Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) đang bước vào một kỷ nguyên mới với sự chuyển dịch chiến lược từ mở rộng quy mô sang tinh chỉnh và nâng cao khả năng lập luận giống con người. Thay vì chạy đua phát triển các mô hình khổng lồ chỉ dựa trên dữ liệu và năng lực tính toán, các công ty hàng đầu như OpenAI, Google DeepMind, và Anthropic đang tập trung vào việc cải thiện chất lượng của các mô hình hiện có. Sự chuyển đổi này không chỉ phản ánh những giới hạn hiện tại của công nghệ mà còn định hình tương lai của AI, nơi các mô hình trở nên thông minh hơn thông qua khả năng suy luận hiệu quả.

Sự thay đổi trong chiến lược của OpenAI được minh chứng rõ ràng qua mô hình o1, một sản phẩm tập trung vào "tính toán suy luận". Thay vì chỉ tăng kích thước và dữ liệu, o1 sử dụng các kỹ thuật giúp mô hình khám phá và cân nhắc nhiều giải pháp trước khi đưa ra quyết định. Điều này mô phỏng cách con người lập luận và xử lý thông tin, giúp cải thiện hiệu suất đáng kể trong các nhiệm vụ phức tạp như giải toán, lập trình, hoặc phân tích chuyên sâu.

Theo OpenAI, chỉ 20 giây "suy luận" của o1 đã đạt hiệu quả tương đương với việc tăng quy mô và thời lượng huấn luyện gấp 100.000 lần. Điều này không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn tối ưu hóa nguồn lực, giúp ngành AI vượt qua những rào cản lớn như thiếu dữ liệu, giới hạn phần cứng và áp lực về năng lượng.

Ngoài OpenAI, các công ty như Anthropic và Google DeepMind cũng đang áp dụng phương pháp tương tự. DeepMind gần đây đã trình làng mô hình Gemini, tích hợp khả năng suy luận dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn. Anthropic, mặt khác, phát triển các mô hình AI chú trọng an toàn và đạo đức, đảm bảo rằng suy luận của máy móc không chỉ chính xác mà còn phù hợp với chuẩn mực xã hội.

Sự thay đổi chiến lược này còn kéo theo những điều chỉnh đáng kể về mặt phần cứng. Trước đây, Nvidia chiếm ưu thế nhờ các dòng chip chuyên dụng cho huấn luyện AI. Tuy nhiên, khi trọng tâm chuyển sang khả năng suy luận, nhu cầu về loại chip tối ưu cho tính toán thời gian thực đang gia tăng. Điều này tạo cơ hội cho các đối thủ cạnh tranh tham gia vào cuộc đua. Nvidia, để duy trì vị thế, đã phát triển dòng chip Blackwell, hứa hẹn đáp ứng tốt các yêu cầu mới của ngành AI.

Sự dịch chuyển không chỉ dừng lại ở công nghệ mà còn ảnh hưởng sâu rộng đến thị trường đầu tư. Các quỹ đầu tư mạo hiểm lớn như Sequoia Capital và Andreessen Horowitz đang điều chỉnh chiến lược, chuyển sự chú ý từ các cụm mô hình lớn sang những hệ thống AI có khả năng suy luận và vận hành trên đám mây. Theo bà Sonya Huang, một đối tác tại Sequoia Capital, xu hướng này sẽ định hình lại cách AI được phát triển và triển khai trong thập kỷ tới.

Sự thay đổi này cũng phản ánh một thực tế rằng việc "nhồi nhét" dữ liệu và mở rộng quy mô không còn hiệu quả như trước. Các mô hình khổng lồ cần hàng trăm chip hoạt động đồng thời, tiêu tốn hàng chục triệu USD mỗi lần huấn luyện và dễ gặp lỗi phần cứng. Trong bối cảnh nguồn dữ liệu dần cạn kiệt và năng lượng ngày càng đắt đỏ, việc tinh chỉnh các mô hình hiện có để tăng khả năng suy luận trở thành giải pháp bền vững hơn.

Kỷ nguyên mới của AI không chỉ đánh dấu một bước ngoặt trong cách phát triển mô hình mà còn mở ra tiềm năng to lớn cho ứng dụng AI trong đời sống và kinh doanh. Một mô hình AI hiệu quả không còn dựa trên kích thước mà phụ thuộc vào khả năng suy luận, thích nghi và đổi mới. Đây không chỉ là sự phát triển công nghệ mà còn là sự tiến hóa trong cách con người tiếp cận và sử dụng AI. Với sự chuyển hướng này, các công ty AI không chỉ giải quyết các thách thức hiện tại mà còn xây dựng nền móng cho một tương lai nơi AI trở nên thực sự thông minh và gần gũi hơn với con người.

P.A.T (NASATI), theo https://technologymagazine.com/, 11/2024