Cơn sốt AI toàn cầu đang tạo ra hàng nghìn tỷ USD giá trị mới, nhưng những người đứng ở trung tâm hệ sinh thái này cho rằng ngành công nghiệp đang bắt đầu lộ ra các “điểm gãy” nghiêm trọng — từ thiếu chip, thiếu điện cho đến nguy cơ toàn bộ kiến trúc AI hiện tại có thể đi sai hướng.
Tại Hội nghị Toàn cầu Milken ở Beverly Hills tuần này, năm lãnh đạo đang hoạt động ở các tầng quan trọng nhất của chuỗi giá trị AI đã cùng TechCrunch phác họa những thách thức lớn nhất của ngành.
Nhóm diễn giả gồm Christophe Fouquet, Giám đốc điều hành của ASML — công ty gần như độc quyền máy quang khắc EUV để sản xuất chip tiên tiến; Francis deSouza, Giám đốc vận hành của “ông lớn” Google Cloud; Qasar Younis, Giám đốc điều hành của Applied Intuition; Dimitry Shevelenko, Giám đốc kinh doanh Perplexity; và Eve Bodnia, nhà sáng lập startup Logical Intelligence.
AI đang thiếu chip và sắp thiếu cả điện
Theo các lãnh đạo này, giới hạn đầu tiên của AI không nằm ở phần mềm, mà ở hạ tầng vật lý.
CEO ASML Christophe Fouquet cho biết ngành bán dẫn đang tăng tốc chưa từng có để đáp ứng nhu cầu AI, nhưng nguồn cung vẫn không theo kịp.
“Trong hai, ba, thậm chí năm năm tới, thị trường vẫn sẽ bị giới hạn bởi nguồn cung,” ông nói.
Điều đó đồng nghĩa các hãng công nghệ lớn như Google, Microsoft, Amazon hay Meta có thể không mua đủ lượng chip họ cần.
Francis deSouza cho biết nhu cầu điện toán đang tăng với tốc độ cực nhanh.
Doanh thu Google Cloud đã vượt 20 tỷ USD trong quý gần nhất, tăng 63%, trong khi lượng hợp đồng đã ký nhưng chưa thể triển khai gần như tăng gấp đôi chỉ sau một quý, từ 250 tỷ USD lên 460 tỷ USD. “Nhu cầu là có thật,” ông nói.
Nhưng chip chỉ là vấn đề đầu tiên. Thách thức lớn tiếp theo là điện năng.
DeSouza tiết lộ Google đang nghiêm túc nghiên cứu xây dựng các trung tâm dữ liệu ngoài không gian nhằm tiếp cận nguồn năng lượng dồi dào hơn.
Tuy nhiên, điều này đi kèm bài toán kỹ thuật cực khó vì môi trường chân không khiến việc tản nhiệt trở nên phức tạp hơn nhiều so với trên Trái Đất. Không gian là môi trường chân không, đồng nghĩa với việc không thể dùng đối lưu nhiệt như trên Trái Đất. Khi đó, hệ thống chỉ có thể tản nhiệt bằng bức xạ — phương pháp chậm hơn và khó triển khai hơn nhiều so với hệ thống làm mát bằng không khí hoặc chất lỏng hiện nay.
“Càng nhiều năng lực tính toán thì càng cần nhiều điện — và năng lượng luôn có cái giá của nó,” CEO ASML nhận định.
Liệu ngành AI có đang đi sai hướng?
Trong khi phần lớn ngành công nghệ vẫn chạy đua xây dựng các mô hình ngôn ngữ ngày càng lớn, Eve Bodnia cho rằng cách tiếp cận này có thể không phải con đường tối ưu.
Startup Logical Intelligence của bà đang phát triển mô hình AI dựa trên năng lượng (energy-based models – EPM), vốn không dự đoán từ tiếp theo như các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay.
Thay vào đó, hệ thống này cố gắng hiểu các quy luật nền tảng của dữ liệu theo cách gần với tư duy con người hơn.
“Ngôn ngữ chỉ là giao diện giữa bộ não của tôi và bộ não của bạn,” bà nói. “Bản thân quá trình suy luận không gắn với bất kỳ ngôn ngữ nào.”
Mô hình lớn nhất của công ty hiện chỉ có khoảng 200 triệu tham số — nhỏ hơn rất nhiều so với hàng trăm tỷ tham số của các mô hình AI hàng đầu hiện nay — nhưng được cho là có thể hoạt động nhanh hơn hàng nghìn lần.
Theo Bodnia, điều này đặc biệt phù hợp với robot, thiết kế chip và các hệ thống AI cần hiểu quy luật vật lý thay vì chỉ xử lý ngôn ngữ.
“Khi bạn lái xe, bạn không tìm kiếm các mẫu trong bất kỳ ngôn ngữ nào,” bà nói. “Bạn quan sát xung quanh, hiểu các quy luật của thế giới và đưa ra quyết định.”
