Năm kiến trúc sư hàng đầu của nền kinh tế AI chỉ ra những "vết gãy" trong sự phát triển

Tại hội nghị Milken Global Conference vừa qua tại Beverly Hills, năm nhân vật nắm giữ những vị trí then chốt trong mọi tầng lớp của chuỗi cung ứng AI đã cùng ngồi lại để thảo luận về hiện trạng và tương lai của công nghệ này. Buổi tọa đàm có sự tham gia của Christophe Fouquet (CEO của ASML), Francis deSouza (COO của Google Cloud), Qasar Younis (CEO của Applied Intuition), Dimitry Shevelenko (CBO của Perplexity) và Eve Bodnia (nhà vật lý lượng tử tại Logical Intelligence).

Dưới đây là những điểm nhấn chính từ cuộc thảo luận về những "vết gãy" trong nền kinh tế AI đang phát triển nóng.

Những nút thắt thực tế đang hiện hữu

Sự bùng nổ của AI đang va phải các giới hạn vật lý khắc nghiệt. Ông Christophe Fouquet từ ASML – công ty nắm giữ độc quyền máy lithography tia cực tím (EUV) cần thiết để sản xuất chip hiện đại – nhận định rằng mặc dù sản xuất chip đang tăng tốc mạnh mẽ, nhưng thị trường sẽ vẫn bị thiếu hụt nguồn cung trong 2 đến 5 năm tới. Điều này có nghĩa là các "siêu máy tính" (hyperscalers) như Google, Microsoft hay Amazon sẽ không thể mua được đủ số lượng chip họ cần.

Ông Francis deSouza của Google Cloud đã làm rõ quy mô của vấn đề này khi tiết lộ rằng doanh thu của Google Cloud đã vượt mốc 20 tỷ USD trong quý vừa qua, tăng 63%, trong khi đơn hàng chưa giao (backlog) gần như tăng gấp đôi, từ 250 tỷ USD lên 460 tỷ USD chỉ trong một quý. "Nhu cầu là có thật", ông khẳng định.

Trong khi đó, ông Qasar Younis từ Applied Intuition – công ty chuyên về AI vật lý cho xe tự lái và quốc phòng – chỉ ra rằng nút thắt đối với họ không phải là chip, mà là dữ liệu thực tế. Bạn không thể chỉ dựa vào mô phỏng tổng hợp; máy móc phải được đưa ra thế giới thực để thu thập dữ liệu, và quá trình này mất rất nhiều thời gian.

Vấn đề năng lượng và giải pháp vũ trụ

Nếu chip là nút thắt đầu tiên, thì năng lượng là thách thức ngay sau đó. Ông DeSouza xác nhận rằng Google đang nghiêm túc xem xét việc xây dựng các trung tâm dữ liệu trên quỹ đạo để giải quyết hạn chế về năng lượng. "Bạn có quyền truy cập vào nguồn năng lượng dồi dào hơn", ông nói. Tuy nhiên, việc làm mát trong không gian vũ trụ là một bài toán khó vì không có đối lưu, chỉ có bức xạ để tản nhiệt.

Chiến lược của Google là tích hợp toàn bộ stack AI từ chip TPU tùy chỉnh đến các mô hình và tác nhân để tối ưu hóa hiệu suất trên mỗi watt năng lượng. "Chạy Gemini trên TPU tiết kiệm năng lượng hơn nhiều so với bất kỳ cấu hình nào khác", ông DeSouza nhận định.

Một kiến trúc trí tuệ khác biệt

Trong khi phần còn lại của ngành công nghiệp tranh luận về quy mô và hiệu quả của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM), Eve Bodnia từ Logical Intelligence đang xây dựng một thứ gì đó hoàn toàn khác. Công ty của bà phát triển các mô hình dựa trên năng lượng (Energy-based models - EBMs), không dự đoán token tiếp theo mà cố gắng hiểu các quy tắc cơ bản của dữ liệu, cách tiếp cận mà bà cho là gần hơn với cách hoạt động của não bộ con người.

Mô hình lớn nhất của bà chỉ có 200 triệu tham số (so với hàng trăm tỷ của LLM hàng đầu) nhưng chạy nhanh hơn hàng nghìn lần. Quan trọng hơn, nó được thiết kế để cập nhật kiến thức khi dữ liệu thay đổi mà không cần đào tạo lại từ đầu. Bodnia lập luận rằng EBMs phù hợp hơn cho các lĩnh vực như thiết kế chip hoặc robot học, nơi hệ thống cần nắm bắt các quy tắc vật lý thay vì các mẫu ngôn ngữ.

Tác nhân AI, hàng rào an ninh và niềm tin

Ông Dimitry Shevelenko của Perplexity đã chia sẻ về sự chuyển dịch của công ty từ một công cụ tìm kiếm sang một "công nhân kỹ thuật số" (digital worker) gọi là Perplexity Computer. Đây không chỉ là công cụ mà là nhân viên mà người dùng điều phối.

Điều này đặt ra câu hỏi lớn về kiểm soát và an ninh. Ông Shevelenko nhấn mạnh tầm quan trọng của tính chi tiết (granularity) trong quyền hạn. Quản trị viên doanh nghiệp có thể chỉ định xem tác nhân AI chỉ được đọc hay được ghi vào hệ thống. Khi tác nhân thực hiện hành động, nó phải trình bày kế hoạch và xin phê duyệt trước. "Tính chi tiết là nền tảng của vệ sinh an ninh tốt", ông khẳng định.

Chủ quyền công nghệ và địa chính trị

Ông Qasar Younis đưa ra quan sát đầy tính địa chính trị rằng AI vật lý và chủ quyền quốc gia gắn kết chặt chẽ hơn nhiều so với AI kỹ thuật số thuần túy. Các xe tự lái, máy bay không người lái quốc phòng hay máy móc nông nghiệp hiện hữu trong thế giới thực khiến chính phủ không thể bỏ qua. Hầu hết các quốc gia đều không muốn một dạng trí tuệ vật lý trong biên giới của mình bị kiểm soát bởi một quốc gia khác.

Về phía mình, ông Fouquet của ASML nhận định rằng tiến bộ AI của Trung Quốc là có thật nhưng bị hạn chế bởi tầng lớp phần cứng. Nếu không có quyền tiếp cận công nghệ lithography EUV, các nhà sản xuất chip Trung Quốc không thể tạo ra bán dẫn tiên tiến nhất. "Hôm nay, ở Mỹ, bạn có dữ liệu, khả năng tính toán, chip và nhân tài. Trung Quốc làm rất tốt ở tầng trên cùng của stack, nhưng đang thiếu hụt một số yếu tố bên dưới", ông nói.

Tác động đến thế hệ tương lai

Khi được hỏi về việc liệu công nghệ này có ảnh hưởng đến khả năng tư duy phản biện của thế hệ tiếp theo hay không, các diễn giả tỏ ra lạc quan. Ông DeSouza tin rằng các công cụ mạnh mẽ hơn sẽ giúp nhân loại giải quyết các vấn đề lớn như bệnh lý thần kinh hay biến đổi khí hậu. Ông Shevelenko cho rằng rào cản để khởi nghiệp hiện nay thấp hơn bao giờ hết, giới hạn duy nhất là sự tò mò của chính bạn. Ông Younis thì chỉ ra rằng AI vật lý đang lấp đầy khoảng trống lao động trong các ngành như khai thác mỏ hay nông nghiệp, nơi người lao động đang ngày càng khan hiếm, chứ không phải thay thế những người muốn làm việc.