From Beijing with Love✔
Cháu đã lớn thế này rồi à. Lại đây chú ôm cái coi.
Có một nghịch lý đáng chú ý trong cuộc đua AI: mô hình mạnh nhất mà các phòng thí nghiệm AI có thể xây dựng chưa chắc là mô hình mà người dùng đang sử dụng.
Sundar Pichai, CEO Google, vừa xác nhận điều này tại podcast với Lex Fridman khi cho biết những mô hình mà người dùng sử dụng phổ biến hiện nay có thể đang chậm hơn vài tháng so với năng lực tối đa mà Google đã đạt được. Nói cách khác, thứ chúng ta đang sử dụng không nhất thiết là giới hạn của công nghệ. Đó là giới hạn của những gì có thể được triển khai ở quy mô hàng tỷ người mà vẫn có hiệu quả kinh tế.
Pichai cho biết trong mỗi thế hệ, Google thường tìm cách đưa phiên bản Pro lên khoảng 80 đến 90% năng lực của phiên bản Ultra. Nhưng có những thời điểm Google không tiếp tục cung cấp Ultra cho người dùng đại trà.
Lý do không nhất thiết là công nghệ chưa đủ tốt. Vấn đề nằm ở chi phí. Một mô hình càng lớn và càng mạnh thì càng tốn tài nguyên để vận hành. Nếu phải phục vụ hàng triệu hoặc hàng tỷ lượt truy vấn mỗi ngày, chi phí cho GPU, điện năng, trung tâm dữ liệu và hệ thống mạng có thể trở thành rào cản lớn.
Vì vậy chiến lược của Google là đưa công nghệ tiến lên theo từng thế hệ. Khi thế hệ mới ra đời, phiên bản Pro của thế hệ mới có thể đạt năng lực tương đương phiên bản Ultra của thế hệ trước, nhưng với chi phí thấp hơn và khả năng phục vụ lớn hơn.
Điều này tạo ra một chu kỳ khá đặc biệt: công nghệ được phát triển trước, sau đó bị giới hạn bởi chi phí, rồi được tối ưu hóa và đưa đến người dùng khi bài toán kinh tế trở nên khả thi.
Bởi vậy, những bước tiến AI đôi khi có vẻ xuất hiện đột ngột. Thực tế, phần lớn công nghệ có thể đã được nghiên cứu từ trước. Thứ thay đổi là chi phí để đưa nó ra thị trường. Đây cũng là lý do các bảng xếp hạng benchmark ngày càng khó phản ánh đầy đủ giá trị thực tế của một mô hình.
Lex Fridman từng chỉ ra rằng benchmark ngày càng khó đo lường chính xác mức độ thông minh và hiệu quả của các mô hình. Một mô hình không mạnh nhất nhưng phản hồi nhanh hơn rất nhiều có thể hữu ích hơn trong công việc hàng ngày.
Ví dụ, Gemini Flash có thể không phải mô hình mạnh nhất của Google, nhưng tốc độ phản hồi khiến nó phù hợp với nhiều tình huống thực tế hơn. Khi phải chờ 30 giây cho một câu trả lời, người dùng có thể chỉ hỏi AI vài lần mỗi ngày. Nhưng nếu câu trả lời xuất hiện gần như ngay lập tức, AI có thể được đưa vào toàn bộ quy trình làm việc. Vì vậy giá trị của AI không nằm ở vị trí của nó trên bảng xếp hạng, mà nằm ở việc người dùng có thể sử dụng nó bao nhiêu lần và sử dụng vào bao nhiêu công việc.
Điều này dẫn đến một kết luận đáng chú ý: nút thắt của AI đang dần chuyển từ năng lực sang khả năng triển khai.
Lịch sử công nghệ từng nhiều lần chứng minh điều này. Điện đã tồn tại từ rất lâu trước khi trở thành thứ mà mọi gia đình có thể sử dụng hàng ngày. Một phát minh có thể hoàn thành từ rất sớm, nhưng để nó trở thành hạ tầng phổ biến cần nhiều năm tối ưu hóa, xây dựng mạng lưới và giảm chi phí.
AI cũng đang đi theo con đường tương tự. Có thể những mô hình mạnh nhất đã được xây dựng trong các phòng thí nghiệm. Điều người dùng chờ đợi không nhất thiết là một mô hình thông minh hơn nữa, mà là phiên bản có thể chạy nhanh hơn, rẻ hơn và phục vụ hàng tỷ người.
Vì thế, cuộc đua AI trong giai đoạn tiếp theo có thể không chỉ là cuộc đua tạo ra trí tuệ nhân tạo mạnh nhất.
Đó sẽ là cuộc đua biến năng lực đã tồn tại thành một dịch vụ đủ rẻ, đủ nhanh và đủ ổn định để mọi người có thể sử dụng mỗi ngày.
