Dữ liệu gần đây cho thấy, 10 Big Tech gồm Google, Facebook, Amazon, Microsoft, IBM, Baidu, Intel, Alibaba, Tencent và SAP, đã tốn hàng chục tỷ USD để đầu tư vào trí tuệ nhận tạo nhằm cải thiện sản phẩm, dịch vụ của mình nhằm tăng hiệu suất và khả năng cạnh tranh với các đối thủ.

Ở Việt Nam, nhiều công ty công nghệ lớn như FPT, Viettel, VinAI, VNPT… đang không tiếc tiền đầu tư vào công nghệ này để không bị bỏ lại phía sau.

Các báo cáo gần đây chỉ ra rằng chi phí đào tạo các mô hình AI dự kiến sẽ tiếp tục tăng trong những năm tới. OpenAI dự kiến chi phí đào tạo các mô hình AI lớn sẽ tăng từ 100 triệu USD lên 500 triệu USD vào năm 2030, với chi phí đào tạo một mô hình duy nhất từ 3-12 triệu USD. Chi phí đào tạo một mô hình trên tập dữ liệu lớn có thể còn cao hơn, lên tới 30 triệu USD.

“Các chuyên gia ước tính rằng quá trình đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 có thể tiêu tốn hơn 4 triệu USD. Con số này nêu bật khoản đầu tư đáng kể cần thiết để phát triển và đào tạo các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, đồng thời nhấn mạnh nhu cầu về nguồn lực và chuyên môn sâu rộng trong lĩnh vực này”, GS.TS Trần Xuân Hoài, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, cho biết. 

Nhưng chạy đua phát triển mô hình AI vẫn là câu chuyện của những “ông lớn” với nguồn lực tài chính, nhân lực, công nghệ hùng mạnh. Phần còn lại là những doanh nghiệp vừa và nhỏ đang thiếu nguồn lực, cơ hội nào để ứng dụng AI?

Theo GS.TS Trần Xuân Hoài, các doanh nghiệp hiện quan tâm đến chi phí tạo ra mô hình AI. Thực tế, chi phí này có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào kích thước của tập dữ liệu, độ phức tạp của mô hình, sức mạnh tính toán và thời gian đào tạo. Chi phí không bao gồm đầu tư vào hạ tầng phần cứng của trung tâm điện toán. 

OpenAI được cho là đã đầu tư hàng triệu USD đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3, do yêu cầu lượng dữ liệu và sức mạnh tính toán khổng lồ. Tuy nhiên, các mô hình nhỏ hơn, ít dữ liệu và tham số hơn, sử dụng ít sức mạnh tính toán có thể được đào tạo với chi phí thấp hơn.

Ví dụ Nvidia sản xuất một con chip A100 dành cho trung tâm dữ liệu chính có giá 10.000 USD, hay mạnh hơn là H100 có giá 40.000 USD. Con chip này thường được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI, cả các mô hình ngôn ngữ lớn. Nhưng gần đây IBM đã chế tạo ra con chíp AIU thay cho GPU để dành riêng cho tính toán AI.

Đặc biệt, hiện nay đã có sẵn các dịch vụ dựa trên đám mây và các mô hình được đào tạo trước giúp giảm chi phí cho các doanh nghiệp và tổ chức muốn tận dụng công nghệ AI.

“Các dịch vụ dựa trên đám mây và các mô hình được đào tạo trước cung cấp điểm đầu vào phát triển AI hợp lý hơn, có thể được truy cập thông qua API và cho phép gia nhập AI với chi phí thấp hơn mà không cần đào tạo chuyên sâu”, GS Hoài cho biết.

Bên cạnh đó, theo vị chuyên gia, những công ty công nghệ lớn kể trên chỉ là một vài ví dụ trong số rất nhiều công ty đang đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. AI ngày càng trở nên quan trọng trong cuộc sống và với sự vào cuộc mạnh mẽ của các công ty công nghệ, hoàn toàn có thể mong đợi sẽ có nhiều tiến bộ hơn nữa trong tương lai. 

“Đây là thời điểm thú vị để kinh doanh mô hình hóa bằng AI và sẽ có nhiều mô hình hơn để nâng cao cuộc sống, xã hội. Dù nước ta hiện có ít tiền để đầu tư lớn cơ sở hạ tầng cho lĩnh vực AI nhưng vẫn có thể bắt tay vào khởi nghiệp AI, tạo ra các model ứng dụng AI cho nền kinh tế và kiếm tiền cho mình, nếu đủ kiên trì , tài năng và sáng tạo”, GS Hoài nhận định.