Được viết bởi: Edward Zitron
Biên soạn bởi: Block Unicorn
Nếu bạn đang chú ý đến AI trong ngành công nghiệp crypto, hay AI trong Internet truyền thống, bạn cần suy nghĩ nghiêm túc về tương lai của ngành này. Bài viết khá dài nên nếu không đủ kiên nhẫn, bạn có thể bỏ đi ngay.
Những gì tôi viết trong bài viết này không nhằm mục đích gieo rắc sự nghi ngờ hay “chỉ trích”, mà là để đưa ra một đánh giá tỉnh táo về vị trí của chúng ta ngày nay và con đường hiện tại của chúng ta có thể dẫn đến đâu. Tôi tin rằng sự bùng nổ AI—cụ thể hơn là sự bùng nổ AI thế hệ—(như tôi đã nói trước đây) là không bền vững và cuối cùng sẽ sụp đổ. Tôi cũng lo lắng rằng sự sụp đổ này có thể tàn phá Big Tech, làm gián đoạn nghiêm trọng hệ sinh thái khởi nghiệp và làm xói mòn thêm sự ủng hộ của công chúng đối với ngành công nghệ.
Lý do tôi viết bài này ngày hôm nay là vì có cảm giác như tình hình đang thay đổi nhanh chóng và nhiều "kẻ báo trước sự diệt vong" AI đã xuất hiện: mô hình "o1 (tên mã: Strawberry)" do OpenAI đưa ra (vội vàng) đã được gọi là "một thảm họa lớn" "Phép thuật ngớ ngẩn" (ảo tưởng sai lầm); tin đồn về việc tăng giá cho các mô hình OpenAI trong tương lai (và các nơi khác); Sa thải AI trên quy mô lớn; và sự rời bỏ lãnh đạo khỏi OpenAI. Đây là tất cả những dấu hiệu cho thấy mọi thứ đang bắt đầu sụp đổ.
Vì vậy, tôi cho rằng cần phải giải thích sự khủng hoảng của tình hình hiện nay và tại sao chúng ta lại rơi vào giai đoạn vỡ mộng. Tôi muốn bày tỏ mối quan ngại về sự mong manh của phong trào này cũng như sự ám ảnh quá mức và thiếu định hướng đã đưa chúng ta đến điểm này, và tôi hy vọng một số người có thể làm tốt hơn.
Ngoài ra — và có lẽ đây là điều mà trước đây tôi chưa quan tâm đầy đủ — tôi muốn nêu bật những thiệt hại về con người có thể xảy ra khi bong bóng AI vỡ. Cho dù Microsoft và Google (và những nhà tài trợ AI lớn khác) dần dần giảm tốc độ đầu tư hay pha loãng nguồn lực của công ty để duy trì OpenAI và Anthropic (và các dự án AI sáng tạo của riêng họ), tôi tin rằng kết quả cuối cùng sẽ giống nhau. Tôi lo sợ rằng hàng nghìn người sẽ mất việc và phần lớn ngành công nghệ sẽ nhận ra rằng thứ duy nhất có thể tăng trưởng mãi mãi là ung thư.
Sẽ không có nhiều sự nhẹ nhàng trong bài viết này. Tôi sẽ vẽ ra một bức tranh đen tối cho bạn — không chỉ cho những ông lớn AI mà còn cho toàn bộ ngành công nghệ và nhân viên của nó — và cho bạn biết lý do tại sao tôi cho rằng trò chơi kết thúc lộn xộn và tai hại này lại tốt hơn bạn nghĩ trước đó.
Hãy tiếp tục và chuyển sang chế độ suy nghĩ.
Làm thế nào AI có thể tạo ra có thể tồn tại?
Hiện tại, OpenAI - một tổ chức phi lợi nhuận trên danh nghĩa có thể sớm trở thành tổ chức vì lợi nhuận - đang huy động một vòng tài trợ mới với mức định giá ít nhất là 150 tỷ USD và dự kiến sẽ huy động được ít nhất 6,5 tỷ USD và có thể lên tới 7 tỷ USD. . Vòng này được dẫn dắt bởi Thrive Capital của Josh Kushner, với tin đồn rằng NVIDIA và Apple cũng có thể tham gia. Như tôi đã phân tích chi tiết trước đây, OpenAI sẽ phải tiếp tục huy động số tiền chưa từng có để tồn tại.
Tệ hơn nữa, theo Bloomberg, OpenAI còn đang cố gắng huy động nợ 5 tỷ USD từ các ngân hàng dưới hình thức “hạn mức tín dụng quay vòng”, thường đi kèm với lãi suất cao hơn.
"The Information" cũng đưa tin rằng OpenAI đang đàm phán với MGX, một quỹ đầu tư được Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất hỗ trợ với số vốn 100 tỷ USD, để tìm kiếm đầu tư vào các công ty AI và chất bán dẫn, cũng có thể từ Cơ quan Đầu tư Abu Dhabi (ADIA) .) để gây quỹ. Đây là dấu hiệu cảnh báo cực kỳ nghiêm trọng vì không có ai tự nguyện tìm kiếm nguồn tài trợ từ UAE hay Saudi Arabia. Bạn sẽ chỉ chọn tìm kiếm sự giúp đỡ từ họ nếu bạn cần lượng lớn tiền và không chắc mình có thể tìm được nó ở nơi khác.
Lưu ý bên lề: Như CNBC đã chỉ ra, một trong những đối tác sáng lập của MGX, Mubadala, nắm giữ khoảng 500 triệu USD vốn cổ phần Anthropic mà công ty này có được từ tài sản vụ phá sản của FTX. Bạn có thể tưởng tượng Amazon và Google hẳn sẽ “vui mừng” thế nào trước sự xung đột lợi ích này!
Như tôi đã thảo luận vào cuối tháng 7, OpenAI cần huy động ít nhất 3 tỷ USD và nhiều khả năng là 10 tỷ USD để duy trì hoạt động. Nó dự kiến sẽ lỗ vốn 5 tỷ USD vào năm 2024, một con số có thể sẽ tiếp tục tăng do các mô hình phức tạp hơn đòi hỏi nhiều tài nguyên máy tính và dữ liệu đào tạo hơn. Giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei dự đoán rằng các mẫu xe trong tương lai có thể cần tới 100 tỷ USD chi phí đào tạo.
Nhân tiện, "mức định giá 150 tỷ USD" ở đây đề cập đến cách OpenAI định giá cổ phiếu của công ty cho các nhà đầu tư - mặc dù từ "cổ phiếu" thực sự hơi mơ hồ ở đây. Ví dụ: trong một công ty bình thường, đầu tư 1,5 tỷ USD với mức định giá 150 tỷ USD thường sẽ mang lại "1%" cổ phần của công ty. Tuy nhiên, trong trường hợp của OpenAI, mọi thứ phức tạp hơn nhiều.
OpenAI đã cố gắng huy động vốn vào đầu năm nay với mức định giá 100 tỷ USD, nhưng một số nhà đầu tư đã chùn bước ở mức giá cao, một phần do (trích dẫn các phóng viên Kate Clark và Natasha Mascarenhas của The Information) lo ngại về AI sáng tạo. Mối lo ngại về việc định giá công ty đang gia tăng. quá cao.
OpenAI có thể sẽ chuyển từ một tổ chức phi lợi nhuận sang một tổ chức vì lợi nhuận để hoàn thành vòng cấp vốn này, nhưng phần khó hiểu nhất là những gì các nhà đầu tư thực sự nhận được. Kate Clark của The Information báo cáo rằng các nhà đầu tư tham gia vào vòng này đã được thông báo, trích dẫn, "rằng họ sẽ không nhận được vốn cổ phần truyền thống cho khoản đầu tư của mình... Thay vào đó, họ sẽ nhận được cam kết chia sẻ một phần lợi nhuận của công ty." công ty bắt đầu kiếm được lợi nhuận, họ sẽ nhận được một phần lợi nhuận”.
