Sự quan tâm đến lĩnh vực mô hình AI lớn đang tiếp tục tăng lên, các quốc gia đang lần lượt triển khai kế hoạch.

Tháng trước, trong lĩnh vực AI đã xảy ra một "cuộc chiến động vật" do Llama của Meta và Falcon của Viện Nghiên cứu Đổi mới Công nghệ UAE khởi xướng. Hai mô hình ngôn ngữ lớn này đã cạnh tranh khốc liệt trong bảng xếp hạng LLM mã nguồn mở.

Llama được các nhà phát triển ưa chuộng nhờ tính chất mã nguồn mở của nó. Công ty NEC Nhật Bản đã nhanh chóng phát triển phiên bản ChatGPT tiếng Nhật dựa trên Llama. Trong khi đó, Falcon đã đứng đầu bảng xếp hạng sau khi ra mắt phiên bản 40B vào tháng 5, và lại tiếp tục đạt được thứ hạng cao hơn khi ra mắt phiên bản 180B vào tháng 9.

Thú vị là, các nhà phát triển Falcon không phải là công ty công nghệ, mà là một tổ chức nghiên cứu của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất. Bộ trưởng Bộ Trí tuệ Nhân tạo của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất sau đó đã được chọn vào danh sách 100 người có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực AI của tạp chí Time.

Hiện nay, lĩnh vực AI đã bước vào giai đoạn nhiều bên cùng tranh luận, nhiều quốc gia và doanh nghiệp đang phát triển phiên bản ChatGPT nội địa. Chỉ riêng ở khu vực Vùng Vịnh, Ả Rập Xê Út đã mua hơn 3000 chip H100 cho các trường đại học trong nước để phục vụ đào tạo LLM.

Tình trạng "cuộc chiến trăm mô hình" này khá giống với cơn sốt khởi nghiệp trên Internet năm nào. Nguyên nhân đứng sau là bài báo về thuật toán Transformer được Google công bố vào năm 2017, nó đã trở thành nền tảng cho tất cả các mô hình lớn hiện nay.

Transformer đã giải quyết vấn đề hiệu suất của mạng nơ-ron trước đây khi xử lý văn bản dài, giúp AI có khả năng hiểu ngữ cảnh. Nó đã biến các mô hình lớn từ nghiên cứu lý thuyết thành vấn đề kỹ thuật, hạ thấp rào cản gia nhập.

Với sự phát triển ngày càng mạnh mẽ của cộng đồng mã nguồn mở, hiệu suất của các mô hình lớn có thể sẽ dần trở nên đồng nhất. Lợi thế cạnh tranh trong tương lai sẽ chủ yếu nằm ở việc xây dựng hệ sinh thái hoặc khả năng suy luận thuần túy.

Tuy nhiên, chi phí tính toán cao đã trở thành một rào cản cho sự phát triển của ngành. Theo ước tính, các công ty công nghệ toàn cầu có thể chi tới 200 tỷ USD mỗi năm cho cơ sở hạ tầng mô hình lớn, trong khi doanh thu liên quan chỉ đạt tối đa 75 tỷ USD, tạo ra một khoảng cách lớn.

Hiện tại, ngoài một số công ty, hầu hết các công ty AI vẫn chưa tìm ra mô hình kiếm lợi nhuận đáng tin cậy. Ngay cả những ông lớn trong ngành như Microsoft và Adobe cũng đang gặp khó khăn trong việc định giá sản phẩm AI.

Trong tương lai, các nhà cung cấp mô hình lớn đơn thuần có thể phải đối mặt với áp lực lớn hơn. Giá trị thực sự có thể được thể hiện nhiều hơn trong các trường hợp ứng dụng cụ thể dựa trên AI, chứ không phải là mô hình bản thân.