NSA chi hàng tỷ USD để kiểm thử các mô hình AI tiên tiến

NSA đã báo cáo với các nhà lập pháp Mỹ rằng họ đang chi hàng tỷ USD ngân sách trong năm nay để đánh giá và kiểm thử các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến. Mức chi này cao hơn đáng kể so với những gì từng được biết trước đây, làm dấy lên lo ngại về chi phí thực tế của việc quản lý AI ở cấp chính phủ.

Trung tâm dữ liệu và hệ thống máy tính phục vụ kiểm thử AI

Con số vượt xa mọi dự báo trước đó

Theo hai nguồn tin am hiểu về các ước tính tình báo mật, chi phí mà NSA bỏ ra lớn hơn nhiều so với các đề xuất quản lý AI từng được đưa ra trước đó. Điều này khiến các nhà lập pháp tin rằng một hệ thống giám sát AI toàn diện hơn có thể tiêu tốn của chính phủ hàng chục tỷ USD mỗi năm.

Để so sánh, Văn phòng Ngân sách Quốc hội Mỹ (CBO) từng ước tính Đạo luật Đổi mới và An ninh AI — một đề xuất lưỡng đảng nhằm thành lập trung tâm xử lý rủi ro AI — chỉ tốn khoảng 20 triệu USD mỗi năm. Một dự luật khác về hệ thống báo cáo và theo dõi AI được dự báo tốn 36 triệu USD trong vòng 5 năm.

Sự chênh lệch giữa con số thực tế và dự báo cho thấy bài toán chi phí kiểm thử AI phức tạp hơn nhiều so với hình dung ban đầu của giới làm chính sách.

Vì sao việc kiểm thử AI lại đắt đỏ đến vậy?

Hai yếu tố chính đẩy chi phí lên cao là năng lực tính toán và nhân sự chất lượng cao.

Một nguồn tin cho biết khoản chi lớn nhất của NSA cho đến nay là sức mạnh tính toán — cụ thể là khả năng xử lý trên chip cần thiết để chạy và kiểm thử các mô hình AI. Giá thuê năng lực tính toán đã tăng vọt trên toàn cầu do nhu cầu bùng nổ trong khi nguồn cung chip không theo kịp. Theo The Information, riêng Anthropic đã ký các hợp đồng tính toán có thể lên tới 517 tỷ USD.

Yếu tố thứ hai là chi phí tuyển dụng. Một số kỹ sư AI hàng đầu được trả mức lương hàng trăm triệu USD — con số mà chính phủ khó lòng cạnh tranh. Dù NSA được đánh giá là nơi tập trung đội ngũ chuyên gia kỹ thuật giỏi nhất trong bộ máy nhà nước Mỹ, họ vẫn có thể không theo nổi các gói đãi ngộ khổng lồ từ những phòng thí nghiệm AI tiên phong.

"Có năng lực đánh giá AI nội bộ là điều cực kỳ quan trọng và cần thiết. Nhưng nó thực sự tốn kém. Bạn đang cạnh tranh đấu giá với những khách hàng ít quan tâm đến giá cả nhất." — Nathan Calvin, cố vấn pháp lý tại tổ chức vận động AI Encode.

Kỹ sư và chuyên gia đang vận hành hệ thống AI

Ai sẽ là người trả tiền?

Hiện tại, hoạt động kiểm thử AI của NSA được tài trợ từ các phần ngân sách an ninh quốc gia được phân loại mật. Số tiền chính xác đã chi vẫn chưa được công bố. Lầu Năm Góc từ chối bình luận, với lý do bảo mật.

"Vì lý do an ninh, Bộ không thảo luận về kiến trúc kỹ thuật hay việc phân bổ nguồn lực cho các công cụ AI của mình." — phát ngôn viên Bộ Quốc phòng Mỹ.

Một số ý kiến cho rằng các phòng thí nghiệm AI tiên phong nên tự gánh chi phí kiểm thử thay vì để người nộp thuế chịu. Tỷ phú Elon Musk từng gợi ý rằng các công ty này nên tự đánh giá chéo mô hình của nhau trước khi phát hành. Hôm thứ Năm, The Information đưa tin Google, OpenAI và Anthropic đang phối hợp xây dựng một "cơ quan tiêu chuẩn" về an toàn AI của riêng họ.

Tuy nhiên, nhiều chuyên gia an toàn AI phản đối mô hình này vì cho rằng nó đồng nghĩa với việc để các công ty tự quản lý chính mình. Một phương án khác là chính phủ đánh thuế các công ty AI để tài trợ cho hoạt động kiểm thử độc lập.

Cả Anthropic và OpenAI đều từng bày tỏ mong muốn có sự giám sát chặt chẽ hơn từ liên bang và có thể sẵn sàng chi trả cho việc đó.

Cơ sở hạ tầng tính toán hiệu năng cao phục vụ AI

Góc nhìn cho Việt Nam

Câu chuyện về NSA cho thấy một thực tế mà các quốc gia đang phát triển cũng cần tính đến: kiểm thử và đánh giá AI không hề rẻ. Với Việt Nam — nơi đang đẩy mạnh phát triển AI trong khuôn khổ chiến lược quốc gia — bài toán cân đối giữa chi phí hạ tầng tính toán, nhân lực chất lượng cao và nhu cầu đảm bảo an toàn, an ninh sẽ ngày càng trở nên cấp thiết.

Một hướng đi hợp lý là kết hợp giữa đầu tư công và sự tham gia của khu vực tư nhân, đồng thời xây dựng cơ chế đánh giá độc lập để tránh tình trạng "vừa đá bóng vừa thổi còi". Bài học từ Mỹ cũng cho thấy việc dự báo chi phí quản lý AI thường thấp hơn nhiều so với thực tế, đòi hỏi cách tiếp cận thận trọng và dài hạn.