Duy Minh
Well-known member
OpenAI tiêu tốn 540 triệu USD năm qua để phát triển ChatGPT và nói họ cần 100 tỷ USD mới có thể đáp ứng được tham vọng của mình.
Công nghệ AI tạo sinh gây bão trên toàn thế giới, nhưng một câu hỏi đang được đặt ra: Ai có đủ khả năng chi trả để vận hành chúng? "OpenAI sẽ trở thành công ty khởi nghiệp sử dụng nhiều vốn nhất trong lịch sử Thung lũng Silicon", Sam Altman, nhà sáng lập và CEO OpenAI, nói về việc sử dụng tiền cho các siêu AI như ChatGPT trong một sự kiện giữa tháng 5.
Việc xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo cần đến khoản đầu tư lớn, chủ yếu cho chip AI hiện đại và đắt đỏ, tiền thuê chuyên gia nghiên cứu đầu ngành cũng như đội ngũ đào tạo dữ liệu cho AI đằng sau.
"Mọi người không nhận ra để tạo nên một AI như ChatGPT cần sức mạnh xử lý cực lớn với số tiền hàng trăm triệu USD", nhà phân tích độc lập Jack Gold nói. "Có bao nhiêu công ty thực sự đủ khả năng để mua 1.000 chip Nvidia H100 khi giá của nó đang là hàng chục nghìn USD mỗi chiếc? Câu trả lời là: Rất ít".
CNBC dẫn lời Rowan Curran, chuyên gia của hãng nghiên cứu Forrester, rằng huấn luyện một AI tạo sinh cần hàng triệu USD. Mô hình LLaMA được Meta ra mắt hồi cuối tháng 2 dùng 2.048 GPU Nvidia A100 để đào tạo trên 1.400 nghìn tỷ từ với 65 tỷ tham số, ước tính tiêu tốn 2,4 triệu USD.
Trước đó, giới chuyên gia cũng ước tính ChatGPT cần 700.000 USD mỗi ngày để vận hành. "ChatGPT yêu cầu sức mạnh tính toán lớn để tương tác với người dùng", Dylan Patel, nhà phân tích của công ty nghiên cứu SemiAnalysis, nói với Information. "Hầu hết chi phí là từ các máy chủ đắt tiền mà họ đang sử dụng".
Sự thành công của các hệ thống AI còn phụ thuộc vào điện toán đám mây. Hiện nay, hầu hết mô hình từ các công ty khởi nghiệp đều thuê dịch vụ từ bên thứ ba. "Nếu không thể tự xây dựng cơ sở hạ tầng đám mây, bạn cần thuê bên ngoài của Microsoft, Google và Amazon Web Services (AWS)", Gold nói.
"Trong quá trình điên cuồng xây dựng công nghệ, trong đó có AI, các công ty không biết rõ về mức chi phí cho dịch vụ đám mây và sẽ gặp bất ngờ lớn khi thanh toán hóa đơn", Stefan Sigg, Giám đốc sản phẩm Software AG, cho hay.
Trước đó, trả lời CNBC, Nick Walton, CEO của Latitude, cho biết từng sử dụng mô hình GPT để tạo cốt truyện cho game Dungeon. Việc chạy mô hình này trên game kết hợp máy chủ AWS khiến công ty phải trả 200.000 USD cho hàng triệu truy vấn mỗi tháng vào năm 2021.
Trong nhiều năm, các dịch vụ đám mây thường nhận được ít sự chú ý dù mang tầm quan trọng lớn với doanh nghiệp, nhưng mọi thứ đang dần thay đổi khi các công ty đua nhau phát triển AI. Điều này giúp Azure của Microsoft hay AWS của Amazon tăng thêm lợi nhuận.
"Đối với Microsoft, Azure đang trở thành con gà đẻ trứng vàng. Nếu làn sóng AI phát triển thuận lợi, họ có thể có cơ hội mang về 20 tỷ, 30 tỷ hay thậm chí 40 tỷ USD mỗi năm", nhà phân tích Dan Ives của Wedbush Securities nhận xét.
Theo Tenry Fu, CEO của Spectro Cloud, dịch vụ đám mây là yếu tố không thể thiếu cho các mô hình AI tạo sinh. Ông lo ngại các nhà cung cấp giải pháp đám mây "ép" các startup chia sẻ công nghệ độc quyền nếu muốn giảm chi phí. Ông kỳ vọng "những đám mây đen" này sẽ không diễn ra và các cơ quan quản lý sẽ sớm đưa ra quy định để tránh hành vi độc quyền về AI.
