Các tuyên bố rằng trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang trong một bong bóng là không có cơ sở. Mặc dù đã có sự tăng trưởng nổ lực trong AI tạo ra nội dung và một số cổ phiếu liên quan đến AI đã chứng kiến những đợt tăng vọt, nhưng giá trị kinh tế cơ bản và tiềm năng biến đổi của công nghệ AI đang bị bỏ qua.

So sánh với bong bóng dot-com của những năm 1990 là không đúng, vì internet cuối cùng đã mang lại giá trị kinh tế đáng kể trong nhiều lĩnh vực. Tương tự, AI cũng sẵn sàng mang lại những lợi ích lâu dài đáng kể, bất chấp những chi phí và hạn chế hiện tại của công nghệ này.

Lập luận rằng có một "khoảng cách" giữa kỳ vọng doanh thu và việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI không tính đến tầm nhìn dài hạn của những khoản đầu tư này. Các công ty không đặt cược vào khả năng AI hiện tại, mà là vào tiềm năng của các hệ thống AI tiên tiến, chẳng hạn như Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI), để thu được hàng nghìn tỷ đô la giá trị kinh tế trong những năm tới.

Việc bác bỏ tiềm năng biến đổi của AI, như các tuyên bố rằng không có trường hợp sử dụng nào sẽ thay đổi cuộc sống một cách cơ bản, là thiển cận. Những tiến bộ nhanh chóng trong các mô hình ngôn ngữ, như GPT-4, cho thấy tác động đáng kể mà AI có thể mang lại trong các ngành khác nhau.

Mặc dù công nghệ AI hiện đang tốn kém, phương trình chi phí sẽ thay đổi theo thời gian, như đã xảy ra với các công nghệ biến đổi khác trong quá khứ. Khi hiệu quả và khả năng của các hệ thống AI được cải thiện, giá trị kinh tế mà chúng có thể mang lại sẽ vượt xa khoản đầu tư ban đầu.

Một trong những điểm chính được đề cập trong bản ghi âm là so sánh giữa bong bóng dot-com và cơn sốt AI hiện tại. Tác giả cho rằng mặc dù có một số điểm tương đồng, sự khác biệt cơ bản là internet đã mang lại giá trị kinh tế đáng kể, ngay cả khi bong bóng dot-com chính là một cơn sốt đầu cơ.

Tác giả lưu ý rằng bong bóng dot-com đề cập đến giai đoạn từ năm 1995 đến năm 2000 khi các nhà đầu tư đổ tiền vào các công ty khởi nghiệp dựa trên internet với hy vọng có lợi nhuận nhanh, dẫn đến việc giá trị cổ phiếu tăng vọt. Tuy nhiên, tác giả cho rằng chính internet đã mang lại những lợi ích kinh tế đáng kể trên nhiều lĩnh vực.

Trái lại, tác giả không đồng ý với ý kiến rằng cơn sốt AI hiện tại là một bong bóng tương tự như bong bóng dot-com. Tác giả chỉ ra rằng mặc dù chi phí xây dựng cơ sở hạ tầng và phát triển AI ban đầu là cao, các công ty đang đặt cược vào tiềm năng lâu dài của AI biến đổi, đặc biệt là Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI), có thể mở khóa hàng nghìn tỷ đô la giá trị kinh tế.

Một trong những lập luận chính được đưa ra chống lại việc ngành công nghiệp AI đang trong một bong bóng là câu hỏi về doanh thu ở đâu. Như báo cáo của Sequoia chỉ ra, có một khoảng cách đáng kể giữa kỳ vọng doanh thu được ngụ ý từ việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI và tăng trưởng doanh thu thực tế của hệ sinh thái AI.

Tuy nhiên, khoảng cách này có thể được giải thích bằng việc nhiều công ty không đặt cược vào trạng thái AI hiện tại, mà là vào tiềm năng trong tương lai của các hệ thống AI tiên tiến, đặc biệt là Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI). Mặc dù các khả năng AI hiện tại có thể không tạo ra doanh thu đáng kể, giá trị kinh tế dài hạn của AGI được dự kiến sẽ ở mức hàng chục nghìn tỷ đô la, có thể chiếm tới 10% GDP toàn cầu.

Việc tập trung vào AGI thay vì doanh thu ngay lập tức được phản ánh trong các tuyên bố của các nhà lãnh đạo ngành, như Sam Altman, người đã nói rằng chi phí xây dựng AGI là "hoàn toàn đáng giá" vì giá trị khổng lồ mà nó có thể mang lại. Tương tự, các nhà nghiên cứu như người đã làm việc về super-alignment tại OpenAI đã cung cấp các phân tích dựa trên dữ liệu cho thấy con đường đến trí tuệ siêu việt là khả thi và không phải là vấn đề niềm tin.