Đây là một lập luận đáng chú ý và có thể thu hút thêm nhiều sự quan tâm trong những tháng tới, khi ngành AI bắt đầu đặt câu hỏi liệu chỉ mở rộng quy mô mô hình có đủ hay không.
Khi AI không còn chỉ là vấn đề công nghệ
Nếu hạ tầng là bài toán trước mắt và mô hình là bài toán dài hạn, thì tác động xã hội và địa chính trị đang nổi lên như rủi ro lớn tiếp theo.
Perplexity cho biết họ đang phát triển tác nhân AI như một “nhân viên kỹ thuật số”, có thể tự thực hiện các tác vụ thay cho con người.
Sản phẩm mới nhất của hãng, Perplexity Computer, được thiết kế không phải như một công cụ dành cho nhân viên chuyên môn sử dụng, mà là một đội ngũ nhân sự mà họ có thể giao việc.
“Mỗi ngày thức dậy, bạn có 100 nhân viên trong đội ngũ của mình,” ông nói. “Câu hỏi là bạn sẽ làm gì để tận dụng tối đa điều đó?”
Tuy nhiên, ông thừa nhận điều này làm dấy lên lo ngại về quyền kiểm soát và bảo mật dữ liệu, buộc công ty phải xây dựng các cơ chế phê duyệt và phân quyền nghiêm ngặt.
Trong khi đó, CEO Applied Intuition Qasar Younis cho rằng AI vật lý như xe tự hành, drone hay robot công nghiệp đang trở thành vấn đề chủ quyền quốc gia, và các chính phủ không thể phớt lờ các vấn đề về an toàn, dữ liệu và quyền kiểm soát.
“Hầu như mọi quốc gia đều đang nói rằng họ không muốn một dạng trí tuệ vật lý hoạt động trong biên giới của mình nhưng lại bị kiểm soát bởi quốc gia khác,” Younis nói. Ông cho biết hiện nay số quốc gia có khả năng triển khai robotaxi còn ít hơn số quốc gia sở hữu vũ khí hạt nhân.
Christophe Fouquet cũng cảnh báo cuộc cạnh tranh AI giữa Mỹ và Trung Quốc ngày càng khốc liệt hơn.
Ông cho rằng Trung Quốc đang tiến rất nhanh ở tầng ứng dụng, nhưng vẫn gặp điểm nghẽn lớn ở tầng hạ tầng chip do thiếu quyền tiếp cận công nghệ quang khắc EUV tiên tiến.
Câu hỏi về thế hệ tương lai
Ở phần cuối hội thảo, một khán giả đặt câu hỏi gây nhiều băn khoăn: liệu AI có làm suy giảm khả năng tư duy phản biện của thế hệ trẻ?
Các diễn giả nhìn chung đưa ra góc nhìn lạc quan.
Francis deSouza của Google cho rằng AI có thể giúp nhân loại giải quyết những vấn đề lớn mà trước đây chưa thể xử lý, như bệnh thần kinh, loại bỏ khí nhà kính hay nâng cấp hạ tầng điện.
“Điều này sẽ mở ra cấp độ sáng tạo tiếp theo cho con người,” ông nói.
Shevelenko cho rằng dù các công việc đầu vào có thể biến mất, khả năng tự khởi nghiệp hoặc xây dựng sản phẩm độc lập lại chưa bao giờ dễ dàng hơn.
“Với bất kỳ ai có Perplexity Computer, giới hạn duy nhất là sự tò mò và khả năng hành động của chính họ.”
Trong khi đó, Younis nhấn mạnh sự khác biệt giữa lao động trí óc và lao động chân tay.
Ông cho biết tuổi trung bình của nông dân Mỹ hiện là 58, trong khi các ngành như khai khoáng, vận tải đường dài và nông nghiệp đang thiếu nhân lực nghiêm trọng.
“Không phải vì lương quá thấp,” ông nói. “Mà vì ngày càng ít người muốn làm những công việc đó.”
Theo ông, trong các lĩnh vực này, AI vật lý không thay thế con người — mà đang lấp đầy khoảng trống lao động vốn đã tồn tại và ngày càng lớn hơn.
Cuộc đua AI bước sang giai đoạn khó khăn hơn
Dù vẫn lạc quan về tiềm năng dài hạn của AI, các lãnh đạo đều thừa nhận ngành đang bước sang giai đoạn khó khăn hơn nhiều so với thời kỳ tăng trưởng bùng nổ ban đầu.
Bài toán giờ không còn đơn thuần là tạo ra mô hình thông minh hơn.
Ngành AI hiện phải giải quyết đồng thời các vấn đề về chip, điện năng, kiến trúc công nghệ, an toàn, lao động và cả cạnh tranh địa chính trị — những yếu tố có thể quyết định ai sẽ dẫn đầu trong nền kinh tế AI toàn cầu.
Các diễn giả trình bày những “điểm gãy” của ngành AI. Ảnh: Milken Institute
