Trong thời đại công nghệ phát triển nhanh chóng như hiện nay, ChatGPT của OpenAI chắc chắn đã trở thành một ngôi sao sáng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, với sự gia tăng số lượng người dùng, một vấn đề không thể bỏ qua đã dần xuất hiện - sự thiếu hụt sức mạnh tính toán. Đây không chỉ là một thách thức đối với OpenAI, mà còn là vấn đề đối với toàn bộ ngành công nghiệp AI.
Trong phân tích chuyên sâu này, chúng ta sẽ khám phá nguyên nhân gốc rễ của sự thiếu hụt sức mạnh tính toán và cách nó ảnh hưởng đến sự phát triển của các mô hình lớn và tương lai của ngành. Đồng thời, chúng tôi cũng sẽ khám phá những cách tiềm năng để giải quyết vấn đề này, bao gồm sự phát triển của GPU trong nước và tác động có thể có của chúng đối với thị trường toàn cầu.
** Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán đã gây khó khăn cho OpenAI **
Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán luôn là một vấn đề gai góc mà OpenAI phải đối mặt trong sự phát triển nhanh chóng của nó. Gần đây, vấn đề này trở nên nổi bật hơn vì một sự cố cấp cao. OpenAI đã tổ chức một sự kiện triển lãm quy mô lớn có biệt danh là "Gala Lễ hội mùa xuân Khoa học và Công nghệ", trưng bày những thành tựu mới nhất của công nghệ, thu hút sự chú ý lớn trên toàn thế giới. Kết quả là, một lượng lớn người dùng đổ xô đến nền tảng của OpenAI, đặc biệt là sản phẩm ngôi sao của nó, ChatGPT.
Tuy nhiên, có một thách thức rất lớn đằng sau cơn sốt này. Sự tăng trưởng bùng nổ của số lượng người dùng đã nhanh chóng vượt quá khả năng tính toán của OpenAI. Chỉ hai ngày sau hội nghị, một sự thật gây sốc đã xuất hiện: máy chủ ChatGPT bị sập. Vô số cư dân mạng đã báo cáo rằng họ không thể sử dụng các API do ChatGPT và OpenAI cung cấp một cách bình thường.
Đối mặt với cuộc khủng hoảng này, OpenAI đã phải đưa ra một quyết định gây sốc cho thị trường: đình chỉ đăng ký người dùng ChatGPT Plus mới. Chi phí kinh tế đằng sau quyết định này là rất lớn, với 100 triệu người dùng mới tạo ra doanh thu 2 tỷ đô la mỗi tháng cho OpenAI với phí đăng ký hàng tháng là 20 đô la. Một lợi ích tiềm năng rất lớn như vậy, nhưng phải từ bỏ do thiếu sức mạnh tính toán, chắc chắn là một lựa chọn cực kỳ thụ động.
Trên thực tế, sự thiếu hụt sức mạnh tính toán không chỉ là một hiện tượng gần đây. Kể từ khi ra mắt ChatGPT, vấn đề sức mạnh tính toán đã trở thành một cái bóng kéo dài. Chẳng hạn, vào tháng 4, ChatGPT Plus cũng buộc phải tạm ngừng mua các mặt hàng trả phí. Điều này thỉnh thoảng xảy ra và dường như nó đã trở thành một tiêu chuẩn trên con đường phát triển của OpenAI.
Những sự kiện này cho thấy một thực tế không thể chối cãi: trong bối cảnh công nghệ phát triển như hiện nay, sức mạnh tính toán đã trở thành một nút thắt lớn hạn chế đổi mới công nghệ AI và mở rộng các ứng dụng thương mại. Đối với OpenAI, đây không chỉ là một thách thức kỹ thuật, mà còn là một thách thức chiến lược. Làm thế nào để tìm ra sự cân bằng giữa nhu cầu thị trường mở rộng nhanh chóng và tài nguyên máy tính hạn chế đã trở thành một vấn đề khó khăn đối với OpenAI. Thách thức này không chỉ là về thu nhập ngắn hạn của công ty, mà còn về vị thế thị trường dài hạn và vị trí dẫn đầu công nghệ.
Gia đình chủ nhà không có thóc dư
OpenAI đã nhiều lần thông báo rằng sức mạnh tính toán là không đủ.
Bạn phải biết rằng OpenAI là một doanh nghiệp ngôi sao với các mô hình lớn, với nguồn tài chính khổng lồ và số lượng tài nguyên máy tính lớn. Hơn nữa, còn có một "cha vàng" Microsoft, cung cấp đầy đủ các hỗ trợ sức mạnh tính toán. Microsoft có tài nguyên điện toán đám mây lớn thứ hai thế giới.
Từ quan điểm này, OpenAI có thể nói là "chủ nhà" của sức mạnh tính toán. Nhưng thực tế là gia đình chủ nhà không có thức ăn dư thừa. Vậy tại sao một công ty có nguồn vốn khổng lồ và sự hậu thuẫn mạnh mẽ như Microsoft lại rơi vào tình trạng khó khăn này?
