Chi phí để phát triển AI thay thế con người có quá đắt đỏ?

Sự phát triển liên quan đến AI hiện đang là một chủ đề nóng. Tuy nhiên, điều này chưa tương xứng với chi phí cần thiết để tạo ra AI. Nhiều công ty công nghệ lớn không thu được lợi nhuận từ sản phẩm AI. Vậy chi phí nào khiến việc phát triển AI trở nên đắt đỏ? AI có quá đắt để thay thế con người không? Cùng tìm câu trả lời qua bài viết sau đây!

Các yếu tố chi phí khiến AI trở nên quá đắt

Yếu tố đầu tiên là chi phí của AI trở nên đắt đỏ khi ngày càng có nhiều người dùng sử dụng AI. Bởi vì số lượng người dùng lớn ảnh hưởng đến chi phí cơ sở hạ tầng phải chịu. Vì vậy, không có gì đáng ngạc nhiên khi nhiều người dùng thất vọng với chi phí họ phải trả để áp dụng các mô-đun AI. Trích từ tuyên bố của Adam Selipsky, giám đốc điều hành bộ phận đám mây của Amazon.com, Amazon Web Services: "Rất nhiều khách hàng mà tôi đã nói chuyện không hài lòng về chi phí mà họ phải trả khi chạy một số mô hình này".

Ngoài ra, còn có các yếu tố khác như cập nhật công nghệ AI, sáng tạo và đào tạo AI, dưới đây là những lý giải:

Nâng cấp công nghệ

Công nghệ AI đang trong trạng thái phát triển không ngừng. Để theo kịp những tiến bộ này đòi hỏi phải đầu tư đáng kể vào việc nâng cấp công nghệ. Những nâng cấp này rất cần thiết để nâng cao khả năng AI, hiệu quả và duy trì tính cạnh tranh. Tuy nhiên, chi phí liên quan đến việc mua phần cứng, cập nhật phần mềm tiên tiến và tích hợp vào các hệ thống hiện có có thể rất lớn, góp phần vào tổng chi phí phát triển AI.

Xây dựng và đào tạo sản phẩm AI

Việc phát triển và đào tạo các mô hình AI có thể mất nhiều năm và tiêu tốn hàng trăm triệu đô la. Nó không chỉ liên quan đến việc tạo ra các thuật toán AI ban đầu mà còn liên tục đào tạo với những bộ dữ liệu lớn để cải thiện độ chính xác và chức năng. Chi phí ở đây không chỉ bao gồm nguồn lực công nghệ mà còn cả lao động có tay nghề cần thiết để thiết kế, phát triển và đào tạo các mô hình này. Quá trình phát triển chuyên sâu này là nguyên nhân góp phần đáng kể vào chi phí cao liên quan đến các sản phẩm AI.

Tiêu thụ nhiều năng lượng

Các hệ thống AI, đặc biệt là những hệ thống liên quan đến tính toán và xử lý dữ liệu phức tạp, tiêu thụ một lượng điện năng đáng kể. Chi phí năng lượng liên quan đến việc vận hành các trung tâm dữ liệu lớn và trang trại máy chủ, nơi thường xuyên xảy ra quá trình xử lý AI, là rất đáng kể. Khi các mô hình AI dần trở nên tiên tiến và đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán hơn, mức tiêu thụ năng lượng này – và các chi phí liên quan – tiếp tục tăng.

AI quá tốn kém đối với doanh nghiệp

Điều này không chỉ khiến người dùng thất vọng với chi phí quá đắt đỏ để sử dụng AI mà mặt khác, các công ty công nghệ lớn đang gặp khó khăn trong việc tìm kiếm lợi nhuận từ AI.

Dựa trên các báo cáo từ Moomoo Technologies Inc., có thông tin cho rằng Microsoft vẫn đang thua lỗ kể từ khi sản phẩm AI thế hệ đầu tiên của họ được ra mắt. Trích từ một tuyên bố của Chris Young, người đứng đầu bộ phận chiến lược của Microsoft: "Sẽ cần thời gian để các công ty và người tiêu dùng hiểu cách họ muốn sử dụng AI và những gì họ sẵn sàng trả cho nó".

