“Đổi mới trong AI không còn là câu chuyện của số ít thiên tài, mà ngày càng phụ thuộc vào khả năng tiếp cận dữ liệu, hạ tầng tính toán và nguồn vốn.” Đó là nhận định của Martin Casado, đối tác tại quỹ đầu tư mạo hiểm Andreessen Horowitz (a16z), trong cuộc phỏng vấn gần đây với Financial Times.

Theo Casado, trọng tâm cạnh tranh của ngành AI đang dịch chuyển từ năng lực công nghệ sang năng lực tài chính. Nếu trước đây giới hạn nằm ở việc một bài toán có thể được giải bằng AI hay không, thì hiện nay câu hỏi lớn hơn là doanh nghiệp có đủ nguồn lực để theo đuổi hay không.

Ông cho rằng những vấn đề phức tạp như điều trị ung thư, biến đổi khí hậu hay phát triển thuốc mới vốn không thể giải quyết chỉ bằng cách chi tiền. Tuy nhiên, AI đang làm giảm đáng kể rào cản tiếp cận các bài toán này.

Trong mảng phát triển mô hình AI, vai trò của vốn ngày càng rõ nét. Casado nhận định việc xây dựng mô hình AI có thể không khó như nhiều người vẫn nghĩ. Trước đây, lĩnh vực này bị xem là sân chơi của một nhóm nhỏ vì số người tham gia còn hạn chế. Nhưng theo ông, điều đó đang thay đổi.

“Tôi đã tận mắt chứng kiến những nhóm không có bằng tiến sĩ, không xuất thân từ Stanford, nhưng vẫn có thể tạo ra mô hình tốt nếu có đủ tiền,” ông nói.

Dù vậy, Casado thừa nhận ngành này vẫn cần những người thực sự hiểu sâu về cách AI vận hành, như Mira Murati, Ilya Sutskever hay Fei-Fei Li. Tuy nhiên, theo ông, lợi thế của họ không chỉ nằm ở năng lực cá nhân mà còn ở khả năng tiếp cận tri thức và mạng lưới quan hệ. Khi quyền tiếp cận này dần mở rộng, yếu tố vốn sẽ càng trở nên quan trọng hơn.

Về tiến trình phát triển mô hình, Casado cho rằng giai đoạn pre-training để xây dựng các mô hình nền tảng bằng nguồn vốn khổng lồ về cơ bản đã đi đến hồi kết. Ông kỳ vọng giai đoạn phát triển tiếp theo sẽ được dẫn dắt bởi học tăng cường (RL).

Theo Casado, thị trường hiện bước sang giai đoạn tập trung giải các bài toán cụ thể, nơi kết quả có thể được kiểm chứng rõ ràng. “Giờ đây, câu hỏi không còn là AI có thể làm được hay không. Trong phần lớn trường hợp, câu trả lời là có. Vấn đề thực sự là chi phí có tương xứng với hiệu quả hay không,” ông nói.

Đánh giá về mô hình doanh thu của các công ty phát triển mô hình AI quy mô lớn, Casado cho rằng vẫn còn rất nhiều bất định.

Ông nói hiệu quả kinh tế có thể đã cải thiện nếu so với các lần huấn luyện trước, nhưng nếu xét theo chuẩn của các đợt huấn luyện đang diễn ra thì kết quả vẫn “rất tệ”. “Vòng đời hữu ích của một mô hình chỉ khoảng 3-6 tháng, sau đó phải huấn luyện lại. Chưa ai có thể trả lời rõ một tài sản mất giá nhanh như vậy sẽ được thị trường định giá ra sao trong một công ty tăng trưởng nhanh đến thế,” ông nhận định.

Casado nhấn mạnh vấn đề cốt lõi là các phòng thí nghiệm AI còn có thể huy động nguồn vốn chi phí thấp trong bao lâu. Ông lấy ví dụ, nếu Anthropic huy động 30 tỷ USD, thì ngay cả khi cộng toàn bộ các mảng dịch vụ vận hành dựa trên mô hình, thị trường cũng khó hấp thụ quy mô vốn tương đương.

Theo dự báo của Casado, chưa rõ thời điểm đó sẽ đến sau 2 năm hay 6 năm nữa, nhưng đến một lúc nào đó, các công ty nghiên cứu mô hình lớn sẽ xây dựng được vị thế thương hiệu gần như độc quyền, tạo ảnh hưởng rất lớn trên thị trường doanh nghiệp và trở thành nhóm dẫn dắt ổn định. Tuy nhiên, từ thời điểm ấy, tốc độ tăng trưởng sẽ nhanh chóng chậm lại, còn giá trị gia tăng sẽ dần chuyển sang các doanh nghiệp phát triển ứng dụng theo ngành, các mô hình chuyên biệt và mô hình nhỏ hơn.