Chúng ta phải nhận ra rằng nhu cầu về sức mạnh tính toán cho các mô hình lớn là chưa từng có. Những mô hình này dựa trên hàng trăm tỷ mạng thần kinh và mỗi tính toán là một thử nghiệm khổng lồ về sức mạnh tính toán. Nói một cách đơn giản, chúng ta hiện đang phải đối mặt với một cấp độ hoàn toàn mới về nhu cầu tính toán chưa từng có trong lịch sử phát triển phần mềm. Các tài nguyên máy tính truyền thống như CPU không đủ ở đây và GPU, cần được dựa vào, chắc chắn là tuyến đầu của cuộc cách mạng công nghệ này.
Tuy nhiên, vấn đề với GPU là chúng không chỉ là sản phẩm công nghệ mới nổi mà còn phải đối mặt với những thách thức kép về lặp lại thiết kế và hạn chế về dung lượng. Bất chấp nhu cầu GPU ngày càng tăng trong thế giới công nghệ, năng lực sản xuất chip của thế giới vẫn không theo kịp. Các hệ thống sản xuất, đóng gói và thử nghiệm chất bán dẫn hiện tại chủ yếu được thiết kế xung quanh CPU và đối với các GPU mới nổi, chúng rõ ràng là không được điều chỉnh hoàn toàn. Điều này có nghĩa là vẫn còn một chặng đường dài để tăng dung lượng GPU và thích ứng với nhu cầu công nghệ mới.
Công nghệ GPU tiếp tục phát triển, với mỗi thế hệ mới cố gắng cải thiện hiệu suất và hiệu quả, đòi hỏi đầu tư R &D liên tục và đổi mới công nghệ. Tuy nhiên, sự lặp lại liên tục của công nghệ này cũng có nghĩa là tăng chi phí R &D, cũng như tăng sự phức tạp của quá trình sản xuất.
Ngoài vấn đề năng lực sản xuất, giá thành GPU cũng là vấn đề không thể bỏ qua. Để xây dựng một cụm điện toán GPU có thể hỗ trợ điện toán mô hình quy mô lớn, nó không chỉ đòi hỏi công nghệ, mà còn phải đầu tư vốn rất lớn. Ngay cả đối với một gã khổng lồ công nghệ như OpenAI, đây là một gánh nặng đáng kể. Tìm kiếm sự cân bằng giữa chi phí và lợi ích là một lựa chọn khó khăn.
Nếu ngay cả OpenAI cũng đang phải vật lộn với sự thiếu hụt sức mạnh tính toán, điều gì sẽ xảy ra với các công ty khác? Đây không chỉ là thách thức đối với OpenAI, mà còn là thách thức đối với toàn bộ ngành công nghiệp AI. Những gì chúng ta đang chứng kiến là một sự thay đổi lớn: một sự thay đổi từ điện toán truyền thống sang điện toán điều khiển AI. Trong quá trình chuyển đổi này, sức mạnh tính toán đã trở thành nút thắt cổ chai quan trọng nhất.
Chúng ta không thể bỏ qua thực tế rằng sự thiếu hụt này không xảy ra trong một sớm một chiều, mà là kết quả của sự không phù hợp giữa sự phát triển công nghệ dài hạn và nhu cầu thị trường. Những hạn chế trong sản xuất, phát triển công nghệ và các vấn đề chi phí của chip GPU có nhiều mặt, liên quan đến chuỗi cung ứng toàn cầu, đổi mới công nghệ và mô hình kinh tế. Yêu cầu sức mạnh tính toán cao của các ứng dụng mô hình lớn đặt ra những thách thức chưa từng có đối với các kiến trúc công nghệ hiện có, buộc toàn bộ ngành phải suy nghĩ lại về cách thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa tài nguyên máy tính.
** Khi ứng dụng B-end được mở rộng, vấn đề thiếu điện tính toán sẽ nghiêm trọng hơn **
Có một vấn đề khác rất quan trọng, nhưng rất dễ bị bỏ qua.
Khi chúng ta nói về sự thiếu hụt sức mạnh tính toán, chúng ta thường tập trung vào trải nghiệm người dùng phía C hiện tại. Tuy nhiên, đây mới chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Một vấn đề thậm chí còn nghiêm trọng hơn nhưng thường bị bỏ qua ẩn nấp trong quy mô của các ứng dụng mặt B. Hiện tại, mặc dù các mô hình lớn như ChatGPT chủ yếu phục vụ người dùng C-end, nhưng đây mới chỉ là khởi đầu. Với sự tăng trưởng dần dần và trưởng thành của các ứng dụng B-end, chúng ta sẽ phải đối mặt với sự gia tăng chưa từng có về nhu cầu sức mạnh tính toán.
Tại thị trường Trung Quốc, xu hướng này đã bắt đầu xuất hiện. Mặc dù các sản phẩm như Baidu Wenxin Yiyan và Ali Tongyi Qianwen hiện đang chủ yếu phục vụ người dùng C-end, nhưng việc khám phá các ứng dụng B-end của họ đã được tiến hành. Hiện tại, hầu hết các sản phẩm này đang trong giai đoạn phát triển sản phẩm, nhưng một khi bước vào giai đoạn thương mại quy mô lớn, tình hình sẽ hoàn toàn khác. Sự phức tạp của kinh doanh bên B lớn hơn nhiều so với mặt C. Ở phía C, tương tác của người dùng với hệ thống thường đơn giản như truy vấn hoặc thực thi lệnh. Tuy nhiên, ở phía B, mỗi quy trình kinh doanh có thể liên quan đến các quy trình xử lý, phân tích và ra quyết định dữ liệu phức tạp hơn. Các quy trình này không chỉ đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn mà còn có yêu cầu cao hơn về chất lượng và tính ổn định của sức mạnh tính toán.