Một trong những lập luận chính được đưa ra chống lại tình trạng hiện tại của AI là nó quá tốn kém. Tuy nhiên, sự "quá tốn kém" này không tính đến các xu hướng lịch sử của tiến bộ công nghệ.

Mặc dù đúng là các mô hình AI tạo nội dung hiện tại đang tốn kém, đây là một mô hình phổ biến với các công nghệ mới nổi. Như Sam Altman chỉ ra, mô hình tốt nhất năm 2022 (GPT-3) có chi phí gấp 100 lần mô hình mini GPT-4 hiện tại. Điều này cho thấy chi phí của AI đang giảm nhanh chóng khi công nghệ này trưởng thành.

Tương tự, báo cáo cũng đề cập đến ví dụ về cách một máy chủ Sun Microsystems có giá 64.000 đô la vào năm 1977, nhưng chỉ sau 3 năm, khả năng của nó có thể được nhân bản bằng một sự kết hợp của các vi xử lý x86 với chi phí thấp hơn nhiều. Mô hình này về việc công nghệ trở nên hiệu quả và rẻ hơn theo thời gian là một xu hướng đã được thiết lập.

Một trong những điểm chính được đề cập trong bản ghi âm là tầm quan trọng của khả năng lý luận cấp cao của AI. Đây là một yếu tố quan trọng trong việc xác định tiềm năng biến đổi của công nghệ AI.

Bản ghi âm cho rằng những người hoài nghi như Jim Cavallo từ Goldman Sachs đang đánh giá thấp khả năng lý luận cấp cao của AI. Nó lưu ý rằng các phòng nghiên cứu AI hàng đầu như Google DeepMind và OpenAI đang tập trung phát triển các mô hình với khả năng lý luận nâng cao, chẳng hạn như mô hình GPT-5 sắp tới dự kiến sẽ đạt được khả năng lý luận ở cấp độ tiến sĩ.

Bản ghi âm cũng nhấn mạnh khái niệm "AI neurosymbolic", kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn với các phương pháp kiến trúc khác nhau để tăng cường độ tin cậy và khả năng lý luận của các hệ thống AI. Điều này gợi ý rằng các mô hình AI trong tương lai sẽ vượt xa việc chỉ phân tích dữ liệu lịch sử và sẽ có thể áp dụng kiến thức của chúng vào các tình huống mới một cách vững chắc và thông minh hơn.

Giá trị kinh tế của AGI (Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát) được ước tính ở hàng chục nghìn tỷ đô la, với một số người dự đoán nó có thể chiếm tới 10% GDP toàn cầu. Điều này là do một hệ thống AGI sẽ có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào tốt hơn bất kỳ con người nào, mở khóa một mức độ giá trị kinh tế khổng lồ cho những người sở hữu nó.

Các nhà nghiên cứu AI hàng đầu và CEO của các công ty AI tiên phong tin rằng AGI chỉ còn 3-5 năm nữa. Những con người như Sam Altman, Dario Amodei và Mustafa Suleyman đều tuyên bố rằng chúng ta đang ở ngưỡng cửa của việc đạt được khả năng AI ở cấp độ con người hoặc siêu con người trong vài năm tới.

Đây không phải chỉ là những lời hoa mỹ, mà dựa trên những tiến bộ nhanh chóng trong các lĩnh vực như mô hình hóa thế giới, lý luận và nhập thể. Một khi các thành phần then chốt được tích hợp, con đường đến AGI sẽ trở nên rõ ràng. Việc tự động hóa chính nghiên cứu AI được coi là bước then chốt, sau đó công ty đạt được điều này sẽ thu được những phần thưởng khổng lồ.

Bằng chứng cho thấy AI hiện không ở trong một bong bóng, bất chấp những lo ngại được một số nhà phân tích và nhà bình luận nêu ra. Mặc dù sự tăng trưởng nhanh chóng và sự hype xung quanh AI tạo nội dung đã dẫn đến việc so sánh với bong bóng dot-com, nhưng có những khác biệt chính yếu cho thấy AI đang đứng trên nền tảng vững chắc hơn.

Thứ nhất, internet và các công nghệ số cuối cùng đã mang lại giá trị kinh tế đáng kể, ngay cả khi bong bóng ban đầu bị vỡ. Tương tự, AI sẵn sàng mở khóa hàng nghìn tỷ đô la giá trị, đặc biệt khi lĩnh vực này tiến triển hướng đến Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) trong những năm tới.

Thứ hai, những chi phí cao hiện tại của cơ sở hạ tầng và mô hình AI có khả năng sẽ giảm theo thời gian, giống như đã xảy ra với các công nghệ biến đổi khác trong quá khứ. Khi công nghệ trưởng thành và trở nên hiệu quả hơn, phương trình chi phí-lợi ích sẽ chuyển hướng theo hướng áp dụng rộng rãi hơn.