạo đang triển khai. Do đó, chúng tôi không thể dự đoán kết quả của các vụ kiện tụng trong tương lai trong lĩnh vực này".
Do đó, đừng ngạc nhiên nếu ít nhất một tòa án Hoa Kỳ vào năm tới ra phán quyết rằng các mô hình AI tổng quát như GPT-4 và Midjourney vi phạm bản quyền và yêu cầu các công ty phát triển các mô hình này phải bồi thường cho chủ sở hữu tài sản trí tuệ. Trong khi đó, các tòa án khác có thể đưa ra kết luận ngược lại, cho rằng các mô hình AI sáng tạo này được bảo vệ bởi học thuyết sử dụng hợp lý. Vấn đề gây tranh cãi này sẽ được kháng cáo lên Tòa án Tối cao Hoa Kỳ, nơi cuối cùng sẽ đưa ra giải pháp ràng buộc về mặt pháp lý.
10. Các thuật ngữ như “mô hình ngôn ngữ lớn” (hoặc LLM) sẽ trở nên ít phổ biến hơn
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo ngày nay, chúng ta thường nghe đến thuật ngữ “mô hình ngôn ngữ lớn” (LLM), dường như đã trở thành đồng nghĩa với “mô hình AI tiên tiến”. Điều này chủ yếu là do loạt mô hình AI sáng tạo sớm nhất, chẳng hạn như GPT-3, chủ yếu dựa trên văn bản.Tuy nhiên, với sự gia tăng của các loại mô hình AI, đặc biệt là sự nổi lên của AI đa phương thức, thuật ngữ này bắt đầu có vẻ lỗi thời. Ngày nay, nhiều mô hình AI có tính sáng tạo hàng đầu không còn giới hạn ở văn bản mà kết hợp hình ảnh, 3D, âm thanh, video, âm nhạc, chuyển động cơ thể và các hình thức khác. Khả năng vượt xa việc xử lý ngôn ngữ.
Lấy ứng dụng AI trong liệu pháp protein làm ví dụ, mặc dù cấu trúc cơ bản dựa trên sự mở rộng của các mô hình như ChatGPT-3, nhưng liệu có thực sự phù hợp khi gọi nó là “mô hình ngôn ngữ lớn”? Một ví dụ khác là mô hình cơ bản trong chế tạo robot: các mô hình tổng quát quy mô lớn, kết hợp đầu vào ngôn ngữ và hình ảnh với kiến thức ở quy mô Internet để cho phép vận hành trong thế giới thực. Đối với một mô hình như vậy, chúng ta cần một thuật ngữ phong phú hơn để mô tả nó, chẳng hạn như mô hình "Tầm nhìn-Ngôn ngữ-Hành động" (viết tắt là VLA).
Ngoài ra, mô hình FunSearch do DeepMind phát hành gần đây cũng có đặc điểm tương tự. Mặc dù các nhà phát triển gọi nó là LLM, nhưng nó liên quan đến toán học hơn là ngôn ngữ tự nhiên. Trong tương lai, khi các mô hình trở nên đa dạng hơn, thuật ngữ dùng để mô tả chúng sẽ trở nên phong phú hơn. Đến năm 2024, chúng ta sẽ thấy nhiều mô hình AI đa phương thức hơn và thuật ngữ của chúng ta sẽ trở nên phong phú và chính xác hơn.