Không rõ liệu việc trở thành một thực thể vì lợi nhuận có giải quyết được vấn đề này hay không, bởi vì cấu trúc công ty "tổ chức phi lợi nhuận + bộ phận vì lợi nhuận" kỳ lạ của OpenAI có nghĩa là như một phần của khoản đầu tư vào năm 2023, Microsoft được hưởng 75% lợi nhuận của OpenAI . - mặc dù về mặt lý thuyết, việc chuyển đổi sang cơ cấu vì lợi nhuận có thể bao gồm cả vốn chủ sở hữu. Tuy nhiên, khi bạn đầu tư vào OpenAI, bạn sẽ nhận được "Đơn vị chia sẻ lợi nhuận" (PPU), chứ không phải vốn sở hữu. Như Jack Raines đã viết trên Sherwood: "Nếu bạn sở hữu PPU của OpenAI, nhưng công ty không bao giờ tạo ra lợi nhuận và bạn không thể bán nó cho ai đó cho rằng OpenAI cuối cùng sẽ kiếm được lợi nhuận, thì PPU của bạn sẽ vô giá trị."
Cuối tuần qua, Reuters đã công bố một báo cáo cho biết bất kỳ mức định giá 150 tỷ USD nào sẽ "phụ thuộc" vào việc liệu OpenAI có thể tái cơ cấu toàn bộ công ty của mình hay không và trong quá trình dỡ bỏ giới hạn lợi nhuận của nhà đầu tư mà giới hạn hiện tại là 100 lần số tiền đầu tư ban đầu. Giới hạn lợi nhuận này được thiết lập vào năm 2019 và OpenAI cho biết vào thời điểm đó rằng bất kỳ lợi nhuận nào vượt quá giới hạn này sẽ được “trả lại cho các tổ chức phi lợi nhuận để mang lại lợi ích cho nhân loại”. Trong những năm gần đây, công ty đã sửa đổi quy tắc này để cho phép tăng giới hạn lợi nhuận thêm 20% hàng năm bắt đầu từ năm 2025.
Với thỏa thuận chia sẻ lợi nhuận hiện có của OpenAI với Microsoft — chưa kể đến những lỗ vốn lớn mà nó phải gánh chịu — mọi lợi nhuận tốt nhất chỉ là lý thuyết. Có rủi ro nghe có vẻ hấp tấp, dù có tăng 500% thì dù có thêm bao nhiêu số 0 thì vẫn bằng 0.
Reuters cũng nói thêm rằng bất kỳ động thái nào chuyển sang cấu trúc vì lợi nhuận (do đó mang lại mức định giá cao hơn 80 tỷ USD gần đây) sẽ buộc OpenAI phải đàm phán lại với các nhà đầu tư hiện tại vì cổ phần của họ sẽ bị pha loãng.
Riêng biệt, Financial Times lưu ý rằng các nhà đầu tư phải "ký một thỏa thuận điều hành trong đó nêu rõ: 'Bất kỳ khoản đầu tư nào vào [công ty con vì lợi nhuận của OpenAI] phải được xem xét trên tinh thần quyên góp' và rằng OpenAI 'không bao giờ có thể' không thể thực hiện được lợi nhuận." Những điều khoản như vậy quả thực là điên rồ. Bất cứ ai đầu tư vào OpenAI và chịu hậu quả xấu sẽ tự chịu rủi ro, bởi đây là một khoản đầu tư cực kỳ vô lý.
Trên thực tế, các nhà đầu tư không nhận được cổ phần trong OpenAI hoặc bất kỳ quyền kiểm soát nào đối với OpenAI mà chỉ là một công ty lỗ vốn hơn 5 tỷ USD mỗi năm và có khả năng lỗ vốn nhiều hơn vào năm 2025 (nếu nó có thể tồn tại cho đến lúc đó) ) cổ phần trong lợi nhuận trong tương lai của công ty.
Các mô hình và sản phẩm của OpenAI — chúng ta sẽ thảo luận về tính hữu dụng của chúng sau — hoạt động cực kỳ kém lợi nhuận. "The Information" báo cáo rằng OpenAI sẽ trả cho Microsoft khoảng 4 tỷ USD vào năm 2024 để hỗ trợ ChatGPT và mô hình cơ bản của nó, đây là mức giá chiết khấu 1,30 USD cho mỗi GPU mỗi giờ do Microsoft cung cấp so với mức giá thông thường dành cho các loại khác. khách hàng là $3,40 đến $4 một giờ. Điều này có nghĩa là nếu không có sự hợp tác độ sâu với Microsoft, OpenAI có thể chi tới 6 tỷ USD mỗi năm cho máy chủ - và con số này chưa bao gồm các chi phí khác như chi phí nhân viên (1,5 tỷ USD mỗi năm). Và như tôi đã thảo luận trước đây, chi phí đào tạo hiện ở mức 3 tỷ USD mỗi năm và gần như chắc chắn sẽ tiếp tục tăng.
Mặc dù The Information đưa tin vào tháng 7 rằng thu nhập hàng năm của OpenAI là từ 3,5 tỷ USD đến 4,5 tỷ USD, nhưng tờ New York Times tuần trước đã đưa tin rằng thu nhập hàng năm của OpenAI "hiện đã vượt quá 2 tỷ USD", có nghĩa là dữ liệu cuối năm rất có thể ở gần mức thấp nhất trong năm. phạm vi ước tính đó.
Tóm lại, OpenAI đang "đốt tiền" và sẽ chỉ đốt thêm tiền trong tương lai, và để tiếp tục đốt tiền, nó sẽ phải huy động vốn từ các nhà đầu tư đã ký vào tuyên bố "Chúng tôi có thể không bao giờ có lãi".
Như tôi đã viết trước đây, một vấn đề khác với OpenAI là AI tổng quát (mở rộng cho mô hình GPT và sản phẩm ChatGPT) không giải quyết được các vấn đề phức tạp khiến chi phí khổng lồ của nó. Các mô hình này dựa trên xác suất, dẫn đến các vấn đề lớn, khó giải quyết - nói cách khác, chúng không biết gì ngoài việc tạo ra câu trả lời (hoặc hình ảnh, bản dịch hoặc tóm tắt) dựa trên dữ liệu đào tạo và các nhà phát triển mô hình Dữ liệu đào tạo này đang được sử dụng hết ở mức đáng báo động.
Hiện tượng “ảo giác” – trong đó một mô hình tạo ra thông tin không đúng sự thật một cách rõ ràng (hoặc tạo ra điều gì đó có vẻ sai trong hình ảnh hoặc video) – không thể giải quyết hoàn toàn bằng các công cụ toán học hiện có. Mặc dù hiện tượng ảo giác có thể được giảm bớt hoặc giảm nhẹ, nhưng sự hiện diện của nó khiến AI khó có thể thực sự dựa vào các ứng dụng quan trọng trong việc kinh doanh.
Ngay cả khi AI có thể giải quyết được các vấn đề kỹ thuật thì vẫn chưa rõ liệu nó có thực sự mang lại giá trị cho việc kinh doanh hay không. Tuần trước, The Information đưa tin rằng khách hàng sử dụng bộ 365 của Microsoft (bao gồm Word, Excel, PowerPoint và Outlook, đặc biệt là nhiều gói phần mềm hướng đến doanh nghiệp, cũng gắn chặt với các dịch vụ tư vấn của Microsoft) hiếm khi áp dụng "Phi công phụ" điều khiển bằng AI của họ. sản phẩm. Chỉ 0,1% đến 1% trong số 4,4 triệu người dùng (30 đến 50 USD mỗi người) trả tiền cho các tính năng này. Một công ty đang thử nghiệm khả năng của AI cho biết "hầu hết mọi người hiện không thấy nhiều giá trị trong đó". Những người khác nói rằng "nhiều doanh nghiệp vẫn chưa thấy những cải tiến đột phá về năng suất và các lĩnh vực khác" và họ "không xác định". khi nào nó sẽ có sẵn."
Vậy Microsoft tính phí bao nhiêu cho những tính năng không quan trọng này? Đó là một khoản bổ sung đáng ngạc nhiên là $30 mỗi người dùng mỗi tháng hoặc lên tới $50 mỗi người dùng mỗi tháng cho tính năng "Trợ lý bán hàng". Điều này thực sự yêu cầu khách hàng phải tăng gấp đôi phí ban đầu – nhân tiện, đây là hợp đồng hàng năm! – và những sản phẩm này dường như không hữu ích lắm.