Một cá nhân phải trả 10$/tháng cho một trợ lý AI. Trong vài tháng đầu năm, công ty lỗ trung bình 20$/tháng cho mỗi người dùng. Điều này là do các mô hình AI yêu cầu rất nhiều năng lượng để tiếp tục chạy các chương trình của chúng và yêu cầu bộ xử lý vượt xa bộ xử lý của phần mềm hoặc dịch vụ đám mây thông thường.

Vậy lao động con người sẽ rẻ hơn AI?

Với nguồn chi phí khổng lồ như vậy cho một mô-đun AI, phải chăng điều này cho thấy lao động con người vẫn sẽ rẻ hơn AI? Viện Công nghệ Massachusetts đã tìm ra một nghiên cứu liên quan đến việc AI thay thế con người trong một loạt ngành công nghiệp.

Nghiên cứu cho thấy rằng trong khi 36% doanh nghiệp phi nông nghiệp của Hoa Kỳ có thể tự động hóa về mặt kỹ thuật ít nhất một nhiệm vụ của nhân viên bằng thị giác máy tính AI, thì chỉ 8% trong số những nhiệm vụ này chứng tỏ được tính khả thi về mặt kinh tế đối với tự động hóa AI. Hơn nữa, chỉ 0,4% tổng lương và phúc lợi của người lao động trong các lĩnh vực này sẽ có hiệu quả về mặt chi phí khi thay thế bằng AI.

Đối với các công ty lớn của Mỹ, những công ty có từ 5.000 nhân viên trở lên, kết quả này thậm chí còn gây ngạc nhiên hơn. Các doanh nghiệp này có thể tự động hóa ít hơn 1/10 các nhiệm vụ liên quan đến tầm nhìn hiện có của họ bằng AI một cách hiệu quả về mặt chi phí.

Thống kê này nêu bật một lỗ hổng đáng kể về tính thực tiễn của việc tích hợp thị giác máy tính AI đối với hầu hết các doanh nghiệp, đặc biệt là những doanh nghiệp có quy mô lớn.

Ý nghĩa rộng hơn và khả năng trong tương lai

Mặc dù những phát hiện của nghiên cứu có thể mang lại sự yên tâm nhất định về vai trò hiện tại của lao động con người, nhưng nó cũng mở ra các cuộc thảo luận về những ứng dụng AI khác với chi phí tự động hóa có thể thấp hơn. Như Gino Gancia từ Đại học Queen Mary ở Luân Đôn gợi ý, bối cảnh tích hợp AI rất đa dạng và mặc dù hiện tại thị giác máy tính có thể quá tốn kém, các lĩnh vực khác của AI có thể cung cấp những tùy chọn tự động hóa khả thi hơn về mặt kinh tế.

Ngành nào có thể tự động hóa bằng AI một cách hiệu quả về chi phí?

Trích dẫn từ báo cáo của Bloomberg, theo Neil Thompson, giám đốc Dự án Nghiên cứu Công nghệ Tương lai tại Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo và Khoa học Máy tính MIT, có thể thấy rằng sẽ có nhiều khả năng tự động hóa hơn trong lĩnh vực bán lẻ và chăm sóc sức khỏe, đồng thời ít tự động hóa hơn trong các lĩnh vực như xây dựng, khai thác mỏ. hoặc bất động sản. Các lĩnh vực này có những nhiệm vụ cụ thể có thể được AI quản lý hiệu quả, cân bằng giữa chi phí thực hiện và lợi ích thu được. Trong bán lẻ, AI có thể cách mạng hóa việc quản lý hàng tồn kho, dịch vụ khách hàng và trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa. Mặt khác, chăm sóc sức khỏe có thể hưởng lợi từ AI trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu bệnh nhân, quy trình chẩn đoán và thậm chí cả các nhiệm vụ hành chính thông thường.

Hành trình phát triển AI được đánh dấu bằng mối quan hệ phức tạp giữa chi phí cao và những thách thức theo từng ngành cụ thể. Mặc dù tiềm năng AI cách mạng hóa các ngành công nghiệp như bán lẻ và chăm sóc sức khỏe là rất lớn nhưng việc áp dụng rộng rãi nó lại bị cản trở bởi các chi phí liên quan đến nâng cấp công nghệ, đào tạo và tiêu thụ năng lượng. Hiện tại, trong các lĩnh vực đòi hỏi kỹ năng con người phức tạp, AI vẫn là sự lựa chọn ít kinh tế hơn so với lao động con người trong một loạt ngành công nghiệp.