Điều đáng chú ý hơn là mức tiêu thụ năng lượng tính toán của các dịch vụ B-end không chỉ được phản ánh trong sự phức tạp của một tương tác duy nhất, mà còn trong tần suất của các cuộc gọi. Ở phía B, việc áp dụng các mô hình lớn có xu hướng liên tục và tần suất cao, trái ngược với truy vấn và sử dụng không thường xuyên ở phía C. Ví dụ, trong các ngành công nghiệp như tài chính, chăm sóc sức khỏe và sản xuất, các mô hình lớn cần liên tục xử lý một lượng lớn dữ liệu để cung cấp phân tích thời gian thực và hỗ trợ quyết định. Loại nhu cầu điện toán tần số cao, tải cao này gây áp lực rất lớn lên sức mạnh tính toán.
Có thể thấy trước rằng với sự phổ biến của các mô hình lớn ở mặt B, nhu cầu về sức mạnh tính toán của nó sẽ nhanh chóng vượt quá phía C. Sự thay đổi này có thể tinh tế, nhưng tác động của nó là sâu rộng. Một mặt, nhu cầu ngày càng tăng về sức mạnh tính toán sẽ thúc đẩy sự phát triển của các công nghệ liên quan, chẳng hạn như GPU hiệu quả hơn và kiến trúc điện toán được tối ưu hóa hơn. Mặt khác, nó cũng sẽ có tác động đáng kể đến việc phân bổ nguồn lực, cơ cấu chi phí và mô hình kinh doanh của toàn ngành.
Trong quá trình này, chúng ta có thể thấy một số công ty buộc phải rời khỏi thị trường vì họ không đủ khả năng chi trả chi phí sức mạnh tính toán này hoặc chúng ta có thể thấy một số công ty nổi bật với các công nghệ tối ưu hóa và quản lý sức mạnh tính toán tiên tiến.
** Trung Quốc đang phải đối mặt với nút cổ chai sức mạnh tính toán kép**
Trên toàn cầu, sự thiếu hụt sức mạnh tính toán đã trở thành một nút thắt cổ chai lớn trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và đối với Trung Quốc, thách thức này đặc biệt nghiêm trọng. Các công ty mô hình quy mô lớn của Trung Quốc phải đối phó với không chỉ tình trạng thiếu điện toán toàn cầu ("thiên tai"), mà còn cả những hạn chế về nguồn cung thị trường độc đáo ("thảm họa nhân tạo"), khiến triển vọng phát triển của Trung Quốc trong lĩnh vực mô hình lớn trở nên phức tạp và đầy thách thức.
Chúng ta phải nhận ra những hạn chế của các doanh nghiệp mô hình quy mô lớn của Trung Quốc trong tài nguyên điện toán. Trong khi các công ty như Baidu, Alibaba, ByteDance, Tencent và Huawei đã đạt được những thành tựu đáng kể trong việc phát triển các mô hình lớn, những thách thức về điện toán mà họ phải đối mặt là có thật và cấp bách. Hiện tại, do sự thiếu phát triển chung của ngành công nghiệp GPU toàn cầu, các doanh nghiệp Trung Quốc đã gặp phải những trở ngại lớn trong việc có đủ tài nguyên máy tính. Loại vấn đề "thảm họa tự nhiên" này là cách duy nhất để phát triển công nghệ và nâng cấp công nghiệp, và cần có thời gian và đầu tư rất lớn để giải quyết.
Điều khó khăn hơn là các công ty mô hình quy mô lớn của Trung Quốc cũng đang phải đối mặt với "thảm họa nhân tạo" từ thị trường quốc tế - đặc biệt là những hạn chế về nguồn cung của những gã khổng lồ quốc tế như Nvidia cho thị trường Trung Quốc. Hạn chế chính sách này đã ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng các công ty Trung Quốc có được chip GPU cao cấp, do đó làm trầm trọng thêm tình trạng thiếu tài nguyên máy tính. Hạn chế kép này chắc chắn đã làm tăng thêm sự không chắc chắn và thách thức cho sự phát triển của các doanh nghiệp mô hình quy mô lớn của Trung Quốc.
Hiện tại, mặc dù số lượng người dùng các sản phẩm như Wenxin Yiyan của Baidu và Tongyi Qianwen của Alibaba chưa đạt đến quy mô 100 triệu của ChatGPT, nhưng điều này không có nghĩa là các công ty Trung Quốc có thể dễ dàng đối phó với những thách thức điện toán hiện có. Với sự phát triển của các sản phẩm này và sự mở rộng của thị trường, đặc biệt là khi chúng bắt đầu được sử dụng rộng rãi trong thị trường B-end, nhu cầu về sức mạnh tính toán sẽ tăng lên đáng kể. Lúc này, vấn đề thiếu hụt điện toán sẽ trở nên nổi bật hơn, điều này có thể hạn chế nghiêm trọng sự phát triển của ngành công nghiệp mô hình lớn của Trung Quốc.
