Chi phí dữ liệu có thể thay đổi ngành công nghiệp AI

※ '강철부대' là một chuyên mục giải thích cuộc cạnh tranh công nghệ trong các ngành công nghiệp tiên tiến như bán dẫn, pin và màn hình. Chúng tôi mang đến cho bạn những thông tin sống động từ tiền tuyến của ngành công nghiệp, từ các con chip vô hình đến chuỗi cung ứng toàn cầu. Hãy cảm nhận sức mạnh của ngành công nghiệp Hàn Quốc cùng '강철부대' vào cuối tuần này! <편집자주>
 
[Kinh tế Nhật báo] Các công ty AI toàn cầu như OpenAI đang đề xuất cải cách thuế như 'thuế robot', nhấn mạnh sự cần thiết của việc tái phân phối tài sản trong ngành AI. Tuy nhiên, sự chú ý đang chuyển sang 'cấu trúc chi phí' của ngành này. Việc sử dụng dữ liệu gần như miễn phí đang gặp giới hạn, khiến AI chuyển từ cạnh tranh công nghệ sang ngành công nghiệp tài nguyên.

Theo ngành công nghiệp, OpenAI gần đây đã đề xuất chính sách 'Chính sách công nghiệp trong thời đại trí tuệ', bao gồm đánh thuế lao động tự động hóa và tăng cường đánh thuế vốn thu nhập cao. Họ cho rằng sự lan rộng của AI có thể làm giảm thu nhập lao động và tăng thu nhập từ vốn.

Mặc dù bề ngoài là đề xuất chính sách cho thời đại siêu trí tuệ, nhưng câu hỏi cơ bản hơn được đặt ra trong ngành là dữ liệu, nguyên liệu chính của AI, thuộc về ai và các công ty đang thu thập nó như thế nào, và liệu có trả giá công bằng cho việc sử dụng nó hay không.

Đặc biệt, dữ liệu từ tin tức, xuất bản phẩm, hình ảnh và thông tin cá nhân được sử dụng rộng rãi trong quá trình học tập, nhưng quyền và hệ thống bồi thường giữa các bên sản xuất và sử dụng dữ liệu chưa được xác định rõ ràng, trở thành vấn đề cơ cấu trong toàn ngành.

Hiện tại, ngành công nghiệp AI đã phát triển mà không có cấu trúc chi phí rõ ràng, khác với các ngành sản xuất truyền thống như bán dẫn, thiết bị điện và dầu khí. Các công ty AI đã sử dụng các tài nguyên quan trọng như tin tức, xuất bản phẩm, hình ảnh và dữ liệu cá nhân gần như miễn phí.

Cấu trúc nguyên liệu miễn phí này là nền tảng chính cho lợi nhuận cao của ngành AI. Mặc dù chi phí lớn cho cơ sở hạ tầng tính toán như GPU và HBM, nhưng dữ liệu, yếu tố quyết định hiệu suất mô hình, không được định giá, dẫn đến 'bất đối xứng chuỗi giá trị'.

Tuy nhiên, cấu trúc này đang dần bị phá vỡ. Các cơ quan truyền thông và nhà xuất bản toàn cầu đang kiện các công ty AI vì vi phạm bản quyền, và các quy định bảo vệ thông tin cá nhân đang được thắt chặt, yêu cầu trả giá công bằng cho việc sử dụng dữ liệu. Dữ liệu có khả năng trở thành tài nguyên có giá.

Trong trường hợp này, cấu trúc lợi nhuận của ngành AI sẽ thay đổi căn bản. Khi chi phí dữ liệu được thể chế hóa, gánh nặng chi phí và sự chênh lệch lợi nhuận giữa các công ty sẽ nhanh chóng lộ rõ. Khả năng thu thập dữ liệu và quản lý chi phí sẽ trở thành yếu tố cạnh tranh chính.

Cuộc thảo luận gần đây về 'thuế robot' cũng liên quan đến xu hướng này, nhưng ngành công nghiệp cho rằng hướng đi có phần sai lệch. Mặc dù ý định là đánh thuế lợi nhuận từ tự động hóa sau đó để phân phối, nhưng thị trường đang lan rộng nhận thức rằng cần có hệ thống bồi thường trước cho các bên cung cấp dữ liệu.

Các công ty AI đang đề xuất tạo quỹ công cộng hoặc chia sẻ lợi nhuận, nhưng điều này chỉ tập trung vào cấu trúc phân phối tương lai, trong khi các vấn đề chi phí trực tiếp liên quan đến vi phạm bản quyền, sử dụng thông tin cá nhân và thay thế lao động hiện tại chưa được thảo luận đầy đủ.

Cuối cùng, ngành công nghiệp AI đang đứng trước ngã rẽ từ 'cạnh tranh công nghệ' sang 'cạnh tranh tài nguyên'. Trong cấu trúc mà bán dẫn quyết định khả năng tính toán và dữ liệu quyết định hiệu suất và lợi nhuận, dữ liệu không còn là yếu tố phụ mà là nguyên liệu chính.

Ngành công nghiệp dự đoán rằng nếu hệ thống phí sử dụng dữ liệu được áp dụng, mô hình kinh doanh của các công ty AI và cấu trúc cạnh tranh trên thị trường sẽ được tái cấu trúc. Chiến lược thu thập dữ liệu, thiết kế chi phí và quy tắc xung quanh sẽ là yếu tố quyết định quyền lực trong ngành.

Tại nơi mà '강철부대' đang dõi theo, tiêu chuẩn cạnh tranh của ngành AI đã thay đổi. Thời đại mà khả năng tính toán và hiệu suất thuật toán chi phối thị trường đã qua, chuyển sang giai đoạn 'cạnh tranh chi phí' nơi cách thức thu thập dữ liệu và thiết kế cấu trúc chi phí quyết định sự thành bại của doanh nghiệp.

Điều quan trọng không còn chỉ là tốc độ tính toán. Khả năng thu thập dữ liệu hợp pháp và thiết kế giá trị của nó, cùng với khả năng kiểm soát cấu trúc chi phí bền vững, đang nổi lên như yếu tố chính. Chỉ những công ty có thể thiết kế trật tự xung quanh dữ liệu, chứ không phải công nghệ, mới có thể tồn tại trong cuộc chơi tiếp theo.



* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.

• #chi phí dữ liệu
• #cấu trúc chi phí
• #ngành công nghiệp AI