Lĩnh vực AI bước vào thời kỳ tranh giành quyền lực, nhưng mô hình kinh doanh vẫn đang trong giai đoạn tìm kiếm.
Tháng trước, ngành AI đã bùng nổ một "cuộc chiến động vật". Một bên là mô hình Llama do Meta phát hành, được các nhà phát triển yêu thích nhờ tính chất mã nguồn mở. Bên kia là mô hình lớn có tên là Falcon, ra mắt vào tháng 5 năm nay và đã vượt qua Llama để đứng đầu bảng xếp hạng LLM mã nguồn mở.
Thú vị là, nhà phát triển của "Falcon" là Viện Nghiên cứu Đổi mới Công nghệ của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất. Bộ trưởng Trí tuệ Nhân tạo của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất sau đó đã được chọn vào danh sách "100 người có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực AI" do tạp chí Time bình chọn.
Hiện nay, lĩnh vực AI đã bước vào giai đoạn "mọi thứ hỗn loạn". Nhiều quốc gia và doanh nghiệp đang phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn của riêng họ. Chỉ riêng ở khu vực Vịnh, Ả Rập Saudi đã mua hơn 3000 chip H100 cho các trường đại học trong nước để đào tạo LLM.
Sự xuất hiện của hiện tượng này phải được ghi nhận cho bài báo về thuật toán Transformer mà Google công bố vào năm 2017. Transformer đã giải quyết nhiều thiếu sót của các mạng nơ-ron trước đó, trở thành nền tảng cho tất cả các mô hình lớn hiện nay. Nó đã biến các mô hình lớn từ nghiên cứu lý thuyết thành một vấn đề kỹ thuật thuần túy.
Với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của cộng đồng mã nguồn mở, hiệu suất của các LLM có thể sẽ tương đồng. Sức cạnh tranh cốt lõi thực sự nằm ở việc xây dựng hệ sinh thái hoặc khả năng suy luận thuần túy. Hiện tại, GPT-4 vẫn dẫn đầu một khoảng cách xa so với các mô hình khác về hiệu suất.
Tuy nhiên, chi phí tính toán cao đã trở thành trở ngại cho sự phát triển của ngành. Sequoia Capital ước tính rằng, chi tiêu hàng năm của các công ty công nghệ toàn cầu cho cơ sở hạ tầng mô hình lớn sẽ đạt 200 tỷ USD, nhưng doanh thu chỉ tối đa là 75 tỷ USD, tồn tại một khoảng cách lớn.
Ngoại trừ một số trường hợp hiếm hoi, hầu hết các công ty AI vẫn chưa tìm ra mô hình lợi nhuận rõ ràng. Ngay cả những gã khổng lồ phần mềm như Microsoft và Adobe cũng gặp khó khăn trong việc định giá dịch vụ AI.
Nói chung, mặc dù cuộc cách mạng AI vẫn đang trong giai đoạn đầu, nhưng những thách thức thương mại mà các nhà cung cấp mô hình lớn đơn thuần đang phải đối mặt ngày càng gia tăng. Chìa khóa cho tương lai có thể nằm ở việc kết hợp công nghệ AI với các tình huống ứng dụng thực tế, tạo ra giá trị người dùng thực sự.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Ngành AI đang cạnh tranh khốc liệt, mô hình kinh doanh vẫn cần được giải quyết.
Lĩnh vực AI bước vào thời kỳ tranh giành quyền lực, nhưng mô hình kinh doanh vẫn đang trong giai đoạn tìm kiếm.
Tháng trước, ngành AI đã bùng nổ một "cuộc chiến động vật". Một bên là mô hình Llama do Meta phát hành, được các nhà phát triển yêu thích nhờ tính chất mã nguồn mở. Bên kia là mô hình lớn có tên là Falcon, ra mắt vào tháng 5 năm nay và đã vượt qua Llama để đứng đầu bảng xếp hạng LLM mã nguồn mở.
Thú vị là, nhà phát triển của "Falcon" là Viện Nghiên cứu Đổi mới Công nghệ của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất. Bộ trưởng Trí tuệ Nhân tạo của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất sau đó đã được chọn vào danh sách "100 người có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực AI" do tạp chí Time bình chọn.
Hiện nay, lĩnh vực AI đã bước vào giai đoạn "mọi thứ hỗn loạn". Nhiều quốc gia và doanh nghiệp đang phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn của riêng họ. Chỉ riêng ở khu vực Vịnh, Ả Rập Saudi đã mua hơn 3000 chip H100 cho các trường đại học trong nước để đào tạo LLM.
Sự xuất hiện của hiện tượng này phải được ghi nhận cho bài báo về thuật toán Transformer mà Google công bố vào năm 2017. Transformer đã giải quyết nhiều thiếu sót của các mạng nơ-ron trước đó, trở thành nền tảng cho tất cả các mô hình lớn hiện nay. Nó đã biến các mô hình lớn từ nghiên cứu lý thuyết thành một vấn đề kỹ thuật thuần túy.
Với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của cộng đồng mã nguồn mở, hiệu suất của các LLM có thể sẽ tương đồng. Sức cạnh tranh cốt lõi thực sự nằm ở việc xây dựng hệ sinh thái hoặc khả năng suy luận thuần túy. Hiện tại, GPT-4 vẫn dẫn đầu một khoảng cách xa so với các mô hình khác về hiệu suất.
Tuy nhiên, chi phí tính toán cao đã trở thành trở ngại cho sự phát triển của ngành. Sequoia Capital ước tính rằng, chi tiêu hàng năm của các công ty công nghệ toàn cầu cho cơ sở hạ tầng mô hình lớn sẽ đạt 200 tỷ USD, nhưng doanh thu chỉ tối đa là 75 tỷ USD, tồn tại một khoảng cách lớn.
Ngoại trừ một số trường hợp hiếm hoi, hầu hết các công ty AI vẫn chưa tìm ra mô hình lợi nhuận rõ ràng. Ngay cả những gã khổng lồ phần mềm như Microsoft và Adobe cũng gặp khó khăn trong việc định giá dịch vụ AI.
Nói chung, mặc dù cuộc cách mạng AI vẫn đang trong giai đoạn đầu, nhưng những thách thức thương mại mà các nhà cung cấp mô hình lớn đơn thuần đang phải đối mặt ngày càng gia tăng. Chìa khóa cho tương lai có thể nằm ở việc kết hợp công nghệ AI với các tình huống ứng dụng thực tế, tạo ra giá trị người dùng thực sự.