Một điều cần nói thêm: Các vấn đề của Microsoft phức tạp đến mức họ có thể yêu cầu nội dung tin tức của riêng mình trong tương lai.
Đây là tình trạng hiện tại của AI thế hệ - những người dẫn đầu về phần mềm kinh doanh và năng suất không thể tìm thấy sản phẩm mà khách hàng sẵn sàng trả tiền, một phần vì kết quả quá tầm thường và một phần vì chi phí quá cao để có thể biện minh được. Nếu Microsoft cần tính mức phí cao như vậy, đó là vì Satya Nadella muốn đạt thu nhập 500 tỷ USD vào năm 2030 (mục tiêu được tiết lộ trong một bản ghi nhớ được đưa ra trong phiên điều trần công khai về việc Microsoft mua lại Activision Blizzard), hoặc vì chi phí quá cao. cao để giảm giá, hoặc cả hai.
Tuy nhiên, hầu hết mọi người đều nhấn mạnh rằng tương lai của AI sẽ gây sốc cho chúng ta - thế hệ tiếp theo của các mô hình ngôn ngữ lớn sắp đến gần và chúng sẽ rất tuyệt vời.
Tuần trước, chúng ta đã có cái nhìn thực sự đầu tiên về cái gọi là “tương lai”. Tuy nhiên, kết quả thật đáng thất vọng.
một trò ảo thuật ngu ngốc
OpenAI đã phát hành o1 — có tên mã là “Dâu tây” — vào tối thứ Năm với mức độ phấn khích đến mức trần tục như một chuyến đi đến nha sĩ. Trong sê-ri tweet, Sam Altman đã mô tả o1 là "mô hình phù hợp và mạnh mẽ nhất" của OpenAI. Mặc dù thừa nhận rằng o1 "vẫn còn nhiều thiếu sót, còn nhiều hạn chế và sau một thời gian sử dụng, hiệu năng của nó không còn ấn tượng như lúc mới sử dụng", ông hứa rằng o1 sẽ xử lý nhiệm vụ ở những chỗ đó tốt hơn. là một câu trả lời đúng rõ ràng (chẳng hạn như lập trình, các bài toán hoặc các bài toán khoa học).
Bản thân điều này đã khá rõ ràng – nhưng chúng ta sẽ nói nhiều hơn về điều đó sau. Đầu tiên, hãy nói về cách nó thực sự hoạt động. Tôi sẽ giới thiệu một số khái niệm mới nhưng tôi hứa sẽ không đi sâu vào những chi tiết quá phức tạp. Nếu bạn thực sự muốn đọc lời giải thích của OpenAI, bạn có thể tìm thấy nó trong bài viết trên trang web chính thức của họ - "Học cách suy luận với LLM".
Khi đối diện một vấn đề, o1 chia nó thành các bước riêng lẻ - hy vọng những bước đó cuối cùng sẽ dẫn đến câu trả lời đúng. Quá trình này được gọi là “Chuỗi suy nghĩ”. Sẽ dễ hiểu hơn nếu bạn coi o1 là hai phần của cùng một mô hình.
Ở mỗi bước, một phần của mô hình áp dụng học tăng cường và phần khác (phần đưa ra kết quả) "thưởng" hoặc "trừng phạt" dựa trên tính đúng đắn của tiến trình (bước "suy luận"), điều chỉnh chính sách khi bị trừng phạt. Điều này hoạt động khác với các mô hình ngôn ngữ lớn khác ở chỗ mô hình tạo ra đầu ra rồi nhìn lại nó, và thay vì chỉ tạo câu trả lời và đưa ra trực tiếp, mô hình sẽ bỏ qua hoặc nhận ra các bước 'tốt' để đi đến câu trả lời cuối cùng .
Mặc dù điều này nghe có vẻ giống như một bước đột phá lớn hoặc thậm chí là một bước tiến khác hướng tới Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI) được đánh giá cao - nhưng không phải vậy - thay vào đó, OpenAI có thể lựa chọn phát hành o1 dưới dạng một sản phẩm độc lập. Các ví dụ được OpenAI hiển thị - chẳng hạn như các bài toán và khoa học - đều là nhiệm vụ có thể biết trước câu trả lời và câu trả lời cho nhiệm vụ này có thể đúng hoặc không chính xác, cho phép mô hình hướng dẫn "Chuỗi suy nghĩ" ở mỗi nhiệm vụ. bước chân.
Bạn sẽ nhận thấy rằng OpenAI không chỉ ra cách mô hình o1 có thể giải quyết các vấn đề phức tạp mà câu trả lời chưa được biết, dù là toán học hay cách khác. Bản thân OpenAI cũng thừa nhận rằng họ đã nhận được phản hồi rằng o1 dễ bị "ảo giác" hơn GPT-4o và so với các mẫu trước đó, o1 càng miễn cưỡng thừa nhận rằng mình không có câu trả lời. Điều này là do, mặc dù có một phần của mô hình kiểm tra đầu ra của nó nhưng phần "kiểm tra" này cũng có thể gây ảo giác (đôi khi AI sẽ bịa ra những câu trả lời có vẻ hợp lý, do đó gây ảo giác).
Theo OpenAI, o1 còn thuyết phục hơn đối với người dùng nhờ cơ chế “Chuỗi suy nghĩ”. Vì o1 cung cấp các câu trả lời chi tiết hơn nên mọi người có nhiều khả năng tin tưởng vào kết quả đầu ra của nó hơn, ngay cả khi những câu trả lời đó sai hoàn toàn.
Nếu bạn cho rằng lời chỉ trích của tôi về OpenAI quá gay gắt, hãy xem xét cách công ty quảng bá o1. Nó mô tả quá trình đào tạo chuyên sâu là "suy nghĩ" và "lý luận", nhưng thực chất nó chỉ là đoán, và mỗi bước đều là đoán xem bạn có đoán đúng hay không và kết quả cuối cùng thường có thể được biết trước.
Đây là một sự xúc phạm đối với con người - những nhà tư tưởng thực sự. Suy nghĩ của con người dựa trên sê-ri tập hợp các yếu tố phức tạp: từ kinh nghiệm cá nhân và kiến thức tích lũy cả đời cho đến các chất hóa học trong não. Mặc dù chúng ta cũng “đoán” xem một số bước nhất định có đúng khi giải các bài toán phức tạp hay không, nhưng những phỏng đoán của chúng ta dựa trên những sự kiện cụ thể chứ không phải những phép toán vụng về như o1.
Và, chàng trai, nó đắt tiền.
Giá cho bản xem trước o1 là 15 USD trên một triệu mã thông báo đầu vào và 60 USD trên một triệu mã thông báo đầu ra. Nói cách khác, chi phí đầu vào của o1 gấp ba lần GPT-4o và chi phí đầu ra gấp bốn lần. Tuy nhiên, trong đó một chi phí ẩn. Nhà khoa học dữ liệu Max Woolf đã chỉ ra rằng "mã thông báo suy luận" của OpenAI - tức là nội dung đầu ra được sử dụng để đi đến câu trả lời cuối cùng - không hiển thị trong API. Điều này có nghĩa là không chỉ giá của o1 cao hơn mà bản chất sản phẩm của nó đòi hỏi người dùng phải thanh toán thường xuyên hơn. Tất cả nội dung được tạo ra để "suy nghĩ" về câu trả lời (nói rõ hơn, mô hình không phải là "suy nghĩ") cũng sẽ bị tính phí, khiến giải pháp cho các vấn đề phức tạp như lập trình có khả năng cực kỳ tốn kém.
Bây giờ hãy nói về độ chính xác. Trên Hacker News, một trang web giống Reddit thuộc sở hữu của Y Combinator, công ty từng do Sam Altman thành lập, có người đã phàn nàn rằng o1 đã "tạo ra" các thư viện và chức năng không tồn tại một cách bất ngờ khi xử lý nhiệm vụ lập trình và để đáp lại trực tuyến Xảy ra lỗi khi trả lời một câu hỏi không thể dễ dàng tìm thấy.