Về lâu dài, nếu Trung Quốc không thể đối phó hiệu quả với nút thắt điện toán kép này, thì sự phát triển của ngành công nghiệp mô hình lớn có thể bị giới hạn ở mức thấp. Điều này sẽ không chỉ ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh của thị trường nội địa, mà còn hạn chế ảnh hưởng của Trung Quốc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trên phạm vi toàn cầu. Do đó, việc giải quyết vấn đề thiếu hụt điện toán là rất quan trọng đối với sự phát triển trong tương lai của ngành công nghiệp mô hình lớn của Trung Quốc, đây không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn là vấn đề chiến lược, liên quan đến vị thế và tương lai của Trung Quốc trong cuộc cạnh tranh AI toàn cầu.
Trong bối cảnh những thách thức điện toán kép mà Trung Quốc phải đối mặt, đã có một số dấu hiệu tích cực đáng khích lệ gần đây, đặc biệt là trong việc phát triển GPU trong nước. Các công ty công nghệ hàng đầu trong nước như Baidu, Alibaba, 360..., đã bắt đầu hợp tác với các nhà sản xuất GPU trong nước như Huawei.
Sự gia tăng của GPU nội địa có ý nghĩa sâu rộng trong việc giải quyết vấn đề thiếu điện tính toán ở Trung Quốc. Nếu các GPU nội địa này có thể so sánh với NVIDIA hàng đầu trong ngành về hiệu suất và nút thắt cổ chai ở cấp độ sản xuất được giải quyết hiệu quả, thì điều này sẽ mang lại những cơ hội chưa từng có cho ngành công nghiệp mô hình lớn của Trung Quốc. Trong lịch sử, một khi công nghệ trong nước trưởng thành, nó thường có thể tham gia vào thị trường với mức giá cạnh tranh hơn. Điều này có nghĩa là nếu GPU trong nước có thể thành công, chúng có khả năng cung cấp hiệu suất tương tự hoặc thậm chí tốt hơn với mức giá thấp hơn nhiều so với các thương hiệu quốc tế.
Lợi thế chi phí này sẽ không chỉ làm giảm bớt sự thiếu hụt sức mạnh tính toán hiện tại mà còn có tiềm năng cách mạng hóa bối cảnh thị trường. Hiện nay, mức giá đắt đỏ của GPU đã là yếu tố quan trọng hạn chế sự phổ biến và ứng dụng của công nghệ model lớn. Nếu GPU trong nước có thể cung cấp sức mạnh tính toán hiệu suất cao với mức giá thấp hơn, điều này sẽ thúc đẩy đáng kể việc áp dụng công nghệ mô hình lớn trong mọi tầng lớp xã hội và thúc đẩy sự phát triển của Trung Quốc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Quan trọng hơn, sự phát triển này có thể cho phép Trung Quốc "biến thất bại thành chiến thắng" trong cuộc đua AI toàn cầu. Xét về sức mạnh tính toán mô hình và ứng dụng quy mô lớn, Trung Quốc có thể không chỉ bắt kịp, mà thậm chí còn vượt qua các quốc gia hàng đầu như Hoa Kỳ.
Tất nhiên, tất cả những điều này vẫn đang ở giai đoạn đầu phát triển và sự thành công của GPU trong nước vẫn cần phải vượt qua những thách thức kỹ thuật. Tuy nhiên, đã có những dấu hiệu tích cực cho thấy Trung Quốc đã có những bước đi vững chắc trên con đường tự chủ điện toán. Trong vài năm tới, chúng ta dự kiến sẽ chứng kiến sự trưởng thành và ứng dụng quy mô lớn của công nghệ GPU trong nước, và cách nó sẽ thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của ngành công nghiệp mô hình lớn của Trung Quốc.
Tóm lại, trong hành trình khám phá thách thức toàn cầu về thiếu hụt điện toán, chúng ta không chỉ chứng kiến sự tiến bộ không ngừng của ranh giới công nghệ, mà còn trải nghiệm sâu sắc những thách thức phức tạp mà sự phát triển của ngành phải đối mặt. Từ câu chuyện về OpenAI đến tình thế tiến thoái lưỡng nan kép của các công ty mô hình quy mô lớn của Trung Quốc, đến sự trỗi dậy của công nghệ GPU trong nước, tất cả những điều này cho thấy một sự thật cốt lõi: sức mạnh tính toán đã trở thành một nguồn lực chiến lược quan trọng trên con đường phát triển trí tuệ nhân tạo trong tương lai. Đây không chỉ là cuộc cạnh tranh ở cấp độ kỹ thuật, mà còn là sự đầu tư, bố trí lực lượng khoa học và công nghệ toàn cầu cho tương lai.
Nhìn về phía trước, với những tiến bộ công nghệ và nhu cầu thị trường đang phát triển, chúng ta có lý do để tin rằng vấn đề thiếu điện tính toán cuối cùng sẽ được giải quyết. Trong quá trình này, đổi mới, hợp tác và điều chỉnh chiến lược sẽ là những chủ đề chính mà mọi người tham gia phải đối mặt. Cuối cùng, thách thức về sức mạnh tính toán này sẽ xác định tương lai của công nghệ AI và định hình thế giới kỹ thuật số của chúng ta.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
OpenAI bị tê liệt, liệu công nghệ đen của Trung Quốc có thể cứu AI toàn cầu?
