Châu Âu – Vừa qua, châu Âu, Trung Quốc và Mỹ đã cho thấy những cách tiếp cận rất khác nhau trong việc đầu tư cho quá trình mở rộng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) trong 5 năm tới. Công ty Mistral đã huy động được 3 tỷ euro, thành phố Bắc Kinh công bố các khoản đầu tư lên tới hàng nghìn tỷ nhân dân tệ, trong khi tại Mỹ, nhiều bang đang rút lại các ưu đãi thuế dành cho trung tâm dữ liệu. Điểm nghẽn không còn nằm ở mô hình AI (*), mà nằm ở câu hỏi ai thực sự vẫn còn khả năng xây dựng hạ tầng. (*) Mô hình AI: là hệ thống toán học và thuật toán được huấn luyện trên dữ liệu để nhận biết mẫu, xử lý thông tin và thực hiện các nhiệm vụ như tạo văn bản, nhận dạng hình ảnh, dự đoán hoặc ra quyết định. Trong các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại, mô hình là thành phần cốt lõi quyết định cách AI tiếp nhận dữ liệu đầu vào và tạo ra kết quả đầu ra.
Trong những năm gần đây, ai muốn biết quá trình phát triển công nghệ AI đã tiến xa đến đâu thường dựa vào kết quả các bài kiểm tra đánh giá năng lực của mô hình (benchmark) (*). Còn hiện nay, muốn biết điều đó, người ta phải đọc báo cáo tài chính, kế hoạch 5 năm và theo dõi chính sách địa phương. Tuần đầu tiên của tháng 9 đã cung cấp ba bằng chứng cho xu hướng này. Thoạt nhìn, chúng dường như đến từ những lĩnh vực khác nhau, nhưng khi đặt cạnh nhau, chúng cùng trả lời một câu hỏi: điều gì đang thúc đẩy việc mở rộng năng lực điện toán và các điểm nghẽn nằm ở đâu? (*) Benchmark: là bài kiểm chuẩn hoặc tiêu chuẩn đánh giá, dùng để đo lường và so sánh hiệu năng của một hệ thống, sản phẩm hoặc mô hình theo cùng một bộ tiêu chí. Trong công nghệ AI, benchmark thường là các bộ bài kiểm tra chuẩn dùng để đánh giá khả năng của mô hình như suy luận, hiểu ngôn ngữ, lập trình, toán học hoặc xử lý hình ảnh, từ đó so sánh mức độ hiệu quả giữa các mô hình khác nhau.
Châu Âu đầu tư bằng vốn Ngày 8/9, công ty Mistral công bố vòng gọi vốn trị giá 3 tỷ euro, đưa mức định giá sau vòng gọi vốn lên hơn 21 tỷ euro. Theo công ty, đây là vòng gọi vốn cổ phần lớn nhất từ trước đến nay của một công ty công nghệ châu Âu. Vòng gọi vốn do tập đoàn Samsung Electronics dẫn đầu, cùng với quỹ Scaleup Europe Fund do công ty EQT quản lý và nhà đầu tư hiện hữu PSG Equity. Các bên tham gia khác gồm công ty Advent, các quỹ của tập đoàn BlackRock và Luxembourg, cùng các nhà đầu tư trước đó như a16z, công ty ASML, tập đoàn Nvidia và Salesforce Ventures.
Điều đáng chú ý hơn số tiền huy động là thành phần các nhà đầu tư. Một tập đoàn điện tử Hàn Quốc đang dẫn đầu vòng gọi vốn cho một nhà cung cấp mô hình AI của châu Âu, trong khi một công ty kỹ thuật Hà Lan vừa là nhà đầu tư, vừa là khách hàng. Công ty Mistral cho biết họ có hơn 125 khách hàng doanh nghiệp, trong đó có công ty Airbus, công ty ASML và tập đoàn HSBC, đồng thời dự định sử dụng nguồn vốn để tài trợ cho chiến lược toàn diện với trọng số mô hình mở (open model weights), bao phủ các mô hình, cơ sở hạ tầng và năng lực điện toán.
