Không chỉ là điện, nước, năng lượng, AI cũng đang hàng ngày hàng giờ hút kiệt những tài nguyên khác của thế giới...
Năm 1903, Mark Twain đã viết rằng “Cần một ngàn người để phát minh ra điện báo, hoặc động cơ hơi nước, hoặc máy ghi âm, hoặc ảnh, hoặc điện thoại hoặc bất kỳ thứ quan trọng nào khác”. Nhận xét này vẫn đúng, cho tới gần đây. Việc phát minh ra trí tuệ nhân tạo đòi hỏi hàng thập kỷ làm việc của hàng ngàn nhà khoa học, kỹ sư và lãnh đạo ngành. Sẽ cần nhiều nam giới và phụ nữ hơn nữa để phát triển công nghệ trong những năm tới.
Khi AI tăng tốc, một yêu cầu mới đã trở nên rõ ràng: Những đột phá tiếp theo sẽ tiêu thụ một lượng năng lượng khổng lồ.
GẤP ĐÔI BĂNG THÔNG INTERNET
Các mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ AI tạo sinh học bằng cách xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trên internet và người dùng các công cụ AI sẽ chỉ làm tăng thêm nhu cầu. Tổng giám đốc điều hành của AT&T Inc. John Stankey vào tháng 5/2024 cho biết rằng nhu cầu không dây của mạng đã tăng 30% mỗi năm và sẽ không chậm lại khi AI tăng mức sử dụng. Ông cho biết "Nếu bạn muốn tiếp tục thấy mức sử dụng tăng 30% đến 35% mỗi năm, bạn phải xây dựng những xa lộ lớn hơn để thực hiện điều đó".
Trong năm năm qua, tốc độ tăng trưởng lưu lượng mạng tại Verizon Communications Inc. đã tăng gấp đôi nhờ mọi người xem và phát trực tuyến video, CEO của Verizon Consumer Group - Sowmyanarayan Sampath cho biết trong một cuộc phỏng vấn. Ông dự đoán rằng trong năm năm tới, tốc độ tăng trưởng sẽ tăng gấp đôi một lần nữa do các lời nhắc và dữ liệu được đưa vào các mô hình AI. Ông cho biết AI "là cỗ máy tăng trưởng tiếp theo của chúng tôi". Các công ty công nghệ rất muốn khóa ngay các mạng cáp quang đến nỗi vào tháng 8/2024, công ty viễn thông Lumen Technologies Inc. đã thông báo rằng họ đã đảm bảo được 5 tỷ USD (và đang thảo luận để giành thêm 7 tỷ USD nữa) trong hoạt động kinh doanh mới gắn liền với nhu cầu kết nối do AI thúc đẩy.
ĐẤT ĐỂ XÂY HÀNG NGÀN TRUNG TÂM DỮ LIỆU
Trên toàn cầu, có hơn 7.000 trung tâm dữ liệu được xây dựng hoặc đang trong các giai đoạn phát triển khác nhau, con số đó năm 2015 là 3.600. Và điều đó có lẽ vẫn chưa đủ. Nhu cầu về các dịch vụ trung tâm dữ liệu đã tăng mạnh ngay cả trước khi có ChatGPT, chủ yếu là do các công ty ngày càng di chuyển quá trình xử lý dữ liệu của họ ra khỏi cơ sở và chuyển sang các dịch vụ đám mây từ xa. Và mọi quốc gia lớn đều muốn có các trung tâm AI trong nước của riêng mình, khởi động một cuộc đua cơ sở hạ tầng toàn cầu.
Tất nhiên, việc xây dựng các trung tâm dữ liệu thì cần đất. Để tham khảo: Quỹ đầu tư bất động sản tập trung vào trung tâm dữ liệu Equinix Inc. đã mua 200 mẫu Anh cho một khuôn viên công suất hàng trăm MW. Một công ty khác gần đây đã ký một thỏa thuận phát triển cho thuê trên 2.000 mẫu Anh cho một khuôn viên công suất GW.
Việc tìm kiếm đất phù hợp với nhu cầu về điện của một trung tâm dữ liệu là rất khó khăn, dẫn đến các cuộc chiến đấu thầu. Các khu phức hợp này cũng cần vật liệu xây dựng và đội ngũ nhân công để lắp đặt tất cả. Vật liệu đang được đặt hàng lại và thiếu hụt nhân công. Trong khi đó, Venturo của nhà cung cấp dịch vụ đám mây CoreWeave cho biết một số khách hàng của ông muốn ông độc quyền toàn bộ khuôn viên chỉ cho doanh nghiệp của họ. Venturo cho biết: "Thị trường đang chuyển động nhanh hơn nhiều so với các chuỗi cung ứng vốn trước đây hỗ trợ một doanh nghiệp rất thực tế đã được thiết lập để làm".