Nguồn gốc: Data Ape
Trong thời đại công nghệ phát triển nhanh chóng như hiện nay, ChatGPT của OpenAI chắc chắn đã trở thành một ngôi sao sáng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, với sự gia tăng số lượng người dùng, một vấn đề không thể bỏ qua đã dần xuất hiện - sự thiếu hụt sức mạnh tính toán. Đây không chỉ là một thách thức đối với OpenAI, mà còn là vấn đề đối với toàn bộ ngành công nghiệp AI.
Trong phân tích chuyên sâu này, chúng ta sẽ khám phá nguyên nhân gốc rễ của sự thiếu hụt sức mạnh tính toán và cách nó ảnh hưởng đến sự phát triển của các mô hình lớn và tương lai của ngành. Đồng thời, chúng tôi cũng sẽ khám phá những cách tiềm năng để giải quyết vấn đề này, bao gồm sự phát triển của GPU trong nước và tác động có thể có của chúng đối với thị trường toàn cầu.
** Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán đã gây khó khăn cho OpenAI **
Sự thiếu hụt sức mạnh tính toán luôn là một vấn đề gai góc mà OpenAI phải đối mặt trong sự phát triển nhanh chóng của nó. Gần đây, vấn đề này trở nên nổi bật hơn vì một sự cố cấp cao. OpenAI đã tổ chức một sự kiện triển lãm quy mô lớn có biệt danh là "Gala Lễ hội mùa xuân Khoa học và Công nghệ", trưng bày những thành tựu mới nhất của công nghệ, thu hút sự chú ý lớn trên toàn thế giới. Kết quả là, một lượng lớn người dùng đổ xô đến nền tảng của OpenAI, đặc biệt là sản phẩm ngôi sao của nó, ChatGPT.
Tuy nhiên, có một thách thức rất lớn đằng sau cơn sốt này. Sự tăng trưởng bùng nổ của số lượng người dùng đã nhanh chóng vượt quá khả năng tính toán của OpenAI. Chỉ hai ngày sau hội nghị, một sự thật gây sốc đã xuất hiện: máy chủ ChatGPT bị sập. Vô số cư dân mạng đã báo cáo rằng họ không thể sử dụng các API do ChatGPT và OpenAI cung cấp một cách bình thường.
Đối mặt với cuộc khủng hoảng này, OpenAI đã phải đưa ra một quyết định gây sốc cho thị trường: đình chỉ đăng ký người dùng ChatGPT Plus mới. Chi phí kinh tế đằng sau quyết định này là rất lớn, với 100 triệu người dùng mới tạo ra doanh thu 2 tỷ đô la mỗi tháng cho OpenAI với phí đăng ký hàng tháng là 20 đô la. Một lợi ích tiềm năng rất lớn như vậy, nhưng phải từ bỏ do thiếu sức mạnh tính toán, chắc chắn là một lựa chọn cực kỳ thụ động.
Trên thực tế, sự thiếu hụt sức mạnh tính toán không chỉ là một hiện tượng gần đây. Kể từ khi ra mắt ChatGPT, vấn đề sức mạnh tính toán đã trở thành một cái bóng kéo dài. Chẳng hạn, vào tháng 4, ChatGPT Plus cũng buộc phải tạm ngừng mua các mặt hàng trả phí. Điều này thỉnh thoảng xảy ra và dường như nó đã trở thành một tiêu chuẩn trên con đường phát triển của OpenAI.
Những sự kiện này cho thấy một thực tế không thể chối cãi: trong bối cảnh công nghệ phát triển như hiện nay, sức mạnh tính toán đã trở thành một nút thắt lớn hạn chế đổi mới công nghệ AI và mở rộng các ứng dụng thương mại. Đối với OpenAI, đây không chỉ là một thách thức kỹ thuật, mà còn là một thách thức chiến lược. Làm thế nào để tìm ra sự cân bằng giữa nhu cầu thị trường mở rộng nhanh chóng và tài nguyên máy tính hạn chế đã trở thành một vấn đề khó khăn đối với OpenAI. Thách thức này không chỉ là về thu nhập ngắn hạn của công ty, mà còn về vị thế thị trường dài hạn và vị trí dẫn đầu công nghệ.
Gia đình chủ nhà không có thóc dư
OpenAI đã nhiều lần thông báo rằng sức mạnh tính toán là không đủ.
Bạn phải biết rằng OpenAI là một doanh nghiệp ngôi sao với các mô hình lớn, với nguồn tài chính khổng lồ và số lượng tài nguyên máy tính lớn. Hơn nữa, còn có một "cha vàng" Microsoft, cung cấp đầy đủ các hỗ trợ sức mạnh tính toán. Microsoft có tài nguyên điện toán đám mây lớn thứ hai thế giới.
Từ quan điểm này, OpenAI có thể nói là "chủ nhà" của sức mạnh tính toán. Nhưng thực tế là gia đình chủ nhà không có thức ăn dư thừa. Vậy tại sao một công ty có nguồn vốn khổng lồ và sự hậu thuẫn mạnh mẽ như Microsoft lại rơi vào tình trạng khó khăn này?