Trên Twitter, người sáng lập công ty khởi nghiệp và cựu nhà phát triển trò chơi Henrik Kniberg đã yêu cầu o1 viết chương trình Python để tính tích của hai số và dự đoán kết quả đầu ra của chương trình. Mặc dù o1 đã viết mã chính xác (mặc dù mã có thể ngắn gọn hơn và chỉ một dòng), nhưng kết quả thực tế hoàn toàn sai. Karthik Kannan, người sáng lập công ty AI, cũng đã tiến hành kiểm tra nhiệm vụ lập trình và o1 đã tự nhiên "bịa ra" một lệnh không tồn tại trong API.
Một người dùng khác, Sasha Yanshin, đã cố gắng chơi cờ với o1. Kết quả là o1 đã "tạo ra" một quân cờ trên bàn cờ một cách bất ngờ và sau đó thua ván cờ.
Vì hơi nghịch ngợm nên tôi cũng thử nhờ o1 liệt kê các bang có chữ "A" trong tên. Sau mười tám giây suy nghĩ, nó đã đưa ra tên của 37 bang, trong đó Mississippi. Và câu trả lời đúng phải là 36 trạng thái.
Khi tôi yêu cầu nó liệt kê các tiểu bang có chữ "W" trong tên, nó đã suy nghĩ trong 11 giây và thực sự bao gồm cả Bắc Carolina và Bắc Dakota.
Tôi cũng hỏi o1 chữ "R" xuất hiện lần trong tên mã "Strawberry" và nó trả lời là hai.
OpenAI tuyên bố rằng o1 hoạt động ngang bằng với các nghiên cứu sinh tiến sĩ về các tiêu chuẩn phức tạp về vật lý, hóa học và sinh học. Nhưng rõ ràng nó hoạt động chưa được tốt ở các môn địa lý, bài kiểm tra tiếng Anh cơ bản, toán và lập trình.
Đáng chú ý, đây chính xác là “trò ảo thuật to lớn, ngu ngốc” mà tôi đã dự đoán trong bản tin trước đây. OpenAI tung ra "Strawberry" chỉ để chứng minh cho các nhà đầu tư và công chúng rằng cuộc cách mạng AI vẫn đang diễn ra, nhưng những gì nó thực sự tung ra là một mô hình cồng kềnh, nhàm chán và đắt tiền.
Tệ hơn nữa, thật khó để giải thích tại sao mọi người nên quan tâm đến o1. Trong khi Sam Altman có thể khoe khoang về “khả năng suy luận” của mình, thì những người có tiền để tiếp tục tài trợ cho anh ấy lại thấy thời gian chờ đợi từ 10 đến 20 giây, các vấn đề về độ chính xác thực tế cơ bản và thiếu bất kỳ tính năng mới thú vị nào.
Không ai quan tâm đến những câu trả lời "tốt hơn" nữa - họ muốn thứ gì đó hoàn toàn mới và tôi không cho rằng OpenAI biết cách đạt được điều đó. Nỗ lực của Altman nhằm nhân cách hóa o1 bằng cách làm cho nó "suy nghĩ" và "lý trí" rõ ràng ngụ ý rằng đó là một bước tiến tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), nhưng ngay cả những người ủng hộ AI trung thành nhất cũng khó có thể cảm thấy phấn khích. .
Trên thực tế, tôi cho rằng o1 cho thấy OpenAI vừa tuyệt vọng vừa thiếu nguyên bản.
Giá không giảm, phần mềm không trở nên hữu ích hơn và mẫu "thế hệ tiếp theo" mà chúng tôi đã nghe nói đến từ tháng 11 hóa ra lại thất bại. Những mô hình này cũng đang rất cần dữ liệu đào tạo, đến mức hầu hết mọi mô hình ngôn ngữ lớn đều kết hợp một số loại nội dung có bản quyền. Sự cấp bách đó đã khiến Runway, một trong những công ty sản xuất video lớn nhất, khởi động "nỗ lực toàn công ty" nhằm thu thập hàng nghìn video YouTube và nội dung vi phạm bản quyền để đào tạo các mô hình của mình, trong khi một vụ kiện liên bang vào tháng 8 cáo buộc NVIDIA về các hoạt động tương tự đã được áp dụng. để nhiều người sáng tạo đào tạo phần mềm AI “Cosmos” của họ.
Chiến lược pháp lý hiện tại về cơ bản là giữ vững ý chí và hy vọng rằng những vụ kiện này không đạt đến mức thiết lập bất kỳ tiền lệ pháp lý nào có thể xác định việc đào tạo những mô hình này là vi phạm bản quyền - đó chính xác là những gì đã xảy ra. nghiên cứu liên ngành gần đây được tài trợ bởi Sáng kiến Bản quyền.
Các vụ kiện đang được tiến hành và vào tháng 8, một thẩm phán đã phê chuẩn các khiếu nại vi phạm bản quyền tiếp theo đối với Stability AI và DeviantArt, những công ty đã sử dụng mô hình cũng như các khiếu nại vi phạm bản quyền và thương hiệu đối với Midjourney. Nếu bất kỳ vụ kiện nào thắng kiện, đó sẽ là một đòn thảm khốc đối với OpenAI và Anthropic, đặc biệt là đối với Google và Meta, vốn sử dụng hàng triệu bộ dữ liệu tác phẩm nghệ sĩ, bởi các mô hình AI gần như không thể "quên"dữ liệu đào tạo, điều mà có nghĩa là họ sẽ cần được đào tạo lại từ đầu, điều này sẽ tiêu tốn hàng tỷ đô la và khiến họ kém hiệu quả hơn đáng kể trong việc thực hiện nhiệm vụ mà bản thân nhiệm vụ không thực sự giỏi.
Tôi lo ngại sâu sắc rằng nền tảng của ngành giống như pháo đài trên cát. Các mô hình ngôn ngữ lớn ở quy mô ChatGPT, Claude, Gemini và Llama là không bền vững và dường như không có con đường dẫn đến lợi nhuận, vì tính chất tính toán chuyên sâu của AI có nghĩa là việc đào tạo chúng sẽ tốn hàng trăm triệu, thậm chí hàng tỷ đô la và đòi hỏi Lượng lớn dữ liệu đào tạo đến mức các công ty này đang đánh cắp dữ liệu từ hàng triệu nghệ sĩ và nhà văn một cách hiệu quả và hy vọng thoát khỏi hành động pháp lý.
Ngay cả khi chúng ta đặt những câu hỏi này sang một bên, AI tạo sinh và các kiến trúc liên quan của nó dường như không mang lại bất kỳ bước đột phá mang tính cách mạng nào và chu kỳ cường điệu hóa về AI tạo sinh không thực sự phù hợp với ý nghĩa của thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo". AI sáng tạo, ở mức tốt nhất, đôi khi sẽ chỉ có thể tạo chính xác thứ gì đó, tóm tắt tài liệu hoặc tiến hành nghiên cứu ở tốc độ "nhanh hơn" không xác định. Copilot do Microsoft tung ra cho Microsoft 365 tuyên bố có "hàng nghìn kỹ năng" và cung cấp "khả năng không giới hạn" cho doanh nghiệp, nhưng các ví dụ mà nó đưa ra không gì khác hơn là tạo hoặc tóm tắt email, "khởi chạy bản trình bày thông qua lời nhắc" và truy vấn Bảng Excel - Những thứ này các tính năng có thể hữu ích, nhưng chúng không hề mang tính cách mạng.
Chúng tôi không ở "giai đoạn đầu". Kể từ tháng 11 năm 2022, các công ty công nghệ lớn đã chi hơn 150 tỷ USD chi vốn và đầu tư vào cơ sở hạ tầng cũng như các công ty khởi nghiệp AI mới nổi, đồng thời đầu tư vào các mô hình của riêng họ. OpenAI đã huy động được 13 tỷ USD và có thể thuê bất kỳ ai họ muốn, và Anthropic cũng vậy.
Tuy nhiên, kết quả của phiên bản công nghiệp này của "Kế hoạch Marshall" nhằm thúc đẩy sự cất cánh của AI có thể tạo ra chỉ là sự ra đời của bốn hoặc năm mô hình ngôn ngữ quy mô lớn gần như giống hệt nhau, các công ty khởi nghiệp có lợi nhuận thấp nhất trên thế giới và hàng nghìn công ty có trình độ cao. -các công cụ tích hợp có hiệu suất tầm thường.
