Gửi bình luận
DeepSeek được cho là mô hình AI có chi phí rẻ nhất hiện nay, điều đó có vẻ mâu thuẫn với hiện trạng đầu tư trung tâm dữ liệu hàng tỷ đô la Mỹ.
Trong vài năm trí tuệ nhân tạo (AI) bùng nổ, nếu như ChatGPT khiến người ta bất ngờ vì… mức độ thông minh của nó thì DeepSeek từ Trung Quốc lại cho thấy rằng, AI không những thông minh mà còn không hề đắt đỏ như truyền thông liên tục bày tỏ sự kinh ngạc về đầu tư của các đại gia công nghệ.
DeepSeek đang cạnh tranh trực tiếp với những “ông lớn” như OpenAI, Google DeepMind và Meta. “Bộ não” DeepSeek R1 có năng lực suy luận ngang ngửa với mô hình ChatGPT nhưng được tạo ra với chi phí rẻ hơn rất nhiều, khoảng 5,58 triệu đô la Mỹ, bằng khoảng 3-5% so với chi phí để tạo ra mô hình của OpenAI.
Một lần nữa, Trung Quốc cho thấy năng lực công nghệ đáng nể; với chiến lược sử dụng vốn hiệu quả để cho ra đời những sản phẩm giá rẻ từ đồ chơi trẻ em đến thiết bị công nghệ tiên tiến nhất.
Đây là một trong những tín hiệu lạc quan với các nền kinh tế mới nổi, đặt tham vọng vươn mình cùng AI. Sự xuất hiện của các mô hình AI rẻ hơn và hiệu quả hơn sau DeepSeek của Trung Quốc có thể định hình lại nhu cầu về các trung tâm dữ liệu.
AI giá rẻ đặt ra vấn đề, liệu nhu cầu về trung tâm dữ liệu có thực sự quá lớn như việc các nhà đầu tư đổ hàng trăm tỷ đô la Mỹ cho lĩnh vực này? R1 của DeepSeek ban đầu khiến một số nhà phân tích phải điều chỉnh dự báo của họ vì họ đặt câu hỏi liệu số tiền được bơm vào lĩnh vực này có phần sai lầm hay không?
Các chuyên gia bắt đầu tin rằng, nhiều mô hình được chế tạo rẻ hơn và với chip kém hiện đại hơn cuối cùng có thể trở thành chất xúc tác cho thị trường. Sau khi Deepseek gây chú ý, cổ phiếu Schneider Electric, công ty châu Âu đầu tư nhiều nhất tại các trung tâm dữ liệu, đã mất hơn 9%; cổ phiếu Siemens Energy giảm 20% và ABB đóng cửa giảm 6% trong ngày 27/1.
Đội ngũ chuyên gia Barclays nhận định: “Nếu các công bố về hiệu quả đầu tư do công ty khởi nghiệp Trung Quốc đưa ra được xác nhận, diễn biến này cho thấy hàng trăm tỷ đô la Mỹ dành cho phát triển AI - có vẻ như là sai lầm và các kế hoạch chi tiêu vốn của các công ty siêu quy mô có thể được xem xét lại”.
Bộ phận nghiên cứu của Goldman Sachs dự báo sự cân bằng giữa cung và cầu của trung tâm dữ liệu sẽ “thắt chặt” trong những năm tới, đạt đỉnh vào cuối năm 2026 và sau đó giảm dần từ năm 2027 trở đi.
Nhưng, một số nhà phân tích tin tưởng điều ngược lại. Bruce Owen, Chủ tịch EMEA tại Equinix kỳ vọng sự ra đời của các mô hình hiệu quả hơn sẽ là “chất xúc tác” cho AI nói chung.
Ryan Cox, Giám đốc AI tại công ty tư vấn Synechron, cũng hy vọng “hiệu ứng nghịch lý Jevons” sẽ khiến công nghệ hiệu quả hơn, cuối cùng dẫn đến nhu cầu về trung tâm dữ liệu nhiều hơn. “Đó là một phương trình thực sự phức tạp” - Ryan Cox nhận định.