Chúng ta phải nhận ra rằng nhu cầu về sức mạnh tính toán cho các mô hình lớn là chưa từng có. Những mô hình này dựa trên hàng trăm tỷ mạng thần kinh và mỗi tính toán là một thử nghiệm khổng lồ về sức mạnh tính toán. Nói một cách đơn giản, chúng ta hiện đang phải đối mặt với một cấp độ hoàn toàn mới về nhu cầu tính toán chưa từng có trong lịch sử phát triển phần mềm. Các tài nguyên máy tính truyền thống như CPU không đủ ở đây và GPU, cần được dựa vào, chắc chắn là tuyến đầu của cuộc cách mạng công nghệ này.
Tuy nhiên, vấn đề với GPU là chúng không chỉ là sản phẩm công nghệ mới nổi mà còn phải đối mặt với những thách thức kép về lặp lại thiết kế và hạn chế về dung lượng. Bất chấp nhu cầu GPU ngày càng tăng trong thế giới công nghệ, năng lực sản xuất chip của thế giới vẫn không theo kịp. Các hệ thống sản xuất, đóng gói và thử nghiệm chất bán dẫn hiện tại chủ yếu được thiết kế xung quanh CPU và đối với các GPU mới nổi, chúng rõ ràng là không được điều chỉnh hoàn toàn. Điều này có nghĩa là vẫn còn một chặng đường dài để tăng dung lượng GPU và thích ứng với nhu cầu công nghệ mới.
Công nghệ GPU tiếp tục phát triển, với mỗi thế hệ mới cố gắng cải thiện hiệu suất và hiệu quả, đòi hỏi đầu tư R &D liên tục và đổi mới công nghệ. Tuy nhiên, sự lặp lại liên tục của công nghệ này cũng có nghĩa là tăng chi phí R &D, cũng như tăng sự phức tạp của quá trình sản xuất.
Ngoài vấn đề năng lực sản xuất, giá thành GPU cũng là vấn đề không thể bỏ qua. Để xây dựng một cụm điện toán GPU có thể hỗ trợ điện toán mô hình quy mô lớn, nó không chỉ đòi hỏi công nghệ, mà còn phải đầu tư vốn rất lớn. Ngay cả đối với một gã khổng lồ công nghệ như OpenAI, đây là một gánh nặng đáng kể. Tìm kiếm sự cân bằng giữa chi phí và lợi ích là một lựa chọn khó khăn.
Nếu ngay cả OpenAI cũng đang phải vật lộn với sự thiếu hụt sức mạnh tính toán, điều gì sẽ xảy ra với các công ty khác? Đây không chỉ là thách thức đối với OpenAI, mà còn là thách thức đối với toàn bộ ngành công nghiệp AI. Những gì chúng ta đang chứng kiến là một sự thay đổi lớn: một sự thay đổi từ điện toán truyền thống sang điện toán điều khiển AI. Trong quá trình chuyển đổi này, sức mạnh tính toán đã trở thành nút thắt cổ chai quan trọng nhất.
Chúng ta không thể bỏ qua thực tế rằng sự thiếu hụt này không xảy ra trong một sớm một chiều, mà là kết quả của sự không phù hợp giữa sự phát triển công nghệ dài hạn và nhu cầu thị trường. Những hạn chế trong sản xuất, phát triển công nghệ và các vấn đề chi phí của chip GPU có nhiều mặt, liên quan đến chuỗi cung ứng toàn cầu, đổi mới công nghệ và mô hình kinh tế. Yêu cầu sức mạnh tính toán cao của các ứng dụng mô hình lớn đặt ra những thách thức chưa từng có đối với các kiến trúc công nghệ hiện có, buộc toàn bộ ngành phải suy nghĩ lại về cách thiết kế, xây dựng và tối ưu hóa tài nguyên máy tính.
** Khi ứng dụng B-end được mở rộng, vấn đề thiếu điện tính toán sẽ nghiêm trọng hơn **
Có một vấn đề khác rất quan trọng, nhưng rất dễ bị bỏ qua.
Khi chúng ta nói về sự thiếu hụt sức mạnh tính toán, chúng ta thường tập trung vào trải nghiệm người dùng phía C hiện tại. Tuy nhiên, đây mới chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Một vấn đề thậm chí còn nghiêm trọng hơn nhưng thường bị bỏ qua ẩn nấp trong quy mô của các ứng dụng mặt B. Hiện tại, mặc dù các mô hình lớn như ChatGPT chủ yếu phục vụ người dùng C-end, nhưng đây mới chỉ là khởi đầu. Với sự tăng trưởng dần dần và trưởng thành của các ứng dụng B-end, chúng ta sẽ phải đối mặt với sự gia tăng chưa từng có về nhu cầu sức mạnh tính toán.
Tại thị trường Trung Quốc, xu hướng này đã bắt đầu xuất hiện. Mặc dù các sản phẩm như Baidu Wenxin Yiyan và Ali Tongyi Qianwen hiện đang chủ yếu phục vụ người dùng C-end, nhưng việc khám phá các ứng dụng B-end của họ đã được tiến hành. Hiện tại, hầu hết các sản phẩm này đang trong giai đoạn phát triển sản phẩm, nhưng một khi bước vào giai đoạn thương mại quy mô lớn, tình hình sẽ hoàn toàn khác. Sự phức tạp của kinh doanh bên B lớn hơn nhiều so với mặt C. Ở phía C, tương tác của người dùng với hệ thống thường đơn giản như truy vấn hoặc thực thi lệnh. Tuy nhiên, ở phía B, mỗi quy trình kinh doanh có thể liên quan đến các quy trình xử lý, phân tích và ra quyết định dữ liệu phức tạp hơn. Các quy trình này không chỉ đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn mà còn có yêu cầu cao hơn về chất lượng và tính ổn định của sức mạnh tính toán.