AI sáng tạo đang được tiếp thị với nhiều lời nói dối:
1. Đó là trí tuệ nhân tạo. 2. Nó trở nên tốt hơn. 3. Nó sẽ trở thành trí tuệ nhân tạo thực sự. 4. Nó quá sức chịu đựng.
Bỏ qua các thuật ngữ như “hiệu suất”—thường được sử dụng để mô tả “độ chính xác” hoặc “tốc độ” của nội dung được tạo ra hơn là trình độ kỹ năng—các mô hình ngôn ngữ lớn đã đạt đến mức ổn định một cách hiệu quả. Cái gọi là "mạnh hơn" thường không có nghĩa là "có thể làm được nhiều hơn" mà là "đắt hơn", nghĩa là bạn vừa tạo ra thứ gì đó có giá cao hơn nhưng không có chức năng gia tăng.
Nếu nỗ lực tổng hợp của mọi nhà đầu tư rủi ro và gã khổng lồ công nghệ lớn vẫn chưa tìm ra trường hợp sử dụng thực sự có ý nghĩa mà nhiều người sẵn sàng trả tiền, điều đó có nghĩa là sẽ không có trường hợp sử dụng mới nào xuất hiện. Các mô hình ngôn ngữ lớn - vâng, đó là nơi mà hàng tỷ đô la này đang chảy vào - sẽ không đột nhiên trở nên có khả năng hơn chỉ vì những gã khổng lồ công nghệ và OpenAI ném thêm 150 tỷ đô la nữa. Chưa có ai cố gắng làm cho những điều này trở nên hiệu quả hơn, hoặc ít nhất là chưa có ai thành công trong việc làm đó. Nếu ai đó thành công, họ sẽ làm nên chuyện lớn.
Những gì chúng ta đang phải đối mặt là một ảo tưởng phổ biến - một công nghệ ngõ cụt dựa trên hành vi trộm cắp bản quyền (điều xảy ra trong mọi thế hệ công nghệ, không thể tránh khỏi) đòi hỏi vốn liên tục để duy trì hoạt động và Các dịch vụ được cung cấp tốt nhất là tùy chọn, được ngụy trang như một số loại chức năng tự động không thực sự được cung cấp, tiêu tốn hàng tỷ đô la và sẽ tiếp tục như vậy. AI sáng tạo không chạy bằng tiền (hoặc điểm điện toán đám mây) mà dựa vào sự tự tin. Vấn đề là niềm tin - giống như vốn đầu tư - là một nguồn lực có hạn.
Mối quan tâm của tôi là chúng ta có thể đang ở trong một cuộc khủng hoảng AI tương tự như cuộc khủng hoảng thế chấp lần- hàng nghìn công ty đang tích hợp AI vào việc kinh doanh của họ, nhưng giá cả không hề ổn định và không có khả năng sinh lời.
Hầu hết mọi công ty khởi nghiệp tuyên bố là "được hỗ trợ bởi AI" đều dựa trên sự kết hợp nào đó giữa GPT hoặc Claude. Những mô hình này được phát triển bởi hai công ty đang lỗ vốn nặng nề (Anthropic dự kiến lỗ vốn 2,7 tỷ USD trong năm nay) với chiến lược định giá nhằm thu hút nhiều khách hàng hơn chứ không tạo ra lợi nhuận. Như đã đề cập trước đó, OpenAI dựa vào nguồn tài trợ từ Microsoft - bao gồm "tín dụng đám mây" mà nó kiếm được và mức giá ưu đãi do Microsoft cung cấp - và giá của nó hoàn toàn phụ thuộc vào sự hỗ trợ liên tục của Microsoft với tư cách là nhà đầu tư và nhà cung cấp dịch vụ, đồng thời Anthropic hợp tác với The Amazon -Thỏa thuận của Google phải đối mặt với các vấn đề tương tự.
Dựa trên lỗ vốn của họ, tôi suy đoán rằng nếu OpenAI hoặc Anthropic được định giá gần với chi phí thực tế, thì giá của các lệnh gọi API có thể tăng từ 10 đến 100 lần, mặc dù rất khó để nói chính xác nếu không có dữ liệu thực tế. Nhưng chúng ta có thể xem xét các số liệu do The Information báo cáo, trong đó OpenAI dự kiến chi phí máy chủ tại Microsoft sẽ đạt 4 tỷ USD vào năm 2024 — tôi có thể nói thêm rằng, con số này rẻ hơn hai lần rưỡi so với mức phí mà Microsoft tính cho các khách hàng khác — cộng với chi phí hàng năm của OpenAI. lỗ vốn hơn 5 tỷ USD.
OpenAI rất có thể chỉ tính một phần chi phí để chạy các mô hình của mình và chỉ có thể duy trì hiện trạng nếu có thể tiếp tục huy động nhiều vốn rủi ro hơn bao giờ hết và tiếp tục nhận được mức giá ưu đãi từ Microsoft, gần đây cho biết. với tư cách là một đối thủ cạnh tranh. Mặc dù chưa chắc chắn nhưng cũng có lý khi cho rằng rằng Anthropic nhận được mức giá ưu đãi tương tự từ Amazon Web Services và Google Cloud.
Giả sử Microsoft cung cấp cho OpenAI 10 tỷ USD tín dụng điện toán đám mây và OpenAI chi 4 tỷ USD cho chi phí máy chủ, cộng với 2 tỷ USD chi phí đào tạo giả định – chi phí chắc chắn sẽ tăng sau khi ra mắt các mô hình o1 và “Orion” mới. nhiều hơn nữa - vì vậy OpenAI có thể cần nhiều tín dụng hơn vào năm 2025 hoặc bắt đầu thanh toán cho Microsoft bằng tiền mặt thực tế.
Mặc dù Microsoft, Amazon và Google có thể tiếp tục đưa ra mức giá chiết khấu nhưng câu hỏi đặt ra là liệu những giao dịch này có mang lại lợi nhuận cho họ hay không. Như chúng ta đã thấy sau báo cáo thu nhập hàng quý mới nhất của Microsoft, các nhà đầu tư ngày càng lo ngại về chi phí vốn (CapEx) cần thiết để xây dựng cơ sở hạ tầng AI tổng quát, trong đó nhiều người bày tỏ nghi ngờ về khả năng sinh lời của công nghệ này.
Điều chúng tôi thực sự không biết là AI tạo ra lợi nhuận như thế nào đối với các công ty công nghệ quy mô lớn này, bởi vì họ tính toán những chi phí này cùng với lợi nhuận khác. Mặc dù chúng tôi không thể biết chắc chắn nhưng tôi có thể tưởng tượng rằng nếu việc kinh doanh này có lãi thì họ sẽ nói về thu nhập họ nhận được từ những hoạt động kinh doanh đó, nhưng thực tế không phải vậy.
Thị trường cực kỳ nghi ngờ về sự bùng nổ của AI thế hệ và Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang đã không đưa ra câu trả lời thực chất về lợi tức đầu tư vào AI, khiến giá trị vốn hóa thị trường của Nvidia giảm mạnh 279 tỷ USD trong một ngày. Đây là vụ sụp đổ thị trường chứng khoán lớn nhất trong lịch sử thị trường Mỹ, với tổng giá trị bị mất tương đương gần mức đỉnh điểm của 5 cổ phiếu Lehman Brothers. Mặc dù sự so sánh kết thúc ở đó - Nvidia thậm chí không có rủi ro thất bại và nếu có, tác động mang tính hệ thống sẽ không nghiêm trọng - đó vẫn là một số tiền đáng kinh ngạc và cho thấy sức mạnh bóp méo của AI trên thị trường.
Đầu tháng 8, Microsoft, Amazon và Google đều chịu tổn thất nặng nề trên thị trường do chi tiêu vốn liên quan đến AI quy mô lớn. Nếu họ không cho thấy tăng trưởng thu nhập đáng kể trong quý tới từ khoản đầu tư 150 tỷ USD (hoặc hơn) vào các trung tâm dữ liệu mới và GPU NVIDIA, họ sẽ còn phải đối mặt với nhiều áp lực hơn.
