Tuần trước, OpenAI chính thức ra mắt GPT-5 – mô hình trí tuệ nhân tạo được chờ đợi nhất. CEO Sam Altman khẳng định GPT-5 là “một bước tiến quan trọng trên con đường tiến tới AGI” (trí tuệ nhân tạo tổng quát có khả năng vượt qua con người). Ban lãnh đạo OpenAI tin tưởng GPT-5 sẽ khắc phục những hạn chế của ChatGPT và mang đến trải nghiệm tốt hơn. Tuy nhiên, thực tế lại gây thất vọng. Người dùng chia sẻ hình ảnh GPT-5 mắc phải những lỗi cơ bản giống các phiên bản trước, chẳng hạn như gắn nhãn sai bản đồ nước Mỹ. Các bài kiểm tra chuẩn (benchmark) cũng cho thấy hiệu suất của GPT-5 không quá nổi bật so với các đối thủ.
Thomas Wolf, đồng sáng lập kiêm giám đốc khoa học của Hugging Face, thẳng thắn nhận định: “Với GPT-5, mọi người đã kỳ vọng sẽ thấy điều gì đó hoàn toàn mới mẻ, nhưng thực tế thì không”. Điều này khiến nhiều chuyên gia so sánh với giai đoạn đầu của “mùa đông AI” những năm 1980, khi công nghệ không đáp ứng được kỳ vọng và dòng vốn đầu tư nhanh chóng rút đi. Stuart Russell, giáo sư khoa học máy tính tại Đại học California, Berkeley, cho rằng: “Khi bong bóng vỡ, mọi thứ có thể sụp đổ rất nhanh. Trong vài tháng, giống như trò chơi ghế nhạc, ai cũng chạy để không phải là người cuối cùng ôm đứa trẻ AI”.
Một nguyên nhân chính nằm ở công thức xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà OpenAI và nhiều công ty AI theo đuổi trong 5 năm qua: càng nhiều dữ liệu và càng nhiều sức mạnh tính toán thì mô hình càng tốt. Tuy nhiên, hướng đi này đã chạm tới giới hạn. Lượng dữ liệu tự do trên internet đã gần như cạn kiệt, các công ty buộc phải mua quyền sử dụng từ nhà xuất bản mà chưa chắc đủ để tạo ra đột phá. Chi phí tính toán cũng tăng vọt. GPT-4 (2022) cần vài nghìn chip Nvidia, còn GPT-5 được cho là tiêu tốn tới hàng trăm nghìn chip thế hệ mới. Sam Altman thừa nhận: “Chúng tôi đang chạm tới giới hạn. Các mô hình nền tảng vẫn cải thiện nhanh, nhưng chatbot như ChatGPT sẽ không tốt hơn nhiều nữa”.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu cũng cảnh báo việc quá tập trung vào kiến trúc Transformer – vốn được Google giới thiệu năm 2016 – đã hạn chế bước tiến của AI. 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 học từ video và dữ liệu đa mô thức thì chưa chạm trần”. Các mô hình này hứa hẹn khả năng lập kế hoạch, suy luận, ghi nhớ dài hạn – nền tảng cho các ứng dụng như xe tự lái, robot hay trợ lý AI cấp cao.
Ở một chiều hướng khác, chính sách AI của Mỹ cũng đang thay đổi. Nếu như dưới thời Tổng thống Joe Biden, trọng tâm là an toàn và quản lý, thì nay, dưới thời Donald Trump, xu hướng tự do hóa mạnh hơn. Ông Trump đã thỏa thuận với CEO Nvidia Jensen Huang để nối lại việc bán chip H20 cho Trung Quốc, thậm chí cân nhắc cho phép bán bản chỉnh sửa của hệ thống Blackwell mạnh hơn. Trọng tâm của Washington hiện không còn là lo ngại AGI, mà là duy trì sự thống trị chip và mô hình AI của Mỹ trên toàn cầu.
Trong bối cảnh đó, các công ty AI cũng chuyển hướng chiến lược. Thay vì theo đuổi giấc mơ AGI, họ tập trung nhiều hơn vào triển khai thực tế. OpenAI, Cohere, Mistral hay xAI đều cử kỹ sư trực tiếp đến các doanh nghiệp để tích hợp sản phẩm. Nghiên cứu từ Đại học Princeton cho thấy GPT-5 có hiệu suất trung bình ở nhiều tác vụ như lập trình, nghiên cứu khoa học hay dịch vụ khách hàng, nhưng lợi thế nằm ở tốc độ nhanh hơn và chi phí thấp hơn so với nhiều đối thủ.
Giới đầu tư vẫn thể hiện sự hứng khởi mạnh mẽ. Nvidia đạt vốn hóa thị trường 4,4 nghìn tỷ USD – gần mức cao nhất lịch sử. SoftBank, một trong những nhà đầu tư lớn của OpenAI, chứng kiến giá cổ phiếu tăng hơn 50% chỉ trong vòng một tháng. Doanh thu thường niên của ChatGPT đã đạt 12 tỷ USD. Peter Deng, cựu lãnh đạo tại OpenAI, Uber và Facebook, nhận định: “Các startup và doanh nghiệp mới chỉ chạm vào bề mặt khả năng ứng dụng của AI”.
Dù GPT-5 không mang lại bước nhảy vọt như kỳ vọng, nhưng ở Silicon Valley – nơi “cảm nhận” của thị trường đôi khi quan trọng không kém tiêu chuẩn khoa học – cuộc đua AI vẫn chưa có dấu hiệu dừng lại. Miles Brundage, cựu nhân viên OpenAI, nói: “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”.
Thomas Wolf (Hugging Face) cũng khẳng định: “Vẫn còn vô số điều tuyệt vời để xây dựng, dù đó không phải là AGI hay siêu trí tuệ”.
Theo: Financial Times