Công nghệ AI tạo sinh gây bão trên toàn thế giới, nhưng một câu hỏi đang được đặt ra: Ai có đủ khả năng chi trả để vận hành chúng? "OpenAI sẽ trở thành công ty khởi nghiệp sử dụng nhiều vốn nhất trong lịch sử Thung lũng Silicon", Sam Altman, nhà sáng lập và CEO OpenAI, nói về việc sử dụng tiền cho các siêu AI như ChatGPT trong một sự kiện giữa tháng 5.
Việc xây dựng hệ thống trí tuệ nhân tạo cần đến khoản đầu tư lớn, chủ yếu cho chip AI hiện đại và đắt đỏ, tiền thuê chuyên gia nghiên cứu đầu ngành cũng như đội ngũ đào tạo dữ liệu cho AI đằng sau.
"Mọi người không nhận ra để tạo nên một AI như ChatGPT cần sức mạnh xử lý cực lớn với số tiền hàng trăm triệu USD", nhà phân tích độc lập Jack Gold nói. "Có bao nhiêu công ty thực sự đủ khả năng để mua 1.000 chip Nvidia H100 khi giá của nó đang là hàng chục nghìn USD mỗi chiếc? Câu trả lời là: Rất ít".
CNBC dẫn lời Rowan Curran, chuyên gia của hãng nghiên cứu Forrester, rằng huấn luyện một AI tạo sinh cần hàng triệu USD. Mô hình LLaMA được Meta ra mắt hồi cuối tháng 2 dùng 2.048 GPU Nvidia A100 để đào tạo trên 1.400 nghìn tỷ từ với 65 tỷ tham số, ước tính tiêu tốn 2,4 triệu USD.
Trước đó, giới chuyên gia cũng ước tính ChatGPT cần 700.000 USD mỗi ngày để vận hành. "ChatGPT yêu cầu sức mạnh tính toán lớn để tương tác với người dùng", Dylan Patel, nhà phân tích của công ty nghiên cứu SemiAnalysis, nói với Information. "Hầu hết chi phí là từ các máy chủ đắt tiền mà họ đang sử dụng".
Sự thành công của các hệ thống AI còn phụ thuộc vào điện toán đám mây. Hiện nay, hầu hết mô hình từ các công ty khởi nghiệp đều thuê dịch vụ từ bên thứ ba. "Nếu không thể tự xây dựng cơ sở hạ tầng đám mây, bạn cần thuê bên ngoài của Microsoft, Google và Amazon Web Services (AWS)", Gold nói.
"Trong quá trình điên cuồng xây dựng công nghệ, trong đó có AI, các công ty không biết rõ về mức chi phí cho dịch vụ đám mây và sẽ gặp bất ngờ lớn khi thanh toán hóa đơn", Stefan Sigg, Giám đốc sản phẩm Software AG, cho hay.
Trước đó, trả lời CNBC, Nick Walton, CEO của Latitude, cho biết từng sử dụng mô hình GPT để tạo cốt truyện cho game Dungeon. Việc chạy mô hình này trên game kết hợp máy chủ AWS khiến công ty phải trả 200.000 USD cho hàng triệu truy vấn mỗi tháng vào năm 2021.
Trong nhiều năm, các dịch vụ đám mây thường nhận được ít sự chú ý dù mang tầm quan trọng lớn với doanh nghiệp, nhưng mọi thứ đang dần thay đổi khi các công ty đua nhau phát triển AI. Điều này giúp Azure của Microsoft hay AWS của Amazon tăng thêm lợi nhuận.
"Đối với Microsoft, Azure đang trở thành con gà đẻ trứng vàng. Nếu làn sóng AI phát triển thuận lợi, họ có thể có cơ hội mang về 20 tỷ, 30 tỷ hay thậm chí 40 tỷ USD mỗi năm", nhà phân tích Dan Ives của Wedbush Securities nhận xét.
Theo Tenry Fu, CEO của Spectro Cloud, dịch vụ đám mây là yếu tố không thể thiếu cho các mô hình AI tạo sinh. Ông lo ngại các nhà cung cấp giải pháp đám mây "ép" các startup chia sẻ công nghệ độc quyền nếu muốn giảm chi phí. Ông kỳ vọng "những đám mây đen" này sẽ không diễn ra và các cơ quan quản lý sẽ sớm đưa ra quy định để tránh hành vi độc quyền về AI.