CHIP! CHIP! VÀ CHIP
Bộ xử lý đồ họa, hay GPU, là những con ngựa thồ để đào tạo các mô hình AI. Chúng được thiết kế để xử lý hàng nghìn tác vụ cùng lúc. Một trung tâm dữ liệu có thể sử dụng hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn bộ xử lý này, mỗi bộ có giá cao hơn một chiếc ô tô du lịch. Hầu như mọi công ty công nghệ lớn đều thiếu loại chip này khi cơn sốt AI tạo sinh lần đầu tiên xuất hiện. Microsoft và Google nằm trong số những công ty nêu ra tình trạng thiếu hụt GPU cho nhu cầu phát triển của mình.
Nvidia Corp. đã tăng mức cược cho mọi người bằng cách chuyển sang giới thiệu công nghệ mới hàng năm. Điều đó đã gây thêm căng thẳng cho chuỗi cung ứng vốn đã căng thẳng. Tháng 11/2024, Nvidia tuyên bố rằng sản phẩm GPU Blackwell Ultra “B300” có hiệu suất được cải thiện đáng kể và sẽ vượt xa dự đoán về số lượng sản phẩm được tung ra. Nhưng, quan trọng là, sẽ mất nhiều quý nữa mới có đủ để đáp ứng mọi nhu cầu.
SILIC, THÉP, THẠCH ANH, ĐỒNG
Không chỉ ngốn điện, nước, đất đai, trên đường phát triển của mình, AI còn "ngốn" rất nhiều kim loại và khoáng chất quý. Điển hình như silicon, nền tảng cho chip, mạch và bộ xử lý. Trung Quốc là nhà sản xuất silicon thô và vật liệu silicon tinh chế lớn nhất, điều này đã gây ra mối lo ngại khi căng thẳng giữa quốc gia châu Á này với Hoa Kỳ và các đồng minh gia tăng.
Nỗi lo sợ về chuỗi cung ứng gần đây nhất xuất hiện ở Bắc Carolina khi cơn bão Helene, ngoài việc giết chết hàng chục người và khiến nhiều người khác bị mắc kẹt trên khắp miền đông Hoa Kỳ, đã làm gián đoạn hoạt động tại hai mỏ trong tiểu bang này, nơi cùng nhau sản xuất khoảng bốn phần năm thạch anh chất lượng cao nhất. Nó được sử dụng để tạo ra các lò nung, nơi silicon được nung nóng, nấu chảy và định hình lại thành cấu trúc tinh thể đơn tạo nên cơ sở lý tưởng để sản xuất chất bán dẫn.
Chất bán dẫn chứa vàng, bạc, nhôm và thiếc. Có đủ các kim loại này để duy trì hoạt động của các nhà máy. Nhưng hai loại đất hiếm cho sản xuất chíp ít được biết đến đã nổi lên như những nút thắt tiềm tàng: gali và germani. Vào tháng 12/2024, Trung Quốc đã công bố lệnh cấm xuất khẩu các kim loại này sang Hoa Kỳ - một phần của cuộc chiến công nghệ đang leo thang.
Đồng có trong mọi thứ bao gồm chip, trung tâm dữ liệu, thiết bị điện và bộ phận làm mát, có khả năng tạo tiền đề cho cuộc xung đột giữa nhu cầu của AI, năng lượng tái tạo và vận tải điện. Và sau đó là thép, một yếu tố quan trọng để xây dựng các trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng như cáp.
AI "ĂN" NGƯỜI
Nhiều điều đã được nói về những công việc mà AI có thể loại bỏ. Vào tháng 2/2024, công ty công nghệ tài chính Thụy Điển Klarna Bank AB đã gây xôn xao khi tuyên bố trợ lý AI của họ đang làm công việc tương đương với 700 nhân viên dịch vụ khách hàng toàn thời gian. Các công ty nghiên cứu và phân tích toàn cầu đã cảnh báo rằng việc làm trong các lĩnh vực như tài chính, luật và dịch vụ khách hàng sẽ bị ảnh hưởng nặng nề.
