AI đã giúp cứu ngành chip. Điều gì sẽ xảy ra nếu nó hóa ra là một thất bại?

Nvidia giờ đây là công ty đầu tiên vượt qua 4 nghìn tỷ đô la về vốn hóa thị trường, phục hồi từ sự sụt giảm do DeepSeek gây ra vào đầu năm nay. Các nhà sản xuất chip AI khác, bao gồm AMD và Huawei của Trung Quốc, đang báo cáo kết quả tài chính mạnh mẽ. Gần như mọi nhà sản xuất chip lớn hiện đang tập trung chiến lược của mình vào AI.

Nhưng nếu AI không hoạt động thì sao?

Đây không chỉ là một câu hỏi giả thuyết. Một số dấu hiệu cho thấy sự tăng trưởng của AI đang chững lại, hoặc ít nhất là đang chậm lại. Các mô hình mới không còn cho thấy sự cải thiện đáng kể từ việc mở rộng kích thước hoặc lượng dữ liệu huấn luyện. Nhà khoa học đoạt giải Nobel Demis Hassabis gần đây đã lưu ý rằng "chúng ta không còn đạt được cùng một tiến bộ" trong phát triển AI. Andreessen Horowitz, một trong những nhà đầu tư nổi bật nhất trong lĩnh vực AI, cũng chia sẻ những lo ngại rằng khả năng của các mô hình AI dường như đã đạt đến mức cao nguyên.

Một lý do cho hiệu suất chậm lại của AI có thể là do các mô hình đã tiêu thụ hầu hết dữ liệu kỹ thuật số có sẵn, để lại rất ít cho việc cải thiện thêm. Các nhà phát triển đang chuyển sang dữ liệu tổng hợp, nhưng nó có thể kém hiệu quả hơn—và thậm chí có thể làm cho các mô hình tệ hơn.

Phát triển AI cũng đòi hỏi một lượng vốn lớn. Để đào tạo các mô hình tiên tiến nhất, cần có các cụm máy tính có giá hàng tỉ đô la. Thậm chí một lần chạy đào tạo đơn lẻ có thể tốn hàng chục triệu đô la. Tuy nhiên, trong khi chi phí phát triển ngày càng tăng, phần thưởng tài chính lại có hạn. Ngoài các trợ lý lập trình AI, có rất ít ví dụ về AI tạo ra lợi nhuận đủ để biện minh cho những khoản đầu tư vốn khổng lồ này.

Một số công ty đã bắt đầu cắt giảm đầu tư hạ tầng AI của họ do chi phí. Microsoft, chẳng hạn, đang "chậm lại hoặc tạm dừng một số dự án giai đoạn đầu" và đã hủy bỏ các đơn đặt hàng thiết bị cho một số dự án trung tâm dữ liệu toàn cầu. Meta, AWS và Google đều được cho là đã cắt giảm đơn đặt hàng GPU của họ. Những nút thắt chip, thiếu điện và mối quan ngại của công chúng cũng là những rào cản đối với việc áp dụng AI đại trà.

Nếu cơn sốt AI suy giảm, đó là tin xấu cho ngành công nghiệp chip, ngành này đã sử dụng công nghệ mới này để tránh một cuộc suy thoái nghiêm trọng.

Chips đang trở nên đắt đỏ hơn để sản xuất. Phát triển các quy trình sản xuất mới tốn hàng tỷ đô la; xây dựng các nhà máy mới có thể tiêu tốn hàng chục tỷ đô la. Tất cả những chi phí này đều được chuyển giao cho người tiêu dùng nhưng, ngoài AI, khách hàng không mặn mà với việc mua những chiếc chip đắt tiền hơn. Các công nghệ tinh vi trong các bộ xử lý AI ngày nay không hữu ích cho các mục đích khác.