Điều đáng chú ý hơn là mức tiêu thụ năng lượng tính toán của các dịch vụ B-end không chỉ được phản ánh trong sự phức tạp của một tương tác duy nhất, mà còn trong tần suất của các cuộc gọi. Ở phía B, việc áp dụng các mô hình lớn có xu hướng liên tục và tần suất cao, trái ngược với truy vấn và sử dụng không thường xuyên ở phía C. Ví dụ, trong các ngành công nghiệp như tài chính, chăm sóc sức khỏe và sản xuất, các mô hình lớn cần liên tục xử lý một lượng lớn dữ liệu để cung cấp phân tích thời gian thực và hỗ trợ quyết định. Loại nhu cầu điện toán tần số cao, tải cao này gây áp lực rất lớn lên sức mạnh tính toán.
Có thể thấy trước rằng với sự phổ biến của các mô hình lớn ở mặt B, nhu cầu về sức mạnh tính toán của nó sẽ nhanh chóng vượt quá phía C. Sự thay đổi này có thể tinh tế, nhưng tác động của nó là sâu rộng. Một mặt, nhu cầu ngày càng tăng về sức mạnh tính toán sẽ thúc đẩy sự phát triển của các công nghệ liên quan, chẳng hạn như GPU hiệu quả hơn và kiến trúc điện toán được tối ưu hóa hơn. Mặt khác, nó cũng sẽ có tác động đáng kể đến việc phân bổ nguồn lực, cơ cấu chi phí và mô hình kinh doanh của toàn ngành.
Trong quá trình này, chúng ta có thể thấy một số công ty buộc phải rời khỏi thị trường vì họ không đủ khả năng chi trả chi phí sức mạnh tính toán này hoặc chúng ta có thể thấy một số công ty nổi bật với các công nghệ tối ưu hóa và quản lý sức mạnh tính toán tiên tiến.
** Trung Quốc đang phải đối mặt với nút cổ chai sức mạnh tính toán kép**
Trên toàn cầu, sự thiếu hụt sức mạnh tính toán đã trở thành một nút thắt cổ chai lớn trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và đối với Trung Quốc, thách thức này đặc biệt nghiêm trọng. Các công ty mô hình quy mô lớn của Trung Quốc phải đối phó với không chỉ tình trạng thiếu điện toán toàn cầu ("thiên tai"), mà còn cả những hạn chế về nguồn cung thị trường độc đáo ("thảm họa nhân tạo"), khiến triển vọng phát triển của Trung Quốc trong lĩnh vực mô hình lớn trở nên phức tạp và đầy thách thức.
Chúng ta phải nhận ra những hạn chế của các doanh nghiệp mô hình quy mô lớn của Trung Quốc trong tài nguyên điện toán. Trong khi các công ty như Baidu, Alibaba, ByteDance, Tencent và Huawei đã đạt được những thành tựu đáng kể trong việc phát triển các mô hình lớn, những thách thức về điện toán mà họ phải đối mặt là có thật và cấp bách. Hiện tại, do sự thiếu phát triển chung của ngành công nghiệp GPU toàn cầu, các doanh nghiệp Trung Quốc đã gặp phải những trở ngại lớn trong việc có đủ tài nguyên máy tính. Loại vấn đề "thảm họa tự nhiên" này là cách duy nhất để phát triển công nghệ và nâng cấp công nghiệp, và cần có thời gian và đầu tư rất lớn để giải quyết.
Điều khó khăn hơn là các công ty mô hình quy mô lớn của Trung Quốc cũng đang phải đối mặt với "thảm họa nhân tạo" từ thị trường quốc tế - đặc biệt là những hạn chế về nguồn cung của những gã khổng lồ quốc tế như Nvidia cho thị trường Trung Quốc. Hạn chế chính sách này đã ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng các công ty Trung Quốc có được chip GPU cao cấp, do đó làm trầm trọng thêm tình trạng thiếu tài nguyên máy tính. Hạn chế kép này chắc chắn đã làm tăng thêm sự không chắc chắn và thách thức cho sự phát triển của các doanh nghiệp mô hình quy mô lớn của Trung Quốc.
Hiện tại, mặc dù số lượng người dùng các sản phẩm như Wenxin Yiyan của Baidu và Tongyi Qianwen của Alibaba chưa đạt đến quy mô 100 triệu của ChatGPT, nhưng điều này không có nghĩa là các công ty Trung Quốc có thể dễ dàng đối phó với những thách thức điện toán hiện có. Với sự phát triển của các sản phẩm này và sự mở rộng của thị trường, đặc biệt là khi chúng bắt đầu được sử dụng rộng rãi trong thị trường B-end, nhu cầu về sức mạnh tính toán sẽ tăng lên đáng kể. Lúc này, vấn đề thiếu hụt điện toán sẽ trở nên nổi bật hơn, điều này có thể hạn chế nghiêm trọng sự phát triển của ngành công nghiệp mô hình lớn của Trung Quốc.