Nhưng bản thân các công ty AI lại đang trực tiếp tuyển dụng hàng triệu người. Trong số những người làm việc trong lĩnh vực AI có các nhà khoa học máy tính, kiến trúc sư dữ liệu, nhà nghiên cứu, nhà toán học, kỹ sư phần mềm, nhà thiết kế chip, quản lý sản phẩm và chương trình, và luật sư tuân thủ. Đó là chưa kể đến đội ngũ các nhà phân tích, nhà tiếp thị và nhân viên bán hàng nội bộ. Đầu tháng 11/2024, Salesforce Inc. đã công bố kế hoạch tuyển dụng hơn 1.000 nhân viên để bán sản phẩm AI tạo sinh mới của mình.
Quỹ Tiền tệ Quốc tế ước tính rằng AI có thể thay thế hoặc tăng cường gần 40% việc làm trên toàn cầu.
Các nút thắt về nhân sự đã xuất hiện ở hầu hết các ngành nghề này trong bối cảnh vội vã tuyển dụng AI. Các nhà đầu tư công nghệ và các công ty khởi nghiệp AI đã than thở về việc thiếu các ứng viên được đào tạo bài bản và có kinh nghiệm. Cụm từ “AI-vies” - một cách chơi chữ với Ivy League - đã xuất hiện ở Thung lũng Silicon để chỉ một số công ty (trong số đó có Alphabet, Microsoft và OpenAI) đã đào tạo ra những nhân tài mà mọi người khác đều muốn săn đón. Thậm chí còn có nhiều người được tuyển dụng ở nước ngoài, tại các quốc gia như Ấn Độ, để xây dựng và dọn dẹp các tập dữ liệu chất lượng cao cần thiết để đào tạo các hệ thống AI.
AI - "HỐ ĐEN" HÚT DỮ LIỆU
Các mô hình AI tạo sinh cần dữ liệu chất lượng cao giống như con người cần thức ăn. Các mô hình ngôn ngữ lớn được "đào tạo" bằng cách tiếp nhận văn bản được chia thành các đơn vị nhỏ gọi là mã thông báo. Từ văn bản này, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) xác định các mẫu giúp dự đoán - trong một quá trình lặp đi lặp lại - văn bản sẽ theo sau một tập hợp văn bản khác. Các LLM hàng đầu thế giới đã được đào tạo từ hơn một nghìn tỷ mã thông báo mỗi người. Để hiểu rõ hơn, hãy xem xét rằng 2.048 mã thông báo tương đương với 1.500 từ. Ước tính chính xác có bao nhiêu mã thông báo dữ liệu văn bản tích lũy tồn tại trên thế giới ở khắp mọi nơi, dao động từ vài nghìn tỷ đến hàng nghìn tỷ.
Một mô hình ngôn ngữ lớn chỉ tốt khi chất lượng và số lượng dữ liệu mà nó được đào tạo tốt, và chúng tôi có rất nhiều dữ liệu chất lượng cao”
Thật đáng kinh ngạc, lượng dữ liệu dồi dào này có thể không đủ để duy trì sự phát triển của AI nhanh như một số người hy vọng. Một số nhà phát triển mô hình AI mạnh nhất thế giới như OpenAI hiện đang thấy ngày càng khó khăn trong việc tìm kiếm các nguồn dữ liệu đào tạo chất lượng cao do con người tạo ra, chưa được khai thác để cải tiến mô hình của họ.
Có dữ liệu hạn chế trong các ngôn ngữ không phải tiếng Anh và thậm chí còn ít hơn nữa khi không tập trung vào cộng đồng phương Tây hoặc người da trắng. Sự thiếu đa dạng này đe dọa dẫn đến các sản phẩm AI thể hiện sự thiên vị đối với nhóm thiểu số, phụ nữ và các nhóm dân số khác chưa được đại diện.
Ví dụ, một phân tích của Bloomberg đã phát hiện ra rằng mô hình AI cơ bản đằng sau ChatGPT thể hiện sự thiên vị đối với một số nhóm chủng tộc chỉ dựa trên tên khi xếp hạng tiếp tục. OpenAI cho biết kết quả có thể không phản ánh cách khách hàng sử dụng các mô hình của mình và rằng nó hoạt động để xác định các tác hại tiềm ẩn.
