Bong bóng AI sắp nổ tung?

Khi OpenAI ra mắt mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới đầy kỳ vọng GPT-5 vào tuần trước, sự kiện này được coi là khoảnh khắc lớn của công ty. CEO Sam Altman ca ngợi GPT-5 là “một bước tiến quan trọng trên con đường hướng tới AGI” – tức hệ thống AI có thể vượt qua trí tuệ con người.

Các lãnh đạo OpenAI cũng tin rằng mô hình mới sẽ khắc phục một số hạn chế của ChatGPT – chatbot đa năng đã phát triển nhanh hơn bất kỳ ứng dụng tiêu dùng nào trong lịch sử. “Cảm nhận khi sử dụng mô hình này thực sự rất tốt, và tôi nghĩ mọi người sẽ cảm nhận được điều đó”, Nick Turley, trưởng bộ phận ChatGPT tại OpenAI khẳng định.

Tuy nhiên, thực tế lại không như mong đợi. Ngay sau khi ra mắt, người dùng chia sẻ hình ảnh GPT-5 mắc những lỗi cơ bản giống các phiên bản trước, chẳng hạn như gắn nhãn sai bản đồ nước Mỹ. Nghiêm trọng hơn, những người dùng nâng cao bày tỏ thất vọng về “tính cách” mới của mô hình, và các bài kiểm tra chuẩn (benchmark) cho thấy hiệu suất của GPT-5 không nổi bật so với các đối thủ.

Sau tất cả sự cường điệu, GPT-5 được nhìn nhận nhiều hơn như một bước cải thiện dần dần, thay vì bước nhảy vọt như các phiên bản trước. Thomas Wolf, đồng sáng lập và giám đốc khoa học của startup AI mã nguồn mở Hugging Face thẳng thắn nhận xét: “Với GPT-5, mọi người mong đợi sẽ khám phá ra điều gì đó hoàn toàn mới. Nhưng thực tế thì không”.

THÁO CHẠY RẤT, RẤT NHANH

Với hàng trăm tỷ USD đã được đổ vào AI tạo sinh và hạ tầng tính toán, câu hỏi lan rộng khắp Silicon Valley lúc này là: Nếu GPT-5 chỉ đến thế này thì sao?

Trong ba năm qua, các nhà nghiên cứu, nhà đầu tư và người dùng AI đã quen với tốc độ cải thiện chóng mặt. OpenAI từng có lợi thế dẫn đầu, nhưng nay các đối thủ Google, Anthropic, DeepSeek và xAI của Elon Musk đã rút ngắn khoảng cách. Cuộc đua khốc liệt đó thổi bùng kỳ vọng rằng AGI sắp xuất hiện, Altman thậm chí dự đoán nó sẽ tới ngay trong nhiệm kỳ Tổng thống Donald Trump.

Nhưng kỳ vọng đó – vốn là nền tảng cho mức định giá 500 tỷ USD mà OpenAI đang nhắm tới – đã va chạm với thực tế khi GPT-5 gây thất vọng. Gary Marcus, nhà phê bình AI nổi tiếng và giáo sư danh dự của Đại học New York nhận định: “GPT-5 từng được xem là biểu tượng trung tâm của chiến lược mở rộng quy mô để tiến tới AGI, và nó đã không thành công”.

Stuart Russell, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học California, Berkeley – người từng sớm cảnh báo nguy cơ AI vượt khỏi tầm kiểm soát của con người – thậm chí so sánh tình hình hiện nay với giai đoạn đầu của “mùa đông AI” những năm 1980, khi công nghệ không đáp ứng được kỳ vọng và không mang lại lợi nhuận.

Ông nhớ lại: “Rồi bong bóng vỡ. Các hệ thống không kiếm ra tiền, chúng tôi cũng không tìm được ứng dụng giá trị cao. Chỉ trong vài tháng, giống như trò chơi ghế nhạc, ai cũng chạy để không phải là người cuối cùng ôm đứa trẻ AI”.

Dù vậy, một số chuyên gia cho rằng công nghệ này vẫn đang ở giai đoạn sơ khai. Các sản phẩm AI vừa cực kỳ phổ biến vừa còn rất sớm trong quá trình ứng dụng vào doanh nghiệp. Vốn đầu tư vẫn chảy mạnh vào startup và hạ tầng AI. Nhưng Russell cảnh báo rằng kỳ vọng quá cao có thể phản tác dụng nếu nhà đầu tư cho rằng bong bóng đã phình to. “Họ sẽ tháo chạy nhanh nhất có thể”, ông nói. “Và mọi thứ có thể sụp đổ rất, rất, rất nhanh”.

Vấn đề một phần nằm ở cách các công ty xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Trong 5 năm qua, các hãng như OpenAI và Anthropic đều dựa vào công thức đơn giản: Nhiều dữ liệu và nhiều sức mạnh tính toán thì mô hình sẽ lớn hơn, tốt hơn. Nhiều lãnh đạo AI vẫn tin rằng “luật mở rộng” này sẽ còn hiệu quả trong vài năm tới, nhưng cách tiếp cận này đang chạm tới giới hạn.