Điều cần nhớ là ngoài AI, không có thị trường nào khác cho ý tưởng của các công ty công nghệ lớn. Khi các công ty như Microsoft và Amazon bắt đầu có dấu hiệu tăng trưởng chậm lại, họ cũng bắt đầu gấp rút chứng tỏ cho thị trường thấy rằng họ vẫn có thể cạnh tranh. Google, một công ty độc quyền liên rủi ro gần như hoàn toàn dựa vào tìm kiếm và quảng cáo, cũng cần thứ gì đó mới mẻ và bắt mắt để thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư - tuy nhiên, những sản phẩm đó không mang lại đủ tiện ích và có vẻ như phần lớn thu nhập đến từ Các công ty đã "thử" AI và nhận ra rằng nó không có giá trị.
Hiện tại, có hai khả năng:
1. Các công ty công nghệ lớn nhận ra rằng họ đang bị mắc kẹt trong đó và quyết định giảm chi tiêu vốn liên quan đến AI vì sợ Phố Wall không hài lòng.
2. Để tìm kiếm điểm tăng trưởng mới, các công ty công nghệ lớn đã quyết định cắt giảm chi phí để duy trì hoạt động mang tính hủy diệt, sa thải nhân viên và chuyển nguồn vốn từ việc kinh doanh khác để hỗ trợ “cuộc đua tử thần” của thế hệ AI.
Chưa rõ kịch bản nào sẽ xảy ra. Nếu các công ty công nghệ lớn chấp nhận rằng AI tạo ra không phải là thực tế của tương lai, họ thực sự không có gì khác để thể hiện với Phố Wall, nhưng có thể áp dụng chiến lược "năm hiệu quả" giống như Meta, giảm chi tiêu vốn (và sa thải nhân viên) trong khi hứa hẹn sẽ "giảm đầu tư" "Ở một mức độ nhất định. Đây là con đường có nhiều khả năng xảy ra nhất mà Amazon và Google sẽ đi, bởi vì bất chấp mong muốn giữ cho Phố Wall vui vẻ, họ vẫn có việc kinh doanh độc quyền sinh lời để dựa vào, ít nhất là vào thời điểm hiện tại.
Tuy nhiên, trong vài quý tới cần phải chứng kiến tăng trưởng thu nhập thực tế từ AI và đó phải là những tuyên bố đáng kể, không mơ hồ về việc AI là một “thị trường trưởng thành” hay “ tăng trưởng hàng năm”. Nếu chi tiêu vốn tăng tương ứng thì đóng góp thực tế này sẽ cần phải tăng lên đáng kể.
Tôi không cho rằng tăng trưởng này sẽ xảy ra. Dù là quý 3 năm 2024, quý 4 năm 2024 hay quý 1 năm 2025, Phố Wall sẽ bắt đầu trừng phạt các công ty công nghệ lớn vì lòng tham AI, và hình phạt này sẽ nghiêm khắc hơn hình phạt dành cho Nvidia, mặc dù Huang những lời nói suông và những khẩu hiệu vô dụng, Nvidia là công ty duy nhất thực sự có thể cho thấy AI có thể tăng thu nhập như thế nào.
Tôi hơi lo lắng rằng kịch bản thứ hai có nhiều khả năng xảy ra hơn: các công ty này tin chắc rằng "AI là tương lai" và văn hóa của họ hoàn toàn tách rời khỏi việc phát triển phần mềm giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, điều này có thể thiêu rụi toàn bộ công ty. Tôi vô cùng lo ngại rằng việc sa thải hàng loạt sẽ được sử dụng để tài trợ cho phong trào này và vài năm qua khiến tôi không cho rằng họ sẽ đưa ra lựa chọn đúng đắn khi rời xa AI.
Big Tech đã bị đầu độc hoàn toàn bởi các nhà tư vấn quản lý—Amazon, Microsoft và Google đều do các MBA điều hành—và bởi những con quái vật tương tự xung quanh họ, như Prabhakar Raghavan tại Google, người đã xua đuổi những người thực sự xây dựng Google Tìm kiếm để họ tự kiểm soát .
Những người này không thực sự đối diện các vấn đề của con người, họ tạo ra nền văn hóa tập trung vào việc giải quyết các vấn đề tưởng tượng mà phần mềm có thể khắc phục. Đối với những người dành cả cuộc đời để ngồi họp hoặc đọc email, AI có thể tạo ra có vẻ hơi kỳ diệu. Tôi nghĩ tâm lý thành công của Satya Nadella (CEO Microsoft) chủ yếu là “để kỹ thuật viên giải quyết vấn đề”. Sundar Pichai có thể đã chấm dứt toàn bộ cơn sốt AI sáng tạo bằng cách chế nhạo khoản đầu tư của Microsoft vào OpenAI - nhưng ông đã không làm vậy vì những người này không có bất kỳ ý tưởng thực sự nào và những công ty này không được điều hành bởi những người từng trải qua các vấn đề , chứ đừng nói đến những người thực sự biết cách giải quyết vấn đề.
Họ cũng đang tuyệt vọng, và tình hình này chưa bao giờ nghiêm trọng hơn đối với họ, ngoại trừ hàng tỷ Meta đã đốt cháy Metaverse. Tuy nhiên, tình huống này nghiêm trọng và tồi tệ hơn nhiều vì họ đã đầu tư lượng lớn tiền và ràng buộc AI chặt chẽ vào công ty của họ đến mức việc loại bỏ AI sẽ vừa gây xấu hổ vừa gây tổn hại cho cổ phiếu, đó thực sự là tất cả những gì cần thiết.
Tất cả điều này có thể đã được dừng lại sớm hơn nếu giới truyền thông thực sự buộc họ phải chịu trách nhiệm. Câu chuyện này được rao bán bằng cách lừa đảo tương tự như các chu kỳ cường điệu trước đó, với việc giới truyền thông cho rằng các công ty này sẽ "khắc phục vấn đề" mặc dù rõ ràng là họ sẽ không làm vậy. Bạn có nghĩ tôi đang bi quan không? Vậy kế hoạch tiếp theo cho AI thế hệ là gì? Nó sẽ làm gì tiếp theo? Nếu câu trả lời của bạn là họ “giải quyết được vấn đề” hoặc họ “có những điều tuyệt vời đằng sau hậu trường”, thì bạn là người tham gia vô thức vào hoạt động tiếp thị (hãy nghĩ về câu này).
Người tường thuật từ tác giả bài viết này: Chúng ta thực sự cần ngừng bị lừa bởi những thứ này. Khi Mark Zuckerberg tuyên bố rằng chúng ta sắp bước vào Metaverse, lượng lớn cơ quan truyền thông—như The New York Times, The Verge, CBS News, và CNN, cùng nhiều cơ quan khác—đã tham gia để quảng bá một khái niệm rõ ràng là thiếu sót. bán chính mình trên những lời nói dối hoàn toàn về tương lai. Rõ ràng đó không gì khác hơn là một thế giới thực tế ảo tồi tệ, nhưng tờ Wall Street Journal vẫn gọi chu kỳ cường điệu là "viễn cảnh mong đợi tương lai của Internet" sáu tháng sau khi nó rõ ràng đã lỗi thời. Điều tương tự cũng xảy ra với crypto, Web3 và NFT! The Verge, The New York Times, CNN, CBS News - những phương tiện truyền thông này một lần nữa tham gia vào việc quảng bá những gì rõ ràng là công nghệ vô dụng - tôi nên đề cập cụ thể đến The Verge, thực ra là Casey Newton, người tham gia loạt phim Sau ba lần chào hàng Công nghệ này, mặc dù có danh tiếng tốt, nhưng vào tháng 7 người ta đã tuyên bố rằng "có một trong những mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ nhất có thể cung cấp cho công ty nhiều cơ sở sản phẩm có lợi nhuận", trong khi trên thực tế, công nghệ này sẽ chỉ thua lỗ chứ không phải nhưng Cung cấp bất kỳ sản phẩm nào thực sự hữu ích và lâu dài.