Về lâu dài, nếu Trung Quốc không thể đối phó hiệu quả với nút thắt điện toán kép này, thì sự phát triển của ngành công nghiệp mô hình lớn có thể bị giới hạn ở mức thấp. Điều này sẽ không chỉ ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh của thị trường nội địa, mà còn hạn chế ảnh hưởng của Trung Quốc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trên phạm vi toàn cầu. Do đó, việc giải quyết vấn đề thiếu hụt điện toán là rất quan trọng đối với sự phát triển trong tương lai của ngành công nghiệp mô hình lớn của Trung Quốc, đây không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn là vấn đề chiến lược, liên quan đến vị thế và tương lai của Trung Quốc trong cuộc cạnh tranh AI toàn cầu.
Trong bối cảnh những thách thức điện toán kép mà Trung Quốc phải đối mặt, đã có một số dấu hiệu tích cực đáng khích lệ gần đây, đặc biệt là trong việc phát triển GPU trong nước. Các công ty công nghệ hàng đầu trong nước như Baidu, Alibaba, 360..., đã bắt đầu hợp tác với các nhà sản xuất GPU trong nước như Huawei.
Sự gia tăng của GPU nội địa có ý nghĩa sâu rộng trong việc giải quyết vấn đề thiếu điện tính toán ở Trung Quốc. Nếu các GPU nội địa này có thể so sánh với NVIDIA hàng đầu trong ngành về hiệu suất và nút thắt cổ chai ở cấp độ sản xuất được giải quyết hiệu quả, thì điều này sẽ mang lại những cơ hội chưa từng có cho ngành công nghiệp mô hình lớn của Trung Quốc. Trong lịch sử, một khi công nghệ trong nước trưởng thành, nó thường có thể tham gia vào thị trường với mức giá cạnh tranh hơn. Điều này có nghĩa là nếu GPU trong nước có thể thành công, chúng có khả năng cung cấp hiệu suất tương tự hoặc thậm chí tốt hơn với mức giá thấp hơn nhiều so với các thương hiệu quốc tế.
Lợi thế chi phí này sẽ không chỉ làm giảm bớt sự thiếu hụt sức mạnh tính toán hiện tại mà còn có tiềm năng cách mạng hóa bối cảnh thị trường. Hiện nay, mức giá đắt đỏ của GPU đã là yếu tố quan trọng hạn chế sự phổ biến và ứng dụng của công nghệ model lớn. Nếu GPU trong nước có thể cung cấp sức mạnh tính toán hiệu suất cao với mức giá thấp hơn, điều này sẽ thúc đẩy đáng kể việc áp dụng công nghệ mô hình lớn trong mọi tầng lớp xã hội và thúc đẩy sự phát triển của Trung Quốc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Quan trọng hơn, sự phát triển này có thể cho phép Trung Quốc "biến thất bại thành chiến thắng" trong cuộc đua AI toàn cầu. Xét về sức mạnh tính toán mô hình và ứng dụng quy mô lớn, Trung Quốc có thể không chỉ bắt kịp, mà thậm chí còn vượt qua các quốc gia hàng đầu như Hoa Kỳ.
Tất nhiên, tất cả những điều này vẫn đang ở giai đoạn đầu phát triển và sự thành công của GPU trong nước vẫn cần phải vượt qua những thách thức kỹ thuật. Tuy nhiên, đã có những dấu hiệu tích cực cho thấy Trung Quốc đã có những bước đi vững chắc trên con đường tự chủ điện toán. Trong vài năm tới, chúng ta dự kiến sẽ chứng kiến sự trưởng thành và ứng dụng quy mô lớn của công nghệ GPU trong nước, và cách nó sẽ thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của ngành công nghiệp mô hình lớn của Trung Quốc.
Tóm lại, trong hành trình khám phá thách thức toàn cầu về thiếu hụt điện toán, chúng ta không chỉ chứng kiến sự tiến bộ không ngừng của ranh giới công nghệ, mà còn trải nghiệm sâu sắc những thách thức phức tạp mà sự phát triển của ngành phải đối mặt. Từ câu chuyện về OpenAI đến tình thế tiến thoái lưỡng nan kép của các công ty mô hình quy mô lớn của Trung Quốc, đến sự trỗi dậy của công nghệ GPU trong nước, tất cả những điều này cho thấy một sự thật cốt lõi: sức mạnh tính toán đã trở thành một nguồn lực chiến lược quan trọng trên con đường phát triển trí tuệ nhân tạo trong tương lai. Đây không chỉ là cuộc cạnh tranh ở cấp độ kỹ thuật, mà còn là sự đầu tư, bố trí lực lượng khoa học và công nghệ toàn cầu cho tương lai.
Nhìn về phía trước, với những tiến bộ công nghệ và nhu cầu thị trường đang phát triển, chúng ta có lý do để tin rằng vấn đề thiếu điện tính toán cuối cùng sẽ được giải quyết. Trong quá trình này, đổi mới, hợp tác và điều chỉnh chiến lược sẽ là những chủ đề chính mà mọi người tham gia phải đối mặt. Cuối cùng, thách thức về sức mạnh tính toán này sẽ xác định tương lai của công nghệ AI và định hình thế giới kỹ thuật số của chúng ta.