Không phải dừng phát triển… Phân tích lý thuyết 'kiểm soát tốc độ AI' làm rung chuyển cổ phiếu bán dẫn

Lập luận của các lãnh đạo ngành công nghiệp AI toàn cầu về việc cần phải giảm tốc độ phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) đã làm rung chuyển cổ phiếu bán dẫn. Tuy nhiên, khi xem xét nội dung thảo luận, có thể thấy rằng đây không phải là một lời kêu gọi dừng phát triển AI.

Dario Amodei, CEO của Anthropic, trong bài viết công khai vào ngày 12 tháng 9 mang tên "Chúng ta phải kiểm soát tốc độ của biên giới" (We Must Pace the Frontier), đã nhấn mạnh rằng tốc độ cải thiện hiệu suất của AI tiên tiến cần được điều chỉnh ở mức mà công nghệ an toàn có thể theo kịp.

Ông giải thích rằng khi AI được sử dụng để phát triển AI thế hệ tiếp theo, tốc độ phát triển công nghệ đang gia tăng nhanh chóng, trong khi các biện pháp an toàn không theo kịp. Sam Altman, CEO của OpenAI, Elon Musk, CEO của SpaceX, và Demis Hassabis, CEO của Google DeepMind, cũng đồng tình với sự cần thiết phải kiểm soát tốc độ.

Thị trường đã phản ứng ngay lập tức. Vào ngày 14 tháng 9, chỉ số KOSPI giảm 3,26%, trong khi cổ phiếu của Samsung Electronics và SK Hynix lần lượt giảm 4,05% và 6,35%. Trên thị trường toàn cầu, cổ phiếu bán dẫn AI, bao gồm Nvidia, cũng cho thấy xu hướng giảm. Tuy nhiên, thị trường chứng khoán không chỉ bị ảnh hưởng bởi tranh cãi về AI mà còn bởi sự gia tăng giá dầu quốc tế và áp lực lãi suất.

Amodei đã làm rõ rằng việc kiểm soát tốc độ không có nghĩa là dừng lại việc huấn luyện mô hình hay phát triển công nghệ. Thay vào đó, ông đề xuất rằng các đánh giá viên bên ngoài nên xác minh các mô hình và quy trình huấn luyện bên trong của các công ty AI, và kiểm tra xem liệu khả năng của mô hình đã đạt đến một mức độ nhất định và có đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn cần thiết hay không. Altman cũng cho biết: "Khi chúng ta nói về việc kiểm soát tốc độ, không có nghĩa là 'dừng lại'. Sự phát triển đã diễn ra nhanh chóng và sẽ tiếp tục như vậy, nhưng nó cần phải chậm lại hơn so với khi không có sự can thiệp nào".

Phản ứng nhạy cảm của ngành bán dẫn không chỉ là do sự hiểu lầm của thị trường. Amodei cho biết có thể xem xét các biện pháp hạn chế tài nguyên tính toán huấn luyện và phương pháp huấn luyện được đưa vào mô hình, cũng như phát triển AI bằng AI. Ông cũng đề cập đến khả năng "kiểm soát tốc độ toàn diện" hoặc tạm dừng phát triển AI thông qua thỏa thuận giữa các quốc gia như một lựa chọn lâu dài. Tuy nhiên, ông cho rằng khả năng thực hiện thỏa thuận ở mức độ này trong thời gian gần là rất thấp.

Việc huấn luyện các mô hình AI tiên tiến cần sử dụng GPU quy mô lớn và bộ nhớ băng thông cao (HBM). Nếu quy mô hoặc số lần huấn luyện bị giới hạn, tốc độ tăng trưởng nhu cầu bán dẫn cho AI mà trước đây đã được giả định cũng có thể giảm. Reuters cũng chỉ ra rằng nếu việc kiểm soát tốc độ trở thành hiện thực, điều này có thể gây áp lực lên các công ty hưởng lợi trực tiếp từ cơ sở hạ tầng AI huấn luyện như Nvidia.

Tuy nhiên, cho đến nay, chưa có quy định chung nào được thực thi để hạn chế quy mô huấn luyện của các công ty AI. Các biện pháp mà Amodei đề xuất vẫn chủ yếu ở giai đoạn đề xuất. Đặc biệt, việc hạn chế tốc độ phát triển AI giữa các quốc gia gặp khó khăn do vấn đề xác minh và cạnh tranh giữa các quốc gia, theo đánh giá của Amodei.

Nhu cầu tính toán AI không chỉ phụ thuộc vào huấn luyện. Nhu cầu tính toán AI được chia thành huấn luyện (training) để tạo ra mô hình mới và suy diễn (inference) khi người dùng thực tế sử dụng mô hình đã phát triển. McKinsey dự đoán rằng nhu cầu suy diễn AI của các trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tăng từ 20,9GW vào năm 2025 lên 93,3GW vào năm 2030, vượt qua nhu cầu huấn luyện 62,2GW trong cùng thời gian. Đây là dự báo về nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu, không phải là số liệu dự đoán trực tiếp về doanh số bán GPU hay HBM cụ thể.

Điều quan trọng là nhu cầu bán dẫn AI sẽ giảm ở đâu và tăng ở đâu. Nếu lý thuyết kiểm soát tốc độ AI được thể chế hóa, nhu cầu bán dẫn cho huấn luyện mô hình tiên tiến có thể gặp khó khăn, nhưng nhu cầu suy diễn do sự mở rộng dịch vụ AI vẫn sẽ là một biến số tăng trưởng riêng.



* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.

• #Nhu cầu bán dẫn
• #Kiểm soát tốc độ AI
• #An toàn AI
• #Lý thuyết kiểm soát tốc độ AI