Tôi tin rằng ít nhất Microsoft sẽ bắt đầu giảm chi phí trong các lĩnh vực việc kinh doanh khác để giúp duy trì sự bùng nổ AI. Trong email được một nguồn chia sẻ với tôi vào đầu năm nay, đội ngũ lãnh đạo cấp cao của Microsoft đã yêu cầu (nhưng kế hoạch cuối cùng đã bị gác lại) giảm yêu cầu về điện năng ở nhiều khu vực trong công ty để giải phóng năng lượng cho GPU, bao gồm cả việc chuyển các dịch vụ điện toán khác sang di chuyển sang các nước khác để giải phóng sức mạnh tính toán của AI.
Trong phần Microsoft trên mạng xã hội nặc danh Blind (yêu cầu xác minh email của công ty), một nhân viên của Microsoft đã phàn nàn vào giữa tháng 12 năm 2023 rằng “AI đang ngốn tiền của họ”, nói rằng “chi phí của AI quá cao và ngốn hết tiền lương tăng lên”. Tình hình sẽ không khá hơn chút nào.” Một nhân viên khác đã chia sẻ những lo lắng của họ vào giữa tháng 7, nói rằng họ hiểu rõ rằng Microsoft đã "nghiện" việc "cắt giảm chi phí để tài trợ cho dòng tiền hoạt động đối với giá cổ phiếu của Nvidia" và rằng hành động này đã "làm tổn hại sâu sắc đến lợi nhuận của Microsoft. " văn hoá".
Một nhân viên khác nói thêm rằng họ tin rằng "Copilot sẽ phá hủy Microsoft vào năm tài chính 2025" và "Tập trung vào Copilot trong năm tài chính 2025 sẽ giảm đáng kể", đồng thời tiết lộ rằng họ biết về "các thương vụ Copilot lớn ở quốc gia của họ, sau khi trải qua gần một năm PoC, sa thải và điều chỉnh, tỷ lệ sử dụng dưới 20%." Ông nói rằng "công ty đã gặp quá nhiều rủi ro" và "khoản đầu tư khổng lồ vào AI của Microsoft sẽ không được đền đáp."
Mặc dù Blind nặc danh, nhưng khó có thể bỏ qua thực tế là lượng lớn bài đăng trực tuyến đề cập đến các vấn đề văn hóa tại Microsoft Redmond, cụ thể là các lãnh đạo cấp cao không nắm bắt được công việc thực tế và chỉ phục vụ những người được cấp vốn cho các dự án được gắn nhãn AI. Nhiều bài đăng bày tỏ sự thất vọng trước "lời nói vô nghĩa" của CEO Microsoft Satya Nadella và phàn nàn về việc thiếu tiền thưởng và cơ hội thăng tiến trong một tổ chức tập trung theo đuổi cơn sốt AI có thể không tồn tại.
Ít nhất, người ta có thể nói rằng có một nỗi buồn văn hóa sâu sắc trong công ty, với nhiều bài đăng về chủ đề “Tôi không thích làm việc ở đây”. Một mặt, mọi người bối rối không hiểu tại sao chúng tôi lại đầu tư như vậy. nhiều về AI, nhưng mặt khác họ cảm thấy rằng họ chỉ có thể chấp nhận nó vì Satya Nadella không quan tâm.
Bài báo Thông tin đề cập rằng Microsoft che giấu một vấn đề đáng lo ngại về tỷ lệ áp dụng thực tế tính năng AI Office Copilot: Microsoft đã dành đủ dung lượng máy chủ trong trung tâm dữ liệu của mình cho 365 Copilot để xử lý hàng triệu người dùng Hàng ngày. Tuy nhiên, việc sử dụng thực tế năng lực này vẫn chưa rõ ràng.
Theo ước tính, số người dùng chức năng Office Copilot hiện tại của Microsoft có thể từ 400.000 đến 4 triệu, điều đó có nghĩa là Microsoft có thể đã thiết lập lượng lớn cơ sở hạ tầng nhàn rỗi chưa được tận dụng hết.
Trong khi một số người có thể cho rằng Microsoft đang lập kế hoạch dựa trên những kỳ vọng về tăng trưởng trong tương lai của loại sản phẩm này, thì một khả năng khác đáng xem xét là: Điều gì sẽ xảy ra nếu tăng trưởng này không bao giờ xảy ra? Điều gì sẽ xảy ra nếu – nghe có vẻ điên rồ – Microsoft, Google và Amazon xây dựng những trung tâm dữ liệu khổng lồ này để nắm bắt nhu cầu có thể không bao giờ đến? Trở lại tháng 3 năm nay, tôi đã đưa ra quan điểm : Tôi không thể tìm thấy bất kỳ công ty nào có thể đạt được tăng trưởng lợi nhuận đáng kể thông qua AI. Và gần sáu tháng sau, vấn đề vẫn tồn tại. Cách tiếp cận hiện nay của các công ty lớn dường như là gắn khả năng AI vào các sản phẩm hiện có với hy vọng tăng doanh số bán hàng theo cách này, nhưng chiến lược này lại không hề có dấu hiệu thành công ở bất cứ đâu. Cũng giống như Microsoft, “ nâng cấp AI” mà họ đưa ra dường như không mang lại giá trị kinh doanh thực tế cho doanh nghiệp.
Vì vậy, điều này đặt ra một câu hỏi lớn hơn: Những khoản đầu tư AI này có bền vững không? Có phải những gã khổng lồ công nghệ đang đánh giá quá cao nhu cầu về các công cụ AI?
Mặc dù một số công ty có thể đang thúc đẩy một số chi tiêu cho Microsoft Azure, Amazon AWS và Google Cloud khi nói đến "tích hợp AI", tôi cho rằng phần lớn nhu cầu này là do tâm lý nhà đầu tư thúc đẩy. Các công ty này “đầu tư vào AI” để thỏa mãn thị trường hơn là dựa trên phân tích chi phí/lợi ích hoặc tiện ích thực tế.
Tuy nhiên, các công ty này đã dành lượng lớn thời gian và tiền bạc để đưa các khả năng AI tổng quát vào sản phẩm của họ và tôi cho rằng họ có thể phải đối mặt với những tình huống sau:
1. Các công ty này phát triển và triển khai các khả năng AI, chỉ để nhận thấy rằng khách hàng không sẵn lòng trả tiền cho chúng, như Microsoft đã gặp phải với 365 Copilot của mình. Nếu bạn không thể tìm ra cách để khiến khách hàng trả tiền ngay bây giờ — trong thời kỳ bùng nổ AI — thì điều đó sẽ chỉ trở nên tồi tệ hơn khi thời kỳ bùng nổ qua đi và các ông chủ không còn yêu cầu nhân viên của họ “nhảy vào phong trào AI”.
2. Các công ty này phát triển và ra mắt các tính năng AI, nhưng không thể tìm phương pháp thu hút người dùng trả thêm tiền cho các tính năng này, nghĩa là họ chỉ có thể nhúng các tính năng AI vào các sản phẩm hiện có mà không tăng tỷ suất lợi nhuận. Cuối cùng, khả năng của AI có thể trở thành spam ăn mòn thu nhập của công ty.
Jim Covello của Goldman Sachs cũng đề cập trong báo cáo về Generative AI rằng nếu lợi ích của AI chỉ là nâng cao hiệu quả (chẳng hạn như có thể phân tích tài liệu nhanh hơn) thì các đối thủ cạnh tranh cũng có thể làm được điều này. Gần như tất cả các tích hợp AI tổng quát đều tương tự nhau: một số dạng trợ lý cộng tác để trả lời các câu hỏi của khách hàng hoặc nội bộ (ví dụ: Salesforce, Microsoft, Box), tạo nội dung (Box, IBM), tạo mã (Cognizant, Github Copilot)) và sắp tới “tác nhân thông minh”, về cơ bản là “các chatbot có thể tùy chỉnh có thể kết nối với các phần khác của trang web”.
Câu hỏi này tiết lộ một trong những thách thức lớn nhất của Generative AI: mặc dù nó “mạnh mẽ” ở một mức độ nhất định, nhưng sức mạnh này được thể hiện nhiều hơn ở việc “tạo ra nội dung dựa trên dữ liệu hiện có” hơn là “trí thông minh” thực sự. Đây là lý do tại sao các trang giới thiệu về AI trên trang web của nhiều công ty chỉ toàn những từ trống rỗng, bởi vì điểm bán hàng lớn nhất của họ thực sự là "Chà... bạn có thể tự mình tìm ra nó!"