Do đó, châu Âu đang tổ chức quá trình xây dựng chủ quyền công nghệ thông qua thị trường vốn. Đây là một quá trình nhanh chóng và không làm nguồn thu thuế bị ràng buộc. Tuy nhiên, do phụ thuộc vào mức định giá có thể biến động chỉ trong một quý, đây cũng là mô hình mong manh nhất trong ba mô hình, có thể tóm tắt là “vốn cho châu Âu”, “công suất điện cho Trung Quốc” và “sự đồng thuận cho Mỹ”.
Trung Quốc chi trả bằng quy hoạch Một ngày trước khi công ty Mistral công bố vòng gọi vốn, bộ công nghiệp và công nghệ thông tin Trung Quốc (China’s Ministry of Industry and Information Technology) đã giới thiệu kế hoạch cho giai đoạn 2026-2030. Năng lực điện toán công nghệ AI quốc gia dự kiến tăng hơn 4 lần, đạt 9.800 exaflops (*) vào năm 2030, so với 2.185 exaflops vào tháng 6, con số vốn đã tăng 177% so với năm trước. Kế hoạch bao gồm tổng cộng 3,8 nghìn tỷ nhân dân tệ đầu tư vào cơ sở hạ tầng, tương đương khoảng 532 tỷ USD, cũng như phát triển có hệ thống các cụm điện toán, mỗi cụm gồm hơn 10.000 card tăng tốc. Hệ thống này sẽ được xây dựng trên mạng lưới trung tâm dữ liệu hiện có, trong đó theo bộ, đã có 52 cơ sở như vậy đi vào hoạt động. (*) Exaflops (eflops): là đơn vị đo hiệu năng tính toán, tương đương 10^18 phép tính dấu phẩy động mỗi giây. Đơn vị này thường được dùng để mô tả năng lực của siêu máy tính, trung tâm dữ liệu và hạ tầng điện toán AI quy mô lớn. Chỉ số exaflops càng cao cho thấy hệ thống có khả năng thực hiện khối lượng phép tính càng lớn trong cùng một khoảng thời gian.
Ở đây, năng lực điện toán được xem như lưới điện hoặc tuyến đường sắt: một dạng cơ sở hạ tầng mà quá trình mở rộng được chủ động thúc đẩy thay vì thụ động chờ đợi. Cái giá của cách tiếp cận này đã được biết rõ và được gọi là phân bổ sai nguồn lực. Lợi thế của nó là không một chính quyền địa phương riêng lẻ nào có thể ngăn chặn quá trình này.
Mỹ đang phải trả giá bằng sự đồng thuận, và sự đồng thuận đó đang cạn dần Đây chính xác là nơi vấn đề hiện đang xuất hiện tại những khu vực mà quá trình mở rộng trước đây diễn ra nhanh nhất. Theo nghiên cứu của tạp chí Wall Street Journal, hơn 10 bang của Mỹ đã bắt đầu rút lại các ưu đãi thuế dành cho trung tâm dữ liệu, với tổng giá trị hơn 1 tỷ USD mỗi năm tại các khu vực pháp lý riêng lẻ. Bang Maine đã loại bỏ hoàn toàn các ưu đãi. Thống đốc các bang Illinois, Massachusetts và Ohio đã đình chỉ các chương trình ưu đãi, trong khi các bang Nebraska, Washington và North Carolina đã hạn chế hoặc để các chính sách miễn giảm hết hiệu lực. Những nguyên nhân được đưa ra bao gồm thất thu ngân sách, giá điện tăng đối với người tiêu dùng cá nhân và sự phản đối của cộng đồng tại các khu vực bị ảnh hưởng.
Sự bùng nổ trung tâm dữ liệu tại Mỹ chưa bao giờ hoàn toàn là câu chuyện của khu vực tư nhân. Quá trình này vận hành trên một lớp trợ cấp hiện đang dần thu hẹp, không phải do một quyết định từ thành phố Washington, D.C., mà thông qua hàng loạt quyết định được đưa ra ở cấp địa phương. Đây chính là điểm đáng chú ý nhất từ những diễn biến trong tuần này: yếu tố mang tính quyết định hiện nay không phải chip hay mô hình AI, mà là mức độ chấp nhận của cộng đồng địa phương và mức giá điện mà các cộng đồng sẵn sàng chi trả.