Công nghệ có thể đã đi trước. Thị trường chỉ đang chờ chi phí bắt kịp.
Sundar Pichai, CEO Google, vừa xác nhận điều này tại podcast với Lex Fridman khi cho biết những mô hình mà người dùng sử dụng phổ biến hiện nay có thể đang chậm hơn vài tháng so với năng lực tối đa mà Google đã đạt được. Nói cách khác, thứ chúng ta đang sử dụng không nhất thiết là giới hạn của công nghệ. Đó là giới hạn của những gì có thể được triển khai ở quy mô hàng tỷ người mà vẫn có hiệu quả kinh tế.
Pichai cho biết trong mỗi thế hệ, Google thường tìm cách đưa phiên bản Pro lên khoảng 80 đến 90% năng lực của phiên bản Ultra. Nhưng có những thời điểm Google không tiếp tục cung cấp Ultra cho người dùng đại trà.
Lý do không nhất thiết là công nghệ chưa đủ tốt. Vấn đề nằm ở chi phí. Một mô hình càng lớn và càng mạnh thì càng tốn tài nguyên để vận hành. Nếu phải phục vụ hàng triệu hoặc hàng tỷ lượt truy vấn mỗi ngày, chi phí cho GPU, điện năng, trung tâm dữ liệu và hệ thống mạng có thể trở thành rào cản lớn.
Vì vậy chiến lược của Google là đưa công nghệ tiến lên theo từng thế hệ. Khi thế hệ mới ra đời, phiên bản Pro của thế hệ mới có thể đạt năng lực tương đương phiên bản Ultra của thế hệ trước, nhưng với chi phí thấp hơn và khả năng phục vụ lớn hơn.
Điều này tạo ra một chu kỳ khá đặc biệt: công nghệ được phát triển trước, sau đó bị giới hạn bởi chi phí, rồi được tối ưu hóa và đưa đến người dùng khi bài toán kinh tế trở nên khả thi.
Bởi vậy, những bước tiến AI đôi khi có vẻ xuất hiện đột ngột. Thực tế, phần lớn công nghệ có thể đã được nghiên cứu từ trước. Thứ thay đổi là chi phí để đưa nó ra thị trường. Đây cũng là lý do các bảng xếp hạng benchmark ngày càng khó phản ánh đầy đủ giá trị thực tế của một mô hình.
Lex Fridman từng chỉ ra rằng benchmark ngày càng khó đo lường chính xác mức độ thông minh và hiệu quả của các mô hình. Một mô hình không mạnh nhất nhưng phản hồi nhanh hơn rất nhiều có thể hữu ích hơn trong công việc hàng ngày.
Ví dụ, Gemini Flash có thể không phải mô hình mạnh nhất của Google, nhưng tốc độ phản hồi khiến nó phù hợp với nhiều tình huống thực tế hơn. Khi phải chờ 30 giây cho một câu trả lời, người dùng có thể chỉ hỏi AI vài lần mỗi ngày. Nhưng nếu câu trả lời xuất hiện gần như ngay lập tức, AI có thể được đưa vào toàn bộ quy trình làm việc. Vì vậy giá trị của AI không nằm ở vị trí của nó trên bảng xếp hạng, mà nằm ở việc người dùng có thể sử dụng nó bao nhiêu lần và sử dụng vào bao nhiêu công việc.
Điều này dẫn đến một kết luận đáng chú ý: nút thắt của AI đang dần chuyển từ năng lực sang khả năng triển khai.
Lịch sử công nghệ từng nhiều lần chứng minh điều này. Điện đã tồn tại từ rất lâu trước khi trở thành thứ mà mọi gia đình có thể sử dụng hàng ngày. Một phát minh có thể hoàn thành từ rất sớm, nhưng để nó trở thành hạ tầng phổ biến cần nhiều năm tối ưu hóa, xây dựng mạng lưới và giảm chi phí.
AI cũng đang đi theo con đường tương tự. Có thể những mô hình mạnh nhất đã được xây dựng trong các phòng thí nghiệm. Điều người dùng chờ đợi không nhất thiết là một mô hình thông minh hơn nữa, mà là phiên bản có thể chạy nhanh hơn, rẻ hơn và phục vụ hàng tỷ người.
Vì thế, cuộc đua AI trong giai đoạn tiếp theo có thể không chỉ là cuộc đua tạo ra trí tuệ nhân tạo mạnh nhất.
Đó sẽ là cuộc đua biến năng lực đã tồn tại thành một dịch vụ đủ rẻ, đủ nhanh và đủ ổn định để mọi người có thể sử dụng mỗi ngày.
Công nghệ có thể đã đi trước. Thị trường chỉ đang chờ chi phí bắt kịp.