AI đã trì hoãn một cuộc thanh toán trong ngành: Sản xuất đang trở nên đắt đỏ hơn, trong khi những cải tiến về hiệu suất đang thu hẹp. Hứa hẹn kinh tế của AI biện minh cho giá chip cao, nhưng nếu điều đó biến mất, ngành công nghiệp chip cần tìm một cái gì đó khác để thuyết phục mọi người duy trì đầu tư vào sản xuất chip tiên tiến. Nếu không, sản xuất chip tiên tiến sẽ trở nên không bền vững: Các công nghệ mới sẽ ngày càng tốn kém hơn, trong khi mang lại ngày càng ít.

Câu chuyện tiếp tục Một cuộc suy thoái trong ngành chip sẽ làm đảo lộn một số mục tiêu địa chính trị và kinh tế. Các chính phủ đã đổ hàng tỷ đô la vào việc xây dựng ngành công nghiệp chip trong nước. Tổng thống Hoa Kỳ Donald Trump thường xuyên đe dọa sẽ sử dụng thuế quan để mang sản xuất chất bán dẫn trở về quê hương.

Sự dẫn đầu được cho là của Mỹ trong phát triển chip có thể chỉ là một ảo ảnh, đặc biệt khi Trung Quốc thống trị sản xuất chip truyền thống. Và một sự đảo ngược trong AI sẽ làm xáo trộn lĩnh vực công nghệ toàn cầu, buộc các công ty công nghệ lớn phải suy nghĩ lại về những khoản đầu tư của mình.

Với những rủi ro này, các nhà hoạch định chính sách cần khuyến khích đổi mới công nghệ AI bằng cách tạo điều kiện dễ dàng hơn để tiếp cận dữ liệu, chip, năng lượng và làm mát. Điều này bao gồm các chính sách thực tiễn về bản quyền và bảo vệ dữ liệu, một cách tiếp cận cân bằng giữa sản xuất chip nội địa và nước ngoài, và loại bỏ các rào cản quy định đối với việc sử dụng và sản xuất năng lượng. Các chính phủ không nên nhất thiết áp dụng nguyên tắc phòng ngừa đối với AI; lợi ích quá lớn để làm cản trở sự phát triển của nó, ít nhất là ở những giai đoạn đầu này. Cũng không nên để các ứng dụng AI quy mô lớn, chẳng hạn như xe tự hành hoặc robot gia đình, phải đối mặt với các yêu cầu triển khai không hợp lý.

Các nhà đầu tư cũng nên khám phá các phương pháp AI thay thế không yêu cầu quá nhiều dữ liệu và cơ sở hạ tầng, có thể mở ra sự tăng trưởng AI mới. Ngành công nghiệp cũng phải khám phá các ứng dụng không phải AI cho chip, nếu chỉ để quản lý rủi ro của họ.

Để đảm bảo ngành công nghiệp chip có thể sống sót qua sự chậm lại, nó phải giảm chi phí sản xuất chip tiên tiến. Các công ty nên hợp tác với nhau trong nghiên cứu và phát triển, cũng như làm việc với các trường đại học, để giảm chi phí phát triển. Cần có thêm đầu tư vào chiplet, đóng gói tiên tiến và phần cứng có thể cấu hình lại. Ngành công nghiệp phải hỗ trợ các tiêu chuẩn tương thích, công cụ mã nguồn mở và phát triển phần cứng linh hoạt. Hệ thống cơ sở hạ tầng chia sẻ, được trợ cấp cho thiết kế và sản xuất có thể giúp các công ty nhỏ hoàn thiện ý tưởng trước khi sản xuất. Nhưng, điều quan trọng là, nỗ lực đưa sản xuất vào nội địa có thể phản tác dụng: Làm như vậy một cách cẩu thả sẽ làm tăng chi phí chip một cách đáng kể.

Tương lai của chip và AI hiện đang gắn bó chặt chẽ với nhau. Nếu chip muốn phát triển, AI phải lớn mạnh. Nếu không, toàn bộ ngành chip có thể đang trong tình trạng nguy hiểm.

Các ý kiến được bày tỏ trong các bài bình luận trên Fortune.com chỉ là quan điểm của tác giả và không nhất thiết phản ánh ý kiến và niềm tin của Fortune*.*

Câu chuyện này ban đầu được đăng trên Fortune.com

Xem bình luận