Điều tôi lo lắng là hiệu ứng dây chuyền. Tôi tin rằng hiện tại nhiều công ty đang "thử nghiệm" AI và một khi những thử nghiệm này kết thúc (Gartner dự đoán rằng vào cuối năm 2025, 30% dự án AI có tính sáng tạo sẽ bị hủy bỏ sau giai đoạn chứng minh khái niệm), họ có khả năng ngừng hoạt động Trả tiền cho các tính năng bổ sung này hoặc ngừng tích hợp AI tổng quát vào các sản phẩm của công ty.
Nếu điều này xảy ra, thu nhập đã chậm chạp từ các công ty quy mô lớn cung cấp điện toán đám mây cho các ứng dụng AI tổng hợp và các nhà cung cấp mô hình ngôn ngữ lớn như OpenAI và Anthropic sẽ còn giảm thêm. Điều này có thể gây thêm áp lực lên giá cho các công ty này, vì hệ số biên lợi nhuận vốn đã lỗ vốn của họ sẽ ngày càng xấu đi. Đến lúc đó, OpenAI và Anthropic gần như chắc chắn sẽ phải tăng giá, nếu họ chưa làm như vậy.
Trong khi các công ty công nghệ lớn có thể tiếp tục tài trợ cho sự bùng nổ - xét cho cùng thì họ gần như hoàn toàn thúc đẩy hoạt động. Mặc dù có một số lựa chọn thay thế rẻ hơn, chẳng hạn như các nhà cung cấp độc lập chạy mô hình LLaMA của Meta, thật khó để tin rằng họ không gặp phải các vấn đề về lợi nhuận giống như các doanh nghiệp quy mô lớn.
Cũng cần lưu ý rằng những người có quy mô lớn cũng rất sợ làm xáo trộn Phố Wall. Mặc dù về mặt lý thuyết (như tôi lo ngại) họ có thể cải thiện hệ số biên lợi nhuận thông qua sa thải nhân viên và các biện pháp cắt giảm chi phí khác, nhưng đây chỉ là những giải pháp ngắn hạn và sẽ chỉ có tác dụng ở một mức độ nào đó để loại bỏ cây AI tạo sinh cằn cỗi này. Nó chỉ có thể hoạt động nếu bạn đặt nó vào. bằng một số tiền.
Dù sao đi nữa, đã đến lúc phải chấp nhận sự thật là tiền không có ở đây. Chúng ta cần dừng lại và coi rằng chúng ta đang ở kỷ nguyên ảo tưởng lần trong ngành công nghệ. Tuy nhiên, không giống như crypto và Metaverse, lần mọi người đều tham gia vào cuộc đốt tiền, theo đuổi một dự án không bền vững, không đáng tin cậy, không sinh lời và có hại cho hoàn cảnh. Dự án được gọi là "trí tuệ nhân tạo" và được quảng cáo là dự án sẽ "tự động hóa mọi thứ", nhưng nó thực sự chưa bao giờ có con đường để đạt được mục tiêu này.
Tại sao điều này lại xảy ra nhiều lần? Tại sao khi chúng ta nghiên cứu về crypto, Metaverse và bây giờ là AI tổng quát, những công nghệ này dường như không thực sự được thiết kế cho người bình thường?
Đây thực sự là một sự phát triển tự nhiên của ngành công nghệ, ngành mà ngày nay hoàn toàn tập trung vào việc nâng cao giá trị rút cho mỗi khách hàng, thay vì mang lại nhiều giá trị hơn cho khách hàng. Nói cách khác, họ thậm chí không thực sự hiểu khách hàng của mình là ai và họ cần gì.
Các sản phẩm bạn đang bán ngày nay gần như chắc chắn đang cố gắng ràng buộc bạn vào một hệ sinh thái - ít nhất với tư cách là một người tiêu dùng, bị thống trị bởi Microsoft, Apple, Amazon, Google. Kết quả là chi phí rời bỏ hệ sinh thái này ngày càng cao. Ngay cả crypto– bề ngoài là công nghệ “phi tập trung” – cũng đã nhanh chóng từ bỏ triết lý tự do kinh doanh để tập hợp người dùng thông qua một số nền tảng lớn như Coinbase, OpenSea, Blur hoặc Uniswap và những nền tảng này thường được hỗ trợ bởi những nền tảng tương tự. các công ty đầu tư mạo hiểm (như Andreessen Horowitz). Thay vì trở thành tiêu chuẩn cho một hệ thống kinh tế trực tuyến hoàn toàn độc lập mới, crypto chỉ có thể mở rộng thông qua các kết nối và số tiền đã tài trợ cho các làn sóng Internet khác.
Về phần Metaverse, mặc dù là một trò lừa đảo nhưng đây cũng là nỗ lực của Mark Zuckerberg nhằm kiểm soát thế hệ Internet tiếp theo. Anh ấy hy vọng sẽ biến Horizon trở thành một nền tảng chính. Chúng ta sẽ nói về AI sáng tạo sau.
Tất cả những điều này đều nhằm mục đích kiếm tiền hơn nữa - tức là tăng giá trị trung bình của mỗi khách hàng, cho dù bằng cách khiến họ sử dụng nền tảng nhiều hơn để hiển thị nhiều quảng cáo hơn, quảng bá các tính năng mới “bán hữu ích” hay tạo ra thị trường độc quyền hoặc độc quyền nhóm A mới trong đó mà chỉ những gã khổng lồ công nghệ với nguồn dự trữ tài chính khổng lồ mới có thể tham gia, trong khi rất ít giá trị thực hay tiện ích được cung cấp cho khách hàng.
AI sáng tạo rất thú vị (ít nhất là đối với một nhóm người nhất định) bởi vì những gã khổng lồ công nghệ coi đây là công cụ kiếm tiền lớn tiếp theo — bằng cách bổ sung các lộ trình dựa trên phí cho mọi sản phẩm, từ công nghệ tiêu dùng đến dịch vụ doanh nghiệp. Hầu hết điện toán tổng quát đều thông qua OpenAI hoặc Anthropic, sau đó quay trở lại Microsoft, Amazon hoặc Google để tạo thu nhập điện toán đám mây và duy trì hiệu suất tăng trưởng của họ. Sự đổi mới lớn nhất ở đây không phải là những gì AI có thể làm được, mà là việc tạo ra một hệ sinh thái không có hy vọng thoát ra, một hệ sinh thái hoàn toàn phụ thuộc vào một số ít các công ty rất lớn.
AI sáng tạo có thể không thực tế lắm, nhưng nó rất dễ tích hợp vào nhiều loại sản phẩm, cho phép các công ty tính phí cho những "tính năng mới" này. Cho dù đó là ứng dụng tiêu dùng hay dịch vụ cho một công ty phần mềm doanh nghiệp, những loại sản phẩm này có thể tạo ra thu nhập hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ đô la bằng cách bán chúng với giá cao hơn cho càng nhiều khách hàng càng tốt.
Sam Altman đủ thông minh để nhận ra rằng ngành công nghệ cần một “thứ mới” - một công nghệ mới mà mọi người đều có thể sở hữu và bán. Mặc dù có thể không hiểu hết về công nghệ, nhưng anh ấy hiểu mong muốn tăng trưởng của hệ thống kinh tế và tạo ra AI thế hệ dựa trên kiến trúc Transformer như một "công cụ ma thuật" có thể dễ dàng đưa vào hầu hết các sản phẩm và có thể mang lại một số tính năng đặc biệt.
Tuy nhiên, việc gấp rút tích hợp AI ở khắp mọi nơi cho thấy sự mất kết nối rất lớn giữa các công ty này với nhu cầu thực tế của người tiêu dùng hoặc hoạt động việc kinh doanh hiệu quả. Trong 20 năm qua, dường như chỉ cần "tạo ra sản phẩm mới" là có hiệu quả - tung ra các tính năng mới và để đội ngũ bán hàng bán chúng là đủ để duy trì tăng trưởng. Điều này khiến các nhà lãnh đạo ngành công nghệ bị mắc kẹt trong một mô hình kinh doanh có hại và không sinh lời.
Những người điều hành các công ty này - hầu hết tất cả các MBA và chuyên gia tư vấn quản lý, nh