Các công ty đã dùng gần như toàn bộ dữ liệu tự do trên internet và nay phải tìm mua quyền từ nhà xuất bản, song chưa rõ liệu có đủ để tạo đột phá hay không. Mặt khác, việc huấn luyện mô hình cũng vô cùng tốn kém về năng lượng. GPT-4 (2022) cần vài nghìn chip Nvidia, còn GPT-5 được cho là cần tới hàng trăm nghìn chip thế hệ mới. Altman thừa nhận công ty đang chạm tới giới hạn. Ông nói: Các mô hình nền tảng vẫn cải thiện nhanh, nhưng chatbot như ChatGPT thì “sẽ không tốt hơn nhiều nữa”.

Một số nhà nghiên cứu cho rằng việc tập trung quá mức vào mở rộng LLM và kiến trúc Transformer (Google phát triển năm 2016) đã giới hạn tiến bộ. Yann LeCun, nhà khoa học trưởng của Meta nhận định: “Chúng ta đang bước vào giai đoạn lợi nhuận giảm dần với LLM thuần văn bản. Nhưng AI dựa trên học sâu có thể học từ thế giới thực qua video và dữ liệu đa mô thức thì chưa chạm trần”. Các mô hình thế giới này có thể lập kế hoạch, suy luận, ghi nhớ lâu dài – hứa hẹn ứng dụng cho xe tự lái, robot hay trợ lý AI cao cấp.

Trong khi đó, chính sách của Mỹ đối với AI cũng đang thay đổi. Trong nhiệm kỳ của cựu Tổng thống Joe Biden, trọng tâm là an toàn và quản lý AI. Nhưng dưới thời ông Donald Trump, xu hướng tự do hóa mạnh hơn. Chuyên gia về AI David Sacks viết trên X rằng: “Những dự đoán tận thế về mất việc làm bị thổi phồng như chính AGI vậy”.

Ông cho rằng thị trường AI đã đạt trạng thái cân bằng “Goldilocks” – nhiều công ty cạnh tranh, con người vẫn giữ vai trò trung tâm. Không lâu sau, ông Trump đạt thỏa thuận với CEO Nvidia Jensen Huang để nối lại việc bán chip H20 cho Trung Quốc, và còn cân nhắc cho phép bán bản chỉnh sửa của hệ thống Blackwell mạnh hơn. Như vậy, trọng tâm của Washington không còn là lo ngại AGI, mà là đảm bảo chip và mô hình AI của Mỹ thống trị thế giới.

Điều mà GPT-5 cho thấy rõ là bản chất cuộc đua AI đã thay đổi. Thay vì chỉ tập trung xây dựng mô hình khổng lồ, các công ty AI đang dần nhận ra rằng họ đang xây dựng hạ tầng cho sản phẩm. Nghiên cứu của Princeton cho thấy GPT-5 có hiệu suất trung bình ở nhiều tác vụ như nghiên cứu khoa học, lập trình hay dịch vụ khách hàng, nhưng lại rẻ hơn và nhanh hơn đối thủ.

Điều này có thể mở ra đổi mới sản phẩm, ngay cả khi không đưa AI tiến tới AGI. Miles Brundage, cựu nhân viên OpenAI nhận định: “Điều hợp lý là khi AI được áp dụng rộng rãi, mọi người sẽ tập trung vào ứng dụng thay vì khái niệm trừu tượng như AGI”.

Các công ty như OpenAI, Cohere, Mistral và xAI thậm chí còn cử kỹ sư “triển khai trực tiếp” làm việc ngay trong hệ thống khách hàng để tích hợp AI. Điều này cho thấy họ không tin rằng AI sắp thay thế toàn bộ công việc của con người.

Trong khi đó, các nhà đầu tư vẫn hứng khởi. Nvidia đạt vốn hóa 4,4 nghìn tỷ USD, gần mức cao nhất lịch sử. SoftBank – nhà đầu tư lớn vào OpenAI – tăng giá cổ phiếu hơn 50% chỉ trong một tháng. Doanh thu thường niên của ChatGPT đã đạt 12 tỷ USD. “Các startup và doanh nghiệp mới chỉ chạm bề mặt khả năng của AI trong ứng dụng”, Peter Deng, cựu lãnh đạo OpenAI, Uber và Facebook nhận xét.

GPT-5 có thể chưa đáp ứng kỳ vọng, nhưng ở Silicon Valley – nơi “cảm nhận” quan trọng không kém chuẩn mực khoa học – bản nhạc AI vẫn chưa dừng lại. “Vẫn còn vô số thứ tuyệt vời để xây dựng”, Wolf của Hugging Face khẳng định, “dù không phải AGI hay siêu trí tuệ”.

Theo: Financial Times