Các công ty AI đang chi hàng tỷ USD để xây dựng trung tâm dữ liệu trong cuộc đua hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI). Ông Arvind Krishna, CEO IBM, cho rằng bài toán lợi nhuận từ những khoản đầu tư khổng lồ này không hề đơn giản.
Trong khi Meta liên tục nhắc đến “năng lực” và “hạ tầng AI” trong báo cáo tài chính gần đây, Google thậm chí tuyên bố muốn đưa trung tâm dữ liệu lên không gian. Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu doanh thu từ các trung tâm này có đủ để bù đắp chi phí đầu tư hay không.
Phát biểu trên podcast “Decoder”, ông Krishna nhận định gần như “không có cách nào” để các công ty thu hồi vốn từ chi phí đầu tư vào trung tâm dữ liệu.
Ông cho biết, theo tính toán dựa trên chi phí hiện tại, việc xây dựng một trung tâm dữ liệu công suất một gigawatt cần khoảng 80 tỷ USD. Nếu một doanh nghiệp cam kết triển khai 20 đến 30 gigawatt, tổng chi phí có thể lên tới 1.500 tỷ USD.
Krishna cũng lưu ý đến yếu tố khấu hao của chip AI trong các trung tâm dữ liệu. Ông cho rằng các thiết bị này chỉ có thể sử dụng trong vòng 5 năm trước khi phải thay thế hoàn toàn. Nhà đầu tư Michael Burry gần đây cũng bày tỏ lo ngại về vấn đề khấu hao, khiến cổ phiếu AI giảm giá.
Theo Krishna, tổng công suất mà các công ty AI trên thế giới đang hướng tới để phục vụ cuộc đua AGI có thể lên đến 100 gigawatt. Với chi phí 80 tỷ USD cho mỗi gigawatt, tổng mức đầu tư sẽ vào khoảng 8.000 tỷ USD. “Để hoàn vốn cho khoản chi này, các công ty cần tạo ra khoảng 800 tỷ USD lợi nhuận chỉ để trả lãi”, ông nói.
Để đạt được mức công suất này, các doanh nghiệp AI đã phải chi tiêu khổng lồ và kêu gọi sự hỗ trợ từ bên ngoài. Trong một bức thư gửi Văn phòng Chính sách Khoa học và Công nghệ Nhà Trắng hồi tháng 10, CEO OpenAI Sam Altman đề xuất Mỹ bổ sung thêm 100 gigawatt công suất năng lượng mỗi năm.
Altman tin rằng OpenAI có thể thu hồi vốn từ khoản đầu tư 1.400 tỷ USD mà công ty đã cam kết, nhưng Krishna cho rằng đó chỉ là niềm tin, không phải thực tế.
Krishna cũng bày tỏ sự hoài nghi về khả năng đạt được AGI với công nghệ hiện nay, đánh giá xác suất thành công chỉ ở mức 0-1% nếu không có đột phá mới.
Nhiều lãnh đạo công nghệ khác cũng nghi ngờ tốc độ phát triển AGI, trong đó Marc Benioff ví cuộc đua này như một “ảo giác”, còn Andrew Ng và Arthur Mensch cho rằng AGI bị thổi phồng và mang tính tiếp thị.
Ngay cả khi AGI là mục tiêu, việc mở rộng quy mô tính toán có thể chưa đủ.
Đồng sáng lập OpenAI Ilya Sutskever nhận định thời kỳ “mở rộng” đã qua và việc tăng quy mô mô hình ngôn ngữ lên 100 lần cũng không tạo ra bước ngoặt lớn.
“Chúng ta đang trở lại thời kỳ nghiên cứu, chỉ khác là với những chiếc máy tính khổng lồ”, ông nói.
Krishna, người gia nhập IBM từ năm 1990 và trở thành CEO vào năm 2020, khẳng định các công cụ AI hiện nay vẫn có thể mang lại hàng nghìn tỷ USD giá trị cho doanh nghiệp.
Tuy nhiên, để đạt AGI, cần nhiều công nghệ hơn con đường hiện tại của các mô hình ngôn ngữ lớn. Ông gợi ý việc kết hợp kiến thức chuyên sâu với LLM có thể là hướng đi trong tương lai, nhưng ngay cả khi đó, khả năng thành công vẫn chỉ là “có thể”.