Các nhà sản xuất dữ liệu và nội dung, từ các tổ chức truyền thông đến các tổ chức tài chính, đang nhận ra rằng thông tin của họ ngày càng có giá trị đối với các nhà phát triển AI. Các diễn viên và nhà văn Hollywood đã đình công vào năm 2023 để bảo vệ nghề của họ khỏi công nghệ. Tờ New York Times cũng như các hãng thu âm lớn đang kiện các công ty AI vì đã đào tạo dữ liệu của họ về tác phẩm có bản quyền. Các công ty AI cho biết việc đào tạo trên các tài liệu công khai là hành vi sử dụng hợp pháp được pháp luật cho phép.
Trong một lần trao đổi với các nhà đầu tư, CEO của S&P Global Inc. Martina Cheung đã tóm tắt như sau: “Một mô hình ngôn ngữ lớn chỉ tốt khi chất lượng và số lượng dữ liệu mà nó được đào tạo tốt, và chúng tôi có rất nhiều dữ liệu chất lượng cao”. Chỉ trong năm ngoái, OpenAI đã đạt được thỏa thuận sử dụng nội dung từ News Corp., Condé Nast, Hearst, Reddit, nhà xuất bản tạp chí People Dotdash Meredith và Axel Springer.
Các công ty công nghệ đang thử nghiệm các mô hình đào tạo trên các tập dữ liệu "tổng hợp", nội dung do chính AI tạo ra. Về lý thuyết, điều này giúp các công ty AI đáp ứng nhu cầu dữ liệu vô hạn của họ trong khi tránh các mối quan ngại về mặt pháp lý, đạo đức và quyền riêng tư liên quan đến việc thu thập thông tin từ web. Nhưng một số nhà nghiên cứu đã cảnh báo rằng các mô hình AI có thể "sụp đổ" nếu chúng được đào tạo trên nội dung do AI tạo ra thay vì con người. Một bài báo năm 2023 về cái gọi là sự sụp đổ của mô hình cho thấy hình ảnh AI về con người ngày càng bị bóp méo sau khi mô hình được đào tạo lại trên "ngay cả một lượng nhỏ do chính họ tạo ra".
AI SỢ HÃI, AI HY VỌNG
Các nhà đầu tư, nhà điều hành trung tâm dữ liệu, công ty năng lượng và các doanh nghiệp khác đang đổ hàng trăm tỷ USD vào các bộ phận khác nhau của chuỗi cung ứng cung cấp AI. Mọi ngân hàng lớn và công ty tài chính tư nhân đều đang định vị mình để có được một phần trong số tiền ước tính là 1 nghìn tỷ USD chi tiêu cho cơ sở hạ tầng AI. Chi tiêu vốn của Alphabet, Amazon, Meta và Microsoft dự kiến sẽ vượt quá 200 tỷ USD vào năm 2024. Chỉ số ngành tiện ích S&P 500 đã tăng 22% trong năm qua và REIT Equinix tập trung vào trung tâm dữ liệu đã tăng gần gấp đôi vốn hóa thị trường kể từ cuối năm 2022. Cổ phiếu Nvidia đã tăng gần 700% trong hai năm qua, biến công ty trở thành một trong những công ty có giá trị nhất thế giới.
Tuy nhiên, cuối cùng, không ai biết liệu AI có tiếp tục bùng nổ hay không. Một số nhà phân tích Phố Wall đang bắt đầu dự đoán cơn sốt này sẽ kết thúc. Các nhà đầu tư đã bắt đầu đặt câu hỏi liệu việc chi tiêu mạnh tay của Big Tech có bao giờ mang lại lợi nhuận từ AI như họ hình dung hay không. Có thể nói mối đe dọa lớn nhất đối với hàng trăm tỷ USD đang được đầu tư vào AI là các nhà phát triển mô hình tiên tiến nhất thế giới và các nhà cung cấp của họ đã trở nên ám ảnh với hiệu quả.
Gary Dickerson, CEO của công ty sản xuất thiết bị chip Applied Materials Inc., khích lệ các nhà đầu tư vào tháng 11/2024 rằng một số công ty AI đang hướng tới mục tiêu "cải thiện 100 lần" về hiệu quả tính toán trong vòng năm năm. Những công ty khác đang hướng tới mục tiêu tăng trưởng gấp 10.000 lần trong 15 năm, ông cho biết. Dickerson cho biết hiệu quả "đang nổi lên như một động lực thống nhất cho ngành công nghiệp".