Điều này có ý nghĩa gì đối với ngành công nghiệp Có ba hệ quả cụ thể đủ để đưa vào quá trình lập kế hoạch. Thứ nhất là các giả định về giá. Bất kỳ ai tính toán báo giá cho dịch vụ AI hiện nay đều đang làm việc với các điều khoản dựa trên giả định về một cơ sở hạ tầng được trợ cấp. Nếu lớp trợ cấp này bị loại bỏ, tác động sau một khoảng thời gian sẽ được chuyển sang giá token và giá thuê instance (*). Các hợp đồng có thời hạn dài và điều khoản điều chỉnh giá hiện có giá trị hơn so với một năm trước. (*) Giá token: là mức phí tính theo lượng dữ liệu văn bản mà mô hình AI xử lý hoặc tạo ra, thường dựa trên số token đầu vào và đầu ra. – Giá thuê instance: là chi phí sử dụng một cấu hình máy chủ ảo hoặc tài nguyên điện toán, chẳng hạn CPU, GPU, bộ nhớ và dung lượng lưu trữ, trong một khoảng thời gian nhất định. Hai loại chi phí này trực tiếp ảnh hưởng đến tổng chi phí vận hành các ứng dụng AI.
Thứ hai là tình trạng phụ thuộc vào nhà cung cấp. Ba mô hình tài trợ hàm ý ba dạng rủi ro thất bại khác nhau. Một nhà cung cấp được nhà nước tài trợ có thể sụp đổ vì những nguyên nhân khác với một nhà cung cấp được tài trợ bằng vốn đầu tư mạo hiểm. Đối với hoạt động mua sắm, điều này không có nghĩa là phải chọn một phe thay vì phe khác, mà là duy trì chi phí chuyển đổi giữa các hệ sinh thái ở mức thấp. Chính vì lý do này, trọng số mô hình mở là một yếu tố cần cân nhắc trong hoạt động mua sắm, chứ không phải vấn đề hệ tư tưởng.
Thứ ba là các cơ sở riêng của doanh nghiệp. Những công ty muốn xử lý dữ liệu nhà máy và dữ liệu thiết kế nội bộ vì lý do bảo vệ dữ liệu trong tương lai sẽ phải đối mặt với quyết định tương tự các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn (hyperscaler) (*), nhưng ở quy mô nhỏ hơn: công suất đấu nối, thời gian phê duyệt và phí sử dụng lưới điện sẽ trở thành những yếu tố quyết định địa điểm triển khai năng lực AI riêng. Doanh nghiệp muốn thực hiện các tác vụ điện toán vào năm 2028 sẽ cần trao đổi với đơn vị vận hành lưới điện ngay từ năm 2026. (*) Hyperscaler: là doanh nghiệp vận hành hạ tầng điện toán đám mây và trung tâm dữ liệu ở quy mô rất lớn, có khả năng mở rộng tài nguyên máy chủ, lưu trữ và mạng nhanh chóng theo nhu cầu. Các hyperscaler thường sở hữu mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu và cung cấp năng lực tính toán cho hàng triệu khách hàng, đặc biệt cho các tác vụ AI, dữ liệu lớn và dịch vụ đám mây. Ví dụ điển hình gồm Amazon web services, Microsoft azure và Google cloud.
Ba thông tin này không đưa ra một câu trả lời duy nhất. Tuy nhiên, chúng cùng đặt ra một câu hỏi, và câu hỏi đó dành cho bất kỳ doanh nghiệp nào đang đưa công nghệ AI trở thành một phần lâu dài trong chuỗi giá trị của mình.
Để xem các tin bài khác về “Trí tuệ nhân tạo”, hãy nhấn vào đây.
Nguồn: Hannover Messe
